人工智能技術的興起精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術的興起范文

關鍵詞：鈥激光急性腎功能衰竭碎石術周手術期護理

【中圖分類號】R47【文獻標識碼】B【文章編號】1008-1879（2012）12-0318-02

上尿路結石梗阻導致急性腎功能衰竭的傳統治療方法，往往需要多次手術，創傷較大。輸尿管鏡下鈥激光碎石術是微創手術中較好的一種方法，我科自2008年7月—2011年7月共收治患者27例，治療效果滿意。

1資料與方法

1.1臨床資料。本組27例，男16例，女11例，年齡22～75歲（平均45.5歲），雙側輸尿管結石14例，2例既往有一側腎切除手術史，一側輸尿管結石對側腎結石3例，輸尿管上段結石17例，輸尿管下段結石10例，雙側腎萎縮2例，少尿18例（2～8d），尿量100～350ml/d，無尿9例（1～5d），血尿素氮（BUN）15～62.5mmol/l，平均24.8mmol/l，血肌酐（Cr）347～1520mmol/l，平均597mmol/l，血鉀75.5mmol/l，11例有不同程度貧血，16例有不同程度水腫，腹部平片（KUB）顯示陽性結石21例，6例B超提示有結石，KUB未發現結石后經CT掃描確診，B超提示23例有不同程度腎積尿，4例曾有ESWL治療史。

1.2治療方法。術前預防感染糾正酸中毒，維持水電解質平衡等治療，截石位行輸尿管鏡檢查，灌注泵低壓灌注，班馬導絲引導下沿輸尿管走形向上檢查，發現結石后用鈥激光光纖將結石粉碎至2mm以下，碎石后留置F5～F7雙“J”管，1～2月后拔除。

2周手術期護理

2.1術前護理。心理護理：鈥激光腔內碎石術是新技術，患者對其缺乏了解，擔心效果、副作用、費用等。術前應充分告知患者鈥激光的工作原理、手術步驟可能發生的并發癥。

2.2術前準備。做好膀胱鏡、泌尿系B超、泌尿系造影等特殊檢查，判斷結石性質，術前常規行會備皮，常規禁食12h，禁飲6h，行普通灌腸一次，常規藥物過敏試驗。

2.3術后護理。①嚴密觀察病情：術后平臥6小時，嚴密觀察生命體征，每半小時測量并記錄一次。②飲食護理：術后禁食12h，禁飲6h。12h后流質飲食，24h后改半流質飲食，再逐漸給予進普通飲食，每天飲水2000ml以上，以促進結石排出，防止尿路感染。③臥位：術后平臥6小時候取半臥位，24h內生命體征平穩后鼓勵患者下床活動。④管道的護理：尿管妥善固定，保持引流暢通，避免管道扭曲、堵塞、脫出，翻身及過度牽拉，注意觀察引流液的顏色、性質、量，如有異常及時匯報。定時擠捏引流管，以防血塊堵塞。留置尿管期間，嚴格執行無菌操作，每日更換引流袋，并用0.5%碘伏棉球消毒尿道口2次，鼓勵病人多飲水，每日用0.9%的生理鹽水250ml+慶大霉素16萬單位行膀沖2次。部分病人術中放入雙“J”管，術后1～2周可拔除，如有明顯肉芽組織增生3～4周后拔除，部分帶雙“J”管出院者，囑其注意休息，并在出院兩周后行膀胱鏡拔除。⑤尿液觀察：術后排尿血尿尿色逐漸變淺直至消失為正常，若血尿較多或加重時應及時處理。指導患者排尿于透明容器，過濾網過濾，觀察殘余結石的排出情況。一般尿管留置時間為3～5d，如血尿顏色加深，可適當延長拔管時間。⑥心衰、肺水腫：由于在手術過程中經沖注生理鹽水，對于年老體弱的或手術時間長的患者，可能引起心衰、肺水腫，應嚴密觀察生命體征。

3結果

本組27例均解除梗阻并留置雙“J”管，25例一次性碎石成功，2例輸尿管上段結石上行入腎盂內，術后帶管行ESWL，Cr恢復正常，1例術后3月查血BUN、Cr仍提示輕度腎功能不全，術后一周25例復查結石基本排清，2例輸尿管結石上行入腎盂在術后半月帶管碎石，結石排出，3例對側腎結石者腎功能恢復正常后行經皮腎鏡鈥激光碎石術，術后發熱2例，行抗感染治療后緩解，4例合并息肉者一并1月激光消融，住院時間7～10d，平均8d。

4出院健康指導

告知患者保持尿道口清潔，注意休息。觀察尿液顏色，多飲水，日排尿量應達2000ml，不宜飲用生水和含鈣量較高的水。及時排尿和多運動。給予患者飲食指導，限制磷酸的攝入。少吃含草酸、鈣多及辛辣食品。定期檢查，以便早期發現結石復發或輸尿管狹窄的發生，檢查有無結石復發及腎積水的發生。

5討論

上尿路結石并發急性腎功能衰竭，應積極行外科治療，及時解除梗阻，挽救腎功能。及時正確診斷是治療的關鍵。我們通過本組27例資料分析認為，輸尿管鏡下鈥激光碎石術治療上尿路結石梗阻性急性腎功能衰竭存在以下優點：①操作簡單、安全、可靠、創傷小、住院時間短；②結石粉碎率高，可同時消融輸尿管息肉；③可同時處理雙側病變；④激光碎石時間短、損傷小、輸尿管水腫輕，有利于結石排凈；是治療上尿路結石梗阻性腎功能衰竭的有效方法之一。

