哈尔滨工业大学的PPT《人工智能》课件，和大家分享！

这是人工智能课程中产生式系统的实验代码，语言为C++(MSVC)，没有GUI。
包含五个文件：testMain.cpp//用于测试产生式系统productionSys.cpp//产生式系统的实现productionSys.h//产生是系统的定义testSetA.txt//测试集A(包含知识集和结果集)testSetB.txt//测试集B

人工智能的第三次浪潮，人工智能的下一个10年

应有尽有期末全部全部全部都是原题完全一样

Alex围棋游戏源码研究目标、研究内容和拟解决的关键问题经过对围棋对弈软件的分析，基本确定围棋对弈系统的研究目标为：该系统功能包括：人机围棋对弈功能，局域网围棋对弈功能，局域网对弈时聊天功能，对弈中悔棋功能，求和功能及其他扩展功能等。
研究内容为：1.实现游戏模式选择功能：通过主界面，可以选择围棋的游戏模式。
有人机对弈，局域网对弈等选择。
2.实现人机对弈中人工智能：在人机对弈中，电脑可以根据棋局判断下一步下子。
3.实现局域网对弈功能：选择局域网对弈后，登陆服务器，可以选择游戏台号，与已经选择同台号的对手对弈。
4.实现局域网对弈时的聊天功能：在局域网对弈中，可以与对手聊天，增加游戏的趣味性。
5.实现对弈中游戏的附加功能：对弈时悔棋功能，求和功能，计时功能等。
6.根据系统的需求，进行可行性分析，制作，构建合适系统。
7.分析系统基本功能，根据系统的每个功能模块，分析各个模块的用户界面设计。
8.研究实现主程序功能和其他功能。
研究的基本思路和方法、技术路线、实验方案及可行性分析基本思路和方法:1.熟悉围棋各种规矩，了解系统需要实现的功能。
2.根据系统需求，完善系统功能模块。
3.人机对弈中电脑的人工智能对弈实现。
4.对弈中悔棋功能的实现。
5.局域网对弈的实现。
6.局域网对弈的聊天功能实现。
7.熟悉C#网络通信编程，熟悉相关类和函数。

本文来自于csdn，主要讲解了对话系统技能、现状、机器学习和深度学习、对话机器人的等等。
对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。
它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。
图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。
图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。
图1对话系统技能树矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。
机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算奇异值向量。
人工智能领域的很多工具都是以矩阵语言来编程的，比如主流的深度学习

基于Python的人工智能美颜系统，代码说明见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/93338522

《智慧城市大数据与人工智能》

DaphneKoller关于ProbabilisticGraphicalModels的最权威大作，内容详实深入，是各大名校机器学习和人工智能专业相应课程的指定教材AdaptiveComputationandMachineLearningThomasdietterich,EditorChristopherBishop,DavidHeckerman,MichaelJordan,andMichaelKearns,AssociateEditorsBioinformatics:TheMachinelearningApproach,PierreBaldiandSorenBrunakReinforcementLearning:AnIntroduction,RichardS.SuttonandAndrewG.BartoGraphicalmodelsforMachineLearningandDigitalCommunication,BrendanJ.FreyLearningingraphicalModels,MichaelI.JordanCausation,Prediction,andSearch,2nded,PeterSpirtes,ClarkGlymour,andRichardScheinesPrinciplesofDataMining,DavidHand,HeikkiMannila,andPadhraicSmythBioinformatics:TheMachineLearningApproach,2nded,PierreBaldiandSorenBrunakLearningKernelclassifiers:TheoryandAlgorithms,RalfHerbrichLearningwithKernels:SupportVectorMachines,Regularization,Optimization,andBeyond,BernhardScholkopfandAlexanderJsmolaIntroductiontoMachineLearning,EthemAlpaydinGaussianProcessesforMachineLearning,CarlEdwardRasmussenandChristopherK.I.WilliamsSemi-SupervisedLearning,OlivierChapelle,BernhardScholkopf,andAlexanderZien,edsTheMinimumdescriptionLengthPrinciple,PeterDGrunwaldIntroductiontoStatisticalRelationalLearning,liseGetoorandBenTaskar,edsProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniques,DaphneKollerandNirFriedmanProbabilisticGraphicalModelsPrinciplesandTechniquesDaphnekollerNirfriedmanThemitpressCambridge,MassachusettsLondon,England@2009MassachusettsInstituteofTechnologyAllrightsreserved.Nopartofthisbookmaybereproducedinanyformbyanyelectronicormechanicalmeans(includingphotocopying,recording,orinformationstorageandretrieval)withoutpermissioninwritingfromthepublisherForinformationaboutspecialquantitydiscounts,pleaseemailspecial_sales@mitpress.mit.eduThisbookwassetbytheauthorsinBlFX2EPrintedandboundintheunitedstatesofamericaLibraryofCongressCataloging-in-PublicationDataKoller,DaphneProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniquesDaphneKollerandNirFriedmanpcm.-(Adaptivecomputationandmachinelearning)IncludesbibliographicalreferencesandindexisBn978-0-262-01319-2(hardcover:alk.paper1.Graphicalmodeling(Statistics)2.Bayesianstatisticaldecisiontheory--Graphicmethods.IKoller,Daphne.II.Friedman,NirQA279.5.K652010519.5’420285-dc222009008615109876543ToourfamiliesmyparentsDovandditzamyhusbanddanmydaughtersnatalieandmayaDKmyparentsNogaandGadmywifemychildrenroyandliorMEAsfarasthelawsofmathematicsrefertoreality,theyarenotcertain,asfarastheyarecertain,theydonotrefertorealityAlberteinstein1956Whenwetrytopickoutanythingbyitself,wefindthatitisboundfastbyathousandinvisiblecordsthatcannotbebroken,toeverythingintheuniverseJohnMuir,1869Theactualscienceoflogicisconversantatpresentonlywiththingseithercertain,impossible,orentirelydoubtful.Thereforethetruelogicforthisworldisthecalculusofprobabilities,whichtakesaccountofthemagnitudeoftheprobabilitywhichis,oroughttobe,inareasonableman'smindJamesClerkMaxwell,1850Thetheoryofprobabilitiesisatbottomnothingbutcommonsensereducedtocalculus;itenablesustoappreciatewithexactnessthatwhichaccuratemindsfeelwithasortofinstinctforwhichofttimestheyareunabletoaccount.PierreSimonLaplace,1819MisunderstandingofprobabilitymaybethegreatestofallimpedimentstoscientificliteracyStephenJayGouldContentsAcknowledgmentsListoffiguresListofalgorithmsListofboxesXXX1IntroductionL1Motivation11.2StructuredProbabilisticModels21.2.1ProbabilisticGraphicalModels31.2.2Representation,Inference,Learning51.3Overviewandroadmap61.3.1OverviewofChapters61.3.2Readersguide1.3.3ConnectiontoOtherDisciplines1.4Historicalnotes122Foundations2.1ProbabilityTheory2.1.1ProbabilityDistributions152.1.2BasicConceptsinProbability182.1.3RandomVariablesandJointDistributions192.1.4IndependenceandConditionalIndependence2:2.1.5QueryingaDistribution2.1.6ContinuousSpaces272.1.7ExpectationandVariance312.2Graphs342.2.1Nodesandedges342.2.2Subgraphs352.2.3Pathsandtrails36

2019年人工智能行业现状与发展趋势报告-前瞻产业研究院

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。