第一章
基本设计方法和学习途径
选择训练经验选择目标函数选择目标函数的表示选择函数逼近算法最终设计
选择训练经验
第一个关键属性，训练经验能否为系统的决策提供直接或间接的反馈
第二个重要属性，学习器在多大程度上控制样例序列
第三个重要属性，训练样例的分布能多好地表示实例分布，通过样例来衡量最终系统的性能最终设计
执行系统用学会的目标函数来解决给定的任务
鉴定器以对弈的路线或历史记录作为输入，输出目标函数的一系列训练样例。
泛化器以训练样例为输入，产生一个输出假设，作为它对目标函数的估计。
实验生成器以当前的假设作为输入，输出一个新的问题，供执行系统去探索。
第二章
一致，满足，覆盖的定义：
一致：一个假设h与训练样例集合D一致，当且仅当对D中每一个样例
一个样例x在h（x）=1时称为满足假设h，无论x是目标概念的正例还是反例。
当一假设能正确划分一个正例时，称该假设覆盖该正例。
变型空间（version space）：与训练样例一致的所有假设组成的集合，表示了目标概念的所有合理的变型，VS H,D={h∈H|Consistent(h,D)}
第三章
决策树适用问题的特征：
实例由“属性-值”对(pair)表示
目标函数具有离散的输出值
可能需要析取的描述
训练数据可以包含错误
训练数据可以包含缺少属性值的实例
ID3算法特点：
?搜索完整的假设空间（也就是说，决策树空间能够表示定义在离散实例上的任何离
散值函数）
?从根向下推断决策树，为每个要加入树的新决策分支贪婪地选择最佳的属性。
?归纳偏置，优先选择较小的树
观察ID3的搜索空间和搜索策略，认识到这个算法的优势和不足
假设空间包含所有的决策树，它是关于现有属性的有限离散值函数的一个完整空间
维护单一的当前假设（不同于第二章的变型空间候选消除算法）
不进行回溯，可能收敛到局部最优
每一步使用所有的训练样例，不同于基于单独的训练样例递增作出决定，容错性增强
ID3和候选消除算法的比较
ID3的搜索范围是一个完整的假设空间，但不彻底地搜索这个空间
候选消除算法的搜索范围是不完整的假设空间，但彻底地搜索这个空间
ID3的归纳偏置完全是搜索策略排序假设的结果，来自搜索策略
候选消除算法完全是假设表示的表达能力的结果，来自对搜索空间的定义
过度拟合：
对于一个假设，当存在其他的假设对训练样例的拟合比它差，但事实上在实例的整个分布上表现得却更好时，我们说这个假设过度拟合训练样例
定义：给定一个假设空间H，一个假设h∈H，如果存在其他的假设h’∈H，使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’的错误率比h小，那么就说假设h过度拟合训练数据
导致过度拟合的原因
1.一种可能原因是训练样例含有随机错误或噪声
2.特别是当少量的样例被关联到叶子节点时，很可能出现巧合的规律性，使得一些属性恰巧可以很好地分割样例，但却与实际的目标函数并无关系
避免过度拟合的方法特点
及早停止树增长精确地估计何时停止树增长
后修剪法被证明在实践中更成功
避免过度拟合的关键：使用什么样的准则来确定最终正确树的规模，解决这个问题的方法有：训练和验证集法
可用数据分成两个样例集合：
训练集合，形成学习到的假设
验证集合，评估这个假设在后续数据上的精度
方法的动机：即使学习器可能会被训练集合误导，但验证集合不大可能表现出同样的随机波动
验证集合应该足够大，以便它本身可提供具有统计意义的实例样本
常见的做法是，样例的三分之二作训练集合，三分之一作验证集合
错误率降低修剪(reduced-error pruning)
?将树上的每一个节点作为修剪的候选对象
?修剪步骤
?删除以此节点为根的子树，使它成为叶结点
?把和该节点关联的训练样例的最常见分类赋给它
?反复修剪节点，每次总是选取那些删除后可以最大提高决策树在验证集合上
的精度的节点
?继续修剪，直到进一步的修剪是有害的为止
?数据集分成3个子集
?训练样例，形成决策树
?验证样例，修剪决策树
?测试样例，精度的无偏估计
?如果有大量的数据可供使用，那么使用分离的数据集合来引导修剪
规则后修剪(rule post-pruning)
?步骤
?从训练集合推导出决策树，增长决策树直到尽可能好地拟合训练数据，允许
过度拟合发生
?将决策树转化为等价的规则集合，方法是为从根节点到叶节点的每一条路径
创建一条规则
?通过删除任何能导致估计精度提高的前件来修剪每一条规则
?按照修剪过的规则的估计精度对它们进行排序，并按这样的顺序应用这些规
则来分类后来的实例
解决反向传播算法中的过度拟合问题的方法：
权值衰减
? 它在每次迭代过程中以某个小因子降低每个权值，这等效于修改E 的定义，加
入一个与网络权值的总量相应的惩罚项，此方法的动机是保持权值较小，从而
使学习过程向着复杂决策面的反方向偏置
验证数据
? 一个最成功的方法是在训练数据外再为算法提供一套验证数据，应该使用在验
证集合上产生最小误差的迭代次数，不是总能明显地确定验证集合何时达到最
小误差
k-fold 交叉方法
把训练样例分成k 份，然后进行k 次交叉验证过程，每次使用不同的一份作为验证集合，其余k-1份合并作为训练集合。
每个样例会在一次实验中被用作验证样例，在k-1次实验中被用作训练样例
每次实验中，使用上面讨论的交叉验证过程来决定在验证集合上取得最佳性能的迭代次数，然后计算这些迭代次数的均值
最后，运行一次反向传播算法，训练所有m 个实例并迭代 次
前馈网络的表征能力
布尔函数：任何布尔函数可以被具有两层单元的网络准确表示，尽管在最坏情况下所需隐藏单元的数量随着网络输入数量的增加成指数级增长。
连续函数：每个有界的连续函数可以由一个两层的网络以任意小的误差逼近。这个结论适用于在隐藏层使用sigmoid 单元、在输出层使用（非阈值）线性单元的网络。所需的隐藏单元数量依赖于要逼近的函数。
任意函数：任意函数可以被一个有三层单元的网络以任意精度逼近。两个隐藏层使用sigmoid 单元，输出层使用线性单元，每层所需单元数不确定。
第五章
? 对有限数据样本集的采样方法
? k-fold 方法
? 随机抽取至少有30个样例的测试集合，剩余样例组成训练集合，重复这一过程
直到足够的次数
