一、机械设计思考过程的智能化（论文文献综述）
张海军[1]（2021）在《基于知识工程的稻麦割晒机快速设计研究与验证》文中进行了进一步梳理根据2011年至2020年云南省统计年鉴的统计数据可知,云南省水稻小麦的种植面积和全年产量10年来均保持在一个稳定的地位,并且云南省谷物收获机械的保有量也呈逐年上升的趋势,市场前景广阔。但我国农业机械设计方面存在设计模式传统老化、研发周期长、效率不高、专业性占比低等问题。以及农业机械存在功能多样,小批量生产,个性化、多样性定制等问题。针对这些情况,本文以知识工程理论为基础,以稻麦割晒机为研究对象,提出了一种基于知识工程的稻麦割晒机快速设计系统的建立方法,以提高产品设计效率、降低设计门槛,缩短设计周期,并对其实现方法和关键技术进行了研究。主要研究内容如下:（1）通过分析稻麦割晒机快速设计的任务要求和目的,提出了一种TPMS设计过程模型,利用IDEF0功能模型分析了稻麦收割快速设计系统的运行机理,最后根据两者结果建立了基于知识工程的稻麦割晒机快速设计管理框架,将稻麦割晒机的设计分成整体设计和系统设计两个部分,为程序系统的开发设计提供了理论指导。（2）通过对稻麦割晒机整机及部件结构设计的分析,以及稻麦割晒机知识的应用情况,将查阅整理的稻麦割晒机设计知识分为二大类:实例类知识、规则类知识。将分类后的知识采用产生式、框架式、面向对象式三种方法进行知识表达,并基于My SQL数据库,实现知识的存储;基于Solid Works三维建模,实现实例的存储。（3）通过基于规则的推理和基于实例的推理两种方式的综合运用,以最近邻算法作为本文推理机制的核心相似度算法;以实例的特征属性作为匹配算法的变量,实现了目标实例的快速检索和特征参数的计算,并根据计算结果建立实例修改知识库、标准选型知识库、全新设计知识库。（4）本文主要考虑的是当相似度小于阈值,实例库中无符合设计要求的实例,此时基于Visual Studio利用VB.NET面向对象窗体模块建立的快速设计系统,根据推理机制的计算结果建立的知识库进行参数化建模,将未符合相似度的整机实例或零部件实例进行修改重建。（5）通过采用矩阵装配算法,对经过参数化的零部件进行装配关系、约束方法的计算,根据计算结果建立装配约束库;然后对装配约束方法进行替换,并用矩阵法进行替换运算,得到装配顺序矩阵,将其存入知识库模块中,建立装配顺序库,指导自动装配模块完成整机模型的装配。
曹斌华[2]（2021）在《设计基础课程的整合与重构 ——以南京艺术学院教学实验为例》文中研究说明随着数字化设计从普及到升级到变向的发展过程,当代设计发生了突飞猛进的变化,已然超越了简单的视觉图像层面而趋向于更为综合、系统与跨界。然而,大部分院校的设计基础教学却不容乐观,年级分段式的、简单化的、被分割的单元课程学习模式,依旧涵盖于几乎所有国内院校的设计教学之中,即所谓的素描、色彩、装饰及构成等课程。由此可知,专业化与碎片化的分门别类的知识训练和当下综合性与交叉性的设计发展趋势的矛盾,已然对设计教育特别是设计基础课程方面提出了严峻的挑战。针对此问题,本文应对的方法及研究方向即是:通过课程的整合与重构,尝试建构起一种主题性、综合型的设计基础教学模式,以课题整合与作业编排为教学方法,以多种形式“语法”、“手法”、“看法”为作业途径,从而对基础教学展开反思与实验。本论文首先以包豪斯设计基础教学的整合性、多元性特质为讨论的出发点,在其课程的整体架构中反思中国自身设计教育在诸多方面过于碎片化的问题;其次,依据教育学视野和学科学理的角度讨论专业发展、现实情境以及学生条件等三方面的设计现状;再次,以整合的角度对中外国际联合教学工作坊、建筑设计以及当代艺术等相关基础教学的课题展开参照性地描述;从此,以设计基础的基本要素作为出发点揭示出以“形式”为学理取向的设计基础课程的发展方向;最后,以课程模式、课题设计、作业条件、主题切入等内容作为课程整统的要点,以此展开“整合”观念下的“物象”、“方法”、“交叉”、“专业”等四类方向的12个主题性、综合型设计教学案例的讨论,并对教学成效进行记录与分析。本文所提及的主题性教学法的核心是通过课题整合手段,将原有以技法、材料为区分的课程内容重构于主题之下,并围绕简单到复杂的系列主题教学单元展开教学活动与实践。这一教学改革旨在打破分门别类的传统课程模式,倡导教学理念回归到设计学交叉性、跨学科性的特质中,并与当下极具整合意义的设计趋向相吻合,因此,对于设计基础中新教学体系的构建具有一定的学术价值和实践意义。
谷欣航,车剑昭,韩志仁,闫宝强[3]（2021）在《智能化思想在钣金件拉深类模具设计中的应用》文中指出钣金件拉深类模具快速设计中存在很多不确定的因素,如设计人员在设计过程中不断对这些不确定因素进行处理,必然影响设计效率。阐述了智能化思想在钣金件拉深类模具设计中的应用,利用人工智能的思想,将设计人员处理不确定因素的思考过程变成一系列复杂的逻辑推理算法,实现在模具快速设计过程中方案细节的智能化确定。以半管拉深模为例,介绍了智能化的思想在模具设计中的应用。利用CATIA二次开发功能实现了半管拉深模具的快速设计模块,对凸模尺寸确定、凹模型腔确定、导向板类型选择、标准件安装位置确定、标准件自动装配等方面均应用了人工智能思想。手动输入半管零件参数,程序自动进行设计、装配,大大提高了同一类型模具的设计速度,验证了智能化思想在拉深类模具快速设计中应用的可行性。
黄煌[4]（2020）在《基于人工智能的陶瓷工业喷雾干燥模型研究》文中提出陶瓷料浆喷雾干燥时,喷雾干燥塔内高温气流与陶瓷料浆进行短暂且充分接触,陶瓷颗粒湿分快速干燥,传热传质过程复杂,是一个非线性、滞后严重,以及温度场、湿度场、速度场等多场相互耦合的气液固多相流相变系统,另外由于干燥过程短暂迅速,很难对其内部进行观察,因此喷雾干燥最终制备出来的颗粒质量（含水率、粒径分布等）难以得到保证,陶瓷企业通常需要对喷雾干燥设备进行24小时监测,防止各项参数的改变影响到颗粒质量变化,参数的调节多依靠经验缺乏模型指导,而且关于颗粒质量检测多是离线法滞后严重,实时监测的设备在陶瓷企业应用不广还存在一定的局限性,针对以上问题,建立能在实际工况下对颗粒质量进行预测的陶瓷工业喷雾干燥智能模型显得尤为重要,一方面能在保证质量的前提下提供喷雾干燥各项参数指导,另一方面能实时预测颗粒质量指标,使其满足生产需求避免废料的产生,降低能源的浪费。为此,本课题基于人工神经网络、智能算法等人工智能理论,探析陶瓷工业喷雾干燥过程传热传质机理及影响颗粒质量因素,构建了陶瓷工业喷雾干燥BP神经网络模型,同时为提高该模型的预测精度,引入了改进飞蛾扑火优化（IMFO）算法对模型进行优化,实现对陶瓷颗粒多个质量指标进行实时预测,确保在连续生产过程中能及时调节喷雾干燥各项参数,减少能源浪费,保证产品质量。主要研究内容如下:（1）对陶瓷工业喷雾干燥设备的干燥过程及热量收支进行分析,以最终颗粒含水率和粒径分布作为制粒质量的指标,并确定出影响颗粒质量的6个因素,包括进风温度、进风速度、进料速度、喷片孔径、料浆比重和料浆初始含水率。在质量指标和影响因素的基础上进行正交实验设计,构建3水平6因素的水平表,选用L27（313）正交表,为陶瓷工业喷雾干燥BP神经网络模型构建提供数据来源。（2）分析了人工神经网络中的BP神经网络结构及其原理,针对陶瓷工业喷雾干燥影响因素和质量指标的非线性关系,在实验数据的基础上建立陶瓷工业喷雾干燥BP神经网络模型,模型质量指标预测值和实际值平均拟合度为0.7873,平均误差为2.7635,预测精度上还有所欠缺。（3）针对模型预测精度不足等问题,基于飞蛾扑火优化（MFO）算法,同时该算法存在收敛精度不高、收敛速度较慢等缺陷,在迭代前期加入佳点集策略、中后期加入自适应螺旋角以及莱维飞行策略,进行多策略改进形成IMFO算法,用于优化陶瓷工业喷雾干燥BP神经网络模型,并分别建立了陶瓷工业喷雾干燥的MFO-BP神经网络模型和IMFO-BP神经网络模型。通过质量指标预测仿真结果表明,MFO-BP神经网络模型预测性能较原模型拟合度平均提高了 6.13%为0.8355,误差总体平均减少了 26.27%;IMFO-BP神经网络模型预测性能相比较原模型拟合度平均提高了 12.07%为0.8823,误差总体平均减小了 32.61%,另外还对各模型预测的绝对误差率按0-5%、5-10%和>10%三个范围进行划分,IMFO-BP神经网络模型预测的误差率落在0-5%范围内的数量均要高于另外两个模型,综上IMFO-BP神经网络模型更加适用于陶瓷工业喷雾干燥质量预测,适应性更强。（4）利用MATLAB软件基于IMFO-BP神经网络陶瓷工业喷雾干燥模型设计了颗粒质量预测平台,主界面由参数输入区、颗粒质量预测区以及预测按钮区构成,能给用户提供颗粒质量实时预测以及需要参数优化时单独预测的功能,有利于指导实际生产。本论文对陶瓷工业喷雾干燥颗粒质量的预测及后续智能化发展,提供了一定的参考价值。
