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人工智能論文
在社會的各個領域，大家一定都接觸過論文吧，論文是學術界進行成果交流的工具。你所見過的論文是什么樣的呢？下面是小編整理的人工智能論文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
人工智能論文1
摘要：
隨著科學技術的不斷創新與完善，人工智能化發展得到了質的飛躍。人工智能技術應用作為電氣工程自動化過程的重中之重，是一個不可或缺的關鍵部分，直接關系到電氣工自動化的穩定持續發展。人工智能領域涵蓋的內容主要包括了圖像識別、機器學習、智能搜索、語言識別以及專家系統等。為了推動我國電氣自動化控制的創新發展，相關企業要加強對人工智能的研究開發工作，為社會創造出更多的價值效益。本文將進一步對人工智能在電氣工程自動化中的應用展開分析與探討。
關鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動化控制;應用
當前是一個科學技術時代，電氣工程發展要與時俱進，跟上時代前進的腳步。電氣工程行業要想有效實現電氣自動化控制和管理，就必須充分發揮出人工智能技術的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語言識別和自動化控制，還包括了專家系統和人工神經網絡等內容。因此，電力企業必須通過合理利用人工智能技術，才能有效實現對各項機械設備的自動化控制，從而大大降低企業的人工成本，保障企業創造出更多的經濟效益和社會效益。
一、人工智能簡述
與傳統人工控制相比較，人工智能技術最大的優勢在于其能夠在計算機技術輔助下，完成對機械設備的自動化控制，企業無需投入更多的人力。人工智能的基本工作原理是基于對人類大腦活動的模仿，接著設計人員利用計算機進行科學編程，確保其具備相似人類的基礎思維能力和行動能力，能夠完成人類派發的各種指令。伴隨著時間的不斷推移，越來越多的電力企業認識到人工智能在電氣工程自動化領域中應用的重要性，通過科學應用人工智能技術，能夠幫助電力企業完成對內部各項數據信息的實時分析處理，將問題及時反饋給控制管理人員，從而確保自動化生產過程的安全穩定性，最大限度提高電力企業生產的質量和效率，促使企業在最低成本下創造出最大的經濟效益。［１］
二、電氣工程自動化過程應用人工智能的主要優勢
（一）利于參數的優化調節。
相比較傳統的控制器，通過利用人工智能技術控制有利于各項參數的科學優化調節，同時還較為簡單易學，具備了良好的適應能力。合理調整人工智能的相關參數，能夠最大限度提升智能函數的各項性能。此外，人工智能控制器無需專家的現場指導幫助，其能夠根據計算機事先設置好的合理數據，正確運用反饋的信息與語言進行設定，此外設置好的參數能夠進一步完成修改和擴展作業，具有快捷方便的特征。
（二）受相關因素影響較小。
電力企業在傳統電氣工程建設中所應用的人工控制器會受到各種不確定因素的影響，導致在工作過程中出現各種問題，不利于企業安全穩定的.持續發展。而通過在電氣工程自動化中應用人工智能技術，能夠有效省去獲取精確動態模型的步驟，適應能力較強，無需為其提供固定不變的工作環境和參數設置，總體來說受到外界的因素影響較小，能夠保障各項機械設備安全可靠的運行生產。
（三）自動化控制過程中產生誤差小。
由于在電氣工程自動化中有效融合了人工智能技術，該項技術的運行不會過多受到外界因素的干擾，造成嚴重的運行故障問題，從而確保機器事先設置好的參數在實際操作過程中不會發生任何變動，從而有效避免了實際值與理論值出現很大偏差的問題，充分保障了電氣工程自動化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
工作人員在應用傳統控制方法時，往往要事先設計好具體的工作目標和內容，如果針對某種特定的工作對象，該種控制方法無疑具備了很好的控制效果，但是如果是要服務于其他對象，就難以保障良好的控制效果，因此，通過在電氣工程自動化中應用人工智能技術能夠有效使其具備控制管理的一致性，無論針對何種對象都能及時反饋出信息結果，避免外界因素對其的影響，從而不斷提升產品生產的科學規范性，保障同類產品性能的高度一致。［２］
（五）降低企業人力物力。
成本通過在電氣工程自動化控制中應用人工智能技術，能夠有效減少各項電力機器設備對變壓器與線路的需求，企業也無需再專門調度安排更多的工作人員對設備進行管理維護，從而最大限度降低了企業在人力和物力上的投資成本，有利于企業更好地發展。
三、人工智能在電氣工程自動化中的實踐應用
（一）完善電氣自動化性能，提高產品質量。
眾所周知，人工智能技術最為顯著的特征就是模擬人類大腦思維，設計人員通過將人工智能技術中的遺傳算法有效融入到各項電器設備中，不僅僅能夠完善優化各項產品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動化性能，從而有效提高各項電氣設備的工作質量和效率，充分保障了電氣工程自動化控制過程的科學準確性。此外，人工智能技術在電氣工程自動化領域的應用，能夠降低企業人力成本的支出，推動我國電氣工程高速穩定地發展進步。電力企業基于人工智能技術的輔助下，１８７頁）能夠將ＣＡＤ應用到任何電器產品設計工作中，從而大大縮減了各種電力產品的開發設計周期，并且拓寬了ＣＡＤ技術的研究應用程度，降低了設計人員的工作難度和任務量，在保障電器產品高質量的前提下，創造出更大的經濟效益。
（二）實現智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術所使用的智能化控制器，通過將人工智能與電氣工程自動化控制有效結合在一起，能夠最大化發揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學根據下降和響應的具體時間完成對調節控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動化控制管理的相關性能［３］，為電氣工程自動化建設工作打下扎實的基礎。與此同時，電力企業通過引進應用先進的智能化控制器，能夠實現電氣工程自動化控制相關數據的實時分析調節，無需專門安排專家技術人員在現場進行指導和監督，相關工作人員在控制室通過計算機就能夠實現遠程控制操作，從而有效提高自動化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術，提高診斷水平。
電力企業在電力工程自動化控制過程中，會遇到各種運行故障問題。例如，常見的發電機斷電、變壓器過熱等事故，對于這些運行故障，傳統的診斷方法是通過收集相關氣體樣本，并對其進行科學分析判斷，最終得出發生該故障的具體結論，有針對性地采取解決措施。傳統故障診斷方法除了需要維護檢修人員花費較多的時間與精力，電力企業還必須安排管理人員對各項設備進行實時監控，這無疑加大了企業的人力支出成本。而通過利用人工智能診斷技術，在故障診斷過程中有效融入模糊理論、專家技術以及神經網絡，能夠大大提高電氣設備故障的診斷效率，在第一時間發現問題并解決問題，從而降低了企業在人力成本上的支出，保障企業各項電力設備安全可靠地持續運行，滿足社會對于高質量電力的需求。
四、結語
綜上所述，為了推動我國電氣工程自動化的穩定持續發展，政府相關部門要加強與社會企業的聯系與合作，共同大力推廣應用人工智能技術，不斷提高電氣工程自動化技術水平。通過在各項機器設備中加入智能化控制器，從而有效實現各個控制環節的自動化，方便企業內部人員的管理和維護，充分保障產品生產的高質量，滿足社會用戶的各項需求，為國民經濟發展貢獻最大的力量。
參考文獻：
［１］朱子龍．人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探討［Ｊ］．科技創新與應用，２０１２（１７）：１２１－１２３．
［２］魏屹東，樊岳紅．遵守規則與人工智能———維特根斯坦與圖靈人工智能理論的交集［Ｊ］．山西大學學報（哲學社會科學版），２０１３，３４（５）：２４－２９．
［３］陳冰梅，樊曉平，周志明等．基于人工神經網絡與人工智能的計算機系統在兒童心理障礙診斷領域的應用［Ｊ］．中國組織工程研究與臨床康復，２０１１，１５（１３）：２４６７－２４７０．
人工智能論文2
摘 要：通過計算機模擬手段進行分子對接、藥物篩選、先導物的優化、定量構效關系和藥效團模型等藥物設計方法，可以揭示藥物與受體靶標的作用機制，探索藥物靶點的空間結構，最終目標是設計具有能選擇性地與某一靶標結合的分子；利用分子模擬技術來構造、顯示、分析和儲存復雜的分子模型，在三維空間中觀測藥物小分子的結構特征，更改小分子形狀和方位，并探測小分子與受大分子靶點的作用機制，判斷藥物小分子與受體大分子結合的可能活性位點，還能對藥物小分子的結構進行修正，提出改善藥物的藥效學和動力學性質的方案，在“三維空間”中實現直觀、可視化的藥物分子設計。人工智能利用大數據和機器學習方法，根據已有的藥物研發數據自動設計出上百萬種與特定靶標相關的小分子化合物，并根據藥效、選擇性、ADME 等其他條件對化合物進行篩選。而后篩選出來的化合物會被合成并且進行實驗檢測，然后實驗數據會被反饋到 AI 系統中用于改善下一輪化合物的選擇。
關鍵詞：分子模擬；藥物設計；人工智能。
1、分子模擬與人工智能進行合理藥物設計。
計算機技術模擬手段的提高及人工智能技術的逐漸成熟，使藥物研發進入合理化藥物設計階段，即依據生物化學、分子生物學、遺傳學、信息學和計算化學的成果，針對這些研究所揭示的酶、受體、離子通道等潛在的藥物設計靶點，并參考其他類源性配體或天然底物的化學結構設計出合理的藥物分子，以發現作用于特定靶點的新藥。
利用計算機圖形學進行分子模擬的技術稱為計算機分子模擬（molecular modeling）。計算機分子模擬的含義是利用計算機來構造、顯示、分析分子模型，使分子結構直觀化，通過計算機模擬出分子的立體構象，能形象地觀察到藥物小分子與生物大分子間的相互作用的過程，判斷藥物小分子與受體大分子結合的可能活性位點，還能對藥物小分子的結構進行修正，提出改善藥效學和藥動力學性質的改良方案。使藥物設計成為直觀的、可視化的方式。
作為當今最重要的技術變革，人工智能（Artificial In－）已成為創新應用的重要手段，AI+藥物研發徹顛覆了藥物設計觀念。人工智能，即 AI。是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。在藥物研發中，人工智能利用大數據和機器學習方法，即從論文、專利、臨床試驗結果的大量信息中提取出藥物靶點和小分子藥物的結構特征，根據已有的藥物研發數據提出新的.可以被驗證的假設，自主學習藥物小分子與受體大分子靶點之間相互作用機制，并且根據學習到的各種信息預測藥物小分子的生物活性，設計出上百萬種與特定靶標相關的小分子化合物，并根據藥效、選擇性、ADME 等其他條件對化合物進行篩選。對篩選出來的化合物進行合成并經過實驗檢測，然后把實驗數據再反饋到 AI 系統中，用于改善下一輪化合物的選擇。經過多輪篩選，最終確定可用于進行臨床研究的候選藥物。人工智能的使用大大加速藥物研發的過程，并對新藥的有效性和安全性進行預測。
2、利用分子模擬技術進行分子對接。
作為藥物設計的核心技術，“分子對接”是基于受體分子結構虛擬篩選的核心，是在計算機上模擬小分子與生物大分子結合三維結構及其結合強度的計算方法，確定藥物小分子與生物大分子的結合構象，并評價小分子與受體大分子結合的穩定性。
分子對接的含義是利用化學計量學方法模擬分子的幾何結構和分子間作用力來進行分子間相互作用。其過程是將已知 3D 小分子數據庫中的小分子放置到生物大分子的活性位點，按照受體與配體形狀、性質互補的原則，通過不斷改變受體大分子的位置（取向），尋找小分子化合物與靶標大分子作用的最佳構象，即配體和受體的形狀和相互作用的匹配最佳，判別生物大分子-藥物小分子復合物結合模式。然后按照與受體在各個活性位點的結合能為小分子打分，預測小分子與受體結合構象及結合能。