? 随机方法的好处是能够重复无数次，以减少置信区间到需要的宽度
? k-fold 方法受限于样例的总数
? 随机方法的缺点是，测试集合不再被看作是从基准实例分布中独立抽取
? k-fold 交叉验证生成的测试集合是独立的，因为一个实例只在测试集合中出现一次 ? 概括而言，统计学模型在数据有限时很少能完美地匹配学习算法验证中的所有约束。然
而，它们确实提供了近似的置信区间
()(1())()S S S error h error h error h z n
-±i
贝叶斯学习方法的特性
? 观察到的每个训练样例可以增量地降低或升高某假设的估计概率
? 先验知识可以与观察数据一起决定假设的最终概率
? 每个候选假设的先验概率
? 每个可能假设在可观察数据上的概率分布
? 贝叶斯方法可允许假设做出不确定性的预测
? 新的实例分类可由多个假设一起做出预测，用它们的概率来加权
? 即使在贝叶斯方法计算复杂度较高时，它们仍可作为一个最优的决策标准衡量其他
方法
一致学习器定义：如果某个学习器输出的假设在训练样例上为0错误率
一致学习器输出一个MAP 假设的条件
1．H 上有均匀的先验概率
2.。训练数据是确定性和无噪声的
在特定前提下，任一学习算法如果使输出的假设预测和训练数据之间的误差平方和最小化，它将输出一极大似然假设
误差平方最小化的法则寻找到极大似然假设的前提是：训练数据可以由目标函数值加上正态分布噪声来模拟
使交叉熵最小化的法则寻找极大似然假设基于的前提是：观察到的布尔值为输入实例的概率函数
贝叶斯最优分类器的定义：
特点：1。它所做的分类可以对应于H 中不存在的假设
2.在给定可用数据、假设空间及这些假设的先验概率下使新实例被正确分类的可能性达到最大 朴素贝叶斯分类器的定义： 只要条件独立性得到满足，朴素贝叶斯分类vNB 等于MAP 分类，否则是近似
区别：没有明确地搜索可能假设空间的过程（假设的形成不需要搜索，只是简单地计算训练样例中不同数据组合的出现频率） 各学习器的归纳偏置：
机械式学习器没有归纳偏置
候选消除算法的归纳偏置：目标概念c 包含在给定的假设空间H 中，即h H
Find-s 的归纳偏置：除了假设目标概念须在假设空间中，还有另一个归纳偏置前提：任何实例，除非它的逆实例可由其他知识逻辑推出，否则它为反例。
ID3算法的归纳偏置：较短的树比较长的树优先。那些信息增益高的属性更靠近根节点的树优先。
反向传播算法的归纳偏置：在数据之间平滑插值
奥坎姆剃刀：优先选择拟合数据的最简单假设
误差平方最小化的法则寻找到极大似然假设的前提是：训练数据可以由目标函数值加上正态分布噪声来模拟
使交叉熵最小化的法则寻找极大似然假设基于的前提是：观察到的布尔值为输入实例的概率函数
arg max ()(|)j NB j i j v V i
v P v P a v ∈=∏arg max (|)(|)j i j i i v V h H P v h P h D ∈∈∑
对于不等式约束的条件极值问题，可以用拉格朗日方法求解。于是得到拉格朗日方程如下：
（3）
其中：
（4）
那么我们要处理的规划问题就变为：
（5）
（5）式是一个凸规划问题，其意义是先对α求偏导，令其等于0消掉α，然后再对w和b求L的最小值。为此我们把（5）式做一个等价变换：
上式即为对偶变换，这样就把这个凸规划问题转换成了对偶问题：
（6）
其意义是：原凸规划问题可以转化为先对w和b求偏导，令其等于0消掉w和b，然后再对α求L的最大值。下面我们就来求解（6）式，为此我们先计算w和b 的偏导数。由（3）式有：
（7）
为了让L在w和b上取到最小值，令（7）式的两个偏导数分别为0，于是得到：
（8）
将（8）代回（3）式，可得：
（9）
再把（9）代入（6）式有：
（10）
考虑到（8）式，我们的对偶问题就变为：
（11）
上式这个规划问题可以直接从数值方法计算求解。
需要指出的一点是，（2）式的条件极值问题能够转化为（5）式的凸规划问题，其中隐含着一个约束，即：
（12）
这个约束是这样得来的，如果（2）和（5）等效，必有：
把（3）式代入上式中，得到：
化简得到：
（13）
又因为约束（1）式和（4）式，有：
所以要使（13）式成立，只有令：，由此得到（12）式的
约束。该约束的意义是：如果一个样本是支持向量，则其对应的拉格朗日系数非零；如果一个样本不是支持向量，则其对应的拉格朗日系数一定为0。由此可知大多数拉格朗日系数都是0。
一旦我们从（11）式求解出所有拉格朗日系数，就可以通过（8）式的
计算得到最优分割面H的法向量w。而分割阈值b也可以通过（12）式的约束用支持向量计算出来。这样我们就找到了最优的H1和H2，这就是我们训练出来的SVM
机器人实训总结 学院： 专业班级： 姓名学号： 指导教师： 2013年7月
为期一周的机器人实训转眼就过去了，个人认为这是我上大学以来参加的最有意思的一次课程设计了，在实训期间，同学们亲自动手组装机器人小车并通过修改调试程序使自己的小车完成要求的任务，将平时学习的C语言和单片机知识运用到了实际操作中，极大地调动了我们学习的积极性并提高了动手能力，是我们受益匪浅！ 任务一：组装小车并完成基本调试 实训第一天我们的主要任务便是将实训机器人小车按要求组装好，这看似简单的任务是极其需要耐心与细致的，每一个螺丝都要拧紧，每一个电子元件都要安装于指定位置，特别要注意左右轮的接线，如果反接将会使小车反向运行。经过半小时的摸索，我们的小车终于成形，但当给它录入一个前行程序时，小车竟然莫名其妙的在原地打转，我们仔细查阅了实训指导书，才发现问题所在，原来，每一个新组装的机器人都需要进行调零检测才能保证其运行的准确，调零程序如下： #include
