人工智能時代概述精選(九篇)

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第1篇：人工智能時代概述范文

 

對于政府監管來說，監管手段總是在一定程度上落后于正在發展中的產品技術，因而導致一個個監管盲區，由此而引發很多不必要的監管事故，所以進行必要的監管技術調研就成為了衛生計生綜合監督管理局的重要工作，現在以電子工程與人工智能技術相結合的電子產品日益成為消費市場的新寵，相應的監管要求也隨之而來，下面本文通過對于電子工程與人工智能技術的探討來研究提升監管水平的方法，以有利于人民的身心健康。

 

1 電子工程與人工智能技術概述以及關系

 

1.1 技術概述

 

隨著社會經濟大發展，現代學科間交流水平也在不斷提升，他山之石可以攻玉，很多學科的交叉點都會給我們帶來意想不到驚喜，同時也會帶來會更多的困惑與不解，同時學科交叉點的技術要求也比較高，造成科技黑箱的幾率比較大，下面就是關于電子工程與人工智能技術的基本定義：

 

“電子工程又稱“弱電技術”或“信息技術”。可進一步細分為電測量技術、調整技術以及電子技術。是電氣工程的一個子類，是面向電子領域的工程學。在今天其研究對象已經超出了電子領域。應用形式涵蓋了電動設備以及運用了控制技術、測量技術、調整技術、計算機技術，直至信息技術的各種電動開關。主要研究領域為電路與系統、通信、電磁場與微波技術以及數字信號處理等。”

 

“人工智能是研究、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。屬于計算機科學，并力圖明了智能的實質，并生產出一種新的與人類智能相類似的做出反應的智能機器，探究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。”

 

1.2 相互關系概述

 

由上文的基本概述可知對于電子工程與人工智能來說，二者都是科技時代的產物都以計算機技術作為技術支撐，都帶與現代科技的烙印并且都屬于現代科技體系中的新興勢力但二者現在發展潛力巨大，并且對于二者來說都需要大量的高素質專業人才才能維持現實情況下的體系運轉，同時整個社會對于其的依賴性也在加強，并且在進行社會活動時，這兩項技術在很多的時候處于相互之間不可或缺的狀態，特別是在現實的實際應用中這樣的案例更是明顯。

 

最明顯的實際應用案例就是淘寶中的“推薦購物”，其技術設計基礎就是電子工程，同時通過人工智能進行大數據的處理，進而分析得出消費者的購物偏好，進而影響消費者的購物選擇，這其實就是電子工程與人工智能初步結合的案例，但是在其中我們也能明顯地發現在這兩種技術的相互作用上還是有一些細微的不均衡之處，尤其是在二者的相互配合上，還是一太保的商品推薦為例，在一定的情況下由于不能很好的識別相關產品信息很容易，造成產品信息大量供應給消費者使消費者對于商品選擇無所適從，反而側面打壓了消費者的消費興趣，減少了消費量。

 

還有一種實際案例就是搜索引擎中的搜索引導，特別是“相關搜索”選項的出現更是這樣兩種技術的典型應用，在進行“相關搜索”的匹配時也是進行電子工程基礎上的人工智能技術的具體應用，但是主要的大范圍社會人眾多數據分析而不是個人數據分析，在進行大范圍的社會人的數據分析時不可避免的會造成對于個人數據要的缺失尤其是對于特殊個人數據的重視不夠。這樣一來，精細化水平就會大大下降，不得不說一方面這是現在人工智能技術還不很過關另一方面也可以看出這樣大數據分析下宏觀規律下的微觀缺失。

 

上面介紹的是日常共組與生活中的具體應用，但是在一些高端制造業二者的相互結合與相互之間技術主導權的爭奪會表現得更加明顯。

 

微電子工業是現在新興工業的代表之一，其對于電子工程與人工智能的工業化要求就很有現代工業發展的代表性，對于微電子工業來說，其生產很大程度上就是依賴于人工智能技術在其生產車間，很少有人工的出現特別是精密儀器更是完全被電子機器人所取代，而這一類型的生產機器人就是電子工程與人工智能技術的結合體，在微電子工業中這種機器人的作用是不可替代的相應的，兩種技術的結合也是不可替代的，窺一斑可見全豹，對于現代工業發展來說，電子工程與人工智能技術的相互結合是不可避免的，但是隨著技術的發展到底是重視基礎工程建設還是進行高端技術建設就會成為現在技術控制者們必須考慮的問題，所以在相對經費一定情況下在微電子工業內部，自然也會進行這樣的論爭。

 

2 電子工程與人工智能技術對于政府監管的影響

 

上面我們講了電子工程與人工智能技術的相互結合與相互促進的關系以及在其中一些相互爭奪技術主導權的影響，下面我們根據二者關系下的實際生活應用，對于政府相關監管部門，特別是衛生計生綜合監督部門在其中起的作用和可能面臨的挑戰進行探討。

 

2.1 監管部門面臨的挑戰

 

對于現在的衛生計生綜合監督部門來說電子工程與人工智能技術相互結合產生的社會新產品，對于現實工作確實造成了不少的困難以及相關的挑戰。

 

首先，對于現下比較流行性的網絡虛假醫療廣告，特別是近年來泛濫成災的未經檢驗合格的化妝品與減肥藥銷售，由于網絡中網店的覆蓋面積廣而且在現代物流下產品從發貨到消費者使用的時效性大大加快，并于此產生了很多相關危害公共安全的事件，很多都是監管部門不能及時進行監管活動而造成的，但是這些物流與購買系統都是以電子工程與人工職能相結合為技術基礎的，由此可知，在現實條件下對于衛生監管部門來說，這種技術的廣泛推廣確實造成了監管漏洞的出現，

 

在造成監管漏洞的同時，人才的缺乏也是監管部門面臨的巨大挑戰，對于監管部門來說很多的新人都是通過公務員招聘考試而來的，由于公務員招聘考試不可能進行定向的專業招聘，而且現實中精通這兩項技術的人，大多出路比較好，相對而言公務員的待遇對他們并不具有很大的吸引力，所以一方面，人才的匱乏另一方面很難進行相對應有針對性的設別使用，特別是進行專業設別的采購困難增加的情況下。

 

2.2 監管部門的技術升級機遇

 

監管部門的技術很明顯落后與時代的發展，所以現在對于監管部門來說適應電子工程與人工智能技術結合就成為了當務之急，所謂機遇與挑戰并存，根據“倒逼理論”這又何嘗不是監管部門進行人才更新換代與技術升級的大好機會。

 

監管部門主要就是衛生計生綜合監督局，對于現在的衛生計生監督局來說，最重要的就是適應現在的潮流，進行人才的選拔與培養，一方面進行大學生人才培養計劃，與當地重點大學以及省內外重點大學進行溝通，建立雙向人才培養機制，并以此為基點提升衛生計生綜合監督活動信息化的進程，通過這些人才的引進，進一步提升管理水平以及進行人才的更新換代，在引進人才的同時也可以在本單位內進行，相關人才的培訓，一方面可以進行人才的更新換代并為其做一個準備避免人才出現斷層，另一方面，在進行本單位舊有人才的培養可以為現在有志于學習與自我提升的干部同志提供一個學習的機會并利用他們舊有的經驗與現在的技術設備進行調試性試驗，提升設備在單位的基本適應性，以便與未來的人才與設備的集體適應性提升。

 

