系统

城市分几层，交通网络里不管什么交通工具，只要是去别的层区都会顺着城市系统的疏导来到“交通电梯”。

为避免这些问题，美国杜克大学的儿科心脏外科医生JosephTurek及其同事开发了一种体外复苏儿童心脏的系统。

自主智能体是指能够在环境中自主感知、决策和行动的智能系统。

如果意图是让人工智能系统帮助医生诊断疾病，那么就会针对医学图像识别、症状分析等相关的智能技能进行开发和训练，意图决定了智能发展的方向和重点。

意图也可以引导智能的发展，在人工智能领域，人们根据特定的意图来设计和训练智能系统。

邱月淇和团队搭建首个便携低场磁共振系统的过程便是如此，在昏暗的地下实验室里，他们日复一日地调试电路、组装部件，直到系统终于呈现出第一幅无干扰的清晰图像。

施旺说，得益于政府数十年来的良性政策支持，近年来中国生物医药创新系统发展迅猛，本土研发速度越来越与全球市场同步，一批中国创新药企在全球范围内取得突破，展现出不俗的研发实力和一定的国际竞争力，尤其是在肿瘤、自免疾病、代谢类疾病等领域，一些本土创新产品已经进入了全球市场，并获得国际监管机构的认可。

它强调的是一个系统的、综合的认知过程。

专家系统成为20世纪80年代AI商业化的关键技术，催生了医疗诊断、金融分析等领域的应用系统。

专家系统的概念由爱德华·费根鲍姆（EdwardFeigenbaum）主导提出并实现，也称之为专家系统之父。

但是，专家系统没有学习能力，难以穷举所有的专家规则，应用范围严重受限，没有带动人工智能大的浪潮。

模糊系统不仅具有专家系统的推理能力，还具有计算能力，其隶属度函数等参数可以学习和优化。

模糊系统是多条模糊规则组成的一个系统，本质上也是一个专家系统。

模糊系统的本质：可计算、可解释、可优化、可学习的专家系统

模糊系统的本质：可计算、可解释、可优化、可学习的专家系统模糊系统的本质：可计算、可解释、可优化、可学习的专家系统精选

类似与专家系统，但是又不同于专家系统。

模糊系统的本质价值在于：用数学严谨性封装人类认知的不确定性，在机器精确性与人脑灵活性之间架起可进化的桥梁，是可计算、可解释、可优化和可学习的高级专家系统。

虽然模糊规则也存在专家系统类似的维度灾难等问题，可通过相似度合并减少冗余规则。

因此，在复杂环境下的实时决策和优化能力上，机环交互系统可能会逐渐超越人机交互。

这种基于算法的自主学习能力，使得机环交互系统能够不断优化自身性能，适应各种复杂的环境变化。

因此，只有将事实性计算与价值性算计深度融合，使人工智能系统既能准确感知和计算客观事实，又能合理判断和体现人类价值，才能真正实现从自动化到智能化、从工具理性到价值理性的跨越，推动人工智能向更高层次的认知智能和道德智能发展。

如果两者不能有机融合，人工智能系统在面对需要权衡利弊、兼顾效率与公平、平衡个体与集体利益等复杂情境时，就会出现决策偏差、伦理困境和社会接受度低等问题。

（8）人机环境协同教育的系统设计与架构研究：从整体上设计人机协同教育系统的架构，包括硬件设施、软件平台、教育资源、教学工具等的整合与协同；

例如，在医疗领域，医生可以借助人机融合智能系统，更精准地进行疾病诊断和手术操作；

通过分布式与集中式的有机结合，人机融合智能系统能够在事实层面实现信息的广泛弥散与高效处理，同时在价值层面实现判断的有效聚合与统一协调，从而在复杂动态环境中实现事实与价值的协同优化，最终达到智能系统的可靠性、可解释性和人类可接受性的统一。

h1,h2∈H，那么这两个代数系统通过ϕ建立了同态关系。

假设两个代数系统G和H，其上分别定义了运算◦和∗，则两个代数系统通常记为(G,◦)和(H,∗)。

图2同态映射的核和像示意图同态映射给出的不同代数系统的相似度比同构更粗略，同态映射既是单射又是满射的时候才是同构，所以同态能给出代数系统之间一个“分类”，这就涉及到同态映射的两个重要概念：像(image)和核(kernel)。

如图1(a)所示单形按照边组合构成了一个单纯复形，它显然由4个0维的0-单形σ(0)(顶点v0,v1,v2,v3)，4个1维的1-单形σ(1)(就是边)，1个2维的2-单形σ(2)(面)按照它们的边界粘合而成，所以其欧拉数可简单计算为：4-4+1=1；