机器人课程学习心得体会 机器人是102中的1项必修课程，几近没有想过自己有朝1日会学习如何拼装，操控机器人。但是在学习了1个学年以后，我也学会了1些技能，同时也发现机器人是很成心思的1门学科。 第1节课令我印象很深，老师让我们做1个陀螺。 我记得我做了恨多，我和同学们相互比试看谁转的时间较长。也在这次欢乐又简单的课当中逐步学会了零件的拼接与利用。这就是初步。 机器人制作的难易程度增加的很快。 我们逐步学到了制作简易的小车，使应用更加熟练。 随着课时的增加，我们的制作由易转难，终究到程序的编辑及设计。 我们班固然不缺善于机器人的能人，他们总能以最快的速度制作出1个个灵敏小巧的机器人。而我的机器人制作1直不突出。也不是最快的，也不是最好的。也就算能完成任务。 每次制作机器人时，我们都会在小组中分好工，仔细视察老师的机器人模型，再自己制作。编程时，我们会仔细参考机器人书上的教程，再编好。 学习机器人是1件很费脑力的事情，做每一个机器人之前要勾画出大概的结构，在毛病时还要做调剂。程序也需经过量次的调试，终究才能到达最完善的状态。 有时在做机器人不到位，输入程序后也不能很好地完成任务，所以就要1次又1次重试。有时编程序编错了，就要仔细对比书上的，或问问老师，1遍又1遍的修改完善。虽然进程很辛苦，但看到自己小组做出唯一无2的机器人时，就会有很大成绩感。
机器人课带给我们的不但是搭建机器人时的快乐，还有取得知识的那份快乐！上个学期，学校展开了机器人必修课，我们在课堂上动手实践，了解了1个机器人的基本构造：在课上，我们应用各种零件进行组合，搭建出不同构造的机器人，使它们具有不同的功能。然后根据不同的功能给机器人设计最为适合的机型，使其功能发挥最大作用。这使我们在物理方面有了最基础的了解，也对机器人的设计和制作进程有了1个大概的了解。 这个学期，主要以机器人的编程为主，了解了声感、光感、触感和超声波传感器的利用：在课上，我们主要学习了编程的基本要领，知道了如何使机器人依照自己想要的线路运行，学会了基本的程序设置，和各种传感器的使用方法。 在机器人的课程学习中，我们进行团队合作的方式，完成了1个又1个老师安排的任务，让我从中体会到团队合作的重要性，也了解到许多关于机器人的知识，这将对我以后的生活学习起到重要作用！ 如果说，今后还有机器人课程的学习，我将更加认真的完成，争取更深入地了解机器人的构造，编写更加优化的机器人程序！ 1月26日，我们1行人在清华大学为期5天的培训结束了。在这次培训中我们分享过欢声笑语，共度过曲折困难；旅游了清华校园，领略了机械魅力。我还记得初到北京的心绪难平，我还记得踏入清华的激动不已，我还记得凝听讲座的惊奇欣喜，我还记得解决问题的眉头紧锁。惋惜的是，5天的时间转眼即逝，我们就要告别首都，告别这片有着深厚历史积淀的校园，回首5天以来的经历，逐日充满着新鲜感的学习生活片断还记忆犹心。简而言之，时间短暂，收获颇丰。
小学机器人社团总结报告 2017年9月~2018年1月2017年9月到2018年1月，机器人社团之编程社团教学工作悄然结束。一学期的学习过程中，同学和老师一起积极参与，收获颇丰。现从课程目标、课程内容、课程实施情况、课程实施成果等几个方面整理总结如下。 1.课程目标 1）知识：学习scratch编程软件，认识了程序积木、说xxx、移动到坐标、等待、重复执行、切换造型、侦测等等。 2）技能：提高学生的对作品的分析能力，逻辑思维，对作品的鉴赏能力。培养学生的整体意识和对作品的自我调试和修改的能力。 3）情感：增加学生对编程这一领域的兴趣 2.课程内容 课程内容分为：认识积木、使用积木、制作小游戏、制作小动画、综合运用五类 社团教学时间短、课时少。但是教学过程中，按照体系化思路，努力建立认识、分析、运用的课程体系。在课程体系下，制作各种作品，为以后的机器人学习打下坚实的基础。 具体内容如下：
3.课程实施情况 课程内容能按照预期安排正常进行，在课堂上引导学生观察、思考、分析、制作，通过不断的尝试思考将自己的作品完善化。 4.课程实施成果 1.学生成长 社团成员为四年级同学，经过1学期机器人社团学习，参与的同学们初步认识了scratch中各种积木，使用不同的积木能够达到什么效果，将程序积木排列组合起来做出一个完整的作品。通过不断的尝试、思考锻炼学生的逻辑思维能力。 1.1基本科学素养 通过编程教学，同学们对什么编程有了一个初步的认识，为以后学习机器人打下编程的基础。 1.2机器人综合知识 编程作为综合学科，涉及到语文、数学、等各方面知识。通过制作不同的作品，对编程有了新的认识，同时也提高了学生的综合素质 如同学，你好！中认识了说xxx的积木，控制角色说话。在说话的同时要面
机器人学习心得 机器人学习心得篇1 11月29日至12月1日，学校派李守章老师和我去梁邹小学参加机器人培训活动。学习期间，教育局聘请了广茂达公司和纳英特公司的四位专家针对近几年的比赛情况进行了专项讲座。我主要有以下收获： 广茂达公司和纳英特公司都分别介绍了的他们公司的发展历程、主要产品以及发展方向。从中我知道，他们的高科技都在向各方面发展和延伸。当然，对我们来说，最为有用的是中小学机器人的应用与发展。有关机器人和创新比赛，是专家们的重点课题。在讨论中，专家们介绍了他们的以往产品以及最新产品。通过比较，我深刻地认识到，以往产品主要是针对中小学以及大学教学，而现实情况是很多学校狠抓比赛，不同厂家的产品已经很成熟。为了解决教学和比赛的矛盾，上海广茂达公司推出了最新产品AS-MF系列。除了这些产品，专家们还给我们介绍了AS-EI系列(工程搭建，创新比赛用)、AS-ROBI(基于网络的搭建平台)系列等产品。利用这些产品，我们可以参加很多比赛。主要是：教育部的电脑制作活动，科协的创新比赛。教育部的比赛以灭火和足球为主。纳英特公司介绍
了他们新产品的功能：功能强大的产品设计，提供了多达数十个传感器接口，使用户在教学、创新、比赛中游刃有余。低起点高发展的程序编译环境：有针对初学者的图形化编程环境，完全按照流程图方式生成程序，也有适合高年段交互式C语言的编程环境。积木化产品设计，贴近实际生活的搭建方式，更能锻炼学生的实际操作与动手能力。各种的传感器的提供，也可以使用工业级传感器，直接使用。各种动力方式的选择：直流电机、伺服电机，增强了机器人对环境的征服能力。与众多的教育用户建立了良好的合作关系，针对不同年段的学生开发了几十项专业课程。螺丝、螺母为主体组成的积木套件，用户可随处自行采购。全包围设计，更安全更稳定。 针对中小学机器人比赛，老师主讲了相关的机型和使用方法。 硬件是机器人工作的基础，软件则是机器人的灵魂。专家配合机器人的讲解涉及很多，但涉及基础的却不多。针对中小学机器人应用的情况以及近几年来的参加比赛的情况，专家们专门讲了机器人灭火和机器人足球两项赛事。首先讲了教育部比赛中中小学比赛的规则以及和以前规则的不同，今年比赛过程中的规则漏洞。针对场地、环境以及一些突发事件，在编写程序时的一些注意事项，专家们都做了详细介绍。在初中灭火比赛中，房间的穿插方法，时间的算法，左、右手原则的运
