《 符号计划和目标识别介绍 》
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内容简介
这种广泛的应用和学科产生了丰富的思想、模型、工具和认可文献中的结果。然而，这也导致了该领域的分化，研究人员在广泛的期刊和会议上发表了相关结果。
本书试图通过提供高层次的介绍和计划和目标识别文献的历史概述来解决这种碎片化。它提供了包含这些识别问题的核心元素的描述，以及建模这些问题的实用建议。具体来说，我们对不同的识别任务进行了定义和区分。我们用一个激励的例子来确定这些问题建模的主要方法。最后，我们描述了一些最先进的系统及其扩展、未来的挑战和一些潜在的应用。
作者介绍
德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系博士后，师从Peter Stone教授。罗伊特博士毕业于Ben Gurion大学软件与信息系统工程系，师从Kobi Gal教授。她的博士论文是探索环境中的计划识别。罗伊特的研究重点是利用人类启发的设计来改进现有的人工智能，她的算法已被应用于教育、临床治疗和金融的各种任务。罗伊特的贡献发表在领先的人工智能和HRI会议和期刊上。她的长期研究愿景是在混合人与人工制剂的环境中实现更好的合作。
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