本書(shū)全面介紹人工智能的基本理論、技術(shù)及應(yīng)用。全書(shū)共10章，主要內(nèi)容包括人工智能概論、知識(shí)表示與知識(shí)圖譜、確定性與不確定性推理、搜索策略、遺傳算法、群智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解，附錄部分給出了實(shí)用性強(qiáng)的12個(gè)實(shí)驗(yàn)。本書(shū)強(qiáng)調(diào)人工智能知識(shí)的基礎(chǔ)性、整體性、綜合性和廣博性，使學(xué)生掌握人工智能的主要思想和應(yīng)用人工智能技術(shù)解決專業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題的基本技術(shù)，培養(yǎng)創(chuàng)新精神。 本書(shū)的適用對(duì)象廣泛，可作為高等學(xué)校各專業(yè)人工智能基礎(chǔ)課程的教材，也可供對(duì)人工智能技術(shù)感興趣的廣大讀者閱讀。
（1）語(yǔ)言簡(jiǎn)明，可讀性好。
（2）內(nèi)容先進(jìn)，注重應(yīng)用。
（3）精心編排，便于學(xué)習(xí)。
（4）結(jié)構(gòu)合理，方便教學(xué)。
（5）附有實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)，方便實(shí)驗(yàn)教學(xué)。
（6）有配套MOOC課程，便于學(xué)生自學(xué)。
2017年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》把人工智能作為國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略。人工智能人才培養(yǎng)是實(shí)現(xiàn)國(guó)家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略的一個(gè)關(guān)鍵。2018年，教育制訂了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，從不同的專業(yè)角度對(duì)人工智能人才培養(yǎng)進(jìn)行全面布局，在計(jì)算機(jī)、電子信息、自動(dòng)化、機(jī)械等多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域設(shè)置了智能科學(xué)與技術(shù)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器人工程等人工智能類專業(yè)，還把人工智能技術(shù)引入傳統(tǒng)專業(yè)，形成智能制造工程、智能車(chē)輛工程、智能電網(wǎng)信息工程、電氣工程與智能控制、電機(jī)電器智能化、智能材料與結(jié)構(gòu)、智能醫(yī)學(xué)工程等專業(yè)。
事實(shí)上，人工智能和其他專業(yè)的結(jié)合是培養(yǎng)人工智能應(yīng)用人才的一個(gè)非常重要的方面，是和人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)相輔相成的。所以，需要編寫(xiě)不同特點(diǎn)的人工智能教材。
1. 本書(shū)的形成
本書(shū)作者從1989年開(kāi)始從事人工智能及其應(yīng)用的研究，從1993年開(kāi)始從事人工智能課程的教學(xué)，為控制、計(jì)算機(jī)、機(jī)械等專業(yè)研究生講授人工智能原理與應(yīng)用課程，為計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化等類專業(yè)本科生講授人工智能導(dǎo)論課程。在多年的教學(xué)實(shí)踐中，作者深感極有必要編著一本內(nèi)容比較基礎(chǔ)、可讀性好、適合講授的人工智能教材。本書(shū)作者在自己多年來(lái)的講稿基礎(chǔ)上，于2005年編寫(xiě)了人工智能教材，并不斷跟蹤人工智能的發(fā)展，形成了適合研究生、本科生不同層次的人工智能系列教材，被許多高校選用。其中，作者主講的人工智能導(dǎo)論入選首批國(guó)家級(jí)線上一流本科課程，編寫(xiě)的《人工智能導(dǎo)論》（第5版）入選十二五普通高等教育本科國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材，并榮獲首屆國(guó)家級(jí)優(yōu)秀教材二等獎(jiǎng)。
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的專業(yè)需要開(kāi)設(shè)人工智能課程。因此，作者從2005年開(kāi)始為全校工學(xué)、理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、哲學(xué)、文學(xué)、法學(xué)等學(xué)科門(mén)類專業(yè)學(xué)生開(kāi)設(shè)人工智能及其應(yīng)用公選課，從2017年開(kāi)始負(fù)責(zé)全校人工智能通識(shí)教育核心課程建設(shè)。在人工智能通識(shí)課程教學(xué)過(guò)程中，作者深感已有人工智能教材不適合作為通識(shí)課程教材，特別是不適合人文社科類大學(xué)生的學(xué)習(xí)，因此，迫切需要編寫(xiě)面向全校各專業(yè)（包括人文社科專業(yè)）的人工智能通識(shí)課程教材。為此，作者針對(duì)人文社科類大學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)和思維方式，突出人工智能解決復(fù)雜問(wèn)題的創(chuàng)新思想，編寫(xiě)了《人工智能通識(shí)教程》一書(shū)，受到非常廣泛的歡迎。在上述教材的基礎(chǔ)上，作者面向量大面廣的應(yīng)用型高校開(kāi)設(shè)人工智能課程的需要，編寫(xiě)了這本《人工智能應(yīng)用教程》。
