ijcai怎么样，上海大学和苏州大学计算机专业哪个好

1，上海大学和苏州大学计算机专业哪个好

上海的知名度更高

苏大好上大就是有上海的地理优势

苏州大学这两年发展很快，计算机方面在自然语言处理，数据库方面很不错acl, ijcai, icde 这种顶级会议每年还是能发几篇的。相比之下感觉上海大学科研方面要逊色不少。

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2，苏州大学和上海大学的计算机专业哪个好

真心来说，苏大的综合排名要高于上大，但是上海的发展前景却比苏大好，因为地理位置在那儿放着，分析好了之后，何去何从还得自己好好思考

苏州大学和上海大学的计算机专业哪个好

3，上海大学和苏州大学计算机专业那个更好

在计算机科学与技术和软件工程两个学科，苏州大学要好于上海大学，特别是在软件工程领域。在教育部2012学科评估中，苏大计算机科学与技术学科排在全国第46名，上大排在第49名；软件工程苏打排名全国第23，上大排第52名。要说就业，在上海苏南地区应该不存在问题。

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逻辑多元主义是逻辑学转向的背景，因此鞠教授首先通过对说理、论证、逻辑等概念的界定，以及逻辑家族谱系的展示说明了逻辑的多元性，由此定义逻辑学转向：假定存在一个或是新的或是已知的逻辑类型，取代另一逻辑类型而成为被关注的主流，这一历史事件便是逻辑学转向。　　鞠教授指出，逻辑学的第一次转向为逻辑学的数学转向。19世纪中后期，弗雷格提出逻辑学发展的基本目标是清晰描述数学的表达和推理方式，为数学奠定基础。在莱布尼茨、布尔等人的推动下，数理逻辑兴起，取代了作为形式逻辑古典类型的亚里士多德逻辑，在20世纪初开始成为逻辑学研究的主流。　　作为中山大学逻辑与认知研究所所长，鞠教授重点介绍了逻辑学的第二次转向即逻辑学的认知转向。鞠教授认为数学表达方式具有局限性，而目前国际主流逻辑学家正有意识地运用哲学、认知心理学和相关学科对人类知识性质的研究成果进行分析，建立新的逻辑系统，认知转向在国内外的发展状况证明了逻辑认知已成为逻辑学界研究重点。鞠教授还通过对认知转向目标和实现途径的介绍，使观众对此有了进一步的了解。　　逻辑学的第三次转向为文化转向，鞠教授从学科自身发展需要、人类社会需要和文化平等原则三个角度分析了文化转向的必要性。西方非形式论证理论从对论证作“形式化”分析到作“语用学”研究的发展趋势及其将论证局限于言语行为活动的局限性，迫使逻辑学进行文化转向；逻辑学与人类命运的密切关系也要求逻辑学转向；逻辑学中的文化平等原则直接促使其进行文化转向。鞠教授指出，我们要将逻辑学研究的注意力从科学技术问题转向人类文化的产生与消解。他渊博的学识和热情洋溢、风趣幽默的演讲赢得了在场观众的阵阵欢笑和掌声。观众积极提问　　在互动环节，鞠教授对观众提出的普遍性是否存在、三次转向之间的关系等问题进行了详细解答，尽力给观众满意的答复。晚9时08分，报告会圆满落幕。　　此次学术报告开拓了同学们的视野，加深了同学们对于逻辑学发展历史的了解，为同学们今后的逻辑学研究提供了崭新的思路和全新的研究方法。　　附注：鞠实儿，教授，博士生导师，著名逻辑学家，中山大学哲学系系主任，全国重点学科（中山大学逻辑学）、教育部人文社会科学重点研究基地中山大学逻辑与认知研究所所长，国务院学位评定委员会哲学学科组成员，教育部社会科学委员会委员，国家社会科学基金评委，中国逻辑学会副会长，中国数学学会数理逻辑专业委员会副会长，广东逻辑学会会长，《逻辑学研究》主编。主要研究方向：非经典逻辑，逻辑哲学和认知与文化。主持国家级项目2项、教育部项目7项、省级项目2项；同时还连续主持三期211和二期985项目；在Epistemologia，Journal of Philosophical Logic，Studia Loigca，IJCAI等重要国际学术刊物、以及《中国社会科学》等国内刊物和文集发表论著共60余篇。最后，我将对如何阅读本书译本提出建议。若将本序言看作本书译本的一个部分，后者可被誉为深入浅出。读者可以先读序言中关于逻辑学的三个转向的论述，接着按章节顺序阅读正文部分，然后再回过头来研究序言。这一切就犹如：新手出海之前先遥望陌生的远方，接着穿越平静的港湾，然后融入星空下放荡不羁的大洋！

