人工智能技术的优缺点精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术的优缺点范文

关键词：应用型本科院校；人工智能；电子信息工程；专业建设

一研究背景

在发达国家，应用型本科院校一直占有很大的比重。在我国，应用型本科院校也逐渐成为高等教育大众化的主力军，对我国高等教育系统未来发展越来越重要的作用。金陵科技学院作为教育部应用科技大学改革试点战略研究单位、中国应用技术大学（学院）联盟创始单位，也正在积极地去探究相关的应用型专业建设模式。电子信息工程专业作为学校的一门深度涉软专业，也要紧跟南京城市软件建设发展方向，这对应用型电子信息工程专业培养既是机遇又是挑战。随着社会的不断发展和科学技术的不断进步，电子信息工程的应用也越来越广泛，对人们的生活产生了非常大的影响。，不但改变着人们获取信息、存储信息和管理信息的方式，而且为人们进行信息的获取、存储和管理提供了新的途径和方法，目前，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。2015年5月8日，备受瞩目的《中国制造2025》由国务院正式下发，这是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。该规划二个突出特点是，将"加快新一代信息通信技术与制造业的深度融合"作为贯彻始终的主题，提出坚持自主研发和开放合作并举，加快建立现代电子信息产业体系，为推动信息化与工业化深度融合、实现制造业由大变强、建设网络强国提供强有力的基础支撑。在今年，随着国家“两会”的盛大召开，人工智能首次被提升到国家发展战略高度，人工智能技术的重大突破将带来新一轮科技革命和产业革命，大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。电子信息技术的巨大成功和进步，使人工智能可以深层次、多维度地参与到各个行业各个领域中，使科技的进步快速融入到跨界合作中。比如，电子信息技术的成熟，使人工智能可以深度服务于医疗卫生事业、配合甚至取代医生进行精确的手术治疗。在无人驾驶领域，无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人驾驶舰船都已经陆续投入使用；在军事领域，人工智能的运用更是已经炉火纯青，俄罗斯与美国的人工智能作战部队和相关系统，已经在反恐作战中屡立战功，威力无比，作战效能与性价比远远超越人类士兵。由此可看出，人工智能在电子信息技术大发展的当下，终于在应用层面开始发光发热，现出巨大的生命力和后续无穷无尽的成长潜力，人工智能在各行各业的广泛应用，是国家经济结构战略性调整、产能升级改造、产业结构优化、核心技术创新获得成功的关键。随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索，刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。目前，基于人工智能学习背景下，软硬件相关知识过硬的电子信息类专业人才已经成为社会上最为紧缺的人才，薪水待遇很高。

二需要解决的关键问题

作为应用型本科院校，如何将“人工智能”新概念融入到电子信息工程专业建设中，根据社会发展的需求，校企紧密结合，培养出复合型的，应用型的社会紧缺人才，是需要去解决的关键问题。1.像当年互联网的崛起一样，人工智能真正的发展才刚刚兴起，相关的概念及定义还不完全定型，如何把握好未来人工智能的发展方向，有针对性地在传统的电子信息工程课程计划中规划与人工智能息息相关的课程，比如人工智能原理，机器学习，深度学习等课程，将两者有机融合，在人才培养上面临较大的挑战。2.人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的崭新概念。如果要将“人工智能”融入到电子信息工程专业建设中，就不仅需要学生学好如模拟电子技术，数字电子技术，数字信号处理，单片机技术，C/C++程序设计等传统的课程，打好基础，还需要加强在数据挖掘，神经网络等以数学为基础的课程方面的建设，扎实学生的数学物理基础。这对学生的学习能力要求更高，老师的教学水平也提出更高的要求。因此，如何加强此方面的师资专业培训，是一个该课题需要解决的关键问题。3.一个专业人才的培养，不仅需要优秀的师资力量以及良好的学风，还需要有相关的硬件实验平台作为支撑。如何根据“人工智能”新概念，针对性地新建一些诸如智能传感器实验室，人体特征识别实验室，机器人实验室等，把电子信息工程专业中的电子器件技术，信号处理技术等应用于人脸识别，智能家居，机器人等热门领域，根据学生的兴趣爱好因材施教，提高学生的动手能力，也是该课题需要去解决的一个关键问题。

三研究内容

本文以“人工智能”新概念下的电子信息工程专业教学及实践模式为研究内容，重点研究如何将人工智能相关的理论及实验课程建设融入到传统的电子信息工程专业培养方案中，做到无缝结合，在培养模式上需要有一定的理论创新，以更好地适应人工智能类的高新电子信息技术企业对相关应用型人才的要求。目前拟以现有电子信息工程专业的课程体系和专业方向为基础，形成以“人工智能”为导向的应用型电子信息工程特色专业建设，在未来的专业发展规划中，逐渐形成物联网、智能家居、机器人，无人机，人脸识别，语音交互，智能驾驶等不同的专业方向，增加学生的就业面，提高学生的就业层次，加强学生的就业竞争力。主要具体体现在以下几个方面：

（一）实践教学的形式多样

可采用以“学生兴趣爱好”为依据的引导式教学实践模式，在扎实学生数学物理等理论的基础上，将最新的人工智能概念贯穿在电子信息工程专业课程体系中，通过不同的应用型实验项目拓宽学生的知识面，提高学生的主动学习能力，动手实践能力，创新能力以及独立开展研究的能力，将课堂教学、校内实验和校外企业实习三者相互结合，鼓励学生参加诸如全国大学生电子设计大赛，全国大学生智能设计竞赛，中美创客大赛等赛事，以确保培养出高素质的应用型专业人才。同时，让学生从大二开始就自选课题、进实验室、根据兴趣爱好组建不同研究方向的实验团队，并为学生按照不同的研究方向配备专业教师，以此让学生融入到教师的科研工作中去，形成所谓的本科生导师制制度，由相应的导师全程指导，开展科学研究，培养学生的科技创新能力和动手实践能力。

（二）注重提高教师的教学及科研水平

在努力提高学生学习能力的同时，注重提高应用型电子信息工程专业教师的教学及科研水平，使其能够很好地将“人工智能”新概念用于电子信息工程专业的教学中，指导学生参加相关的各种竞赛，提高教师团队的实践能力及技术水平。通过海内外招聘和内部强化培养(教师博士化、教师双师化、教师国际化)等举措，加强师资团队建设；通过鼓励教师积极开设MOOC课程，参加教师技能大赛以及国内外教学培训，从多方面提高教师的教学水平。

（三）建立完善的校企合作制度，为学生提供相应的实习基地

企业工程师可以参与相关的人才培养方案修订和部分的教学实践工作。这种合作制度既可以提高教师的科研应用水平，也可以为学生提供就业机会，增强学生的实践创新能力。

（四）注重课程大纲修改，实验室平台建设

以改革传统的电子信息工程专业的培养模式为目标，总结在“人工智能”新概念下教学及实践的相关经验，形成一个有鲜明特色的电子信息工程专业培育模式。应用型本科院校电子信息工程专业人才未来的发展战略和改革方向，应重点考察“人工智能”新概念下专业人才培养模式的优缺点。重点关注“人工智能”新概念下的教学及实践课程大纲修订、教师教学及科研能力培训体系构建、实验室软硬件平台建设、校企合作培养模式探讨及校外实习基金建设等工作。

四结语

本文探讨和研究了“人工智能”新概念下应用型电子信息工程专业培养模式，结合金陵科技学院电子信息工程专业的发展情况，对原有的专业培养模式做了一定的理论创新，引入了“人工智能”新概念，从理论和实践教学，学生学习能力和教师教研技能培养，校企合作办学，实验室建设等方面进行了一系列的探讨。

参考文献

[1]姚俊.电子信息工程专业人才培养模式研究[J].山东社会科学2016(S1):357-358.

[2]叶全意,徐志国,吴杰,等.应用型本科院校电子信息类专业大学生科技创新能力培养[J].教育教学论坛,2016(46):93-94.

第2篇：人工智能技术的优缺点范文

《财经天下》周刊=EW

胡郁=HY

EW：科大讯飞的业务布局情况现在是怎样的？

HY：科大讯飞现在的业务布局主要是两部分：第一是通过人工智能技术和平台级业务，将语音识别、自然语言处理能力授权给第三方，或者与其他公司合作。目前科大讯飞重点关注的领域是移动互联网、智能家居、电信运营商智能语音服务、智能车载系统和政府便民工程。我们与第三方合作是通过科大讯飞云平台实现的，这是我们的语音能力向各个行业输出的一种方式。通过这个方式，我们很容易发现平台上面的各种应用的优缺点，我们能够获得很多有价值的数据。第二，科大讯飞正在将自己的技术与产业结合，目前我们在教育行业做得还不错。我们现在还有一个“讯飞超脑”的项目，这是科大讯飞面向人工智能领域开展的重大技术攻关项目，目标是帮助科大讯飞从机器“能听会说”到“能理解会预测”。

EW：创业初期遇到过哪些突出的问题？

HY：我们是1999年底成立的，到2004年才实现盈亏平衡，在这期间确实遇到了很多问题。主要是两个方面：首先，那时候技术并不成熟。在2000年的时候，国内有很多语音技术创业公司，科大讯飞是唯一一家生存下来并且发展壮大的，因为我们当时选择的路径还算成功，语音合成在当时是相对成熟点的技术，虽然让机器说话也说不太好。那些选择做语音识别的公司，很多没有成功，就是因为当时这个技术太不成熟。

另外，在中国做生意，比较容易成功的商人，可能是比较懂人际关系的，有一定市场经验的，但我们那时候都是一群学生出来创业，包括董事长刘庆峰，1998年还在读博士，1999年出来，对商业模式、公司管理等方面没有什么概念，经历了很长的一段摸索期。

在中国，做产品和市场的人，比做技术的人更容易成功，这是一个普遍规律。在中国做技术，很多都是在国家体制内，像研究院这样的地方或者国营企业;如果要民营的话，那么在中国的环境下寻找到合适的商业模式并且做大其实是很难的一件事情，所以中国民营的科技创新公司不多。

