行为模式人工智能【英文】
人工智能领域中英文专有名词汇总
名词解释中英文对比<using_information_sources> social networks 社会网络abductive reasoning 溯因推理action recognition(行为识别)active learning(主动学习)adaptive systems 自适应系统adverse drugs reactions(药物不良反应)algorithm design and analysis(算法设计与分析) algorithm(算法)artificial intelligence 人工智能association rule(关联规则)attribute value taxonomy 属性分类规范automomous agent 自动代理automomous systems 自动系统background knowledge 背景知识bayes methods(贝叶斯方法)bayesian inference(贝叶斯推断)bayesian methods(bayes 方法)belief propagation(置信传播)better understanding 内涵理解big data 大数据big data(大数据)biological network(生物网络)biological sciences(生物科学)biomedical domain 生物医学领域biomedical research(生物医学研究)biomedical text(生物医学文本)boltzmann machine(玻尔兹曼机)bootstrapping method 拔靴法case based reasoning 实例推理causual models 因果模型citation matching (引文匹配)classification (分类)classification algorithms(分类算法)clistering algorithms 聚类算法cloud computing(云计算)cluster-based retrieval (聚类检索)clustering (聚类)clustering algorithms(聚类算法)clustering 聚类cognitive science 认知科学collaborative filtering (协同过滤)collaborative filtering(协同过滤)collabrative ontology development 联合本体开发collabrative ontology engineering 联合本体工程commonsense knowledge 常识communication networks(通讯网络)community detection(社区发现)complex data(复杂数据)complex dynamical networks(复杂动态网络)complex network(复杂网络)complex network(复杂网络)computational biology 计算生物学computational biology(计算生物学)computational complexity(计算复杂性) computational intelligence 智能计算computational modeling(计算模型)computer animation(计算机动画)computer networks(计算机网络)computer science 计算机科学concept clustering 概念聚类concept formation 概念形成concept learning 概念学习concept map 概念图concept model 概念模型concept modelling 概念模型conceptual model 概念模型conditional random field(条件随机场模型) conjunctive quries 合取查询constrained least squares (约束最小二乘) convex programming(凸规划)convolutional neural networks(卷积神经网络) customer relationship management(客户关系管理) data analysis(数据分析)data analysis(数据分析)data center(数据中心)data clustering (数据聚类)data compression(数据压缩)data envelopment analysis (数据包络分析)data fusion 数据融合data generation(数据生成)data handling(数据处理)data hierarchy (数据层次)data integration(数据整合)data integrity 数据完整性data intensive computing(数据密集型计算)data management 数据管理data management(数据管理)data management(数据管理)data miningdata mining 数据挖掘data model 数据模型data models(数据模型)data partitioning 数据划分data point(数据点)data privacy(数据隐私)data security(数据安全)data stream(数据流)data streams(数据流)data structure( 数据结构)data structure(数据结构)data visualisation(数据可视化)data visualization 数据可视化data visualization(数据可视化)data warehouse(数据仓库)data warehouses(数据仓库)data warehousing(数据仓库)database management systems(数据库管理系统)database management(数据库管理)date interlinking 日期互联date linking 日期链接Decision analysis(决策分析)decision maker 决策者decision making (决策)decision models 决策模型decision models 决策模型decision rule 决策规则decision support system 决策支持系统decision support systems (决策支持系统) decision tree(决策树)decission tree 决策树deep belief network(深度信念网络)deep learning(深度学习)defult reasoning 默认推理density estimation(密度估计)design methodology 设计方法论dimension reduction(降维) dimensionality reduction(降维)directed graph(有向图)disaster management 灾害管理disastrous event(灾难性事件)discovery(知识发现)dissimilarity (相异性)distributed databases 分布式数据库distributed databases(分布式数据库) distributed query 分布式查询document clustering (文档聚类)domain experts 领域专家domain knowledge 领域知识domain specific language 领域专用语言dynamic databases(动态数据库)dynamic logic 动态逻辑dynamic network(动态网络)dynamic system(动态系统)earth mover's distance(EMD 距离) education 教育efficient algorithm(有效算法)electric commerce 电子商务electronic health records(电子健康档案) entity disambiguation 实体消歧entity recognition 实体识别entity recognition(实体识别)entity resolution 实体解析event detection 事件检测event detection(事件检测)event extraction 事件抽取event identificaton 事件识别exhaustive indexing 