智能驾驶出租车申请书 租车申请报告(九篇)

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最新智能驾驶出租车申请书(精)一

摘要：人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的工具，它开拓了解放人类智能的道路。但与人类智能相比，其局限性也非常明显，只有在人类智能的配合下，它才能真正发挥预先设定的功能。不论从人工智能与自然智能的关系以及能动与被动的关系看，还是从认识论的基本原理看，人工智能超过人类智能、甚至统治人类智能都是不可能的。

中图分类号：b80文献标志码：a文章编号：1009-4474(2007)02-0137-04

延长和增强人脑的智能，提高主体认识能力，是研究人工智能的目的。在某些局部功能上，人工智能已经可以代替甚至超过人类智能，但从全局看，造出一个与人一样能够思维的机器来，是不可能的。人的认识能力是无限发展的，人的智能水平处于进化之中，作为人类认识工具的人工智能也在不断发展，但人工智能与人的智能的差距始终存在，人的主体地位是改变不了的。

当我们对智能机器作哲学分析时，应当实事求是、恰如其分地评价，否则，对人工智能这门新学科的发展是不利的。实际上，人工智能的重大突破，还有待智能科学、思维科学的发展。现在距离真正的智能系统尚很远，尽管就其潜力而言，人工智能是2l世纪的科学。

一、人工智能的发展

人工智能是相对人类智能而言的，它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能，也称“机器智能”或“智能模拟”。人工智能的发展主要有两条途径：一是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的智能活动，即结构模拟；二是以控制论、信息论为理论基础，采取黑箱的方法，用电子计算机从功能或行为方面模拟和代替人的某些智能，即功能模拟。

人工智能作为具有高度综合性的学科范畴，包含着非常丰富深广的内容。它是系统论、控制论、信息集约论、电子学、仿生学、心理学、语言学、机器人学、数理逻辑学、模糊数学、神经生理学等多学科横断跨界、交融结合的产物，其包罗各门学科的广泛性，可以说除哲学之外，任何一门科学都不能与之相比。概括地说，人工智能是自然科学技术、社会科学技术和思维科学技术三大领域有机综合的产物，其诞生和发展将促使人类认识改造客观世界及主体自身升华到一个划时代的新高度。

虽然人工智能这个控制论的分支，从产生到现在还只有很短的历史，但无论在理论方面，还是在应用研究方面都已取得很大成绩。

二、人工智能的优越性

人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。

1、人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。

中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法；二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。

2、人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活面

貌的巨大杠杆。现在，自动化技术不仅渗透到工业、 农业、 建筑、交通、航天和武器等生产和军事领域，例如，现代军事技术的重要分支——战术模拟技术，就是用“蒙特一卡洛法”的处理随机因素的数学方法，在 计算机上完整地模拟包含在战斗过程中可能出现成百上千的偶然性因素，并使过程多次重复，从而模拟出可能出现的战斗结局；而且渗透到产品订货、自动售货以及分配等流通领域；还渗透到银行 管理等金融领域，图书馆管理、情报资料检索，电化 教育以及通信等信息领域；甚至在家庭里面，也出现了各种自动化家用电器。有人把这些自动化叫做四“a”革命或者五“a”革命，即四个或五个方面的自动化：工业自动化、农业自动化、信息自动化、办公自动化或家庭自动化。

三、人212智能的局限性

同人的智能比较，人工智能有若干局限性。人工智能是利用了人和机器的共性——两者都是一个信息转换系统，而抛开了人和机器的区别。但实际上这种区别是存在的，而且是不容忽视的本质区别：人工智能不等于人的智能，而是人的智能的物化，它既有可能性，又有局限性。

1、人工智能只能模拟人的某些自然属性，人的 社会属性是不能模拟的。以电子计算机为基础的人工智能只是主体认识客体的手段。电子计算机的主要特点是它的逻辑结构建立在二值逻辑基础上，计算机只懂机器 语言，即由“1”与“0”组成的代码。严格地说，机器连“1”与“0”也不认识，只不过是穿孔卡片通过光电管把代码变成脉冲信号而已。即使给计算机配上智能 软件，可以称之为智能机器，也不能改变计算机的性质，它仍然是 认识工具。早期的电子计算机由人直接操作，是人在使用工具。目前虽已部分用程序完全代替了人的操作，使信息处理自动化，但程序体现的是人的认识活动，它仅把人的直接操作变为间接操作，因此，仍然是人在使用工具。作为认识工具的计算机，在本质上是一种处理信息的机器。

人脑与这种信息转换器不同，它不仅是加工厂，而且是信息源。虽然人的认识过程也需要信息处理，但更需要对所理解的信息进行思维，加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造，由感性认识上升到理性认识。

2、人工智能不具有人的主观能动性。如果以控制论的观点来分析，那么所谓能动性，就是人的大脑在获取外界各种信息后，自动地进行分析、综合而作出反映；同时，又与原来储存的信息进行比较、概括，最后作出控制客观对象的决策，付诸具体的行动。在整个过程中，相对于主观来说，认识和 改造的客观对象总是处于被动的地位。

智能机可以模拟人的思维，甚至可以部分地超过人的思维功能，但在人事先没有给它安排好程序的情况下，它不能主动地提出任何一个问题，更不能有目的地改造客观世界。就是说，它没有人和人脑那样的能动性。相对于人来说，它只能是被动的。由此可见，信息处理与认识活动之不同，就在于机器只“理解”信息的形式，进行符号加工；人脑却能理解信息的内容，进行能动思维。

