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人工智能应用范围比较广
人工智能与机器人这本期刊你之前看过吗？建议你有时间可以去看看哦，找下自己的写作思路先
亲。。。。多少字。。。给你
回答 交通： 智能系统实现安全畅通和智能交通系统是一种先进的运输管理模 式。 中国科学院自动化研究所副所长、复杂系统与智能科学重点实验室主任王飞跃介绍说， 人工系统主要利用计算机仿真技术，通过监测人们出行的行为计算交通流。 农业： 农业专家系统可以代替农业专家群体走向地头，进入普通农家，并指导农民科学种田。 农业专家系统包含了农业各个领域的专家经验、知识，如作物栽培、植物保护、配方施 肥、农业经济效益分析等等。 医学： 医疗专家系统可以把有关的医药知识和许多著名医生的临床经验都存储在计算机中， 根据病人的症状计算机可快速调用这些医学知识，自动进行辨症推理，确定病因，开具处方。 这些方面哦～亲 更多2条
VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。 计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。 问: 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答: AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？ 答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。 但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。 今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。 问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？ 答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 什么是人工智能？ 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，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。 AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。 这种AI机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。 我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--"蓝色牛仔"(Blue Jean)。据其研究主任保罗·霍恩称，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。 麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比，人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容，是选修模块。 通过本模块的学习，学生应能描述人工智能的基本概念，会使用一种人工智能语言解决简单问题，把握其基本特点；能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统；知道人工智能对人类学习、生活的影响；通过感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用；要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学；要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求，可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一）知识及其表达1．内容标准（1）能描述人工智能的概念与基本特点；知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。（2）列举人工智能的主要应用领域；通过演示或实际操作，体验人工智能的若干典型应用，知道其发展现状。例1 符号运算： 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica，进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别：声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明：这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理：该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。（3）掌握知识的概念；学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2．活动建议（1）就下列话题展开讨论：利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题？具有哪些优点？（2）对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。（3）人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用，“在家里寻找外星人”（SETI@home）项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施，它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力，分析世界上最大的射电望远镜获得的数据，帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义，学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念，了解SETI@home项目的具体内容，感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 （二）推理与专家系统1．内容标准（1）演示或使用简单的产生式专家系统软件，感受用专家系统解决问题的基本过程；了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”（Desktop PC Product Advisor）专家系统，为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。（2）通过实例分析，知道专家系统正向、反向推理的基本原理；会描述一种常用的不精确推理的基本过程。（3）了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统，分别使用“Why”和“How”命令，了解其解释过程。