人工智能命题逻辑表示方式：我们把用语言、符号或式子表达的，可以判断真假的陈述句叫做命题。其中判断为真的语句叫做真命题，判断为假的语句叫做假命题。简单的讲就是可以判断真假的语句。比如：1<2，为真命题。1>2，为假命题。原子命题：原子命题也称简单命题，就是不含“或”,“且”,“非”的简单判断句。如“今天是星期五”,“2是自然数”等等。复合命题：复合命题是指由简单命题用联结词联结而成的命题。1）如果天在下雨或者洒水车工作，那么地是湿的。2）如果没有电，那么交换机是不能工作的注意：虽然复合命题是由命题构造而成的，但并不是任意命题组合在一起就可构成复命题。如果仅仅把两个命题摆在一起而没有联结词仍然只是两个命题。

人工智能知识表示法有哪些：知识表示，就是用某种约定俗成的方式，对知识进行的描述。它可以是一组规则，也可以是一种计算机能接受的用于描述知识的数据结构。知识表示问题，一直就是人工智能研究最活跃的部分之一。在人工智能领域里已经发展了许多种知识表示方法，常用的有：产生式规则、谓词逻辑、语义网络和框架。从其表示特性来考察可归纳为两类：说明型（declarative）表示和过程型（procedural）表示。说明型表示：知识是一些已知的客观事实，实现知识表示时，把与事实相关的知识与利用这些知识的过程明确区分开来，并重点表示与事实相关的知识。过程型表示：知识是客观存在的一些规律和方法，实现知识表示时，对事实型知识和利用这些知识的方法不作区分，使二者融为一体。好的知识表示方法应满足以下几点要求：1）具有良好定义的语法和语义；。2）有充分的表达能力，能清晰的表达有关领域的各种知识。3）便于有效的推理和检索，具有较强的问题求解能力，适合于应用问题的要求，提高推理和检索的效率。4）便于知识共享和知识获取5）容易管理，易于维护知识库的完整性和一致性。

知识与知识表示的概念：一、知识与知识表示是人工智能中的一项基本技术，这项技术决定着人工智能如何进行知识学习，因此知识与知识表示是人工智能最基础的部分。1、知识知识是一个结论性的描述。知识也是人类在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能[1]。由于知识并非等同于真理，所以并非所有的知识都是正确的。2、数据计算机里面所有存储的东西，都可以叫数据；数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等，数据就是存储在硬盘或者光盘U盘等里的0、1组合。3、信息信息就是数据的语义，是数据在特定场合下的具体含义。简单的说信息就是有用的数据。因为数据不一定是有用的，或许很多数据是冗余的。二、信息与数据的关系是内容与形式的关系，信息是数据所包含的内容，而数据是信息的表现形式。在数据的基础上形成信息，在信息的基础上形成知识，数据是信息的起源，信息是知识的原料，知识是信息加工提炼的结晶。

警务大数据应用场景：一、应用场景1、洛杉矶警方利用基于余震预测的模型预防犯罪；2、纽约和圣地亚等城市利用大数据预测犯罪；3、底特律建设大数据分析系统。二、发展思路1、以应用为导向；2、关于数据以及来源问题；3、关于智库的共建与共享；4、关于工具手段支撑。

如何开展警务大数据的研发：一．基本建设要求1、PB级数据存储管理2、多种数据类型与协议支持3、高质量的数据整合4、高效的数据分析能力5、可管理和开放性6、安全可靠二、系统架构规划三、常用数据挖掘方法的应用1、分类分析根据一定的分类准则将具有不同特征的数据划分到不同类别的过程2、回归分析通过对自变量和因变量做一定的相关性分析，由此建立回归方程，用以预测变量的依赖关系3、聚类分析不同于分类分析，聚类分析没有先验知识，一般是将一堆看似毫无规则的数据根据某种特征进行划分，不同属性的数据分到不同的组4、关联分析用于在大量杂乱无章的数据中寻找有价值数据间的相关关系四、技术难点与突破方向1、如何从非结构化的数据中提取结构化的数据目前，公安的数据很多涉及到视频数据，而视频数据本身是不能够被结构化的数据，也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。2、寻找这些数据之间的关联和价值在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块，通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来，找到或提取这些数据之间的相关性，为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

