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最新人工智能应用论文范文汇总(实用12篇)

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最新人工智能应用论文范文汇总(实用12篇)
2023-11-12 19:14:13    小编:ZTFB

总结是一种思维的训练,通过不断总结经验和反思,我们可以提高自己的思考能力和判断能力。写总结时,我们可以结合自己的思考和感悟,形成自己独特的观点和表达方式。以下是小编为大家收集整理的总结案例,希望能够对大家的总结写作提供一定的借鉴和指导。

人工智能应用论文范文汇总篇一

摘要:人工智能自提出到兴盛,短短半个世纪以来,一直都处于科技研究的前沿和创新热点。人工智能已经逐渐从科学家们的想象逐步走入了人们的工作生活当中,人工智能相关的语音识别、图像处理、自然语言处理、数据挖掘等领域也得到了蓬勃的发展。该文从人工智能的基本概念出发,探索及了解了人工智能领域的相关研究方向和应用领域,解读了人工智能发展历程中的大事件和大人物,立足于现状,对于未来可能的发展方向和技术瓶颈进行了预测和总结。

人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一,2016年初轰动世界的谷歌alphago打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么,究竟什么是人工智能呢?它会对我们的生活有什么影响?在这个背景下,我们深入探究人工智能及其相关的技术领域,对于人工智能的普及和发展有着重要意义,也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。

人工智能(artificialintelligence,ai)是一门全新的信息技术科学,是计算机科学技术的一个重要分支,是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器,计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术,它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器,包括了算法和其他应用程序,处理的任务也远远超出了简单计算,从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等,日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张,人工智能是人类智慧的结晶,未来也可能展现出超过人类的智能。

人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域,延伸出了以下几个主要的研究方向:

2.1逻辑推理与证明。

早期的人工智能更多的解决了大量数学问题,逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明,根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论,演绎和直觉相结合,在推理和证明中实现部分智能。

2.2问题求解。

问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现,化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解;而另一个实例则是数学方程的求解实现,分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。

2.3自然语言处理。

自然语言处理也叫自然语言理解(naturallanguageprocessing,nlp),是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序,并研究相关的理论方法和技术。nlp是人工智能领域的主要研究方向之一,也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是nlp的重要研究内容,目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。

2.4专家系统。

专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统,依托于人工智能相关技术,根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策,从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看,专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别;而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看,专家系统也可分成解释型(分析和阐述符号数据的意义)、调试型(根据故障制定排除方案)、预测型(根据现状预测指定对象未来可能的结果)、维修型(针对特定故障制定并实施规划方案)、设计型(按指定需求制作图样和方案)、规划型(根据指定目标制定行动方案)等。

专家系统的建立包含以下几个步骤:(1)初始专家知识库的设计:包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建;(2)开发和试验系y原型机;(3)改进与归纳专家知识库等。

专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上,没有精确或统一的求解算法,因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天,专家系统也逐渐更重视理论和基础研究,除了基于经验的理论,基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中,未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。

2.5机器学习。

机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程,是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展,也是人工智能初步实现的重要标志。机器学习除了在人工智能领域有着重要应用,对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义,机器学习的时代才刚刚开始,各种理论方法也正在逐步完善中,未来精彩可期。

人工智能的首次提出至今已有60年的历史,在这个循序渐进的过程中,无论是功能场景还是机器模式,都逐渐从单一到通用、从简单到复杂,表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力,未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。

作为辅助人类生产生活的重要工具,日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中,下面我们介绍几种常见的使用场景:(1)智能房屋和家居生活的构建:目前的智能停留在自动控制i域,通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等;而未来,人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好,利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据,通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。(2)无人驾驶的智能汽车:主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术,配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍,最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠,我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。(3)基于神经网络的新型翻译方式:在线翻译相信大多数人都不陌生,使用范围广普及率极高,但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术,如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破,而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维,使得翻译结果更流畅合乎规范,也方便人们更好地理解。

人工智能的发展历程不算很长,但发展速度却特别迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样,人工智能的发展中也经历了高潮和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生,我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段:

(1)1950年,举世闻名的“图灵测试”(图灵,英国数学家,1912―1954)首次发表于《计算机与智能》一文,即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中,是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。

(2)1956年,由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的dartmouth学会于达特茅斯大学召开,会上首次提出“人工智能”一词,这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会,见证了人工智能学科研究的开端。

(3)1960年以来,生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由bezdek提出,计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义,涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。

(4)上世纪90年代开始,专家系统逐渐兴起,对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。

(5)从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施,到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入,再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴,人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。

(6)从1956年ai概念的正式提出以来,人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展,很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实,人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中,成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。

从人工智能的提出到逐渐走入人们生活,人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注,甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然,通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域,我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向:(1)机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。(2)自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。(3)机器学习时代更快速的数据处理分析策略。(4)各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。(5)超人工智能(artificialsuperintelligence,简称asi)时代下ai是否会走向失控给人们带来的微恐惧。

在短短60年的时间内,人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时,有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈,距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善,是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。

[2]张妮,徐文尚,王文文。人工智能技术发展及应用研究综述[j]。煤矿机械,2009,30(2):4-7.

[3]turingam.computingmachineryandintelligence[j]。mind,1950,59(236):433-460.

人工智能应用论文范文汇总篇二

本文概要地阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用及未来的发展趋势。

人工智能(artificialintelligence,简称ai),也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看,人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统,实现模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉学科,是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合性技术学科,目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果,并形成了多元化的发展方向。

人工智能经历了三次飞跃阶段:第一次是实现问题求解,代替人完成部分逻辑推理工作,如机器定理证明和专家系统;第二次是智能系统能够和环境交互,从运行的环境中获取信息,代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人;第三次是智能系统,具有类人的认知和思维能力,能够发现新的知识,去完成面临的任务,如基于数据挖掘的系统。

ai研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面是因为计算机硬件突飞猛进地发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低,以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是:智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

1。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

2。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现及网上数据挖掘等。

3。主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习及多主体系统应用等方面。

1。专家系统。

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统,专家系统存储着某个专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识,以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制。专家系统的开发和研究是人工智能中最活跃的一个应用研究领域,涉及社会各个方面。

2。知识库系统。

知识库系统也叫数据库系统,是储存某学科大量事实的计算机软件系统,它可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。知识库系统的设计是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地表示、储存和检索大量事实,已经发展出了许多技术。但是在设计智能信息检索系统时还是遇到很多问题,包括对自然语言的理解,根据储存的事实演绎答案的问题、理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。

3。物景分析。

计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。整个感知问题的要点是形成一个精练的表示,以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数据。最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。

4。模式识别。

模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统能够弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷,使计算机能够通过感官接受外界信息,识别和理解周围环境。模式识别在二维的文字、图形和图像的识别方面已取得许多成果,在三维景物、活动目标的识别和分析方面是目前研究的热点,同时它还是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础。此外,人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、博弈、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以说人工智能已深入各行各业,对人类社会作出了巨大的贡献。

5。机器人。

机器人学所研究的问题,从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法,无所不包。尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统,但是现在工业上运行的机器人都是一些按预先编好的`程序执行某些重复作业的简单装置,大多数工业机器人是“盲人”。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉,涉及众多课题。机器人已在工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋及国防等多个领域获得越来越普遍的应用。

目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,soar在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。上世纪80年代,以newella为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构soar。目前的soar已经显示出强大的问题求解能力。在soar中已实现了30多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统),如ri等。对于人工智能未来的发展方向,专家们通过一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络及其情感。

目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域。未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

根据这些前瞻性研究我们也可以通过想象模拟勾画出人工智能未来发展的三个阶段。

1。融合时期(2010―2020年)。

(1)用语言操纵和控制的智能化设备十分普及,像远程医疗这样的服务也更为完善。

(2)以计算机和互联网为基础的远程教育十分普及,在家就可以上大学。

(3)在身体里植入许多不同功能的芯片已不新奇。

(4)量子计算机和dna计算机会有更大发展,新材料不断问世。

(5)抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

2。自信时期(2020―2030年)。

(1)智能化计算机和互联网既能自我修复,也能自行进行研究、生产产品。

(2)一些新型材料的出现,促使智能化向更高层次发展。

(3)有了高水准智能化技术的协助,人们“定居火星梦”可能性大增。

3。非神秘时期(2030―2040年)。

(1)新的全息模式世界将取代原有几何模式的世界。

(2)人们对一些目前无法解释的自然现象会有更完善的解释。

(3)人工智能可以模仿人类的智能,因此会出现有关法律来规范这些行为。

人工智能一直处于计算机技术的前沿,在各个领域的应用都相当广泛,而且人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。现在,已经有很多人工智能研究的成果进入到人们的日常生活之中,考虑到人工智能良好的发展和应用前景,我们应当加大力度对人工智能理论进行研究,让其更好地为人类服务。相信在不久的将来,人工智能理论将会有更大的突破,人工智能技术的发展会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