（4）了解专家系统外壳的概念；学会使用一个简易的专家系统外壳，并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中，通常采用“原型化”策略。2．活动建议（1）针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题，利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如，用于识别校园中植物的专家系统。（2）有人认为：“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段，专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后，让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 （三）人工智能语言与问题求解1．内容标准（1）了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构，掌握相关概念，知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/，考察它的实例程序。（2）初步学会使用该语言设计程序求解简单问题，并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔（Hanoi）问题。（3）了解状态空间的概念与方法，学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。（4）通过简单博弈问题的分析，了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程，知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年，“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年，“深蓝”的后嗣替“父”报仇，以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上，“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录，它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2．活动建议（1）以小组为单位，对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查，就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。（2）观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品，发挥自己的想象力，描述人工智能技术的应用前景，以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。
人工智能应用范围比较广
回答 中国药学杂志，中国临床药理学杂志，中国中药杂志，药学学报，中国晦洋药物杂志，中国临床药学杂志，中国临床药理学与治疗学杂志 药学类的权威核心期刊有：药学学报 中国药学杂志 中国药理学通报 药物分析杂志 中国新药杂志 中国新药与临床杂志 中国医院药学杂志 中国医药工业杂志中国药科大学学报 中国抗生素杂志 沈阳药科大学学报 中国药理学与毒理学杂志 中国临床药理学杂志 中国药房 中国生化药物杂志 中国现代应用药学 华西药学杂志 提问 有没有 联系方式 回答 亲，您是做什么用呢 亲可以到邮局定刊 提问 发论文 回答 清稍等亲 提问 不明白 回答 请稍等亲 《临床医药文献》杂志社首页 地 址： 北京丰台区菜户营东街甲88号邮箱:lcyywxxsb@ 邮 编： 100055 电 话： 010-57125070 传 真： 010-57125070 手 机： 13366441483 联系人 ： 王编辑 公司网站： 提问 中国药房 联系 回答 请稍等亲 023-68586727 ,023-68586827 更多25条
根据2014年12月学校官网显示，学校有教职工1561人，其中专任教师1321人、“新世纪百千万人才工程”国家级人选3人、国务院政府特殊津贴获得者14人、重庆市学术技术带头人13人、重庆市有突出贡献的中青年专家3人、重庆市高校优秀中青年骨干教师等其他省部级优秀人才60余人；具有高级专业技术职务641人，具有硕士、博士学位近1000人，兼职教师300余人；国家级教学团队1个、重庆市级教学团队6个。 重庆市有突出贡献的中青年专家（3人）：朱新才、林治华 、郭晓东 “新世纪百千万人才工程”国家级人选（3人）：石晓辉、许洪斌、黄伟九 教学团队序号团队名称负责人级别1力学系列课程教学团队贺建民国家级2 自动控制课程群教学团队李山 重庆市市级3计算机基础系列课程教学团队张建勋 重庆市市级4会计信息化课程群教学团队陈旭重庆市市级5思想政治理论课程组教学团队熊晓燕重庆市市级6材料成型及控制工程专业模具核心课程教学团队邓明重庆市市级7力学系列课程教学团队贺建民重庆市市级 质量工程 根据2014年12月学校官网显示，学校有国家级特色专业4个、综合改革试点专业2个、国家级实验教学示范中心1个、重庆市级特色专业6个、综合改革试点专业2个、“三特行动计划”特色专业5个；有国家级精品课程1门、双语教学示范课程1门、精品资源共享课入选课程1门、大学生校外实践教育基地1个；有重庆市精品课程20门、精品视频公开课程6门、精品资源共享课程13门、双语教学示范课程3门、研究生优质课程10门、人才培养模式创新实验区4个、实验教学示范中心7个、大学生校外实践教育基地2个。 国家级特色专业（4个）：车辆工程、材料成型及控制、计算机科学与技术、会计学 国家级综合改革试点专业（2个）：车辆工程、会计学 国家级实验教学示范中心（1个）：车辆工程实验教学中心 国家级大学生校外实践教育基地（1个）：国家知识产权局知识产权发展研究中心 重庆市市级特色专业（6个）：材料科学与工程、电子信息工程、机械设计制造及其自动化、人力资源管理、自动化、信息管理与信息系统 重庆市市级综合改革试点专业（2个）：车辆工程、会计学 重庆市“三特行动计划”特色专业（5个）：车辆工程、机械设计制造及其自动化、会计学、人力资源管理、材料成型及控制工程 重庆市市级大学生校外实践教育基地（2个）：国家知识产权局知识产权发展研究中心、重庆三峡水利发电有限公司工程实践教育基地 重庆市市级人才培养模式创新实验区（4个）：计算机类专业分层分类人才培养模式创新实验区、基于材料类专业acd特性的人才培养模式创新试验区、基于地方和行业需求的化工专业应用型人才培养模式创新试验区、基于差异化战略的会计人才培养模式创新实验区 重庆市市级实验教学示范中心（7个）：经济管理实验教学示范中心、机械工程实验教学示范中心、车辆工程实验教学示范中心、生物医药工程实验中心、材料科学与工程实验中心、物理实验教学示范中心、会计学实验教学示范中心 精品（双语）课程 