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人工智能应用论文5000字

发布时间:2024-07-03 12:51:37

人工智能应用论文5000字

人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料,欢迎阅读!

摘要:人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智能研究现状,分析了其发展方向。

关键词:人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号:TP18

文献标识码:A

文章编号:1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence,AI),是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist 2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”,它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来,美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质,形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁,它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合,以单片机硬件电路为专家系统的知识来源,建立单片机硬件配置专家系统,进行故障诊断,以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域,计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术,而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展,各种入侵手段也在层出不穷,单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要,把人工智能技术应用到网络安全管理领域,大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中,起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

人工智能的发展现状

国外发展现状。目前,AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑,而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”,据其研究主任保罗・霍恩称,预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为,该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景,巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入,以保证其领先地位外,其他公司在人工智能的分支研究方面,也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲,称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究,其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来,机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下,一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发,在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上,经过科研10年攻关,于2000年11月,又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛,并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步,加快到每秒两步;从只能平静地静态不行,到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行,到可在小偏差、不确定环境中行走,取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术,包括机器感知、机器思维、机器行为,即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识,这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素,对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下,随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正,专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小,因此适应性较强,可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点,其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题,在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用,随着人工智能理论的进一步发展,将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到,目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景,要求我们必须加大研究和投入力度,以使人工智能的发展能为人类服务。

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“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

摘要:“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,提高《人工智能》专业选修课的教学效果,我们结合近几年的实际教学 经验 ,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

关键词:人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能(Aritificial Intelligence,英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科,是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为,如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动,来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐,与时俱进,有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代,人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科,必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止,全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今,一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程,到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校,因此,学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下,南邮人经过多年的努力工作,在人工智能科研方面取得了丰硕的成果,如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统,为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前,国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多,遵循实用、简单、够用的原则,再经过授课老师和学生们的共同调研,我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面,包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写,内容基础,难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域,做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用,受到了全国广大师生们的一致好评,多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校,“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握,南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理,我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核,从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的:平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端,避免学生“机械式”地的应对教学和考试,我们对考试题型进行了调整,不再是以往的填空、选择、简答等题型,而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主,这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了,这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言,人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多,由于课时所限,我们必须精简教学内容,让学生在掌握基础知识的同时,也能够了解它的具体应用。因此,我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分:第一部分是基本理论和方法,包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用,包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排,使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点,从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

(一) 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现,在选修“人工智能”这门课程时,每个学生的心中所想各有不同,这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈,但随着教学内容变得越来越抽象,学生逐渐对这本课的学习失去了信心,甚至上课时间不去听课,使授课教师对教学也渐渐失去了信心,导致恶性循环,严重影响了教学质量。针对这种现象,我们认为,在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件,开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验,通过该实验的演示,让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务,理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用,让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣,实践证明这种方法是有效的。

(二) 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式,它往往根据教学目的和学生们的特点,通过合理的设计、选择教材内容,应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来,与传统教学手段相结合,形成合理的教学过程结构,达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点,学生学习起来比较困难,为了让学生生动、形象地学习该课程,我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时,借助Matlab软件和投影机,直接展现该算法的求解过程,从而改善了课程教学的形式,提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式,多次组织课堂辩论,辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论,无论正方还是反方都感觉自己收获很大,增长了知识,开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色,大大地调动了学生的学习积极性,从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分,通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法,从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课,设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题,要求学生独立完成这2个实验题目的编程,并书写实验 报告 。通过实验,学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识,加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程,我们总结了近几年来的教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看,我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用,需要指出的是,我们仍有很多不足之处,需要在以后的教学过程中不断努力完善,提高自己的教学能力,争取更好的教学效果。

参考文献

[1]蔡自兴,徐光佑.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2003.

[2]路小英,周桂红,赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2007,9(4):66-68.

[3]马建斌,李阅历,高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2011,13(3):330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息,2011,(7):541.

[5]张廷,杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学,2009(11):133-134.

本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。

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智能与人工智能论文5000字

“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

摘要:“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,提高《人工智能》专业选修课的教学效果,我们结合近几年的实际教学 经验 ,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

关键词:人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能(Aritificial Intelligence,英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科,是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为,如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动,来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐,与时俱进,有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代,人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科,必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止,全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今,一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程,到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校,因此,学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下,南邮人经过多年的努力工作,在人工智能科研方面取得了丰硕的成果,如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统,为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前,国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多,遵循实用、简单、够用的原则,再经过授课老师和学生们的共同调研,我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面,包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写,内容基础,难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域,做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用,受到了全国广大师生们的一致好评,多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校,“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握,南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理,我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核,从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的:平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端,避免学生“机械式”地的应对教学和考试,我们对考试题型进行了调整,不再是以往的填空、选择、简答等题型,而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主,这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了,这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言,人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多,由于课时所限,我们必须精简教学内容,让学生在掌握基础知识的同时,也能够了解它的具体应用。因此,我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分:第一部分是基本理论和方法,包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用,包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排,使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点,从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

(一) 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现,在选修“人工智能”这门课程时,每个学生的心中所想各有不同,这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈,但随着教学内容变得越来越抽象,学生逐渐对这本课的学习失去了信心,甚至上课时间不去听课,使授课教师对教学也渐渐失去了信心,导致恶性循环,严重影响了教学质量。针对这种现象,我们认为,在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件,开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验,通过该实验的演示,让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务,理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用,让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣,实践证明这种方法是有效的。

(二) 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式,它往往根据教学目的和学生们的特点,通过合理的设计、选择教材内容,应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来,与传统教学手段相结合,形成合理的教学过程结构,达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点,学生学习起来比较困难,为了让学生生动、形象地学习该课程,我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时,借助Matlab软件和投影机,直接展现该算法的求解过程,从而改善了课程教学的形式,提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式,多次组织课堂辩论,辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论,无论正方还是反方都感觉自己收获很大,增长了知识,开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色,大大地调动了学生的学习积极性,从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分,通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法,从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课,设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题,要求学生独立完成这2个实验题目的编程,并书写实验 报告 。通过实验,学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识,加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程,我们总结了近几年来的教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看,我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用,需要指出的是,我们仍有很多不足之处,需要在以后的教学过程中不断努力完善,提高自己的教学能力,争取更好的教学效果。

参考文献

[1]蔡自兴,徐光佑.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2003.

[2]路小英,周桂红,赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2007,9(4):66-68.

[3]马建斌,李阅历,高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2011,13(3):330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息,2011,(7):541.

[5]张廷,杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学,2009(11):133-134.