EW：发展到现在，经历过哪些关键时刻？

HY：我觉得有这样几个关键时刻：第一个是在2000年的时候，我们第一次能够把我们的语音合成技术卖给大客户，就是华为。那时我们的软件还很不稳定，经常崩溃，华为的团队说我们把他们当成测试员了。然后我们的创始人团队，三天三夜没睡觉，把软件做稳定了，就是为了能够通过华为的测试。

第二个关键时刻是，我们在2004年实现了盈亏平衡。当时我们找到了一种可行的商业模式――为一些大的客户提供服务，比如说呼叫中心、银行、电信等，赚到了一些钱。而同时期的很多同样的公司要么没活下来，要么就发展得很小。

第三个关键时刻就是我们2008年上市，这标志着我们在资本市场上开始有一个很好的渠道，我们可以更快地发展。

还有一个关键时刻就是，在2009年的时候，我们注意到，移动互联网来得很快，手机输入这块将会有需求，我们就做了一个讯飞语音输入法，现在是国内第二大输入法，第一是搜狗。另外，我们做了一个语音云开放平台，现在已有16万开发者连接到我们平台上，连接的设备超过了8个亿。这两者让我们在移动互联网时代能够占据一席之地，也让我们在消费者业务层面有了很大的一个突破。

最后一个关键时刻就是，我们在2009年的时候，开始在教育业务上有了突破。我们做到了可以用机器评价学生发音的准确程度，还可以评价英语口语的表达水平。另外，我们可以让机器识别出手写的卷子，实现自动批改。我们现在要攻克的是提高机器的理解能力，让机器人能够参加高考。目前机器人参加高考勉强能及格，我们原来的计划是10年内让机器考上一本，现在改成3年内考上一本。人和机器其实是相反的：人0到6岁学常识，这对人是比较容易的，人培养理解能力很容易，但是学习知识很难;而机器能够装下很多知识，但是它不懂常识，所以有人说机器达到了6岁小孩的水平，那是用人的成长阶段去衡量，其实是错的。

EW：为什么科大讯飞会选择教育这个领域？

HY：一方面，就是我们想为国家做点贡献，我们的技术能够帮助教育行业更先进;另一方面，就是我们觉得教育有比较广阔的商业前景。我们有的是政府采购给学校，也有直接卖给家长和学生的产品。我们是希望能够成为国内教育方面的人工智能的最大参与者。

我们进入教育行业，首先是从普通话水平测试开始，然后是英语口语水平测试，后来我们进入英语教学的课堂，提供一些智能设备和软件，然后我们又参与了考试，实现自动批改。学校里面会有很多智能化的系统，我们把这些东西综合起来，提供一个整体的方案。现在我们是国内教育领域用人工智能提供整体解决方案的最大厂商。

EW：这些年来，科大讯飞有哪些事情是具有开拓性意义的？

HY：第一个我觉得是把语音合成能够做到实用化，这是公司成立的基石;第二就是把语音识别做到了可用化――我们不是最早做语音识别的，但我们是把技术做得最成熟的;第三个就是我们将语音测评带进学校，开创了一个新局面，这是我们商业模式上的创新，我们现在还在努力寻找其他新的商业模式。

EW：相较时下众多创业企业，你认为科大讯飞最为显著的特色是什么？它和别的互联网技术公司有什么差别？ 对于创业17年来公司营收仍主要依靠政府补贴这一颇受争议的商业模式，科大讯飞轮值总裁胡郁直言，这与以技术为核心的中国初创企业的特殊性有关，如果早期没有政府扶持，这类企业将难于生存。

HY：科大讯飞本质上是一个科技创新型公司，科技创新型公司的标准，不是看它赚了多少钱，而是看它的技术是不是世界上最先进的。我们最突出的特点是，我们一直在做核心技术创新和原始创新，不是在别的技术基础上进行微创新，而是在做核心技术的突破性创新。

我觉得我们和别的互联网技术公司最大的差别是，我们比较沉得住气，方向很明确。很多公司什么方向热就做什么，比较浮躁，我们相对来说比较执着于自己原来确定的方向。

很多人对我们的评价是，做了十分才说七分。这是优点也是缺点：优点是大家对我们的印象是比较扎实的，缺点是影响力方面可能宣传不够。

EW：有人说你们在风格上更像一家硅谷公司。你认同这种观点吗？

HY：硅谷技术创新型公司的最大特点是，它不仅仅技术领先于全球，它的商业模式也是领先于全球的，而且美国公司有个很重要的特点，它们是全球化的公司。中国虽然现在有很多互联网企业，但在全球化方面还是不够。科大讯飞现在在语音技术方面，无论是合成还是识别，都能够在中文领域做到最先进，但我们也有需要突破的地方。很多人觉得我们低调，其实我觉得有一个原因是，我们的商业模式不能够跟当前世界上最主流的商业模式吻合，所以这也是科大讯飞面临的最大的挑战。

EW：能否在商业模式上稍作展开？

HY：我们原来的商业模式是To B的，就是售卖技术，用技术跟别人合作。现在我们的目标是，用技术引起一个产业的突破，从而建造新的产业生态系统。我们现在探索的新的商业模式是，更靠近消费者，就是要着重To C。这不一定得直接面对消费者，我们可以用更靠近消费者的业务来达到这个目标，比如我们和汽车厂商合作，汽车内的语音业务就是直接面对消费者的。

EW：国内语音市场这些年在你看来有哪些重要变化？

HY：2000年以前，语音并不被大家关注，那时还没有什么大的语音公司，主要是国外一些大企业像摩托罗拉、IBM等在中国做研究。那么在2000年到2010年之间，以科大讯飞为代表的国内公司逐步把语音合成和语音识别市场抢了回来，现在来看，外国公司在中国的语音业务已经很少了。

近几年有两个新的变化：一个是以BAT为代表的互联网公司已开始进入语音市场，并且投入了很大力量。但他们做语音是为自己的生态服务的，并不是想从这上面赚钱，实际上也赚不到什么钱。现在专业做语音的最大的公司应该是科大讯飞。另外一个就是，很多小的创业公司也开始进入这个市场，但做得都不是太好，技术很重要。

EW：巨头的进入会给你们带来压力吗？

HY：当然。压力不是来自于技术，我们的技术是最先进的，压力来自于商业模式。这个没办法去模仿哪家公司，都要靠自己慢慢去摸索。一个公司如果想要长期保持领先，不仅仅是技术能力，商业模式上一定要走出自己的道路并建立起自己的生态。

我们原来做的是To B ，现在To B 的公司很多，如果想要成为一个生态的话，只有这个肯定不够。我们一定要让生态里有C端用户，这就会有很多变现方式，只要我们提供的服务是用户需要的，并且是高质量的，我们就可以从用户手里赚到钱。

现在我们还是免费的服务，我们通过这种方式收集用户数据，根据这些数据来优化产品，当产品体验足够好时，用户会愿意付费。当然我们也可以有其他收费方式，提供给用户的产品可以是全程免费的，在用户和我们的机器交互时，机器会记住用户的喜好和需求，这时智能终端可以给用户推荐产品，我们可以向产品提供商收取费用，类似于广告费。当然，交互是最重要的，将来在车上、电视上、音箱上甚至玩具上都能够实现人机交互。我们现在的语音合成技术已经很成熟了，机器可以发出明星的声音，我们要不断增加语音交互中的用户体验。

EW：语音市场的竞争还不算太激烈吧？

HY：在发展的过程中，如果大家朝着一个方向的话，自然而然就会有竞争。但是现在的问题在于，我们并不知道将来的物联网时代会发展成什么样，谁也没有一个准确的方向。在一个新的时代里，观察过程会有三个阶段：第一阶段是混沌期，就是大家都不知道将来会发生什么;第二阶段叫形成期，就是大家已经有方向、有规划地发展了;第三阶段叫决胜期，就是各家开始激烈竞争赛跑，像滴滴和快的当时一样。语音市场现在处于混沌期到形成期的过渡阶段，大家都不知道怎么干，还在互相观望，互相挖点技术人才，摸索摸索方向。

EW：科大讯飞会是第一个找到方向的吗？

HY：我们一定是，但是做出来怎么样，还不知道，谋事在人，成事在天。我们现在的方向是，软硬一体化、云端一体化、技术服务一体化，我们不能做一个纯技术的公司，要把技术和内容和服务结合。比如说语音合成，我们就一定要和明星名人资源结合，我们现在可以达到让罗振宇给你读文章的水平。 语言是柄双刃剑，在挡住外国产品进入中国的同时，自己的产品进入其他国家也很难。胡郁介绍称，科大讯飞英语产品做得还不错，但西班牙语、法语、德语等其他语言产品还不行。

EW：科大讯飞得到过一些负面评价吗？

HY：讯飞的体量在去年的时候只有二十多亿，今年也就四五十个亿。现在市盈率已达到150倍。我们的市盈率不太稳定，因为大家看好一个东西，但这个东西一直没出来，所以就会不稳定。很多人说我们都在靠政府补贴，其实是这样，一个以技术为核心的公司，在中国如果不依赖政府，肯定成长不起来，但过度依赖政府，将来的空间会少一点。我们一开始的确就是依赖政府补贴，否则一下子进入市场，是养活不了自己的，只有在跨过一定的技术门槛后，我们才能靠市场养活自己。我们现在已经在找更合适的商业模式，以减少对政府的依赖。我们现在看到很多人工智能公司，他们已经找到了赚钱的方法，但这对我们来说仍然是个挑战。

EW：其实现在很多人在怀疑你们的盈利能力。

HY：这种怀疑是对的，我们虽然说在很多测评上面取得了不错的成绩，但是并没有达到让大家信服的程度。事情还没成之前，你说你是英雄，谁信？武松打虎，得把老虎打死了，结果出来了，大家才把他看成英雄，现在我说我能打死老虎，谁信呢？我们现在就是在努力证明自己。

