人工智能技術背景精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術背景范文

關鍵詞：人工智能；電氣信息類；教學應用

教師在電氣信息類專業教育教學中在運用人工智能技術進行教學時，要對人工智能技術的含義和特點進行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業的育人目標和教學要求，將人工智能和電氣信息類專業教學進行有機的融合，為學生打造全新的教學課堂，從而使學生的專業素質和學習能力能夠在人工智能的運用下得到有效的提高，為學生后續的發展提供更多的可能性。

一、人工智能時代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體（intelligentagent）的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環境并作出行動以達致目標的系統。約翰麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯卡普蘭（AndreasKaplan）和邁克爾海恩萊因（MichaelHaenlein）將人工智能定義為“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”。人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能是十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，它是哲學、認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論、仿生學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。在人工智能時代下進行電氣信息類專業教育改革的過程中，需要對人工智能時代的含義和發展背景進行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業教育改革指明一個正確的方向，保證后續工作的科學性和有效性。在2016年的世界經濟報告中，人工智能被預測為第4次工業革命的主要技術代表，人工智能的發展將從宏觀到微觀的各個角度進行相互的滲透以及融合，從而符合各個領域對于智能化技術的新要求和新需求。在人工智能技術發展的過程中，產生了大量的新技術和新產品，也形成了新的產業核心的發展模式[1]。我國經濟結構在人工智能時代下發生了重大的變革，由于人工智能技術獨特的技術形式和技術模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動我國社會生產力的提高，還有助于推動科學技術水平逐漸朝著智能化和數字化的方向而發展，從中可以看出人工智能技術的發展是時展的必然趨勢，并且發展前景是比較廣闊的。人工智能技術主要是指將多個學科技術進行有效的整合，其中涵蓋了計算機學科、語言學科和心理學科，智能化特征是比較明顯的。在實際應用的過程中，由于融合了各種尖端的技術，能夠將技術能力和技術思維進行有機的結合，模仿人的工作行為和思維，在當前時代下人工智能技術得到了蓬勃的發展，但是人工智能技術的發展也需要一定的時間和精力。首先，在實際用的過程中相關工作人員進行了機器人的研發，機器人可以在復雜的環境中對信息進行有效的替代和處理，模仿人類的思維進行日常的工作。在后續工作的過程中，相關工作人員進行了數據系統的開發，可以自動化和智能化的對計算機數據進行有效的處理以及分析，在較短時間內提取出有效的信息，完成整個工作流程[1]。隨著我國當前科學技術的不斷發展，一些工作人員紛紛加強了對人工智能技術的研發力度和開發力度，不僅可以提高計算機的使用效果，還可以及時的發現在計算機系統日常運行過程中所存在的故障。在當前時代下人工智能技術的使用范圍在不斷的擴展，并且人工智能技術的發展前景是非常廣闊的，在計算機網絡技術中發揮著獨特性的作用和決定性的重要影響的作用。

其次，隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能技術和各行各業進行了相互的滲透以及融合。在當前電氣信息專業領域中人工智能技術得到了廣泛的應用，并在實際工作的過程中對原有的工作模式進行了有效的改進和創新。一些工作人員在實際工作的過程中構建了自動化的工作模式和工作平臺，將人工智能技術完美的融入電氣信息領域中，不僅為我國電氣信息領域指明了一個正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術的水平。最后，人工智能技術的發展，在電氣信息領域中的影響是迅速擴大的，人工智能的使用會對電氣信息行業的各個環節產生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應用不僅僅停留于行業的技術層面，更加重要的是在人工智能時代下一些新的工作思維和發展理念。作為電氣信息類專業的工作人員在人工智能的時代下要提高自身的專業素質和專業水平，根據人工智能時代的特點以及發展方向，對原有的工作模式和工作理念進行深入的改革以及創新，并且還要掌握有關人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業影響力能夠得到有效的提高。但是從側面來看人工智能技術的發展對于電氣信息類專業2本刊特稿科學咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實際工作帶來了新的挑戰，一些工作人員不得不提高自身的專業素養和專業素質，掌握更多的人工智能技術。在當前時代下這種影響和變革已經被普遍認可，因此使我國電氣信息類專業行業能夠得到良好的發展。高校要對電氣信息類專業教育進行適當的改革以及創新，根據當前人工智能時代的發展方向和對人才的要求，對學生的綜合素質和創新能力進行良好的培育，從而使學生能夠充分的發揮人工智能技術的優勢，提高電氣信息類專業的水平和質量，再一次加深人工智能和電氣信息行業的融合力度。相關負責教師要加強對這一問題的理解，對原有人才培養模式和課程教育重點進行適當的改革和創新，根據人工智能時代和電氣信息領域融合的背景，提高課堂教學的科學性和針對性，從而使學生在畢業之后能夠獲得良好的發展。

二、人工智能對電氣信息類專業人才需求的影響分析

人工智能主要是利用計算機對人腦功能進行模擬，具備一定程度的人類認知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術，也是機器智能化發展的主要載體。在人工智能發展的過程中，由于是計算機科學領域的一個分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關語言識別和圖像識別方面的功能。在當前時代下，人工智能所形成的熱點效應是比較廣闊的，人工智能技術的應用，使得各行各業朝著智能化的方向而發展，對于電氣信息類專業人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發展。電氣信息類的教學，主要是為了讓學生能夠在班級學習的過程中，將理論和實踐進行有機的結合，提高學生的實踐能力和操作能力，實踐性是比較強的。在電氣信息類專業發展的過程中各種新興的技術被應用其中，擴展了電氣信息類專業的發展實力，并且人工智能和電氣信息類專業進行了有機的融合和滲透。人們在互聯網思維的影響下已經形成了互聯網思維的發展理念，隨著人工智能技術的廣泛運用再加上云技術和算法技術的普遍化，這又給電氣信息類專業的發展提供了重要的支撐。在相互融合的技術背景下，電氣信息類專業也即將進入到人工智能發展的領域中[2]。因此對于電氣信息類專業行業的工作人員來說，要了解人工智能時代下先進的信息技術，并且還要結合電氣信息類專業在人工智能背景下的新特點，樹立新的工作模式和工作理念，從而使得電氣信息類專業能夠在人工智能技術背景下得到廣泛的發展。對于人才需求方面，要求高校要對原有課堂教學模式和課程教學重點進行深入的改革和創新，融入人工智能方面的內容，對學生的綜合素質和專業能力進行良好的培育，高校要正確地理解人工智能對電氣信息類專業教學的影響，從而使得電氣信息類專業能夠朝著生態化和持續性的方向而發展。