本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。

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人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状, 总结 我国相关技术和产业的优劣势,有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。

【关键词】人工智能;政策引导;发展模式

0 引言

工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展,信息和通信技术(Information and Communication Technology, ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新,正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革,相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划,促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式,以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用,已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展,急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。

1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

从发展脉络看,人工智能研究始终位于技术创新的高地,近年来成果斐然,在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视,成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。

搜索引擎方向的发展

信息搜索是互联网流量的关键入口,也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段,人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率,同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎,可将语音指令转化为实时搜索结果,另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素,发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。

从搜索引擎的发展上来看,国内企业起步稍晚,搜索领域较窄,但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越,以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础,发展态势较好。

人脑科学助推人工智能技术发展

人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台,使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型,推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展,预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。

谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术,包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位,在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果,在某些领域达到了国际先进水平,但在新一轮全球人工智能竞赛中,中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初,百度成立深度学习研究院,提出百度大脑计划,如图2所示,拥有了超越天河二号的超级计算能力,组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司,百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家,在硅谷布局人工智能研究,被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。

智能终端和可穿戴设备引起产业变革

移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制,促进了人机高频互动,穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面,还处于探索的阶段,特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片,制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段,相比市场对可穿戴设备概念的热捧,用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数,大多停留在概念阶段。

物联网部分领域发展

全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展,所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看,在公共市场方面发展较快,其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine, M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。

物联网涉及领域众多,各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发,我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权,其中中高频RFID技术接近国际先进水平,在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面,已建立传感网标准体系的初步框架,其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一,我国在制定国际标准时已享有重要话语权。

2 我国ICT产业的政策引导

目前ICT产业的应用范围在不断的延伸,政策的制定必须考虑跨行业的需要,加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需,再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。

国家政策方面的引导

世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划,并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导,试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势,破除行业间壁垒,加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。

加强政策顶层设计

成立国家级ICT产业发展机构,尽快确立国家ICT中长期发展战略,落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作,促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力

将战略性新兴产业作为发展重点,围绕其需求部署创新链,掌握核心关键技术,突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新,加快新产品、新技术、新工艺研发应用。

深化科技体制改革

将企业主体地位予以强化,建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位,要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动,要主动与产学研机构开展深度合作,要扶植和壮大创新型企业。

知识产权方面的引导

专利方面

国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识,但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长,企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇,快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究,重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建,增强全产业专利授权及谈判能力,探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入,另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。

著作权方面

目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现,2013年我国著作权作品登记共845064件,其中软件著作权登记164349件,同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势,如物联网软件著作权共4388件,同比增长,云计算软件著作权共3017件,同比增长,明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期,但存在着低水平重复、起点较低的问题,仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。

3 ICT相关企业实现方式探讨

经过多年的努力积累,在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者,已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究,并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用,并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。

政、学、研、产、用全面推进

政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划,目的是将基础研究、应用研究,以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目,促进大学与产业界联合申请项目,同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式,如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究,公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入,努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系,尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。

加强合作、推进新技术的产业化与商用

通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作,共同搭建新型试验网络,验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况,排查可能出现的问题,推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作,充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向,协助其加强研发的实用性,提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题,高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中,应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求,为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。

全力抢占大数据

我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出,“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”,在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进,引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是:首先,明确国家关于大数据发展的战略目标,促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合,扩展大数据应用领域;其次,在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性,近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三,集合产学研用各方力量,统筹规划大数据应用,避免盲目发展;最后,解决个人信息的数据安全性需求。

重点发展云计算

2014年3月,工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时,ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中,服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源,推进社会云产业发展;加强技术应用深度,将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域,逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作,推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源,并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合,充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。

4 小结

发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早,为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略,积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状,借鉴他国政策与经验,根据我国的国情及产业发展所处的阶段,提出符合我国目前产业发展现状,适合我国的可借鉴的策略,以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。

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人工智能应用论文1500字

人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状, 总结 我国相关技术和产业的优劣势,有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。

【关键词】人工智能;政策引导;发展模式

0 引言

工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展,信息和通信技术(Information and Communication Technology, ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新,正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革,相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划,促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式,以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用,已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展,急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。

1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

从发展脉络看,人工智能研究始终位于技术创新的高地,近年来成果斐然,在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视,成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。

搜索引擎方向的发展

信息搜索是互联网流量的关键入口,也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段,人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率,同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎,可将语音指令转化为实时搜索结果,另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素,发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。

从搜索引擎的发展上来看,国内企业起步稍晚,搜索领域较窄,但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越,以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础,发展态势较好。

人脑科学助推人工智能技术发展

人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台,使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型,推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展,预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。

谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术,包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位,在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果,在某些领域达到了国际先进水平,但在新一轮全球人工智能竞赛中,中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初,百度成立深度学习研究院,提出百度大脑计划,如图2所示,拥有了超越天河二号的超级计算能力,组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司,百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家,在硅谷布局人工智能研究,被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。

智能终端和可穿戴设备引起产业变革

移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制,促进了人机高频互动,穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面,还处于探索的阶段,特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片,制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段,相比市场对可穿戴设备概念的热捧,用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数,大多停留在概念阶段。

物联网部分领域发展

全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展,所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看,在公共市场方面发展较快,其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine, M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。

物联网涉及领域众多,各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发,我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权,其中中高频RFID技术接近国际先进水平,在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面,已建立传感网标准体系的初步框架,其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一,我国在制定国际标准时已享有重要话语权。

2 我国ICT产业的政策引导

目前ICT产业的应用范围在不断的延伸,政策的制定必须考虑跨行业的需要,加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需,再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。

国家政策方面的引导

世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划,并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导,试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势,破除行业间壁垒,加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。

加强政策顶层设计

成立国家级ICT产业发展机构,尽快确立国家ICT中长期发展战略,落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作,促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力

将战略性新兴产业作为发展重点,围绕其需求部署创新链,掌握核心关键技术,突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新,加快新产品、新技术、新工艺研发应用。

深化科技体制改革

将企业主体地位予以强化,建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位,要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动,要主动与产学研机构开展深度合作,要扶植和壮大创新型企业。

知识产权方面的引导

专利方面

国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识,但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长,企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇,快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究,重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建,增强全产业专利授权及谈判能力,探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入,另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。

著作权方面

目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现,2013年我国著作权作品登记共845064件,其中软件著作权登记164349件,同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势,如物联网软件著作权共4388件,同比增长,云计算软件著作权共3017件,同比增长,明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期,但存在着低水平重复、起点较低的问题,仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。

3 ICT相关企业实现方式探讨

经过多年的努力积累,在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者,已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究,并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用,并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。

政、学、研、产、用全面推进

政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划,目的是将基础研究、应用研究,以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目,促进大学与产业界联合申请项目,同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式,如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究,公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入,努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系,尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。

加强合作、推进新技术的产业化与商用

通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作,共同搭建新型试验网络,验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况,排查可能出现的问题,推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作,充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向,协助其加强研发的实用性,提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题,高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中,应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求,为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。

全力抢占大数据

我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出,“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”,在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进,引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是:首先,明确国家关于大数据发展的战略目标,促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合,扩展大数据应用领域;其次,在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性,近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三,集合产学研用各方力量,统筹规划大数据应用,避免盲目发展;最后,解决个人信息的数据安全性需求。

