人工智能技术范文1
1人工智能技术在医疗领域中应用的契机
1.1人工智能技术的进步
人工智能技术经过长时间的发展，目前已经有了非常大的进步，类似于机器学习、神经网络、智能影像识别、精密控制等技术的完善使得人工智能技术具备了进入医疗领域中的条件。在医疗领域中，人工智能的影像识别技术可以提升医疗的准确率、精密控制可实现高精度的手术、专家应答系统可以代替医生解决患者的疑问等。可以肯定的是，在未来人工智能技术变得更加先进时，在医疗领域中的应用也将更为广泛。
1.2医疗数据的支撑
人工智能的机器学习和数据分析依赖于庞大的数据集作为材料，随着互联网技术的发展，数据的共享和传输已经不再成为限制，拥有了庞大数据的人工智能系统也得到了快速的发展，在医疗领域中的应用也日渐完善。
1.3国家的重视和支持
2016年国务院的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中便积极支持医疗行业研发人工智能设备；而在2017年的《新一代人工智能发展规划》则明确要求推广人工智能技术在医疗领域中的应用。国家对此的重视也吸引了大量的资本进入到人工智能医疗设备的开发，这使得我国的人工智能技术在医疗领域中的应用取得的突飞猛进的进展。
2人工智能在医疗领域中的应用
2.1医疗机器人
医疗机器人的研发动机是用于缓解医疗人员的劳动负担和为有行动不便的患者提供辅助技术，从这两种角度来说，人工智能技术在医疗机器人中的应用主要有两种：
2.1.1外用骨骼
外用骨骼是用于代替行动不便的患者的骨骼以辅助其行动的装置。将人工智能技术应用到外用骨骼上，可以使外部骨骼装置感应到患者的肢体动作和重心变化，从而辅助其行动。同时，外用骨骼上可搭载机器学习系统和专家应答系统，通过对患者行为模式的学习，外用骨骼可以根据患者当前的状态推测其接下来的行为，从而方便患者的活动。
2.1.2手术机器人
手术机器人的最大优势在于帮助外科医生减轻劳动强度，即在外科医生进行手术时给予必要辅助，同时可以利用机械的优势弥补人类的不足，使得一些难度较高或危险性较大的外科手术顺利进行。手术机器人可搭载智能影像分析系统和机器学习系统以及专家应答系统，在进行手术时，手术机器人可根据数据库中现有的数据，对手术区域进行分析，从而为外科医生提供更准确的手术建议，或是根据数据库中现有的手术方案直接代替医生进行手术。目前最具代表性的手术机器人就是麻省理工学院研发的达芬奇手术机器人。
2.2药物研发
通过人工智能技术，利用计算机深度学习能力和数据挖掘能力对药物合成过程进行模拟，并对药物试验效果和副作用等进行预测，从而缩短药物研发所用时间，减少进行试验次数，助于提升研发效率，降低药物研发成本与售价。目前人工智能在药物研发领域主要应用有心血管疾病控制药物、肿瘤控制药物和某些传染病的预防药物。
2.3精准医疗
相比于人类，计算机具有更强大的运算能力，且运算结果更加精确，出错几率更低。因此，将数据分析、机器学习等人工智能技术应用于医疗领域中，可以提升对检查结果判断的准确率，从而促进精确医疗的发展。目前国内将人工智能技术应用于精确医疗领域的有阿里云的医疗大脑。医疗大脑中存储了大量人类甲状腺病灶区的片源，通过医疗大脑搭载的机器学习系统，以大量的甲状腺片源进行学习，医疗大脑具备了非常强大的甲状腺病灶的诊断能力，可将甲状腺病灶诊断的准确率由人工诊断的70%提升至85%，可见搭载人工智能的精确医疗系统对于提升医疗诊断的准确率方面的帮助非常大，在很多领域可以起到辅佐医生进行诊断的作用。
2.4健康管家
在当前人民的生活水平越来越高的时代，人民对于身体健康也更为重视，而搭载人工智能技术的健康管家则可以从多方面对个人的健康状况进行诊断，及时的发现可能诱发疾病的潜在隐患，并通过互联网技术完成远程挂号，远程诊断等医疗流程。一般来说，健康管家可以在以下环节发挥作用：
2.4.1运动检测
通过搭载专家应答系统的可穿戴设备，可以将用户的运动状态记录下来，并通过算法计算出用户所消耗的热量，再根据数据库中存储的建议数据向用户提供合理的饮食和运动建议，对于需要减肥或健身的用户来说帮助非常大。
2.4.2体质检测
搭载数据分析系统的体质检测设备可以通过传感器对用户的身体状态进行检测，如心率、呼吸状态、睡眠状态等，通过将检测的数据与数据库中的数据进行分析比对，可以对用户当前的健康状态进行评估，从而及时的找出可能诱发疾病的潜在隐患，使用户能够更好的了解自己的健康状态，甚至可以代替一部分医院的检查。
2.4.3远程医疗
传统地方医疗和诊断过程均在医院进行，因此类似于“挂号难”、“看病难”等现象也一直困扰着患者和医疗人员。而通过搭载网络通信和远程应答系统的健康管家，可以实现远程挂号和远程诊断。医生通过分析健康管家提供的数据，通过与用户进行视频交流的方式实现足不出户即可完成看病的流程，使用户免除了在医院奔波的劳累，对于医生来说诊断流程也变得更加高效。
3人工智能在医疗领域中应用的问题
3.1信息化水平较低
目前我国大部分医院，特别是三甲以下医院信息化水平较低，而人工智能应用对信息化技术有着很高的要求，这种医院信息化水平普遍较低的现象阻碍了我国医疗领域中人工智能技术的应用。根据卫计委对我国医院的调查报告，我国的三甲医院中，诸如电子病历这种信息化技术的应用水平尚可，但在大量的二甲和民营医院中，信息化水平则非常低下，很多医院没有电子病历，我国大部分医院的信息化技术处于缺失状态，自然无法应用人工智能技术。此外，使用人工智能技术最重要的就是对数据的采集，以此完成机器学习和数据挖掘工作。但我国很多医院并没有建立起统一的数据管理系统，各部门和科室间的数据都处于相互独立的状态。这种状态不利于对数据的统一分析，对人工智能的应用也造成了影响。
3.2技术安全与法律责任
人工智能技术虽然先进，但终归由机器构成，因此也存在一些机器的固有缺陷，例如机器在运行时的可靠性就明显不如人类。特别是在外科手术或外科检查这种危险性较高的工作过程中，如果人工智能设备在运行时出现问题，很可能会对患者的生命造成威胁。此外，在使用机器手术的过程中，如果出现意外，如何划分责任也是一个大问题，是由负责手术的医生还是生产人工智能设备的生产厂家；人工智能设备出现问题导致的手术意外和人工智能设备未出现问题时导致的手术意外应当如何区别，并进行责任判定，这也是一个困扰医疗行业的问题。
3.3过度依赖人工智能
在当前的医疗行业中，该技术的应用越来越广泛，但人工智能在给医疗人员带来方便的同时也可能会造成其医疗技能的退化，就像长期使用计算器的人的心算能力退化一样。即便是有人工智能技术的加持，医疗技能的退化对于医生来说也绝不是好事。此外，医疗行业中不仅仅涉及到医疗技术的问题，还可能涉及到一些人文关怀问题。很多患者更愿意见到的是真正关怀自己的医生，而非冷冰冰的机器人。在人工智能技术应用越来越广泛的现代，如何在进一步发挥人工智能作用的同时尽可能不形成对其的依赖，不仅是医疗行业，也是各个行业的人员所要面临的问题。
4结论
人工智能技术对于提升医疗水平和诊断效率有着非常大的应用。本文对人工智能技术在医疗领域中的应用进行了研究，当前人工智能技术的不断进步、大量数据集的支撑以及国家和民间对人工智能技术的重视使得人工智能技术得以在医疗领域中快速应用。人工智能在医疗领域中的应用有医疗机器人、药物研发、精确医疗和个人健康管家等方面。但目前人工智能技术的应用仍存在信息化水平低、技术安全和法律责任难以界定以及过度依赖的问题，期待本文的内容能够为提升人工智能在医疗领域中的应用水平提供参考。
参考文献
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人工智能技术范文2
关键词：人工智能；融媒体；媒体融合；智能化
一、引言
当前，随着计算机算力和可采集的数据量的大幅度提升，人工智能技术在理论、技术和应用等方面都取得了重要突破，已经成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力。人工智能技术正引发链式突破，推进相关理论创新、技术突破，开始在社会生活中得到广泛应用，在经济发展、社会进步、国防军事等各方面产生重大而深远的影响[1]。人工智能技术日益得到业界与学界的高度关注，我国也正从国家战略的高度，相继颁布了多项人工智能发展战略和规划，全方位支持相关技术及其产业发展，加速人工智能技术在社会各领域的应用[2]。人工智能技术的一个典型应用领域就是在媒体融合领域。融媒体，是指通过数字媒体平台将传统媒体、广播媒体、平面媒体、新媒体和互联网等不同类型的大众媒体全面整合，将内容、通信技术和计算机网络融合在一起，实现资源、内容、宣传互通共融的新型媒体。本质上，融媒体是一次因技术创新而产生的媒体变革，其创新的驱动力就是人工智能、信息通信、大数据、云计算等方面的先进技术[3]。这些先进技术，尤其是人工智能技术，促使万物相联、万物皆媒介的趋势越来越明显，也推动内容和技术的深度融合与相互驱动。当前，我们可以清晰地看到人工智能在内容生产、内容传播、内容监管等各个方面对融媒体领域产生的巨大影响，也愈发察觉到人工智能正成为融媒体智能化的驱动力。下面，我们首先阐述人工智能应用在融媒体领域的总体架构，然后详细介绍人工智能技术在融媒体领域的重点应用方向，并对未来人工智能发展和融媒体应用进行展望。