2. 主要內(nèi)容
本書(shū)共10章。第1章除了介紹人工智能的基本概念、發(fā)展簡(jiǎn)史以外，著重介紹目前人工智能的主要研究?jī)?nèi)容與各種應(yīng)用，以開(kāi)闊讀者的視野，引導(dǎo)讀者進(jìn)入人工智能各個(gè)研究領(lǐng)域，最后，簡(jiǎn)要介紹了人工智能倫理。第2章介紹知識(shí)表示的概念，一階謂詞邏輯、產(chǎn)生式、框架等基本的知識(shí)表示方法，以及知識(shí)圖譜的基本內(nèi)容。第3章介紹推理的概念、基于謂詞邏輯的確定性推理、基于統(tǒng)計(jì)分析和基于模糊理論的不確定推理方法及其應(yīng)用。第4章介紹應(yīng)用非常廣泛的搜索策略。第5章介紹模擬生物進(jìn)化的遺傳算法。第6章介紹模擬生物群體行為的適用于大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題的群智能算法。第7章介紹模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為后面介紹深度學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。第8章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)及其廣泛的應(yīng)用，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、膠囊網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)的前沿內(nèi)容。第9章介紹專家系統(tǒng)的概念、工作原理以及應(yīng)用。第10章介紹日益廣泛應(yīng)用的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，包括機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別等應(yīng)用。
人工智能應(yīng)用教程前言3. 本書(shū)特色
本書(shū)有以下特色。
（1） 語(yǔ)言簡(jiǎn)明，可讀性好。本書(shū)力求用通俗的文字深入淺出地講解概念、理論和技術(shù)，特別是將人工智能技術(shù)與文學(xué)藝術(shù)、人們的日常生活、人類思維方法等相結(jié)合，使學(xué)生能夠感受到與人工智能相關(guān)的人文情懷，感受到人工智能就在自己身邊，使學(xué)生能夠有興趣、有耐心、系統(tǒng)地閱讀本書(shū)，掌握人工智能的基本思想與基本方法。
（2） 內(nèi)容先進(jìn)，注重應(yīng)用。人工智能正處于迅速發(fā)展時(shí)期，內(nèi)容非常豐富。本書(shū)覆蓋了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，體系完整，精選了人工智能技術(shù)的一些前沿?zé)狳c(diǎn)。書(shū)中運(yùn)用大量應(yīng)用實(shí)例，跳出晦澀復(fù)雜的概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、算法理論，讓這些冷冰冰的人工智能知識(shí)變得有溫度。以淺顯易懂的方式詮釋人工智能精髓，啟迪算法理解，讓學(xué)生理解原本深?yuàn)W的人工智能技術(shù)。書(shū)中介紹一些能夠?yàn)楸究粕斫獾膽?yīng)用實(shí)例，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)應(yīng)用新理論解決實(shí)際問(wèn)題的方法。書(shū)中設(shè)置了很多課程思政教學(xué)元素。
（3） 精心編排，便于學(xué)習(xí)。每章開(kāi)始設(shè)置了導(dǎo)讀，使學(xué)生在學(xué)習(xí)本章之前就知道本章要討論的主題和學(xué)習(xí)目標(biāo)。每章最后扼要總結(jié)了本章的重要概念、公式、定理與方法。本書(shū)采用雙色印刷，將重要的概念、公式、定理與方法用紅色標(biāo)示出來(lái)，以引起學(xué)生注意。
（4） 結(jié)構(gòu)合理，方便教學(xué)。本書(shū)各章內(nèi)容相對(duì)獨(dú)立，教師可以根據(jù)課程計(jì)劃學(xué)時(shí)和專業(yè)需要自由選擇和組合相關(guān)內(nèi)容，以保持課程體系結(jié)構(gòu)的完整性。采用本書(shū)作為教材，建議課堂教學(xué)學(xué)時(shí)為48學(xué)時(shí)左右。
（5） 附有實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)，方便實(shí)驗(yàn)教學(xué)。圍繞人工智能技術(shù)的主要教學(xué)內(nèi)容，附錄中設(shè)置了課程實(shí)驗(yàn)，方便教學(xué)。學(xué)生通過(guò)程序?qū)崿F(xiàn)能夠深入了解人工智能的算法，體會(huì)如何應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題。
