人工智能时代概述精选(九篇)
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第1篇：人工智能时代概述范文
对于政府监管来说，监管手段总是在一定程度上落后于正在发展中的产品技术，因而导致一个个监管盲区，由此而引发很多不必要的监管事故，所以进行必要的监管技术调研就成为了卫生计生综合监督管理局的重要工作，现在以电子工程与人工智能技术相结合的电子产品日益成为消费市场的新宠，相应的监管要求也随之而来，下面本文通过对于电子工程与人工智能技术的探讨来研究提升监管水平的方法，以有利于人民的身心健康。
1 电子工程与人工智能技术概述以及关系
1.1 技术概述
随着社会经济大发展，现代学科间交流水平也在不断提升，他山之石可以攻玉，很多学科的交叉点都会给我们带来意想不到惊喜，同时也会带来会更多的困惑与不解，同时学科交叉点的技术要求也比较高，造成科技黑箱的几率比较大，下面就是关于电子工程与人工智能技术的基本定义：
“电子工程又称“弱电技术”或“信息技术”。可进一步细分为电测量技术、调整技术以及电子技术。是电气工程的一个子类，是面向电子领域的工程学。在今天其研究对象已经超出了电子领域。应用形式涵盖了电动设备以及运用了控制技术、测量技术、调整技术、计算机技术，直至信息技术的各种电动开关。主要研究领域为电路与系统、通信、电磁场与微波技术以及数字信号处理等。”
“人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。属于计算机科学，并力图明了智能的实质，并生产出一种新的与人类智能相类似的做出反应的智能机器，探究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。”
1.2 相互关系概述
由上文的基本概述可知对于电子工程与人工智能来说，二者都是科技时代的产物都以计算机技术作为技术支撑，都带与现代科技的烙印并且都属于现代科技体系中的新兴势力但二者现在发展潜力巨大，并且对于二者来说都需要大量的高素质专业人才才能维持现实情况下的体系运转，同时整个社会对于其的依赖性也在加强，并且在进行社会活动时，这两项技术在很多的时候处于相互之间不可或缺的状态，特别是在现实的实际应用中这样的案例更是明显。
最明显的实际应用案例就是淘宝中的“推荐购物”，其技术设计基础就是电子工程，同时通过人工智能进行大数据的处理，进而分析得出消费者的购物偏好，进而影响消费者的购物选择，这其实就是电子工程与人工智能初步结合的案例，但是在其中我们也能明显地发现在这两种技术的相互作用上还是有一些细微的不均衡之处，尤其是在二者的相互配合上，还是一太保的商品推荐为例，在一定的情况下由于不能很好的识别相关产品信息很容易，造成产品信息大量供应给消费者使消费者对于商品选择无所适从，反而侧面打压了消费者的消费兴趣，减少了消费量。
还有一种实际案例就是搜索引擎中的搜索引导，特别是“相关搜索”选项的出现更是这样两种技术的典型应用，在进行“相关搜索”的匹配时也是进行电子工程基础上的人工智能技术的具体应用，但是主要的大范围社会人众多数据分析而不是个人数据分析，在进行大范围的社会人的数据分析时不可避免的会造成对于个人数据要的缺失尤其是对于特殊个人数据的重视不够。这样一来，精细化水平就会大大下降，不得不说一方面这是现在人工智能技术还不很过关另一方面也可以看出这样大数据分析下宏观规律下的微观缺失。
上面介绍的是日常共组与生活中的具体应用，但是在一些高端制造业二者的相互结合与相互之间技术主导权的争夺会表现得更加明显。
微电子工业是现在新兴工业的代表之一，其对于电子工程与人工智能的工业化要求就很有现代工业发展的代表性，对于微电子工业来说，其生产很大程度上就是依赖于人工智能技术在其生产车间，很少有人工的出现特别是精密仪器更是完全被电子机器人所取代，而这一类型的生产机器人就是电子工程与人工智能技术的结合体，在微电子工业中这种机器人的作用是不可替代的相应的，两种技术的结合也是不可替代的，窥一斑可见全豹，对于现代工业发展来说，电子工程与人工智能技术的相互结合是不可避免的，但是随着技术的发展到底是重视基础工程建设还是进行高端技术建设就会成为现在技术控制者们必须考虑的问题，所以在相对经费一定情况下在微电子工业内部，自然也会进行这样的论争。
2 电子工程与人工智能技术对于政府监管的影响
上面我们讲了电子工程与人工智能技术的相互结合与相互促进的关系以及在其中一些相互争夺技术主导权的影响，下面我们根据二者关系下的实际生活应用，对于政府相关监管部门，特别是卫生计生综合监督部门在其中起的作用和可能面临的挑战进行探讨。
2.1 监管部门面临的挑战
对于现在的卫生计生综合监督部门来说电子工程与人工智能技术相互结合产生的社会新产品，对于现实工作确实造成了不少的困难以及相关的挑战。
首先，对于现下比较流行性的网络虚假医疗广告，特别是近年来泛滥成灾的未经检验合格的化妆品与减肥药销售，由于网络中网店的覆盖面积广而且在现代物流下产品从发货到消费者使用的时效性大大加快，并于此产生了很多相关危害公共安全的事件，很多都是监管部门不能及时进行监管活动而造成的，但是这些物流与购买系统都是以电子工程与人工职能相结合为技术基础的，由此可知，在现实条件下对于卫生监管部门来说，这种技术的广泛推广确实造成了监管漏洞的出现，
在造成监管漏洞的同时，人才的缺乏也是监管部门面临的巨大挑战，对于监管部门来说很多的新人都是通过公务员招聘考试而来的，由于公务员招聘考试不可能进行定向的专业招聘，而且现实中精通这两项技术的人，大多出路比较好，相对而言公务员的待遇对他们并不具有很大的吸引力，所以一方面，人才的匮乏另一方面很难进行相对应有针对性的设别使用，特别是进行专业设别的采购困难增加的情况下。
2.2 监管部门的技术升级机遇
监管部门的技术很明显落后与时代的发展，所以现在对于监管部门来说适应电子工程与人工智能技术结合就成为了当务之急，所谓机遇与挑战并存，根据“倒逼理论”这又何尝不是监管部门进行人才更新换代与技术升级的大好机会。
监管部门主要就是卫生计生综合监督局，对于现在的卫生计生监督局来说，最重要的就是适应现在的潮流，进行人才的选拔与培养，一方面进行大学生人才培养计划，与当地重点大学以及省内外重点大学进行沟通，建立双向人才培养机制，并以此为基点提升卫生计生综合监督活动信息化的进程，通过这些人才的引进，进一步提升管理水平以及进行人才的更新换代，在引进人才的同时也可以在本单位内进行，相关人才的培训，一方面可以进行人才的更新换代并为其做一个准备避免人才出现断层，另一方面，在进行本单位旧有人才的培养可以为现在有志于学习与自我提升的干部同志提供一个学习的机会并利用他们旧有的经验与现在的技术设备进行调试性试验，提升设备在单位的基本适应性，以便与未来的人才与设备的集体适应性提升。
上面是对于人才的建设，另一方面也不可忽视设备建设，对于现在的设备制造可以充分采用招标与技术协商的方式，并可以对原有的技术河北进行升级改造提升原有设备的适应性，以此为基本新旧结合，促进技术的进步，以便于更好的进行卫生计生综合监督工作为社会安全作出自己的贡献。
3 小结
本文通过对于现代电子工程与人工智能技术的介绍以及相关的应用前景探究，可以清楚地表明二者之间的关系时相互依存的虽然在一定时候会出现内部技术的主导权之争，但是这不是主流，所以在进行现代的卫生与计生管理时应该充分利用这样的优势并利用其客观条件实现人才的更新换代，完成现代卫生工作的重要改革，为人民的公共安全提供自己的力量。
第2篇：人工智能时代概述范文
关键词 机器人 人工智能 实时系统 挑战 展望
中图分类号：TP242 文献标识码：A
