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人工智能技术在计算机辅助教学中的应用研究 总被引:6,自引:3,他引:6
随着计算机技术与信息技术的发展,人工智能在教育技术中的应用也逐渐深入,成为计算机教学发展的一大趋势。首先从人工智能的概念出发,涉及其研究的对象和范围。接着对计算机辅助教学进行了整体阐述,包括与传统教学方式的区别和产生的必要性,以及现存的主要问题。随后详细分析了人工智能技术对教学领域的影响,及其两者间的相互关系。最后通过例子阐述了人工智能在计算机辅助教学中的应用。 相似文献
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基于DSP的疲劳驾驶实时监测系统研究 总被引:1,自引:1,他引:1
较为理想的非接触式检测眼睛疲劳程度的方法是通过摄像技术获取眼部的动态图像,利用累积差分帧和Hough变换等实时图像处理技术来检测、跟踪眼睛,分析眼睛的状态和提取眼睛的特征参数,在一定的时间内连续统计眼睛的闭合时间,计算出PERCLOS值来判断疲劳程度并采取相应的措施。把眼睛检测及跟踪算法移植到专用DSP上,最终开发出疲劳驾驶的嵌入式实时监测系统。实验结果表明,本系统的算法简单、快速、鲁棒性强。 相似文献
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结合径向基函数和隐式曲面构造原理,提出了一种保特征的隐式曲面重建算法。应用紧支撑单元产生稀疏的矩阵,降低了计算复杂度,可重建大规模的点云数据。通过几次简单调整支撑域内点的个数,获得保持原特征的重建效果。实验结果证明,算法可以保持原模型的特征。 相似文献
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提出了一种动态复杂环境下采用概率模型检测技术进行路径规划的新方法。考虑到实际应用中机器人其移动行为总是受到外界因素的影响,将机器人移动行为看作一个不确定事件,提取环境中的影响因素,构建马尔可夫决策过程模型。采用时态逻辑语言描述机器人目标任务,表达复杂多样的需求行为。运用工具PRISM验证属性,得到满足任务需求的全局优化路径。另外,在全局路径的基础上提出了一种动态避障策略,实现避障局部规划的同时尽量保证机器人最大概率完成任务。通过理论和仿真实验结果证明该方法的正确性和有效性。 相似文献
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针对存在制动机误差和传感器噪声等因素的移动机器人,提出采用概率模型检测的方法对非确定性环境中移动机器人的避障策略进行验证和定量分析。首先将移动机器人的避障运动和动态障碍物的不确定性运动建模为马尔可夫决策过程。然后运用概率计算树逻辑语言描述移动机器人运动的关键属性并使用概率模型检测工具对其进行验证。最后分析得到移动机器人成功避障所花费的避碰时间,移动机器人到达目标位置所需要的时间和能量以及操作误差发生时的避碰时间对避障策略的影响,并使用MATLAB仿真验证成功避碰时间的正确性。 相似文献
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区域覆盖算法广泛用于群机器人解决资源勘查、目标搜救、地形测绘等问题.目前,对区域覆盖算法的研究主要是用传统计算机仿真和数值计算方法对算法模型进行测试,然而,软件系统缺陷可能会使测试结果出现偏差,导致任务失败.因此,本文采用定理证明的形式化方法,基于交互定理证明器HOL-Light中集合库、实分析库等定理证明库,实现了群... 相似文献
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