（6） 有配套MOOC課程，便于學(xué)生自學(xué)。需要進(jìn)一步學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的學(xué)生，可以選擇作者在中國(guó)大學(xué)MOOC網(wǎng)站（http://www.icourse163.org）上開(kāi)設(shè)的人工智能導(dǎo)論國(guó)家線上一流精品課程。
4. 教學(xué)資源支持
本書(shū)配套的教學(xué)資源包括教學(xué)大綱、PPT、實(shí)驗(yàn)源代碼、習(xí)題答案和題庫(kù)，使用本書(shū)作為教材的教師可向longqm@163.com免費(fèi)申請(qǐng)，服務(wù)支持請(qǐng)聯(lián)系QQ: 381844463。
5. 作者致謝
衷心感謝人工智能課程國(guó)家級(jí)虛擬教研室和浙江省高校名師工作室全體成員和作者一起對(duì)人工智能教學(xué)的不斷探索！衷心感謝清華大學(xué)出版社的龍啟銘編輯，他為本書(shū)付出了辛勤勞動(dòng)以及向作者提出了許多有益的修改建議。
限于作者水平，書(shū)中一定會(huì)存在許多不足之處，歡迎廣大讀者提出寶貴意見(jiàn)。
王萬(wàn)良2023年1月于杭州
第1章人工智能概論1
1.1你了解人類的智能嗎1
1.1.1智能的概念1
1.1.2智能的特征3
1.2人工智能的孕育和誕生6
1.2.1人工智能的孕育期6
1.2.2人工智能的誕生達(dá)特茅斯會(huì)議8
1.2.3人工智能的定義與圖靈測(cè)試9
1.3人工智能的發(fā)展11
1.3.1人工智能的形成期11
1.3.2幾起幾落的曲折發(fā)展期12
1.3.3大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的飛速發(fā)展期14
1.4從兩場(chǎng)標(biāo)志性人機(jī)博弈看人工智能的發(fā)展15
1.4.1人工智能研究中的小白鼠15
1.4.2深藍(lán)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋棋王卡斯帕羅夫15
1.4.3阿爾法狗無(wú)師自通橫掃世界圍棋大師17
1.5人工智能研究的基本內(nèi)容19
1.6人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域21
1.7人工智能倫理36
1.7.1人工智能倫理的提出與發(fā)展37
1.7.2人工智能倫理的典型案例與成因分析38
1.7.3人工智能倫理的治理原則40
1.7.4人工智能倫理的治理措施42
1.8本章小結(jié)44
討論題44人工智能應(yīng)用教程目錄第2章知識(shí)表示與知識(shí)圖譜45
2.1你了解人類知識(shí)嗎45
2.1.1什么是知識(shí)45
2.1.2知識(shí)的相對(duì)正確性46
2.1.3知識(shí)的不確定性47
2.1.4計(jì)算機(jī)表示知識(shí)的方法49
2.2一階謂詞邏輯表示法50
2.2.1命題50
2.2.2謂詞51
2.2.3謂詞公式53
2.2.4一階謂詞邏輯知識(shí)表示方法56
2.2.5一階謂詞邏輯表示法的特點(diǎn)57
2.3產(chǎn)生式表示法58
2.3.1產(chǎn)生式59
2.3.2產(chǎn)生式系統(tǒng)60
2.3.3產(chǎn)生式表示法的特點(diǎn)62
2.4框架表示法63
2.4.1框架的一般結(jié)構(gòu)64
2.4.2用框架表示知識(shí)的例子65
2.4.3框架表示法的特點(diǎn)68
2.5知識(shí)圖譜68
2.5.1知識(shí)圖譜的提出69
2.5.2知識(shí)圖譜的定義69
2.5.3知識(shí)圖譜的表示71
2.5.4知識(shí)圖譜的架構(gòu)72
2.5.5知識(shí)圖譜的典型應(yīng)用72
2.6本章小結(jié)74
討論題76
習(xí)題77第3章模擬人類思維的推理方法78
3.1推理的定義78
3.2推理的分類79
3.2.1從推出知識(shí)的路徑分類79
3.2.2從知識(shí)的確定性分類81
3.3推理的方向81
3.3.1正向推理82
3.3.2逆向推理84
3.3.3混合推理85
3.4推理中的沖突消解策略87
3.5基于謂詞邏輯的確定性推理90
3.5.1自然演繹推理90
3.5.2魯濱遜歸結(jié)原理92
3.5.3歸結(jié)反演93
3.5.4歸結(jié)求解96
3.6基于統(tǒng)計(jì)分析的不確定性推理99
3.6.1不確定性推理的概念99
3.6.2可信度方法103
3.6.3可信度方法舉例106
3.7基于模糊理論的不確定性推理107
3.7.1模糊邏輯的提出與發(fā)展107
3.7.2模糊集合的定義與表示109
3.7.3隸屬函數(shù)111
3.7.4模糊關(guān)系113
3.7.5模糊關(guān)系的合成115
3.7.6模糊推理116
3.7.7模糊決策117
3.7.8模糊推理的應(yīng)用118
3.8本章小結(jié)119
討論題121
習(xí)題121
第4章搜索策略125
4.1搜索的概念125
4.2如何用狀態(tài)空間表示搜索對(duì)象126
4.2.1狀態(tài)空間知識(shí)表示方法126
4.2.2狀態(tài)空間的圖描述128
4.3回溯策略131
4.4盲目的圖搜索策略133
4.4.1寬度優(yōu)先搜索策略133