上面是對于人才的建設，另一方面也不可忽視設備建設，對于現在的設備制造可以充分采用招標與技術協商的方式，并可以對原有的技術河北進行升級改造提升原有設備的適應性，以此為基本新舊結合，促進技術的進步，以便于更好的進行衛生計生綜合監督工作為社會安全作出自己的貢獻。

 

3 小結

 

本文通過對于現代電子工程與人工智能技術的介紹以及相關的應用前景探究，可以清楚地表明二者之間的關系時相互依存的雖然在一定時候會出現內部技術的主導權之爭，但是這不是主流，所以在進行現代的衛生與計生管理時應該充分利用這樣的優勢并利用其客觀條件實現人才的更新換代，完成現代衛生工作的重要改革，為人民的公共安全提供自己的力量。

第2篇：人工智能時代概述范文

關鍵詞 機器人 人工智能 實時系統 挑戰 展望

中圖分類號：TP242 文獻標識碼：A

人工智能（Artificial Intelligence），英文簡寫是AI。它主要研究、發掘應用在延伸、模擬和擴展人的智能理論、技術、方法，以及應用系統的一門新科技。“人工智能”一詞剛開始，由1956年美國計算機協會組織的達特莫學會上提出的。自那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個統一的標準。

1機器人、人工智能概述

人工智能學科的出現與發展不是偶然的、孤立的，它是與整個科學體系的演化和發展進程密切相關的。人工智能是自然智能（特別是人的智能）的模擬、延伸和擴展，即研究“機器智能”，也開發“智能機器”。如果把計算機看作是寶劍，那么人工智能就是高明靈巧的劍法。

1956年夏季，在美國達特摩斯大學，由麥卡賽、明斯基、香農等發起，由西蒙、塞繆爾、紐厄爾等參加，舉行了關于“如何用機器模擬人的智能”的學術研討會，第一次正式采用“人工智能”的術語。這次具有歷史意義的、為期兩個月之久的學術會議，標志著“人工智能”新學科的誕生。

人工智能在電子技術方面的應用可以把人工智能和仿真技術相結合，以單片機硬件電路為專家系統的知識來源，建立單片機硬件配置專家系統，進行故障診斷，以提高糾錯能力。人工智能技術也被引入到了計算機網絡領域，計算機網絡安全管理的常用技術是防火墻技術，而防火墻的核心部分就是入侵檢測技術。隨著網絡的迅速發展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統的防范手段已遠遠不能滿足現實的需要，把人工智能技術應用到網絡安全管理領域，大大提高了它的安全性。

2學科交叉帶來的挑戰

實時人工智能是實時系統和人工智能技術相互結合的一個新的研究領域。實時人工智能系統是一種在動態的環境中，能夠利用有限的資源來可靠地完成關鍵性任務的系統。目前大多數人工智能規劃和問題求解系統都試圖產生一個完全的精確解，但是在資源限制的狀態下， 快速地產生一個近似解將更有效。Anytime算法能夠折衷解的質量和計算時間，是人工智能技術應用在實時環境中的有效技術。由基本的Anytime算法構成實時人工智能系統的關鍵之一是如何給基本算法分配時間， 從而可以獲得系統的性能描述，實施有效的實時監控。時間分配算法，爬山算法僅能找到局部最優解，如果組織問題滿足局部組織問題的條件，它能夠找到最優解。對于不滿足局部組織問題的條件的大型組織結構，爬山算法不能保證找到全局最優解。遺傳算法適合于尋找全局解，但搜索效率取決于一些關鍵參數的確定和算子的操作機制選取。

智能主體是智能互聯網中的生靈，它是一種智能的軟件實體，能夠在智能互聯網中自由遨游，為用戶提供各種智能服務。所謂網絡智能軟件是面向智能主體的研究方法所設計、開發的軟件。網絡智能軟件技術是網絡技術、人工智能技術、軟件工程技術的結合。

3機器人、人工智能及實時系統的前景展望

人工智能的研究目標是認識與模擬人類智能行為。傳統人工智能研究往往將研究重點集中于對人類單個智能品質如計算能力、推理能力、記憶能力、搜索能力、直覺能力等的研究與模擬。然而，由于人類智能行為是各種單個智能品質的綜合體現，因此傳統研究方法往往無法充分刻畫或恰當模擬人類的智能行為。把人看成多種智能品質構成的有機整體――智能體（agent），綜合考察智能體的各種智能行為與特征，是當前人工智能研究者共同的愿望。

人工智能作為一個整體的研究才剛剛開始，離我們的目標還很遙遠。但人工智能在某些方面將會有較大的突破。

半個世紀以來，人工智能發展極其迅速，專家系統、智能控制在短短的10余年里就發展成熟。目前的焦點，如分布式和協同式多專家系統、機器學習（知識挖掘和知識發現）方法、硬軟件一體化技術以及并行分布處理技術還有MAS的研究，也有望在下一個5年內也會成熟。根據AI目前的發展態勢，以及現有的規劃，將AI未來的發展必將越來越廣泛，越來越深入，越來越快地，向著人類智能的方向逼近。

4總結

人工智能這門科目的出現、發展并非偶然，它和整個科學體系進化和發展進程有著緊密關聯。21世紀會變成智能革命的時期，信息時代的特征分為三個方面：聯結、符號和行為主義，在信息論啟發下，達到統一和諧，在每個領域交互研究與發展中，一定會發生一場智能革命，真正意義達到人和機器一起協調思考的新時期。

第3篇：人工智能時代概述范文

近年來人工智能高速發展，計算機視覺、自然語言處理、機器人技術、語音識別等人工智能技術逐漸走入我們的視野，這些技術在改變人類生活方式的同時也極大的影響了當前的金融行業，本文將簡要介紹人工智能技術，并分析和探討人工智能技術在金融行業的一些應用狀況。

【關鍵詞】人工智能 金融

人工智能作為計算機科學的一個重要分支，近年來得到了廣泛的社會關注。計算機視覺、自然語言處理、機器人、語音識別等人工智能技術為逐漸走入我們的視野，例如前不久Alphago與李世石的人機大戰，此外還有近年來興起的智能聊天機器人（如微軟小冰、Siri等）、無人駕駛技術等，這些技術在一定程度上提高了人們生活的便捷度，為人們略顯單調的生活增添了樂趣，同時也給各個行業帶來巨大的變革。在這個過程中，作為與人們生活息息相關的金融行業也開始步入了智能時代，隨著互聯網金融平臺和金融科技公司的興起，人工智能技術被廣泛應用在銀行、保險、投資理財等金融行業中，如智能投資顧問、股票交易預測、金融支付驗證、投資理財推薦、貸款審批等等。

1 人工智能技術概述

1.1 什么是人工智能

人工智能是指使計算機擁有人類智能系統，令其具備一定的自主計算、思考、學習能力，從而高效地完成一些復雜的任務。由于人工智能是基于計算機系統運作，與人相比其受環境的影響也大大降低。同時人工智能技術使得計算機擁有人類難以企及的大數據分析功能，其處理海量、非結構化數據以及推斷和演繹問題的能力，使人工智能被廣泛啟用在圖像、視頻、語音、文本等數據處理中。

1.2 人工智能主要研究領域介紹

1.2.1 機器視覺

機器視覺是指利用成像系統代替人類的視覺器官，通過計算機程序對各類圖像進行分析、處理和解釋。借助設定的算法，計算機能夠對圖像中所蘊含的視覺信息，如物體的形狀、位置、姿態、運動數據進行快速地分析評估，例如拍照相機中的人臉檢測、自然場景圖像中的文字定位和識別等。近年來機器視覺已經在公共安全監控、金融支付驗證以及醫療圖像診斷等領域有著重要的應用。

