智能机器人产品介绍范文范本 智能机器人的使用说明(七篇)

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。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？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。

如何写智能机器人产品介绍范文范本一

简 介

山东动脉智能系统技术有限公司于2006年11月成立，注册资本金500万元，致力于信息技术产业，利用现代通信技术、计算机与控制技术，专业从事智能化弱电系统产品的研发与系统集成设计，个性化集成各类语音文字、图像与视频智能化应用处理系统，着力推动社会信息化应用与发展，是最早从事智能化信息化的工程服务商之一。

以“解读科技密码，创造智能未来，做最值得信赖的信息化弱电系统集成商”为目标，以“用心多做一点 do more with the heart”为核心价值观，坚持“合作、创新、高效、职业”的经营理念，以客户为中心，专业提供需求解决方案，并长期提供ict技术与劳务外包服务。在数字通信、智能化建筑、智能化社区、数字化城市等各类信息化系统集成领域，提供专业化的总体设计、设备选型、工程实施管理、系统安装调试以及软件系统的集成设计开发、技术服务；为社会缔造安全、舒适、节能、高效、方便的环境贡献力量。

公司坚持走科学研究与应用相结合的发展道路，利用现代信息技术充分解决行业业务需求，自主研发的domor l9000型“来客宝”访客登记系统，以及domor q100l“八方宝”全图摄像机获得科技进步奖，并取得良好应用。

公司拥有各类认证工程师，国家

发的安防二级资质。

多年来，公司主要服务与党政机关、学校、医院、银行、保险、商场、工矿企业、体育馆、展览中心、物流、零售等各行业，设计实施了上百个信息化弱电系统工程，在从业实践中，通过多项重点大型工程的建设，使我公司积累了丰富的智能化弱电工程的技术管理与现场管理经验，为今后实施更高要求的建筑智能化系统工程打下坚实的基础。

动脉公司主要业务范围涉及以下智能化系统：

信息机房系统综合布线系统通信工程系统 呼叫中心系统来客登记系统led照明系统 信息网络系统无线通信系统卫星电视系统 ip广播系统大屏幕显示系统ip监控系统 视频会议系统灯光控制系统音响控制系统 智能卡系统停车场管理系统物业管理系统 智能家居系统楼宇设备自控系统场馆智能系统 电子卡口系统电子警察系统平安城市系统 智能路灯系统数字化城管系统数字社区系统

如何写智能机器人产品介绍范文范本二

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。

如何写智能机器人产品介绍范文范本三

长久以来，不管哪一个阶段的教育，我们的社会都强调以认知为中心的教育，智商成为衡量个人价值的重点。孩子的智力发展一直是父母们非常关切的话题。传统上，一个智商分数或考试成绩代表了一个孩子聪明与否的程度，而父母们在关注孩子智商分数及成绩的同时，却往往忽略了孩子的发展其实是多方面的，尤其是零至六岁的孩子，正是各方面发展最快速的时期，从一个只会哭、睡、喝奶，没有行动能力的小小婴儿，都能说、能跑、能写、能自己穿衣和吃饭、有自己独特的想法的小大人，无论在身体、语言、认知、人格、社会情绪等等各方面都是无时无刻地成长着，一个智商分数，真的就能代表一个孩子各方面的发展吗?在偏重智能一元化的教育观念中，认为智能高的人就是成就好的人，许多家长对孩子的期许，也只放在认知上，至于其他的生活智能、个人潜能或特殊智能，就任其自然。传统狭隘的智能一元化教育，未能反映现实生活中的多样性与复杂性，教育出来的孩子无法适应变化快速、多元的社会。尤其近年，因适应不良而造成的社会事件层出不穷，更令人担心。我们希望打破狭隘的纯统治能观念和学习方式，以更开阔的教育目标，更开放的多元智能观念和引导方法，来增进孩子智能的广度与深度，以适应多元化的社会发展。

加德纳的多元智能理论已被广泛流传。加德纳的八种智能，即语言智能、数理逻辑智能、视觉空间智能、音乐智能、身体运动智能、人际交往智能、自我认识智能、自然认识智能。多元智能理论的提出，拓宽了认识智能的视野，帮助我们树立了新的智能观;它关注人类智能的多元本质，提出了多元地认识、理解和研究孩子智能的观念和方法。有幸拜读了许多同行专家们的有关多元智能的理论，虽不得要领，但也体会颇深，以所写是多元智能理论给我的一点启示：