周翔[5]（2020）在《人工智能伦理困境与突围》文中进行了进一步梳理人工智能是人类进入现代化社会以来一直在探索的学科,人工智能涉及的领域非常广阔,涉及的学科非常多,除了基础哲学之外,还包括数学、计算机科学、控制学、神经学和语言学等等。有伦理学家认为现有人工智能不能解决道德判断的问题,但是现有技术突破,尤其是人脑和电脑的融合技术推进,人工智能（AI）向“类人”方向演进。无论是人们日常生活所涉及到的生活服务、教育还是工业、医疗领域,甚至军事领域,都有各种各样的人工智能应用。新冠疫情期间的健康码、特斯拉谷歌百度等公司的汽车无人驾驶的研究、小米格力等智能家居用品的应用等让人工智能不仅仅停留在理论层面,也让我们的生活中充满了人工智能的成果。可以说,人工智能对于人类的经济发展、文化道德以及社会生活都产生了重大影响。但是,随着科学技术的发展,互联网技术的大量应用,人工智能应用方面开始出现几个显着的特征,计算机程序开始出现自我复制、自我学习的趋势,人工智能发展进入强人工智能阶段,人工智能体拥有一定的决策能力、学习能力和沟通能力。随着这三种能力的逐步成熟,强人工智能在应用中也出现不少问题,马云曾经在联合国一次会议上发言就指出:未来30年对世界而言很重要,因为他认为每次科技革命都需要50年,前面20年科技公司出现,后30年科技得以应用,现在前面20年出现了很多伟大的科技公司,未来30年就是让这些科技具有包容性、改变世界。其中最核心的就是人工智能的研究,例如各类计算机病毒充斥互联网,这些病毒自我复制、自我学习,超越了人类的控制,给人类社会带来巨大的损失,比如说这次新冠疫情的病毒传播,虽然新冠病毒是自然界病毒的变异,但是他的变异路径和传播路径带有人工智能的影子,这些问题让“人工智能威胁论”的声音又开始在理论界得到一定支持。科技进步对哲学挑战越来越大,根据现有人工智能发展的速度,一旦人工智能体能用人类智商来评价的时候,人工智能体成长速度将超乎人类想象,将直接超越人类成为地球的主宰。人工智能的大量运用,比如现实医院中在人类生命延续选择上,越来越依赖人工智能的判断,在各种逻辑设计下,人工智能对人类的生命伦理、公平正义原则、公众利益、性善论等等发生挑战,人工智能“伦理问题”引来广泛的讨论。2019年3月,在全国两会上,全国政协委员李彦宏就建议:“加强人工智能伦理研究,打造智能社会发展基石。因此,本文意图通过伦理学知识的运用,站在辩证的哲学角度上分析人工智能伦理问题出现的原因,对人工智能发展走向进行伦理学分析研究,对人工智能主体进行综合分析,从人类、人工智能和谐发展角度试图给出一些解决的办法,希望能在人类人工智能的蓬勃发展过程中出一点点微薄的力量。本文共分为五章。第一章是绪论部分,绪论主要介绍了选题目的并简单梳理了目前国内外关于人工智能伦理问题的相关研究,确定本文的研究目的,研究思路与研究方法。第二章在各类人工智能伦理困境的基础上,结合现代社会分析了人工智能和人工智能体发展中面临的现实伦理困境。从人工智能与道德的关系方面进行了思考,提出论述,针对人工智能存在的伦理道德问题分析成因。第三章从人工智能研发、人类自身与建立制度三个层面对人工智能出现的伦理问题提出应对策略。第四章主要是人工智能伦理对传统伦理的新的挑战,第五章具体论述了混合形式的人工智能伦理体系的建构,从美德与道德角度建构人工智能伦理系统,将“自上而下”的道德设计和混合的道德伦理学分别进行分析。最后,对全文进行总结与思考,希望能够将人工智能技术与社会伦理道德相结合,建构人工智能伦理学,让人工智能体和我们人类互相促进,共同发展,人工智能能更好的惠及我们全人类。
刘梦岑[6]（2020）在《人工智能生成物权责归属研究》文中认为随着大数据时代的发展,使得人工智能技术如虎添翼。从上个世纪,人工智能机器还只能作为辅助工具来替代人类进行无意义的重复劳动,到当下通过信息编程等技术的结合,人工智能机器已经可以独立完成“学习过程”、并可以模拟人的思维模式进行“创作”,产出与人类作品无外在表现形式区别的生成物。这不仅会与现有知识产权法系下的客体形成混淆,也是对现有市场经济秩序的一项挑战。然而面对这一发展现状,我国现有的制度明显落后,无法将现下发展的人工智能生成物归类于已有的法律体系,甚至无法给出明确权属分配办法。因此,展开有关人工智能生成物的研究已然十分紧迫,所以本文将研究重心聚焦在人工智能生成物的相关权责归属问题上,具体的研究内容主要是从以下几个方面展开;首先在绪论部分中梳理该课题的研究背景以及研究现状,明确本文的研究方法以及研究课题中所涉及的重难点及创新方向,在接下来的论述阶段则主要分为三个部分:第一部分是有关人工智能生成物的概述,明确人工智能与其生成物的相关衍生概念,明确本文研究主体及其所具有的相应特点,同时阐述现有的国外立法现状,为构建我国相应权责制度起引荐作用。接下来第二部分则通过阐述人工智能生成物的产生过程的技术原理及相关特点,分析人工智能生成物的权属利益来源,为重点分析人工智能生成物有关的权利主体提供理论基础,并进一步构建人工智能生成物权属分配模型。最后一部分则根据前述研究情况提出自己的构想,设计人工智能生成物的责任承担制度,首先从制度结构上构建一项必要性标识制度。具体的论述则从人工智能生成物权利主体的角度出发,展开对人工智能生成物责任承担主体的阐述,接下来则通过对该项必要性标识制度的构建,明确人工智能生成物的责任承担内容与方式,最后详细阐述人工智能生成物责任承担的方式:有关必要性标识的登记注册、侵权责任的赔偿给付以及有关人工智能生成物的社会分担机制——保险与基金制度。
张琪[7]（2020）在《人工智能时代小学生信息素养教育研究》文中研究指明人工智能时代是人工智能技术催发下的产物,并对教育领域提出了考验和要求。教育的问题归根结底是人的问题,因而新时代对教育的要求最终要归结到对人的教育上,加之小学生这个群体的独特性,于是在人工智能时代探讨小学生信息素养教育问题成为必然。人工智能时代对教育的挑战即对未来劳动者教育提出的要求。未来究竟需要怎样的人?未来人究竟需要具备怎样的素养?这是本研究探讨人工智能时代小学生信息素养教育的起点及核心。人工智能时代的到来使得人类的职业世界、社会生活以及人才素质需求产生了颠覆性的变化。身处这个时代的小学生,体现出了与成人群体、十几年前的小学生群体完全不一样的特征,他们在信息处理、认知态度及行为习惯方面有独特表现。此外,人工智能时代教育面临巨大挑战,无论是教育培养目标、教育内容,还是教学方式都需要应时调整。同时教师的知识权威不再,角色定位改变,能力要求高标准化。基于此,信息素养的内涵必须有所拓展和改变,以展现出新时代环境下既作为信息消费者又作为信息创造者的人在信息协作、生产和共享等过程中的综合能力。本研究通过文献查阅、实地观察、问卷调查以及访谈调查分析得出当下小学生信息素养现状,教育实践的突出问题及产生问题的原因,并针对其提出了建议。本研究分为四章:第一章概述了本研究的现实依据、理论依据、人工智能时代信息素养的内涵和人工智能时代小学生信息素养教育的基本内容。首先探讨了人工智能时代小学生的特点以及人工智能时代对教育的挑战,这是本研究的现实依据;其次是对“多元智能理论”、“分布式认知理论”以及“建构主义理论”的阐述,这是本研究的理论依据;再次在分析人工智能时代小学生信息素养教育的现实和理论依据,总结前人信息素养内涵论述的基础上,对信息素养的内涵进行了补充和延伸,具体阐述为信息意识、计算思维、编程能力、人机协作能力以及信息道德与法律修养五个部分;最后对人工智能时代小学生信息素养教育的基本内容进行了探讨。第二章呈现了当下小学生信息素教育的现状。首先本研究通过分析山东省6所小学小学生的问卷调查结果,从信息意识、计算思维、编程能力、人机协作能力以及信息道德与法律修养五个维度描述了当下小学生的信息素养水平;其次,本研究基于当前小学生的信息素养水平,结合观察以及访谈调查结果分析得出当下小学生信息素养教育存在的问题。第三章是对当下小学生信息素养教育存在问题的原因分析。对人工智能时代小学生信息素养教育的研究不足,对人工智能时代小学生信息素养教育的重视程度不够,教师的信息素养教育水平不高等都是当下小学生信息素养教育存在问题的原因所在。第四章针对当下小学生信息素养教育中存在问题的原因提出了几点建议:加强对人工智能时代小学生信息素养教育的研究,加强人工智能课程的建设,提高人工智能时代小学生信息素养教育师资培训的质量,加强智能化教育环境的建设,提高教师的信息素养教育水平。