3、人工智能只有在自然智能密切配合之下，才能真正发挥自己的作用。人工智能和自然智能之间存在自然而合理的分工，决不是相互排斥和相互取代，而是要相互补充和相互支援，并合理地 组织优化相互间的关系。对这两个系统而言，人是主要的。人工智能应处处为人 工作，适应并满足人的需要。人和自然智能不仅是人工智能的建立者和使用者，而且是人工智能的唯一掌握者。

四、人工智能不可能取代人类智能

随着控制论研究的深入和智能机器的 发展，出现了人与计算机的关系问题，包括机器能否思维，人工智能与人类智能有无界限，机器能否超过人、统治人等。对于人和（人工）智能机器的关系问题，应该进行辩证的考察，既要看到两者的 联系，又要看到两者的区别；既不能把有机物和无机物之间的界限绝对化，又不能抹煞两者在性质上的差异。

就人类的总体而言，智能机的 应用，只能保证人类思维的发展，决不会取消或减弱人的思维活动。

1、从人工智能与自然智能的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。人的自然智能，就是指人的智慧和能力。它与人的知识不同。如果说，人的知识是对客观外界规律性的认识，那么智能则是运用这种对客观外界规律性的认识来解决矛盾，有目的地改造客观世界的能力。从信息论的观点看，知识主要指一个人有目的地以某种很好的方式使用这些有用信息的能力。因此，我们认为，知识是智能的基础，智能是知识的深化和发展。

人工智能则是用电子计算机模拟人的思维活动，完成一部分原来需要人的大脑担负的工作。人工智能的本质是用机器模拟人脑的功能，是人脑的延长。人工智能只是人脑智能的放大和延伸，它是由人创造的。机器智能所具有的“思维”能力，不过是人的思维能力在机器上的投影，是模拟人的思维的结果。人工智能仅仅是对输入的信息根据指令进行归纳和选择，它决没有自身的目的性，不会产生自觉的目标。

人工智能不具有人类智能的本质特征。人工智能只能在原有的知识中进行排比、筛选，而不能产生创造的灵感。人脑的思维可以通过概念、判断、推理等形式，直接越过一系列复杂的逻辑次序，可以不拘泥于原来脑中储存的信息辨认客体。人工智能和人类思维的不同还在于，人工智能不能模拟人类思维的社会本质。由于人工智能不具有社会属性，因而它永远也不能成为独立的思维主体。

2、从认识论的基本原理看，机器超过人、统治人是不可能的。人工智能的本质是用机器模拟人的思维功

能。因为作为物质的一种运动形式的思维活动是可以认识的，是有一定的物质基础的，因此人们可以制造出特定的机器来模拟思维的一定方面和特性。机器模拟思维的前提是对思维的认识，其中包括对思维的物质基础、思维规律以及思维功能的认识。然而，辩证唯物论的认识论的一条基本原理就是，认识的客体决定认识的主体，认识的客体先于认识的主体。主体对客体的认识总是受客体发展程度的制约。作为认识客体和模拟对象的认识在后，只有随着人脑及其思维能力的发展，人对大脑及其思维能力的认识才能发展，从而机器模拟大脑及其思维能力的活动才能深入。因此，人工智能只能理解信息的形式，而人却能理解信息的内容。

3、从能动与被动的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。用哲学语言说，就是人具有主观能动性。这种主观能动性是建立在实践基础上的，因此，不仅机器不可能有这种能动性，连动物也没有这种能动性。正是这一点，电子计算机虽然可以在某些方面，如运算速度、精确性及记忆容量等方面超过人，但在总体方面，永远不可能等同于大脑，更谈不上超过人、统治人。综上所述，人工智能是以机器为主体，模拟人的智能而人工地制作出来的。作为模拟，它就不是机器作为主体的智能，而是人的智能向机器的传导和转移。机器本身没有智能，它不能自我控制和自我调节，不能作为智能活动的主体。人与机器智能效应是互补互促的关系，彼此相互作用、取长补短，互相推动、携手并进，因而既要发挥人的主导作用，又要充分利用机器的高效处理信息的特长。这样，人类将会更好地认识世界和改造世界。可见，用人工智能系统来模拟人、模拟思维，是自然科学中唯物主义路线的体现；仿生学、控制论、自动化的成就，是唯物主义的胜利和唯心主义的破产。

最新智能驾驶出租车申请书(精)二

智能制造作为信息化技术衍生的产物，是我国工业制造的发展方向，受到了全社会的广泛关注与各行业的重视。为了满足现代社会日渐增长的生产需求，也为了推动我国工业制造的可持续发展，有必要将传统的工业制造与现代科学技术密切结合，实现我国制造业的成功转型升级，提升工业制造水平。基于此，本文将立足智能制造时代背景，对机械设计及自动化技术的应用进行分析，并对机械设计及自动化技术的发展方向展开讨论。

智能制造;机械设计;自动化技术

机械设计作为我国工业制造行业的重要经济来源，除了能够为我国的工业制造带来强大的技术支持基础外，同时也能全面提升国民生产效率。而随着时代的发展，越来越多更先进的智能化技术应用到传统的机械设计制造行业中，有效改善了以往劳动力投入过大、劳动强度过高等不足，实现了机械设计的自动化与智能化制造[1]。在如今的智能制造时代背景下，我国近年来的机械设计行业对自动化技术的研究取得了长足进步，不过相对于技术起步更早且更加成熟的发达国家而言还存在一定差距，所以有必要探明我国机械设计及自动化技术的未来发展方向，持续推动我国工业制造行业的健康发展。