人工智能应用论文范文汇总篇三

摘要:人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右,大概历经了四个时代,第一个时代为神经网络时代,第二个时代为弱方法时代,第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学,信息论,神经心理学,哲学,统计学等多种学科。至今为止,人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业,军事等领域。

人工智能[1](artificialintelligence,简称ai)是计算机学科的一个分支,属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一,最近几十年来,人工智能的发展非常的迅速,在很多的地方都得到了应用,尤其是在科学领域。

人工智能源自于对人的模仿,其最终目的是服务于人类,但是,就像世界上没有相同的两片叶子,也没有完全相同的两个人,也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样,人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业,一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势,甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段,人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化,企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步,不断完善自身。

1.2人工智能研究的发展概况。

近年来,人脸识别技术得益于机器学习与大数据,又有了非常令人欣喜的进步,拥有足够的多的人力模型数据,计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练,就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别,并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平,对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计,所以,距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别,ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众,用一份积极包容的心态,为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。

人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决,来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。人工智能在计算机领域内,得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。

人工智能是研究人类智能活动的可循规律,创建具有一定人类智能的电子系统,它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题,换而言之,就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如:繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的,但是,现今,计算机不但能高效准确的完成这种计算,而且还能够比人脑做得更加的完美,因此,当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”,由此可见,高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化,人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展,另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。

2.1智能信息检索技术。

现今社会,智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用,主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索,也即网络信息搜索,是指互联网用户在网络终端,通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式,查找并获取信息的行为。运用人工智能技术,可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。

2.2遗传算法。

遗传算法(geneticalgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的,而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如,它决定了个体所要表现出的外部形状,如单眼皮,双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见,从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化,如二进制编码,在第一代种群产生之后,遵循适者生存,按照自然法则优胜劣汰,选择最优的结果,并借助交叉和变异,得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀,更加适者生存的种群。

人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究,想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识,心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学,它包含了很多不同的领域,如机器学习,计算机视觉、软件工程、操作系统等等,总而言之,人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的,每个时代的科学发展也是不同的,希望在科学不断发展的今天,人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。

[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j]。福建电脑,2008(9)。

[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j]。价值工程,2013(9)。

[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j]。计算机仿真,2013(7)。

[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j]。科技信息,2014(7)。

[5]张海燕,刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j]。无损检测,2011(5)。

[6]马秀荣,王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j]。呼伦贝尔学院学报,2015(7)。

[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业,2009(8)。

人工智能应用论文范文汇总篇四

1.1工程名称:_________小区智能化系统工程。

1.3工程内容。

1)本次智能化系统工程建设包括:闭路监控子系统、可视对讲子系统、周界防范子系统、家庭智能化及家庭安防子系统、一卡通管理子系统、停车场管理系统、综合布线子系统、小区局域网系统、背景音乐子系统、物业管理子系统、设备控制子系统、信息发布子系统、视频点播子系统、网站发布系统。

2)本次合同未涉及_________小区样板房智能化演示系统和单列的智能化演示系统(模拟展板),双方另行协商解决,不包含在本合同中。

3)本次工程建设包括很多可选项目或设备(可建设、可不建设),可选项目或设备如需要建设则作为增项工程进行,双方另外单独结算,补签合同,如有争议,双方协商解决。可选项目或设备包括:闭路监控系统中的远程监控中心、一卡通系统中消费系统、e-a服务器、背景音乐子系统中节目定时器报警信号发生器、电子巡更子系统、家庭智能化及安防系统中的红外发射器、家电控制继电器、无线遥控器、无线接收器等。

4)还有部分建议自购项目或设备,建议自购项目或设备是本智能化系统工程有机构成部分,不可缺,由甲方负责采购。建议自购项目或设备包括:机房子系统、卡座广播系统。

5)本次智能化系统工程一卡通子系统中的智能卡是必选项目,因为价格、型号、印刷不确定,未包含在总报价中,需要另外签订合同,不包含在本合同中。

第二部分工程承包范围。

2、工程承包范围。

2.1承包范围:工程承包内容同招标文件,设计要求及工程地质情况,详见本工程施工图纸及设计说明。

第三部分合同总额、承包方式及合同文件组成。

3、合同总额及承包方式。

3.1合同总额(或者称为工程总造价)即委托乙方建设_________小区智能化系统工程全部子系统所签订合同总额之和,总额为_________万元(_________元整)。

3.2承包方式:该项目采取由乙方包工、包料、包工期、包质量、包安全文明施工的方式进行总承包。

3.3特别说明。

1)在本次智能化系统建设中,所有子系统中所涉及的顾地牌c管价格均由甲方提供,若价格发生变化,以最终价格为准,补差价(如单价高于合同价,甲方补高出部分差价)。

2)在本次工程中,未考虑智能化系统工程主干路由,由甲方为乙方提供室外电信干线管道2孔80c管道。

3)合同中有不可预见因素,若发生增减项,双方补签增、减项合同,一起构成本合同的有效组成部分。

4、组成合同的文件。

4.1本合同。

4.2_________小区智能化系统招标书。

4.3_________小区智能化系统工程技术解决方案书。

4.4_________小区智能化系统工程设备清单及报价。

4.5_________小区智能化系统工程施工组织方案。

4.6中标通知书。

4.7图纸。

4.8双方有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分。

第四部分词语定义。

5、词语定义。

5.1甲方(发包人):指在合同中约定,具有工程发包主体资格和支付工程价款能力的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。

5.2乙方(承包人):指在合同中约定,被发包人接受的具有工程施工承包主体资格的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。

5.3项目经理:指承包人在合同中指定的负责施工管理和合同履行的代表。

5.4监理单位:指发包人委托的负责本工程监理并取得相应工程监理资质等级证书的单位。

5.5工程师:指本工程监理单位委派的总监理工程师或发包人指定的履行本合同的代表,其具体身份和职权由发包人承包人在合同中约定。

5.6工程:指发包人承包人在协议书中约定的承包范围内的工程。

5.7合同价款:指发包人承包人在协议书中约定,发包人用以支付承包人按照合同约定完成承包范围内全部工程并承担质量保修责任的款项。

5.8追加合同价款:指在合同履行中发生需要增加合同价款的情况,经发包人确认后按计算合同价款的方法增加的合同价款。

5.9费用:指不包含在合同价款之内的应当由发包人或承包人承担的经济支出。

5.10工期:指发包人承包人在协议书中约定,按总日历天数(包括法定节假日)计算的承包天数。

5.11开工日期:指发包人承包人在协议书中约定,承包人开始施工的绝对或相对的日期。

5.12竣工日期:指发包人承包人在协议书约定,承包人完成承包范围内工程的绝对或相对的日期。

5.13图纸:指由发包人提供或由承包人提供并经发包人批准,满足承包人施工需要的所有图纸(包括配套说明和有关资料)。

5.14施工场地:指由发包人提供的用于工程施工的场所以及发包人在图纸中具体指定的供施工使用的任何其他场所。

5.15书面形式:指合同书、信件、传真等可以有形地表现所载内容的形式。

5.16违约责任:指合同一方不履行合同义务或履行合同义务不符合约定所应承担的责任。

5.17索赔:指在合同履行过程中,对于并非自己的过错,而是应由对方承担责任的情况造成的实际损失,向对方提出经济补偿和(或)工期顺延的要求。

5.18不可抗力:指不能预见、不能避免并不能克服的客观情况。

第五部分施工组织计划及工期。

6、施工组织计划及工期。

6.1根据工期定额及使用需要,确定本工程总工期为____日历天(公历日)。开工日期:________年____月____日(以开工报告为准);竣工日期:________年____月____日(一次预埋随土建;二次预埋及安装调试随装修)。

6.2进度计划。

1)甲乙双方签订合同后,乙方在____日内做出工程项目计划书、工程施工组织计划书(已提供),经甲方确认后方可施工。

2)承包人(乙方)应在每月____日前,将当月的工程进度计划提交工程师,工程师应在日内予以确认或提出修改意见,逾期不确认也不提出书面意见的,视为同意。

3)承包人必须配合土建主体工程进度计划组织施工,接受工程师对进度的检查、监督。

7、开工及延期开工。

7.1承包人应当按照协议书约定的开工日期开工。承包人不能按时开工,应当不迟于协议书约定的开工日期前5天,以书面形式向工程师提出延期开工的理由和要求。工程师应当在接到延期开工申请后48小时内以书面形式答复承包人。工程师在接到延期开工申请后48小时内不答复,视为同意承包人要求,工期相应顺延。工程师不同意延期要求或承包人未在规定时间内提出延期开工要求,工期不予顺延。

