人工智能导论新版课后答案？

一、人工智能导论新版课后答案？

1956年正式提出人工智能

20世纪三大科学技术成就

人工智能

原子能技术

空间技术

智能的特征

（1）感知能力

（2）记忆与思维能力（会思考）【逻辑思维】【形象思维】【动物思维】（灵感思维）

（3）学习能力

（4）行为能力（输出能力）

人工智能的定义 ：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能

人工智能研究的内容

1知识表示（将人类的知识表示模型化，形象化） 【通用】

（1）符号表示法 谓词 专家系统

（2）连接机制表示法 神经网络

2 机器感知 （机器视觉，机器听觉）【机器提东西】

3机器思维（提取知识）

4机器学习（通过大数据学习）

5机器行为

人工智能的主要研究领域

1自动定理证明

归结原理 吴方法

2博弈（下棋）

3模式识别

4机器视觉

5自然语言的理解（语言的翻译，语言的理解，小度，小爱）

6智能信息检索

7数据挖掘与知识发现（淘宝推送）

8专家系统（医疗上，由相关zheng）

9自动程序设计

10机器人

11组合优化问题（调度，合理智能交通）

12人工神经网络

13分布式人工智能与多智能体

14智能控制

15智能仿真

16智能教学（售后服务）

17智能管理和智能决策

二、商学导论课后答案？

商学导论的课后答案是。香雪。建立的目的以及上学需要解决的问题。

三、人工智能导论第四版课后题答案？

谜底是吡

智取口，能取匕，论取匕，三者组合就是吡

四、现代遥感导论课后思考题答案？

梅安新遥感导论考研题库简介：本文为节选，源自弘博学习网完整版，题库含真题/章节课后习题/答案解析/模拟考试(具体请查阅），每年进行更新。资料全称：梅安新《遥感导论》配套题库

梅安新遥感导论考研题库摘录：不定项选择题1扫描成像的传感器包括（）。A.光机扫描仪B.推式扫描仪C.框幅式摄影机【答案】AB【解析】扫描成像的探测波段包括紫外、红外、可见光和微波波段。成像方式包括光机扫描成像、固体自扫描成像和高光谱成像光谱扫描。固体自扫描成像方式常用的探测元件是电荷耦合器件（CCD），高光谱成像方式多采用扫描式或推帚式，框幅式摄影机成像时镜头保持不动，不属于扫描成像。②侧视雷达图像上由地形引起的几何畸变包括（）。A.透视收缩B.斜距投影变形C.叠掩D.阴影【答案】ABC【解析】侧视雷达图像上由地形引起的几何畸3陆地卫星携带的专题制图仪TM在不同的波段空间分辨率也不相同，TM3的空间分辨率为（），TM6的空间分辨率为（）。A.79mB.30mC.120mD.20m【答案】B；C【解析】TM3的空间分辨率为30m，TM6的空间分辨率为120m。

填空题①微波是指电磁波谱中，波长在的波段范围。【答案】1mm；1m②常见的遥感摄影像片包括、黑白红外像片、、、多波段摄影像片和。【答案】可见光黑白全色像片；天然彩色片；红外彩色片；热红外摄影像片B3Landsat和SPOT的传感器都是光电成像类的，具体是和（列出具体传感器类型）。【答案】光机扫描仪；CCD阵列3美国高分辨率民用卫星有、。【答案】IKONOS；Quickbird4SAR的中文名称是，它属于（主动被动）遥感技术。【答案】合成孔径雷达；主动5雷达的空间分辨率可以分为两种：和。【答案】距离分辨率；方位分辨率

