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资源分类
搜索资源列表
人工智能课件(关于搜索和推理技术)
是关于人工智能的学习资料,非常有用的哦。主要介绍了推理和搜索技术,以及智能计算等
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-06-04
文件大小:401kb
提供者:
xiatao526724
人工智能搜索推理技术
搜索推理技术 搜索推理技术 搜索推理技术
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-06-27
文件大小:347kb
提供者:
zclmoon
智能技术原理PPT 模糊集理论
第一章 绪论 第二章 归结推理方法 第三章 不确定推理方法 第四章 状态空间搜索策略 第五章 模糊理论
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-08-05
文件大小:2mb
提供者:
xiangxunbaobei
遗传算法优化灰色案例推理的财务困境预测
企业财务困境预测是财务实务界和理论界关注的热点问题之一。为了有效识别出在未来两年内有可 能陷入财务困境的企业,该文提出了一种遗传算法优化灰色案例推理的新方法进行企业财务困境预测,并采 用实证研究予以验证。理论研究中主要构建了财务困境预测的企业案例描述、基于灰色相似度的k近邻案例 检索、基于相似度加权投票组合的评价结果集成和基于遗传算法的案例特征权重向量优化等四个关键内容。 实证研究中,收集了270个上市公司ST前一年和前两年的数据为初始样本,通过格点搜索技术进行参数优 化,采用余一交叉验证准确
所属分类:
其它
发布日期:2009-09-12
文件大小:407kb
提供者:
sinkochen
搜索推理技术1-图盲目搜索.ppt
分析人工智能中盲目搜索的课件,有详细描述和范例讲解
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-10-12
文件大小:2mb
提供者:
challengeloveleeteuk
问答式OWL知识检索技术
问答式检索以其符合普通用户行为习惯的输入输出模式、满意的准确度成 为信息检索技术中的研究热点,先后出现了:面向数据库的问答式检索技术、 面向Web的问答式检索技术、面向本体的问答式检索技术。但是,现有的问答 式检索系统依然存在以下问题:C1>常用的手动建立和自动学习知识获取方式 在建立效率和质量方面存在限制;C2)处理问题映射的方法通常是半自动的, 需要用户手动解决语义模糊问题;C3>处理包含模糊概念和关系的问题存在困 难。2004年被W3C推荐为工业标准的网络本体语言(Web O
所属分类:
C
发布日期:2009-11-09
文件大小:1mb
提供者:
humanrights
苏大人工智能课件(搜索推理技术)
苏大人工智能课件(搜索推理技术之搜索推理)
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-12-11
文件大小:1mb
提供者:
wh99210045
苏大人工智能课件(搜索推理技术之消解原理)
苏大人工智能课件(搜索推理技术之消解原理)
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-12-11
文件大小:1mb
提供者:
wh99210045
人工智能(哈工大)-赵铁军-2009 ppt
8个部分共9章,覆盖了人工智能研究的核心内容 8个部分9章是: 人工智能概述—第1章 第1部分 搜索(问题求解)—第2章 第2部分 逻辑与推理—第3章 第3部分 知识表示—第4章 不确定性推理—第5章 第4部分 学习—第6章 第5部分 自然语言理解简介—第7章 第6部分 规划简介—第8章 第7部分 多Agent系统—第9章 第8部分
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-05-18
文件大小:9mb
提供者:
lgmmgl
数据挖掘--概念与技术
目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘?为什么它是重要的?.............................................................
