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前沿学科的最精彩成就代序－－计算机时代的脑力劳动机械化与科学技术现代化第三版序第二版序前言第1章 绪论1 人工智能的定义与发展1 人工智能的定义2 人工智能的起源与发展2 人类智能的与人工智能1 智能信息处理系统的假设和认知的研究层次2 人类智能的计算机模似3 人工智能各学派的认知观4 人工智能的研究与应用领域1 问题求解2 逻辑推理与定理证明3 自然语言理解4 自动程序设计5 专家系统6 机器学习7 神经网络8 机器人学9 模式识别10 机器视觉11 智能控制12 智能检察13 智能调度与指挥14 分布式人工智能与A15 计算智能与进化计算16 数据挖掘与知识发展17 人工生命18 系统与语言工具5 本书概要习题1第2章 知识表示与推理1 知识表示的一般方法2 图搜索策略3 一般搜索与推理技术4 A算法5 消解原理1 子句集的求取2 消解推理规则3 含有变量的消解式4 消解反演求解过程5 含状态项的回答语句的求取6 规则演绎系统1 规则正向演绎系统2 规则逆向演绎系统3 规则双向演绎系统7 产生式系统1 产生式系统的组成2 产生式系统的推理3 产生式系统举例8 系统组织技术1 议程表2 黑板法3 极小搜索法9 小结习题2第3章 高级知识推理1 经典推理和非经典推理2 非单调推理1 缺省推理2 限定推理3 真值维持系统3 时序推理1 时间区间关系的表示2 各种约束关系算法3 时序关系表示和约束算法的拓广4 不确定推理1 不确定性的表示与度量2 不确定性的算法5 概率推理1 概率的基本性质和计算公式2 概率推理方法6 可信度方法1 知识不确定性的表示2 证据不确定的表示3 主观贝叶斯方法的推理算法7 可信度方法1 基于可信度的不确定性表示2 可信度方法的推理算法8 证据理论1 证据理论的形式化描述2 证据理论的不确定性推理模型3 推理示例9 小结习题3第4章 计算智能第5章 专家系统第6章 机器学习第7章 自动规划第8章 Agent（艾真体）第9章 机器视觉第10章 自然语言理解第11章 智能控制第12章 人工智能的争论与发展望参考文献索引
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人工智能课程报告 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的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。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。 图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。 人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。 人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。 (b)利用知识解决问题的推理机。 大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动 知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。 80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。 在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。 其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。 由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。 我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。 综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。 二人工智能学习的主要技术及其发展趋势 目前人工智能学习研究的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、选择和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。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。 新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。 神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。 最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。 