张雪[8]（2020）在《面向智能音箱的语音交互用户心智模型探究与设计应用》文中指出当前人工智能技术的发展进入快车道,尤其是语音识别、自然语言处理和语音文本三项智能语音的重点核心技术发展,智能语音开始应用于诸多领域,如智能家居、虚拟助手、智能车载、智能机器人、智能客服等。智能语音逐渐融入人们的生活之中,语音交互正在被重塑成为人机交互的新范式。与传统图形界面交互相比,语音交互更贴近用户自然的表达,学习成本低,可以很好地解放双手和双眼。然而在实际使用中,由于用户对语音认知和行为差异,语音交互的用户体验并不能达到用户预期,很大程度上影响用户的操作感受,降低用户使用语音交互的意愿。本文以智能音箱语音交互为研究实例,结合用户心智模型理论,对在语音交互中影响用户体验的要素进行探究。首先,本研究结合语音交互的特点和人机交互领域中用户心智模型相关理论,对语音交互用户心智模型进行理论研究,将其分为三个层次分别为认知层、行为层和情感层。其次,通过半结构化访谈与手段-目的链分析法获取并归纳用户心智模型三个层面的相关要素,依据其关联性构建出用户心智模型。通过该模型探究得出在语音交互中影响用户体验的要素及其相互影响关系。有助于设计人员了解用户体验问题结症与影响范围,可在语音交互设计与优化阶段,为设计人员提供指导。最后,本研究依据用户心智模型数据关系构建智能音箱语音交互用户体验评价体系,并通过调研问卷进行实验,从语音交互设计优化和针对不同熟练度用户语音交互设计两个方面提供建议。本文通过对语音交互用户的心智模型构建、分析以及设计应用,探索用户心智模型要素与用户体验设计的内在联系,并将用户心智模型应用于设计评价。帮助设计人员更全面评估的语音交互的用户体验从而引导设计实践,同时也为语音交互用户体验研究提供了研究思路和手段。
吕正则[9]（2020）在《嵌入本科工程教育的计算能力及其培养模式研究》文中研究表明在以机械化、电气化、信息化为典型特征的三次工业革命的基础上,智能化发展的趋势日益明显,人类社会在社会生活、生产制造等各个方面均受到智能化趋势的显着影响,特别是在工程领域,工程师面临着与传统工程环境完全不同的工作场景。在智能环境中,出现软件与硬件加速结合、计算与工程深度融合等显着特征,包括德国、美国、俄罗斯、中国等国在内的世界各国均在宏观战略的层面出台了一系列政策和计划,强调计算在国家战略、产业发展、人才培养等各个领域的关键性位置。面向工程环境演变和工程技术变革,智能环境中的工程师能力要求也发生了系统性的变化,计算能力的关键性作用日益凸显,从而对工程师培养和工程教育模式中的计算能力提升提出了全新的要求,工程科技人才的计算能力培养成为智能化发展趋势下的关键。本研究聚焦于“如何系统地在高等教育机构中重新定义、规划、培养和提升面向智能环境的工程师计算能力?如何系统构建计算能力培养模式并有效运行,以培养面向智能环境的工程师能力?”的核心命题,开展三个环环相扣的子研究:（1）智能环境中计算能力的概念内涵和核心要素是什么;（2）当前国内外高校如何进行本科工程教育中的计算能力培养;（3）如何系统构建并有效运行嵌入本科工程教育的计算能力培养模式。首先,尽管已有研究对智能化趋势下计算能力的重要性已经形成了基本的共识,但是从工程师培养的视角,对计算能力的概念内涵和核心要素尚未形成较为系统、深入的认识。本研究借鉴工程知识体的理论视角,从知识、技能、态度等层面深入认识和理解计算能力的内涵,通过文献梳理形成对计算能力的基本认识,并通过企业案例研究、内容分析、问卷调查相结合的方式,提炼计算能力的核心要素,力求对计算能力的内涵和要素形成较为系统、深入的认识,也为智能化趋势下工程师计算能力培养目标的明确提供了借鉴。其次,本研究选取国内外高校中具有典型意义的案例,深入挖掘当前本科工程教育中的计算能力培养关键维度。在文献梳理提炼计算能力培养维度的基础上,开展国内外工科专业案例研究,通过内容分析法提炼形成本科工程教育中计算能力培养的关键维度,并归纳总结计算能力培养的要点和特征,从而形成对本科工程教育中计算能力培养的较为体系化的、深层次的理解,亦对计算能力培养模式与工程教育体系的衔接形成了更为具体、直观的认识。再次,基于计算能力核心要素和本科工程教育中的计算能力培养关键维度,本研究提出嵌入本科工程教育的计算能力培养模式。面向本科层面非计算机专业工科学生的计算能力提升,明确计算能力培养的目标,从课程设计、教学运行、管理和控制三个层面提炼计算能力培养模式关键点,并构建知识模块组合模式、计算情境体验模式、智能产业引领模式三个典型的嵌入本科工程教育的计算能力培养模式,并深入讨论模式的运行策略和实施路径。本研究强调,基于对智能化趋势的特征分析,计算能力培养模式并非是一成不变的,而是多元构成、开放灵活的,并且是不断发展和完善的。本研究的主要创新点在于:其一,提炼形成智能化趋势下工程师计算能力的概念界定、内涵阐释和核心要素,丰富和完善了计算能力理论内涵;其二,基于计算能力培养目标的综合分析,构建嵌入本科工程教育的计算能力培养模式;其三,针对计算能力培养模式的建构,提出其在本科工程教育中的运行策略和实施路径。研究结合我国实际情况,对计算能力培养模式的实施和发展提出相应对策建议,为我国工程科技人才的计算能力的培养和提升提供借鉴。
严行[10]（2019）在《基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统研究》文中指出建筑业作为全球变暖的重要的驱动因素之一,转变其发展模式势在必行。绿色建筑是一种新型建筑,具有节能、节水、节材等特点,能够有效减少建筑对环境影响,为人们提供健康、舒适的人居环境。近年来,我国绿色建筑发展迅猛,然而绿色建筑设计仍面临着诸如:设计效率低、技术选择不合理、经验难以共享等问题,为改革绿色建筑设计手段提出了迫切需求。另一方面,随着计算机和人工智能等技术的普及,建筑设计流程和设计方法也发生了深刻的转变。因此,如何利用人工智能技术整合已有的建筑设计资料,辅助建筑设计师进行设计决策,是提高绿色建筑设计效率和推动建筑业智能化发展的重要手段。本研究以提高绿色建筑技术设计效率和效果为目的,从现有建筑设计流程出发,应用案例推理和本体技术的原理,创新性地提出了基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统。本研究的主要内容包括以下五个方面:（1）建立了绿色建筑技术设计案例推理系统的框架本研究首先对专家决策系统、案例推理理论、本体方法论进行梳理,并对绿色建筑内涵、发展历程、评价体系进行剖析,分析了绿色建筑设计的特点、流程、团队组建和面临挑战,提出了绿色建筑技术设计的基本内容。在此基础上,对比分析了案例推理的流程与绿色建筑技术设计流程的相似性,探讨了案例推理技术与本体技术相结合的优势,提出了绿色建筑技术设计案例推理系统的基本框架。（2）建立了绿色建筑领域本体本研究提出了绿色建筑领域本体,以统一对绿色建筑领域知识特征的表述。为了提高构建本体的效率,本研究提出一种半自动的本体构建方法。在提取绿色建筑领域本体概念时,首先利用自然语言处理技术对绿色建筑标准文本进行预处理,再通过统计术语的词频和出现的文本数提取领域术语集合,然后利用WordNet同义词词典合并同义术语,最终提取绿色建筑领域概念集合。在提取概念间关系时,本研究采用后缀词和层次聚类法提取概念间的分类关系;采用关联规则方法提取概念间的非分类关系。（3）绿色建筑技术设计案例推理系统中的案例库构建原理本研究提出了提出了一种结合案例的基本特征和文本语义特征的绿色建筑技术设计案例表示模型。首先采用文献研究法从现有文献中提取六个案例的基本特征,然后基于绿色建筑领域本体建立案例文本的语义索引,将案例文本最终表示为语义向量,形成统一的案例表达模板,并存储到案例库中。（4）绿色建筑技术设计案例推理系统中的案例检索机制建立案例检索机制的核心是案例之间相似度的计算。针对不同数据类型的基本特征,本研究提出了三种特征相似度计算方法。针对案例文本的语义特征,本研究提出了基于本体的语义检索方法。在此基础上,本研究采用层次分析法确定各个案例特征的权重,建立了案例综合相似度计算模型,最终形成案例检索机制。（5）绿色建筑技术设计案例推理系统的实证研究在系统需求分析的基础上,本研究构建了绿色建筑技术设计案例推理系统的架构和流程。在此基础上,设计了绿色建筑技术设计案例信息输入界面和绿色建筑技术设计案例推理界面。最后对绿色建筑技术设计案例推理系统进行了实证研究。实证结果发现利用该系统检索到历史案例与目标案例确实能够相互借鉴,也验证了本研究所提出的基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统的有效性。本文探索性的将人工智能技术引入到建筑领域,提出的绿色建筑技术设计案例推理系统具有很强的现实意义和理论意义。本研究提出的半自动的本体构建方法对其他领域本体的建立有一定的借鉴意义;同时,本研究提出的案例知识表示模型和案例检索机制丰富了案例推理的理论,能够推广到其他领域的案例推理系统中。在现实中,该系统不仅能够提升绿色建筑技术设计的效率,还能提升设计方案的水平。