二、人工智能技术
在融媒体领域的总体架构人工智能应用在融媒体领域的总体架构共可分为三层：基础层、技术层、应用层。基础层包括计算硬件、数据资源和相关基础理论，其中计算硬件的核心是具备高运算能力的芯片（如图像处理单元GPU、半定制化的FPGA、全定制化的ASIC等），基础理论的核心是机器学习，包括深度学习、强化学习、迁移学习、机器推理、因果分析、优化理论等。技术层是指用系统集成的方法研发相应的算法、模型和技术，形成有效地可供直接应用的技术。目前，人工智能技术层面上主要包括计算机视觉技术、自然语言处理技术、语音处理技术、知识图谱技术、推荐系统、数据挖掘、虚拟现实、增强现实等技术。这些技术，包括其细分领域的各项具体技术和延伸方法，是当前人工智能技术在实际生活中应用的骨架，通过对这些技术的整合调用，各种领域的智能化程度得到空前进步。应用层聚焦在人工智能和各传统行业结合，其利用技术层输出的各项技术实现不同行业的需求应用，为用户提供智能化的服务和产品。在融媒体领域，人工智能技术在融媒体制作流程中每个环节中都可以发挥积极的作用。例如，人工智能技术不断融入媒体各业务流程，在选题策划、媒资管理、内容生产、分发传输、内容检索、内容监管、虚拟主持人等多个方面发挥着重要作用。关于上述的基础层和技术层的具体原理、技术、方法可以在很多人工智能领域的专业文章和综述中得到[4-5]，这里不再做详细解释。接下来，我们主要介绍应用层，即人工智能技术在融媒体领域的具体应用示例。
三、人工智能技术
在融媒体领域的应用当前人工智能技术基本涵盖了融媒体生成传播的全过程，主要包括内容生产、内容传播、内容管理三个部分。接下来，我们将从上述三个部分详细介绍人工智能相关技术的应用。
（一）人工智能技术在融媒体内容生产上的应用
从融媒体内容生产的业务流程上来说，信息采集、选题策划、分发传播是三个最重要的组成部分，人工智能技术在这些任务中都发挥着重要作用。对于媒体生产而言，最重要的资源是信息来源，媒体从业者了解到的消息来源越快速、准确、独特，生成的媒体内容质量就越优质。大数据技术和人工智能技术的发展结合，使得信息采集的手段和渠道都得到极大拓展。人工智能赋能信息采集技术，可以通过对互联网海量信息进行采集分析，包括门户、论坛、博客、社交、问答、电商等各种平台，汇聚新闻素材并提供检索、筛选、排序等功能，实现高效的新闻线索提供。例如，2012年BBC开始使用智能信息采集机器人Juicer，其任务就是把每天采集到的海量数据，包括新闻、专题报道、视频、其他媒体的消息、政府部门和互联网信息，进行整合汇聚，并为媒体工作者提供信源、地点、人物和事件的智能检索。选题策划对新闻产品内容的重要性不言而喻。通过人工智能技术，可以进行舆情分析，从而获得用户需求和热点话题。例如，2020年由百度提供技术支持的“人民日报创作大脑”上线[6]，该系统汇聚全网数据资源，利用自然语言处理、知识图谱技术对数据深度理解分析，为编辑提供可定制热点监控功能，节约人工监控成本，提升热点获取效率，丰富选题思路，可以帮助媒体创作者智慧选题。人工智能技术在融媒体内容生成领域一个代表性应用就是机器人写作，其本质是通过对海量数据的分析整合，利用人工智能技术将信息与事先学习到的报道模板进行智能对应，从而自动生成新闻稿件。例如《华盛顿邮报》的自动写稿机器人Heliograf在2016年里约奥运会崭露头角[7]，国内互联网企业腾讯2015年上线了写稿机器人DreamWriter[8]，今日头条研发的写作机器人xiaomingbot[9]，新华社推出的写稿机器人“快笔小新”等等，这些写作机器人既可独立完成写稿，也可以辅助人工写稿，媒体工作者可以在机器人稿件内容的基础上进行深层的加工优化。同时，为了辅助融媒体内容生成，人工智能技术还为融媒体创作提供了极其丰富的应用工具集，包含音频、视频、图像、文字等多种编辑工具，如自动添加声音字幕、智能样片剪辑、智能图像修复、智能视频编辑、虚拟主持人等。例如，2019年人民日报社推出虚拟主播“果果”；以撒贝宁为原型的智能虚拟主持人“小小撒”出现在2019年央视网络春晚。近来，英伟达一则主题演讲引发广泛关注和讨论，其演讲中插入了14秒的合成的虚拟人黄仁勋，由于其效果非常逼真而没有被人们发现[10]。该技术展示了人工智能在虚拟现实、增强现实、深度学习和图形方面的进步。
（二）人工智能技术在融媒体内容传播中的应用
从媒介发展的历史轨迹来看，每一次科技的进步首先带来的就是传播方式的变革，人工智能技术也不例外，5G、云计算、大数据的应用也助推融媒体获得了广阔的发展前景。眼下，人工智能技术重塑了传统媒体单一向度的内容生产流程，使新闻的内容生产由单一线性转变为交互多向算法的运用，同时改变了用户与信息的连接方式，重新定义了媒体信息分配渠道和内容推送方式，使信息的传播与推送更加精准，从而更好满足用户的个性化需求。举例来说，人工智能在面向目标受众的在线广告上发挥着重要作用。人工智能能够使在线广告更加精确和高效，目标受众具有更高的转化率。比如谷歌的GoogleAdsense可以分析用户的历史记录，如用户在网络或电子商务网站上搜索或浏览的产品类型，随后利用基于人工智能的兴趣感知来推断用户的喜好并展示相关广告。此外，在算法的加持下，智能机器人生产的各种创意内容也将赢得一批新的粉丝，从而创造出新的社会价值和经济价值。以先进技术引领行业发展，用科技创新重塑基层传播新模式，就可以把融媒体产品传播得更开、更广、更深入。以“5G智慧电台”项目为例，5G智慧电台是国家广播电视总局和湖南广播影视集团（台）合办的5G高清视频多场景应用实验室音频研究中心。5G智慧电台系统以AI智能技术为原点，以优质内容生产和原创IP为支撑，将智能化的广播播出系统与高品质的音频内容相结合，通过智能抓取、智能编排、智能播报、智能监控、云端分发，一键式自动化生成新闻、资讯、天气、路况、音乐串接等播出内容，大约需要5分钟即可生成一套24小时安全播出的高品质电台节目，可以帮助各级电台解决技术落后、人手不足、播出安全等问题。此外，5G智慧电台最新的全新的iMango4.0系统，区块链技术首次赋能传统广播，使其成为更加安全可靠的新型主流媒体平台。目前，这一技术正在全国多地的电台推广应用。
（三）人工智能技术在融媒体内容管理上的应用
随着融媒体信息数据内容的规模扩大，其内容审核和管理变的愈发困难。数据量的急速扩大使得传统的依靠人力进行内容审核、查找校对、内容检索已经变得难以为继。此时，人工智能技术展示了其在内容管理方面的突出贡献。基于人工智能技术的内容检索，可以实现对多种媒体信息的数据整合，提供素材编目、音频识别、图片内容识别、视频内容识别，实现智能归档、分类检索，进行提供高效的媒体内容管理[11]。基于人工智能技术对媒体内容分析，通过对视频，语音，文本，图像等内容的多维理解，对多媒体进行结构化标签提取，可广泛应用于多媒体内容的管理、审核、搜索和推荐。举例如，识别视频、图像中出现的关键政治人物、敏感人物、明星，以及其中出现的时间片段、区域、表情等属性，为人物智能检索提供助力。人工智能技术同样可用于融媒体内容智能审校。例如，采用前沿的深度学习、强化学习、迁移学习技术，依据行业规范、标准和业务知识，实现对素材、视频文字、图书稿件等场景的多维度审校，提供集合纠错、一致性检查、格式校对等实用能力。智能审校能够辅助传统校对的工作，帮助内容审校者有效发现问题，提升校对质量及审稿效率，确保内容安全生产。除去内容的审校外，人工智能技术还提供了智能假新闻过滤和违规内容检测等功能。互联网时代假新闻铺天盖地，而且极具迷惑性，特别是某些先进技术也被不良居心者用于产生假新闻、假视频、假音频等。例如，深度伪造（deepfake）常用来进行换脸伪造，即通过交换两张图像的人脸达到伪造身份的目的，进而用来制造虚假的新闻图像、视频等内容。此类虚假新闻可能被用来进行舆情煽动、虚假信息传播，对国家和社会带来巨大危害，因此需要开发有效的伪造人脸检测技术来识别此类假新闻。在deepfake检测挑战赛中，我国的中国科大团队获得了第二名的好成绩，显示出我国在相应领域的领先地位[12]。媒体内容中容易出现大量违规、低俗、暴力等不良内容，人工智能技术也能够提供图片、视频、语音、文字、网页等多媒体的内容风险智能识别和审核服务，帮助用户发现色情、暴恐、政治敏感等风险内容，大幅度降低人工审核成本。
四、结语
人工智能技术范文3
关键词:人工智能技术；电子工程；应用
0引言
