谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

北京邮电大学：基于语用的自然语言处理研究与应用初探

【自然语言处理与理解】小波的文本图像区分及其在文献信息数字化中的应用

《C 语言程序设计》课程教学大纲. 4 《数据结构》课程教学大纲. 13 《Data Structure》课程教学大纲.22 《工程伦理》课程教学大纲. 32 《深度学习》课程教学大纲. 40 《数字语音与机器听觉》课程教学大纲.48 《智能感知技术》课程教学大纲.55 《计算智能》课程教学大纲. 66 《工业物联网》课程教学大纲. 73 《自然语言处理》课程教学大纲.80 《智能制造概论》课程教学大纲.88 《智慧城市》课程教学大纲. 96 《无线传感器网络与 RFID》课程教学大纲.110 《数字孪生》课程教学大纲.118 《智能系统集成》课程教学大纲.124 《移动应用开发技术》课程教学大纲.131 《人工智能基础》课程教学大纲.143 《模式识别与机器学习》课程教学大纲.153 《机器人学》课程教学大纲.161 《数字信号处理》课程教学大纲.167 《大数据与分布式数据库》课程教学大纲.177 《虚拟现实技术》课程教学大纲.185 《图像处理与机器视觉》课程教学大纲.191 《最优化方法》课程教学大纲.200 《软件工程》课程教学大纲.207 《信息检索》课程教学大纲.223 《Python 程序设计》课程教学大纲.229 《算法设计与分析》课程教学大纲.238 《密码学与系统安全》课程教学大纲.247 《机器人系统开发》课程教学大纲.255 《智能控制导论》课程教学大纲.263 《Web 系统开发》课程教学大纲.269 《智能问答》课程教学大纲.277 《人工智能伦理》课程教学大纲.282 《面向对象程序设计》课程教学大纲.289 《专业导论》课程教学大纲.296 《计算机组成原理》课程教学大纲.304 《电工电子技术基础》课程教学大纲.315 《数据库系统原理》课程教学大纲.324 《操作系统原理》课程教学大纲.334 《计算机网络原理》课程教学大纲.342 《离散数学》课程教学大纲.349

《最优化方法》 《高级计算机系统结构》 《高级人工智能》 《自然语言处理》 《高级算法设计与分析》 《软件系统与工程》 《网络与信息安全》 《大数据处理技术》 《嵌入式系统及应用》 《数据挖掘理论与方法》 《现代密码学》 《机器学习》 《智能制造技术及应用》 《区块链与隐私计算》 《AI 驱动的材料与化学》 《计算机视觉》 《人工智能原理与应用》 《计算成像技术》 《AI for Vision and Imaging》 《学科前沿讲座 A》 《文献阅读与学术写作》 《网络空间安全概论》 《密码学理论与应用》 《网络空间安全前沿技术研讨》 《信息隐藏技术》 《信息安全管理与评估》 《网络攻防对抗技术》 《深度学习与大数据分析》 《大数据安全与隐私保护》 《专业英语》 《网络信息内容安全技术》 《专业实践》 《学科前沿讲座 B》 《人工智能工程应用及安全》

声音是多媒体信息的一个重要组成部分, 也是表达思想和情感的一种必不可少的媒 体。无论其应用目的是什么,声音的合理 使用可以使多媒体应用系统变得更加丰富 多彩。在多媒体系统中,音频可被用作输 入或输出。输入可以是自然语言或语音命 令,输出可以是语音或音乐,这些都会涉 及到音频处理技术

《C 语言程序设计 A》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 E》 《计算机网络》 《操作系统原理》 《数据库原理与应用 E》 《智能科学与技术导论》 《电子技术基础》 《Python 程序设计》 《机器学习 E》 《智能算法基础与运用》 《智能终端开发》 《语音信号处理》 《自然语言处理》 《智能语音开发与应用》 《计算机视觉基础》 《计算机视觉处理技术》 《计算机视觉开发与应用》 《数据可视化》 《数字信号处理》 《Java 程序设计》 《单片机原理及应用》 《智能传感器技术》 《Linux 操作系统》 《智能科学与技术专业文献检索与论文写作》 《MATLAB 应用》 《Python 数据分析》 《嵌入式基础》 《微信小程序开发技术》 《神经网络与深度学习》 《数据挖掘》 《控制理论与信号系统》 《模式识别》 《算法设计与分析》 《智能系统建模与仿真》 《智能技术创新与专业前沿》 《最优化理论与方法》 《创新创业培养》 《机器人控制与开发》 《数据库系统工程师》