智能制造背景下的机械设计会应用到智能集成化技术、智能柔性自动化技术、虚拟自动化技术等，涉及的技术内容极为丰富。下文便以应用自动化技术的多功能调试台控制系统为例，对其在机械设计中的实际应用展开分析[2]。

2.1多功能调试台

利用多功能调试台构建的稳定支撑试验平台，具备多旋转功能，基本用在继电保护设备的组装与调试生产中。将智能自动化技术应用其中，能够显著缩小电机体积与重量，进而提升设备运行的安全稳定性。此外，在对多功能调试台的自动化技术设计中加入自动化控制程序(plc)，便可实现对系统性能的实时化试验与调试，保障系统运行的整体可靠性。

2.2基于多功能调试台的机械设计

采用了自动化技术的多功能调试台控制系统，将其应用在机械设计当中，主要借助于调试台的持续性升降功能，保证位于不一样高度的继电保护装置能够配备到位，并且能实现对功能的测试效果。在此过程中，应当全面分析系统故障检测及隔离保护功能。在多功能调试台控制系统的设计过程中，应采取多元化控制方式以及应用智能自动化技术，借助plc编程逻辑控制，构建单片机控制体系，确保工业控制机能够控制到位[3]。在全方位考量控制要求之后，应构建多功能调试台控制系统，确保plc控制模式能实现。多功能调试台控制系统的构建过程中，需要重视多模块的组建，其中包含控制、通信、检测及输出等模块，同时画出详细的系统构架图。该控制系统主要应用自动化检测技术对机械设计展开测量，分为直接测量与间接测量。其中，直接测量能够测得所设计机械设备的规格尺寸，结合参数变化达到控制机床技术模块的效果;而间接测量则是利用控制模块中的刀具去建立刀具部件运行机制，比如根据待测表面的差异，对待测装置的断续表层、平面等多项参数予以检测，具体如图1所示。我们以图1中的输出与检测两大主要模块举例，起初需要借助输出模块对伺服驱动电路进行分析，构建自动化编码与框架系统，并且预先设计故障预警电路，主要应用plc输出接口对伺服驱动电路予以控制，同步传输电机转动的脉冲控制量，保证伺服电机的转动速度、转动方向更加精准。同时，还应构建起基于信息反馈的闭环控制机制以及智能自动化框架系统，保证框架的高度、水平度都能精准调位，对整个系统的故障内容予以分析。自动化技术在其中的应用能够实现对框架高度、水平度的合理控制，保证一旦系统发生故障，plc仍然能够保证警报信号输出的正常[4]。此外便是检测模块，在该模块中包含位移与倾角两类传感器，plc模拟量输入模块接口能够保证倾角传感器的信号正常传送，对位置闭环控制的参考量予以优化。立足设计全局视角来看，多功能调试台控制系统构建的是一种驱动方案设计体系，既能计算重要参数，确保旋转机构的合理性以及工作到位，同时也能避免过载情况发生。此外，还要重点考量驱动方案设计的所需因素，参考电机的体积、重量、功率等特性，构建负载旋转机构以及对驱动装置进行优化设计，构建具备框架大负载旋转机构的驱动装置，实现调整可回转装置组件及过渡件的效果，优选驱动电机且做好量化计算，比如对电机经由减速器且传送到丝杆力矩位置的驱动力进行计算，保证驱动系统一直具备较高的冗余度。

3.1重视产品数据的收集与共享

在智能制造时代背景下，机械设计主要利用智能化手段完成，产品设计、制造与自动化技术之间的关系极为密切，因此在未来发展中需要提高对产品数据的收集与共享工作的重视度。一方面，利用智能系统对产品设计方法的合理性进行精准识别。对产品生产过程中产生的数据进行分析与模拟，形成资源共享平台，通过智能化识别，机械制造控制系统能够直接储存与设计、生产相关的数据，同时也能根据生产批次的规格要求去分析操作状态。如果生产过程中察觉出问题，在信号传感器的加持下会第一时间发出预警信号，那么机械设计工作人员则会能通过对设计数据的排查找出问题所在。另一方面，借助机电控制模块对产品质量进行分析，还可通过分析所采集的数据，对机器运行速度、生产状态展开全面检查，并且能通过模拟机械设计制造加工的过程，精准地判断出操作状态[5]。为了实现智能制造，需要高度重视产品设计制造与技术的结合，将智能数据共享中心设置为独立监控设备，在各类传感器的配置下做出动态化分析，然后借助网络技术对所采集的数据予以共享，方便机械设计参数的及时调整。

3.2重视节能环保

随着科学技术与社会经济水平的不断提升，我国也逐渐迈进了经济与产业结构转型升级的关键时期。能源节约与环境保护现已成为企业实力的重要标准，尤其是在“碳中和”的时代背景下，企业要想实现健康的可持续发展，必定要在未来发展中不断改革升级，摈弃用牺牲环境换取经济效益的想法与做法。所以，在智能制造背景下，未来的机械设计及自动化技术发展要重视如下几点：其一，加强对新材料的研发，机械设计不仅要满足智能制造功能要求，而且要保证使用更加节能环保的材料;其二，做好机械设计制造过程中的噪音污染控制工作，尽量减少或舍弃噪音污染较大的机械设备;其三，要重视废弃设备的回收利用。机械设备在工作一段时间后会因为达不到生产要求而被淘汰，但其回收价值依旧较高，需要做好资源的二次利用。