三、人工智能給電氣信息類專業提供的機遇

在人工智能技術中，所涵蓋的技術內容相對來說是較為豐富的，這在一定程度上有助于提高電氣信息類專業的教學水平和教學質量。從中可以看出在當前時代下的電氣信息類專業教育教學中，教師要充分地把握人工智能技術所帶來的機遇，從而提高課堂教學的效果和質量。在人工智能技術中包含著語言識別技術和圖像辨認技術，也可以對一些語言進行有效的處理和研究。在課堂教學的過程中，教師要充分的發揮人工智能技術的優勢，讓學生了解當前電氣信息領域的發展方向和主要的發展特點[3]。由于電氣信息類專業所涵蓋的內容是相對來說較為復雜的，學生在日常學習的過程中，需要進行多個學科知識內容的學習，這給學生日常學習和教師的課堂教學帶來了諸多的挑戰，教師要結合課程教學的內容，對課堂教學模式和流程進行精心的安排。在實際工作過程中，要以計算機作為主要的輔助手段兼容，并且充分利用其他專業領域的技術來開展日常的教學。在課堂教學過程中，教師要充分的利用人工智能技術，對原有課堂教學模式進行深入的改革以及研究，并且結合新一代人工智能發展規劃的這一大背景，對原有課程教育模式進行創新和調整，從而給學生提供更加廣闊的發展空間。首先，在實際工作的過程中，人工智能技術重新構造了電氣信息專業的課程，由于電氣信息類的實用性是比較強的，在人工智能的技術下能夠取得不一樣的教學效果。將語言識別技術和圖像辨認技術進行了有機的結合，教師可以充分發揮這些專業技術的優勢，提高課堂教學的效果。另外在課堂教學情景中，教師可以利用人工智能技術來實現網絡化的教學，并且為學生打造智能化的工廠開展虛擬實驗室，從而對學生的專業能力和操作水平進行良好的培育。其次，在電氣信息類專業教學中人工智能技術的應用能夠對傳統課程教育模式進行有效的轉型和升級。在以往課程教學中，由于電氣信息類專業所涉及的知識學科是相對來說較為豐富的，這給教師的日常教學帶來了諸多的問題。比如在實際教學的過程中很難實現課程的有效統一，也無法為學生打造標準化的課程教育體系，在進行個性化和獨特性課程教學方面的力度還是不足的，甚至也沒有完善的教育體系進行主要的支撐，這給實際的教學工作帶來了諸多的問題。隨著人工智能技術的應用，在課程教育的過程中，教師可以充分的發揮人工智能技術的優勢，對相關信息進行有效的總結和收集。從而為學生打造個性化的教學課堂，并且運用人工智能技術，還可以對不同學生的學習需求進行分析和研究，提高課堂教學的針對性，從而使學生可以更加積極地進行知識內容的學習，實現快樂學習的效果[4]。在專業教育中教師要充分的發揮人工智能技術的優勢，提高人工智能技術的應用性效果，對學生的知識需求進行深入的挖掘以及研究，從而使學生的學習質量能夠得到有效的提高。與此同時，在課程教育的過程中，教師還可以進行課堂情景的構建，通過網絡化的教學為學生再現一些生活中的真實案例，為學生全面素質的提高奠定堅實的基礎。

四、人工智能技術在電氣信息類專業教育教學中的應用路徑

（一）轉變人才培養目標在人工智能時代下的電氣信息類專業教育中，由于原有的教育重點和人才培養模式已經無法順應人工智能時代的發展特點和對人才的需求了，所以在實際工作的過程中，要對電氣信息類專業教育進行有效的改革，幫助學生在畢業之后能夠獲得穩定的發展。首先，在對電氣信息類專業教育進行改革時，要轉變人才培養的目標，這主要是由于人工智能技術在電氣信息類專業行業中的運用對各個環節都產生了非常深刻的影響，并且電氣信息類專業對于人才的需求發生了很大的變化。比如，對人才的知識結構和專業技能方面都和傳統發現模式有所不同，在電氣信息處理的過程中提出了諸多的要求。相關電氣信息類專業從業者不僅要具備完善的理論知識，還要具備創新性的思維能力，能夠面對當前變化多端的人工智能時代，具備新的技術和新的思維，靈活地運用在實際工作中所存在的問題。因此對于電氣信息類專業教育來說，要對人才培養目標精準定位，實現良好的變革。其次，電氣信息類專業要著眼于當前國際發展方向和新業務的特征，了解有關業態產品和專業能力方面的內容。從這些問題入手提出正確的人才培養目標，并且對原有課程教學進行改革和創新，從而促進學生能夠在課堂學習的過程中加深對人工智能技術的了解，提高學生的專業素質和創新能力。

（二）升級人才培養模式在人工智能背景下對電氣信息類專業教育進行改革時，要在原有育人模式的基礎上實現有效的升級，改變傳統的課程教學設置。當前大部分電氣信息類專業院校還是采用之前偏理論的課程來對學生進行知識內容的講授，雖然這些理論知識是學生在學校學習期間必須要掌握的內容，但是假如仍然向學生講述這些課程的話，也沒有將理論和實踐進行相互的結合，使得學生無法在人工智能時代下得到良好的發展，因此相關負責教師在實際教育工作中要對原有人才培養模式進行轉型和升級。電氣信息類專業教師要根據當前電氣信息行業的發展和對人才的要求，對課程教育內容進行重新的調整。首先，在實際教育的過程中要向學生全面地展示先進的人工智能技術，技術是推進電氣信息專業前進的動力之一。但是在原有的電氣信息類專業教育中，教育技術的實施和教學并沒有受到相關負責教師的重視，教師在班級教學的過程中，也沒有為學生融入當前先進的人工智能技術和運用案例，提高學生的專業素質。在人工智能時代下，人機協作是當前主要的工作模式和發展模式，因此對于電氣信息類專業教育來說，要對人才培養課程結構和課程重點進行有效的調整和創新。教師在教學中不僅要加入有關以往課程的教育內容，還要對課程進行有效的擴展，融入新媒體和人工智能技術應用相關的課程。比如教師可以立足于教材中的內容，為學生創設多樣化的實訓活動和實踐操作平臺，在學生實踐的過程中要融入先進的人工智能技術，這些教學模式的運用不僅可以讓學生了解人工智能技術的實際應用情況，還可以多方位的鍛煉學生的創新能力和實踐應用能力。所以相關高校要適當的借鑒這一教學經驗，提高課程教學的針對性。其次，在育人模式中還要加強對學生創新思維和操作能力的培養，在人工智能背景下，電氣信息的發展模式和主要的發展方向都發生了一定的改變。在當前電氣信息領域發展的過程中，為了使自身能夠在人工智能背景下得到有效的發展需要創新和創意的人才，并且要求這部分人才能夠掌握先進的人工智能技術，根據電氣信息發展的實際需求和人們對電氣信息的要求，從而生產出個性化和特色化的產品。在育人模式升級中，教師要將專業和特色進行有機的融合，構建新的教育思路，過硬的專業素質才是人才升級的重要基礎。在人工智能時代下，信息的來源和途徑逐漸朝著多樣化的方向發展，在這些繁雜的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使學生能夠對這些信息進行有效的辨別。高校在制定人才培養模式中，要專業性的鍛煉學生的工作能力和專業素質，從而使學生能夠在這些大量的信息中提取有用的信息，提高電氣信息類專業的有效性。

