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10计算机本科《数据结构》集中实训指导书.doc 数据结构课程设计任务书 PAGE PAGE 5 / 4 数据结构集中实训指导书 2010-12 课程设计周数2周指导老师康平一课程设计的目的数据结构课程主要是研究非数值计算的程序设计问题中所出现的计算机操作对象以及它们之间的关系和操作的学科数据结构是介于数学计算机软件和计算机硬件之间的一门计算机专业的核心课程它是计算机程序设计数据库操作系统编译原理及人工智能等的重要基础广泛的应用于信息学系
浅谈人工智能在化学教育“导学互动”中的作用.doc PAGE PAGE 5 浅谈人工智能在化学教育导学互动中的作用曾玭江西省吉安市第三中学 343000 摘要本文简要介绍了人工智能技术及其在教育教学中的应用尤其是在化学教育导学互动方面的作用通过在化学教育教学中引入人工智能技术有利于创新教学理念有助于提高教师的教学质量提高学生的学习能力与科学素养为化学教育工作增添了新的活力关键词人工智能 化学教育智能教育导学互动现人工智能Artifici
《游戏人工智能的发展与展望》.doc PAGE PAGE 2 XXXX大学 人工智能专题研究游戏人工智能的发展与展望学院计算机科学与技术学院学生姓名学号指导教师姓名 2011年12月26日目录课题研究背景及问题的提出 3 人工智能及游戏人工智能简介4 人工智能简介 4 游戏人工智能简介 4 游戏AI设计目的 4 增加游戏的挑战性 5 增加游戏可玩性 5 帮助展开游戏情节 5 定性与非定性AI 5 定性的游戏A
1人类智能与人工智能（田辉）.doc PAGE 5 第1课人类智能与人工智能 一本课内容分析本课是本册教材的第一课旨在让学生知道什么是人工智能了解它们在人类生活中的作用并认识人工智能与人类智能的区别激发学生学习人工智能与机器人课的兴趣内容围绕着人类智能与人工智能这两个概念展开通过对人类智能活动的分析让学生知道什么是人类智能通过对人工智能设备自动小风扇的分析让学生了解什么是人工智能通过对比人类智能与人工智能让学生认识到它们的区别
人工智能与数据科学学院.doc PAGE 1 PAGE 5 人工智能与数据科学学院 2019年硕士研究生招生复试工作安排二次调剂控制科学与工程专业控制工程专业适用 人工智能与数据科学学院控制科学与工程专业控制工程专业2019年硕士研究生复试工作将于4月3日至4月4日进行复试各环节地点均在河北工业大学红桥校区东院第七教学楼一复试内容说明 1.复试内容包括外语水平测试含听力口语专业课笔试和专业综合面试三部分总分为300分 1外语
人工智能——机遇与挑战.docx 叮叮小文库 PAGE PAGE 2 - 人工智能带来的机遇与挑战一季度服务标兵参观活动感受最近观看了吴晓波老师的脱口秀节目和罗辑思维的音频节目两位网络大咖都将讨论的话题集中到人工智能领域5月份有幸参与总行组织的服务标兵交流活动亲眼看到同业机构已经开始采用人工智能服务客户技术的发展与创新推动社会的进步让我们的生活日新月异同时必然会对原有产业尤其是落后的产业形成冲击在人口红利见顶劳动力价格不断上
庆盛人工智能产业园及安置配套工程EPC.doc PAGE 5 庆盛人工智能产业园及安置配套工程EPC 部分安置区工程监理第一标段第三标段招标公告招标单位广州市南沙新区产业园区开发建设管理局招标代理单位广州市市政工程监理有限公司广州市南粤工程建设监理有限公司日期2019年7月庆盛人工智能产业园及安置配套工程EPC部分安置区工程监理第一标段第三标段招标公告 1.招标条件本招标项目庆盛人工智能产业园及安置配套工程EPC部分
人工智能的研究领域.doc 精选文档 PAGE PAGE 5 人工智能的研究领域参照人在各种活动中的功能我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已哪个领域有人进行的智力活动哪个领域就是人工智能研究的领域人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能 人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的主要研究领域有专家系统机器学习模式识别自然语言理解自动定理证明自动程序设
人工智能导论第三次作业.doc 人工智能导论第三次作业 2003011628李波睿自36班 PAGE 5 人工智能导论第三次作业 5.1给出三种机器学习方法适合的计算机应用三种不适合的计算机应用请不要使用课上或者阅读材料中给出的例子挑选一些本书未提到的应用并对每个应用来评价解三种机器学习方法适合的计算机应用保险业中的汽车修理费用程序这是个机械式学习器的例子程序输入的是被损坏的汽车的描述包括制造厂家汽车种类损坏纪录等的一个表
解读人工智能、机器学习和认知计算1.docx PAGE 15 解读人工智能机器学习和认知计算目录 TOC \o "1-3" \h \z \u 1. 前言 3 2. 现代人工智能的时间线 4 3. 基础性人工智能 5 4. 人工智能搜索引擎 5 4.1. 感知器 6 4.2. 聚类算法 7 4.3. 决策树 8 4.4. 基于规则的系统 9 5. 机器学习 10 5.1. 反向传播 11 5.2. 卷积神经网络 12 5.3. 长短期记忆

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