參考文獻

[1]廖正泉，楊嗣星等.尿路結石并發急性腎功能衰竭的手術治療.臨床外科雜志.2001.8（9）.79～80

[2]吳階平.泌尿外科學.濟南：山東科學技術出版社，2004.1777～1778

[3]劉紅云，鄒蓉，勵惠君.鈥激光治療輸尿管結石患者的護理[J].臨床護理雜志，2006（5）：24～25

[4]李蕾，張思思.鈥激光治療泌尿系統結石的護理[J].實用臨床醫學，2003，4（4）：103～104

第2篇：人工智能技術的興起范文

在我國的科技發展領域，人工智能的出現帶來了新的發展前景和發展動力。伴隨著科技大發展的信息化時代的到來，現在涉及到人們生產生活的各個領域都開始實現了人工智能技術的研究和嘗試性應用，通過實踐應用表明，人工智能確實發揮了巨大的技術推動作用。本文從人工智能的概念入手，詳細闡述了人工智能在計算機網絡技術中的運用和未來發展方向，最后對人工智能的科技發展措施進行了完整總結。

【關鍵詞】

人工智能；計算機網絡技術；運用

引言

到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。

1人工智能簡介

1.1概念

人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術名詞，人工智能主要應用在人工模擬操控以及實現人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關領域的智能性技術、智能操作方法以及智能技術應用，屬于一門綜合性較強的技術類應用科學。屬于一門獨立的新型技術學科。人工智能主要的應用載體為計算機，通過技術研究嘗試實現計算機實體發揮出人的智能，實現對人的智能性模擬應用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應用技能的計算機，通過科學的設計和新型的建造方式實現計算機應用系統的高智能水平發揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應用方法是利用人工技術，通過人類智能行為的計算機開發和引入，綜合性研究的科學載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術更新發展速度不斷加快，計算機的實際應用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網絡技術普及促使電子類產品價格不斷下降，許多人工無法短時間內快速完成的任務通過計算機已經可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現實應用能力和基礎。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領域，其中包括了智能化的接口設計、智能化的數據搜索以及智能化的主體系統研究[1]。

1.2接口技術研究

為了實現更加便捷自然的人工智能交流技術應用，智能接口技術的研究在近些年來越來越受到關注。數據的提煉和有效信息的挖掘技術需要從大量模糊和隨機的數據中進行有效信息提取，從而實現對潛在和隱含信息中有價值數據的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數據處理功能模仿，實現智能化計算機的應用。未來，人工智能將會在人工神經網絡中進一步應用和普及，成為未來可具發展潛力的全新領域。在人工智能技術應用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應用中人機關系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產模式產生重要影響，成為整體信息技術發展的新方向和新課題。在新的發展階段，人工智能也將擁有新的應用領域需要出現[2]。

2人工智能在網絡技術中的應用

在網絡安全領域，人工智能技術應用也逐步廣泛發展起來?；ヂ摼W信息時代人們的交流和聯系日益密切起來。人們的生產生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網絡信息的安全系數降低，網絡安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術的網絡安全維護應用將成為重要的突破口，大大提高網絡安全系數，同時實現網絡安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網絡安全維護中的重要技術優勢。能夠很好的對入網訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩定性[3]。同時，人工智能技術還可以很好的應用到計算機網絡信息服務領域中，一般被稱為智能信息處理技術，通過這一技術的融合可以有效提高人工智能的個性化任務設置，豐富實用方式，提高綜合服務水平。在軟件方面，各類新型開發工具都在不斷應用，人工智能的領域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。

3結論

綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。

作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院

參考文獻

[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，02：20.

第3篇：人工智能技術的興起范文

解詞

人工智能（A r t i f i c i a l Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、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技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，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。

論調

2016年是人工智能概念提出60周年。對于人工智能，斯蒂芬?霍金博士評論道：“真正的人工智能技術，將是人類歷史上最了不起的發明?！?/p>

2016年3月初，經過7天的鏖戰，谷歌的“阿爾法狗”（AlphaGo）在人機圍棋大賽中大勝韓國九段李世石，彰顯了當代人工智能的飛速進展和強大實力，也給無數人的心靈震撼一擊。

同時，其他巨頭的人工智能產品也都在不斷顯露鋒芒。2016年4月，阿里云人工智能程序小Ai成功預測了《我是歌手》第四季總決賽的前三名，并在最終對決中成功預測李玟奪冠；微軟的人工智能系統實現了“看圖講故事”；百度的“百度大腦”已經達到4歲孩子的智力水平，百度無人汽車已在路況復雜的北京五環路上試行，應急表現優于司機；度秘機器人已經入駐上海虹橋的肯德基概念店，直接為客人點餐，等等。

看上去，這些人工智能離大規模普及似乎還需較長時間，實際上，隨著人工智能與大數據、物聯網、機器人、生物醫藥、虛擬現實等新興產業結合，它對其他產業乃至社會經濟的滲透速度，將會越來越快。

當前，新一輪科技革命和產業變革正在孕育興起。從2016年11月召開的第三屆世界互聯網大會來看，世界互聯網科技的創新正在呈現出愈加趨向前沿科技競爭的方向。前沿技術的創新作為互聯網行業的“風向標”，幾乎決定了整個互聯網的發展高度。

2016年10月，奧巴馬主持白宮前沿峰會，展望美國在未來50年的發展。白宮在峰會上《國家人工智能研究與發展策略規劃》報告，旨在把人工智能計劃的全部潛能用來強化經濟及改善社會。不僅如此，歐盟委員會也宣布，“人腦工程項目”入選歐盟“未來新興旗艦技術項目”。

而中國對人工智能的重視程度與扶持力度也在持續提升。2015年7月的《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，明確指出要重點發展人工智能在家居、終端、汽車、機器人等領域的應用；“十三五”規劃中將人工智能上升為國家戰略；2016年5月，國家發改委、中央網信辦等聯合印發《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》……毋庸置疑，未來人工智能技術的發展與飛躍，將極大地改變世界面貌，改變人們的生活方式。

電報從發明到推廣用了20年；電話從發明到推廣用了不到10年時間；而當前計算機軟件的研發和推廣，常常連幾個月時間都用不到――2017年1月初，在AlphaGo的升級版化身“神秘棋手”Master以60勝0負1平的戰績橫掃人類圍棋高手之后，人工智能百度大腦又險勝“世界記憶大師”――互聯網在進入下半場的同時，新的一幕在2017年被揭開，人工智能激動人心，充滿無限可能。