随着科学技术的飞速发展,人工智能技术逐渐走进人们的生活,人工智能技术同基因工程技术和纳米科学技术并列成为二十一世纪影响世界发展的尖端技术,对于人们的生产生活带来了诸多便利,也对各行各业的发展带来了新的机遇和挑战。电子工程领域作为与计算机科学联系紧密的工程领域,人工智能技术在电子工程领域发展中的应用越来越广,为电子工程技术发展带来了新的技术革命。
1人工智能技术概述
1.1人工智能技术概述
人工智能技术AI(ArtificialIntelligence)作为计算机科学的重要分支,是计算机技术发展的结晶。与传统计算机技术不同,人工智能技术是通过研究人类的行为和思维特点,通过计算机算法模拟人类的意识形态和思维方式,进而实现计算机设备的逻辑思考和深度学习,实现计算机等设备更高层次的智能化[1]。在此过程中,人工智能技术通过计算机程序进行数据信息的采集和传输,通过对传输数据进行模糊识别和分析,进而得出处理问题的方案方法,其特点就是通过计算机技术来代替人类从事一些简单的脑力劳动,实现问题的智能化分析处理。
1.2人工智能技术的特点及应用
人工智能技术的发展目标之一就是能够替代人类从事一些依靠人类智慧才能完成的较为复杂的工作,因此,人工智能技术就需要计算机系统模仿人类分析处理问题的基本逻辑方法,通过视觉识别、专家系统和深度学习来对问题进行采集和分析,进而找出处理问题的方法,为此,智能化是人工智能技术最为显著的特点。为了实现人工智能技术的智能化,首先,人工智能技术需要通过深度学习方法,利用深度神经网络实现系统的自主学习;其次,当前数据信息呈现爆炸式增长,通过数据挖掘技术手段实现海量数据信息中的数据挖掘是人工智能技术的重要特征;还有,通过对模糊信息进行优化处理,在降低数据运算压力的情况下实现模糊信息的高效处理也是人工智能技术的重要特点;最后,人工智能技术通过人工神经网络对数据信息进行分析处理,进而实现特征识别和思考判断,达到智能化目的。人工智能技术是一项涵盖诸多领域学科的技术,其中包括计算机技术、心理学、人类行为学、控制论、语言学等,因此,人工智能技术的应用场景非常多,当前,人工智能技术在指纹识别、博弈、航天科技、机械电子工程等领域中的应用非常广泛,其中,基于人工智能技术的智能手机、智能家居等移动智能设备的应用和推广给人们的日常生活带来了诸多便利,改变了人们的生活方式。在工业生产中,人工智能技术代替了人们从事较为复杂危险的工作,进而保障了人们的生命安全,提高了行业生产效率。在电子工程领域发展中,人工智能技术也逐渐渗透,对推动电子工程领域发展有着非常积极的影响。
2电子工程技术发展特点及趋势
随着计算机技术的不断发展,各行各业对电子信息软硬件技术的要求越来越高,为了适应社会发展,对电子工程技术进行技术革新至关重要。结合当前各行各业发展趋势,未来电子工程技术的发展趋势主要有以下方面:第一,智能化,随着计算机网络技术的不断发展,网络数据传输效率得到质的飞跃,为万物互联的智能化社会奠定了良好的数据传输基础。在此背景下,结合人工智能技术实现电子工程的智能化,进而替代人类从事一些较为复杂的工作,通过智慧家居等智能化设备终端,实现世间万物与人类的互通互联将成为未来的主要发展趋势之一;第二,高速化,未来的数据处理将会是海量的,实现数据的高速化处理才能适应社会高速发展的需求,电子工程领域也是一样,通过电子设备软硬件升级更新,进而提高电子设备高速分析数据的能力也是未来的重要发展趋势;第三,微型化,电子工程技术中的硬件微型化是实现移动终端设备轻薄化,扩大移动终端范围的重要手段,未来社会人们对移动终端设备的需求会越来越依赖,对电子设备终端的体验要求会越来越苛刻,因此,实现电子工程元器件的微型化对改善人类生产力工具至关重要;第四,节能化,环境问题是未来各行各业发展中急需解决的关键问题,实现电子设备的节能环保对于保护生态环境至关重要。
3人工智能技术在电子工程领域发展中的应用
3.1人工智能技术在自动化控制中的应用
自动化控制是电子工程领域中的核心技术,自动化控制系统是自动化运行的核心。自动化控制系统是基于控制程序,通过电子电气元器件代替人类进行设备的自动化控制,但是传统的自动化控制终端还需要人来进行操作,比如说电气设备参数的设置、按键等电气元器件的控制等,设备的自动化控制程度不高[3]。在人工智能技术的加持下,自动化控制中许多人工操作控制的内容都可以用人工智能技术来实现。具体来说,第一,人工智能技术中高精度、高智能化的软硬件平台可以对自动化控制系统整体性能有很大的提升,对于提高自动化控制过程中的数据信息采集精度、数据信息传输效率、数据信息分析处理能力具有非常重要的作用。第二,人工智能技术中的专家系统可以收集整理自动化控制系统中多种任务和相关技术的要点,根据自动化控制的不同使用条件,特别是针对自动化系统中一些较为复杂的问题,通过综合分析、推理和判断,最终制定出最优决策,实现自动化控制的多任务、跨技术、多层次控制,进而提高自动化控制系统的整体运行效率。第三,基于人工智能技术的自动化控制系统使得自动化设备整体精度得以提升,自动化设备的自动化程度不断提高,这也在一定程度上降低了自动化设备使用过程中的人力成本,此外,人工智能技术的自动化控制系统可以实现自动化设备的实时监控和故障反馈,对设备的整体性能有着非常直观的认识,能够提供最优的问题解决方案,也在一定程度上降低了设备的监管和维护成本。
3.2人工智能技术在电子信息中的应用
电子信息产业的发展离与人工智能技术息息相关,人工智能技术在数据信息的采集、传输、挖掘、分析过程中具有其非常强的优势,因此,在电子信息技术中,人工智能技术扮演着非常重要的角色[4]。首先,在电子信息安全维护方面,信息安全一直是困扰和影响电子信息产业发展的重要问题,人工智能技术可以通过神经网络不断深度学习,提高系统对网络黑客、计算机病毒等安全威胁信息的识别能力,对不同威胁的可能性和严重程度进行分析,通过自动启动防火墙实现电子信息的安全加密,进而保护电子信息安全;其次,信息数据的管理和挖掘是电子信息技术的重要组成,人工智能技术基于强大的数据收集和分析处理方法,实现海量数据信息的收集和管理,通过模糊数据信息分析,实现海量数据信息的快速分析处理,通过深度学习不断对数据信息进行深度挖掘,实现数据信息的全面有效,提高系统精度;最后,为适应电子信息技术发展,电子信息系统中的软硬件系统需要及时进行更新,软件系统的更新尚可,但是更新后实现软硬件的完全匹配是一个大问题,人工智能技术则可以根据设备系统的硬件平台,结合用户的使用环境制定最优的决策,进而实现电子信息软硬件系统的高度匹配融合。
3.3人工智能技术在电子系统故障诊断中的应用
电子系统是一个非常复杂的系统,电气元器件内部的故障会直接影响到系统的正常运行,而且当前电子元器件发生故障的频率较高,出现故障和问题的类型非常复杂,电子系统故障诊断成为影响电子工程技术发展的重要问题[5],人工智能技术的引进则能够很大程度上缓解这种压力。首先,针对不同电子元器件利用人工智能技术可以对其运行状态进行实时数据跟踪和管理,对其中出现的异常数据进行警示;但在实际工作条件下,电子元器件的失效有一定的周期性,人工智能系统也可以针对不同电子元器件的运行数据进行定期汇总,并对该电子元器件的运行变化趋势进行分析,进而提前对改元器件的性能状况进行预测分析;其次,基于人工智能技术的专家系统可以对不同类型的电子元器件故障进行汇总,还可以通过深度学习不断强化专家系统知识储备,进而对不同类型的故障问题做出最合适的诊断结果,并将诊断结果及时反馈,使得不具备一定工作经验的工人也能对设备故障问题得到非常专业的结论;最后,人工智能技术的故障诊断系统通过不断融合不同专家系统对不同故障问题的处理方法,通过后期深度学习,针对不同故障问题提出最为优化的解决方法,进而实现电子系统故障的快速高效解决,提高设备的使用效率。
4结语
人工智能技术为各行各业的发展带来了新的技术革命,针对电子工程领域未来的发展方向和当前发展中存在的一些问题,人工智能技术能够提供更为优质高效的解决方案,特别是在自动化控制、电子信息和电子系统故障诊断等方面,人工智能技术具有非常重要的应用价值。
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人工智能技术范文4
关键词：人工智能技术；机械设计制造；应用利用
人工智能技术制作出新型的设计方案，优化整体制作流程，减轻相关人员的工作压力，从而使机械设计制造行业能够朝着更加规范和精准性的方向不断发展，提高机械设计制造的效果，满足各项生产要求，推动我国社会的稳定进步。
1人工智能技术的概述
人工智能技术为现代化的技术方案，具备综合性较强的特点，例如融合了计算机网络和电子信息系统方面的理论知识，构成一体化的技术结构，具备较强的应用性，以此来提高整体的发展水平。伴随着我国科技水平的不断进步，人工智能技术在计算机大力支持下，在机械设计行业中的应用较为广泛，有效满足了机械设计行业当前现代化发展的需要。在以往机械设计制造中存在着模型运算不清晰的问题，为了提高整体的设计和制造效果，要利用人工智能技术来解决这一问题。使整个网络环境变得更加安全和高效，加快信息数据处理的速度，并且根据网络搜索建立与之匹配的设计方案，从而使机械设计制造水平能够得到全面的提高，满足现代化行业的发展需求。