重点发展云计算

2014年3月,工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时,ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中,服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源,推进社会云产业发展;加强技术应用深度,将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域,逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作,推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源,并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合,充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。

4 小结

发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早,为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略,积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状,借鉴他国政策与经验,根据我国的国情及产业发展所处的阶段,提出符合我国目前产业发展现状,适合我国的可借鉴的策略,以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。

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“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

摘要:“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,提高《人工智能》专业选修课的教学效果,我们结合近几年的实际教学 经验 ,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

关键词:人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能(Aritificial Intelligence,英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科,是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为,如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动,来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐,与时俱进,有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代,人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科,必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止,全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今,一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程,到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校,因此,学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下,南邮人经过多年的努力工作,在人工智能科研方面取得了丰硕的成果,如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统,为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前,国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多,遵循实用、简单、够用的原则,再经过授课老师和学生们的共同调研,我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面,包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写,内容基础,难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域,做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用,受到了全国广大师生们的一致好评,多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校,“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握,南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理,我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核,从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的:平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端,避免学生“机械式”地的应对教学和考试,我们对考试题型进行了调整,不再是以往的填空、选择、简答等题型,而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主,这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了,这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言,人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多,由于课时所限,我们必须精简教学内容,让学生在掌握基础知识的同时,也能够了解它的具体应用。因此,我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分:第一部分是基本理论和方法,包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用,包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排,使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点,从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

(一) 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现,在选修“人工智能”这门课程时,每个学生的心中所想各有不同,这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈,但随着教学内容变得越来越抽象,学生逐渐对这本课的学习失去了信心,甚至上课时间不去听课,使授课教师对教学也渐渐失去了信心,导致恶性循环,严重影响了教学质量。针对这种现象,我们认为,在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件,开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验,通过该实验的演示,让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务,理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用,让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣,实践证明这种方法是有效的。

(二) 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式,它往往根据教学目的和学生们的特点,通过合理的设计、选择教材内容,应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来,与传统教学手段相结合,形成合理的教学过程结构,达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点,学生学习起来比较困难,为了让学生生动、形象地学习该课程,我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时,借助Matlab软件和投影机,直接展现该算法的求解过程,从而改善了课程教学的形式,提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式,多次组织课堂辩论,辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论,无论正方还是反方都感觉自己收获很大,增长了知识,开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色,大大地调动了学生的学习积极性,从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分,通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法,从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课,设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题,要求学生独立完成这2个实验题目的编程,并书写实验 报告 。通过实验,学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识,加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程,我们总结了近几年来的教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看,我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用,需要指出的是,我们仍有很多不足之处,需要在以后的教学过程中不断努力完善,提高自己的教学能力,争取更好的教学效果。

参考文献

[1]蔡自兴,徐光佑.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2003.

[2]路小英,周桂红,赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2007,9(4):66-68.

[3]马建斌,李阅历,高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2011,13(3):330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息,2011,(7):541.

[5]张廷,杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学,2009(11):133-134.

