人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。范文书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇范文呢？下面是小编帮大家整理的优质范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
智能化园区管理篇一
我通过这次国培学习，对区域活动有了更深刻的认识，从区域地点的选择、区域的设置的设置、材料的提供、教师的指导等方面都有不少的收获，尤其更加深入的了解了幼儿园区域活动的功能，为更好的在工作中开展区域活动有很大帮助，下面就谈一谈参加这次研修的心得。
1、幼儿园的活动区是创设幼儿互助的学习环境。幼儿在活动区中不断通过游戏和操作，起到相互学习相互交流的一个场所，对幼儿的各项能力非常有利。
2、提供个别化学习的机会。幼儿园的集体教学，尽管尽量注重了幼儿的个体差异，但还是不能完全满足幼儿进一步学习的需要，幼儿园的区域活动正是很好的幼儿个性化展示的空间。
3、实现一日生活的教育。丰富多彩的区域设置，使幼儿能接受多角度的知识探索，通过提供有利的区域材料，模拟实现的生活和社会活动，使幼儿不断增强知识，丰富生活经验。
4、保证静态和动态的平衡课程。幼儿园的区域活动的设置标准中要求，活动区的设置一定有动静交替。幼儿与在选择活动区时，教师就可以适时指导幼儿，要动静交替的选择，使幼儿的活动平衡。
这些是我在区域活动上研修获得的体会，我会在今后的工作中继续努力，让区域活动开办得更加完善，让幼儿得到体、智、德、美全面发展的教育。
智能化园区管理篇二
我司司对系统施工人员有严格要求，参与施工的工程师是经过培训的弱电工程师，还有5年以上的工程管理人员及施工人员，此次参加施工的主要工程师都参加过多个类似系统工程的设计和施工，具有设计、安装和调试同类工程三年以上的工作经验。我司还拥有一批质量过硬，经验丰富的系统施工人员，他们是具有7年以上建筑智能化行业工作经验的熟练工人。拥有如此高水平的设计施工队伍，对南石湖花园二期项目智能化工程来说无疑是增加了很高的质量保障。
（1）工程组织
本项目我公司派出以项目组为单位的施工人员组织施工。
本项目岗位素质要求、分工及职责
l 总指挥
负责工程整体指导工作，定期、不定期检查工程项目进展情况，并根据工程项目的需要，及时调用后备资源支援工作。具有大中型弱电系统工程项目设计、实施经验，技术知识、技能全面，负责组织本工程项目的，设计和现场工程技术。
l 弱电工长
具有大中型弱电系统工程项目的管理与实施经验，监督整个工程项目的实施，对工程项目的实施进度负责；负责协调解决工程项目实施过程中出现的各种问题。负责与业主及相关人员的协调工作。
l 工程技术人员
要求具有丰富工程施工经验，作为主要人员参加过大中型弱电系统工程的实施，对项目实施过程中出现的进度等问题，及时上报总指挥。
l 材料设备管理员
要求熟悉工程所需的材料、设备规格，负责材料、设备的进出库管理和库存管理，保证库存设备的完整。
安全员
要求具有很强的责任心，负责巡视日常工作安全防范以及库存设备的安全。
（2）工作流程
项目组成员，分工明确，责任到人，同时还应发扬相互协作精神，严格按照各项规章制度、工作流程开展工作。
实施由总指挥负责组织，由工程技术组，质量管理组，项目管理组，材料管理组完成，安全员负责安全监督。设计组作为支援。
在整个实施过程中，以控制工程质量为主，以控制工程进度为辅，不断督导检查，以执行标准为设计依据，以工程验收标准为检验依据，保证工程顺利完成，直至工程验收。
（3）规章制度
l 协调会议通知制度
凡是与弱电系统工程有关的，由业主、监理两方或两方以上参加的协调会议，定期举行会议（如每个星期一），必须就有关协调情况及最终答复形成会议纪要以备查，会议纪要送达业主及相关人员。
l 合同与资料管理制度
凡是与系统工程项目有关的合同文件和资料，由总指挥负责收集、整理、归档、管理，借阅必须经过授权和登记。
l 验收制度
由业主、有关专家组成验收小组，由验收组长把验收结果填入工程报验单并签字，其他验收人员在此报验单上签名。
l 项目组工作制度
必须按时上下班，有事必须向总指挥或工长请假。
遇到原则性问题必须及时向上一级领导汇报，并写出相关的书面材料，经上一级领导同意（或提出处理意见）且签字后，方能处理。在重大原则问题处理上，应征得工地总指挥同意且签字后，方可处理。
必须与业主，其他工程施工单位及有关人员建立良好的合作关系，严格遵守业主制定的施工现场管理规定。
l 材料管理制度
由专人负责材料管理，工程队施工过程中所有材料领取须填写统一的领料单，并由总指挥和专项工程师签字方可领取，剩于材料需及时退回材料管理员处，由管理员统一管理。
l 安全管理制度
智能化园区管理篇三