完整索引expert system 专家系统expert systems(专家系统)explanation based learning 解释学习factor graph(因子图)feature extraction 特征提取feature extraction(特征提取)feature extraction(特征提取)feature selection (特征选择)feature selection 特征选择feature selection(特征选择)feature space 特征空间first order logic 一阶逻辑formal logic 形式逻辑formal meaning prepresentation 形式意义表示formal semantics 形式语义formal specification 形式描述frame based system 框为本的系统frequent itemsets(频繁项目集)frequent pattern(频繁模式)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy data mining(模糊数据挖掘)fuzzy logic 模糊逻辑fuzzy set theory(模糊集合论)fuzzy set(模糊集)fuzzy sets 模糊集合fuzzy systems 模糊系统gaussian processes(高斯过程)gene expression data 基因表达数据gene expression(基因表达)generative model(生成模型)generative model(生成模型)genetic algorithm 遗传算法genome wide association study(全基因组关联分析) graph classification(图分类)graph classification(图分类)graph clustering(图聚类)graph data(图数据)graph data(图形数据)graph database 图数据库graph database(图数据库)graph mining(图挖掘)graph mining(图挖掘)graph partitioning 图划分graph query 图查询graph structure(图结构)graph theory(图论)graph theory(图论)graph theory(图论)graph theroy 图论graph visualization(图形可视化)graphical user interface 图形用户界面graphical user interfaces(图形用户界面)health care 卫生保健health care(卫生保健)heterogeneous data source 异构数据源heterogeneous data(异构数据)heterogeneous database 异构数据库heterogeneous information network(异构信息网络) heterogeneous network(异构网络)heterogenous ontology 异构本体heuristic rule 启发式规则hidden markov model(隐马尔可夫模型)hidden markov model(隐马尔可夫模型)hidden markov models(隐马尔可夫模型) hierarchical clustering (层次聚类) homogeneous network(同构网络)human centered computing 人机交互技术human computer interaction 人机交互human interaction 人机交互human robot interaction 人机交互image classification(图像分类)image clustering (图像聚类)image mining( 图像挖掘)image reconstruction(图像重建)image retrieval (图像检索)image segmentation(图像分割)inconsistent ontology 本体不一致incremental learning(增量学习)inductive learning (归纳学习)inference mechanisms 推理机制inference mechanisms(推理机制)inference rule 推理规则information cascades(信息追随)information diffusion(信息扩散)information extraction 信息提取information filtering(信息过滤)information filtering(信息过滤)information integration(信息集成)information network analysis(信息网络分析) information network mining(信息网络挖掘) information network(信息网络)information processing 信息处理information processing 信息处理information resource management (信息资源管理) information retrieval models(信息检索模型) information retrieval 信息检索information retrieval(信息检索)information retrieval(信息检索)information science 情报科学information sources 信息源information system( 信息系统)information system(信息系统)information technology(信息技术)information visualization(信息可视化)instance matching 实例匹配intelligent assistant 智能辅助intelligent systems 智能系统interaction network(交互网络)interactive visualization(交互式可视化)kernel function(核函数)kernel operator (核算子)keyword search(关键字检索)knowledege reuse 知识再利用knowledgeknowledgeknowledge acquisitionknowledge base 知识库knowledge based system 知识系统knowledge building 知识建构knowledge capture 知识获取knowledge construction 知识建构knowledge discovery(知识发现)knowledge extraction 知识提取knowledge fusion 知识融合knowledge integrationknowledge management systems 知识管理系统knowledge management 知识管理knowledge management(知识管理)knowledge model 知识模型knowledge reasoningknowledge representationknowledge representation(知识表达) knowledge sharing 知识共享knowledge storageknowledge technology 知识技术knowledge verification 知识验证language model(语言模型)language modeling approach(语言模型方法) large graph(大图)large graph(大图)learning(无监督学习)life science 生命科学linear programming(线性规划)link analysis (链接分析)link prediction(链接预测)link prediction(链接预测)link prediction(链接预测)linked data(关联数据)location based service(基于位置的服务) loclation based services(基于位置的服务) logic programming 逻辑编程logical implication 逻辑蕴涵logistic regression(logistic 回归)machine learning 机器学习machine