《人工智能》详细教学大纲.doc
《人工智能》课程教学大纲.doc
《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一.教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。
人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。
一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。
人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。
这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。
这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。
通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下：1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。
2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。
3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。
4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。
《人工智能》教学大纲
.word 可编写 .《人工智能》教课纲领一、课程概括1.课程研究对象和研究内容人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。
它研究怎样用机器来模拟人脑所从事的推理、证明、辨别、理解、学习、规划、诊疗等智能活动。
人工智能是目前科学技术中正在快速发展，新思想、新看法、新技术不停浮现的一个学科，也是一门波及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交错和边沿学科。
《人工智能》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生供给相关人工智能理论以及应用所必要的知识和技术；掌握人工智能的基来源理；掌握设计开发智能系统的基本方法。
2.课程在整个课程系统中的地位人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。
前修课程包含：失散数学、数据构造、算法剖析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程，该课程能够在大学三、四年级开设。
二、课程目标1．娴熟掌握图搜寻策略，娴熟掌握回溯策略、图搜寻策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及 A*算法），掌握一些典型问题的启迪式函数。
2．掌握用命题逻辑、一阶逻辑表告知识的方法，并在此基础长进行推理，娴熟掌握归纳方法以及归纳辩驳过程，娴熟掌握利用归纳辩驳方法进行推理。
3．掌握鉴于贝叶斯规则的不确立性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。
.word 可编写 .三、课程内容和要求这门学科的知识与技术要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。
这四个层次的一般涵义表述以下：知道———是指对这门学科和教课现象的认知。
理解———是指对这门学科波及到的看法、原理、策略与技术的说明和解说，能提示所波及到的教课现象演变过程的特点、形成原由以及教课因素之间的互相关系。
掌握———是指运用已理解的教课看法和原理说明、解说、类推同类教课事件和现象。
学会———是指能模拟或在教师指导下独立地达成某些教课知识和技术的操作任务，或能辨别操作中的一般差错。
教课内容和要求表中的“√”号表示教课知识和技术的教课要求层次。
2024年《人工智能》详细教学大纲
结合语音识别和自然语言处理技术，对语音中的情感进行 分析和识别，是实现智能语音交互的重要研究方向。
18
05 计算机视觉技术与应用
2024/2/29
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图像处理和计算机视觉基础概念
1 2
图像处理基础
像素、分辨率、色彩空间、图像变换等基本概念 。
计算机视觉概述
视觉感知、视觉计算模型、视觉任务分类等。
能力目标
能够运用所学知识分析和 解决人工智能领域的实际 问题，具备一定的实践能 力和创新能力。
素质目标
培养学生的创新思维、团 队协作和终身学习能力， 提高学生的综合素质和职 业素养。
5
课程安排与时间表
课程安排
本课程共分为理论授课、实验操作和课程设计三个环节，其中理论授课主要讲解 人工智能的基本原理和方法，实验操作帮助学生掌握相关技术和工具的使用，课 程设计则要求学生综合运用所学知识完成一个实际项目。
分割（如FCN、U-Net）等。
2024/2/29
03
实例分割与语义分割
Mask R-CNN、PANet等实例分割方法；DeepLab、PSPNet等语义分
割方法。
21
三维重建、视频理解等前沿技术介绍
三维重建技术
基于多视图的三维重建、基于深度学习的三维重建（如体素网格 、点云处理）等。
视频理解技术
马尔科夫决策过程在强化学习中的应用
03
