通过研读范文范本,我们可以更好地理解写作的要求和标准。接下来,小编为大家分享一些写作范文范本,有助于大家提高写作水平和技巧。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇一
机械电子工程与人工智能的有机统一,是运用传统机械工程的理论,将人工智能的理念应用到机械电子工程中,实现了机械电子工程的信息化,促进了我国企业生产效率的提高。本文对机械电子工程与人工智能的相关概念进行分析,让人们对这两个概念有深入了解,然后对二者的结合进行阐述,分析人工智能在机械电子工程中应用的作用,在一定程度上促进我国机械电子工程实现智能化。
机械电子工程是一项涵盖各类科学的技术,其核心专业是机械电子,同时要结合信息技术、网络、智能化的相关知识,各类学科相互交叉形成的一类科学,这些学科的理论在机械电子工程中得到了广泛的应用。总体来说,机械电子工程包括计算机技术、网络技术等,机械电子工程实现了技术的多元化和技术的融合,其在使用的过程中必须借助其他学科。在对机械电子工程进行设计时,必须要将计算机技术与网络技术以及机械相关的技术融合,将机械中不同的元件组合,完善设计。机械电子工程在设计时运用的知识比较复杂,但是设计比较简单,结构不复杂,而且具有较好的性能。机械电子工程投入生产时的效率高,夕卜形小巧,从而取代了传统的机械。
人工智能技术是在计算机技术发展的前提下得到应用的,其通过对计算机技术的分析,从而对计算机技术的功能进行进一步的完善而实现的智能化的技术,智能技术在机械电子工程中应用时,主要实现了对机械工程的自动化控制,人工智能在机械电子工程中应用不仅仅采用计算机技术,同时还要结合信息技术、心理学、语言学等知识。人工智能技术的发展经历了几个阶段,在人工智能技术发展的初始阶段,人工智能主要实现了自动翻译、自动推理,而后,人工智能技术进入了其停滞阶段,这时人工智能技术主要是以计算机视觉技术、对语言的理解、系统的研发和机器人设计等方面得到了广泛的应用。人工智能技术进入发展的第二个阶段后,其主要应用的领域是知识工程,知识工程促进了商业化的进程,在这个阶段,人工智能技术主要进行推理以及机器人中得到了广泛的应用。随后,人工智能技术进入了平稳发展时期,在这个阶段,人工智能技术朝着分布式的方向发展,其发展的形式比较简单。
现在,随着我国信息技术的广泛应用,在机械电子工程中都开始使用人工智能的模型,而且能能够对大型机械进行故障的诊断,在机械电子工程投入使用后,机械工程本身的稳定性比较差,导致机械工程在使用的过程中会出现复杂的关系,如机械在进行输入或者输出时,如果不能建立合适的模型,就会导致输出困难。
在使用传统的机械进行生产时,信息系统的精确度比较高,如果系统出现了故障,不能正常的进行输入和输出工作,就会导致一系列的操作不能正常完成,但是,将人工智能技术在机械电子工程中使用,能够对机械设备进行自动化的控制,能够通过模糊的推理对系统进行操作,模糊推理主要是对人脑的模拟,从而分析系统发出的信号,在机械电子工程中,主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号,实现对数字信号的分析,从而确定信号的参考值。
模糊推理主要实现了对机械电子工程中模糊的系统与神经网络的融合,能够实现神经网络系统与网络的互补融合,将神经网络系统与模糊系统有机地统一,使机械设备的神经网络系统能够自动的识别信号,进行推理,使机械电子工程的系统能够进行复制,使其具备学习的能九这样就使机械电子工程中系统的智能化水平有所提高。智能化技术实现了机械电子工程中功能相似的部件的融合,其主要是运用模糊系统中的信号,与神经网络中的信号进行相似性的对比,通过选择,使具有相似性的部件实现融合,从而可以提高系统的运作效率,简化了运算的程序,在机械电子工程中的非线性的信号与系统中的函数进行相似性的对比,从而能够实现对系统中函数的优化。在机械电子工程中,主要是通过非线性表达运行的,这样能能够实现机械中网络的强化能力,使机械中网络的空间增大,使机械运行的效率更快。
本文通过介绍机械电子工程和人工智能的相关理论,从而分析人工智能在机械电子工程中应用的好处,會能够提高工业化进程,提高生产九因此,智能化技术在机械电子工程中的应用是很有必要的。在机械电子工程中,主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号,实现对数字信号的分析,从而确定信号的参考值。将人工智能技术在机械电子工程中使用,會能够对机械设备进行自动化的控制,會能够通过模糊的推理对系统进行操作。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇二
人工智能(cialintelligence)经历了三次飞跃阶段:实现问题求解是第一次,代替人进行部分逻辑推理工作的完成,如机器定理证明和专家系统;智能系统能够和环境交互是第二次,从运行的环境中对信息进行获取,代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人;第三次是智能系统,具有类人的认知和思维能力,能够发现新的知识,去完成面临的任务,如基于数据挖掘的系统。
ai研究出现了新的高潮,有两个方面的表现,一方面在于人工智能理论方面有了新的进展,另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格,以及不断发展的网络,很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前,智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。
(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。
(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。
(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。
今天,ai能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面,并用自动化替代,有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下,这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。
(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中,可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙,另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别,结果有时非常令人惊讶!路径查找就是路径规划问题的一种变体。
为了找到最佳路线,我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱;所以,我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定,它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。
(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上,人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用,也被认为是一种谓词演算。更进一步说,编程语言中,我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式:布尔逻辑或者布尔代数。
只有两种状态:或者为真,或者为假。
对象之间联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。
但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候,就算是最复杂的逻辑语句,我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界:一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的,那么它一定是不存在的事物。否则,它必然两者居其一。
(三)自然语言处理。在ai应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是,现实却是,自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。
(四)神经网络。一种信息处理结构就是神经网络,对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息,就是它的原理。神经网络由很多相互联系的处理小元素:神经节点,功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成,它们相互交互,共同解决具体问题。神经网络上的元素将输入模式转换成为输出模式,而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过实例学习,这一点和人类的做法一样。神经网络需要设置为适用于某些具体应用中,比如通过学习过程识别图像。而对于生命系统本身,我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。
四、结语。
当前,大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程,而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据,同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇三
摘要:人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右,大概历经了四个时代,第一个时代为神经网络时代,第二个时代为弱方法时代,第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学,信息论,神经心理学,哲学,统计学等多种学科。至今为止,人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业,军事等领域。
人工智能[1](artificialintelligence,简称ai)是计算机学科的一个分支,属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一,最近几十年来,人工智能的发展非常的迅速,在很多的地方都得到了应用,尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿,其最终目的是服务于人类,但是,就像世界上没有相同的两片叶子,也没有完全相同的两个人,也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样,人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业,一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势,甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段,人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化,企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步,不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况。
近年来,人脸识别技术得益于机器学习与大数据,又有了非常令人欣喜的进步,拥有足够的多的人力模型数据,计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练,就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别,并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平,对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计,所以,距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别,ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众,用一份积极包容的心态,为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决,来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。人工智能在计算机领域内,得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律,创建具有一定人类智能的电子系统,它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题,换而言之,就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如:繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的,但是,现今,计算机不但能高效准确的完成这种计算,而且还能够比人脑做得更加的完美,因此,当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”,由此可见,高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化,人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展,另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2.1智能信息检索技术。
现今社会,智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用,主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索,也即网络信息搜索,是指互联网用户在网络终端,通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式,查找并获取信息的行为。运用人工智能技术,可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法。
遗传算法(geneticalgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的,而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如,它决定了个体所要表现出的外部形状,如单眼皮,双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见,从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化,如二进制编码,在第一代种群产生之后,遵循适者生存,按照自然法则优胜劣汰,选择最优的结果,并借助交叉和变异,得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀,更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究,想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识,心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学,它包含了很多不同的领域,如机器学习,计算机视觉、软件工程、操作系统等等,总而言之,人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的,每个时代的科学发展也是不同的,希望在科学不断发展的今天,人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j]。福建电脑,2008(9)。
[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j]。价值工程,2013(9)。
[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j]。计算机仿真,2013(7)。
[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j]。科技信息,2014(7)。
[5]张海燕,刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j]。无损检测,2011(5)。
[6]马秀荣,王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j]。呼伦贝尔学院学报,2015(7)。
[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业,2009(8)。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇四
人工智能(cialintelligence)经历了三次飞跃阶段:实现问题求解是第一次,代替人进行部分逻辑推理工作的完成,如机器定理证明和专家系统;智能系统能够和环境交互是第二次,从运行的环境中对信息进行获取,代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人;第三次是智能系统,具有类人的认知和思维能力,能够发现新的知识,去完成面临的任务,如基于数据挖掘的系统。
ai研究出现了新的高潮,有两个方面的表现,一方面在于人工智能理论方面有了新的进展,另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格,以及不断发展的网络,很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前,智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。
(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。
(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。
(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。
今天,ai能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面,并用自动化替代,有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下,这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。