本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。

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人工智能毕业论文5000字

1绪论研究背景与研究目的意义中国互联网络信息中心(CNNIC,2018)发布了截至2018年12月的第43次中国互联网发展统计报告。根据该报告,截至2018年12月,中国互联网用户数量为亿,并且每年保持在5000多万增量。而且这种趋势将在未来几年继续保持。5G时代的来临将会加快促进互联网与其他产业融合,网络规模必然会进一步增大。传统的网络管理系统以分布式网络应用系统为基础,采用软件和硬件相结合的方式。SNMP协议是目前网络管理领域运用最为广泛的网络管理协议,它将从各类网络设备中获取数据方式进行了统一化,几乎所有的网络设备生产厂商都支持此协议。然而传统的基于SNMP的网络管理软件大多基于C/S架构,存在着扩展性和灵活性差,升级维护困难等缺点,对网为网络的管理带来了一定程度的不便。因此,基于三层的网管系统己经成为发展趋势,随着Web技术迅猛发展,诞生了以Web浏览器和服务器为核心,基于B/S ( Browser/Server)架构的“Web分布式网络管理系统”,它具有不依赖特定的客户端应用程序,跨平台,方便易用,支持分布式管理,并且可动态扩展和更新等优点。本文将重点研究基于BP故障诊断模型,实现了一种以接口故障为研究对象的智能网络管理系统模型,并以此为基础,设计与实现基于web的智能网络管理系统,不仅可以通过对网络数据实时监控,而且基于BP网络故障诊断模型可以诊断通信网中的接口故障,在一定程度上实现网络故障管理的自动化。该系统在保证网络设备提供稳定可靠的网络服务同时,也可以降低企业在维护网络设备上的成本。国内外研究现状网络设备管理是指对各种网络设备(如核心层、汇接层、接入层路由与交换设备、服务器和计算机)进行各种操作和相关配置,管理服务器(Manager)用来处理网络信息,配合管理服务器对网络信息处理并管理的实体被称为代理服务器(Agent),被管对象是指用于提供网络服务或使用网络服务等设备的全部资源信息,各种不同的被管对象构成了管理信息库。在实际的网络管理过程当中,管理服务器和代理服务器以及代理服务器和被管对象三种实体之间都是通过规范的网络管理协议来进行信息的交互(王鹤 2015)。相比国外的网络管理系统及产品,国内相应的网络管理系统和产品起步比较晚,但是随着互联网技术的发展网络管理软件发展势头迅猛,诞生了很多优秀的网络管理软件,这些软件已经广泛运用在我国网络管理领域。国外研究现状目前国外大型网络服务商都有与其产品相对应的网络管理系统。从最初步的C/S架构逐步过渡到现在的B/S架构。比较著名的:Cabletron系统公司的SPECTRUM,Cisco公司的CiscoWorks,HP公司的OpenView,Tivoli系统公司的TH NetView。这些网络管理产品均与自家产品相结合,实现了网络管理的全部功能,但是相对专业化的系统依旧采用C/S架构。NetView这款管理软件在网络管理领域最为流行。NetView可以通过分布式的方式实时监控网络运行数据,自动获取网络拓扑中的变化生成网络拓扑。另外,该系统具有强大的历史数据备份功能,方便管理员对历史数据统计管理。OpenView具有良好的兼容性,该软件集成了各个网络管理软件的优势,支持更多协议标准,异种网络管理能力十分强大。CiscoWorks是Cisco产品。该软件支持远程控制网络设备,管理员通过远程控制终端管理网络设备,提供了自动发现、网络数据可视化、远程配置设备和故障管理等功能。使用同一家产品可以更好的服务,因此CiscoWorks结合Cisco平台其他产品针对Cisco设备可以提供更加细致的服务。Cabletron的SPECTRUM是一个具有灵活性和扩展性的网络管理平台,它采用面向对象和人工智能的方法,可以管理多种对象实体,利用归纳模型检查不同的网络对象和事件,找到它们的共同点并归纳本质。同时,它也支持自动发现设备,并能分布式管理网络和设备数据。国内研究现状随着国内计算机发展迅猛,网络设备规模不断扩大,拓扑结构复杂性也随之日益增加,为应对这些问题,一大批优秀的网络管理软件应运而生。像南京联创OSS综合网络管理系统、迈普公司Masterplan等多个网络管理系统。华为公司的iManager U2000网络管理系统,北京智和通信自主研发的SugarNMS开源网络管理平台,均得到较为广泛应用。Masterplan主要特点是能够对网络应用实现良好的故障诊断和性能管理,适用于网络内服务器、网络设备以及设备上关键应用的监测管理。SugarNMS具有一键自动发现、可视化拓扑管理、网络资源管理、故障管理、日志管理、支付交付等功能,并提供C/S和B/S两种使用方式。iManager U2000定位于电信网络的网元管理层和网络管理层,采用开放、标准、统一的北向集成,很大程度上缩短OSS集成时间,系统运行以业务为中心,缩短故障处理时间,从而减少企业故障处理成本。近些年来,随着人工智能技术的崛起,越来越多的企业开始将人工智能技术应用在网络管理上面,替代传统的集中式网络管理方式。为了减小企业维护网络的成本,提高网管人员工作效率,智能化、自动化的网络管理系统成为许多学者研究的热点。神经网络在网络管理中的适用性分析网络管理的功能就是对网络资源进行管控、监测通信网络的运行状态以及排查网络故障。管控网络资源,本质上就是管理员为了满足业务需求下发相关设备配置命令改变网络设备状态,以保证稳定的服务;监测网络运行状态一般是指周期的或者实时的获取设备运行状态进行可视化,以方便管理员进行分析当前设备是否正常运行。排查网络故障是管理员通过分析网络设备运行数据与以往数据进行比较或者根据自身经验进行分析,确定故障源头、故障类别、产生原因、解决方法。故障排除是针对前一阶段发现的网络故障进行特征分析,按照诊断流程得出结果,执行特定的指令动作来恢复网络设备正常运行(洪国栋,2016)。神经网络具有并行性和分布式存储、自学习和自适应能力、非线性映射等基本特点。当下最为流行的神经网络模型就是BP(Back-Propagation)神经网络,是一种按照误差逆向传播算法训练多层前馈神经网络,属于监督式学习神经网络的一种。该模型分为输入层、隐含层以及输出层,网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值,将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转,使得网络输出不断逼近期望输出,其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力,善于处理分类问题。BP网络是目前常用的误差处理方式,在众多领域得到了广泛的应用,它的处理单元具有数据量大、结构简单等特点,并且神经网络以对大脑的生理研究成果为基础,模拟大脑某些机制与机理组成十分繁杂的非线性动力学系统,其在处理网络设备运行中的数据时以及在比较模糊信号问题的时候,能够自主学习并得出需要的结果。能够将模型中输入输出矢量进行分类、连接、来适应复杂的传输存储处理。因此,本文会基于现有网络管理技术结合BP神经网络去解决网络故障问题。本文主要研究目标本文研究目标针对传统网络管理中故障方案的问题与不足,本文探究基于BP神经网络的方法来构建基于通信网接口故障诊断模型。通过构建的通信网接口故障诊断模型可以有效的诊断接口故障并判别出故障类型。推动现有网络管理系统更趋近于智能化。以此为基础,分析、设计、实现基于三层架构的智能网络管理系统技术路线智能网络研究首先要确定该系统的开发技术路线,课题研究的主要过程首先是在查阅相关科研资料的基础上,搭建实验环境。