请问你要表达什么？

5，搜索引擎发展历程谁知道具体的

1990年：第一个互联网上的搜索引擎Archie出现，用于搜索FTP服务器上的文件。1993年：6月，第一个Web搜索引擎World Wide Web Wandere出现，它只用来收集网址。10月，第二个Web搜索引擎ALIWEB出现。开始索引标题标签等信息。1994年：1月，早起最重要的搜索引擎之一Infoseek创立。（百度创始人李彦宏就是其核心工程师之一）4月，雅虎Yahoo！创立。同月，第一个全文搜索引擎（索引文件全部内容）WebCrawler推出。6月，Lycos创立。迅速成为最受欢迎的搜索引擎之一。1995年：4月，雅虎Yahoo！正式成立。12月，Infoseek成为网景浏览器的默认搜索引擎。同月，Alta Vista创立，迅速成为搜索引擎发展中最受欢迎的，堪称当时的谷歌Glloge。1996年：4月，雅虎Yahoo！上市。1997年：4月，Ask Jeeves上线，唯一一个至今仍真实存在并有一定市场份额的早起搜索引擎。1998年：9月，谷歌Google正式成立。1999年：6月，曾经流行一时的搜索引擎Infoseek消失。2000年：1月18日：百度成立。7月，雅虎Yahoo！使用谷歌Google搜索数据。2001年：10月，百度作为搜索引擎正式上线。2002年：3月，谷歌Google Adwords 推出PPC形式，也就是按点击付费。2003年：7月，雅虎Yahoo！将除了谷歌Google之外的几乎所有主流搜索技术收归旗下。2004年：8月，谷歌Google上市。2005年：8月，百度上市。2006年：9月，MSN网络品牌全部改为Live、并做了大量推广，Google仍然占最大地位。2007年：3月，谷歌Google开始提供类似网站联盟的按转化付费的广告形式。2009年：6月，微软Live Search 改名为必应（Bing）7月29，雅虎Yahoo！被自己亲手培养的Google谷歌彻底打败在搜索引擎战场。2010年：8月，Yahoo！雅虎开始使用必应Bing搜索数据。2011年：2月，Google谷歌推出Panda更新，旨在减少搜索结果中低质量页面。对seo优化业绩影响深远。2010年8月，NetMarketShare 统计数据，全球搜索引擎市场份额中谷歌Google占据?.73，占世界绝对领先地位，百度由于中国搜索用户数量庞大，搜索量排在第三位。但是国外使用百度者很少。

1995年3月，卡耐基.梅隆大学的robert armstrong等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统web watcher; 斯坦福大学的marko balabanovic等人在同一会议上推出了个性化推荐系统lira；1995年8月，麻省理工学院的henry lieberman在国际人工智能联合大会（ijcai）上提出了个性化导航智能体litizia；1996年， yahoo 推出了个性化入口my yahoo；1997年，at&t实验室提出了基于协同过滤的个性化推荐系统phoaks和referral web;1999年，德国dresden技术大学的tanja joerding实现了个性化电子商务原型系统tellim；2000年，nec研究院的kurt等人为搜索引擎citeseer增加了个性化推荐功能；2001年，纽约大学的gediminas adoavicius和alexander tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1pro；2001年，ibm公司在其电子商务平台websphere中增加了个性化功能，以便商家开发个性化电子商务网站；2007年，taboola在以色列成立，利用其专业推荐引擎服务于全球顶尖的内容商与出版商如《今日美国》、《赫芬顿邮报》、《时代》和《the weather channel》（天气频道）和business insider等网站。2015年获得百度的数百万美元的战略投资。2009年，百分点科技推出专业推荐引擎技术平台，这是一家专业的推荐引擎技术与服务提供商。2011年，浪淘金ceo周杰提出在全网使用“推荐引擎”技术。

6，求初识人工智能相关论文资料

关于人工智能的定义众说不一。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授下过这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 而麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI,也称机器智能。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是从计算机应用系统的角度出发 , 研究如何制造出人造的智能机器或智能系统 , 来模拟人类智能活动的能力, 以延伸人们智能的科学。人工智能就其本质而言 , 是对人的思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能 , 更不会超过人的智能。对于人的思维模拟可以从两条道路进行, 一是结构模拟 , 仿照人脑的结构机制 , 制造出 “类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构, 而从其功能过程进行模拟。人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的, 有自我意识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器 , 这些机器只不过看起来像是智能的 , 但并不真正拥有智能 , 也不会有自主意识。人工智能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后,出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有限,以及机器翻译失败等,使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代,专家系统出现使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。第三阶段:20 世纪 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:20 世纪 80 年代末,神经网络飞速发展。1987 年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后, 各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。第五阶段:20 世纪 90 年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 , 知识表现,智能搜索,推理,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统等。目前,人工智能是与具体领域相结合进行研究的,有如下领域:(1)专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言,便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带极大的便利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械,对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作,环境稍有变化就会出问题,甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器, 能取得作业环境、操作对象等简单的信息,并由机器人体内的计算机进行分析处理,控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机器人具有类似人的智能,它装备了高灵敏度传感器,因而具有超过人的视觉、听觉、www.homelunwen.com 、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自己的行为,处理环境发生的变化,完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

7，浅谈人工智能技术在生活科技中的运用技术

人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS www.bfblw.com 论文网）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。

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