(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中,可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙,另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别,结果有时非常令人惊讶!路径查找就是路径规划问题的一种变体。
为了找到最佳路线,我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱;所以,我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定,它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。
(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上,人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用,也被认为是一种谓词演算。更进一步说,编程语言中,我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式:布尔逻辑或者布尔代数。
只有两种状态:或者为真,或者为假。
对象之间联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。
但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候,就算是最复杂的逻辑语句,我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界:一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的,那么它一定是不存在的事物。否则,它必然两者居其一。
(三)自然语言处理。在ai应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是,现实却是,自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。
(四)神经网络。一种信息处理结构就是神经网络,对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息,就是它的原理。神经网络由很多相互联系的处理小元素:神经节点,功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成,它们相互交互,共同解决具体问题。神经网络上的元素将输入模式转换成为输出模式,而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过实例学习,这一点和人类的做法一样。神经网络需要设置为适用于某些具体应用中,比如通过学习过程识别图像。而对于生命系统本身,我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。
四、结语。
当前,大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程,而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据,同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇五
目前,思政课的数字化程度远不能满足学生需要,高校亟须通过革新教学手段、创新教学形式,加强思政课建设、强化主流意识形态教育、占领话语主动权。为探索新时代信息技术与大学生思想政治教育深度融合的有效途径和方法,有效提升思政课程教学质量和教学效果,由上海工程技术大学马克思主义学院主办的“融合人工智能技术的高校思政课教学方法创新与实践研究”专题研讨会日前在线召开。
新技术对人文社会科学的改革提出新要求,以技术迭代推进教学形式迭代也成为新时代思政教学创新与发展的必然趋势。数字化赋能思政教育,不仅是技术与教学叠加,更是教育理念革新。上海工程技术大学马克思主义学院院长刘志欣表示,我们应当针对学生学习能力差异与多元需求,分层分类、精准施策,提升学生自主学习能力。同时,应当构建分段分层分类的内容生产模式,实现大中小幼等不同学段,知识层、实施层、分析层、评价层等不同序列层级,课堂、实践、网络等不同类型教学场域的内容生产有效衔接,实现思政教育教学分众式、全场域覆盖。
另外,还要加快数字化手段创新,实现在海量数据中快速提取有效思政信息,让受教育者感受到良好数字化体验,要有的放矢、精准定位,建立数字化应用长效机制,切实落实思政教育立德树人根本任务。应当在新型信息技术融入教学实践的过程中,彰显思政课内蕴的时代精神气质。西南大学马克思主义学院院长白显良认为,人工智能赋能高校思政课教学绝非“技术”与“思政课程”的简单相加,绝非简单的人机对话模式,而是依托技术撬动高校思政课改革,在技术赋能的过程中兼顾思政教育的“温度”。要在智能化、技术化过程中对传统教学模式进行有温度的“扬弃”,最终做到将教师从烦冗的日常工作中解放出来、将学生的内生动力激发出来、将学校的教学管理水平提升上来。
思政教育的核心目标在于实现价值引领、能力提升、知识传授,未来要在研判高校具体情况的基础上,形成思政课与新技术相融合的局面。上海工程技术大学党委书记李江认为,信息技术与思政教育的深度融合,将让上述三个核心目标实现指标具体化,从而推进对个体学生的差异化教学。另外,在深度融合的过程中,也要不断总结经验、完善经验,发现新的问题、解决新的问题。思政课与新技术的融合不仅有益于思政课教学改革,而且也有益于教师队伍的管理和建设。
浙江大学信息与电子工程学系教授虞露表示,新技术背景下的高校思政课教学改革要更加关注实时性和交互性,结合人工智能的思政课教学模式助力教学质量和水平实现整体提升。放眼未来,要从创新性、时代性和发展性角度,思考思政课教学与人工智能技术的融合问题。上海市中共党史学会会长忻平提出,科学技术与教育发展的趋势是交叉性和融合性。全球发生的大变革对全体思政教师提出了新要求。我们要增强理论自觉,坚守思政课的教学主阵地,在教学实践中实现遵循课堂规律、思政课教学规律和学生认知规律的三者统一。我们要从党和国家事业发展全局和战略高度出发,通过人工智能赋能思政课教学,培养担当民族复兴大任的时代新人。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇六
甲方(发包人):_________乙方(承包人):_________根据《中华人民共和国招投标法》的规定,参照《居住小区智能化系统建设要点与技术导则》(修订稿)中相关标准,_________小区智能化系统工程经邀请招标,依据乙方提交的_________花园智能化系统投标文件(包括技术解决方案书、施工组织方案书、设备清单及报价表),并在双方研究、讨论最后确认的设计文件(同投标文件)的基础上,确定由乙方对本工程实行总承包(系统集成)。为明确工程内容及双方权利、义务,本着相互协作,紧密配合的原则,根据《中华人民共和国民法典》、《智能建筑工程质量验收规范》(征求意见稿)及其他有关法律、行政法规,遵循平等、自愿、公平和诚实信用的原则,结合该工程具体情况,甲、乙双方经充分协商,签订本合同,共同遵守。
第一部分工程概况。
1、工程概况。
1.1工程名称:_________小区智能化系统工程。
1.3工程内容。
1)本次智能化系统工程建设包括:闭路监控子系统、可视对讲子系统、周界防范子系统、家庭智能化及家庭安防子系统、一卡通管理子系统、停车场管理系统、综合布线子系统、小区局域网系统、背景音乐子系统、物业管理子系统、设备控制子系统、信息发布子系统、视频点播子系统、网站发布系统。
2)本次合同未涉及_________小区样板房智能化演示系统和单列的智能化演示系统(模拟展板),双方另行协商解决,不包含在本合同中。
3)本次工程建设包括很多可选项目或设备(可建设、可不建设),可选项目或设备如需要建设则作为增项工程进行,双方另外单独结算,补签合同,如有争议,双方协商解决。可选项目或设备包括:闭路监控系统中的远程监控中心、一卡通系统中消费系统、e-a服务器、背景音乐子系统中节目定时器报警信号发生器、电子巡更子系统、家庭智能化及安防系统中的红外发射器、家电控制继电器、无线遥控器、无线接收器等。
4)还有部分建议自购项目或设备,建议自购项目或设备是本智能化系统工程有机构成部分,不可缺,由甲方负责采购。建议自购项目或设备包括:机房子系统、卡座广播系统。
5)本次智能化系统工程一卡通子系统中的智能卡是必选项目,因为价格、型号、印刷不确定,未包含在总报价中,需要另外签订合同,不包含在本合同中。
第二部分工程承包范围。
2、工程承包范围。
2.1承包范围:工程承包内容同招标文件,设计要求及工程地质情况,详见本工程施工图纸及设计说明。
第三部分合同总额、承包方式及合同文件组成。
3、合同总额及承包方式。
3.1合同总额(或者称为工程总造价)即委托乙方建设_________小区智能化系统工程全部子系统所签订合同总额之和,总额为_________万元(_________元整)。
3.2承包方式:该项目采取由乙方包工、包料、包工期、包质量、包安全文明施工的方式进行总承包。
3.3特别说明。
1)在本次智能化系统建设中,所有子系统中所涉及的顾地牌c管价格均由甲方提供,若价格发生变化,以最终价格为准,补差价(如单价高于合同价,甲方补高出部分差价)。
2)在本次工程中,未考虑智能化系统工程主干路由,由甲方为乙方提供室外电信干线管道2孔80c管道。
3)合同中有不可预见因素,若发生增减项,双方补签增、减项合同,一起构成本合同的有效组成部分。
4、组成合同的文件。
4.1本合同。
4.2_________小区智能化系统招标书。
4.3_________小区智能化系统工程技术解决方案书。
4.4_________小区智能化系统工程设备清单及报价。
4.5_________小区智能化系统工程施工组织方案。
4.6中标通知书。
4.7图纸。
4.8双方有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分。
第四部分词语定义。
5、词语定义。
5.1甲方(发包人):指在合同中约定,具有工程发包主体资格和支付工程价款能力的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。
5.2乙方(承包人):指在合同中约定,被发包人接受的具有工程施工承包主体资格的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。
5.3项目经理:指承包人在合同中指定的负责施工管理和合同履行的代表。
5.4监理单位:指发包人委托的负责本工程监理并取得相应工程监理资质等级证书的单位。
5.5工程师:指本工程监理单位委派的总监理工程师或发包人指定的履行本合同的代表,其具体身份和职权由发包人承包人在合同中约定。
5.6工程:指发包人承包人在协议书中约定的承包范围内的工程。
5.7合同价款:指发包人承包人在协议书中约定,发包人用以支付承包人按照合同约定完成承包范围内全部工程并承担质量保修责任的款项。
5.8追加合同价款:指在合同履行中发生需要增加合同价款的情况,经发包人确认后按计算合同价款的方法增加的合同价款。
5.9费用:指不包含在合同价款之内的应当由发包人或承包人承担的经济支出。
5.10工期:指发包人承包人在协议书中约定,按总日历天数(包括法定节假日)计算的承包天数。
5.11开工日期:指发包人承包人在协议书中约定,承包人开始施工的绝对或相对的日期。
5.12竣工日期:指发包人承包人在协议书约定,承包人完成承包范围内工程的绝对或相对的日期。
5.13图纸:指由发包人提供或由承包人提供并经发包人批准,满足承包人施工需要的所有图纸(包括配套说明和有关资料)。
5.14施工场地:指由发包人提供的用于工程施工的场所以及发包人在图纸中具体指定的供施工使用的任何其他场所。
5.15书面形式:指合同书、信件、传真等可以有形地表现所载内容的形式。
5.16违约责任:指合同一方不履行合同义务或履行合同义务不符合约定所应承担的责任。
5.17索赔:指在合同履行过程中,对于并非自己的过错,而是应由对方承担责任的情况造成的实际损失,向对方提出经济补偿和(或)工期顺延的要求。
5.18不可抗力:指不能预见、不能避免并不能克服的客观情况。
第五部分施工组织计划及工期。
6、施工组织计划及工期。
6.1根据工期定额及使用需要,确定本工程总工期为____日历天(公历日)。开工日期:________年____月____日(以开工报告为准);竣工日期:________年____月____日(一次预埋随土建;二次预埋及安装调试随装修)。
6.2进度计划。
1)甲乙双方签订合同后,乙方在____日内做出工程项目计划书、工程施工组织计划书(已提供),经甲方确认后方可施工。
2)承包人(乙方)应在每月____日前,将当月的工程进度计划提交工程师,工程师应在日内予以确认或提出修改意见,逾期不确认也不提出书面意见的,视为同意。
3)承包人必须配合土建主体工程进度计划组织施工,接受工程师对进度的检查、监督。
7、开工及延期开工。
7.1承包人应当按照协议书约定的开工日期开工。承包人不能按时开工,应当不迟于协议书约定的开工日期前5天,以书面形式向工程师提出延期开工的理由和要求。工程师应当在接到延期开工申请后48小时内以书面形式答复承包人。工程师在接到延期开工申请后48小时内不答复,视为同意承包人要求,工期相应顺延。工程师不同意延期要求或承包人未在规定时间内提出延期开工要求,工期不予顺延。
7.2因发包人原因不能按照协议书约定的开工日期开工,工程师应以书面形式通知承包人,推迟开工日期。发包人赔偿承包人因延期开工造成的损失,并相应顺延工期。
8、暂停施工。
9、工期延误。
9.1因以下原因造成工期延误,经工程师确认,工期相应顺延:
1)发包人未能按合同的约定批准乙方提供的图纸;
2)发包人未能按合同的约定提供开工条件;
3)发包人未能按约定日期支付工程进度款,致使施工不能正常进行;
4)工程师未按合同约定提供所需指令、批准等,致使施工不能正常进行;
5)设计变更和工程量增加;
6)一周内非承包人的原因停水、停电、停气造成停工累计超过8小时;
7)由于土建或相关联施工单位原因导致工期延误;
8)不可抗力;
9)双方协商约定或工程师同意工期顺延的其他情况。
9.2承包人在上述条款规定的工期延误情况发生后14天内,就延误的工期以书面形式向工程师提出报告。工程师在收到报告后3天内予以确认,逾期不予确认也不提出修改意见,视为同意顺延工期。
10、工程竣工。
10.1承包人必须按照协议书约定的竣工日期或工程师或发包人同意顺延的工期竣工。
10.3施工中发包人如需提前竣工,双方协商一致后应签订提前竣工协议,作为合同文件组成部分。提前竣工协议应包括承包人为保证工程质量和安全采取的措施、发包人为提前竣工提供的条件以及提前竣工所需的追加合同价款等内容。
第六部分双方一般权利和义务。
1
1、工程师权利与义务。
1
1.1如实行工程监理的,发包人应在实施监理前将委托的监理单位名称、监理内容及监理权限以书面形式通知承包人。
姓名:_________职务:_________。
发包人委派的职权:_________。
需要取得发包人批准才能行使的职权:_________。
工程师应按合同约定行使职权,发包人在合同中要求工程师在行使某些职权前需要征得发包人批准的,工程师应征得发包人批准。
1
1.3发包人派驻施工场地履行合同的代表在本合同中也称工程师:
姓名:_________职务:_________。
发包人委派的职权:_________(其职权不得与监理单位委派的总监理工程师职权相互交叉。双方职权发生交叉或不明确时,由发包人予以明确,并以书面形式通知承包人。)。
1
1.4合同履行中,发生影响发包人承包人双方权利或义务的事件时,负责监理的工程师应依据合同在其职权范围内客观公正地进行处理。一方对工程师的处理有异议时,按本合同关于争议的约定处理。
1.5除本合同内有明确约定或经发包人同意外,负责监理的工程师无权解除本合同约定的承包人的任何权利与义务。
1
2、工程师的委派和指令。
1
2.1工程师可委派工程师代表,行使合同约定的自己的职权,并可在认为必要时撤回委派。委派和撤回均应提前7天以书面形式通知承包人,负责监理的工程师还应将委派和撤回通知发包人。委派书和撤回通知作为本合同附件。
工程师代表在工程师授权范围内向承包人发出的任何书面形式的函件,与工程师发出的函件具有同等效力。承包人对工程师代表向其发出的任何书面形式的函件有疑问时,可将此函件提交工程师,工程师应进行确认。工程师代表发出指令有失误时,工程师应进行纠正。
除工程师或工程师代表外,发包人派驻工地的其他人员均无权向承包人发出任何指令。
承包人认为工程师指令不合理,应在收到指令后24小时内向工程师提出修改指令的书面报告,工程师在收到承包人报告后24小时内做出修改指令或继续执行原指令的决定,并以书面形式通知承包人。紧急情况下,工程师要求承包人立即执行的指令或承包人虽有异议,但工程师决定仍继续执行的指令,承包人应予执行。因指令错误发生的追加合同价款和给承包人造成的损失由发包人承担,延误的工期相应顺延。
本款规定同样适用于由工程师代表发出的指令、通知。
1
2.3工程师应按合同约定,及时向承包人提供所需指令、批准并履行约定的其他义务。由于工程师未能按合同约定履行义务造成工期延误,发包人应承担延误造成的追加合同价款,并赔偿承包人有关损失,顺延延误的工期。
1
2.4如需更换工程师,发包人应至少提前7天以书面形式通知承包人,后任继续行使合同文件约定的前任的职权,履行前任的义务。
1
3、项目经理。
1
3.1项目经理的姓名:_________职务:_________。
1
第三人,由发包人承担由此发生的追加合同价款,相应顺延工期;责任在承包人,由承包人承担费用,不顺延工期。
1
3.4承包人如需要更换项目经理,应至少提前7天以书面形式通知发包人,并征得发包人同意。后任继续行使合同文件约定的前任的职权,履行前任的义务。
1
4、甲方责任。
1
4.1甲方责任:
6)确定水准点与坐标控制点,以书面形式交给承包人,进行现场交验;
9)向乙方(承包人)提供器材保管库房;
10)向乙方(承包人)提供施工场地办公和生活的房屋及设施。
1
5、乙方(承包人)工作。
1
5.1乙方责任:
1)施工前将相关的设计、施工组织方案送甲方审查;
2)向工程师提供月度工程进度计划及相应进度统计报表;
5)工程器材进场未交给甲方(发包人)之前,承包人负责保管,在承包人保管期间发生损坏,承包人负责出资维修;如因发包人提前使用造成损坏,由发包人承担维修费用。
第七部分质量和检验。
1
6、工程质量。
1
6.2双方对工程质量有争议,由双方同意的工程质量检测机构鉴定,所需费用及因此造成的损失,由责承担。双方均有责任,由双方根据其责任分别承担。
1
7、检查和返工。
1
7.1承包人应认真按照标准、规范和设计图纸要求以及工程师依据合同发出的指令施工,随时接受工程师的检查检验,为检查检验提供便利条件。
1
7.3工程师的检查检验不应影响施工正常进行。如影响施工正常进行,检查检验不合格时,影响正常施工的费用由承包人承担。除此之外影响正常施工的追加合同价款由发包人承担,相应顺延工期。
1
7.4因工程师指令失误或其他非承包人原因发生的追加合同价款,由发包人承担。
1
8、隐蔽工程和中间验收。
1