人工智能（Artificial Intelligence），英文简写是AI。它主要研究、发掘应用在延伸、模拟和扩展人的智能理论、技术、方法，以及应用系统的一门新科技。“人工智能”一词刚开始，由1956年美国计算机协会组织的达特莫学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。
1机器人、人工智能概述
人工智能学科的出现与发展不是偶然的、孤立的，它是与整个科学体系的演化和发展进程密切相关的。人工智能是自然智能（特别是人的智能）的模拟、延伸和扩展，即研究“机器智能”，也开发“智能机器”。如果把计算机看作是宝剑，那么人工智能就是高明灵巧的剑法。
1956年夏季，在美国达特摩斯大学，由麦卡赛、明斯基、香农等发起，由西蒙、塞缪尔、纽厄尔等参加，举行了关于“如何用机器模拟人的智能”的学术研讨会，第一次正式采用“人工智能”的术语。这次具有历史意义的、为期两个月之久的学术会议，标志着“人工智能”新学科的诞生。
人工智能在电子技术方面的应用可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。
2学科交叉带来的挑战
实时人工智能是实时系统和人工智能技术相互结合的一个新的研究领域。实时人工智能系统是一种在动态的环境中，能够利用有限的资源来可靠地完成关键性任务的系统。目前大多数人工智能规划和问题求解系统都试图产生一个完全的精确解，但是在资源限制的状态下， 快速地产生一个近似解将更有效。Anytime算法能够折衷解的质量和计算时间，是人工智能技术应用在实时环境中的有效技术。由基本的Anytime算法构成实时人工智能系统的关键之一是如何给基本算法分配时间， 从而可以获得系统的性能描述，实施有效的实时监控。时间分配算法，爬山算法仅能找到局部最优解，如果组织问题满足局部组织问题的条件，它能够找到最优解。对于不满足局部组织问题的条件的大型组织结构，爬山算法不能保证找到全局最优解。遗传算法适合于寻找全局解，但搜索效率取决于一些关键参数的确定和算子的操作机制选取。
智能主体是智能互联网中的生灵，它是一种智能的软件实体，能够在智能互联网中自由遨游，为用户提供各种智能服务。所谓网络智能软件是面向智能主体的研究方法所设计、开发的软件。网络智能软件技术是网络技术、人工智能技术、软件工程技术的结合。
3机器人、人工智能及实时系统的前景展望
人工智能的研究目标是认识与模拟人类智能行为。传统人工智能研究往往将研究重点集中于对人类单个智能品质如计算能力、推理能力、记忆能力、搜索能力、直觉能力等的研究与模拟。然而，由于人类智能行为是各种单个智能品质的综合体现，因此传统研究方法往往无法充分刻画或恰当模拟人类的智能行为。把人看成多种智能品质构成的有机整体――智能体（agent），综合考察智能体的各种智能行为与特征，是当前人工智能研究者共同的愿望。
人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始，离我们的目标还很遥远。但人工智能在某些方面将会有较大的突破。
半个世纪以来，人工智能发展极其迅速，专家系统、智能控制在短短的10余年里就发展成熟。目前的焦点，如分布式和协同式多专家系统、机器学习（知识挖掘和知识发现）方法、硬软件一体化技术以及并行分布处理技术还有MAS的研究，也有望在下一个5年内也会成熟。根据AI目前的发展态势，以及现有的规划，将AI未来的发展必将越来越广泛，越来越深入，越来越快地，向着人类智能的方向逼近。
4总结
人工智能这门科目的出现、发展并非偶然，它和整个科学体系进化和发展进程有着紧密关联。21世纪会变成智能革命的时期，信息时代的特征分为三个方面：联结、符号和行为主义，在信息论启发下，达到统一和谐，在每个领域交互研究与发展中，一定会发生一场智能革命，真正意义达到人和机器一起协调思考的新时期。
第3篇：人工智能时代概述范文
近年来人工智能高速发展，计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术逐渐走入我们的视野，这些技术在改变人类生活方式的同时也极大的影响了当前的金融行业，本文将简要介绍人工智能技术，并分析和探讨人工智能技术在金融行业的一些应用状况。
【关键词】人工智能 金融
人工智能作为计算机科学的一个重要分支，近年来得到了广泛的社会关注。计算机视觉、自然语言处理、机器人、语音识别等人工智能技术为逐渐走入我们的视野，例如前不久Alphago与李世石的人机大战，此外还有近年来兴起的智能聊天机器人（如微软小冰、Siri等）、无人驾驶技术等，这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，为人们略显单调的生活增添了乐趣，同时也给各个行业带来巨大的变革。在这个过程中，作为与人们生活息息相关的金融行业也开始步入了智能时代，随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，人工智能技术被广泛应用在银行、保险、投资理财等金融行业中，如智能投资顾问、股票交易预测、金融支付验证、投资理财推荐、贷款审批等等。
1 人工智能技术概述
1.1 什么是人工智能
人工智能是指使计算机拥有人类智能系统，令其具备一定的自主计算、思考、学习能力，从而高效地完成一些复杂的任务。由于人工智能是基于计算机系统运作，与人相比其受环境的影响也大大降低。同时人工智能技术使得计算机拥有人类难以企及的大数据分析功能，其处理海量、非结构化数据以及推断和演绎问题的能力，使人工智能被广泛启用在图像、视频、语音、文本等数据处理中。
1.2 人工智能主要研究领域介绍
1.2.1 机器视觉
机器视觉是指利用成像系统代替人类的视觉器官，通过计算机程序对各类图像进行分析、处理和解释。借助设定的算法，计算机能够对图像中所蕴含的视觉信息，如物体的形状、位置、姿态、运动数据进行快速地分析评估，例如拍照相机中的人脸检测、自然场景图像中的文字定位和识别等。近年来机器视觉已经在公共安全监控、金融支付验证以及医疗图像诊断等领域有着重要的应用。
1.2.2 自然语言处理
自然语言处理是研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科，它通过算法或规则对庞多复杂的语言、文字信息来进行各类分析、处理或理解。该领域研究的问题主要有机器翻译、信息检索、自动文摘、文档分类、问答系统等，如通过机器翻译实现从一种语言到另一种语言的自动翻译；通过文档分类实现垃圾邮件的自动过滤，此外，百度、谷歌等搜索引擎通过信息检索技术使得知识通过问答的方式得到普及。
1.2.3 语音识别技术
语音处理是指运用特定程序使得机器具备识别人的语音的功能，从而完成人类所的各项任务。这三个研究领域作为人工智能最主要的分支，近年来吸引了许多的学者来进行研究，并且各大互联网公司也基于这些领域做出了很多应用产品。除此之外，人工智能还有专家系统、神经网络等重要的研究领域。
2 人工智能在金融业的一些应用
2.1 金融支付验证
首先是金融支付方面，相比于比较常见的密码输入验证的方法，生物特征识别技术可以使得密码验证的安全性大大提高。目前基于生物特征验证的金融支付方式主要有三类：指纹验证、人脸验证和虹膜验证。
第一类是指纹验证，它是通过将采集的指纹图像与备份指纹图像来进行对比验证，近年来许多智能手机开始支持指纹验证支付，该验证方式相比于传统的密码支付更为安全快捷；第二类是人脸验证，其通过提取人脸图像的特征，形成一个描述该面像的特征向量，将之与原先采集的人脸属性进行比对验证，在今年的CeBIT上马云演示了蚂蚁金服的人脸验证支付功能。第三类便是虹膜验证，也称视网膜图像验证，一个虹膜图像中约有266个单位的读取点，其复杂程度远远超过了其他生物特征，是目前公认的安全性和保险性最高的身份验证方法，目前一些发达国家已开始把这种身份验证技术用于银行提款机。