記事

當前，一股席卷全球的人工智能熱潮正撲面而來，無論是硅谷的創業公司、大學及科研機構，還是世界科技巨頭谷歌、微軟及百度都紛紛在人工智能領域投入大量人力物力，著手進行前瞻性研究。

AlphaGo大勝李世石

2016年3月15日，谷歌人工智能圍棋軟件AlphaGo與韓國名將李世石的第五場對戰結束，AlphaGo以4：1的總比分大勝李世石。3月9日到15日，AlphaGo與李世石一共大戰五局，前三局AlphaGo大勝，第四局李世石扭轉了敗勢，但第五局李世石再次失利。

作為中華民族傳承已久的棋類游戲，圍棋一直以來都被業內公認為是一塊計算機無法攻克的高地。回顧這場吸睛全球的人機大戰，其意義已經遠超圍棋，人們熱衷于談論AlphaGo，更多的是出于對人工智能技術的關切。

2016年3月12日，《經濟學人》刊發題為《人工智能和圍棋一決勝負》的文章指出，不同于1997年深藍對弈的國際象棋，AlphaGo對弈的圍棋更加復雜，每下一步后能產生的可能性也更多。但AlphaGo背后的算法在比賽中已經顯示出自己的優勢。通過深度學習，它已經能模擬人類下棋，擁有“直覺”，并能給出下一步的最佳策略選擇。深度學習是未來通用人工智能必不可少的部分，目前已經有眾多公司在這一領域投入資金和精力。未來，我們可以期待深度學習在人臉識別、語音識別甚至是醫療領域的應用。

百度大腦險勝“世界記憶大師”

2017年1月6日晚，江蘇衛視播出的第四季《最強大腦》節目中迎來一位特殊選手――百度派出搭載百度大腦的人工智能機器人“小度”，挑戰最強大腦的名人堂選手。經過兩小時比賽，“小度”憑借在人工智能和人臉識別領域的深厚積累，以3：2險勝人類最強大腦的代表王峰。

百度大腦“小度”的背后是萬億級的參數、千億樣本和千億特征訓練，能模擬人腦的工作機制，學習訓練極其復雜的模型。

此前，百度董事長兼CEO李彥宏也在《最強大腦》第四季預告片中表示，如果最強大腦是人類腦力極限的代表，那么百度大腦是人工智能高水平的代表。無論輸贏，都會對人工智能的技術發展做出突破性的貢獻。

第4篇：人工智能技術的興起范文

【摘要】實現人工智能控制是目前電氣自動化控制理論基礎應用到組織實踐中的新歷史階段。在當前，自動化控制系統的應用規模、涉及到的領域范疇等也照以往也有了顯著的提升幅度，故而使自動化控制系統的應用實現了全面研究深入階段，并在很大程度上處理、解決了以往復雜、系統的控制問題，使其技術原有的不確定性、不穩定得以降低，而相應增強的高度非線性、高適應性的系統性能得以發揮出來。基于此，本文對電力系統自動化涉及到的智能技術進行了研究，如對模糊控制、神經網絡控制、專家系統等的運用展開了詳盡探討。

【關鍵詞】智能技術；電力系統；自動化；控制

1 人工智能定義概述

“人工智能”被認定為一門前沿科學技術是始于上世紀的五十年代的1956年，由Dartmouth學會向科學領域所提出的。但在1936年，它的模糊概念就已經被阿蘭.麥席森.圖靈（AlanMathison Turing）所提出，所以后世不少人仍然記得這位曾為人工智能科學研究做出巨大貢獻的“人工智能之父”。從現代來看，人工智能是一項綜合學科，研究的是各類機械器具、相關操作系統程序、設備模擬作業、以及研究完善現有人工智能技術的一項綜合學科技術。而向計算機技術、自動化控制技術等的研究深入，僅是人工智能體系技術探究的一個分支。也就是說，這些技術的推廣與應用能夠滲透到當前各組織領域，相互之間也存在著緊密的關聯性與互補性。

電氣自動化控制系統中滲透了人工智能技術，能夠使專業電氣工程的功能逐步分解到各自動化板塊系統中，進而也就強化了設備運行時的處理能力，實現精準、高效處理，降低人力資源消耗成本。此外，人工智能技術在應用到電氣控制系統中時，也能夠抑制一些不穩定、不確定的因素發生，也就是當前電氣自動化系統應用時所普遍強調的模糊動態控制。也就是說，憑借系統中的特定程序設置及參數設定、變量控制等可顯著增強控制系統的應用功能，使電氣設備在運營階段時的操作、自動化控制功能發揮更加高效。如，將人工智能應用于電氣自動化中的報表生成及打印環節中，可以極大的提高各類報表的制表計算速度及準確性。

2 智能技術在電力自動化控制系統中的應用研究

電力自動化控制系統中引入智能技術在目前看來其應用前景非常廣，并且技術運用成果相對突出，其中本文以幾種最為常見的典型技術對其進行了研究。

2.1 模糊理論應用

模糊理論別名也稱為集合理論，它主要利用語言變量和推理邏輯理論作為電力智能設施的實踐基礎。此外，運用模糊理論的電力自動化控制系統，能夠具備體系完整的推理邏輯性，以及能夠模擬人為決策等形式的模糊推理過程。而決定這一推理、邏輯過程的是其技術的數據規則控制。也就是說，應用模糊理論可以直觀對模糊輸入量進行推理，進而按照其程序的控制原則實現應有的模糊控制輸出，而具體的輸出成果則是模糊化、推理過程、推理判決。所以，電力自動化控制系統中如果通過模糊理論下的模糊量輸出，能夠將語言變量進行充分表達，進而實現類似于人的邏輯性能。此外，其魯棒性也很強，能夠使控制系統具備一定的自學、容錯能力，即使系統內部出現因網絡拓撲或者環境變量改變而引起的系統問題，憑借模糊理論的應用成果，也能夠及時尋求出最為合理的解決途徑。