1.2.2 自然語言處理

自然語言處理是研究在人與人交際中以及在人與計算機交際中的語言問題的一門學科，它通過算法或規則對龐多復雜的語言、文字信息來進行各類分析、處理或理解。該領域研究的問題主要有機器翻譯、信息檢索、自動文摘、文檔分類、問答系統等，如通過機器翻譯實現從一種語言到另一種語言的自動翻譯；通過文檔分類實現垃圾郵件的自動過濾，此外，百度、谷歌等搜索引擎通過信息檢索技術使得知識通過問答的方式得到普及。

1.2.3 語音識別技術

語音處理是指運用特定程序使得機器具備識別人的語音的功能，從而完成人類所的各項任務。這三個研究領域作為人工智能最主要的分支，近年來吸引了許多的學者來進行研究，并且各大互聯網公司也基于這些領域做出了很多應用產品。除此之外，人工智能還有專家系統、神經網絡等重要的研究領域。

2 人工智能在金融業的一些應用

2.1 金融支付驗證

首先是金融支付方面，相比于比較常見的密碼輸入驗證的方法，生物特征識別技術可以使得密碼驗證的安全性大大提高。目前基于生物特征驗證的金融支付方式主要有三類：指紋驗證、人臉驗證和虹膜驗證。

第一類是指紋驗證，它是通過將采集的指紋圖像與備份指紋圖像來進行對比驗證，近年來許多智能手機開始支持指紋驗證支付，該驗證方式相比于傳統的密碼支付更為安全快捷；第二類是人臉驗證，其通過提取人臉圖像的特征，形成一個描述該面像的特征向量，將之與原先采集的人臉屬性進行比對驗證，在今年的CeBIT上馬云演示了螞蟻金服的人臉驗證支付功能。第三類便是虹膜驗證，也稱視網膜圖像驗證，一個虹膜圖像中約有266個單位的讀取點，其復雜程度遠遠超過了其他生物特征，是目前公認的安全性和保險性最高的身份驗證方法，目前一些發達國家已開始把這種身份驗證技術用于銀行提款機。

2.2 智能客服

在銀行服務方面，可以通過語音識別技術、自動問答技術來構建金融領域專用的自動問答機器人來實現遠程客戶服務、業務咨詢和業務辦理等，這樣不僅可以使得用戶能夠及時得到滿意的答復，提升用戶的滿意度，而且可以減輕人工服務的壓力，降低企業的運營成本。在2015年雙十一期間，螞蟻金服95%客戶服務已經由智能問答機器人完成，并且實現了自動語音識別。

此外，在銀行網點安放可交互型的機器人來替代大堂經理，對客戶進行語音交流、業務咨詢和辦理等，這樣在一定程度上可以增強銀行服務的科技感、提升客戶體驗，并且減輕工作人員壓力。例如交通銀行推出的機器人“嬌嬌”、民生銀行退出的機器人“ONE”、農業銀行推出的機器人“智慧小達人”等。

2.3 智能投資顧問

智能投資顧問是指根據理財客戶的一些指標如年齡、經濟實力、消費行為、理財需求、風險偏好等，通過機器學習算法以及現代資產組合優化理論來構建標準化的數據模型，并利用網絡平臺和人工智能技術對客戶提供個性化的理財顧問服務。這種智能推薦服務類似于目前電商網站的個性化產品推薦服務，相比于傳統的個人投資顧問，智能投Y顧問更加的可信、客觀和可靠。近年來，國內外從事智能投顧的企業也越來越多，如：德意志銀行推出的機器人投顧“Anlage Finder”、京東金融推出的智投、小金所的機器人投資顧問等。隨著這些歷史數據的不斷增大以及算法模型的不斷完善，智能投顧將會個性化和智能化。

3 結論

隨著互聯網金融平臺和金融科技公司的興起，現如今的金融行業已經廣泛的與人工智能技術相結合，除了上述介紹的三種應用外，人工智能技術還可以用于算法交易、銀行貸款風險分析、客戶分析和聚類、行業景氣程度分析等等。我們有理由相信隨著人工智能技術的不斷提高，必定會給金融行業帶來廣泛而深刻的變革。

參考文獻

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第4篇：人工智能時代概述范文

關鍵詞：電氣；設備；智能化；系統

1引言

邁入二十一世紀以來，隨著科技水平的不斷進步，我國在電氣領域也得到了巨大發展，不管是在質量上，還是在數量上，我國都得到了實質性的進展和突破。本著與時俱進的精神，電氣行業的發展也緊跟時代的脈搏，緊緊圍繞互聯網技術和其他先進的科學技術的發展，形成了具有自身特色的發展模式。而與尤為突出的就是人工智能這一方面。人工智能技術在電氣自動化控制方面的廣泛運用，使得許多工作和研究中的疑難問題得到了很好的解決，同時也使得工作效率得到了很大的提高。

2智能化概述

既然說到智能化，那就顯然我們來了解一下，什么是智能化！智能化屬于計算機科學的分支，又常常被稱為人工智能，其所表達的是對人的意識或思維的相關信息過程進行模擬。在智能化或說是人工智能的研究領域包括許多方面，比如圖像識別技術、語音識別技術、智能機器人等等。而按人工智能化程度的強弱，可大致分為強人工智能和弱人工智能，所謂的強人工智能就是指具有自主意識能夠真正做到自主解決問題和推理的設備或機器人，而弱人工智能則是沒有自主意識的設備和機器人。在生活中，弱人工智能較為常見。人工智能能夠被廣泛運用于各個領域，自然有其所特有的優勢。對于人工智能其特點有以下幾點：第一，促進社會經濟效益的提升。因為人工智能領域的發展，許許多多新的相關領域和產業也隨之誕生。同時智能化技術的不斷突破也使得傳統行業和領域得到了改進和升級，從而進一步促使了社會產業結構的調整升級。智能化技術在其他行業的運用大大提高了該行業的生產效率和生產能力，以及生產質量。所以，總結一下就是智能化技術的不斷進步能夠促進社會經濟效益的提升。第二，促進相關科學技術和領域的發展。隨著人工智能技術的誕生和發展，隨之而來的則是一場全新的技術革命。智能化技術給某些領域的科學研究來說有一定程度的沖擊，其中就比如自然科學領域的一些研究。而在電氣工程領域由于智能化技術的引入，使得電氣工程的科學研究理念發生了改變，同時也使電氣工程的相關研究更具有價值。第三，改變了人們的生活模式。隨著智能化技術在各領域的應用越來越成熟，人們的生活模式也在慢慢的發生改變。生活中智能化的設備和一些智能化的體驗，讓人們切切實實地體驗到了智能化技術所帶來的便利。同時也對智能化技術期盼也越來越多。

3智能化技術在電氣工程領域的應用

將智能化技術引入電氣工程自動化控制設備后系統中大大提高了，設備和系統的工作效率和工作質量。比如由于智能化技術的引入，使得換熱站的自動化控制程度得到了提高，目前已實現了無人值守的目標。下面我們將從系統的智能感知，記憶存儲，自動調控和自我決策這幾個方面來說明智能化技術在電氣工程領域應用的具體意義。