2人工智能技术在机械制造中的应用作用以及发展前景
2.1作用
机械设计制造领域在新时期下朝着自动化和智能化的方向而不断的发展，其中人工智能技术的应用是必不可少的，通过人工智能技术能够提高整体的设计效果，指导后续自动化的发展路径，不断的扩大机械产品的生产规模，使得生产精准性能够得到充分的提高，减少企业在生产中的投入成本。在人工智能技术利用时能够开展更多的仿真模拟实验，减少在设计制造中的误差，生产出更加高品质的产品，满足各行各业的生产需要。另外在智能技术利用的过程中，能够保证整体制造过程中的安全性，及时的发现在制造中所存在安全隐患，提出更加科学的优化措施，消除安全隐患，保障生产工作的顺利进行。最后在机械设计制造中融入智能化技术，还有助于实现资源的科学配置，例如做好人力和物力的科学调配，并且减少由于人为失误而对后续设计制造所产生的影响，逐渐的完善整体的工作模式，从而为机械设计制造行业稳定发展奠定坚实的基础。
2.2发展趋势
（1）虚拟化。随着我国当前科技水平的不断提高，智能机械设计制造逐渐朝着虚拟性的方向而不断的发展，能够弥补在以往工作中的不足，在技术发展过程中，在设计一款零部件时，可以利用人工智能技术自动化的完成数据的核算并且进行制造后的模拟，及时的发现在机械设备设计工作中所存在的问题。另外还可以通过虚拟化的电子技术在网络平台中开展虚拟性的设计，通过观察模型和虚拟实验的方式找到其中所存在的问题之后，直接可以在平台中进行全面的整改，防止在设计工作中存在诸多的偏差。这样一来既可以提高实际的生产效率，还有助于降低在生产过程中存在的成本浪费问题，提高最终的生产水平。
（2）智能化。从我国当前发展现状来看经验，设计制造已经朝着智能化的方向而不断发展了，并且已经满足智能化的标准，但是时代是不断发展的，在实际工作中需要加强对技术的研究力度，更加贴合日常的生产需求，避免出现资源浪费的问题，促进行业的不断进步以及发展。在实际工作中可以通过智能机械设计制造技术解决在以往工作中的各项误差，满足资源配置的要求，同时也可以将人工智能技术融入其中，以此来增强系统的智能性和全面性，比如可以在系统中融入视觉修复功能技术。在开展某项设计工作时，可以直接的找到问题发生的原因，采取更加科学的解决措施，并且可以自动化的处理，跳过人工操作和审核的这一环节，全面提高工作效率和精准性。在实际工作中，相关研发人员需要做好技术的研究力度，根据实际的生产需要和行业发展标准，组合不同的技术方案，全面提高整体的设计效果。在智能化技术应用时要考虑节能环保方面的要求，避免对周边环境产生一定的影响，以此来优化整体的工作模式和流程。
3人工智能技术在机械设计制造中的具体应用
3.1模糊推理系统
模糊推理系统为人工智能技术中的重要代表，有效提高了各项工作效率，在系统中能够更加准确性的判断信息，并且完成后续的数据传达，利用科学的语言来组织不同的设计思路，以此来提高整体的设计效果。在机械设计制造中融入模糊推理系统，可以准确的分析庞大的数据，提取关键有价值的数据信息，为后续制造设计工作提供重要的保障。虽然模糊推理系统的优势较为突出，但是在应用时也会存在一定的不足，例如在系统连接方面稳定性很难得到充分的保障，因此在实际设计时要通过系统方案的完善以及创新，充分的发挥模糊推理系统本身的技术优势，以此来发挥人工智能技术的应用价值，提高整体的设计和制造效果。
3.2神经网络的运用
神经网络能够快速的将有关设计制造的数据传送到相对应的网络中，并且更加高效率的完成信息的保存以及分享，这样一来在实际机械设计制造中，如果设计人员出现某些问题，那么可以通过神经网络快速的传达相对应的信息，和其他设计人员开展深入性的沟通以及联系，全面的提高整体的设计效果。其次在神经网络技术运用的过程中，能够将数据进行动态化的处理，尤其是在后续设计中如果出现变动数据的话，那么可以将数据录入到模型中构建新型的模型数据，以此来提高整体的处理效果，避免再次出现人工返工的情况，节约整体的操作时间，保证最终设计制造的精准度。最后在神经网络利用的过程中，能够根据数据分析结果来提取相对应的价值信息，并且根据神经元的反射特点进行数据信息的保存，以此来提高整体的设计效果。从中可以看出在当前机械设计制造中融入人工智能技术的优势较为突出，因此需要相关工作人员加强对技术方案的实施力度，优化整体的机械设计制造模式。
3.3故障诊断系统
故障诊断系统包含了故障案例库和故障推理库等等，根据模型诊断和案例推理来创新整体的建设及制造方案，保证设计的精准性以及高效性。在实际操作时，设计人员需要通过人机界面来检测整个机械设计制造方案，并且快速的完成信息的录入，系统要根据分析和判断功能，在数据库中查找相对应的资料来审核这一设计方案是否是非常科学和可行，之后对调整的结果和相似案例进行相互的结合，以此来分析当前机械设计方案的科学性。最后给相关设计人员提供诸多的建议，充实形成了设计方案，提高整体的设计效果。
3.4自动识别技术
自动识别技术在机械设计制造中的应用也是非常宽泛的，在具体应用的过程中能够减少在后续制造中的安全事故，达到良好的控制效果。例如在进行机械制造时，如果发生一场情况，那么可以马上的被传感器所感知之后，将警示信息传递给相对应的设备操作人员，防止在现场存在较严重的安全事故。在进行机械识别中要配合着超声波传感技术和自动识别技术，精准性的完成现场指导过程的全面监督，以此来提高整体的工作效果。其次，在当前机械设计制造中，难免会存在着复杂的动态模型，一些适应能力较差的机械工程很难做出基本性的判断，发现在制造中所存在的安全隐患。因此，在实际工作中，需要通过人工智能技术的科学利用保证后续设计工作的顺利进行，通过全过程的监督以及管理减少安全事故发生的概率，从而使机械设计制造工作能够更加科学地进行。
3.5集成化的利用
在机械设计制造行业中，要通过智能化技术完成以往工作中所遗留出来的问题，并且配合多种智能化技术来提高整体的运用效果。例如可以配合着解密传感技术和计算机技术满足集中化的要求及标准，综合性的传递相对应的信息，从而使整体管理效果能够得到全面的提高。在实际管理时需要配合自动化技术和工程信息系统等相关的技术方案做好各个方面的集成性控制，对整个过程进行全面的监督以及管理，避免存在质量不符的问题，严格按照相关的标准和要求，提高整体的监管效果，从而使机械设备质量能够得到充分的保证。在机械设计制造行业中需要将各个技术进行相互的融合，并且明确在自动化制造方面的注意事项，为后续设计和制造工作顺利进行奠定坚实的基础。在机智能管理时，要加强对信息数据的搜集和整合力度，并且融入相对应的技术方案，避免出现信息丢失和遗漏的问题，逐渐的完善当前的生产制造模式，从而使得机械设备制造效果能够得到全面的提高。其次，在集成化控制中还要减少失误率的产生，例如在以往工作中，由于人为因素会导致输入的错误出现信息泄露和操控不当的问题，并且也会增加在生产时的安全隐患，因此在实际工作中要通过集成化的控制实现数据信息的精准性管理。如果在后续等运行时出现问题，桌子可以马上发出相对应的预警信号，操作员在接受到信号之后要马上的解决现场所存在的问题，从而提高信息输出的价值，使信息输出能够具备较强的可靠性，为后续运行管理提供重要的支持，满足精细化管理的要求和标准。
3.6安全管理
由于机械制造过程具有复杂性的特征，如果在某个环节存在偏差，那么会影响整体工作顺利进行，也会出现较多的影响因素，所以在实际工作中要配合人工智能技术做好现场的安全管理，将影响因素扼杀在摇篮之中，提高现场的安全系数。在具体工作中可以通过人工智能技术来进行现场操作环节的科学检测，不仅可以减轻相关人员的工作量，还有助于保障人员的安全操作，有效的提高了当前的安全的安全管理效果。采取人工智能技术还可以对零部件的加工参数进行智能化的检测及反馈，并且在后续生产线中能够实时的反映集中的故障问题，快速的找到故障发生的位置，为后续维修工作提供重要的基础，减少安全隐患发生的几率，保障现场工作的顺利进行，以此来提高整体的管理效果。同时在智能化技术应用方面还可以进行多方位的检测，根据不同的环境按照质检所设计流程来进行科学的管理，作出相应的依据，信息满足安全管理的要求以及标准，全面的提高整体的运用效果。
3.7信息管理
在机械设计制造自动化中融入人工智能技术进行创新时要做好信息的管理，统筹现场的生产信息，为生产流程的优化奠定坚实的基础。在技术实施时，需要依托于神经网络进行数据信息的动态化处理，并且构建网络化的数字模型之后，再确定各个数据节点之间的关联性，做好复杂性数据的多方位处理，以此来使各个数据能够具备较强的逻辑性。同时还需要根据不同数据信息的反应节点优化当前的数据处理模块，在不同数据操控领域下，通过信息的输入和输出来进行数据的全面整合，及时的发现在实际生产时所存在的问题，优化当前技术模式，从而提高整体自动化控制效果。在系统中还可以配合人工操作模块，根据后续的工作要求以及标准来传递相对应的信息，也可以修改信息搜集模块的相关指令，真正的满足智能化的工作要求之后，再通过智能化技术的科学预测以及管理，加快信息的储存速度，满足实际的生产要求。在智能化技术应用的过程中，要确定实际的网络处理模式，从而使信息传输网络能够具备较强的科学性。另外还需要操控底层和顶层数据之间的共通，完成指令的对接任务，更好地了解现场的生产情况，不断提高整体管理的精准性，凸显人工智能技术本身的应用优势。