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，他由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的来说，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。人工智能研究的近期目标是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据先行的计算机的特点研究实现智能的的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。
由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，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。
智能化园区管理篇四
实施情况分析：区域活动是适宜幼儿发展的一种活动形式。在区域活动中教育者可以充分利用各类教育资源，组织幼儿进行自主选择、合作交往、探索发现。然而，区域活动是否发挥了它的应有作用关键在于材料，材料是幼儿参与活动的物质基础。在区域活动中材料的投放既重要又复杂，它的重要性体现在缺少材料，就会影响区域活动的正常开展；复杂性体现在既要满足幼儿的兴趣，还要保证达到教育目标。作为幼教工作者，应怎样科学的投放区域活动材料，以满足不同层次幼儿的发展需求呢？通过平日的观察和实践我们认为应从以下几方面入手：
一方面可根据幼儿能力的不同提供操作难易程度不同的活动材料，促进幼儿在原有水平上不同程度的提高。教师在投放材料时要考虑到不同层次的幼儿发展的水平，如果只是投放了同一层次的材料，只考虑大多数幼儿的发展水平，这样就会阻碍了一部分能力较强的幼儿的发展。另一方面从材料的加工程度来讲，可为同一个活动区提供原材料、半成品和成品。如美工区内，教师可为幼儿提供蛋壳、制作不倒翁的沙子、石蜡、装饰制作好的不倒翁，这样才有利于幼儿的操作探索，更大程度地鼓励幼儿的自主学习。
（一）区域活动是在主题目标的指导下，教师有目的地引导幼儿开展的系列活动。因此，材料投放应具有目标性，要根据近期的主题目标和幼儿的活动需求及时投放活动材料。
（二）活动区域中应根据不同年龄段幼儿的身心特点投放不同层次的活动材料，做到有的放矢，具有针对性。同样是结构区，结合小班幼儿善于模仿的心理特点和小肌肉群不够发达的生理特点，可为他们提供体积大、重量轻、便于取放、类别相同的建构材料。而大班幼儿动手能力强，思维敏捷，在提供建构材料时，则要注重多样性和精密性，以满足他们的探究和自主发展的需求。
投放区域的材料要有探究性。材料的探究性能引发幼儿动手、动脑，支持幼儿与活动环境的积极互动，引导幼儿根据自己的兴趣爱好对客观事物进行动手操作和动脑思考。探究是儿童在动脑思考基础上的动手操作，是儿童动脑思考和动手操作交织进行的活动。不能让幼儿开动脑筋思考的动手操作活动，不能被看作是探究活动。在材料的提供上，应密切注意材料的探究性。因为只有具有探究性的活动材料才能真正的引起幼儿的兴趣，使活动具有持久性，也才能起到发展幼儿思考能力和探索能力的作用。可供分享的经验有效的挖掘周围可利用的资源，使材料为我所用。
很多教师为投放区域活动材料挖空心思，哪有那么多材料？其实，不是没有材料，而是我们不善于发现，周围有很多我们可以拿来做材料的东西。要想充分的利用周围的现成材料，首先要引导幼儿学会积累材料，让幼儿在活动中发现原来他们平时用后的饮料瓶、饼干盒等等都是可以拿到区域来做材料的，这就让幼儿想到了去收集这些材料，活动区的材料不就充实了吗？不过对这些材料一定要进行严格消毒。第二，要充分利用自然资源。比如，像豆子、玉米粒、还有花生壳、小石子等都可用来作为区域活动的材料。只要善于发现、善于利用，很多材料都可以投放到区域中的。教师要善于观察，在与幼儿共同的活动中注意观察了解幼儿的兴趣与需要，不断丰富、调整材料，才有利于幼儿在活动中不断发展。
尚待努力的地方：材料的动态性：材料的提供不能一成不变，而要根据教育目标和幼儿能力的不断提高及时的调整、补充材料。如教师发现前阶段备受幼儿喜爱的表演区无人问津了，通过对幼儿区域活动的观察和了解，发现表演区里的头饰、道具因投放时间长，有些已不能满足幼儿表演的需求。如果现有材料已不能满足幼儿的需要了，幼儿对活动就会失去兴趣。因此，教师一定要及时观察发现活动区材料是否对幼儿当时的活动起到了应有的作用，以便作出调整或更换材料的决定。材料的动态性还体现在各平行班之间的互动上，各班教师应及时沟通、交流幼儿区域活动的情况，做到材料的互补，资源共享，让材料真正地为幼儿活动服务。
智能化园区管理篇五
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。