将强化学习问题建模为马尔科夫决策过程，利用求解方法求解
最优策略。
25
智能推荐系统、游戏AI等应用场景分析
智能推荐系统
利用强化学习技术，根据用户历史行为和环境反馈，学习推荐策略，实现个性化推荐。例 如，电商平台的商品推荐、音乐平台的歌曲推荐等。
人工智能课程教学大纲
2024/1/28
1
目录
2024/1/28
• 课程介绍与目标 • 基础知识与技能 • 机器学习原理及方法 • 深度学习原理及应用 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
课程介绍与目标
Chapter
2024/1/28
3
人工智能定义及应用领域
增强现实技术
介绍增强现实技术的原理和应用，包括增强现实设备的分 类和特点，增强现实内容的制作和呈现方式等，以及增强 现实与虚拟现实的比较和融合趋势。
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07
人工智能伦理、法律和社会影 响
Chapter
2024/1/28
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人工智能伦理原则和价值观探讨
尊重人权
人工智能的设计和应用应遵循平 等、公正和尊重人权的原则，避 免歧视和偏见。
概率论概率分布、随机变量源自条件概率、贝叶斯定理等3最优化理论
梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等
2024/1/28
9
编程基础：Python语言及常用库
Python基础语法
变量、数据类型、控制流、函数 等
Python常用库
NumPy、Pandas、Matplotlib 等
面向对象编程
类与对象、继承与多态等
2024/1/28
25
视频处理和分析方法介绍
2024/1/28
视频编码与压缩
讲解视频编码的基本原理和常见的视频编码标准，如H.264/AVC 、H.265/HEVC等，以及视频压缩的方法和技巧。
视频运动分析
介绍视频运动分析的基本方法和应用，包括光流法、帧间差分法、 背景减除法等，以及运动目标跟踪和行为识别等技术。
《人工智能》课程大纲
人工智能课程教学大纲一、课程的基本信息适应对象：信息工程专业。
课程代码：39E01126学时分配：42赋予学分：2先修课程：C语言程序设计、数据结构、面向对象程序设计后续课程：二、课程性质与任务本课程是信息工程专业的一门专业课程，具有较强的理论性和应用性。
本课程的任务是使学生掌握人工智能基本原理，理解人工智能程序设计的基本思路和方法。
培养学生的人工智能应用程序的编程能力和实践应用能力。
本课程的主要知识点包括面向知识表示、智能搜索、多智能体、推理技术、模糊逻辑、机器学习等。
三、教学目的与要求通过理论和实践教学，使学生掌握人工智能的基本思想和方法，培养学生的人工智能应用程序开发的基本能力，到达以下3个目标。
1.知识教学目标：理解和掌握人工智能的知识表达，推理和搜索技术，了解基于统计分析的机器学习方法。
2.能力教学目标：熟练使用prolog, matlab, visual C++等工具来开发人工智能应用程序3.思想教育目标：了解人工智能的最新进展和目前的开展思路.四、教学内容与安排(-)课时分配4照课程内容，分成5个教学单元，各单元的课时安排如下表所示：(-)教学内容安排51单元人工智能概述【教学内容】1.人工智能基本概念2.智能感知简介3.智能推理简介4.智能学习简介5.展望【教学重点及难点】教学重点：智能、感知、推理与学习。
教学难点：强、弱人工智能辨析。
【基本要求】•了解智能、感知、推理与学习的基本概念；•了解弱人工智能的常见范例。
【培养能力】了解、掌握人工智能基本知识。
第2单元知识表示与推理【教学内容】1.知识表示基本概念2.命题逻辑与谓词逻辑3.产生式系统4.其他知识表示方法5.基于知识的系统：专家系统【教学重点及难点】教学重点：谓词逻辑、产生式系统、专家系统。
教学难点：归结原理、语义网络、框架。
【基本要求】•了解一阶谓词逻辑，产生式，专家系统；•掌握归结推理；•掌握产生式规那么前后向推理；•了解其他知识表示方法。
人工智能详细教学大纲
人工智能详细教学大纲第一章：导论1.1 人工智能的定义和基本概念- 人工智能的定义和起源- 人工智能的发展历程1.2 人工智能的应用领域- 人工智能在医疗领域的应用- 人工智能在金融领域的应用- 人工智能在交通领域的应用第二章：机器学习基础2.1 机器学习的概述- 监督学习、无监督学习、强化学习的基本原理和区别- 机器学习的应用场景2.2 数据预处理- 缺失值处理- 异常值检测与处理- 特征选择与降维2.3 常见的机器学习算法- 逻辑回归- 决策树- 支持向量机- 集成学习第三章：深度学习3.1 深度学习的原理与应用- 深度学习的发展历程- 神经网络的基本结构和工作原理3.2 常用的深度学习框架- TensorFlow- PyTorch- Keras3.3 深度学习的应用案例- 图像分类与识别- 自然语言处理- 人脸识别第四章：自然语言处理4.1 自然语言处理的基础知识- 词向量表示- 语法分析和语义分析4.2 文本分类与情感分析- 文本特征提取- 文本分类算法4.3 机器翻译与问答系统- 神经机器翻译- 阅读理解模型第五章：计算机视觉5.1 计算机视觉的基本概念- 图像处理与特征提取- 目标检测与图像分割5.2 图像识别与物体识别- 卷积神经网络（CNN）- 目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）5.3 视觉生成与图像风格迁移- 生成对抗网络（GAN）- 图像风格迁移算法第六章：人工智能伦理与法律6.1 人工智能的伦理问题- 隐私与数据安全- 就业与职业变革- 人工智能的道德问题6.2 人工智能的法律问题- 数据保护法与隐私权- 人工智能专利与知识产权- 算法歧视与公平性第七章：人工智能未来发展趋势7.1 人工智能的挑战和机遇- 人工智能的挑战与限制- 人工智能带来的机遇与可能性7.2 人工智能与人类的关系- 人工智能助力人类创新与发展- 人工智能对就业和教育的影响总结与展望本教学大纲全面介绍了人工智能的基本概念、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的基础知识与应用。