4结语
人工智能技术范文5
关键词：人工智能技术；信息管理系统；决策系统；挖掘系统
1引言
伴随着我国社会经济的快速发展，综合国力不断增强，在全球的影响力也越来越大，并在某些领域具有了良好的话语权，而取得这样的成就，其根本原因是我国科学技术水平不断创新发展。进入到二十一世纪以来，各种新型技术层出不穷，人工智能技术便是其中非常重要的新技术，推动我国逐步跨入到人工智能时代，在新时代背景下科学技术水平的竞争压力逐步增大，我国要想在全面范围内保持较高的主导地位，整体科学技术水平的发展必然要跟上时代的进步速度，甚至在某些领域实现超越发展。在现代信息化社会中，各种信息资源呈现井喷式状态增长，如何对信息进行管理，挖掘出信息中的有价值资源至关重要，因此，构建完善的信息管理系统既是时展的需求，也是我国应对现代社会环境必须要采取的有效措施。本文重点探究了人工智能技术在信息管理系统中的应用，阐述了人工智能技术应用的主要载体，为保证信息管理系统高效、稳定运行奠定基础。
2人工智能与信息管理系统概述
（1）人工智能内涵。人工智能是计算机科学的一部分，其研究的最终目标是通过计算机来取代需要人类智慧才可以完成的工作，常见的用汽车无人驾驶技术、医疗领域中的疾病诊断以及治疗等[1]。人工智能的实现需要多个学科的共同支持，属于非常复杂、综合性高的知识领域，涵盖了计算机科学、神经学以及哲学等众多学科[2]。传统的计算机算法比较古板，无法实现灵活变通，只可以依照既定的程序完成相应的工作，而人工智能中的计算机算法有着本质上的区别，融合了启发式算法，与人类大脑开展的推理、学习以及识别等工作模式大体相同，也会出现不正确的回答。人工智能的根本任务是创建一个智慧结合体，让人们的生活更加的便捷与舒适，改善人民的生活质量，实现人类文明向更高层次发展，同时信息管理以及信息系统也是人工智能应用的重要方向。
（2）智能信息管理系统概述。伴随着我国全面步入到智能化社会，传统通过人工方式进行的信息管理方式逐步退出了历史舞台，取而代之的是通过计算机完成信息管理工作，信息管理系统所具备的功能也是越来越丰富，朝向了多样化、智能化等方向发展。智能信息管理技术融合多项高技术手段，涉及了非常多的科学领域，不仅包含了人工智能、计算机技术，同时也涵盖了系统科学、软件科学以及管理科学等，作为全新的计算机管理系统，实现了多领域、多学科的紧密联系与共同促进[3]。通过引入人工智能技术，计算机管理路径以及设计方法都实现了较大的进步。智能化信息管理系统有别于一般的计算机信息管理方法，其最大的区别是融入了人工智能技术，构建了具有现代化智慧的新一代信息管理体系。加强人工智能技术与信息管理体系的结合非常重要，是未来人工智能技术应用与信息管理研究工作重点发展方向。
（3）国内外发展综述。随着人工智能技术研究价值以及应用前景的不断扩大，世界上各个国家对人工智能的重视程度越来越高，成为许多科学研究领域工作的核心。人工智能技术的发展为社会许多行业领域带来较大的机遇与挑战，这样的改变对企业、部门以及国家等都产生了重大影响。一些国家为了更好推进人工智能技术发展，制定了各种奖励扶助与激励政策，希望自身的人工智能发展水平可以跟上世界发展速度，享受人工智能技术带来的经济福利。我国政府也相当重视人工智能技术的研究与发展，并在2017年将“人工智能”规划到政府工作报告中，随着人工智能技术的不断发展，将会应用到我国的医疗、教育事业、安全防护、线上交易、自动驾驶以及工业自动化等领域中，对社会发展产生重大影响[4]。基于人工智能技术构建的信息管理系统能够有效降低劳动力的工作强度，避免不必要的资源投入，强化数据信息的利用效率，促进第三产业的进一步发展，显著提升生产水平，减少管理的困难度，但是对技术方面的要求会越来越高。
3人工智能技术在信息管理系统中的运用
（1）网络管理。伴随着现代信息技术的逐步创新与发展，互联网的规模越来越大，同时辅助程度也越来越高，采用传统计算机管理方式显然难以取得较好的效果，将人工智能技术融入网络管理工作中，能够将较为烦琐的网络环境分解化，实现各个部分的分散管控。人工智能技术拥有较好的分析能力以及智能化水平，可以依照网络环境的不同进行网络管理工作的规划，尤其是在分布式系统中具有非常好的应用价值。基于分布式的管理体系中，由于人工智能技术具有适用性广、灵活性高以及兼容性强等优势，能够很好解决现阶段纷繁复杂网络环境面临的困境[5]。从当下人工智能技术在网络管理中的应用现状来看，实现的功能与效果还处于低级层次，两者之间的融合研究工作还处于不断完善中，在将来还有更多的问题需要解决。
（2）信息系统集成。伴随着现代社会科学技术水平的快速发展，在已有的分布式信息管理的基础之上，出现了许许多多由微型、独立的系统构建成的复杂总系统，各个微型的独立系统是确保大型、复杂性系统架构得以实现的载体。高度集成的信息系统给管理工作带来了非常大的挑战，而人工智能技术的应用能够很好处理好复杂系统的管理工作，有着非常好的应用价值，在进行集成系统的信息管理工作时，人工智能技术可以在庞大的集成系统中发挥自身的优势，随着人工智能技术发展的逐步深入，可以实现的深度不断加深，信息管理系统就可以实现更高层次的集成，最终实现的管理系统也会越来越大。在将来，随着人工智能技术的不断发展，对集成化管理系统构建产生更加重要的影响，也必然会在信息管理系统发展中提供有力支持。
（3）人机交互。伴随着现代科学技术水平的不断突破，人机交互技术成为专家学者们共同研究的重点内容。人工智能系统要想实现诸多功能，比如说自我学习功能、逻辑推理功能等，都需要建立在人机交互基础上，此外人工智能系统所表现出的自主性以及社会性也要依托于人机交互技术，甚至进行信息管理系统的构建、强化系统的自学能力以及自适应性等也需要人机交互技术的支持[6]。伴随着信息管理系统中人工智能技术的深层次应用，计算机系统能够全面掌握人们的信息资源以及操作习性等，从而为使用者带来更好的操作体验。由此可见，在自主学习使用者操作特征方面，人工智能技术具有非常大的发展前景，与一般领域相比具有较大的优势，是未来信息管理系统发展的重要方向。
4人工智能技术运用的技术载体
（1）智能决策系统。智能决策系统是信息管理系统中非常重要的一部分，该系统的主要功能是利用对现有信息资源的分析，获取全面的数据信息，之后基于人机交互以及自我学习功能，对系统中各个部分的执行决策提供科学的引导。和普通的决策系统相比较，结合人工智能的决策系统具有更高的应用价值，可以依托于数据定量分析技术以及系统决策定性分析技术，实现数据定量分析与定性分析的相互融合，从而保证决策的正确性与科学性，也可以显著提升决策适用范畴。
（2）智能数据挖掘系统。在信息化时代背景下，各种数据信息呈现井喷式发展，越来越多的人开始重视庞大数据信息潜在的经济价值。而数据挖掘技术要实现的功能就是如此，通过专业的技术手段，可以对庞大数据信息进行深入的学习，寻找出数据系统中各个数据之间的相关关系，并基于现有的相关数据信息以及技术，对系统将来的状况进行预估。数据挖掘技术的关键点在于预测以及描绘，预测功能是指在现阶段掌握的数据信息基础上对系统将来的方向进行推断，而描绘表示为分析隐藏数据的打开路径[7]。将人工智能技术应用到其中，能够很好解决其中的问题与难点，使得各个功能实现更为简单。基于神经网络技术的深度学习能够实现多个数据库信息的深入扫描，对各个数据库数据背后的打开路径进行分析和整合，同时依照数据库发展特征进行未来预测。所以，以人工智能技术为载体的数据挖掘技术已经成为现代大数据研究中非常重要的一个趋势，开发一个融合人工智能技术的数据挖掘系统非常有必要，能够显著加强大数据系统中的智能数据挖掘能力，从智能管理系统方面来看，依托于人工智能技术的数据挖掘技术将会被视为数据库顶层应用的关键性内容。
5结语
随着人工智能技术的不断发展，对社会各个领域的影响越来越大，人工智能技术的应用能够促使信息管理系统具有较好的网络管理、实现信息系统集成，同时保证人机交互的顺利进行，但是人工智能技术还处于不断发展阶段，需要投入更多的精力与资源，推动信息管理系统进一步发展。
参考文献：
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[6]杨恒.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息通信，2014（01）：130.
