人工智能技術(shù)論文大全11篇

緒論：寫作既是個人情感的抒發(fā)，也是對學(xué)術(shù)真理的探索，歡迎閱讀由發(fā)表云整理的11篇人工智能技術(shù)論文范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發(fā)。

篇（1）

一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。

人工智能理論進(jìn)入21世紀(jì)，正醞釀著新的突破，人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”，并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能，人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大貢獻(xiàn)。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

(1)人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。換句話說，就是將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子。

(2)智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式，也是今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善，推動人們綜合運(yùn)用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中的典型代表。計(jì)算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)包含學(xué)生模塊、教師模塊，體現(xiàn)了教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)的全部內(nèi)容，擁有著不可比擬的優(yōu)勢和極大的吸引力。

2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用

(1)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用，具有極大的科研和應(yīng)用價(jià)值，它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題，作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實(shí)上，早在1982年，美國匹茲堡大學(xué)的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist2Ⅰ內(nèi)科計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的研究成果，由此，掀起了醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用的。目前，醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用，從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，并在不斷發(fā)展完善中。

(2)地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價(jià)專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”，該系統(tǒng)用于勘探評價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工業(yè)領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價(jià)值超過1億美元。

3.在技術(shù)研究中的應(yīng)用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(jià)(NDE)領(lǐng)域中，目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進(jìn)行判斷和歸類；專家運(yùn)用超聲無損檢測儀器，以其高精度的運(yùn)算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動，減少了任務(wù)因素造成的無擦，提高了檢測的可靠性，實(shí)現(xiàn)了超聲檢測和評價(jià)的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點(diǎn)，因此我們必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù)，開發(fā)更高級AI通用和專用語言，和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器，而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發(fā)展方向

1.專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域，它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來，在“專家系統(tǒng)”或“知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達(dá)到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計(jì)算機(jī)程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識，也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯，現(xiàn)在這一點(diǎn)已被證實(shí)。

2.智能信息檢索技術(shù)的飛速發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在:(1)如何利用計(jì)算機(jī)軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴(kuò)展人類智能的理論、方法和技術(shù)。(2)由于網(wǎng)絡(luò)知識信息既包括規(guī)律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經(jīng)驗(yàn)知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機(jī)性、不可靠性等不確定性因素對其進(jìn)行推理，需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結(jié)構(gòu)，其始終處在人工智能研究的前沿，已顯示出強(qiáng)大的問題求解能力，它認(rèn)為機(jī)器人的開發(fā)是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機(jī)器人不涉及抽象的描述，而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2)具體化機(jī)器人有軀干，有直接來自周圍世界的經(jīng)驗(yàn)，他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計(jì)算裝置，也是由于與周圍進(jìn)行交互的動態(tài)決定。(4)浮現(xiàn)從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。目前，國內(nèi)外不少學(xué)者都對機(jī)器人足球系統(tǒng)頗感興趣，足球機(jī)器人涉及機(jī)器人學(xué)、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領(lǐng)域。足球機(jī)器人系統(tǒng)本身既是一個典型的多智能體系統(tǒng)，是一個多機(jī)器人協(xié)作自治系統(tǒng)，同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)平臺。

參考文獻(xiàn)：

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篇（2）

高校培養(yǎng)人才的目的是為社會輸送人才，尤其是為當(dāng)?shù)厣鐣斔腿瞬牛?wù)于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的建設(shè)，因此做好調(diào)研工作，必須依托于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)。調(diào)研工作不能流于表面，要發(fā)動整個教學(xué)團(tuán)隊(duì)的力量。首先，從專業(yè)層面應(yīng)該有整體規(guī)劃，確定調(diào)研的時間段、調(diào)研哪些企業(yè)，到具體實(shí)施階段，老師下去調(diào)研的時候不能僅僅是蓋個章回來就了事，應(yīng)該提供現(xiàn)場調(diào)研的圖片、個人小結(jié)等資料，另外為了調(diào)動老師的積極性，專業(yè)層面可以發(fā)放調(diào)研津貼。材料收集好之后，要依據(jù)材料進(jìn)行細(xì)致的分析、總結(jié)工作，提煉出對制訂人才培養(yǎng)方案有用的信息，尤其是企業(yè)需要什么樣的綜合人才、崗位能力分析、職業(yè)資格證書的獲取情況等。

1.2充分發(fā)揮校企合作委員會的作用

每個專業(yè)都有自己的專業(yè)指導(dǎo)委員會或是校企合作委員會，要充分發(fā)揮其作用。首先在人選是一定要經(jīng)過篩選，務(wù)必選擇一個對整個專業(yè)發(fā)展能夠提供指導(dǎo)性意見的人，這就需要他有在這個行業(yè)多年的工作經(jīng)驗(yàn)，另外需要熱愛教育事業(yè)，不能只是來掛個名，開個會，還需要在平時的各項(xiàng)工作中直到作用。

2.做好課程體系建設(shè)

2.1根據(jù)專業(yè)情況重新整合課程體系

每個專業(yè)發(fā)展的沿革不一樣，所以制訂課程體系時絕不能照抄照搬別人的。尤其是樓宇智能化工程技術(shù)專業(yè)，很多課程的開設(shè)是需要硬件支撐的，因此有些課程其他學(xué)校能開，本校可能開不了。另外，要充分考慮到師資情況，校內(nèi)教師上不了的課程，要請企業(yè)老師來上課，如果連企業(yè)老師也找不到合適的，就得考慮這門課程是否能開設(shè)。

2.2注重實(shí)踐課程的教學(xué)設(shè)計(jì)

高職高專的學(xué)生，人才培養(yǎng)的目標(biāo)并不是研究型人才，而是技術(shù)型人才，因此要充分做好實(shí)踐課程體系的建設(shè)。首先，理實(shí)一體課程要采用一體化的教學(xué)模式。教學(xué)決不能只在黑板上寫寫劃劃了，現(xiàn)如今90后的學(xué)生，接受信息的渠道很多，老師一定要充分備課。師生雙方應(yīng)該在實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)室邊教、邊學(xué)、邊做、邊評定，把理論與實(shí)踐教學(xué)緊密地聯(lián)系在一起。其次，做好學(xué)期實(shí)訓(xùn)課程的教學(xué)設(shè)計(jì)。每個學(xué)期的實(shí)訓(xùn)內(nèi)容可以是基于某門課程的也可以是基于多門課程的，以樓宇智能化工程技術(shù)專業(yè)來說，可以基于電工電子技術(shù)進(jìn)行維修電工的實(shí)訓(xùn)，也可以綜合樓宇智能化工程技術(shù)、安防技術(shù)、消防技術(shù)等進(jìn)行智能管理系統(tǒng)綜合實(shí)訓(xùn)。這種生產(chǎn)性的實(shí)訓(xùn)課程要盡量聘請資深的企業(yè)人員參加，這樣對于教師和學(xué)生提高專業(yè)技能都有幫助。另外，做好頂崗實(shí)習(xí)和畢業(yè)項(xiàng)目設(shè)計(jì)。教師在給學(xué)生頂崗實(shí)習(xí)成績評定時要有充分的依據(jù)，不能依照個人的喜好，這就需要專業(yè)層面制訂合理的規(guī)章制度。最后，做好職業(yè)認(rèn)證工作。要為學(xué)生制訂彈性的證書獲取機(jī)制，每個學(xué)期的實(shí)訓(xùn)課程盡量為學(xué)生提供考證的機(jī)會，告訴學(xué)生哪個證是必考的，哪些證書是選考的。這樣學(xué)生可以根據(jù)自己的需求選考合適的證書。

2.3改革創(chuàng)新考核方式和評價(jià)模式

考核的目的是對學(xué)生的知識和技能掌握程度的評價(jià)，也是對教學(xué)效果的一種評估。在改革創(chuàng)新考核形式上，可以根據(jù)課程性質(zhì)的不同采用多種多樣的考核形式，可以積極推進(jìn)過程考核，讓學(xué)生付出的每一份努力都能夠得到回報(bào)?？傊鎸?shí)、客觀的評價(jià)對于促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)是非常有幫助的，不僅能提升學(xué)生學(xué)習(xí)的動力，還能讓其明白處于集體中的責(zé)任。

2.4注重綜合素質(zhì)的培養(yǎng)

