智能服装工厂简介范文汇总 智能服装工厂简介范文汇总图(4篇)

每个人都曾试图在平淡的学习、工作和生活中写一篇文章。写作是培养人的观察、联想、想象、思维和记忆的重要手段。相信许多人会觉得范文很难写？以下是我为大家搜集的优质范文，仅供参考，一起来看看吧

最新智能服装工厂简介范文汇总一

第一篇：回答常见的提问，概要介绍了最早的多元智能理论，提供了理论的背景，为智能的概念做了定义，说明描述和研究智能的方法，介绍七种智能及其在认知领域中的应用前景。

第二编：提出了一个新的教育观点，即“以个人为中心的教育”。

第三编：新评估方法的创立。

第四编：多元智能的研究方向，如“智能情景化”和“分布智能”。

多元智能使人们在教育目标上展现出更广阔的视野，不再局限于语言、数学逻辑天才，而是关注之外的“另类人才”，为教育实践开启多元智能的新世纪，从而更加体现学校教育的宗旨：发展学生各种智能，并帮助他们选择适合其智能特色的职业和旨趣目标，使每个学生对自己有信心，饱满地投入终生学习社会，以负责、建设性的方式为社会服务。

首先，读一本书是读一个人的思想、人生。读这本书，带给我的不只是知识，一种新的理念，更是一种思考。关于多元智能的理论内涵等就不再提了，在这里分享我的读书心得。

因为基础教育是儿童以后各方面发展的基础，所以基础教育对学生的终身教育都是举足轻重的。多元智能对学校教育提出了较高的要求。学校教育是否能够勇敢地承认和接受“多元智能”的观念，将人才的标准转向“解决实际问题的能力”和“ 生产有效产品的能力”;学校是否能够勇敢地接受多元智能的两个假设：“让学生采用相同的学习方法将导致无效的学习”;“有些知识和技能虽然必要，但没有人能够学会所有的东西”。这与我们的全面发展的素质教育是有一定矛盾的。我们国家进行的教育改革，注重素质教育，是全面发展的教育。而多元智能虽然是重视发现优势智能，把学习优势智能的方法迁移到弱势智能的方面，但是它更注重对优势智能的开发，那在这种矛盾之下，我们国家的基础教育该如何借鉴和发展好自己的教育呢?

我觉得方法不是最重要的，重要的是理念。我们没必要照搬美国多元智能的模式，但我们要有一种真正的因人而异，因材施教的教育思想。多元智能重视个体的成长发展，认为每个个体的智能各具特点。智能的发展受外在环境的影响和制约。因此，要用发展的眼光看待学生的发展。不要用传统的单一智力测量，否定学生，从而导致学生失去信心。我一直认为信心和兴趣是学生学习的最基础的动力来源。我们应该保持学生或者说树立学生的信心。智能的差异性、不用的智能组合方式，也要让我们对课堂做些改变。融入多种形式，多种教学方式，满足不同学生的学习需要，让孩子有成功的体验，有自信，也能帮助学生的人格健康成长。

在评价方式上，要根据学生的学习过程评价，采用多种评估手段。不要针对最终成绩的优劣总结结论，虽然这是我们传统教育中的习惯。但这习惯真不好。

多元智能在这方面强调学校的教育理念、教师角色和素质、教学形式、评价方式，这里并没有提及家庭的作用。马玉斌老师曾经提到我们的基础教育是5 2≤0 。意思是我们五天的学校教育加两天的家庭教育结果是0甚至不如0。我们的家庭教育该怎么进行，才能与学校教育一起相辅相成呢?

问题：如何进行家庭教育?

过早确定优势智能的利弊。

在多元智能中，教师是激励者，协助者，对学生进行及时的肯定，帮助学生获得信心。但是有这样的现状，有的孩子因为过度的表扬而变得自负。我们的课改也注重对学生的鼓励。仿佛不说上几句有针对性的语言就是失败。我们应该如何恰当的表扬学生。

在我们素质教育的现实下，如何体现和实施多元智能?

最新智能服装工厂简介范文汇总二

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