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铝合金挤压
7 设备利用率 323 7.1 简介 323 7.2 现代挤压设备 323 7.2.1 挤压机 324 7.2.2 辅助设备 327 7.2.3 挤压工艺和参数优化 330 7.3 挤压机要求 331 7.3.1 可靠性 332 7.3.2 力学 332 7.3.3 液压 335 7.3 4 控制和监控 335 7.4 等温挤压 340 7.4.1 工艺优化 342 7.4.2 全面工艺优化所需的特性 343 7.4.3 工艺优化结果 345 7.5 专家系统 351 7.5.1 应用于挤压机的专家系统 353 7.5.2 典型系统描述 354 7.6 方面模具设计和修正 357 7.6.1 模具堆叠考虑因素 360 7.6.2 模具设计步骤 360 7.6.3 修改模具前要考虑的工艺因素 370 7.7 工具故障 374 7.7.1 特性 374 7.7.2 预防措施 374 7.8 废料损失 375 7.8.1 挤压损失 376
人工智能：进化和未来趋势调查
摘要——如今，世界已经听到了很多关于人工智能（AI）及其在履行职责方面的影响，它已经通过电影、电视剧和社交网站而闻名。人工智能（AI）是开发人员和程序员开发的算法和技术的组合，用于构建可以与个人一起工作数百年的金属身体。尽管每个人都对这个话题感兴趣并且它传播范围很广，但大多数人对这门科学没有足够的知识和理解。这门科学被认为是计算机科学和工程中的重要主题之一。在本文中，我们决定就人工智能这个主题写一篇概述，并了解它的思想是如何开始和广泛传播的。此外，还回顾了专家系统、人工神经网络、模糊逻辑和人工智能在医疗领域和电力系统中的应用，特别是在调查 COVID-19 患者的肺部图像方面。本文提出的想法是，未来很快就会到来，人类和机器将融合成机器人或控制论生物，并在完成任务时共同努力。这种想法被描述为超人类主义。关键词——人工智能、人工神经网络、专家系统、模糊逻辑、COVID-19、电力系统。_________________________________________________________________________________
3-1 人工智能的历史和应用
[Buchanan 68] B. Buchanan、EA Feigenbaum 和 J. Lederberg，启发式 DENDRAL：一种用于生成有机化学解释假设的程序，1968 年 [Shortliffle 76] EH Shortliffe，基于计算机的医疗咨询：MYCIN，1976 年 [Buchanan 84] B. Buchanan 和 E. Shortliffe，基于规则的专家系统，1984 年
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然后AI开始迅速发展。AI方法也出现。从图理论，树理论，状态理论，基于知识的系统到基于概率的专家系统。但是，这些理论实际上不符合约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出的AI原则。这些理论不依赖于人类理论可以思考的学习概念。这些理论仅依靠树理论和概率理论的结合来做出决定。
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专家系统一方面将允许决策者越来越自动化或由非专业人员控制，另一方面将通过及时提供信息和快速评估替代战略大大扩展军事指挥官的能力。在个人面临人身危险的情况下，此类设施变得更加重要。现在，计算机架构有望通过使用并行处理和系统网络等技术来促进高速处理甚至“彼得”量的数据。
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Phi/Pearson教育。2。人工智能，Kevin Knight，Elaine Rich，B。ShivashankarNair，第三版，2008年。3。人工神经网络，B。YagnaNarayana，Phi。4。人工智能，第二版，E。Rich和K. Knight（TMH）。5。人工智能和专家系统 - 帕特森，菲。6。专家系统：原理和编程 - 第四版，吉兰塔纳/莱利，汤姆森。7。人工智能的序言编程，伊万·布拉特卡（Ivan Bratka） - 第三版，皮尔逊教育（Pearson Education）。8。神经网络，西蒙·海金（Simon Haykin），菲（Phi）。9。人工智能，第三版，帕特里克·亨利·温斯顿（Patrick Henry Winston），皮尔逊版。纸张设置器的注意：将总共设置九个问题。问题编号1将是涵盖整个教学大纲的客观/简短答案类型，将是强制性的。剩下的八个问题将在各个部分设置，每个单元的两个问题。候选人将被要求在Q.1（强制性）和其他四个问题中总共尝试五个问题，从每个单元中选择一个问题。还将提供一个问题纸模板。
建立对人工智能系统的信任：我们现在处于什么位置？
附件一（可通过委托法案更新）a）机器学习方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习，使用包括深度学习在内的多种方法；b）基于逻辑和知识的方法，包括知识表示、归纳（逻辑）编程、知识库、推理和演绎引擎、（符号）推理和专家系统；c）统计方法、贝叶斯估计、搜索和优化方法