名词解释①摄影成像答：摄影成像分为传统摄影成像和数字摄影成像，传统摄影依靠光学镜头及放置在焦平面的感光胶片来记录物体的影像，数字摄影则通过放置在焦平面的光敏元件，经过光/电转换后，以数字信号来记录物体影像。②扫描成像答：扫描成像依靠探测元件和扫描镜对目标地物以瞬间视场为单位进行的逐点、逐行取样，以得到目标地物电磁辐射特性信息，形成一定谱段的图像。3微波遥感答：微波遥感是指通过微波传感器获取从目标地物发射或反射的微波辐射，经过判读处理来识别地物的技术。4波谱分辨率答：遥感图像的波谱分辨率是指传感器在接受目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。波谱分辨率与传感器总的探测波段的宽度、波段数和各波段的波长范围和间隔有关，间隔愈小，分辨率愈高。5辐射分辨率答：遥感图像的辐射分辨率是指传感器接受波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。辐射分辨率在遥感图像上表现为每一像元的辐射量化级。6时间分辨率答：时间分辨率是对同一地点进行采样的时间间隔，即采样的时间频率，也称为重访周期。7立体观测答：立体观测是指用肉眼或者借助光学仪器（如立体眼镜），对有一定重叠率的像对进行观察，以获得地物和地形的光学立体模型的像片观测方法。8航向重叠答：在航测成图中为保证立体模型之间的连接，摄影测量使用的航摄像片要求相邻两张像片之间沿航线飞行方向对所摄地面有一定的重叠，称之为航向重叠。9旁向重叠答：对于区域摄影，即面积航空摄影，要求两相邻航带像片之间需要有一定的影像重叠，这种重叠称之为旁向重叠。

简答题1]请简述可见光、热红外和微波遥感成像机理。答：可见光、热红外和微波遥感成像机理如下：（1）可见光遥感成像机理①可见光遥感的光源一般为太阳，采用被动遥感方式，探测波段在0.38~0.76um之间，地物反射可见光，传感器的收集器接受地物反射的可见光并成像。②由探测器将可见光信号转换为化学能或者电能，再由处理器对信号进行各种处理以获取数据，通过输出器输出为需要的格式。可见光遥感成像方式常见有推扫式的和扫描式，在白天日照条件好时的成像效果好。（2）热红外遥感成像机理热红外遥感的探测波段在0.76~1000um之间，其基本成像原理和可见光遥感成像机理大致相同，只是热红外遥感时地物既可反射能量（主要在近中红外波段），又可自身发射热辐射能量，尤其是远红外波段主要透射地物自身辐射能量，适于夜间成像。（3）微波遥感成像机理①微波遥感的探测波段在1mm~10m之间，有主动遥感和被动遥感两种方式，成像仪由发射机、接收机、转换开关和天线等构成，发射机产生脉冲信号，由转换开关控制，经天线向观测区域发射脉冲信号。②地物反射脉冲信号，也有转换开关控制进入接收机，接收的信号在显示器上显示或者记录在磁带上。由于微波穿透能力很强，可以全天候进行观测。常见的微波遥感成像方式有合成孔径雷达（SAR）和相干雷达（INSAR）。

请简述近极地太阳同步准回归轨道卫星的特点及其在对地观测中的作用。答：（1）近极地太阳同步准回归轨道卫星的特点①卫星轨道平面与太阳始终保持相对固定的取向，卫星轨道的倾角接近90°，卫星几乎在同一地方时经过各地上空。卫星轨道平面随地球公转的同时，为了保持与太阳的固定取向，每天要自西向东作大约1°的转动。②卫星轨道近似为圆形，轨道预定位、资料接收和资料定位都很方便。③可以观测全球，尤其可以观测两地极地区，但是观测时间间隔长，对某一地区，一颗卫星在红外波段可以取得两次资料，但是可见光波段只能取得一次资料。由于观测数目少，不利于分析变化快、生命短的小尺度过程，且相邻两条轨道的资料不是同一时刻的。④卫星高度高，视野广阔，一个静止卫星可以对地球南北70°，东西140个经度，约占地球表面1/3的面积进行观测。（2）近极地太阳同步准回归轨道卫星在对地观测中的作用近极地太阳同步准回归轨道卫星主要应用于陆地资源和环境探测，如Landsat系列、SPOT系列等等。

3在航空摄影中，全色黑白摄影、彩色摄影、彩色红外摄影中采用的波段范围是什么？彩色红外片的特点？答：（1）各航空摄影方式采用的波段范围全色黑白采用的波段是蓝、绿、红光波段，彩色摄影采用的波段是蓝、绿、红光波段，彩色红外采用的波段是绿、红、红外光波段。（2）彩色红外片的特点①消除了短波蓝光散射的影响，使像片反差得到改善；②影像清晰度更高；③色彩更为鲜艳，便于解译。