2.2 專家系統應用

智能技術體系中的專家系統應用范疇較為廣闊，尤其是應用在電力系統自動化中所體現的成果也相當強大。如電力系統的預警狀態辨識、系統緊急處理、系統控制性能恢復、系統狀態切換、故障點排查及隔離、系統短期負荷提示、以及電壓無功控制等方面都會存在智能技術中專家系統的影子。由此可見，專家系統在電力自動化控制系統中的廣泛程度非常明顯，并在各方面的應用實踐取得了一定成果。但值得指出的是，專家系統同樣具備約束性。如難以模仿電力專家的創造性；僅采用了淺層知識而缺乏功能理解的深層適應；缺乏有效的學習機構，對情況的處理解決能力非常有限，知識庫的驗證困難；對復雜的問題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開發專家系統方面應注意專家系統的效益分析方法問題，專家系統軟件的應用成果及試驗性能問題，知識獲取問題，專家系統與其他常規工具或系統相結合的協調等問題。

2.3 神經網絡的應用

神經網絡是人工智能技術體系中的一部分，通過近七十年來的不懈努力與致力鉆研，其在模型構造、模型計算及算法等相關方面著實取得了不小研究成果。而神經網絡技術自興起直至被人們接受與高度重視以來，之所以取得不少成就必然與人為的努力研究有直接關系，同時還與其理論的實踐性強大有重要關系。即其本質具備非線性特性、系統能力及魯棒性體現明顯、以及自發學習能力功能等非常顯著等，都決定了其理論與實踐技術應用的開拓程度。當然，其具體作用形式是以大量信息為準；主要通過神經網絡將大批量、大規模的信息隱含在連接權值上，并結合與之配套的算法去調節權值，進而能夠將神經網絡實現一種復雜非線性映射，即神經網絡由m維的空間向n維空間的復雜非線性映射，進而更加利于神經網路模型的深入研究。

2.4 綜合智能系統應用

綜合智能控制系統主要指智能控制性能的綜合體現，即集結了現代智能控制技術方法、以及不同智能控制方法的融合和交叉，是種具備綜合性能的智能系統。而這種綜合性能系統對電力自動化控制系統而言，無疑更具發展潛力與增值空間。也就是說，當前電力市場中具備很多的神經網絡和專家系統相結合的系統產物；同理，包括專家系統和模糊理論結合、神經網絡和模糊理論相結合等的綜合產物。此外，綜合性能系統也是根據主要智能技術的性能效果去加以區分、謀劃而生成的一種智能技術。如，神經網絡的使用范疇往往針對于非結構化知識，但模糊理論則更加適用于一些結構化信息的處理。因此，這兩種技術的融合正好能夠形成技能互補、低高層計算的邏輯處理等，進而使以低層計算方法為主的神經網絡能夠與以具備高度推理邏輯的模糊邏輯實現有機結合與協調，為神經網絡系統下的大量信息、數據處理的解釋和處理提供了有利實施基礎。

2.5 線性最優控制

線性最優控制是目前諸多現代控制理論中應用最多，最成熟的一個分支。相關學術界人士曾提出了利用最優勵磁控制手段提高遠距離輸電線路輸電能力和改善動態品質的問題，取得了一系列重要的研究成果。該研究指出了在大型機組方面應直接利用最優勵磁控制方式代替古典勵磁方式。電力系統線性最優控制器目前已在電力生產中獲得了廣泛的應用，發揮著重要的作用，尤其是局部線性模型的設計及分析，效果比較理想。

結語：

總體而言，目前國內大量電氣自動化設備的運行系統已經廣泛應用到了人工智能先進技術，最基本的系統控制方法也主要以模糊控制、專家系統、神經網絡控制等的應用為主，進而有效推動了電力系統自動化發展的歷史進程，并且隨著未來產業技術的不斷革新，它們的技術關系在未來也勢必會加緊密，故而為智能技術應用在電力系統自動化中提供了有利保障，使相關技術應用范疇會更加廣泛。

參考文獻

[1] 張梓奇,蘇健祥. 人工智能技術在電力系統中的應用探討[J]. 科技資訊, 2007,(21) .

[2] 畢軼慧,尹琳娟. 人工智能在電力系統無功優化中的應用探討[J]. 中國科技信息, 2008,(20) .

[3] 王艷. 淺談人工智能在電氣自動化控制中應用[J]. 科技致富向導, 2010,(26) .

第5篇：人工智能技術的興起范文

迎來新商用 開啟后4G時代

作為LTE的后續演進技術，LTE-A利用載波聚合、上下行多天線增強等技術實現網絡速率翻上幾番，給用戶帶來更好體驗的同時，也極大地增強了運營商的市場競爭力。2015年，三大運營商紛紛明確LTE-A部署時間表，可以預計，2016年，LTE-A將迎來建設熱潮。另外作為設備商提出的一種在4G向5G演進窗口期的承上啟下技術，4.5G在很長一段時間內受到業界質疑其存在的價值和意義。3GPP在PCG第35次會議上將4.5G標準正式命名為LTE-Advanced Pro，意味著4.5G已經被整個行業認可。隨著標準的命名落定，2016年，各大電信設備商將聚焦4.5G展開新一輪的技術標準爭奪和方案現網試點。2016年也被認為是4.5G網絡的商用元年?？傊?，LTE-A與4.5G的新商用，標志著移動通信進入后4G時代。

5G：

標準進程加速 啟動系統性仿真

5G在2015年迎來重要里程碑，先是ITU確定了IMT-2020（5G）的名稱、愿景和時間表等關鍵內容，后是3GPP確定了5G的場景和標準計劃。5G路線圖確定，意味著5G標準制定工作也即將從混亂無序的局面走向正軌，標準進程加速。2016年，伴隨標準的逐步制定，產業鏈將進一步遴選出5G系列核心技術和關鍵技術，在此基礎上，開展系統性的仿真工作，從而從整體把握5G系統的效率，并根據仿真結果發現存在的問題，攻克技術難關。作為未來萬物互聯世界的網絡基礎設施架構，5G受到全球矚目，其標準制定也將是一個長期博弈的過程。

