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隆安县:市县医院联合开展“服务百姓健康”义诊活动

百度 另外,我们都知道发动机有横置和纵置两种基本布局,而在横置范畴里还有正置和反置的不同,比如欧蓝德的大多数竞品车型采用的是正置式发动机,也就是排气在前,进气在后,这主要是为了照顾散热问题,但缺点也是存在的,比如不利于动力的释放、重心较高等等,所以现在也有很多车型采用了反置式布局,比如欧蓝德就是这样,进气在前,排气在后,这样的设计使进排气更加通畅且进一步降低了发动机重心,使行车稳定性及操控性更好。

General Problem Solver (GPS) is a computer program created in 1957 by Herbert A. Simon, J. C. Shaw, and Allen Newell (RAND Corporation) intended to work as a universal problem solver machine. In contrast to the former Logic Theorist project, the GPS works with means–ends analysis.[1]

Overview

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Any problem that can be expressed as a set of well-formed formulas (WFFs) or Horn clauses, and that constitutes a directed graph with one or more sources (that is, hypotheses) and sinks (that is, desired conclusions), can be solved, in principle, by GPS. Proofs in the predicate logic and Euclidean geometry problem spaces are prime examples of the domain of applicability of GPS. It was based on Simon and Newell's theoretical work on logic machines. GPS was the first computer program that separated its knowledge of problems (rules represented as input data) from its strategy of how to solve problems (a generic solver engine). GPS was implemented in the third-order programming language, IPL.[2]

While GPS solved simple problems such as the Towers of Hanoi that could be sufficiently formalized, it could not solve any real-world problems because the search was easily lost in the combinatorial explosion. Put another way, the number of "walks" through the inferential digraph became computationally untenable. (In practice, even a straightforward state space search such as the Towers of Hanoi can become computationally infeasible, albeit judicious prunings of the state space can be achieved by such elementary AI techniques as A* and IDA*).

The user defined objects and operations that could be done on the objects, and GPS generated heuristics by means–ends analysis in order to solve problems. It focused on the available operations, finding what inputs were acceptable and what outputs were generated. It then created subgoals to get closer and closer to the goal.

The GPS paradigm eventually evolved into the Soar architecture for artificial intelligence.

See also

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References

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  1. ^ Nils J. Nilsson (30 October 2009). The Quest for Artificial Intelligence. Cambridge University Press. pp. 121–. ISBN 978-1-139-64282-8.
  2. ^ Norvig, Peter (1992). Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp. San Francisco, California: Morgan Kaufmann. pp. 109–149. ISBN 978-1-55860-191-8.
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