人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。 人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。 学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。 归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。 类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。 增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。 人工智能学习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。 通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。 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。 由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。 结束语 许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。 本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。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学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1] 《人工智能简史》孙兴清华大学出版社， 1990年[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月[3] 陈万求;黄一;;NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期 [4] 王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能[6] 王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期[7] 熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年[8] 孙志楠;;人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期[9] 宋翠萍;;浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期[10] 胡琴;;电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期[11] 刘惠彦;;电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势[J];科技创新与应用;2013年18期[12] 朱金芳;;人工智能在电气工程自动化中的运用[J];化学工程与装备;2013年05期[13] 潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期[14] 虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期[15] 赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期[16] 李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年
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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。
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具/体/要/求/有/吗？
OA图书馆，可以查找。
[摘要]英语正受到网络巨大的冲击和影响，产生了大量代写论文与政治、经济、生活相关的新词，总结并分析其构词特点，将会帮助人们充分利用各种英语资源，更好地为生活、学习和工作服务。[关键词]网络英语新词分布构成特点一、新词出现的原因及分布1。原因。当人们发现新事物，碰到新问题，总结了新经验，出现新思想的时候，便需要新宇和新词来表达，这是因为旧有的，沿袭使用的表达方法已经不适合或不敷应用了。一方面，由于以英语作母语或第二语言的国家遍及全球各洲，而各地的风土人情、生活习惯和社会环境大有区别，这就必然会出现不同的表达形式和用语。另一方面，这些语汇中不少会被逐渐吸收进经典的英语辞典中，成为语言的一部分。随着计算机技术的发展，网络走进了千家万户，越来越多的人开始利用网络进行实时交流。这样网络创造了自己的语言，产生了特有的新语体，也出现了许多新的网络用语，而且富有独特的语言魅力，使我们网络交流更有时代特色。2。分布，随着互联网的广泛应用，网络英语新词汇的分布遍地开花，涉及到政治、经济、文化生活等方面。（1）经济类。随着网络经济的形成和发展，网络经济词汇也大量涌现。例如：e－shopping：网上购物e－market：电子市场e－cash：电子现金e－revenue：电子商务收入e－business：网上交易e－service：电子服务（2）政治类。为使网络的普及，一些政府推出了一系列带有政治色彩的服务，同时也在网上进行各式选举活动。进而出现了一些英语政治新词。例如：e－campaigning：电子竞选e－precinct：电子选区e－precinctcaptain：电子选区负责人“e－rate”program：资助上网计划（3）娱乐生活类。现代生活与网络息息相关，网络正在潜移默化地改变着人们的工作、购物、娱乐、交往等的方式。各种与生活紧密联系的新词层出不穷。例如：e－life：网络生活internetrecruiting：网上招聘deadtreeedition：电子杂志digithead：电脑迷e－mailaffair：网恋blog：博客综上可见，网络英语新词已经成为现代政治、经济、文化、生活中不可或缺的一部分。二、网络英语新词构成特点网络英语新词汇的构成或由一些常用词派生，或通过些常用词重新合成，或赋予些常用词新意而形成。这些网络新词的语义具有生动贴切、简练明了的特点，在网络交流中更能表达人们的思想或观点，更轻易被人们接受。1。旧词新意。借用生活中熟悉的词语来表达新的意思。现举几例：bug原指虫子，现在的意思是硬件或者软件中的漏洞（缺点）。host：原指主人，现在的意思是电脑主机。shooting：原指射击他、投球之意，现在的意思是聊天。mouse原指老鼠，现在的意思是鼠标。memory：原指记忆，现在的意思是内存。display原指展示，表演，现在的意思是显示器。virtualclassroom：现在的意思是网上教学。hit：原指打击，现在的意思是点击（进入某个网站）。2。合成词。两个或者两个以上独立的词结合在一起构成，或者是一个自由结合的词组和短语。这种构词法在网络英语新词中很普遍，出现频率很高。现举几例：China＋net→Chinanet（中国网）education＋net→educationnet（教育网）network＋citizen→netizen（网民）internetworm：电脑病毒netcop：网络警察networm：网迷netsurfer：网上冲浪者onlinegoods：网上商品onlinegalaxy：网络一族3。缩略词。将词的音节加以省略或简化而形成的词。此类网络英语新词更加符合网络交流的便捷、简练等特点。现举几例dbase：数据库onlineDJs：网络音乐主持人pgup：（浏览网页）上翻pgdn：（浏览网页）下翻opcode：合作代码cyberia：电脑咖啡店webzine：电子杂志webster网络专家4。首字母拼写词。由词组中的各词首字母按字母读音组成的缩略词。这种网络新词易读、易记、易识别。现举几例：WWW：万维网WAN：广域网LAN：局域网FIP：超文本传输协议IP：网络传输协议ISP网络提供商API：应用程序接口IT：信息技术IP：网络电话AFAIK：asfarasIknow（据我所知）BRB：berightback（马上回来）FRF：facetoface（视频聊天）BTW：bytheway（顺便提一下）HOWDY：howdoyoudo（最近如何）CU：seeyou（再见）IMO：inmyopinion（我认为）IOW：inotherwords（换句话说）TY：thankyouortrustyou（谢谢你或信任你）GTG：gettogo（离线）A/s/L：age/sex/location（年龄／性别／地址）5。派生词派生词缀和词根结合，或者粘着词根和粘着词根结合而构成的词。词根是基础，同一词根上可以加不同的词缀，从而构成丰富多彩的网络英语新词。现举几例：Inter：inlerphone（网络电话）interjecting（插入磁盘）Cyber－：cyberspace（网络空间）cybernaut（信息空间旅行者）Tele－：telnet（远程登陆协议）telecom（远程通信）Hyper－：hypermedia（超链接）hypertext（超文本）三、结束语随着互联网的快速发展，承担着大量信息传播的载体之一——网络英语也在逐步完善。现今的网络语言中，英语占据着统治地位，80％的网页语言是英语；近乎一半的世界人口能够熟练运用英语。因此，尽可能多地学习和把握网络英语非凡是网上出现的英语新词，将有助于人们更好地利用和吸收各种网络资源，这样，不仅可以提高人们的英语水平，还可以促进和加快步网络技术的进步以及社会发展的步伐。 