警务大数据实战应用价值：1、警务大数据应用是公安数据得以共享的根本动力；2、警务大数据应用是应对高科技犯罪的迫切需要；3、警务大数据应用是增强公安情报洞察力的重要手段；4、警务大数据应用是预防犯罪维护社会稳定的有效方法；5、警务大数据的应用是增强社会治理能力的重要支撑。

大数据时代警务新模式研究：通过对警务大数据的建设，使我国各级公安机关可以真正地围绕以应用驱动为根本导向、以基础设施建设为关键支撑、以大数据综合应用为发展龙头、以自主创新为重要途径、以信息安全为主要保障的业务目标，深化开展公安警务大数据应用的建设工作。大数据时代警务新模式是以互联网、物联网、云计算、智能引擎、视频技术、数据挖掘等为技术支撑，以公安信息化为核心，通过互联化、物联化、智能化的方式，促进公安系统各个功能模块高度集成、协调运作，实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”之目标的警务发展新理念和新模式，标志着公安信息化正在走向数字化、网络化、智能化的高度融合。运用先进信息技术手段，全面感测、分析、整合警务运行中的各项关键信息，通过对社会各个方面各个层次的公安需求做出明确、快速、高效、灵活的智能响应，为公安工作提供高效的警务管理手段和拓展便民服务的新空间。

环境数据的应用：1．环境数据服务接口2．环境数据可视化3．环境数据聚合4．环境大数据的应用价值推动政府环保数据开放，引导更多企业、社会组织、个人、高校、科研院所、创投机构对环境保护大数据进行挖掘、分析和商业模式创新，形成“数据采集—数据开放—数据消费”的良性循环。通过对历史环境数据的挖掘与分析，可以更好地建立环境数据模型，从而提高环境数据预测的准确性。可以更好地建立环境数据模型，从而提高环境数据预测的准确性。此外，还可以结合环境数据和一些其他行业的数据来做综合分析，比如气象对交通的影响，关联环境数据和某些疾病发病数据可以跟踪流行病的发病趋势，环境对水利、电力、交通、农业的影响也可以通过对各种数据的时空关联来实现，针对干旱、暴雨洪涝、森林火险、冰雹、雷电等灾害性天气的气象灾害预警，为各相关行业提供有力的数据支撑，发挥环境数据应有的价值。

环境数据的存储与处理：1、环境数据存储策略的确定2、环境数据存储维度3、数据存储与托管数据仓库与托管平台来进行数据存储与托管，从复杂的底层硬件管理中脱离出来，专注于环境数据服务的实现。考虑平台可靠性、拓展性、安全性、灵活性及成本等因素。举例：微软的数据仓库、云创公司的万物云平台4、存储环境数据时的处理需要预先设定异常值判定条件，来排除这些采集到的无效环境数据。需要注意的是，原始环境数据值有时可能并不便于查询需要根据站点的经纬度来确定其所属的城市，并可以在存储原始站点数据的同时，来统计该城市所包含的所有站点数据值，并将这些统计数据也一并进行存储，以便提供城市级别的环境数据查询。

环境数据的采集与获取的方法：一、环境数据类型环境数据的特点首先是海量，其次是数据应该包括时间和空间的信息1、环境预测数据1）中国天气网每日发布的天气预报2）环境云大数据平台与南京大学大气科学学院大气环境研究中心联合发布的每日空气质量趋势预报2、环境实况数据1）中央气象台每小时发布的城市天气实况2）第三方环境数据平台PM25.in每小时更新的全国空气质量实况二、环境数据采集策略的确定1、各类传感器产生的环境数据2、政府部门，权威机构环境监测系统对外提供的数据服务3、各类第三方环境数据源4、政府职能部门，环保机构和非政府组织发表的与环境有关的报告三、环境数据采集有效性1、对于同一数据源，为了避免网络震荡造成的影响，应采取重传机制，即采集数据超时之后，立即或间隔很短的一段时间后再次进行尝试。2、对于同一数据源多次尝试采集均失败，应该采用备用的数据源进行该类环境数据的采集，此时需要考虑不同的数据源提供的数据的差异，采取相应的处理。3、对于采集到的数据，如果包含明显无效或异常的数据值，需要进行过滤处理，以保证只存储有效的环境数据采集值。