7.2因发包人原因不能按照协议书约定的开工日期开工,工程师应以书面形式通知承包人,推迟开工日期。发包人赔偿承包人因延期开工造成的损失,并相应顺延工期。

8、暂停施工。

9、工期延误。

9.1因以下原因造成工期延误,经工程师确认,工期相应顺延:

1)发包人未能按合同的约定批准乙方提供的图纸;

2)发包人未能按合同的约定提供开工条件;

3)发包人未能按约定日期支付工程进度款,致使施工不能正常进行;

4)工程师未按合同约定提供所需指令、批准等,致使施工不能正常进行;

5)设计变更和工程量增加;

6)一周内非承包人的原因停水、停电、停气造成停工累计超过8小时;

7)由于土建或相关联施工单位原因导致工期延误;

8)不可抗力;

9)双方协商约定或工程师同意工期顺延的其他情况。

9.2承包人在上述条款规定的工期延误情况发生后14天内,就延误的工期以书面形式向工程师提出报告。工程师在收到报告后3天内予以确认,逾期不予确认也不提出修改意见,视为同意顺延工期。

10、工程竣工。

10.1承包人必须按照协议书约定的竣工日期或工程师或发包人同意顺延的工期竣工。

10.3施工中发包人如需提前竣工,双方协商一致后应签订提前竣工协议,作为合同文件组成部分。提前竣工协议应包括承包人为保证工程质量和安全采取的措施、发包人为提前竣工提供的条件以及提前竣工所需的追加合同价款等内容。

第六部分双方一般权利和义务。

1

1、工程师权利与义务。

1

1.1如实行工程监理的,发包人应在实施监理前将委托的监理单位名称、监理内容及监理权限以书面形式通知承包人。

姓名:_________职务:_________。

发包人委派的职权:_________。

需要取得发包人批准才能行使的职权:_________。

工程师应按合同约定行使职权,发包人在合同中要求工程师在行使某些职权前需要征得发包人批准的,工程师应征得发包人批准。

1

1.3发包人派驻施工场地履行合同的代表在本合同中也称工程师:

姓名:_________职务:_________。

发包人委派的职权:_________(其职权不得与监理单位委派的总监理工程师职权相互交叉。双方职权发生交叉或不明确时,由发包人予以明确,并以书面形式通知承包人。)。

1

1.4合同履行中,发生影响发包人承包人双方权利或义务的事件时,负责监理的工程师应依据合同在其职权范围内客观公正地进行处理。一方对工程师的处理有异议时,按本合同关于争议的约定处理。

1.5除本合同内有明确约定或经发包人同意外,负责监理的工程师无权解除本合同约定的承包人的任何权利与义务。

1

2、工程师的委派和指令。

1

2.1工程师可委派工程师代表,行使合同约定的自己的职权,并可在认为必要时撤回委派。委派和撤回均应提前7天以书面形式通知承包人,负责监理的工程师还应将委派和撤回通知发包人。委派书和撤回通知作为本合同附件。

工程师代表在工程师授权范围内向承包人发出的任何书面形式的函件,与工程师发出的函件具有同等效力。承包人对工程师代表向其发出的任何书面形式的函件有疑问时,可将此函件提交工程师,工程师应进行确认。工程师代表发出指令有失误时,工程师应进行纠正。

除工程师或工程师代表外,发包人派驻工地的其他人员均无权向承包人发出任何指令。

承包人认为工程师指令不合理,应在收到指令后24小时内向工程师提出修改指令的书面报告,工程师在收到承包人报告后24小时内做出修改指令或继续执行原指令的决定,并以书面形式通知承包人。紧急情况下,工程师要求承包人立即执行的指令或承包人虽有异议,但工程师决定仍继续执行的指令,承包人应予执行。因指令错误发生的追加合同价款和给承包人造成的损失由发包人承担,延误的工期相应顺延。

本款规定同样适用于由工程师代表发出的指令、通知。

1

2.3工程师应按合同约定,及时向承包人提供所需指令、批准并履行约定的其他义务。由于工程师未能按合同约定履行义务造成工期延误,发包人应承担延误造成的追加合同价款,并赔偿承包人有关损失,顺延延误的工期。

1

2.4如需更换工程师,发包人应至少提前7天以书面形式通知承包人,后任继续行使合同文件约定的前任的职权,履行前任的义务。

1

3、项目经理。

1

3.1项目经理的姓名:_________职务:_________。

1

第三人,由发包人承担由此发生的追加合同价款,相应顺延工期;责任在承包人,由承包人承担费用,不顺延工期。

1

3.4承包人如需要更换项目经理,应至少提前7天以书面形式通知发包人,并征得发包人同意。后任继续行使合同文件约定的前任的职权,履行前任的义务。

1

4、甲方责任。

1

4.1甲方责任:

6)确定水准点与坐标控制点,以书面形式交给承包人,进行现场交验;

9)向乙方(承包人)提供器材保管库房;

10)向乙方(承包人)提供施工场地办公和生活的房屋及设施。

1

5、乙方(承包人)工作。

1

5.1乙方责任:

1)施工前将相关的设计、施工组织方案送甲方审查;

2)向工程师提供月度工程进度计划及相应进度统计报表;

5)工程器材进场未交给甲方(发包人)之前,承包人负责保管,在承包人保管期间发生损坏,承包人负责出资维修;如因发包人提前使用造成损坏,由发包人承担维修费用。

第七部分质量和检验。

1

6、工程质量。

1

6.2双方对工程质量有争议,由双方同意的工程质量检测机构鉴定,所需费用及因此造成的损失,由责承担。双方均有责任,由双方根据其责任分别承担。

1

7、检查和返工。

1

7.1承包人应认真按照标准、规范和设计图纸要求以及工程师依据合同发出的指令施工,随时接受工程师的检查检验,为检查检验提供便利条件。

1

7.3工程师的检查检验不应影响施工正常进行。如影响施工正常进行,检查检验不合格时,影响正常施工的费用由承包人承担。除此之外影响正常施工的追加合同价款由发包人承担,相应顺延工期。

1

7.4因工程师指令失误或其他非承包人原因发生的追加合同价款,由发包人承担。

1

8、隐蔽工程和中间验收。

1

8.1工程具备隐蔽条件或达到约定的中间验收部位,承包人进行自检,并在隐蔽或中间验收前48小时以书面形式通知工程师验收。通知包括隐蔽和中间验收的内容、验收时间和地点。承包人准备验收记录,验收合格,工程师在验收记录上签字后,承包人方可进行隐蔽和继续施工。验收不合格,承包人在工程师限定的时间内修改后重新验收。

1

8.3经工程师验收,工程质量符合标准、规范和设计图纸等要求,验收12小时后,工程师不在验收记录上签字,视为工程师已经认可验收记录,承包人可进行隐蔽或继续施工。

1

9、重新检验。

1

9.1如承包人未通知发包人验收隐蔽工程,发包人有权要求重新验收,无论有无质量问题,所发生的费用均由承包方承担;如承包人通知发包人验收隐蔽工程,发包人未进行验收,或发包人已进行验收而要求重新验收时,无论有无质量问题,所发生的费用由发包人承担,与此同时发包人应赔偿承包人损失,并相应顺延工期。

第八部分安全施工。

20、安全施工与检查。

20.1承包人应遵守工程建设安全生产有关管理规定,严格按安全标准组织施工,并随时接受行业安全检查人员依法实施的监督检查,采取必要的安全防护措施,消除事故隐患。由于承包人安全措施不力造成事故的责任和因此发生的费用,由承包人承担。

20.2发包人应对其在施工场地的工作人员进行安全教育,并对他们的安全负责。发包人不得要求承包人违反安全管理的规定进行施工。因发包人原因导致的安全事故,由发包人承担相应责任及发生的费用。

2

1、安全防护。

2

1.1承包人在动力设备、输电线路、地下管道、密封防震车间、易燃易爆地段以及临街交通要道附近施工时,施工开始前应向工程师提出安全防护措施,经工程师认可后实施,防护措施费用由发包人承担。