EW：相较北上广深，合肥的商业环境是不是差了一点？为什么一直留在合肥？

HY：坦白讲，合肥这个地方很适合做研究，但商业氛围和商业创新环境确实和北上广深杭相比是有巨大差距的。但我们还是一直留在合肥，如果我们不是在合肥，我们的人早已经被挖了七八遍了，在我们这边拿50万年薪的人，腾讯可以给150万。我们为什么能在核心技术上持续深入，并且取得领先世界的水平，就是因为在合肥能够真正静下心来做研究。在北京给他100万的薪水，马上就会有人拿200万来挖，工作一有变动，研究就会停滞下来。北上广太浮躁了，这些地方房价那么高，让人怎么安心做研究？我们现在在京津冀，上海广州深圳杭州都有分部，但我觉得做研究的人，还是来合肥好，一线城市安不下心来。

EW：如果你们工资比其他公司低的话，用什么来吸引人才？

HY：追求。世界上还是有一批有追求的人，就是在中国用人工智能改变世界。

EW：资本对于你们是一个什么作用？

HY：我觉得一个公司一定要借助资本的力量，资本是最重要的。我们不能只靠追求来生活，我们要给这些做出巨大成绩和贡献的人体面的生活。有了资本，我才能真正吸引到优秀的人，解决他们的后顾之忧，他们想要去旅游的时候就能够去世界上任何一个国家去旅游，我们要给他们与能力匹配的薪资。

EW：除了受到资本的青睐外，你们自己也有投资。你们在投资上的构想是怎样的？

HY：战略投资是围绕着我们的战略布局来投。我们现在有三大战略板块，教育、智慧城市，还有消费者业务。

EW：科大讯飞的生态能描述一下吗？

HY：我们现在首先要在教育这个方向做成一个核心技术支撑的开放平台，大家有什么内容都可以放上来，可以对接到学校;在智慧城市方面，我们希望能够通过大数据和人工智能，为交通、社会信息化管理、医疗等提供智能服务;最后在消费者业务上，我们要建立生态入口，让用户用语音的方式与机器进行交互，让机器越来越了解用户的需要。

EW：现在每年研发投入有多大？

HY：收入的25%。主要用于几个方面，核心技术、云计算和各个领域应用的开发。我们现在还有很多需要突破的，像核心技术现在其实还没有达到我们想要的水准，我们还要持续努力，因为技术爆炸是一个持续的过程，不是说一瞬间的，而是在一点点改进中获得的。

EW：作为科大讯飞重点攻坚的领域，目前人工智能在你看来处于什么阶段？

HY：现在业界谈人工智能分成三个阶段，计算智能、感知智能和认知智能。人工智能目前处于感知阶段。人在计算智能上比机器人差，感知智能上好一点，认知智能上会更好，所以说，我们现在的切入点叫语音和语言为入口的认知革命。人类最早成为世界的统治者是因为人类发生了认知革命而不是农业革命。机器人也需要认知革命，机器人认知革命的第一i就是先理解语言，我们现在的使命是要让机器能听会说，能理解会思考。接下来我们把这个技术跟很多行业，如医疗、卫生、法律等结合起来。

EW：人工智能为什么这两年这么火？过几年它还会这么热吗？

HY：人工智能能火起来，主要是因为核心算法、数据量和应用模式三个方面成熟了，因此它在技术上可以大规模应用于产业。科大讯飞在核心技术方面还比较有优势，在数据的收集上，现在的“讯飞语音云”用户超过8亿，开放云平台的应用项目8万多个，我们正在尝试各个场景的应用。人工智能过几年是不是还能这么火还很难说，现在大数据已经不那么热了，就是大家接受了这个概念以后就没人天天喊了。

EW：现在你们的挑战主要来自哪些方面？

HY：一个就是核心技术还需要时间来突破;另一个就是我们要寻找到合适的商业模式;第三就是我们需要很多综合性人才，不仅仅是技术人员，还需要会市场的、懂产品的、懂宣传的、会做品牌传播的人。坦白讲，我们原来是一个To B的公司，在品牌宣传方面没什么经验，现在需要更多这样的人。

EW：在产品出口方面，有没有遇到一些问题？

HY：问题很大。我们的产品在国际上还没有产生什么效益。我们最大的问题是，语言是个双刃剑，我们可以挡住外国产品进入中国，但是我们进入别的国家也很难。我们现在英语做得不错，但在西班牙语、法语、德语等其他语言国家，我们就不行。

第3篇：人工智能技术的优缺点范文

关键词:汽车电控系统；信息融合；mass函数；制动防抱死；系统故障检测

中图分类号：F407.471 文献标识码：A 文章编号：

1汽车电控系统故障检测方式

1.1采用专用检测仪检测

70年代末，首先出现了专用检测仪，通过这种仪器，技术人员可以观测控制系统的输入输出，有助于了解控制系统的工作过程，并可对系统的工作状态做出判断。这要求操作人员掌握控制系统的机理和标准的确定，技术水平要求高，应用受到限制。

1.2随车检测

为了克服专用检测仪的缺陷，80年代初出现了随车检测系统。随车检测是指利用车载计算机对电控系统各部件进行检测，记录或显示检测结果的检测方法。它具有一系列功能如:有严重故障时向驾驶员报警，存储和显示故障代码，采取应急措施，使系统维持在一定水平下运行等。

1.3车外检测

为了扩展检测信息和检测功能，80年代中后期开始研究多功能车外检测仪。车外检测是指利用仪器对电控系统进行检测和检测，与随车检测的及时特点相比，主演特点是功能齐备。只有把两者有机地结合起来，相互补充，才能满足维修的需要。

1.4集成检测

随着汽车电子技术的应用和发展，汽车电控系统日趋复杂，传统的检测方法和检测设备在检测精度、使用方便性和适应性方面难以满足用户要求。而计算机信息处理技术和人工智能技术为汽车检测技术的进一步发展创造了有利条件。汽车集成检测适应时代的发展，通过检测手段的有机结合，集多种检测功能于一体，提高了检测精度和效率。它的内容包括检测功能的集成、基于整车的检测、故障检测专家系统与故障电子信息检索技术、检测网络等。

2汽车电控系统故障检测原理

汽车电控系统故障检测过程主要有三个步骤:第一步是检测设备状态的特征信号;第二步是从所检测到的特征信号中提取征兆;第三步是根据征兆和其它检测信息来识别设备的状态。一般来说，它具有两种特征形式，一种是以能量方式表现出来的特征信号，如振动、噪声、温度、电压、电流、磁场、射线、弹性波等:另一种是以物态形式表现出来的特征信号，如设备产生或排出的烟雾、油液等以及可直接观察到的锈蚀、裂纹等，检测能量方式表现出来的特征信号，如果不使用人的感官，则必须使用传感装置，因为检测这类信号是通过能量交换来完成的;而提取物态形式的特征信号一般不采用传感装置，只采用特定的收集装置或直接观测。

从检测的特征信号中提取征兆，如输入征兆提取装置的特征信号是能量形式的，则可在时域中提取征兆，也可以在频域、幅值域或相位域中提取征兆。对于物态形式的特征信号，如油液、烟雾等，其征兆提取方法一般是通过特定的物理、化学方法，得到诸如铁谱、光谱、浓度、粘度以及化学成分等征兆。对于直接观测到的裂纹、锈蚀等信息，可以直接作为征兆信息来使用。

由以上检测步骤，决定了设备检测技术的主要内容为:

①采用合适的特征信号和相应的观测方法(包括合适的传感装置、人的感官)，在设备合适的部位，测取设备有关状态的特征信号。

②采用合适的征兆提取方法与装置，从特征信号中提取设备有关状态的征兆。

③采用合适的状态识别方法与装置，依据征兆进行推理而识别出设备的有关状态。显然，有关状态包括正常状态与不正常状态，不正常状态即为故障检测。

④采用合适的状态趋势分析方法与装置，依据征兆与状态进行推理而识别出有关状态的发展趋势，这类包括故障的早期检测与预测。

⑤采用合适的决策形成方法与装置，从有关动态及其趋势形成正确的干预决策;或者深入系统的下一层次继续检测;或者已达指定的系统层次，作出调整、控制、自诊治、维修等某类决策。汽车电控系统在设备检测中，毫无疑问，应要求在每一步骤，花费尽可能少，有关状态信息获取尽可能多，结果尽可能好。然而，各检测步骤是彼此相互联系与相互影响的，各局部最优并不能保证全局最优。因此，还必须从全局出发，全面考虑整个检测过程，从宏观上制定尽可能好的检测策略。

3汽车电控系统故障检测的智能化

目前，用于汽车电控系统故障检测的方法可分为两大类:一类是完全基于检测数据处理的检测方法，如用得较多的对比检测法、函数检测法、振动检测法、模型识别法、统计检测法以及模糊检测法等，它们是通过对故障检测信号的处理而较早地发现故障，以至预报故障:另一类则是主要基于专家经验及知识处理的专家系统检测方法，它是模仿人类专家在进行故障检测时，首先观察机器的症状，然后依据所观察到的症状，利用自己所具有的知识来推断故障的原因。我们称第一类完全基于数据处理的检测方法为传统检测方法;而基于知识处理的检测方法为智能检测方法。

传统检测方法，尽管可以通过检测信号的处理，实现机器工况监视与故障检测，但当检测对象变得庞大而复杂时，为了能把故障比较细致地区分出来，一方面需要增加检测手段，另一方面需大大增加计算量，从而使得检测时间延长。当调试完毕后，用传统检测方法编制的软件系统的功能就确定下来了，不易更改，象，因而推广较难只局限于某一具体系统的检测，很难应用于不同的检测对人类专家在进行故障检测时是怎么做的呢?领域专家往往可以直接凭借系统发生故障时，用视觉、嗅觉、听觉或触觉得到一些由数据难以描述的事实以及专家对故障发生的历史和系统的结构等作出判断，从而可能很快地找到故障源。这种专家经验的应用，对于复杂大系统的检测尤其有效，在多数情况下，可能做到比传统检测方法判断故障要快得多。而完全基于检测数据处理传统检测方法的共同局限性恰恰在于没有利用人类领域专家的丰富经验和知识在故障检测中快速而有效的作用。

对汽车电控系统智能故障检测的目的之一就是试图以计算机模拟人类专家对复杂系统进行故障检测。做到既能发挥领域专家在检测中根据各种感觉到的事实及专家经验进行推理，又能很方便地推广应用于各种不同的检测对象，这正是智能故障检测方法不同于传统检测方法的显著优点。为了对智能检测的概念有深入的理解，先考察一下人的智力活动过程是很有必要的。图2-3人智力活动过程的一般模型。

结语

本文重点分析了汽车电控故障检测系统的检测原理及其在实际应用中所遇到的问题，并指出要解决目前的问题和满足社会的需要，其检测系统必然要从传统的检测系统向智能化方向发展。并比较了智能故障检测系统中以符号处理为核心和以网络联结为主的联结机制的两种方法的优缺点。

参考文献：

[01]祁克光.一种汽车油耗显示控制系统及其控制方法[P].中国专利:CN101968632A,2011-02-09.

