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\SetCell[c=3]{l}
\documentclass[10pt]{ctexbook} \usepackage{tabularray} \usepackage{lipsum} \NewTblrTheme{nohead}{ \SetTblrTemplate{contfoot}{empty} \SetTblrTemplate{conthead}{empty} \SetTblrTemplate{head}{empty} %\SetTblrTemplate{conthead-text}{empty} \SetTblrTemplate{caption}{empty} } \begin{document} \lipsum[1-2] \begin{longtblr}[theme=nohead]{width=\textwidth, colspec={X[1,c,m]|X[1.2,c,m]|X[3,l,m]|X[2,l,m]}, rowsep=0pt, hline{1,Z}={1.5pt}, hline{2}={1.0pt}, hlines, %column{1,3}={font=\ttfamily\small}, row{1}={c,font=\rmfamily} } 阶段 & 时间或标记事件 & 特点 & 应用代表\\ 从计算到智能测试 & 20世纪30-50年代 & 三种计算机制(原始递归函数、lambda演算和图灵机)相继被提出。\par 计算机的诞生促进了人工智能的发展。 & 图灵测试 \\ 人工智能登上历史舞台 & \SetCell[c=3]{l}1955年8月,“人工智能达特茅斯夏季研讨会”申请书中首次提出。\par 1956年研讨会在美国达特茅斯学院如期召开,标志着人工智能正式诞生。 & & abd \\ 以符号主义表达与推理为代表的人工智能 & \SetCell[c=2]{l}符号主义人工智能方法包含知识库和推理引擎两个部分。\par 它先将所有知识以逻辑形式表达,然后依靠推理引擎,\par 去验证命题或谓语正确与否,或者学习推导出新规则、新知识。& & \\ 数据驱动的人工智能方法 & \SetCell[c=2]{l}深度学习是典型的数据驱动的人工智能方法,能够让计算机从数据本身进行知识学习。\par 最常用的深度学习是模拟人类大脑处理数据的机制,逐层抽象对原始数据进行学习。& & asdf\\ 问题引导下的人工智能学习方法 & \SetCell[c=2]{l}在问题引导下开展试错学习,在学习过程中不断尝试各种解决问题的可能途径,\par 然后根据结果反馈来调整相应的学习方法。\par 这种强化学习体现了一种自我学习的能力,即从过去的经验中不断学习,提升能力。 & & as\\ \end{longtblr} \end{document}
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That's it, Thanks!
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