二、机械设计思考过程的智能化（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、机械设计思考过程的智能化（论文提纲范文）
（1）基于知识工程的稻麦割晒机快速设计研究与验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 知识工程的国外研究现状 |
| 1.3 知识工程的国内研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 总技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 稻麦割晒机快速设计体系的确定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于知识工程的稻麦割晒机快速设计过程分析 |
| 2.3 基于知识工程的稻麦割晒机快速设计功能模块 |
| 2.4 基于知识工程的稻麦割晒机快速设计管理体系 |
| 第三章 稻麦割晒机知识获取与表示方法的研究 |
| 3.1 稻麦割晒机设计知识的概述 |
| 3.2 稻麦割晒机设计知识的获取与整理 |
| 3.2.1 知识的获取 |
| 3.2.2 规范描述知识 |
| 3.2.3 输入参数知识 |
| 3.2.4 输出参数知识 |
| 3.3 稻麦割晒机设计知识的表达方法 |
| 3.3.1 产生式表达方法 |
| 3.3.2 框架式表达方法 |
| 3.3.3 面向对象式表达方法 |
| 3.4 稻麦割晒机知识的表达与存储 |
| 3.4.1 实例类知识的表达 |
| 3.4.2 实例类知识的存储 |
| 3.4.3 规则类知识的表达 |
| 3.4.4 规则类知识的存储 |
| 第四章 稻麦割晒机推理机制的研究 |
| 4.1 推理机制的概述 |
| 4.2 基于实例(CBR)和规则(RBR)的推理机制 |
| 4.3 实例的相似度算法 |
| 4.3.1 相似度算法原理 |
| 4.3.2 相似度示例 |
| 4.4 稻麦割晒机推理流程 |
| 4.5 稻麦割晒机的推理技术 |
| 第五章 稻麦割晒机快速设计系统的开发与应用 |
| 5.1 知识库的建立 |
| 5.1.1 MySQL功能简介 |
| 5.1.2 知识表格的构建 |
| 5.1.3 实例库的构建 |
| 5.1.4 知识库的写入调用 |
| 5.2 参数化建模 |
| 5.2.1 实例修改参数化 |
| 5.2.2 标准选型参数化 |
| 5.2.3 全新设计参数化 |
| 5.3 自动装配技术 |
| 5.3.1 装配关系和约束方法的确立 |
| 5.3.2 建立装配顺序矩阵 |
| 5.3.3 建立配合基准 |
| 5.3.4 建立装配规则库 |
| 5.3.5 循环装配 |
| 5.4 应用实例 |
| 5.5 设计结果检验 |
| 5.5.1 Montion运动稳定性的校验 |
| 5.5.2 Simulition强度校核的引入 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 主要成果 |
（2）设计基础课程的整合与重构 ——以南京艺术学院教学实验为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 第一节 关于课题研究的缘由 |
| 一、艺术设计的发展与综合性、交叉性特征 |
| 二、设计基础教学瓶颈与深化实验 |
| 三、团队教学实验平台与个人实践基础 |
| 第二节 关于课题研究的目的 |
| 一、对主题性设计基础教学的意义、价值的认知 |
| 二、对主题性设计基础教学实验的整理 |
| 三、对设计基础学理的反思与知识系统的重构 |
| 第三节 关于论文的准备 |
| 一、对设计基础教学相关文献的解读 |
| 二、有关设计教学发展与现状的反思 |
| 三、论文撰写所参考的方法与思路 |
| 第一章 关于“设计基础课程”的延伸与发展 |
| 第一节 整体性与碎片化的演绎,关于包豪斯基础课的延伸 |
| 一、发端与演化:包豪斯基础课程的若干特征 |
| 二、理性与消解:乌尔姆基础课程的变向及终结 |
| 三、变革与升华:阿尔伯斯在美国的基础课程教学 |
| 四、回望与纪念:包豪斯百年主题教学工作坊 |
| 第二节 关于国外基础课程的发展 |
| 一、多元与个性:多样教学思想主导下的教学景观 |
| 二、形式与散发:美国基础课程的体系构成 |
| 三、逻辑与功能:雷曼的产品设计基础教学方法 |
| 第三节 关于中国设计基础课程的历程与现状 |
| 一、发端与缺失:绘画+图案模式 |
| 二、引进与误解:对构成教学的反思 |
| 三、程式与格局:设计素描+装饰色彩+三大构成 |
| 四、变异与修补:局部改革与片断探索 |
| 五、介入与挑战:数字化情景中的新课题 |
| 本章小结 |
| 第二章 教育学视野与学理解读中对设计基础课程的改革条件 |
| 第一节 外生性:艺术设计发展的专业氛围 |
| 一、发展认知:提升与设计功能扩展 |
| 二、数字媒体:从辅助设计到智能化设计 |
| 三、走向综合:从单一化设计到系统设计 |
| 第二节 内生性:艺术设计教育的现实情境 |
| 一、程式与单一:绝大多数院校的重复单一 |
| 二、改革实践:极少数院校的改革实践 |
| 三、工科介入:理性建构中的技术性与工具性 |
| 四、改写因素:数字化技术的普及及教学形态的渐变 |
| 第三节 原生性:艺术设计学科学生的基础条件 |
| 一、基础的标准:入学专业统考条件下的命题及应试 |
| 二、修订与确立:培养目标与课程标准的改写 |
| 三、矛盾与理想:教与学的局限与愿景 |
| 本章小结 |
| 第三章 关于主题性设计基础课程的参照与启示 |
| 第一节 知识的综合与媒介的交叉 |
| 一、侯世达:《哥德尔/埃舍尔/巴赫——集异壁之大成》 |
| 二、莫霍利·纳吉:《新视觉-绘画、雕塑、建筑、设计的基础》及教学实验 |
| 三、“透明性”:时空交错中的多维视觉设计启示 |
| 第二节 来自国际联合教学工作坊的示范 |
| 一、案例1:“笔记与思维”设计创意工作坊 |
| 二、案例2:“从绘画到设计”综合设计工作坊 |
| 三、案例3:“综合材料”绘画工作坊 |
| 四、案例4:“在障碍中行动”舞台空间工作坊 |
| 五、案例5:“二十四节气”实验艺术工作坊 |
| 第三节 来自建筑教育的参照与启示 |
| 一、现代空间模型与现代性练习设计 |
| 二、AA建筑学院中当代艺术与空间教学的交叉 |
| 三、鲁安东的建筑电影与空间认知课题 |
| 四、顾大庆的制图/构成/绘画/模型的综合课题 |
| 本章小结 |
| 第四章 关于设计基础课程的知识结构与学理取向 |
| 第一节 关于设计基础的基本要素 |
| 一、造型:从结构性造型到主题性造型 |
| 二、色彩:从自然色彩到数码色彩 |
| 三、形式:从方法主题到哲理主题 |
| 四、装饰:从经典图式到图案构成 |
| 五、材料:从真实材质到抽象质感 |
| 第二节 关于课程的知识谱系与表现要素 |
| 一、构成语法:从和谐关系到解构拼贴 |
| 二、视觉维度:从超写实描绘到超现实表现 |
| 三、形式要素:从平面表现到运动时空交错 |
| 四、媒介技法:从材料手工到声音媒体运用 |
