《计算机仿真》杂志社核心征稿QQ353901512
刊名： 计算机仿真
Computer Simulation
主办： 中国航天科工集团公司第十七研究所
周期： 月刊
出版地：北京市
语种： 中文
开本： 大16开
ISSN 1006-9348
CN 11-3724/TP
邮发代号 82-773
创刊年：1984
中国期刊网来源刊
2008版北大中文核心

《计算机仿真》是由中国航天科工集团公司主管, 由航天科工集团十七所主办。98年起已列入国家科技部中国科技论文统计源期刊，同时被各种文摘数据库引录，如中国导弹与控制文摘、电子文摘等引录。也是全国核心期刊。内容函盖国内、外仿真技术各领域研究的理论与技术新成果。刊出文章中近几年来国家资金项目大约佔20%～30%左右。另外期刊质量取决于编委，我刊的编委是由仿真业界专家：院士、研究员、教授等组成。其中有：李伯虎、王子才等4位院士、孙柏林、曹建国、徐庚保、杨 杰、游景玉等50位研究员和教授。
本刊组织的栏目有：仿真技术综述、军事领域仿真、人工智能与系统分析、航空、航天领域仿真、化工领域仿真、汽车仿真、分布交互式实时仿真、仿真应用与研究、过程的建模与验证、仿真培训系统、虚拟仿真、仿真方法与算法等20多个栏目。
本刊为月刊，大16开本，320页面。
投稿须知
1、 《计算机仿真》为月刊，本刊刊出内容凡是有关计算机仿真技术领域理论与应用性文章均可。稿件应具有创新性和科学性，主题突出、论据清晰、语句精炼，具有一定理论水平和实际应用价值。
2、稿件篇幅可在5000～6000字（含图、表、参考文献）。提供的基金项目要准确给出全称及项目号。有基金项目的文章可优先录用。
3、文章要求有中、英文的题名、作者名、单位名、摘要和关健词等，同时要加上中图分类号和文献识别码。正文后面有参考文献和作者简介。
4、题名一般不超过20个汉字。中英文内容应一致
5、摘要应概括全文，不要加以评论或引文，采用第三人称, 在文中具有独立性。内容包括：目的、方法、结果、结论。信息量要求 200~300汉字。关健词要求 3~6个，中文关健词不能用英文。
6、参考文献应引用国内、外公开发表文献。格式要求：作者名，篇名，书（期刊）名，年，卷（期），起止页码。每篇文章参考文献至少 5 条。
7、引言应提出文章写作背景和在同类科学领域中写出新颖点，引出下文。文后请将联系地址、电话写清楚以便有事及时联系。

联系方式：
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我想学习人工智能方向，也对知识库有些自己的看法，但是我不知道知识库能够有什么使用价值

最好的知识库也不过能够回答点问题罢了，这又有什么用捏？比如回答下一般的鸟都会飞，但是鸵鸟不会╮(╯_╰)╭这连小孩都知道啊，在实际应用中怎么用？

迷茫中，请大家多多帮忙哈

CISE2010 CALL FOR PAPERS (Ei & ISTP Indexed)
=================================================================
The 2010 International Conference on
Computational Intelligence and Software Engineering (CiSE2010)
CALL FOR PAPERS
http://www.ciseng.org/2010
Wuhan, China December 10-12, 2010
=================================================================
The 2010 International Conference on Computational Intelligence and Software
Engineering (CiSE2010) will be held from December 10 to 12, 2010 in Wuhan, China.
The conference proceedings will be published by IEEE, all papers accepted
will be included in IEEE Xplore and indexed by Ei Compendex and ISTP.

The technical areas to be covered in this conference include:
Artificial Intelligence
Natural Networks and Applications
Computer Graphics
Distributed and Parallel Computing
Software Engineering

The deadline of full paper submission is June 21, 2010.
Notification of acceptance will be given by August 10, 2010.

