“计算机组成原理”课程教学实施方案

“计算机组成原理”是计算机科学与技术专业核心课程，也是师生普遍反映难教难学的课程之一。本文简要介绍了“计算机组成原理”课程教学实施方案的总体框架，并结合科学型、工程型和应用型不同类型计算机人才培养的特点和要求，对“计算机组成原理”教学过程中重点难点的讲授、教学实验设置与要求等问题进行了详细的说明。

一个基于知识的装配序列规划系统

本文提出一种基于知识的装配序列规划系统。该系统针对装配序列规划所涉及信息的纯几何描述和计算的复杂度高等问题,采用领域知识推理,并结合适量几何计算的方法,求解装配序列规划问题。系统包括:任务理解、装配关系模型生成和序列规划三个组成部分。

积木世界下机器人规划的OPS5实现

本文着重讨论了基于知识的机器人规划系统KBROPS－1（Knowledge-Based Robot Plaaning System)的OPS5实现，并在积木世界模型下，对其规划过程和规划结果做了分析。

计算机自动组卷算法分析

本文分析了计算机自动组卷算法的约束满足特性，并结合一个实际的题库管理系统的设计与实现，从策略上讨论了如何解决自动组卷算法中约束满足问题。

装配序列规划研究综述

装配序列规划是机器人智能装配中的一项重要研究课题。也是ＣＡＤ／ＣＡＭ以及ＣＩＭＳ研究的一个重要组成部分，涉及计算机、人工智能、自动化、机器人和机械工程等领域。本文对机械装配序列规划研究的历史和技术现状进行了综述。

“计算机设计与实践”课程创新性实践教学探索

“计算机设计与实践”课程作为“计算机组成原理”的后续课程和重要实践环节，是探索综合性、创新性实践教学模式的具体实现形式。开展实践环节的教学研究，开发真正以学生为中心的教学模式，开展设计性与创新性实践教学内容的研究，完善实践教学环境，可以锻炼学生的设计能力和动手能力，培养学生的综合能力和创新能力，提高学生的综合素质。

“计算机组成原理”实践教学探讨

本文主要探讨了计算机专业主干课程“计算机组成原理”的课程实现问题，分析比较了University of Califormiaat Berkeley、Carnegie Mellon University、清华大学和我校等几所大学“计算机组成原理”课程的教学情况，探讨了作为“计算机组成原理”的重要实践环节的“计算机设计与实践”课程的综合性、创新性实践教学模式，有助于提高“计算机组成原理”课程的教学质量。

支持AI问题求解的成员系统

本文从接近于人类思维的产生式系统着手,分析了认知心理学信息加工理论的局限性,提出了一种人类思维过程的有限关联团块观点及基于该观点的、支持多种(一般、并行,特别是分布协同式)AI问题求解的成员系统模型MS,并从设计思想、基本结构、语法结构、通信原语、工作原理等几个方面介绍了一种基于不确定成员系统模型的并发程序设计语言MS-1.

实时产生式系统

产生式系统是一种重要的人工智能程序设计语言，但却比较难于应用到实时领域之中．本文在分析其在实时应用方面两个主要不足的基础上，对实现实时产生式系统的几种可能途径与方法做了较为深入的探讨．

大规模网络宏观预警的研究现状与分析

对国内外的宏观预警技术的研究现状进行了综述,依据宏观预警系统的实施过程对当前研究方法和研究成果进行了较为全面的概述与分析,对现有技术进行了总结与归纳。

MAPE:一个并行系统结构性能评价模拟环境

1 引言 MIMD(Multiple Instructions Multiple Data,多指令流多数据流)计算机,这一概念来源于Flynn对计算机系统的传统分类方法。在这种结构下,系统据有多个处理器,每个处理器独立地执行各自的指令,作用于各自拥有的数据。

使用VC++实现一个Web Server

阐述了如何在较短的时间内，使用面向对象技术，结合ＷＷＷ规范，以Ｗｉｎｄｏｗｓ ９ｘ／ＮＴ为平台，实现一个功能完善，扩充性好，实用性强的Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｅｒ。

产生式系统的两个发展方向——实时产生式系统和协同产生式系统

产生式系统是当今最负盛名的一种人工智能程序设计语言,然而它在实时处理、协同求解方面的应用却已被证明比较困难。本文则在大量相关工作基础上,详细讨论了实时产生式系统、协同产生式系统实现的可能途径和有关方法。

模型世界下的几个机器人规划系统

在概要介绍ＫＢＲＯＰＳ－２（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ－ＢａｓｅｄＲｏｂｏｔＰｌａｎｎｉｎｇＳｙｔｅｍ）系统规划实现策略的基础上，通过与历史上其它六个著名规划系统规划性能的对比，分析得出ＫＢＲＯＰＳ－２系统是一个比较成功的机器人规划系统的结论．

基于知识的机器人规划系统KBROPS-1的OPS83实现

本文在已采用OPS5实现的基于知识的机器人规划系统KBROPS-1的基础上,讨论了同样世界模型下,KBROPS-1的OPS83实现,并对其规划过程及规划结果做了分析。

成员系统模型及其归约

本文提出了一种基于有限关联团块观点的成员系统模型，主要针对不确定性情况给出了其归约操作的形式化描述，讨论了它与产生式系统的关系，并根据该模型及其归约过程，成功地设计实现了一种并发成员系统程序设计语言，对研究支持多种（一般而言并行特别是分布协同式）ＡＩ问题求解的模型及其语言做了有益的尝试．

KBROPS-1:一个基于知识的机器人规划系统

机器人动作规划是智能机器人的主要标志,而知识的使用是机器人规划系统的趋势。本文从系统结构、规划机理及过程、系统实现及应用实例几个方面介绍一个基于知识的机器人规划系统KBRops-1的设计与实现,并重点讨论系统基于知识的层次规划机理与规划过程。

并发成员系统程序设计语言环境下的机器人协同问题求解

本文首先提出并证明了模型世界下双机器人协同问题求解的难解性，然后介绍了已开发成功的支持多种特别是协同问题求解的并发成员系统程序设计语言ＭＳ－１在该问题领域的成功应用。

并发产生式系统程序设计语言COPS5

开发产生式系统的并行性是加快产生式系统执行速度的主要和有效方法。本文从产生式系统的计算模型着眼讨论，提出了并发产生式系统的计算模型──ＭＰｏｓｔ系统，并在ＯＰＳＳ语言基础上设计实现了一种基于上述模型的并发产生式系统程序设计语言ＣＯＰＳ５。

基于知识的机器人协同问题求解系统KBCOPS

本文在讨论了机器人协同问题求解的概念及难点的基础上，以模型化机器人世界为协同问题研究领域，选择并发成员系统程序设计语言ＭＳ—１为系统基本开发环境，设计开发了一个基于知识的机器人协同问题求解系统ＫＢＣＯＰＳ（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ—ＢａｓｅｄＣＯｏｐｅｒａｔｉｖｅＰｒｏｂｌｅｍＳｏｌｖｉｎｓＳｒｓｔｅｍ），并给出了其在一维模型世界下的具体实现。