translation(机器翻译)management system(管理系统)management( 知识管理)manifold learning(流形学习)markov chains 马尔可夫链markov processes(马尔可夫过程)matching function 匹配函数matrix decomposition(矩阵分解)matrix decomposition(矩阵分解)maximum likelihood estimation(最大似然估计)medical research(医学研究)mixture of gaussians(混合高斯模型)mobile computing(移动计算)multi agnet systems 多智能体系统multiagent systems 多智能体系统multimedia 多媒体natural language processing 自然语言处理natural language processing(自然语言处理) nearest neighbor (近邻)network analysis( 网络分析)network analysis(网络分析)network analysis(网络分析)network formation(组网)network structure(网络结构)network theory(网络理论)network topology(网络拓扑)network visualization(网络可视化)neural network(神经网络)neural networks (神经网络)neural networks(神经网络)nonlinear dynamics(非线性动力学)nonmonotonic reasoning 非单调推理nonnegative matrix factorization (非负矩阵分解) nonnegative matrix factorization(非负矩阵分解) object detection(目标检测)object oriented 面向对象object recognition(目标识别)object recognition(目标识别)online community(网络社区)online social network(在线社交网络)online social networks(在线社交网络)ontology alignment 本体映射ontology development 本体开发ontology engineering 本体工程ontology evolution 本体演化ontology extraction 本体抽取ontology interoperablity 互用性本体ontology language 本体语言ontology mapping 本体映射ontology matching 本体匹配ontology versioning 本体版本ontology 本体论open government data 政府公开数据opinion analysis(舆情分析)opinion mining(意见挖掘)opinion mining(意见挖掘)outlier detection(孤立点检测)parallel processing(并行处理)patient care(病人医疗护理)pattern classification(模式分类)pattern matching(模式匹配)pattern mining(模式挖掘)pattern recognition 模式识别pattern recognition(模式识别)pattern recognition(模式识别)personal data(个人数据)prediction algorithms(预测算法)predictive model 预测模型predictive models(预测模型)privacy preservation(隐私保护)probabilistic logic(概率逻辑)probabilistic logic(概率逻辑)probabilistic model(概率模型)probabilistic model(概率模型)probability distribution(概率分布)probability distribution(概率分布)project management(项目管理)pruning technique(修剪技术)quality management 质量管理query expansion(查询扩展)query language 查询语言query language(查询语言)query processing(查询处理)query rewrite 查询重写question answering system 问答系统random forest(随机森林)random graph(随机图)random processes(随机过程)random walk(随机游走)range query(范围查询)RDF database 资源描述框架数据库RDF query 资源描述框架查询RDF repository 资源描述框架存储库RDF storge 资源描述框架存储real time(实时)recommender system(推荐系统)recommender system(推荐系统)recommender systems 推荐系统recommender systems(推荐系统)record linkage 记录链接recurrent neural network(递归神经网络) regression(回归)reinforcement learning 强化学习reinforcement learning(强化学习)relation extraction 关系抽取relational database 关系数据库relational learning 关系学习relevance feedback (相关反馈)resource description framework 资源描述框架restricted boltzmann machines(受限玻尔兹曼机) retrieval models(检索模型)rough set theroy 粗糙集理论rough set 粗糙集rule based system 基于规则系统rule based 基于规则rule induction (规则归纳)rule learning (规则学习)rule learning 规则学习schema mapping 模式映射schema matching 模式匹配scientific domain 科学域search problems(搜索问题)semantic (web) technology 语义技术semantic analysis 语义分析semantic annotation 语义标注semantic computing 语义计算semantic integration 语义集成semantic interpretation 语义解释semantic model 语义模型semantic network 语义网络semantic relatedness 语义相关性semantic relation learning 语义关系学习semantic search 语义检索semantic similarity 语义相似度semantic similarity(语义相似度)semantic web rule language 语义网规则语言semantic web 语义网semantic web(语义网)semantic workflow 语义工作流semi supervised learning(半监督学习)sensor data(传感器数据)sensor networks(传感器网络)sentiment analysis(情感分析)sentiment analysis(情感分析)sequential pattern(序列模式)service oriented architecture 面向服务的体系结构shortest path(最短路径)similar kernel function(相似核函数)similarity measure(相似性度量)similarity relationship (相似关系)similarity search(相似搜索)similarity(相似性)situation aware 情境感知social behavior(社交行为)social influence(社会影响)social interaction(社交互动)social interaction(社交互动)social learning(社会学习)social