3.3重视人工智能的引入

人工智能一定是未来工业制造领域的发展趋势，能够完成机械设计、生产制造过程中的复杂程度较高的工作。另外，随着我国人口老龄化程度不断加深，人口红利逐渐消失，人工成本自然会不断提升，通过人工智能技术的引入能够冥想降低企业的生产成本，同时为产品质量提供更强大的保障。在机械设计领域，人工智能的引入需要注意如下几点：其一，机械设计方案中的不同部件生命周期同样需要展开智能化分析，通过大量方案的比较进行优选;其二，机械设计需要综合考量对产品性能提出的要求，尽量进行模块化设计;其三，机械设计过程中要关注产品使用寿命，关注可能需要拓展的模块与性能，方便产品今后在功能与网络方面的升级。

综上所述，智能制造作为工业制造的未来发展方向，应用自动化技术的机械设计生产不仅能够提升生产可控性，降低人为干预误差，同时也能收集到更多且精准的设计生产数据，实现设计制造的自动化与智能化。在今后的机械设计及自动化技术发展中，需要重点关注产品数据收集与共享、节能环保、人工智能的引入等方向。唯有将传统的机械设计及自动化技术与智能制造有机结合，才能促使我国机械制造行业焕发新的活力以及实现技术层面的突破，推动我国工业制造行业的健康发展。

[1]安仲举.智能机械设计制造自动化特点与发展趋势研究[j].中国设备工程，2020(06)：25-27.

[2]刘金锋，朱钰萍，田桂中，王筱蓉.面向智能制造的机械制造工艺装备课程改革探讨[j].教育现代化，2019.6(08)：46-48.

[3]蔡志容.智能制造时代机械设计制造及其自动化技术研究[j].内燃机与配件，2019(22)：195-196.

[4]白剑森.机械设计制造及其自动化的发展方向分析[j].内燃机与配件，2020(08)：226-227.

[5]李峰.智能制造背景下机械设计及自动化技术发展方向研究[j].农机使用与维修，2021(07)：45-46.

最新智能驾驶出租车申请书(精)三

摘要：智能制造专业强调多学科、多领域的知识融合.在有限学时内,完成众多专业课程学习难度较大.合理设置课程及授课内容,有针对性的服务于综合实践教学环节,最后,通过综合训练的方法强化学生对多学科知识的共用能力.

关键词：智能制造;专业课程;综合训练

近年来,在工业4.0和中国制造2025的时代背景下,众多高校依据就业市场需求和行业发展需要,纷纷设立智能制造相关专业.这一举措,在提高毕业生专业竞争力的同时,为高校设立专业培养方案提出了更高的要求.在强调多学科融合的今天,如何利用有限的学时数,使学生能够充分的掌握相关专业知识,成为当前培养计划制定工作的一大难题.

对此,笔者结合实际工作经验,针对智能制造专业特点,提出了专业课程设置的设想,力求合理利用学时,最大程度地提高学生对专业知识的理解能力.

当前,我国本科专业设置强调学科交叉.智能制造作为极为典型的交叉学科,涉及的专业领域极其广泛,要求学生对机械、电子电器、信息技术、材料科学、自动化等专业领域均有一定了解.但受到学时数限制,在实际操作过程中很难使学生在有限的时间内了解众多学科的核心知识.

对此,结合理论课程学习内容,设立合理有效的综合实践教学环节是解决上述问题的有效方式.在制定上述课程的教学大纲时,要有意识的偏重于综合实践环节所涉及的内容,然后通过时间教学环节实现多学科、多领域的交叉互融,让学生做到对所学各学科内容的融会贯通.

2.1機械类专业课程

机械学科为所有制造类专业的基础,即便是在高度强调智能控制的今天,机械学科的相关知识依然为制造类专业的根本.此类专业课主要涵盖课程有：机械原理、机械设计和液压与气压传动等课程.针对新专业提出的新要求,此类课程在制定教学大纲时,着重强调对基本传动结构、传动原理及应用的讲解,弱化对复杂理论知识的学习（如球面渐开线等知识点,当前锥齿轮加工已经高度规范化,学生只需知道如何选用参数即可）.此部分内容的学习,可时学生对智能制造系统的末端执行方式有一定程度的认识.

2.2控制类专业课程

机电结合是智能制造最为基本的要求,而以往制造类专业中“机电分离”的问题较为突出.对此,在开展电工电子技术、电机拖动、控制原理等课程教学时,课程内容重点偏向于电机控制、逻辑控制等知识点,与机械类专业课程高度结合.同时,弱化对模拟电路等知识的学习,原因是在电子产品高度模块化的今天,繁杂的模拟电路相关知识对使用者来说已经并不重要.

2.3信息类专业课程

计算机学科为现代智能制造系统的大脑,因此,信息类学科在智能制造类专业课程的学习中也扮演着极为重要的角色.此类学科主要为各类程序语言与算法的学习.以往此类课程的学习基本为简单的上级操作,缺乏对实际设备的编程控制.对此,在制定教学大纲时,加强了对实际机电一体化设备的编程训练,为后续的综合训练打下基础.

脱离综合性的实践教学,各学科的知识难以做到互融.结合学校现有资源,对学生进行综合性训练具有非常重要的意义.在学生具备一定专业基础后,对其开展选题内容丰富的实践教学,考查学生对多学科知识交叉运用的能力.例如车间智能物流生产线的实践环节,学生可利用实验室中物流线、机器人等设备,完成工装设计与制造、电路搭建、控制策略制定与程序编写等工作,将各学科所学知识运用到实际操作中,大大提高了理论联系实际的能力.