2020年上半年两学一做工作总结报告 上半年来，在院班子和主管院长领导下，在医院各科室的支持帮助下，门诊部全体同志齐心协力，在工作上积极主动，不断解放思想，更新观念，树立高度的事业心和责任心，围绕科室工作性质， 围绕医院中心工作，严格管理，求真务实，踏实苦干，在医德医风、医疗质量、基层建设等方面取的了较好成绩。截至月，完成门诊工 作量xxx人次，门诊观察治疗病人xxx人次，实现业务收入xxx万元，业务利润xxx万元。完成社区及主体职工查体余人次，较圆满 地完成了医院交给的各项工作任务，取得了一些成绩，现总结如下： 落实完善制度，加强管理，严格贯彻落实管理中心颁布的《卫生技术人员禁令》以及xxx卫生系统职业道德建设若干规定(八要十不准)，积极响应医院组织的无假日医院活动，确保了全年无收受红包 等违法违纪现象发生，并荣获xxx优秀党风廉政建设先进基层单位 的光荣称号。 二、坚持科教兴医，不断提高医疗质量 建立质控网络 努力提高医务人员的业务素质 鼓励和支持科内人员报考参加各种成人学历教育，本年度由两人考取了本科学历教育。目前门诊人员结构，大学人，大专人，中专人，高级人，中级人，助理人，员级人。 加快了医疗设备更新，提高医疗竞争力 一、医疗质量管理及医疗质量检查： (二)医疗质量检查：医疗质量是医院发展与生存的根本问题，狠抓医疗质量管理、全面提高医疗服务质量是门诊的首要任务，严格 按《病历处方医疗文书的书写规范》标准，对住院病历、门诊病历、
病程记录、处方及各种登记的书写进一步的规范，并进行了培训、 检查。通过医疗质量检查活动的开展，我院医疗质量有了提高，使 医疗质量管理逐渐步入制度化管理。现将今年各类医疗质量检查情 况汇报如下： 1、本年度部分科室门诊登记填写认真、完整各科室相应登记填 写认真、详细。院内各科室急、危、重症病人登记本基本按时完成。门诊诊断证明盖章268人，登记完整。临床科室急、危、重症病人 及疑难病历讨论欠缺，在今后工作中有待进一步加强。 3、处方书写情况，处方普遍存在字迹潦草、漏项、书写欠正规。处方药品通用名使用不够满意，未能达到规定比例。下一步处方的 问题有待进一步加强。 二、门诊会议及业务学习： 1、全年组织门诊会议14次，主要是抓医疗安全、医德医风建设，督促医疗文书、病历、处方及种登记的书写，并将会议内容传达到 各科室以及科员。使每一位工作人员领会会议精神，按会议要求完 成本职工作。 全年体检工作繁多，大型体检活动5次，其中南营、朱庄、赵庄查体近300人次，教师体检400人次，石桥实验小学查体14人等工 作中存在人手少，工作累的情况下能够精心组织、认真安排，圆满 完成查体任务。 五、各种指令性工作及听班工作： 2、听班工作方面：完善了抢救小组，听值班制度。要求听值班 人员24小时保持通讯畅通，就近听班，随叫随到，按时完成各项抢 救与手术工作。并得到院领导的认可，以及病人的一直好评。 回顾本年度的工作，虽取得一定成绩，但还要进一步加强，提高各项管理制度的落实。不定期检查、督察医疗护理工作，进一步提 高医疗文书、病历、处方的书写质量。强化医患关系，减少医疗纠纷，认真落实医患沟通，和谐医患关系，防范医疗风险。在新的一 年中为我院的改革、建设做出更大的贡献。
第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，
机器人活动室总结 机器人科技活动是我中心在去年引进的一个“新”项目，筹备建立机器人工作室的过程中，在领导大力支持下，一共购买了4套机器人标准套餐，经过种种努力，一个初具规模的机器人活动室宣告建成。经过两个学期的活动实践，极大的方便了机器人的科技教学和活动，增添了学生的活动兴趣和求知欲望。现总结如下： 一、教师队伍建设 学校立足发展，把教师队伍建设放在第一位，每年有固定资金的投入，派老师参加机器人培训。通过学习了解了些其他学校开展活动的形式和内容,有不少可以我们借鉴的地方。 首先,已经开展了机器人活动的学校基本都是各地,地区重点学校或者是实验学校,条件比较好。有专门的人员负责该活动,活动在全校广大学生中选人。条件好的学校建立了专门的机器人活动中心(也就是机器人实验室),硬件条件好,各学
校机器人数量从7,8多台到20多台不等,甚至开课的学校达到30多台机器人用于教学,有专门的电脑室和机器人改装室和比赛场地等几个专门的活动室。 其次活动形式,基本上大部分学校是选拔部分动手能力强。灵活,聪明编程基础比较好的学生参加。 第三活动经费和比赛安排,每年机器人项目都因为有新的想法,思路,新的比赛规则和项目都要涉及到新的设备零件的添加,还有就是机器人维修,所以基本上学校每年都有固定资金的投入,负责活动的老师也从1-3人不等,一有机会就去参加比赛至少去观摩。 二、完善学生辅导机制 在本学年的工作中, 我们继续面向全体学生，以培养学生创造能力和动手实验能力为主要目标，主要开展了“机器人知识”、“简易机器人制作”、“普及型机器人制作”、“普及型智能机器人制作”、“智能机器人的改装与编程”、“舞蹈与灭火机器人”等多现活动内容。一部分喜爱机器人活动的学生加入到活动室，学生们定期参加学习和训练。 在兴趣小组活动中，我们经常利用实验室的器材给学生