（三）引入任務驅動的實驗模式在人工智能背景下對院校電氣信息類專業進行教學時，教師要在保留原有學習項目的同時，立足于學生當前的理解能力，開發新的教學內容。在教學中教師要求學生進行獨立性的思考，并且教師還要對學生的學習思路進行適當的引導以及啟發，使學生可以運用課堂中所學到的知識內容靈活的解決實際實驗過程中所存在的問題。教師要引導學生運用不同的方法進行學習，鼓勵學生進行大膽的設計以及驗證。教師在班級教學的過程中，可以為學生引入任務驅動式的教學模式任務，驅動式的教學模式主要是以學生為中心，教師要立足于教材中的內容和課堂教學的目標為學生布置相關的學習任務，實現綜合性的學習效果。在為學生布置學習任務時，要融入當前先進的人工智能技術，讓學生充分的發揮人工智能技術的優勢來完成教師所布置的任務。教師要在任務驅動式的教學模式中增加一些設計型和創新型的學習活動，讓學生直接深入到實踐學習中進行方案的設定以及驗證，并且對最終的實驗結果進行多方位的分析以及討論。在班級教學的過程中，教師要讓學生圍繞著一個教學目標來開展日常的學習，并且學生在學習和驗證的過程中，教師還要加強和學生之間的互動和交流，從而對學生的實驗方向和實驗思路進行有效的引導，使學生可以在強烈的學習興趣和學習動力的驅動下進行自主性的探索以及學習，并且也可以在班級中形成良好的互動。

（四）利用人工智能技術進行輔的教學在電氣信息類專業教學課堂中，教師在利用人工智能技術進行教學時，要在原有課程的基礎上充分地發揮人工智能技術的優勢，從而對實際教學起到一個良好的輔助作用。比如，在實際教學的過程中，教師需要將理論知識和學生的實踐學習進行相互的結合，提高課堂教學的真實性和有效性，在課程內容中要圍繞著各種企業的實際項目來讓學生進行知識內容的學習，教師要利用人工智能技術的優勢為學生展現真實的一線工作現場，讓學生全面的感受工作的環境，不僅有助于提高課堂教學的效果，還可以讓一些抽象的理論知識變得生動和直觀，促進學生學習效率的提高。

（五）在電氣設備故障診斷中的應用在電氣設備故障診斷中，人工智能技術中的模糊理論、人工神經網絡和專家系統的應用比較廣泛。以前我們常常面臨的問題是，當電氣設備出現問題或故障時，總是表現出比較復雜的癥狀，采用傳統處理手法難以對問題做出準確判斷和查找，人工智能技術則很好地解決了上述問題。比如發電機的設備故障具有非線性、不確定和復雜性的特征，傳統論斷方法準確率非常低，而通過人工智能技術中模糊理論和專家系統的綜合應用，能大大提高故障論斷的準確率。

第2篇：人工智能技術背景范文

關鍵詞：機械電子工程 人工智能技術 應用分析

中圖分類號：TH-39 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）06-0254-01

機械電子工程隨著科學技術的進步與人工智能技術的結合越來越顯著，只有兩者相互結合才能實現兩者的共同進步。在人工智能化模式下將傳統的機械生產模式轉變為智能化信息生產模式，不僅能夠減少生產成本，提高經濟效益，而且對于推動我國機械電子工程的長足發展具有重要的作用。我們可以根據機械電子工程和人工智能技術的相關特點，正確處理兩者之間的關系，保障人工智能技術在機械電子工程中作用的有效發揮。

1 機械電子工程的特點及其發展

1.1 機械電子工程的特點

其一，機械電子產品結構較為簡單。機械電子產品構造大多較為簡單，這樣就可以最大程度的減少產品的占地面積，改變過去機械電子產品笨拙復雜的特征，極大地提高了產品的工作性能。其二，機械電子工程設計更為合理。通過各項技術的融合，設計者更為全面的設計出最合理的設計方案，促進機械電子工程的不斷進步，這是由機械電子工程的學科綜合性所決定的。例如，將機械電子技術和管理技術結合，既能實現機械電子工程管理體制的革新，又能保障管理過程中機械電子技術的不斷進步，從而實現兩者的共同發展。

1.2 機械電子工程的發展

所謂機械電子工程是指由機械工程、電子工程和信息工程所共同組成的并糅合管理技術和智能技術的多學科機械活動?？v觀機械電子工程的發展過程，我們可以將其分為三個發展階段。首先是萌芽階段。這一時期機械電子工程主要是依靠人力為主的手工作業，嚴格限制了成產力的長足發展。其次是發展階段。經過工業技術革命等改革，生產設備得以更新，出現了大規模的流水作業，大大提高了社會生產力，但是由于生產工序較為落后，缺乏靈活性，因此仍需要更深度的變革。最后就是轉型時期。隨著高科技技術的革新發展，現代社會處于急速轉型時期，以講求效率為根本，導致機械電子工程不斷進行革新，形成柔性制作系統，大大提高工作效率，實現更大的經濟利益。

2 人工智能技術的優勢分析

2.1 人工智能技術的概念

所謂人工智能是融合計算機技術、信息技術、控制技術及心理學等多項技術的部門學科，其主要是通過研究電子計算機技術，拓展或模擬人智能的一項專業性技術，它是新世紀以來最重要的三門學科之一，在人們的發展過程中具有重要的作用。

2.2 人工智能技術的優點

首先人工智能技術能夠增加人們之間的交流。運用高科技為人們之間的交流提供便利，讓人們足不出戶就了解天下事，與各種群體進行溝通，既有利于人類社會的進步又能促進人工智能技術的不斷革新。其次，人工智能技術能夠促進經濟的增長。通過高科技帶動人們的消費，有效的擴大國內市場需求，實現我國經濟平穩健康的發展，最后，人工智能技術可以更快的實現企業的經濟目標。新型科技在促進人類社會發展上的優點能夠吸引許多廠商投資，間接地擴大了人工智能產品的市場，實現企業的經濟利益。例如在手機行業某品牌公司采用智能化技術，制造出一批智能機，市場反應非常好，吸引許多廠商前來投資，這樣大大提高了公司的品牌效力，實現企業經濟效益的擴大。

2.3 人工智能技術的發展史

首先是人工智能的萌芽階段，從十七世紀到十九世紀在這一發展過程中盡管人工智能技術發展緩慢，但是它為以后的發展打下了堅實的基礎，為技術的革新做好準備工作。其次是發展階段。二十世紀中期，美國人在舉行的“侃談會”上首次提出“人工智能”的概念，規定了人工智能的合理范圍，使技術的發展更加規范化。其中LISP技術憑借其巨大的優勢，在證明翻譯等方面發揮著重要的作用。再次是二次發展階段。經過上世紀六七十年代人工智能技術發展困難階段，人工智能在1977年迎來發展良機，在第五屆國際人工智能聯合會議上，打破了傳統模式的桎梏，將知識運用于人工智能領域，促進技術的轉型。最后是人工智能的穩定時期。經過科學技術革命，互聯網技術普遍適用于人工智能工程，給人工智能帶來了革命性變革，保障了人工智能在人們生活中作用的發揮。

3 人工智能技術在機械電子工程中的應用

機械電子工程由于發展具有不穩定性，盡管通過采用建設規則庫或者推導數學方程的方法有效的提高數學解析的精密性，但是由于方法較為落后，導致在數據輸出和輸入方面仍然存在較大的困難，迫切需要采用先進智能化的技術實現工程的變革。通過建立模糊推理系統和神經網絡系統，提高精確度，保障機械電子工程的順利開展。模糊推理系統通過采用規則的方式保存信息，具有明確的機械意義，神經網絡系統儲存信息采用分布式的方法，確保每個神經部件之間聯系緊密，有效的提高計算量。通過綜合采用這兩種方式，保障人工智能技術作用的有效發揮，實現機械電子工程和人工智能技術兩者的共同進步。

