武陵观察网 问答 人工智能与公共服务申论(人工智能冷思考与热申论范文)

人工智能与公共服务申论(人工智能冷思考与热申论范文)

随着科技的进步,人工智能也在不断发展,给人类带来了巨大的影响。以下文章与边肖整理分享人工智能应用范文相关。欢迎阅读!

论沈的人工智能(上)

2017年两会上,“人工智能”首次被写入政府工作报告。雷军、李彦宏和其他代表也带来了让人工智能保持热度的提案。

中国人工智能领域的“虚火”太旺,包括自然语言理解在内的核心技术还没有解决,行业急于赚钱,过度跟风。在今天举行的2017第二届语言与智能峰会新闻发布会上,美国伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)教授刘冰等业内人士对当前人工智能领域存在的上述问题进行了批评。

【综合分析】

新一代人工智能的快速发展正在深刻改变我们的生活。经历过人工智能兴衰的科学家都觉得,50多年前,人工智能破土萌芽的时候,计算机科学家从来没有想到会发展成现在大家都习以为常的样子。

中国的人工智能研究令人印象深刻,被认为和发达国家一样长。经过多年的积累,中国在人工智能领域取得了很多重要进展。国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二,部分领域关键技术取得重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先,工业机器人、服务机器人、无人驾驶也逐渐进入实际应用。看到了人工智能的重要性,为了抓住人工智能发展的重大战略机遇,打造我国人工智能发展的先发优势,以最近发布的《新一代人工智能发展规划》为标志,人工智能已经上升到国家层面的战略。

同时要清醒地看到,我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍有差距,从基础理论、核心算法到关键设备、高端芯片,仍缺乏重大原创性成果;虽然有一流的本土企业和技术,但没有形成群体效应,没有建立具有国际影响力的生态圈;人工智能的尖端人才远远不能满足需求。目前顶尖的人工智能科学家主要是“引智”。

虽然人工智能已经取得了一些进展,技术也越来越“聪明”,但也很显然,它仍然处于人工智能工具和技术发展的初级阶段。面对当前人工智能的热潮,我们更应该关注人工智能的健康发展,清除各种“虚火”。特别是要避免在互联网和云计算的早期发展过程中,出现一窝蜂的短期逐利行为。

[参考对策]

要保证人工智能的健康发展,首先要避免“混战”。人工智能是一种综合能力,由计算机视觉、深度学习、语音、自然语言处理等基础技术支撑。要建立健全适应人工智能发展的基础设施、政策法规和标准体系,避免重复建设和技术标准不统一造成投资浪费。

其次,要预见风险。人工智能是一项影响广泛的颠覆性技术,可能会导致改变就业结构、冲击法律和社会伦理、侵犯个人隐私等问题。必须采取前瞻性的防范措施,确保人工智能安全、可靠、可控的发展。

论沈的人工智能(下)

人工智能在电气工程自动化中的应用

摘要:人工智能是由麦卡锡首先提出的智能科学概念。随着科技的进步,人工智能也在不断发展,逐渐形成了一套相对完整的人工智能体系

目前,人工智能已经受到电气工程自动化工作者的重视。人工智能是一门先进的新兴学科,摆脱了传统电气自动化技术的束缚,与其他学科兼容。与传统的电器自动控制技术相比,人工智能在实际应用中有很多优势,在航空、国防等领域有重要应用。事实证明,人工智能可以有效提高生产效率,节约人力资源,所以如何更好地将人工智能应用到电气自动化领域,是我们下一步研究的重点。

一、人工智能的概念

人工智能是近年来新兴的科学技术。它是随着计算机工业的不断进步而发展起来的一门科学。与纳米技术、基因工程一起被称为21世纪的三大前沿技术。人工智能是用计算机模拟人的工作或思维的学科。它主要应用于图像处理、机器人制造、智能控制、专家系统等许多方面。总的来说,人工智能的主要目的是让机器人代替人做一些复杂或者繁琐的工作。人工智能系统主要包括对外界的感知、机器的思维和机器的行为三个方面。人工智能是自动化技术的一个重要应用。它可以使机器反映人的思维和意识,通过控制机器来完成复杂的工作。人工智能的研究虽然取得了一些进展,但毕竟不能和人类的智能相提并论,仍然需要人类的控制。

传统的电气工程研究仅局限于电气化,但随着计算机技术的不断进步和发展,人工智能逐渐应用于电气自动化领域。人工智能在电气自动化中的应用,可以模拟人脑,收集分析数据,及时采取措施,实现生产的自动化,可以大大提高生产效率,改变传统的产业结构。

二、人工智能在电气工程中应用的优势

(一)受外部因素影响较小

传统的电气工程控制器在使用中受到许多不确定因素的影响,性能不够稳定。在计算过程中会有许多不同类型的数值和参数。而人工智能的设计并不需要精确的动态模型,也不会受到上述数值和参数的影响。一般来说,人工智能受外界环境影响较小。

(2)相关参数的调整更加方便。

与传统的工作方式相比,人工智能在使用中更便于调整相关参数,其系统操作更简单,便于工作人员学习,适应性更强。人工智能控制器即使没有专家在现场也能自动调整相关信息设定参数,并根据遇到的情况进行自我修正,工作起来更加方便。

