利用电脑的智能性，建立新型的教育模式

目前,我国建设现代化教育模式的步伐越来越快,电化教育由以往单一、独立媒体教学方式,发展到多媒体教育网络,极大地推动了计算机辅助教育的发展,随着电脑与超文本、多媒体等技术的结合,它所产生的不仅是教学手段、媒体的改变,更重要的是它将打破传统的教育模式,建立全新的教学体制,从观念、意识、方法上引起一场深远的变革。 然而,电脑在教育领域的应用,远未深入,调查结果表明:不少学校使用电脑,更多的还只     

Temporal Memory Reinforcement Learning for the Autonomous Micro-mobile Robot Based-behavior

This paper presents temporal memory reinforcement learning for the autonomous micro-mobile robot based-behavior. Human being has a memory oblivion process, i.e. the earlier to memorize, the earlier to forget, only the repeated thing can be remembered firmly. Enlightening forms this, and the robot need not memorize all the past states, at the same time economizes the EMS memory space, which is not enough in the MPU of our AMRobot. The proposed algorithm is an extension of the Q-learning, which is an incremental reinforcement learning method. The results of simulation have shown that the algorithm is va|id.     

浅谈药学专业物理化学实验教学改革

本文以最大气泡压力法测定溶液的表面张力实验为例,将现代技术与传统实验教学方法相结合,探讨药学专业交互智能性物理化学实验课件这一教学新模式。用实际的案例来诠释这类新型课件,说明此类课件对医学类院校物理化学实验教师实际教学具有一定的辅助作用。     

论多细胞物种的进化机制

本文对生命史中多细胞物种的形成机制提出了创新性的观点并对此进行论述。该新观点认为:生命进化的本质是各种生命生存效率优化的过程。在此过程中,多细胞物种的产生必然要解决一对矛盾,即单细胞局部利益最大化与多细胞整体利益之间的矛盾。解决这对矛盾是保证多细胞整体生存竞争效率的前提。因此,多细胞物种的进化必然是不断优化整体调控机制过程。调控机制的建立与完善是通过细胞的智能活动完成的。文章对多细胞物种的成种过程进行了逻辑推理,并依此推理过程提出了6个重要的预测,通过列举与这些预测相一致的事实证据来说明笔者该观点的合理性。     

基于Agent的旅游出行决策系统

针对旅游企业传统的商业网站及其决策支持系统的局限性,引用Agent技术,提出了一个新的决策系统框架,设计了基于Agent的旅游出行决策系统.研究表明,系统模型中的多个Agent相互合作,共同完成决策支持任务.充分地发挥了Agent的自治性、自适应性、协同性和智能性.     

4G蓝图

作为全球通信产业的支柱技术，移动通信系统正在朝向第三代(3G)方向发展．人们在期待3G移动通信系统带来优质服务的同时，4G移动通信技术的研究开发已在实验室悄然进行。     

智能型带式记忆仪及软件设计

设计一种新型的采用微处理器控制的带式记忆仪及其软件,它克服了传统记忆仪的窗体可视面积小,定位不准确,噪声和体积大等缺陷,并在机械结构,电路结构以及软件设计方面采用了一些特殊的处理方法,使该仪器的智能性和实用性。     

电子商务环境下的企业信息系统

通过概述电子商务环境及其对企业信息系统的冲击，主要陈述了企业信息系统在电子商务环境下的新特点，最后提出了电子商务环境下企业信息系统实现应注意的一些问题。     

多媒体课程教材的特点及内在联系

当前多媒体课程教材已进入数字化网络化智能化时代,重点探讨这种新型课程教材的特点及内在联系.     

自动驾驶车辆智能性评价研究综述

围绕自动驾驶车辆智能性评价进行了深入的分析和总结.首先,对自动驾驶车辆智能性定义进行了综述和对比;之后,系统梳理了现阶段自动驾驶车辆智能性评价选取的评价指标;然后,按定性评价和定量评价两种方式对评价方法进行了整理和概述,并深入分析了不同评价方法的应用特点和局限;最后,就自动驾驶车辆智能性评价的进一步发展提出了若干研究方向的展望.