4.4.2深度優(yōu)先搜索策略134
4.5啟發(fā)式圖搜索策略137
4.5.1啟發(fā)式策略137
4.5.2啟發(fā)信息和估價(jià)函數(shù)140
4.5.3A搜索算法142
4.5.4A搜索算法143
4.5.5蒙特卡洛樹(shù)搜索算法145
4.6本章小結(jié)147
討論題148
習(xí)題149
第5章模擬生物進(jìn)化的遺傳算法150
5.1進(jìn)化算法的生物學(xué)背景150
5.2遺傳算法152
5.2.1遺傳算法的發(fā)展歷史152
5.2.2遺傳算法的基本思想153
5.2.3編碼154
5.2.4種群設(shè)定156
5.2.5適應(yīng)度函數(shù)157
5.2.6選擇158
5.2.7交叉161
5.2.8變異163
5.3遺傳算法的主要改進(jìn)算法164
5.3.1雙倍體遺傳算法165
5.3.2雙種群遺傳算法166
5.3.3自適應(yīng)遺傳算法167
5.4基于遺傳算法的生產(chǎn)調(diào)度方法169
5.4.1基于遺傳算法的流水車(chē)間調(diào)度方法169
5.4.2基于遺傳算法的混合流水車(chē)間調(diào)度方法171
5.5本章小結(jié)176
討論題177
習(xí)題178
第6章模擬生物群體行為的群智能算法179
6.1群智能算法的生物學(xué)背景179
6.2模擬鳥(niǎo)群行為的粒子群優(yōu)化算法181
6.2.1基本粒子群優(yōu)化算法181
6.2.2粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用183
6.3模擬蟻群行為的蟻群優(yōu)化算法185
6.3.1蟻群優(yōu)化算法的生物學(xué)背景186
6.3.2基本蟻群優(yōu)化算法186
6.3.3蟻群優(yōu)化算法的應(yīng)用190
6.4本章小結(jié)192
討論題193
第7章模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)194
7.1人工神經(jīng)元與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)194
7.1.1生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)194
7.1.2生物神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型195
7.1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)197
7.2機(jī)器學(xué)習(xí)的先驅(qū)赫布學(xué)習(xí)規(guī)則198
7.3掀起人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一次高潮的感知器200
7.4掀起人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第二次高潮的BP學(xué)習(xí)算法202
7.4.1BP學(xué)習(xí)算法的提出202
7.4.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)203
7.4.3BP學(xué)習(xí)算法204
7.4.4BP學(xué)習(xí)算法在模式識(shí)別中的應(yīng)用207
7.5本章小結(jié)209
討論題209
習(xí)題210
第8章機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)213
8.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念213
8.1.1學(xué)習(xí)213
8.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)214
8.1.3學(xué)習(xí)系統(tǒng)214
8.1.4機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展217
8.2機(jī)器學(xué)習(xí)的分類218
8.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)的一般分類方法218
8.2.2監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)220
8.2.3弱監(jiān)督學(xué)習(xí)222
8.3知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘225
8.3.1知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘的概念226
8.3.2知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一般過(guò)程226
8.3.3知識(shí)發(fā)現(xiàn)的任務(wù)227
8.3.4知識(shí)發(fā)現(xiàn)的對(duì)象228
8.4動(dòng)物視覺(jué)機(jī)理與深度學(xué)習(xí)的提出230
8.4.1淺層學(xué)習(xí)的局限性230
8.4.2深度學(xué)習(xí)的提出231
8.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與膠囊網(wǎng)絡(luò)233