計算機模擬技術可以為分子對接提供以下信息：（1）分子的三維結構；（2）分子的物理和化學特性；（3）分子間的結構比較；（4）分子構象變化、柔性以及動力學性質；（5）藥物與靶點復合物的形式。因此，利用分子模擬可以觀察、分析分子三維模型，研究藥物與靶點間擬合情況和相互作用，是分子三維結構研究與利用分子對接探索藥物靶點及先導物的發現的主要手段。
3、計算機模擬技術在藥物篩選中的應用。
藥物篩選是藥物研發過程中獲取具有特定生理活性分子的有效手段，是指從可能成為新藥的候選藥物中選擇對某一特定作用靶點具有較高活性的分子，并進行生理活性檢測和試驗的過程，以求發現其藥用價值和臨床使用價值，為發展新藥提供最初始的依據和資料。是一項枯燥、單一，容易出錯的工作。而采用計算機的模擬進行藥物虛擬篩選（virtual screening）可以對這種現狀有效改善。所謂虛擬篩選就是利用計算機進行篩選，通過計算機的預篩選，大大降低實際篩選的藥物分子數，提高先導化合物發現效率；虛擬篩選可以對藥物分子可能的活性作出預測，發現有潛在可能性的化合物，最終構建具有合理性質的化合物集合。是對實驗模型的虛擬化，已成為創新藥物研究的新方法和新技術。
4、利用計算機模擬技術進行先導化合物的優化。
通過篩選和合理藥物設計獲得的先導化合物往往存在選擇性不夠、作用強度較弱、藥動力學性質不佳或有毒副作用等問題而不能直接用于臨床，需要對先導化合物進行結構改造或修飾以達到優化的目的。即先導化合物的優化（lead optimization）。
藥物分子首先必須分布到受體生物大分子部位并與受體結合，才有可能發揮作用。使用計算機分子模擬軟件，模擬生物大分子與先導物之間的相互作用，研究與藥物的結合部位（Binding Site）的靜電場、疏水場、氫鍵分布、整體構象、π-π 作用、化學結構特征等“描述符”。依靠這些描述符通過計算，通過計算和分析兩者間的親和力大小及結合模式，從而進行先導化合物的優化和改造，增加藥物與受體之間的作用強度，提高藥物的生物利用度，最終成為發現新藥的候選藥物。
隨著人工智能技術的不斷提高，借助大數據在復雜數據中進行搜索并對數據的計算方法，進行新藥的化學結構探索，使計算機領域中的數值計算、數據庫、圖形學廣泛應用于藥物小分子和生物大分子的三維結構研究，為構象分析、藥物作用模式認定、機制推測、數據庫搜尋和 SAR 研究等各種藥物設計提供了先進的手段和方法；計算機模擬技術推動了藥物設計理論和技術不斷發展，藥物結構及其活性關系的研究已由二維平面分析上升到三維空間研究。而人工智能在藥物設計中的應用不僅增加了藥物研發的準確性和可靠性，也為藥物設計提供理論思維形象化的表達，更是對傳統藥物設計的徹底顛覆，是當今藥物設計最有效、最直觀、最方便的手段。
計算機模擬技術作為分析工具，人工智能作為一種高效準確的算法，是一種“理性”藥物分子設計，能為藥物研發提供重要的數據依據和實驗支撐。這種技術方式成為推動藥物研發或者決定藥物研發成敗的關鍵因素。徹底打破過去依賴于大量的實驗篩選、并行的化學合成的那種耗時、費錢和勞動力密集型的方式，隨著人類基因組計劃的完成、蛋白組學的迅猛發展，以及大量與人類疾病相關基因的發現，藥物作用的靶標分子急劇增加，在計算機和人工智能技術的推動下，利用計算機模擬和人工智能技術進行藥物研發已成為藥物設計的主要途徑。
參考文獻：
【1】藥物分子設計 [M]. 華東理工大學出版社，。
【2】朱瑞新.計算機輔助藥物設計[M].大連理工大學出版社，20xx.。
【3】仇綴百.藥物設計學[M].2 版.高等教育出版社，20xx.。
【4】高祖新.醫藥數理統計方法[M].4 版.人民衛生出版社，20xx.。
【5】李曉玲.醫學信息檢索與利用[M].4 版.復旦大學出版社，20xx.。
人工智能論文3
人工智能已經開始在很多社會領域發揮重要的作用。在一些教育項目中，人工智能的應用也初見端倪。
20xx年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統創建了一個在線機器人JillWatson，并將其作為課程教學助理。其目的是幫助教師回答學生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個月的反復調試，JillWatson的回答已經能夠達到97%的正確率。現在，機器人助教已經可以直接與學生溝通，不需要真人助教的幫助。這項人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣，提高了在線學習的留存率。
這只是人工智能在教育領域的小試牛刀。雖然有專家預計在未來十年內不會看到人形機器人替代教師進入課堂，不過地平線報告20xx年基礎教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內人工智能將會在教育行業普及。
●教育行業已有的人工智能研究和應用
Woolf等人在20xx年提出了人工智能在教育領域應努力解決“五大挑戰”：①為每一個學習者提供虛擬導師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達的整合。②解決21世紀技能：協助學習者自我定位、自我評估、團隊合作等。③交互數據分析：對個人學習、社會環境、學習環境、個人興趣等大量數據的匯集。④為全球課堂提供機會：增加全球教室的互聯性與可訪問性。⑤終身學習技術：讓學習走出課堂，進入社會。
過去十年，一些研究者對人工智能在教育領域中的應用做了大量的探索。相關的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結構（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學習者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時的指導、反饋和解釋（Shute，20xx）；④促進高效學習的行為，如自我調節、自我監控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，20xx）；⑤以合適的難度水平和最適當的內容來規劃學習活動（VanLehn，20xx）。
這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項技術——自然語言處理、不確定性推理、規劃、認知模型、案例推理、機器學習等。“智能導師系統”就是基于這些研究和技術而開發的人工智能教育應用。類似的成熟產品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。20xx年，加拿大西蒙弗雷澤大學的一項試驗發現用智能導師系統的學習者比使用其他教學方法的學習者獲得的成績更高。
●人工智能在教育行業的新發展
教育行業的三種類型（內容、平臺和評估）的服務商都在經歷著一場變革。內容出版商面臨紙質印刷到數字出版和開放教育內容的挑戰。學習平臺正試圖區分自適應、個性化和數據分析的功能。評估供應商則繼續探尋從多項選擇題測試轉向更具創新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務商帶來新的發展思路和契機，同時也惠及教育生態系統中的所有利益相關者。學生通過即時反饋和指導提高學習效率，教師將獲得豐富的學習分析和個性化指導經驗，父母能夠低成本地為孩子改進職業前景，學校能夠規模化提高教育質量，政府能夠提供負擔得起的教育。20xx年，人工智能將在以下領域發揮其效益。
1.人工智能批改作業
批改作業和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據教師大量的時間，而這些時間本可以更多地用于與學生互動、教學設計和專業發展。
目前，人工智能批改作業已經相當接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經大幅提高。美國斯坦福大學已經成功開發出一種機器學習程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標準化考試60%市場份額的全球最大教育企業——培生公司也認為，人工智能已經可以出現在教室并提供足夠可信的評估。據培生公司近期的報告IntelligenceUnleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統測試。
2.人工智能實現一對一輔導
自適應學習軟件已經能為學生提供個性化學習支撐。據20xx年VanLehn的一項研究發現，人工智能在某些特定主題和方法上比未經訓練的導師更具有效性。進一步的研究發現，人工智能導師能在學生出錯的具體步驟上給予實時干預，而不是就整個問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，20xx；Shute，20xx）。
自適應學習在拉美地區正在興起。AndréUrani市政學校的學生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習）。Geekie為學生提供每一步的實時反饋，并隨著學習的進展來傳授更為精細的課程內容。
早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導能帶來更好的學習效果。而人工智能技術可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應和支持個體學習者。這將是人工智能在教育中更高層次的個性化學習應用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機器人或個人虛擬導師，能在學生面臨挑戰時提供強有力的支持，隨時隨地回答學生的提問；還可以為學生訂制學習方案和規劃職業發展路徑，并引導學生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機器人或虛擬導師的面孔和聲音來滿足學生個人喜好。對比網頁界面的'自適應學習系統，這才是真正做到了一人一導師。
3.人工智能關注學生情感
20xx年地平線報告高等教育版把情感計算列為教育技術發展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監測技術（皮膚電導、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學生在學習中的情緒，適時調整教育方法和策略。例如，機器人導師捕捉到學生厭煩的面部表情時，就可以立即改變教學方式努力激發他們的興趣。這種關注情感的人機交流為學生營造一個更真實的個性化學習環境，更好地維持了學習者的動機。美國匹茲堡大學開發的AttentiveLearner智能移動學習系統就能通過手勢監測學生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學院的研究人員正在研究開發基于網絡的人工智能教學系統。該系統能夠識別學生在任何地方開展科學實驗的面部表情，以優化遠程虛擬實驗室的教學過程。
進一步的研究發現，人工智能還可以關注學生的心理健康。當前已經有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實驗室在Topcliffe小學開展試驗，讓自閉癥學生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發現患有自閉癥的學生在社交能力方面有進步。
4.人工智能改進數字出版
教科書等課程材料并非總是完美，傳統印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產工藝的問題，更主要的是紙質課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現狀。