④什么是中心投影？中心投影有什么特征？答：（1）中心投影的概念中心投影是指空间任意直线均通过一固定点（投影中心）投射到平面的投影成像方式。（2）中心投影成像特点①点的像还是点；②直线的像一般是直线（直线的延长线通过投影中心除外）；③空间曲线的像一般为曲线（空间曲线在一个平面上而这个平面又通过投影中心时除外）。

来源：弘博学习网

五、燃烧学导论清华大学课后答案？

谜底是火

燃烧是关于火的，且有火字旁，所以谜底是火

六、人工智能导论课后答案 | 人工智能基础知识解析与应用指南

绪论

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使机器能够具备智能的科学与技术。本章主要介绍人工智能的定义、发展历程以及相关的研究方向和应用领域。

智能代理

智能代理是人工智能研究的核心概念之一，指的是具备感知、推理、决策和执行能力的系统。在这一章节中，我们将讨论智能代理的基本特征、分类以及相关算法和技术。

问题求解

问题求解是人工智能的基本任务，本章将介绍问题求解的基本概念、方法和技术，包括启发式搜索、规划和优化算法等。

知识表示与推理

知识表示与推理是人工智能中的一项关键技术，本章将介绍知识的表示方法，包括逻辑表示、语义网络、产生式规则等，并介绍基于知识的推理技术和应用。

机器学习

机器学习是人工智能的重要分支，本章将介绍机器学习的基本概念和方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，并介绍机器学习在各个领域的应用。

人工神经网络

人工神经网络是模拟人脑神经元网络结构和功能的一种计算模型，本章将介绍人工神经网络的基本原理和建模方法，并介绍人工神经网络在图像识别、语音识别等领域的应用。

自然语言处理

自然语言处理是研究计算机与人类自然语言交互的技术，本章将介绍自然语言处理的基本概念和方法，包括词法分析、句法分析和语义分析等，并介绍自然语言处理在机器翻译、情感分析等领域的应用。

计算机视觉

计算机视觉是让计算机能够理解和解释图像和视频的技术，本章将介绍计算机视觉的基本概念和方法，包括特征提取、目标检测和图像识别等，并介绍计算机视觉在智能监控、人脸识别等领域的应用。

认知建模与智能系统

认知建模与智能系统是人工智能研究的前沿方向，本章将介绍认知建模的基本原理和方法，并介绍智能系统在智能驾驶、智能机器人等领域的应用。

感谢您阅读本文，希望通过本文的介绍，您对人工智能导论课后答案有了更好的了解。如有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系我们。

七、计算机科学导论课后习题答案

计算机科学导论课后习题答案

尽管计算机科学是一门令人兴奋的学科，但是学习它的过程中难免会遇到一些难题和疑问。为了帮助各位同学更好地理解课程知识，我整理了一些计算机科学导论课后习题的答案。希望这些答案能给大家提供一些参考和帮助。

第一章：计算机科学概述

习题1：

问题：简要描述计算机科学的定义和范围。

答案：计算机科学是研究计算机及其应用的原理、方法和技术的学科。它涉及到计算机的硬件和软件，以及计算机在信息处理、数据存储、计算和通信等方面的应用。计算机科学的范围非常广泛，包括计算机体系结构、算法设计与分析、编程语言、操作系统、数据库、人工智能、网络与通信等领域。

习题2：

问题：计算机科学对现代社会有哪些重要影响？

答案：计算机科学对现代社会具有重要的影响。首先，计算机科学的发展推动了信息技术的快速进步。计算机技术的应用已渗透到各个领域，如教育、医疗、交通、金融等，极大地提高了效率和便利性。其次，计算机科学的研究成果催生了许多创新的产业和商业模式，推动了经济的发展。最后，计算机科学的学习培养了人们的抽象思维、问题解决能力和创新意识，为个人的职业发展提供了更多的机会。

