6.1 产生式规则 6.2 产生式系统

一、认识机器 二、机器的分类和组成 三、机械发展历程概述

早期程序员们使用机器语言(Machine Language) 来进行编程运算,直接对以二进制表示的机器代 码进行操作。后来为了便于阅读,人们开始用一 些特定的符号来代替某些操作,然后由专门的转 换程序将这些符号转换为机器语言。这种语言相 对于机器语言来说,比较容易记忆 和学习,被称为符号语言,或汇编语言

机器语言 计算机是靠大量的逻辑电路开开合合来运行 的,它们识别的只是高、低电位,用二进制 的方法来表示,刚好就是1和0。所有我们发 给计算机的指令,以及我们保存在计算机内 的数据,最终都将转换成一系列的由0和1组 成的数字串,计算机才“看”得明白。这就 是我们所说的机器语言

第一节 人工智能 第二节 机器学习 第三节 深度学习 第四节 深度学习在生物信息学中的应用 第五节 未来展望

接近生命 信息传递 生命的助推火箭 内外有别 自动机器 克隆羊，克隆人 生命科学导论 病毒，病毒？ 基因工程 欲望与渴求 联合大脑 灵魂出窍

统计学与数据科学 机器学习与数据科学 参考文献

材料的定义 材料是人类用于制造机器、构 件和产品的物质,是人类赖以 生存和发展的物质基础

02 非参数分析的重要性 03 什么是非参数分析 (Nonparametric Analysis) 04 全局平滑法 (Global Smoothing) 目录 01 导论 06 非参数方法与机器学习 07 结论 08 05 局部平滑法 (Local Smoothing)

5.1 概述 5.2 基于谓词逻辑的机器推理 5.3 基于产生式规则的机器推理 5.4 几种结构化知识表示及其推理 5.5 不确定性知识的表示与推理