如果两个代数系统是群或具有群结构，那么同态映射通过其像和核可以对群进行分类。

所谓同态(Homomorphism)表达了不同代数系统(algebraicsystem)之间的某种相似关系(similarform)，它不同于拓扑空间上的同胚映射。

然而如果复形成为一个连续的拓扑空间即流形，那它将对应一个超曲面，而这个超曲面可以通过一个三角剖分(不唯一)对应于一个单纯复形，从而也存在相应的欧拉数。

本刊涵盖新型传感器材料和装置的开发，以及传感器系统的设计、整合与广泛应用。

图5主要介绍了基于回归模型的连续生物力学参数预测及实时膝关节扭矩监测系统。

大模型可以通过具身智能系统在现实世界中验证和优化其决策。

（1）环境感知：大模型可以处理来自传感器的多种数据，帮助具身智能系统更准确地感知环境。

（1）语义理解与逻辑推理能力：大语言模型具备强大的语义理解和逻辑推理能力，能够帮助具身智能系统更好地理解自然语言指令。

（2）任务规划：大模型能够根据任务目标生成详细的行动计划，指导具身智能系统完成复杂任务。

（2）多模态感知与决策能力：多模态模型使具身智能系统能够融合多种感官信息进行感知和决策。

（2）数据生成与增强：具身智能系统在与环境交互过程中生成的大量数据可以用于进一步训练和优化大模型，提升其性能。

（3）奖励函数设计：在强化学习中，大模型可以设计更合理的奖励函数，帮助具身智能系统更高效地学习。

（3）安全与可靠性：在具身智能系统中应用大模型时，需要确保系统的安全性和可靠性，避免因模型的不确定性导致的安全问题。

自主农业系统。

（1）个性化学习系统：能够根据学生的学习进度、知识掌握程度、学习风格等，为每个学生量身定制个性化的学习计划和学习路径，推荐适合的学习资源和练习内容。

他证明了在任何足够强大的形式化系统中，总存在无法被证明的真命题。

哥德尔的不完备性定理揭示了形式化系统（如数学逻辑）的局限性。

这一理论表明，形式化系统（包括计算机程序）无法涵盖所有人类思维的复杂性和创造性。

使用Taylor&Francis稿件状态小程序，只有在您的稿件状态发生变化时，系统才会给您推送对应变化通知，我们的小程序本身目前并不具备查询稿件状态功能，如您需要查询稿件状态，还请登录网页版投稿系统。

再也不用反复登录投稿系统刷更新。

（1）协同理论：为人机环境协同教育教学中的合作与分工提供指导，强调人、机、环境之间通过相互协作、优势互补，实现教学系统的自组织和有序发展，形成协同效应，提高教学效率和质量。

总而言之，人机融合智能是人类智能化“能力”与机器自动化“功能”的深度融合，是未来智能系统发展的核心方向。

更重要的是，未来的智能传感器还将具备协同与通信能力，能够与其他传感器或智能系统进行分布式协同，实现更大范围的信息共享和价值聚合，例如在智慧城市建设中，分布在城市各处的智能传感器能够通过协同计算，共同完成城市环境的实时监测、交通流量的优化调度、突发事件的快速响应等复杂任务。

最后，未来的智能传感器将具备协同与通信能力，能够与其他传感器或智能系统进行分布式协同，实现更大范围的信息共享和价值聚合。

人负责处理“杂”乱无章、无法数学建模、不能统计概率的事实或价值性事物，机器负责可以数学建模或统计概率、重“复”出现的事实性事物，环境就是把人类的“杂”与机器的“复”整合起来处理的“复杂”性平台，进而形成人机环境生态智能系统。

三、人机环境生态智能系统的优势

同时，人机环境生态智能系统通过将人类的监督、决策与机器的自动运行相结合，能够提高系统的可靠性和稳定性。

一个拥有通用智能的系统可以同时处理语言翻译、艺术创作、科学计算等多种任务，并且可以根据不同的任务需求调整自己的思维方式。

从人机交互到机环交互的演变，意味着智能系统的拓扑结构需要更加复杂和动态，从简单的星形拓扑（人机交互）向复杂的网状拓扑（机环交互、人机环境交互）转变。

从人机交互（Human-ComputerInteraction,HCI）和机环交互（Machine-EnvironmentInteraction,MEI）涉及到智能系统中各个组成部分之间的连接、交互和协同方式，以及这些拓扑结构对系统性能和智能水平的影响。