2

2、事故处理。

2

2.1发生重大伤亡及其他安全事故,承包人应按有关规定立即上报有关部门并通知工程师,同时按政府有关部门要求处理,由事故责承担发生的费用。

2

2.2发包人承包人对事故责任有争议时,应按政府有关部门的认定处理。

第九部分付款方式及工程量计算。

2

3、付款方式。

2

3.1本工程实行工程总费用包干,无预付款,每月按照经核实的工程实际进度的85%支付工程进度款,竣工验收后,支付至已完实际工程量的95%,质保期满后支付剩下的5%款。

2

3.2工程因甲方原因进行重大调整(重大调整条款双方另行约定)所产生的追加合同价款或减少的合同价款,应与工程款(进度款)同时调整支付。

2

4、工程量的计量。

2

4.2工程师收到承包人报告后3天内未进行计量,从第4天起,承包人报告中开列的工程量即视为被确认,作为工程价款支付的依据。工程师不按约定时间通知承包人,致使承包人未能参加计量,计量结果无效。

2

4.3对承包人超出设计图纸范围和因承包人原因造成返工的工程量,工程师不予计量。

第十部分工程变更。

2

5、工程设计变更。

2

5.1施工中发包人需对原工程设计变更,应提前14天以书面形式向承包人发出变更通知。

因变更导致合同价款的增减及造成的承包人重大损失,由发包人承担,延误的工期相应顺延。

2

5.2施工中承包人不得对原工程设计进行变更。因承包人擅自变更设计发生的费用和由此导致发包人的直接损失,由承包人承担,延误的工期不予顺延。

2

5.3承包人在施工中提出的合理化建议涉及到对设计图纸或施工组织设计的更改及对材料、设备的换用,须经工程师同意。未经同意擅自更改或换用时,承包人承担由此发生的费用,并赔偿发包人的有关损失,延误的工期不予顺延。

工程师同意采用承包人合理化建议,所发生的费用和获得的收益,发包人承包人另行约定分担或分享。

2

6、其他变更。

2

6.1合同履行中发包人要求变更工程质量标准及发生其他实质性变更,由双方协商解决。

2

7、确定变更价款。

2

7.1承包人在工程变更确定后14天内,提出变更工程价款的报告,经工程师确认后调整合同价款。

2

7.2工程师应在收到变更工程价款报告之日起7天内予以确认,工程师无正当理由不确认时,自变更工程价款报告送达之日起7天后视为变更工程价款报告已被确认。

2

7.3工程师不同意承包人提出的变更价款,按本合同关于争议的约定处理。

2

7.4工程师确认增加的工程变更价款作为追加合同价款,与工程款同期支付。

第十一部分竣工验收。

2

8、竣工验收。

2

8.1工程具备竣工验收条件,承包人按国家工程竣工验收有关规定,向发包人提供完整竣工资料及竣工验收报告;工程验收以发包人确认的工程施工图纸、设备说明书、项目施工方案及整体调试和验收计划、有关变更的书面文件为依据验收。

2

8.2发包人收到竣工验收报告后5天内组织有关单位验收,并在验收后5天内给予认可或提出修改意见。承包人按要求修改,并承担由自身原因造成修改的费用。

2

8.3发包人收到承包人送交的竣工验收报告后5天内不组织验收,或验收后5天内不提出修改意见,视为竣工验收报告已被认可。

2

8.4工程竣工验收通过,承包人送交竣工验收报告的日期为实际竣工日期。工程按发包人要求修改后通过竣工验收的,实际竣工日期为承包人修改后重新递交竣工验收报告的日期。

2

8.5发包人收到承包人竣工验收报告后5天内不组织验收,从第6天起承担工程保管及一切意外责任。

2

8.7因特殊原因,发包人要求部分单位工程或工程部位甩项竣工的,双方另行签订甩项竣工协议,明确双方责任和工程价款的支付方法。

2

8.8工程未经竣工验收或竣工验收未通过的,发包人不得使用。发包人强行使用时,由此发生的质量问题及其他问题,由发包人承担责任。

2

8.9工程竣工验收符合合同规定的验收标准后,发包方不得因其他经济纠纷拒绝付款给承包人。

2

9、质量保修。

2

9.1本工程保修期自通过竣工验收之日起计算,保修期为________年;设备或子系统按厂方提供的保修条款执行,合同另附部分原厂家质保和售后服务说明。

2

9.2保修责任范围:凡属于承包方施工及承包方负责的器材质量原因造成的系统故障,属承包方保修责任范围,承包方维修。

第十二部分违约、索赔和争议。

30、违约。

30.1发包人(甲方)违约。当发生下列情况时,发包人应承担违约责任,并赔偿因其违约给承包人造成的经济损失,顺延延误的工期:

2)本合同第23条提到的发包人无正当理由不支付工程竣工结算价款;

3)发包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。

4)发包人没有按照合同付款条件及时付款给承包人工程款项,每拖延____日,按照应付款项的万分之一支付给承包人利息。

30.2承包人(乙方)违约。当发生下列情况时,承包人承担违约责任,并赔偿因其违约给发包人造成的损失:

1)因承包人原因不能按照合同约定的竣工日期或工程师同意顺延的工期竣工;

2)因承包人原因工程质量达不到合同约定的质量标准;

3)承包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。

4)承包人不按工期竣工的,每逾期____日,按未竣工工程造价的万分之一支付违约金,但违约金额总金额不超过本合同总金额。

30.3一方违约后,另一方要求违约方继续履行合同时,违约方承担上述违约责任后仍应继续履行合同。

3

1、索赔。

3

1.1当一方向另一方提出索赔时,要有正当索赔理由,且有索赔事件发生时的有效证据。

1)索赔事件发生后7天内,向工程师发出索赔意向通知;

3

1.2款确定的时限向承包人提出索赔。

3

2、争议。

3

2.1发包人承包人在履行合同时发生争议,可以和解或者要求有关主管部门调解。当事人不愿和解、调解或者和解、调解不成的,双方约定向_________仲裁委员会提请仲裁或向人民法院提起诉讼。

3

2.2发生争议后,除非出现下列情况的,双方都应继续履行合同,保持施工连续:

1)单方违约导致合同确已无法履行,双方协议停止施工;

2)调解要求停止施工,且为双方接受;

3)仲裁机构要求停止施工;

4)法院要求停止施工。

第十三部分合同解除、生效与终止。

3

3、合同解除。

3

3.1发包人承包人协商一致,可以解除合同。

3

3.2发包人不按合同的约定支付工程款(进度款),双方又未达成延期付款协议,导致施工无法进行,停止施工超过7天,发包人仍不支付工程款(进度款),承包人有权解除合同。

3

3.3有下列情形之一的,发包人承包人可以解除合同:

1)因不可抗力致使合同无法履行;

2)因一方违约致使合同无法履行。

3

3.5合同解除后,承包人应妥善做好已完工程和已购材料、设备的保护和移交工作,按发包人要求将自有机械设备和人员撤出施工场地。发包人应为承包人撤出提供必要条件,支付以上所发生的费用,并按合同约定支付已完工程价款。已经订货的材料、设备由订货方负责退货或解除订货合同,不能退还的货款和因退货、解除订货合同发生的费用,由发包人承担,因未及时退货造成的损失由责承担。除此之外,有过错的一方应当赔偿因合同解除给对方造成的损失。

3

3.6合同解除后,不影响双方在合同中约定的结算和清理条款的效力。

3

4、合同生效与终止。

3

4.1本合同双方签字盖章后生效。

3

4.2除。

第十一部分第29款外,发包人承包人履行合同全部义务,竣工结算价款支付完毕后,本合同即告终止。

3

4.3合同的权利义务终止后,发包人承包人应当遵循诚实信用原则,履行通知、协助、保密等义务。

第十四部分其他。

3

5、合同文件及解释顺序。

3

5.1合同文件应能相互解释,互为说明。组成本合同的文件及优先解释顺序如下:

1)合同书。

2)图纸。

3)投标书(包括技术解决方案书、施工组织方案书、设备清单及报价)及其附件。

4)招标文件。

5)工程质量保修条款。

6)标准、规范及有关技术文件。

合同履行中,发包人承包人有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分。

3

5.2当合同文件内容含糊不清或不相一致时,在不影响工程正常进行的情况下,由发包人承包人协商解决。双方也可以提请负责监理的工程师做出解释。双方协商不成或不同意负责监理的工程师的解释时,按本协议书关于争议的约定处理。