1 数学之美 系列一 — 统计语言模型 系列二 — 谈谈中文分词 系列三 — 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用 系列四 — 怎样度量信息? 系列五 — 简单之美：布尔代数和搜索引擎的索引 系列六 — 图论和网络爬虫 (Web Crawlers) 系列七 — 信息论在信息处理中的应用 系列八 — 贾里尼克的故事和现代语言处理 系列九 — 如何确定网页和查询的相关性 系列十 — 有限状态机和地址识别 系列十一 — Google 阿卡 47 的制造者阿米特.辛格博士 系列十二 — 余弦定理和新闻的分类 系列十三 — 信息指纹及其应用 系列十四 — 谈谈数学模型的重要性 系列十五 — 繁与简 自然语言处理的几位精英 系列十六(上)—不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-谈谈最大熵模型 系列十六(下)— 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-最大熵模型. 系列十七 — 闪光的不一定是金子 -- 谈谈搜索引擎作弊问题 (Search Engine Anti-SPAM) 系列十八 — 矩阵运算和文本处理中的分类问题 系列十九 — 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks) 系列二十 — 自然语言处理的教父 -- 马库斯 系列二十一 — 布隆过滤器（Bloom Filter） 系列二十二 — 由电视剧《暗算》所想到的-谈谈密码学的数学原理 系列二十三 — 输入一个汉字需要敲多少个键-谈谈香农第一定律 系列二十四 — 从全球导航到输入法-谈谈动态规划 2 浪潮之巅 2.1 第一章 — 帝国的余辉（AT&T) 2.5 第二章 — 蓝色巨人（IBM） 2.11 第三章 — “水果”公司的复兴 （乔布斯和苹果公司） 2.15 第四章 — 计算机工业的生态链 2.18 第五章 — 奔腾的芯（英特尔—Intel） 2.23 第六章 — 互联网的金门大桥（思科） 2.27 第七章 — 硅谷的见证人（惠普公司） 2.32 第八章 — 没落的贵族—摩托罗拉 2.38 第九章 — 硅谷的另一面 2.43 第十章 — 短暂的春秋——与机会失之交臂的公司 2.49 第十一章 — 幕后的英雄—风险投资（Venture Capital） 2.55 第十二章 — 信息产业的规律性

《专业导论》课程教学大纲. 1 《C 语言程序设计》课程教学大纲. 8 《离散数学》课程教学大纲. 18 《机器学习》课程教学大纲. 30 《数字电子技术》课程教学大纲.39 《数据结构》课程教学大纲. 46 《面向对象程序设计》课程教学大纲.55 《算法设计与分析》课程教学大纲.64 《数据科学基础》课程教学大纲.75 《现代操作系统》课程教学大纲.84 《计算机网络原理》课程教学大纲.94 《计算机组成与结构》课程教学大纲.106 《数据库系统原理》课程教学大纲. 116 《学科前沿》课程教学大纲.129 《计算机接口技术》课程教学大纲.137 《软件工程》课程教学大纲.144 《IT 项目管理》课程教学大纲. 157 《嵌入式系统设计》课程教学大纲.166 《工程伦理》课程教学大纲.174 《专业英语》课程教学大纲.181 《编译原理》课程教学大纲.188 《计算机图形学》课程教学大纲.198 《Python 程序设计》课程教学大纲.206 《大数据技术原理与应用》课程教学大纲.214 《云计算与虚拟化技术》课程教学大纲.223 《并行分布式计算》课程教学大纲.232 《数字媒体技术》课程教学大纲.242 《高性能框架技术》课程教学大纲.249 《云计算技术》课程教学大纲.257 《软件测试技术》课程教学大纲.266 《移动应用开发技术》课程教学大纲.274 《Web 前端开发技术》课程教学大纲.287 《软件建模与分析》课程教学大纲.310 《智能算法及应用》课程教学大纲.319 《最优化方法》课程教学大纲.325 《图形图像处理技术》课程教学大纲.334 《深度学习》课程教学大纲.343 《机器人技术》课程教学大纲.353 《计算机视觉》课程教学大纲.359 《自然语言处理》课程教学大纲.369 《数字孪生技术》课程教学大纲.376 《脑与认知科学》课程教学大纲.384 《现代制造技术》课程教学大纲.391 《逆向工程》课程教学大纲.399 《虚拟现实技术》课程教学大纲.405

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013