(3)具有良好的一致性。

传统的控制方法主要是针对特定的目标而设计和使用的,所以对于某些特定的对象,控制效果会很好,但是对于其他的目标,控制效果就无法确定了。人工智能有很好的一致性,解决了这个问题。在系统中输入任何未知数据都会产生很高的估计,这种工作模式也会减少一些因素对电气自动化工程的影响。此外,智能设置将使产品更加统一,标准一致。

(4)操作过程中误差比较小。

由于人工智能在工作过程中受外界影响较小,抗干扰性能较好,系统参数不会随着工作时间的延长而变化。理论上所有这些参数都会保持一个固定值,所以一般不会出现大的误差。

(5)能有效节省人力和物力

传统的电气工作涉及许多电气工程操作,如线路、变压器或机器。涉及的设备很多,可能会导致设备摆放比较乱,需要大量的人力去清理,时间长了会是一个非常繁重的工作。从这个角度来说,人工智能相对于传统的电气操作,可以减少对变压器和电路的需求,有效减少人力物力的浪费。

三、人工智能在电气工程自动化中的应用

(一)如何诊断电气设备的故障

电气设备在实际工作中起着重要的作用,但是一旦发生故障,解决起来会相当困难。因此,学会如何诊断电气设备的故障是非常重要的,而智能故障诊断技术正好解决了这一问题。复杂性和非线性是这类电气设备的故障特征。正是这些特点使得以往的诊断技术风险大,准确率低,达不到我们预期的效果。将智能系统理论与专家系统相结合,可以保证高精度的故障诊断。

(2)改善电气设备的性能

目前我们使用的电气设备性能并不太高,工作效率也比较低,所以提高电气设备的性能非常重要。在这项工作中,科学知识和丰富的经验有机地结合在一起,使设备更加实用和安全。如今,随着现代社会的快速发展,多媒体也受到人们的欢迎。利用人工智能技术设计电器产品,可以从根本上解决高效率的劳动问题。最重要的是可以减少工时,节省原材料,设计出来的产品更加实用,环保,科学。

(3)利用电子技术控制设备的运行

在许多国家,使用电子技术来控制设备的运行是非常流行的。人工智能技术也是人类社会发展的重要里程碑,为人们做出了巨大的贡献,所以对它的要求也越来越高。利用电子技术控制设备是一项非常复杂的工作。它能够运用专业知识,具有较高的科技水平,对大量数据进行分析。模糊控制、系统控制、网络控制和人工智能技术的结合,保证了生产的安全性、高效性和实用性。

四。结束语

目前,人工智能技术在电气设备中的应用对人力资源来说是一次真正的解放。主要由电子计算机控制,准确有效。这种技术可以尽可能发挥最大的作用,可以准确判断故障位置进行维护,优化系统结构。虽然它存在一些技术问题,但相信随着我们的不断实践和完善,它会更加完善,为人类社会提供更多的帮助。

论沈的人工智能第三章

人工智能在工程技术领域的具体应用研究

[摘要]人工智能工程应用系统的发展及其背景是由于人类科技和创新的爆炸而产生的本世纪的特征。总的来说,在这个世纪里,各种科学技术学科的理论体系都得到了丰富和完善。在本世纪下半叶,体现为各种技术的融合与综合。因此,人类的社会生产力水平以前所未有的方式迅速提高。最近四五十年,发展得特别快。

[关键词]人工智能,工程技术应用

首先,人工智能(AI)是一门融合了计算机科学、生理学和哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广,从机器视觉到专家系统,包括很多不同的领域。特点是让机器学会“思考”

人工智能是计算机科学的一个分支,涉及智能机器的研究、设计和应用。

1.20世纪80年代,随着专家系统技术的逐渐成熟和计算机技术的飞速发展,智能控制与决策的研究取得了很大进展。智能是一种仿生计算方法,从生物底层模拟和研究智能行为,扩展了传统的计算模式,为解决复杂问题提供了新的解决方案。为了提高计算智能的应用效率,分析了二进制遗传算法早熟收敛的原因,指出了传统变异算子在防止早熟收敛方面的不足,提出了一种能有效防止早熟收敛的二进制变异算子。在此基础上,提出了一种便于用常规逻辑门实现的遗传算法。考虑参数选择对遗传算法效率的影响。

2.人工智能在工程技术各行各业的应用

(1)工业过程的智能控制。生产过程的智能控制主要包括局部级和全局级两个方面。

(2)机械制造中的智能控制。在现代先进制造系统中,需要依靠不完整和不准确的数据来解决困难或不可预测的情况。人工智能技术为这一问题提供了有效的解决方案。

(3)电力电子研究领域中的智能控制。电力系统中发电机、变压器和电动机等电气设备的设计、生产、运行和控制是一个复杂的过程。国内外电气工作者已将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断和控制中,并取得了良好的控制效果。