4 結語

伴隨著科學技術的不斷進步，各學科之間的交流也顯得日益頻繁，只有學科之間的不斷融合才能促進科技的進一步發展?，F實社會中人工智能技術和機械電子工程根據其自身的特點，通過相互融合有效避免兩者的缺陷，帶動了二者的共同進步發展。通過人工智能技術在機械電子工程中的應用，實現了機械電子工程的轉型升級，從而實現社會生產力的不斷進步。

參考文獻

第3篇：人工智能技術背景范文

當今，企業“上云”節奏正在加速，特別是在以人工智能技術為代表的新一波浪潮推動下，企業一方面通過云技術增強了自身的數據存儲連接、計算以及智能應用能力；另一方面，利用基于云計算之上的大數據、人工智能等新技術，企業又可以以較小的成本、更高效地挖掘出快速提升企業業務的數據與方法，實現云、數、智的自然融合和協力發展。

CSDN、極客幫創投、AI100創始人蔣濤表示，云和大數據是深度學習成功的基礎，人工智能時代的云將是行業AI的云、物聯網的云、價值和信任的云以及開發者的云。開源中國CEO馬越闡述了云時代下為開發者精心打造的 “碼云”，作為軟件開發的PaaS+SaaS門戶，“碼云”可以將軟件工程的整個生命周期云化。

來自Mesosphere聯合創始人兼CTO Tobias Gunter Knaup、Rancher Labs聯合創始人兼CEO梁勝將演講重點聚焦在容器領域，分別帶來了“容器資源管理和調度最佳實踐”和“如何用‘簡單易用’解鎖容器云的真正力”的主題分享，詳細剖析Mesos和Rancher兩大容器編排技術的最新進展。

人工智能大潮下，作為企業來說，如何利用人工智能技術，來自普元的CTO焦烈焱也為現場參會者做了詳細闡釋；在勒索病毒WannaCry肆虐全球的大背景下，來自UCloud 塊存儲研發總監彭晶鑫分享的如何重新定義云數據保護顯得尤為及時；另外，值得一提的是，來自京東集團運營研發部的高級總監濤重點介紹了京東在物流大數據領域的應用實踐。

人工智能技術的發展趨勢，在語音、圖像識別以及金融領域的應用備受關注。阿里巴巴iDST資深專家孫健以及京東集團感知識別研發總監陳宇分別帶來阿里和京東在人工智能領域的最新研究進展以及應用情況。

PPmoney大數據算法總監黃文堅則帶來深度學習、TensorFlow在金融科技領域的應用；對于人工智能領域的老牌玩家，IBM GBS Watson高級顧問金杰詳細介紹基于Watson的人工智能與認知計算的應用。另外，第四范式算法研發工程師涂威威詳細介紹大規模分布式機器學習系統設計的技術經驗等。

第4篇：人工智能技術背景范文

關鍵詞：人工智能 技術 機器學習

中圖分類號：TP181 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）11-0089-01人工智能技術，是一門誕生于在二十世紀中期的技術，對于社會和經濟發展都有著長遠的意義。人工智能這一科學，包含的學科領域比較廣，主要包含計算機科學、信息科學、數學科學、工程技術以及哲學心理學等知識體系，其研究的核心問題主要在于能夠令及其具備基本的學習、交流、輸入和輸出的能力，最終目的是實現機器和人類相似的認識世界和獨立思考的能力，人工令機器具備更加“聰明”的屬性，這也是能夠令計算機具有智能性能的基本方式。

1 機器學習概述

1.1 機器學習定義

機器學習，主要就是指通過系統或者知識的識別，對于機械的學習能力進行提升，使其能夠獲得新技能或者新知識。與人類的學習方式類似，如果不進行系統的學習或者沒能掌握合適的學習方式，那么機器學習的效果也會大打折扣，難以進行新知識、新作品的創造，機器學習也是相同的道理，只有通過學習掌握了分析問題、解決問題的方式，才能夠獲取創新能力。機器學習在人工智能發展領域是一個熱門的研究領域，其研究的目的簡而言之就是推動機器能夠像人類一樣不斷獲取新的知識，獲得分析問題和解決問題的能力，建立起相關的知識體系，并且將這些能力運用在具體的實踐問題解決中[1]。

1.2 機器學習研究目的

機器學習研究的主要研究目標有三個，首先，需要進行人類學習整體過程的模擬，在此基礎上進行學習認知模型的建立，目標的實現對于科學知識的認知和發展存在著很強的相關性；其次，需要推動機器進行相關理論的學習與研究，探索多種學習方法，并且根據機器本身的特質進行特定的程序設計，體會其相似和區別性；最后，設定關于機器學習的相關程序，主要研究內容就是獲取知識的工具以及相關系統，在機器發函系統建立的過程中建立起相關數據庫，進行知識和經驗的累積。不斷進行自身知識的累計，提升能力掌握的水平，提升機器智能化的能力，令機器能夠接近人類的學習能力。

1.3 機器學習方式方法

機器學習方式方法主要就是基于人類的學習方式，需要將機器和人類學習的方式進行綜合學習，掌握更科學的學習方式方法，在人類思考方式和學習方式的基礎上進行機械性能的擴展，能夠實現快速、大內存、高復制性的工作，得到適合的機器學習方式方法。當前，機械學習的具體學習方式方法有兩種思路，一種是演繹學習系統，從一般到特殊的學習方式方法，能夠通過公理的推斷得出相應的結論和目的；另一種屬于歸納學習系統，主要思路就與演繹方法相反，特殊到一般的思維方式，其主要包含傳統歸納和創新歸納兩種模式，也可以包含完全和不完全歸納這兩種模式，其中傳統的歸納關系是根據事實思考方式，歸納出其中的共性，得到科學的機器學習方式方法。

2 基于人工智能的機器學習研究

2.1 環境適應性機器學習研究

機器與人類的很大一點不同在于，對于環境的適應性有所不同，機器對于環境的適應性研究也就成為人工智能技術研究的重要問題之一，環境能夠位系統提供的質量高低對于機器學習的質量有著深遠的影響，同時，機器內部體系存放的原則往往都是通過環境適應性的原則建立起來的，然而，外界環境通常都具有復雜性，學習過程中必須通過大量的數據進行支持，對于多余環節進行刪減，在此基礎上進行總結推廣，設定成為系統的動作指導一般性準則，這樣可能會導致機器學習過程繁雜，這對于整個系統長遠發展是不利的[2]。

2.2 機器知識庫的擴展延伸

機器知識庫的設置對于機器學習的發展而言也意義重大，需要保障機器知識庫種類豐富、表現形式多樣化，其中需要包含基本的特征向量、規則化語言以及網絡化關聯等等，因此在進行機器知識庫的設計中，需要做到知識庫適當的擴展延伸，實現提升機器學習能力的目的，主要可以從三個角度入手，首先，要求邏輯簡單、表意明確的機器表達模式，其次要求做到推理過程簡單易懂，能夠降低機械計算成本，這就要求機器學習的系統進行簡單的推理過程，最后，要求實現知識的充分擴展和眼神，人工智能技術背景下的機器系統的學習不僅僅要求基礎知識的掌握，更要求知識的表達方式以及表達效率的提升，甚至一個知識要求需要不同的表達模式，對于系統的構筑要求也有所不同。