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
《人工智能》教学大纲
附件1广东财经大学华商学院课程教学大纲模板人工智能》课程教学大纲一、课程简介人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。
它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。
人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。
人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。
前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程。
二、教学目标(1)熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法(BACKTRACK 以及AI算法)，掌握一些典型问题的启发式函数；(2)掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。
(3)掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。
三、主要教学模式和教学手段1．本课程的教学包括课堂讲授、课外作业、辅导答疑、上机实验和期末考试等教学环节。
2．课堂教学采用启发式教学方法，理例结合，多媒体并用，引导学生加深对课程内容的理解，提高学生的学习兴趣和效果。
3．理论联系实际，通过本课程的教学，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用这些知识解决有关实际问题。
四、教学内容（要求编写所有章节的主要内容）第一章人工智能概述基本内容和要求：1．人工智能的概念与目标；2．人工智能的研究内容与方法；3．人工智能的分支领域；4．人工智能的发展概况。
第二章逻辑程序设计语言Prolog基本内容和要求：1.掌握Prolog语言的语句特点、程序结构和运行机理；2.能编写简单的Prolog程序，能读懂一般的Prolog程序。
教学重点：Prolog程序设计。
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《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。
通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。
掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。
（二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。
要求学生了解人工智能的主要思想和方法。
2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。
3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。
二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时）……………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途径和方法（3）人工智能的分之领域（4）人工智能的基本技术（5）人工智能的发展概况2、教学要求：了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。
理解：人工智能的基本概念、基本技术掌握：人工智能的发展概况，人工智能研究的课题种类3、教学重点：人工智能概念4、难点：人工智能的研究途径和方法第二章：基于谓词逻辑的机器推理（2学时）1、讲授内容：（1）一阶谓词逻辑（2）归结演绎推理（3）应用归结原理求取问题答案（4）归结策略（5）Horn子句归结与逻辑程序（6）非归结演绎推理2、教学要求：了解：一阶谓词逻辑的基本概念理解：应用归结远力求取问题答案的方法和Horm自居归结于逻辑程序的方法以及非归结演绎原理的方法和途径掌握：归结演绎推理3、教学重点：归结演绎推理4、难点：Horn子句归结与逻辑程序第三章：图搜索技术（5学时）1、讲授内容：（1）状态图搜索（2）状态图问题求解（3）与或图搜索（4）与或图问题求解（5）博弈树搜索2、教学要求：了解：常用的图搜索技术理解：与或图搜索问题的原理掌握：与或图的启发式搜索算法AO3、教学重点：与或图的启发式搜索算法AO4、难点：与或图搜索第四章：产生式系统（2学时）1、讲授内容：（1）产生式规则（2）产生式系统（3）产生式系统与图搜索（4）产生式系统的应用2、教学要求：了解：产生式理解：谓词逻辑归结原理掌握：Herbrand定理3、教学重点：谓词逻辑归结原