在保证网络正常通信的前提下采集各个端口的流入流出流量,记录设备的运行状态并对设备进信息进行管理。同时布置实验环境相应故障,包括:改变端口状态、更改端口ip地址、子网掩码,采集通讯网络接口故障发生时网络拓扑中产生的异常数据。查阅BP神经网络在故障在诊断方面的相关论文,基于网络通讯设备接口的常见故障以及相关故障文档构建BP神经网络故障模型,并判断故障模型的有效性。逐步地实现系统的全部功能。最后进行系统测试,得出结论,应用于实际。本文组织结构本文主要由六个章节构成,各章节主要内容如下:第一章绪论。本章首先简要介绍了网络管理系统当前的发展及应用现状从而进一步分析出建立智能网络管理系统的重要意义。阐述了网络管理系统国内外研究现状。最后论述了本文研究目的与组织结构。第二章相关概念及相关技术。本章对SNMP的相关技术进行详细介绍,SNMP组织模型 、SNMP管理模型、SNMP信息模型、SNMP通讯模型。然后对前端框架Vue和绘图插件Echarts技术进行介绍,其次介绍了常见的故障分析技术,专家系统、神经网络等,最后对神经网络基本概念和分类进行简要描述。第三章基于BP神经网络故障推理模型。介绍了BP神经网络的基本概念、网络结构、设计步骤、训练过程,以接口故障为例详细介绍了BP神经网络故障模型的构建过程。第四章智能网络管理系统分析与系统设计。首先进行了需求分析,其次对体系结构设计、系统总体模块结构设计进行说明,对系统各个功能模块分析设计结合活动图进行详细说明,最后对数据库设计进行简要说明。第五章智能网络管理系统的实现。对整体开发流程进行了说明,对用户管理模块、配置管理模块、设备监控模块、故障诊断模块实现流程进行描述并展示实现结果。第六章系统测试与结论。并对系统的部分功能和性能进行了测试,并加以分析。第七章总结与展望。总结本文取得的研究成果和存在的问题,并提出下一步改进系统的设想与对未来的展望。2相关概念及相关技术网络管理概述网络管理就是通过合适手段和方法,确保通信网络可以根据设计目标稳定,高效运行。不仅需要准确定位网络故障,还需要通过分析数据来预先预测故障,并通过优化设置来降低故障的发生率。网络管理系统的五大基本功能,分别为:配置管理、性能管理、故障管理、计费管理和安全管理:1)配置管理:配置管理是最重要和最基础的部分。它可以设置网络通讯设备的相关参数,从而管理被管设备,依据需求周期的或实时的获取设备信息和运行状态,检查和维护设备状态列表,生成数据表格,为管理员提供参考和接口以更改设备配置。2)性能管理:性能管理是评估系统网络的运行状态和稳定性,主要工作内容包括从被管理对象获取与网络性能相关数据,对这些数据进行统计和分析,建立模型以预测变化趋势、评估故障风险,通过配置管理模块修改网络参数,以确保网络性能最优利用网络资源保证通信网络平稳运行。3)故障管理:故障管理的主要功能就是及时辨别出网络中出现的故障,找出故障原因,分析并处理故障。故障管理一般分为四个部分:(1)探测故障。通过被管设备主动向管理站发送故障信息或者管理站主动轮询被管设备两种方式发现故障源。(2)发出告警。管理站发现故障信息之后,会以短信、信号灯等方式提示管理员。(3)解决故障。对故障信息进行分析,明确其故障原因和类型,找到对应方法得以解决。(4)保存历史故障数据。对历史故障数据进行维护备份,为以后的故障提供一定依据,使得处理网络故障更为高效。4)计费管理:计费管理主要功能是为客户提供一个合理的收费依据,通过将客户的网络资源的使用情况进行统计,例如将客户消费流量计算成本从而向客户计费。5)安全管理:目的就是保证网络能够平稳安全的运行,可以避免或者抵御来自外界的恶意入侵,防止重要数据泄露,例如用户的个人隐私泄露问题等。根据网络管理系统的体系结构和ISO定义的基本功能,基于Web的网络管理系统基本模型如图基于Web的网络管理系统基本模型所示,整个模型包括六个组成部分:Web浏览器,Web服务器,管理服务集,管理信息库,网络管理协议,被管资源。 SNMP协议简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol),既可以作为一种协议,也可以作为一套标准。事实上SNMP己经成为网络管理领域的工业标准,从提出至今共有八个版本,在实践中得到广泛应用的有三个版本,分别是SNMPv1, SNMPv2c和SNMPv3(唐明兵2017)。最初的SNMPv1主要是为了满足基于TCP/IP的网络管理而设计的,但是随着网络管理行业的迅猛发展,第一版本的SNMP协议已经不适应网络行业的发展,身份验证、批量数据传输问题等暴露导致SNMPv1难以支持日益庞大的网络设备。第二版本就演变成了一个运行于多种网络协议之上的网络管理协议,较第一版本有了长足的进步,不仅提供了更多操作类型,支持更多的数据类型而且提供了更加丰富的错误代码,能够更加细致的区分错误,另外支持的分布式管理在一定程度上大大减轻了服务器的压力。但是SNMPv2c依旧是明文传输密钥,其安全性有待提高。直到1998年正式推出SNMPv3,SNMPv3的进步主要体现在安全性能上,他引入USM和VACM技术,USM添加了用户名和组的概念,可以设置认证和加密功能,对NMS和Agent之间传输的报文进行加密,提升其安全性防止窃听。VACM确定用户是否允许特定的访问MIB对象以及访问方式。 SNMP管理模型与信息模型SNMP系统包括网络管理系统NMS(Network Management System)、代理进程Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB(Management Informoation Base)四部分组成.管理模型图如图所示:1)NMS称为网络管理系统,作为网络管理过程当中的核心,NMS通过SNMP协议向网络设备发送报文,并由Agent去接收NMS发来的管理报文从而对设备进行统一管控。NMS可以主动向被管对象发送管理请求,也可以被动接受被管对象主动发出的Trap报文。2)Agent相当于网络管理过程中的中间件,是一种软件,用于处理被管理设备的运行数据并响应来自NMS的请求,并把结果返回给NMS。Agent接收到NMS请求后,通过查询MIB库完成对应操作,并把数据结果返回给NMS。Agent也可以作为网络管理过程中的中间件不仅可以使得信息从NMS响应到具体硬件设备上,当设备发生故障时,通过配置Trap开启相应端口,被管设备也可以通过Agent主动将事件发送到NMS,使得NMS及时发现故障。3)Management object指被管理对象。一个设备可能处在多个被管理对象之中,设备中的某个硬件以及硬件、软件上配置的参数集合都可以作为被管理对象。4)MIB是一个概念性数据库,可以理解为Agent维护的管理对象数据库,里面存放了被管设备的相关变量信息。MIB库定义了被管理设备的一系列属性:对象的名称、对象的状态、对象的访问权限和对象的数据类型等。通过读取MIB变量的值, Agent可以查询到被管设备的当前运行状态以及硬件信息等,进而达到监控网络设备的目的。Agent可以利用修改对应设备MIB中的变量值,设置被管设备状态参数来完成设备配置。SNMP的管理信息库是树形结构,其结构类型与DNS相似,具有根节点且不具有名字。在MIB功能中,每个设备都是作为一个oid树的某分支末端被管理。每个OID(object identifier,对象标识符)对应于oid树中的一个管理对象且具有唯一性。有了树形结构的特性,可以高效迅速地读取其中MIB中存储的管理信息及遍历树中节点,读取顺序从上至下。目前运用最为广泛的管理信息库是MIB-Ⅱ,它在MIB-Ⅰ的基础上做了扩充和改进。MIB-Ⅱ结构示意图如图如所示:(1)system组:作为MIB中的基本组,可以通过它来获取设备基本信息和设备系统信息等。(2)interfac组:定了有关接口的信息,例如接口状态、错误数据包等,在故障管理和性能管理当中时常用到。