人才培養(yǎng)方案制訂過程中要充分注重對于學(xué)生綜合素質(zhì)的培養(yǎng)。尤其是樓宇智能化工程技術(shù)這種偏理工科的專業(yè)，要讓學(xué)生明白一個人以后想在社會上立足并且過得幸福，這跟人的綜合素質(zhì)是分不開的，并不完全依賴于個人的技能。因此在開設(shè)課程時要充分考慮到上述能力的培養(yǎng)，可以開設(shè)大學(xué)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)、法律法規(guī)常識、大學(xué)生心理健康教育等公共基礎(chǔ)課，也可以開設(shè)電影藝術(shù)欣賞、圍棋、書法等素質(zhì)拓展課。另外，可以在以專業(yè)為單位積極鼓勵學(xué)生創(chuàng)辦或參加社團(tuán)，這對于學(xué)生綜合能力的培養(yǎng)非常有幫助，讓他們提前了解和融入社會。

篇（3）

中圖分類號：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中國科協(xié)成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優(yōu)秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關(guān)注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項(xiàng)引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)評選結(jié)果揭曉。10項(xiàng)引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)是：基因修飾技術(shù)；未來家庭機(jī)器人；新型電池；人工智能技術(shù)；超高速交通工具；干細(xì)胞技術(shù)；光電信息技術(shù)；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術(shù)。

人工智能技術(shù)學(xué)科是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機(jī)器來予以人工實(shí)現(xiàn)[1]。

通過《人工智能技術(shù)》課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對人工智能技術(shù)的發(fā)展概況、基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有深入了解、對主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，并對現(xiàn)代人工智能技術(shù)發(fā)展的方向有所研究。通過人工智能技術(shù)課程的學(xué)習(xí)與研究，啟發(fā)學(xué)生對人工智能技術(shù)的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力，并能將人工智能技術(shù)融入到今后所開發(fā)的計(jì)算機(jī)軟件之中。

《人工智能技術(shù)》是一門眾多學(xué)科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點(diǎn)多，知識更新快，內(nèi)容抽象，不容易理解，理論性強(qiáng)，而且需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》也是一門應(yīng)用型學(xué)科，怎樣將理論運(yùn)用到實(shí)踐中，使學(xué)生將學(xué)到的人工智能技術(shù)知識和思想運(yùn)用到自己的實(shí)際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。

因此，對《人工智能技術(shù)》課程教學(xué)來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點(diǎn)，幫助學(xué)生找到好的學(xué)習(xí)方法，使他們能充分發(fā)揮自己的創(chuàng)新思維能力，提高學(xué)習(xí)興趣，該文給出了《人工智能技術(shù)》課程的教學(xué)與實(shí)踐的探索。

2 教學(xué)與實(shí)踐的探索

2.1 教材和實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容的選取

1） 人工智能技術(shù)是整個計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展最快，知識更新最快，最前沿的學(xué)科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎(chǔ)》這本教材。蔡自興教授的主要研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄?、機(jī)器人學(xué)和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學(xué)教授傅京孫先生的指導(dǎo)和鼓勵下編寫，借鑒了國內(nèi)外人工智能技術(shù)研究領(lǐng)域?qū)＜业淖钚卵芯砍晒蛯W(xué)術(shù)書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識與技術(shù)，材料新，易于理解，兼顧基礎(chǔ)及應(yīng)用[2]。

此外，我們還給學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供多種類型的學(xué)習(xí)資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術(shù)國內(nèi)外期刊，如電子學(xué)報(bào)，計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術(shù)會議，使學(xué)生能夠掌握人工智能技術(shù)的更多前沿動態(tài)，提高學(xué)習(xí)興趣。

2） 配套的實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容。《人工智能技術(shù)》是一門理論性和實(shí)踐性都很強(qiáng)的課程，實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié)對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業(yè)之外，還注重實(shí)驗(yàn)教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力、算法設(shè)計(jì)能力和編程能力。首先，每個章節(jié)設(shè)置相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，而實(shí)驗(yàn)內(nèi)容經(jīng)過嚴(yán)格的考慮，如：五子棋游戲，產(chǎn)生式系統(tǒng)，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學(xué)生運(yùn)用所學(xué)章節(jié)的知識，獨(dú)立地設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)報(bào)告包括簡述實(shí)驗(yàn)原理及方法，給出程序設(shè)計(jì)流程圖，源程序清單，實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析等內(nèi)容，通過這種方式，進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)生的信息獲取能力和研究能力。

2.2 教學(xué)方法和手段的改革

人工智能技術(shù)課程交叉性強(qiáng)，涉及面廣，傳統(tǒng)的教學(xué)方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發(fā)不起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，教學(xué)效果不理想。人工智能技術(shù)這門課程內(nèi)容抽象，如何激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關(guān)系教學(xué)改革成敗的關(guān)鍵。本課程需采用多種方法進(jìn)行教學(xué)，以此來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

1） 問題啟發(fā)式教學(xué)。《人工智能技術(shù)》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計(jì)算機(jī)模擬人類的智能來解決這種問題。在教學(xué)中，有目的的提出這些問題，鼓勵學(xué)生思考，提出自己的想法和解決方案，并進(jìn)行分析和比較，這樣強(qiáng)化學(xué)生的主動學(xué)習(xí)意識，提高學(xué)習(xí)積極性[3]。

2） 個性化學(xué)習(xí)和因材施教。學(xué)生中存在計(jì)算機(jī)專業(yè)和非計(jì)算機(jī)專業(yè)本科畢業(yè)的差別，由于他們每個人的基礎(chǔ)不同，有的計(jì)算機(jī)知識比較匱乏，因此有必要針對每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，課堂作業(yè)和實(shí)驗(yàn)報(bào)告情況進(jìn)行及時評估，對學(xué)生提出個性化的教學(xué)。例如：在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，要求有能力和興趣的學(xué)生可以做探究性和創(chuàng)新性的附加實(shí)驗(yàn)，從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個性的空間，而對稍微吃力的學(xué)生則要求完成基本的實(shí)驗(yàn)，更注重基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和夯實(shí)，這樣就能達(dá)到因材施教的目的。同時對不同層次的學(xué)生進(jìn)行分析，進(jìn)一步提出學(xué)習(xí)建議，并進(jìn)行有針對性的指導(dǎo)。

3） 多媒體使用和多學(xué)科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領(lǐng)，便于學(xué)生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結(jié)合，注重課程中的關(guān)鍵詞用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考書，使學(xué)生能夠接觸國外文獻(xiàn)資料，加深對學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運(yùn)用了大量多媒體技術(shù)，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術(shù)中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學(xué)，歷史等其他學(xué)科的相關(guān)知識，便于學(xué)生較好地理解知識難點(diǎn)和重點(diǎn)[4]。

4） 師生互動和課內(nèi)外答疑。在教學(xué)中，改變了傳統(tǒng)的老師講，學(xué)生聽的教學(xué)模式。針對人工智能技術(shù)的實(shí)用性，適當(dāng)提問，收集學(xué)生學(xué)習(xí)情況，盡量使用實(shí)例進(jìn)行講解。設(shè)置了實(shí)驗(yàn)講解互動課程，對于實(shí)驗(yàn)的講解，學(xué)生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學(xué)生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學(xué)生自己在討論中總結(jié)結(jié)論。為了解決教學(xué)中存在的疑難問題，還設(shè)有課后答疑，使學(xué)生能將所有的問題都理解透徹。

5） 理論研究與實(shí)踐結(jié)合。在教學(xué)內(nèi)容的安排上，注重學(xué)生的理論研究和動手能力，適當(dāng)布置一些課程相關(guān)的論文和實(shí)驗(yàn)編程。通過課程論文，可以培養(yǎng)學(xué)生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻(xiàn)使學(xué)生掌握如何查找相關(guān)文獻(xiàn)的技能，可以培養(yǎng)學(xué)生撰寫科技論文的能力。通過實(shí)驗(yàn)實(shí)踐，使學(xué)生可以更加清楚地了解人工智能技術(shù)基本概念和難點(diǎn)，也能了解算法的設(shè)計(jì)具體運(yùn)行過程，并對其進(jìn)行驗(yàn)證，提高了學(xué)生的編程能力和和學(xué)習(xí)興趣。