3

6、语言文字和适用法律、标准及规范。

3

6.1语言文字:本合同文件使用汉语语言文字书写、解释和说明。

3

6.2适用法律和法规:本合同文件适用国家的法律和行政法规。需要明示的法律、行政法规是:《中华人民共和国民法典》、《中华人民共和国招投标法》、《建筑法》。

3

6.3适用标准、规范。

1)适用标准、规范的名称:《居住小区智能化系统建设要点与技术导则》(修订稿)、《智能建筑工程质量验收规范》(征求意见稿)、《智能建筑设计标准》、《建筑通用布线国际标准》、《商用建筑布线标准》、《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》、《建筑与建筑群综合布线系统工程验收规范》及地方现行的工程施工验收规范。

2)发包人提供标准、规范的时间:开工前。

3)所发生的购买、翻译标准、规范或制定施工工艺的费用,由发包人承担。

3

7、图纸。

3

7.1发包人应在签订合同时向承包人提供一套最终版电子版建筑平面图,承包人在开工前一周内向发包人提供两套图纸。发包人需要增加图纸套数的,承包人应代为复制,复制费用由发包人承担。发包人对工程有保密要求的,应在协议书中提出保密要求,保密措施费用由发包人承担,承包人在约定保密期限内履行保密义务。

3

7.2承包人未经发包人同意,不得将本工程图纸转给。

第三人。工程质量保修期满后,除承包人存档需要的图纸外,应将全部图纸退还给发包人。

3

7.3承包人应在施工现场保留一套完整图纸,供工程师及有关人员进行工程检查时使用。

3

8、不可抗力。

3

8.1不可抗力包括因战争、动乱、空中飞行物体坠落或其他非发包人承包人责任造成的爆炸、火灾,以及双方约定的风雨、雪、洪、震等自然灾害。

3

8.2不可抗力事件发生后,承包人应立即通知工程师,并在力所能及的条件下迅速采取措施,尽力减少损失,发包人应协助承包人采取措施。工程师认为应当暂停施工的,承包人应暂停施工。不可抗力事件结束后48小时内承包人向工程师通报受害情况和损失情况,及预计清理和修复的费用。不可抗力事件持续发生,承包人应每隔7天向工程师报告一次受害情况。不可抗力事件结束后14天内,承包人向工程师提交清理和修复费用的正式报告及有关资料。

3

8.3因不可抗力事件导致的费用及延误的工期由双方按以下方法分别承担:

1)工程本身的损害、因工程损害导致。

2)发包人承包人人员伤亡由其所在单位负责,并承担相应费用;

3)承包人机械设备损坏及停工损失,由承包人承担;

5)工程所需清理、修复费用,由发包人承担;

6)延误的工期相应顺延。

3

8.4因合同一方迟延履行合同后发生不可抗力的,不能免除迟延履行方的相应责任。

3

9、合同份数。

3

乙方(盖章):_________地址:_________。

地址:_________法定代表人:_________。

法定代表人:_________委托代理人:_________。

委托代理人:_________电话:_________。

电话:_________传真:_________。

传真:_________开户银行:_________。

开户银行:_________账号:_________。

账号:________年____月____日。

________年____月____日签订地点:_________。

签订地点:_________。

人工智能应用论文范文汇总篇五

目前,思政课的数字化程度远不能满足学生需要,高校亟须通过革新教学手段、创新教学形式,加强思政课建设、强化主流意识形态教育、占领话语主动权。为探索新时代信息技术与大学生思想政治教育深度融合的有效途径和方法,有效提升思政课程教学质量和教学效果,由上海工程技术大学马克思主义学院主办的“融合人工智能技术的高校思政课教学方法创新与实践研究”专题研讨会日前在线召开。

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另外,还要加快数字化手段创新,实现在海量数据中快速提取有效思政信息,让受教育者感受到良好数字化体验,要有的放矢、精准定位,建立数字化应用长效机制,切实落实思政教育立德树人根本任务。应当在新型信息技术融入教学实践的过程中,彰显思政课内蕴的时代精神气质。西南大学马克思主义学院院长白显良认为,人工智能赋能高校思政课教学绝非“技术”与“思政课程”的简单相加,绝非简单的人机对话模式,而是依托技术撬动高校思政课改革,在技术赋能的过程中兼顾思政教育的“温度”。要在智能化、技术化过程中对传统教学模式进行有温度的“扬弃”,最终做到将教师从烦冗的日常工作中解放出来、将学生的内生动力激发出来、将学校的教学管理水平提升上来。

思政教育的核心目标在于实现价值引领、能力提升、知识传授,未来要在研判高校具体情况的基础上,形成思政课与新技术相融合的局面。上海工程技术大学党委书记李江认为,信息技术与思政教育的深度融合,将让上述三个核心目标实现指标具体化,从而推进对个体学生的差异化教学。另外,在深度融合的过程中,也要不断总结经验、完善经验,发现新的问题、解决新的问题。思政课与新技术的融合不仅有益于思政课教学改革,而且也有益于教师队伍的管理和建设。

浙江大学信息与电子工程学系教授虞露表示,新技术背景下的高校思政课教学改革要更加关注实时性和交互性,结合人工智能的思政课教学模式助力教学质量和水平实现整体提升。放眼未来,要从创新性、时代性和发展性角度,思考思政课教学与人工智能技术的融合问题。上海市中共党史学会会长忻平提出,科学技术与教育发展的趋势是交叉性和融合性。全球发生的大变革对全体思政教师提出了新要求。我们要增强理论自觉,坚守思政课的教学主阵地,在教学实践中实现遵循课堂规律、思政课教学规律和学生认知规律的三者统一。我们要从党和国家事业发展全局和战略高度出发,通过人工智能赋能思政课教学,培养担当民族复兴大任的时代新人。

人工智能应用论文范文汇总篇六

机械电子工程与人工智能的有机统一,是运用传统机械工程的理论,将人工智能的理念应用到机械电子工程中,实现了机械电子工程的信息化,促进了我国企业生产效率的提高。本文对机械电子工程与人工智能的相关概念进行分析,让人们对这两个概念有深入了解,然后对二者的结合进行阐述,分析人工智能在机械电子工程中应用的作用,在一定程度上促进我国机械电子工程实现智能化。

机械电子工程是一项涵盖各类科学的技术,其核心专业是机械电子,同时要结合信息技术、网络、智能化的相关知识,各类学科相互交叉形成的一类科学,这些学科的理论在机械电子工程中得到了广泛的应用。总体来说,机械电子工程包括计算机技术、网络技术等,机械电子工程实现了技术的多元化和技术的融合,其在使用的过程中必须借助其他学科。在对机械电子工程进行设计时,必须要将计算机技术与网络技术以及机械相关的技术融合,将机械中不同的元件组合,完善设计。机械电子工程在设计时运用的知识比较复杂,但是设计比较简单,结构不复杂,而且具有较好的性能。机械电子工程投入生产时的效率高,夕卜形小巧,从而取代了传统的机械。

人工智能技术是在计算机技术发展的前提下得到应用的,其通过对计算机技术的分析,从而对计算机技术的功能进行进一步的完善而实现的智能化的技术,智能技术在机械电子工程中应用时,主要实现了对机械工程的自动化控制,人工智能在机械电子工程中应用不仅仅采用计算机技术,同时还要结合信息技术、心理学、语言学等知识。人工智能技术的发展经历了几个阶段,在人工智能技术发展的初始阶段,人工智能主要实现了自动翻译、自动推理,而后,人工智能技术进入了其停滞阶段,这时人工智能技术主要是以计算机视觉技术、对语言的理解、系统的研发和机器人设计等方面得到了广泛的应用。人工智能技术进入发展的第二个阶段后,其主要应用的领域是知识工程,知识工程促进了商业化的进程,在这个阶段,人工智能技术主要进行推理以及机器人中得到了广泛的应用。随后,人工智能技术进入了平稳发展时期,在这个阶段,人工智能技术朝着分布式的方向发展,其发展的形式比较简单。

现在,随着我国信息技术的广泛应用,在机械电子工程中都开始使用人工智能的模型,而且能能够对大型机械进行故障的诊断,在机械电子工程投入使用后,机械工程本身的稳定性比较差,导致机械工程在使用的过程中会出现复杂的关系,如机械在进行输入或者输出时,如果不能建立合适的模型,就会导致输出困难。

在使用传统的机械进行生产时,信息系统的精确度比较高,如果系统出现了故障,不能正常的进行输入和输出工作,就会导致一系列的操作不能正常完成,但是,将人工智能技术在机械电子工程中使用,能够对机械设备进行自动化的控制,能够通过模糊的推理对系统进行操作,模糊推理主要是对人脑的模拟,从而分析系统发出的信号,在机械电子工程中,主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号,实现对数字信号的分析,从而确定信号的参考值。