[02]胡红利;倪斌.刷新软件的方法及装置[P].中国专利:CN101825875A,2010-09-08.

第4篇：人工智能技术的优缺点范文

 

关键词：计算机网络应用　网络安全问题　策略

    引言:随着万维网wWw的发展，Internet技术的应用已经渗透到科研、经济、贸易、政府和军事等各个领域，电子商务和电子政务等新鲜词汇也不再新鲜。网络技术在极大方便人民生产生活，提高工作效率和生活水平的同时，其隐藏的安全风险问题也不容忽视。因为基于TCP/IP架构的计算机网络是个开放和自由的网络，这给黑客攻击和人侵敞开了大门。传统的病毒借助于计算机网络加快其传播速度，各种针对网络协议和应用程序漏洞的新型攻击方法也日新月异。因此计算机网络应用中的安全问题就日益成为一个函待研究和解决的问题。

1.计算机网络应用的常见安全问题

    计算机网络具有大跨度、分布式、无边界等特征，为黑客攻击网络提供了方便。加上行为主体身份的隐匿性和网络信息的隐蔽性，使得计算机网络应用中的恶意攻击性行为肆意妄为，计算机网络应用中常见的安全问题主要有:①利用操作系统的某些服务开放的端口发动攻击。这主要是由于软件中边界条件、函数拾针等方面设计不当或缺乏限制，因而造成地址空间错误的一种漏洞。如利用软件系统中对某种特定类型的报文或请求没有处理，导致软件遇到这种类型的报文时运行出现异常，从而导致软件崩溃甚至系统崩溃。比较典型的如OOB攻击，通过向Windows系统TCP端口139发送随机数来攻击操作系统，从而让中央处理器(CPU)一直处于繁忙状态。②以传输协议为途径发动攻击。攻击者利用一些传输协议在其制定过程中存在的一些漏洞进行攻击，通过恶意地请求资源导致服务超载，造成目标系统无法正常工作或瘫痪。比较典型的例子为利用TCP/IP协议中的“三次握手”的漏洞发动SYN Flood攻击。或者，发送大量的垃圾数据包耗尽接收端资源导致系统瘫痪，典型的攻击方法如ICMP F1ood}Connection Floa等。③采用伪装技术发动攻击。例如通过伪造IP地址、路由条目、DNS解析地址，使受攻击的服务器无法辨别这些请求或无法正常响应这些请求，从而造成缓冲区阻塞或死机;或者，通过将局域网中的某台机器IP地址设置为网关地址，导致网络中数据包无法正常转发而使某一网段瘫痪。④通过木马病毒进行人侵攻击。木马是一种基于远程控制的黑客工具，具有隐蔽性和非授权性的特点，一旦被成功植人到目标主机中，用户的主机就被黑客完全控制，成为黑客的超级用户。木马程序可以被用来收集系统中的重要信息，如口令、帐号、密码等，对用户的信息安全构成严重威胁。⑤利用扫描或者Sniffer(嗅探器)作为工具进行信息窥探。扫描，是指针对系统漏洞，对系统和网络的遍历搜寻行为。由于漏洞普遍存在，扫描手段往往会被恶意使用和隐蔽使用，探测他人主机的有用信息，为进一步恶意攻击做准备。而嗅探器(sni$}er)是利用计算机的网络接口截获目的地为其它计算机的数报文的一种技术。网络嗅探器通过被动地监听网络通信、分析数据来非法获得用户名、口令等重要信息，它对网络安全的威胁来自其被动性和非干扰性，使得网络嗅探具有很强的隐蔽性，往往让网络信息泄密变得不容易被用户发现。

2.计算机网络安全问题的常用策略

    2. 1对孟要的信息数据进行加密保护

    为了防止对网络上传输的数据被人恶意窃听修改，可以对数据进行加密，使数据成为密文。如果没有密钥，即使是数据被别人窃取也无法将之还原为原数据，一定程度上保证了数据的安全。可以采用对称加密和非对称加密的方法来解决。对称加密体制就是指加密密钥和解密密钥相同的机制，常用的算法为DES算法，ISO将之作为数据加密标准。而非对称加密是指加密和解密使用不同的密钥，每个用户保存一个公开的密钥和秘密密钥。公开密钥用于加密密钥而秘密密钥则需要用户自己保密，用于解密密钥。具体采取那种加密方式应根据需求而定。

    2. 2采用病毒防护技术

    包括:①未知病毒查杀技术。未知病毒技术是继虚拟执行技术后的又一大技术突破，它结合了虚拟技术和人工智能技术，实现了对未知病毒的准确查杀。②智能引擎技术。智能引擎技术发展了特征码扫描法的优点，改进了其弊端，使得病毒扫描速度不随病毒库的增大而减慢。③压缩智能还原技术。它可以对压缩或打包文件在内存中还原，从而使得病毒完全暴露出来。④病毒免疫技术。病毒免疫技术一直是反病毒专家研究的热点，它通过加强自主访问控制和设置磁盘禁写保护区来实现病毒免疫的基本构想。⑤嵌人式杀毒技术。它是对病毒经常攻击的应用程序或对象提供重点保护的技术，它利用操作系统或应用程序提供的内部接口来实现。它对使用频度高、使用范围广的主要的应用软件提供被动式的防护。如对MS一Office, Outlook, IE, Winzip, NetAnt等应用软件进行被动式杀毒。

   2. 3运用入俊检测技术

第5篇：人工智能技术的优缺点范文

[关键词]虚拟现实技术； 数字博物馆 ；博物馆建设

中图分类号：G260 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）07-0369-01

伴随着科技日新月异的发展，虚拟现实技术的出现，虚拟博物馆已然兴起并成为实体博物馆的极为生动而有力的展示窗口，被各地博物馆和展览馆高校科研部门纷纷重视和运用和惊人的效果。

一、虚拟现实技术的基本概况

虚拟现实是计算机模拟的三维环境，是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机系统虚拟环境是由计算机生成的，它通过人的视、听、触党等作用于用户，使之产生身临其境的感觉的视景仿真它是一门涉及计算机、图像处理与模式识别、语音和音响处理、人工智能技术、传感与测量、仿真、微电子等技术的综合集成技术用户可以通过计算机进入这个环境并能操纵系统中的对象并与之交互三维环境下的实时性和可交互性是其主要的特征。虚拟现实不是真的，也不是现实，它只是一个在桌面上可实时地做交互式三维图形用户界面的工具。

二、虚拟现实技术的分类状况

虚拟现实技术划分四类，如下：（一）桌面虚拟现实，桌面虚拟现实利用个人计算机和低级工作站进行仿真，将计算机的屏幕作为用户观察虚拟境界的一个窗口。通过各种输入设备实现与虚拟现实世界的充分交互，这些外部设备包括鼠标，追踪球，力矩球等。（二）沉浸的虚拟现实.高级虚拟现实系统提供完全沉浸的体验，使用户有一种置身于虚拟境界之中的感觉（三）增强现实性的虚拟现实，增强现实性的虚拟现实不仅是利用虚拟现实技术来模拟现实世界、仿真现实世界。真实环境的感受。（四）分布式虚拟现实，如果多个用户通过计算机网络连接在一起，同时参加一个虚拟空间，共同体验虚拟经历，那虚拟现实则提升到了一个更高的境界。

三、虚拟现实技术的系统简述

一个虚拟现实系统由以下几部分组成：（一）虚拟环境它由虚拟环境发生器所产生，且可让使用者通过传感器件和作用器件与之交互，这种交互的结果是使用者有全身心进入这一环境的感觉。（二）虚拟环境发生嚣它能产生使用者所需要的虚拟环境，且能通过作用器件传来的作用信息，了解使用者的位置和动作。并对已产生的虚拟环境作出相应的修改。（三）传感器件，它将虚拟环境中的物体的形、动作、声音等进行转换，使人琵获碍视觉听觉、触觉等多方面的感觉这些感觉与他以往在实际环境中的感觉～致。（四）作用器件，它将人的一些约定动作（如行走.手势等变成作用的信息，让虚拟环境有所察觉。（五）人。虚拟现实实质上是――内含反馈的闭环系统，只有人的存在才能使这―反馈环路有效成立。

四、虚拟现实技术的应用范围

虚拟现实技术已经广泛应用在我们生活的各个角落应用在商业上.可以缩短开发周期，减少投资费用应用在医学研究上，可以数字化人体结构，虚拟手术过程，很好的解决了人体实验对象资源匮乏的问题。应用在娱乐行业，虚拟滑雪场、4D电影等更是丰富了消费者的娱乐生活现在虚拟现实技术更进一步学入到了教育行业虚拟校园、虚拟教学、虚拟博物馆的出现，改善了语言教学的略显枯燥的教育方式使人们更直观、更深刻的获取知识信怠。

五、虚拟现实技术在实际博物馆中的应用

（一）用于数字博物馆建设的虚拟现实技术的系统组成

虚拟现实技术生成系统是一个人和机器组成的闭环系统。其中人上虚拟环境的用户，即为虚拟环境的享受者与作用者，他用自身的视觉、听觉、嗅觉、触觉与行为动作去作用于虚拟环境及其中的虚拟对象；机器部分主要是生成与变换虚拟世界景象的超高速处理器以及人与计算机输入输出信息的接口设备，又称交互设备，它包括头盔显示器、数据手套和现实引擎三个主要部分.

