汉诺塔问题的计算机辅助教学

递归问题是数据结构教学中的一个重要内容,递归算法在理解上有一定的难度,其教学方法对学生正确理解和应用递归解决实际问题是一个关键。汉诺塔问题是用递归方法求解的一个典型问题,在实际教学中,可以在传统教学方式的基础上,利用计算机辅助教学进行算法的模拟演示教学,使学生更容易接受和理解递归算法的思想,取得较好的教学效果。     

对汉诺塔的进一步认识及其非递归算法

本文对汉诺塔的过程进行了深入的分析,并在分析之上建立了一套非递归算法,从原理上解决了汉诺塔的移动问题.     

C语言环境下双列汉诺塔的设计与探讨

汉诺塔问题是一个非常古老也非常著名的问题,在本文中,对于传统的汉诺塔问题进行了解析,主要的探讨方向是汉诺塔的一个更型,即双列汉诺塔。相对于传统汉诺塔而言,增加一组盘子,使游戏变得更加的复杂。相对传统的汉诺塔,在其中一种假设规则下,即不同种盘子之间可以无视大小关系,相互叠加。对如何实现双列汉诺塔的人为操纵进行了设计以及描述。     

用人工智能语言建立小型专家系统

介绍了人工智能语言的特点、功能及其在开发专家系统中的作用。并运用模块化的思想阐明了建立一个小型专家系统所需的基本框架和主要模块。     

Prolog语言的程序和数据

本文介绍了人工智能程序设计语言Prolog在程序设计方面的特点,Prolog语言是一种以逻辑推理为基础的逻辑型程序设计语言,Prolog的程序和数据具有高度的统一性.     

C语言的函数递归探析

函数递归其有逻辑性强、结构层次清晰,可以用数学归纳法得出正确结论的优点。对C语言的函数递归进行了论述。     

负责任创新框架下的人工智能伦理问题研究

负责任创新(RRI)旨在科学和技术创新过程中社会行动者和创新者彼此负责,同时会考虑创新过程中的伦理问题及创新产品的可接受性、可持续性和社会需求。其内涵分为行政定义和学术定义。在预期、反思、协商、反应、可持续性、关怀这6种负责任创新框架的基础上引入无私利性,基于负责任创新这7种框架理念解析人工智能技术发展带来的安全、隐私、结果等三方面主要伦理问题,探讨嵌入RRI框架来解决人工智能(AI)在产生、应用和发展等过程中滋生的伦理问题的路径,使AI技术更好地造福人类社会。     

人工智能的四大哲学问题

当代西方哲学中的认知转向是和人工智能的研究协调发展的,人工智能的哲学问题已不再是人工智能的本质问题,而是关于人的意向性问题,概念框架问题,语境问题以及日常化认识问题。这些问题的解决将有助于人工智能科学的基础性问题的解决。     

人工智能产业与管理若干问题的思考

人工智能在未来10年可能形成大规模的产业,同时可大幅度提高经济质量。简述人工智能的发展的起伏历程,对人工智能产业结构以及人工智能发展管理的若干问题进行探讨和思考。研究认为:人工智能的商业化将是一个长期的过程;对人工智能发展的管理问题提出应善用科技发展指数规律促进人工智能发展,鼓励交叉学科的研究;人工智能产业发展模式为制造与服务并驾齐驱,应建立技术成熟度分级评估机制、人工智能企业认定标准以及相关产业统计制度等。     

人工智能嵌入政府治理：算法图景、价值问题与回归路径

人工智能嵌入治理最为突出的特征是人类角色被替代,人类的决策和理性能力开始被弱化,转向算法决策、算法理性和算法支配的治理形态,潜在智能技术治理价值负向实现的隐忧,政府治理活动在实际运行中存在数据共享的不安全性、治理责任的模糊性、算法公正减损化以及技术依赖的自主性损害等负向价值问题。为了确保人工智能算法朝着改进政府治理绩效、提升政府治理优良性和有效性的目标行进,需要把增进人类福祉作为公共行政终极价值,从保障数据安全、明晰算法问责、增强算法透明度以及提升主体自主性等方面促使政府治理回归“以人民为中心”的本质特征,实现智能技术治理目的性和工具性的统一。     

制约逻辑在人工智能中的应用

本文从数理逻辑对人工智能发展的局限出发,分析了制约逻辑与人工智能的辩证关系,最后总结了制约逻辑为人工智能的智能模拟提供了理论基础和推理作用。     

国内图书情报领域人工智能研究演化分析

利用CiteSpace软件,梳理CNKI中相关文献,探究人工智能在国内图书情报领域的发文力量及主题演进、研究热点及未来趋势,并进行对比及可视化。结果表明相关研究数量持续增加,但尚未成熟,具有发文力量分散、主题联系紧密且交叉等特点。人工智能在国内图书情报领域的8类研究主题中,智慧图书馆、智能数据服务、知识工程等是研究热点及趋势。机器学习、知识图谱、语义网络等人工智能技术推动国内图书情报领域的发展。     

