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智适应教育”一词源自“自适应教育”，两者同样秉承“因材施教”的教育理念。
自适应教育源自于上世纪20年代出现的程序化教学理论和教学机器，随着百年间计算机技术的演进及人工智能的应用，形成了人工智能切入核心教学环节之后的“智适应教育”

本文所论述的是基于GSM短消息的温度报警系统，可以用于实时监测环境的温度，而且可以在温度超过设定值时通过短消息模块进行无线报警。
系统以STC89C52为主控芯片,以DS18B20作为温度采集部分,结合TC35的特点,实现了对温度数据以短信方式发送到用户手机,该系统可代替人工的方法在任意时刻检测温度。
论文首先分析了GSM的基本工作原理、网络结构框架及其网络接口，在此基础上提出了系统总体方案。
硬件设计部分选择了STC89C52单片机和TC35通信模块，以DS18B20作为温度采集部分，通过RS232串口互联组成短消息发送系统；
软件部分主要由主程序，TC35通信子程序，温度采集子程序，按键扫描子程序和显示子程序组成，有效地控制单片机正常工作，并正确实现数据显示。
分析了各模块的关键技术、设计思想及其实现方法，并给出了各模块的流程图。
最后提出了系统尚需解决的一些问题，并给出了相应的解决方法。

DirectX修复工具(DirectXRepair)是一款系统级工具软件，简便易用。
本程序为绿色版，无需安装，可直接运行。
本程序的主要功能是检测当前系统的DirectX状态，如果发现异常则进行修复。
程序主要针对0xc000007b问题设计，可以完美修复该问题。
本程序中包含了最新版的DirectXredist(Jun2010)，并且全部DX文件都有Microsoft的数字签名，安全放心。
本程序为了应对一般电脑用户的使用，采用了傻瓜式一键设计，只要点击主界面上的“检测并修复”按钮，程序就会自动完成校验、检测、下载、修复以及注册的全部功能，无需用户的介入，大大降低了使用难度。
本程序适用于多个操作系统，如WindowsXP（需先安装.NET2.0，详情请参阅“致WindowsXP用户.txt”文件）、WindowsVista、Windows7、Windows8、Windows8.1、Windows8.1Update、Windows10，同时兼容32位操作系统和64位操作系统。
本程序会根据系统的不同，自动调整任务模式，无需用户进行设置。
本程序的V3.8版分为标准版、增强版以及在线修复版。
所有版本都支持修复DirectX的功能，而增强版则额外支持修复c++的功能。
在线修复版功能与标准版相同，但其所需的数据包需要在修复时自动下载。
各个版本之间，主程序完全相同，只是其配套使用的数据包不同。
因此，标准版和在线修复版可以通过补全扩展包的形式成为增强版。
本程序自V3.5版起，自带扩展功能。
只要在主界面的“工具”菜单下打开“选项”对话框，找到“扩展”标签，点击其中的“开始扩展”按钮即可。
扩展过程需要Internet连接，扩展成功后新的数据包可自动生效。
扩展用时根据网络速度不同而不同，最快仅需数秒，最慢需要数分钟，烦请耐心等待。
本程序自V2.0版起采用全新的底层程序架构，使用了异步多线程编程技术，使得检测、下载、修复单独进行，互不干扰，快速如飞。
新程序更改了自我校验方式，因此使用新版本的程序时不会再出现自我校验失败的错误；
但并非取消自我校验，因此程序安全性与之前版本相同，并未降低。
程序有自动更新c++功能。
由于绝大多数软件运行时需要c++的支持，并且c++的异常也会导致0xc000007b错误，因此程序在检测修复的同时，也会根据需要更新系统中的c++组件。
自V3.2版本开始使用了全新的c++扩展包，可以大幅提高工业软件修复成功的概率。
修复c++的功能仅限于增强版，标准版及在线修复版在系统c++异常时（非丢失时）会提示用户使用增强版进行修复。
除常规修复外，新版程序还支持C++强力修复功能。
当常规修复无效时，可以到本程序的选项界面内开启强力修复功能，可大幅提高修复成功率。
请注意，此功能为试验性功能，请仅在常规修复无效时再使用。
程序有两种窗口样式。
正常模式即默认样式，适合绝大多数用户使用。
另有一种简约模式，此时窗口将只显示最基本的内容，修复会自动进行，修复完成10秒钟后会自动退出。
该窗口样式可以使修复工作变得更加简单快速，同时方便其他软件、游戏将本程序内嵌，即可进行无需人工参与的快速修复。
开启简约模式的方法是：打开程序所在目录下的“Settings.ini”文件（如果没有可以自己创建），将其中的“FormStyle”一项的值改为“Simple”并保存即可。
新版程序支持命令行运行模式。
在命令行中调用本程序，可以在路径后直接添加命令进行相应的设置。
常见的命令有7类，分别是设置语言的命令、设置窗口模式的命令，设置安全级别的命令、开启强力修复的命令、设置c++修复模式的命令、控制DirectDraw的命令、显示版权信息的命令。
具体命令名称可以通过“/help”或“/?”进行查询。
程序有高级筛选功能，开启该功能后用户可以自主选择要修复的文件，避免了其他不必要的修复工作。
同时，也支持通过文件进行辅助筛选，只要在程序目录下建立“Filter.dat”文件，其中的每一行写一个需要修复文件的序号即可。
该功能仅针对高级用户使用，并且必须在正常窗口模式下才有效（简约模式时无效）。
本程序有自动记录日志功能，可以记录每一次检测修复结果，方便在出现问题时，及时分析和查找原因，以便找到解决办法。
程序的“选项”对话框中包含了6项高级功能。
点击其中的“注册系统文件夹中所有dll文件”按钮可以自动注册系统文件夹下的所有dll文件。
该项功能不仅能修复DirectX的问题，还可以修复系统中很多其他由于dll未注册而产生的问题，颇为实用。
点击该按钮旁边的小箭头，还可以注册任意指定文件夹下的dll文件，方便用户对绿色版、硬盘版的程序组件进行注册。
点