第二章：计算机体系结构

习题1：

问题：简要描述冯·诺依曼体系结构的特点。

答案：冯·诺依曼体系结构是现代计算机体系结构的基础。它的主要特点有：

• 存储程序：计算机的程序和数据都存储在同一个内存中，程序可以按顺序执行，灵活性较高。
• 指令流：计算机根据指令流的顺序执行程序，每一条指令都有特定的功能。
• 二进制表示：计算机中的数据和指令都以二进制形式表示，方便计算机的处理。
• 存储器层次结构：计算机存储器按照层次结构分为不同级别，速度递减、容量递增。
• 输入输出设备：计算机通过输入输出设备与外部环境进行信息交互。

习题2：

问题：什么是指令集架构？举例说明几种常见的指令集架构。

答案：指令集架构是计算机体系结构中定义的一种接口规范，用于描述计算机的指令集和寄存器等。常见的指令集架构有：

• x86架构：主要用于个人计算机，由英特尔和AMD等厂商广泛采用。
• ARM架构：主要用于移动设备和嵌入式系统，具有低功耗和高性能的特点。
• MIPS架构：主要用于嵌入式系统和学术研究，具有简洁的指令集和高性能。
• Power架构：主要用于服务器和大型计算机，由IBM开发，具有高性能和可靠性。

第三章：算法

习题1：

问题：什么是算法的时间复杂度和空间复杂度？

答案：算法的时间复杂度是指算法执行所需要的时间，它包括基本操作执行的次数。算法的空间复杂度是指算法执行所需的存储空间，它包括算法使用的额外空间和输入规模相关的存储空间。

习题2：

问题：常见的算法时间复杂度有哪些？举例说明。

答案：常见的算法时间复杂度有：

• O(1)：常数时间复杂度，表示算法的执行时间是固定的，与输入规模无关。例如，查找数组中的最大值。
• O(logn)：对数时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模的对数相关。例如，二分查找算法。
• O(n)：线性时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模成线性关系。例如，遍历数组。
• O(n^2)：平方时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模的平方相关。例如，冒泡排序算法。
• O(2^n)：指数时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模呈指数关系。例如，求解斐波那契数列。

第四章：编程语言

习题1：

问题：什么是编程语言的语法和语义？

答案：编程语言的语法是指编程语言的规定的符号和规则，用于定义程序的结构和语法正确性。编程语言的语义是指编程语言的语句和表达式的含义，用于确定程序的执行结果和语义正确性。

习题2：

问题：简要描述面向对象编程的特点和优势。

答案：面向对象编程是一种程序设计思想，它以对象为基本单位，将数据和方法封装起来，实现了数据和方法的高度关联和模块化。面向对象编程的特点和优势有：

• 封装性：将数据和方法封装在对象中，实现了数据的隐藏和方法的复用。
• 继承性：通过继承，子类可以继承父类的属性和方法，实现了代码的重用和扩展。
• 多态性：同一个方法可以根据对象的不同调用不同的实现，实现了代码的灵活性和扩展性。
• 抽象性：通过抽象类和接口，可以对类的共同特性进行抽象和定义，实现了系统的灵活性和可维护性。

第五章：操作系统

习题1：

问题：什么是进程和线程？它们之间有什么区别和联系？

答案：进程是正在运行的程序的实例，拥有独立的内存空间和系统资源，可以进行并发执行或并行执行。线程是进程的一部分，是程序执行的最小单位，由线程共享进程的内存空间和系统资源。进程和线程之间的区别和联系有：

• 区别：进程是拥有独立资源的执行实体，线程是进程的一部分，是执行计算的最小单位。进程之间相互独立，线程之间共享资源。
• 联系：一个进程可以包含多个线程，线程共享进程的资源。线程的创建和销毁都需要借助进程。

习题2：

问题：操作系统的主要功能有哪些？

答案：操作系统是计算机系统的核心软件，它的主要功能有：

• 进程管理：负责创建、调度和终止进程，管理进程之间的通信和同步。
• 内存管理：负责管理内存的分配和释放，控制进程的内存访问权限。
• 文件管理：负责管理文件的创建、读写和删除，控制文件的访问权限。
• 设备管理：负责管理计算机硬件设备的分配和调度，处理设备的故障和中断。
• 用户界面：提供了用户与计算机系统之间进行交互的接口，如命令行界面和图形界面。

