基于Unity3D的智能家居综合管理平台的研究与实现

利用Unity3D技术,对智能家居综合管理平台进行了优化,可根据用户的实际需要对空间进行建模,放弃了传统的二维平面管理平台,利用Unity3D对所需模型进行建模并且在所建立空间模型中实现了漫游,用户可对空间视野范围内的可控单元进行操作,实现了多目标实时控制.同时,虚拟现实技术其自身的特性增加了用户在使用时的沉浸感和互动性.     

TD-SCDMA系统关键技术

本文作者通过学习有关TD-SCDMA系统知识,针对TD-SCDMA系统的特点,以自己的深刻理解详细分析了TD-SCDMA必须使用的关键技术,其中主要包括TDD、智能天线、动态信道分配、联合检测、功率控制、接力切换六大技术。     

不确定性智能信息处理团队简介

不确定性智能信息处理团队以青海师范大学计算机学科为依托，以计算机科学与技术省级重点学科和物联网技术省级重点实验室为平台，以计算机科学与技术和软件工程一级学科博士点和硕士点为支撑，将课程、专业、学科和基地等建设紧密结合，开展科学研究和教书育人，取得了师资队伍、人才培养、教学研究等多方位的快速提升，形成一支思想业务素质高，教学科研工作过硬的师资队伍。     

数学智能型教学方法初探

以探求智能教育为目的，以多元函数极值理论为基础，以探讨运用方向导数和全微分判定二元函数极值的教学实验为专题，对数学教学的智能型方法进行了初步的探索，旨在拓宽学生思路，培养学生的开拓创新意识。     

高师院校开展微格教学实验的研究

微格教学是一种行之有效的提高学生教学技能的方法,如何改变目前高师院校微格教学的窘况,并就如何规范、有序地提高学生教学技能,本文提出了几点具体的参考意见,试图使微格教学实验课更上一层楼。     

多Agent技术在智能导学系统中的应用

智能导学系统的建立是一项涉及人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学的综合性课题。智能Agent技术适用于与用户有灵活的相互作用,在相互作用中智能地协助用户完成琐碎的工作这样的领域。本文讨论了多Agent技术在智能导学系统中的应用。     

反馈型随机二元神经网络

提出并分析了一种全新的反馈型随机神经网络模型，该模型不同于常见的Boltzmann机，它不直接使用随机激活函数而是采用了随机型加权连接，神经元为简单的非线性处理单元.揭示了该网络模型存在惟一的收敛性平稳概率分布，当网络中的神经元个数较多时，平稳概率分布逼近于Boltzmann-Gibbs 分布. 另外，还讨论了该网络模型与Markov随机场之间的关系，并提出了一种新型模拟退火和Boltzmann学习算法.网络模型被成功地应用于解决难度较大的组合优化问题和人像的自动识别，实验结果证实了该模型具有强大的计算能力和优异的泛化性能.     

可识别物体的新式智能眼镜

刚刚放下的东西不知道搁在哪里了，看见某个东西却不知道它是什么，碰到老熟人了却忘记了他的名字。在生活中我们往往会遭遇这样的尴尬。而日本研究人员新发明了一种智能眼镜，它和微型电脑相连，可以提醒你遗忘的东西，说出你熟人的名字，甚至帮助你认识那些不知名的动物和植物。     

网络环境下企业市场营销智能化决策支持方法

研究了企业在营销信息网络环境下预测市场需求量、调整市场营销策略和确定营销调拨计划的智能化决策支持技术和方法,包括Agent、计算机模拟以及BP神经网络等技术,并提出了模糊调整-模拟反馈方法,研究这些技术和方法的原理和工作步骤.