人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規模網絡開放課程Coursera的提供者已經將這一想法付諸實踐。當發現大量學生的作業提交了錯誤的答案時，系統會提示課程材料的缺陷，進而有助于彌補課程的不足。
另一項人工智能在數字化出版的應用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學習系統能模仿人類的行為進行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內容技術公司CTI就依據這項技術幫助教師定制教科書——教師導入教學大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內容。
隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領域的成熟應用，課程材料的數字化出版也會有更新的形態——不再局限于書本或網頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內容表達的更好的方式。
5.人工智能作為學生
多年的研究表明，教會別人才是更好的學習，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學教育學教授DanielSchwartz正基于這一理念來開發新的人工智能產品。他聯合了多個領域的專家一起開發了人工智能應用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學生來教貝蒂學習生物知識。試點研究發現，使用這一方法來學習的學生比其他學生成績更好，且在科學推理上也更勝一籌。
類似的研究和開發還有瑞典隆德大學的TimeElf和美國卡內基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產品也是基于learning-by-teaching而開發，讓學生在教會機器人知識的過程中深化對知識的理解。
另外，人工智能還推動其他教育方法和技術更好實現。如讓虛擬現實學習環境更具沉浸感；給學生帶來更多動手實踐的機會；提供基于豐富學習分析的仿真和游戲化學習場景等。
人工智能是對過去數十年來教育技術應用的綜合。未來十年，開源的人工智能算法與有經驗的教育工作者結合給教育帶來的變化將會超過以前任何一種技術。
人工智能論文4
以前我們談科技進步，談網絡應用，總說是一把雙刃劍，有利有弊。現在，面對日益發達的人工智能，我想說：現在，擺在我們面前的任務是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態度去面對。就像一局險勝阿爾法狗的李世石一樣，他說：人機大戰并沒有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開心。連續輸三局的天才棋手柯潔說：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發展，我們應該有更積極的態度和更清晰的認識。不能一味的夸。人工智能有多優秀，多無敵，不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺機器，是人類創造的玩具。他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有——的智商。只是我們在研發過程中輸入的一堆冷冰冰的.代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰不殆。網上有人說，如果人工智能獲得了人類的意識，那么他們就會反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類還沒有能夠讓一臺機器擁有意識，很多人還沒有意識到意識的起源。做出這種無用的猜測，沒有實際意義。現在我們能做的就是找出它的運行規律，了解它的優缺點。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗，而不是看著他的面紗漫天要價。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚長避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關于學生是否應該使用手機的爭論一樣，在自律性差的人手里，手機是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強的人手里，才能充分發揮自己的優勢。而且不會讓劣勢影響自己，人工智能也是一樣。現在要注意的是提高自己應用人工智能的能力。讓這些過于智能的機器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點得到融化，優勢得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態度面對他，以積極的方式認識他，然后揚長避短，是運用人工智能的好方法。
人工智能論文5
圖像識別技術是信息時代的一門重要的技術，其產生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術的發展，人類對圖像識別技術的認識越來越深刻。圖像識別技術的過程分為信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術的引入、其技術原理以及模式識別等，之后介紹了神經網絡的圖像識別技術和非線性降維的圖像識別技術及圖像識別技術的應用。從中可以總結出圖像處理技術的應用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術，研究圖像識別技術具有重大意義。
1 圖像識別技術的引入
圖像識別是人工智能科技的一個重要領域。圖像識別的發展經歷了三個階段：文字識別、數字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發展的社會，人類自身識別能力已經滿足不了我們的需求，于是就產生了基于計算機的圖像識別技術。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現實的，這樣自然就產生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領域有固有技術無法解決的需求時，就會產生相應的新技術。圖像識別技術也是如此，此技術的產生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1 圖像識別技術原理
其實，圖像識別技術背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空產生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發而利用程序將其模擬實現的。計算機的圖像識別技術和人類的圖像識別在原理上并沒有本質的區別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應到”的中間經歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據存儲記憶中已經分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率。總之，在計算機的視覺識別中，圖像的內容通常是用圖像特征進行描述。
1.2 模式識別
模式識別是人工智能和信息科學的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現象做出描述、辨認和分類等的過程。
計算機的圖像識別技術就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產生了。簡單地說，模式識別就是對數據進行分類，它是一門與數學緊密結合的科學，其中所用的思想大部分是概率與統計。模式識別主要分為三種：統計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2 圖像識別技術的過程
既然計算機的圖像識別技術與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術的過程分以下幾步：信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉變為機器能夠認識的信息。
預處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的`圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區分開，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個時候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識別過程中是非常關鍵的技術之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點。
分類器設計是指通過訓練而得到一種識別規則，通過此識別規則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3 圖像識別技術的分析
隨著計算機技術的迅速發展和科技的不斷進步，圖像識別技術已經在眾多領域中得到了應用。20xx年2月15日新浪科技發布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準測試中，電腦系統識別能力已經超越了人類。人類在歸類數據庫Image Net中的圖像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學習系統可以達到4.94%的錯誤率。”從這則新聞中我們可以看出圖像識別技術在圖像識別方面已經有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優勢，也正是因為這樣，圖像識別技術才能為人類社會帶來更多的應用。
3.1神經網絡的圖像識別技術
神經網絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡，也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡相融合的神經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。在圖像識別系統中利用神經網絡系統，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經網絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。
3.2非線性降維的圖像識別技術
計算機的圖像識別技術是一個異常高維的識別技術。不管圖像本身的分辨率如何，其產生的數據經常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(PCA)和線性奇異分析(LDA)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數據集合，所求的是整個數據集合的最優低維投影。經過驗證，這種線性的降維策略計算復雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產生了基于非線性降維的圖像識別技術，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術可以發現圖像的非線性結構而且可以在不破壞其本征結構的基礎上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統所需的維數通常很高，其復雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術的高效性。