2.2 智能客服
在银行服务方面，可以通过语音识别技术、自动问答技术来构建金融领域专用的自动问答机器人来实现远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这样不仅可以使得用户能够及时得到满意的答复，提升用户的满意度，而且可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。在2015年双十一期间，蚂蚁金服95%客户服务已经由智能问答机器人完成，并且实现了自动语音识别。
此外，在银行网点安放可交互型的机器人来替代大堂经理，对客户进行语音交流、业务咨询和办理等，这样在一定程度上可以增强银行服务的科技感、提升客户体验，并且减轻工作人员压力。例如交通银行推出的机器人“娇娇”、民生银行退出的机器人“ONE”、农业银行推出的机器人“智慧小达人”等。
2.3 智能投资顾问
智能投资顾问是指根据理财客户的一些指标如年龄、经济实力、消费行为、理财需求、风险偏好等，通过机器学习算法以及现代资产组合优化理论来构建标准化的数据模型，并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。这种智能推荐服务类似于目前电商网站的个性化产品推荐服务，相比于传统的个人投资顾问，智能投Y顾问更加的可信、客观和可靠。近年来，国内外从事智能投顾的企业也越来越多，如：德意志银行推出的机器人投顾“Anlage Finder”、京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问等。随着这些历史数据的不断增大以及算法模型的不断完善，智能投顾将会个性化和智能化。
3 结论
随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，现如今的金融行业已经广泛的与人工智能技术相结合，除了上述介绍的三种应用外，人工智能技术还可以用于算法交易、银行贷款风险分析、客户分析和聚类、行业景气程度分析等等。我们有理由相信随着人工智能技术的不断提高，必定会给金融行业带来广泛而深刻的变革。
参考文献
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第4篇：人工智能时代概述范文
关键词：电气；设备；智能化；系统
1引言
迈入二十一世纪以来，随着科技水平的不断进步，我国在电气领域也得到了巨大发展，不管是在质量上，还是在数量上，我国都得到了实质性的进展和突破。本着与时俱进的精神，电气行业的发展也紧跟时代的脉搏，紧紧围绕互联网技术和其他先进的科学技术的发展，形成了具有自身特色的发展模式。而与尤为突出的就是人工智能这一方面。人工智能技术在电气自动化控制方面的广泛运用，使得许多工作和研究中的疑难问题得到了很好的解决，同时也使得工作效率得到了很大的提高。
2智能化概述
既然说到智能化，那就显然我们来了解一下，什么是智能化！智能化属于计算机科学的分支，又常常被称为人工智能，其所表达的是对人的意识或思维的相关信息过程进行模拟。在智能化或说是人工智能的研究领域包括许多方面，比如图像识别技术、语音识别技术、智能机器人等等。而按人工智能化程度的强弱，可大致分为强人工智能和弱人工智能，所谓的强人工智能就是指具有自主意识能够真正做到自主解决问题和推理的设备或机器人，而弱人工智能则是没有自主意识的设备和机器人。在生活中，弱人工智能较为常见。人工智能能够被广泛运用于各个领域，自然有其所特有的优势。对于人工智能其特点有以下几点：第一，促进社会经济效益的提升。因为人工智能领域的发展，许许多多新的相关领域和产业也随之诞生。同时智能化技术的不断突破也使得传统行业和领域得到了改进和升级，从而进一步促使了社会产业结构的调整升级。智能化技术在其他行业的运用大大提高了该行业的生产效率和生产能力，以及生产质量。所以，总结一下就是智能化技术的不断进步能够促进社会经济效益的提升。第二，促进相关科学技术和领域的发展。随着人工智能技术的诞生和发展，随之而来的则是一场全新的技术革命。智能化技术给某些领域的科学研究来说有一定程度的冲击，其中就比如自然科学领域的一些研究。而在电气工程领域由于智能化技术的引入，使得电气工程的科学研究理念发生了改变，同时也使电气工程的相关研究更具有价值。第三，改变了人们的生活模式。随着智能化技术在各领域的应用越来越成熟，人们的生活模式也在慢慢的发生改变。生活中智能化的设备和一些智能化的体验，让人们切切实实地体验到了智能化技术所带来的便利。同时也对智能化技术期盼也越来越多。
3智能化技术在电气工程领域的应用
将智能化技术引入电气工程自动化控制设备后系统中大大提高了，设备和系统的工作效率和工作质量。比如由于智能化技术的引入，使得换热站的自动化控制程度得到了提高，目前已实现了无人值守的目标。下面我们将从系统的智能感知，记忆存储，自动调控和自我决策这几个方面来说明智能化技术在电气工程领域应用的具体意义。
（1）系统的智能感知
所谓的智能感知就是对外部世界的感知，并获取外界信息的能力。智能感知是智能化技术的重要组成部分。智能感知系统的设立有利于电气自动化系统对系统操作形式和数据分布的感知，对系统实现远程化、无人化和自我感知的能力有很大帮助。其实自我感知系统是智能化和信息化相结合的应用。比如在换热站中，自动化换热设备通过相应的传感器，对温度、设备的运行状态进行感知，而后将相关数据进行初步的处理之后，再将数据传送到相应的计算机终端，而后根据计算机对数据的分析结果，通过信息技术和自动化控制技术对自动化换热设备进行相关操作。
（2）系统的记忆存储
电气自动化系统对外部信息、操作数据以及其他相关数据的存储是十分重要的。在智能化电气自动化系统中，一般是由智能化终端对以上所说的相关数据进行存储的，除此之外，智能化终端还会对数据和信息进行一定的分析处理和计算整合。所以根据智能化终端的数据，我们可以找到数据之间的差异，从而改进设备的相关操作。同时在智能化终端还能在设备出现故障时，根据设备故障的原因对设备故障处理的相关操作进行相关的记忆存储，从而使设备的在遇到该类故障时可以实现自行处理的功能。
（3）系统的自动调控
所谓的自动调控就是根据外界变化的环境不断的进行自我调整，从而来适应变化的环境。反应在智能化技术中就是根据外部环境的变化，不断的对系统的相关操作数据进行调整，从而来实现电气工程的自适应。比如温度控制，在智能控制系统中，机械设备在运行过程中会产生热量其运行过程中温度升高，而智能系统在感知其温度升高后会自动调度设备中的散热装置对其进行散热，从而确保设备运行在正常的温度，而在其温度下降到一定范围，系统则会自动关闭散热装置。
（4）系统的自我决策
从上面我们不难看出，智能控制系统可以根据外界的相关变化做出相应的动作，所以从一定程度上来说，智能控制系统具有一定的自我决策的能力。而在电气自动化控制中，智能化技术作用最为突显的地方就是智能诊断。我们的电气自动化设备不可能是不出现任何故障的。而在电气设备出现故障时，智能化技术能够很快的发现故障的源头，并及时的对故障原因进行分析，而后进行自我决策并做出相应操作处理。
4结语
电气工程自动化控制系统的智能化是电气领域未来的发展方向，而智能化技术由于信息技术结合得十分紧密。所以在实现电气工程自动化控制智能化的过程中，就是将信息化和智能化紧密结合得应用在电气领域。通过计算机或其他信息终端提高电气设备智能化的程度，实现电气设备的自动化故障诊断、决策和处理运行。电气工程自动化控制系统的智能化是一项长期任务需要电气领域和相关领域的研究和工作人员的一起努力。
参考文献：
[1]张赛文挺.浅析智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技风,2016(11).