(3)address translation组:用于地址映射。(4)ip组:包含了有关ip的信息,例如网络编号,ip数据包数量等信息。(5)icmp组:包含了和icmp协议有关信息,例如icmp消息总数、icmp差错报文输入和输出数量。(6)tcp组:包含于tcp协议相关信息,例如tcp报文数量、重传时间、拥塞设置等。应用于网络拥塞和流量控制。(7)udp组:与udp协议相关,可以查询到udp报文数量,同时也保存了udp用户ip地址。(8)egp组:包含EGP协议相关信息,例如EGP协议下邻居表信息、自治系统数。(9)cmot组:为CMOT协议保留(10)transmission组:为传输信息保留(11)snmp组:存储了SNMP运行与实现的信息,例如收发SNMP消息数据量。 SNMP通讯模型SNMP规定了5种协议基本数据单元PDU,用于管理进程与代理进程之间交换。(1)get-request操作:管理进程请求数据。(2)get-next-request操作:在当前操作MIB变量的基础上从代理进程处读取下一个参数的值。(3)set-request操作:用于对网络设备进行设置操作。(4)get-response操作:在上面三种操作成功返回后,对管理进程进行数据返回。这个操作是由代理进程返回给管理进程。(5)trap操作:SNMP代理以异步的方式主动向SNMP管理站发送Trap数据包。一般用于故障告警和特定事件发生。SNMP消息报文包含两个部分:SNMP报头和协议数据单元PDU。根据TCP/IP模型SNMP是基于UDP的应用层协议,而UDP又是基于IP协议的。因此可以得到完整的SNMP报文示意图如下:(1)版本号表示SNMP版本,其中版本字段的大小是版本号减1,如果SNMPv2则显示的字段值是1。(2)团体名(community)本质上是一个字符串,作为明文密钥在管理进程和代理进程之间用于加密传输的消息,一般默认设置成“public”。 (3)请求标识符(request ID)用于消息识别。由管理进程发送消息时自带一个整数值,当代理进程返回消息时带上该标识符。管理进程可以通过该标识符识别出是哪一个代理进程返回的数据从而找到对应请求的报文。(4)差错状态(error status)表示出现错误时由代理进程返回时填入差错状态符0~5中的某一数字,数字对应相关错误信息。差错状态描述符如下表:(5)差错索引(error index)表示在通信过程当中出现上表的差错时,代理进程在应答请求时设置一个整数,整数大小对应差错变量在变量列表中偏移大小。(6)变量名-值对以key-value的方式存储变量名称和对应值。(7)trap报文是代理进程主动向管理进程发送的报文,不必等待管理进程下一次轮询。SNMPv2的trap报文格式较SNMPv1的trap报文格式更趋近于普通的SNMP响应报文,更加统一化。以SNMPv2为例的trap报文格式如下:trap类型已定义的特定trap共有7种,后面的则是由供养商自己定制。Trap类型如下表所示: SNMP组织模型SNMP代理组织分成分散式和集中式模型。在分散模型中,每一个服务器对应一个SNMP代理,可以理解为一一对应的关系,管理站分别与每个被管服务器上的代理进行通信。集中模型当中,在管理服务器上只创建一个SNMP代理。管理站只与管理管理服务器上的SNMP代理进行通信, SNMP代理接收来自某一固定区域的所有数据。如图所示: Vue为实现前后端分离开发的理念,Vue应运而生。作为构建用户界面框架的简单易上手使得前端开发人员不必再编写复杂的DOM操作通过this来回寻找相关节点,很大程度上提高了开发的效率。通过MVVM框架,可以自动完成视图同步数据更新,在对实例new Vue(data:data)进行声明后data中数据将与之相应的视图绑定,一旦data中的数据发生变更,视图中对应数据也会发生相应改变。基于MVVM框架实现了视图与数据一致性,MVVM框架可以分为三个部分:Model、ViewModel、View。MVVM框架模式:的理念是“一切皆为组件”,可以说组件是的最强大功能。组件可以扩展HTML元素,将HTML、CSS、JavaScript封装成可重用的代码组件,可以应用在不同的场景,大大提高效率。它与传统的JavaScript相比,采用虚拟DOM渲染页面。当有数据发生变更时,生成虚拟DOM结构与实际页面结构对比,重新渲染差离部分,进一步提供了页面性能。 EchartsEcharts(Enterprise Charts),它是由百度公司研发的纯JavaScript图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上。ECharts兼容当前主流浏览器,底层依赖轻量级Canvas库ZRender,Echarts提供直观、生动、交互性强、高度自定义化的可视化图标。ECharts包含了以下特性:1)丰富的可视化类型:既有柱状图、折线图、饼图等常规图,也有可用于地理数据可视化的热力图、线图等,还有多维数据可视化的平行坐标。2)支持多种数据格式共存:在版本中内置的dataset属性支持直接传入包括二维表中。3)多维数据的支持:可以传入多维度数据。4)移动端优化:特别针对移动端可视化进行了一定程度优化,可以使用手指在坐标系中进行缩放、平移。5)动态类型切换:支持不同类型图形随意切换,既可以用柱形图也可以用折线图展示统一数据,可以从不同角度展现数据。6)时间轴:对数据进行可视化的同时,可以分为周期或者定时进行展示,所有利用时间轴可以很好的动态观察数据的变化。目前常见的故障诊断方法基于专家系统的故障诊断方法专家系统是目前最常使用的诊断方法。通俗来讲,专家系统就是模拟人类专家去解决现实中某一特定领域的复杂问题。专家系统接收用户界面数据,将数据传递到推理引擎进行推理,做出决策并执行。专家系统作为人工智能的前身,从上世纪60年代开始到现在专家系统的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益,灵活可靠、极高的专业水平和良好的有效机制使得专家系统已经成为最受欢迎、最活跃的领域之一。基于模糊理论的故障诊断方法在实际的工业生产过程当中,设备的“故障”状态与“正常”状态之间并没有严格的界限,它们之间存在一定的模糊过渡状态,并且在特征获取、故障判定过程中都中存在一定的模糊性。 因此,该方法不需要建立精确的数学分析模型,本质上是一个模式识别问题。 根据建议的症状参数,得出系统状态。 通常选择“择近原则”和“最大隶属原则”作为基本诊断原理(尤海鑫,2012)。基于免疫算法的故障诊断方法通过模拟自然生物免疫系统的功能,即快速识别外来生物和外来生物,最后通过自我排斥将异物排出体外。生物免疫系统还建立了一套算法来测试各种条件,主要是在线检测,通过不合格的自我和外部组织消除系统来实现故障识别的能力。免疫算法的故障诊断方法属于并行处理能力,可以进行很多复杂的操作和处理。同时可以与遗传算法等其他智能优化算法结合使用,以增强自适应能力和自学习能力。从公开的文献中,学者们并不热衷于这种原理的方法。一般来说,在故障诊断领域,目前人工免疫理论的研究尚处于萌芽阶段。基于神经网络的故障诊断方法神经网络是由大量简单的神经节点组成的复杂网络,以网络拓扑分布的方式存储信息,利用网络拓扑分布和权重实现对实际问题的非线性映射调整,并运用使用全局并行处理的方式,实现从输入空间到输出空间的非线性映射。该方法属于典型的模型诊断模式,不需要了解内部诊断过程,而是使用隐式方法完全表达知识。在获取知识时,它将自动生成由已知知识和连接节点的权重构成的网络的拓扑结构,并将这些问题完全连接到互连的网络中,有利于知识的自动发现和获取。并行关联推理和验证提供了便利的途径;神经网络通过神经元之间的交互来实现推理机制。