通过合理设置专业课程及针对性的制定课程大纲,结合有效的综合实践环节,有效提高了智能制造专业学生对各学科知识的综合运用能力,缩短了课堂到工作岗位的距离,提高了学生的就业竞争力.

参考文献

[1]王宇.智能制造实训教学研究与探索[j].教育进展,2019,9（05）：596-601.

[2]黄凤霞.我国机械制造的智能化发展.信息科技探讨,2019,（9）：162-163.

此文总结，此文为一篇关于对不知道怎么写智能和制造和相关和本科和专业和课程和规划论文范文课题研究的大学硕士、智能制造本科毕业论文智能制造论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.

智能制造引用文献:

[1]智能制造论文范文智能制造类有关专升本论文范文2000字[2]智能制造论文范文智能制造方面有关论文范文检索10000字[3]智能制造论文范文智能制造有关论文范文素材8000字

最新智能驾驶出租车申请书(精)四

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2.1逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(z)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的.一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。

3.2非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。

此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。

最新智能驾驶出租车申请书(精)五

今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会，观摩了张老师《变量》一堂课，本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受：

学生们都对刮奖非常感兴趣，通过刮奖环节的设计，学生很快的融入课堂环境中，学生们积极参入，踊跃发言，学习兴趣盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新知识，掌握新技能。

学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格，但是当问题逐渐增多，利用之前的方法就非常麻烦了，这时候引导学生提出问题，教给学生新的知识点-变量。

本节课学生参入度高，动手实践能力强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的非常到位，更多的是让学生自己去探索，把课堂交给学生，不断创新，发挥了学生的主体学习地位，让其自主探索，合作学习，做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的手段之一。

希望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。

最新智能驾驶出租车申请书(精)六

人工智能改变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培养学生什么知识，什么素养，才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。

人工智能简称ai，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，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。

在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：

第一教材的缺乏，

第二师资的缺乏，

第三课程实施的场地缺乏，

第四怎么教的问题。

在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，

针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习平台；

针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；

针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程——空间——活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，

分为三个阶段：

第一阶段大班stem基础教学，

第二轮实践教学建立社团校队，

第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。

这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。

最新智能驾驶出租车申请书(精)七

长久以来，不管哪一个阶段的教育，我们的社会都强调以认知为中心的教育，智商成为衡量个人价值的重点。孩子的智力发展一直是父母们非常关切的话题。传统上，一个智商分数或考试成绩代表了一个孩子聪明与否的程度，而父母们在关注孩子智商分数及成绩的同时，却往往忽略了孩子的发展其实是多方面的，尤其是零至六岁的孩子，正是各方面发展最快速的时期，从一个只会哭、睡、喝奶，没有行动能力的小小婴儿，都能说、能跑、能写、能自己穿衣和吃饭、有自己独特的想法的小大人，无论在身体、语言、认知、人格、社会情绪等等各方面都是无时无刻地成长着，一个智商分数，真的就能代表一个孩子各方面的发展吗?在偏重智能一元化的教育观念中，认为智能高的人就是成就好的人，许多家长对孩子的期许，也只放在认知上，至于其他的生活智能、个人潜能或特殊智能，就任其自然。传统狭隘的智能一元化教育，未能反映现实生活中的多样性与复杂性，教育出来的孩子无法适应变化快速、多元的社会。尤其近年，因适应不良而造成的社会事件层出不穷，更令人担心。我们希望打破狭隘的纯统治能观念和学习方式，以更开阔的教育目标，更开放的多元智能观念和引导方法，来增进孩子智能的广度与深度，以适应多元化的社会发展。

加德纳的多元智能理论已被广泛流传。加德纳的八种智能，即语言智能、数理逻辑智能、视觉空间智能、音乐智能、身体运动智能、人际交往智能、自我认识智能、自然认识智能。多元智能理论的提出，拓宽了认识智能的视野，帮助我们树立了新的智能观;它关注人类智能的多元本质，提出了多元地认识、理解和研究孩子智能的观念和方法。有幸拜读了许多同行专家们的有关多元智能的理论，虽不得要领，但也体会颇深，以所写是多元智能理论给我的一点启示：

传统的智能观认为：智能超越人所处的文化和社会环境而独立存在，某种主流文化所重视的能力成为衡量所有人聪明与否的唯一标准。常常能听到这样的议论： 这孩子是从农村转来的，只会爬墙上树，连一首歌都不会唱。他爸爸是个体户，成天的不管孩子，这小子光会玩玩具，1+1等于几都不知道。教育的公平性往往就是这样在不知不觉中被破坏了，城市幼儿和农村幼儿由于所处的文化背景和社会环境不同，他们是不能放在一起比较的。多元智能理论尊重个体的文化背景和社会环境，加德纳的智能定义强调了智能的社会文化性。智能，作为解决问题或创造产品的能力，是在特定的文化和社会环境中显示价值的，不同的社会文化有不同的价值标准，人们对不同智能具有不同程度的重视，对智能的理解及其表现形式的要求也不同。就拿身体运动智能来说，因为文化教育的关系，在城市幼儿身上，主要表现为舞蹈、体育动作;而在农村幼儿身上，就可能表现为其他形式，如自然的奔跑、跳跃、爬树、上墙等。加德纳说：人类所有的智能活动都是在各自的文化背景中展现的。我们应创设一个宽松、公平、多元文化的环境，让来自不同环境的幼儿都能找到自己认同的文化和适合自己发展的条件，获得表现自己智能的机会。在重视主流文化所强调的智能的同时，也要发现、尊重、培养幼儿的其他智能，视每一种智能都同等重要;不要因为幼儿的行为表现不代表主流文化而否定其价值。我们应该这样认为：来自农村的幼儿的爬墙、上树是运动智能的一种表现，;个体户的孩子只会玩玩具，是因为他的视觉空间智能发展得比较好。再也不要因为这些孩子不善于唱歌跳舞、不会计算便否认其运动智能和视觉空间智能，甚至认为他们不聪明。作为幼教工作者，我们应努力去了解幼儿智能的文化背景和社会环境，尊重、理解他们的智能的表现形式，敏锐地发现他们的智能潜力，为其提供发展的空间和表现的舞台。