life networks(社交生活网络)social machine 社交机器social media(社交媒体)social media(社交媒体)social media(社交媒体)social network analysis 社会网络分析social network analysis(社交网络分析)social network(社交网络)social network(社交网络)social science(社会科学)social tagging system(社交标签系统)social tagging(社交标签)social web(社交网页)sparse coding(稀疏编码)sparse matrices(稀疏矩阵)sparse representation(稀疏表示)spatial database(空间数据库)spatial reasoning 空间推理statistical analysis(统计分析)statistical model 统计模型string matching(串匹配)structural risk minimization (结构风险最小化) structured data 结构化数据subgraph matching 子图匹配subspace clustering(子空间聚类)supervised learning( 有support vector machine 支持向量机support vector machines(支持向量机)system dynamics(系统动力学)tag recommendation(标签推荐)taxonmy induction 感应规范temporal logic 时态逻辑temporal reasoning 时序推理text analysis(文本分析)text anaylsis 文本分析text classification (文本分类)text data(文本数据)text mining technique(文本挖掘技术)text mining 文本挖掘text mining(文本挖掘)text summarization(文本摘要)thesaurus alignment 同义对齐time frequency analysis(时频分析)time series analysis( 时time series data(时间序列数据)time series data(时间序列数据)time series(时间序列)topic model(主题模型)topic modeling(主题模型)transfer learning 迁移学习triple store 三元组存储uncertainty reasoning 不精确推理undirected graph(无向图)unified modeling language 统一建模语言unsupervisedupper bound(上界)user behavior(用户行为)user generated content(用户生成内容)utility mining(效用挖掘)visual analytics(可视化分析)visual content(视觉内容)visual representation(视觉表征)visualisation(可视化)visualization technique(可视化技术) visualization tool(可视化工具)web 2.0(网络2.0)web forum(web 论坛)web mining(网络挖掘)web of data 数据网web ontology lanuage 网络本体语言web pages(web 页面)web resource 网络资源web science 万维科学web search (网络检索)web usage mining(web 使用挖掘)wireless networks 无线网络world knowledge 世界知识world wide web 万维网world wide web(万维网)xml database 可扩展标志语言数据库附录 2 Data Mining 知识图谱（共包含二级节点15 个，三级节点93 个）间序列分析)监督学习)领域 二级分类 三级分类。
人工智能词汇表
人工智能词汇表 (技术文章)阿天发表于:04-12-08 20:421，AI:AI是人工智能英文单词Artificial Intelligence的缩写。
2，人工智能:人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
3，产生式系统:产生式系统是Post于1943年提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似于文法的规则，对符号串作替换运算。
到了60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，并用它来建立人类认识的模型。
到现在产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构，例如目前大多数的专家系统都采用产生式系统的结构来建造。
产生式系统由综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）三部分组成，称为产生式系统的三要素。
4，产生式系统的三要素:产生式系统的三要素是综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）。
5，产生式规则:产生式规则是知识表示的一种形式，其形式如下： IF <前件> THEN <后件> 其中规则的<前件>表达的是该条规则所要满足的条件，规则的<后件>表示的是该规则所得出的结论，或者动作。
规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识，也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。
6，八数码游戏（八数码问题）:八数码游戏（八数码问题）描述为：在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。
棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。
这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。
7，传教士和野人问题（M-C问题）:传教士和野人问题描述为：有N个传教士和N个野人来到河边准备渡河，河岸有一条船，每次至多可供k人乘渡。
人工智能基础读书摘录读书感想读书笔记
人工智能基础01 绪论1【人工智能 artificial intelligence，AI】领域不仅涉及理解，还涉及构建智能实体。
这些智能实体机器需要在各种各样新奇的情况下，计算如何有效和安全地行动1.1 什么是人工智能1【人工智能分类】人工智能从人与理性以及思想与行为这两个维度来看，有4种可能的组合，而且这4种组合都有其追随者和相应的研究项目：类人行为、类人思考、理性思考、理性行为2【类人行为：图灵测试方法】为计算机编程使其能够通过严格的应用测试尚有大量工作要做。
计算机需要具备下列能力：a自然语言处理（natural language processing），以使用人类语言成功地交流b知识表示（knowledge representation），以存储它所知道或听到的内容c自动推理（automated reasoning），以回答问题并得出新的结论d机器学习（machine learning），以适应新的环境，并检测和推断模式e【完全图灵测试 total Turing test】该测试需要与真实世界中的对象和人进行交互。
为了通过完全图灵测试，机器人还需要具备下列能力：f计算机视觉（computer vision）和语音识别功能，以感知世界；g机器人学（robotics），以操纵对象并行动3【类人思考：认知建模方法】我们必须知道人类是如何思考的，才能说程序像人类一样思考。
我们可以通过3种方式了解人类的思维：a内省（introspection）——试图在自己进行思维活动时捕获思维；b心理实验（psychological experiment）——观察一个人的行为；c大脑成像（brain imaging）——观察大脑的活动d【认知科学 cognitive science】这一跨学科领域汇集了人工智能的计算机模型和心理学的实验技术，用以构建精确且可测试的人类心智理论4【理性思考：“思维法则”方法】a【逻辑主义 logicism】到1965年，任何用逻辑符号描述的可解问题在原则上都可以用程序求解。