人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料,欢迎阅读!

摘要:人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智能研究现状,分析了其发展方向。

关键词:人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号:TP18

文献标识码:A

文章编号:1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence,AI),是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist 2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”,它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来,美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质,形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁,它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合,以单片机硬件电路为专家系统的知识来源,建立单片机硬件配置专家系统,进行故障诊断,以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域,计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术,而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展,各种入侵手段也在层出不穷,单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要,把人工智能技术应用到网络安全管理领域,大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中,起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

人工智能的发展现状

国外发展现状。目前,AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑,而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”,据其研究主任保罗・霍恩称,预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为,该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景,巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入,以保证其领先地位外,其他公司在人工智能的分支研究方面,也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲,称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究,其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来,机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下,一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发,在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上,经过科研10年攻关,于2000年11月,又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛,并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步,加快到每秒两步;从只能平静地静态不行,到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行,到可在小偏差、不确定环境中行走,取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术,包括机器感知、机器思维、机器行为,即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识,这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素,对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下,随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正,专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小,因此适应性较强,可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点,其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题,在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用,随着人工智能理论的进一步发展,将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到,目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景,要求我们必须加大研究和投入力度,以使人工智能的发展能为人类服务。

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计算机论文计算机网络在电子商务中的应用摘要:随着计算机网络技术的飞进发展,电子商务正得到越来越广泛的应用。由于电子商务中的交易行为大多数都是在网上完成的, 因此电子商务的安全性是影响趸易双方成败的一个关键因素。本文从电子商务系统对计算机网络安全,商务交易安全性出发,介绍利用网络安全枝术解决安全问题的方法。关键词:计算机网络,电子商务安全技术一. 引言近几年来.电子商务的发展十分迅速 电子商务可以降低成本.增加贸易机会,简化贸易流通过程,提高生产力,改善物流和金流、商品流.信息流的环境与系统 虽然电子商务发展势头很强,但其贸易额所占整个贸易额的比例仍然很低。影响其发展的首要因素是安全问题.网上的交易是一种非面对面交易,因此“交易安全“在电子商务的发展中十分重要。可以说.没有安全就没有电子商务。电子商务的安全从整体上可分为两大部分.计算机网络安全和商务交易安全。计算机网络安全包括计算机网络设备安全、计算机网络系统安全、数据库安全等。其特征是针对计算机网络本身可能存在的安全问题,实施网络安全增强方案.以保证计算机网络自身的安全性为目标。商务安全则紧紧围绕传统商务在Interne'(上应用时产生的各种安全问题.在计算机网络安全的基础上.如何保障电子商务过程的顺利进行。即实现电子商务的保密性.完整性.可鉴别性.不可伪造性和不可依赖性。二、电子商务网络的安全隐患1窃取信息:由于未采用加密措施.数据信息在网络上以明文形式传送.入侵者在数据包经过的网关或路由器上可以截获传送的信息。通过多次窃取和分析,可以找到信息的规律和格式,进而得到传输信息的内容.造成网上传输信息泄密2.篡改信息:当入侵者掌握了信息的格式和规律后.通过各种技术手段和方法.将网络上传送的信息数据在中途修改 然后再发向目的地。这种方法并不新鲜.在路由器或者网关上都可以做此类工作。3假冒由于掌握了数据的格式,并可以篡改通过的信息,攻击者可以冒充合法用户发送假冒的信息或者主动获取信息,而远端用户通常很难分辨。4恶意破坏:由于攻击者可以接入网络.则可能对网络中的信息进行修改.掌握网上的机要信息.甚至可以潜入网络内部.其后果是非常严重的。三、电子商务交易中应用的网络安全技术为了提高电子商务的安全性.可以采用多种网络安全技术和协议.这些技术和协议各自有一定的使用范围,可以给电子商务交易活动提供不同程度的安全保障。1.防火墙技术。防火墙是目前主要的网络安全设备。防火墙通常使用的安全控制手段主要有包过滤、状态检测、代理服务 由于它假设了网络的边界和服务,对内部的非法访问难以有效地控制。因此.最适合于相对独立的与外部网络互连途径有限、网络服务种类相对集中的单一网络(如常见的企业专用网) 防火墙的隔离技术决定了它在电子商务安全交易中的重要作用。目前.防火墙产品主要分为两大类基于代理服务方式的和基于状态检测方式的。例如Check Poim Fi rewalI-1 4 0是基于Unix、WinNT平台上的软件防火墙.属状态检测型 Cisco PIX是硬件防火墙.也属状态检测型。由于它采用了专用的操作系统.因此减少了黑客利用操作系统G)H攻击的可能性:Raptor完全是基于代理技术的软件防火墙 由于互联网的开放性和复杂性.防火墙也有其固有的缺点(1)防火墙不能防范不经由防火墙的攻击。例如.如果允许从受保护网内部不受限制地向外拨号.一些用户可以形成与Interne'(的直接连接.从而绕过防火墙:造成一个潜在的后门攻击渠道,所以应该保证内部网与外部网之间通道的唯一性。(2)防火墙不能防止感染了病毒的软件或文件的传输.这只能在每台主机上装反病毒的实时监控软件。(3)防火墙不能防止数据驱动式攻击。当有些表面看来无害的数据被邮寄或复制到Interne'(主机上并被执行而发起攻击时.就会发生数据驱动攻击.所以对于来历不明的数据要先进行杀毒或者程序编码辨证,以防止带有后门程序。2.数据加密技术。防火墙技术是一种被动的防卫技术.它难以对电子商务活动中不安全的因素进行有效的防卫。因此.要保障电子商务的交易安全.就应当用当代密码技术来助阵。加密技术是电子商务中采取的主要安全措施, 贸易方可根据需要在信息交换的阶段使用。目前.加密技术分为两类.即对称加密/对称密钥加密/专用密钥加密和非对称加密/公开密钥加密。现在许多机构运用PKI(punickey nfrastructur)的缩写.即 公开密钥体系”)技术实施构建完整的加密/签名体系.更有效地解决上述难题.在充分利用互联网实现资源共享的前提下从真正意义上确保了网上交易与信息传递的安全。在PKI中.密钥被分解为一对(即一把公开密钥或加密密钥和一把专用密钥或解密密钥)。这对密钥中的任何一把都可作为公开密钥(加密密钥)通过非保密方式向他人公开.而另一把则作为专用密钥{解密密钥)加以保存。公开密钥用于对机密�6�11生息的加密.专用密钥则用于对加信息的解密。专用密钥只能由生成密钥对的贸易方掌握.公开密钥可广泛发布.但它只对应用于生成该密钥的贸易方。贸易方利用该方案实现机密信息交换的基本过程是 贸易方甲生成一对密钥并将其中的一把作为公开密钥向其他贸易方公开:得到该公开密钥的贸易方乙使用该密钥对机密信息进行加密后再发送给贸易方甲 贸易方甲再用自己保存的另一把专用密钥对加密后的信息进行解密。贸易方甲只能用其专用密钥解密由其公开密钥加密后的任何信息。3.身份认证技术。身份认证又称为鉴别或确认,它通过验证被认证对象的一个或多个参数的真实性与有效性 来证实被认证对象是否符合或是否有效的一种过程,用来确保数据的真实性。防止攻击者假冒 篡改等。一般来说。用人的生理特征参数f如指纹识别、虹膜识别)进行认证的安全性很高。但目前这种技术存在实现困难、成本很高的缺点。目前,计算机通信中采用的参数有口令、标识符 密钥、随机数等。而且一般使用基于证书的公钥密码体制(PK I)身份认证技术。要实现基于公钥密码算法的身份认证需求。就必须建立一种信任及信任验证机制。即每个网络上的实体必须有一个可以被验证的数字标识 这就是 数字证书(Certifi2cate)”。数字证书是各实体在网上信息交流及商务交易活动中的身份证明。具有唯一性。证书基于公钥密码体制.它将用户的公开密钥同用户本身的属性(例如姓名,单位等)联系在一起。这就意味着应有一个网上各方都信任的机构 专门负责对各个实体的身份进行审核,并签发和管理数字证书,这个机构就是证书中心(certificate authorities.简称CA}。CA用自己的私钥对所有的用户属性、证书属性和用户的公钥进行数字签名,产生用户的数字证书。在基于证书的安全通信中.证书是证明用户合法身份和提供用户合法公钥的凭证.是建立保密通信的基础。因此,作为网络可信机构的证书管理设施 CA主要职能就是管理和维护它所签发的证书 提供各种证书服务,包括:证书的签发、更新 回收、归档等。4.数字签名技术。数字签名也称电子签名 在信息安全包括身份认证,数据完整性、不可否认性以及匿名性等方面有重要应用。数字签名是非对称加密和数字摘要技术的联合应用。其主要方式为:报文发送方从报文文本中生成一个1 28b it的散列值(或报文摘要),并用自己的专用密钥对这个散列值进行加密 形成发送方的数字签名:然后 这个数字签名将作为报文的附件和报文一起发送给报文的接收方 报文接收方首先从接收到的原始报文中计算出1 28bit位的散列值(或报文摘要).接着再用发送方的公开密钥来对报文附加的数字签名进行解密 如果两个散列值相同 那么接收方就能确认该数字签名是发送方的.通过数字签名能够实现对原始报文的鉴别和不可抵赖性。四、结束语电子商务安全对计算机网络安全与商务安全提出了双重要求.其复杂程度比大多数计算机网络都高。在电子商务的建设过程中涉及到许多安全技术问题 制定安全技术规则和实施安全技术手段不仅可以推动安全技术的发展,同时也促进安全的电子商务体系的形成。当然,任何一个安全技术都不会提供永远和绝对的安全,因为网络在变化.应用在变化,入侵和破坏的手段也在变化,只有技术的不断进步才是真正的安全保障。参考文献:[1]肖满梅 罗兰娥:电子商务及其安全技术问题.湖南科技学院学报,2006,27[2]丰洪才 管华 陈珂:电子商务的关键技术及其安全性分析.武汉工业学院学报 2004,2[3]阎慧 王伟:宁宇鹏等编著.防火墙原理与技术[M]北京:机械工业出版杜 2004