传统的智能观认为：智能超越人所处的文化和社会环境而独立存在，某种主流文化所重视的能力成为衡量所有人聪明与否的唯一标准。常常能听到这样的议论： 这孩子是从农村转来的，只会爬墙上树，连一首歌都不会唱。他爸爸是个体户，成天的不管孩子，这小子光会玩玩具，1 1等于几都不知道。教育的公平性往往就是这样在不知不觉中被破坏了，城市幼儿和农村幼儿由于所处的文化背景和社会环境不同，他们是不能放在一起比较的。多元智能理论尊重个体的文化背景和社会环境，加德纳的智能定义强调了智能的社会文化性。智能，作为解决问题或创造产品的能力，是在特定的文化和社会环境中显示价值的，不同的社会文化有不同的价值标准，人们对不同智能具有不同程度的重视，对智能的理解及其表现形式的要求也不同。就拿身体运动智能来说，因为文化教育的关系，在城市幼儿身上，主要表现为舞蹈、体育动作;而在农村幼儿身上，就可能表现为其他形式，如自然的奔跑、跳跃、爬树、上墙等。加德纳说：人类所有的智能活动都是在各自的文化背景中展现的。我们应创设一个宽松、公平、多元文化的环境，让来自不同环境的幼儿都能找到自己认同的文化和适合自己发展的条件，获得表现自己智能的机会。在重视主流文化所强调的智能的同时，也要发现、尊重、培养幼儿的其他智能，视每一种智能都同等重要;不要因为幼儿的行为表现不代表主流文化而否定其价值。我们应该这样认为：来自农村的幼儿的爬墙、上树是运动智能的一种表现，;个体户的孩子只会玩玩具，是因为他的视觉空间智能发展得比较好。再也不要因为这些孩子不善于唱歌跳舞、不会计算便否认其运动智能和视觉空间智能，甚至认为他们不聪明。作为幼教工作者，我们应努力去了解幼儿智能的文化背景和社会环境，尊重、理解他们的智能的表现形式，敏锐地发现他们的智能潜力，为其提供发展的空间和表现的舞台。

多元智能理论尊重幼儿的智能结构差异，认为幼儿的每一种智能都同等重要。每个孩子在智能上都有独特的表现：有的孩子语言表达不好，但手工相当精巧;有的绘画水平很差，但是身体运动能力非常强;有的阅读、计算让人伤透脑筋，但其操作能力令人惊讶，这种种表现正是智能多元的体现。加德纳强调，虽然人的智能被分成了八种类型，但这并不意味着每个人只有其中的某几种，恰恰相反，每一个人都同时具有这八种智能，只是每种智能在个人智能总和中所占的比重不同而已。每一个孩子都具有不同的智能发展潜力，在不同的方面有突出的表现。建立在多元智能基础上的教育观，必须高度重视幼儿智能特点的个别差异，认真对待每个孩子的特质、兴趣和目标，尽最大的可能帮助他们体会到自己的潜力。幼儿园里不会存在所谓的笨孩子，每个孩子都有自己独特的个性，教师应该视差异为正常，坚信那些连歌都不会唱、1 1等于几都不知道的民工、个体户的孩子们，都有自己的智能强项。

这是众多幼教专家从多元智能理论中引申出来的一个重要的教学原则。加德纳说有关人类个体不同智力强项的文献和形形色色认知方式的发现，对于教育有极大的启示。首先，在童年的早期辨识个体的强项和弱项，以便因材施教方案时加以考虑，是很重要要的同一个班级的孩子，有的能歌善舞，有的画画很好，有的擅长演说，有的记忆特好。本着发展幼儿的智能强项是教育的重要任务的原则，根据孩子的特长，因材施教。这样做虽然很好，但是还远远达不到教育的目标，或者说不全面，因为我们忽略了孩子的弱项。这样做，往往会导致孩子的强项更强，弱项更弱。我们应该帮助孩子发展他并不擅长的那些智能，换句话说，就是要扬长补短，即以孩子的智能强项为依托，引导幼儿将自己从事智能强项活动时所表现出来的智能特点以及意志品质迁移到其弱项中去，强项带动弱项，相得益彰。

每个孩子都有他特有的兴趣、爱好、经历和潜能，对于孩子的长处，要尽可能的创造条件来帮助他不断地发扬，对于不足呢，就要利用它的长处，通过适当的教学手段来加以引导和补充。这样做，可以增强幼儿在其智能强项领域的技能;带给幼儿自尊和认同感;可以利用孩子的智能强项带动其他领域的学习。有这么一个非常典型的事例：美