人工智能中求解八数码问题算法的实现与分析

针对八数码问题的求解,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索(譬如A*算法)之间的算法比较,通过实验验证各种算法并得出结论:在通常情况下,采用启发式搜索算法来进行状态空间的搜索更为方便、高效。     

本科人工智能教学研究

人工智能是计算机专业的重要课程。文中分析了本科人工智能课程的教学特点,针对当前教学中存在的一些问题,从教学内容、教学方法等方面提出了几点教学改革建议。     

中国高校人工智能学科建设与特征研究

为分析当前人工智能学科的建设情况,通过对37所高校的人工智能学院信息,以及论文数据进行分析,发现院系建制变动较大,部分高校师资力量薄弱;教育层次主要集中于硕博阶段;人工智能基础专业欠缺且课程设置还不完备;高校人工智能学科的研究方向基本涵盖了当前人工智能领域发展的热点领域;人才培养模式呈现出重视"双创"、导师创新和产学研...     

区域人工智能产业发展战略研究

我国国家层面2017年已经出台人工智能产业发展的规划计划文件,部分经济发达省市迅速出台了规划计划文件响应,然而,有关区域人工智能产业发展战略的研究甚少,尚未形成系统理论。在进行国内外研究与产业政策现状分析后,分析了人工智能产业的基本理论,凝练了人工智能产业的产业特点、产业关联关系、产业构成和发展所需的基础条件。提出了区域人工智能产业发展战略的构成要素,认为应由“三发一划一策”(即发展定位、发展目标、发展方向、规划计划、扶持政策)构成,给出了每个构成要素的内容及推导方法。以湖南省为例,详细剖析了该区域的人工智能产业现状,提出了该区域的产业发展战略,并提出了针对湖南省发展人工智能产业的系列政策建议。     

人工智能技术在国际知识管理研究领域中的应用

通过全面分析人工智能技术在国际知识管理领域中的应用,了解目前该领域的主要研究主体、热点主题、高影响力文献,并推测今后的研究方向。选取Web of Science作为数据来源,对检索得到的388篇论文通过可视化软件CiteSpace和VOSviewer从年代分布、关键词、文献共被引、期刊叠加等方面进行统计分析。结果显示,文本挖掘、嵌入性、认知计算、故障管理等是该研究领域的前沿热点。大数据、平衡核心卡、临床决策支持认知计算等可能是今后研究的新热点。同时,识别得到了该领域活跃的研究主体、高影响力文献及期刊的学科分布领域。     

人工智能赋能对创新绩效的影响路径研究——基于模糊定性比较分析

以15家国家新一代人工智能开放创新平台依托企业为研究样本,利用多元化数据,采用模糊集定性比较分析方法探索人工智能赋能对创新绩效的影响路径.研究发现,人工智能赋能对创新绩效的影响是技术层面、数据层面和企业层面多因素作用的结果;人工智能赋能对创新绩效影响路径为技术支撑型、数据驱动型、组织变革型、服务生态型和营销整合型5种,并对每条路径的使用特征进行详细解析.从理论上丰富人工智能赋能和创新绩效影响路径的相关研究,同时为多数企业加快实现数字化和智能化转型,实现高质量发展提供有益启示.     

从算法分析看人工智能的价值非中立性及其应对

随着人工智能技术的广泛应用,"大数据杀熟""人工智能侵权"以及"算法歧视"等负面事件频发,原先人们以为的人工智能价值中立性也因此而遭到质疑。目前国内对人工智能价值中立性的相关研究仍较多集中于概念层面。在已有研究基础上,进一步从机器学习的算法层面,从数据的社会性、算法的价值偏好以及决策的偏见强化3个角度分析人工智能的价值非中立性实质,并对其所引发的诸如"信息茧房"等伦理问题和智慧系统中的决策风险进行剖析,提出实现安全、公平、透明、道德、智慧的人工智能系统的有效途径是通过宏观层面与微观层面的有效联动,一方面推进算法透明,另一方面为人工智能的决策设置"人为"的边界。     

人工智能专利申请的专利保护客体判断

人工智能领域的专利申请是否符合专利保护客体的规定,进而能否获得专利权,是人们十分关心的问题.为了进一步明确相关的审查标准,国家知识产权局于2019年12月31日发布了关于修改《专利审查指南》的公告,对于包含算法或商业规则和方法等智力活动的规则和方法特征的专利申请,如何判断其是否符合专利保护客体、如何进行创造性的判断,进...