超寬帶網絡：

百兆成基礎 千兆已呼出

視頻、云服務等應用規模興起對固定寬帶網絡提出旺盛需求。數據顯示，全球超過100家以移動業務為主的運營商已宣布將加大對固定寬帶業務的投資、超過60多家運營商將視頻定位為基礎業務?！鞍僬壮蔀榛A，千兆快速普及”已經成為共識，2016年，運營商將持續推動100M光纖到戶或者100G G.FAST的建設，同時關注千兆寬帶接入網絡的發展。

SDN/NFV：規模商用有待時日

控制器之爭或見分曉

SDN/NFV：規模商用有待時日

控制器之爭或見分曉盡管SDN/NFV已經被運營商認為是未來網絡架構重塑的不二選擇，但“牽一發而動全身”，在熱議SDN/NFV的背后，是運營商對其大規模部署的性能和安全性，以及平滑演進的可行性的猶豫，導致運營商始終徘徊在測試和試點之間，沒有足夠的勇氣邁出實質性的部署步伐。2015年，運營商對SDN/NFV進行了小規模試點，這種狀態將持續到2016年。不過，從技術層面來說，隨著標準的逐步推進，SDN/NFV技術體系日漸完善，也為后續規模商a用打下基礎。ONOS和ODL控制器之爭或在2016年愈演愈烈，運營商究竟采用哪種控制器將在很大程度上決定著未來設備商市場格局的走向。

云服務：

混合云+微服務架構賦予IT新能力

2016年企業和服務提供商為了獲得創新和競爭優勢，將加速IT架構向云平臺遷移，云服務模式將成為主流部署。以微服務與容器技術為傳統 IT 架構向混合云架構轉型提供了堪稱完美的解決方案，更加有效地解決轉型過程中的兩大關鍵點：一是引導應用架構由大而全的整體架構向靈活的微服務架構轉變；二是加速計算資源由專用計算資源向分布式架構轉變。混合云+微服務將賦予IT架構全新交付與運維能力。

大數據：

機器學習改變大數據世界

機器學習因其算法在容量、速度和類型中變得日益高效，成為最可能改變大數據世界的技術之一。2016年，多種技術的應用將真正打破數據中具有不同特點的組成成分之間的隔閡，深刻改變消費電子和云服務等重要領域。

網絡安全：

虛擬化與安全設備深度結合

網絡安全永遠是企業永續運營的阿喀琉斯之踵。在云服務模式日益成為主流部署方式的今天，傳統安全設備顯然已經難以滿足需求。為順應這種潮流，安全設備將與虛擬化技術深度結合，對傳統安全的硬件化進行必要的創新，在確保安全的前提下把傳統的安全軟件與硬件剝離開來。2016年，利用各種不同的虛擬化技術，借助云平臺上標準的計算單元創造出的新安全設備與安全服務將登上網絡安全的大舞臺。

NB-IoT：獲通信業擁躉

終結物聯網“碎片化”時代

NB-IoT（Narrow Band-IoT）作為一種窄帶蜂窩物聯網標準，具有強覆蓋、低功耗、低成本等優勢，受到通信業的支持。中國移動、沃達豐、西班牙電信等主流運營商、華為、愛立信等主流設備商以及Intel、高通等芯片提供商明確表態大力支持NB-IoT的發展。3GPP給出時間表，NB-IoT標準在2016年塵埃落定，屆時NB-IoT迎來商用元年。

16nm FinFet：性能與功耗同步優化

將迎規模裝機

得益于魚鰭式晶體管形態（FinFet）的貢獻，芯片工藝制程技術將閘長縮減至25nm以內。16nm FinFet技術具有功耗低、面積小等優點，能夠在20nm工藝的基礎上，在內核性能和能效比分別提升11%和30%的同時，卻將功耗降低了20%。正因如此，華為海思、高通均推出了基于16nm FinFet架構的芯片麒麟950、驍龍820，華為還進一步推出了搭載麒麟950的旗艦手機華為Mate 8，成為該產品最大的賣點之一。2016年，高通、展訊、聯芯科技等廠商會快速跟進，更多廠商將推出使用該技術的新產品。

人工智能：

點燃互聯網創新新革命

由于計算能力的指數級增長和相關技術的不斷成熟，曾經遙不可及、只存在于科幻小說中的人工智能技術正在逐漸成為現實。百度創始人、董事長兼CEO李彥宏曾提出了中國大腦的提案，而阿里云推出人工智能平臺“DTPAI”。人工智能已經成為互聯網巨頭聚焦的戰略方向。與此同時，大量的諸如生物識別技術、計算技術、控制技術和智能技術的不斷突破，人工智能這個涉及自然科學、社會科學和技術科學的交叉技術正越來越真實。2016年，人工智能將成為產業鏈創新者的技術方向，人工智能的技術“智商”將有較大幅度提升，更多的人工智能技術應用進入人們日常生活的諸多環節。2016年人工智能技術在互聯網中進化，同時也點燃互聯網創新新革命。

屏幕創新：

優化人機交互體驗

屏幕是智能終端與智能硬件人機交互的第一門戶。圍繞屏幕開發創新技術，能夠最為有效地提升產品的使用黏性。因此在微創新時代，終端廠商們越來越意識到：在屏幕上做文章，通過優化人機交互實現產品差異化的方式最為理想。nubia通過采用無邊框設計的nubia Z9讓滑動邊框的操作模式改變了用戶傳統的點觸式使用習慣，蘋果、華為、中興則不約而同地選擇了壓力感應屏幕豐富應用功能，三星借Galaxy S6 Edge+的雙曲面屏幕拓展了用戶的視覺空間。由此不難看出，無論是壓力感應，還是無邊框，抑或是曲面屏和柔性屏，多重屏幕創新技術的出現，預示著2016年屏幕終將成為智能手機創新的焦點。