（1）系統的智能感知

所謂的智能感知就是對外部世界的感知，并獲取外界信息的能力。智能感知是智能化技術的重要組成部分。智能感知系統的設立有利于電氣自動化系統對系統操作形式和數據分布的感知，對系統實現遠程化、無人化和自我感知的能力有很大幫助。其實自我感知系統是智能化和信息化相結合的應用。比如在換熱站中，自動化換熱設備通過相應的傳感器，對溫度、設備的運行狀態進行感知，而后將相關數據進行初步的處理之后，再將數據傳送到相應的計算機終端，而后根據計算機對數據的分析結果，通過信息技術和自動化控制技術對自動化換熱設備進行相關操作。

（2）系統的記憶存儲

電氣自動化系統對外部信息、操作數據以及其他相關數據的存儲是十分重要的。在智能化電氣自動化系統中，一般是由智能化終端對以上所說的相關數據進行存儲的，除此之外，智能化終端還會對數據和信息進行一定的分析處理和計算整合。所以根據智能化終端的數據，我們可以找到數據之間的差異，從而改進設備的相關操作。同時在智能化終端還能在設備出現故障時，根據設備故障的原因對設備故障處理的相關操作進行相關的記憶存儲，從而使設備的在遇到該類故障時可以實現自行處理的功能。

（3）系統的自動調控

所謂的自動調控就是根據外界變化的環境不斷的進行自我調整，從而來適應變化的環境。反應在智能化技術中就是根據外部環境的變化，不斷的對系統的相關操作數據進行調整，從而來實現電氣工程的自適應。比如溫度控制，在智能控制系統中，機械設備在運行過程中會產生熱量其運行過程中溫度升高，而智能系統在感知其溫度升高后會自動調度設備中的散熱裝置對其進行散熱，從而確保設備運行在正常的溫度，而在其溫度下降到一定范圍，系統則會自動關閉散熱裝置。

（4）系統的自我決策

從上面我們不難看出，智能控制系統可以根據外界的相關變化做出相應的動作，所以從一定程度上來說，智能控制系統具有一定的自我決策的能力。而在電氣自動化控制中，智能化技術作用最為突顯的地方就是智能診斷。我們的電氣自動化設備不可能是不出現任何故障的。而在電氣設備出現故障時，智能化技術能夠很快的發現故障的源頭，并及時的對故障原因進行分析，而后進行自我決策并做出相應操作處理。

4結語

電氣工程自動化控制系統的智能化是電氣領域未來的發展方向，而智能化技術由于信息技術結合得十分緊密。所以在實現電氣工程自動化控制智能化的過程中，就是將信息化和智能化緊密結合得應用在電氣領域。通過計算機或其他信息終端提高電氣設備智能化的程度，實現電氣設備的自動化故障診斷、決策和處理運行。電氣工程自動化控制系統的智能化是一項長期任務需要電氣領域和相關領域的研究和工作人員的一起努力。

參考文獻：

[1]張賽文挺.淺析智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技風,2016(11).

第5篇：人工智能時代概述范文

關鍵詞：大數據技術 檔案管理 理念 思維 方法 變革

中圖分類號：G270.7 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）11（b）-0023-02

在這個科技飛速發展的年代，新技術的不斷涌現成為推動整個社會前行的發動機。大數據、云計算、人工智能等每一次技術的進步和革新，都滲透到社會的各個行業和領域，在引領社會變革的同時，使之快步走入信息化時代。在檔案界，新技術的應用和管理正成為不斷深入研究的課題，檔案工作的發展理念、工作目標和實施路徑發生了深刻的改變，檔案事業的發展正邁向更廣闊的未來。

1 大數據時代檔案管理所涉新技術的發展特征

1.1 數據處理技術

當今的檔案數據正在向電子化過渡，檔案信息已經成為存儲在某種介質上能被相應電子設備識別的物理符號。與紙質數據相比，它是對一定事實、概念或指令的一種全新的表達形式。隨著計算機和網絡技術的發展，數據信息的處理更加高效和便捷。面對海量、無序的數據，應用計算機軟件程序，人們能夠對數據進行快速的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸，并通過各種數據處理的應用軟件包，將數據提取并演算出有價值和意義的信息。數據處理技術是檔案管理的重要環節，隨著新技術的不斷發展和創新，檔案工作才得以向系統化和自動化發展。當前檔案數據處理工作主要依靠計算機和網絡來支撐，依據不同電子處理設備的結構、工作方式或時空分布，對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理，由相應的軟硬件來共同完成。

1.2 人工智能技術

人工智能被稱為世界三大頂尖技術之一，其目的是讓機器來替代人類智慧才能完成的復雜工作。作為計算機科學的一個分支，通過了解和掌握智能的實質，以此設計和生產出近似或高于人類智能的儀器和設備，讓機器來完成人類的智能工作。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。2016年3月基于人工智能的圍棋程序阿爾法狗戰勝了世界冠軍李世石，標志著人工智能已經向實踐應用領域取得了突破性的進展。面對多元化的檔案信息資源，檔案數據規模的幾何式增長，檔案社會化程度的不斷提升，檔案管理工作也應更加智慧和智能，而人工智能技術也終將成為檔案信息化建設的技術引擎。

1.3 計算機網絡技術

計算機網絡將處于不同地理位置的計算機相連接，以實現信息檢索、網絡通信、辦公自動化、電子商務和遠程教育等功能。當今世界已進入全球化、高速和智能的網絡時代，一個巨型的“虛擬世界”在逐步形成，人們可以足不出戶的實現互動和交流，現實生活向數字化發展。計算機網絡技術也為檔案管理工作插上了翅膀，每一項網絡新技術的出現都極大的促進了檔案管理工作效率和水平的提高，在當前的檔案信息化建設中，云計算、數據挖掘和物聯網技術的不斷成熟和完善，解決了傳統檔案受時間和空間的限制，實現了檔案信息的高效檢索和利用，真正實現了其在人類記憶、信息服務和文化傳承等方面的社會功能。

2 大數據技術時代檔案信息管理面臨的挑戰與變革

2.1 大數據技術時代檔案管理思維的變化

從何種角度、層次、方式去管理、開發和利用檔案，取決于每個檔案管理者的思維方式。隨著科學技術的發展，傳統的分類、比較、歸納和演繹的檔案學邏輯思維方式，往往將檔案管理局限在文字館藏的管理上，面對檔案資源范疇和信息形式的變化，以及互聯網、移動終端和個人電腦等產生的電子檔案數據，以傳統的鑒定和整理思維加以處理，很難從檔案中挖掘出高價值的有效信息。因此面對大數據時代的來臨，檔案工作者應當采用擴散型和橫向型的思維，關注檔案事業發展的整體性和多維性，從信息科學汲取養分，改變單純的以保存、檢索等為主要的檔案信息服務理念，將網絡化、智能化的檔案數據挖掘和分析工作當成未來檔案服務的主要方式，真正體現檔案信息的價值，滿足檔案工作的社會化需求。

2.2 大數據技術時代檔案管理方法的變革

檔案管理工作肩負著對檔案信息采集、整理、鑒定、存儲和檢索等任務，具有社會記憶、信息服務和文化傳承等社會職責。在傳統的檔案管理方式下，對檔案數據往往是孤立、扁平和簡單化的處理模式，對海量數據缺乏一種立體和智能化的技術手段，大量死檔案和低價值數據是各檔案管理部門普遍存在的通病。而在大數據時代下，云計算、大數據分析、人工智能等技術的出現，使主動利用檔案成為可能，不同的檔案管理部門，可以針對自身檔案數據的特點和屬性，利用基于不同數據模型而開發的軟硬件系統，對本單位的海量數據進行相關性分析，從而滿足檔案管理者和使用者的需求，使檔案更加價值和意義。