第5篇：人工智能时代概述范文
关键词：大数据技术 档案管理 理念 思维 方法 变革
中图分类号：G270.7 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）11（b）-0023-02
在这个科技飞速发展的年代，新技术的不断涌现成为推动整个社会前行的发动机。大数据、云计算、人工智能等每一次技术的进步和革新，都渗透到社会的各个行业和领域，在引领社会变革的同时，使之快步走入信息化时代。在档案界，新技术的应用和管理正成为不断深入研究的课题，档案工作的发展理念、工作目标和实施路径发生了深刻的改变，档案事业的发展正迈向更广阔的未来。
1 大数据时代档案管理所涉新技术的发展特征
1.1 数据处理技术
当今的档案数据正在向电子化过渡，档案信息已经成为存储在某种介质上能被相应电子设备识别的物理符号。与纸质数据相比，它是对一定事实、概念或指令的一种全新的表达形式。随着计算机和网络技术的发展，数据信息的处理更加高效和便捷。面对海量、无序的数据，应用计算机软件程序，人们能够对数据进行快速的采集、存储、检索、加工、变换和传输，并通过各种数据处理的应用软件包，将数据提取并演算出有价值和意义的信息。数据处理技术是档案管理的重要环节，随着新技术的不断发展和创新，档案工作才得以向系统化和自动化发展。当前档案数据处理工作主要依靠计算机和网络来支撑，依据不同电子处理设备的结构、工作方式或时空分布，对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理，由相应的软硬件来共同完成。
1.2 人工智能技术
人工智能被称为世界三大顶尖技术之一，其目的是让机器来替代人类智慧才能完成的复杂工作。作为计算机科学的一个分支，通过了解和掌握智能的实质，以此设计和生产出近似或高于人类智能的仪器和设备，让机器来完成人类的智能工作。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。2016年3月基于人工智能的围棋程序阿尔法狗战胜了世界冠军李世石，标志着人工智能已经向实践应用领域取得了突破性的进展。面对多元化的档案信息资源，档案数据规模的几何式增长，档案社会化程度的不断提升，档案管理工作也应更加智慧和智能，而人工智能技术也终将成为档案信息化建设的技术引擎。
1.3 计算机网络技术
计算机网络将处于不同地理位置的计算机相连接，以实现信息检索、网络通信、办公自动化、电子商务和远程教育等功能。当今世界已进入全球化、高速和智能的网络时代，一个巨型的“虚拟世界”在逐步形成，人们可以足不出户的实现互动和交流，现实生活向数字化发展。计算机网络技术也为档案管理工作插上了翅膀，每一项网络新技术的出现都极大的促进了档案管理工作效率和水平的提高，在当前的档案信息化建设中，云计算、数据挖掘和物联网技术的不断成熟和完善，解决了传统档案受时间和空间的限制，实现了档案信息的高效检索和利用，真正实现了其在人类记忆、信息服务和文化传承等方面的社会功能。
2 大数据技术时代档案信息管理面临的挑战与变革
2.1 大数据技术时代档案管理思维的变化
从何种角度、层次、方式去管理、开发和利用档案，取决于每个档案管理者的思维方式。随着科学技术的发展，传统的分类、比较、归纳和演绎的档案学逻辑思维方式，往往将档案管理局限在文字馆藏的管理上，面对档案资源范畴和信息形式的变化，以及互联网、移动终端和个人电脑等产生的电子档案数据，以传统的鉴定和整理思维加以处理，很难从档案中挖掘出高价值的有效信息。因此面对大数据时代的来临，档案工作者应当采用扩散型和横向型的思维，关注档案事业发展的整体性和多维性，从信息科学汲取养分，改变单纯的以保存、检索等为主要的档案信息服务理念，将网络化、智能化的档案数据挖掘和分析工作当成未来档案服务的主要方式，真正体现档案信息的价值，满足档案工作的社会化需求。
2.2 大数据技术时代档案管理方法的变革
档案管理工作肩负着对档案信息采集、整理、鉴定、存储和检索等任务，具有社会记忆、信息服务和文化传承等社会职责。在传统的档案管理方式下，对档案数据往往是孤立、扁平和简单化的处理模式，对海量数据缺乏一种立体和智能化的技术手段，大量死档案和低价值数据是各档案管理部门普遍存在的通病。而在大数据时代下，云计算、大数据分析、人工智能等技术的出现，使主动利用档案成为可能，不同的档案管理部门，可以针对自身档案数据的特点和属性，利用基于不同数据模型而开发的软硬件系统，对本单位的海量数据进行相关性分析，从而满足档案管理者和使用者的需求，使档案更加价值和意义。
3 应对大数据技术时代要求的档案信息管理策略
3.1 利用人工智能技术，对档案资源进行采集、分类和管理
人工智能技术的飞速发展使档案智能管理的实现成为可能，档案信息摆脱了传统载体的限制，在计算机网络中，应用基于自然语言搜索、云计算和数据挖掘等技术，在各种软硬件的相互配合下，能够完成从档案资源的采集、分类、存储、鉴定、安全、分析、检索等一系列的档案管理业务，有效提升档案信息化建设水平。以档案数据收集为例：文本挖掘是人工智能中最早实现的技术之一，面对浩如烟海的档案信息资料，想要收集满足自身需要的有价值数据，凭借人力是根本不可能实现的。而应用基于人工智能技术的数据挖掘产品智能Agent，通过关键词检索和智能分析系统，能够在海量信息中搜索和提取到网络资源中几乎全部的数字化成果，使档案的检索和利用更加的方便和快捷。
3.2 基于大数据技术下的档案信息资源的共建与共享
“运用互联网和大数据加强横向联系，让数据多跑路，群众少跑腿”是近期国务院对满足百姓信息需求的新倡导。对档案管理工作而言，也就是利用大数据技术实现档案信息资源的共建和共享。大数据本身的物性是经过数字化后被存储的可被识别的物理代a，其真正意义在于能够从这些海量的信息中提取和利用有价值的部分。也就是利用互联网和大数据的相关技术，使数据更加公开和透明，实现不同部门间、不同社会群体间的信息传导和利用，为档案管理者和服务对象提供数据支撑，充分体现档案管理工作的社会价值。应在档案信息共建共享的原则、技术和设备、实施路径、安全性等方面制定详细和可行的规划，从而确保档案管理的社会价值最大化实现。
3.3 应用数据挖掘技术，对档案信息进行开发和利用
当前我国档案管理的自动化、网络化工作已经基本实现，很多档案管理部门都能利用计算机软件或网络平台，对档案工作所产生的海量数据信息进行记录、整理和分析，并从中挖掘有价值的信息，为档案业务信息的管理提供可以参考的决策信息，为档案数据资源的优化和整合，档案服务的便捷和高效提供了一定的技术支撑。但在档案数据的深层次处理方面，由于分析方法和技术上的缺失，在对大规模数据处理上仍显不足。而随着数据挖掘技术的日趋成熟，人们可以通过特定的算法和模型，对数据进行总结、分类发现、聚类和关联，对档案数据进行更高层次的抽象，提高档案资源的实际利用率。档案管理部门应积极应用最新的数据挖掘技术，将传统的数据保管模式向数据开发和利用模式转变，将档案服务从被动向信息的主动提供者转型。
参考文献
[1]周林兴，周振国.高校档案馆、博物馆数字资源整合研究[J].档案管理，2014（5）：10-14.