理4、难点：Herbrand定理第五章：知识表示（2学时）1、讲授内容：（1）知识及其表示（2）框架（3）语义网络（4）面向对象知识表示2、教学要求：了解：知识表示的概述理解：几种知识表示方式掌握：产生式表示语义网络表示3、教学重点：产生式表示语义网络表示4、难点：框架表示第六章：不确定性推理方法（6学时）1、讲授内容：（1）不确定性及其类型（2）不确定性知识的表示（3）不确定性推理的一般模式（4）确定性理论（5）证据理论（6）模糊推理2、教学要求：了解：不确定性推理方法的概述理解：论证理论模糊推理掌握：论证理论3、教学重点：论证理论模糊推理4、难点：证据理论(D-Stheory)第七章：专家系统（4学时）1、讲授内容：（1）专家系统的概念（2）专家系统的结构（3）专家系统的应用与发展（4）专家系统设计与实现（5）专家系统开发与环境（6）新一代专家系统研究2、教学要求：了解：专家系统的概述、专家系统的组成结构与发展理解：专家系统的设计与实现掌握：专家系统的开发与使用3、教学重点：专家系统的设计与实现4、难点：新一代专家系统概述第八章：机器学习（10学时）1、讲授内容：（1）符号学习（2）神经网络学习2、教学要求：了解：机器学习的概述理解：符号学习掌握：常用的机器学习的方式3、教学重点：神经网络学习4、难点：遗传算法三、各教学环节的基本要求（一）课堂讲授1、教学方法（1）注重理论指导的作用，积极探究达到最佳视觉效果的典型做法。
同时贯彻理论和实践相结合的原则，给学生出一定量的思考，并要求学生完成一定量的作业，以提高学生的理论水平，培养学生的动手能力和创新精神。
（2）把握课程的重难点，及时总结深化所学内容，并针对重难点布置适当的综合练习。
以便达到良好的教学效果。
2、教学手段（1）采用理论讲解、操作示范等多种方式，充分利用多媒体等现代化教学手段，整体优化教学过程和教学内容，调动学生学习积极性，进行启发式的教学。
（2）注重学生动手能力的培养，积极鼓励和引导学生对所学的知识、技能加以拓宽、深化。
3、教学辅助资料CAI课件（二）作业、答疑和质疑1、作业2、答疑和质疑（三）考核方式1、考核方式：考试2、成绩评定：期末考试70%，平时成绩30%四、与其他课程的联系与分工本课是计算机及相关专业学生的专业选修课，选修本课须有比较全面的计算机知识。
先行课程：《离散数学》、《高等数学》、《概率论》、《线性代数》、《C语言程序设计》、《数据结构》五、建议教材及教学参考书（一）建议教材《人工智能及其应用》，蔡自兴，徐光祐。
清华大学出版社，2000年5月。
（二）教学参考书《人工智能（上、下册）》，陆汝钤，北京：科学出版社， 1996年。
情感语录1.爱情合适就好，不要委屈将就，只要随意，彼此之间不要太大压力2.时间会把最正确的人带到你身边，在此之前，你要做的，是好好的照顾自己3.女人的眼泪是最无用的液体，但你让女人流泪说明你很无用4.总有一天，你会遇上那个人，陪你看日出，直到你的人生落幕5.最美的感动是我以为人去楼空的时候你依然在6.我莫名其妙的地笑了，原来只因为想到了你7.会离开的都是废品，能抢走的都是垃圾8.其实你不知道，如果可以，我愿意把整颗心都刻满你的名字9.女人谁不愿意青春永驻，但我愿意用来换一个疼我的你10.我们和好吧，我想和你拌嘴吵架，想闹小脾气，想为了你哭鼻子，我想你了11.如此情深，却难以启齿。
其实你若真爱一个人，内心酸涩，反而会说不出话来12.生命中有一些人与我们擦肩了，却来不及遇见；遇见了，却来不及相识；相识了，却来不及熟悉，却还要是再见13.对自己好点，因为一辈子不长；对身边的人好点，因为下辈子不一定能遇见14.世上总有一颗心在期待、呼唤着另一颗心15.离开之后，我想你不要忘记一件事：不要忘记想念我。
想念我的时候，不要忘记我也在想念你16.有一种缘分叫钟情，有一种感觉叫曾经拥有，有一种结局叫命中注定，有一种心痛叫绵绵无期17.冷战也好，委屈也罢，不管什么时候，只要你一句软话，一个微笑或者一个拥抱，我都能笑着原谅18.不要等到秋天，才说春风曾经吹过;不要等到分别，才说彼此曾经爱过19.从没想过，自己可以爱的这么卑微，卑微的只因为你的一句话就欣喜不已20.当我为你掉眼泪时，你有没有心疼过情感语录1.爱情合适就好，不要委屈将就，只要随意，彼此之间不要太大压力2.时间会把最正确的人带到你身边，在此之前，你要做的，是好好的照顾自己3.女人的眼泪是最无用的液体，但你让女人流泪说明你很无用4.总有一天，你会遇上那个人，陪你看日出，直到你的人生落幕5.最美的感动是我以为人去楼空的时候你依然在6.我莫名其妙的地笑了，原来只因为想到了你7.会离开的都是废品，能抢走的都是垃圾8.其实你不知道，如果可以，我愿意把整颗心都刻满你的名字9.女人谁不愿意青春永驻，但我愿意用来换一个疼我的你10.我们和好吧，我想和你拌嘴吵架，想闹小脾气，想为了你哭鼻子，我想你了11.如此情深，却难以启齿。
其实你若真爱一个人，内心酸涩，反而会说不出话来12.生命中有一些人与我们擦肩了，却来不及遇见；遇见了，却来不及相识；相识了，却来不及熟悉，却还要是再见13.对自己好点，因为一辈子不长；对身边的人好点，因为下辈子不一定能遇见14.世上总有一颗心在期待、呼唤着另一颗心15.离开之后，我想你不要忘记一件事：不要忘记想念我。
想念我的时候，不要忘记我也在想念你16.有一种缘分叫钟情，有一种感觉叫曾经拥有，有一种结局叫命中注定，有一种心痛叫绵绵无期17.冷战也好，委屈也罢，不管什么时候，只要你一句软话，一个微笑或者一个拥抱，我都能笑着原谅18.不要等到秋天，才说春风曾经吹过;不要等到分别，才说彼此曾经爱过19.从没想过，自己可以爱的这么卑微，卑微的只因为你的一句话就欣喜不已20.当我为你掉眼泪时，你有没有心疼过。