8.1工程具备隐蔽条件或达到约定的中间验收部位,承包人进行自检,并在隐蔽或中间验收前48小时以书面形式通知工程师验收。通知包括隐蔽和中间验收的内容、验收时间和地点。承包人准备验收记录,验收合格,工程师在验收记录上签字后,承包人方可进行隐蔽和继续施工。验收不合格,承包人在工程师限定的时间内修改后重新验收。
1
8.3经工程师验收,工程质量符合标准、规范和设计图纸等要求,验收12小时后,工程师不在验收记录上签字,视为工程师已经认可验收记录,承包人可进行隐蔽或继续施工。
1
9、重新检验。
1
9.1如承包人未通知发包人验收隐蔽工程,发包人有权要求重新验收,无论有无质量问题,所发生的费用均由承包方承担;如承包人通知发包人验收隐蔽工程,发包人未进行验收,或发包人已进行验收而要求重新验收时,无论有无质量问题,所发生的费用由发包人承担,与此同时发包人应赔偿承包人损失,并相应顺延工期。
第八部分安全施工。
20、安全施工与检查。
20.1承包人应遵守工程建设安全生产有关管理规定,严格按安全标准组织施工,并随时接受行业安全检查人员依法实施的监督检查,采取必要的安全防护措施,消除事故隐患。由于承包人安全措施不力造成事故的责任和因此发生的费用,由承包人承担。
20.2发包人应对其在施工场地的工作人员进行安全教育,并对他们的安全负责。发包人不得要求承包人违反安全管理的规定进行施工。因发包人原因导致的安全事故,由发包人承担相应责任及发生的费用。
2
1、安全防护。
2
1.1承包人在动力设备、输电线路、地下管道、密封防震车间、易燃易爆地段以及临街交通要道附近施工时,施工开始前应向工程师提出安全防护措施,经工程师认可后实施,防护措施费用由发包人承担。
2
2、事故处理。
2
2.1发生重大伤亡及其他安全事故,承包人应按有关规定立即上报有关部门并通知工程师,同时按政府有关部门要求处理,由事故责承担发生的费用。
2
2.2发包人承包人对事故责任有争议时,应按政府有关部门的认定处理。
第九部分付款方式及工程量计算。
2
3、付款方式。
2
3.1本工程实行工程总费用包干,无预付款,每月按照经核实的工程实际进度的85%支付工程进度款,竣工验收后,支付至已完实际工程量的95%,质保期满后支付剩下的5%款。
2
3.2工程因甲方原因进行重大调整(重大调整条款双方另行约定)所产生的追加合同价款或减少的合同价款,应与工程款(进度款)同时调整支付。
2
4、工程量的计量。
2
4.2工程师收到承包人报告后3天内未进行计量,从第4天起,承包人报告中开列的工程量即视为被确认,作为工程价款支付的依据。工程师不按约定时间通知承包人,致使承包人未能参加计量,计量结果无效。
2
4.3对承包人超出设计图纸范围和因承包人原因造成返工的工程量,工程师不予计量。
第十部分工程变更。
2
5、工程设计变更。
2
5.1施工中发包人需对原工程设计变更,应提前14天以书面形式向承包人发出变更通知。
因变更导致合同价款的增减及造成的承包人重大损失,由发包人承担,延误的工期相应顺延。
2
5.2施工中承包人不得对原工程设计进行变更。因承包人擅自变更设计发生的费用和由此导致发包人的直接损失,由承包人承担,延误的工期不予顺延。
2
5.3承包人在施工中提出的合理化建议涉及到对设计图纸或施工组织设计的更改及对材料、设备的换用,须经工程师同意。未经同意擅自更改或换用时,承包人承担由此发生的费用,并赔偿发包人的有关损失,延误的工期不予顺延。
工程师同意采用承包人合理化建议,所发生的费用和获得的收益,发包人承包人另行约定分担或分享。
2
6、其他变更。
2
6.1合同履行中发包人要求变更工程质量标准及发生其他实质性变更,由双方协商解决。
2
7、确定变更价款。
2
7.1承包人在工程变更确定后14天内,提出变更工程价款的报告,经工程师确认后调整合同价款。
2
7.2工程师应在收到变更工程价款报告之日起7天内予以确认,工程师无正当理由不确认时,自变更工程价款报告送达之日起7天后视为变更工程价款报告已被确认。
2
7.3工程师不同意承包人提出的变更价款,按本合同关于争议的约定处理。
2
7.4工程师确认增加的工程变更价款作为追加合同价款,与工程款同期支付。
第十一部分竣工验收。
2
8、竣工验收。
2
8.1工程具备竣工验收条件,承包人按国家工程竣工验收有关规定,向发包人提供完整竣工资料及竣工验收报告;工程验收以发包人确认的工程施工图纸、设备说明书、项目施工方案及整体调试和验收计划、有关变更的书面文件为依据验收。
2
8.2发包人收到竣工验收报告后5天内组织有关单位验收,并在验收后5天内给予认可或提出修改意见。承包人按要求修改,并承担由自身原因造成修改的费用。
2
8.3发包人收到承包人送交的竣工验收报告后5天内不组织验收,或验收后5天内不提出修改意见,视为竣工验收报告已被认可。
2
8.4工程竣工验收通过,承包人送交竣工验收报告的日期为实际竣工日期。工程按发包人要求修改后通过竣工验收的,实际竣工日期为承包人修改后重新递交竣工验收报告的日期。
2
8.5发包人收到承包人竣工验收报告后5天内不组织验收,从第6天起承担工程保管及一切意外责任。
2
8.7因特殊原因,发包人要求部分单位工程或工程部位甩项竣工的,双方另行签订甩项竣工协议,明确双方责任和工程价款的支付方法。
2
8.8工程未经竣工验收或竣工验收未通过的,发包人不得使用。发包人强行使用时,由此发生的质量问题及其他问题,由发包人承担责任。
2
8.9工程竣工验收符合合同规定的验收标准后,发包方不得因其他经济纠纷拒绝付款给承包人。
2
9、质量保修。
2
9.1本工程保修期自通过竣工验收之日起计算,保修期为________年;设备或子系统按厂方提供的保修条款执行,合同另附部分原厂家质保和售后服务说明。
2
9.2保修责任范围:凡属于承包方施工及承包方负责的器材质量原因造成的系统故障,属承包方保修责任范围,承包方维修。
第十二部分违约、索赔和争议。
30、违约。
30.1发包人(甲方)违约。当发生下列情况时,发包人应承担违约责任,并赔偿因其违约给承包人造成的经济损失,顺延延误的工期:
2)本合同第23条提到的发包人无正当理由不支付工程竣工结算价款;
3)发包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。
4)发包人没有按照合同付款条件及时付款给承包人工程款项,每拖延____日,按照应付款项的万分之一支付给承包人利息。
30.2承包人(乙方)违约。当发生下列情况时,承包人承担违约责任,并赔偿因其违约给发包人造成的损失:
1)因承包人原因不能按照合同约定的竣工日期或工程师同意顺延的工期竣工;
2)因承包人原因工程质量达不到合同约定的质量标准;
3)承包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。
4)承包人不按工期竣工的,每逾期____日,按未竣工工程造价的万分之一支付违约金,但违约金额总金额不超过本合同总金额。
30.3一方违约后,另一方要求违约方继续履行合同时,违约方承担上述违约责任后仍应继续履行合同。
3
1、索赔。
3
1.1当一方向另一方提出索赔时,要有正当索赔理由,且有索赔事件发生时的有效证据。
1)索赔事件发生后7天内,向工程师发出索赔意向通知;
3
1.2款确定的时限向承包人提出索赔。
3
2、争议。
3
2.1发包人承包人在履行合同时发生争议,可以和解或者要求有关主管部门调解。当事人不愿和解、调解或者和解、调解不成的,双方约定向_________仲裁委员会提请仲裁或向人民法院提起诉讼。
3
2.2发生争议后,除非出现下列情况的,双方都应继续履行合同,保持施工连续:
1)单方违约导致合同确已无法履行,双方协议停止施工;
2)调解要求停止施工,且为双方接受;
3)仲裁机构要求停止施工;
4)法院要求停止施工。
第十三部分合同解除、生效与终止。
3
3、合同解除。
3
3.1发包人承包人协商一致,可以解除合同。
3
3.2发包人不按合同的约定支付工程款(进度款),双方又未达成延期付款协议,导致施工无法进行,停止施工超过7天,发包人仍不支付工程款(进度款),承包人有权解除合同。
3
3.3有下列情形之一的,发包人承包人可以解除合同:
1)因不可抗力致使合同无法履行;
2)因一方违约致使合同无法履行。
3
3.5合同解除后,承包人应妥善做好已完工程和已购材料、设备的保护和移交工作,按发包人要求将自有机械设备和人员撤出施工场地。发包人应为承包人撤出提供必要条件,支付以上所发生的费用,并按合同约定支付已完工程价款。已经订货的材料、设备由订货方负责退货或解除订货合同,不能退还的货款和因退货、解除订货合同发生的费用,由发包人承担,因未及时退货造成的损失由责承担。除此之外,有过错的一方应当赔偿因合同解除给对方造成的损失。
3
3.6合同解除后,不影响双方在合同中约定的结算和清理条款的效力。
3
4、合同生效与终止。
3
4.1本合同双方签字盖章后生效。
3
4.2除。
第十一部分第29款外,发包人承包人履行合同全部义务,竣工结算价款支付完毕后,本合同即告终止。
3
4.3合同的权利义务终止后,发包人承包人应当遵循诚实信用原则,履行通知、协助、保密等义务。
第十四部分其他。
3
5、合同文件及解释顺序。
3
5.1合同文件应能相互解释,互为说明。组成本合同的文件及优先解释顺序如下:
1)合同书。
2)图纸。
3)投标书(包括技术解决方案书、施工组织方案书、设备清单及报价)及其附件。
4)招标文件。
5)工程质量保修条款。
6)标准、规范及有关技术文件。
合同履行中,发包人承包人有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分。
3
5.2当合同文件内容含糊不清或不相一致时,在不影响工程正常进行的情况下,由发包人承包人协商解决。双方也可以提请负责监理的工程师做出解释。双方协商不成或不同意负责监理的工程师的解释时,按本协议书关于争议的约定处理。
3
6、语言文字和适用法律、标准及规范。
3
6.1语言文字:本合同文件使用汉语语言文字书写、解释和说明。
3
6.2适用法律和法规:本合同文件适用国家的法律和行政法规。需要明示的法律、行政法规是:《中华人民共和国民法典》、《中华人民共和国招投标法》、《建筑法》。
3
6.3适用标准、规范。
1)适用标准、规范的名称:《居住小区智能化系统建设要点与技术导则》(修订稿)、《智能建筑工程质量验收规范》(征求意见稿)、《智能建筑设计标准》、《建筑通用布线国际标准》、《商用建筑布线标准》、《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》、《建筑与建筑群综合布线系统工程验收规范》及地方现行的工程施工验收规范。
2)发包人提供标准、规范的时间:开工前。
3)所发生的购买、翻译标准、规范或制定施工工艺的费用,由发包人承担。
3
7、图纸。
3
7.1发包人应在签订合同时向承包人提供一套最终版电子版建筑平面图,承包人在开工前一周内向发包人提供两套图纸。发包人需要增加图纸套数的,承包人应代为复制,复制费用由发包人承担。发包人对工程有保密要求的,应在协议书中提出保密要求,保密措施费用由发包人承担,承包人在约定保密期限内履行保密义务。
3
7.2承包人未经发包人同意,不得将本工程图纸转给。
第三人。工程质量保修期满后,除承包人存档需要的图纸外,应将全部图纸退还给发包人。
3
7.3承包人应在施工现场保留一套完整图纸,供工程师及有关人员进行工程检查时使用。
3
8、不可抗力。
3
8.1不可抗力包括因战争、动乱、空中飞行物体坠落或其他非发包人承包人责任造成的爆炸、火灾,以及双方约定的风雨、雪、洪、震等自然灾害。
3
8.2不可抗力事件发生后,承包人应立即通知工程师,并在力所能及的条件下迅速采取措施,尽力减少损失,发包人应协助承包人采取措施。工程师认为应当暂停施工的,承包人应暂停施工。不可抗力事件结束后48小时内承包人向工程师通报受害情况和损失情况,及预计清理和修复的费用。不可抗力事件持续发生,承包人应每隔7天向工程师报告一次受害情况。不可抗力事件结束后14天内,承包人向工程师提交清理和修复费用的正式报告及有关资料。
3
8.3因不可抗力事件导致的费用及延误的工期由双方按以下方法分别承担:
1)工程本身的损害、因工程损害导致。
2)发包人承包人人员伤亡由其所在单位负责,并承担相应费用;
3)承包人机械设备损坏及停工损失,由承包人承担;
5)工程所需清理、修复费用,由发包人承担;
6)延误的工期相应顺延。
3
8.4因合同一方迟延履行合同后发生不可抗力的,不能免除迟延履行方的相应责任。
3
9、合同份数。
3
乙方(盖章):_________地址:_________。
地址:_________法定代表人:_________。
法定代表人:_________委托代理人:_________。
委托代理人:_________电话:_________。
电话:_________传真:_________。
传真:_________开户银行:_________。
开户银行:_________账号:_________。
账号:________年____月____日。
________年____月____日签订地点:_________。
签订地点:_________。
返
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇七
:信息技术为如今时代注入了很多活力,也全面带动了社会的发展,人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发,介绍了人工智能的优点和缺点,并总结了计算机网络技术存在的问题,最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。
人工智能是以模仿人类智能为核心,但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域,让一些机器具备人的思维以及感官,这种机器最终会达到具备人类的能力与思维,甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作,例如很多高危工作可以让机器人代替人类,让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密,计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展,而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。
2.1保证网络稳定运行。
现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理,而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛,为社会发展起到极大的帮助,但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素,例如一些数据处理,由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持,因为人工智能体现的是对人类思维的模仿,对数据的处理会更加灵活,配合计算机网络技术强大的计算能力,就可以让负责的数据得到高效处理,让工作效率得到提升,减少了数据处理的成本。
2.2网络管理更加便捷。
网络的覆盖范围越来越大,计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理,人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅,网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式,因此,加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。
2.3资源消耗小。
人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来,让数据处理的效率提升,减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗,节省人们的时间。
人工智能的理念是模拟人类的大脑,让机器代替人完成工作,所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高,未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的,如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助,但这种帮助会让人类产生极大的依赖性,逐渐发展成惰性,人类在生活和生产中参与会越来也少,最大的表现就是会有很多人员失业,毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单,在人力资源成本上投入减少,也有一些研究者认为人工智能最终取代人类,也是有可能发生的。
计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致,完全融入日常生活中,在各个领域都有其影子,但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大,但这些资源大多数都是不规则的,有一些数据带给人们的是纯粹的干扰,计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理,对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利,也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利,但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。
5.1反垃圾邮件系统。
这是一种针对邮箱使用研究出的系统,在使用邮箱的过程中,经常会有一些垃圾邮件,有些是用于广告,有些是诈骗信息,这些垃圾邮件让使用者非常困扰,虽然能够手动删除,但这类邮件通常都是源源不断的,一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统,相当于邮箱外设置了一套防御系统,对垃圾邮箱进行阻拦,这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件,使用邮箱就会更加便利,而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性,防止了诈骗信息进入,有效保护用户的财产安全。
5.2智能防火墙技术。
防火墙对于计算机使用是非常重要的,能够对一些有害信息进行拦截,是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效,可以进行自动防御,计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题,而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化,对于企业来说尤其重要,如今病毒的种类越来越多,威胁信息安全的隐患也更加复杂,一点小小的失误就容易造成极大的损失,智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。
5.3入侵检测技术。