多元智能理论尊重幼儿的智能结构差异，认为幼儿的每一种智能都同等重要。每个孩子在智能上都有独特的表现：有的孩子语言表达不好，但手工相当精巧;有的绘画水平很差，但是身体运动能力非常强;有的阅读、计算让人伤透脑筋，但其操作能力令人惊讶，这种种表现正是智能多元的体现。加德纳强调，虽然人的智能被分成了八种类型，但这并不意味着每个人只有其中的某几种，恰恰相反，每一个人都同时具有这八种智能，只是每种智能在个人智能总和中所占的比重不同而已。每一个孩子都具有不同的智能发展潜力，在不同的方面有突出的表现。建立在多元智能基础上的教育观，必须高度重视幼儿智能特点的个别差异，认真对待每个孩子的特质、兴趣和目标，尽最大的可能帮助他们体会到自己的潜力。幼儿园里不会存在所谓的笨孩子，每个孩子都有自己独特的个性，教师应该视差异为正常，坚信那些连歌都不会唱、1+1等于几都不知道的民工、个体户的孩子们，都有自己的智能强项。

这是众多幼教专家从多元智能理论中引申出来的一个重要的教学原则。加德纳说有关人类个体不同智力强项的文献和形形色色认知方式的发现，对于教育有极大的启示。首先，在童年的早期辨识个体的强项和弱项，以便因材施教方案时加以考虑，是很重要要的同一个班级的孩子，有的能歌善舞，有的画画很好，有的擅长演说，有的记忆特好。本着发展幼儿的智能强项是教育的重要任务的原则，根据孩子的特长，因材施教。这样做虽然很好，但是还远远达不到教育的目标，或者说不全面，因为我们忽略了孩子的弱项。这样做，往往会导致孩子的强项更强，弱项更弱。我们应该帮助孩子发展他并不擅长的那些智能，换句话说，就是要扬长补短，即以孩子的智能强项为依托，引导幼儿将自己从事智能强项活动时所表现出来的智能特点以及意志品质迁移到其弱项中去，强项带动弱项，相得益彰。

每个孩子都有他特有的兴趣、爱好、经历和潜能，对于孩子的长处，要尽可能的创造条件来帮助他不断地发扬，对于不足呢，就要利用它的长处，通过适当的教学手段来加以引导和补充。这样做，可以增强幼儿在其智能强项领域的技能;带给幼儿自尊和认同感;可以利用孩子的智能强项带动其他领域的学习。有这么一个非常典型的事例：美国小孩泰迪性格非常内向，不爱交往，不爱说话，每天入园后的活动就是搭积木。虽然他的积木搭得非常好无论是结构的对称性、线条的流畅性还是建筑的独创性，堪称一流。但是，他的老师认识到：这样下去，泰迪会失掉其他很多学习的机会，他的发展因此也可能会不均衡。于是，老师根据扬长补短的原则，利用它的长处，通过创设适当的教学环境来补充它并非特长的一些方面，慢慢的，泰迪不光成了班里的小建筑师，而且，绘画水平也越来越高，人际交往能力增强了，他再也不把自己局限在积木区，而是常常和伙伴到别的活动区去玩。

最新智能驾驶出租车申请书(精)八

为进一步提升我校教育信息化水平，以教育信息化推动教育现代化，根据《福建省中小学智慧校园建设标准》以及我县教育局《关于开展智慧校园建设及申报福州市智慧校园试点学校工作的通知》的通知精神，结合我校教育信息化发展规划，特制定我校“智慧校园”创建工作如下实施方案。

未来几年，我校将以国家、省、市、县近年来有关教育改革发展、教育信息化等的规划纲要及相关要求为指导，“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，以新一代信息化技术应用为核心，以福建省中小学智慧校园建设标准为引领，实施以开放多元、融合创新为主要特征的智慧教学和基于互联网、大数据、云计算的智慧管理，提高标准推进学校信息化建设，通过打造数字化校园、智慧校园，创设良好的信息化氛围，引领教师发展、促进学生成长，提高学校教育教学质量，提升学校的信息化管理水平，实现学校数字化的跨越式发展，为全面推进素质教育，逐步实现学校教育的现代化奠定坚实的基础。

近年来，在***政府、教育局的支持下逐年加大投入学校智慧校园（信息化）硬件建设，近三年年均100万元以上。我校已建成班班84寸以上互动式平板多媒体，12间教室配置了智慧教室系统，千兆网进教室，并接入互联网，三间学生电脑教室，1间平板互动云教室，3套录播系统多媒体听课室，1套手拉手校际互动教学系统，容纳200多人学术报告厅1个，1间学生机器人科技活动室，并建有监控中心、网络中心、红领巾电视台可向所有教室实时直播。为学校的教育教学活动提供了丰富的信息技术平台。学校创建了学校主流媒体官方网站、微信公众号，教学楼、办公楼、图书楼已实现wifi全覆盖，安全监控基本全覆盖，为每位教师配备了办公台式电脑和移动备课笔记本。为学校信息的传输提供了可靠的物质保障。