人工智能 第六章 行为主义
第六章行为智能行为能力是人类智能的重要组成部分，是指人们具有对外界环境刺激做出反应的能力。
这种反应似乎不经大脑推理，而直接发生，存在所谓的“感知-行为”模式。
行为智能试图模拟人类的这种行为能力，将智能系统置于真实的场景中，使其直接感知外界环境并在此基础上做出合理的反应。
因此，行为智能也被称为“现场式人工智能”，以区别于传统的通过键盘、鼠标、显示器、打印机等输入输出设备与外界交互的无实体智能系统。
行为智能的别称还包括行为主义、行为途径、控制学派等。
行为智能中的开创性工作是美国麻省理工学院人工智能实验室（MIT-AI）的布鲁克斯对机器虫的研究。
他在1991年第12届国际人工智能联合会议（IJCAI）上发表的论文《没有表示的智能》（Intelligence without Representation）引起了人们对行为智能的极大关注，进而形成为目前独立于符号主义和连接主义的第三种主要人工智能研究学派。
在这一学派的影响下，智能体的研究得以兴起和发展。
早期智能体的概念是狭义的，指自主智能体，即具有行为智能，从而表现出自主特性的机器或系统。
布鲁克斯就将他所研究的机器虫称为自主智能体。
随着智能体技术的发展，特别是多智能体技术的出现，智能体的概念逐渐变得越来越宽泛，有时被用来泛指一切相对独立的智能机器或系统。
目前，智能体更多地被作为实现群体智能的基础，强调在完成某一共同任务时智能体之间的相互协调与协作。
行为智能系统中的关键构成成分包括传感器、控制器和学习器。
传感器用于感知外部环境；控制器用于控制智能体做出行动；学习器用于学习从环境状态到系统行为的控制策略。
传感和学习是行为智能中的主要难点。
对外界环境的感知是行为智能的前提和基础，但传感技术本质上是对人类感知能力的模拟，真正的行为智能体现在系统对于环境刺激所做出的正确反应上，即体现在其控制策略上。
因此，如何自动学习系统控制策略是行为智能中的核心问题。
目前，这一问题的解决方法主要包括强化学习和进化学习，二者都试图在智能系统的运行过程中逐渐提高其行为能力，但实现的方式不同。
广工电子系专业导论论文之人工智能
人工智能电子信息科学与技术11（1）班，*** 2011,12.18摘要：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，20 世纪70 年代以来，被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是21 世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
近三十年来，人工智能获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，在理论和实践上都已自成一个系统。
1.基本概念（1）、人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
同名的还有美国科幻电影《人工智能》等。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
（2）、智能计算机（Intelligence Computer），就是指具有感知、识别、推理、学习等能力，能处理定性的、不完全不确定的知识，能与人类以自然语言、文字及图形图像通信并在实际环境中有适应能力的计算机。
（3）、专家系统（expert system），是一种在一定领域中具有专家水平解决难题能力的智能程序系统，它能灵活运用专家积累的经验和专门知识，求解通常需由人类专家所完成的任务(如医疗诊断)。
人工智能与网络安全(带答案)
人工智能与网络安全【考点解析】人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的应用：①模式识别：指纹识别、语音识别、光学字符识别、手写识别等②机器翻译：语言翻译③智能机器人、计算机博弈、智能代理④其它：机器证明、数据挖掘、无人驾驶飞机、专家系统等●例题1：下列不属于人工智能软件的是：（ C ）A、语音汉字输入软件B、金山译霸C、在联众网与网友下棋D、使用OCR汉字识别软件●例题2.下列运用了人工智能技术的是（C ）A.播放视频B.播放音乐C.手写板输入汉字D.键盘输入汉字●例题3.以下不属于人工智能技术应用的（ B ）A.超级国际象棋电脑“深蓝二代”B.office软件C.医疗专家系统D.于机器人对话●例题4.某公司为了加强考勤管理，购置了指纹打卡机，这体现信息技术的（ C ）A.多元性B.网络化C.智能化D.多媒体化●例题5. 指纹识别属于人工智能学科中的（ B ）A.字迹识别研究范畴B.模式识别研究范畴C.语音识别研究范畴D.字符识别研究范畴【考点】了解信息的发布与交流的常用方式【考点解析】信息发布根据发布的方式：视觉：报纸、杂志、书籍听觉：广播视听：电影、电视、网络根据发布主体分成三类：个人信息发布；行业信息发布；官方机构信息发布因特网上信息发布的常用方式：E-mail（电子邮件） BBS（论坛公告板）QQ（同类的还有MSN等）博客（weblog）信息发布的效果与以下三个方面有关：发布的时间与地点、媒体的发布速度、信息的保存时间●例题6：以下关于电子邮件的说法不正确的是: （ C ）A、电子邮件的英文简称是E－mail。
B、所有的E－mail地址的通用格式是：用户名@邮件服务器名C、在一台计算机上申请的“电子邮箱”，以后只有通过这台计算机上网才能收信D、一个人可以申请多个电子邮箱补充：网络常用术语站点（网站）：是一组网络资源的集合。
人工智能在教育领域的应用与教学模式创新
人工智能在教育领域的应用与教学模式创新引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过模拟人类智能以及进行自我学习和自我实现的技术，已经在许多领域展现出了巨大的潜力和应用前景。
教育领域也逐渐开始利用人工智能技术，以提升教学效果和拓展教学模式。
本文将探讨人工智能在教育领域的应用，并介绍其对教学模式的创新。
人工智能在教育领域的应用智能辅导系统传统的辅导模式往往受限于教师资源和时间，无法满足每位学生个性化学习的需求。
而智能辅导系统通过分析学生的学习数据和行为习惯，能够为每位学生提供个性化的辅导和学习路径。
例如，人工智能可以根据学生的学习能力和学习进度，调整教学内容和难度，使学生能够更有效地掌握知识。
智能评估与反馈传统的评估方式往往只能对学生答题的正确与否进行判断，无法提供深入的分析和指导。
而智能评估系统可以通过分析学生的答题过程和思考方式，给出更加全面和准确的评估结果。
同时，智能评估系统还能够根据学生的评估结果，提供针对性的反馈和指导，帮助学生发现问题、改进学习方法。
虚拟现实与增强现实技术虚拟现实与增强现实技术已经在教育领域得到了广泛应用。
通过虚拟现实技术，学生可以身临其境地参观远离的地方，体验不同的文化和环境，丰富自己的知识和视野。
同时，增强现实技术也可以将抽象的概念转化为具体的图像和模型，使学生更容易理解和记忆。
例如，通过增强现实技术，学生可以在课堂上观察分子结构或解剖模型，提高学习效果。
个性化学习推荐人工智能技术可以根据学生的学习行为和兴趣，为其推荐个性化的学习资源和活动。
通过分析学生的学习历史和行为模式，人工智能可以准确地推断出学生的学习偏好，并给出相应的推荐。
这样，学生可以更加针对性地进行学习，提高学习效果和兴趣。
自动化教学管理人工智能技术可以帮助教师更好地管理和组织教学工作。
例如，人工智能可以自动化生成教学计划和教学资料，从而减轻教师的负担。
同时，人工智能还可以通过分析学生的学习数据和表现，给出教学建议和改进方案，提高教学效果。
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述 章
1.2.3 行为模拟，控制进化 除了上述两种研究途径和方法外，还有基于感知-行 为模型的研究途径和方法——行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特 性，如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和 实现人工智能。 典型代表:MIT的R.Brooks.研制的六足行走机器人(亦 称为人造昆虫或机器虫)，曾引起人工智能界的轰动。这 个机器虫可以看作是新一代的“控制论动物”，它具有 一定的适应能力，是一个运用行为模拟即控制进化方法 研究人工智能的代表作。
第1章 人工智能概述 章
1.1 人工智能的概念