2.3 機器學習反饋評價體系

基于人工智能技術的機器學習，需要建立起相應的反饋和評價體系，針對機器學習反饋評價體系而言，其反饋主要包含三重內容，其一是根據簡單基礎的規則進行基礎反饋評價，其二是進行設計多個概念的復雜型評價反饋體系，最后就是設計小型的策略分析評價體系，分步根據實際任務進行機器學習反饋評價體系的建立。在此基礎上，應當提升學習反饋評價機制的透明度，要求執行的過程和結果通過簡明的方式表現出來，對于已有的知識庫進行合理評價，在表達模式當中采取元級表述的方式進行反饋評價，這樣的反饋評價體系有利于人工智能技術在機器發展中的應用，擴展機器學習范疇的同時提升其執行能力。

3 結語

綜上所述，在人工智能的背景下，進行機器學習的研究勢在必行，需要通過多種方式在研究機器學習定義、目的和方式方法的基礎上，對于人工智能在機器學習中的認知進行深入思考和完善，通過環境適應性機器學習研究、機器知識庫的擴展延伸和機器學習反饋評價體系的建立這三種方式進行人工智能的機器學習發展，推動人工智能技術在機器學習領域的深入發展，推動社會經濟的發展。

參考文獻

第5篇：人工智能技術背景范文

【關鍵詞】人工智能 電氣自動化控制 電氣設備設計

隨著經濟的發展，電氣自動化也面臨著新的挑戰。傳統的人工控制已經難以適應當下社會環境。而人工智能技術的引入，促使了電氣自動化控制的革新，對電氣自動化的發展具有里程碑的意義。這一技術的應用讓人們從繁雜的生產環節中解脫出來，大大提高了工作效率。當前，在電氣自動化控制中應用人工智能已經成為電氣產業的重要轉折點。研究該項技術的應用也成為電氣產業的重要內容。

1 人工智能技術的含義

人工智能是在經濟發展迅速的時代大背景下產生的新技術。它研究了自然科學和社會科學，所涉及的知識面非常廣。人工智能技術自然離不開計算機技術的大力支持，大部分的人工智能技術都是以計算機編程為基礎實現的。人工智能其實也就是采取一定的計算機編程來做到模仿人的目的，其主要的模仿對象有信息的收集、人的判斷能力、數字圖像的識別和一些相對來說較為簡單的反應等，以這種人工智能技術來代替人類的智慧，就目前來說，主要的人工智能領域包括圖像語言識別、自然語言處理、機器人，以及一些較為簡單的專家系統等。在這些眾多的領域當中，我們可以用在電氣自動化控制當中的主要就是專家系統，專家系統應用在電氣自動化控制系統當中不僅僅進一步提高了其自動化水平還在其判斷的準確性和及時性上有了一定的改善，總之，對于電氣自動化控制系統的效率提升起到了至關重要的作用，這也在另一方面節約了人力資源，并且在一定程度上彌補了因為人員的失誤造成的一些不良影響，值得我們在今后的工作中大力推廣。

2 人工智能技術的基本內容、特點

人工智能是一門新型的技術科學，縮寫為AI，它是計算機科學的一個重要分支，它的研究領域十分廣泛，包括機器人、語言識別、圖像識別。它的任務主要是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術和應用系統。它的一個重要目標就是能夠勝任一些復雜的工作。如今，人工智能研究迅速發展，具有很強的實用性和廣泛性，主要包括運動控制、工業過程控制、電力電子技術、檢測與自動化儀表、電子與計算機技術、信息處理、管理與決策等領域，且更新速度快。人工智能屬于自然科學和社會科學的交叉學科，涉及到哲學、數學、心理學、計算機科學等領域。它的研究范疇包括機器人學、智能搜索等，是對人的思維信息過程的模擬。

3 人工智能控制器的優勢

人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用主要的實現點就在于對于人工智能控制器的應用上，所以說人工智能在電氣自動化控制系統應用上的優勢也主要體現在人工智能控制器的優勢上，人工智能控制器的主要優勢就在于它在算法上和其它的控制器存在著很大的差異，人工智能控制器的主要算法包括模糊理論算法、神經算法、遺傳算法和模糊神經算法等，這些算法的一個最大優勢就是可以設計在沒有控制對象的模型上。它的特點在于能夠運用不同的方法對電氣自動化設備控制進行分類，更好地進行開發，所形成的函數比常規的函數具有以下三種優勢：一是它的設計不需要對對象進行模型控制，即使實際控制的對象中具有很多不確定、不穩定因素，甚至難以適應的動態變化的控制對象，都能滿足控制需求。二是能夠不斷進行調整、改善，具有很強的靈活性，相比之前的控制器更易調節，能夠適應新數據、新信息的發展變化，能夠不受其它驅動器影響，保證計算的準確率。三是能夠避免不必要的人力物力支出，設計中不需要專家參與，只要進行數據分析就可，使用方便，適應性好，效率很高，且運算成本低。四是具有很強的抗干擾能力，能夠解決常規方法無法解決的問題。

4 人工智能在電氣自動化控制中的應用

人工智能在電氣自動化控制中的應用主要體現在四個方面：電氣設備設計、電氣控制、電力系統、故障診斷和數據的控制與優化。

4.1 在電氣設備設計中的應用

電氣設備的設計并不是一個簡單隨機的過程，它涉及到很多的學科知識，比如電機、電路、電力電子技術、變壓器、電磁場等，并且隨著社會的進步，人們對于電氣設備設計的要求也正在提高，進行電氣設備設計的優化勢在必行。原有的電氣設備設計主要依賴于經驗豐富的設計師，但是就算是最出色的設計師在設計的過程中也會浪費掉大量的不必要的資源，而人工智能的介入就改變了這一現象，人工智能能夠簡單的計算人腦所不能夠計算的一些復雜公式，并且能夠進行自主演練，在準確性和及時性上也有了一定的保障，對于工作人員的工作經驗也沒有了很嚴格的要求，只要熟悉操作人工智能系統就可以了。

4.2 在電氣控制中的應用

電氣控制的主要目的就在于要提高電氣運行的效率，進而提高生產效率，而要想達到這一目的主要的做法還是要提高電氣控制的自動化程度，人工智能應用在電氣控制當中就很好的提高了電氣控制的自動化，進而到達了提高效率的目的，并且節省了大量的人力物力。當前人工智能應用在電氣控制中的主要有三種：專家系統控制、模糊控制和神經網絡控制，當然，最為常用的還是模糊控制，其原因主要在于模糊控制的操作較為簡單，并且和實際中的電氣控制結合較深。

4.3 在電力系統中的應用

電力系統作為我們日常生活和工作中必不可少的一部分其安全性和運行效率極為重要。在該系統中使用人工智能技術將會更加有助于電力系統發揮作用。當前，人工智能技術應用在電力系統中的主要內容有以下幾點：神經網絡、專家系統和模糊集理論等，其中專家系統是電力系統中應用最為普遍的一種，該系統的主要目的就在于判斷電力系統運行中出現的一些主要問題，并且做簡單的處理，該系統主要的依據就在于它能夠把眾多經驗豐富的專家的知識和判斷經驗融合到系統內，然后以此為基礎處理各方面的難題。該系統使用原則是我們常用的計算機程序if-then，也就是一旦滿足條件就會被執行。該系統在使用過程中有一點需要注意的就是該系統并非是一成不變的，它需要針對新的常見問題進行及時地補充以彌補程序出現的不足。