人工智能重点 绪论 ●人工智能的定义起源和发展其他概念稍微了解 1.什么是人工智能？试从能力和学科两方面加以说明。 答：学科：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 能力：人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。知识表示方法 2.人工智能的主要研究和应用领域有哪些？ 答：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。 3、简述人工智能的发展状况 人工智能的现状和发展呈现如下特点：多种途径齐头并进，多种方法写作互补；新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开括;理论研究更加深入，应用研究更加广泛;研究队伍日益壮大，社会影响越来越大;以上特点展现了人工智能学科的繁荣景象和光明前景。它表明，虽然在通向其最终目标的道路上，还有不少困难、问题和挑战，但前进和发展毕竟是大势所趋。 4.简述知识发现过程和知识发现的方法。 答：过程：①数据选择；②数据预处理；③数据变换；④数据挖掘；⑤知识评价方法：①统计方法；②机器学习方法；③神经计算方法；④可视化方法 ● 2.1状态空间法（重点）看例题 状态空间法的三要素：状态、算符、状态空间方法（是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即三元状态（S，F，G）。S：所有可能的问题初始状态集合；F：操作符集合；G：目标状态集合。） 状态图示法：状态空间的图示形式称为状态空间图 各种问题都可用状态空间加以表示，并用状态空间搜索法来求解。下面简单介绍一种产生式系统描述的搜索算法 产生式系统由三部分:一个总数据库、一套规则、一个控制策略（程序） ● 2.2问题规约法（重点） 另外一种基于状态空间的问题描述与求解方法；实质：从目标出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。 组成部分：初始问题描述、问题变换为子问题的操作符、一套本原问题描述 与或图；与或图的搜索：目的在于表明起始节点是有解的 问题规约法举例：汉诺塔问题
机器人课程设计报 告
智能机器人课程设计 总结报告 姓名： 组员： 指导老师: 时间:
一、课程设计设计目的 了解机器人技术的基本知识以及有关电工电子学、单片机、机械设计、传感器等相关技术。初步掌握机器人的运动学原理、基于智能机器人的控制理论，并应用于实践。经过学习，具体掌握智能机器人的控制技术，并使机器人能独立执行一定的任务。 基本要求：要求设计一个能走迷宫(迷宫为立体迷宫)的机器人。要求设计机器人的行走机构，控制系统、传感器类型的选择及排列布局。要有走迷宫的策略（软件流程图）。对于走迷宫小车控制系统设计主要有几个方面：控制电路设计，传感器选择以及安放位置设计，程序设计 二、总体方案 2.1 机器人的寻路算法选择 将迷宫看成一个m*n的网络，机器人经过传感器反馈的信息感知迷宫的形状，并将各个节点的与周围节点的联通性信息存储于存储器中，再根据已经构建好的地图搜索离开迷宫的路径。这里可选择回溯算法。对每个网格从左到右，每个网格具有4个方向，分别定义。并规定机器人行进过程中不停探测前方是否有障碍物，同时探测时按左侧规则，进入新网格后优先探测当前方向的左侧方向。探测过程中记录每个网格的四个方向上的状态：通路、不通或未知，探测得到不同状态后记记录，同时记录当前网
格的四个方向是否已被探测过。若某网格四个方向全部探测过则利用标志位表示该网格已访问。为了寻找到从起点到终点的最佳路径，记录当前网格在四个方向上的邻接网格序号，由此最后可在机器人已探测过的网格中利用Dijkstra算法找到最佳路径。并为计算方便，记录网格所在迷宫中行号、列号。并机器人探索过程中设置一个回溯网格栈记录机器人经过的迷宫网格序号及方向，此方向是从一个迷宫网格到下一个迷宫网格经过的方向。设置一个方向队列记录机器人在某网格内探测方向的顺序。设置一个回溯路径数组记录需要回溯时从回溯起点到回溯终点的迷宫网格序号及方向。 考虑到迷宫比较简单，且主要为纵横方向的直线，可采用让小车在路口始终左转或者始终右转的方法走迷宫，也就是让小车沿迷宫的边沿走。这样最终也能走出迷宫。本次课程设计采用此方法。即控制策略为机器人左侧有缺口时，向左进入缺口，当机器人前方有障碍是，向右旋转180°，其余情况保持前进。 2.2 传感器的选择 由于需要检测机器人左侧和前方是否有通路，采用红外传感器对机器人行进方向和左侧进行感知。红外避障传感器是依据红外线的反射来工作的。当遇到障碍物时，发出的红外线被反射面反射回来，被传感器接收到，信号输出引脚就会给出低电平提示信号。本机器人系统的红外避障信号采用直接检测的方式进行，直接读取引脚电平。传感器感应障碍物的距离阈值能够经过调节
机器人科技创新工作室上半年工作总结 2017年我是校机器人机器人科技创新工作室发展壮大的第一年，上半年以来我们开展活动更加丰富多彩，积极参加的各级各类机器人竞赛活动，更加注重机器人活动的普及推广工作，更加注重树立机器人科技创新工作室的良好的社会声誉与知名度，努力提高阿克苏市高级中学机器人机器人科技创新工作室的品牌效应。 （一） 2017年来，我们机器人科技创新工作室开展的活动有： 1、2017年2月寒假期间为期两周，每天中午开展机器人教学培训为学生授课。 2、2017年3月阿克苏市高级中学社团展示活动机器人表演。 3、2017年4月参加新疆维吾尔自治区第十七届青少年机器人竞赛。 4、2017年5月学校举办校园科技节艺术节，机器人科技创新工作室学生进行机器人展演。 5、2017年6月参加自治区机器人教练员培训班学习。 （二）2017年上半年，我们机器人社团在各级竞赛中取得的成绩：在第十七届自治区青少年机器人竞赛中，我校共派出四支代表队，其中机器人足球项目获得自治区一等奖，VEX项目获得自治区二等奖，综合技能项目获得自治区二等奖，WER项目获得自治区三等奖。
在2017年上半年，我们机器人科技创新工作室围绕着“创新”与“发明”开展了的各类相关的培训课程，所取得的进步是骄人的！但总的来说，培训课的质量还是有待进一步提高的，机器人科技创新工作室以后将围绕着如何提高培训课程的成果而展开讨论思考，争取更大的成绩。 总的来说，机器人科技创新工作室的各项工作都是在紧张而有序的进展之中的。优点不少，缺点也再所难免。但我们全体成员定将再接再厉，不畏艰难，勇于创新，争取更大的进步！ 阿克苏市高级中学机器人创新工作室 2017年8月30日