3.3 圖像識別技術的應用及前景
計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統;公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農業方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫學方面的心電圖識別技術等。隨著計算機技術的不斷發展，圖像識別技術也在不斷地優化，其算法也在不斷地改進。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術很有可能在更多的領域嶄露頭角，它的應用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術。
4 總結
圖像識別技術雖然是剛興起的技術，但其應用已是相當廣泛。并且，圖像識別技術也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術的認識也會更加深刻。未來圖像識別技術將會更加強大，更加智能地出現在我們的生活中，為人類社會的更多領域帶來重大的應用。在21世紀這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術是人類現在以及未來生活必不可少的一項技術。
人工智能論文6
摘要：隨著工業領域的迅猛發展，自動化、智能化被當做是電氣控制領域的重點發展趨勢。為了讓電氣自動化控制中人工智能技術發揮更大的作用，本文概括了人工智能技術，闡述了人工智能技術在電氣自動化領域的使用實例，以此期望對有關工作人員能有幫助。
關鍵詞：電氣控制；自動化控制；人工智能
近年來隨著國內外人工智能研究的興起與發展，越來越多的傳統領域開始思考能否在自己的產品生產線上使用人工智能技術，所以它的實際使用領域廣泛。現代社會的發展離不開人工智能技術的使用，特別是在現代工業的領域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術為支持，但要做到讓人工智能技術在電氣自動化控制中更好的發揮作用，我們先要知道人工智能技術到底是什么樣的技術[1]。
1人工智能技術的概述
國內的創新熱潮近幾年正在蓬勃的發展，各種新技術競相展現，人工智能技術也逐漸成熟了，而且它在當今社會中的使用也更加寬泛。人工智能技術的建立，不僅要有計算機技術知識進行有效支持，還與其他學科知識息息相關，人工智能技術通俗上講就是生產出可以替代人類來工作的智能化機器人，將來許多崗位都可以由機器來替代人類工作[2]。隨著科技的日新月異，科學家們已經成功地生產出了類似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術命名為人工智能技術。在人們平常的生產活動中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術，而且它們的現實使用效率非常高。
2人工智能技術在電氣自動化中的應用廣闊前景
電氣自動化中應用人工智能技術，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動化設備，還極大地減少了電氣自動化的使用成本，這說明發展人工智能技術的前景是非常有利的。
2.1電氣自動化控制中加入人工智能技術的重要性
人工智能技術同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優勢，例如人工智能對于數字和程式非常敏感，可以長時間的集中于處理同一個問題，這些優勢可以幫助人類解決一些繁復的工作，所以電氣自動化控制中應用人工智能技術后，它一定可以為人類創造更大的價值[3]。
2.2人工智能技術在電氣自動化控制中的應用優勢
因為電氣設備的復雜性和連貫性的要求，所以對電氣設備的設計人員就提出了非常高的專業要求，除了具備非常扎實的專業知識以外，還要求他們的設計最好可以結合最新的科學技術。在電氣自動化控制中使用人工智能技術之后，會帶來很多便利性，具體表現為下面這4點：（1）數據的收集與運算都能利用人工智能技術來實現，因為擁有了這一作用，以此一來就能對電氣設備的每樣數值開展收集，還可立即對數據進行運算，因此能讓電氣自動化的現實管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術可實現連續的監管并實現必要的報警。人工智能技術能同步監控電氣系統中主要設備的模擬數據值。（3）人工智能管控的操縱監控系統較高效。能夠通過鼠標、鍵盤來對電氣設備實行自動化管控，因為使用管控流程就能夠實現同步并網帶負荷操縱，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動時間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業發展的現實需要非常符合[4]。（4）差錯記載功能也是人工智能技術擁有的獨特特點，人類可以更好的運用這個技術來監測每一個運行環節中出現的點滴差池，以此來調試設備使其達到最佳的`狀態，這從根本上提高了電氣設備的運行效率和使用安全度，使其更好的為人類服務。
3人工智能技術在電氣自動化中的應用分析
因為目前從根本上升級了人工智能技術，加上它技術的逐漸完備，越來越多的電氣設備開始同人工智能技術掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設備的特點與技術屬性，筆者主要對電氣自動化設備中人工智能技術的使用和電氣管控流程中人工智能技術的使用開展了辨析。
3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用
電氣自動化系統有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對操控電氣自動化設備的員工提出了很高的要求，他們應該擁有很高的職業素養，而且還要有充足的知識儲備。因為電氣自動化體系相當繁雜，所以在現實操控中的效率性要加強，這樣才能極大程度地降低因為不合理使用，導致出現非常規錯誤，有時更可能導致安全事故等。這些問題的解決都可憑借人工智能技術來達成，就人工智能技術自身來看，其系統中心主要是計算機系統，經由編輯每種操控系統，能夠使計算機控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用
就電氣自動化的管控流程來看，人工智能可以幫助人類更好的控制電氣設備。在電氣設備的控制系統中，引入人工智能的現金技術后，能讓實際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個操作過程實現無人化監管，這樣一來達到了企業節約成本的目的，尤其是不用再去花費大筆的人工費用。除此之外就從整個控制過程來看，人工智能技術可以實現同多臺設備的同時控制，專家體系、模擬操控和神經網絡操控是其首要應用的人工智能系統[6]。
4總結
科技的發展讓人類的生活更加便利與美好，人工智能技術的發揮在那越來越推進了現代工業的更好發展。因為人工智能技術具備相當多的優點，它是這些年來發展起來的一門新興高科技技術，它在實際應用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動化控制中，加入人工智能技術后，極大程度上提高了電氣設備的控制度，讓它能更好的的服務人類生產活動；同時電氣設備上結合了人工智能技術，讓電氣自動化設備的操控系統變得更加簡潔，提高了員工操控效率；降低了企業的人力物力成本，使得生產流程更加科學、連貫，所以大力發展人工智能技術與電氣自動化的結合是非常有必要的研究。
參考文獻：
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人工智能論文7
現代社會中機械電子工程的特點
十九世紀末到二十世紀以來科學技術得到了飛速的發展，在這個時期里很多學科都得到了提高和補充，學科間的關系也越來越密切，一系列利好因素的共同作用下，機械電子工程學得以產生并發展。
顧名思義，機械電子工程就是電子信息技術與傳統的機械技術的一個結合，充分的發揮了兩個不同學科在技術上的共同點，達到了物理上和信息功能上的連結。這是一個跨學科的嘗試，更是一個挑戰，它可以將所有的機械工程信息進行分析，達到智能化的目的。雖然依舊屬于機械工程行業，但是顯然已經擁有了自己的特點。
1）不同的設計方法
機械電子工程與傳統工程相比，已經不是單一的一個學科，它已經發展成為了有很多技術和科學共同組成的一個新學科，并且在工程設計上充分的吸納了信息技術、機械技術，并為了使工程的各模塊結構布局更加完整，設計人員一般都會采取自上而下的設計方法。
2）產品上的差異
從結構上來說，機械電子產品的構成非常簡單，但是小機器卻融入了大智慧，與傳統機械相比，機械電子產品有很高的科技含量，也沒有了臃腫龐大的外觀，變得更加小巧、輕便，給機械電子產品走進社會生活創造了條件，同時也代表著生產力水平的一次飛躍。、
2機械電子工程的發展過程
機械電子工程學并不是一個孤立的學科，它與很多工程和技術都有著密切的聯系，是機械工程學科和電子信息工程、智能管理技術共同作用下，形成的一個新的發展體系。在信息系統不斷完善的過程中，機械電子工程體系也更加完善，并日益成熟。機械電子工程學的發展歷程主要是這樣的幾個方面：
1）機械電子工程學的開端
機械電子工程學在剛起步的階段，其主要的生產形式是手工生產，此時社會的生產能力很低，沒有充足的勞動力資源，發展生產力變得異常艱辛。為了改變這樣一個窘迫的狀況，科學家進行了大量的研究和嘗試，在一次次的失敗中，機械工程終于得到了一定的發展。
2）機械電子工程學的高速發展階段
在經歷了起初艱難的開始階段以后，機械電子工程迎來了高速發展時期，隨著標準件生產在同一的`流水線下得以實現，這一時期的生產已經具備了一定的標準，并且極大地刺激了生產力的發展。但是這樣的生產模式并不是沒有缺點的，生產的過程過于標準，使產品過于單一，滿足不了不同用戶和社會不斷變化的需要。
3）機械電子工程的成熟階段
經過了多年的發展，機械電子工程產業已經形成了一定的體系，并與現代化科學技術有了一定的融合，進入了現代機械電子發展階段。歸根結底，機械電子工程的發展是為了滿足社會工作和生活的需要，現代社會工作節奏加快，生產也更加靈活，對機械電子工程提出了更高的要求，機械電子行業的特點是柔性制造，這也為機械電子同信息化社會的融合創造了條件。
3人工智能在機械電子工程的運用
人類社會的發展始終離不開能源、信息。在古代，生產力水平及其低下，人們對信息的獲取能力也十分有限，能源和物質是維持人類生產生活的必需品。長久以來，人類往往都沒有認識到信息的作用。隨著人類文明的不斷發展，生產力水平的不斷提高人類對信息的概念逐漸了解，同時也產生了對信息的需求，信息的價值逐漸被發現。
隨著電子計算機技術的逐漸應用，人類的生活發生了質的變化，人類社會至此進入了高科技的信息時代。人工智能系統作為電子技術發展的產物，在近兩年出現，并且迅速的應用到了機械電子工程領域。
電子信息技術在方便快捷的同時，也存在一定的弊端，比如缺乏一定的穩定性，這使機械信息系統在輸入和輸出上就會變得十分混亂，并且不利于描述。以往的描述方法一般包括：建設規則庫、推導數學方程、學習并生成知識。
一般的解析方法都比較精密、準確，但是應用范圍十分有限，只能應用于比較簡單的系統，而對比較繁瑣復雜的體系，卻不能夠提供完整的解析式，必須依靠人工操作才能實現。隨著人們對系統的要求越來越高，處理的信息變得復雜多樣，信息的內容不僅包括數據的形式，也出現了數字信息和語言信息等新形式。為了適應時代形勢的發展，人工智能處理方式以其復雜、不確定的特點成為了解析數學的新方法、新手段。