4.4 在故障診斷中的應用

故障診斷也是當前電氣自動化控制系統中極為重要的一環，在該環節中人工智能的作用同樣功不可沒，主要應用點有專家系統、模糊理論和神經網絡等，主要的應用對象包括發電機、變壓器和電動機，這些主要電力部件出現問題都能夠采用該系統進行必要的診斷以及簡要的處理，三種診斷方法相互合作共同維護著電氣自動化控制系統的安全運行。

4.5 在數據的控制與優化中的應用

在進行電氣自動化控制進程中，首先要做的就是數據的采集與處理，人工智能技術能夠對所有的數據進行實時采集，并加以處理、儲存，以便不時之需。同樣，想了解一項工作的運行過程，就會運用到畫面的顯示功能，通過人工智能技術的運用，能夠真實地顯示所運行的設備狀態，可以將有關數據加以處理，形成具體的圖像，以便直觀了解；也可以通過模擬故障來進行記錄分析，避免類似狀況的發生，其中模糊理論、專家系統和神經網絡主要就是應用在電氣設備的故障診斷上。

5 結束語

總之，人工智能是電氣產業未來的發展方向，是電氣產業的一大改革和進步。傳統的人工控制由人工智能代替，將會進一步推動電氣自動化的發展，確保工作效率，提高企業的經濟效益以及社會效益。

參考文獻

[1]彭啟琮.DSP技術[M].北京：電子科技大學出版社，2007.

[2]張培銘.展望21世紀電器發展方向一人工智能電器[J].電工技術雜志，2006.

[3]陳洪峰.國內電氣自動化發展狀況與趨勢[J].科技創新導報，2009.

第6篇：人工智能技術背景范文

關鍵詞：人工智能；科技情報；自動感知

中圖分類號：TP18文獻標志碼：A文章編號：2095-2945（2020）32-0057-02

Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.

Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception

前言

當前科技情報服務對象不僅局限于特定的行業和領域，已經逐漸滲透至某一技術和個人，情報機構只有提升情報分析和反應能力才可以滿足新需求。因此，機構有必要加強對用戶需求的感知度，依托人工智能技術構建科技情報的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，進而挖掘科技情報感知領域的價值。

1人工智能及科技情報感知概述

1.1人工智能分析

人工智能又稱AI，伴隨著計算速度、核心算法的優化，該技術已經在神經網絡、自然語言、機器學習等方面趨于成熟。當前人工智能技術可以定制個性化任務，結合不同的環境響應個體需求，制定解決方案[1]。因此，人工智能技術能夠快速處理海量數據，若人類智力水平已無法滿足嚴苛工作要求，可以借助人工智能技術處理復雜工作。同時，科技情報感知模塊屬于綜合預測過程，因此有必要結合人工智能技術制定科技情報感知方案，實現情報工作向智慧化、個性化、精準化方向發展。

1.2情報感知分析

科技情報感知主要是工作人員針對采集到的數據完成處理、分析，進而滿足受眾對于情報的需求，并對今后其發展過程進行預測。學者劉記曾指出，依托科技情報感知工作可以為實現國家治理體系和治理能力現代化提供支持，加快情報刻畫、情報感知以及情報響應能力的建設進程。其中，情境感知的研究具有一定復雜度，G.Chen通過調查情境信息、情境類型、情境傳播等模型和系統，分析情境感知的應用程序，得出情境感知是領域普適學習的關鍵。例如，借助情境感知可以為用戶提供體溫、運動路徑、溫度等方面的服務。

因此，科技情報感知工作對于我國情報治理、預先感知等方面影響較大，結合人工智能技術創新科技情報感知模塊已是大勢所趨。當前大數據時代科技情報已經不僅停留于文獻領域，正逐漸向多種數據源模式發展，要求科技情報軟硬件不斷升級優化，數據存儲和處理水平逐漸升級，進而滿足社會對情報數據的需求。

2人工智能視域下科技情報需求自動感知研究

2.1融合關鍵點

（1）創新驅動。當前科技情報需求逐漸向科技創新領域發展，依托我國創新驅動的發展戰略，基于科學技術完成升級和發展。將科學技術和科技情報相結合后，情報工作的創新性較強，具有數字化和智慧化優勢，并突出情報工作的個性化和精準性。因此，依托人工智能技術完成科技情報的自動感知十分關鍵，是當前科技發展的必經之路。

（2）前瞻性定位。新時期資源的網絡化和數字化發展為科技情報研究工作提供大數據支持，可以在海量數據的收集、分析、處理方面發揮優勢。傳統的數據研究方式很難在大量數據的基礎上提升情報研究質量，同時會增加研究人員的任務量。且每位工作人員自身的專業知識、情報敏感度、知識狀態存在差異性，導致最終得出的情報結果不同甚至差異化較大。應用人工智能技術完成科技情報的自動感知十分重要，可以突出工作的準確性、高效性和穩定性。因此，將新興人工智能技術和傳統情報服務工作相融合是現代情報領域的關鍵，如自動獲取和加工情報、高速處理文本信息、人工智能決策平臺、依托語義內容的科研成果評價等[2]。

2.2內容感知

（1）感知系統分析。大數據背景下，科技情報預測和傳播功能受到重視和應用，屬于科技領域的研究熱點，可以對競爭、合作、研究方面進行正確的價值判斷。科技情報感知主要依托可靠、豐富的數據，借助“互聯網+大數據”模式獲取信息，在多種資料中得到關鍵的信息和數據，進而完成科技情報的感知工作。同時，數據源具有冗余度高、形式多樣、存儲量大的優勢，因此能夠落實科技情報感知工作，篩選數據源、除去冗余數據、分析剩余有效信息。借助數據集模式與知識儲備庫、感知數據庫一同為感知過程提供信息支持。內容感知系統內的數據源并非固定不變，且信息的更新速度較快、技術淘汰時間較短，因此內容感知是實時更新、持續變化的數據系統。基于相關輔助項目，幫助用戶了解工作內容。例如，借助“科技情報產品報告”為感知系統研究和應用提供支持，該報告可以幫助用戶了解系統，提前評估系統實際能力，便于用戶針對性提出情報需求。

（2）系統實現模式。a.數據源存儲。若想發揮科技情報的自動感知作用，系統內需要具備大容量數據集合，進而為感知產品提供分析支持。同時，數據處理過程中對于信息查詢、存儲挑戰較大。因此，本課題結合Neo4j數據庫、互聯網技術提升數據處理和存儲效率，提高系統適應水平，保證其良好的查詢效率。Neo4j數據庫主要劃分為兩類應用模式：服務器模式、內嵌模式。本課題利用內嵌模式，借助Java-API，將Neo4j數據庫和圖模型相互整合。由于API的特點是數據結構靈活，因此可以通過直接編碼的模式和圖數據庫完成交互操作。b.數據源分類。若想對數據源完成自動分類，建議識別數據源的結構功能。例如，利用機器學習、詞匯特征等方式劃分數據源的功能及結構。依托數據源要素、類型詞匯特點、詞匯分布特征等方面，依托神經網絡內分類器訓練模式，圍繞領域技術、專題、情報報告、組織數據庫等方面對數據源進行分類[3]。c.構建任務抽取模型。結合用戶需求抽取目標任務可以充分發揮科技情報的自動感知優勢，優化RNN模塊。在研究階段利用Bi-LSTM-CRF、卷積網絡模型抽取數據源，并借助長短時雙向記憶模型化解RNN梯度爆炸、消失情況。抽取模型內的輸入數據是卷積，包含知識元素、句子、詞等特征向量，而輸出數據則依托（Conditionalrandomfield）條件隨機得到結果完成預測。此模型借助多元組的方式展示數據源抽取結果，圍繞數據源性質、事項、主體、依據、對象等要素進行連接。