6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應(yīng)采用多種綜合考試方法，注重學(xué)生對基礎(chǔ)概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯(lián)系實(shí)際的能力。平時作業(yè)考核成績，實(shí)驗(yàn)實(shí)踐教學(xué)成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進(jìn)學(xué)生主動學(xué)習(xí)，提高教學(xué)質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)的評價(jià)指標(biāo)在于算法設(shè)計(jì)、編程的準(zhǔn)確性和實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析。課程論文評價(jià)指是選題是否嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)和具可研究性，論文結(jié)構(gòu)、思路是否嚴(yán)謹(jǐn)，論文內(nèi)容科學(xué)性、正確性，能否提出自己的見解。考查查閱科技文獻(xiàn)的能力主要通過是否查找到權(quán)威的、最新文獻(xiàn)以及撰寫是否規(guī)范。

2.3 學(xué)生學(xué)好《人工智能技術(shù)》課程的建議

《人工智能技術(shù)》是一門理論與實(shí)踐相結(jié)合的應(yīng)用課程，學(xué)生如何學(xué)習(xí)這么課程，也是我們應(yīng)該探討的問題。

學(xué)生應(yīng)該正確看待《人工智能技術(shù)》這門科學(xué)的發(fā)展。人工智能技術(shù)孕育于20世紀(jì)30、40年代，形成于60、70年代，發(fā)展至今，人工智能技術(shù)只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發(fā)展和完善的嶄新學(xué)科，還有許多課題處于探索中，理論和技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，我們應(yīng)該對它有科學(xué)的認(rèn)識。

針對非計(jì)算機(jī)專業(yè)本科畢業(yè)的學(xué)生，除了課堂聽講之外，還應(yīng)該課下自學(xué)該課程的先修課程，如：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)等課程。人工智能技術(shù)中涉及到大量的數(shù)學(xué)知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識，另外還會用到少量隨機(jī)過程、模糊數(shù)學(xué)的一些知識。人工智能技術(shù)是一門應(yīng)用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法等算法，實(shí)現(xiàn)這些算法要求學(xué)生具有較強(qiáng)的編程能力。

學(xué)生應(yīng)該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻(xiàn)和重要國際會議論文，多了解人工智能技術(shù)最前沿的信息，理論聯(lián)系實(shí)際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術(shù)的知識運(yùn)用到自己所研究的領(lǐng)域，以做到學(xué)以致用。

3 結(jié)論

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿，該文對《人工智能技術(shù)》的課程教學(xué)進(jìn)行了一些探討，教學(xué)與實(shí)踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續(xù)探討和改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京： 清華大學(xué)出版社，2003.

篇（4）

【中圖分類號】TP393【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）08-0180-02

1引言

人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)是新時期計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展的產(chǎn)物，在這一背景下，人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平得到了很大提升，各個行業(yè)都需要將人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行有效融合，積極探索先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用形式，明確計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢，為技術(shù)研發(fā)控制工作的開展提供支持，滿足計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的科學(xué)發(fā)展需求。基于此，文章闡述了人工智能技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容，介紹了人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，總結(jié)了實(shí)踐應(yīng)用及優(yōu)化措施。

2人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù)將計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)、語言學(xué)等進(jìn)行了有效融合，這項(xiàng)技術(shù)賦予了機(jī)器人工智能功能，機(jī)器可以針對復(fù)雜、危險(xiǎn)的工作進(jìn)行有效處理，既能夠提升工作效率，又可以保障人身安全[1]。目前，人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出綜合性特點(diǎn)，為計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步、發(fā)展提供了技術(shù)支持，技術(shù)人員需要將人工智能技術(shù)作為核心，針對數(shù)值計(jì)算、問題求解進(jìn)行優(yōu)化，可以將其發(fā)展成知識處理，人工智能還可以處理各項(xiàng)不確定信息，加深對系統(tǒng)資源狀態(tài)的實(shí)時了解、追蹤，以獲取更多有效的信息內(nèi)容，向用戶提供更多的信息。人工智能技術(shù)的寫作能力比較強(qiáng)，能夠針對很多資源、信息進(jìn)行整合，用戶可以共享、傳輸各項(xiàng)信息，根據(jù)多寫作的分布式人工智能思想、網(wǎng)絡(luò)管理，提高網(wǎng)絡(luò)管理工作效率、效益。在網(wǎng)絡(luò)智能化管理過程中，人工智能具有很大優(yōu)勢，具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、推理能力，其在網(wǎng)絡(luò)管理中的應(yīng)用能夠快速、準(zhǔn)確處理各項(xiàng)信息，還具備記憶功能，可以存儲更多信息，構(gòu)建信息庫，針對信息進(jìn)行總結(jié)，產(chǎn)生高級的信息。

3計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

在科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展中，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)涉及范圍日益擴(kuò)大，人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效融合，人民群眾越來越關(guān)注人工智能技術(shù)優(yōu)勢及發(fā)展。在日常工作、生活過程中，人們可以利用人工智能技術(shù)，有效地處理模糊信息，改善了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)局限性的影響，人工智能技術(shù)還能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境強(qiáng)化信息監(jiān)控力度，提高工作的準(zhǔn)確性。同時，人工智能技術(shù)能夠確保各項(xiàng)管理工作的協(xié)調(diào)性，利用人工智能技術(shù)可以制定信息約束管理系統(tǒng)，配合人工智能技術(shù)全面監(jiān)測各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)信息，突出各個管理層相互協(xié)作的特征?，F(xiàn)階段，人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍更加廣泛，并處于快速發(fā)展時期，在未來社會的發(fā)展中人工智能技術(shù)水平也將提升，為人民群眾的生活、工作提供更多便利。

4人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

4.1網(wǎng)絡(luò)安全管理

在信息技術(shù)的快速發(fā)展中，網(wǎng)絡(luò)安全管理是完善、探索過程中的關(guān)鍵管理工作，網(wǎng)絡(luò)安全管理工作為提升網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用提供了基礎(chǔ)保障，通過確保網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用安全，可以為生產(chǎn)工作的有效性提供支持。在這一背景下，技術(shù)人員利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)，可以有效地規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)安全管理工作要點(diǎn)，滿足網(wǎng)絡(luò)安全管理中的各項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用需求，其主要原因是大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)的應(yīng)用，有效地提升了網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)的防護(hù)能力，為網(wǎng)絡(luò)安全管理提供了防護(hù)保障。例如，在大數(shù)據(jù)時代，為了滿足計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)應(yīng)用需求，應(yīng)建立網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中的人工智能防護(hù)體系，可以將智能攔截防護(hù)技術(shù)、人工智能技術(shù)進(jìn)行融合，組建技術(shù)控制中的核心防護(hù)網(wǎng)絡(luò)體系，將其作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)傳輸?shù)男畔⒎雷o(hù)形式。另外，在網(wǎng)絡(luò)安全管理過程中，利用人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以有效地整合網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)水平。

4.2數(shù)據(jù)采集與分析

現(xiàn)階段，在數(shù)據(jù)采集分析過程中，技術(shù)人員需要強(qiáng)化人工智能技術(shù)的應(yīng)用，工作人員在應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)的過程中，會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)量，需要挖掘更多的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)時代信息逐漸呈現(xiàn)出多樣性、數(shù)據(jù)總量大等特點(diǎn)，單純地依賴傳統(tǒng)技術(shù)采集數(shù)據(jù)壓力相對較大，而利用人工智能技術(shù)可以有效地解決數(shù)據(jù)采集問題，科學(xué)、合理地采集、分析更多數(shù)據(jù)，有效地提升數(shù)據(jù)分析效率。

4.3計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理及評價(jià)

為了滿足大數(shù)據(jù)時代的多元化功能、服務(wù)需求，需要將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)進(jìn)行融合。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理過程中，技術(shù)人員需要將人工智能滲透到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，確保網(wǎng)絡(luò)管理的安全性，其具備的問題求解技術(shù)、專家知識庫能夠促使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)綜合管理?，F(xiàn)階段，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出瞬變性、動態(tài)性、復(fù)雜性特點(diǎn)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以將復(fù)雜的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)綜合管理進(jìn)行簡單化處理，為綜合管理提供便利[2]。同時，以人工智能技術(shù)基礎(chǔ)發(fā)展的專家決策、支持方法，已在信息系統(tǒng)管理中得到了有效應(yīng)用，并取得了很大效果，專家系統(tǒng)可以自主吸收、總結(jié)專家的經(jīng)驗(yàn)、知識，將更多的經(jīng)驗(yàn)、知識錄入系統(tǒng)中，針對系統(tǒng)知識進(jìn)行完善，能夠利用匯集的專家經(jīng)驗(yàn)自主解決、處理更多相似問題。另外，人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理、系統(tǒng)評價(jià)中的應(yīng)用，可以有效地解決復(fù)雜工作。