人工智能處理體系一般是這樣進行分類的，模糊推理體系和神經網絡體系。這兩個系統存在著聯系，也有所不同。模糊推理系統一般通過對大腦功能進行模擬，從而分析出語言的信號;而神經網絡系統模擬的卻是大腦的結構，通過對數字信號的處理得出參考數值。
1）模糊推理體系和神經網絡體系的相同點
我們可以說，模糊推理體系和神經網絡體系都是利用網絡結構，然后在某一精度上趨近一個函數。
2）模糊推理體系和神經網絡體系的不同點
（1）映射方式
在映射方式的運用方面，模糊推理系統運用域和域之間的映射，神經網絡體系則是點到點的映射。
（2）物理性質
模糊推理體系與神經網絡體系相比擁有更明確的物理性質。
（3）計算量和計算精度
模糊推理體系沒有固定的連接，計算量和計算精度都十分有限，神經網絡體系則很好的克服了這一點，在輸入的過程中使每個神經元相互作用，大大的提高了計算量，并且能夠保證較高的輸出精度。
（4）儲存方式
在儲存信息的過程中，模糊推理體系采用的是比較規則的方式，神經網絡體系則是利用分布式對信息進行儲存。
社會作為一個不斷發展變化的有機結合體，單一的處理手段是無法滿足人類發展的需要的。為此，智能系統研究專家開始了對綜合智能系統的開發與探索。綜合智能系統是對以往人工智能體系的繼承和發展，它能夠融合以往兩種智能體系的優點，使數學描述變得更加全面。
4結論
機械電子工程產業發展是我國工業信息化過程的一個寫照，在工程制造的過程中充分利用現代化科學技術的巨大優勢，實現了生產力的提高，滿足社會發展的需求，機械電子工程和人工智能和完美結合實現了不同學科之間的融合，為工業信息化的發展提供了成功經驗和新思路。
人工智能論文8
目前，思政課的數字化程度遠不能滿足學生需要，高校亟須通過革新教學手段、創新教學形式，加強思政課建設、強化主流意識形態教育、占領話語主動權。為探索新時代信息技術與大學生思想政治教育深度融合的有效途徑和方法，有效提升思政課程教學質量和教學效果，由上海工程技術大學馬克思主義學院主辦的“融合人工智能技術的高校思政課教學方法創新與實踐研究”專題研討會日前在線召開。
一、以技術迭代助力理念革新
新技術對人文社會科學的改革提出新要求，以技術迭代推進教學形式迭代也成為新時代思政教學創新與發展的必然趨勢。數字化賦能思政教育，不僅是技術與教學疊加，更是教育理念革新。上海工程技術大學馬克思主義學院院長劉志欣表示，我們應當針對學生學習能力差異與多元需求，分層分類、精準施策，提升學生自主學習能力。同時，應當構建分段分層分類的內容生產模式，實現大中小幼等不同學段，知識層、實施層、分析層、評價層等不同序列層級，課堂、實踐、網絡等不同類型教學場域的內容生產有效銜接，實現思政教育教學分眾式、全場域覆蓋。
另外，還要加快數字化手段創新，實現在海量數據中快速提取有效思政信息，讓受教育者感受到良好數字化體驗，要有的放矢、精準定位，建立數字化應用長效機制，切實落實思政教育立德樹人根本任務。應當在新型信息技術融入教學實踐的過程中，彰顯思政課內蘊的時代精神氣質。西南大學馬克思主義學院院長白顯良認為，人工智能賦能高校思政課教學絕非“技術”與“思政課程”的簡單相加，絕非簡單的人機對話模式，而是依托技術撬動高校思政課改革，在技術賦能的過程中兼顧思政教育的“溫度”。要在智能化、技術化過程中對傳統教學模式進行有溫度的“揚棄”，最終做到將教師從煩冗的日常工作中解放出來、將學生的內生動力激發出來、將學校的教學管理水平提升上來。
二、打造思政教育教學新范式
思政課兼具知識傳授與價值引導的雙重功能，思政課教學效果在不同學生群體之間存在差異。因此，思政課教學應與時俱進，改變“千人一面”的教學內容、教學方法，更好滿足新時代的新要求。新技術時代思政課教學范式的整體性創新，應建立在正確認識思政課學科屬性的基礎上。華中師范大學馬克思主義學院副院長李芳認為，通過引入助教機器人，可以滿足教師精準化教學和學生個性化學習的需求。利用大數據持續性抓取學生的“課堂畫像”，可以實現對青年大學生思想狀況變遷的可持續性分析。依靠新技術創新思政課教學范式，應當處理好工具性與人文性之間的關系。華東師范大學計算機科學技術學院副院長賀盤岢觶頤且硨萌斯ぶ悄艿墓ぞ咝雜胨頰謂逃募壑敵哉飭秸咧淶娜詮崳侍狻
三、開創交叉融合發展新局面
思政教育的核心目標在于實現價值引領、能力提升、知識傳授，未來要在研判高校具體情況的基礎上，形成思政課與新技術相融合的局面。上海工程技術大學黨委書記李江認為，信息技術與思政教育的深度融合，將讓上述三個核心目標實現指標具體化，從而推進對個體學生的差異化教學。另外，在深度融合的過程中，也要不斷總結經驗、完善經驗，發現新的問題、解決新的'問題。思政課與新技術的融合不僅有益于思政課教學改革，而且也有益于教師隊伍的管理和建設。
浙江大學信息與電子工程學系教授虞露表示，新技術背景下的高校思政課教學改革要更加關注實時性和交互性，結合人工智能的思政課教學模式助力教學質量和水平實現整體提升。放眼未來，要從創新性、時代性和發展性角度，思考思政課教學與人工智能技術的融合問題。上海市中共黨史學會會長忻平提出，科學技術與教育發展的趨勢是交叉性和融合性。全球發生的大變革對全體思政教師提出了新要求。我們要增強理論自覺，堅守思政課的教學主陣地，在教學實踐中實現遵循課堂規律、思政課教學規律和學生認知規律的三者統一。我們要從黨和國家事業發展全局和戰略高度出發，通過人工智能賦能思政課教學，培養擔當民族復興大任的時代新人。
人工智能論文9
人工智能和數字地球是計算機科學及信息科學發展中的重要領域。本文簡述了人工智能的概念及其在計算機上的實現方式，并提出了人工智能技術在數字地球發展中幾個方面的應用，最后總結了人工智能技術為數字地球的發展帶來的好處。
1 前言
1998年，美國副總統阿爾.戈爾在加利福尼亞科學中心作的演講中提出了“數字地球”這一新概念，并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統給出數字地球可能的無比廣闊的應用前景，人們可以通過數字地球技術指導仿真外交，打擊和監測犯罪，保護生態多樣性，預測氣候變化，增加作物產量等。
在數字地球中非常重要的一點是如何使海量的地理空間數據變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對這些海量的數據時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數據都是由計算機來處理的，在面對大量數據中的無用數據時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數據進行有效的處理。如今，人工智能技術在數字地球中有著廣泛的應用。通過這一技術，人們可以高效的處理和分析這些海量數據。
2人工智能的實現方式
人工智能在計算機上有兩種不同的實現方式。一種是采用傳統的編碼技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modeling approach)，它要求實現方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現的算法：遺傳算法和神經網絡算法。
遺傳算法借鑒生物進化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，通過復制、交叉、突變等操作產生下一代解空間[3]，并通過適應函數度來淘汰那些不良的個體，這樣迭代進化幾代之后就很有可能得到適應度函數值較高的個體。遺傳算法通常用在求解問題最優解的情況下，如函數優化、組合優化等。
神經網絡算法通過模擬人或動物的神經網絡傳遞和處理信息的行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型[4]。使用神經網絡算法使系統具有像人一樣學習的特征。初始時，系統模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經常犯錯，但是它可用通過學習，從錯誤中吸取教訓，下一次運行時就可能改正。
3人工智能技術在數字地球中的應用
人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學習機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數字地球中可以有以下幾個方面的應用：
3.1智能導航
當前我們主要使用GPS技術來做定位和導航的。但是GPS只能在室外及衛星信號不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下GPS就很難使用了[5]。
使用人工智能技術進行智能導航，當不能獲得GPS衛星信號時，系統會智能的使用基于通信基站定位、互聯網定位等來提供導航。同時，人工智能系統還可以實現最優路徑規劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機交互
數字地球的建設依賴于互聯網、虛擬現實等技術，但是現在我們能做的僅僅是通過這些技術將我們所獲得的海量數據展現在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現實生活中人們通過對話的形式交互。
3.3 專家系統
計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運算速度和人的智慧集成起來構成專家系統。專家系統使用人類專家推理的模型來處理現實世界中需要專家作出解釋的復雜問題，并得出與專家相同的結論[6]。
在氣象預測中，我們要處理大量的氣象數據。使用傳統的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結果做大量的分析。但是通過專家系統，不僅給出處理的數據結果，還可以給出分析的`結果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費。
總結
戈爾總統所提出的數字地球，不僅僅是數字化的地球，其未來的發展跟應該是在數字化的基礎之上的智慧地球，正如20xx年IBM所提出的“智慧地球”。未來，電子設備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。
同時在面對海量的地理空間數據時，使用人工智能技術可以拓寬我們隊這些數據的處理能力。加快數據的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當人們走在城市街道上的時候，系統可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術還能提供智能導航、人機自然語言交互、專家系統等。未來人工智能技術將在數字地球的發展中起到更大的作用。
人工智能論文10
摘要：社會在發展、時代在進步， 信息技術水平也在不斷的提高， 在此時代背景下， 越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入， 而科技的進步， 使得各類的先進技術衍生出來， 其中的人工智能技術可謂是典型代表， 許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發展和應用， 所以對人工智能技術在計算機中的應用和發展這一課題進行分析具有一定的必然性， 以下內容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術； 計算機； 發展； 應用；
受科學技術手段的推動性影響， 人類文明的發展步伐日漸加快， 現階段， 已經基本步入到了信息化的時代背景下， 計算機在當下已經是各行各業中常見的輔助工具， 甚至許多行業的發展已經視計算機技術為基本的動力支撐， 同時增加了技術應用的要求， 在此社會不斷發展的趨勢下， 只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發展， 方可體現人工智能技術手段的作用， 并為計算機技術手段的長遠化發展提供相應的保障。
一、人工智能技術的發展