3 應對大數據技術時代要求的檔案信息管理策略

3.1 利用人工智能技術，對檔案資源進行采集、分類和管理

人工智能技術的飛速發展使檔案智能管理的實現成為可能，檔案信息擺脫了傳統載體的限制，在計算機網絡中，應用基于自然語言搜索、云計算和數據挖掘等技術，在各種軟硬件的相互配合下，能夠完成從檔案資源的采集、分類、存儲、鑒定、安全、分析、檢索等一系列的檔案管理業務，有效提升檔案信息化建設水平。以檔案數據收集為例：文本挖掘是人工智能中最早實現的技術之一，面對浩如煙海的檔案信息資料，想要收集滿足自身需要的有價值數據，憑借人力是根本不可能實現的。而應用基于人工智能技術的數據挖掘產品智能Agent，通過關鍵詞檢索和智能分析系統，能夠在海量信息中搜索和提取到網絡資源中幾乎全部的數字化成果，使檔案的檢索和利用更加的方便和快捷。

3.2 基于大數據技術下的檔案信息資源的共建與共享

“運用互聯網和大數據加強橫向聯系，讓數據多跑路，群眾少跑腿”是近期國務院對滿足百姓信息需求的新倡導。對檔案管理工作而言，也就是利用大數據技術實現檔案信息資源的共建和共享。大數據本身的物性是經過數字化后被存儲的可被識別的物理代a，其真正意義在于能夠從這些海量的信息中提取和利用有價值的部分。也就是利用互聯網和大數據的相關技術，使數據更加公開和透明，實現不同部門間、不同社會群體間的信息傳導和利用，為檔案管理者和服務對象提供數據支撐，充分體現檔案管理工作的社會價值。應在檔案信息共建共享的原則、技術和設備、實施路徑、安全性等方面制定詳細和可行的規劃，從而確保檔案管理的社會價值最大化實現。

3.3 應用數據挖掘技術，對檔案信息進行開發和利用

當前我國檔案管理的自動化、網絡化工作已經基本實現，很多檔案管理部門都能利用計算機軟件或網絡平臺，對檔案工作所產生的海量數據信息進行記錄、整理和分析，并從中挖掘有價值的信息，為檔案業務信息的管理提供可以參考的決策信息，為檔案數據資源的優化和整合，檔案服務的便捷和高效提供了一定的技術支撐。但在檔案數據的深層次處理方面，由于分析方法和技術上的缺失，在對大規模數據處理上仍顯不足。而隨著數據挖掘技術的日趨成熟，人們可以通過特定的算法和模型，對數據進行總結、分類發現、聚類和關聯，對檔案數據進行更高層次的抽象，提高檔案資源的實際利用率。檔案管理部門應積極應用最新的數據挖掘技術，將傳統的數據保管模式向數據開發和利用模式轉變，將檔案服務從被動向信息的主動提供者轉型。

參考文獻

[1]周林興，周振國.高校檔案館、博物館數字資源整合研究[J].檔案管理，2014（5）：10-14.

第6篇：人工智能時代概述范文

電氣信息化技術分為三個層次：第一，信息基礎技術，包括光子、微電子等相關元器件的制作技術等，為集成電路、計算機等技術的應用提供了前提與基礎。第二，信息系統技術，指的是獲取、處理、傳輸與控制信息的系統或者設備在實現的過程中所需的技術，其中信息獲取技術包括遙感技術、傳感技術等，信息處理技術包括優化與仿真技術、數據庫技術等，信息傳輸技術包括多媒體技術、網絡通信技術等，信息控制技術包括人工智能等。第三，信息應用技術。信息技術在社會的各個領域中都有著廣泛的應用，例如工程控制技術、信息管理系統等。

2電氣工程信息化應用系統的優勢

2.1確保電氣工程各個環節的一致性

在電力系統的運行過程中，檢測、監控、管理等各個環節之間的相互協調與配合是電力系統有序運行的前提與基礎。通過電器工程信息化應用系統，能夠實現電力運行系統檢測水平與控制水平的提高，進而實現電力系統運行效率與質量的提高，更好地改善運行系統的服務效率。

2.2實現電氣工程監測模型的簡化

實現電氣工程信息化，能夠對傳統的電電氣工程信息化應用系統的設計要點分析文/苑少軍在信息時代背景下，電氣信息化技術在電氣工程中得到了廣泛的應用。本文首先對電氣信息化技術進行了分析，在此基礎上提出了電器工程信息化應用系統中的信息技術及其設計要點，為實現電氣工程信息化奠定堅實的基礎。摘要器工程檢測模型進行有效的簡化，更好地確保電氣工程控制的時效性。利用控制器進行控制的過程中，如果被控制對象比較復雜，將導致無法對其進行準確的把握，出現無法估量、無法預測等情況。因此，在電力系統的管理與控制的過程中，會由于電氣工程出現的問題而面臨困境。

3電氣工程信息化應用系統的設計要點

3.1優化與仿真系統的設計要點

首先，計算機輔助電機電器優化設計。CAD在飛機制造、汽車制造與電機電器工業中最早得到應用，主要依靠的是計算機非常強大的計算功能，將傳統經驗轉變成為計算機軟件，從而實現了工作效率與質量的有效提高。其次，電力系統的優化與仿真。計算機在電力系統的可靠性、安全性等仿真系統中得到了廣泛的應用。當前，優化與仿真技術主要在計算機輔助電力系統潮流計算、網絡規劃、可靠性分析、系統計劃分析等方面得到了充分的利用。隨著電力工業中模擬技術的應用，計算機的圖形處理功能與邏輯分析功能得到了廣泛的應用。在計算機屏幕上實現了實際電網的再現。無圖板設計標志著電力工程計算機輔助設計發展到了新的階段。

3.2人工智能技術的設計要點

3.2.1人工智能技術在電力系統中的設計

在電力系統的規劃、監視、控制、分析等領域中，人工智能技術已經得到了廣泛的應用。人工智能系統應用較為成功的包括電力調動操作管理系統、短期電力負荷智能預報系統、分布式電力網絡故障模擬分析系統等。

3.2.2人工智能技術在電機中的設計

人工智能技術在各個領域得到了廣泛的應用，電機控制領域的專家學者也開始關注與重視人工智能思想與方法，開始在控制系統的研究與應用中引入人工智能技術，解決各種傳統控制方法無法解決的問題，完成各種傳統控制技術無法勝任的任務。如電機智能控制器，水力發電機微機采樣多參數新型控制裝置，異步電動機微機矢量控制智能調速系統，轉矩控制和電流跟蹤的高性能智能變頻高速系統，異步電動機矢量控制調速系統以及應用自適應神經元控制技術的電機PWM調速系統。

3.3網絡技術的應用與設計

3.3.1管理信息系統

電力專用通信網在建設與管理方面都取得了一定的發展與成就，實現了電力調度系統計算機網絡規劃大綱的制定與完善。當前，已經逐步形成了包含多種通信方式的通信網絡，一方面更好地滿足了電力生產調度的需求，另一方面為全國電力信息網絡的建立奠定了物質基礎。

3.3.2過程控制自動化

在過程控制自動化指的是通過計算機監控系統實現自動化控制。很多電廠還建立了以計算機為基礎的機爐協調控制系統、鍋爐爐膛安全監視系統、汽輪機數字電液調節系統及各種輔助控制系統。并在單元機組分布控制的基礎上，建立了值長系統、生產管理系統，實現了機組計算機監控實時信息進入管理信息系統網絡，大大提高了機組的安全和經濟運行。