(4)人工智能在水利工程中的应用。大坝安全监测自动化系统和大坝安全智能决策支持系统的结构。

1)针对大坝安全监控系统的可靠性,将基于现场总线的现场总线监控网络结构和通信网络模型应用于大坝安全监控系统,提高了系统的可靠性和组网的灵活性,使大坝安全监控自动化系统能够根据现场条件灵活组网,增加了系统的实用性。本文重点介绍了监控网络的系统结构、网络通信方式和功能分配。

2)针对自动化监测系统数据真实性和合理性检验问题,研究了大坝安全监测数据的预处理方法,应用灰色系统理论和过程突变理论建立了监测数据在线检验模型,有效解决了自动化系统监测数据合理性和真实性的在线检验问题。

3)利用人工神经网络技术研究了大坝监测数据的分析方法,建立了基于自学习神经元的自学习网络监测模型,为大坝安全监测模型的建立和预测提供了新的思路和方法。

4)为了合理地处理DSIDSS中的不确定因素,采用了模糊测度和模糊积分理论的基本思想和方法。结合模糊集和可能性理论,提出了大坝安全等级的分类和安全判据的表达方法。应用模糊测度和模糊积分理论,很好地解决了大坝安全综合评价中不确定因素的计算机表示和处理方法。

5)探讨了DSIDSS中的知识表示和推理技术,应用知识的语义网络和模糊产生式规则表示方法,建立了大坝安全智能决策支持系统的知识库。采用的模糊推理方法克服了传统贝叶斯推理方法的一些缺陷,在实际应用中证明是一种合理有效的推理方式。

人工智能的过程和工程技术转化的顺序包括:

1.机器学习

机器学习是研究计算机如何模拟或实现人类学习行为,以获得新的

知识或技能,重组已有的知识结构,以不断提高自身的绩效。它是人工智能的核心,也是让计算机智能化的根本途径。它广泛应用于人工智能的各个领域。它主要使用归纳、综合而不是演绎的机器学习。它基于对生理学、认知科学等人类学习机制的理解,构建人类学习过程的计算模型或认知模型,发展各种学习理论和学习方法,研究通用的学习算法并进行理论分析,构建具有具体应用的面向任务的学习系统。这些研究目标相互影响,相互促进。

2.模式识别

1).模式识别概述

模式识别是人类的一项基本智能。在日常生活中,人们经常进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现和50年代人工智能的兴起,人们当然希望计算机能够取代或扩展人类的部分脑力工作。(计算机)模式识别在60年代初迅速发展,成为一门新学科。

模式识别是指对代表事物或现象的各种形式的信息(数字的、文字的和逻辑的)进行处理和分析,以描述、识别、分类和解释事物或现象的过程。它是信息科学和人工智能的重要组成部分。计算机用于识别和分类一组事件或过程。所识别的事件或过程可以是具体的对象,例如文字、声音、图像,或者是抽象的对象,例如状态和程度。这些不同于数字信息的对象被称为模式信息。

2)模式识别的应用(1)字符识别(2)语音识别(3)图像识别(4)医疗诊断

3.专家系统

1).专家系统概述

专家系统是一种智能计算机程序系统,它包含了某一领域专家的大量知识和经验。它可以利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理这个领域的问题。

2)发展历史

专家系统的发展经历了三个阶段,正在向第四代过渡。第一代专家系统(dendral,macsyma等。)的特点是专业化程度高,解决特殊问题的能力强。但架构的完整性和可移植性存在缺陷,解决问题的能力较弱。

第二代专家系统(mycin、casnet、prospector、hearsay等。)是一个单科性、专业性、应用性的系统。

第三代专家系统是一个多学科的综合系统,采用了多种人工智能语言、知识表示方法、推理机制和控制策略。

3.专家系统的基本结构

专家系统的基本结构如图所示,其中箭头方向是数据流的方向。专家系统通常由人机界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库和知识获取六部分组成。知识库用于存储专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识模拟专家的思维方式。因此,知识库是专家系统质量的关键,即知识库中知识的质量和数量决定了专家系统的质量水平。

人工智能在物联网中的应用

物联网智能是利用人工智能技术服务于物联网的技术。它通过具有智能处理功能的软件,在网络服务器中部署人工智能的理论、方法和技术,为连接到物联网的物品、设备和人服务。

1.智能物联网

1)智能物联网的概念

智能物联网是指连接物联网的商品产生的信息能够被自动识别、处理和判断,并将处理结果反馈给连接的商品。同时,根据处理结果,可以给商品下达一定的操作指令,使连接的商品响应一定的动作。整个处理过程不需要人工参与。

2)智能物联网的实现方式。

要实现物联网的智能化,人工智能必须成为物联网的终端、传输网络和数据处理服务器

1)物联网需要人工智能技术的研究成果,如问题求解、逻辑推理证明、专家系统、数据挖掘、模式识别、自动推理、机器学习、智能控制等技术。

2)物联网的智能控制

在物联网的应用中,控制将是物联网的主要环节,如何在物联网中实现智能控制将是其发展的关键。

3.物联网智能模型

基于人工智能技术的知识和研究,根据人工智能模型推导出智能物联网的智能模型。智能物联网分为五层:机器感知交互层、通信层、数据层、智能处理层和人机交互层。

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