总结

计算机科学导论是一门理论性的课程，通过学习可以掌握计算机科学的基本概念、原理和常用技术。希望这些计算机科学导论课后习题的答案能够帮助大家更好地理解和掌握课程内容。如果有任何疑问或需要深入了解，请随时联系我。

谢谢阅读！

八、模式识别导论齐敏课后答案

模式识别导论齐敏课后答案

在计算机科学领域中，模式识别是一项重要而又复杂的任务。随着人工智能和机器学习的快速发展，模式识别的应用越来越广泛，涉及到图像处理、语音识别、自然语言处理等多个领域。《模式识别导论》是一本经典的教材，由齐敏教授撰写，为学习模式识别的学生们提供了重要的理论基础和实践指引。

模式识别导论概述

《模式识别导论》一书系统地介绍了模式识别的基本概念、方法和应用。首先，教材从模式识别的定义和基本原则入手，让读者对该领域形成初步的认识。接着，书中详细介绍了常用的模式识别方法，包括统计模式识别、神经网络、决策树等，以及它们在实际问题中的应用。此外，该书也对模式识别的性能评价和模式识别系统的设计进行了深入讨论。

齐敏课后答案

对于学习者而言，课后习题的答案是巩固知识和提高理解力的重要工具。齐敏教授编写《模式识别导论齐敏课后答案》一书，提供了对应教材习题的详细解答和讲解，帮助学生们更好地掌握模式识别的知识和技能。

该答案集包含了教材中所有章节的习题答案，涵盖了不同难度和类型的问题。每个问题的解答都采用了简洁清晰的方式，结合了理论讲解和实际应用。通过学习这些答案，学生可以深入理解模式识别的关键概念和方法，同时也能够培养解决实际问题的能力。

学习模式识别的重要性

随着科技的发展，模式识别在人们日常生活和各个领域中的应用越来越广泛。了解和掌握模式识别的原理和方法，对于从事相关工作的人员来说十分重要。学习模式识别可以帮助人们更好地理解和应用现有的技术，并为解决实际问题提供有效的工具和思路。

同时，模式识别也是计算机科学领域的前沿研究方向之一。通过学习该领域的知识，可以深入了解计算机科学的发展动态，拓宽自己的学术视野。掌握模式识别的技术和理论，有助于培养自主学习和创新思维的能力，为个人职业发展打下坚实的基础。

齐敏教授的贡献

作为模式识别领域的专家和教育家，齐敏教授在该领域做出了重要的贡献。他不仅编写了《模式识别导论》一书，为学生们提供了系统的学习资料，还致力于培养人才、开展科学研究。

齐敏教授不仅在国内享有很高的声誉，还在国际学术界产生了广泛的影响。他的教学方法和理论研究深受学生和同行们的赞赏，多次获得国内外奖项和荣誉。齐敏教授的教学经验和学术成果为学习者提供了宝贵的参考和启发，在模式识别领域起到了重要的推动作用。

结语

《模式识别导论齐敏课后答案》是学习模式识别的重要辅助教材，能够帮助学生更好地理解和应用模式识别的知识。同时，齐敏教授的贡献和教学经验也为学习者提供了宝贵的参考和启发。掌握模式识别的方法和原理，将为个人的职业发展和学术研究提供强有力的支持。

九、网络科学导论-汪小帆课后答案

网络科学导论-汪小帆课后答案

网络科学导论是一门研究网络结构与行为的学科，涵盖了计算机科学、社会学、统计学等多个领域的知识。汪小帆老师的网络科学导论课程深受学生们的喜爱，但是在学习过程中，课后习题的答案对于学生们来说是非常重要的。本文将为大家提供网络科学导论汪小帆课后答案，希望能对大家的学习有所帮助。