2.3情境感知

（1）情境感知系統。情境感知系統內部因素種類較多，且科技情報感知階段需要依據情境完成，并對感知結果造成影響。因此，在開展科技情報感知工作時，建議對特定用戶完成重新評估。同時，情境感知在情報感知工作中十分關鍵，若忽視結果會對外部情境產生較大影響，使預測工作喪失精準度。因此，應基于外部情境條件定位事物發展方向，得到精準感知結果，發揮情報前瞻性優勢。其中在獲取情境數據時應關注“小數據”，即初始結構化數據，此類資源雖數量較小，但是內部包含價值信息，可以獲取歷史情境信息。此外，問題情境應圍繞橫向和縱向兩個層面分析，橫向維度是梳理本層實際情況，針對性選擇研究方法和處理方式；縱向維度則依托時間節點理清情境信息。

（2）系統執行方案。情境感知系統建設主要內容是借助科技手段獲取某一情境內的數據并完成融合。因此，情境感知技術實際上是借助人工智能中傳感器等技術，依托計算機感知當前情境，完成感知應用、智能識別、決策支持，具有無干擾的優勢。情境感知包含情境獲取、處理、應用三個階段。其中，情境獲取主要依靠傳感器終端獲取設備關聯、用戶關聯、資源關聯、環境關聯情境，并將上述情境信息轉變為數字信號，利用嵌入系統完成判斷和處理；情境處理過程則借助建模的方式控制情境信息，構建信息數據庫。整合情境感知信息并協調對應的組合，控制資源分布并將其嵌入至感知數據庫內；服務應用階段相當于人工智能處理模塊，可以結合用戶需求提供合理服務。

2.4需求-反饋機制

（1）工作過程。需求-反饋機制實際上可以體現用戶和人工智能間的關聯性，屬于科技情報感知的關鍵環節，包含自動感知信息、數據、產品模塊。依托人工智能技術，通過AI方式減輕工作人員任務量。其中，AI能夠智能化處理多領域工作，如醫療、教育、駕駛、金融、安防等。在科技情報感知領域引入人工智能技術可以準確、高效、及時地開展情報工作，提升工作效率、減少決策偶然性、加快數據分析處理速度。同時，科技情報感知工作的主體是用戶，首先需要將其對產品的需求發送至AI處，其次借助人工智能模塊分析、整合內外感知數據庫信息，最后向用戶反饋情報產品和相關結果。

（2）情報感知產品。情報感知產品主要結合用戶產品需求，依據感知數據庫內的條件因素預測今后用戶對于情報產品的需求，進而在后續工作中有針對性地向用戶推送產品信息，為科技情報工作的可持續發展提供支持。因此，人工智能和科技情報感知工作相結合可以充分發揮自動感知優勢，降低對工作人員決策的依賴性。專業人員依據多種數據源進行分析與評估，最終得出精準的感知結果。同時，人工智能技術的應用可以自動形成情報感知產品，并向用戶推送反饋數據，由主動感知向自動感知發展，契合新時期情報3.0的發展趨勢，加快國家科技決策和科技創新發展進程。

第7篇：人工智能技術背景范文

隨著科學技術的快速發展，機械工程由傳統的機械工程項機械電子工程方向轉變，同時機械電子工程和人工智能的有效結合，不斷的向自動化、智能化、數字化方向發展。機械電子工程與人工智能的整合，為社會生產力的發展帶來了歷史性的變革，對于推動黨建社會的發展和進步具有非常重要的作用。因此，文章針對機械電子工程與人工智能整合思路構建的研究具有非常重要的現實意義。

2機械電子工程與人工智能的特點分析

2.1機械電子工程的特點分析

機械電子工程是指在信息技術快速發展的背景下，發展起來的以機械電子工程為核心的柔性制造系統，是以計算機技術、機械工程與電子工程為核心的綜合性學科，機械電子工程的特點主要包括以下幾個方面：（1)性能豐富，結構簡單，機械電子產品與其他產品最大的區別在于不僅性能豐富，而且結構比較簡單，傳統的機械產品雖然具有較高的性能，但是外形比較笨重，因此機械電子工程在未來具有非常好的應用前景；（2)多技術融合的設計，電子機械工程是綜合計算機技術、機械工程以及電子工程等多個相關技術融合設計的，工程師在進行機械電子工程設計的過程中，需要對各種技術、策略進行考慮，并將所有的技術、策略進行整合，以此完成相關產品的設計。

2.2人工智能的特點分析

人工智能是復雜、綜合的學科，主要包括哲學、控制論、心理學、信息論以及計算機等，人工智能在社會生產與生活中發揮了非常重要的作用，具有非常廣闊的應用前景。人工智能分為不同的發展階段：（1)初級階段，人工智能的研究方向主要集中在博弈、證明以及翻譯等方面，此階段在機器人、專家系統、自然語言理解、計算機視覺等方面獲得了非常大的成就；（2)第二發展階段，該階段主要集中在商業化產品以及知識工程的應用領域，在智能機器、計算機視覺、基礎常識、不確定推理以及分布式人工智能等方面獲得了很大的成就，第二發展階段相對平穩，但是平穩的發展階段已經從原來的單個體向分布式方向發展。在當今社會，人工智能已經成為一種復雜、系統的技術，并且在人類生產和生活中發揮了至關重要的作用，作為一門使用的技術，在推動時代的發展中占據著非常重要的地位。

3機械電子工程和人工智能的整合思路分析

3.1機械電子工程與人工智能的關系分析

機械電子工程具有一定的不穩定性，描述機械電子系統的輸入和輸出的關系相對困難，傳統的描述方式包括：學習并生成知識描述法、建設規則庫方法以及數學方程推導法三種，由于傳統的描述方法的嚴密性和精確度不高，并不能夠滿足曰益復雜系統的實際要求。人工智能在處理信息中具有很大的優勢，能夠有效解決傳統機械電子系統不確定性、不穩定性、復雜性等問題。因此，機械電子工程與人工智能的整合已經成為一種必然趨勢。機械電子工程中人工智能技術的應用存在一定的差異性，并不能夠對網絡系統進行有效的描述，并且系統資料庫創建過程中需要進行嚴密的數學分析，在分析的過程中會出現許多問題，導致網絡系統的建設存在許多問題，導致網絡系統出現崩潰的現象，這對于機械電子工程系統的發展是非常不利的。人工智能技術創新的工程方式能夠幫助機械電子工程系統創建系統資料庫，機械電子工程和人工智能之間存在的密切關系，對現代科學技術進行了強化，對于促進機械電子工程的發展具有非常重要的作用。