序号级别课程名称负责人职称1国家级精品课程会计信息化陈旭教授2国家级双语课程生物技术制药姜和教授3重庆市市级精品课程汽车理论石晓辉教授4重庆市市级精品课程中国近现代史纲要熊晓燕教授5重庆市市级精品课程国际金融邱冬阳教授6重庆市市级精品课程税法彭启发教授7重庆市市级精品课程信号与系统余成波教授8重庆市市级精品课程材料成形原理张驰教授9重庆市市级精品课程机械制图刘红杰副教授10重庆市市级精品课程大学物理实验蒲利春教授11重庆市市级精品课程数据结构刘全利教授12重庆市市级精品课程会计学基础孙芳城教授13重庆市市级精品课程材料成形技术基础邓明教授14重庆市市级精品课程电子技术肖蕙蕙教授15重庆市市级精品课程财务管理何建国教授16重庆市市级精品课程工程材料叶宏教授17重庆市市级精品课程高等数学程新跃教授18重庆市市级精品课程材料科学基础杨明波教授19重庆市市级精品课程中级财务会计黎明教授20重庆市市级精品课程景区开发与管理牟红教授21重庆市市级精品课程编译原理黄贤英教授22重庆市市级双语课程人员测评理论与方法孙丽璐 23重庆市市级双语课程财务会计基础袁莉 24重庆市市级双语课程物流与供应链管理徐玲玲副教授教学成果 2004年，该校《地方工科院校应用性人才培养模式的构建与实践》、《创建比较财会学科体系的理论与实践——一般本科院校培育学科特色的体验》获重庆市教学成果一等奖，其中《地方工科院校应用性人才培养模式的构建与实践》获国家级教学成果二等奖，《普通高校计算机专业学生创新能力培养的研究与实践》、《产学研合作，培养高质量应用型车辆专业人才——车辆工程学科建设与实践》、《经济科学综合实验室教学改革的建设与发展》、《基于产学研结合的毕业设计运作新模式》等四项成果获重庆市教学成果三等奖。 学生荣誉 根据2014年12月学校官网显示，该校学生在历年全国大学生数学建模竞赛中，获全国一等奖10项，全国二等奖25项；重庆市级奖116项，学校多次获得组织工作优秀奖；在历年全国大学生电子设计竞赛中，获全国一等奖1项，全国二等奖5项，重庆市级奖26项，学校多次获得组织工作优秀奖；在历年全国大学生机械创新设计竞赛中，获全国三等奖2项，西南片区一等奖4项，二等奖7项，三等奖7项；多次参加“国际企业管理挑战赛”，总成绩位居全国高校前列。 根据2014年12月学校官网显示，学校建有重庆市高校创新团队8个、1个教育部重点实验室、1个教育部工程研究中心、1个生产力促进中心（科技部批建）、11个重庆市重点基地（含重点实验室、工程技术研究中心、人文社会科学重点研究基地）、1个重庆市协同创新中心、2个校级后备重点实验室、2个校级后备人文社会科学重点研究基地、32个校级科研机构；与中国科学院、中国汽车工程研究院、重庆科学技术研究院、重庆长安汽车（集团）有限责任公司、重庆建设工业（集团）有限责任公司、重庆大江工业有限责任公司等科研院所和大型企业共建联合实验室、研究中心24个。 教育部重点实验室（1个）：汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室 教育部工程研究中心（1个）：机械检测技术与装备教育部工程研究中心 科技部生产力促进中心（1个）：激光快速原形及模具制造生产力促进中心（重庆） 重庆市市级重点实验室（2个）：重庆市汽车零部件及其检测技术重点实验室、重庆市模具技术重点实验室 重庆市市级人文社会科学重点研究基地（2个）：重庆市财会研究与开发中心、重庆市劳动经济与人力资源研究中心 重庆市市级工程技术研究中心（5个）：重庆市车辆模拟与实验工程技术研究中心、重庆市汽车动力系统及控制工程技术研究中心、重庆市模具工程技术研究中心、重庆市轻合金工程技术研究中心（分中心）、重庆中英（国际）数字医疗技术工程中心 重庆市市级协同创新中心（1个）：高端装备技术协同创新中心 重庆市市级高校研究中心（2个）：重庆市高校科技发展研究中心、重庆理工大学科技成果转化中心 重庆市市级高校创新团队（8个） 序号团队带头人研究方向批建单位立项时间1石晓辉汽车传动系统零件制造与检测技术重庆市教育委员会20072彭东林精密检测技术与智能传感器重庆市教育委员会20073赵明富现代光电检测技术与智能传感器重庆市教育委员会20104黄伟九材料表（界）面科学基础与应用重庆市教育委员会20105林治华计算机辅助药物设计与化学生物学重庆市教育委员会20106许洪斌高性能齿轮先进制造技术及传动系统重庆市教育委员会20137徐 刚企业战略与技术创新重庆市教育委员会20138胡远志汽车性能CAE 开发技术重庆市教育委员会2013 2003年-2014年，学校承担省部级以上科研项目900多项，在国内外学术刊物及学术会议上发表论文8000余篇，其中被SCI、EI、ISTP三大检索工具收录1800余篇；出版教材、著作300余部；申请国家专利833项，获得授权或公开专利672项；科研成果获得国家级奖励5项、中国专利金奖1项、省（部）级奖励121项；学校在全国高校授权专利排名中一直名列前100强，产生了“时空坐标转换方法与时栅位移传感器研究”、“高性能电子软钎焊合金材料制备新工艺”、“摩托车开发关键技术的研究”、“风力发电专用齿轮箱成套技术及产业化”、“螺旋锥齿轮数控加工关键技术与成套设备”等标志性科研成果。 国家级奖 序号项目名称级别时间获奖人1 汽车摩托车齿轮类零件冷摆辗精密成形关键技术及应用 国家科技进步二等奖 2005年 胡亚明 2 数控高效制齿机床成套技术研发及产业化应用 国家科技进步二等奖 2008年 彭东林 3 基于测量基准时空转换技术与时栅位移传感器 国家技术发明二等奖（通用项目一等奖空缺） 2010年 彭东林、刘小康、张兴红、陈锡侯、朱革 4 高品质镁合金的集成和循环应用技术 国家科技进步二等奖 2011年 杨明波 5 螺旋锥齿轮数控加工关键技术与成套设备 国家科技进步二等奖 2013年 郭晓东 省部级奖（2011-2013年）序号项目名称级别时间获奖人1 塑性成形模具关键技术研究及工程应用 重庆市科技进步一等奖 2011年 许洪斌 2 高品质镁合金的集成和循环应用 高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖一等奖 2011年 杨明波 3 大型机械炉排式生活垃圾焚烧发电集成技术及产业化 重庆市科技进步一等奖 2013年 朱新才 4 会计理论比较研究 重庆市社会科学优秀成果一等奖 2013年 孔庆林 5 电子软钎焊料合金的制备工艺 高等学校科学研究优秀成果奖专利奖二等奖 2011年 杜长华 6 新型高性能银基合金复合材料开发及其制备技术 重庆市科技进步二等奖 2011年 黄福祥 7 复杂曲面砂带磨削技术及装备 重庆市科技进步二等奖 2011年 郭晓东 8 YK2560A 数控弧齿锥齿轮研齿机 天津市科技进步二等奖 2011年 郭晓东 9 重庆上市公司控制权私利问题的实证研究 重庆市社会科学优秀成果二等奖 2011年 安灵 10 基于反倾销应对的企业内部控制研究 重庆市社会科学优秀成果二等奖 2011年 杨兴龙 11 基于网络环境的发电设备在线监测技术研究及应用 重庆市科技进步二等奖 2012年 余成波 12 锅炉钢管生产的性能控制与节能技术 重庆市科技进步二等奖 2012年 朱新才 13 高性能船舰动力传动关键技术及应用 重庆市科技进步二等奖 2012年 米林 14 特高精度冷轧板全连续轧制技术集成创新与应用 重庆市科技进步二等奖 2013年 朱新才 中国专利金奖 序号项目名称级别时间获奖人1 栅式位移传感器 中国专利金奖 2008年 彭东林 （资料来源：重庆理工大学科研处） 馆藏资源 截止2014年9月1日，学校图书馆拥有文献资源总量360余万册（件），形成了纸本文献、电子文献和多媒体文献共存的馆藏体系；拥有CNKI中国知网、超星电子图书、IEEE、ELsevier、Ei、Springer、SAE等国内外知名数据库33个。 