Matlab编写的人工蜂群算法代码，含详细注释和测试函数，简短易懂，执行顺畅。
可用于解决无约束优化问题。

这是2020年李老师班的人工智能实验，包含一，二，三。
源代码和实验报告都有，请学弟学妹们放心食用。
实验一，三实现了简单的GUI，实验二扩展结点数非常少可以获得附加分。

第一章人工神经网络…………………………………………………3§1.1人工神经网络简介…………………………………………………………31．1人工神经网络的起源……………………………………………………31．2人工神经网络的特点及应用……………………………………………3§1.2人工神经网络的结构…………………………………………………42．1神经元及其特性…………………………………………………………52．2神经网络的基本类型………………………………………………62.2.1人工神经网络的基本特性……………………………………62.2.2人工神经网络的基本结构……………………………………62.2.3人工神经网络的主要学习算法………………………………7§1.3人工神经网络的典型模型………………………………………………73．1Hopfield网络…………………………………………………………73．2反向传播(BP)网络……………………………………………………83．3Kohonen网络…………………………………………………………83．4自适应共振理论(ART)……………………………………………………93．5学习矢量量化（LVQ）网络…………………………………………11§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型…………………………………………124．1BP网络模型特点 ……………………………………………………124．2BP网络学习算法………………………………………………………134.2.1信息的正向传递………………………………………………134.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播………………144．3网络的训练过程………………………………………………………154．4BP算法的改进………………………………………………………154.4.1附加动量法………………………………………………………154.4.2自适应学习速率…………………………………………………164.4.3动量-自适应学习速率调整算法………………………………174．5网络的设计………………………………………………………………174.5.1网络的层数…………………………………………………174.5.2隐含层的神经元数……………………………………………174.5.3初始权值的选取………………………………………………174.5.4学习速率…………………………………………………………17§1.5软件的实现………………………………………………………………18第二章遗传算法………………………………………………………19§2.1遗传算法简介………………………………………………………………19§2.2遗传算法的特点…………………………………………………………19§2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20§2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述…………………………………………………………………………23§3.2样本的选取………………………………………………………………24§3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25§3.4样本的预处理与网络的训练……………………………………………254．1样本的预处理………………………………………………………254．2网络的训练……………………………………………………26§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………305．1面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………305．2水布垭面板堆石坝变形的预测……………………………………355．3BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较…35§3.6结论与建议………………………………………………………………38第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述………………………………………………………………………39§4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39§4.3结论与建议…………………………………………………………………40参考文献…………………………………………………………………………