严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种,但更加具体,所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理,通过对数据的分析以及筛选,利用编程生成一份报告,在第一时间呈现给用户,用户能够随时掌握计算机的数据收集情况,也是对病毒的防范,能够在最短的时间内发现病毒入侵情况,以便于及时采取措施,保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是,防火墙体现的是对有害信息的拦截,而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理,人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效,提高入侵检测技术的性能。
5.4网络管理与系统评价系统。
网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的,人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化,使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题,用户往往不知道其中问题产生的真正位置,这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测,找出其中的问题,便于对计算机进行维护,提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要,因为人工智能是对人类思维的模仿,对计算机故障分析更加有效,而且在数据处理时能够运用逻辑思维,对重要数据进行储存,以便于随时提取计算机中的数据。
5.5规则产生式专家系统。
这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库,吸取专家推理机制的优点,计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则,以大量的规则建立成专业数据库,在网络管理中,系统以审计记录以及编制好的规则为依据,对入侵情况进行分析,并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高,并且更具有准确性,人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性,因为是以已知的经验以及规则进行处理,检测范围比较有限。
5.6人工神经网络。
这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟,也体现了人工智能产生的思路,在应用上更加体现智能的特点,尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用,在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛,在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理,因此在网络管理方面也是非常实用的应用。
5.7数据挖掘技术。
数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础,对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述,并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉,对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理,对数据进行全面的记忆,因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。
5.8人工免疫技术。
人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术,其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合,传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性,尤其是识别病毒的能力不强,杀毒能力也有待提高,通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组,这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进,但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中,系统中会随机产生一些字符串,运用一些算法将一些片段字符串进行判断,若是否定选择是正确的,检测器就可以视为合格。
5.9数据融合技术。
这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿,主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息,对资源进行整合协同,在计算机网络管理领域应该比较广泛,可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用,并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的,这项应用可以将这种局限性打破,让计算机网络安全问题得到有效解决,而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合,让计算机的安全性更高。
人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分,近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活,随着技术的进步以及经济水平的提升,人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升,同时提高计算机的各方面性能,带给人们更加便捷的体验,但人工智能在实际应用上还存在一些障碍,而且人工智能的缺点也是值得注意的。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇八
本文概要地阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用及未来的发展趋势。
人工智能(artificialintelligence,简称ai),也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看,人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统,实现模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉学科,是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合性技术学科,目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果,并形成了多元化的发展方向。
人工智能经历了三次飞跃阶段:第一次是实现问题求解,代替人完成部分逻辑推理工作,如机器定理证明和专家系统;第二次是智能系统能够和环境交互,从运行的环境中获取信息,代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人;第三次是智能系统,具有类人的认知和思维能力,能够发现新的知识,去完成面临的任务,如基于数据挖掘的系统。
ai研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面是因为计算机硬件突飞猛进地发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低,以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是:智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
1。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。
2。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现及网上数据挖掘等。
3。主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习及多主体系统应用等方面。
1。专家系统。
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统,专家系统存储着某个专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识,以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制。专家系统的开发和研究是人工智能中最活跃的一个应用研究领域,涉及社会各个方面。
2。知识库系统。
知识库系统也叫数据库系统,是储存某学科大量事实的计算机软件系统,它可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。知识库系统的设计是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地表示、储存和检索大量事实,已经发展出了许多技术。但是在设计智能信息检索系统时还是遇到很多问题,包括对自然语言的理解,根据储存的事实演绎答案的问题、理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。
3。物景分析。
计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。整个感知问题的要点是形成一个精练的表示,以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数据。最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
4。模式识别。
模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统能够弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷,使计算机能够通过感官接受外界信息,识别和理解周围环境。模式识别在二维的文字、图形和图像的识别方面已取得许多成果,在三维景物、活动目标的识别和分析方面是目前研究的热点,同时它还是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础。此外,人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、博弈、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以说人工智能已深入各行各业,对人类社会作出了巨大的贡献。
5。机器人。
机器人学所研究的问题,从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法,无所不包。尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统,但是现在工业上运行的机器人都是一些按预先编好的`程序执行某些重复作业的简单装置,大多数工业机器人是“盲人”。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉,涉及众多课题。机器人已在工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋及国防等多个领域获得越来越普遍的应用。
目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,soar在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。上世纪80年代,以newella为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构soar。目前的soar已经显示出强大的问题求解能力。在soar中已实现了30多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统),如ri等。对于人工智能未来的发展方向,专家们通过一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络及其情感。
目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域。未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
根据这些前瞻性研究我们也可以通过想象模拟勾画出人工智能未来发展的三个阶段。
1。融合时期(2010―2020年)。
(1)用语言操纵和控制的智能化设备十分普及,像远程医疗这样的服务也更为完善。
(2)以计算机和互联网为基础的远程教育十分普及,在家就可以上大学。
(3)在身体里植入许多不同功能的芯片已不新奇。
(4)量子计算机和dna计算机会有更大发展,新材料不断问世。
(5)抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
2。自信时期(2020―2030年)。
(1)智能化计算机和互联网既能自我修复,也能自行进行研究、生产产品。
(2)一些新型材料的出现,促使智能化向更高层次发展。
(3)有了高水准智能化技术的协助,人们“定居火星梦”可能性大增。
3。非神秘时期(2030―2040年)。
(1)新的全息模式世界将取代原有几何模式的世界。
(2)人们对一些目前无法解释的自然现象会有更完善的解释。
(3)人工智能可以模仿人类的智能,因此会出现有关法律来规范这些行为。
人工智能一直处于计算机技术的前沿,在各个领域的应用都相当广泛,而且人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。现在,已经有很多人工智能研究的成果进入到人们的日常生活之中,考虑到人工智能良好的发展和应用前景,我们应当加大力度对人工智能理论进行研究,让其更好地为人类服务。相信在不久的将来,人工智能理论将会有更大的突破,人工智能技术的发展会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇九
人工智能(artificialintelligence),英文缩写为ai,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的,目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
事物的发展都是曲折的,人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段:
第一阶段:20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。
第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。
第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说,将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子,这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年,美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术,开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机,用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标,人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然,人工智能还有它的远期研究目标,即探究人类智能和机器智能的基本原理,研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴,几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今,人工智能已经进入了21世纪,其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是,从人工智能目前的发展现状来看,其研究也存在一定的问题,这些主要表现在以下三个方面:
1、宏观与微观隔离。
一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远,中间还有许多层次尚待研究,目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2、全局与局部割裂。
人工智能是脑系统的整体效应,有着丰富的层次和多个侧面。但是,符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此,必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能,才能克服上述局限。
3、理论与实际脱节。
大脑的实际工作,在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态,变幻莫测,复杂的难以理出头绪。在微观上,我们对大脑的工作机制知之甚少,似是而非,这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论,只是部分人的主观猜想,能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。
人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。人工智能研究与应用虽取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大的距离,还有许多问题有待解决,且需要多学科的研究专家共同合作。因此,要想从根本上了解人脑的结构和功能,完成人工智能的研究任务,就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系,进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来,人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的。影响。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十
1、构思要围绕主题展开:若要使论文写得条理清晰、脉络分明,必须要使全文有一条贯穿线,这就是论文的主题。主题是一篇学术论文的精髓,它是体现作者的学术观点学术见解的。