3.4故障診斷技術的應用

電力設備在電氣系統運行的過程中常常會出邊各種故障。電氣設備出現故障之前都存在一定的預兆，依據故障預兆能夠對設備故障進行判斷。隨著信息化及時的不斷發展與完善，利用信息化技術能夠更好地對故障預兆進行判斷，從而確保系統能夠正常的運行。研究人員針對電氣工程信息化系統中的變壓器進行了科學、合理的維護，實現這一重要電力設備壽命的延長，但是并不能夠對設備故障的出現實現完全的避免。

4總結

第7篇：人工智能時代概述范文

[關鍵詞]物聯網；人工智能；技術

中圖分類號：TP391.44；TN929.5；TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）22-0019-01

1 導言

目前對物聯網的理解，已經從IoT（InternetofThings）擴展到IoE（InternetofEverything），從一開始定義的傳感器網絡，發展到萬物互聯時代。據IDC分析，到2020年，全球將有300億智能設備接入互聯網并產生海量數據。人工智能相關軟件的開發和應用為物聯網提供了極大的網絡能力、計算能力和存儲能力。使網絡具有獨特的靈活性和運維性。

2 何為物聯網

2.1 物聯網簡介

所謂物聯網即基于互聯網和傳統電信網等信息承載體，實現獨立尋址的普通物理對象互聯互通的網絡。物聯網具有普通對象設備化、普適服務智能化以及自治終端互聯化的特點。

2.2 人工智能簡介

不同種類的物品接入網絡，其本身的信息在物聯網的智能作用下被識別，并在受到相關的分析、處理等之后反饋到相關設備上，或是在智能識別的基礎上設備發出指令使目標物品做出相應變動的系統即為人工智能。

3 特點

3.1 語義互操作

物聯網和主要特點之一就是語義互操作，在物聯網的應用過程中，對于這種技術具有較強的依賴性，當前社會中物聯網的發展方向之一就是增強語義互操作。比如，物聯網中如果有一個合適規格的溫度計，那么這個溫度計在感知溫度時就會產生相應的定向溫度值，同時溫度計能夠把這個溫度值傳輸到相應的設備中。數據是溫度值的重要表現方式，所以，需要通過語義來制成。如果沒有語義支撐，WSN系統就會出現信息孤島的問題，語義互操作技術符合系統的實際需求。

3.2 設備數量巨大

在電子技術發展的過程中，微機電系統也實現了飛躍。各個行業對于電氣器件的質量和數量要求也在提升。根據科學的預測，在5年后，世界范圍中會有大概160億的設備通過互聯網來完成網絡需求。所以相關行業需要提升對于設備的管理水平，進而降低物聯網的承載量。

3.3 離線特點

物聯網技術的主要特點是離線，形成這種特點的原因較為復雜。比如，飛機的裝置技術人員如果想要確認設備是否在正常運行，相應的執勤人員在接近設備的時需要進行檢測，并且在完成檢測后回到控制室中，而后上交相應的檢查信息。在應用物聯網的過程中，相應的物體處于離線狀態，同時，物聯網和WSN的離線狀態差別比較大，究其原因是，物聯網中的節點失效和數據鏈路失效。

4 物聯網應用與人工智能相結合的技術

4.1 物聯網的核心關鍵技術

基于物聯網的應用范圍和技術應用概念，物聯網的核心關鍵技術包括RFID技術、傳感器技術、無線網絡技術、人工智能技術、云計算技術等。RFID技術主要是實現物品的自動識別功能。傳感器技術主要是負責接收物品的識別信息和內容，對信息進行處理和識別等活動。

4.2 傳感網絡的物聯網應用架構

傳感網絡是無線形式的，同時，傳感網絡還是一種視覺傳感網絡以及人體傳感網絡，這種網絡在不同的范疇里能夠發揮不相同的作用。應用較多的WSN主要是無線形式的，在實際的建設和發展中，因為應用了無線傳感器，所以網絡承受的壓力、聲音和溫度都會發生一定的變化。WSN以自治的形式工作，并且在實際運作中具有密度較大和數量眾多的特征，一方面每個節點都能儲存大量數據信息，另一方面還可以進行廣播服務。如果限制了節點的儲存能力，分析傳感器在物聯網中的應用架構就會難以進行信息身份識別。無線傳感器網絡具有眾多優點，同時WSN的運行速度是不是合理是決定物聯網能否正常運輸的重要因素。在實際應用過程中，大部分的無線傳感器網絡都比較關注相應的網絡基礎設施的影響，相應的基礎性設施對于持久性和動力要求較高的話，物聯網和無線傳感器之間就會擴大距離。

4.3 3D全息投影技術

3D全息投影是一種利用干涉和衍射原理記錄并再現物體真實的三維圖像，體驗者無需佩戴3D眼睛就可以立體的虛擬任務。3S動漫正式利用這種全新的技術改變了人們對傳統舞臺的聲光電技術的審美態度。3D全息立體投影技術是將不同角度影像投影到進口的MP全息投影膜上，以各種角度呈現立體觀影效果。此技術的應用主要是汽車服裝會、舞臺節目、互動、酒吧娛樂、場所互動投影等等。這項技術的實現將智能化更加貼近實際生活。讓我們突破傳統的視覺和聽覺模式，接收未來更加智能化和多元化的技術創新。

4.4 百度

在物聯網領域中百度也希望像Google一樣借助先進的數據實時處理技術與人工智能技術實現對物聯網世界信息內容的理解及應用。比如，在車聯網領域中已經出現了百度汽車來進行路測。在百度支持的物聯網中，其重點方向是百度開放云，其目標是為相關客戶提供數據的多協議高速接入、海量數據存儲、實時數據流式處理、設備安全管理以及大數據分析等功能。

百度開放云的整個體系核心是百度分析引擎，百度開放云是一個整體的數據上傳、分析以及應用支持架構。2013年了百度語音識別開放平臺，該平臺共支持19個分類的語義解析，其中包括視頻、音樂、地圖以及應用等。除此之外，百度還成立了深度學習研究院，專注于DeepLearning研究。百度堅信這種研究方式為機器執行人類看、聽、思考等活動創造了更多的可能性。在2015年，百度推出了全新的機器人助理“度秘”，而“度秘”的實質則是對自然語言理解、智能交互、交付能力以及服務等功能的結合。百度采用虛擬助理模式，希望讓百度真正成為一個連接人與服務的入口。

4.5 Google

Google在所有的人工智能技術研發公司中，其技g研發稱得上是最充分的。Google公司從建立開始便以人工智能作為其公司的核心技術。作為搜索引擎，其本質在于將自然語言中的語義理解技術視為核心，在此基礎上對龐大的互聯網信息進行實時處理，并提供信息的相關性分析服務。目前，人類最常用的云計算以及大數據技術便是Google對搜索引擎不斷研發、改善所取得的技術成果。在Google收購DeepMind公司以后，其更是大力發展“深度學習”相關研究，致力于把類似于人腦神經元的網絡應用于人工智能計算機的模擬上，期望機器可以通過“深度學習”，逐步具有人類理性思維的能力。Google內部人工智能相關項目在2012年已接近100個，到了2015年第三季度其人工智能相關項目更是突破了2700個。目前，Google在基于人腦機能模擬基礎上所進行的人機交互方面的研究已經處于業界領先地位。

結束語

無論從深度還是廣度的角度考慮，物聯網的智能性都以自身的特點迅速發展著。在智能物聯網中，其每個主體都是平等的，并且，人類的智慧都可以通過非人類物質進行傳遞。但是，物聯網世界必須嚴格遵守其自身的規律物聯網的發展和經濟的進步密不可分，所以需要重視物聯網發展過程中的瓶頸和局限性，并且進行持續的技術創新，推進經濟和技術的共同發展。