所属分类:
Web开发
发布日期:2010-09-06
文件大小:1mb
提供者:
huanghyw
基于神经网络思想及α-β 方法的五子棋算
本文设计了一种基于神经网络思想及α-β方法的五子棋算法。结合神经网络思想及α-β方法,本文探讨博弈的搜索方法及推理技术中优化五子棋算法的思路,并最终利用VB语言实现了五子棋最优路径的选择。
所属分类:
网络基础
发布日期:2011-01-16
文件大小:660kb
提供者:
kind_water
人工智能 第三章 搜索推理技术
第一章 绪论 第二章 知识表示方法 第三章 搜索推理技术 第四章 计算智能(1):神经计算 模糊计算 第五章 计算智能(2):进化计算 人工生命 第六章 专家系统 第七章 机器学习 第八章 自动规划 第九章 艾真体(Agent) 第十章 机器视觉﹙2学时﹚ 第十一章 自然语言理解 第十二章 智能控制 第十三章 人工智能的展望
所属分类:
软考等考
发布日期:2014-02-01
文件大小:231kb
提供者:
u011332930
人工智能 第四章 计算智能(1):神经计算 模糊计算
第一章 绪论 第二章 知识表示方法 第三章 搜索推理技术 第四章 计算智能(1):神经计算 模糊计算 第五章 计算智能(2):进化计算 人工生命 第六章 专家系统 第七章 机器学习 第八章 自动规划 第九章 艾真体(Agent) 第十章 机器视觉﹙2学时﹚ 第十一章 自然语言理解 第十二章 智能控制 第十三章 人工智能的展望
所属分类:
软考等考
发布日期:2014-02-01
文件大小:194kb
提供者:
u011332930
《人工智能之学术搜索》报告
由清华大学人工智能研究院、清华-中国工程院知识智能联合研究中心和智谱AI联合发布了《人工智能之学术搜索》报告。报告显示,得益于人工智能技术的不断引入,未来学术搜索产品将呈现出知识融合与推理、智能挖掘高精度算法双引擎驱动的发展趋势。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-05-07
文件大小:6mb
提供者:
Arnetminer
《人工智能之学术搜索》报告重磅发布:呈现知识和算法双引擎驱动的未来发展趋势
近日,由清华大学人工智能研究院、清华-中国工程院知识智能联合研究中心和智谱AI联合发布了《人工智能之学术搜索》报告。报告显示,得益于人工智能技术的不断引入,未来学术搜索产品将呈现出知识融合与推理、智能挖掘高精度算法双引擎驱动的发展趋势。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-05-07
文件大小:6mb
提供者:
syp_net
人工智能课件.rar
人工智能及其应用第5版课件,共10章内容,与书籍完全配套课件,教学PPT参考。第1章叙述人工智能的定义、起源、分类与发展。第2章和第3章研究人工智能的知识表示方法和搜索推理技术。第4章探讨不确定性推理的主要方法。第5章阐述计算智能的基本知识。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-03-06
文件大小:2mb
提供者:
rock_roll_rock
2019*技术面试题汇总.pdf
2019*面试题,包含cdn,数据库,前端,后端,存储等技术面试题汇总目录 面试题001 人工智能 -昀龙 --P.04 面试题002 -HH---a- CDN技术 文景--1P.07 面试题003 CDN技术--文景---P.10 面试题004 CDN技术--景---1.13 面试题005---中间件技术--青峰---P.16 面试题006 ---------- 数据库 近秋----1P.18 面试题007 数据库 近秋---1.20 面试题008---1储技术--起影 P.21 面试题
所属分类:
其它
发布日期:2019-06-29
文件大小:5mb
提供者:
nhmyzgq
通过双重分解的双语语义角色标签推理
本文重点介绍双语语义角色标记(SRL); 它的目标是在平行双语文本(bi-text)的两侧注释语义角色。 由于对丰富的双语信息进行了编码,因此双语SRL已应用于许多自然语言处理(NLP)任务,例如机器翻译(MT),跨语言信息检索(IR)等。 执行双语SRL的一种可行方法是使用单语SRL系统在双语的每一侧分别执行SRL。 但是,以这种方式很难在双文本的两侧获得一致的SRLL结果。 一些作品试图共同推断双语SRL,因为在双语的两侧都有许多互补的语言提示,并且它们报告的性能要优于单语系统。 但是,现有
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-06
文件大小:624kb
提供者:
weixin_38595019
使用基于HITS的推理模型从出租车轨迹中搜索旅客
作为大量出租车驾驶员的情报,乘客搜索策略被隐藏在其历史GPS轨迹中。 挖掘痕迹以了解有效的乘客搜索策略可以使驾驶员自己受益。 传统上,基于出租车GPS轨迹的乘客搜索策略的研究主要集中在统计技术上。 尽管这可以通过热点建议提高驾驶员对潜在乘客的能力,但是这些研究大多数仍直接使用原始GPS数据,并且未考虑驾驶员的经验。 而且,由于驾驶员的经验落后于原始数据,无法直接获取,因此传统模型无法在热点挖掘中充分利用它。 在本文中,我们提出了一种基于HITS(超文本诱导主题搜索)的推理模型,该模型完美地描述了
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-02
文件大小:407kb
提供者:
weixin_38723461
学习知识图谱推理的符号逻辑规则(来自MILA-唐建)
在这次演讲中,我将介绍我们在学习知识图推理逻辑规则方面的最新进展。逻辑规则在用于预测和推广到其他任务时提供了可解释,因此是学习的关键。现有的方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题(如神经逻辑编程),要么由于稀疏奖励而无效优化(如基于强化学习的技术)。为了解决这些局限性,本文提出了一个称为RNNLogic的概率模型。
所属分类:
机器学习
发布日期:2021-02-15
文件大小:2mb
提供者:
syp_net
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