2、构思论文布局,要力求结构完整统一:在对一篇论文构思时,有时按时间顺序编写,有时按地域位置(空间)顺序编写,但更多的还是按逻辑关系编写,即要求符合客观事物的内在联系和规律,符合科学研究和认识事物的逻辑。但不管属于何种情形,都应保持合乎情理、连贯完整。
3、要作读者分析:撰写并发表任何一篇科技文章,其最终目的是让别人读的,因此,构思时要求做“心中装着读者”,多作读者分析。有了清晰的读者对象,才能有效地展开构思,也才能顺利地确定立意、选材以及表达的角度。
提高构思能力。
1、写学术论文之前,先拟定提纲,可以极大地帮助作者锻炼思想,提高构思能力。
2、写作提纲,可以帮助作者勾划出全篇论文的框架,体现自己经过对材料的消化与进行逻辑思维后形成的初步设想,可计划先写什么、后写什么,前后如何表述一致,重点又放在哪里,哪里需要进行一些注释或解说。按此计划写作,可使论文层次清晰,前后照应,内容连贯,表达严密。
3、拟制写作提纲,只需要运用一些简单的句子甚至是词与词组加以提示,把材料单元与相应的论点有机组织编成顺序号,工作量并不大,也容易办到。提纲中用以提示写作的句子,有时即可用来做论文段落的标题。
讨论部分的写作技巧。
1.描述结论:首先,从专业角度对自己的研究进行总结,此部分务必与研究结果和研究目的保持一致,也就是说讨论部分的内容必须在结果中找到依据。否则就会给人一种课题设计不完善的感觉。
2.解释结论:对本研究的结论进行解释,为了突出解释的科学性和可靠性,一般是在和别人的研究分析对比中进行解释。列出几篇和自己结论一致的文献,同时也要列出几篇和自己不一致或者相悖的文献,但要解释出不一致的理由,比如是因为所选群体不一致,研究条件不一致等等,因为科学研究中的可控变量较多,所以解释两个结论不一致一般不难。
3.研究价值:结论解释完之后,还要说明本研究的应用价值,也就本研究所能给社会或者临床带来什么实际价值,比如本研究可以进一步明确某种方法治疗某种疾病的效果,本研究发现某种药物存在一些尚未发现的治疗作用,或者本研究可以为相关研究提供参考。
4.不足之处:任何一项研究由于客观条件的限制,不可能尽善尽美,都会或多或少存在一些不足之处,或者由于当前科技水平的限制,也会导致研究所存在的一些局限性,描述此部分内容时,一定要慎重。
尽量列出1~2个不影响本研究结论科学性和准确性的限制,比如本研究的样本含量较小,或者本研究随访时间较短等等,一般不要列出诸如本研究所用统计方法不当,或者本课题的所用评价标准不够成熟等。
5.研究心得:在文章最后,应说明本文所要传递的信息,或者是对后续研究的展望。一般文章最后写出本文要传递给读者什么有价值的知识或信息,也可以是给读者带来的启发。比如:“随着对不稳定型上颈椎结核性骨折的研究不断深入,探求一种既能实现理想的复位固定,又可保留寰枢椎关节活动功能的内固定方法是我们当前研究的方向。”
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十一
随着数字智能技术的不断进步,人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用也日益广泛。因此,在电气自动化控制系统中,为提高生产力水平、方便人们日常生活,需要加大对人工智能技术的应用研究,实现自动化体系的升级和发展需要。本文主要以人工智能技术的应用理论和现状入手,具体介绍了电气自动化控制中人工智能技术的应用对策,最终提高经济效益和社会效益。
电气自动化是一门实践性较强的应用性科学,主要研究电气系统的运行控制和研发。人类社会文明发展至今在科学技术方面的最大进步,主要是实现了系统中机械设备运行和控制的自动化和智能化。研究人工智能技术在电气自动化控制中的应用,有助于推动电气系统自动化的进一步发展,实现系统运行的智能化,使得其更加安全稳定,最终提高企业的生产效率,提高市场竞争力。
人工智能是一门新型的计算机科学,介于自然科学和社会科学边缘之间,研究对象主要是智能搜索、逻辑程序设计、自然语言问题和感知问题等。人工智能技术的本质就是模拟人类思维进行信息编码的过程,主要是结构模仿和功能模拟两种思维模拟方式。前者模拟形式主要是对人类大脑机制进行模拟,制造出类似人脑的机器设备;后者模拟主要是从人脑的功能角度出发,对人类大脑思维功能进行模拟。较为成功的典型事件就是现代的电子信息计算机,顺利地模拟人类大脑思维进行信息编码。
人工智能不是人的智能,更不是对人的智力功能的超越,其不同于人类大脑运行的显著特征主要有四个方面:是机械的无意识的物理过程;无社会性;不具备人类意识的创造力;功能是在人类大脑思维之后产生的。应用人工智能技术在电气自动化控制系统中,可以极大地节省人力资源,降低成本。同时,不控制目标模型就可以提高操作的准确度,降低误差。此外,这样还能保证产品的规范,提高性能。
近年来,人工智能技术得到了公众的高度重视,大多数的专业性高校和科研单位都对其在电气自动化系统中的应用开展了众多工作,现下的人工智能技术主要应用在电气设备的设计、事故及故障诊断和电气控制过程中的监控预警等工作。首先,在电气自动化系统中电气设备的设计方面,设备的结构设计较为繁琐复杂,涉及面较广,要求操作设计人员具备较多的实践经验。其次,在事故及故障诊断方面,人工智能技术可以利用模糊逻辑和神经网络等发挥优势,做好预警监控工作。最后,在电气控制过程中应用人工智能技术,主要依靠神经网络、模糊控制和专家系统三种方式,其中模糊控制应用较为普遍,以ai控制为主。
根据上部分分析的人工智能技术在电气自动化控制系统的应用现状,可知为实现电气自动化控制系统运行的高效性、提高人工智能技术的应用性,对策主要有以下三个方面:应用于电气设备设计、应用于事故及故障诊断和应用于电气控制过程。
3.1应用于电气设备设计。
根据诸多电气工程的实践证明,只有具备各相关专业的学科知识和技艺才能真正实现电气自动化控制系统的高效性,使其稳定运行。在电气设备的设计中应用人工智能技术,可以简化工作,降低人力成本。因此,企业拥有一批素质高的设计团队,这是电气自动化控制系统实现高效性的关键之一。此外,企业需要采取先进的人工智能技术进行电气设备的设计工作,尤其是结构设计工作。具体来说,人工智能技术在进行电气设备设计时主要是采用遗传算法升级计算机系统,全面提高产品的研发、设计和生产,优化设计产品。
3.2应用于事故及故障诊断。
电气故障诊断,指的是对电气自动化控制系统中机械设备的先关信息进行确定,判断技术和运行状况是否正常,如果出现异常,可以及时确定故障的具体内容和性质部位,找出故障原因并提出解决对策。而在电气设备运行时,不确定因素较多,使得系统容易出现各种类型的故障和事故,如果无法及时确定故障的性质和部位,将会给员工的人身安全带来威胁,企业也会承受较大的经济损失。因此,及时判断分析事故并做好故障诊断工作,是一项至关重要的工作。可以在传统的电气控制系统中,采取一些新型的.人工智能技术进行诊断。比如说,在诊断变压器的故障中,我们可以引入人工智能技术进行诊断,在节省人力物力的同时保证诊断的精确性,也可以在对发动机和发电机等电气机械设备进行事故诊断时引入人工智能技术,提高精确度,以达到良好的工作效果,实现企业的经济效益。
3.3应用于电气控制过程。
人工智能技术在电气自动化控制系统中起着关键性作用,是电气行业中的重要部分。实现电气自动化控制的人工智能化,有助于降低工作成本,提高工作效率,实现资源优化和最佳配置。在传统的电气自动化控制过程中,由于过程的繁琐复杂操作人员容易出现错误,而采取人工智能化技术则可以避免这些人为错误。人工智能技术主要采取神经系统的控制、专家系统的高效控制和模糊控制。现在最常用的技术方式是模糊控制,通过模糊控制借助直流电和交流电的传动最终实现电气自动化控制系统的智能化控制。模糊控制可以具体分为surgeno和mamdan两种表现形式,前者是后者的特殊情况,两者均用来调速控制。
在电气领域里,人工智能技术可以运用到日常操作中。我们可以利用家庭电脑实现对电气自动化控制系统的远程操作控制。具体来说,是通过采用人工智能技术预先设计好的既定程序控制操作过程,实现设备智能化,及时掌控全局。
综上所述,电气自动化控制中的人工智能技术的应用研究,既能实现工作效率的提高,还能降低运行成本,更好地实现电气系统的自动化智能化控制。此外,随着科学技术的飞速发展,人工智能技术在电气自动化控制中的应用面临着巨大的机遇和挑战,需要学者们不断研究和完善,使其得到更好的应用。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十二
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。
1图像识别技术的引入。
图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
1.1图像识别技术原理。
其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类,然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的,只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时,我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程,这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中,我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别,查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆,从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此,通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显,有时又是很普通,这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之,在计算机的视觉识别中,图像的内容通常是用图像特征进行描述。
1.2模式识别。
模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。
计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起,人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要,于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说,模式识别就是对数据进行分类,它是一门与数学紧密结合的科学,其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种:统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。
2图像识别技术的过程。
既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同,那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步:信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
信息的获取是指通过传感器,将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。
预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作,从而加强图像的重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中,需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的,如果要利用某种方法将它们区分开,就要通过这些图像所具有的本身特征来识别,而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的,这个时候就要提取有用的特征,这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一,所以对这一步的理解是图像识别的重点。
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则,通过此识别规则可以得到一种特征分类,使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类,从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。
3图像识别技术的分析。
随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步,图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。20xx年2月15日新浪科技发布一条新闻:“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文,在一项图像识别的基准测试中,电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库imagenet中的图像识别错误率为5.1%,而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且,计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势,也正是因为这样,图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。
3.1神经网络的图像识别技术。
神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术,是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络,也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络,而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中,遗传算法与bp网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的,在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统,一般会先提取图像的特征,再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例,当汽车通过的时候,汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息,对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
3.2非线性降维的图像识别技术。
计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何,其产生的数据经常是多维性的,这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力,最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(pca)和线性奇异分析(lda)等就是常见的线性降维方法,它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合,所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证,这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间,因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术,它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维,使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行,这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高,其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布,使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像,从而提高人脸识别技术的高效性。
3.3图像识别技术的应用及前景。
计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展,图像识别技术也在不断地优化,其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角,它的应用前景也是不可限量的,人类的生活也将更加离不开图像识别技术。
4总结。
图像识别技术虽然是刚兴起的技术,但其应用已是相当广泛。并且,图像识别技术也在不断地成长,随着科技的不断进步,人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大,更加智能地出现在我们的生活中,为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代,我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十三
人工智能(artificialintelligence,ai)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落……。
----长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前,着名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
----在本期技术专题中,中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。
----“智能”源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵(turing)提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。
----人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence,ai)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。
----当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件,而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来,人工智能研究又出现了新的高潮。
----我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员,请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。