（二）采用Web3D技术的虚拟数字博物馆

虚拟博物馆采用计算机虚拟技术重现展示各利，展品及当时年代的真实场景，整个场景要以三维和交互式探索形式重现。该系统是在总结单纯的网站式、展品和展馆的三维展示、虚拟现实设备展馆或场景的虚拟漫游和三维仿真、虚拟现实设备这几种模式的优缺点后，考虑到目前的网路带宽、系统造价、运行效率以及对沉浸感和交互式的要求后，提出的种新的虚拟场景模式。令用户能够置身其中，获得足够的临场感。

六、简述虚拟现实技术在数字博物馆中的应用

（一）在联网PC驱动的构建方法

（二）运用三维图形软件3DSMAX和VRML语言实现三维漫游系统

（三）XML的虚拟博物馆

（四）WebServices的虚拟博物馆架构

（五）采用Web3D技术的虚拟数字博物馆

（六）全景照片的虚拟现实技术

（七）虚拟现实技术在我国博物馆与文物保护中的具体应用

虚拟现实是近几年迅速发展起来的.而虚拟现实技术的应用为所有的文博单位提供了一个极好的摆脱困境的契机如何充分利用我们现有的资源，通过与软、硬件厂商策略性的合作，革命性的推动我国的文物保护事业，成为当前我国文博领域普遍关注的焦点

七、基于虚拟现实的数字博物馆应用实例

利用虚拟现实技术，我们可以跨越时间和空间的限制，再现历史场景，进入那些由于条件限制而不能进入的地方，使每一件文物回到它们的历史位置，恢复不同文物之间的相互联系，还原因为收藏、保护、展览等原因而被打乱的原貌.同一地点点，同一位置，不同的历史时期的场景都可以按照历史研究的成果在虚拟世界中再现，虚拟博物馆环境的实现方法可通过相应的三维博物馆馆图形图像库，包括虚拟年代、场景、各种历史文物和相应的人员等。通过背景生成与图像合成创造一种儿近真实的立体博物馆环境.、如复原阿房宫、古代长安城、圆明园等已经湮灭了的建筑，或者尚未挖捌完成的秦始皇陵等。联想以后黑龙江省的著名古代地高政权机构，渤海国等建、阿城金上京的古代建筑等都是开发的重点。

案例二：《超越时空的紫禁城》数字化展示“虚拟故宫”

这是首座以中国文化遗产建成的虚拟宫殿，游客只需轻点鼠标，就可以把故宫占地72万平方米的庞大木结构建筑群以及近千件殿内珍藏尽收眼底。

结束语

虚拟现实技术在搏物馆领域发展的潜力是巨大的，只有亲身去经力、亲身去体验去感受，主动地去交与被动地现看观看有质的不同。虚拟现实技术能形象、生动、逼真地模拟博物馆环境，有效地营造一个动态的参观环境。提高参观者掌握修理的效率和积极性，达到优化参观过程、提高参观质最的目的，从而解决传统博物馆无法解决的问题。随着虚拟现实技术的飞速发展，其虚拟技术在博物馆系统具有广泛的应用前景，值得人们欣慰。

参考文献

[1] 刘凤田，刘玉兰，虚拟现实技术及其在教育领域的应用研究[J]，河北农业大学学报，2005.

第6篇：人工智能技术的优缺点范文

我们一直在寻找评定一款软件的客观方法,并试图在一类软件中评选出最优秀的一款。但正所谓“金无足赤,人无完人”,软件各有优缺点,谁可以评为年度最佳呢?知道答案的只有我们的读者,用户的选择就是最高的标准。于是,我们通过收集、统计本次“软件风云榜”的读者投票结果,从每类软件中选出一款读者选择最多的软件产品,确定为2009年最优秀的软件,最后,我们从23个类别中选出了23款软件,颁发“年度最佳奖”。

统辅助类:Windows优化大师

反病毒软件(品牌)类:瑞星

备份工具类:Norton Ghost

安全防护类:360安全卫士

网页浏览类:Internet Explorer

联络聊天类:QQ

语音通讯类:Skype

网络电视类:PPLive

下载工具类:迅雷

邮件处理类:Foxmail

视频播放类:暴风影音

音乐播放类:千千静听

图片工具类:ACDsee

视频处理类:会声会影

文字输入类:搜狗输入法

办公软件类:Microsoft Office

电子阅读类:Adobe Reader

翻译软件类:金山快译

股票证焕:大智慧

游戏工具类:QQ游戏大厅

手机娱乐类:天天动听

支付平台类:支付宝

在我们的调研中,读者使用软件过程中最大的难题就是“同类软件太多,不知道如何选择”。身为有着16年历史的专业媒体的编辑,我们有着更为专业的知识,对软件的认知和判断要优于大数人,这也给了我们另一个责任――更好地指导读者去选择软件。哪些软件值得我们去推荐呢?我们结合2009年全年“CFAN研究院”对软件的评测结果,通过编辑视角,从性能、功能、安装简易度、操作适合度等专业角度选出最完善的软件,作为2010年的推荐产品,颁发“编辑推荐奖”。最终我们选了14款软件进行重点推荐,其他软件都或多或少地存在需要完善的地方,暂不推荐。

卡巴斯基全功能安全软件2010

2010版对软件界面进行了全新设计,更加简洁、易用,即使是初级用户也能无师自通。简洁的界面下包含了丰富的功能。对电脑运行中的程序进行安全分级,优化实时监控;新增了“安全免疫区”功能,面对危险的操作时,可以摆脱虚拟机,通过卡巴斯基提供的“安全免疫区”进行无安全威胁地运行;在病毒的监控和查杀上了采用了最新的包含行为流特征(BSS)检测技术的第二代主动防御技术,大幅度提高对未知病毒的监测和防御,而且针对目前大家比较关心的隐私防护、网页挂马等问题,卡巴斯基全功能安全软件2010都提供了专门的防护模块,可以说卡巴斯基全功能安全软件2010是一个极为完善的安全软件,CFAN小编推荐使用,颁发“编辑推荐奖”。

来自赛门铁克的安全软件一直以与系统底层结合密切著称,2009年推出的诺顿网络安全特警 2010换用了新的界面,并决心塑造安装时间短,资源占有少的安全软件形象,通过技术创新,使得软件安装时间平均在一分钟以内,软件主界面更是实时显示软件对CPU、内存的占用情况,这让担心资源占用的用户彻底放心。病毒防控上,诺顿网络安全特警 2010采用了创新的智能云防护技术,通过全球用户对文件的评价来分析出文件的安全与否,摆脱了病毒查杀的固有模式,可以更好地解决新病毒检测和防止误报两大难题,另外,软件还提供了父母和隐私控制、数据在线备份两大等新功能,全新的思路下,诺顿网络安全特警 2010的病毒查杀能力也得到了AV-Comparatives的认可,“编辑推荐奖”当之无愧。

软件主打“简单、好用、好玩”三大特色,软件几经更新,功能不断丰富,界面上却保持了简单易用的特性,图文相辅的按钮无需学习就可以让初学者掌握常见的图片处理操作。而且每一步都提供原图对比,随时看到效果并可以撤回上一步操作。图片美容和修复,都提供了向导处理模式,并且为常规的眼睛放大、加眼影、假发、纹身等操作提供了一键处理,支持饰品导入和照片涂鸦,并且图片处理支持发送到QQ,并将在以后支持发送到手机、网上冲印,一句话,常用的它都有,而且更简单、更方便。

来自驱动之家的驱动管理软件,从资源上保证了驱动的丰富,准确,驱动信息更新及时。软件设计从用户使用习惯出发,集成主流网卡驱动,驱动更新功能将驱动安装创新性地分为两类,用户可以选择安装纯驱动或是带有控制软件的完整版本,驱动介绍上更是有详细的“驱动说明、用户评价、用户投票”信息供用户选择。其他例如驱动备份、还原、检测、更新、卸载等功能样样兼备,而且软件还提供了在线版。其人性化的设计和完善的功能让它成为驱动管理软件的领军者。

在几年前,RealPlayer就已经具备观看网络视频的功能,只是限于当时网络带宽的限制难以展现优势。如今,在线看视频已经成为主流应用。当年简洁的RealPlayer如今已经脱胎换骨,SP版本充满质感的界面下透露出社会化(S)和便携化(P)的特色,完美支持主流格式,随时下载流行视频网站上的视频,还能方便地在开心网、Facebook与好友分享视频,而且具备视频转换功能,可将视频转换为合适的格式导入自己的手机、MP4等便携设备,与浏览器、转换器完美结合成为新网络应用下的视频播放器首选。

酷我音乐盒自推出以来,不断给用户带来全新体验,全新界面搭载了海量的皮肤资源和曲库,异形皮肤让每一位用户都能找到并自制可以彰显个性的皮肤;酷我音乐盒完美支持Windows 7系统,并全线升级了MV播放技术,将其主打特色MV资源的画质提高到了DVD水平;在音质播放上,其提供了音频图谱和均衡器,实现在线音乐播放的完美音质还原。在歌曲搜索和推荐方面也进行了优化设计,酷我音乐盒支持拼音和模糊搜索,并且通过音频指纹专利技术判断使用者最喜欢的歌曲风格,给每一位用户提供符合自己口味的个性歌曲榜单;酷我音乐盒还提供移动设备歌曲同步和K歌功能,成为集音乐发现、获取和欣赏于一体的一站式个性化音乐服务平台。

最佳新锐奖

每年的软件评选我们都会看到一些软件的进步,软件是没有最好只有更好的产品,于是我们想通过一种评比,来鼓励软件的发展,以此为个人软件领域的发展发挥一点微薄之力,为那些取得巨大进步的软件颁发“最佳新锐奖”。我们通过对软件的深度评测和发展预测,结合目前的发展趋势和方向,综合评估软件的发展潜力,最后评选出了3款具有特色功能,最具发展潜力的软件,颁发“最佳新锐奖”。