大学计算机基础知识点总结 第一章计算机及信息技术概述（了解） 1、计算机发展历史上的重要人物和思想 1、法国物理学家帕斯卡(1623-1662)：在1642年发明了第一台机械式加法机。该机由齿轮组成，靠发条驱动，用专用的铁笔来拨动转轮以输入数字。 2、德国数学家莱布尼茨：在1673年发明了机械式乘除法器。基本原理继承于帕斯卡的加法机，也是由一系列齿轮组成，但它能够连续重复地做加减法，从而实现了乘除运算。 3、英国数学家巴贝奇：1822年，在历经10年努力终于发明了“差分机”。它有3个齿轮式寄存器，可以保存3个5位数字，计算精度可以达到6位小数。巴贝奇是现代计算机设计思想的奠基人。 英国科学家阿兰 图灵(理论计算机的奠基人) 图灵机：这个在当时看来是纸上谈兵的简单机器，隐含了现代计算机中“存储程序”的基本思想。半个世纪以来，数学家们提出的各种各样的计算模型都被证明是和图灵机等价的。 美籍匈牙利数学家冯 诺依曼(计算机鼻祖) 计算机应由运算器、控制器、存储器、 输入设备和输出设备五大部件组成； 应采用二进制简化机器的电路设计； 采用“存储程序”技术,以便计算机能保存和自动依次执行指令。 七十多年来，现代计算机基本结构仍然是“冯·诺依曼计算机”。 2、电子计算机的发展历程 1、1946年2月由宾夕法尼亚大学研制成功的ENIAC是世界上第一台电子数字计算机。“诞生了一个电子的大脑”致命缺陷：没有存储程序。 2、电子技术的发展促进了电子计算机的更新换代：电子管、晶体管、集成电路、大规模及超大规模集成电路 3、计算机的类型 按计算机用途分类：通用计算机和专用计算机 按计算机规模分类：巨型机、大型机、小型机、微型机、工作站、服务器、嵌入式计算机 按计算机处理的数据分类：数字计算机、模拟计算机、数字模拟混合计算机 1.1.4 计算机的特点及应用领域 计算机是一种能按照事先存储的程序，自动、高速地进行大量数值计算和各种信息处理的现代化智能电子设备。（含义） 1、运算速度快 2、计算精度高 3、存储容量大 4、具有逻辑判断能力 5、按照程序自动运行 应用领域：科学计算、数据处理、过程与实时控制、人工智能、计算机辅助设计与制造、远程通讯与网络应用、多媒体与虚拟现实 1.1.5 计算机发展趋势：巨型化、微型化、网络化、智能化
《2020两学一做年度工作总结》服务员个人工作总结时间过得很真快，转眼就两个多月了，在试用期间，自己努力了不少，也进步了不少，学到了很多以前没有的东西，我想这不仅是工作，更重要的是给了我一个学习和锻炼的机会。从这一阶段来看，发现自己渴求的知识正源源不断的向自己走来，到这个大溶炉里慢慢消化，这就是经验。 在工作中的收获主要有： 1。熟悉了设备的操作系统 2。基本掌握了工作技巧（在任职服务员期间） 3。了解了公司的工作流程 4。在这期间我不仅可以较好地配合各位前辈工作还可以自己独立完成工作。领导每次安排的任务都基本可以顺利完成 在工作中的不足主要有： 1。工作细心度不够，经常在小问题上出现错漏; 2。办事效率不够快，对领导的意图领会不够到位等。 就总体的工作感受来说，我觉得这里的工作环境是比较令我满意的。首先是领导的关爱以及工作条件在不断改善给了我工作的动力;其次是同事间的友情关怀以及协作互助给了我工作的舒畅感和踏实感。 餐厅服务员个人总结在即将过去的xx年里，过去的一年也许有失落的、伤心的，有成功的、开心的，不过那不重要了，是过去的了，我们再努力，明天会更好。
有好多人说我变了，我相信。我真的很不如意，有好多好多的事压着我，我的生活，情绪都是一团糟，虽说没有大起大落，至少也经历了一些风风雨雨，酸甜苦辣，一次次的波折和困难，有时候我真的怀凝我，我一直在想我是哪错了，为什么会这样。我也是一次次为自己打气，一次次站起来，我在想，我没了我，地球一样照转，事情一样要解决，我不要做弱者、懦夫，命运就掌握在自己手中，我相信明天会更好、你好、我好、大家都会好的。 经历了那么的事，我从中学到了好多，我现在很好，有工作、有勇气、有你们大家，我很在乎你们，我身边的每一个人，我们永远都是朋友，人们说，家家有本难念的经，你们也有你们的经历，讲出来让我们分享，我们互相学习，一起进步，未来属于我们。 关于明年，我的计划是： 1、认真做好每一天的每一项工作。 2、认真学习仓储知识，努力考试晋升。 3、利用休息时间进行计算机培训。 4、多学习其他东西，充实自己。 家政服务个人工作总结我是xx家政的一名家政工作服务员，从事家政服务工作已经2年多，现年31岁;最初接触这个行业是因为在合川本地工作，能够照顾到家里，经过了解后报名家政服务专业培训班，经过专业的家政培训，发觉家政工作并非我想象得那么简单，为此我更加努力学习，合格后取得了从业资格证。 工作以来一直勤勤勉勉、尽心尽责、认真仔细，与雇主相处融洽，
?人工智能的不同研究流派：符号主 义/逻辑主义学派--符号智能；连接主 义--计算智能；行为主义-低级智能。 人工智能的主要研究领域 （一）自动推理（二）专家系统（三）机器 学习（四）自然语言理解（五）机器人学和 智能控制（六）模式识别（七）基于模型的 诊断 产生式系统是人工智能系统中常用的一种 程序结构，是一种知识表示系统。 三部分组成：综合数据库:存放问题的状 态描述的数据结构,动态变化的。产生式规 则集、控制系统。 / 产生式规则集/ 控制系统 产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作> 八数码难题的产生式系统表示 综合数据库：以状态为节点的有向图。 状态描述：3×3矩阵 产生式规则： IF<空格不在最左边>Then<左移空格>； 依次 控制系统： 选择规则:按左、上、右、下的顺序 移动空格。 终止条件：匹配成功。 产生式系统的基本过程: Procedure PROCUCTION 1.DATA←初始状态描述 2.until DATA 满足终止条件，do： 3.begin 4.在规则集合中，选出一条可用于 DATA的规则R（步骤4是不确定的， 只要求选出一条可用的规则R，至于这 条规则如何选取，却没有具体说明。） 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6.End 产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式 规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。 