人工智能一般指的是借助計算機技術手段， 將其作為有效的基礎， 對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科， 它所涉及的行業較多， 比如， 心理學以及哲學等等均為典型， 而后實現對人體觸覺或是感知方面的模擬， 通常會將其安裝到機械設備之上， 并使得機器更具智能化特色， 借助智能化處理方式或是智能化編程等方法， 逐步實現自動化操作、智能化運行， 對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理， 極大的提高工作效率， 進而保證人們的人身財產安全。
人工智能技術手段本身具有超強的處理性能， 尤其是針對些許不確定的數據信息時， 可為用戶提供更為完善的、全方位的運作情況展示， 還可對相關數據信息進行高效處理， 體現其自身的輔助性功能。[1]
現階段， 人工智能技術已經初步取得了一定的成就， 相關的專家學者在研究和探討以后， 也發現了人工神經網絡體系構建的發展方向， 希望借此完成工程項目設計工作， 實現軟件系統和智能化模塊的有機結合， 對軟件的性能進行改良， 進而符合用戶的實際需求， 在基本達到了人工智能的目標以后， 還需要對用戶界面進行優化和改良， 最終為人工智能技術的發展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術手段在計算機中的應用
（一） 網絡安全方面的應用
最近幾年來， 人工智能技術的運用已經成為未來幾年來許多領域的發展趨向， 它的利用將計算機網絡的優勢全方位的體現， 值得一提的是， 它在計算機網絡安全方面所占據的地位在日漸提高， 同時其應用價值也不斷凸顯。
與智能防火墻相比較， 此種技術手段， 具有識別技術中的記憶和統計功能， 可對數據信息進行精準度的判斷和識別， 還能進行準確的計算和檢測， 運用此手段將網絡運行中的威脅性因素及時發現， 并做好定位， 極大的提高計算機運行的有效性、穩定性和安全性。[2]
而后， 入侵檢測也是計算網絡安全工作落實的主要工作， 這一過程中， 防火墻可發揮自身的作用， 這一過程中它的運行效果， 將會給整體的系統運作安全性帶來極大的影響， 可通過數據整合、搜集的方式， 將有價值的參數呈現給用戶， 通過郵件的形式發送給用戶， 隨著時間的推移， 郵件數量也會不斷的增加。經過筆者的分析和探討， 建議將智能型垃圾郵件系統安裝到用戶的系統之中， 而后再實施風險檢測， 及時告知用戶相關的風險信息， 并給予一定的提示， 引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二） 企業管理方面的應用
現階段， 人工智能技術手段已經被越來越多的企業管理者所認知， 比如， 自動報警系統和監控系統的.應用就為典型代表， 它們的運用， 利于企業實現智能化的管理目標， 為企業的內部運作營造安全的氛圍和環境， 此外， 還可以一定程度的減少企業的運作成本， 逐步達到資源配置和優化的效果， 將企業的運營和發展目標落實到實處， 體現出企業管理的智能化和現代化特色。
（三） 教學領域的應用
隨著新課程改革的推進， 使得標準化教學體制也在日趨深化， 逐步實現了計算機技術和教學工作的有機融合， 人工智能計算機輔助教學系統的運用體現了極大的應用優勢， 為傳統教學模式的優化和改革注入了新的活力， 可借此方法， 完成教學方法和教學內容的表達， 進而相應的的提高教學效率， 確保教學質量。
此外， 引入人工智能技術的過程中， 也需要重視知識庫的運用， 將其作為教學中有效的輔助工具， 而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中， 教師的在落實教學工作之時， 可對知識庫之內的理論知識加進行準確推理， 為學生呈現更加直觀的推理過程和運算過程， 得出推理后的結果。從教學領域日后的發展角度來講， 人工智能技術理念的引入， 可謂是以此教學模式的革新， 也是突破傳統教學模式桎梏的有效途徑。
（四） 家居行業的應用
當前， 人們的生活質量和生活水平日漸提高， 從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要， 在此社會發展形勢之下， 可將人工智能技術手段應用到家居生活中， 盡可能滿人們的日常生活需要， 比如， 運用人工智能技術， 對門窗的閉合進行有效控制， 或是對家居環境進行調整， 營造良好的生活氛圍。
三、結語
綜上所述， 在此信息技術發展如此迅猛的時代背景下， 人工智能技術手段的運用被許多行業所認識和關注， 此項技術是一項典型的新型技術手段， 它的應用體現了極大的優勢， 與域外發達國家相比較， 我國的人工智能技術水平仍舊不足， 但是， 其發展速度卻相對較快， 在我國的諸多行業中得到了廣泛運用， 它的未來發展前景相對較佳， 值得大力推廣。
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人工智能論文11
摘要：現代計算機網絡技術不斷更新換代，無形中改變了人們的生活、工作和學習，為人們提供的服務逐漸趨向于智能化。人工智能技術的產生，是現代計算機網絡技術變革的代表之一，根據人們的個性化需要針對性提供服務，知識處理代替問題求解，可以有效降低人工勞動強度，提升工作效率和工作質量，推動社會進步和發展。筆者就計算機網絡技術中人工智能的運用進行多角度探究，客觀闡述人工智能技術的發展歷程和特點，尋求合理對策推動人工智能的持續發展。
關鍵詞：計算機；人工智能；網絡技術；安全管理
人工智能作為一種新型科學產業，以其獨特的優勢滲透進社會生產與生活中，對于社會生活產生了極其深遠的影響。尤其是隨著計算機網絡技術的大范圍普及和應用，人們的生活、工作和學習方式發生了不同程度的改變，但是由于網絡自身特性，實際應用中不可避免地出現了一系列安全問題，影響到計算機網絡技術的應用安全。而人工智能技術的應用，可以在豐富人們生活的同時，進一步提升工作效率和工作質量，提供優質服務，對于現代社會可持續發展意義深遠。由此，加強計算機網絡技術中人工智能運用，是現代社會發展的必然選擇，可以為后續工作提供支持與參考。
1人工智能概述
人工智能是一種集合了多種學科的科學產業，其中包括計算機科學、生理學、語言學以及心理學等等，主要是賦予原本單一的機械設備人工智能特性，可以代替人去執行一些危險性較高的任務，可以大大降低人工勞動強度，保障人員安全，對于工作效率提升具有重要促進作用[1]。就人工智能來看，區分人類智能和自然智能，借助計算機系統來模擬人類活動，完成系統指令，推動計算機網絡技術發展的同時，可以將數值計算和解決問題轉變為知識處理過程。通過對人工智能技術的分析，可以了解其特點主要表現在以下幾點。（1）不確定的信息處理。通過網絡模糊分析和處理方式，可以打破傳統程序信息處理局限性，模擬人類智能活動，高效處理不確定信息，同時，還可以了解到資源的具體分配情況，為用戶提供更加優質的服務。（2）網絡智能化管理。相較于傳統技術而言，人工智能可以有效提升網絡管理效率，憑借記憶功能可以構建信息庫實現信息的安全存儲，將信息庫作為信息解釋和綜合平臺，可以大大提升信息準確性和網絡智能化管理水平。（3）協作能力強。根據實際需要對現有資源進行有機整合，實現用戶之間的信息傳輸和共享，推行智能化協作和管理，對于提升網絡管理效率具有積極作用[2]。
2計算機網絡技術發展現狀
現代社會進步和發展中，計算機網絡技術滲透進各個行業領域，人們對于網絡信息安全問題的重視程度逐漸提升。在網絡管理系統應用中，網絡監督和控制力度不斷提升，只有及時獲取精準的信息才可以保證原有功能充分發揮[3-5]。網絡數據傳輸，具有不連續性和不規則性特點，計算機發展初期，僅僅具備數據處理和邏輯分析的能力，無法有效判斷數據信息的真實性和準確性，這就需要不斷推動計算機網絡技術創新，使其逐漸朝著智能化方向發展。提高計算機網絡技術的應用深度和廣度，在提升數據處理效率和質量的同時，為用戶信息安全提供堅實保障。此外，計算機軟件開發中，不法分子利用計算機網絡技術犯罪，以此來謀求私利[6]。為了規避計算機網絡犯罪現象出現，維護用戶信息安全，需要計算機具備更強的反應力和觀察力，有效遏制侵犯用戶信息安全的行為。而實現這一目標，迫切需要人工智能技術的支持，構建智能化網絡管理系統，以便于自動化收集數據、在線診斷故障和排除故障，以求更為充分發揮人工智能技術優勢。
3人工智能在計算機網絡中的運用途徑
3.1網絡管理
計算機網絡管理中，人工智能技術的'應用可以有效提升智能化服務水平。除了在網絡安全管理中發揮積極作用以外，人工智能技術還可以通過專家知識庫建立綜合管理系統，借助先進技術有效解決其中的問題，實現網絡綜合管理。網絡自身的動態性和瞬變性特點，致使網絡管理工作難度隨之提升，需要智能化技術提供支持[7]。專家系統是人工智能技術中的重要組成內容，通過對專家經驗和知識的總結，將其錄入信息管理系統中，有助于解決該領域中的問題。計算機網絡系統評價和網絡管理方面，有助于彌補傳統技術缺陷，切實提升網絡智能化管理水平。
3.2人工智能Agent技術
人工智能Agent技術在實際應用中，由通信部分、知識域庫和數據庫多個部分組成，實現新數據信息的溝通和處理，完成網絡管理任務。通常情況下，在人工智能Agent技術支持下，用戶可以自動搜索信息，將其傳輸到預設位置，彌補傳統技術的缺陷和不足，為用戶提供智能化服務，縮短信息查詢時間，提供更大的便利[8]。同時，人工智能Agent技術滲透在人們的日常生活、工作和學習中，如日程安排、會議安排和網絡購物方面，可以有效提升服務智能化水平，推動計算機網絡技術的良性發展。
3.3網絡安全管理
在網絡安全管理方面，通過人工智能技術的應用，可以為網絡信息安全提供保障，具體表現在以下幾個方面：首先，入侵檢測方面，作為計算機網絡安全管理中的重要組成部分，是防火墻的核心所在，可以為網絡安全提供堅實保障；入侵監測功能的發揮，有助于合理開發和利用網絡資源，維護網絡信息安全[9]；就入侵檢測技術來看，可以實現網絡數據的綜合分析和處理，將可疑數據及時反饋給用戶，監測網絡運行狀態，不影響網絡性能的同時，為網絡安全提供保護。在智能防火墻領域，相較于其他防御系統而言差異顯著，可以通過人工智能技術識別外部攻擊，在數據處理、統計和決策方面，在降低計算量的同時，將有害信息攔截在內部網絡外，維護網絡信息安全。此外，通過智能防火墻技術，可以避免病毒傳輸，阻斷黑、客攻擊，實時監控網絡，確保計算機網絡系統安全穩定運行。
4結語
綜上所述，人工智能作為一種前沿科學產業，應用在計算機網絡中，可以在豐富人們生活的同時，降低人工勞動強度，進一步提升工作效率和工作質量，為用戶提供智能化服務，推動現代社會可持續發展。
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人工智能論文12
摘要：電氣工程及其自動化的實現，從根本上促進我國電氣產業迅速發展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產效率，難以滿足當前時代的需求，基于此，作者結合自身經驗，對電氣工程及其自動化發展的現狀，及其中存在的問題及解決措施進行有效的分析，以供相關人員參考，為其提供借鑒。
關鍵詞：電氣工程；自動化；問題
引言
隨著時代不斷發展，信息技術、電氣工程自動化技術逐漸被廣泛應用。受生產力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發展，但實際上，現階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術水平與社會生產力發展需求未能有效的相適應，難以滿足當前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現狀分析