在本次“软件风云榜”的网络投票中,ESET NOD32已经成为杀毒类软件的第二名,发展势头强劲。2009年7月的4.0版本在功能上更加完善,集反病毒、反间谍、个人防火墙及反垃圾邮件于一身,人工智能技术在软件中得到广泛应用,病毒检测上采用人工智能启发式技术,在检测已知和未知威胁上保证高查杀的同时,延续了低系统资源占用的优势;在防火墙防护上,提供了学习模式,根据用户的日常电脑操作自动创建规则。增加了系统漏洞检测功能,提供全面的安全防护功能。并新增了系统维护工具ESET SysInspector与ESET SysRescue工具,使得ESET NOD32安全套装成为冲击最佳安全软件的最有实力选手,评为“最佳新锐奖”。

第7篇：人工智能技术的优缺点范文

〔论文关键词〕计算机网络应用网络安全问题策略

引言:随着万维网wWw的发展，Internet技术的应用已经渗透到科研、经济、贸易、政府和军事等各个领域，电子商务和电子政务等新鲜词汇也不再新鲜。网络技术在极大方便人民生产生活，提高工作效率和生活水平的同时，其隐藏的安全风险问题也不容忽视。因为基于TCP/IP架构的计算机网络是个开放和自由的网络，这给黑客攻击和人侵敞开了大门。传统的病毒借助于计算机网络加快其传播速度，各种针对网络协议和应用程序漏洞的新型攻击方法也日新月异。因此计算机网络应用中的安全问题就日益成为一个函待研究和解决的问题。

1.计算机网络应用的常见安全问题

计算机网络具有大跨度、分布式、无边界等特征，为黑客攻击网络提供了方便。加上行为主体身份的隐匿性和网络信息的隐蔽性，使得计算机网络应用中的恶意攻击肆意妄为，计算机网络应用中常见的安全问题主要有:①利用操作系统的某些服务开放的端口发动攻击。这主要是由于软件中边界条件、函数拾针等方面设计不当或缺乏限制，因而造成地址空间错误的一种漏洞。如利用软件系统中对某种特定类型的报文或请求没有处理，导致软件遇到这种类型的报文时运行出现异常，从而导致软件崩溃甚至系统崩溃。比较典型的如OOB攻击，通过向Windows系统TCP端口139发送随机数来攻击操作系统，从而让中央处理器(CPU)一直处于繁忙状态。②以传输协议为途径发动攻击。攻击者利用一些传输协议在其制定过程中存在的一些漏洞进行攻击，通过恶意地请求资源导致服务超载，造成目标系统无法正常工作或瘫痪。比较典型的例子为利用TCP/IP协议中的“三次握手”的漏洞发动SYNFlood攻击。或者，发送大量的垃圾数据包耗尽接收端资源导致系统瘫痪，典型的攻击方法如ICMPF1ood}ConnectionFloa等。③采用伪装技术发动攻击。例如通过伪造IP地址、路由条目、DNS解析地址，使受攻击的服务器无法辨别这些请求或无法正常响应这些请求，从而造成缓冲区阻塞或死机;或者，通过将局域网中的某台机器IP地址设置为网关地址，导致网络中数据包无法正常转发而使某一网段瘫痪。④通过木马病毒进行人侵攻击。木马是一种基于远程控制的黑客工具，具有隐蔽性和非授权性的特点，一旦被成功植人到目标主机中，用户的主机就被黑客完全控制，成为黑客的超级用户。木马程序可以被用来收集系统中的重要信息，如口令、帐号、密码等，对用户的信息安全构成严重威胁。⑤利用扫描或者Sniffer(嗅探器)作为工具进行信息窥探。扫描，是指针对系统漏洞，对系统和网络的遍历搜寻行为。由于漏洞普遍存在，扫描手段往往会被恶意使用和隐蔽使用，探测他人主机的有用信息，为进一步恶意攻击做准备。而嗅探器(sni$}er)是利用计算机的网络接口截获目的地为其它计算机的数报文的一种技术。网络嗅探器通过被动地监听网络通信、分析数据来非法获得用户名、口令等重要信息，它对网络安全的威胁来自其被动性和非干扰性，使得网络嗅探具有很强的隐蔽性，往往让网络信息泄密变得不容易被用户发现。

2.计算机网络安全问题的常用策略

2.1对孟要的信息数据进行加密保护

为了防止对网络上传输的数据被人恶意窃听修改，可以对数据进行加密，使数据成为密文。如果没有密钥，即使是数据被别人窃取也无法将之还原为原数据，一定程度上保证了数据的安全。可以采用对称加密和非对称加密的方法来解决。对称加密体制就是指加密密钥和解密密钥相同的机制，常用的算法为DES算法，ISO将之作为数据加密标准。而非对称加密是指加密和解密使用不同的密钥，每个用户保存一个公开的密钥和秘密密钥。公开密钥用于加密密钥而秘密密钥则需要用户自己保密，用于解密密钥。具体采取那种加密方式应根据需求而定。

2.2采用病毒防护技术

包括:①未知病毒查杀技术。未知病毒技术是继虚拟执行技术后的又一大技术突破，它结合了虚拟技术和人工智能技术，实现了对未知病毒的准确查杀。②智能引擎技术。智能引擎技术发展了特征码扫描法的优点，改进了其弊端，使得病毒扫描速度不随病毒库的增大而减慢。③压缩智能还原技术。它可以对压缩或打包文件在内存中还原，从而使得病毒完全暴露出来。④病毒免疫技术。病毒免疫技术一直是反病毒专家研究的热点，它通过加强自主访问控制和设置磁盘禁写保护区来实现病毒免疫的基本构想。⑤嵌人式杀毒技术。它是对病毒经常攻击的应用程序或对象提供重点保护的技术，它利用操作系统或应用程序提供的内部接口来实现。它对使用频度高、使用范围广的主要的应用软件提供被动式的防护。如对MS一Office,Outlook,IE,Winzip,NetAnt等应用软件进行被动式杀毒。

2.3运用入俊检测技术

人侵检测技术是为保证计算机系统的安全而设计与配置的一种能够及时发现并报告系统中未授权或异常现象的技术，是一种用于检测计算机网络中违反安全策略行为的技术。人侵检测系统的应用，能使在人侵攻击对系统发生危害前，检测到人侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐人侵攻击。在人侵攻击过程中，能减少人侵攻击所造成的损失。在被人侵攻击后，收集人侵击的相关信息，作为防范系统的知识，添加人知识库内，以增强系统的防范能力。

根据采用的检测技术，人侵检测系统被分为误用检测(MisuseDetec-lion)和异常检测(AnomalyDetection)两大类。误用检测根据事先定义的人侵模式库，人侵模式描述了人侵行为的特征、条件、排列以及事件间关系，检测时通过将收集到的信息与人侵模式进行匹配来判断是否有人侵行为。它的人侵检测性能取决于模式库的完整性。它不能检测模式库中没有的新入侵行为或者变体，漏报率较高。而异常检测技术则是通过提取审计踪迹(如网络流量、日志文件)中的特征数据来描述用户行为，建立典型网络活动的轮廓模型用于检测。检测时将当前行为模式与轮廓模型相比较，如果两者的偏离程度超过一个确定的闽值则判定为人侵。比较典型的异常检测技术有统计分析技术、机器学习和数据挖掘技术等。二者各有优缺点:误用检测技术一般能够较准确地检测已知的攻击行为并能确定具体的攻击，具有低的误报率，但面对新的攻击行为确无能为力，漏报率高;而异常检测技术具有发现新的攻击行为的能力，漏报率低，但其以高的误报率为代价并不能确定具体的攻击行为。现在的人侵检测技术朝着综合化、协同式和分布式方向发展，如NIDES,EMER-ALD,Haystack都为误用与异常检测的综合系统，其中用误用检测技术检测已知的人侵行为，而异常检测系统检测未知的人侵行为。

2.4利用网络防火墙和防毒墙技术

第8篇：人工智能技术的优缺点范文

论文关键词：会计理论基础分析

论文摘要：会计理论基础是支撑会计理论大厦的脚根、支撑点，同时也是会计理论产生、发展、丰富和完善的力量和源泉。二者的辩证关系具体表现在：一方面，会计理论基础的完善与否直接制约若会计理论的发展与完善；另一方面，完善的会计理论在一定程度上也巩固了会计理论基础，使得会计理论基础更加坚实、雄厚，更好地促进会计理论的发展和完善。

1现代会计理论基础的特点

1.1动态性发展性会计发展的外部动力主要来自于两个方面：一是社会经济环境的变化；二是会计信息使用者信息需要的变化。前者要求会计充分发挥其反映的职能，不断地将新的、变化了的经济业务反映出来；后者则要求会计自身的内容、性质等发生实质性变革，努力满足信息使用者的客观需求，便于广大信息需求者准确作出决策。在信息技术环境下，随着社会经济环境的不断完善，会计信息需求者对会计信息的客观要求越来越高，必然会促进会计向广度和深度方向全面发展。会计理论基础也随之不断地发展完善，在充分地吸取新的学科理论养分的同时，也摒弃了一部分不适合于信息技术环境下陈乏的、过时的理论。

1.2内容多样性信息技术、信息经济学、信息博弈论、经济学理论。知识经济、电子商务以及基因技术、纳米科技等尖端学科理论广泛地渗透于会计理论基础之中，与传统的会计理论基础共同支撑着日益发展、完善的会计理论体系、同时国外的一些先进管理理论的新思想和新模式，比如，企业再造工程理论(将主要绩效指标定位于服务质量、顾客满意度、成本以及员TT作效率等)、虚拟企业理论(主要强调组织虚拟化、功能虚拟化和地域虚拟化，实现以信息技术为连接和协调手段的临时性的动态联盟)、学习型组织理论(主要从系统基本模型角度阐述团队学习效应和系统思想理念)等都将广泛地融入到会计理论基础之中，促使会计理论基础不断地完善、健全和充实。