第一章：网络科学概述

1. 什么是网络科学？

网络科学是一门研究复杂网络结构、网络行为和网络动力学的学科。它运用图论、数学模型和计算机科学等方法研究网络中的节点、连边、群体等元素之间的相互关系。

2. 网络科学的应用领域有哪些？

网络科学的应用领域非常广泛，包括社交网络分析、信息传播与病毒传播研究、交通网络优化、互联网搜索与推荐算法、金融风险分析等。

第二章：网络结构与拓扑

1. 请简述随机网络的特点。

随机网络的特点是节点之间的连边是随机生成的，节点的度数（即与该节点相连的边的数量）符合某种概率分布。随机网络中的节点度数呈现高度的差异性，网络中的任意两个节点之间的路径长度较短。

2. 请简述小世界网络的特点以及其应用。

小世界网络的特点是节点之间的距离较短，而非常重要的节点（例如著名人物）又很容易相互联系。小世界网络的应用包括社交网络分析、疾病传播模型研究、信息传播研究等。

第三章：网络动力学

1. 网络扩散模型有哪些类型？

网络扩散模型包括独立级联模型、SIS模型、SIR模型等。独立级联模型中，一个节点的行为会影响到其邻居节点的行为；SIS模型用于描述传染病的传播过程；SIR模型用于描述传染病的传播和康复过程。

2. 什么是同步与异步更新？

同步更新是指网络中的节点同时按照某种规则更新自身状态，即所有节点在同一个时间步进行状态更新；异步更新是指网络中的节点以不同的更新规则和时间步更新自身状态，即不同节点在不同时间步进行状态更新。

第四章：社交网络分析

1. 社交网络中的节点中心性有哪些指标？

社交网络中的节点中心性指标包括度中心性、接近中心性、中介中心性和特征向量中心性。度中心性衡量了节点在网络中的直接连接数量；接近中心性衡量了节点与其他节点之间的平均距离；中介中心性衡量了节点在信息传播中的重要程度；特征向量中心性用于识别在网络中拥有更高影响力的节点。

2. 社区发现在社交网络中有什么应用？

社区发现在社交网络中可以用于找出具有相似兴趣、工作关系或地理位置的节点群体，有助于研究节点之间的关联性和信息传播过程。例如，可以通过社区发现来寻找潜在的社交圈子、研究疾病传播的路径等。

以上是网络科学导论汪小帆课后答案的一些内容，希望对大家的学习有所帮助。感谢大家阅读本文，希望能为大家的学习提供一些参考和帮助。

十、范九伦模式识别导论课后答案

在计算机科学领域，**范九伦模式识别导论**课程是一门非常重要的课程，它涵盖了模式识别的基本概念、方法和应用。本文将介绍该课程的一些重要内容，并提供一些**课后答案**供学生参考。

范九伦模式识别导论课程简介

**范九伦**教授是模式识别领域的知名专家，他的课程以其丰富的教学经验和深厚的学术造诣而闻名。**模式识别导论**课程从基础概念入手，系统地介绍了模式识别的理论和实践，帮助学生建立起对模式识别的深刻理解。

课程主要内容

**模式识别**是一门跨学科的科学，涉及数学、统计学、计算机科学等多个领域的知识。该课程主要包括以下内容：

• 模式识别基本概念
• 监督学习与无监督学习
• 特征提取与特征选择
• 分类与聚类

课后答案示例

以下是一些范九伦模式识别导论课程的**课后答案**示例：

Question 1:

What is the difference between supervised learning and unsupervised learning?

Answer: Supervised learning requires labeled data for training, while unsupervised learning works with unlabeled data to find hidden patterns.

Question 2:

How does feature extraction contribute to pattern recognition?

Answer: Feature extraction helps in reducing the dimensionality of data and capturing relevant information for classification.

Question 3:

Discuss the applications of pattern recognition in real-world scenarios.

Answer: Pattern recognition is used in image processing, speech recognition, medical diagnosis, and financial forecasting, among others.

总结

**范九伦模式识别导论**课程是一门拓展视野、深化理解的重要课程，通过学习该课程，学生将掌握模式识别的核心概念和方法，为今后的研究和实践奠定坚实基础。希望以上提供的**课后答案**能帮助学生更好地理解课程内容，取得更好的学习成绩。