10.1 交通大数据科技创新发展概况 10.2 交通大数据科技创新发展概况 10.3 交通大数据应用创新核心技术分析 10.4 一个基于群智协同与多要素融合的智能交通指挥系统设计方案 10.5 交通大数据智能研判应用创新：案例分析 10.6 本章小结

 机器学习是数据分析与挖掘的一种手段  机器学习是什么？  利用经验改善系统自身的性能  关于T和P，程序对E进行学习  Looking for a function  机器学习发展史  人工智能三阶段：推理期、知识期、学习期  深度学习∈机器学习∈人工智能  机器学习基本术语  回归、分类；模型、学习器；样本、样例……  模型选择：奥卡姆剃刀？NFL？

延安大学：《智能机器人》课程教学资源（PPT课件讲稿）智能机器人发展现状及其趋势

基于K均值聚类法对转炉出钢过程的合金损耗进行了研究，分析了影响合金损耗的关键因素，并将其分为3个聚类，得到转炉出钢合金损耗最低的工艺模式。在此基础上，开发了基于PCA-BP神经网络和混合整数线性规划的合金减量化智能控制系统，并以某炼钢厂为例进行了实际应用。通过对模型进行在线运行，验证了模型的准确性和实用性。使用该模型后，提高了合金化钢液成分准确度，减少由传统人工经验计算配料造成的成本浪费和成分超标等情况，优化了合金配料方案，降低了炼钢合金化成本，不同钢种铁合金加入总成本降低5.95%～14.74%，平均降幅11.72%

《人工智能导论》课程教学资源（PPT课件讲稿）第13章 游戏中的人工智能

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

电子科技大学：《地学人工智能专题研讨 Artificial Intelligence in Geosciences》课程教学资源（课件讲稿）基于知识图谱的智能三维构造建模

2.1 穿戴传感器简介 2.2 数据手套和手环 2.3 运动检测传感器 2.4 可穿戴生理传感器 2.5 AR/MR与智能眼镜 2.6 脑电采集与脑机接口

课程基本信息 嵌入式系统的发展 嵌入式AI 技术的基本概念 智能系统关键技术基础 课程教学的主要内容 Intel嵌入式设计大赛的基本情况

痴呆(dementia)是由于脑功能障碍而产生的 获得性和持续性智能障碍综合征。智能损害 包括不同程度的记忆、语言、视空间功能、 人格异常及认知(概括、计算、判断、综合 和解决问题)能力的降低,患者常常伴有行 为和情感的异常,这些功能障碍导致病人日 常生活、社会交往和工作能力的明显减退