互联网时代的管理国际学术会议（MIT2010）延稿到Mar.22


Paper Submission Deadline Has Been Extended to Mar 22, 2010
=========================================================
Management in Internet World
互联网时代的管理国际学术会议
Special Track within iTAP 2010
http://www.itapconf.org/mit2010/
Wuhan, China August 20-22, 2010 =========================================================

The conference proceedings will be published by IEEE,
all the accepted papers will be indexed by EI Compendex and ISTP.
For more information, please contact: submit@itapconf.org

iTAP Organizing Committee

Ei检索的互联网技术和应用国际会议征文


Paper Submission Deadline Has been Extended to Mar. 22, 2010.
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Int'l conf. on Internet Technology and Applications (iTAP 2010)
互联网技术和应用国际会议征文
http://www.itapconf.org/2010
Wuhan, China August 20-22,2010
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The conference proceedings will be published by IEEE.
All papers accepted will be indexed by Ei Compendex and ISTP.
投稿中文或英文均可，都将被Ei检索。

For more information about iTAP, please contact: submit@itapconf.org

CISE2010 CALL FOR PAPERS (Ei & ISTP Indexed)
=================================================================
The 2010 International Conference on
Computational Intelligence and Software Engineering (CiSE2010)
CALL FOR PAPERS
http://www.ciseng.org/2010
Wuhan, China December 10-12, 2010
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The 2010 International Conference on Computational Intelligence and Software
Engineering (CiSE2010) will be held from December 10 to 12, 2010 in Wuhan, China.
The conference proceedings will be published by IEEE, all papers accepted
will be included in IEEE Xplore and indexed by Ei Compendex and ISTP.

The technical areas to be covered in this conference include:
Artificial Intelligence
Natural Networks and Applications
Computer Graphics
Distributed and Parallel Computing
Software Engineering

The deadline of full paper submission is June 21, 2010.
Notification of acceptance will be given by August 10, 2010.

For more information about this conference, please contact: info@ciseng.org

论智能的形成原理和机器智能的设计方法.

开门见山吧.我们先来了解一下人脑是怎样工作的.为什么人的大脑能学习,有所谓的思想,情感,语言,逻辑---等等.会拥有如此多的不可思意的强大功能.而普通的动物同样有大脑却达不到这种智能的水准.这是为什么.但有些动物却能学习简单的语言,譬如:鹦鹉学舌,这是人们众所周知的.现在的我们把它归为条件反射.也许这是不对的.因为这个过程同样是依靠大脑神经元工作处理完成的,而非小脑.人类的语言也是建立在大脑处理这个层次上的.小脑的工作很简单,只是配制体表感知(体觉) 与效应器(肌肉)完成一一对应的任务,以及效应器与效应器之间的平衡.在各式各样的动作变化过程中维护协调平衡,这个过程可以看作是人体结构的物理动态修整.实践实时对称.完成机体的任意动作的本能伺服.使其相对于球体中心点完美对称.(人体本身可以看作是一个球体.人的形态只是球体的变相存在的一种方式,从这个理论可以推导出帅哥美女是有智能优势的.完美容貌是对称精度高的体现,在学习中可以首次正确编码,这会使人类产生一种爱美感.当然有关大脑生物方面的知识不是我们现在要探讨的，就此打住.),不要的无用的体觉信息统统都由它默认处理好了.小脑对于大脑来说过滤了一些相对而言无意义的信息.协助大脑的让其至始如一的处理相对高级信息，创建了一个有利环境.

大脑智能公式为:(空间容量*神经元数量*对称系数*能量供给系数*神经元能耗系数*能量总利用率系数=智能因子)*环境记录=智能.大脑处在工作状态而没有对效应器支配的情况下就是思考,熟睡的时的运行便是做梦.所以你已后就别再相信周公解梦了.对称系数和利用系数完美状态是1.大脑和动物体可看似一个球体.由球体映伸出各种模样.在其表面分部了各式各样的感知器(主要有:体觉,视觉,听觉,嗅觉味觉等等)和效应器(N种肌肉).感知器负责输入,效应器负责输出.输入与输出相对于圆心是平均对称分配的.当然表面只能是网状结构,这种结构才可以实现信息好通讯,路径短.以神经元为单位组成的柱状功能团.再以功能团为单元组成可对信号产生相应反应的功能层.功能团与功能团,层与层之间的相互通讯就形成了各式各样的智能.小脑的作用只是条件似地协调N个效应器的体觉末梢在动态工作时和静态不动时完全对称——可看成是物理性地一种对称不完美时的弥补。人的一生只是一个容器.不停的记录本身和周边环境的过程,从而获得信息驱动输出.建立在以生物体为媒价,以动作输出为体现.执行大脑输出冲动的动态分配组合就是高级智能.这样一个简单的过程使用现代计算机是可以仿生出来的,我们不管大脑的神经元数量有多大,连接有多复杂.外形是如何的千奇百变.所有的一切都将遵循以圆心为中心的对称分配方式.如果外境感知器不对称,小脑就会充当调谐器,分配组织它们的对称。(顺便说一下,有部分颠痫病的人是因为大脑变形严重,对称系数实在太低,即便有小脑的充当调整器但还是达不到质要求的表现).大脑负责各式各样的输出输入之间的高级指令调配.控制着整个生物体的行为.