1.3虚拟性会计理论基础并不像实体组织那样具备有形的。规模化的根基，它是通过将多个相互关联的学科的经济资源迅速相结合而成的一种没有围墙、超越空间约束、依靠信息网络手段联系和统一协调的，具有抽象性、概括性和逻辑性的客观存在的无形的根基。这里的虚拟性有两层含义，即一是会计理论基础内部的虚拟化，主要是指会计领域内支撑会计理论大厦的纯会计理论基础的虚拟化：二是会计学科与其他相关学科领域之间交互渗透关系的虚拟化，即以信息技术为连接和协调手段的动态联盟式的虚拟组织系统。

1.4质量性会计理论基础作为会计理论的根基，其质量性就显得尤为重要，概括而言，具体表现在稳定性、安全性和品质性三个方面。就稳定性而言，尽管会计理论基础在整个会计理论发展的历史长河中呈现出动态性和发展性，但是就某一时间段、期间而言，会计理论基础还是具有相对的稳定性的，否则会计理论根本就无从发展；就安全性与品质性而言，这两个方面的因素同样是保证会计理论基础质量的关键性因素，因为缺乏安全性、品质性的会计理论基础根本就不具备支撑会计理论大厦的能力。

2现代会计理论基础的的内容

2.1经济学在与会计理论基础进行交互渗透时，经济学理论将许多经济学的思想、观点大量地引入到会计理论之中，为广大的会计学者从经济学视角来分析会计问题，寻求提高会计工作效率、改善会计信息以及完善会计信息披露制度提供了一个更新的思路。比如：交易成本经济学理论、产权理论、契约经济学理论和委托一理论等这些新制度经济学的理论体系与会计理论体系相结合均从不同角度丰富和完善了会计理论基础的内涵和外延。同样，由统计知识、数学方法和经济理论相结合而成的计量经济学理论也是会计理论基础的组成部分。计量经济学通过运用数学工具来考察和研究经济社会中各种经济变量之间的数量关系，预测经济发展的趋势，检验和预测经济政策效果。在信息技术环境下，由于会计人员面临的是非常庞大的经济业务及非常繁杂的经济数据，而这些信息、数据往往要经过一定的数据处理才能为人们所使用。因此，通过充分应用计量经济学理论，我们可以构建经济模型，预测企业乃至整个宏观的经济发展趋势，模拟会计政策执行的经济效果，使得广大的会计信息需求者得到更加准确、有用的财务信息资料。2.2电子信息技术信息技术学是以通信技术与计算机技术为基础相结合而成的一门新兴学科和科技领域，它既包容了通信系统的数字化、软件化、智能化和光纤化等方面的优势，又同时兼有计算机科学技术在设备资源与信息资源的共享性、系统交互性以及处理能力和存储能力等领域独特的优点。因此，以计算机技术与通信技术的有机结合促成了现代信息技术的建立和发展，其影响范围包括经济、军事、社会生活、科学文化的各个方面，而且涉及到宏观和微观的各个层次。现代信息技术理论的内容主要包括：网络技术理论、信息技术理论、数据挖掘理论、系统集成理论、多媒体理论、人工智能技术，具体的应用法则包括了穆尔法则(Moore''''slaw)、基尔德法则(Glider''''slaw)和麦特卡夫法则(Metcalfe''''slaw)。

2.3司法诉讼学司法诉讼学与会计理论体系相结合是现代会计理论发展的新趋势，西方发达国家已经出现了“诉讼”会计(ForensicAccounting)这一特殊的会计发展分支。它是针对于在现代竞争日趋激烈的社会中，由会计人员对于特定的经济犯罪、经济过失和经济纠纷案件进行会计反映，对法庭和诉讼当事人提供专门服务的一种特殊会计工作。在信息技术环境下，随着企业之间的交易广泛地在网络上进行，经济组织之间的联系更加紧密，它们所面临的经营环境日益复杂化。与此同时，企业之间的纠纷趋于多样化和复杂化，经济犯罪的形式也越来越多，因此由会计人员对经济案件中涉及到经营财务事项和经济损失部分加以计算，并进行正确的会计分析，为法庭的裁决提供依据就显得尤为必要。然而诉讼会计既不同于一般的财务会计，也不同于一般审计，它通常涉及到财务证据的调查和分析、运用电脑进行分析和陈述、以财务呈报形式进行说明以及在必要时在法庭上以专家的身份出庭作证等。来源于/

3现代会计理论的研究方法

关于会计理论的研究方法的分类，学术界比较普遍的观点是分为规范分析法和实证分析法。前者强调应用规范性的方法，即运用演绎推理(Deductivereasoning)的方法分析和研究会计问题，它主要主张会计理论的发展不应受制于会计实务的发展，会计理论应当高于会计实践并指导会计实践：后者则是在规范推理(Inductivereasoning)的基础上，运用实验技术和数理统计等方法，在一定的经济假设条件下研究有关会计问题，它主要强调会计实务是发展会计理论的基础。由上述对两种研究方法的阐述，可以看出二者的优缺点是：规范会计研究方法是在先假定会计目标继而再进行逻辑推理的结果，再加上它缺乏有关的数据、模型来支持其观点、论断，这种会计理论研究模式的有效性已经受到了现实生活的挑战和怀疑；实证会计研究方法则过分依赖于有关的经济假定条件(而现实生活中，这些假定条件往往是木存在的)，而且现阶段虚假的信息资料、经济数据充斥会计市场，再加上经济计量方法或经济模型自身就存在着无法消除的局限性，因而利用虚假的信息资料，借助于不完善的经济模型分析得出的结论、结果，确实有待于广大的学者和专家进一步深思熟虑。

第9篇：人工智能技术的优缺点范文

云服务是云计算得以实现的具体形式。各种云计算的研究与开发，最终都要归结到提供更加灵活、方便、适应个性需求的服务，即所谓的云服务。因此云服务也是云计算实现的重要标志。信息资源管理与云计算的相关研究中，云服务是最需要关注而且也是最重要的领域。

本期专稿发表的一组文章，是邓仲华教授主持的人文社会科学重点研究基地重大项目“信息资源云体系与服务模型研究”（项目批准号：11JJD630001）和国家自然科学基金资助项目“云计算环境下图书馆的信息服务等级协议研究”（批准号：71173163）的部分研究成果。内容包括：《面向信息资源云服务的知识分类研究》探讨适合于云服务的知识分类组织方法；《虚拟化与信息资源云服务》分析信息资源虚拟化以实现云服务的技术问题；《图书馆云服务的参与方关系模型研究》结合图书馆云服务的特点，研究云服务中的各个参与方及其特征，提出了图书馆云服务参与方的关系模型；《美国图书馆的云服务》考察美国图书馆的云服务并分析对我国的启示。

摘 要：知识分类是信息资源云中重要的基础部分。文章考察了现有的典型的知识分类方法，分析总结了他们各自的特点，针对信息资源云构建过程中的特征，从用户需求和知识的使用频率稳定性两个维度出发，探讨了适合于信息资源云服务的知识分类方法。

关键词：信息资源 云服务 知识分类

中图分类号： G203 文献标识码： A 文章编号： 1003-6938（2012）03－0001-05

Research on Knowledge Classification for Cloud Service of Information Resources

Abstract Knowledge classification is the important basis of cloud service of information resourcesand ways of classification are varied. This paper examines the existing typical methods of knowledge classification, analyzes and concludes each characteristic. According to the feature of cloud service of information resources and from the dimension of user' needs and the stability of the use frequency, this paper designs a knowledge classification which is suitable to cloud environment of information resources.

Key words information resources； cloud service； knowledge classification

知识是一个庞杂系统，必须通过适当的分类方法，才能将知识资源进行有效的组织。知识分类是知识检索及知识服务的必要条件，特别是在构造知识性云服务时，服务内容的提取既涉及到知识体系本身，又与传播过程中知识受体的背景知识相互作用。这就要求知识分类既要适应传统的知识组织，又要满足云服务所提出的新要求。

在当前云服务的发展中，通常将云服务分为三个层次：应用层服务（AaaS）、平台层服务（PaaS）和基础设施层服务（IaaS）。这种分层的概念，较好的揭示了层次上的特点，因而成为目前普遍采用的云服务层次模型［1］。但这种三层方案忽略了信息资源这一重要因素，不便于云服务体系中的资源组织与管理，影响了信息资源在云服务中的应有作用。事实上，信息资源可作为一个辅助层（独立于三层模型之外）进行单独的组织与构建，它可以对上面三层服务进行“预服务”，即进行资源的合理组织，以使上面三层在提供服务时更高效［2］。

信息资源层要对各层提供支持，所以要根据各层的特点采用合适的知识分类方法。各种知识分类方法并没有好坏（或优劣）之分，而只有适合的程序有高有低，在云服务中这种表现尤为明显。因此分析它们的特点和适用的场合就是信息资源云的构建研究的重要任务。

1 现有的典型的知识分类

知识分类是根据知识管理的需要和标准，通过比较，把人类的全部知识按照相同、相异、相关等属性划分成为不同类别的知识体系，以此显示其在知识整体中的应有位置和相互关系。知识分类可作为寻求知识的出发点，它犹如学海的航标，既可指明求学的门径，也可为从事知识管理的人提供理论指导，以便使纷繁复杂的知识得以依类分理，各有归属，从而建立起次序化、规范化、系统化的知识世界［3］。

各种知识分类方式都有其明确的目的，如隐性知识和显性知识的分类方案就是为了研究知识的转移与传播而提出的。从应用目标的视角分析，知识分类方式可以归为三种，它们分别是：揭示知识本质的分类、用于管理/检索的分类以及用于知识运动规律研究的分类。

1.1 关于知识本质的分类

很多大家，包括孔子、柏拉图、亚里士多德、黑格尔、文德尔班、培根、笛卡尔、恩格斯、钱学森等等，都对知识的本质和分类作过探讨。

知识起源于人们的日常生活需要。中外许多大家在研究知识本质的分类时，虽显现出不同的分类方式，但是都体现出了满足人们日常生活需要的这一特性。儒家的杰出代表孔子在讲学时就已经采用了分科授徒的方式，体现其经世致用的思想特征。西方哲学家亚里士多德对知识的分类（理论知识、实用知识和创造知识）也是源于人类的实践活动，其目的同样是为了解决人类在客观世界中所出现的问题。