5人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的優(yōu)化措施

5.1提升人工智能的智能化程度

現(xiàn)階段，技術(shù)人員需要強(qiáng)化人工智能技術(shù)研究力度，不斷提升智能化水平，充分發(fā)揮出人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的作用，為了提升人工智能技術(shù)的智能水平，需要針對場景、數(shù)據(jù)模擬效果進(jìn)行強(qiáng)化，如人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以根據(jù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特點(diǎn)，創(chuàng)新、優(yōu)化人工智能系統(tǒng)。

5.2政府與企業(yè)參與技術(shù)創(chuàng)新

人工智能技術(shù)屬于高新技術(shù)，在應(yīng)用、推廣過程中，工作人員需要進(jìn)行改革創(chuàng)新，政府、企業(yè)是人工智能技術(shù)的創(chuàng)新主體，對于政府部門來說，企業(yè)創(chuàng)新具有很大優(yōu)勢。政府部門需要根據(jù)人工智能技術(shù)研發(fā)相應(yīng)的政策支持，營造良好的環(huán)境，在人工智能技術(shù)創(chuàng)新過程中，需要大量資金、優(yōu)秀人才作為支持，政府部門需要發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，鼓勵企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新，還需要加大資金投入力度，促使人工智能技術(shù)向高層次進(jìn)行發(fā)展。

5.3強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)人工智能應(yīng)用環(huán)境

人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，需要強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)工作，促使人工智能技術(shù)更好地應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，相關(guān)部門需要強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)工作，營造良好的人工智能技術(shù)應(yīng)用環(huán)境，重視信息泄露問題，確保各個部門放心使用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)應(yīng)用的預(yù)期效果[3]。

篇（5）

一、關(guān)于一體化智能系統(tǒng)的構(gòu)建分析

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已逐漸在石油工程領(lǐng)域中取得了廣泛性應(yīng)用，其中涉及到高層管理決策、采油工程、油井處理及鉆井油藏等相關(guān)內(nèi)容，可有效解決石油工程開展期間存在不足之處，具體可將石油工程面臨問題分為以下幾種類型：第一，數(shù)據(jù)型問題。主要包括地震數(shù)據(jù)檢測、鉆孔曲線測量及油藏特征分析等方面內(nèi)容，需得出準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)信息便于為其他工作開展提供切實(shí)可行參考依據(jù)[1]；第二，優(yōu)化型問題。具體是指通過地面設(shè)備的合理優(yōu)化來大大提高石油產(chǎn)量；第三，公式型問題。主要包括鑒定識別、測井?dāng)?shù)據(jù)介紹及提高采收率等內(nèi)容；第四，知識融合型問題。需要選出較為合理恰當(dāng)實(shí)踐應(yīng)用手段?？傮w來說，盡管智能化系統(tǒng)已逐步應(yīng)用到石油工程中去，但卻因?qū)I(yè)人士缺乏明顯創(chuàng)新想象力而無法達(dá)到最佳效果，并且智能系統(tǒng)還具備一定局限性特點(diǎn)，對石油工程實(shí)施效率提升有著不利影響。在這種情況下，為有效克服上述難題，就需石油工程工作人員能積極采用人工智能技術(shù)手段，徹底解決以往智能系統(tǒng)應(yīng)用存在不足，借助科學(xué)合理分析方法對數(shù)據(jù)信息展開深入化分析探討，從而促使石油行業(yè)能夠順利發(fā)展。

二、石油工程領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

（一）油田地面設(shè)施系統(tǒng)模擬應(yīng)用。在此以某區(qū)域油田資源為例，該油田共有700多口生產(chǎn)井，所有生產(chǎn)液體全部運(yùn)送到三相分離設(shè)備中，并從分離設(shè)備中分離出適量高壓氣進(jìn)入到管網(wǎng)結(jié)構(gòu)中，并且周圍環(huán)境溫度還對設(shè)備工作效率有著直接影響，可以說是后期石油產(chǎn)量的主要影響因素之一。因此為有效解決這一問題，就需相關(guān)工作人員能積極構(gòu)建智能模型結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確測量出石油工程地面系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況，對分離設(shè)備產(chǎn)油量起到一定幫助作用。同時石油工程參與人員還應(yīng)根據(jù)項(xiàng)目開況構(gòu)建神經(jīng)模型結(jié)構(gòu)，著手于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析情況，主要包括鑒定識別和數(shù)字矩陣補(bǔ)孔兩點(diǎn)內(nèi)容，隨后可綜合采用模糊聚類和變量分析方法對石油工程中涉及到的所有數(shù)據(jù)變量展開分析探討，充分考慮到各個變量可能對最終結(jié)果產(chǎn)生影響，防止數(shù)據(jù)信息出現(xiàn)較大變化情況。除此之外，模糊聚類還包含兩大優(yōu)勢，分別是數(shù)據(jù)代表性和利用數(shù)據(jù)對研發(fā)模型進(jìn)行檢驗(yàn)等，往往該種方法主要適用于列串?dāng)?shù)據(jù)量低于30%情況下。

篇（6）

一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。人工智能理論進(jìn)入21世紀(jì),正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大貢獻(xiàn)。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

(1)人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。換句話說,就是將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子。

(2)智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式,也是今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運(yùn)用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng),計(jì)算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中的典型代表。計(jì)算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)包含學(xué)生模塊、教師模塊,體現(xiàn)了教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)的全部內(nèi)容,擁有著不可比擬的優(yōu)勢和極大的吸引力。

2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用

(1)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用,具有極大的科研和應(yīng)用價(jià)值,它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實(shí)上,早在1982年,美國匹茲堡大學(xué)的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist2Ⅰ內(nèi)科計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的研究成果,由此,掀起了醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用的。目前,醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用,從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,并在不斷發(fā)展完善中。

(2)地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價(jià)專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業(yè)領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價(jià)值超過1億美元。

3.在技術(shù)研究中的應(yīng)用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(jià)(NDE)領(lǐng)域中,目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進(jìn)行判斷和歸類;專家運(yùn)用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運(yùn)算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務(wù)因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實(shí)現(xiàn)了超聲檢測和評價(jià)的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點(diǎn),因此我們必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級AI通用和專用語言,和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發(fā)展方向

1.專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來,在“專家系統(tǒng)”或“知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達(dá)到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計(jì)算機(jī)程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識,也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯,現(xiàn)在這一點(diǎn)已被證實(shí)。

2.智能信息檢索技術(shù)的飛速發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用,主要表現(xiàn)在:(1)如何利用計(jì)算機(jī)軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴(kuò)展人類智能的理論、方法和技術(shù)。(2)由于網(wǎng)絡(luò)知識信息既包括規(guī)律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經(jīng)驗(yàn)知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機(jī)性、不可靠性等不確定性因素對其進(jìn)行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結(jié)構(gòu),其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強(qiáng)大的問題求解能力,它認(rèn)為機(jī)器人的開發(fā)是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機(jī)器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2)具體化機(jī)器人有軀干,有直接來自周圍世界的經(jīng)驗(yàn),他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計(jì)算裝置,也是由于與周圍進(jìn)行交互的動態(tài)決定。(4)浮現(xiàn)從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。目前,國內(nèi)外不少學(xué)者都對機(jī)器人足球系統(tǒng)頗感興趣,足球機(jī)器人涉及機(jī)器人學(xué)、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領(lǐng)域。足球機(jī)器人系統(tǒng)本身既是一個典型的多智能體系統(tǒng),是一個多機(jī)器人協(xié)作自治系統(tǒng),同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)平臺。

參考文獻(xiàn):

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篇（7）

【關(guān)鍵詞】人工智能；工業(yè)經(jīng)濟(jì)；影響

【Keywords】artificialintelligence；industrialeconomy；influence

【中圖分類號】F426；TP18【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）11-0029-02