| 五、数字媒体:从辅助手段到思维导向 |
| 第三节 关于设计基础课程的学理取向 |
| 一、对形式概念的解读与分析 |
| 二、多元形式的内涵意义与图式表现 |
| 三、“形式美”与“有意味的形式” |
| 四、形式的戏剧性展开与形式感的生成 |
| 本章小结 |
| 第五章 关于设计基础课程设计的途径与方法 |
| 第一节 关于课程模式的反思与教学结构的设计 |
| 一、关于对单元制课程体系的反思 |
| 二、关于对片断式教学实验的小结 |
| 三、关于对工作室制教学模式的参照与融汇 |
| 四、关于对主题性教学模式的参照与融汇 |
| 第二节 关于建构主题性、综合型课程结构 |
| 一、变单元设置为结构整合 |
| 二、主题切入:物象/方法/交叉/专业 |
| 三、内容整合:形式/要素/维度/媒介 |
| 第三节 关于课题设计的要素与法则 |
| 一、资源与情境:从对象到内容的认知 |
| 二、切入与转换:从主题到课题的变异 |
| 三、叙述与媒介:从视觉到形式的演绎 |
| 四、方法与游戏:从理性到趣味的改写 |
| 第四节 关于作业系列的编排与组合 |
| 一、规定性与自由性的结合 |
| 二、逻辑性与趣味性的结合 |
| 三、分析性与发散性的结合 |
| 四、单一性与交叉性的结合 |
| 本章小结 |
| 第六章 主题性与综合型设计基础教学实验(一) |
| 第一节 以“要素”为切入方式的课题设计 |
| 一、演绎方式:从正常到非正常 |
| 二、分析方式:从抽象到泛象 |
| 第二节 以“对象”为切入方式的课题设计 |
| 一、课题1:寻找与归纳,来自自然的形式 |
| 二、课题2:构成与解构,来自建筑的形式 |
| 三、课题3:观念与拼贴,来自当代艺术的形式 |
| 第三节 以“方法”为切入方式的课题设计 |
| 一、课题1:看法/关于视觉体验的方法 |
| 二、课题2:语法/关于形式分析的方法 |
| 三、课题3:手法/关于艺术表现的方法 |
| 第四节 关于综合型教学方法 |
| 一、课题与课程、教学大纲及教学 |
| 二、课题设计与作业编排的方法 |
| 三、教学研究与教案编制 |
| 四、课题作业作为教材的核心内容与体例 |
| 本章小结 |
| 第七章 主题性、综合型设计基础教学实验(二) |
| 第一节 “物象”课题与实验作业 |
| 一、自行车—对机械形态特征视觉认知多样性的体验与表达 |
| 二、芭蕉—对自然形态特征视觉认知多样性的体验与表达 |
| 三、纸—对日常材料形态特征视觉认知多样性的体验与表现 |
| 第二节 “方法”课题与实验作业 |
| 一、变体—对经典作品的研习以及方法的运用与拓展 |
| 二、拼贴—多样化形式元素的组合与重构 |
| 三、分形—隐藏秩序的发现与操作 |
| 第三节 “交叉”课题与实验作业 |
| 一、建筑—抽象视觉要素与空间构成的综合 |
| 二、音乐—视听转化与表现性的形式演绎 |
| 三、园林—传统图式的表达与时空构造的演绎 |
| 第四节 “专业”课题与实验作业 |
| 一、服装—从身体的观念到形式的媒介 |
| 二、装置—从空间解读到材料象征 |
| 三、迷宫—从二维图形到三维空间 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）智能化思想在钣金件拉深类模具设计中的应用（论文提纲范文）
| 1 半管成形模具快速设计主要不确定性因素 |
| 1.1 半管成形模具基本结构 |
| 1.2 半管成形模具结构中不确定性因素 |
| 1.2.1 模具整体尺寸 |
| 1.2.2 凸模固定板 |
| 1.2.3 凸模 |
| 2 智能化思想的应用 |
| 3 实例应用 |
| 4 结论 |
（4）基于人工智能的陶瓷工业喷雾干燥模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展及现状 |
| 1.2.1 喷雾干燥模型国内外研究进展及现状 |
| 1.2.2 人工智能在干燥领域预测研究进展及现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 陶瓷工业喷雾干燥过程及人工神经网络分析 |
| 1.3.2 陶瓷工业喷雾干燥实验 |
| 1.3.3 基于BP神经网络的陶瓷工业喷雾干燥模型 |
| 1.3.4 基于智能算法的BP神经网络喷雾干燥模型优化 |
| 1.3.5 陶瓷工业喷雾干燥智能模型结果分析及平台设计 |
| 2 陶瓷工业喷雾干燥过程及人工神经网络分析 |
| 2.1 陶瓷工业喷雾干燥原理 |
| 2.1.1 陶瓷工业喷雾干燥的基本过程 |
| 2.1.2 陶瓷工业喷雾干燥系统 |
| 2.1.3 陶瓷工业喷雾干燥热平衡分析 |
| 2.2 喷雾干燥颗粒质量指标及影响因素分析 |
| 2.3 人工神经网络 |
| 2.3.1 人工神经网络特点 |
| 2.3.2 BP神经网络原理 |
| 2.3.3 BP神经网络缺陷及改进 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 陶瓷工业喷雾干燥实验 |
| 3.1 实验目的及内容 |
| 3.2 实验条件 |
| 3.2.1 实验设备 |
| 3.2.2 喷雾干燥塔控制系统及结构 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 颗粒含水率及粒径分布测定方法 |
| 3.3.2 陶瓷工业喷雾干燥实验方法 |
| 3.4 实验设计 |
| 3.5 实验数据采集 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于BP神经网络的陶瓷工业喷雾干燥模型 |
| 4.1 陶瓷工业喷雾干燥BP神经网络模型设计 |
| 4.1.1 训练样本数据的预处理 |
| 4.1.2 网络结构的选择 |
| 4.1.3 激活函数的确定 |
| 4.1.4 模型预测性能评价指标 |
| 4.1.5 BP神经网络算法设计 |
| 4.2 模型预测结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于智能算法的BP神经网络喷雾干燥模型优化 |
| 5.1 MFO算法原理 |
| 5.1.1 MFO算法步骤 |
| 5.1.2 MFO算法的优缺点分析及改进方向 |
| 5.2 IMFO算法的研究 |
| 5.2.1 佳点集构造初始种群 |
| 5.2.2 反向佳点集策略 |
| 5.2.3 飞蛾位置更新策略 |
| 5.2.4 平均精英位置莱维飞行策略 |
| 5.3 算法仿真验证与分析 |
| 5.4 基于智能算法优化BP神经网络喷雾干燥模型步骤 |
| 5.4.1 IMFO-BP神经网络喷雾干燥模型步骤 |
| 5.4.2 MFO-BP神经网络喷雾干燥模型步骤 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 陶瓷工业喷雾干燥智能模型结果分析及平台设计 |
| 6.1 基于智能算法优化陶瓷工业喷干燥模型结果 |
| 6.1.1 IMFO-BP神经网络喷雾干燥模型预测及训练结果 |
| 6.1.2 MFO-BP神经网络喷雾干燥模型预测结果 |
| 6.2 各智能模型结果分析 |
| 6.3 IMFO-BP神经网络陶瓷工业喷雾干燥模型 |
| 6.4 陶瓷工业喷雾干燥颗粒质量平台的设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A: 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的专利 |
（5）人工智能伦理困境与突围（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、选题缘起与研究目的 |
| 二、国内外相关研究综述 |
| (一)国内研究综述 |
| (二)国外研究综述 |
| 三、人工智能相关概念 |
| (一)人工智能 |
| (二)人工智能伦理 |
| 四、研究思路与论文结构 |
| 五、研究方法与资料来源 |
| (一)个案研究的方法 |
| (二)系统分析的方法 |
| (三)文献研究法 |
| (四)多学科研究法 |
| 六、研究价值与创新之处 |
| 第二章 人工智能发展中面临的伦理困境 |