虛擬現實：

第6篇：人工智能技術的興起范文

漢語自動分詞是目前中文信息處理中公認的難題，因為漢語自動分詞是自然語言理解、機器翻譯、信息檢索、語言文字研究、漢語文本自動標引、內容分析等研究領域中最基本的一個環節，也是中文信息自動處理的“瓶頸”。如果能突破這一“瓶頸”，那么中文信息的自動處理就會迎刃而解，甚至意味著中華民族文化復興的開始，因為它已經為漢語走向全世界打開了一扇方便之門。

近年來，由于計算機技術的飛速發展，漢語自動分詞研究取得了突破性進展，其應用研究也越來越受到人們的重視，應用范圍也越來越廣。內容分析就是漢語自動分詞應用研究的重要領域之一，因為漢語自動分詞是內容分析法的前提和基礎。隨著內容分析法的興起及其廣泛應用，研究漢語自動分詞在內容分析法中的應用就變得十分迫切和必要了。

1　已有的分詞方法

為了克服漢語詞計算機自動切分這一難題，許多年來，大量的學者都加入了這一領域的研究，使漢語自動分詞取得了豐碩的研究成果。歸納起來，目前國內公開報道過的漢語自動分詞系統采用的分詞方法主要有三種類型[1～8]：

(1)機械分詞法。又稱詞典式切分法。機械分詞法主要有最大匹配法（MM法）、逆向最大匹配法(RMM、OMM、IMM)、逐詞匹配法、部件詞典法、詞頻統計法、設立標志法、并行分詞法、詞庫劃分和聯想匹配法等。

(2)語義分詞法。語義分詞法引入了語義分析，對自然語言自身的語言信息進行更多的處理，如擴充轉移網絡法、知識分詞語義分析法、鄰接約束法、綜合匹配法、后綴分詞法、特征詞庫法、約束矩陣法、語法分析法等。

(3)人工智能法。又稱理解分詞法。人工智能是對信息進行智能化處理的一種模式，主要有兩種處理方式：一種是基于心理學的符號處理方法，模擬人腦的功能。像專家系統即是希望模擬人腦的功能，構造推理網絡，經過符號轉換，從而可以進行解釋性處理。一種是基于生理學的模擬方法。神經網絡旨在模擬人腦的神經系統機構的運作機制來實現一定的功能。以上兩種思路也是近年來人工智能領域研究的熱點問題，應用到分詞方法上，產生了專家系統分詞法和神經網絡分詞法[9]。

2　當前漢語自動分詞研究的重要趨勢

漢語自動分詞是一個綜合性的難題，涉及到眾多的學科和研究領域，需要多個學科的研究成果作為基礎。但是隨著科學技術的快速發展，漢語自動分詞也并非遙不可及。根據目前漢語自動分詞的研究現狀，以及相關學科的發展情況，漢語自動分詞有望在三個重大研究領域取得突破性進展。

2.1　克服漢語文本切分中的困難，繼續研究傳統文本切分的有效方法

目前，漢語自動分詞的研究重心主要集中在克服傳統文本切分中存在的困難，對傳統文本的有效切分上。在計算機科學、情報科學和語言文字研究三個領域的學者專家們的共同努力之下，傳統文本的有效切分已經取得了重大進展。

(1)漢語詞的規范研究。漢語詞的規范是漢語自動分詞的基礎。沒有統一和明確的漢語詞的定義，沒有規范的漢語分詞詞表，漢語自動分詞就無從談起。在漢語語言學家和計算機中文信息處理專家們的共同努力之下，目前，我國漢語詞的規范研究和漢語分詞規范詞表的制定已經有了較大突破。《信息處理用現代漢語分詞詞表》的制定及不斷完善，說明了我國在漢語自動分詞詞表方面取得了重大研究成果，這為漢語自動分詞的研究鋪平了道路[10～14]。

(2)漢語詞自動分詞算法研究。分詞算法研究是漢語自動分詞的重點和難點，每一次分詞算法上的突破都會使漢語自動分詞的速度和精度有較大提高。據不完全統計，目前，在漢語自動分詞方法和算法研究中，已經出現了上百種分詞方法和算法[15～19]。傳統漢語自動分詞要獲得新的突破，只能結合新的信息技術，在分詞算法上做文章，必須在現有的分詞算法和方法的基礎上找到新的分詞算法，這是今后漢語自動分詞努力的重要方向之一。

(3)漢語自動分詞歧義處理研究。漢語自動分詞的主要困難是歧義切分，而歧義在自動分詞中普遍存在。隨著自動分詞研究的突破，分詞歧義處理研究也取得了重大進展。以前的消歧方法大體可分為兩類：規則方法與統計方法[20]。由于自動分詞中存在三種歧義類型，不同類型的歧義，其產生的根源和消除的方法各不相同。因此，應針對不同的歧義類型采取不同的解決方法。對于第一類歧義，由于他們本身就是漢語言中的歧義問題，解決這類歧義需要依靠上、下文語義信息，即增加語義、語用知識的處理。這無異對自動分詞的效率有很大的影響（時間上和空間上），而且實現起來比較困難。若是在詞處理的相應階段，結合對分詞階段未解決的歧義字段進行處理，則會起到事半功倍的效果。統計表明，第一類歧義字段不到整個歧義字段總數的1/30，因此不必在分詞階段花費巨大的開銷來處理它們。目前對第二類歧義處理方法主要有以下幾種：分詞知識處理法、聯想－回溯法、基于詞頻統計的方法、鄰接約束法、基于數學期望的方法。處理第三類歧義目前主要有兩種方法：一是增加構詞知識，擴大詞典，二是增加臨時詞典。此外，還可以人工干預分詞，人工分詞與計算機自動分詞結合。在遇到計算機解決不了的歧義時，借助于人工干預來完成。為了有效地消除歧義字段，還可以在上述方法的基礎上建立分詞歧義知識庫或規則庫[21～23]。隨著計算機技術和漢語語言研究的進展，漢語詞自動切分歧義處理技術將會有更大的突破。