时尚网络英语新词探析网络语言是人们在互联网上进行信息交流和信息处理的交际符号，它伴随信息时代的到来而产生。在网络语言交际工具中，英语一直是主导语言。在互联网上，任何一种语言都无法与英语抗争。时尚网络英语词汇是社会进步的产物，它不仅丰富了英语词汇，充实了词汇的语义，而且为人们提供了许多新概念，拓宽了人们的知识结构，影响着人们的生活。因此，对网络英语新词进行研究，有利于我们得心应手地畅游网络。归纳起来，网络新词的构成具有简洁化、系列化、隐喻性强等特征。构词简洁化在高速发展的信息时代，快速的生活节奏也促使人们简便高效地传递信息和进行交流，网络交际的一个主要特点是快捷高效。网民们寻求在最短的时间内获取最大的信息量，必然会使用简明扼要的新词语来代替冗长繁杂的词语，即主要通过缩略的构词法的使用，包括首字母缩略、混成缩略、借助数字与字母混合缩略、借用特殊符号表达等形式。首字母缩略。即取每个英文单词的首字母的方法。如：AFK表示“暂时离开”，EFTr表示“电子资金转账”，IM0表示“依我之见”，MYOB表示“不关你的事”，BBS指代的是“公告牌系统”混成缩略。即截取两个词中的一部分，再拼凑在一起，构成新的网络词汇。如：Interpedia表示的是“因特网全 ”，Ne—XI．N'I．'V-E．N" AIHAO~J-tE 2008·2(下半月)tiquette~ 的是“网络礼仪”，Edutainment指“寓教于乐的软件”等。借助数字和字母的混合缩略 除了按语音缩略，数字也加入到网络时尚新词的组成当中，成为了自英语词汇起源以来最为新颖的一种构词法。这种组合方式看起来难以理解，不符合语言规范，却符合了现代人追新、追奇、追求时尚、彰显个性的心理特点，也适应了快节奏激烈竞争状态下人们扩大单位时间的使用效率的心理需求。如：I12go表示“我想去”，It’S up 2 u表示“该你了”，Good 9表示“晚安”，B4表示“之前”。借用特殊符号表达。由于网络交流是通过键盘的文字交流，交流者之间一般存在遥远的空间距离。双方既看不到彼此的形象，也听不到对方的声音，所以无法用手势、语气或面部表情等非语言信息传递情感。于是一些带有感情色彩的标点就像一套脸谱弥补了缺乏情感交流手段的不足。如：：)表示“眨眼睛”：一D表示“哈哈大笑”>：一<表示“愤怒”构词系列化网络新词的第二个特征是构词出现系列化特征。首先，网络英语构词通过能产性强的词缀派生出了大量的派生新词， 其中，最活跃的词缀有：前缀cyber一：表示“计算机(网络)的”构成的词有：cyberculture(电脑文化)，cv—berfair(网上集市)，cyberdepot(网上商店)等。前缀tele一：表示“远距离的、电信的”，构成的词有teleconferencing (远程会议)，teleeommuter(远程上班族)，teleputer(电视电话计算机)等。后缀一ware：表示“件，软件”，构成的词有：courseware(课件)，Freeware(免费软件)，careware(爱心软件)，charityware(慈善软件)等。其次，网络英语的另外一个很重要的构词手段是复合构词。复合构词的系列化是网络英语构词的主要特点之一。常见的有：1．由electronic(缩写为“E”，意为“电子的”)和其他词构成的系列合成词，如：E—magazine(电子期刊)，E—text(电子文本)，E—wallet(电子钱包)等。2 由net(意为“网络”)合成的词有：speak(网络语言)，net surf(网络冲浪)，out—emet，指那些传统的不上网的媒体，包括杂志、报纸、书刊、电视电影，等，Nethead，指满脑子都是网络、痴迷的网虫或网迷。隐喻性强网络英语具有很强的隐喻特征。从语言的阐释修辞功能上讲，隐喻“是一个异质而同值的语词置换在常规词序中应该出现的词语”。 网络英语中包括许多专业的网络技术词汇和计算机词汇。这些词汇在一定程度上属于科技语言，所以，网络英语也就具有了隐喻性的特点。隐喻在人类认知方面有两大作用：创造新的意义和提供看待事物的新视角。 我们发现，在网络和计算机技术的发展过程中，人们不断通过隐喻手段来创造新词或新概念。普通的词汇通过语义变化及隐喻修饰，原词义加以引申、扩展，从一个新的角度去看待它，便具有新的含义。如： ’Bubble sort 冒泡排序法，指排序时逐次将相邻的两个数据进行比较，不符合排序要求的替换掉，按照这样的方法将关键码值最大的交换到最后一个记录位置上，然后进行第二轮排序。排序中关键码值较小的数据就像水中的气泡往上冒。这种计算机程序设计和数据处理中的重要运算术语缺乏对应的词语表达方式，用隐喻来命名这一陌生而又抽象的概念，既符合语言的经济原则，又体现了人类认知思维的具象性。在隐喻的作用下，抽象的概念具体化，复杂的含义简单化，科学的术语通俗化，很好地加强了社会科学和自然科学的沟通，使一个学科从另一个学科中得到启示。正是因为从已知的概念来认知未知的概念，从已知的语域向未知的语域映射，网络英语技术词汇与人们的13常生活词汇非常接近，既简洁生动，又易于记忆。