1.1.1 什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence, AI)探讨人类思维、行动中那 些尚未算法化的功能行为;使机器 Thinking 、Acting
like
human。
人工智能下一个准确的定义很困难，至今尚无统一的定义。 狭义概念： 人工智能是计算机科学中涉及研究，设计和应用智能机器 的一个分支，是对智能计算机系统的研究。 智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互的执行各种拟人 任务的，与人智力相当或相近的机器。具体地说是能够对人类
第1章 人工智能概述 章 2. 机器联想 联想是人脑思维过程中最基本、使用最频繁的功能。例如，当听到 一段乐曲，我们头脑中可能会立即浮现出几十年前的某一个场景，甚 至一段往事，这就是联想。 特点：按内容组织记忆 当前，对机器联想功能的研究中就是利用这种按内容记忆原理，采用 “联想存储”技术实现联想功能。其特点是： (1)可以存储许多相关（激励，响应）模式对; (2)通过自组织过程可以完成这种存储; (3)以分布、稳健的方式（可能出现高冗余）存储信息; (4)可以根据接收到的相关激励模式产生并输出适当的响应模式; (5)即使输入激励模式失真或不完全时，仍然可以产生正确的响应 模式; (6)可在原存储中加入新的存储模式。
电子游戏开发中的人工智能NPC设计
电子游戏开发中的人工智能NPC设计电子游戏开发中的人工智能NPC设计电子游戏的成功与否，往往取决于游戏的可玩性和趣味性。
而其中，非玩家角色（Non-Player Character，NPC）的设计和表现，对于营造游戏的沉浸感和真实感起着至关重要的作用。
在现代游戏开发中，随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展，游戏开发者正不断探索如何通过智能NPC设计来提升游戏的乐趣与挑战性。
一、NPC的角色定位在电子游戏中，NPC扮演着道具、任务发布者、商人、敌人等众多角色。
设计NPC时，首先需要明确NPC的角色定位，即NPC在游戏中的具体功能和作用。
不同的角色定位会要求NPC具备不同的行为和交互方式。
二、NPC的行为模式为了使NPC更加符合游戏情境，设计者通常会为NPC定义一套行为模式。
这些行为模式可以包括巡逻、追踪、攻击、逃跑等等。
设计者需要根据NPC的角色定位和游戏玩法，合理地制定NPC的行为模式，从而让NPC的动作更加符合游戏规则和玩家期待。
三、NPC的决策机制在游戏开发中，NPC的决策机制是非常关键的。
通过科学合理的决策机制，NPC能够根据当前的情景和条件做出适当的决策。
决策机制可以包括评估环境、判断敌我、选择行动等多个层面。
设计者需要结合游戏的需求和NPC的角色设定，设计出适合的决策机制，以提高NPC的智能水平和游戏体验。
四、NPC的对话系统在许多角色扮演游戏中，NPC的对话系统直接影响着游戏的可玩性和故事情节的发展。
设计NPC的对话系统时，应充分考虑玩家与NPC之间的互动，增加对话方式的多样性和选择性，并保证对话内容的逻辑性和合理性。
合理设计的对话系统可以使玩家更好地参与游戏情节，感受到游戏世界的魅力。
五、NPC的学习与进化随着人工智能技术的发展，越来越多的游戏开发者开始尝试为NPC引入学习和进化的能力。
通过机器学习算法和遗传算法等技术手段，NPC能够在游戏中积累经验、适应环境，并在一定程度上提高自身的能力。
与ai和谐共生英语作文模版
与ai和谐共生英语作文模版英文回答：Coexisting Harmoniously with AI: A Paradigm Shift.The advent of artificial intelligence (AI) has sparked a myriad of questions and concerns about its potential impact on humanity. While some envision a dystopian future where AI overlords enslave mankind, others believe that AI holds immense promise for solving some of the world's most pressing challenges. The key to a harmonious coexistence between humans and AI lies in recognizing the complementarities between our respective strengths and limitations and embracing a collaborative approach.One of AI's most significant strengths is its ability to process vast amounts of data quickly and efficiently. This computational power can be leveraged to automate repetitive tasks, freeing up human workers to focus on more complex and creative endeavors. AI can also be employed toanalyze complex patterns and identify trends that may be invisible to the human eye. By harnessing AI's analytical capabilities, we can gain valuable insights into our world and make better decisions.However, AI is not without its limitations. For example, AI systems often lack the common sense and intuitive understanding that humans possess. They may struggle to interpret subtle nuances, make inferences, or handle unexpected situations. Therefore, it is essential to ensure that AI systems are deployed in conjunction with human oversight and guidance. By combining the strengths of AIand human ingenuity, we can achieve synergistic outcomesthat would be impossible for either party to achieve alone.A harmonious coexistence with AI also requires a shiftin human attitudes and behaviors. We must embrace a mindset of lifelong learning and continuous adaptation. As AI technologies evolve, it will be necessary to acquire new skills and knowledge to keep pace with the changing landscape. Furthermore, we must challenge our inherent biases and preconceptions to ensure that AI systems aredeveloped and deployed in a fair and unbiased manner.By fostering a spirit of collaboration and mutual respect, humans and AI can work together to create a better future. AI can augment human capabilities, enhance our understanding of the world, and assist us in solving complex problems. In turn, humans can provide AI with the ethical guidance, common sense, and creativity it needs to reach its full potential.中文回答：与人工智能和谐共生，思维模式的转变。