(4)漢語自動分詞應用研究。目前，漢語自動分詞主要在信息檢索、自動標引、自動文摘、機器翻譯、語言文字研究、搜索引擎研究、自然語言理解和中文信息處理等方面的應用取得了可喜的成績。隨著漢語自動分詞技術的進一步發展，這一研究成果將會更廣泛地應用到更多的研究領域，如詞頻統計、內容分析、概念分析、認知心理學和漢語語言學等方面[24]。

2.2　將人工智能技術與漢語自動分詞研究有機結合起來

第7篇：人工智能技術的興起范文

根據咨詢機構Venture Scanner的數據顯示，2016年全球人工智能公司的融資總額已高達89億美元。在眾人眼中，人工智能被認為是堪比工業革命的新一代技術革命。

但在2017年中國綠公司年會的“創變者專場”上，阿里巴巴人工智能研究機構資深總監華先勝開始就對依圖科技創始人兼CEO朱瓏拋出了炸彈問題：如何證明這次興起的人工智能不再是虛假的春天？

前者曾獲選國際電氣與電子工程協會院士（IEEE Fellow），是視覺識別和搜索領域的國際級權威學者。后者則在UCLA博士就讀期間師從霍金的弟子Alan Yuille教授，并在麻省理工學院人工智能實驗室擔任博士后研究員，于2012年回國創立了依圖科技。二者對話稱得上是國內人工智能界的頂尖交鋒。

依圖科技專門從事人臉識別的技術研發，服務國內數十個省公安廳、海關、邊檢和金融機構。去年下半年，依圖攜人工智能技術進軍醫療行業，提供基于醫療影像和病歷數據的疾病輔助篩查技術。在國內，這樣的AI+醫療初創企業有50多家，它們分布于虛擬助理、醫療大數據、醫學影像等多領域。種種跡象表明，醫療有望成為安防之后人工智能的下一個爆發點。

不過，華先勝的存疑不無道理。半個世紀以來，人工智能數次引發業界狂歡，人們以為人工智能將要改變世界，但最終都被證明還只停留在概念階段。究竟人工智能可否切實改變人類的生活點滴，實際的看病就醫過程會有多大改善，這一切真的準備好了嗎？

人工智能進入醫療行業的首要困難來自行業本身的高專業門檻。比如對肺結節CT影像的智能判讀設計算法，就涉及病灶位置、解刨分布、結節良惡性等的具體分析?！昂帽仁且欢聣?，要3-9個月的時間才能摸到邊，AI行業里有決心學習醫療專業知識的不多。”朱瓏告訴《21CBR》記者。

在商業化落地的過程中，人工智能本質上是一門技術，而非一款產品或是其他載體。高度垂直、需求各異的醫療行業給了創業公司機會，也形成了公司之間的巨大差異。針對不同的醫院、科室和病類，產品線就千差萬別，沒有相似的對標，也沒有可參考路徑，大家都摸著石頭往前走。

依圖將目光首先對準了醫院的放射科室，與浙江省人民醫院放射科聯合組成科研團隊，搭建醫療影像智能平臺，實際使用5個月下來，計算機對肺結節的識別準確率已經達到95%，這一實現，大大解放了放射科醫生的工作負荷。在此之前，浙江省人民醫院放射科平均一天要接待200例肺結節篩查患者，每個患者做CT檢查產生200張連續斷層圖像，也就是說，放射科的醫生平均每天要看40000張圖像。

高強度的工作負荷往往令診斷精準性超出了人類的把控范圍，而機器學習對醫療行業的價值就此凸顯出來：算無遺漏。華先勝表示，而當大量的醫生診斷數據通過人工智能模型算法不斷強化，并輸出經驗反哺回醫生，“你可以想象帶來的革新會多大”。

但是，對于人工智能科學家們，其自身的專業領域仍面臨著諸多十字路口。一方面，學界不了解產業界最新的商業化進展，往往基于公開但過時的資料進行評論，從而造成偏差。另一方面，即使是當今最好的人工智能實驗室或公司之間、甚至機構內部的不同部門，也變得難以評價對方的工作?！敖裉斓娜斯ぶ悄苁且粋€技術難辨和沒有權威的時代?！敝飙囋谘葜v中稱。

第8篇：人工智能技術的興起范文

在英特爾中國物聯網系統事業部專家王東華看來，數據洞察打造了無人便利店的核心競爭力。相比于傳統零售，新零售更側重以消費者為中心的服務與體驗。

無人經濟的快速發展，也是消費者對便利、多元需求的升級。在數字化時代，無人經濟憑借更加便捷、周到的服務，能夠更好地滿足消費者的各種訴求。

資本則是無人經濟興起的另一主要推手。無人經濟已成為各路資本追逐的一大風口。據業界不完全統計，我國現在已有約138家無人零售企業，其中57家獲得融資，總融資額超48億元。

近日，生鮮零售平臺每日優鮮宣布，旗下無人零售項目便利購已分拆為獨立運營的子公司，并獲得騰訊領投的2億美元融資。據業界統計數據顯示，無人貨架領域，三個多月的時間已經涌入資金至少超過30億元人民幣。

第9篇：人工智能技術的興起范文

關鍵詞：AGENT技術；計算機智能；行政審批

1、 引言

目前，隨著信息技術的不斷發展，Internet技術的日漸成熟，公眾上網人數成倍增加，上網意識逐漸加強。在這些因素的影響下，政府為了能更好地為社會提供服務，在進行事務處理時，需要采用最新的信息技術手段。電子政務在這種環境下產生。行政審批是政府非常重要的業務之一。傳統的行政審批系統已經不適應社會的需求，因而功能完善、便捷的智能化行政審批成為最有效的解決方案。