学术期刊 《重庆理工大学学报（自然科学）》是中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）、RCCSE中国核心学术期刊、重庆市一级期刊；被美国《化学文摘》(CA)、英国《科学文摘》（SA，INSPEC）、美国《乌利希国际期刊指南》（UlrichIPD）、中国科技论文统计源、数学文摘、中国物理文摘、中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）、中国期刊网、中国学术期刊（光盘版）、中文科技期刊数据库（CJFD）、中国物理学文摘数据库等国内外多家检索刊物收录；曾荣获中国科技论文在线优秀期刊一等奖、全国高校科技期刊优秀编辑质量奖等；主要栏目：车辆工程、生物工程、机械·材料、化学化工、电子·自动化、信息·计算机、数学·物理。 《重庆理工大学学报（社会科学）》是中国人文社会科学核心期刊、RCCSE中国核心学术期刊、全国优秀社科学报、重庆市一级期刊、中国人民大学《“复印报刊资料”重要转载来源期刊》、2012年度“复印报刊资料”转载学术论文指数排行榜高校学报类前100名期刊 、 “中国人文社会科学引文数据库”来源期刊；被中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）、中国期刊网、中国学术期刊（光盘版）、中国核心期刊（遴选）等国内多家数据库收录；被《人大复印资料》、《新华文摘》、《中国社会科学文摘》、《高等学校文科学术文摘》、《审计文摘》等刊物复印，转载率多年位居全国理工类大学学报（社科版）前列；主要栏目：本刊专稿、逻辑学与科学方法论、知识产权与产业发展、法学、经济·管理、政治·哲学、语言·文学、教育等。 《四川兵工学报》是由重庆市兵工学会、重庆理工大学共同主办；是中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊、中文科技期刊数据库全文收录期刊、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、美国《化学文摘》（CA）收录期刊；被中国核心期刊（遴选）数据库、中国学术期刊评价数据库、CNKI中国期刊全文数据库、中国科技论文在线等国内多家数据库收录；主要围绕兵器工业的改革与发展，为科研开发、生产、工艺、材料及管理工程提供研讨园地，促进学科发展与科技成果的转化；主要栏目：武器装备理论与技术、后勤保障与装备管理、机械制造与检测技术、信息科学与控制技术等。 《智能技术学报》是由中国人工智能学会、重庆理工大学共同主办，属中国人工智能学会会刊；主要刊登国际国内智能科学技术发展的新理论、新技术、新方法、新思路、新动态，为中国国防工业和智能科学技术领域的广大科技工作者提供一个学术交流的平台、学术凝聚的核心、检阅研究成果的窗口、联系学会和广大会员的纽带及进行国际学术交流的桥梁，使之成为促进中国国防现代化和智能科学技术发展的学术舞台、主要栏目：综述与评论、论文与报告。 《机电液工程》是中国机械工程学会、广州机械科学研究院和重庆理工大学联合主办的英文季刊、中国力学学会流体控制工程专业委员会会刊；力求反映国内外机、电、液工程领域重大学术进展和发展趋势，展现国内外机电液技术的科研成果和技术进步，探讨本学科领域学术热点和重点问题，报道学会组织的最新学术动态和工作信息；主要栏目：流体动力工程、机械工程及自动化、机电液一体化、材料工程等。
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目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征，而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在，对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制，已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用，显然也是不现实的，相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”，同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用，它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征，就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候，它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度，但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程，并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现，因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的，而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远，所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”，帮助实现很大的战略企图。因此，这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响，这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起，值得思考。又如，“星球大战”计划和外层空间军事化的开启，实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为，它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身，并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容，这是不争的事实。但也应看到，无论是在战略的层面还是在战术的层面，它们仍然只是一种手段，并不能代替作战意志、作战经验等等，也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间，可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷（以一颗子弹垂直固定在硬物上，下边用一枚铁钉做撞针，人踩上去就被击穿脚掌）等作战手段和作战样式，因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。