如何设计类人机器大脑.首先我们要明白人脑是怎样的记录外界信息的,它在处理信息时遵守着这样的一种传输机制,信息是怎样被存储.存储后又是按怎样的规律输出的.以及大脑本身能不能加工输入的信息呢?在这里就不再细说大脑各种各样的结构与之机能的相互关系.直入正题:我们现在来设计一个会学习,会进步,会总结经验---等等,完全与人脑几乎一样的人工机器智能体.

首先我们要设计四个最主要的互动关联体:视觉,听觉,体觉,以及相对于输出信息响应的终端效应器(用于转化和提供动能的器件).其它的信息我们几乎可以不要,比如:嗅觉识别功能 ,脑肝处理肌体的生物新陈代谢等等.这些可以不用考虑.这些功能只是为生物体的生命化学反应和运动极限提供保障的.在机器智能体上是用不到的.(但蓄能检测是必不可少的.我们设计的这个机器是定义在使用电能这个基础上.而生物是建立在化学能这个基础上的.不管差别如何异样但这都是一个先决条件.这个条件造就了生物体的求生本能以及学习进步的初始条件.如果动物不能感觉到饥饿,它只会像植物一样静静地呆着,你就别想它会去自动编码了.最终它不会学习.这就是动物与植物的最大的不同)只有在拥有自身检测的这个条件下机器智能才会有自动编程的原动力,也可指自动循环初始条件.

视觉的设计:首先为了程序易于开发和管理,我们得选择一种合适的操作系统,从实时性来说,操作系统中都都会有任务队列,这对于智能系统来说是一个缺点.人脑在处理信息时是并行的,这一点有背于现有的操作系统.可我们有一种方法来实现它,在尽量压缩的信息量的情况下并列N个CPU来同时处理,现有CPU的高速性可以让它有相当多的时间腾出来用以交互处理在同一时间内需要处理的任何信息的总合,使其信息总量保持基本不变.这种方式可以看作是一种变相的并行处理方法.使信息的流量接近人脑的并行处理性能.再次将无用的生物新陈代谢的有关信息去除掉.这样一来CPU防生是可行的,性能同样会是不熟的.也许在现有的操作系统中,无疑LINUX是最好的选择.它支持的MCU种类多,源码开放,驱动程序好开发等等一些优点.视觉传感器我们选择CCD1000*1000相素的.太大了的处理的信息过重,不利于实践.内存资源要的多,硬件过于庞大.太小了识别能力有限.为了有相应的精度,我们可能要选择16们精度和8位精度共存.在静态或单一信息的情况下自动切换到8位精度采样模式下工作.可减少一定的信息运算量.而又不会丢失细节,需要时可设计成光学变焦模式.其实就大脑本身而言它是一个天生的信息压缩机,任何旧的信息它都不会去记录,只是依着原有的路径流过去而已,流过去的同时也就产生了联想,因为唤醒了相似的其它信息.新信息在原有信息的基础上开枝散叶.在最相似的区域开辟存储空间.形成树杈式结构.这样就以最小的容量而保存了最大的信息量.就工作原理而言大脑同样是按原始记忆一层不变输出的过程,思考与思想只是相似相容信息的模糊唤醒的一种信息分支,当然这个过程好比转了个弯或是到了个叉路口,如果说控制权交与了这个路径,这就行成了思考与思想的行为.说明白点就是人类有了思考问题的能力.但就工作模式而言同机器没有根本区别.因此可以实现人工高级智能.