----答:ai研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是:智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
----智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显着成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
----数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
----主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
----答:我国开始“863计划“时,正值全世界的人工智能热潮。”863-306“主题的名称是”智能计算机系统“,其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上,分析现有计算机在应用中的缺陷和”瓶颈”,用人工智能技术克服这些问题,建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力,我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距,也为未来的发展奠定了技术和人才基础。
----但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题,其特点是:课题比较分散,应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时,容易跟着国外的选题走;立项论证时,惯于考虑国外怎么做;落实项目时,又往往顾及面面俱到,大而全;再加上受研究经费的限制,所以很多课题既没有取得理论上的突破,也没有太大的实际应用价值。
----今后,基础研究的比例应该适当提高,同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新,而创新必须接受应用和市场的检验。因此,我们不仅要善于找到解决问题的答案,更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。
----问:请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展?
----答:技术的发展总是超乎人们的想象,要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
----目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
----人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的`生活、工作和教育等带来更大的影响。
----人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。
ai理论的实用性。
----在一年一度at&t实验室举行的机器人足球赛中,每支球队的“球员”都装备上了ai软件和许多感应器,它们都很清楚自己该踢什么位置,同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态,但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。
----这种ai机器人组队打比赛看似无聊,但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道,internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的,路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送,如果利用一些智能化的路由器很好地协作,就能分析出传输数据的最佳路径,从而可以大大减少网络堵塞。
----我国也已经在大学中开展了机器人足球赛,有很多学校组队参加,引起了大学生对人工智能研究的兴趣。
未来的ai产品。
----安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asciwhite电脑,是ibm制造的世界最快的超级电脑,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,ibm正在开发能力更为强大的新超级电脑--“蓝色牛仔”(bluejean)。据其研究主任保罗·霍恩称,预计于4年后诞生的“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。
----麻省理工学院的ai实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
----/报道,比利时的starlab正在制造一个人工猫脑,这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称,移植了人工猫脑的小猫能够行走,还能玩球。预计它将于制作完程。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十四
智能交通系统(intelligenttransportationsystems,简称its)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。its能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量,并以推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视。目前已形成世界二十一世纪的发展方向。
交通仿真是智能交通领域的重要分支,它是利用最先进的计算机技术,通过仿真模拟的方法来分析交通问题,辅助交通管理人员做决策。传统上,数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说,由于参与交通的人很多,影响交通出行的因素也很多,人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时,由于安全、法规,以及开销方面的原因,进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。
然而,传统的交通仿真由于设计理念上的原因,并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为,交通系统是一个庞大的复杂系统,必须用对付复杂系统的方法来处理,也就是要用综合的方法,而不是还原分解的方法来处理。
1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果,必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如,不能为例城市交通问题的解决,而导致城市生态恶化,危害人居环境;不能为了城市交通的畅通,阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上,突破传统思维,探索研究此类复杂系统的新途径,而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。
2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化,本身也在不断变化和发展之中,不可避免地需要一个不断深化地认识过程,这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此,无法“一劳永逸”地解决城市交通问题,我们需要基于“不断探索和改善”的'原则,研究建立有效可行的计算实验方法体系,为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。
3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解,更不存在唯一的最优解。首先,基于解析模型的最优解与假设条件直接相关,具有条件敏感性,但对于城市交通这样的问题,假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次,解决这些问题一般不存在单一的优化指标,而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案,就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者,对于这类复杂系统,有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难,特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性,试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此,我们应当接受有效解决方案的概念,而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下,我们应该利用平行系统方法,追求具有动态适应能力的有效解决方案。
基于以上分析,中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法,把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于代理的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术,“生长”和“培育”交通系统,即“人工交通系统”。
利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多,不断探索和改善,使过程、方法更科学化、系统化、综合化,不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。
三是平行管理运行,虚拟交通系统与实际交通系统相结合,直接采集现实交通数据,进行超前运算,以判断可能发生的交通事件,提前采取预防措施,为交通的高效畅通提供保障。
1)在宏观认识上,人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反,人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统,与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位,并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。
2)在仿真方法上,人工交通系统属于微观仿真的范畴,但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究,采用复杂性科学中“涌现”的原理,在底层建立单个交通出行元素的代理模型,通过大交通区域内单个代理模型之间的相互作用,“涌现”出宏观的交通现象。
3)在实现手段上,人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真,要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性,必须采用先进的分布式计算方法,如网格和p2p等,在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统,并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来,以使每一个代理模型具有逼近现实的社会属性。
4)在仿真目的上,人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外,人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象,用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。
人工系统说起来有一点抽象,其实说穿了很简单。第一是充分利用计算机技术的发展,第二是仿真与模拟的常态化。仿真不再是一个项目立项前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永远在。它是经验与知识的数字化、动态化和即时化,使人工影响现实,虚拟影响实在。
人工交通系统完善之后,人们可以像玩网络游戏一样,作为一个行人或司机加入到系统中,不必出门即可体验交通;交警同志可以在人工交通系统中学习指挥交通,而不必担心造成拥堵;交通分析人员可以利用人工交通系统研究各种突发事故对交通的影响,而不必担心人民的生命财产受到威胁;交通管理和决策人员可以在人工交通系统试验交通政策和方案,而不必承担决策失败的风险。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十五
以前我们谈科技进步,谈网络应用,总说是一把双刃剑,有利有弊。现在,面对日益发达的人工智能,我想说:现在,摆在我们面前的任务是把它变成一把单刃的剑。
把人工智能变成一把双刃剑,需要我们以正确的态度去面对。就像一局险胜阿尔法狗的李世石一样,他说:人机大战并没有让我感受到失败的痛苦,反而让我更好地理解了象棋,这让我很开心。连续输三局的天才棋手柯洁说:阿尔法狗让我更好地理解围棋的奥秘。面对人工智能的快速发展,我们应该有更积极的态度和更清晰的认识。不能一味的夸。人工智能有多优秀,多无敌,不能一味贬低人类来看人类。我们需要知道的是,阿尔法狗只是一台机器,是人类创造的玩具。他没有头脑,没有情感,甚至没有——的智商。只是我们在研发过程中输入的一堆冷冰冰的代码,不需要自大,也不需要妄自菲薄。我们和人工智能是平等的,有时候它们可以成为我们的工具。
要把人工智能变成一把单刃剑,我们需要了解它。俗话说知己知彼百战不殆。网上有人说,如果人工智能获得了人类的意识,那么他们就会反过来奴役人类。未来将是人工智能的世界,让人恐慌。首先,人类还没有能够让一台机器拥有意识,很多人还没有意识到意识的起源。做出这种无用的猜测,没有实际意义。现在我们能做的就是找出它的运行规律,了解它的优缺点。掌握使用人工智能的方法。带上她神秘的面纱,而不是看着他的面纱漫天要价。
要把人工智能变成一把单刃剑,最重要的是扬长避短。是的,任何事情都有两面性。就像之前关于学生是否应该使用手机的争论一样,在自律性差的人手里,手机是用不好的,而在头脑清醒、自律性强的人手里,才能充分发挥自己的优势。而且不会让劣势影响自己,人工智能也是一样。现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过于智能的机器在我们手里得到合理的利用,让它们的缺点得到融化,优势得到彰显。只有这样,人工智能才能得到它的天赋,并充分利用它们。
问:如何让人工智能成为一把双刃剑?回答:以正确的态度面对他,以积极的方式认识他,然后扬长避短,是运用人工智能的好方法。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十六
智能交通系统(intelligenttransportationsystems,简称its)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。its能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量,并以推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视。目前已形成世界二十一世纪的发展方向。
交通仿真是智能交通领域的重要分支,它是利用最先进的计算机技术,通过仿真模拟的方法来分析交通问题,辅助交通管理人员做决策。传统上,数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说,由于参与交通的人很多,影响交通出行的因素也很多,人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时,由于安全、法规,以及开销方面的原因,进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。
然而,传统的交通仿真由于设计理念上的原因,并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为,交通系统是一个庞大的复杂系统,必须用对付复杂系统的方法来处理,也就是要用综合的方法,而不是还原分解的方法来处理。
城市交通系统是一个典型的复杂系统:。
1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果,必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如,不能为例城市交通问题的解决,而导致城市生态恶化,危害人居环境;不能为了城市交通的畅通,阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上,突破传统思维,探索研究此类复杂系统的新途径,而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。
2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化,本身也在不断变化和发展之中,不可避免地需要一个不断深化地认识过程,这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此,无法“一劳永逸”地解决城市交通问题,我们需要基于“不断探索和改善”的原则,研究建立有效可行的计算实验方法体系,为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。
3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解,更不存在唯一的最优解。首先,基于解析模型的最优解与假设条件直接相关,具有条件敏感性,但对于城市交通这样的问题,假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次,解决这些问题一般不存在单一的优化指标,而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案,就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者,对于这类复杂系统,有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难,特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性,试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此,我们应当接受有效解决方案的概念,而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下,我们应该利用平行系统方法,追求具有动态适应能力的有效解决方案。