在机环交互中，智能体通过与环境的持续互动来学习和适应，这种模式与人机环境系统智能的核心思想高度契合，即智能系统需要在真实环境中通过与人类和环境的交互来不断优化自身行为，实现更高效、更智能的决策和行动。

智能的拓扑结构在未来的发展中将更加注重以下几个方面：（1）多模态交互：未来的智能系统将整合多种交互方式，包括视觉、听觉、触觉等，以实现更自然和高效的人机交互。

未来智能系统的发展将更加注重多模态交互、动态拓扑调整和环境融合，以实现更高效、更智能、更多样的人-机-环境系统交互方式。

综上所述，智能的拓扑从人机交互向机环交互的演变，反映了智能系统在复杂环境中的适应性和自主性需求。

这一理念意味着未来智能系统的发展将从单纯依赖人类数据和指令的人机交互模式，逐渐转向更加自主、动态的机环交互模式。

这种经验驱动的学习方式与人机环境系统智能的理念高度契合，即智能系统需要在真实环境中通过与人类和环境的交互来不断优化自身行为。

随着技术的发展，智能系统的拓扑结构正在从单纯的人机交互向机环交互扩展。

（2）动态拓扑调整：智能系统需要能够根据任务需求和环境变化动态调整其拓扑结构。

（3）环境融合：智能系统将更加深入地融入环境，通过与环境的持续交互来学习和优化自身行为。

人机环境系统智能中的“赋能”“赋权”和“赋情”是三个重要概念，它们在人机交互和智能系统设计中发挥着关键作用。

在人机混合智能系统中，通过赋予机器一定的决策权限，使其能够在无人监督的情况下执行复杂任务，同时又通过权限管理确保系统的安全性和可靠性。

例如，多智能体系统可以根据任务的复杂性动态调整其通信和协作拓扑。

同时，对于人脸的遮挡情况，如部分人脸被头发、口罩等遮挡，智能化系统可以通过学习到的人脸特征分布规律，利用未被遮挡的部分特征进行识别，从而提高在复杂场景下的识别性能。

一：分散式水处理系统。

大规模水处理设施在农村或偏远地区难以实现，因此，开发成本效益高、稳健且维护成本低的分散式水处理系统，应用于社区或家庭，具有很大的潜力。

因此，基于IFR层和陶瓷层构建的双层涂层系统，有望在火灾初期快速响应，后期提供稳定防护，从而实现出色的综合阻燃屏障效果。

基于上述背景，研究团队思考如何开发既能快速响应实现阻燃，又能经受长时间火焰暴露的涂层系统。

人机环境系统与智能都是科学技术与人文艺术的融合，所以其本质也是超科技的……

尽管当前AI的发展日新月异，但是依然需要人类的方向把控，而人机环境系统智能作为未来智能发展的重要趋势，可以将人类的谋划智慧、情感与创造力，机器的高效计算、精准执行能力，以及环境的整合与动态适应性有机结合，形成一个有机的整体，进而能够充分发挥各自的优势，弥补彼此的不足，实现复杂事实与价值融合任务的更高效处理与协同优化。

2、人机环境系统的协同与融合

在教育智能化的“人机环境系统”中，“人”是核心因素，但“机”（人工智能技术）和“环境”（教育场景）同样重要。

教育智能化不是单独一个老师的行为，而是由专业老师与人工智能技术专家、学生、管理者等共同构成，教育人机环境系统智能中的“人”包括专业教师、AI技术人员、学生、管理人员等等共同组成……教育智能化是一个复杂的、系统化的工程，它绝不仅仅是某一个群体或个体的事情，而是需要多方面的协同参与。

未来上下文工程的发展趋势是实现人机环境系统智能，通过问题的有效分解、大中小模型的恰当调用、不同尺度的试错调整和多智能体的组织协同，让系统能够更好地理解和适应复杂的现实环境，实现与人的高效协同，从而为用户提供更智能、更精准的服务和解决方案。

人机环境系统智能中的“计算+算计”与“态势感知+势态知感”人机环境系统智能中的“计算+算计”与“态势感知+势态知感”精选

在人机环境系统智能中，“计算+算计”与“态势感知+势态知感”是两个重要的概念，涉及人、AI和环境混合智能决策的协同作用，可以从系统智能与环境互动的角度来进行解析。

在人机环境系统智能生态中，计算涉及数据采集、规则执行（如空调制冷、汽车刹车）。