參考文獻

第8篇：人工智能時代概述范文

關鍵詞： 人工智能；多層次；數據分類；決策樹

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）36-8379-02

1 概述

隨著時代的進步、科技的發展和互聯網的廣泛應用，人們對客觀世界的描述愈來愈全面，電腦存儲的數據量愈來愈大，那么如何將這些海量的數據轉化為更加有用的多層次信息，仍然是一個急待解決的問題，為此人工智能得到了前所未有的發展，數據分類作為一種人工智能方法也得到了人們的普遍重視和廣泛的運用。

1.1 數據分類定義

數據分類就是從海量數據中找出某些屬性相近或者類別相似的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類數據的內涵描述，并用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹表示。數據分類是利用數據集通過一定的算法而求得數據分類的規則。簡言之，數據分類就是從大量的數據中提取或“挖掘”類似的知識。數據分類可在任何類型的信息存儲中進行，其中包括關系數據庫、事物數據庫、數據倉庫、高級數據庫系統和面向特殊應用的數據庫系統。數據分類旨在從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中， 提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識，然后進行歸類分析和運用。

1.2 數據分類方法

數據分類可用于規則描述和知識預測。數據分類是一種數據分析形式，它預測數據的分類標號。通過建立一個分類屬性模型，它可以對數據進行有效的分析和評價，常用的數據分類方法為決策樹歸納算法。決策樹歸納算法是一種廣泛應用的數據分類方法，該方法不需要專業的領域知識，它通過對樣本的學習而自頂向下地構造決策樹。決策樹歸納算法分類速度快、功能強。

2 猜數字游戲簡介

“猜數字”游戲是以人工智能的一個經典問題“猜數字”為基礎而開發的一個益智類小游戲。其具體情況是：

1）游戲開始，電腦隨機產生數字為0到9不重復的四個數，注意0可以出現在第一位；

2）將玩家猜的數填在框內按回車或者確定按鈕提交，注意數字不能重復；

3）電腦會將玩家每次提交的數與它自動產生的數進行比較，結果顯示成"*A*B"。A代表數字正確位置也正確，B代表數字正確但位置不正確，比如："2A2B"表示有2個數字的數字正確且位置也正確，除此以外，玩家還猜對了2個數字，但位置不對；更為具體地講，例如電腦自動產生的數是“2860”，玩家猜測的數為“1268”，電腦的結果顯示為“1A2B”即猜中1個數字正確且位置也正確即“6”，有2個數字正確但位置不正確即“2”和“8”；

4）玩家共有10次機會，在10次內，如果結果為“4A0B”，游戲成功。如果10次后玩家都沒有猜對那么游戲失敗。

3 運用決策樹進行歸納分類

決策樹是利用信息論原理對大量實例數據的特征進行分析，計算各數據特征的相互信息或信道容量，找出反映類別的重要特征，抓住數據屬性的本質，進行有效的歸納分類。

3.1 決策樹簡介

決策樹是確定數據分類歸納的一種有效方法。決策樹不僅可以幫助人們理解問題，還可以幫助人們解決問題。它是一種通過圖示羅列解題的有關步驟以及各步驟發生的條件與結果來進行數據分析歸類的一種數據分類方法。決策樹由決策結點、機會結點和結點間的條件分枝連線組成。我們用矩形表示決策結點，用圓角矩形表示機會結點，從決策結點引出的條件分枝連線表示決策者可做出的選擇，從機會結點引出的分枝連線表示機會結點所示事件發生的概率。在向前推進的過程中，應在每一階段計算事件發生的期望值。計算完畢后，開始對決策樹進行剪枝。

3.2 電腦猜數

前面介紹了人工智能中的“猜數字”游戲的使用說明。在此提出讓電腦通過學習、分析數據屬性、進行分類歸納和有效的邏輯推理，最終猜出正確的四位數字。如果利用窮舉法，我們知道0至9這10個數字中每次隨機產生不重復的四位數（注意0可以放在第一位）有10*9*8*7共5040種可能。但是我們要求電腦最多只能猜測10次，由此可見每次正確的概率為1/504，顯然隨意猜測是不可能得到正確的結果的。電腦必須在已猜測的數字中進行特殊學習、分析歸納、進行有效的邏輯推理、尋找規律，再進行下一次的猜測，只有這樣才有可能在10次之內猜出正確的答案。而如何進行有效的學習、分析、歸納、推理將是我們電腦面臨的關鍵所在和難題所在，這就依賴于數據分類中的決策樹的靈活運用。

3.3 決策樹在猜數字游戲中的具體應用

電腦猜數的決策樹首先預設三個數據集合分別為可能集（初值為0至9十個數字）、肯定集（初值為空）、否定集（初值為空），然后對決策樹進行重新定義：電腦第一次猜測的數（隨機從可能集中抽取不重復的四個數）作為決策樹的根結點（用矩形表示），所有判斷的可能結果顯示作為決策結點（用圓角矩形表示），可能結果的條件分枝為連線，下次決策數字作為分枝結點（其數字來自可能集、肯定集或者否定集），把確定的數字放入肯定集，把排除的數字放入否定集；依次類推，最終得到正確答案。下面先構造決策樹，然后再具體地分析說明，決策樹如圖1。

圖1 決策樹

決策的具體步驟如下：

1）電腦從可能集的十個數字中隨機抽取不重復的四個數；

2）電腦隨機抽取的所有可能結果為五類（共13種可能：“0A0B”、“0A1B”、“1A0B”、“0A2B”、“1A1B”、“2A0B”、“0A3B”、“1A2B”、“2A1B”、“3A0B”、“1A3B”、“2A2B”、“4A0B”）；

3）電腦根據判斷結果進行決策： （下轉第8383頁）

（上接第8380頁）

①猜中0個時，把抽取的4個數字放入否定集；在剩余的6個數字中隨機抽取4個數字進行第二次猜測，可能結果分為三類（共10種可能：“0A2B”、“1A1B”、“2A0B”、“0A3B”、“1A2B”、“2A1B”、“3A0B”、“1A3B”、“2A2B”、“4A0B”），有3種可能被剪枝；

②猜中1個時，在剩余的6個數字中隨機抽取4個數字進行第二次猜測，可能結果分為三類（共9種可能：“0A1B”、“1A0B”、“0A2B”、“1A1B”、“2A0B”、“0A3B”、“1A2B”、“2A1B”、“3A0B”），有4種可能被剪枝；

③猜中2個時，在剩余的6個數字中隨機抽取4個數字進行第二次猜測，可能結果分為三類（共6種可能：“0A0B”、“0A1B”、“1A0B”、“0A2B”、“1A1B”、“2A0B”），有7種可能被剪枝；

④猜中3個時，在剩余的6個數字中隨機抽取4個數字進行第二次猜測，可能結果分為二類（共3種可能：“0A0B”、“0A1B”、“1A0B”），有10種可能被剪枝；

⑤猜中4個時，根據具體結果進行決策處理（調整數字順序進行猜測）；

4）根據第二猜測結果進行肯定集和否定集的決策處理（只有二類情況不能直接進行肯定集和否定集的決策處理，對其進行特殊處理）；

5）同理，根據第三猜測結果進行肯定集和否定集的決策處理，依此類推。

4 小結

由以上實例可知數據分類方法運用廣泛，尤其是決策樹的應用得到廣大計算機用戶的推廣。只要熟練掌握其基本知識和技能，再加以靈活運用，那么進行數據挖掘和歸納推理都能收到意想不到的效果。

參考文獻：

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[3] 蔡自興. 人工智能基礎[M].北京：高等教育出版社，2005.