第6篇：人工智能时代概述范文
电气信息化技术分为三个层次：第一，信息基础技术，包括光子、微电子等相关元器件的制作技术等，为集成电路、计算机等技术的应用提供了前提与基础。第二，信息系统技术，指的是获取、处理、传输与控制信息的系统或者设备在实现的过程中所需的技术，其中信息获取技术包括遥感技术、传感技术等，信息处理技术包括优化与仿真技术、数据库技术等，信息传输技术包括多媒体技术、网络通信技术等，信息控制技术包括人工智能等。第三，信息应用技术。信息技术在社会的各个领域中都有着广泛的应用，例如工程控制技术、信息管理系统等。
2电气工程信息化应用系统的优势
2.1确保电气工程各个环节的一致性
在电力系统的运行过程中，检测、监控、管理等各个环节之间的相互协调与配合是电力系统有序运行的前提与基础。通过电器工程信息化应用系统，能够实现电力运行系统检测水平与控制水平的提高，进而实现电力系统运行效率与质量的提高，更好地改善运行系统的服务效率。
2.2实现电气工程监测模型的简化
实现电气工程信息化，能够对传统的电电气工程信息化应用系统的设计要点分析文/苑少军在信息时代背景下，电气信息化技术在电气工程中得到了广泛的应用。本文首先对电气信息化技术进行了分析，在此基础上提出了电器工程信息化应用系统中的信息技术及其设计要点，为实现电气工程信息化奠定坚实的基础。摘要器工程检测模型进行有效的简化，更好地确保电气工程控制的时效性。利用控制器进行控制的过程中，如果被控制对象比较复杂，将导致无法对其进行准确的把握，出现无法估量、无法预测等情况。因此，在电力系统的管理与控制的过程中，会由于电气工程出现的问题而面临困境。
3电气工程信息化应用系统的设计要点
3.1优化与仿真系统的设计要点
首先，计算机辅助电机电器优化设计。CAD在飞机制造、汽车制造与电机电器工业中最早得到应用，主要依靠的是计算机非常强大的计算功能，将传统经验转变成为计算机软件，从而实现了工作效率与质量的有效提高。其次，电力系统的优化与仿真。计算机在电力系统的可靠性、安全性等仿真系统中得到了广泛的应用。当前，优化与仿真技术主要在计算机辅助电力系统潮流计算、网络规划、可靠性分析、系统计划分析等方面得到了充分的利用。随着电力工业中模拟技术的应用，计算机的图形处理功能与逻辑分析功能得到了广泛的应用。在计算机屏幕上实现了实际电网的再现。无图板设计标志着电力工程计算机辅助设计发展到了新的阶段。
3.2人工智能技术的设计要点
3.2.1人工智能技术在电力系统中的设计
在电力系统的规划、监视、控制、分析等领域中，人工智能技术已经得到了广泛的应用。人工智能系统应用较为成功的包括电力调动操作管理系统、短期电力负荷智能预报系统、分布式电力网络故障模拟分析系统等。
3.2.2人工智能技术在电机中的设计
人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用，电机控制领域的专家学者也开始关注与重视人工智能思想与方法，开始在控制系统的研究与应用中引入人工智能技术，解决各种传统控制方法无法解决的问题，完成各种传统控制技术无法胜任的任务。如电机智能控制器，水力发电机微机采样多参数新型控制装置，异步电动机微机矢量控制智能调速系统，转矩控制和电流跟踪的高性能智能变频高速系统，异步电动机矢量控制调速系统以及应用自适应神经元控制技术的电机PWM调速系统。
3.3网络技术的应用与设计
3.3.1管理信息系统
电力专用通信网在建设与管理方面都取得了一定的发展与成就，实现了电力调度系统计算机网络规划大纲的制定与完善。当前，已经逐步形成了包含多种通信方式的通信网络，一方面更好地满足了电力生产调度的需求，另一方面为全国电力信息网络的建立奠定了物质基础。
3.3.2过程控制自动化
在过程控制自动化指的是通过计算机监控系统实现自动化控制。很多电厂还建立了以计算机为基础的机炉协调控制系统、锅炉炉膛安全监视系统、汽轮机数字电液调节系统及各种辅助控制系统。并在单元机组分布控制的基础上，建立了值长系统、生产管理系统，实现了机组计算机监控实时信息进入管理信息系统网络，大大提高了机组的安全和经济运行。
3.4故障诊断技术的应用
电力设备在电气系统运行的过程中常常会出边各种故障。电气设备出现故障之前都存在一定的预兆，依据故障预兆能够对设备故障进行判断。随着信息化及时的不断发展与完善，利用信息化技术能够更好地对故障预兆进行判断，从而确保系统能够正常的运行。研究人员针对电气工程信息化系统中的变压器进行了科学、合理的维护，实现这一重要电力设备寿命的延长，但是并不能够对设备故障的出现实现完全的避免。
4总结
第7篇：人工智能时代概述范文
[关键词]物联网；人工智能；技术
中图分类号：TP391.44；TN929.5；TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）22-0019-01
1 导言
目前对物联网的理解，已经从IoT（InternetofThings）扩展到IoE（InternetofEverything），从一开始定义的传感器网络，发展到万物互联时代。据IDC分析，到2020年，全球将有300亿智能设备接入互联网并产生海量数据。人工智能相关软件的开发和应用为物联网提供了极大的网络能力、计算能力和存储能力。使网络具有独特的灵活性和运维性。
2 何为物联网
2.1 物联网简介
所谓物联网即基于互联网和传统电信网等信息承载体，实现独立寻址的普通物理对象互联互通的网络。物联网具有普通对象设备化、普适服务智能化以及自治终端互联化的特点。
2.2 人工智能简介
不同种类的物品接入网络，其本身的信息在物联网的智能作用下被识别，并在受到相关的分析、处理等之后反馈到相关设备上，或是在智能识别的基础上设备发出指令使目标物品做出相应变动的系统即为人工智能。
3 特点
3.1 语义互操作
物联网和主要特点之一就是语义互操作，在物联网的应用过程中，对于这种技术具有较强的依赖性，当前社会中物联网的发展方向之一就是增强语义互操作。比如，物联网中如果有一个合适规格的温度计，那么这个温度计在感知温度时就会产生相应的定向温度值，同时温度计能够把这个温度值传输到相应的设备中。数据是温度值的重要表现方式，所以，需要通过语义来制成。如果没有语义支撑，WSN系统就会出现信息孤岛的问题，语义互操作技术符合系统的实际需求。