大量的信息技术设备的投入和使用促进了教育教学的发展以及我校教师信息技术能力的提升，全校教师顺利通过了信息技术提升工程培训，***、***等多位老师参加一师一优课评选获得好成绩，2017年4月学校成功承办***“中小学教师信息技术应用能力提升工程”***现场会,申报的福建省教育信息技术研究课题《基于智慧教师环境的互动教学研究》预计年内结题。很显然学校的信息化建设稳步发展，在学校教育教学发展中的发挥越来越重要的推动作用。

目前我校智慧校园建设的问题主要是：系统性的整体规划有待提升，信息技术专业人员短缺，基础设施装备不先进、不全面，再加上信息技术设备更新换代速度快，已有的设备跟不上更新的速度，不同批次设备间存在兼容问题，信息化管理水平亟待提高。对照《福州市中小学智慧校园建设标准》在应用服务融合、智慧学习服务、智慧资源服务、智慧评价服务、智慧管理服务等方面还有很大的差距，在信息技术设备、绿色能源、智能安保还需进一步完善，在师生发展、特色创新、示范引领等方面需进一步提高。

（一）总体目标

通过2—3年的跨越式建设与发展，建成高水平数字校园基础设施公共平台，实现高速、安全的校园网有线无线全面覆盖校园、信息化终端遍布校园，立足师生员工信息化应用的实际需求，以信息技术对学校的教学、科研、管理和服务等各项工作进行现代化改造，构建资源数字化、应用集成化、传播智能化的信息环境，建设可共享的优质校本资源库，实现教学教研、管理服务的高度数字化、智能化，全面提升师生的信息素养和应用水平，最终建成优质、安全、绿色、人本的信息化智慧校园，为建设“固本强基，践行本镇智慧教学”的一流学校的办学目标提供强大支撑。

（二）具体任务

1、基础环境建设

——学校光纤接入互联网，班均出口带宽增加到10m。网络服务全覆盖，完善千兆以上带宽到楼宇，千兆带宽到教室，拥有功能完备的网络运维管理平台。完善无线网络能支持移动学习、移动办公等应用。改进基于校园网络的智能广播系统、校园电视台和视频会议系统。规范数据机房、安防控制机房建设与管理

——在所有班级教室和功能教室配备一套交互式多媒体教学设备的基础上引进智能型物联网+控制系统。

——在12间智慧教室的基础上。利用省教育资源公共服务平台、智能学科辅助工具、第三方服务等，教学模式变革与创新。继续加大师机比，生机，进一步推进移动学习和交流的智能终端及配套设备，探索智能终端在教学中的应用。建设未来教室，以人工智能、教育大数据、模式识别等技术为基础，结合多种互动教学方式，解决教育教学的关键问题。

——利用信息技术，在建有航模、机器人特色探索教室的基础上进一步与课程内容相配套或具有学生自主学习发挥个性发展的其他特色功能教室。

——使用太阳能装置、poe供电等绿色环保设备推行绿色理念。

——在已有的校园安防系统的基础上推动配备的智能化，能够与当地公安部门安全防范系统联网。提供对校园安全信息的收集、汇总、分析，并对安全隐患发现、检查、处理全过程跟踪，并支持与统一认证系统进行集成。安防系统智能实现统一管理和控制，覆盖学校全部物理空间。

2、应用服务

——逐步实现用户的集中化和统一管理，对智慧校园中的用户提供统一的电子身份，支持多平台、多终端统一的用户认证方式。能够根据用户的身份和权限，以及自身需求，为其提供个性化的信息资源和应用服务。统一的基础数据库，有统一的应用中间件，并提供开放的接口程序，能集成不同架构下的各类业务应用。能与上级各职能部门实现用户、数据等互联互通。

——继续完善具有安全的校园门户网站，能接入教学管理、师生服务、家校沟通等功能的客户端，探索建设基于校园应用的微信的企业号或服务号。

——在教师均已实名在福建人人通教育平台开通实名制网络空间，进行各种网络教学活动，并对教学空间进行个性化设置的基础上为教师提供多种形式的备课支撑平台，与多媒体互动教学系统融合。推进应用交互式多媒体教学设备授课课时数、移动终端和网络教学系统、数字实验室或学习体验中心进行教学课时数与总课时数的比例的提高。充分利用网络资源，跨越时空进行各学科的教学研讨。进一步利用数字教务服务全面实现智能化排课、选课、评课、成绩采集等教务活动，为师生提供查询服务。对网络考试与学习评价进行尝试。

——根据学生个性化学习需求，提供网络空间，在家长配合下尝试创新型开放学习。尝试“系统推荐+自主选择”相结合的做题方式，尝试线上同步微课、视频课程及二次学习与巩固，尝试线上与线下课程同步练习，智能针对性练习，智能记录作业、考试形成学生专有的错题库，按学科、知识点进行统一归档管理。

——利用平台对本校教学和学习活动中生成性信息资源进行持续采集，加工整理，形成具有学校特色的校本资源库，充分利用国家、省、市（县、区）各级教育资源平台上的课程资源；引进购买适用的企业、机构开发的优质教育资源。以知识点为基础，按一定检索和分类标准对各种来源的资源进行整合归纳，形成由课程资源、主题活动资源、试题资源等组成的多元数字化教学资源库。实现对师生的教育资源自主检索、准确定位和精准推送。建立学校和区域的教育资源共建共享机制。