1引言

在20世紀(jì)人工智能技術(shù)有了質(zhì)的飛越，取得了突破性的進(jìn)展。而近年來人工智能技術(shù)仍舊在不斷發(fā)展，應(yīng)用人工智能的行業(yè)也隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展在不斷地增多，例如，軍事行業(yè)、服務(wù)行業(yè)、駕駛行業(yè)等。而隨著人工智能在這些行業(yè)的應(yīng)用，對我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也起著一定的作用，本文簡要地討論了相關(guān)的內(nèi)容。

2人工智能對我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響

2.1替代勞動力

我國是工業(yè)、農(nóng)業(yè)大國，很多人以勞動作為工作、賺錢的途徑，人工智能時代的到來有可能會替代勞動力，這種影響有利也有弊。對于個人而言，很多農(nóng)民工會思考自己的工作和技能是否會被人工智能取代，有危機(jī)感。但是好處是這些人員會促使自己去學(xué)習(xí)新的知識以及能力，不斷地提高自己的專業(yè)能力，發(fā)展新的技能，防止被取代[1]。對于企業(yè)而言，不斷地使用勞動力會持續(xù)增加資金投入，很多工業(yè)相關(guān)企業(yè)考慮到雇一個工人的綜合用工成本是很高的，除了薪酬外，還包括為員工繳納五險(xiǎn)一金等問題，因而他們會優(yōu)先使用人工智能。但人工智能的應(yīng)用只需要一次性投入，可以減少企業(yè)的資金投入，創(chuàng)造更多的經(jīng)濟(jì)利益。工業(yè)企業(yè)使用人工智能技術(shù)以及設(shè)備可以減少資金、稅金的投入，因而很多企業(yè)出于成本考慮優(yōu)先使用人工智能，這樣自然而然會帶來失業(yè)問題。但是工業(yè)企業(yè)并非隨意應(yīng)用人工智能，當(dāng)下我國法律就工業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用問題加強(qiáng)了對勞動者的保護(hù)。對人工智能會替代勞動力這個問題不同的人員有著不同的想法，有的人是持悲觀的態(tài)度，有的人持樂觀的態(tài)度，根據(jù)調(diào)查可知，大多數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家是持相對悲觀態(tài)度的，認(rèn)為人工智能有可能會替代勞動力，從而影響工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。

2.2增加就業(yè)崗位

前面講到人工智能在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用會替代勞動力，但與此同時也會創(chuàng)造就業(yè)崗位。眾所周知，人工智能包含很多方面，在工業(yè)領(lǐng)域中很多人工智能的自動化技術(shù)以及設(shè)備逐漸得到應(yīng)用，這些新引進(jìn)的先進(jìn)設(shè)備為人們創(chuàng)造了新的就業(yè)崗位，帶動了工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長從而推動了國家的經(jīng)濟(jì)增長。根據(jù)一些專家、學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)以及設(shè)備的應(yīng)用實(shí)際會為那些沒有應(yīng)用人工智能的生產(chǎn)環(huán)節(jié)創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位，讓工人、勞動力可以專注于無法通過人工智能完成的工作。

2.3促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

近年來，很多人工智能技術(shù)應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域中，如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G通信等，這些技術(shù)的應(yīng)用導(dǎo)致工業(yè)的生產(chǎn)、傳輸、存儲、處理、分析等不同環(huán)節(jié)發(fā)生全方位、革命性變化，這些數(shù)據(jù)、算法變化是依靠人工智能技術(shù)運(yùn)行的，從某種方面上講，工業(yè)領(lǐng)域中的一些人工智能技術(shù)可以說是一種現(xiàn)代的信息技術(shù)，是當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)時代的重要組成部分。隨著這些人工智能的應(yīng)用，我國工業(yè)領(lǐng)域也發(fā)生了翻天覆地的變化。人工智能技術(shù)涉及很多現(xiàn)代先進(jìn)的技術(shù)，這些先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用必然會促進(jìn)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中各環(huán)節(jié)技術(shù)產(chǎn)品的集群式、爆發(fā)式增長，優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長[2]。

2.4促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)智能化，提高生產(chǎn)效率

隨著時代的發(fā)展以及社會的進(jìn)步，人工智能技術(shù)不斷地應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域，這些智能化設(shè)備技術(shù)的應(yīng)用促進(jìn)了工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)流程的智能化。在改革開放初期，我國科學(xué)技術(shù)不發(fā)達(dá)，很多工業(yè)領(lǐng)域中的生產(chǎn)設(shè)備都是流水線式生產(chǎn)，工業(yè)工作中所涉及的每一步工作都需要人工操作，很多關(guān)鍵的工作環(huán)節(jié)以及決策判斷都需要依靠人力勞動或者人們思考來進(jìn)行。但是人工智能自動化時代的到來為工業(yè)生產(chǎn)帶來了智能化和集成化的改變，可以提高工廠的工作效率，使用更多的人工智能設(shè)備以及技術(shù)，這意味著工廠和車間可以實(shí)現(xiàn)更長的作業(yè)時間。眾所周知，當(dāng)前勞動力成本逐步提高，尤其是加班需要支付兩倍或者三倍的薪資，但是設(shè)備不需要，工廠只需要支付值班人員的費(fèi)用就能夠讓工廠二十四小時開工運(yùn)轉(zhuǎn)，可以在提高生產(chǎn)效率的同時減少資金投入。目前，在美國、德國等一些國家都已經(jīng)出現(xiàn)了不停工的“無人工廠”[3]。

2.5降低工業(yè)生產(chǎn)的危險(xiǎn)性

工業(yè)是我國幾大產(chǎn)業(yè)之一，其對我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著很大的促進(jìn)作用，在工業(yè)領(lǐng)域中很多工業(yè)生產(chǎn)工作都涉及高危險(xiǎn)性的環(huán)節(jié)，在之前人工智能還沒出現(xiàn)時每一項(xiàng)工作都需要由工作人員親自操刀去實(shí)踐，即使危險(xiǎn)系數(shù)高的工作也需要由工作人員去進(jìn)行，因而經(jīng)常會出現(xiàn)一些危險(xiǎn)事故，造成工作人員的傷亡，面對這些危險(xiǎn)因素當(dāng)時的管理人員以及工作人員是無能為力的。但是人工智能的出現(xiàn)可以制造出工業(yè)機(jī)器人，或者相關(guān)的保護(hù)裝置，高危工作可以由人工智能機(jī)器人進(jìn)行處理，如果必須由工作人員來進(jìn)行可以利用先進(jìn)的設(shè)備來探測危險(xiǎn)，最大限度降低危險(xiǎn)發(fā)生的可能性。人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，在降低人工風(fēng)險(xiǎn)的同時還可以提高勞動生產(chǎn)率，減少生產(chǎn)商品的社會必要勞動時間。

2.6提升工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量和性能

篇（8）

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法 技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支 它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器．該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人．語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統(tǒng)等。電氣自動化是研究與電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運(yùn)行、自動控制，電力電子技術(shù)、信息處理、試驗(yàn)分析 研制開發(fā)以及電子與計(jì)算機(jī)應(yīng)用等領(lǐng)域的一門學(xué)科。實(shí)現(xiàn)機(jī)械的自動化，讓機(jī)械部份脫離人類的直接控制和操作自動實(shí)現(xiàn)某些過程是電氣自動化和人工智能研究的交匯點(diǎn)。積極運(yùn)用人工智能的新成果無疑有利于電氣自動化學(xué)科特別是自動控制領(lǐng)域的發(fā)展．也有利于提高電氣設(shè)各運(yùn)行的智能化水平．對改造電氣設(shè)備系統(tǒng)，增強(qiáng)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性．加快生產(chǎn)效率都有重大意義。

1、人工智能應(yīng)用理論分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬，延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)．并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器 該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統(tǒng)等。自從1956年“人工智能 一詞在Dartmouth學(xué)會上提出以后，人工智能研究飛速發(fā)展，成為以計(jì)算機(jī)為主．涉及信息論．控制論， 自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)的一門學(xué)科。人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜的工作。

當(dāng)今社會，計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)滲透到生產(chǎn)生活的方方面面．計(jì)算機(jī)編程技術(shù)的日新月異催生自動化生產(chǎn)，運(yùn)輸 傳播的快速發(fā)展。人腦是最精密的機(jī)器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋．所以模仿模擬人腦的機(jī)能將是實(shí)現(xiàn)自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強(qiáng)生產(chǎn)．流通、交換、分配等關(guān)鍵一環(huán)．實(shí)現(xiàn)自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運(yùn)作的效率。