产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制 策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点 是多数情况找不到解 2.试探性控制策略： 回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解； 和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间 空间复杂度高。 产生式系统工作方式：正向、反向和双向产 生式系统 可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对 D可应用的规则，对于对D应用一条可应用 的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。 2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D 应用任何一条可应用的规则所产生的状态描 述也满足目标条件。3.无次序性，对D应用 一个由可应用于D的规则所构成的规则序列 所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。可分解的产生式系统：能够把产生式系统综 合数据库的状态描述分解为若干组成部分， 产生式规则可以分别用在各组成部分上，并 且整个系统的终止条件可以用在各组成部分 的终止条件表示出来的产生式系统，称为可 分解的产生式系统。基本过程： Procedure SPLIT 1.DATA ←初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成 是独立的状态描述 3.until 对所有的Di ∈{Di}， Di都满足终 止条件，do: 4.begin 5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6. 从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则 R 8.D ←把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.end 回溯算法BACKTRACK过程：Recursive Procedure BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL; 2.if DEADEND(DATA),return FAIL; 3.RULES←APPRULES(DATA); 4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL; 5.R←FIRST(RULES); 6.RULES←TAIL(RULES); 7.RDATA←R（DATA）; 8.PATH←BACKTRACK(RDATA); 9．if PATH=FAIL,go PATH; 10.return CONS(R,PATH). Procedure GRAPHSEARCH 1．G←{s}， OPEN ←（s）． 2．CLOSED ←NIL． 3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL． 4． n ← FIRST(OPEN)，OPEN ← TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) ． 5． IF TERM(n)，THEN 成功结束 （解路径可通过追溯G中从n到 s的指针获得）。 6．扩展节点n， 令M={m︱ m是n的子节点，且m不是n的祖先} ， G ←G ∪M 7．（设置指针，调整指针）对于m M, (1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m 到n的指针，并CONS(m, OPEN). (2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的 指针. (b)m CLOSED,考虑是否修改m 及在G中后裔的指针。 8．重排OPEN表中的节点（按某一 任意确定的方式或者根据探索信息）。 9． GO LOOP 无信息的图搜索过程：深度优先搜索：排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度 递减排序。深度最大的节点放在表的前面，
机器人大赛总结报告 机器人大赛是一个极富挑战性的学术竞赛。它不仅水准高，难度大，综合性强，而且投资巨大的新兴学科。 我们之所以有机会参加如此高水的学科竞赛，这全得益于学校领导的大力支持：我们之所以能在极端不利的情况下取得今天的成绩，这全得益于所有指导老师的精心栽培和全体参赛队员的团结努力。 上学期末，当我得知学校将组织我们参加本次的机器人大赛我非常的兴奋，作为一个电子专业大三的学生能参加本次的学术盛宴，将是我求学道路中不可多得的好机遇，同时我也知道这也将是我求学中的一个挑战，我不仅要和同学们竞争这少有的名额，同时我还要和我自己竞争，通过几个月的学习训练我能否不断超越自己，提高自己的动手能，最终在大赛中战胜对手取得好成绩，为自己为学校增光添彩。 后来，我也了解到学校已经花重金购置几台机器人，听张老师简单介绍这台小小的机器居然花费数千元，通过学习才知道，这个小东西本领还不小，都已经算是很尖端的技术了，这让我对机器人有了更加浓厚的兴趣。加上学校领导的重视以及指导老师精心指导，我暗自下定决心“一定要好好努力，不能辜负了学校和指导老师的期望”。 在讲完所有的基础课后，我们开始利用软件对机器人进行测试和调试，好让其达到最佳状态，但是是结果却不是很理想，我们队员之间相互探讨，充分发挥自己的主观能动性，将各自想到的方案集合在一起，相互改进在装载到机器人里，根据运行效果的好坏来决定最终的方案，直到比赛的前一天我们还在不断改进程序，我试了最后的效果非常的棒，其它组的效果也是一样。 于是我们机器充满电，整理行装，准备明天的出征。第二天到后我们就开始最后的参数采集和调试，但由于现场的环境不断变化，更我们的调试带来了很大的困难，看得出队员都有些急躁，在老师的开导之后，我们调整好心态，克服外在的影响，开始最后的调试。所有的队员都在分工合作，一丝不苟的准备最后调试，我们都知道胜败就在此一举了。在我们所有准备都做好后，我对机器人做了最后一次测试，防守机
