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人工智能与网络安全论文题目大全

发布时间:2024-07-06 12:30:22

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回答 你好,首先,计算机专科毕业论文的题目选择空间还是比较多的,例如云计算、互联网、人工智能、区块链、Web开发、移动互联开发、信息安全、新媒体等诸多方向。在选择具体方向和题目时,要结合自己专科期间的主攻方向,以及未来的发展规划。其次,针对老师与学长的选题,你可以优先考虑老师的选题。因为老师会负责给你做论文指导,选择老师给定的选题更能获得老师的认可。也可以优先考虑自己熟悉的或者对选题内容较为擅长的题目进行写作。 相关论文题目参考如下:人工智能方向选题:1人工智能在辅助医疗领域现状与未来发展趋势概述2人工智能技术在供电领域的创新应用分析3探讨人工智能在计算机网络技术中的应用4浅析人工智能在航天中的应用5探究计算机网络技术中人工智能的应用6试论人工智能技术对计算机网络技术的影响及应用7浅析人工智能核心技术在交通领域的应用

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你也可以去参考下(人工智能与机器人研究)期刊上的相关文献

论网络对中学生的影响      今天当我们步入网络社会,发现青年与网络之间存在众多的契合点,正是这些契合点使青年对互联网“一网情深”。青年在网络影响下千状百态虽然向社会展示了其众多绚丽之处,也令人倍感惊喜。但不少青年网民的失色表现却无论如何不能给社会增辉,不能让人高枕无忧。      (一)网络的正面影响      1、网络有助于创新青少年思想教育的手段和方法。利用网络进行德育教育工作,教育者可以以网友的身份和青少年在网上“毫无顾忌”地进行真实心态的平等交流,这对于德育工作者摸清、摸准青少年的思想并开展正面引导和全方位沟通提供了新的快捷的方法。此外,由于网络信息的传播具有实时性和交互性的特点,青少年可以同时和多个教育者或教育信息保持快速互动,从而提高思想互动的频率,提高教育效果;由于网络信息具有可下载性、可储存性等延时性特点,可延长教育者和受教育者思想互动的时间,为青少年提供“全天候”的思想引导和教育。还可以网上相约,网下聚会,实现网上德育工作的滋润和补充,从而及时化解矛盾,起到温暖人心,调动积极性,激发创造力的作用。      2、提供了求知学习的新渠道。目前在我国教育资源不能满足需求的情况下,网络提供了求知学习的广阔校园,学习者在任何时间、任何地点都能接受高等教育,学到在校大学生学习的所有课程、修满学分、获得学位。这对于处在应试教育体制下的青少年来说无疑是一种最好的解脱,它不但有利于其身心的健康发展,而且有利于家庭乃至于社会的稳定。      3、开拓青少年全球视野,提高青少年综合素质。上网使青少年的政治视野、知识范畴更加开阔,从而有助于他们全球意识的形成。同样,又可提高青少年综合素质。通过上网,可以培养他们和各式各样的人交流的能力;通过在网上阅览各类有益图书,触类旁通,提高自身文化素养。      (二)网络的负面影响      1、对于青少年“三观”形成构成潜在威胁。青少年很容易在网络上接触到资本主义的宣传论调、文化思想等,思想处于极度矛盾、混乱中,其人生观、价值观极易发生倾斜,从而滋生全盘西化、享乐主义、拜金主义、崇洋媚外等不良思潮。      2、网络改变了青年在工作和生活中的人际关系及生活方式。青少年在网上公开、坦白地发表观点意见,要求平等对话,对青少年工作者的权威性提出挑战,使思想政治工作的效果往往不能达到预期。同时,上网使青少年容易形成一种以自我为中心的生存方式,集体意识淡薄,个人自由主义思潮泛滥。      3、信息垃圾弱化青少年的思想道德意识。有关专家调查,网上信息47%与色情有关,六成左右的青少年在网上无意中接触到黄色信息。还有一些非法组织或个人也在网上发布扰乱政治经济的黑色信息,蛊惑青少年。这种信息垃圾将弱化青少年思想道德意识,污染青少年心灵,误导青少年行为。      4、网络的隐蔽性,导致青少年不道德行为和违法犯罪行为增多。一方面,少数青少年浏览黄色和非法网站,利用虚假身份进行恶意交友、聊天。另一方面网络犯罪增多,例如传播病毒、黑客入侵、通过银行和信用卡盗窃、诈骗等。这些犯罪主体以青少年为主,大多数动机单纯,有的甚至是为了“好玩”、“过瘾”和“显示才华”。另外,有关网络的法律制度不健全也给青少年违法犯罪以可乘之机。

人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流,使人感到与之交流的是一个人,而不是一台机器,比如可以和人下棋的计算机 程序,或者可以帮人决策的程序,如专家系统,如帮助病人的医疗诊断程序,或者帮助人决定投资的程序,人工智能应用范围很广。比如:博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序,可以辅助人们解决一些问题。