2、人工智能控制器的優(yōu)勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但Al控制器例如：神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解．也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。這些Al函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計(jì)器具有更多的優(yōu)勢．這些優(yōu)勢如下：

(1)它們的設(shè)計(jì)不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實(shí)際控制對象的精確動態(tài)方程，實(shí)際控制對象的模型在控制器設(shè)計(jì)時往往有很多不確實(shí)性因素，例如：參數(shù)變化，非線性時，往往不知道)。

(2)通過適當(dāng)調(diào)整(根據(jù)響應(yīng)時間 下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如模糊邏輯控制器的上升時間比最優(yōu)PID控制器快1.5倍 ，下降時間快3.5倍， 過沖更小。

(3)它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。

(4)在沒有必須專家知識時．通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計(jì)它們。

(5)運(yùn)用語言和響應(yīng)信息可能設(shè)計(jì)它們。

總而言之，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器、規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實(shí)時確定。有很多方法來實(shí)現(xiàn)這個過程，但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到最簡單的拓樸結(jié)構(gòu)配置．自學(xué)習(xí)迅速，收斂快速。

3、人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，許多高等院校及科研機(jī)構(gòu)就人工智能在電氣設(shè)備的應(yīng)用方面展開了研究工作，如將人工智能用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)，故障預(yù)測及診斷、控制與保護(hù)等領(lǐng)域。

3.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)

電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)是一項(xiàng)復(fù)雜的工作 它不僅要應(yīng)用電路、電磁場、電機(jī)電器等學(xué)科的知識，還要大量運(yùn)用設(shè)計(jì)中的經(jīng)驗(yàn)性知識。傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)是采用簡單的實(shí)驗(yàn)手段和根據(jù)經(jīng)驗(yàn)用手工的方式進(jìn)行的．因此很難獲得最優(yōu)方案。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)從手工逐漸轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)，大大縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。人工智能的引進(jìn)．使傳統(tǒng)的CAD技術(shù)如虎添翼．產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率及質(zhì)量得到全面提高。用于優(yōu)化設(shè)計(jì)的人工智能技術(shù)主要有遺傳算法和專家系統(tǒng)。遺傳算法是一種比較先進(jìn)的優(yōu)化算法，非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)。因此電氣產(chǎn)品人工智能優(yōu)化設(shè)計(jì)大部分采用此種方法或其改進(jìn)方法。

3.2 故障診斷

電氣設(shè)備的故障與其征兆之間的關(guān)系錯綜復(fù)雜，具有不確定性及非線性．用人工智能方法恰好能發(fā)揮其優(yōu)勢。已用于電氣設(shè)備故障診斷的人工智能技術(shù)有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

變壓器由于在電力系統(tǒng)中的特殊地位而備受關(guān)注，有關(guān)方面的研究論文較多。目前對變壓器進(jìn)行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進(jìn)行分析．從而判斷變壓器的故障程度。人工智能故障診斷技術(shù)在發(fā)電機(jī)及電動機(jī)方面的研究工作也較為活躍。

3．3智能控制

人工智能控制技術(shù)在自動控制領(lǐng)域的研究與應(yīng)用已廣泛展開．但在電氣設(shè)備控制領(lǐng)域所見報(bào)道不多?？捎糜诳刂频娜斯ぶ悄芊椒ㄖ饕?種：模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實(shí)際意義的方法．因而它的應(yīng)用實(shí)例最多。

4、結(jié)語

人類智能主要包括三個方面．即感知能力．思維能力 行為能力。而人工智能是指由人類制造出來的 機(jī)器”所表現(xiàn)出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。人工智能的應(yīng)用體現(xiàn)在問題求解．邏輯推理與定理證明，自然語言理解 自動程序設(shè)計(jì)．專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)等方面，而這諸多方面都體現(xiàn)了一個自動化的特征．表達(dá)了一個共同的主題，即提高機(jī)械人類意識能力，強(qiáng)化控制自動化．因此人工智能在電氣自動化領(lǐng)域?qū)笥凶鳛?，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。

篇（9）

Chicago, USA(Eds.)

Machine Learning

Applications in Software

Engineering

Series on Software Engineering and Knowledge Engineering Vol. 16

2005,355Ppp.

ISBN 9789812560940

軟件工程中的

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

D張JJP特賽編

本書是《軟件工程與知識工程》叢書的第16卷。Brooks在其經(jīng)典的論文“無銀彈”中對于在變化的環(huán)境中開發(fā)和維護(hù)大量軟件系統(tǒng)的挑戰(zhàn)已經(jīng)做出了具有說服力的闡述。復(fù)雜性、一致性、可變性和隱形性，這些都是在開發(fā)大型軟件中固有的基本困難。

人們提出了許多演化或者遞增改進(jìn)的辦法，每一種改進(jìn)辦法都試圖致力于改進(jìn)這些基本困難的某些方面。人工智能技術(shù)對軟件工程的應(yīng)用產(chǎn)生了某些令人振奮的結(jié)果。這些成功的人工智能技術(shù)包括了基于知識的方法，自動推理、專家系統(tǒng)、啟發(fā)式搜索策略、時態(tài)邏輯、規(guī)劃及模式識別。為了最終克服這些基本的困難，人工智能技術(shù)能夠發(fā)揮重要的作用。而作為人工智能的一個子領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)涉及一個問題，即如何建立一個計(jì)算機(jī)程序，該程序通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蚋倪M(jìn)它們在執(zhí)行某些任務(wù)時的性能。

機(jī)器學(xué)習(xí)專門致力于創(chuàng)造并且編譯可驗(yàn)證的知識，而這些知識與人工制品的設(shè)計(jì)與構(gòu)建相關(guān)。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域包括了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)，它已經(jīng)被證明在許多的應(yīng)用領(lǐng)域中具有極大的實(shí)用價(jià)值。軟件工程領(lǐng)域已成為一塊沃土，在那里許多軟件開發(fā)和維護(hù)的任務(wù)可以系統(tǒng)地闡述為學(xué)習(xí)問題和依據(jù)學(xué)習(xí)算法的方法。本書涉及了在軟件工程中的機(jī)器應(yīng)用這個主題，它提供了對機(jī)器學(xué)習(xí)的綜述，總結(jié)了這個領(lǐng)域中的最新實(shí)踐，給出了對現(xiàn)有工作的分類，提供了某些應(yīng)用準(zhǔn)則。書中還包括了在該研究領(lǐng)域中先前發(fā)表的論文集合。

本書由9章組成。第1章機(jī)器學(xué)習(xí)與軟件工程介紹；第2章預(yù)測和估計(jì)中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用；第3章屬性與模型發(fā)現(xiàn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用；第4章變換中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用；第5章生成與合成中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用；第6章重復(fù)使用中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用；第7章需求獲取中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用；第8章開發(fā)知識管理中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用；第9章準(zhǔn)則與結(jié)論。

本書可供軟件工程以及機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的研究人員和研究生閱讀參考。也可供從事軟件開發(fā)工作的人員閱讀。

胡光華，高級軟件工程師

篇（10）

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強(qiáng)對人工智能知識的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識結(jié)合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強(qiáng)、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點(diǎn)，通過概率統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)編程語言、數(shù)據(jù)庫原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強(qiáng)學(xué)生解決實(shí)際問題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會對于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進(jìn)行探討，以期對中國高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學(xué)現(xiàn)狀與問題