| 一、伦理困境的类型及原因 |
| (一)经济伦理困境 |
| (二)人权伦理困境 |
| (三)道德伦理困境 |
| (四)科技伦理困境 |
| (五)责任伦理困境 |
| 二、人工智能的伦理道德内涵 |
| 三、人工智能在应用中的道德主体辨析 |
| (一)人工智能可否作为道德主体问题的形成 |
| (二)将人工智能纳入道德圈 |
| (三)人工智能不能作为道德主体 |
| (四)确立人工智能道德接受者的地位 |
| 四、人工智能在应用中存在的伦理道德问题 |
| (一)人工智能违背公平正义原则 |
| (二)人工智能违背公众利益优先原则 |
| (三)人工智能违背科学原则 |
| (四)人工智能应用中违反善的原则 |
| 五、人工智能体成为道德主体的原因分析 |
| (一)人工智能使用违背公平正义原则导致的伦理问题 |
| (二)使用者违背公众利益优先原则导致的伦理问题 |
| 第三章 人工智能伦理困境的应对策略 |
| 一、研发层面的应对策略 |
| (一)用“以人为本”的科学发展观指导人工智能发展 |
| (二)让程序语言融入哲学思想 |
| (三)构建人工智能技术的伦理标准 |
| 二、人类自身层面的应对策略 |
| (一)增强科学家的道德责任感 |
| (二)提高民众的科学素养,正确认识人工智能 |
| (三)加强人工智能的国际交流合作 |
| 三、制度规范层面的应对策略 |
| (一)制定法律法规来规范人工智能的发展 |
| (二)科学管理人工智能产品的使用 |
| (三)严格监督人工智能产品的研发和运用 |
| 第四章 人工智能伦理对传统伦理新的挑战 |
| 一、人工智能伦理与传统道德 |
| (一)“道德”是否需要重新描述或界定 |
| (二)人工智能伦理在道德观念上的影响 |
| (三)人工智能伦理的可预见性 |
| 二、人工智能的权利、义务与伦理特征 |
| (一)基于道义论与结果论的人工智能权利与义务关系 |
| (二)人工智能伦理的不同观点 |
| (三)人工智能权利与义务关系的进一步思考 |
| 三、人工智能的伦理决策与人类思维 |
| 第五章 混合制的人工智能伦理体系建构 |
| 一、混合的道德主体的人工智能伦理 |
| 二、人工智能伦理中美德与道德设计 |
| 三、“自上而下”的人工智能伦理道德设计 |
| 四、人工智能伦理学 |
| 结语 |
| 参考文献 |
（6）人工智能生成物权责归属研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 创新点与不足 |
| 2 人工智能生成物概述 |
| 2.1 人工智能 |
| 2.1.1 人工智能概念 |
| 2.1.2 人工智能发展现状 |
| 2.2 人工智能生成物 |
| 2.3 人工智能生成物的分类 |
| 2.3.1 从生成物的表现形式分类 |
| 2.3.2 从生成物产生来源进行分类 |
| 2.4 人工智能生成物国外相关立法 |
| 3 人工智能生成物权属来源依据 |
| 3.1 人工智能生成物产生原理 |
| 3.1.1 由算法编程形成核心系统 |
| 3.1.2 依赖载体机器的外在表达 |
| 3.2 人工智能生成物产生特点 |
| 3.3 人工智能生成物特点 |
| 4 人工智能生成物的权属分配 |
| 4.1 明确权利主体与内容 |
| 4.2 权属分配制度模型 |
| 4.2.1 人工智能机器 |
| 4.2.2 投资者 |
| 4.2.3 程序编程者 |
| 4.2.4 机器所有者与使用者 |
| 5 人工智能生成物责任承担制度设计 |
| 5.1 责任承担主体 |
| 5.2 责任认定媒介——必要性标识制度 |
| 5.3 责任承担方式 |
| 5.3.1 必要性标识的登记注册 |
| 5.3.2 侵权的赔偿给付 |
| 5.3.3 社会分担机制 |
| 结语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）人工智能时代小学生信息素养教育研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、研究缘由 |
| (一)人工智能时代公民需要具备的信息素养 |
| (二)小学是信息素养教育的关键阶段 |
| (三)人工智能时代小学生信息素养教育面临新的挑战 |
| 二、研究意义 |
| (一)理论意义 |
| (二)现实意义 |
| 三、研究现状 |
| (一)国外相关研究 |
| (二)国内相关研究 |
| 四、研究思路和方法 |
| (一)研究思路 |
| (二)研究方法 |
| 第一章 人工智能时代小学生信息素养教育概述 |
| 一、人工智能时代小学生信息素养教育的现实依据 |
| (一)人工智能时代小学生的特点 |
| (二)人工智能时代对教育的挑战 |
| 二、人工智能时代小学生信息素养教育的理论依据 |
| (一)多元智能理论 |
| (二)分布式认知理论 |
| (三)建构主义理论 |
| 三、人工智能时代信息素养的内涵 |
| (一)信息意识 |
| (二)计算思维 |
| (三)编程能力 |
| (四)人机协作能力 |
| (五)信息道德与法律修养 |
| 四、人工智能时代小学生信息素养教育的基本内容 |
| (一)信息意识教育 |
| (二)计算思维教育 |
| (三)编程教育 |
| (四)人机协作能力教育 |
| (五)信息道德与法律修养教育 |
| 第二章 当下小学生信息素养教育现状调查 |
| 一、小学生信息素养教育现状的调查设计 |
| (一)调查目的的确定 |
| (二)调查对象的选择 |
| (三)调查工具的制定 |
| 二、小学生信息素养现状的问卷调查 |
| (一)问卷量表的信度与效度分析 |
| (二)小学生的信息意识情况 |
| (三)小学生的计算思维情况 |
| (四)小学生的编程能力情况 |
| (五)小学生的人机协作能力情况 |
| (六)小学生的信息道德与法律修养情况 |
| 三、小学生信息素养教育存在的问题分析 |
| (一)信息意识教育存在的问题 |
| (二)计算思维教育存在的问题 |
| (三)编程教育存在的问题 |
| (四)人机协作能力教育存在的问题 |
| (五)信息道德与法律修养教育存在的问题 |
| 第三章 当下小学生信息素养教育存在问题的原因分析 |
| 一、对人工智能时代小学生信息素养教育的研究不足 |
| (一)成熟的教育理念和推进策略尚未形成 |
| (二)合适的教学模式和实用载体支持不足 |
| (三)实用的配套教材缺乏 |
| 二、对人工智能时代小学生信息素养教育的重视程度不够 |
| (一)人工智能课程的建设不足 |
| (二)师资力量的投入有限 |
| (三)智能化教育环境的建设不到位 |
| (四)教育经验的缺乏 |
| 三、教师的信息素养教育水平不高 |
| (一)教师对人工智能时代小学生信息素养教育的认知不足 |
| (二)教师在学科教学中整合信息技术和人工智能技术的能力不够 |
| (三)教师将新技术运用于教学的创新性缺乏 |
| (四)教师专业发展的能力较弱 |
| 第四章 人工智能时代小学生信息素养教育若干建议 |
| 一、加强对人工智能时代小学生信息素养教育的研究 |
| (一)设立相关研究课题 |
| (二)建设高素质研究队伍 |
| 二、加强人工智能课程的建设 |
| (一)提高资金投入 |
| (二)合理定位课程 |
| 三、提高人工智能时代小学生信息素养教育师资培训的质量 |
| (一)正确定位人工智能时代教师和技术的关系 |
| (二)加强教师信息素养培养方案的研发 |
| (三)强化教师校本培训的关键责任 |
| 四、加强智能化教育环境的建设 |
| (一)推进教育数据化发展 |
| (二)建设智慧化教学环境 |
| 五、提高教师的信息素养教育水平 |
| (一)掌握信息素养教育的理论知识 |
| (二)加强信息素养教育的实践锻炼 |
| 结语 |
| 注释 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论着 |
| 致谢 |
（8）面向智能音箱的语音交互用户心智模型探究与设计应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究创新点 |
| 1.5 研究内容与架构 |
| 第2章 语音交互与心智模型的相关研究 |
| 2.1 语音交互的研究 |