基于以上分析,中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法,把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于代理的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术,“生长”和“培育”交通系统,即“人工交通系统”。
利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多,不断探索和改善,使过程、方法更科学化、系统化、综合化,不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。
人工交通系统有三个核心组成部分:。
三是平行管理运行,虚拟交通系统与实际交通系统相结合,直接采集现实交通数据,进行超前运算,以判断可能发生的交通事件,提前采取预防措施,为交通的高效畅通提供保障。
人工交通系统具有以下特点:。
1)在宏观认识上,人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反,人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统,与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位,并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。
2)在仿真方法上,人工交通系统属于微观仿真的范畴,但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究,采用复杂性科学中“涌现”的原理,在底层建立单个交通出行元素的代理模型,通过大交通区域内单个代理模型之间的相互作用,“涌现”出宏观的交通现象。
3)在实现手段上,人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真,要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性,必须采用先进的分布式计算方法,如网格和p2p等,在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统,并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来,以使每一个代理模型具有逼近现实的社会属性。
4)在仿真目的上,人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外,人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象,用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。
人工系统说起来有一点抽象,其实说穿了很简单。第一是充分利用计算机技术的发展,第二是仿真与模拟的常态化。仿真不再是一个项目立项前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永远在。它是经验与知识的数字化、动态化和即时化,使人工影响现实,虚拟影响实在。
人工交通系统完善之后,人们可以像玩网络游戏一样,作为一个行人或司机加入到系统中,不必出门即可体验交通;交警同志可以在人工交通系统中学习指挥交通,而不必担心造成拥堵;交通分析人员可以利用人工交通系统研究各种突发事故对交通的影响,而不必担心人民的生命财产受到威胁;交通管理和决策人员可以在人工交通系统试验交通政策和方案,而不必承担决策失败的风险。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十七
简要地介绍了人工智能科技技术的基本概念。对专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍,并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。
人工智能技术(aiartificialintelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动,解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面,以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍。
1.1专家系统(es)。
专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法,输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理,采用启发式方法模拟专家的推理过程,通过推理,利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力,能修改原来知识,适合于电力系统问题的分析。
1.2人工神经网络(ann)。
人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络,是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力,能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。
1.3遗传算法(ga)。
遗传算法是一种进化论的数学模型,借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
1.4模糊逻辑(fl)。
当输入是离散的变量,难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。
1.5混合技术。
以上各种智能控制方法各有局限性,有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势,采用人工智能混合技术。其中包括:模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。
2.1在电能质量研究中的应用。
人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改,便于用户的.掌握[3]。
此外,专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形,有利于提高运行人员的操作技能。
2.2变压器状态监测与故障诊断专家系统。
变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中,必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时,根据异常程度结合试验进行分析,决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障,需立即退出运行,则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。
变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制,能诊断出变压器的故障并提出相应对策,提高了变压器内部故障的诊断水平,实现了电力变压器状态检修和在线监测。
2.3人工智能技术在低压电器中的应用。
低压电器的设计以实验为基础,需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计,对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练,建立变化规律预测模型,降低了开发成本。
低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法,从考虑产品性能的角度出发,将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值,能够建立评估电器性能的模糊识别模型。
2.4人工智能在电力系统无功优化中的应用。
无功优化是保证电力系统安全,提高运行经济性的手段之一。通过无功优化,可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题。
人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法,在求解高中压配电网的无功优化问题中,采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性,能够以较大概率获得全局最优解,提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快,在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的,模型简单,适用范围广。
2.5人工智能在电力系统继电保护中应用。
自适应型继电保护装置能地适应各种变化,改善保护的性能,使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息,获得可靠的保护。
借助于人工智能技术不但能够提取故障信息,还能利用其自学习和自适应能力,根据不同运行工况,自适应地调整保护定值和动作特性。
2.6人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用。
大规模电网互联易产生低频振荡,严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、ga等人工智能技术应用于facts控制器和自适应pss的研究,为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。
作为一门交叉学科,人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题,或促进各种方法的融合,保持简单的数学模型和全局寻优情况下,寻求到更少的运算量,提高算法效率,将是未来发展的趋势。
随着电力系统的发展,电力系统的复杂性不断增加,不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高,利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。
随着我国电力系统的持续稳步发展,电力系统数据量不断增加,管理上复杂程度大幅度增长,市场竞争的加大,为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。
但人工智能技术的基本理论还不成熟,只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程,需要不断改进和完善,并在实际应用中接受检验。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十八
随着新型科技的持续更新,工程中逐渐应用新科技,这也是科技朝着应用式与开放式方向发展的开始。电子工程在传统工程基础上的革新,随着人工智能化发展,逐渐转换为信息化产业链接。这一智能化技术机械生产明显减少,经济效益与产量提升,我国逐渐进入到智能化阶段。
(一)发展历程。
在机械电子工程发展初期,主要体现为手工制作,生产力水平较低,资源技术等对其发展产生制约。为了提升生产效率,逐渐朝着机械工业方向发展。
在生产线阶段,机械工程已逐渐发展到流水线生产,实现标准化大批量生产,这一生产模式使劳动力得到解放,生产力水平大大提升,同时生产效率也得到提高。但是仍然存在一些不足,比如,部分生产仍就以进口为主,生产成本较大,在市场方面缺少适应力;灵活性较差,难以满足不断变化的市场需求。
在机械电子产业发展阶段中,产品生产能够适应市场的需求,对于不断变化的产品需求产业化发展能够满足。
(二)机械电子工程主要特征。
机械电子工程是复杂综合性学科,同各类学科之间都有着密切的联系。机械电子工程发展要以计算机、电子以及机械为基础,结合其他学科做出合理、科学的设计。在设计的过程中,要求每一个模块都能够实现有机结合,进而使得各个模块都能将其最大优势发挥出来。机械电子产品内部结构简单明了,并不复杂,无需复杂原件的投入,这样能在一定程度上使产品性能得到提升,进而扩大消费市场。
人工智能是一门复杂,并且综合性较强的学科,所涉及到的学科比较多。也可以说,21世纪人工智能是最伟大学科之一。人工智能实现了对人的智能模拟,并且能通过计算机使认得智能化得到进一步的延伸,人工智能这门学科有着较好的发展潜力。人工智能在发展的过程中主要经历下列几个阶段。
初步阶段。人工智能在17世纪开始发生萌芽,法国在这一阶段成功诞生世界上的第一部计算机,这一计算器只是单纯的能进行加法简单运算,但是仍就轰动世界,进而在世界范围内,对这项技术开始进一步研宄。在最初阶段,人工智能并没有明显的进展,主要是在实践的过程中积累与总结知识,这为今后人工智能发展奠定坚实的基础。
发展初始阶段。美国人在二十世纪首次提出人工智能专业用语。在这个发展阶段,人工智能主要以证明与阐释为主要体现,在这一时期对于人工智能的研宄就是首要任务。
发展起伏阶段。随着人们对于人工智能的不断深入研宄,人工智能也处于持续的发展阶段,但是在实践过程中发现,要想使人工智能模仿和人类思维同步是非常困难的。大部分对于人工智能的科学研宄仅仅是停留于简单映射层面,对于逻辑思维的研宄仍就没有突破性进展。不论怎么说,在发展的起伏阶段,人功能智能也在发展中得到了技术创新,特别是在系统方面、计算机机器人以及语言掌握方面取得了较大的成就。
起伏阶段发展以后。在这一阶段,人工智能的相关研究得到了发展,尤其是第五届国际人工智能联合会议的召开,人工智能逐渐朝着知识层面的方向发展,大部分的人工智能研都会结合相应的知识工程,在这个阶段中,人工智能发展的高度是前所未有的,在一定程度上促进了人工智能应用于实际工程中。
稳步发展阶段。随着互联网技术的快速发展,对于人工智能研宄方向发生重大转变,由原本的单一主体朝着集中统一主体的方向发展。关于人工智能在实际中的运用以及研究,受到了互联网技术的影响。网络的普及与快速发展,在一定程度上促进了信息化的发展,信息在传送方面发生率重大性变革。在人们逐渐进入信息化社会后,在信息有效处理方面人工智能的发展到了重要的作用,在模拟设计方面,机械电子工程的发展需要人工智能的大力支持。
随着我国社会经济的持续发展,社会不断的进步,对于信息人们越来越重视。在21世纪,互联网技术得到快速发展,同时信息的传递也逐渐注入新鲜血液。互联网应用的普及说明人们正朝着信息时代的方向迈进,在社会逐步信息化以后,更加需要有人工智能这一技术的支持,特别是机械电子工程发展中有着重要作用,机械电子系统本身缺少一定的稳定性,这样在机械电子工程设计方面就有着较大阻碍存在。在现代社会中,信息的处理量持续增大,并且较为复杂,有些时候需要同时对不同类型的信息进行处理,所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息处理。人工智能主要包含模糊推理系统、神经网络系统这种两种方法。神经网络系统倾向于对人脑结构的综合分析,模糊推理系统更加重视对于语言信号的分析与理解。随着现代社会的发展,仅仅采取单一的人工智能方法,明显已经无法适应目前社会中不断变化的市场需求,所以,对于人工智能相关问题的研宂正逐渐朝着多方位、全面的人工智能方向转变。多方位全面人工智能系统通过模糊推理系统和神经网络系统相互统一的方式,扬长补短,将二者有效的结合起来,使得二者的优势得到最大程度的发挥。
智能同机械电子工程之间在相互影响的过程中,逐渐产生崭新的行业。首先通过现代科技逐渐,将人工智能融入到机械电子工程中,使机械工业发展潜力得到充分挖掘。其次随着机械电子工程发展难度的加大,对于人工智能也就提出来新的要求,这从某种程度上来推动了人工智能发展。在将机械电子工程与人工智能有效结合的基础上,促进社会生产力发展,同时也能促进有关经济产业的快速发展,这种效应将会对整个社会产生一定影响,使我国经济得到全面发展。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇十九
摘要:随着工业领域的迅猛发展,自动化、智能化被当做是电气控制领域的重点发展趋势。为了让电气自动化控制中人工智能技术发挥更大的作用,本文概括了人工智能技术,阐述了人工智能技术在电气自动化领域的使用实例,以此期望对有关工作人员能有帮助。
关键词:电气控制;自动化控制;人工智能。
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展,越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术,所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用,特别是在现代工业的领域,在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持,但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用,我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展,各种新技术竞相展现,人工智能技术也逐渐成熟了,而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立,不仅要有计算机技术知识进行有效支持,还与其他学科知识息息相关,人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人,将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异,科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片,并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中,已有非常多的范围都使用了人工智能技术,而且它们的现实使用效率非常高。
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景。
电气自动化中应用人工智能技术,不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备,还极大地减少了电气自动化的使用成本,这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性。
人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势,例如人工智能对于数字和程式非常敏感,可以长时间的集中于处理同一个问题,这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作,所以电气自动化控制中应用人工智能技术后,它一定可以为人类创造更大的价值[3]。
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势。