作為一門綜合性、實(shí)踐性和應(yīng)用性很強(qiáng)的理論技術(shù)學(xué)科，人工智能課程內(nèi)容及內(nèi)涵及其豐富，外延極其廣泛。學(xué)習(xí)這門課程，需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學(xué)過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學(xué)氛圍枯燥目前，中國大多數(shù)大學(xué)仍采用傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，在教學(xué)過程中照本宣科，忽略與學(xué)生的互動，并且缺乏能夠有效引起學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與加深知識理解的教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置，如此一來大大降低了學(xué)生自主思考的能力。在進(jìn)行人工智能相關(guān)課程知識講解時，隨著章節(jié)的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學(xué)方式無法反映人工智能學(xué)科的全貌，課堂講解難以同時給以學(xué)生感性和理性的認(rèn)知，部分學(xué)生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學(xué)進(jìn)度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動力不足。(2)基礎(chǔ)課程掌握不牢管理類專業(yè)的學(xué)生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學(xué)科的素養(yǎng)，但這也導(dǎo)致很多學(xué)生所學(xué)知識雜而不精。學(xué)生在基礎(chǔ)不夯實(shí)的情況下去學(xué)習(xí)更高層面的知識，給學(xué)生學(xué)習(xí)與老師教學(xué)都造成了很大困擾。人工智能課程知識點(diǎn)較多，涵蓋模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多內(nèi)容，概念抽象，不易學(xué)習(xí)。一些管理類專業(yè)的學(xué)生未能熟練掌握高等數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等先修課程，缺乏一定的關(guān)聯(lián)思考和研究意識，導(dǎo)致課程學(xué)習(xí)難度增加，產(chǎn)生學(xué)時不足和教學(xué)內(nèi)容難點(diǎn)過多的問題。(3)教學(xué)與實(shí)際應(yīng)用脫節(jié)當(dāng)下，人工智能廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺、智能制造等各個領(lǐng)域，給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實(shí)案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現(xiàn)實(shí)中可以觸及的內(nèi)容。例如，在機(jī)械學(xué)科領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是電氣工程、機(jī)械設(shè)計(jì)制造、車輛工程等方向的重要技術(shù)來源；在醫(yī)療領(lǐng)域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產(chǎn)源動力；在能動領(lǐng)域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅(qū)動；在光電信息與計(jì)算機(jī)工程領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展時刻推動著智能科學(xué)與技術(shù)核心價(jià)值的提升。然而，對于管理類專業(yè)的學(xué)生來說，現(xiàn)階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關(guān)理論，在教學(xué)過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復(fù)雜算法，書本中的應(yīng)用實(shí)例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識與人工智能技術(shù)相結(jié)合的教學(xué)實(shí)踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導(dǎo)學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活。另外，大學(xué)生對知識的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學(xué)生無法跟上和理解，教師也無法控制學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，導(dǎo)致學(xué)生缺乏動力。因此，如何結(jié)合學(xué)生的現(xiàn)實(shí)情況，提高他們的動手能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)也是人工智能課程教學(xué)要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進(jìn)策略

課程教學(xué)改革是一項(xiàng)提高大學(xué)教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段。如何在時代背景下應(yīng)用新技術(shù)和新思想進(jìn)行實(shí)施課程教學(xué)改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學(xué)工作而言，教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的變化不再是課程資源的簡單數(shù)字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優(yōu)勢的新型教學(xué)模式。針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)過程中存在的問題，可以從教學(xué)方法改進(jìn)和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置兩個方面進(jìn)行課程教學(xué)改進(jìn)。

2.1教學(xué)方法改進(jìn)

教師對學(xué)生具有引領(lǐng)作用，其教學(xué)方法的改進(jìn)能夠帶動學(xué)生改進(jìn)自身學(xué)習(xí)方法。(1)啟發(fā)式案例教學(xué)案例教學(xué)法就是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)要求，通過安排一些具體的教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生積極參與案例思考、分析、討論和表達(dá)等多項(xiàng)活動，是一種培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學(xué)方法。啟發(fā)式案例教學(xué)以自主、合作、探究為主要特征，調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，并緊密結(jié)合人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論與方法，有效理解知識要點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)。具體而言，高校基于其問題啟發(fā)性、教學(xué)互動性以及實(shí)踐有用性等特點(diǎn)，可以建立基于人工智能知識體系的教學(xué)案例庫，雖然這項(xiàng)建設(shè)將極具挑戰(zhàn)性與耗時性，但具有很強(qiáng)的積極效果：培養(yǎng)學(xué)生較強(qiáng)的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學(xué)，讓學(xué)生掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識原理及應(yīng)用；通過一題多解的案例使學(xué)生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設(shè)計(jì)，啟發(fā)學(xué)生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學(xué)研討互動式的各個教學(xué)環(huán)節(jié)是逐漸遞進(jìn)、有機(jī)結(jié)合的。研討是基于學(xué)生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學(xué)生做出評判，從而對不同類型的學(xué)生開展針對性的教學(xué)?；觿t是在研討的基礎(chǔ)上，通過老師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的互動，讓學(xué)生主動參與到課堂教學(xué)的過程中來。在人工智能課程教學(xué)過程中，教師通過課堂討論了解學(xué)生對于知識點(diǎn)的掌握情況，可以有針對性地設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容，例如，對于學(xué)校積極性不強(qiáng)的學(xué)生，將人工智能理論內(nèi)容與學(xué)生個人興趣范疇、社會產(chǎn)業(yè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀聯(lián)系起來，能夠極大程度地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主能力；對于基礎(chǔ)知識較為薄弱的學(xué)生，可以在教師的指導(dǎo)下查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，根據(jù)自己的理解撰寫心得報(bào)告，并在課堂或課外進(jìn)行師生互動。像這樣研討與互動相結(jié)合的模式。有助于增強(qiáng)學(xué)生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學(xué)習(xí)氛圍。(3)有效激勵式教學(xué)人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，人才需求量極大，對教師的教學(xué)水平也提出了更高要求，因此，進(jìn)行有效激勵極為重要。在學(xué)生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項(xiàng)目，設(shè)置相應(yīng)項(xiàng)目獎學(xué)金，吸引學(xué)生參與實(shí)踐，調(diào)動學(xué)生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識，提高學(xué)生的創(chuàng)新實(shí)踐能力，為人工智能領(lǐng)域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學(xué)院乃至全校開展此類競賽項(xiàng)目，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力與團(tuán)隊(duì)合作能力，鼓舞更多學(xué)生加入到人工智能課程的學(xué)習(xí)中來，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學(xué)生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項(xiàng)目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學(xué)科滲透式教學(xué)人工智能學(xué)科知識融合程度較高，學(xué)科交叉性強(qiáng)?；谌斯ぶ悄艿膶W(xué)科交叉性特點(diǎn)，增強(qiáng)管理類人才對學(xué)科應(yīng)用的領(lǐng)悟，可以采取開展學(xué)科滲透式教學(xué)的方法。從2015年起，國務(wù)院和教育部先后印發(fā)了《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見教育》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計(jì)劃》等文件，“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智能+”已經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，人類進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，社會需求“技術(shù)+管理”的高端復(fù)合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強(qiáng)國戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用極為廣泛。上海理工大學(xué)非常重視少數(shù)民族預(yù)科班的教育質(zhì)量。為增強(qiáng)少數(shù)民族管理類人才對該領(lǐng)域應(yīng)用的認(rèn)識，我們請機(jī)械工程、能源動力領(lǐng)域的相關(guān)專家以授課或講座的形式，進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域知識和發(fā)展趨勢的講解，使學(xué)生理解更為透徹。此外，在教學(xué)實(shí)踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進(jìn)不同專業(yè)間老師、學(xué)生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學(xué)習(xí)，從而推動人工智能課程教學(xué)的改進(jìn)。

2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

篇（11）

中圖分類號：V453 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）15-0391-01

1 空中交通管理現(xiàn)狀分析

空中交通管理工作是利用現(xiàn)代更為先進(jìn)的技術(shù)要素來實(shí)現(xiàn)對飛機(jī)飛行狀態(tài)的跟蹤、管理和控制，借助技術(shù)平臺反饋諸多數(shù)據(jù)和信息。這是保證飛機(jī)平穩(wěn)、安全飛行的重要條件?？罩薪煌ü芾淼闹饕ぷ骶褪羌皶r維護(hù)和管理空中交通安全運(yùn)行過程中出現(xiàn)的問題，科學(xué)控制整個空中交通運(yùn)行環(huán)境中的飛行秩序，以保證飛機(jī)飛行的安全性和暢通性?？罩薪煌ü芾砉ぷ鞯拈_展需要專業(yè)的空中交通管理人員，其主要負(fù)責(zé)空中交通管理服務(wù)工作和緊急應(yīng)對操作，掌控某段時間內(nèi)空中交通流量值，并根據(jù)交通流量情況采取一系列的管理措施，旨在確保飛機(jī)的正常飛行。現(xiàn)如今，我國交通管理體系不完善，管理技術(shù)不夠成熟，交通管理評估體系不健全，這些都是當(dāng)前亟待解決的重要問題。