人工智能与互联网的结合
人工智能与互联网的结合随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence）与互联网（Internet）两者的结合已经成为现实。
人工智能技术的快速进步为互联网带来了前所未有的机遇与挑战。
本文将探讨人工智能与互联网的结合在各个领域的应用和影响。
一、人工智能在互联网搜索中的应用互联网搜索引擎是人们获取信息的重要方式，而人工智能在搜索引擎中的应用使得搜索结果更加精准和个性化。
通过分析用户的搜索历史和行为模式，人工智能可以为用户提供个性化的搜索结果，并推荐相关的内容。
这不仅提高了用户的搜索体验，也为推广和广告投放提供了更有效的途径。
二、人工智能在电子商务中的应用互联网电子商务行业正发展成为全球最具活力的领域之一。
人工智能技术的应用为电子商务提供了更多的发展机会。
通过智能推荐算法，电商平台可以根据用户的历史购买记录和兴趣偏好，推荐相似或相关产品，提高用户购买的转化率。
人工智能还可以应用于客服机器人的开发，提供更好的售后服务和用户体验。
三、人工智能在社交媒体中的应用社交媒体成为人们交流和分享信息的重要平台，而人工智能的应用使得社交媒体更加智能和便捷。
例如，人工智能可以通过分析用户的社交网络和关系图谱，为用户推荐适合的好友或关注的人。
同时，人工智能还可以通过自然语言处理和情感分析等技术，识别和过滤恶意评论和不良信息，维护社交媒体的良好环境。
四、人工智能与互联网安全的结合随着互联网的普及，网络安全问题也成为亟待解决的挑战。
而人工智能在互联网安全中的应用使得安全防护更加智能和高效。
人工智能可以通过大数据分析，监控和检测网络中的异常行为，及时发现和应对网络攻击和威胁。
同时，人工智能还可以应用于身份认证和风险评估，提高互联网用户的安全保障。
五、人工智能在智能家居中的应用随着物联网技术的发展，智能家居已经成为现代家庭的新趋势。
而人工智能的结合使得智能家居更加智能和智能化。
通过与各种智能设备的互联和信息交互，人工智能可以实现智能家居的语音控制、自动化管理和智能学习等功能，提高生活的便利性和舒适度。
人工智能在教育领域中的学生学习行为分析与个性化教学研究
人工智能在教育领域中的学生学习行为分析与个性化教学研究随着科技的不断进步和发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）逐渐应用于教育领域，成为一种全新的工具和方法。
人工智能在教育中的广泛应用，旨在通过对学生学习行为的分析和理解，提供个性化的教学服务，以促进学生的学习效果和兴趣。
本文将探讨人工智能在教育领域中的学生学习行为分析与个性化教学的研究进展。
一、人工智能在学生学习行为分析中的应用1.1 智能教学系统智能教学系统利用人工智能技术，对学生的学习行为进行数据分析，进而为教师提供个性化的教学建议和指导。
通过收集学生的行为数据，智能教学系统可以分析学生的学习能力、学习进度以及学习风格等方面的特点，进而为每个学生制定相应的学习计划和教学策略。
1.2 学习行为模式识别人工智能技术可以通过对学生学习行为的模式识别，揭示学生在学习过程中的规律和特点。
通过分析学生的学习行为，如浏览网页、参与讨论等，人工智能可以识别学生的学习偏好和学习风格，从而为教师提供更精确的个性化教学建议。
1.3 数据挖掘和分析人工智能技术可以通过数据挖掘和分析，对学生学习行为的数据进行深入的挖掘和研究。
通过分析学生的学习记录、测试成绩和作业完成情况等数据，人工智能可以提取出学生的学习模式、学习策略以及学习困难等信息，为教师提供个性化的指导和帮助。
二、人工智能在个性化教学中的应用2.1 个性化学习路径设计通过分析学生的学习行为和能力，人工智能技术可以为每个学生设计个性化的学习路径。
根据学生的学习进度、学习能力以及学习风格等特点，人工智能可以为学生推荐相应的学习材料和学习任务，从而提高学生的学习效果和兴趣。
2.2 智能化学习助手人工智能技术可以模拟教师的角色，成为学生学习的智能化助手。
通过收集学生学习行为的数据，智能化学习助手可以为学生提供实时的学习建议和帮助，解答学生的问题，引导学生的学习方向，提高学生的学习效果。
人工智能技术在初中英语教学中的应用
人工智能技术在初中英语教学中的应用摘要: 传统的教育模式已经不适应当今社会的发展，单纯的知识教学不仅不能提高教学知识，而且还会使学生产生厌烦，所以，教师要根据新的教育背景，创新教学模式，注重学生各方面能力的培养，而英语教学和人工智能技术的结合，可以为学生们的学习创设一个更加良好的环境，比如交互式教学课件、电子白板的应用，远程网络研修等都为提高教学效率与学习效率搭建了平台，人工智能和英语教学的深度融合，能够让英语教学的创新成为一种必然趋势，使中学英语课堂氛围变得生动又活泼，激发学生的学习兴趣。
关键字：人工智能信息技术英语教学传统的教育模式已经不适应当今社会的发展，单纯的知识教学不仅不能提高教学知识，而且还会使学生产生厌烦，使学生的学习比较被动。
所以，教师要根据新的教育背景，创新教学模式，注重学生各方面能力的培养，而人工智能的应用，为中学英语教学效率与成绩的提升发挥了巨大的作用。
那么日常教学中，如何将中学英语教学与人工智能技术结合起来呢？人工智能都在哪些环节促进英语学习以及学生的发展呢？下面我们来分析一下。
一、什么是人工智能？（一）人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
（二）人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
（三）自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。
虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
二、现阶段初中英语教学现状受传统教育制度的影响，在英语教学过程中，教学理念比较落后，重理论，轻实践，不利于提高学生的英语知识应用能力。
人工智能与人类智能比较
第一章关于人工智能能否超过人类智能的讨论摘要：随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段,促使大量的新的研究成果不断涌现。
人工智能与人类智能的关系问题，从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。
本文做出了人工智能只能作为人类工具而不可能超过人类智能的论断，人工智能本质上是对人类智能的功能模拟。
机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别.人工智能没有人类智能所特有的创造性和社会性，只不过是人类智能的延伸，至多只是部分地超越人类智能而不能完全地战胜人类智能。
本文最后得出结论：人类对人脑的功能会不断地进行认识，从而人工智能会不断的迫近人类智能。
但从动态分析上，即人类智能也在不断的进化和发展，人工智能作为人类智能主体客体化的产物,其作用和功能受到人类智能的制约所以要低于人类智能，人工智能在整体上是不能最终代替和战胜人类智能的.关键词:人工智能,超越，人类智能，智能模拟1．研究背景人工智能这个术语自1956年由数学家麦卡锡正式提出，并作为一个新兴学科的名称被使用以来，已经有50多年的历史了。
人工智能的发展过程，大致经历了孕育期、形成期、知识应用期、和综合集成这四个阶段。
人工智能(Artificial Intelligence），英文缩写为AI,是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯（Dartmouth）学会上提出的。
从那以后，研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。
人工智能的概念由于智能概念的不确定因此没有一个统一的标准.童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有‘直觉的方程式’,但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能.”【1】人工智能在发展过程中形成了几个学派,最主要的两个学派是符号主义和连接主义，行为主义是后来形成的一个学派【1】.人工智能与人类智能的关系以及人工智能的发展趋势问题，从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。