2020年上半年两学一做的工作总结 又到了写半年总结工作之际，简洁明了的工作总结更加会让人觉得舒服，下面是的半年工作总结范文简短资料，欢迎阅读。 20xx年弹指间已过半年。总结我这半年来的工作，只能说是忙碌而充实。半年来在领导的指导、关心下，在同事们的帮助和亲切配合下，我的工作取得了一定进步，为了总结经验，吸取教训，更好地前行，现将我这半年的工作总结如下： 一、端正态度，热爱本职工作 态度决定一切，不能用正确的态度对待工作，就不能在工作中尽职尽责。既然改变不了环境，那就改变自己，尽到自己本份，尽力完成应该做的事情。 只有热爱自己的本职工作，才能把工作做好，最重要的是保持一种积极的态度，本着对工作积极、认真、负责的态度，踏实的干好本职工作。 二、培养团队意识，端正合作态度 在工作中，每个人都有自己的长处和优点。培养自己的团队意识和合作态度，互相协作，互补不足。工作才能更顺利的进行。仅靠个人的力量是不够得，我们所处的环境就需要大家心往一处想，劲往一处使，不计较个人得失，这样才能把工作圆满完成。 三、存在不足 工作有成绩，也存在不足。主要是加强业务知识学习和克服自身的缺点，今后要认真总结经验，克服不足，把工作干好。 (一)、强化自制力。 工作中无论你做什么事，都要对自己的工作负责，要加强自我克制和容忍，加强团队意识，理智的处理问题，不给大家和谈对造成麻烦，培养大局意识
(二)、加强沟通。 同事之间要坦诚、宽容、沟通和信任。我能做到坦诚、宽容和信任，就欠缺沟通，有效沟通可以消除误会，增进了解融洽关系，保 证工作质量，提高工作效率，工作中有些问题往往就是因为没有及 时沟通引起的，以后工作中要与领导与同事加强沟通。 (三)、加强自身学习，提高自身素质。 积累工作经验，改进工作方法，向周围同志学习，注重别人优点，学习他们处理问题的方法，查找不足，提高自己。 最后还是感谢，感谢领导和同事的支持和帮助，我深知自己还存在很多缺点和不足，工作方式不够成熟,业务知识不够全面等等，在 今后的工作中，我要积累经验教训，努力克服缺点,在工作中磨练自己，尽职尽责的做好各项工作! 沉思回顾，在总站超市这个大家庭里使我得到了更多的锻炼，学习了更多的知识，积累了更多的经验，当然也发现了自身的不足之处。这半年是充实的，为总站超市更好的发展尽自已的全力是义不 容辞的责任。现将自己XX的工作总结如下： 一、工作情况 超市的工作琐碎，作为一名总站超市员工，我能熟练掌握了餐车服务、卖场巡视、理货等工作流程。收银服务是超市的第一个形象 窗口，收银服务不单单是为旅客购买商品，结账交款的功能，而是 要提倡要延伸化服务，要从细节上提高细致化服务，在保证收银区 财务安全的同时，还要热情的为旅客介绍淄博特产，旅客购买商品 时犹豫时，我们要用服务技巧热情提供合理的建议，通过这样细致 的人性化服务，会使销售得到更加稳定的发展。 另外还要加强服务意识和创新，要不间断的巡视卖场，一是提高商品的防患意识，二是为顾客解答商品信息和特产，促进销售额的 增长，在客流不多的时候，多与旅客沟通，征求他们的意见和建议，了解旅客的需求动向，及时反馈信息，提升我们的服务水平。同时，
人工智能重点总结 第一章：发展简史（此处为简答题） 1.人工智能的萌芽（1956年以前） 1936年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机），提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。 麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型（MP模型），开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基 础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是 系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。 3、德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼 茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词 的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。
课程结课总结报告 课程名称：机器人的制作 实验一基于arduino控制器的轮式机器人循迹避障功能设计 实验二应变式传感器电子秤实验 实验三基于C51单片机控制器的轮式机器人电机控制系统 实验四基于ARM控制器的博创平台轮式机器人循迹避障功能实现实验五摄像头实现轮式机器人循迹功能的应用 实验六应用卓越联盟实验室设备进行设计和实现作品说明 指导教师许晓飞 系别机电工程学院 专业机械电子工程 学生姓名邓银涛 班级/学号机电1401/2014010339 成绩
实验一基于ardunio控制器的轮式机器人循迹避障功能设计 实验目的 1.了解ardunio平台，并熟练使用此软件完成小车的各种活动 2.了解HC-SR04超声波测距模块的原理，并且熟练使用此模块作为小车的传感器进行工作 3.了解并且熟悉红外线传感器循迹原理 实验器材： Adrunio软件，超声波传感器，红外线传感器，导线，底板，电机，电池，单片机等 实验内容： 1.将硬件组装成小车，即轮式机器人 2.利用ardunio使小车完成循迹功能 步骤：（1）写好后缀为.txt的c语言循迹文件 （2）将文件导入单片机中 （3）根据具体路况，运行并且进行调试红外线传感器的灵敏程度 3.利用ardunio使小车完成避障功能 步骤：（1）写好后缀为.txt的c语言避障文件 （2）将文件导入单片机中 （3）运行并且进行调试小车躲避障碍物的距离 实验程序 1.循迹程序： 小车循迹程序思路图 #include