目前，我國在空中交通管理上的規(guī)范充分借鑒了國外的相關(guān)內(nèi)容，仍舊保持著國外的交通管理方式，借助國外的相關(guān)規(guī)范和條文，實(shí)現(xiàn)對國內(nèi)空中交通的有效管理。相較于國內(nèi)，國外在空中交通管理上的規(guī)范更為成熟，起步比較早，且發(fā)展速度比較快。比較國內(nèi)外的交通管理體系，國外的更加具體、完善。在交通流量統(tǒng)計(jì)上，我國借鑒了美國的ETMS空中流量管理系統(tǒng)，還適度參考了來自歐洲的CFMU中央流量空中交通系統(tǒng)，將多種先進(jìn)的技術(shù)相互結(jié)合，最終形成了先進(jìn)的管理體系，為空中交通管理工作的實(shí)施提供了條件。

2 空中交通管理人工智能系統(tǒng)構(gòu)成簡述

人工智能技術(shù)在空中交通管理中的應(yīng)用有助于建立人工智能輔助系統(tǒng)，建立新的空中交通管理模式。“但不要忘記采用不同的技術(shù)和運(yùn)作概念也會帶來不同的空中交通管理模式，特別在新技術(shù)層出不窮的今天，我們更不能忽略這個方面?！彼苁箍罩薪煌髁抗芾砀咝?、有序、安全，有效提升空中交通的空間與時間利用率，對空中飛行沖突進(jìn)行有效的預(yù)測與解決?？罩薪煌ü芾淼暮诵氖强茖W(xué)合理安排空中交通流量。飛行流量的智能化管理、飛行沖突的預(yù)測、飛行沖突的解決等方面是人工智能輔助系統(tǒng)研究的側(cè)重點(diǎn)?？罩薪煌ü芾砣斯ぶ悄茌o助系統(tǒng)由飛行流量管理模塊、沖突探測與解脫模塊、輔助決策模塊等三個附屬系統(tǒng)構(gòu)成。這幾個模塊間的關(guān)系是在沖突探測與解脫模塊與飛行流量管理模塊之中滲透輔助決策模塊，最終形成智能飛行流量管理、智能沖突探測與解脫模塊系統(tǒng)，它們能夠?yàn)榭罩泄苤茊T提供有效的決策輔助信息，切實(shí)減輕空中管制員的工作負(fù)擔(dān)，提高空中飛行的安全性與管制效率。

3.人工智能系統(tǒng)在空中交通管理中的實(shí)現(xiàn)方式

在空中交通管理過程中，相關(guān)技術(shù)人員需要科學(xué)應(yīng)用人工智能技術(shù)，保證可以提升空中交通管理工作質(zhì)量。

3.1 人工智能系統(tǒng)飛行流量管理輔助決策的實(shí)現(xiàn)途徑

人工智能系統(tǒng)中的子系統(tǒng)模塊飛行流量管理模塊主要結(jié)合了空域資源的空閑概念和輔助決策以及A算法。人工智能系統(tǒng)飛行流量管理模塊主要在飛行流量管理管理數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，對相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和讀取，并對空中交通流量進(jìn)行預(yù)測，以預(yù)測飛行沖突。在建立A算法數(shù)學(xué)模型時，主要參考基本容量模型。A算法數(shù)學(xué)模型主要用來對空中航班您進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)的排序，人工智能系統(tǒng)就是通過這種途徑實(shí)現(xiàn)飛行流量管理輔助決策的。

其中在建立飛行流量管理數(shù)據(jù)庫時，要給予充分的重視，因?yàn)楸ＷC飛行流量管理數(shù)據(jù)庫的建設(shè)客觀、準(zhǔn)確是非常重要的。因?yàn)椋w行流量管理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)可以直接的影響到輔助決策的有效性，如果數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，那么人工智能飛行流量管理模塊所做出的輔助決策也就沒有任何參考價(jià)值，因此，要保證飛行流量稻菘庵械氖據(jù)及時、準(zhǔn)確和可靠。另外，ODBC是開放數(shù)據(jù)庫間的互相連接的基礎(chǔ)，也是進(jìn)行連接的標(biāo)準(zhǔn)，還可以提供標(biāo)準(zhǔn)接口給SQL語言的存??；然后再對數(shù)據(jù)庫的信息進(jìn)行仔細(xì)的分析，通過飛行動力學(xué)計(jì)算出飛機(jī)降落的具體地點(diǎn)和時間，以便合理的對航班進(jìn)行安排；在預(yù)測飛行流量沖突時，主要是通過比較流量和相應(yīng)的容量，將相關(guān)的沖突的飛機(jī)架次、沖突時間和沖突地點(diǎn)列出來。

3.2 人工智能系統(tǒng)飛行沖突探測與解脫輔助決策的實(shí)現(xiàn)途徑

人工智能系統(tǒng)中的飛行沖突探測與解脫輔助決策系統(tǒng)模塊主要的工作就是將高效的避免飛機(jī)碰撞的方案提供給空中交通管制員，管制員作為一名工作人員，在工作中必定會產(chǎn)生一定的誤操作，這也是不可避免的，然而，飛行沖突探測與解脫輔助決策系統(tǒng)可以對管制員決策中存在的不足進(jìn)行彌補(bǔ)，并分析飛行沖突的情況，以找出有效的解脫方案。

飛行沖突探測與解脫輔助決策系統(tǒng)模塊在進(jìn)行推理時，為了完成其推理過程，需要遵循一定的規(guī)則：避免碰撞方案確定規(guī)則、航空器優(yōu)先級別評定規(guī)則、建立避撞路線規(guī)則等。

4 空中交通流量管理措施

4.1 對空中流量進(jìn)行實(shí)時控制管理

在行業(yè)中，實(shí)時流量控制是極為有效的流量管理措施，但是這種手段的技術(shù)性不夠，在實(shí)施中缺乏合理性，也不夠靈活。雖然空中管理系統(tǒng)流量控制工作，但是很多時候并不是空中管理因素導(dǎo)致的。實(shí)時的流量控制是航空以及機(jī)場等各方面保障能力受到限制，空中管理單位及時響應(yīng)進(jìn)行的，比如遇到惡劣天氣或者突況。各單位之間對信息的掌握是不對稱的，并且不能及時傳遞信息，因此空中管理系統(tǒng)通常是被誤解的。不僅需要對先進(jìn)的流量管理軟件進(jìn)行開發(fā)研究，使流量控制更加科學(xué)合理，還能夠使信息傳輸和流通的渠道得以拓寬，使關(guān)鍵性的信息能夠得到很好的傳遞，而且各單位之間也能有足夠的時間應(yīng)對空中的不利影響。

4.2 擴(kuò)大空域自由

如果空域有很大的自由度，飛行流量的疏散程度就會增大，能夠很好的解決空中交通擁擠的問題。如果航空器飛行的空域范圍比較小，空中交通流量集中的程度就會增大。當(dāng)前科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展，作為空中交通管理部門，需要對飛行模式進(jìn)行改變。在實(shí)際工作中，如果航空器不需要地面導(dǎo)航制定的航線飛行，地面管制單位有比較先進(jìn)的雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行控制，空中交通飛行的安全性和運(yùn)行效率就會得到提升，能夠高效的利用空域，增加飛行的流量。

4.3 優(yōu)化空中交通流量管理方式

當(dāng)前我國空中交通流量管理水平還比較低，現(xiàn)有的管理方式無法滿足空中交通流量的需要，主要是由于管制手段、方式等有效性不強(qiáng)，不同領(lǐng)域間的溝通不足，使區(qū)域管理方式也存在比較大的差異，管理效率不能得到全面提升。我國東南沿海比較發(fā)達(dá)的地區(qū)使用雷達(dá)進(jìn)行管制，但是中西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，還使用程序管制方法。雷達(dá)管制的飛行間隔時間會減少，能夠使空域容量增加，空中流量更加順暢。

結(jié)語

在控制交通管理過程中，相關(guān)技術(shù)人員需要科學(xué)應(yīng)用人工智能技術(shù)，并對其進(jìn)行全面的分析與處理，創(chuàng)新人工智能技術(shù)的應(yīng)用方案，并針對人工智能技術(shù)等全面開展相關(guān)活動。

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