（人工智能与机器人研究），这本书上面都是别人发表的关于人工智能的文章，比较权威可信的
跟你是一个专业的，之前我也在为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，开题报告、中期报告什么的都没有，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果老师说太简单。还好后来找到品学论文网，直接让老师辅导我写作，非常专业，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下品学论文网吧
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回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
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。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。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
关于人工智能的定义众说不一。美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授 下过这样一个定义:“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。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI,也称机器智 能。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。它是从计算机应 用系统的角度出发 , 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。 人工智能就其本质而言 , 是对人的思 维的信息过程的模拟。人工智能不是人的 智能 , 更不会超过人的智能。 对于人的思 维模拟可以从两条道路进行, 一是结构模 拟 , 仿照人脑的结构机制 , 制造出 “类人 脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑 的内部结构, 而从其功能过程进行模拟。 人工智能可以分为强人工智能和弱人 工智能。强人工智能观点认为有可能制造 出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器,并且,这样的 机器能将被认为是有知觉的, 有自我意识 的。弱人工智能观点认为不可能制造出能 真正地推理和解决问题的智能机器 , 这些 机器只不过看起来像是智能的 , 但并不真 正拥有智能 , 也不会有自主意识。 人工智 能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴 起和冷落。人工智能概念首次提出后,出现了 一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有 限,以及机器翻译失败等,使人工智能走入低 谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方 法,忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代,专 家系统出现使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究 和开发,将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。 第三阶段:20 世纪 80 年代,随着第五代计 算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使 逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段:20 世纪 80 年代末,神经网络飞 速发展。1987 年,美国召开第一次神经网络 国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后, 各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网 络迅速发展起来。 第五阶段:20 世纪 90 年代,人工智能出现 新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互 连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问 题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 , 知识表现,智能搜索,推理,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人 工生命,神经网络,复杂系统等。目前,人工智能是与具体领域相结合进行研究的,有如下领域:(1)专家系统。依靠人 类已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三 个方面进行:一是研究人类学习的机理、人 脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉 模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言,便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带极大的便 利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械,对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作,环境稍有变化就会出问题,甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器, 能取得作业环境、操作对象等简单的信息,并由机器人体内的计算机进行分析处理,控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机 器人具有类似人的智能,它装备了高灵敏度传感器,因而具有超过人的视觉、听觉、 、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自 己的行为,处理环境发生的变化,完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得 成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统 的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。