電氣工程及其自動化屬于新型的技術，具有較強的綜合性，直接影響我國工業的生產水平，并與人們的日常生活息息相關。現階段，我國電氣工程技術不斷創新發展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領域發展，并促使其逐漸向高新技術轉化，擴大技術的應用范圍，從整體上促進國民經濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現代電氣信息領域，其涵蓋內容非常廣泛，包括與電氣工程相關的所有工程，并在多個領域中進行應用，例如，工業領域、軍事領域、農業領域等，對我國的工業與社會發展起到積極的促進作用，同時，電氣工程及其自動化技術的創新與發展對于人們的日常生活方式與生產方式也產生影響，以推動國民經濟穩定發展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動化的實際應用過程中，受自身的工作性質與設備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現階段我國能源緊缺的壓力，與當前的節能減排理念相悖，不符合可持續發展戰略的實施，同時提升了工業生產的成本支出，降低了經濟效益。
2.2電氣系統的集成化不高
現階段，受時代發展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統逐漸向集成化方向發展，以滿足當前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統難以統一
為了滿足當前的發展需求，電氣工程要利用先進的技術，構建完善合理的自動化系統，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統難以進行合理的統一，缺乏兼容性，降低了系統的工作效率。
2.4電氣工程質量達不到要求
電氣工程的質量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導致電氣工程質量經常達不到實際的要求，質量管理效率不高。
3現階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施
3.1合理對電氣工程進行節能設計
在當前的時代背景下，工作人員應重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進的技術手段，降低能源消耗，以滿足當前可持續發展戰略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術手段，優化電氣工程的節能設計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節能設計優化過程中，工作人員應結合實際情況，以工作最基本要求為基礎，對非重點環節進行有效的改良，如，對現階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達到節能的'目的，促使我國電氣工程實現可持續發展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統的集成化水平
提升工作人員自身的專業水平與能力，利用工作人員的專業技術，建立完善的系統平臺，并充分發揮其創新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統的兼容性，保證系統軟硬件在交換過程中具有統一的接口，從而實現信息數據的共享；另一方面，提升各功能與系統之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統的運行成本，從而促使減少設計成本的支出，以滿足當前時代的需求。
3.3構建科學合理、統一的電氣自動化系統
構建科學合理、統一的電氣自動化系統是電氣工程未來發展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進先進的技術，以先進的電氣自動化技術為基礎，構建完善的系統，從而提升整體的管理水平；其次，引進先進的設計理念，完善現階段電氣自動化系統，改善其中的不合理之處，并針對現階段的企業不同需求進行個性化開發；最后，實現信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領域穩定發展，跟上時代發展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質量管理
重視對電氣工程的質量管理，可以從根本上提升電氣工程質量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質量管理的重視力度，認識到管理的重要性，以此來保證工程質量；其次，加強現階段工作人員自身的專業水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業水平與技術理念，利用其良好的綜合素養，提升質量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質量，從而提升電氣工程的質量；最后，重視對各個施工環節的質量管理，通過合理的監督與管理，保證施工的規范性，并以其整體質量為基礎，適當對施工進度進行合理的調整，以此來保證施工的整體進度。
4結論
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質量與效率，因此，工作人員應積極引進先進的技術與設備，通過不斷的革新與發展，合理的進行資源節約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經濟效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領域穩定發展。
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人工智能論文13
人工智能、基因工程、納米科學被認定是 21 世紀的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來其研究領域不斷擴大，涉及到哲學、神經生理學、心理學、計算機科學以及仿生學等多個科學領域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應用于科學研究以及工業生產中[1].工業生產過程中采用電氣自動化生產模式，能夠大大降低勞動成本，提高生產效率的同時還能保證產品質量，因此被眾多企業用于生產實踐中，而在電氣自動化控制系統中應用人工智能技術，可謂是如虎添翼，保障了生產環節控制的高效性和科學性。
1 人工智能在電氣自動化控制中的應用優勢
1.1 受干擾程度低
以往工業生產中的電氣自動化控制都是依靠既定的程序和管理器來實現的，管控系統根據各個生產環節儀器儀表中傳遞的數據進行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令發布，不具備具體問題具體分析的能力，會受到多個生產因素的干擾。人工智能技術其神奇之處就在于智能，不需要精確的動態模型和具體參數的設置，就能夠有效處理生產信息，調控電氣化生產設備。除此之外，人工智能技術能夠實現調控的一致性，掌控全局進行智能調控，根據生產信息作出有效應答，而不會局限于某一固定生產指令，只調控某一環節的生產設備。
1.2 操作誤差小
人工智能本身的運行條件沒有太多的限制，與因此與傳統的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會受到外界因素的干擾 [2].一般來說，人工智能技術在電氣自動化控制體系中應用，會現根據實際生產需求設置參數，隨后又人工智能系統進行統一的調控，而在實際應用過程中，這些參數是基本上不會因為外界干擾而改變的，這也就保證了人工之能夠系統的管控質量，不會因為本身的故障而引起決策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個生產環節能夠按照預先設想的方案有序進行。操作誤差小，是人工調控與傳統控制都不具備的特點，完全符合機械化自動生產的理念。
1.3 調節效率高
人工智能其數據處理分析能力更為強大，因此在實際應用過程中，即使生產環節發生了變化，需要調整人工智能控制系統的一些參數，其難度也是相對更低的，不需要專門的技術專家來進行指導，只要調整部分參數，人工智能體系就能捕捉到生產環節的變化，執行調整管控模式。例如，在生產環節中，產品種類發生了變化，如果是傳統的電氣自動化控制體系，就可能要重新輸入控制參數，調整控制程序，而人工智能系統能夠根據收集到的生產信息，進行合理的自我調整，操作簡便快捷[3].
1.4 降低生產成本
在電氣自動化控制系統中還沒有應用人工智能技術之前，生產雖然已經不要使用人力，但是在其他環節比如設備故障檢查以及設備整理仍然需要人工來完成，這樣不僅耗費時間，而且產生了一定的人工費用，一直是限制電氣自動化生產的一個問題。人工智能能夠實現器械故障的自動檢測，實現工業生產的全方位管理，確保所有的電氣設備都按照設定好的方案進行工作，消除了生產過程中一些常見的生產問題。
2 人工智能在電氣自動化控制中的'實際應用
人工智能技術的實際應用主要有專家系統、人工神經網絡、啟發式搜索以及模糊集理論，這些運作體系是其應用于生產實踐的基礎。一直以來，人工智能技術的目標就是為了讓機器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計算機技術的發展，使得工業生產實現了初步實現了電氣自動化生產的目標，但是要想這一管控體系進一步發展，還需要更為先進的機器調控技術，人工智能正好符合這一發展要求，為電氣自動化生產的進一步發展提供了無限的可能。
2.1 電氣產品的優化設計
一直以來，電氣產品的優化設計是一項巨大的工程，受限你要掌握市場行情，融合更為先進的科學技術，根據以往的產品設計經驗，進一步優化產品的性能，才能確保產品的銷售額度，保證企業的市場占有率。這一研發環節，不能過長，因為如今的市場雪球變化極快，而且市場競爭較大，必須搶占先機，但是又不能以為追求研發速度而忽視質量。隨著人工智能技術的應用，目前產品的優化設計模式已經有純人工操作轉變為人工智能輔助設計，大大縮短了產品的研發周期，并且在人工智能的幫助下，產品參數的設置更為合理，數據精確度大大提升。
2.2 電氣設備的故障診斷
在工業生產過程中，往往是多個生產環節數千臺機器一同運轉，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設備的，需要花費大量的時間，而為了保證生產安全，就必須停下可疑范圍內的所有電器設備，對于電器自動化生產來說，時間就是金錢，這樣會嚴重耽誤產品的生產，給公司造成巨大的經濟損失[5].人工智能技術在電氣自動化控制體系中的應用，很好地解決了這一難題，通過專家系統和模糊理論的結合，分析各個生產環節中儀器儀表的數據信息，系統能有效掌握全部的生產信息，實現電氣自動化生產的智能控制，及時發現設備故障問題，停止故障設備，將生產損失降低到最小，切實保障企業的生產效益。
2.3 運行過程的智能控制
社會在不斷發展，數年前機械化生產代替了人工生產，而隨著社會需求的不斷擴大，企業生產效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場競爭中站穩腳跟。人工智能技術的發展，為實現電氣自動化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數據時代背景下，工業生產中設計到的生產信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計算機技術的使用，而計算機信息技術都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結合，才能實現電氣自動化生產的有效管控。人工智能系統是初步具備了人類智力的機械系統，具有計算速度快的優點，能夠在短時間內處理大量信息，得出正確的結果，及時作出生產決策。
3 結語