人工智能技术范文6
关键词：人工智能技术；汽车专业；教学应用
0引言
人工智能技术主要是指以人类智能相关理论的研究为依据，进行相关理论的模拟、延伸和扩张的一种技术，人工智能也称机器智能。人工智能技术是计算机科学的一个重要分支，它跨越了计算机科学、语言学、心理学、感知学等学科，从而形成一个综合性学科。当前借助人工智能技术主要是为了让计算机具备人类的智能，拥有自主计算学习和思考的能力。同时能够柔性地、智能的完成一些危险、复杂的任务。在汽车专业中，专业内容涉及到视觉、自然语言处理、语音处理以及智能机器人等相关研究领域，因此导入人工智能技术具有必要性。
1人工智能技术在汽车专业教学中的应用意义
1.1人工智能技术有助于实现汽车专业理实一体化教学
汽车专业是一门综合性学科，需要展开实践教学活动。针对于当前职业教育活动中汽车专业教学理论和实践教学环节相互隔离的情况，要求能够导入理实一体化教学模式，为学生提供更加丰富的实践实训操作平台，在实训中总结理论知识，应用理论知识。而导入人工智能技术，正好能够为学生创设信息化的理实一体化教学系统平台，给学生提供实践和理论相结合的教学内容。例如，在“四冲程发动机工作原理”这一知识点教学中，教师利用人工智能系统平台，导入发动机模型，展开工作原理概述。同时为每一个学生配备教育机器人，由教育机器人指导学生展开发动机运行原理的精细化的实践练习活动。
1.2人工智能技术有利于帮助汽车专业学生展开自主学习
汽车专业教学面临着理论知识复杂、实践活动操作难度大等问题。在传统的教学活动中，学生缺少学习兴趣，对于汽车专业教学中的疑难问题的探索性不高。导入智能导师技术，可以基于学生的汽车专业知识的学习基础，学生的学习兴趣等的智能化分析，由此制定起符合学生个性化发展的教学计划和教学策略。如，对于实践操作能力较强，但是理论知识学习动力不强的学生，导入智能导师技术，由智能导师将理论知识逐一分解到实践实训活动中，让学生在汽车发动机的维修养护中，把握住发动机的工作原理，各个零部件的性能作用。可以说在人工智能技术支持下，汽车专业教学中树立起了以学生为主体的教学活动，展开高质量的学习活动。
1.3人工智能技术有利于培养汽车专业学生的创新意识
在教育市场化发展背景下，汽车专业学生要求能够拥有创新探索性意识和能力。传统的教学模式支持下，汽车专业学生难以形成自主性，在教学中仅仅是僵化的跟着课堂内容走，无法导入自己的自主意识，展开理论深究和实践探索。而当前导入人工智能技术，则有助于为学生创设良好的学习情境，从而支持学生汽车专业学生教学活的精神，使学生养成自主探究的习惯。人工智能技术有助于打造个性化的教学体系，让学生展开对汽车的各种零部件的工作原理的学习，由此不断地挖掘出更加精进的理论知识，展开对汽车各个零部件理论的统筹应用。在一对一的教学中更有助于激发学生的学习兴趣，挖掘学生的创新潜力。
2人工智能技术在汽车专业教学中的应用分析
2.1智能导师系统在汽车专业教学中的应用
智能导师系统是人工智能技术下所形成的一种智能化信息化的教学资源。通过领域模型、导师模型和学习者模式，搭建起一个计算机教学平台。领域模式中完成对汽车专业各种基础知识体系的构建，利用层次结构、语义网络等规则来重新塑造纸质版的汽车专业教材内容。如，在汽车专业教学中，有汽车故障维修课程、汽车零部件的生产制造课程。这些专业课程内容都是息息相关的，但是在传统的教学活动中，容易将这几个课程独立开教学。在智能导师系统中，其能够对汽车专业的所有知识体系进行重新的塑造规划。然后根据导师模型展开对学习者的学习水平的测评分析，从而制定出适合学习者的学习活动和教学策略。而学习者模型则是对于学生认知风格、能力水平的情况收集和处理的模块。可以说，基于人工智能技术下所搭建的智能导师系统，实现了对汽车专业教学活动的信息化发展。
2.2自动化测评系统在汽车专业教学中的应用
如果说智能导师系统是人工智能技术在课堂教学中的应用探索，那么在汽车专业教学中，还需要导入教学评价考核体系，如此才能够确保学生所展开的汽车专业学习的高效性和高质量。在传统的教学评价体系中，一般是采用单一化的人工评价体系，其可能存在评价主观性等问题。而在人工智能技术支持下，能够搭建起自动化测评系统，这是一种高效、客观的测评系统，能够提供学生学习情况的实时反馈和监督，并且形成各种形式的测评数据结果，极大地减轻教师的教学负担，为教学计划制定提供真实可靠的支持。当前自动化测评技术在汽车专业教学中的应用是基于ICT技能所实现的，ICT技能下搭建起信息模型获取的平台，展开知识推理和综合评价，动态跟踪学生在智能导师系统中的各种学习轨迹，并且对于学生的学习状态展开评价反馈。如，汽车专业学生会根据自己职业规划和兴趣，对汽车装配、汽车机电维修和汽车涂装等模块选择其中一个作为学习的重点，此时自动测评系统就可以跟踪该位学生的学习状态制定相应的教学策略和教学计划，然后展开课前预习测评、课堂理论和实践操作水平测评以及课后的练习巩固策略。在课后练习的测评中，人工智能技术中的自动批改作业功能得到广泛应用。在自然语言处理技术等的进步发展下，汽车专业教学中的课后作业不仅仅涉及到各种语言表达，还涉及到多种读图、绘图等知识。当前正是利用人工智能技术的这一自动批改作业的功能，将汽车故障维修专业的课后练习题目拍照上传到系统中，可以显示出该题目的解题思路，以及对于学生的解题情况展开评分，将评分结果纳入到学生的学习测评系统中。
2.3个性化的教育机器人在汽车专业教学中的应用
教育机器人具有多学科性质，其能够为汽车专业学习活动提供多元化的学习环境，帮助学生更好地掌握汽车专业的相关知识。一方面学生可以基于教育机器人展开个性化的学习活动。汽车发动机等设计开发中涉及到多种复杂的原理，需要学生拥有抽象思维能力，对于理论知识进行分解应用。而教育机器人正是可以培养学生形成综合素质能力、思维能力。另外在教育机器人的帮助下，每一个学生不论是汽车专业的理论知识还是汽车专业的实践操作技能都能够在一个一对一的教学指导环境下展开。教育机器人会根据学生在汽车专业学习中的测评情况，为学生提供更具有针对性的教学资源、实践实训机会。
3人工智能技术在汽车专业教学中的应用趋势
3.1提升汽车专业教师队伍的人工智能技术应用能力
人工智能技术在汽车专业教学中的应用发挥着类似传统教师的教学角色，但是事实上在教育领域中人工智能技术是不可能取代教师存在的。一方面是在汽车专业教学中，人工智能技术的应用需要基于教师的信息技术理念和信息技术专业能力才能够展开。另一方面是人工智能技术发展还不成熟，缺少足够的柔性化无法应对汽车专业教学中所面临着复杂的多样的发展特点。对此当前要想切实发挥人工智能技术在汽车专业教学中的应用效应，其必须能够提升汽车专业教师队伍的教育素质能力、信息水平等。如，教师拥有人工智能技术专业知识，其在课堂教学中可以导入人工智能技术打造高效课堂教学，激发学生的汽车专业知识学习兴趣，支持学生展开汽车专业知识的探索创新思考和应用。
3.2建设职业院校汽车专业的人工智能技术应用的基础设施
虽然人工智能技术已经在全社会各行业中得到融合应用发展，但是基于当前社会人工智能技术发展水平，根据人工智能技术在教育领域中应用的特殊性等可以发现，汽车专业教学活动中导入人工智能技术是需要进行相关系统平台的开发、建设和维护的。对此要求职业院校能够重视人工智能技术在汽车专业中的应用重要性，为汽车专业人工智能发展提供必要的资金支持，从而开发出汽车专业智能导师系统、实现自动化测评系统的个性化发展。
4结束语
近年来，随着教育教学改革创新进程的进一步加快，各个教育环节都展开信息技术融合教学的探索实践。由此掀起教育改革活动的进一步发展。在汽车专业教学中应用人工智能技术已经成为未来教育的重要趋势。当务之急就是要求能够改变汽车专业教师的教学理念、提升教师队伍的专业素质能力，确保人工智能技术能够实现在汽车专业课堂教学中的高效应用。
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人工智能技术范文7