——逐步实现实现多维度的学业成绩分析，以清晰、直观的图表形式显示统计结果，并可以方便的导出数据进行传阅和存档保存。支持对学生的综合素质评价，从学业发展水平、身心发展水平、品德发展水平、学业负担情况、兴趣特长爱好等维度建立学生综合素质管理体系，建立相应的评价量规和观测点，全面评价学生的综合素质。提供教师专业发展的评价模板和体系的定制、个性化编辑与管理功能，支持布置评价任务、任务进展情况的跟踪与监控、汇总计算评价结果等功能；提供评价任务表、评价进度表，以及个人、班级、年级评价结果等各类统计报表生成等功能。

——逐步建设有统一的基于云计算、虚拟化和物联网等新技术支撑的“智慧校园”综合管理系统平台，融合学校综合管理、教育预测辅助决策、教与学的综合评价、分层教学、资源管理、财务与装备管理、家校互联、数字化图书馆多种功能。通过学生智慧卡和“智慧校园”综合管理平台，在学生的考勤管理、收费管理、家校互动、场室管理、图书管理、考试监控和安全管理等方面实现智能化管理。面向学校管理层，设置数据分析模型和评估指标体系，能及时动态提供学校建设和发展的现状数据，能为学校建设和发展的决策提供有力的动态数据支撑的平台。具有基于大数据的学生学习行为分析功能，为教师提供辅助决策支持；具有基于大数据的教师教学行为分析功能，为科学评定教师教学工作提供依据。

3、师生发展

——让学生具备良好的信息素养，认识到信息对生活、学习的重要性，能利用工具获取、分析、加工、评价信息并创造信息、传递信息，应用信息技术进行学习、交流协作、知识建构、作品创作和知识创造。学生能熟练地使用多媒体计算机、网络以及其它终端设备，并掌握合力选择技术工具，探索并解决实际问题的技能。学生能通过个人空间进行个人学习资源管理、网络交流、在线测试等各种网络学习活动。在教师的指导下，应用信息技术灵活开展自主学习、协作学习、探究学习、个性化学习等。能充分发挥创造性，利用计算机、3d打印机等创造创客作品。100%的学生有数字作品，5%以上的学生有创客作品。近三年有计划组织学生参加市级及以上信息技术创新与实践活动（如电脑作品大赛、数字产品研发、智能机器人竞赛、学生现场网页制作、信息技术奥林匹克等）。

——推动教师具备信息素养的提高，认识到信息技术对于教育教学改革的重要意义和作用，善用技术教学，善用技术支持自身专业发展。能进行信息技术环境下的教学设计，能获取、加工和集成教学资源，支持课堂教学；能利用网络教学平台开展混合式教学、参与校本和区域教研活动；能利用信息技术记录和反思自己的专业发展过程，能利用信息技术对教学对象、教学资源、教学活动、教学过程进行有效管理和评价。能熟练应用个人空间进行教学资源管理、学习活动设计、教学任务安排等各种网络教学活动，并对教学空间进行个性化设置。近三年内教师在省级以上（含省级）cn刊物上发表数字化教学研究成果，有教师参加市级以上（含市级）各类教育教学信息化比赛（评比）中取得较好的成绩，包括优秀课例、优质课、说课、课件、论文等。

（一）机构制度

为加快我校智慧校园创建工作进程，统筹协调全校网络与信息化建设工作，经校长室研究决定，成立闽侯县实验小学智慧校园创建工作领导小组，具体成员名单如下

组长：***

副组长：***

成员：***、***、***、***、***、***、***

定期召开工作会议。每学年召开2次以上校级会议并有记录。制订智慧化校园建设中长期规划与规划相匹配的年度计划，并继续完善制订有智慧化校园的相关管理制度

（二）队伍建设

组建一支内外结合、专兼结合、结构合理、素质优良的智慧校园建设与应用的教师队伍，职能明确并常态化开展工作。学校管理者具有较强的教育信息化领导力，校长每年至少参加1次市级级以上教育信息化相关培训与学习，达到《中小学校长信息化领导力标准（试行）》要求教师按要求参加教师信息技术能力相关培训与学习。网络管理员每年定期参加市、区组织专业技能培训、研讨等。定期开展智慧教育的新知识、新技术与新媒体等应用的专题培训。

（三）经费保障与网络安全

在县政府、教育局的支持下保障“智慧校园”建设与应用、运维的专项经费，并形成制度化的可持续的经费投入机制。校园网站及信息系统达到信息安全登记保护第一级或以上要求，具备防火墙、防病毒、入侵检测、上网行为审计等功能，制订网络安全的具体措施和应急处置方案。

我校将继续申请市级及以上立项信息化专项科研课题期望取得良好成果。通过使用创客空间，智能教室等新兴教育教学方式，探索将3d创意、智能机器人、可穿戴设备引入教育教学活动中。力争在信息化教育教学、管理、资源共建共享等方面有所创新并取得一定成效，并得到交流推广。

围绕智慧课堂的理念、思路和方法、支撑环境等有关问题继续承办或主办各级各类交流研讨及示范课观摩活动。组织优势学科发动本校各级骨干教师、名师，利用智慧校园设备开展课堂教学实况在线直播或点播活动。

最新智能驾驶出租车申请书(精)九

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2.1逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。

3.2非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。

此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。