如Memory，在普通词汇中被译为记忆，在网络术语中称为存储器。这种词汇的延伸与灵活应用，在很大程度上促进了网络技术和计算机的发展。结束语网络英语新词汇的发展反映了社会的进步，其构词特点具有非常鲜明的时代气息，其构词形式孕育着新的含义和简洁明了的构词方式，随着网络的进一步发展和英语在网络中的运用，网络英语的空间会愈来愈大。同时，网络英语的独特性也会愈来愈显现出来。因此，了解和掌握网络英语的构词特点，有利于我们掌握和运用现代化的教学设备，有助于获得通过网络对外进行交流的技巧，也可以透过语言这面镜子窥视出受众思想观念的变化。进一步讨论。可以预计的是随着网络的发展, 很可能会出现统一的字母表情符号。二、因特网上英语新词的特征语言的动态发展过程满足人们交际需要, 也体现了语言与社会、认识与交际的密切关系。网络英语正是在网络技术高速发展的社会背景下日益丰富、逐渐发展起来的, 并体现着媒体的普及和科技的进步。网络英语是网络文化的产物, 符合了语言的发展规律。网络新词的语义具有生动贴切、简练明确特点, 在网络交流中更能表达人们的思想或观点, 也更容易被人们接受。( 一) 词义通俗易懂, 生动贴切网络交流毕竟不同于面对面的交流, 交流者交换信息只能凭借文字, 不能借助身体语言, 这就要求网络英语新词汇必须是通俗易懂的。它的构词法应该是大家所熟悉的, 即使阅读者以前没有接触过的词汇, 大部分也可以根据熟悉的词汇推测出来。网络英语的通俗性主要反映在其构词方式大量地使用派生和合成, 使得上网者只需了解词缀的意思, 便可推断出并掌握由此派生出来的大量的新词, 如cyber 来源于希腊语, 意思是舵手, 可理解为“ 电脑、网络”或音译为“ 赛博”, 由cyber 派生出来的词有cyber activist、cyber addict、cyber attack、cyber cop、cyber brain、cyber surfing 等。网络英语中的合成词数量丰富, 种类繁多。许多新词都是由普通单词与具有特定含义的单词组合而成的, 其新的语义同样通俗易懂, 极易理解记忆。如web 原意是“ 蜘蛛网”, 引申为网络, 其合成的词有webmaster、webster、webzine、web site 等。网络上人们除了使用一些副语言符号来表示语调和情感外, 还常借用一些词汇来描述一些非语言行为, 如描述网民的动作、情感和体态等。人们面对的是冰冷的屏幕, 用语言来描述网民的动作、情感和体态, 有着纯文字无可比拟的作用, 可以使网络更具人情味, 更为生动和吸引人, 更接近实际的交流。如“ haha”表示笑“, LOL”表示大笑“, Smile”表示微笑“, Rose”表示送上的玫瑰“, ROTFL”表示笑得打滚“, //jump”表示高兴得像小孩子似的在聊天室里蹦蹦跳跳“, //think”表示歪着头想了一下“, //praise”表示对大家说“ 果然高明, 佩服, 佩服”等。( 二) 简洁易记, 输入快捷很多新颖别致的网络词汇是利用常用的词根及词缀, 按构词法规律, 进行创造性重组构成的。这类词汇具有言简意明, 易于解读, 便于记忆的特点。简洁、易于记忆的网络英语使网民们无须记忆冗长繁琐的术语或行话, 有效提高键盘输入信息的速度, 利于网络信息的传播。网络英语的简约性主要体现在网络上涌现的大量的缩略词汇上, 缩略构词法造词简练, 使用简便, 比较口语化, 不太正式, 缺乏被社会其他领域广泛接受的使用规则。但由于其通俗易懂、简单明了、易于记忆和传播, 因此, 这类缩略语在网际交流中被网民一致认可并广泛接受和使用。这些词汇的共同特点是形式简洁、词义单一, 没有丰富的联想意义。缩略语的使用不仅可以简化文章, 节约印刷空间和阅读时间, 而且可以有效地提高输入速度,从而适应计算机科学和网络技术高速发展的要求。因此, 为了提高输入速度, 网络英语还经常会忽略首字母的大小写。( 三) 隐喻性隐喻是人类重要的认知方式和思维方式。理查兹( Richards) 曾经说过“, 隐喻是人类‘ 语言无所不在的原理’”。PF'ontanier( 1830) 对隐喻的认知特性进行了进一步的阐述, 他指出隐喻就是将某类事物看作另一类事物。任何一种艺术形式都体现了隐喻特征, 任何一种以一类事物去体会另一类事物的方式都叫做隐喻, 网络语言自然包含其中。网语的主要构词方式正是以一范畴的事物去说明另一范畴的事物, 无论是数字范畴的数字网语, 还是符号范畴的符号网语以及网民自创的网络语言都体现了其隐喻性, 体现了网民认识世界的通常的认知形式。网络新词汇常依赖人们熟悉的词汇, 借助词汇的比喻意义, 激发读者的联想与想象, 彰显出新旧事物或观念的相似点或相关性, 赋旧词以新义, 创造出形象生动、喻意丰富的描写新事物、新观念的词汇。网络英语中包括许多专业的网络技术词汇和计算机词汇。这些词汇在一定程度上属于科技语言, 所以, 网络英语也就具有了隐喻性的特点。一般来说, 隐喻在人类认知方面有两大作用: 创造新的意义和提供看待事物的新视角。