3.2 设备数量巨大
在电子技术发展的过程中，微机电系统也实现了飞跃。各个行业对于电气器件的质量和数量要求也在提升。根据科学的预测，在5年后，世界范围中会有大概160亿的设备通过互联网来完成网络需求。所以相关行业需要提升对于设备的管理水平，进而降低物联网的承载量。
3.3 离线特点
物联网技术的主要特点是离线，形成这种特点的原因较为复杂。比如，飞机的装置技术人员如果想要确认设备是否在正常运行，相应的执勤人员在接近设备的时需要进行检测，并且在完成检测后回到控制室中，而后上交相应的检查信息。在应用物联网的过程中，相应的物体处于离线状态，同时，物联网和WSN的离线状态差别比较大，究其原因是，物联网中的节点失效和数据链路失效。
4 物联网应用与人工智能相结合的技术
4.1 物联网的核心关键技术
基于物联网的应用范围和技术应用概念，物联网的核心关键技术包括RFID技术、传感器技术、无线网络技术、人工智能技术、云计算技术等。RFID技术主要是实现物品的自动识别功能。传感器技术主要是负责接收物品的识别信息和内容，对信息进行处理和识别等活动。
4.2 传感网络的物联网应用架构
传感网络是无线形式的，同时，传感网络还是一种视觉传感网络以及人体传感网络，这种网络在不同的范畴里能够发挥不相同的作用。应用较多的WSN主要是无线形式的，在实际的建设和发展中，因为应用了无线传感器，所以网络承受的压力、声音和温度都会发生一定的变化。WSN以自治的形式工作，并且在实际运作中具有密度较大和数量众多的特征，一方面每个节点都能储存大量数据信息，另一方面还可以进行广播服务。如果限制了节点的储存能力，分析传感器在物联网中的应用架构就会难以进行信息身份识别。无线传感器网络具有众多优点，同时WSN的运行速度是不是合理是决定物联网能否正常运输的重要因素。在实际应用过程中，大部分的无线传感器网络都比较关注相应的网络基础设施的影响，相应的基础性设施对于持久性和动力要求较高的话，物联网和无线传感器之间就会扩大距离。
4.3 3D全息投影技术
3D全息投影是一种利用干涉和衍射原理记录并再现物体真实的三维图像，体验者无需佩戴3D眼睛就可以立体的虚拟任务。3S动漫正式利用这种全新的技术改变了人们对传统舞台的声光电技术的审美态度。3D全息立体投影技术是将不同角度影像投影到进口的MP全息投影膜上，以各种角度呈现立体观影效果。此技术的应用主要是汽车服装会、舞台节目、互动、酒吧娱乐、场所互动投影等等。这项技术的实现将智能化更加贴近实际生活。让我们突破传统的视觉和听觉模式，接收未来更加智能化和多元化的技术创新。
4.4 百度
在物联网领域中百度也希望像Google一样借助先进的数据实时处理技术与人工智能技术实现对物联网世界信息内容的理解及应用。比如，在车联网领域中已经出现了百度汽车来进行路测。在百度支持的物联网中，其重点方向是百度开放云，其目标是为相关客户提供数据的多协议高速接入、海量数据存储、实时数据流式处理、设备安全管理以及大数据分析等功能。
百度开放云的整个体系核心是百度分析引擎，百度开放云是一个整体的数据上传、分析以及应用支持架构。2013年了百度语音识别开放平台，该平台共支持19个分类的语义解析，其中包括视频、音乐、地图以及应用等。除此之外，百度还成立了深度学习研究院，专注于DeepLearning研究。百度坚信这种研究方式为机器执行人类看、听、思考等活动创造了更多的可能性。在2015年，百度推出了全新的机器人助理“度秘”，而“度秘”的实质则是对自然语言理解、智能交互、交付能力以及服务等功能的结合。百度采用虚拟助理模式，希望让百度真正成为一个连接人与服务的入口。
4.5 Google
Google在所有的人工智能技术研发公司中，其技g研发称得上是最充分的。Google公司从建立开始便以人工智能作为其公司的核心技术。作为搜索引擎，其本质在于将自然语言中的语义理解技术视为核心，在此基础上对庞大的互联网信息进行实时处理，并提供信息的相关性分析服务。目前，人类最常用的云计算以及大数据技术便是Google对搜索引擎不断研发、改善所取得的技术成果。在Google收购DeepMind公司以后，其更是大力发展“深度学习”相关研究，致力于把类似于人脑神经元的网络应用于人工智能计算机的模拟上，期望机器可以通过“深度学习”，逐步具有人类理性思维的能力。Google内部人工智能相关项目在2012年已接近100个，到了2015年第三季度其人工智能相关项目更是突破了2700个。目前，Google在基于人脑机能模拟基础上所进行的人机交互方面的研究已经处于业界领先地位。
结束语
无论从深度还是广度的角度考虑，物联网的智能性都以自身的特点迅速发展着。在智能物联网中，其每个主体都是平等的，并且，人类的智慧都可以通过非人类物质进行传递。但是，物联网世界必须严格遵守其自身的规律物联网的发展和经济的进步密不可分，所以需要重视物联网发展过程中的瓶颈和局限性，并且进行持续的技术创新，推进经济和技术的共同发展。
参考文献
第8篇：人工智能时代概述范文
关键词： 人工智能；多层次；数据分类；决策树
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）36-8379-02
1 概述
随着时代的进步、科技的发展和互联网的广泛应用，人们对客观世界的描述愈来愈全面，电脑存储的数据量愈来愈大，那么如何将这些海量的数据转化为更加有用的多层次信息，仍然是一个急待解决的问题，为此人工智能得到了前所未有的发展，数据分类作为一种人工智能方法也得到了人们的普遍重视和广泛的运用。
1.1 数据分类定义
数据分类就是从海量数据中找出某些属性相近或者类别相似的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类数据的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树表示。数据分类是利用数据集通过一定的算法而求得数据分类的规则。简言之，数据分类就是从大量的数据中提取或“挖掘”类似的知识。数据分类可在任何类型的信息存储中进行，其中包括关系数据库、事物数据库、数据仓库、高级数据库系统和面向特殊应用的数据库系统。数据分类旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中， 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，然后进行归类分析和运用。
