未知——归纳——结论 联系： OLAP——DM OLAM 8. 数据挖掘与统计学数据挖掘： 数据挖掘利用了统计、人工智能、数据库等技术，把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所要解决的问题

游戏部份是被称为 '资产' 的所有内容 (模型，动画，声音，人工智能和物理学)和为了使游戏运行或者控制如何运行而特别需要的程序代码， 比如说AI--人工智能。 对于曾经看过 Quake 游戏结构的人来说， 游戏引擎就是

游戏部份是被称为 '资产' 的所有内容 (模型，动画，声音，人工智能和物理学)和为了使游戏运行或者控制如何运行而特别需要的程序代码， 比如说AI--人工智能。 对于曾经看过 Quake 游戏结构的人来说， 游戏引擎就是

游戏部份是被称为 '资产' 的所有内容 (模型，动画，声音，人工智能和物理学)和为了使游戏运行或者控制如何运行而特别需要的程序代码， 比如说AI--人工智能。 　　对于曾经看过 Quake 游戏结构的人来说，

交互导致众包、众挖和群体智能。他在PPT中形象地画出了实现云计算的7级天梯:光网宽带、移动宽带、互联网、云计算、物联网、大数据、人工智能,他说这座构想中的理想天梯是信息社会美好的未来,我们IT领域天梯须自强,才能不负重望,把“互联网

Learning学习资源 67 一、概述        Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到

newGameCommand) // 开始游戏 　initialize(); 人工智能的实现 　　如果说前面介绍的框架是骨骼，界面是皮肉的话，那么接下来将要介绍的人工智能部分则可以说是整个程序的灵魂了。它将进行对弈双方落子的

convnet，Deeplearning4j，Pylearn2，Theano和Torch。 深度学习是现在人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）

局限性产生了意义深远的影响；二是提出了定义机器智能的图灵测试（Turing Test），奠定了“人工智能”的理论基础。 11. 计算机发展中最杰出的代表人物 美籍匈牙利人冯·诺依曼 在纯粹数学、应用数

做后盾，你也就不会把理论转化成实际的代码，你也不会做出高效，高技能的程序！在计算机理论中，图论，人工智能等等都是很难的理论，但如果你能把它们有效的用在计算机领域，功德无量！国人能做这点的很少，本来厉害

无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义 大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等） 实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效

预测运动障碍动态 障碍物 20. 区域寻路及路径缓存区域寻路 路径缓存 21. 地图交涉运动成本人工智能技术应用 最短路径的用户体验相关话题海拔 ,上坡或下坡 森林，山岭，丘陵 道路 ,障碍 敌人和友军单位

41. 解决动态服务管理系统 消息总线 离线分析系统 开发web与数据层框架&平台 运维管理平台 人工智能 42. 动态服务管理系统解决了服务管理问题 解决了服务部署问题 重发提高了资源利用率 43. (本页无文本内容)

灵活性，从而保证 了算法的广泛适用性。 参考文献： 1. 人工智能及其应用，王宏生等编著，北京：国防工业出版社，2006.1 2. 人工智能：复杂问题求解的结构和策略（原书第5版），Luger， G.F

，查找的实现；训练讨论。 10/25/201817 18. 第1章    引言主要内容： 智能与人工智能； ANN的特点； 历史回顾与展望 重点： 智能的本质； ANN是一个非线性大规模并行处理系统 难点：对智能的刻画

在这一步中，处理玩家的输入信息并将其储存到缓存以备下一步人工智能和游戏逻辑使用。 第四步：执行人工智能和游戏逻辑 这部分包括游戏代码的主体部分，执行人工智能、物理系统和常规的游戏逻辑，其结果产生下一帧屏幕图像。

用。主要包含游戏的关卡切换，游戏动画的实现，基于图形的碰撞检测，游戏数据在手机系统和网络上存储和人工智能的实现。 浙江大学城市学院毕业论文 开题报告 2.1 基本框架 首先基于Android平台特性，

他们已经在硅中实现自己。我们通过结束一个完整的研究丰富了我们的经验模糊事物的循环编码理论，图论和人工智能应用于系统架构，硬件复杂度等问题。 我们已经成功地设计了半随机eIRA代码性能优越的替代方法，但没有达到误码率。误码率为-0

algorithm），决定了各个网页、图片、MP3等数据的重要性排列顺序，也决定了最终用户查询到的数据排序。搜索引擎的排序算法是人工智能的完满体现，它是对百亿级数据进行重要性分析的数学实现。 “ PageRank”是Google公司

不同的控制对象，所采用的算法有所不同。例如对于热惯性大、时间滞后明显、耦合强、难于建立精确数学模型的大型立式淬火炉，可以采用人工智能模糊控制算法，通过对淬火炉电热元件通断比的调节，实现对炉温的自动控制，也可以采用仿人智能控制（S