调度人工智能防误

1、第一章 绪论 * 内容简介 1.4 人工智能的基本技术 4 1.1 什么是人工智能1 1.2 人工智能的发展简史及趋势 2 1.3 人工智能的研究方法及基本内容 3 1.5 人工智能的主要研究领域及实践 5 Date 1.1.1 智能的解释 人类智能活动的能力是人类在认识世界和改造世界的 活动中，由脑力劳动表现出来的能力。 认识和理解世界环境的能力 提出概念、建立方法、进行演绎和归纳推理、。

2、第3章 经典逻辑推理 掌握内容 1 1 掌握谓词公式的概念及可满足性的定义，弄清置换与 合一的概念，掌握求取最一般合一置换的方法 2 2 掌握归结原理及归结推理方法。掌握Skolem标准式 和子句集的求取方法，理解谓词公式和子句集在不可 满足意义下的一致性，弄懂Herbrand定理，掌握H域 、原子集、H域上的解释求法，掌握命题逻辑和谓词 逻辑中的归结原理 3 3 掌握利用归结原理进行定理证明的。

3、第五章 状态空间搜索 第五章 状态空间搜索 问题归约法 博弈树搜索 Click to add title in here 状态空间搜索 1 2 3 Contents 第一节 状态空间搜索 S是状态集合，状态是某种事实的符号或数据，问题的初始状态是S 的非空子集 1 三元组（S，O，G） G也是S的非空子集，表示目标状态集。它可以是若干具体的状态， 也可以是对某些状态性质的描述 O是操作算子。

4、第7章 遗传算法 7.1 遗传算法简介 7.2 基本遗传算法 7.3 函数优化 7.4 旅行商问题 7.1 遗传算法简介 7.1.1 遗传算法的起源 n自然界所提供的答案是经过漫长的自适应遗传 过程获得的结果。 n我们也可以利用这一过程本身去解决一些复杂的问 题。 n遗传算法的研究主要集中在以下几个方面：函数优 化、组合优化生产调度、自动控制、机器人学、图 像处理、人工生命、演化编程和机。

5、第六章 机器学习 6.1 机器学习概念 6.2 示例学习 6.2.1示例学习的两个空间模型 6.3 基于解释的学习 6.4基于案例的推理 6.5 加强学习 6.1 机器学习的概念 6.1.1 机器学习的发展历史 1.神经元模型研究阶段 这个时期主要技术是神经元模型以及基于该模 型的决策论和控制论;机器学习方法通过监督 （有教师指导的）学习来实现神经元间连接权 的自适应调整，产生线性的模式分类。

6、第二章 知识表示方法 * 内容简介 2.2 一阶谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 框架表示法 2.6 面向对象表示法 6 2 3 4 2.1 概述1 2.5 语义网络表示法 5 Date 2.1.1 知识 知识定义 Feigenbaum Bernstein 知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息。简单地说， 知识是经过加工的信息。 知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。 Ha。

7、第八章 数据挖掘 人工智能 华中师范大学计算机科学系 第八章 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining）是一个多学科交叉 研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器 学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检 索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究 成果。经过十几年的研究，产生了许多新概念和方 法。特别是最近几年来，一些基本概念和方法趋于 清晰，它的研究正向着更深入的方向发展。数。

8、（文件）中共江苏省委组织部江苏省科学技术厅江苏省人力资源和社会保障厅中共江苏省委宣传部江苏省教育厅江苏省卫生厅苏组通2014 号关于组织申报2014年江苏省“双创计划”人才的通知现将2014年江苏省高层次创新创业人才引进计划（以下简称省“双创计划”）人才申报工作有关事项通知如下。一、申报条件（一）基本条件1自主创业人才一般应具有硕士以上学位，创新人才一般应具有博士学位，年龄一般不超过55周岁（1959年1月1日后出生）。2有5年以上在国内外知名企业、高校、科研单位及相关机构从事研发或管理等岗位工作经历，并取得较突出业绩。