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World File Search System专家系统
病理学中的人工智能：简单实用的指南
虽然人工智能 (AI) 在病理学中的作用在过去几年中迅速提升，但其使用例子可以追溯到很多年前。20 世纪 70 年代，研究人员利用经典的计算原理设计了一个人工智能计算平台，称为专家系统。人工智能在医学领域的一些早期例子是建立在专家系统之上的，这些专家系统依赖于手工制作的基于规则的算法。这些算法转化为有前途的系统，如 MYCIN，它可以根据临床数据识别细菌并指导治疗，1 以及病理学专家解释报告系统 (PEIRS)，这是一种自动化化学病理报告解释系统。2 专家系统的手工规则在设计过程中需要领域知识（即个人或团体在某一领域的专业知识），并且在需要解释感官信息（如图像）的任务中面临重大挑战。在 20 世纪 90 年代，细胞病理学和血液病理学处于解决图像处理问题的前沿。这些后来的系统是基于特征工程原理设计的，利用领域知识构建算法，从原始数据中提取信息特征。3 PAPNET 系统、AutoPap 300 QC 系统以及后来的 Thin-Prep 成像系统是细胞形态图像分析系统，在此期间获得了美国食品药品管理局 (FDA) 的临床使用批准。4 – 6 PAPNET 率先使用人工神经网络（一种机器学习 (ML) 形式）来补充算法设计。ML 是计算领域的一项重大进步，它是一套技术，用于
人工智能与中国社会信用体系
3 专家系统是一种能够处理混合问题并通过从其数据库中提取知识来提供解决方案的软件。4 由于计算机没有足够的处理能力来执行 ANN 的活动，因此对 ANN 的研究在 20 世纪 60 年代后期停止了。
特殊教育中的人工智能：文学...
可能会帮助教育[24]。最近，教育每个孩子并满足成年人和青少年的教育需求的重要性有所提高。这项研究加强了利用技术克服教育障碍的案例。早就知道人工智能具有教育益处。人工智能方法长期以来一直在特殊教育领域中使用。早期研究计划主要采用“专家系统”，其主要功能是模仿人类专家的行为，以完成智力活动[44，45]。根据Gupta和Nagpal [17]的说法，专家系统是计算机软件，可以模仿具有广泛培训和专业知识的人的决策和行为。专家系统实际上确实构成了一个知识库，该知识基础具有积累的经验和规则，规定了如何在每个特定情况下使用该知识基础[16]。它由知识库编辑器组成，该编辑器允许专家和信息专家与数据系统互换数据以及向用户提供解释的解释功能[25，40]。情报代理是Russell＆Norvig [36]定义中使用的术语。它还可以参考使用一系列人工智能技术根据当前情况自动做出决策的系统。它也可以定义为在检测到环境后执行用户或程序任务的软件[26，27]。通常，可以分析数据以从输入生成输出的系统称为代理[10，13]。一个包含传感器和执行器的架构（计算机，机器人汽车等）和一个代理程序组成了智能代理[41]。处理不同的环境印象或使用机器学习的数据
人工智能和机器学习的范围
人工智能的最终目标是创建能够像人类一样解决问题并实现目标的计算机程序。在机器人、计算机视觉、语言检测机器、游戏、专家系统、语音识别机器等领域的开发空间很大。以下因素决定了人工智能职业的发展：
人工智能与机器学习辅修
人工智能和机器学习 (AIML) 辅修课程是一个包含三门课程的辅修课程。它对所有 VSB 学生开放，课程包括构建原型智能系统、自然语言处理、专家系统、监督和无监督学习、机器人技术以及构成广泛 AI 领域的其他领域。
基于技术的认知干预措施
Redrovan-Reyes，E。等。：一个基于专家系统，语音识别和可爱活动的教育平台，以支持2至3岁儿童的词汇和语义发展。在2019年IEEE哥伦比亚通信与计算会议上发表的论文，Colcom 2019-Proceedings（2019）。https://doi.org/10.1109/colcomcon。 2019.8809118https://doi.org/10.1109/colcomcon。2019.8809118
Demetre P. Argialas 教授，理学硕士、博士