我们发现, 在网络和计算机技术的发展过程中, 人们不断通过隐喻手段来创造新词或新概念。普通的词汇通过语义变化及隐喻修饰, 原词义加以引申、扩展, 从一个新的角度去看待它, 便具有新的含义。如computer virus 中的virus 原指生物学中的病毒。而在计算机领域中, 是指由程序员设计的隐藏在计算机程序中, 意在破坏计算机操作系统使其紊乱或丢失数据等的秘密程序。类似的词汇还有gopher、archive、menu、memory、run、path 等。由此可见, 在隐喻的作用下, 抽象的概念具体化, 复杂的含义简单化, 科学的术语通俗化, 很好地加强了社会科学和自然科学的沟通, 使一个学科从另一个学科中得到启示。正是因为从已知的概念来认知未知的概念, 从已知的语域往未知的语域映射, 网络英语技术词汇与人们的日常生活词汇非常接近, 既简洁生动, 又易于记忆。这在很大程度上促进了网络技术和计算机知识的发展和普及。( 四) 新词的语义呈现和更新速度快、数量多计算机的高速发展, 网络的广泛普及, 导致了网络新词的大量出现, 这其中就包括了丰富的网络英语新词。这种新词呈现和更新速度之快, 数量之多是任何一本辞典也难于收录过来的。所以在网络英语新词发展如此迅猛的时代, 了解其构成及语义特征, 有助于知识的积累, 开阔我们的视野。当今, 网络文化影响着人们的学习、生活、工作、思维方式、价值观念。因此, 加强对网络英语新词的研究, 掌握它们的构成及语义特征, 对人们熟悉网络, 学习英语以及日常生活都会有很大的帮助。参考文献:
electronic information technologyinformation engineering collegeSignals and Systems
清华大学出版社最近推出了两部人工智能新教材？：《人工智能概论》和《人工智能导论》，前者为人工智能通识课教材，后者面向人工智能专业及计算机、自动化和电子信息类专业。也两本书的最大特点就是易读易懂，易教易学。
没有参考书。想了解的话只有学相关知识
亲。。。。多少字。。。给你
（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
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。
没有
《学习opencv》该书适合于图像处理，视觉识别方向的产品经理。本文作者在一线开发人员的角度，用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。 《人工智能：一种现代的方法》（第3版）这种在智能决策，搜索算法相对来说比较综合类的书籍。适合有技术背景的产品经理读。这是最权威、最经典的人工智能教材，堪称AI界的圣经，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。书中清晰地定义了什么是人工智能，介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，不仅描述了其各个研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件，让读者兼具过去和未来两个维度来了解人工智能。 《智能web算法》本书面向的是广大普通读者，所以对于读者的知识背景并没有过多的要求。更适合一些引流，获取，转化用户的产品经理。书中涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在Web 应用中的角色及要注意的问题。 《语音与语言处理》这本书比较适做合聊天类机器人的产品经理读。本书是第一本从各个层面全面介绍语言技术的书，在语言技术上使用了实证的方法，自第1版出版以来，一直好评如潮，被国外许多著名大学选为自然语言处理和计算语言学课程的主要教材。 《PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING 》对推理，对概率有兴趣，想提升对AI技术了解深度的产品经理，可以读一下这本书。这本书在技术上全面覆盖了各种机器学习主题，包括回归、线性分类、神经网络、核方法和图模型，对我们概率分布，图模型这方面的知识进行了补充。 《游戏人工智能编程案例精粹》本书适合做游戏策划，游戏美术，游戏与人工智能相结合的产品经理。在现今游戏界被视为AI入门必读年。书中首先介绍游戏角色的基本属性（包括速度、质量等物理属性）及常用数学方法。接着，深入探讨游戏智能体状态机的实现，通过简单足球游戏实例，给出用状态机实现游戏AI的例子。在图论部分，详细介绍图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法。
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机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。