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户，了解客户的需求，发现新的市场机会，完成最终的营销选择与决策。 3.3.3 生存环境分析 经过神经网络的信息，最终需要具有大脑机能的评测系统进行判断与决策，但是，一个生物系统对外界的应激反应并不相同

调度问题[6]。车间调度作为制造系统的研究热点，人们研究和发展了许多调度和优化算法，如遗传算法、神经网络、禁忌搜索等，其思想和内容涉及数学、人工智能、物理学等众多领域，为解决复杂车间问题提供了许多新的思路。

是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要 基石。近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，他的各项成果也体现在语音信号处理的各项技术之中。

technology, IT)是指获取、传递、处理和利用信息的技术，是能延长或扩展人的信息器官(感觉器官、传导神经网络、思维器官以及效应器官或执行器官)功能的一类技术。信息技术是在计算机、通信和控制技术的基础上发展

将企业内的资金流、物流和信息流集成，使其协调动作，从而实现整个系统工作绩效最优。 信息流是企业的神经网络系统。管理信息在企业中的流动有三个方向：一是向上流动信息，从基层到中层再到高层，这是信息的汇总过

势互补的算法进行融合是现今研究的热门。目前被广泛使用在故障选线中的方法有模糊理论、可拓理论、人工神经网络、粗糙集理论D-S证据理论等。 ５、 现有方法适用中性点接地方式总结 目前我国主要使用的还是中性

、协商选择法；定量的方法包括线性权重法、采购成本比较法、层次分析法、数据包络分析法和供应商选择的神经网络算法等 林勇，马士华.供应链管理环境下供应商的综合评价选择研究[J]物流技术，201（,5）:30-33

13．供应链合作伙伴选择的方法有( )。 A．直观判断法 B．招标法 c．协商选择法 D．成本分析法 E．神经网络算法 14．对应于供应链的上游成本( )。 A．用户成本 B．供应成本 C．制造成本 D．销售成本

中严重的漏报、误报现象。而对于火灾探测报警系统的研究一方面主要集中在探测算法研究上，如模糊理论和神经网络以及遗传算法在探测方法上的应用；另一方面是研究复合型探测器探测信息的处理以及一些特殊场合探测器的使用。

算机 621.经典控制的核心是“模型论”，而智能控制的核心是控制决策。 数字控制。 √ 623.神经网络既善于显式表达知识，又具有很强的逼近非线性函数的能力。 × 624.在专家控制系统中，核心组成部分是推理机。

制网中，实现集中或分散的对生产过程进行实时监控。同时，借助于数字和网络技术，智能控制如模糊控制、神经网络控制、自藕控制等深入运用到控制系统的各个方面，各种观测器和辩识技术应用于控制系统中，大大改善了控制系统的性能。

，可以采用国外汽车金融公司度量风险的相关方法。现代度量风险的模型主要有：CPV信贷组合模型、人工神经网络模型、信用风险附加法、KMV期权定价模型等。以CPV为例，该模型使用蒙特卡罗技术和计量经济学对G

技术有利于孔探精准测量损伤大小，准备分辨损伤起点。三、人工智能：即通过图像纹理特征、计算机学习、神经网络和专家系统等计算机技术对硬件系统收集的图像进行全面和分析性的自动化处理，以便进行有效的评估，从而

服务 内容 商品 安我GenoPB™标签&天罡™大数据 一表多因，精准分析 解决方案，智能匹配 神经网络学习技术 符号学习技术 智能体分析技术 安我基因企业案例-数据布局 美白/营养/过 敏/运动等 饮食习惯/偏好

控制与网络通信设备 7.系统软件 8.应用软件 4、信息处理新技术： 1.数据仓储 2.数据挖掘 3.神经网络系统 5、系统开发的三个阶段： 1.系统分析 2.系统设计 3.系统实施 6、系统开发的基本条件：

际成本随着网络规模的扩大而呈递减趋势 2、网络信息系统具有信息的自动记忆和自动生成功能（例，企业神经网络） 3、网络经济存在极强的学习效应 4、网络中的信息价值具有累积增值和传递效应 5、网络经济的创新效应非常明显

字处理等功能以及与硬件实时交互的功能。学科性工具箱是按学科领域来分类的，如信号处理、控制、通信、神经网络图像处理、系统辨识、鲁棒控制、模糊逻辑、小波等工具箱。 MATLAB中的信号处理工具箱内容丰富，

技术、活跃度探测以及证件光学特性识别。 在此“人工智能”项目中，百度则负责跟进开发具有万亿参数的神经网络，千亿规模的样本和特征，模型秒级更新，自动建模一站式大脑pulsar平台，将人工智能生成的数据应用于“O2O”百度糯米平台。

他们的几乎都是伤、病、残、亡！ 原来，在人的皮肤上，每平方厘米应有100到200个痛觉点。它们是神经网络里的哨兵，会及时向中枢神经报告来自体内外的各种刺激，中枢神经便会作出相应的：反应。 疼痛是多种重

数据挖掘在商务智能中的主要作用。 掌握：数据挖掘的几种主要技术，包括决策树方法。贝叶斯分类方法、神经网络方法和聚类方法，以及这些方法的应用范围。 应用：能够选择适合于企业的数据挖掘技术和相关产品。 内容要点：