1.2 数据分类方法
数据分类可用于规则描述和知识预测。数据分类是一种数据分析形式，它预测数据的分类标号。通过建立一个分类属性模型，它可以对数据进行有效的分析和评价，常用的数据分类方法为决策树归纳算法。决策树归纳算法是一种广泛应用的数据分类方法，该方法不需要专业的领域知识，它通过对样本的学习而自顶向下地构造决策树。决策树归纳算法分类速度快、功能强。
2 猜数字游戏简介
“猜数字”游戏是以人工智能的一个经典问题“猜数字”为基础而开发的一个益智类小游戏。其具体情况是：
1）游戏开始，电脑随机产生数字为0到9不重复的四个数，注意0可以出现在第一位；
2）将玩家猜的数填在框内按回车或者确定按钮提交，注意数字不能重复；
3）电脑会将玩家每次提交的数与它自动产生的数进行比较，结果显示成"*A*B"。A代表数字正确位置也正确，B代表数字正确但位置不正确，比如："2A2B"表示有2个数字的数字正确且位置也正确，除此以外，玩家还猜对了2个数字，但位置不对；更为具体地讲，例如电脑自动产生的数是“2860”，玩家猜测的数为“1268”，电脑的结果显示为“1A2B”即猜中1个数字正确且位置也正确即“6”，有2个数字正确但位置不正确即“2”和“8”；
4）玩家共有10次机会，在10次内，如果结果为“4A0B”，游戏成功。如果10次后玩家都没有猜对那么游戏失败。
3 运用决策树进行归纳分类
决策树是利用信息论原理对大量实例数据的特征进行分析，计算各数据特征的相互信息或信道容量，找出反映类别的重要特征，抓住数据属性的本质，进行有效的归纳分类。
3.1 决策树简介
决策树是确定数据分类归纳的一种有效方法。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。它是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果来进行数据分析归类的一种数据分类方法。决策树由决策结点、机会结点和结点间的条件分枝连线组成。我们用矩形表示决策结点，用圆角矩形表示机会结点，从决策结点引出的条件分枝连线表示决策者可做出的选择，从机会结点引出的分枝连线表示机会结点所示事件发生的概率。在向前推进的过程中，应在每一阶段计算事件发生的期望值。计算完毕后，开始对决策树进行剪枝。
3.2 电脑猜数
前面介绍了人工智能中的“猜数字”游戏的使用说明。在此提出让电脑通过学习、分析数据属性、进行分类归纳和有效的逻辑推理，最终猜出正确的四位数字。如果利用穷举法，我们知道0至9这10个数字中每次随机产生不重复的四位数（注意0可以放在第一位）有10*9*8*7共5040种可能。但是我们要求电脑最多只能猜测10次，由此可见每次正确的概率为1/504，显然随意猜测是不可能得到正确的结果的。电脑必须在已猜测的数字中进行特殊学习、分析归纳、进行有效的逻辑推理、寻找规律，再进行下一次的猜测，只有这样才有可能在10次之内猜出正确的答案。而如何进行有效的学习、分析、归纳、推理将是我们电脑面临的关键所在和难题所在，这就依赖于数据分类中的决策树的灵活运用。
3.3 决策树在猜数字游戏中的具体应用
电脑猜数的决策树首先预设三个数据集合分别为可能集（初值为0至9十个数字）、肯定集（初值为空）、否定集（初值为空），然后对决策树进行重新定义：电脑第一次猜测的数（随机从可能集中抽取不重复的四个数）作为决策树的根结点（用矩形表示），所有判断的可能结果显示作为决策结点（用圆角矩形表示），可能结果的条件分枝为连线，下次决策数字作为分枝结点（其数字来自可能集、肯定集或者否定集），把确定的数字放入肯定集，把排除的数字放入否定集；依次类推，最终得到正确答案。下面先构造决策树，然后再具体地分析说明，决策树如图1。
图1 决策树
决策的具体步骤如下：
1）电脑从可能集的十个数字中随机抽取不重复的四个数；
2）电脑随机抽取的所有可能结果为五类（共13种可能：“0A0B”、“0A1B”、“1A0B”、“0A2B”、“1A1B”、“2A0B”、“0A3B”、“1A2B”、“2A1B”、“3A0B”、“1A3B”、“2A2B”、“4A0B”）；
3）电脑根据判断结果进行决策： （下转第8383页）
（上接第8380页）
①猜中0个时，把抽取的4个数字放入否定集；在剩余的6个数字中随机抽取4个数字进行第二次猜测，可能结果分为三类（共10种可能：“0A2B”、“1A1B”、“2A0B”、“0A3B”、“1A2B”、“2A1B”、“3A0B”、“1A3B”、“2A2B”、“4A0B”），有3种可能被剪枝；
②猜中1个时，在剩余的6个数字中随机抽取4个数字进行第二次猜测，可能结果分为三类（共9种可能：“0A1B”、“1A0B”、“0A2B”、“1A1B”、“2A0B”、“0A3B”、“1A2B”、“2A1B”、“3A0B”），有4种可能被剪枝；
③猜中2个时，在剩余的6个数字中随机抽取4个数字进行第二次猜测，可能结果分为三类（共6种可能：“0A0B”、“0A1B”、“1A0B”、“0A2B”、“1A1B”、“2A0B”），有7种可能被剪枝；
④猜中3个时，在剩余的6个数字中随机抽取4个数字进行第二次猜测，可能结果分为二类（共3种可能：“0A0B”、“0A1B”、“1A0B”），有10种可能被剪枝；
⑤猜中4个时，根据具体结果进行决策处理（调整数字顺序进行猜测）；
4）根据第二猜测结果进行肯定集和否定集的决策处理（只有二类情况不能直接进行肯定集和否定集的决策处理，对其进行特殊处理）；
5）同理，根据第三猜测结果进行肯定集和否定集的决策处理，依此类推。
4 小结
由以上实例可知数据分类方法运用广泛，尤其是决策树的应用得到广大计算机用户的推广。只要熟练掌握其基本知识和技能，再加以灵活运用，那么进行数据挖掘和归纳推理都能收到意想不到的效果。
参考文献：
[1] Nils J.Nilsson.人工智能[M].郑扣根，庄越挺，译.北京：机械工业出版社， 2000.
[2] 卢格尔.复杂问题求解的结构和策略[M].北京：机械工业出版社，2004.
[3] 蔡自兴. 人工智能基础[M].北京：高等教育出版社，2005.
[4] 温斯顿.人工智能[M]. 北京：科学出版社，1983.