模糊推理主要实现了对机械电子工程中模糊的系统与神经网络的融合,能够实现神经网络系统与网络的互补融合,将神经网络系统与模糊系统有机地统一,使机械设备的神经网络系统能够自动的识别信号,进行推理,使机械电子工程的系统能够进行复制,使其具备学习的能九这样就使机械电子工程中系统的智能化水平有所提高。智能化技术实现了机械电子工程中功能相似的部件的融合,其主要是运用模糊系统中的信号,与神经网络中的信号进行相似性的对比,通过选择,使具有相似性的部件实现融合,从而可以提高系统的运作效率,简化了运算的程序,在机械电子工程中的非线性的信号与系统中的函数进行相似性的对比,从而能够实现对系统中函数的优化。在机械电子工程中,主要是通过非线性表达运行的,这样能能够实现机械中网络的强化能力,使机械中网络的空间增大,使机械运行的效率更快。

本文通过介绍机械电子工程和人工智能的相关理论,从而分析人工智能在机械电子工程中应用的好处,會能够提高工业化进程,提高生产九因此,智能化技术在机械电子工程中的应用是很有必要的。在机械电子工程中,主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号,实现对数字信号的分析,从而确定信号的参考值。将人工智能技术在机械电子工程中使用,會能够对机械设备进行自动化的控制,會能够通过模糊的推理对系统进行操作。

人工智能应用论文范文汇总篇七

人工智能(artificialintelligence),英文缩写为ai,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的,目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

事物的发展都是曲折的,人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段:

第一阶段:20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。

第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。

第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。

第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。

人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说,将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子,这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年,美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术,开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机,用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标,人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然,人工智能还有它的远期研究目标,即探究人类智能和机器智能的基本原理,研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴,几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今,人工智能已经进入了21世纪,其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是,从人工智能目前的发展现状来看,其研究也存在一定的问题,这些主要表现在以下三个方面:

1、宏观与微观隔离。

一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远,中间还有许多层次尚待研究,目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2、全局与局部割裂。

人工智能是脑系统的整体效应,有着丰富的层次和多个侧面。但是,符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此,必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能,才能克服上述局限。

3、理论与实际脱节。

大脑的实际工作,在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态,变幻莫测,复杂的难以理出头绪。在微观上,我们对大脑的工作机制知之甚少,似是而非,这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论,只是部分人的主观猜想,能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。人工智能研究与应用虽取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大的距离,还有许多问题有待解决,且需要多学科的研究专家共同合作。因此,要想从根本上了解人脑的结构和功能,完成人工智能的研究任务,就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系,进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来,人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的。影响。

人工智能应用论文范文汇总篇八

摘要:随着人工智能技术的日新月异,人类社会生活广泛而深刻的受到其影响,在提高工作效率与生活质量的同时,许多新兴的法律问题逐渐浮现,尤其对与人类社会生活联系紧密的民法提出了挑战。本文以人工智能技术为视角,探讨民法制度在新的时代背景下的发展方向。

随着举世瞩目的人机大战在2016年3月15日落下帷幕,围棋人机大战中人工智能机器人以4比1的成绩战胜围棋九段棋手,揭开了人们对人工智能讨论和联想的新高潮。国内的一部分科技公司已经买下一些机器人公司,准备抢占人工智能的市场先机。在一些企业中已经开始大规模使用机器人代替工人。人工智能的发展必然对人们的社会生活产生深刻的影响,随之而来的是对与社会生活高度相关的民法制度的冲击。

第一回合,发生在第一次工业革命。第一次工业革命的标志产物是珍妮纺纱机,它的产生极大提高了工作效率。一位名叫路德的纺织工人,认为是珍妮纺纱机夺走了他们的工作,带头捣毁了工厂的机器。事件的态势愈演愈烈,最后是英国的政府派出军队进行镇压才得以控制,这就是“路德事件”。

第二回合,发生在第三次工业革命。手机产生于第三次工业革命,它的出现使传呼员的职业彻底消失,拉近了人们之间的距离,提高了工作效率与生活质量。机器又一次战胜了人类。

第三回合,发生在第四次工业革命。智能机械手的出现可以大幅度降低产品的不良率,设备的产能效率大幅度得以提高,其工作效率大大的战胜了传统的车间工人。这也使得高危险系数以及高人工成本的工种消失。

第四回合,就是发生在不久之前的阿尔法围棋对战围棋九段选手,最终人类以1比4的成绩败北人工智能。

虽然,最智能的机器也需要“老师”的指引,而人类就是机器的老师,但是不容否认的是,在一些领域,人工智能和机器人技术已经代替了人类,并震颤着人类的社会生活。

人工智能产业是近三十年涌现出的高新产业。早在“七五”时期政府就开始了对这一高新技术产业的攻关研究,并取得了有目共睹的成果,一批人工智能产品与人工智能应用工程层出不穷。[1]近些年,人工智能技术发展迅速,其应用也愈来愈广,从之前传统的工业领域扩展到军事、公安、医疗和服务等众多领域。

2012年由某公司的实验室研发并推出了无人驾驶汽车,这台汽车不需要驾驶者就可以进行启动、行驶以及停止。这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”其他的交通状况,并且使用详细地图来为前方的道路导航。该公司表示,这些车辆比有人驾驶的车更安全,因为它们能更迅速、更有效地作出反应。这种人工智能汽车的出现,使得汽车的概念以及人们出行方式发生了极大的转变,同时也体现着人工智能技术和机器人技术开始真正融入到人类现实生活中。人类可以预测到,下一代智能型机器人将更加广泛的融入到社会运作中。然而这一高新技术的应用,同时也使得如何避免人工智能机器人侵权或者被侵权以及如何规范机器人的制造、使用等法律问题更加突出。

在医疗领域,人工智能机器人在外科手术中得以应用。美国曾于2000年上市一款医疗外科手术机器人。据统计,至今为止总共2500部机器人被投入市场。这种人工智能机器人的使用,一方面对于提高医疗水平起到了积极的作用,但是也出现了人工智能机器人侵权的事件发生。自2007年至2014年,美国政府就收到了两百多件关于该人工智能机器人手术时发生烧伤或割伤以及感染等侵权事故报告,在这两百多件事故中共造成89名患者医治无效死亡。

基于人工智能机器人在社会生活中产生的问题,一些国家如日本、韩国以及欧共体,已经开始着手制定规章或制度以确保社会稳定以及人工智能技术的可持续发展。日本公布了《下一代机器人安全问题指导方针(草案)》,用于调整人工智能技术的研发与应用。[2]欧洲共同体在2012年推出了欧盟第七框架计划项目,即机器人法研究,聚集了各个相关领域的专家学者,包括法学、哲学、仿生神经工学等专业,讨论并草拟机器人立法政策白皮书。韩国已经拟定了机器人法,专门规定了人与机器人的关系。

除了对人工智能机器人的安全应用进行必要的法律规范以外,同时也应对与人工智能机器人的应用相关的法律,如民法制度进行一定程度上的变革。例如,法律该怎样认定人工智能机器人的法律地位,如若发生侵权事故时该怎样认定相应的法律责任以及适用怎样的归责原则等法律问题。若无人驾驶汽车发生交通事故该怎样认定事故责任。许多相关法律问题都随着人工智能机器人广泛而深入的进入人类社会生活而变得更加凸显,然而相关规章制度仍处于空白阶段。因此,变革相关的法律制度对于平衡人工智能技术与社会的稳定和谐具有重要的意义。

人工智能机器人在社会生活中的广泛应用,更加深刻的影响着人类文明,同时伴随而来的是大量法律问题逐渐涌现。

2006年美国一个名叫《未来学家》的杂志曾这样报道:2016年至2020年,人工智能实体可能会当选为“国会议员”;2020年后,转基因技术加上机器人技术,将制造出“有机机器人”。虽然这些设想都尚未实现,但是在社会生活中人工智能技术是确确实实得以广泛应用的。许多人工智能机器人已经代替人类走向工作岗位,如迎宾机器人、送餐机器人,甚至在日本一款机器人可以向顾客提供推销手机、签订合同等服务。

(一)人工智能技术与婚姻法律制度。

2016年在某电视台的明星喜剧真人秀中,某团队以一部讲述主人公用人工智能机器人做女朋友来应付父母的催婚,最后发现连主人公的父母都是人工智能机器人的喜剧作品参加比赛,其作品以夸张的手法描绘了人工智能技术对人类社会生活的巨大影响。但是不能说小品中的事情不会在现实生活中发生,英国人工智能学者戴维莱维曾推测:人类将和机器人结婚,这一切大约会在2050年实现。