一、人工智能算法将替代大多数传统管理会计方法
人工智能算法的本质是一些更高级更复杂的计算方法。这些算法本身并不简洁，如果用手工来计算十分耗时，因此即使用它们来分析数据可以得到更好的结果，但是在计算机计算速度不够快或者获得这种计算能力的成本很高的时候，使用这些方法是不符合成本效益原则的。近年来计算机技术的发展，处理器运算速度的提高和制造成本的下降，特别是近年来云计算服务器的普及，使企业可以用较低的成本获得可以使用这些人工智能算法的计算能力。因此，在算力提高的基础上升级算法也就成为一个必然的趋势。管理会计也需要升级算法，将管理会计的原理与逻辑和更强大的算法与算力相结合，把数据分析得更透彻，把预测做得更准确。此外，在过去20年中，计算机信息系统特别是EPR系统的普及应用，企业积累了大量的运营数据，而且随着信息技术的不断升级，越来越多的设备接入企业的信息系统，推动运营数据以指数级的速度增长。这些数据不仅在数量上大大超出了管理会计人员使用现有分析方法所具备的数据处理能力，而且它们的存在形式超出了传统方法可以处理的范围。大量的运营数据是以非量化的形式存在的，例如企业的产品说明是以自然语言的形式存在的，生产车间的监控录像是以多媒体的形式储存的。这些数据都不能被直接用于像成本计算这样的运算。因为没有合适的处理这些数据的方法，这些大数据的使用并没有纳入管理会计体系。但是这些运营数据是被量化的财务数据的前置信息，能比财务数据更及时地反映企业的运营状态。人工智能技术在自然语言处理和机器视觉方面的突破使处理这些多源异构的数据成为可能后，利用这些前置运营数据的新的管理会计系统必将取代分析后置财务数据的传统管理会计系统。人工智能的核心技术是机器学习。机器学习按照人对机器学习的辅助程度不同分为监督式学习、非监督式学习和强化学习。这三种机器学习都可以被应用到管理会计实务中。监督式学习是计算机通过分析人类行为留下的数据痕迹，模仿人类的思维判断。以成本计算为例，监督式学习的应用场景是让计算机读取和分析一万个产品的成本核算记录，然后让计算机模仿会计人员计算成本的方法来计算类似产品的成本。非监督式学习是计算机通过分析没有被人为分类和注释的数据之间的相关性来辅助人类发现数据中隐藏的关联。非监督式学习在成本计算中的应用场景是辅助会计人员根据资源耗费记录与不同作业记录之间的相关性来辨认成本动因。强化学习则是机器依据人类设置的原则，通过不断试错和迭代来寻找解决某个问题的最佳答案。强化学习在成本管理中的应用场景是在考虑各种可能影响成本的因素前提下，寻求最优产品生产组合策略。计算机在给定各种因素对成本的影响的规则和总体成本最低的总原则下，从零开始摸索能将生产总成本降至最低的组合策略。将人工智能的算法与管理会计实务相结合，升级管理会计的方法将会是改变20年来管理会计方法相对停滞不前的一个突破口。这将会是未来五到十年管理会计研究领域的一个热点。这些管理会计技术的升级，离不开管理会计研究者的努力。或者说，如果管理会计学者不努力改进管理会计的方法，那管理会计可能被边缘化，最终消逝在人工智能的浪潮里。
二、人工智能的使用将带来新的管理会计研究问题
人工智能是由人创造的，其终极目标是模仿人的思维能力。人类创造人工智能的主要目的是让它能替代人完成工作。但是由于人作为人工智能的创造者对自身的思维能力形成机制的理解还不完整，因此创造出来的人工智能暂时不能完全复制人的思维能力。现阶段的人工智能与人类的差异，主要表现在缺乏人类所特有的情绪、想象力、创造力和一些人类本身都难以解释的心理活动。人工智能与人类的差异意味着人工智能还不能完全替代人，只能是部分替代。因此，在未来很长一段时间内，人工智能将和人类共同完成工作任务。如何设计激励机制和业绩评价指标来让管理人员更愿意和更有效地创造人工智能和使用人工智能，将成为管理会计研究的新方向。人工智能是由人创造的。因此，要想设计一个可以替代人来完成管理会计工作的机器人，就必须有会计人员的参与。以目前最初级的RPA应用为例，为了要创造一个可以模仿会计人员完成会计核算工作的RPA，首先要鼓励会计人员将自己的业务知识分享出来，作为RPA应用设计的基础。当RPA应用投入使用后，会计人员还要参与测试和完善。但是RPA成功模仿会计人员的业务操作之后，它们将替代会计人员。这对于会计人员来说，意味着下岗或转岗。很显然，这里有个人和企业的利益冲突需要解决。如何设计一套合适的薪酬激励机制来协调个人和企业的利益，让会计人员更愿意参与人工智能应用的创建是一个很值得研究的问题。在使用人工智能系统的过程中，人工智能与人的有效协同是一个重要的问题。人机协作过程的沟通机制、相互信任、领导权的分配、责任的分担和对合作结果的伦理道德考量，这些问题都是构建一个人机混编团队需要考虑的问题。波音公司737MAX机型因为自动飞行控制系统故障造成坠机的事件警示了人机混编团队可能带来的问题。原本这个飞行控制系统的设计功能是在飞机进入危险状态的时候，自动调整飞行姿态使飞机摆脱坠落的危险。但由于设计中存在的一系列缺陷，使得该系统在正常飞行状态下被错误的传感器信号激活，并具有优于飞机驾驶员的操作权限，造成飞机失控坠落。从这个人工智能系统应用的失败案例可以看出，在任何一个需要人工智能和人共同完成的工作中，人机协同的有效性是一个不可忽略的问题。当RPA和将来更高级的智能应用开始在财会部门应用之后，在依赖人工智能系统的建议进行决策时，在什么情况下和多大程度上可以依赖人工智能系统将是管理会计研究的重要问题。人工智能系统不具有情感，对机器的奖赏和惩罚是不起作用的。因此，它也不能承担错误判断带来的后果。在一个人和人工智能共同完成的任务中，只有人才能承担责任，而人工智能是没有“责任感”的。如果一个任务中大部分的判断是由人工智能做出的，那么结果的不可控性就大大提高了，管理人员承担任务结果的风险也就增加了。这些不可控性因素和风险的变化会对管理人员的业绩评价和薪酬激励设计产生很大影响。此外，人工智能不具有同情心，虽然可以“铁面无私”，但因此也就没有进行伦理道德判断的能力。在计算机的自动决策模块中如何融入道德伦理的考量，现在还没有一个可行的解决方案。而且，人工智能不具有想象力，可能因此永远“循规蹈矩”，但是很多人类的创新是挑战既定规则后才出现的。一个企业大量依赖按既定模式思考的人工智能会不会造成新的“机器官僚主义”，从而妨碍了企业运营的灵活性和创造性呢？这些问题都是人工智能时代管理会计研究不可避免要回答的问题。
三、人工智能技术的应用将改变管理会计研究的方法
人工智能技术范文8
关键词：石油工程；领域；人工智能技术；应用
当前人们在日常生产生活过程中，合理应用人工智能技术，给人们提供了很多的便利，逐渐提升了生活品质。随着石油工程领域高效应用人工智能技术，能够逐渐提升开发和勘探技术水平，创新石油工程生产模式，确保石油整体采收率，并在石油工程过程中，对于定向钻井以及地质导向等方面，可以逐渐更新和换代技术。人工智能技术作为最前沿、最尖端的时代先驱，石油工程领域在应用人工智能技术时，可以创新石油工程管理和生产模式，同时给石油企业带来更多的机遇，不断优化石油工程现场管理模式。通过科学运用人工智能技术，可以逐渐提高石油企业在行业中的核心竞争力。
1石油工程领域应用人工智能技术，构建多环节、多学科生产和管理平台
石油企业为了全面提升自身管理水平以及决策质量，许多石油企业积极开展数字油田工程项目，部分石油企业将公司名字命名为一体化数字油田、未来智能油田以及智慧油田等。通过构建完善的数据存储以及数据采集模式，将数据合理应用在构建石油企业的生产管理以及研究工作当中，积极搭建智能平台，更好地开展石油企业相关决策支持以及经营管理工作，逐渐形成智能化的生产模式，给石油工程决策质量和工作效率提供更多的支撑。在促进石油企业的健康发展过程中，石油企业应在开展石油工程数据检测和分析等每个生产工作环节时，合理应用人工智能技术，可以充分展现出可视化以及一体化管理优势。开展石油工程时，石油企业领导人员需要意识到人工智能技术的优势，充分发挥出人工智能技术的可视化、分类聚类、结构化以及数据降维优势，可以有效提升石油工程整体生产产量以及质量，有利于逐渐提升石油企业自身经济效益[1]。