因为电气设备的复杂性和连贯性的要求,所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求,除了具备非常扎实的专业知识以外,还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后,会带来很多便利性,具体表现为下面这4点:(1)数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现,因为拥有了这一作用,以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集,还可立即对数据进行运算,因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。(2)人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。(3)人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控,因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵,以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间,还能让控制效率得以提升,这同目前工业发展的`现实需要非常符合[4]。(4)差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点,人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池,以此来调试设备使其达到最佳的状态,这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度,使其更好的为人类服务。
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析。
因为目前从根本上升级了人工智能技术,加上它技术的逐渐完备,越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩,为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性,笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用。
电气自动化系统有极大的繁杂性,它主要牵扯到许多范围与科目,这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求,他们应该拥有很高的职业素养,而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂,所以在现实操控中的效率性要加强,这样才能极大程度地降低因为不合理使用,导致出现非常规错误,有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成,就人工智能技术自身来看,其系统中心主要是计算机系统,经由编辑每种操控系统,能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用。
就电气自动化的管控流程来看,人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中,引入人工智能的现金技术后,能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升,还能使得整个操作过程实现无人化监管,这样一来达到了企业节约成本的目的,尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看,人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制,专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结。
科技的发展让人类的生活更加便利与美好,人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点,它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术,它在实际应用中有巨大的使用效率,不仅在电气自动化控制中,加入人工智能技术后,极大程度上提高了电气设备的控制度,让它能更好的的服务人类生产活动;同时电气设备上结合了人工智能技术,让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁,提高了员工操控效率;降低了企业的人力物力成本,使得生产流程更加科学、连贯,所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
参考文献:
[5]黄开平.高级项目中自动化系统的应用[j].电气时代,20xx(02).。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇二十
:随着社会信息技术和计算机网络技术的发展,人们对网络应用的需求也原来越多,这就需要不断研究计算机网络技术,由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域,所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义,然后研究其在应用过程中的作用,提出以下内容。
目前由于人工智能的不断成熟,人们在生活方面以及工作的过程中,智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高,同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术,只有对计算机网络技术进行相应的依靠,才能够让人工智能研究出更多的成果。
由于计算机技术的快速发展,网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中,其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能,信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以,对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用,在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高,对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多,计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下,才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术,建立起相对较系统化的管理,让其不仅对信息进行自动的收集,同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断,对网络故障及时遏制,运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复,保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用,人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息,为用户提供准确的信息资源。总的来说,计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能,对网络管理水平进行不断的提高。
2.1安全管理应用。
网络安全所具有的漏洞相对比较多,用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时,可以对人工智能技术进行充分的运用,在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为:一是,智能防火墙的应用;二是,智能反应垃圾邮件方面;三是,入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术,通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别,同时还能对其相应的处理,对匹配检查过程中需要的计算进行消除,充分认识网络行为特征值,访问可以直接进行控制,把存在的网络及时发现,拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击,遏制病毒传播,对相关局域网进行相应的管理和控制,反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中,比较重要的就是入侵检测,它属于防护墙后的.第二安全闸门,在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言,主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析,并且对其进行及时的处理,把部分数据过滤出去,数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络,为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言,其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测,对邮箱进行相应识别,把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后,就会进行扫描邮箱,在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户,提醒用户要对其进行及时的处理,避免给邮箱安全带来影响。
针对人工智能agent技术而言,它属于人工智能代理的一种技术,属于不同部分所组成的软件实体,包括:一是,知识域库;二是数据库;三是解释推理器;四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理,并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索,然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如:用户在用电脑查相关信息时,该技术不仅能对信息进行处理,同时还能够进行有效的分析,最后把有用的信息出题给用户,充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务,例如:在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性,让计算机对用户所分配的任务自动完成,进一步推动机计算机网络技术的发展。
2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析。
针对网络管理系统来说,其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中,不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用,同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性,所以,网络在管理的过程中会面临着困难,这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中,其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来,录入系统中,只有这样才能形成比较完善的知识库系统,促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中,要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时,对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。
科学技术在发展的同时,也促进人工智能技术的提高,计算机在网络技术中得到了比较多的需求,在一定程度上提高其应用范围和领域,因此可以看出,人工智能其应用发展前景是比较广泛的,人类对人工智能技术的进一步研究,会在未来开创出更多的应用领域。
最新人工智能应用论文(模板21篇)篇二十一
人工智能、基因工程、纳米科学被认定是21世纪的三大顶端高科技,其中人工智能在近些年来其研究领域不断扩大,涉及到哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学等多个科学领域的研究,其科技成果也层出不群,被广泛应用于科学研究以及工业生产中[1].工业生产过程中采用电气自动化生产模式,能够大大降低劳动成本,提高生产效率的同时还能保证产品质量,因此被众多企业用于生产实践中,而在电气自动化控制系统中应用人工智能技术,可谓是如虎添翼,保障了生产环节控制的高效性和科学性。
1人工智能在电气自动化控制中的应用优势。
1.1受干扰程度低。
以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的,管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析,套入固定的问题处理软件上,选择指令发布,不具备具体问题具体分析的能力,会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能,不需要精确的动态模型和具体参数的设置,就能够有效处理生产信息,调控电气化生产设备。除此之外,人工智能技术能够实现调控的一致性,掌控全局进行智能调控,根据生产信息作出有效应答,而不会局限于某一固定生产指令,只调控某一环节的生产设备。
1.2操作误差小。
人工智能本身的运行条件没有太多的限制,与因此与传统的控制器相比,本身的操作误差更小,基本上不会受到外界因素的干扰[2].一般来说,人工智能技术在电气自动化控制体系中应用,会现根据实际生产需求设置参数,随后又人工智能系统进行统一的调控,而在实际应用过程中,这些参数是基本上不会因为外界干扰而改变的,这也就保证了人工之能够系统的管控质量,不会因为本身的故障而引起决策的失误,大大降低了操作误差,使得各个生产环节能够按照预先设想的方案有序进行。操作误差小,是人工调控与传统控制都不具备的特点,完全符合机械化自动生产的理念。
1.3调节效率高。
人工智能其数据处理分析能力更为强大,因此在实际应用过程中,即使生产环节发生了变化,需要调整人工智能控制系统的一些参数,其难度也是相对更低的,不需要专门的技术专家来进行指导,只要调整部分参数,人工智能体系就能捕捉到生产环节的变化,执行调整管控模式。例如,在生产环节中,产品种类发生了变化,如果是传统的电气自动化控制体系,就可能要重新输入控制参数,调整控制程序,而人工智能系统能够根据收集到的生产信息,进行合理的自我调整,操作简便快捷[3].
1.4降低生产成本。
在电气自动化控制系统中还没有应用人工智能技术之前,生产虽然已经不要使用人力,但是在其他环节比如设备故障检查以及设备整理仍然需要人工来完成,这样不仅耗费时间,而且产生了一定的人工费用,一直是限制电气自动化生产的一个问题。人工智能能够实现器械故障的自动检测,实现工业生产的全方位管理,确保所有的电气设备都按照设定好的方案进行工作,消除了生产过程中一些常见的生产问题。
2人工智能在电气自动化控制中的实际应用。
人工智能技术的实际应用主要有专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论,这些运作体系是其应用于生产实践的基础。一直以来,人工智能技术的目标就是为了让机器能够拥有与人相同的智力,具备接受信息处理事情的能力[4].计算机技术的发展,使得工业生产实现了初步实现了电气自动化生产的目标,但是要想这一管控体系进一步发展,还需要更为先进的机器调控技术,人工智能正好符合这一发展要求,为电气自动化生产的进一步发展提供了无限的可能。
2.1电气产品的优化设计。
一直以来,电气产品的优化设计是一项巨大的工程,受限你要掌握市场行情,融合更为先进的科学技术,根据以往的产品设计经验,进一步优化产品的性能,才能确保产品的销售额度,保证企业的市场占有率。这一研发环节,不能过长,因为如今的市场雪球变化极快,而且市场竞争较大,必须抢占先机,但是又不能以为追求研发速度而忽视质量。随着人工智能技术的应用,目前产品的优化设计模式已经有纯人工操作转变为人工智能辅助设计,大大缩短了产品的研发周期,并且在人工智能的帮助下,产品参数的设置更为合理,数据精确度大大提升。
2.2电气设备的故障诊断。
在工业生产过程中,往往是多个生产环节数千台机器一同运转,单靠人工或者是笨拙的控制器,是无法找出具体故障设备的,需要花费大量的时间,而为了保证生产安全,就必须停下可疑范围内的所有电器设备,对于电器自动化生产来说,时间就是金钱,这样会严重耽误产品的生产,给公司造成巨大的经济损失[5].人工智能技术在电气自动化控制体系中的应用,很好地解决了这一难题,通过专家系统和模糊理论的结合,分析各个生产环节中仪器仪表的数据信息,系统能有效掌握全部的生产信息,实现电气自动化生产的智能控制,及时发现设备故障问题,停止故障设备,将生产损失降低到最小,切实保障企业的生产效益。
2.3运行过程的智能控制。
社会在不断发展,数年前机械化生产代替了人工生产,而随着社会需求的不断扩大,企业生产效率也必须不断提高,才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。人工智能技术的发展,为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下,工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的,人工无法快速处理这些信息作出有效决策,智能依靠计算机技术的使用,而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息,只有将二者结合,才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统,具有计算速度快的优点,能够在短时间内处理大量信息,得出正确的结果,及时作出生产决策。
3结语。
机械技术与计算机信息技术的结合,实现了工业生产的电气自动化控制,大部分的生产过程都是有机械完成的,然而在生产实践中,还是需要人工进行调控,及时调整机器的运行状态,定期检修器械,以免发生故障影响生产效率[6].人工智能技术的出现,实现了电气自动化的智能控制,与传统人工控制相比,其调控效率更高,能够直接处理各个生产环节中出现的一些问题,而且基本上不会受到外界因素的干扰,决策科学,管理高效,绝对是一项值得信赖的尖端技术。人工智能的应用,能够保证生产质量的统一性,优化产品设计,在生产过程中,及时发现电气设备运行故障的问题并进行有效处理,实现了电气化生产的实时动态管控。
参考文献:
[5]陈坤,史策,季永春.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[j].艺术科技,20xx(08):76.
[6]姜关胜.人工智能技术在电气自动化控制中的应用问题探讨[j].电子技术与软件工程,20xx(20):150.