SPH光滑粒子流体动力学中英文都有，中文版本以及英文版的都有，拿去参考吧。
光滑粒子流体动力学-一种无网格粒子法第1章绪论1.1数值模拟1.1.1数值模拟的作用1.1.2一般数值模拟的求解过程1.2基于网格的方法1.2.1拉格朗日网格1.2.2欧拉网格1.2.3拉格朗日网格和欧拉网格的结合1.2.4基于网格的数值方法的局限性1.3无网格法1.4无网格粒子法(MPMS)1.5MPMs的求解策略1.5.1粒子描述法1.5.2粒子近似1.5.3MPMS的求解过程1.6光滑粒子流体动力学(SPH)1.6.1SPH方法1.6.2SPH方法简史1.6.3本书中的SPH方法第2章SPH的概念和基本方程2.1SPH的基本思想2.2SPH的基本方程2.2.1函数的积分表示法2.2.2函数的导数积分表示法2.2.3粒子近似法2.2.4推导SPH公式的一些技巧2.3其他基本概念2.3.1支持域和影响域2.3.2物理影响域2.3.3particle—in-cell(PIC)方法2.4结论第3章光滑函数的构造3.1引言3.2构造光滑函数的条件3.2.1场函数的近似3.2.2场函数导数的近似3.2.3核近似的连续性3.2.4粒子近似的连续性3.3构造光滑函数3.3.1构造多项式光滑函数3.3.2一些相关的问题3.3.3光滑函数构造举例3.4数值测试3.5结论第4章SPH方法在广义流体动力学问题中的应用4.1引言4.2拉格朗日型的Navier—Stokes方程4.2.1有限控制体与无穷小流体单元4.2.2连续性方程4.2.3动量方程4.2.4能量方程4.2.5Navier-Stokes方程4.3用SPH公式解Navier-Stokes方程组4.3.1密度的粒子近似法4.3.2动量方程的粒子近似法4.3.3能量方程的粒子近似法4.4流体动力学的SPH数值相关计算4.4.1人工粘度4.4.2人工热量4.4.3物理粘度4.4.4可变光滑长度4.4.5粒子间相互作用的对称化4.4.6零能模式4.4.7人工压缩率4.4.8边界处理4.4.9时间积分4.5粒子的相互作用4.5.1最近相邻粒子搜索法(NNPS)4.5.2粒子对的相互作用4.6数值算例4.6.1在不可压缩流的应用4.6.2在自由表面流的应用4.6.3SPH对可压缩流的应用4.7结论第5章非连续的SPH(DSPH)5.1引言5.2修正光滑粒子法5.2.1一维情况5.2.2多维情况5.3模拟非连续现象的DSPH公式5.3.1DSPH公式5.3.2非连续的确定5.4数值性能研究5.5冲击波的模拟5.6结论第6章SPH在爆炸模拟中的应用6.1引言6.2HE爆炸和控制方程6.2.1爆炸过程6.2.2HE的稳态爆轰6.2.3控制方程6.3SPH公式6.4光滑长度6.4.1粒子的初始分布6.4.2光滑长度的更新6.4.3优化和松弛过程6.5数值算例6.6应用SPH方法模拟锥孔炸药6.7结论第7章SPH在水下爆炸冲击模拟中的应用7.1引言7.2水下爆炸和控制方程7.2.1水下爆炸冲击的物理特性7.2.2控制方程7.3SPH公式7.4交界面处理7.5数值算例7.6真实爆炸模型与人工爆炸模型的比较研究7.7水介质缓冲模拟7.7.1背景7.7.2模拟设置7.7.3模拟结果7.7.4小结7.8结论第8章SPH方法在具有材料强度的动力学中的应用8.1引言8.2具有材料强度的动力学8.2.1控制方程8.2.2本构模型8.2.3状态方程8.2.4温度8.2.5声速8.3具有材料强度的动力学SPH公式8.4张力不稳定问题8.5自适应光滑粒子流体动力学(ASPH)8.5.1为什么需要ASPH方法8.5.2ASPH的主要思想8.6对具有材料强度的动力学的应用8.7结论第9章与分子动力学耦合的多尺度模拟9.1引言9.2分子动力学9.2.1分子动力学的基本原理9.2.2经典分子动力学9.2.3经典MD模拟9.2.4Poiseuille流的MD模拟9.3MD与FEM和FDM的耦合9.4MD与SPH的耦合9.4.1模型I：双重功能(具有重叠区域的模型)9.4.2模型Ⅱ：力桥(没有重叠区域的模型)9.4.3

五子棋作为一个棋类竞技运动，在民间十分流行，为了熟悉五子棋规则及技巧，以及研究简单的人工智能，决定用Java开发五子棋游戏。
主要完成了人机对战和玩家之间联网对战2个功能。
网络连接部分为Socket编程应用，客户端和服务器端的交互用ClassMessage定义，有很好的可扩展性，客户端负责界面维护和收集用户输入的信息，及错误处理。
服务器维护在线用户的基本信息和任意两个对战用户的棋盘信息，动态维护用户列表。
在人机对弈中通过深度搜索和估值模块，来提高电脑棋手的智能。
分析估值模块中的影响精准性的几个要素，以及提出若干提高精准性的办法，以及对它们搜索的节点数进行比较，在这些算法的基础上分析一些提高电脑AI方案，如递归算法、电脑学习等。
算法的研究有助于理解程序结构，增强逻辑思维能力，在其他人工智能方面也有很大的参考作用

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。