CCD的信息的输入和保存.我们现在开发的任何程序都是以仿生为主,也只有这样机器才能自动进化和自动编程,除了这样,似乎别无选择,因为循环的条件没有形成,即使有循环形成也要有N种组合方式让其去变化。譬如:发动机有吸气,压缩,点火做功,排气这个过程,如此循环就一直运转下去.如果想要程序自动编程,一个必不可少的条件是:感知环境信息,传入外境拾取信息,存贮外界信息,在原有的信息基础上分类和按原有已记录路径派送信息.以及信息输出这一综合过程.输出的信息再去控制效应器,体觉感知器再次扑获运动信息.再次转为信息传入,如此循环,一直不休.这就生物体,这个过程实践了动作优化和信息的精确度的逐次逼进.也可以看作是生物体的自动编程和自动学习与进步.为了让机器也能实践这样一个过程.我们就得设计一个能循环优化自身的机器.能优化就要有信息输入以及对比和类比.现在设计的仿生眼CCD只是整个过程中的一部分.准确的说没有搭配其它感知器和效应器的方式是一个不完整的切不能实践智能的机器.CCD如果独立存在是没有任何意义的,要产生识别功能只能是相对的,相对于其它感知器和效应器而言.得让它组合成一个综合体.在这个综合环境里它们互相配制和处理所有交互及自身的信息.细分信息之后各自对应存储起来.借以生物体为媒介输入和输出信息.这样就自然而然的形成了智能.假如CCD没有类似的一个这样的这个过程,我们只能认为它是一个摄像机了.

CCD仿生眼的设计:如何把信息细分到人眼识别的这种程度,将采集信息对比类比以及输入存储,过滤无用的信息,提取有用的信息.在需要时正确追踪信息源等等.这是我们要做到的.依靠硬件加软件设计可以组合成一个分配信息存储信息的机器眼,及仿生眼的过程.最有代表队性的可以说是蝗虫的眼睛,它是一个复眼,在一个眼中它有很多个小眼,蝗虫依靠相邻的小眼产生的信息差来确定移动物体的方位以及速度.使蝗虫有识别功能.这个过程不须要太多的大脑神经元的参与.让蝗虫有了一定的事物响应能力,CCD中的相素可以做到这点.人的眼睛也是用同样的功能感知信息的.只不过更集中于大脑处理中去了.青蛙也是这种处理方式，所以不能识别静止物体。这是因为处理视觉的神经元数量有限，无法完成所有事物一一对应起来的缘故。

CCD仿生眼的信息追踪,这是感知移动的信息先决条件和原始意义.这个功能可以很好的躲避移动物体,保护自身.再高一点就是识别物体,使接收到的信息可以分门别类,做出一一对应的反应.当某个时刻可以调用信息本身以及和实时信息产生比较.来确定事物的性质和特征.追踪功能的设计实现.1,定议一个焦点,原始状态下以CCD的中心为焦点.2,定议一个响应调整器,同样分成1000*1000份.原始状态下同样以中心为焦点.这两组用以合成一个对称体.理想状态当然是以球体中心点建立起来的.CCD的信息经过以焦点为中心进行加减法之后得到信息驱动分量.如果有就会传与调整器.调整器做出相应的动作幅度.产生跟踪效果.传与的方式是径向输送的.这个过程可以明确的肯定交叉对称是大脑的基本组织方式.要想用硬件组织起来也要按这种方法.设计时用软件实现交互传导.这就是为什么直到今天科学家都不能做出高级智能的原因.

CCD仿生眼的信息的保存.保存信息是智能的先决条件,理论认为只有信息在比较的情况下才能产生识别.而人脑是按另一种不同的方式产生识别能力的.相容者相似者交互传导唤醒相关信息量中的元素,信息量在组建的条件循环圈中传递保存.从而产生这一条件下的记录智能.因此我们将输入信息按要达到的精确度分解,CCD感应的信息可以分为三大类:几何体矢量,亮度,色彩.为了实现识别的精确度.我们还要将这三大类再细分下去.用以实现类似眼睛的分辩率.还原的过程只是相似的元素被唤醒的过程,并不是原来存储的拷贝.这就是为何人类总是模糊记忆的原因.