    Agent技術是從分布式人工智能領域中興起的一個概念，如今它已成為一個研究熱點，其應用領域也從人工智能擴展到了機器人、人工生命、數據挖掘、決策支持等很多領域。

為了解決傳統的行政審批系統中智能性不足的問題，本文提出了基于多Agent技術的行政審批系統模型，并通過相應技術實現了該系統。

2、 Agent技術與行政審批

2.1 Agent 和多Agent技術

Agent是在復雜動態環境中，能夠自治地通過感應器感知環境中的信息，自主采取相應行動，并通過效應器影響和作用所處環境而實現預定目標或任務的計算實體。具有智能性、自主性、自治性、社會性和學習性，適合于完成知識搜索、知識管理等任務。Agent技術賦予了軟件實體(或軟硬件實體)以信念(Be—lief)、愿望(Decision)、意向(Intention)、能力(Capacity)等特點，大大推動了人工智能技術在理論和實踐方面的發展。

多Agent系統（Multi-Agent System，MAS）：由多個相互操作、相互作用的Agent構成的系統。MAS是一個松散耦合的Agent網絡，這些Agent在物理上或邏輯上是分散的，其行為是自治的，它們為了共同完成某項任務或達到某些目的，遵守某種協議而連接起來，通過交互與合作解決超出單個Agent能力或知識的問題。通過多 Agent 的協調和通信可以在分布式環境中集成和布署多樣的 Agent 系統。

2.2 智能行政審批系統

行政審批，是指行政審批機關根據自然人、法人或者其他組織依法提出的申請，經依法審查，準予其從事特定活動、認可其資格資質、確認特定民事關系或者特定民事權利能力和行為能力的行為。行政審批作為政府審批性的管理行為，通常歸納為四大類：審批、核準、審核、備案。

事實上，行政審批就是審批文件從起草到歸檔，并在各部門之間逐級審批的流轉過程，所以，行政審批過程也可以被看成一系列針對文件中數據、信息進行有序操作的集合，某一時刻審批對象中的數據信息反映了那一時刻對象所處的狀態。

行政審批的業務通常指一組對于物理的或者抽象的應用狀態的操作組成的集合。因此可以把整個行政審批工作看成業務對象的集合，一類行政審批工作看成集合中的一個元素，相當于一個業務對象．而針對某類流轉工作的所有操作活動聯合在一起形成了該業務對象的基本功能。

3、 基于多Agent的行政審批系統設計與功能

3.1 基于多Agent的行政審批系統設計

在實際應用中，構建一個靈活、可靠、高效、高適應性的多Agent系統，不僅需要自治、協作的Agent和可靠、高效的通信技術保證，還需要該Agent系統具有優良的組織結構和靈活的協作機制。在行政審批系統中，需要多個Agent的協作才能完成統任務。

我們結合行政審批的業務特點，利用AGNET的如下特性，構建了基于多AGENT的行政審批系統模型。

（1）利用Agent的主動性和反應性，實現預設條件，標準化審批。

（2）利用Agent的自治性和智能性，實現信息共享，并聯審批。

（3）用Agent的社會性，實現事項審批狀態查詢和結構反饋                  圖1    基于多AGENT的行政審批系統設計

3.2 系統組成和Agent的功能

我們先將行政審批系統按照業務流程從AGENT角度將其進行了任務分解，分解為各個子系統（如圖1所示，其包括申報服務模塊，統一受理模塊，內部審批模塊，數據資源模塊，系統管理模塊）。各個子系統又包括有多個相互協作和通信的Agent，這些Agent按照MAS的分層設計、逐步逼近的方式實現行政審批系統的多Agent模型。

其中，申報服務模塊Agent子系統包括辦事指南Agent和事項跟蹤Agent，表格下載Agent等，他們用于為民眾辦理行政審批申報提供基本信息和相應資料。

統一受理模塊Agent子系統包括登記Agent、錄入受理Agent、補齊補正Agent、不予受理Agent。系統按照接件、受理程序進行預處理。

內部審批模塊Agent子系統包括初審Agent、承辦Agent、審核Agent、審定Agent、辦結Agent。此模塊是審批的核心流程，通過初審、承辦、審核、審定環節可以實現一個審批件的內部智能流轉。

數據資源管理Agent子系統包括數據共享Agent和數據管理Agent，數據存儲的知識庫和數據庫。他們為整個系統提供決策所需的知識和數據，并對知識庫和數據庫進行學習更新。

系統管理模塊主要包括流程管理Agent和表單管理Agent。

4、  行政審批系統工作過程

    在公眾進行行政服務項目申報時，首先由申報服務模塊提供相應的表格，公眾根據辦事指南Agent的指引，確定申請流程。統一受理模塊中公眾網上提交的申請由接件Agent進行登記并初審所需資料的齊備性，如果材料齊備則錄入受理Agent進行受理，否則，退回補正。補齊后進入內部審批模塊，在此模塊中，初審Agent進行第一道審批程序，初審Agent將審查結果反饋給審核Agent，由審核Agent進行復審，審核通過則進入審定Agent，審定Agent給出審批結果。

如果用戶通過信息門戶提交了事務請求，則按照上述流程進行運轉。在運行過程中，Agent不斷積累信息，數據共享Agent對信息數據進行分析和處理，從中發現新的知識，并傳送給數據管理Agent， 由其對知識進行管理和使用。

基于多Agent的智能行政審批系統中，審批工作過程如圖2所示。

                    圖2  行政審批系統工作過程圖

5、 結束 語

智能化審批，是指適應加快信息網絡化發展和深化行政審批制度改革的要求，運用計算機智能技術，對項目的申請、審核、決定、監管等審批過程實施智能化，以提高辦事效率，增加行政管理的科學性。智能化行政審批系統是一項復雜的計算機軟件系統。

AGENT技術是分布式人工智能技術的進一步發展。由其組建的MULTI-Agent系統是將一個復雜的大系統分解成具有部分求解能力的各個Agent，通過他們之間的協作、通信解決單個Agent難以解決的問題，使得系統成為一個性能優越的整體。多Agent靈活的協作模式和高度的主動性和較強的適應性使得它應用于電子政府中的行政審批系統具有很大的優越性和可行性。

本文對agent技術及行政審批的關鍵技術進行了詳細研究，為了解決目前行政審批系統運行效率低，智能化不足的缺點，搭建了基于多Agent技術的智能化行政審批系統模型，并對其功能模塊與行政審批系統業務進行了分析。