人类与人工智能机器人的结婚能够得到法律的认可,就需要对我国民法制度中的婚姻法律规范进行调整,目前婚姻只能是自然人的行为,而人工智能机器人目前在法律上不是民事主体,但这并不能阻挡人类与人工智能机器人结婚的情况发生。因此,人工智能技术的发展会对婚姻法律制度造成一定程度上的冲击。

(二)人工智能技术与侵权责任法律制度。

人工智能技术的发展赋予了机器人更加类似于人类行为的功能。在2004年的伊拉克战场上,美军仅仅使用了一架由人工智能机器人操作的军用飞机将一个连的兵力瞬间消灭。美国科学家在2006年曾宣称,新研发并投入军用的机器人能够自己检测损伤并独立思考出修复方法。如若这样的机器人太过于像人,而且拥有智慧,很有可能“造反”,对人类造成侵害。这就需要对侵权法律制度进行完善以维护社会稳定。

早在1978年人工智能机器人侵权的事件事实上早已存在。在日本广岛一间工厂里,机器人正切割钢板,但突然转身将其背后正在休息的工人抓住并当做钢板进行切割,这是世界上第一起机器人侵权事件。[3]无独有偶,全苏国际象棋象棋冠军对战早期的人工智能机器人,终以3比1的成绩打败机器人,但机器人恼羞成怒,在众目睽睽下向对手释放强电流,这位国际象棋大师最终并没用抢救过来。

因此,随着人工智能技术的日益精湛,人类不得不考虑机器人侵权的归责原则、责任分配等一系列法律问题,更需要对侵权责任法律制度进行一定的调整以适应高科技时代的大背景。

人工智能技术的发展对与人们联系紧密的民法制度提出了挑战。如果民法不能适应时代的要求,将无法使社会得以稳定运作。因此对相关的民事法律规范进行调整,适应人工智能技术的发展要求,已经是新世纪大势所趋。

[1]金周英,白英。我国机器人发展的政策研究报告[j]。机器人技术与应用,2009—3—30。

[2]肖尤丹。机器人需要“守法”吗[n]。xxx,2014—7—21(20)。

[3]黄建民。我们要给机器人以“人权”吗[j]。读书与评论,2009(6)。

人工智能应用论文范文汇总篇九

随着科学技术近年来突飞猛进的发展,计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位。无论是日常生活、工业领域还是军事领域,使用计算机的场合越来越多,而且不仅仅局限于最初的科学计算。在这种前提下,人工智能的概念应运而生。人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益,同时,人类是否最终成为机器人的奴隶,人类社会会被计算机取代等等问题也被人提出并广泛讨论,这也就引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。

人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法,从大脑的结构方面模拟人脑的活动,即结构模拟。

人脑是智能活动的物质基础,是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的,先用电子元件制成神经元模型,然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型),以完成某种功能,模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”,1975年日本的福岛设计的“认知机”(自组织多层神经网络)等。

电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑,来模拟人脑的相应功能。这五个部件是:(1)输入设备,模拟人的感受器(眼、耳、鼻等),用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机,并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2)存贮器,模拟人脑的记忆功能,将输入的信息存储起来,供随时提取使用,是电子计算机的记忆装置。(3)运算器,模拟人脑的计算、判断和选择功能,能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4)控制器,人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能,根据存贮器内的程序,控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。(5)输出设备,模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映,把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系,指挥别的机器动作。

以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分,称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能,还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。

人工智能的产生是人类科学技术进步的结果,是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然(自然造成的环境,如江河湖海、山脉森林等),创造第二自然(即人化自然,如人造房屋、车辆机器等)的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾,生产更多的财富,就要使其生产工具不断向前发展。人工智能,是随着科学技术的发展,在人们创造了各种复杂的机器设备,大大延伸了自己的手脚功能之后,为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。

从哲学上看,物质世界不仅在本原上是统一的,而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人,都存在着共同的信息与控制规律,都是信息转换系统,其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系,改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之,一切系统都能通过信息交换与反馈进行自己调节,以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此,可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。

从其它科学上来说,控制论与信息论就是运用系统方法,从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化,即为现象和行为建立一个数学模型;把求解问题的方式机械化,即根据数学模型,制定某种算法和规则,以便机械地执行;把解决问题的过程自动化,即用符号语言把算法和规则编成程序,交给知识智能机器执行某种任务,使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以,控制论、信息论是“智能模拟”的科学依据,“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。

人工智能是人类智能的必要补充,但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别:

爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动,使人形成一个主观世界。因此,电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处,但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看,同一件事,对于两个智能机具有相同的信息量,而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道,外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看,两台机器输出的同一信息,其信息量相等。而同一句话,对于饱经风霜的老人和天真幼稚的儿童,所说的意义却大不相同。

(2)人工智能在解决问题时,不会意识到这是什么问题,它有什么意义,会带来什么后果。电脑没有自觉性,是靠人的操作完成其机械的运行机能;而人脑智能,人的意识都有目的性,可控性,人脑的思维活动是自觉的,能动的。

(3)电脑必须接受人脑的指令,按预定的程序进行工作。它不能输出未经输入的任何东西。所谓结论,只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题,创造性地解决问题,在遇到没有列入程序的“意外”情况时,就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上,提出新概念,做出新判断,创造新表象,具有丰富的想象力和创造性。

(4)人工机器没有社会性。作为社会存在物的人,其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的,是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此,作为人脑功能的思维能力,是通过社会的教育和训练,通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界之所以丰富多彩,是由于人的社会联系是丰富的和多方面的,人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来,就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展,思维模拟范围的不断扩大,电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看,它们之间只能是一条渐近线,它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。

从以上分析不难看出,人工智能与人脑在功能上是局部超过,而整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的,因此,人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫,……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为,它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。然而,在现代科学认识活动中,没有人工智能,就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。不仅电脑依赖于人,人也依赖于电脑。这就使得对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨成为一个新的课题。

人工智能应用论文范文汇总篇十

人工智能(cialintelligence)经历了三次飞跃阶段:实现问题求解是第一次,代替人进行部分逻辑推理工作的完成,如机器定理证明和专家系统;智能系统能够和环境交互是第二次,从运行的环境中对信息进行获取,代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人;第三次是智能系统,具有类人的认知和思维能力,能够发现新的知识,去完成面临的任务,如基于数据挖掘的系统。

ai研究出现了新的高潮,有两个方面的表现,一方面在于人工智能理论方面有了新的进展,另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格,以及不断发展的网络,很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前,智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。

(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。

(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。

今天,ai能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面,并用自动化替代,有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下,这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。

(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中,可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙,另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别,结果有时非常令人惊讶!路径查找就是路径规划问题的一种变体。

为了找到最佳路线,我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱;所以,我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定,它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。

(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上,人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用,也被认为是一种谓词演算。更进一步说,编程语言中,我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式:布尔逻辑或者布尔代数。

只有两种状态:或者为真,或者为假。

对象之间联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。

但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候,就算是最复杂的逻辑语句,我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界:一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的,那么它一定是不存在的事物。否则,它必然两者居其一。

(三)自然语言处理。在ai应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是,现实却是,自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。

(四)神经网络。一种信息处理结构就是神经网络,对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息,就是它的原理。神经网络由很多相互联系的处理小元素:神经节点,功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成,它们相互交互,共同解决具体问题。神经网络上的元素将输入模式转换成为输出模式,而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过实例学习,这一点和人类的做法一样。神经网络需要设置为适用于某些具体应用中,比如通过学习过程识别图像。而对于生命系统本身,我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。

四、结语。

当前,大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程,而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据,同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。

人工智能应用论文范文汇总篇十一

摘要:信息技术为如今时代注入了很多活力,也全面带动了社会的发展,人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发,介绍了人工智能的优点和缺点,并总结了计算机网络技术存在的问题,最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。

人工智能是以模仿人类智能为核心,但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域,让一些机器具备人的思维以及感官,这种机器最终会达到具备人类的能力与思维,甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作,例如很多高危工作可以让机器人代替人类,让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密,计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展,而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。

2.1保证网络稳定运行。

现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理,而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛,为社会发展起到极大的帮助,但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素,例如一些数据处理,由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持,因为人工智能体现的是对人类思维的模仿,对数据的处理会更加灵活,配合计算机网络技术强大的计算能力,就可以让负责的数据得到高效处理,让工作效率得到提升,减少了数据处理的成本。