8.5.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)233
8.5.2卷積的物理、生物與生態(tài)學(xué)等意義234
8.5.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積運(yùn)算235
8.5.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)237
8.5.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用240
8.5.6膠囊網(wǎng)絡(luò)241
8.5.7基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)244
8.6生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用246
8.6.1生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理247
8.6.2生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練248
8.6.3生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中的應(yīng)用250
8.6.4生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)言處理中的應(yīng)用254
8.6.5生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在視頻生成中的應(yīng)用258
8.6.6生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療中的應(yīng)用259
8.7本章小結(jié)260
討論題262
習(xí)題262
第9章專家系統(tǒng)263
9.1專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展263
9.2專家系統(tǒng)的概念265
9.2.1專家系統(tǒng)的定義265
9.2.2專家系統(tǒng)的特點(diǎn)266
9.2.3專家系統(tǒng)的類型268
9.3專家系統(tǒng)的工作原理269
9.3.1專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)269
9.3.2知識(shí)庫(kù)270
9.3.3推理機(jī)271
9.3.4綜合數(shù)據(jù)庫(kù)271
9.3.5知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)271
9.3.6解釋機(jī)構(gòu)272
9.3.7人機(jī)接口273
9.4簡(jiǎn)單的動(dòng)物識(shí)別專家系統(tǒng)273
9.4.1知識(shí)庫(kù)建立273
9.4.2綜合數(shù)據(jù)庫(kù)建立和推理過(guò)程275
9.5專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具骨架系統(tǒng)276
9.5.1骨架系統(tǒng)的概念276
9.5.2EMYCIN骨架系統(tǒng)277
9.5.3KAS骨架系統(tǒng)278
9.6專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境280
9.7本章小結(jié)281
討論題282
第10章自然語(yǔ)言理解283
10.1自然語(yǔ)言理解的概念與發(fā)展283
10.1.1自然語(yǔ)言理解的概念283
10.1.2自然語(yǔ)言理解的發(fā)展歷史284
10.2語(yǔ)言處理過(guò)程的層次287
10.3機(jī)器翻譯方法概述289
10.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)293
10.4.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)293
10.4.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練294
10.4.3長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)295
10.5基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯295
10.6語(yǔ)音識(shí)別297
10.6.1語(yǔ)音識(shí)別的概念297
10.6.2語(yǔ)音識(shí)別的主要過(guò)程298
10.6.3語(yǔ)音識(shí)別的方法301
10.7本章小結(jié)302
討論題303
附錄A人工智能實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)304
實(shí)驗(yàn)1產(chǎn)生式系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)304
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實(shí)驗(yàn)4A算法求解迷宮尋路問(wèn)題實(shí)驗(yàn)308
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