雅典国立技术大学。Argialas 教授（1977 年毕业，雅典国立技术大学（农村和测量工程），1979 年硕士，田纳西大学空间研究所，1985 年博士，土木工程，俄亥俄州立大学，路易斯安那州立大学助理教授，1985-1991 年）。Argialas 教授教授过照片解释、遥感、数字图像分析、地形分析、知识型专家系统、数值分析、PASCAL 编程和工程测量等课程。他曾担任美国、欧盟和希腊 30 多个研究项目的首席或联合首席研究员或研究员，并在国际期刊和同行评审会议上发表了 130 多篇与拟议项目科学领域相关的科学出版物。他有 1600 多次引用。他教授过 15 多门本科和研究生课程。他指导过 100 多篇本科和研究生论文，并且指导过七 (7) 篇论文，目前正在指导两 (2) 篇论文。Argialas 教授在遥感图像分析、模式识别和基于知识的专家系统方面拥有丰富的经验和重大贡献。在过去的几年里，他的研究兴趣集中在：对象检测和提取、监督和非监督分类、面向对象的图像分析、模式识别、专家系统、本体、地形建模和表示、变化检测和地图更新、环境地理过程的短期和长期监测。他最近协调了五个跨学科研究项目，目前正在四个跨学科的大学研究生硕士课程中任教。他曾担任 ASCE、ASPRS、IEEE、TRB、ISPRS、SPIE、WARM 的审稿人、ASPRS 的会议主席和 PE&RS (ASPRS) 的客座编辑。他还曾担任各机构研究提案的审稿人。(http://users.ntua.gr/argialas)
用自主电源来计算电源系统的可靠性的明确方法，电力系统的技术和结构性 - 组织 - 组织转换：主要属性的变化和研究线
I.简介。问题陈述多年前，笛卡尔曾经通过禁止的窗户看着庭院中生长的橡木，意识到，借助窗户晶格，可以按数字来指定橡木（树干，树枝，树枝）的部分位置，即以数字为单位来数字化橡木！通过降低晶格的网格尺寸，它将具有越来越多的细节，可以将橡木数字化。笛卡尔大叫：“尤里卡！”并创建了一个矩形的笛卡尔坐标系。这是物理学数学和数字化开始中至关重要的时刻。任何物质对象都可以使用笛卡尔坐标编码。该对象的运动可以通过笛卡尔坐标的功能转换来描述。我们可以说创建了物理空间的数值图像。今天的数字化始于那个事件。本文讨论了建立人工智能系统的两个历史上建立的方向[1-3]：专家系统，神经网络。神经网络和专家系统是大量系统，它们的结构类似于神经元的神经组织。最常见的体系结构之一，具有错误反向传播的多层感知器，模拟神经元作为分层网络的一部分，每个高级神经元通过其输入连接到底层层的神经元的输出[1]。逻辑和符号运营学科近年来已经主导了人工神经网络。例如，专家系统已得到广泛促进，并取得了显着的成功以及失败。一些科学家指出，人工神经网络将取代现代人工智能，但是有很多证据表明它们将结合到系统中，在这种系统中，每种方法都可以用来解决它所解决的问题[2]。
人工智能
课程代码：CSE2351 学分：03 课程目标：开发基于语义和上下文感知的系统，以获取、组织流程、共享和使用嵌入在多媒体内容中的知识。研究旨在最大限度地实现整个知识生命周期的自动化，并实现 Web 资源和服务之间的语义互操作性。机器人领域是一个多学科领域，因为机器人是一个极其复杂的系统，包括机械、电气、电子硬件和软件以及与所有这些相关的问题。模块-I 人工智能问题、人工智能基础和人工智能智能代理的历史：代理和环境、理性概念、环境性质、代理结构、问题解决代理、问题表述。模块-II 搜索- 搜索解决方案，统一搜索策略 - 广度优先搜索、深度优先搜索。使用部分信息进行搜索（启发式搜索）爬山法、A*、AO* 算法、问题简化、游戏对抗搜索、游戏、极小-最大算法、多人游戏中的最佳决策、游戏中的问题、Alpha-Beta 剪枝、评估函数。模块 III 知识表示问题、谓词逻辑-逻辑编程、语义网络-框架和继承、约束传播、使用规则表示知识、基于规则的推理系统。不确定性下的推理、概率回顾、贝叶斯概率干扰和邓普斯特沙弗理论。模块 IV 一阶逻辑。一阶逻辑中的推理，命题与一阶推理，统一与提升，前向链接，后向链接，解析，从观察中学习，归纳学习，决策树，基于解释的学习，统计学习方法，强化学习。模块-V 专家系统：- 简介，基本概念，专家系统的结构，专家系统中的人为因素，专家系统的工作原理，专家系统解决的问题领域，专家系统的成功因素，专家系统的类型，专家系统与互联网交互，知识工程，知识范围，困难，知识获取方法，机器学习，智能代理，选择合适的知识获取方法，人工智能中的社会影响推理，规则推理，框架：基于模型的推理，基于案例的推理，解释和元知识推理，不确定性表示不确定性。
融合教学法的人工智能助力精准教育
参考文献：Wanichsan, D.、Panjaburee, P.*、Laosinchai, P.、Triampo, W. 和 Chookaew, S. (2012)。基于增强概念-效果关系模型的多数密度方法，通过多位专家合作开发测试和诊断系统。应用专家系统，39 (9)，8380-8388。（SCI、SSCI、SCOPUS、Q1）