目前,军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义,有的广义一些,有的狭义一些,但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上,具有部分人脑(特定)功能,不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进,就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标,有的还具有辨别自然语言的能力,是一种“会思考”的武器系统。例如,智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的,它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理,根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击,消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击,可在目标区上空持续战斗60分钟。又如,广域智能引信地雷带有多功能传感器,可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时,即由微机控制发射智能子弹药,先以35°仰角将子弹药射出,尔后子弹药在空中主动寻找目标,攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战,则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为,智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计,装有智能系统的制导武器,在战场条件不变的情况下,弹药的命中精度将提高3倍;智能化的辅助指挥系统,由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征,因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此,许多国家在建设21世纪军队的计划中,都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种,并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是,一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况,另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战,因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合,其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”,从而从根本上掌握战略主动权,既可以争取“不战”而屈人之兵,又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统,还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远,完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟,并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟,既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署,也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟,智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了,完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴,它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别,也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况,历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例,现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比,仍是很有限、零散、或然的,原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如,只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力,才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情,而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如,由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达,才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述,大国和大军事集团之间的博弈,总体战的特征尤为突出;现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别,也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此,军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统,而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域,在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方,但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时,并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上,现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变,出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征,而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在,对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制,已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用,显然也是不现实的,相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”,同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用,它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征,就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候,它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度,但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程,并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现,因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的,而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远,所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”,帮助实现很大的战略企图。因此,这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响,这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起,值得思考。又如,“星球大战”计划和外层空间军事化的开启,实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为,它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身,并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容,这是不争的事实。但也应看到,无论是在战略的层面还是在战术的层面,它们仍然只是一种手段,并不能代替作战意志、作战经验等等,也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间,可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷(以一颗子弹垂直固定在硬物上,下边用一枚铁钉做撞针,人踩上去就被击穿脚掌)等作战手段和作战样式,因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。

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人工智能是个科学问题,政治解决不了科学问题,哲学也解决不了科学问题,只能用科学的方法去解决科学问题。

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“滴滴滴”偌大的实验室中,一位科学家正全神贯注得对着冰冷的机器计算,这位伟大的科学家立志要在如今这个人工智能高度发达的时代,研发出最伟大的人工智能。 “呼”长吁一口气,完成一天的工作后,科学家躺在沙发上,享受着机器人的按摩,渐渐进入了梦中。不知睡了多久,科学家徐徐起来,揉了揉隐隐作痛的头,这位科学家总算决定放松一下,便换了一身行头,无所事事地漫步在街头。 大街上,四周的建筑很干净,毒辣的阳光照在地上,显得格外刺眼。城市的上空一只鸟也没有,显得死气沉沉,科学家有点受不了这样压抑的气氛,便转身走进了一家餐厅。餐厅也很干净,周围的人们有说有笑,大厅中央的机器人一直保持着人性化的微笑,尽管显得有些僵硬。但不得不说,这里的环境真的很好——端菜的机器人在给你上菜之后还会有礼貌的鞠个躬;地上如果弄脏了很快就会有机器人打扫,甚至连你走路的时候又能听到一个声音一字一顿地提醒您:“小——心——路——滑”如此贴心的服务,这么高的效率,不久之后这个世界的人们应该都能享受到如此优越的生活条件,科学家这样想这,嘴角都不知不觉得翘了起来。 正当科学家惬意的享受这个美好的时刻时,外面一个看上去瘦弱的身影引起了他的注意。一位衣衫有点脏乱的青年正熟练地翻着装食物残渣的桶。这位科学家有点纳闷,这么年轻的人是遇到了什么困难才沦落到这地步,好奇心驱使这科学家跟着这位青年来到他,不,应该是他们的住处,阴暗的空间中摆放着各种各样的生活用品,墙角还有几张蜘蛛网,空气中弥漫着腐败的气味,这让科学家皱了皱眉。而这时,屋里的人十分好奇的望着这个不请自来的客人,最终还是屋子的主人们率先打破了这种沉默,说:“你也是难民吗?“ ”难民?“对于这个名词,在科学家的记忆中,这是只属于很久很久以前的词,对于现在这个高科技的社会,还会有难民? ”恩,到我们这儿的全是被i被机器人那些人工智能淘汰的人,我以前在一家餐厅当服务员,结果被机器人淘汰了,后来每一行都有机器人工作,我和许多人都失去了工作, 也没有收入。“说到这,那人的脸上也露出黯然的神情。 一位中年人补充道:”我曾经是一个老板,后来将自己的财物交给人工智能管理,最后不知怎么,人工智能失去了控制,让我最后破产? 听到了这些,科学家许久无言,独自离开了 站在原地,一动不动地站在原地,双眼有些茫然地眺望远处,这一刻,他对未来和自己的梦想开始迷茫起来:自己还要继续下去吗?自己对人工智能的研究究竟能给多少人带来好处?给多少人带来厄运?不受人类控制的智能最终是会给人来带来毁灭还是新生

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回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

人工智能与网络安全论文题目大全及答案

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近年来,在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说,AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据,并为用户自动生成安全报告,如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前,神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据,AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征,预测进化方向,并提前防御。目前,随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现,企业对恶意软件的保护需求日益迫切,市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月,安全公司SparkCognition推出了DeepArmor,这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统,可以准确地检测和删除恶意文件,保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上,国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术,直观地显示和预测网络安全态势,为网络安全预警和防护提供保障,在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X,以检测未知的威胁,而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术,以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。此外,人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战,包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》,近年来,在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术,如果你想知道更多的人工智能安全的发展,可以点击本站其他文章进行学习。

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