| 2.1.1 语音交互系统 |
| 2.1.2 语音交互框架 |
| 2.1.3 语音交互的特点 |
| 2.1.4 语音交互的用户体验 |
| 2.2 心智模型的研究 |
| 2.2.1 心智模型相关理论 |
| 2.2.2 心智模型的特性 |
| 2.2.3 人机交互中的心智模型 |
| 2.2.4 心智模型在用户体验中的作用 |
| 2.3 心智模型测量方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 语音交互用户心智模型的理论研究 |
| 3.1 语音交互用户心智模型框架 |
| 3.2 语音交互用户心智模型认知层 |
| 3.2.1 语音交互用户群体的认知特点 |
| 3.2.2 语音交互中的感性认知 |
| 3.3 语音交互用户心智模型行为层 |
| 3.4 语音交互用户心智模型情感层 |
| 3.5 语音交互用户心智模型构建方法 |
| 3.5.1 用户心智模型的研究方法 |
| 3.5.2 用户心智模型研究步骤 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 智能音箱语音交互用户心智模型获取与构建 |
| 4.1 前期准备 |
| 4.1.1 智能音箱语音系统现状调研 |
| 4.1.2 智能音箱语音系统常用任务提取 |
| 4.1.3 智能音箱语音系统常用任务聚类 |
| 4.2语音交互用户心智模型获取实验 |
| 4.2.1 目标人群的选取 |
| 4.2.2 实验目的 |
| 4.2.3 实验方法与思路 |
| 4.2.4 实验设计 |
| 4.2.5 实验步骤 |
| 4.3 语音交互用户心智模型构建 |
| 4.3.1 被试对象信息描述 |
| 4.3.2 内容分析编码 |
| 4.3.3 关联矩阵建立 |
| 4.4 语音交互用户心智模型的解读 |
| 4.4.1 语音交互心智模型的关键要素 |
| 4.4.2 语音交互心智模型的关键要素关系 |
| 4.4.3 基于用户心智模型的语音交互设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于心智模型的智能音箱语音交互评估研究 |
| 5.1 实验目的 |
| 5.2 问卷设计与数据收集 |
| 5.2.1 评价体系设计 |
| 5.2.2 评价问卷设计 |
| 5.2.3 调查问卷发放 |
| 5.3 研究结果分析与讨论 |
| 5.3.1 信度和效度分析 |
| 5.3.2 评价结果分析 |
| 5.4 语音评估结果相关建议 |
| 5.4.1 面向语音交互设计评价建议 |
| 5.4.2 面向不同熟悉度用户群体的语音交互设计建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
（9）嵌入本科工程教育的计算能力及其培养模式研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 工程环境演变和工程技术变革趋势 |
| 1.1.2 工程师能力要求变化 |
| 1.1.3 工程师培养模式演变 |
| 1.2 研究内容与研究设计 |
| 1.2.1 研究问题 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究边界及关键概念 |
| 1.3.1 计算 |
| 1.3.2 计算能力 |
| 1.3.3 工程教育模式 |
| 1.4 研究框架 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 论文结构 |
| 1.5 主要创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 计算相关文献综述 |
| 2.1.1 计算的概念内涵及发展 |
| 2.1.2 计算相关概念辨析 |
| 2.1.3 工程师能力和计算能力培养 |
| 2.1.4 本节述评 |
| 2.2 工程知识体相关文献综述 |
| 2.2.1 工程知识体概念内涵探析 |
| 2.2.2 工程知识体与计算 |
| 2.2.3 工程知识体与工程师计算能力培养 |
| 2.2.4 本节述评 |
| 2.3 工程教育模式相关文献综述 |
| 2.3.1 工程教育及计算教育发展 |
| 2.3.2 工程教育模式理论及实践 |
| 2.3.3 计算与工程教育 |
| 2.3.4 本节述评 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 计算能力要素及理论框架研究 |
| 3.1 理论分析与问题提出 |
| 3.1.1 计算能力基本要素提炼 |
| 3.1.2 研究问题提出 |
| 3.2 内容分析法研究设计与数据收集 |
| 3.2.1 研究方法 |
| 3.2.2 案例选定 |
| 3.2.3 数据来源 |
| 3.2.4 数据分析 |
| 3.3 案例分析 |
| 3.3.1 案例背景及工程师计算能力要点分析 |
| 3.3.2 基于内容分析法的案例研究 |
| 3.4 案例发现与结论讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 计算能力核心要素问卷调研 |
| 4.1 研究设计与变量测量 |
| 4.1.1 问卷设计 |
| 4.1.2 问卷内容 |
| 4.1.3 变量测量 |
| 4.1.4 问卷预调查 |
| 4.2 样本描述与可靠性检验 |
| 4.2.1 样本数据 |
| 4.2.2 项目分析及信度检验 |
| 4.3 研究发现与结论讨论 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 因子分析 |
| 4.3.3 多元线性回归分析 |
| 4.3.4 结论与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 本科工程教育中的计算能力培养案例研究 |
| 5.1 研究问题提出与相关理论分析 |
| 5.1.1 研究问题提出 |
| 5.1.2 工程师计算能力培养维度提炼 |
| 5.2 案例研究方案设计 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 案例样本选取 |
| 5.2.3 数据收集和数据分析 |
| 5.3 高校典型案例分析 |
| 5.3.1 计算能力培养要点分析 |
| 5.3.2 高校典型案例内容分析 |
| 5.3.3 案例比较分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 本科工程教育中的计算能力培养模式构建 |
| 6.1 关于培养模式设计的思考 |
| 6.2 计算能力培养目标分析 |
| 6.2.1 本科工程教育中的计算能力培养目标 |
| 6.2.2 分析过程 |
| 6.2.3 计算能力培养目标小结 |
| 6.3 嵌入本科工程教育的计算能力培养模式建构 |
| 6.3.1 模式一:知识模块组合模式 |
| 6.3.2 模式二:计算情境体验模式 |
| 6.3.3 模式三:智能产业引领模式 |
| 6.3.4 嵌入本科工程教育的计算能力培养模式运行分析 |
| 6.3.5 计算能力培养模式小结 |
| 6.4 本科工程教育中的计算能力培养模式实施路径分析 |
| 6.4.1 传统工科转型 |
| 6.4.2 人工智能及智能相关工科发展 |
| 6.4.3 面向计算的数理基础培养 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 完善计算能力培养模式的对策建议 |
| 7.1 制定宏观层面的计算战略规划 |
| 7.2 产业参与工程师计算能力培养过程 |
| 7.3 通过教学方案设计深化计算能力培养与工程教育的系统融合 |
| 7.4 整合软硬件资源保障计算能力培养模式运行 |
| 8 研究结论与展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 调查问卷 |
| 附录B 访谈提纲 |
（10）基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 绿色建筑发展背景 |