機械技術與計算機信息技術的結合，實現了工業生產的電氣自動化控制，大部分的生產過程都是有機械完成的，然而在生產實踐中，還是需要人工進行調控，及時調整機器的運行狀態，定期檢修器械，以免發生故障影響生產效率[6].人工智能技術的出現，實現了電氣自動化的智能控制，與傳統人工控制相比，其調控效率更高，能夠直接處理各個生產環節中出現的一些問題，而且基本上不會受到外界因素的干擾，決策科學，管理高效，絕對是一項值得信賴的尖端技術。人工智能的應用，能夠保證生產質量的統一性，優化產品設計，在生產過程中，及時發現電氣設備運行故障的問題并進行有效處理，實現了電氣化生產的實時動態管控。
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人工智能論文14
1園林設計的原則
第一，植物的規格要確定好，要結合植物所適應的地質條件來對各種規格的植物進行協調搭配。一般來說，中型及其以上規格的喬木作為園林的架構之一，會對整個園林所呈現出來的景觀效果起著重要作用，應當先進行安放，然后才是小型規格的植物的安放，保證在園林景觀的細節處做好處理；第二，要合理組合植物的品種類型，落葉植物和針葉常綠植物之間在園林中所占的比例應當保持一定的平衡關系，對于植物如花卉、葉叢的顏色要協調好，一般以夏東兩季的植物色彩為主色調，其他色調為輔，以保證視覺上能起到互相補充的效果。
2園林設計中人工智能應用現狀
2.1系統操作方面
由于園林設計既涉及藝術方法也涉及到技術手段，因此，對操作人員的綜合能力要求就比較高，也就是說，操作人員應當對建筑理論、園林綠植知識和計算機基礎三方面綜合掌握，而事實上，很多參與園林設計的人員并沒有很強的工程操作能力，要求太高，難以實現。
2.2園林可重復使用性方面
目前來說，園林的重復使用性還是太低，因為每個地方的氣候條件和地理環境都不相同，所以，針對一個地方所制作的園林設計并不能簡單地復制到另一個地方，如蘇州園林的設計不能直接用在遼寧的園林設計，原因在于北方相對南方來說，園林供水相對困難，山石種類不同，綠植花卉種類也不如南方園林的豐富，而且南北審美觀不同，北方園林設計多采用渾厚石材，綠植多為松、柏、楊、柳、榆、槐，加上三季更迭的花灌木，呈現剛健雄渾的特點，而南方則因為花木種類豐富，布局特別，注重山石與水的搭配，獨具精致淡雅的特點，由此可見，園林的可重復使用性不高。
2.3計算機輔助設計方面
計算機輔助設計即常說的CAD。目前來說，CAD并不能完全對口符合園林設計的需求，因為CAD只能呈現出單一的圖形畫面，既不利于設計者進行設計，也不利于客戶對設計者的設計的理解，導致客戶與設計者之間難免信息不對稱，造成一定的信息偏差，影響之后園林設計出來的成果。
3加強人工智能在園林設計中應用的`辦法
3.1園林子系統的設計
作為整個園林系統的組成部分，園林子系統的設定概要應通過計算機實施建模，來對項目實施進行基本設定，在獲得項目系統的自動生成規則之后，在對所收集到的園林基本數進行存檔，來作為全局的運行參數，在一定程度上影響了計算機的運行結果。一般來說，存檔信息有園林的設計規模、投資情況、發展需求以及相關的環境因素等，存檔后，可能會對建筑的規模大小、選址、風格特點以及植物的搭配等造成影響。
3.2地形子系統的設計
地形子系統的設計應當是通過計算機對采集到的地質數據進行推理而后才進行的。一般來說，會采用規則引擎最為計算機的推理機，是基于專家系統的模式下進行推理的，工作原理是由機器來仿造人類在對事件進行考慮的思維和方法，通過進行試探性的方法來進行推理，并不斷地對推理所得出來的結果進行解釋和驗證。對地質情況進行實時實地勘查是保證園林設計圖紙正常輸出的要求，這是不能單純地依靠計算機來實現的，因為地質勘查涉及到很多復雜地形的勘查，只能依靠人工的方式。地質勘查可以分為前期階段和后期階段。前期階段主要是設定園林工程的初稿，因此，只要對地質情況進行系統的粗略勘察即可。后期階段主要是完成圖紙設計要求，因此，對數據準確性要求更高，并勘查人員對此進行較為細致的處理。這以后才是通過對計算機智能系統軟件的使用來將前期階段和后期階段所獲得的數據進行智能化處理，完成相關數據的細化以及修正，然后通過系統推理得到一個初步的園林模型。
3.3主干道路子系統的設計
對地形子系統進行地形數據的輸出即可得到主干道路設計，因為我們首先完成了地形的設計，因此，在接下來對道路進行設計的過程中就可以有效地避免其他的建筑和設施的干擾，這之后的設計才能按部就班地開展。推理的總體規則為：首先，由園林的建設規模、投資情況等來對道路的類型和所需費用等進行計算，得到相關數據；然后，結合之前的輸出地形圖來生成推薦道路圖，并檢查道路的密度是否符合園林的設計規范，接著根據道路建設定額表來對工程造價進行計算，看是否符合預期投資情況；最后，對道路圖進行人工的調整，并反復驗算。
3.4圖紙和圖表輸出子系統的設計
這是園林設計工作的最后一步，主要內容是根據園林設計的圖紙來完成相關的評審和施工任務，園林的輸出圖紙一般都有總平面放樣定位圖、園林水體設計等，正確的圖紙輸出都會實現園林設計和圖紙輸出的一致性，并保證各個專業圖紙能夠進行準確銜接和連續使用。
人工智能論文15
智能交通系統(Intelligent transportation Systems,簡稱ITS)是將先進的信息技術、數據通訊傳輸技術、電子傳感技術、電子控制技術及計算機處理技術等有效地集成運用于整個地面交通管理系統而建立的一種在大范圍內、全方位發揮作用的,實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統。ITS能有效地利用現有交通設施、減少交通負荷和環境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經濟發展、提高人民生活質量,并以推動社會信息化及形成新產業而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀的發展方向。
交通仿真是智能交通領域的重要分支,它是利用最先進的計算機技術,通過仿真模擬的方法來分析交通問題,輔助交通管理人員做決策。傳統上,數學推導、科學實驗是進行科學研究、解決科學問題的主要方法。對于交通問題來說,由于參與交通的人很多,影響交通出行的因素也很多,人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數學模型。同時,由于安全、法規,以及開銷方面的原因,進行現場交通實驗通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。
然而,傳統的交通仿真由于設計理念上的原因,并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因為,交通系統是一個龐大的復雜系統,必須用對付復雜系統的方法來處理,也就是要用綜合的方法,而不是還原分解的方法來處理。
城市交通系統是一個典型的復雜系統:
1)城市交通系統是由經濟、環境、人口等因素綜合作用的結果,必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統之間的'關系。例如,不能為例城市交通問題的解決,而導致城市生態惡化,危害人居環境;不能為了城市交通的暢通,阻礙城市社會經濟活動的健康發展。我們必須在已有工作的基礎上,突破傳統思維,探索研究此類復雜系統的新途徑,而基于人工系統的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統涉及人與社會的動態變化,本身也在不斷變化和發展之中,不可避免地需要一個不斷深化地認識過程,這類系統實際上不存在精確完備的整體解析模型。因此,無法“一勞永逸”地解決城市交通問題,我們需要基于“不斷探索和改善”的原則,研究建立有效可行的計算實驗方法體系,為不斷地完善城市交通系統的綜合可持續發展方案提供科學依據。
3)城市交通問題不存在一般意義下的最優解,更不存在唯一的最優解。首先,基于解析模型的最優解與假設條件直接相關,具有條件敏感性,但對于城市交通這樣的問題,假設條件與實際情況往往存在很大差別。其次,解決這些問題一般不存在單一的優化指標,而多層次多目標優化往往導致多個甚至無數個解決方案,就連采用近似模型的多目標優化也是如此。再者,對于這類復雜系統,有時甚至連確定一個量化的綜合優化指標也有困難,特別是由于復雜系統長期行為的不可預測性,試圖求解其某一最優化解決方案本身就是不可行的。因此,我們應當接受有效解決方案的概念,而且還要接受一般情況下存在多個有效解決方案的事實。在這種情況下,我們應該利用平行系統方法,追求具有動態適應能力的有效解決方案。
基于以上分析,中國科學研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法,把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向對象的編程和并行分布式計算等方法和技術,“生長”和“培育”交通系統,即“人工交通系統”。
利用人工交通系統解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多,不斷探索和改善,使過程、方法更科學化、系統化、綜合化,不斷改善探索建立城市交通、物流、生態綜合發展的理論和方法體系。
人工交通系統有三個核心組成部分:
一是根據人工社會的原理思想,建立一個來源于現實交通系統又超越現實交通系統的虛擬交通世界;
二是計算實驗方法,即在上述的虛擬交通世界里進行可重復的實驗,不但可以復原已有的交通擁堵、事故的成因,而且能夠預先運行解決方案,從而選擇最優的擁堵解決方法和突發事件的緊急預案;
三是平行管理運行,虛擬交通系統與實際交通系統相結合,直接采集現實交通數據,進行超前運算,以判斷可能發生的交通事件,提前采取預防措施,為交通的高效暢通提供保障。
人工交通系統具有以下特點:
1)在宏觀認識上,人工交通系統不是單純的討論交通自身的問題。相反,人工交通系統將交通看作社會整體的一個子系統,與經濟、人口、環境、氣候等子系統具有平等的地位,并將各個子系統之間的相互銜接、相互聯系、相互作用和相互影響作為研究的重點之一。
2)在仿真方法上,人工交通系統屬于微觀仿真的范疇,但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統面向大區域的仿真研究,采用復雜性科學中“涌現”的原理,在底層建立單個交通出行元素的代理模型,通過大交通區域內單個代理模型之間的相互作用,“涌現”出宏觀的交通現象。
3)在實現手段上,人工交通系統不能在單一、孤立的計算機上進行仿真,要使人工交通系統具備真實交通系統的分散性和社會性,必須采用先進的分布式計算方法,如網格和P2P等,在互聯網上建立結構化、分散化的虛擬交通路網系統,并且通過終端界面將網絡中的真實人吸引到人工交通系統的運行中來,以使每一個代理模型具有逼近現實的社會屬性。
4)在仿真目的上,人工交通系統不是一味的追求逼近現實交通環境和狀態。除此之外,人工交通系統可以通過調整參數、添加隨機事件等方法產生現實交通系統可能但尚未發生的交通現象,用以制定突發事故的緊急預案、交通控制方案的預評估以及交通參與人員的培訓等等。
人工系統說起來有一點抽象,其實說穿了很簡單。第一是充分利用計算機技術的發展,第二是仿真與模擬的常態化。仿真不再是一個項目立項前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永遠在。它是經驗與知識的數字化、動態化和即時化,使人工影響現實,虛擬影響實在。
人工交通系統完善之后,人們可以像玩網絡游戲一樣,作為一個行人或司機加入到系統中,不必出門即可體驗交通;交警同志可以在人工交通系統中學習指揮交通,而不必擔心造成擁堵;交通分析人員可以利用人工交通系統研究各種突發事故對交通的影響,而不必擔心人民的生命財產受到威脅;交通管理和決策人員可以在人工交通系統試驗交通政策和方案,而不必承擔決策失敗的風險。
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