2.2网络管理更加便捷。

网络的覆盖范围越来越大,计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理,人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅,网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式,因此,加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。

2.3资源消耗小。

人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来,让数据处理的效率提升,减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗,节省人们的时间。

人工智能的理念是模拟人类的大脑,让机器代替人完成工作,所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高,未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的,如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助,但这种帮助会让人类产生极大的依赖性,逐渐发展成惰性,人类在生活和生产中参与会越来也少,最大的表现就是会有很多人员失业,毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单,在人力资源成本上投入减少,也有一些研究者认为人工智能最终取代人类,也是有可能发生的。

计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致,完全融入日常生活中,在各个领域都有其影子,但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大,但这些资源大多数都是不规则的,有一些数据带给人们的是纯粹的干扰,计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理,对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利,也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利,但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。

5.1反垃圾邮件系统。

这是一种针对邮箱使用研究出的系统,在使用邮箱的过程中,经常会有一些垃圾邮件,有些是用于广告,有些是诈骗信息,这些垃圾邮件让使用者非常困扰,虽然能够手动删除,但这类邮件通常都是源源不断的,一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统,相当于邮箱外设置了一套防御系统,对垃圾邮箱进行阻拦,这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件,使用邮箱就会更加便利,而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性,防止了诈骗信息进入,有效保护用户的财产安全。

5.2智能防火墙技术。

防火墙对于计算机使用是非常重要的,能够对一些有害信息进行拦截,是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效,可以进行自动防御,计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题,而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化,对于企业来说尤其重要,如今病毒的种类越来越多,威胁信息安全的隐患也更加复杂,一点小小的失误就容易造成极大的损失,智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。

5.3入侵检测技术。

严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种,但更加具体,所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理,通过对数据的分析以及筛选,利用编程生成一份报告,在第一时间呈现给用户,用户能够随时掌握计算机的数据收集情况,也是对病毒的防范,能够在最短的时间内发现病毒入侵情况,以便于及时采取措施,保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是,防火墙体现的是对有害信息的拦截,而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理,人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效,提高入侵检测技术的性能。

5.4网络管理与系统评价系统。

网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的,人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化,使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题,用户往往不知道其中问题产生的真正位置,这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测,找出其中的问题,便于对计算机进行维护,提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要,因为人工智能是对人类思维的模仿,对计算机故障分析更加有效,而且在数据处理时能够运用逻辑思维,对重要数据进行储存,以便于随时提取计算机中的数据。

5.5规则产生式专家系统。

这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库,吸取专家推理机制的优点,计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则,以大量的规则建立成专业数据库,在网络管理中,系统以审计记录以及编制好的规则为依据,对入侵情况进行分析,并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高,并且更具有准确性,人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性,因为是以已知的经验以及规则进行处理,检测范围比较有限。

5.6人工神经网络。

这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟,也体现了人工智能产生的思路,在应用上更加体现智能的特点,尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用,在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛,在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理,因此在网络管理方面也是非常实用的应用。

5.7数据挖掘技术。

数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础,对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述,并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉,对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理,对数据进行全面的记忆,因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。

5.8人工免疫技术。

人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术,其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合,传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性,尤其是识别病毒的能力不强,杀毒能力也有待提高,通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组,这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进,但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中,系统中会随机产生一些字符串,运用一些算法将一些片段字符串进行判断,若是否定选择是正确的,检测器就可以视为合格。

5.9数据融合技术。

这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿,主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息,对资源进行整合协同,在计算机网络管理领域应该比较广泛,可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用,并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的,这项应用可以将这种局限性打破,让计算机网络安全问题得到有效解决,而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合,让计算机的安全性更高。

6结语。

人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分,近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活,随着技术的进步以及经济水平的提升,人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升,同时提高计算机的各方面性能,带给人们更加便捷的体验,但人工智能在实际应用上还存在一些障碍,而且人工智能的缺点也是值得注意的。

[参考文献]。

人工智能应用论文范文汇总篇十二

:信息技术为如今时代注入了很多活力,也全面带动了社会的发展,人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发,介绍了人工智能的优点和缺点,并总结了计算机网络技术存在的问题,最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。

人工智能是以模仿人类智能为核心,但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域,让一些机器具备人的思维以及感官,这种机器最终会达到具备人类的能力与思维,甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作,例如很多高危工作可以让机器人代替人类,让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密,计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展,而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。

2.1保证网络稳定运行。

现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理,而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛,为社会发展起到极大的帮助,但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素,例如一些数据处理,由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持,因为人工智能体现的是对人类思维的模仿,对数据的处理会更加灵活,配合计算机网络技术强大的计算能力,就可以让负责的数据得到高效处理,让工作效率得到提升,减少了数据处理的成本。

2.2网络管理更加便捷。

网络的覆盖范围越来越大,计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理,人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅,网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式,因此,加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。

2.3资源消耗小。

人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来,让数据处理的效率提升,减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗,节省人们的时间。

人工智能的理念是模拟人类的大脑,让机器代替人完成工作,所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高,未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的,如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助,但这种帮助会让人类产生极大的依赖性,逐渐发展成惰性,人类在生活和生产中参与会越来也少,最大的表现就是会有很多人员失业,毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单,在人力资源成本上投入减少,也有一些研究者认为人工智能最终取代人类,也是有可能发生的。

计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致,完全融入日常生活中,在各个领域都有其影子,但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大,但这些资源大多数都是不规则的,有一些数据带给人们的是纯粹的干扰,计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理,对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利,也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利,但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。

5.1反垃圾邮件系统。

这是一种针对邮箱使用研究出的系统,在使用邮箱的过程中,经常会有一些垃圾邮件,有些是用于广告,有些是诈骗信息,这些垃圾邮件让使用者非常困扰,虽然能够手动删除,但这类邮件通常都是源源不断的,一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统,相当于邮箱外设置了一套防御系统,对垃圾邮箱进行阻拦,这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件,使用邮箱就会更加便利,而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性,防止了诈骗信息进入,有效保护用户的财产安全。

5.2智能防火墙技术。

防火墙对于计算机使用是非常重要的,能够对一些有害信息进行拦截,是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效,可以进行自动防御,计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题,而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化,对于企业来说尤其重要,如今病毒的种类越来越多,威胁信息安全的隐患也更加复杂,一点小小的失误就容易造成极大的损失,智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。

5.3入侵检测技术。

严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种,但更加具体,所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理,通过对数据的分析以及筛选,利用编程生成一份报告,在第一时间呈现给用户,用户能够随时掌握计算机的数据收集情况,也是对病毒的防范,能够在最短的时间内发现病毒入侵情况,以便于及时采取措施,保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是,防火墙体现的是对有害信息的拦截,而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理,人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效,提高入侵检测技术的性能。

5.4网络管理与系统评价系统。

网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的,人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化,使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题,用户往往不知道其中问题产生的真正位置,这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测,找出其中的问题,便于对计算机进行维护,提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要,因为人工智能是对人类思维的模仿,对计算机故障分析更加有效,而且在数据处理时能够运用逻辑思维,对重要数据进行储存,以便于随时提取计算机中的数据。

5.5规则产生式专家系统。

这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库,吸取专家推理机制的优点,计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则,以大量的规则建立成专业数据库,在网络管理中,系统以审计记录以及编制好的规则为依据,对入侵情况进行分析,并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高,并且更具有准确性,人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性,因为是以已知的经验以及规则进行处理,检测范围比较有限。

5.6人工神经网络。

这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟,也体现了人工智能产生的思路,在应用上更加体现智能的特点,尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用,在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛,在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理,因此在网络管理方面也是非常实用的应用。

5.7数据挖掘技术。

数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础,对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述,并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉,对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理,对数据进行全面的记忆,因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。

5.8人工免疫技术。

人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术,其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合,传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性,尤其是识别病毒的能力不强,杀毒能力也有待提高,通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组,这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进,但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中,系统中会随机产生一些字符串,运用一些算法将一些片段字符串进行判断,若是否定选择是正确的,检测器就可以视为合格。

5.9数据融合技术。

这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿,主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息,对资源进行整合协同,在计算机网络管理领域应该比较广泛,可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用,并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的,这项应用可以将这种局限性打破,让计算机网络安全问题得到有效解决,而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合,让计算机的安全性更高。

人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分,近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活,随着技术的进步以及经济水平的提升,人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升,同时提高计算机的各方面性能,带给人们更加便捷的体验,但人工智能在实际应用上还存在一些障碍,而且人工智能的缺点也是值得注意的。

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