| 1.1.2 绿色建筑技术设计面临的困境与挑战 |
| 1.1.3 建筑领域数字化的研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 绿色建筑设计研究现状 |
| 1.2.2 案例推理在建筑领域的研究现状 |
| 1.2.3 本体在建筑领域应用的研究现状 |
| 1.2.4 基于本体的案例推理系统的研究现状 |
| 1.2.5 研究综述小结 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容及结构安排 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线图 |
| 1.6 创新点 |
| 2 研究理论基础 |
| 2.1 专家系统 |
| 2.1.1 专家系统的发展历程 |
| 2.1.3 专家系统的类型 |
| 2.1.4 传统专家决策系统特点 |
| 2.2 案例推理理论的基本原理 |
| 2.2.1 案例推理的发展历程 |
| 2.2.2 案例推理的基本原理 |
| 2.2.3 案例推理的特点 |
| 2.3 本体方法论 |
| 2.3.1 本体的定义 |
| 2.3.2 本体的分类 |
| 2.3.3 本体的构成要素 |
| 2.3.4 本体描述语言 |
| 2.3.5 本体的构建 |
| 2.3.6 本体学习 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 绿色建筑技术设计案例推理系统框架构建 |
| 3.1 绿色建筑内涵及评价体系 |
| 3.1.1 绿色建筑内涵 |
| 3.1.2 绿色建筑发展 |
| 3.1.3 绿色建筑评价体系 |
| 3.1.4 绿色建筑评价体系对绿色建筑设计的引导作用 |
| 3.2 绿色建筑设计 |
| 3.2.1 绿色建筑设计的特点 |
| 3.2.2 传统建筑设计流程 |
| 3.2.3 绿色建筑设计流程 |
| 3.2.4 绿色建筑设计团队组成 |
| 3.2.5 绿色建筑设计面临的主要挑战 |
| 3.3 绿色建筑技术设计基本内容 |
| 3.3.1 节地和室外环境设计 |
| 3.3.2 节材设计 |
| 3.3.3 节能设计 |
| 3.3.4 节水设计 |
| 3.3.5 室内环境设计 |
| 3.4 基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统框架 |
| 3.4.1 案例推理技术应用于绿色建筑技术设计的可行性 |
| 3.4.2 基于案例推理的绿色建筑技术设计成果构成 |
| 3.4.3 基于本体的案例推理系统的优势 |
| 3.4.4 系统整体框架 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 绿色建筑领域本体的构建原理 |
| 4.1 构建绿色建筑领域本体的任务 |
| 4.2 绿色建筑领域本体概念的提取原理 |
| 4.2.1 领域文本预处理 |
| 4.2.2 绿色建筑领域术语的提取 |
| 4.2.3 同义词合并 |
| 4.3 绿色建筑领域本体概念关系的识别 |
| 4.3.1 概念间分类关系的提取 |
| 4.3.2 非分类关系提取 |
| 4.4 绿色建筑本体构建的实现过程 |
| 4.4.1 绿色建筑本体概念及概念间关系提取 |
| 4.4.2 绿色建筑本体的实现 |
| 4.4.3 绿色建筑本体的形式化表示 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 绿色建筑技术设计案例推理系统中的案例库构建原理 |
| 5.1 绿色建筑技术设计案例表示的框架 |
| 5.1.1 案例表示的原则 |
| 5.1.2 案例表示的方法 |
| 5.1.3 绿色建筑技术设计案例的内容 |
| 5.1.4 基于本体的绿色建筑技术设计案例表示的框架 |
| 5.2 绿色建筑技术设计案例的基本特征选取 |
| 5.3 绿色建筑技术设计案例的文本语义特征提取 |
| 5.3.1 传统文本表示的方法 |
| 5.3.2 基于领域本体的绿色建筑技术设计案例文本表示方法 |
| 5.3.3 绿色建筑技术设计案例文本的预处理 |
| 5.3.4 绿色建筑技术设计案例语义标引的建立 |
| 5.3.5 绿色建筑技术设计案例文本语义特征权重的计算方法 |
| 5.3.6 基于领域本体的语义向量构建的算法 |
| 5.4 绿色建筑技术设计案例的存储 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 绿色建筑技术设计案例推理系统中案例检索机制的设计 |
| 6.1 绿色建筑技术设计案例检索方法和流程 |
| 6.1.1 案例检索方法 |
| 6.1.2 案例检索流程 |
| 6.2 绿色建筑技术设计案例基本特征相似度计算 |
| 6.2.1 绿色建筑技术设计案例基本特征的数据类型 |
| 6.2.2 绿色建筑技术设计案例的基本特征相似度计算模型 |
| 6.3 绿色建筑技术设计语义特征检索机制建立 |
| 6.3.1 基于本体的语义检索 |
| 6.3.2 基于本体的查询扩展 |
| 6.3.3 基于本体的语义检索模型中相似度计算 |
| 6.4 绿色建筑技术设计案例检索机制中综合相似度测算模型 |
| 6.4.1 案例全局相似度计算模型 |
| 6.4.2 案例特征权重确定方法 |
| 6.4.3 层次分析法 |
| 6.4.4 绿色建筑技术设计案例特征权重确定 |
| 6.5 绿色建筑技术设计案例调整及案例库的维护 |
| 6.5.1 绿色建筑技术设计案例重用与修正 |
| 6.5.2 绿色建筑技术设计案例学习 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 绿色建筑技术设计案例推理系统的实证研究 |
| 7.1 绿色建筑技术设计案例推理系统的需求分析 |
| 7.1.1 系统的需求概述 |
| 7.1.2 系统功能需求 |
| 7.2 绿色建筑技术设计案例推理系统总体设计 |
| 7.2.1 系统架构设计 |
| 7.2.2 系统的工作流程 |
| 7.3 绿色建筑技术设计案例推理系统的界面设计 |
| 7.4 绿色建筑技术设计案例推理系统的应用 |
| 7.4.1 绿色建筑技术设计实证背景 |
| 7.4.2 绿色建筑技术设计案例推理系统的检索过程 |
| 7.4.3 系统检索结果的讨论 |
| 7.4.4 绿色建筑技术设计决策 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 研究存在的不足以及未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读博士学位期间所发表的文章目录 |
| B 作者在攻读学位期间参与的科研项目 |
| C 绿色建筑领域本体概念间非分类关系提取的源代码 |
| D 绿色建筑技术设计案例基本信息 |
| E 学位论文数据集 |
| 致谢 |
四、机械设计思考过程的智能化（论文参考文献）
- [1]基于知识工程的稻麦割晒机快速设计研究与验证[D]. 张海军. 昆明理工大学, 2021(01)
- [2]设计基础课程的整合与重构 ——以南京艺术学院教学实验为例[D]. 曹斌华. 南京艺术学院, 2021(12)
- [3]智能化思想在钣金件拉深类模具设计中的应用[J]. 谷欣航,车剑昭,韩志仁,闫宝强. 沈阳航空航天大学学报, 2021(01)
- [4]基于人工智能的陶瓷工业喷雾干燥模型研究[D]. 黄煌. 景德镇陶瓷大学, 2020(02)
- [5]人工智能伦理困境与突围[D]. 周翔. 湖北大学, 2020(01)
- [6]人工智能生成物权责归属研究[D]. 刘梦岑. 中国地质大学(北京), 2020(12)
- [7]人工智能时代小学生信息素养教育研究[D]. 张琪. 山东师范大学, 2020(09)
- [8]面向智能音箱的语音交互用户心智模型探究与设计应用[D]. 张雪. 浙江大学, 2020(08)
- [9]嵌入本科工程教育的计算能力及其培养模式研究[D]. 吕正则. 浙江大学, 2020(06)
- [10]基于本体的绿色建筑技术设计案例推理系统研究[D]. 严行. 重庆大学, 2019(05)