几何体矢量的存取,这个区域相对于亮度,色彩要用的多些.从智能的体现来说,人类本身就是有N种变化的组合体,学习的过程只是按某种顺序排列的过程.最终的体现方式是以运动组合的方式输出的.要能实现一定条件的精度,就要有相对应数量级的存储容量.譬如,某个时刻感应到字母N,记录的瞬时假定是以字符中心点为焦点.那么在存储时就会有|加上\加下\加|.如果还有颜色信息,亮度信息,以亮度信息的强弱的逐次变化而产生立体效果等等.我们要分别全部存储.为了达到一定的精度.就只能细分到这个精度的最小值时才能达到.存储时按这些元素一一的存起来.对于大脑而言已有的信息是不会再去存储的.用于识别只是重新激活元素的过程.相应的其它的感知器和效应器就会获得这些元素的分量,激起循环反应.人类的大脑就这样被编程了.也就是这个过程让我们有了区分物体的能力,因此我不得不说我们自认为如何复杂的智能并不复杂.

几何体矢量的输出,可设计一调用函数,这些函数供于CCD输出信息用的.记录的信息是保存在一个不常用的地方,相对于目前状态它处在搁置一边的,没有参与运行的.只有用于输出的函数在唤醒的情况下调用这些记忆,被调派到循环状态中处于控制中心时才算一个智能行为的某种状态已完成执行.

CCD函数的几大类:控制聚焦及动态追踪类,伺服输出类,数据折分类,数据压缩存储类,数据元素管理类,几何矢量类,元素调用控制类,数据通信交互类.

仿生眼的实现,听觉传感器的实现，语言输出的设计，机器运动体的实现，硬件平台的组建,软件的编写.有智同道合的吗?我相信现在的已有MCU可以实现真正的会学习会进步的机器了,情感和思想同样会存在.关于情感和思想是怎样形成的我在这里就不讨论了。

自然语言有时候的逻辑性是内在的，我认为这才是处理起来的障碍。把语句分为两类大概可以，而语句与语句之间的关系呢？
也许你可以再仔细说明一下这个理论先进之处。

很感兴趣你的东西，特别是“自动编程”部分。动态程序的话，推荐试试Ruby。Ruby我也不熟，目前我是在用C#+即时编译，不是很方便，不过也能达到程序自迭代的目的。

你好：

下面对此项目做一个介绍：
1 这是我个人研发的项目。
2 我认为此项目最大的特点和优点是：
它是基于自然语言的，也就是说，它可以以文本的方式和我们交互。由此可以最大限度的利用所有的书面的知识，自动的建成系统内涵性的知识，并以此为基础提供对外服务。
3 原理：
因为我发现了一个语言组织的原理。所有我们使用的语句所使用的词无外乎两类：
一类是操作词，对描述对象进行定义，并可以对描述对象的各种属性进行新建，编辑等等操作，事实上我认为我们就是通过此种方式来认识世界和区别各种不同的事物的，这也就是我们所谓的“知识”的由来。
第二类是 被操作词，它分为两类： 1 操作词本身类 2 实际存在的各种事物（包括概念和抽象事物）
我们所有的语言描述都是在用“操作词”操作“被操作词”。从而构建了完整的知识体系。
4 实现：
当然这可能算不了什么新发现，因为这只是讲了一堆抽象的大道理。好像哲学或者语言学的范畴。
但是，我找到了一种办法，可以让上述的理论化为实践。
具体讲就是：把这两种词划分出来：分别对应一种编程的模式，于是可以在现在的软件中实现之。
5 当前项目状况：
我只是完成了模型，它仅仅可以验证此理论。暂不可以有实际的应用。
C代码，3000行。
6 此项目前景：
我认为它是一个“母机”可以以它为基础，分化出很多的具体应用。
例如，自动编程、自主学习、推理运算等等。
退一步说，即使它最终被证明为不可能拥有真正的完全智能，但至少它的理论 很先进，可以解决很多目前的人工智能所无法解决的问题。
7 公布此项目的目的：
我深感个人精力和知识的有限，以一人之力，完善它遥遥无期。我毕竟还要先工作养家。
所以，公布出此项目，希望有感兴趣的朋友一起合作，任何方式都行。也可以将此项目完全转让，我可以提供完整的源代码和设计思想。
8 我个人简历：
我没有大学教育经历，没有从事过相关IT的工作，自学的编程，只因为对此项目的最初想法感兴趣，目前也只是业余时间在搞。

9 我的联系方式：
梁大志 13209607691
ldzeveryday@yahoo.com.cn