人工智能教育
人工智能教育在当今社会，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正以迅猛的步伐改变着各个领域，其中教育领域更是受到了广泛的关注。
人工智能教育的概念从语言处理、计算机视觉到机器学习、深度学习等方面的技术应用，正逐渐引领着教育模式的革新和提升。
一、人工智能在教育中的应用1. 个性化学习人工智能技术能够根据学生的不同需求和水平，提供个性化的学习内容和学习路径。
通过分析学生的学习数据和行为模式，AI能够给予学生针对性的建议和指导，使学习更加高效、有针对性。
2. 智能教辅许多AI教育产品已经进入了学校和教室，例如智能教学助手、语音识别软件等。
这些工具可以模拟人与人之间的教学互动，降低教育资源的不均衡性，并且能够根据学生的问题进行针对性的解答和指导。
3. 教学管理和评估人工智能技术还可以帮助教师进行教学管理和评估。
通过分析学生的学习表现和反馈，AI可以提供教师关于学生学习情况的实时反馈和帮助，方便教师进行个性化教学和学生评估。
二、人工智能教育的优势和挑战1. 优势人工智能教育能够提供远超传统教育方式的个性化学习，能够根据每个学生的特点和需求，量身打造最适宜的学习计划。
此外，AI技术还能用于创新教学，提供更多样的教学方式和工具。
2. 挑战人工智能教育面临着不少挑战。
首先是技术上的限制和不足，需要更加先进、智能的人工智能技术来支持教育的发展。
其次是数据隐私和安全问题，如何保护学生个人信息安全和合法使用学生的学习数据是一个亟待解决的问题。
三、人工智能教育的发展前景人工智能教育将会在未来继续取得突破性的进展。
随着技术的进步和教育需求的不断提高，人工智能教育的应用场景将更加广泛和深入。
同时，人工智能的普及将减轻教师的工作压力，提高教学效率，提供更高质量的教育资源。
结论人工智能教育是当前教育领域的一大趋势，改变了传统教育的方式和形式。
通过个性化学习、智能教辅、教学管理和评估等应用，人工智能在教育中发挥了重要作用。
人工智能与网络安全带答案
人工智能与网络安全【考点解析】人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的应用：①模式识别：指纹识别、语音识别、光学字符识别、手写识别等②机器翻译：语言翻译③智能机器人、计算机博弈、智能代理④其它：机器证明、数据挖掘、无人驾驶飞机、专家系统等●例题1：下列不属于人工智能软件的是：（ C ）A、语音汉字输入软件B、金山译霸C、在联众网与网友下棋D、使用OCR汉字识别软件●例题2.下列运用了人工智能技术的是（C ）A.播放视频B.播放音乐C.手写板输入汉字D.键盘输入汉字●例题3.以下不属于人工智能技术应用的（ B ）A.超级国际象棋电脑“深蓝二代”B.office软件C.医疗专家系统D.于机器人对话●例题4.某公司为了加强考勤管理，购置了指纹打卡机，这体现信息技术的（ C ）A.多元性B.网络化C.智能化D.多媒体化●例题5. 指纹识别属于人工智能学科中的（ B ）A.字迹识别研究范畴B.模式识别研究范畴C.语音识别研究范畴D.字符识别研究范畴【考点】了解信息的发布与交流的常用方式【考点解析】信息发布✍???????? 根据发布的方式：视觉：报纸、杂志、书籍听觉：广播视听：电影、电视、网络✍???????? 根据发布主体分成三类：个人信息发布；行业信息发布；官方机构信息发布✍???????? 因特网上信息发布的常用方式：E-mail（电子邮件）BBS（论坛公告板）QQ （同类的还有MSN等）博客（weblog）✍???????? 信息发布的效果与以下三个方面有关：发布的时间与地点、媒体的发布速度、信息的保存时间●例题6：以下关于电子邮件的说法不正确的是:?（ C ）A、电子邮件的英文简称是E－mail。
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An Interface Agent
Knowledge-Based will learn all it can about what it should prompt the user for and/or try to do when the user does something. Behavior-Based will have a each separate module try to learn about it’s own specialized task.
Behavior-Based problem solving
A system that can learn has to rely less on planning. Environment can be exploited. Learn over time. Interacts in society to help accomplish tasks.
Knowledge-Based AI
Isolated and advanced competences. “Closed” systems that only connect to the user, not the environment. Deal with one problem at a time. Uses static knowledge structures to solve problems. Don’t have to adapt to changing situations. When creating an autonomous system a computer takes over as the user.
Two approaches to AI
Knowledge-Based AI Knowledge based systems have prior knowledge about the environment and there task. Behavior-Based AI React to there changing environment and goals They “behave” in a problem domain.ge-Based would create a model of the office to update as often as possible. It would include the location of the robot itself and the location of certain objects. Behavior-Based would have specific modules for wall following, going through doors, etc.
Conclusion
Behavior-Based AI have proven to be very efficient so far. More fundamental research needs to be done. A better understanding of the underlying principles.
Behavior-Based Artificial Intelligence
Pattie Maes MIT Media-Laboratory
Presentation by: Derak Berreyesa UNR, CS Department
Abstract
Uses behavior-based artificial intelligence as a new approach to studying intelligence. Deals with autonomous systems that must deal with changing goals in an unpredictable environment.
Behavior-Based AI
Has several competences but they are not as intelligent as isolated competence would be. “Open” system that has little time to react. Decides itself what the problem to be solved next is. Relies more on producing behavior than knowledge. Emphasis on adaptation.