[4] 溫斯頓.人工智能[M]. 北京：科學出版社，1983.

第9篇：人工智能時代概述范文

關鍵詞：大數據時代；會計信息處理；智能化

現代企業處于大數據的時代背景下，企業如何從量大、類型多、價值密度低的數據信息中快速挖掘有價值的信息資源，是其獲取競爭優勢、把握市場主動地位的影響因素。通過會計信息處理智能化過程，企業能夠有效提高對財務數據的加工和處理速度，提高決策效率，并保證數據輸出的準確性，對強化企業信息處理能力并提高對數據時代的適應性，具有重要意義。國外會計處理智能化軟件如AutoFocus,QuickBook,ERPLY等已得到廣泛應用，相比較，我國在會計信息處理智能化水平還落后于國外，需要結合在企業內部的推廣使用和開拓創新不斷推進我國會計信息處理智能化的進程。

一、會計信息處理智能化概述

(一)會計信息處理智能化定義

會計信息處理智能化是現代信息技術和會計專業領域發展相結合的產物，具體是指通過建立會計信息系統將會計方法體系和電子計算機有機結合，并在信息化和網絡化的不斷發展過程中向智能化方向發展，從而利用計算機強大的計算能力進行自動處理和分析，形成報告和管理建議，并借助網絡通信等手段提供給信息使用者。與會計電算化不同，智能化更加強調信息處理自動化，對人工依賴程度越來越低，甚至能夠在自主分析基礎上進行常規決策。

(二)會計信息處理智能化動因

通過模擬人類智慧，會計智能在建立具有知識獲取、分析和運用能力的計算機輔助系統上能夠自主需求解決復雜問題的技巧和辦法，因此會計信息處理智能化的應用能夠利用信息技術提高數據處理能力和效率，同時保證數據質量，通過提供決策支持能夠將財務人員工作重心轉移到非常規的更為復雜的管理問題和決策上來，提高管理專業化水平。

(三)會計信息處理智能化條件

會計信息處理智能化實際是將企業會計信息收集、確認、計量、記錄和披露環節整體納入智能化處理系統中，保證會計信息處理流程采用一體化的自動處置，無論是經濟業務和憑證編制，還是登記入賬和報告生成等工作，都能夠實現解放人力、提高效率。企業要建立信息處理智能化應用流程在技術層面需要以下系統的支持和配合：第一，輸入系統。首先在硬件設備上主要是鼠標、鍵盤等輸入工具，傳統電算化主要依靠人工操作，但在智能化階段，圖紋識別、語音識別等技術發展更新了輸入系統的工具創新，也能夠進一步替代人工。結合信息化時代來臨，企業對外經濟聯系和業務數據流轉都逐漸實現電子化介質傳輸，例如電子發票、電子貨幣等出現，為智能輸入提供便利，減少以往需要人員操作審核原始憑證和發票信息并進行信息錄入工作，用輸入系統代替了人工操作，從而減少人為錄入出現錯誤的可能性。第二，數據庫系統。會計信息處理智能化必須建立和維護好對應的數據庫系統，通過系統規范的設置，保證數據庫系統運行的流暢性和準確性。由于會計核算和信息處理有自己特有的準則規定和制度要求，智能化的數據庫系統在進行初始設置時必須要結合核算基礎、準則要求和會計制度，設置好規則庫，在自動識別規則庫的運行規則下對業務數據庫進行快速存儲和調用，保證數據準確性。第三，智能處理系統。處理系統是會計信息處理智能化過程的核心中樞，完善的智能處理系統能夠根據已生成的規則庫要求進行自動運行，快速處理數據信息并通過輸出系統進行結果導出和傳遞。例如，企業對采購業務的核算，在數據庫中讀取采購合同信息，通過與輸入系統中發票信息核對，檢查發票金額、采購名稱是否與合同、到貨單信息一致，并結合付款記錄進行增加存貨沖減預付款或記錄應付款的數據，同時入庫處理能夠自動生成入庫單。從而通過對會計核算進行流程再造，實現自動會計處理和控制，保證全程智能化的運行過程。第四，輸出系統。通過智能化的輸出系統建設和完善，在傳統顯示器輸出、打印等輸出方式基礎上又出現了語音輸出、移動網絡輸出等新輸出方式，報表形式也日漸豐富，結合管理層需求，可以針對關鍵科目、階段不同選擇多樣化的輸出形式，報表維度增加，圖表格式更便于閱讀，滿足信息使用者需求。第五，控制系統。職能處理過程，規則庫和知識庫相當于系統大腦，決定著會計信息處理的具體操作，因此通過建立控制系統能夠保證人工智能操作的合理性。通過適當人工干預強化控制系統對規則庫和知識庫的更新，推動會計信息處理人工智能的自動化調整，結合技術發展和環境變化，通過控制系統協調各模塊和業務流程的相互作用，才能保證會計信息處理智能化的穩定運行。

二、提高會計信息處理智能化的對策

(一)轉變傳統會計核算觀念，密切關注信息技術環境

現代信息技術與各專業和產業發展的融合越來越強，在會計管理上，企業必須轉變傳統核算思維，學會利用先進信息技術，提高從大數據時代潮流中順勢而為，抓住機遇。在信息技術環境快速構建和完善的背景下，加大對會計核算智能化的技術支持，推進會計系統、業務管理系統和企業管理系統的有機融合。信息技術環境的變化和具體技術的創新會給企業會計信息處理智能化創新提供新方向，因此，企業還必須密切關注科技領域的技術創新，堅持與時俱進，做好自身會計信息處理智能化系統的更新。

(二)引進綜合型財務技能人才，保障會計智能化有序運行

會計信息處理職能系統具有較高的專業性，尤其是在初始設置和系統后臺運行維護方面，需要企業有專門的技術人才進行操作，因此，現代企業應設立專門部門并指定專門技術人員負責此項事宜。由于會計智能化系統需要遵循專業財務核算原則，因此還必須結合提高技術人員的綜合素質，既能精通智能化軟件系統的操作，還應具備專業的會計理論知識和核算技能。通過與高校合作，系統培訓綜合型財務技能人員，提升專業能力和信息化管理思維，保證高素質、高技能人才的供需對口，為企業會計智能化系統的有效運行提供人才保障。

(三)優化智能化信息系統，提高技術風險防范能力

會計信息處理智能系統環環相扣，一旦發生系統崩潰、網絡安全漏洞，將會給企業會計信息處理工作和信息安全造成極大破壞，因此必須提供對技術風險防范能力，通過定期維護和檢查智能系統各環節關鍵控制點，核查系統設置的規范性，結合網絡防火墻技術、登錄密碼保密的信息安全技術的應用，提高對風險防范能力。同時，通過做好定期數據備份和應急預警方案，避免突發技術故障造成企業會計信息處理工作的癱瘓，提高風險應對能力。

三、結語

會計電算化、會計信息化和會計智能化是現代信息技術發展與會計領域融合三個階段，通過前兩個階段的經驗積累和理論創新，會計智能化成為會計領域向專業化縱深發展的必然趨勢，現代企業必須從會計管理思維、人員配置和技術支撐上為會計信息處理智能化提供有效支撐，發揮其在大數據時代背景下增強企業信息優勢的能力。

參考文獻：

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