2通过人工智能技术，减少石油工程人工劳作量
在开展石油工程生产过程中，通过合理应用人工智能技术，不仅可以提高生产质量，同时可以减少人工劳作量，确保工作人员自身生产安全。例如，采用虚拟助手以及智能机器人等方式，可以替代施工人员开展一些重复施工以及比较高危险的施工作业活动，并在石油工程日常管理时，能够充分发挥出人工智能技术的作用。第一，石油工程项目施工时，通过采用智能机器人的方式，可以精准定位、精确识别油气管道内外壁存在的缺陷情况，在操作方面只需要一位工作人员开展远程操作，就可以实现检测油气管道工作。第二，工作人员在石油工程生产时，采用虚拟助手的方式，可以代替工作人员进行常规的观察以及问答，并做好采集石油工程中产生的数据等相关工作[2]。
3石油工程领域合理应用人工智能技术，可以确保资产管理维护技术水平
工作人员在进行石油工程项目过程中，应对石油工程生产设备定期开展检测维修工作。只有详细地开展检修设备工作，才能确保机械设备能够正常运行，避免在使用时发生故障情况。在进行检修施工设备时，具备了密集的作业特征，并需要工作人员花费大量时间开展设备检修工作，同时工作人员在进行检修过程中存在很大检修风险。根据实践调查显示，人工开展机械设备检测时，设备错误发现率都没有达到2%，同时花费了大量的财力以及人力，不仅影响了石油工程生产效果，且降低了石油企业自身经济效益。在检修石油工程设备时，通过科学采用人工智能技术工具，能够对机械设备实现自动检测模式，提高了检测质量。对设备可能存在的故障情况进行早期预警，并根据设备当前可能存在的风险，制定完善的检修方案。通过人工智能技术，可以有效节省工作人员开展常规的、不必要的设备定期维修检测工作，同时确保石油工程项目有序进行。
4人工智能技术给钻井施工环节提供可靠的数据资料
石油工程项目在开展地球物理勘探工作时，工作人员应全面分析重力、电磁、地震等有关信息数据，分析数据信息以后，可以综合分析沉积演化规律和构造运动。由于智能技术在海量数据信息当中找寻相关规律与地球物理勘探操作流程基本相同。在进行石油地球物理勘探时，施工人员科学应采用人工智能技术，结合多种算法积极开展地球物理反演技术，具体包含了粒子群算法、模拟退化算法以及基因算法等。在应用人工智能技术时，还可以采用蒙特卡洛和马尔科夫链算法。采用边缘检测算法，开展自动追踪地震层位辅助地震解释工作；合理应用蚁群算法进行三维地震数据解释。此外，在石油工程领域合理应用人工智能技术，能够实际解决作业过程中存在的难题。首先，解决数据型作业难题。通过采用综合测井曲线绘制方式，将岩心数据、地震数据以及测井曲线进行结合，构建油藏特征，对天然气产量进行预测等。其次，解决公式型作业难题。对测井数据信息进行解释，逐渐提升采收率识别效果。最后，解决知识和数据融合型相关问题，具备包含了确定和选择井的方式。
5应用人工智能技术提高钻井施工的高效性以及安全性
第一，石油工程在开展钻井设计工作时，设计人员在设计过程中，通过采用人工智能技术的方式，可以科学预测裂缝梯度、钻井液、坍塌压力，以及选择钻头，钻井平台等工作内容。第二，工作人员在开展钻井作业时，通过采用人工智能技术的方式，可以实时开展风险预警以及优化调整工作。通过采用木湖推理模式开展石油工程风险预警工作，对比参考数据库信息以及现场实际数据信息内容，人工智能技术还能对两者存在的数据偏移情况进行提示，根据实际情况做好风险预判工作，并帮助工作人员对存在的风险进行分析，合理给出相关风险控制以及预防风险相关建议，对石油工程风险进行合理规避。此外，采用人工智能技术的方式，合理选择石油工程作业程序。为了更好地节约作业成本以及提升石油产量，避免在石油工程生产时出现浪费情况，应合理采用钻井作业程序，更好地对能否适用作业程序进行科学判断，针对钻井参数进行详细的研究。石油工程领域科学应用人工智能技术，可以根据现场实际情况，构建完善的理论模型。将施工经验数据信息进行分析，给施工人员提供一些具有实时性的相关决策建议。
6应用人工智能技术实现油田产出最大化目标
石油工程在进行油田开采、开发时，科学采用人工智能技术可以不断优化油田生产历史数据整体开发效果。通过采用人工智能优化模型的方式，逐渐提升石油工程整体油田产量。采用人工智能技术的方式，合理选择层位、施工井，逐渐优化压裂施工设计方案，可以确保石油工程作业方式更加精确。开展大量压裂历史数据收集的方式，能够优选产能参数、岩石力学参数、压裂施工参数以及储层参数等。并将相关数据信息构建完善的模型，通过灵活应用Sigmoid函数、LM算法和BP神经网络。在进行石油工程项目时，通过设置产能模拟神经网络专家组、裂缝模拟神经网络专家组，合理采用遗传算法的方式，不断优化石油工程作业方案，确保压裂效果。
7探究石油工程领域具体应用人工智能技术相关措施
在开展石油工程领域项目过程中，通过合理运用人工智能技术，能够有效提升整体作业质量和效率，并有助于推动我国石油工程领域的健康发展。首先，油田地面合理运用设施系统模拟。以某油田资源作为案例进行分析，本油田700多生产井，需要将生产液体合理运送至三相分离设备当中，并通过分离设备将适量高压气进行分离并运送至管网结构当中。然而值得注意的是环境温度会对设备整体工作效率带来一定的影响，也影响着后期石油产量。为了实际解决这个问题，在开展石油工程项目时，需要工作人员合理运用人工智能技术，构建完善的智能模型，可以对石油工程地面系统具体运行情况进行准确测量，确保分离设备产油量。工作人员应对神经模型结构进行全面分析，认真审核统计数据信息内容，具体包含数字矩阵补孔以及鉴定识别两方面内容，并运用变量分析方法和模糊聚类方式，深入探讨石油工程领域中涉及的相关数据变量内容。针对各个变量中可能产生的相关影响进行综合性考虑，可以有效避免数据信息产生很大的变化现象。此外，合理运用模糊聚类还有很多的优势。通过运用数据和数据代表性能够有效检验研发模型，这种方式在列串数据量小于30%能够得到更好的应用效果。其次，合理运用地层油藏特性模拟。为了有效提高石油工程整体工作效率，需要合理运用人工智能技术。由于地层油藏特性模拟作为非均质地层结构，当中的测井资料和油藏数据信息没有明显联系。工作人员通过共振图像曲线和常规测井曲线的最新调查可对地层特征进行深入研究，能够充分展现出人工智能技术的储藏优势。在应用地层油藏特性模拟试验过程中，可以通过磁共振测井资料信息不断优化和构建渗透率强、流体饱和度高的智能模型结构。石油工程合理运用模型，能够对油藏特征具体分布进行真实反映。但是工作人员在应用过程中应注意的是，下套井中不应运用磁共振图像技术。此外，由于生产层构成岩石的特征和质量会存在着一定的差异，因此数据质量可以表示出岩石的最高数值和具体变化情况。换句话说如果工作人员想要深入了解和掌握岩石特性，需要对岩石变化实际情况进行充分了解。因此，应根据实际情况，对石油工程领域做好全面的分析和探究，制定完善的石油工程方案计划。并通过运用口井数据信息创建网络模型的方式，能够确保石油工程测量整体准确性，充分展现出人工智能技术的优势，有效提高石油工程领域在应用人工智能技术的整体效果。
8结束语
综上所述，随着我国经济和科学技术的快速发展，石油工程领域在应用人工智能技术时，石油企业并不是打破当前石油工程生产运营模式以及生产思维，而是需要管理人员及时转变思维模式，更好地适应时代科学技术发展趋势，不断创新石油工程生产和管理模式。石油企业在发展过程中，为了提升自身品牌形象逐渐提高在行业中的核心竞争力，需要管理人员合理融合创造力以及创新思维战略。通过对人工智能技术进行科学应用，可以确保石油企业更好地适应社会的发展，并给企业创造更多利益。
参考文献
[1]时述有.人工智能技术在电子工程领域发展中的应用探讨[J].计算机产品与流通，2020（3）：58.