3.2人工智能技術在機械電子工程中的應用分析人工智能技術在機械電子工程中的應用，創建了兩大系統：其一，模糊推理系統，基于模糊集合理論的模糊推理系統，以模糊理念為設計工具，具有處理模糊信息的功能，模糊推理系統已經被廣泛的推廣和應用在數據處理、自動化控制等領域，并且獲得了良好的效果，機械電子工程中的模糊推理系統，創建了模擬人腦的功能，進行語言信號的分析，通過網絡結構接近一個連續函數，并運用域到域的映射方式規則的儲存信息，具有非常明確的物力意義，但是模糊推理系統連接不固定，并且計算量相對較小，應用范圍相對有限；其二，神經網絡系統，神經網絡系統是人工智能的重要分支，神經網絡以神經元的興奮模式將信息分布在網絡上，并進行動態的相互作用，人工神經網絡系統的特點是對信息進行分布式的儲存，并且能夠進行動態的協同處理，神經網絡系統不僅具有豐富的行為，而且結構非常簡單，神經網絡系統能夠模擬大腦的結構，對數字信號進行分析，采用點到點的映射方式聯系各個神經元，具有輸入輸出精度高，計算量大等特點，與模糊推理系統相比，神經網絡系統的應用范圍更廣泛。創建基于模糊推理系統與神經網絡系統的智能系統后，其在機械電子工程領域的應用越來越廣泛。神經網絡與模糊邏輯系統的融合通常采用以下兩種方式：功能相似的融合，利用模糊變量隸屬函數和神經網絡中神經元的非線性映射部分功能相似的融合，對神經元輸出特性進行調整，能夠實現對隸屬函數的優化與修正;利用神經網絡與模糊系統算子相似性的融合，合理的選擇算子，既能夠保證足夠的信息量，又能夠簡化運算；功能互補的融合，將神經網絡的學習能力融于模糊系統的分布式儲存規則中，能夠有效的提高模糊系統的智能;將模糊系統的邏輯推理功能融入到神經網絡系統中，能夠有效的提高神經網絡系統的邏輯推理能力。

第8篇：人工智能技術背景范文

1電氣信息化技術概述

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9篇：人工智能技術背景范文

關鍵詞：人工智能；轉型；管理會計；財務會計

一、人工智能時代下傳統財務會計管理問題

（一）專業水平問題

人工智能可以通過“大腦”思考問題，在現代化信息技術的作用下，人工智能的思考能力和效率，往往會超過人的大腦。目前，人工智能主要應用于圖像識別、邏輯程序設計、機器人操控等方面。其中，財務智能機器人最能體現出人工智能的優勢和特長。與之相比，傳統的財務會計職能進行簡單且具有重復性的核算工作，工作內容簡單，但是工作效率較低。人工運算會消耗大量的時間，最終所得到的成果遠不及機器人操作得到的結果。

（二）協同發展問題

財務會計工作人員在日常工作中，要進行大量重復性操作，在資金管理方面，需要提供管理層信息。工作人員在工作中，需要參與到企業內部的財務部門進行資料收集整理，但是不能參與到后續管理工作中。不同部門的協同性較低，無法形成材料的生產、采購、管理與銷售的全過程，導致了各個方面的管理工作不能有機結合，無法精準地反映出企業的實際經營狀況，更無法提供所需的數據和資料。

（三）預判分析能力

對于企業內部的管理人員與投資者來說，無論在何種情況下，都希望能夠在第一時間，掌握企業的發展水平與內部經營管理狀況。傳統的財務會計在工作中將注意力集中在財務數據處理方面，在完成數據計算后，會交給外部信息人員使用。這一環節明顯地忽略了內部高層的管理需求。對于財務計算與管理缺乏預判和分析能力，可能會導致內部的財務會計在工作中不能夠通過數據和信息，了解到企業當前的經營水平。財務會計更關注到對于歷史數據的采集與分析，忽視了企業未來的發展規劃和管理目標，不利于企業實現長足穩定與健康發展。

二、人工智能時代下財務會計向管理會計轉型策略

在了解到企業人工智能時代下，財務會計的工作現狀之后，有利于進一步明確財務會計可以通過何種方式，實現向管理會計的順利過渡與轉型。

（一）加強專業化培訓

財務會計向新型管理會計方向轉移，標志著許多工作在開展中，都需要從多種不同的角度進行分析。如果在工作中不能結合時展和大數據信息技術的優勢，始終按照傳統的方式與標準進行管理，會導致會計工作無法取得理想的成績[2]。特別是進入到人工智能時代下，財務會計需要考慮到大數據信息技術與人工智能技術的影響，在人員培訓上加強管理，實現專業化培訓。比如，對大數據時代中的智能軟件的應用和操作進行培訓。目前，智能軟件已經成為了會計工作中不可或缺的重要工具，通過加強軟件操作方式的培訓，可以幫助工作人員在工作中，更快地掌握工作的內容，提高工作效率，并且按照正確的方法與路線，完成各項工作。

（二）改進管理模式

智能化時代下，財務會計向管理會計方向轉型，需要與之配套的管理模式和組織結構。因此，對傳統企業內部的管理模式進行改革調整，有利于建立更為完善的會計組織管理體系。從當前國家的管理會計工作職能要求的角度進行分析，要對原本的組織模式進行優化升級，使其能夠有效地適應當前的管理需求，使各項管理工作都能順利開展，提高財務會計轉型之后的工作效率與工作質量。同時，通過對管理模式進行改革，還可以為會計轉型發展奠定堅實的組織基礎。為了確保企業內部的財務會計轉型工作可以順利完成，企業內部需要建立更為完善的管理制度。對于管理會計的工作方式和工作內容中出現的問題，要利用新型管理制度進行處理。比如，國內某地區的企業在進入到人工智能時代后，對內部的管理制度進行了優化調整。對財務會計工作人員的工作行為起到了明顯的約束作用，提高了工作人員在工作中的規范性和效率性。同時，還激發出員工的責任感與積極性，為實現轉型工作做好準備。

（三）強化數據處理

除了上述兩項技術手段之外，人工智能時代下的財務會計轉型發展工作，還需要依靠強大的數據處理與運算能力。人工智能技術與設備，可以為數據核算與分析，提供充分的支持與引導。同時，在進行實際操作中，還能夠發揮出人工智能技術的及時、準確、便捷和高效的特征。通過及時有效的操作模式，對財務會計工作中的各項數據和指標進行分析處理，順利推動財務會計向管理方向轉型。在完成了基本的數據分析和處理工作之后，可以掌握企業的經營狀況，明確運行的質態，使經營者和管理者，在第一時間獲取到有效的數據和信息。雖然在現代化發展中，人工智能技術占據了部分財務人員的工作機會，但是與此同時也極大地解放了勞動力，人們有更多的時間參與到技術提升和深入研究中，可以從事更多具有高附加值的工作，盡快實現現代化發展，最終推動自身與企業都邁向更高的發展階段。

總結：

綜上所述，傳統基礎的財務會計正在被人工智能所取代，人工智能時代的全面來臨，為人類的工作和職業發展帶來了前所未有的挑戰。傳統財務會計要把握機遇，積極應對挑戰，加強專業化培訓，調整并改進管理模式，利用大數據信息技術，強化數據的處理，推動財務會計向管理會計的順利轉型。

參考文獻：

[1]楊海燕,張陽,榮加超.人工智能時代財務會計向管理會計的轉型對策[J].現代營銷(下旬刊),2019(01):223.