智能电机协议书汇总 维修电机协议书范本(七篇)

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有关智能电机协议书汇总一

在空闲的时候，我阅读了加德纳的《多元智能理论》，其中的多元智力理论是通过加德纳在1983年的《智力结构》这本书里指出的，他是美国哈弗大学的发展心理学家，其中令我感慨万千，刹那间感觉受益良多。这本书里面不少的看法，都令人有种恍然大悟的感觉，让人眼前一亮。多元智力理论是由美国哈佛大学的发展心理学家加德纳于1983年在《智力的结构》一书中提出的。

在这本书中我了解到多元智力理论与以往的认识大不一样，它不再仅仅是把智力当做以语言水平和逻辑数理能力为重心的整合的水平，反之，觉得人的智力是通过不同的九种智力形成的，而且由更全面的方向对智力在个人身上的具有的形式还有发展的潜力进行深入的分析阐释。

加德纳曾经这样指出：世界上并不存在谁聪明谁不聪明的问题，而是存在哪一方面聪明以及怎样聪明的问题.。通过这句话，我觉得当今的教育实践尤为重要，那样才能真正体现多元智能理论对教育的影响，对教育的课程改革展示实质性的价值，更为重视教育当中的素质理念。在我看来，多元智能理论更为全面的阐释了人们的智力构造，这种理论的发展不但对素质教育展开了全新的解释，并且针对如今教育的课程改革提供了很大的帮助。

通过阅读加德纳的《多元智能理论》了解到了加德纳认为每个人最少具有八种智力。这种理论在教育改革上面的影响是比较大的。在以往的课堂教学当中，一般教师都运用的传统方式，但多元智能理论就可以有助于教师改变传统方法。不少从事教育工作的人都觉得，针对当下的教育改革，多元智能理论提供了不少的帮助，令教学的设计拥有了更多的选择，当然，这八种智力是没必要一次性都用到的。不过我觉得需要考量的是，这种能力的选择到底适不适合学生，同时又是否体现了多元智能理论中的多元等。加德纳说：我给予同等注意力，正是语言和数学逻辑以外的智能。他觉得这八种智力的重要性是一样的，没有高低之分。而这八种智力即为：

第一，语言智力，意思就是听、说、读、写方面的能力，主要是个人可以针对某件事运用语言更为有效的加以表述并和人沟通的能力。

第二，音乐节奏智力，关键意思就是判断、体会、感知以及表述音乐的能力，主要是体现在对音色、旋律之类的感觉。

第三，身体动觉智力，意思就是利用全身的能力。当然可想而知体力支出较多的人一般这方面的能力都较强。主要就体现在身体柔韧性好，运动能力强，并且可以很好的运用身体表述情感。

第四，自知自省能力，意思就是自我反省、观察以及辨别的能力。一般具有这样特点的人自我控制能力都比较好。

第五，交往交流能力，意思就是和人交流沟通的能力，主要是具有很好的洞察力，能够观察到他人的情绪以及情感变化。

第六，自然智力，意思就是个人对自然环境的判定且进行归纳整理的能力。

第七，逻辑数理智力，意思就是具有推理以及算数的能力，主要是个人针对事物关联的感知度以及在推理方面比较擅长。

加德纳觉得智力是个体解决实际问题的能力或生产及创造出社会需要的有效产品的能力，是所有人在不一样的层面以及不一样的程度地拥有一系列解决现实问题尤其是难题的能力。加德纳将智力当做是创新性地解决实践问题的能力。通过我对这八种智力的理解，我觉得，加德纳的多元智能理论的着重点在于智力的文化特性，这种理论阐释了智力和指定的社会文化环境是相辅相成的，因此由于文化特性的不一样就决定了对智力层面的相关阐释也都是不一样的。多元智能理论对实践进行了强调。

我觉得多元智能在教育的评价的环节里所具有的影响力是不容忽视的。某一项课程教育是不是成功的一多半都是在于这项课程针对学生的哪一方面的能力进行了培养，并且是否真正体现出来了。好比劳动课程教学就可以采取户外实践、观察等方式来进行，这样就能够培养学生的运动智能;英语和语文教学当中一般都可以采取表演、演讲或是辩论的形式开展，这样就能够培养学生的语言智能。其实，不管是哪一种教学方式或是采取的形式，都会有一种集体的观念在里面，那么这样一来也就培养了人际智能。由于多元智能理论是从不同方面以全新的角度针对教育来加以评价，所以当针对教学实践或是教学方式进行评价的时候一般都是需要发展多元智能的关键前提。每个人的潜力都大不相同，因此也就意味着自身需求的不一样，所以在这方面教师应当尤为注意。

并且我观察出了加德纳的多元智能理论对智力的多元化以及差异化较为看重。智力的多元化意思就是像前面所说的每个人都有八种智力，并且每个人的每个智力取向都不一样。智力的差异化意思就是每种智力在不同的个体身上体现的也都不一样。每个人所具有的智力也不都完全是好的或是优秀的，同样有残缺的。这些观点与当下我国的教育改革的基本理念都是相互统一的，当然也为以后教育的发展提供了很好的帮助与借鉴。

针对《多元智能理论》的阅读，我觉得多元智能理论就是一种教育观与学习观的内在建构,基于教育的实质性特征,多元智能理论和建构主义的学习观是具有共通点的,针对每个个体都是通过自身的方法以了解知识以及建构自身对事物的认知这种观念都作出了强调。所以,在多元智能理论当中比较看重个体的智能差异对教育的影响。以加德纳的观点来说,依照多元智能理论,智能在教学中可以充当多个角色,这样的特征针对教学来说是具有很关键的意义的。在加德纳的一些著作里,他觉得教育的改革需要更为关注学习者之间的差异。通过总结，我觉得多元智能理论针对教育理解的新观念,使得多元智能教学具有三个特征，如下：

首先，教学目标具有多面性。加德纳的看法是学校教育的基本理念应该是探究不同的智能且帮助学生了解自身潜力找到适合自己的方式。他觉得学校教育的目标不单单是培育学生的智能以及基本的学习技巧还有知识,应该还有学生针对学习的理解,具有更深入的独立判断解决问题的能力。多元智能可以令教育达到更好的效果,多元智能理论不但有助于学生的学习,并且有助于学生像成人角色状态方向的发展。总的来说,我觉得以加德纳的观点来说，多元智能的教学目标是运用个体不一样的心理特点的不一样的形式。

有关智能电机协议书汇总二

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(z)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