人工智能论文5000字研究背景

人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状, 总结 我国相关技术和产业的优劣势,有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。

【关键词】人工智能;政策引导;发展模式

0 引言

工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展,信息和通信技术(Information and Communication Technology, ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新,正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革,相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划,促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式,以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用,已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展,急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。

1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

从发展脉络看,人工智能研究始终位于技术创新的高地,近年来成果斐然,在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视,成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。

搜索引擎方向的发展

信息搜索是互联网流量的关键入口,也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段,人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率,同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎,可将语音指令转化为实时搜索结果,另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素,发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。

从搜索引擎的发展上来看,国内企业起步稍晚,搜索领域较窄,但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越,以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础,发展态势较好。

人脑科学助推人工智能技术发展

人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台,使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型,推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展,预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。

谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术,包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位,在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果,在某些领域达到了国际先进水平,但在新一轮全球人工智能竞赛中,中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初,百度成立深度学习研究院,提出百度大脑计划,如图2所示,拥有了超越天河二号的超级计算能力,组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司,百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家,在硅谷布局人工智能研究,被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。

智能终端和可穿戴设备引起产业变革

移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制,促进了人机高频互动,穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面,还处于探索的阶段,特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片,制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段,相比市场对可穿戴设备概念的热捧,用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数,大多停留在概念阶段。

物联网部分领域发展

全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展,所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看,在公共市场方面发展较快,其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine, M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。

物联网涉及领域众多,各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发,我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权,其中中高频RFID技术接近国际先进水平,在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面,已建立传感网标准体系的初步框架,其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一,我国在制定国际标准时已享有重要话语权。

2 我国ICT产业的政策引导

目前ICT产业的应用范围在不断的延伸,政策的制定必须考虑跨行业的需要,加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需,再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。

国家政策方面的引导

世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划,并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导,试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势,破除行业间壁垒,加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。

加强政策顶层设计

成立国家级ICT产业发展机构,尽快确立国家ICT中长期发展战略,落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作,促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力

将战略性新兴产业作为发展重点,围绕其需求部署创新链,掌握核心关键技术,突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新,加快新产品、新技术、新工艺研发应用。

深化科技体制改革

将企业主体地位予以强化,建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位,要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动,要主动与产学研机构开展深度合作,要扶植和壮大创新型企业。

知识产权方面的引导

专利方面

国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识,但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长,企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇,快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究,重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建,增强全产业专利授权及谈判能力,探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入,另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。

著作权方面

目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现,2013年我国著作权作品登记共845064件,其中软件著作权登记164349件,同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势,如物联网软件著作权共4388件,同比增长,云计算软件著作权共3017件,同比增长,明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期,但存在着低水平重复、起点较低的问题,仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。

3 ICT相关企业实现方式探讨

经过多年的努力积累,在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者,已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究,并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用,并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。

政、学、研、产、用全面推进

政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划,目的是将基础研究、应用研究,以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目,促进大学与产业界联合申请项目,同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式,如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究,公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入,努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系,尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。

加强合作、推进新技术的产业化与商用

通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作,共同搭建新型试验网络,验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况,排查可能出现的问题,推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作,充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向,协助其加强研发的实用性,提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题,高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中,应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求,为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。

全力抢占大数据

我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出,“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”,在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进,引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是:首先,明确国家关于大数据发展的战略目标,促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合,扩展大数据应用领域;其次,在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性,近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三,集合产学研用各方力量,统筹规划大数据应用,避免盲目发展;最后,解决个人信息的数据安全性需求。

重点发展云计算

2014年3月,工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时,ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中,服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源,推进社会云产业发展;加强技术应用深度,将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域,逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作,推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源,并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合,充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。

4 小结

发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早,为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略,积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状,借鉴他国政策与经验,根据我国的国情及产业发展所处的阶段,提出符合我国目前产业发展现状,适合我国的可借鉴的策略,以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。

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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料,欢迎阅读!

摘要:人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智能研究现状,分析了其发展方向。

关键词:人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号:TP18

文献标识码:A

文章编号:1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence,AI),是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist 2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”,它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来,美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质,形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁,它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合,以单片机硬件电路为专家系统的知识来源,建立单片机硬件配置专家系统,进行故障诊断,以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域,计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术,而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展,各种入侵手段也在层出不穷,单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要,把人工智能技术应用到网络安全管理领域,大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中,起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

人工智能的发展现状

国外发展现状。目前,AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑,而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”,据其研究主任保罗・霍恩称,预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为,该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景,巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入,以保证其领先地位外,其他公司在人工智能的分支研究方面,也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲,称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究,其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来,机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下,一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发,在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上,经过科研10年攻关,于2000年11月,又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛,并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步,加快到每秒两步;从只能平静地静态不行,到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行,到可在小偏差、不确定环境中行走,取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术,包括机器感知、机器思维、机器行为,即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识,这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素,对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下,随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正,专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小,因此适应性较强,可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点,其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题,在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用,随着人工智能理论的进一步发展,将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到,目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景,要求我们必须加大研究和投入力度,以使人工智能的发展能为人类服务。

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