Este volumen proporciona al estudiante un conocimiento básico sobre inteligencia artificial. En primer lugar, centra esta área en el campo de la informática, indicando su desarrollo histórico. A continuación, los contenidos del libro se estructuran en dos bloques: "paradigmas de búsqueda" y "representación del conocimiento". Capa capítulo incorpora un conjunto de ejercicios orientados a consolidar los conocimientos teóricos que se han expuesto; la realización de estos ejercicios sirve para que el lector constate si ha comprendido suficientemente la materia.

Los métodos de empuje existentes de información de la cadena de suministro en parques logísticos se mantienen en el análisis superficial de datos, lo que conduce a un mayor valor de Mae. Por lo tanto, este documento propone un método de empuje de información de la cadena de suministro en parques logísticos basado en la tecnología de Internet de las cosas. En primer lugar, se diseña una estructura de RFID introduciendo tecnologías de RFID, GPS, infrarrojos y otras tecnologías de Internet de las cosas para codificar los materiales en el almacén logístico; en segundo lugar, se establece el modelo de cadena de suministro del parque logístico para obtener el modelo de elementos de ontología general de las empresas nodales en la cadena de suministro del parque y el modelo de situación de negocios de interacción entre las empresas nodales en la cadena de suministro del parque. Finalmente, se resta el valor promedio de la puntuación del nodo de la puntuación del nodo para calcular la puntuación centralizada de la información, así como el establecimiento del marco de operación de Spark, para lograr el empuje de información de la cadena de suministro del parque logístico. En el experimento de simulación, se selecciona como caso el parque logístico internacional de un puerto terrestre de una ciudad para probar. Los resultados experimentales muestran que el método de empuje de información de la cadena de suministro de parques logísticos basado en la tecnología de Internet de las cosas tiene una mayor precisión de recomendación y un mejor rendimiento.