第9篇：人工智能时代概述范文
关键词：大数据时代；会计信息处理；智能化
现代企业处于大数据的时代背景下，企业如何从量大、类型多、价值密度低的数据信息中快速挖掘有价值的信息资源，是其获取竞争优势、把握市场主动地位的影响因素。通过会计信息处理智能化过程，企业能够有效提高对财务数据的加工和处理速度，提高决策效率，并保证数据输出的准确性，对强化企业信息处理能力并提高对数据时代的适应性，具有重要意义。国外会计处理智能化软件如AutoFocus,QuickBook,ERPLY等已得到广泛应用，相比较，我国在会计信息处理智能化水平还落后于国外，需要结合在企业内部的推广使用和开拓创新不断推进我国会计信息处理智能化的进程。
一、会计信息处理智能化概述
(一)会计信息处理智能化定义
会计信息处理智能化是现代信息技术和会计专业领域发展相结合的产物，具体是指通过建立会计信息系统将会计方法体系和电子计算机有机结合，并在信息化和网络化的不断发展过程中向智能化方向发展，从而利用计算机强大的计算能力进行自动处理和分析，形成报告和管理建议，并借助网络通信等手段提供给信息使用者。与会计电算化不同，智能化更加强调信息处理自动化，对人工依赖程度越来越低，甚至能够在自主分析基础上进行常规决策。
(二)会计信息处理智能化动因
通过模拟人类智慧，会计智能在建立具有知识获取、分析和运用能力的计算机辅助系统上能够自主需求解决复杂问题的技巧和办法，因此会计信息处理智能化的应用能够利用信息技术提高数据处理能力和效率，同时保证数据质量，通过提供决策支持能够将财务人员工作重心转移到非常规的更为复杂的管理问题和决策上来，提高管理专业化水平。
(三)会计信息处理智能化条件
会计信息处理智能化实际是将企业会计信息收集、确认、计量、记录和披露环节整体纳入智能化处理系统中，保证会计信息处理流程采用一体化的自动处置，无论是经济业务和凭证编制，还是登记入账和报告生成等工作，都能够实现解放人力、提高效率。企业要建立信息处理智能化应用流程在技术层面需要以下系统的支持和配合：第一，输入系统。首先在硬件设备上主要是鼠标、键盘等输入工具，传统电算化主要依靠人工操作，但在智能化阶段，图纹识别、语音识别等技术发展更新了输入系统的工具创新，也能够进一步替代人工。结合信息化时代来临，企业对外经济联系和业务数据流转都逐渐实现电子化介质传输，例如电子发票、电子货币等出现，为智能输入提供便利，减少以往需要人员操作审核原始凭证和发票信息并进行信息录入工作，用输入系统代替了人工操作，从而减少人为录入出现错误的可能性。第二，数据库系统。会计信息处理智能化必须建立和维护好对应的数据库系统，通过系统规范的设置，保证数据库系统运行的流畅性和准确性。由于会计核算和信息处理有自己特有的准则规定和制度要求，智能化的数据库系统在进行初始设置时必须要结合核算基础、准则要求和会计制度，设置好规则库，在自动识别规则库的运行规则下对业务数据库进行快速存储和调用，保证数据准确性。第三，智能处理系统。处理系统是会计信息处理智能化过程的核心中枢，完善的智能处理系统能够根据已生成的规则库要求进行自动运行，快速处理数据信息并通过输出系统进行结果导出和传递。例如，企业对采购业务的核算，在数据库中读取采购合同信息，通过与输入系统中发票信息核对，检查发票金额、采购名称是否与合同、到货单信息一致，并结合付款记录进行增加存货冲减预付款或记录应付款的数据，同时入库处理能够自动生成入库单。从而通过对会计核算进行流程再造，实现自动会计处理和控制，保证全程智能化的运行过程。第四，输出系统。通过智能化的输出系统建设和完善，在传统显示器输出、打印等输出方式基础上又出现了语音输出、移动网络输出等新输出方式，报表形式也日渐丰富，结合管理层需求，可以针对关键科目、阶段不同选择多样化的输出形式，报表维度增加，图表格式更便于阅读，满足信息使用者需求。第五，控制系统。职能处理过程，规则库和知识库相当于系统大脑，决定着会计信息处理的具体操作，因此通过建立控制系统能够保证人工智能操作的合理性。通过适当人工干预强化控制系统对规则库和知识库的更新，推动会计信息处理人工智能的自动化调整，结合技术发展和环境变化，通过控制系统协调各模块和业务流程的相互作用，才能保证会计信息处理智能化的稳定运行。
二、提高会计信息处理智能化的对策
(一)转变传统会计核算观念，密切关注信息技术环境
现代信息技术与各专业和产业发展的融合越来越强，在会计管理上，企业必须转变传统核算思维，学会利用先进信息技术，提高从大数据时代潮流中顺势而为，抓住机遇。在信息技术环境快速构建和完善的背景下，加大对会计核算智能化的技术支持，推进会计系统、业务管理系统和企业管理系统的有机融合。信息技术环境的变化和具体技术的创新会给企业会计信息处理智能化创新提供新方向，因此，企业还必须密切关注科技领域的技术创新，坚持与时俱进，做好自身会计信息处理智能化系统的更新。
(二)引进综合型财务技能人才，保障会计智能化有序运行
会计信息处理职能系统具有较高的专业性，尤其是在初始设置和系统后台运行维护方面，需要企业有专门的技术人才进行操作，因此，现代企业应设立专门部门并指定专门技术人员负责此项事宜。由于会计智能化系统需要遵循专业财务核算原则，因此还必须结合提高技术人员的综合素质，既能精通智能化软件系统的操作，还应具备专业的会计理论知识和核算技能。通过与高校合作，系统培训综合型财务技能人员，提升专业能力和信息化管理思维，保证高素质、高技能人才的供需对口，为企业会计智能化系统的有效运行提供人才保障。
(三)优化智能化信息系统，提高技术风险防范能力
会计信息处理智能系统环环相扣，一旦发生系统崩溃、网络安全漏洞，将会给企业会计信息处理工作和信息安全造成极大破坏，因此必须提供对技术风险防范能力，通过定期维护和检查智能系统各环节关键控制点，核查系统设置的规范性，结合网络防火墙技术、登录密码保密的信息安全技术的应用，提高对风险防范能力。同时，通过做好定期数据备份和应急预警方案，避免突发技术故障造成企业会计信息处理工作的瘫痪，提高风险应对能力。
三、结语
会计电算化、会计信息化和会计智能化是现代信息技术发展与会计领域融合三个阶段，通过前两个阶段的经验积累和理论创新，会计智能化成为会计领域向专业化纵深发展的必然趋势，现代企业必须从会计管理思维、人员配置和技术支撑上为会计信息处理智能化提供有效支撑，发挥其在大数据时代背景下增强企业信息优势的能力。
参考文献：
[1]吴龙庭,肖聪.基于自然语言的会计事项智能判断方法研究[J].财会通讯，2017(07).
[2]李秀金.信息技术环境下会计核算智能化探讨[J].财会学习，2017(02).