1.2 用于管理/检索的分类

知识的积累，必须有相应的管理手段。在图书馆学和教育研究学界，这种用于管理而产生的分类方式体现的尤为明显。

在图书馆学中，主要是进行图书的分类。图书分类法以其载体类型分为传统文献分类法（受控）和网络信息分类法（不受控），传统文献分类法以纸质图书为媒介，而网络信息分类法以网络为媒介。传统的文献分类法，大多是以学科类目为基准，以文献搜索查找为目的。而网络信息分类法是以网络信息资源为对象，以主题为聚类标准的分类方法。通过对部分网络信息的标引，建立网络信息分类导航系统，提供浏览式的分类查询手段［4］。

在教育研究学界中，无论是以教育为目的的分类法（事实性知识、概念性知识、程序性知识和原认识知识），还是以研究为目的的分类法（知识二分法、学科三分法等），都是为了对知识进行更系统的管理，从而进一步实现教育研究的目标。

1.3 关于知识运动的分类

波兰尼按知识的形态将知识分为言传知识和意会知识（即显性知识和隐性知识），这种分类方式依照了知识的运动规律，把人自身的活动看作知识动态生成和表达的源泉，揭示了人的内在知识底蕴与人类活动的关系。简而言之，关于知识运动形态的种种分类，目的是为了研究知识的转移与传播，加强人类对知识的交流和共享。现代，人类的实践生产活动中，特别是涉及经济领域中，关于知识的分类大多是以知识的运动形态为基础，进行进一步的实际性划分。

2 相关文献管理的分类法

2.1 体系分类法

体系分类法是一种直接体现知识分类的等级概念标识系统，是通过对概括文献信息内容及某些外表特征的概念进行逻辑分类（划分与概括）和系统排列而构成的［4］。体系分类法的主要特点是按学科、专业集中文献，并从知识分类角度揭示各类文献在内容上的区别和联系，提供从学科分类检索文献信息的途径。

《七略》：汉代的刘向、刘歆根据当时的国家藏书完成的图书分类目录。它基本上是按照图书的内容性质来划分的，综合性的系统反映藏书的分类目录，共有六大类三十八小类。我国图书馆学界普遍认为《七略》是我国第一部图书分类法［5］。

《杜威十进分类法》（Dewey Decimal Classification， DDC）：是图书馆广为使用的分类法，这个分类系统最早在1837年时Melvil Dewey有此分类构想，于1876年正式出版。DDC是用传统的学科来分类，总共以10个主要的学科（main classes）来涵括所有的知识体系，每个大类下细分10类（divisions），接着又再分成10小类（sections）。它的十个大类（main classes）分别是：总论、哲学、宗教、社会科学、语言、自然科学和数字、技术（应用科学）、艺术、美术和装饰艺术、文学、地理、历史及辅助学科［6］。

《中国图书馆图书分类法》：简称《中图法》，是目前中国大陆地区图书情报界使用最广的综合性分类法。它把全部图书分为/列宁主义/思想、哲学知识、社会科学知识、自然科学知识、综合性图书知识5大部类，总共22个大类［7］。

《中图科学院图书馆图书分类法》：简称《科图法》，是对图书的一种分类方法，将知识门类分为5大部分，在这5个基本部类序列的基础上，组成了25个基本大类。

2.2 分面分类法

分面分类法，也称组配分类法或分析-综合分类法等。其构成原理为：主要依据概念的分析与综合原理，将概括文献、信息、事务的主题概念组成“知识大纲-分面-亚面-类目”的结构，按照一定的组配规则，通过各个分面类目之间的组配来表达文献主题的一种分类法。阮冈纳赞的《冒号分类法》、布朗的《主题分类法》、布利斯的《布利斯书目分类法（2版）》等是分面分类法的代表。

2.3 半分面分类法

半分面分类法，亦称体系-组配分类法，是介于体系分类法与分面分类法之间的一种分类法。它基本上是体系分类法大量采用分面分类方法的结果，即大量使用各种通用复分表、专用复分表、类目仿分以及组配符号等，并且使分类号尽量保持分段的组配形式，在详细列举类目结构的基础上，广泛喜欢用各种组配方式编制的分类法。这种分类法具有直观性较强的特点，也有较强的文献主题概念的组配功能。其主要代表为《国际十进分类法》［8］。

2.4 网络信息分类法

网络信息分类法必须要满足网络信息组织的需要、满足网络用户信息查询的需要、适应网络技术环境的特点。其分类的对象类型多种多样，包括文本、图像、多媒体、网站等等。网络信息分类法的基本功能是通过对部分网络信息的标引，建立网络信息分类导航系统，提供浏览式的分类查询手段。典型代表为分众分类法。

分众分类的英文原名“FOLKSONOMY”一词公认是由著名的信息构建专家Thomas Vander Wal所创，以“Folk”（民间的）和“Taxonomy”（分类体系）所组成。因此，通俗的讲，“FOLKSONOMY”指的就是平常百姓的分类管理系统，国内通常又翻译成“大众分类法”、“自由分类法”、“通俗分类法”、“群落分类法”等［9］。其特点为平面性、主观性、社会性、时效性。目前在社会化书签、博客、网络社区以及图片视频分享网站得到了广泛的应用［10］。

3 分类方法对比研究总结以及在信息资源云环境下的适用性

没有哪一种方法是适用于所有情况的，分类方法都是根据当下所要达到的目标为导向来进行的。

（1）关于知识本质的分类方法。关于知识本质的分类大多源于哲学分类。哲学分类是很多分类方法的基础，特别是在一些应用场景（领域）分类中。正是由于其基础性的地位，所以它的分类方法较为宏观，不够细化。

（2）关于管理/检索的分类方法。传统的文献分类法的设置大都是以学科类目为基准，在文献搜索查找中是具有优势的。但是如果放在网络环境或信息资源云环境下，就不一定适用。哥伦比亚大学图书馆参考馆员Ellyssa Kroski在2005年就指出，图书馆自上而下的阶层式分类法的优点是毫无疑问的，但是对网络资源进行分类显然不适宜［11］。例如：用户现在需要一个资源，涉及到数学、物理、经济和宗教四个方面的知识，这时用户需要的是一种平面性的查找。如果按照文献分类的方法去进行查找，自上而下，层层递进，这样就给用户的使用造成了负担，而且不能最大限度的满足用户的需求。这样有悖于云服务的目的。

网络信息分类法，是以网络资源为分类对象，这一点和信息资源云环境下的分类是有共同点的，都是对资源的分类，而且都与网络相关。近年来，影响最大的是分众分类法。

分众分类以标签（TAG）的方式进行分类，通过标签的字号大小以及颜色的不同来表示其“受欢迎”的程度，能够实现快速而自动的信息聚类，生成系列加权列表和标签云（Tag Cloud），具有较强的大众趋同性、直观性和易用性［12］。分众分类所适用的环境以及它“标签”的概念，与信息资源云环境下的知识分类的应用场境相似，但存在一些问题：①分众分类法在使用过程中是“多对一”的映射关系，多个用户需求一项资源。而信息资源云环境下的分类所反映的是“一对多”的映射，因为是一个用户需求多项资源。②分众分类法在使用中的优点，是组织用户之间互相推荐和共享信息。而目前的云计算基本上还是私有云为主导，各个用户之间的资源有各自的私密性。

（3）关于知识运动形态的分类方法。关于知识运动形态的分类主要体现在具体的应用场景中。大多是以实际场景中的具体需求为导向，在一个领域内分类。这种分类方法不具有普适性，而且基本上是在传统环境中进行的，与信息资源云环境各个方面相去甚远，所以不适用于信息资源云环境。但是也有其可取性，如，云计算是一种商业服务模式，目前的应用主要是企业用户为对象，那么经济场景中的一些分类的方式可以为其提供一些参考。

每一种分类都有其优缺点，没有绝对完美的划分，也不存在好或坏。我们在一个新的环境重新进行资源知识分类时，要根据所在场景的具体要求去处理、分划。

4 面向用户需求的信息资源云环境下的知识分类

信息资源云环境下的知识分类有两点需要把握。一是要符合其应用场景，以寻求一种适合的知识类型的划分，这体现了用户对知识类型的需求。二是要找寻一种适用于网络环境的快速便捷的分类方法，以提高其服务的有效性，这体现了用户对服务质量的需求。

曾伟生曾从投入和产出两个方面对知识进行分类，按知识关键度和知识可用度这两个维度把知识划分成为了四类：发展类知识；生存类知识；一般类知识；边缘类知识［13］。另一种基于知识的使用频率和稳定性差异，把知识分为常规性知识和非常规性知识［14］。这两种分类方案可作为我们在知识类型划分上的重要参考。

分众分类法的标签TAG也是使用频率的一个体现，且它是在网络环境下的分类方法。用分众分类法的部分可取的手段，从“知识使用频率及稳定性”这个维度进行类别划分，提供给用户快捷方便的服务。

在此，从用户需求和知识使用频率及稳定性这两个维度出发，参考曾伟生分类以及分众分类法的标签TAG，我们可以把知识分为四类（见图1）。

4.1 内容划分

偶发类知识：使用频率低并且因时、因地、因认知客体而异的知识，用户需求度不高。这类知识不是人们有意识获取的知识，通常是由于偶然，或无意识地保留下来的知识。

常规类知识：此类知识已经形成了一定的规范化和程序化，稳定性很高，在用户群中也形成了约定俗成的概念，因此需求度并不高。

发展类知识：此类知识可划分到隐性知识一类，稳定性不高，但有导向作用，价值性较高。

核心类知识：此类知识是用户目前最需求的一部分。

4.2 类与类之间的区别

用户高频使用，但并未进行深度挖掘的，属于成熟的，并且约定俗成的归为常规类。同样高频使用，但是在不同维度进行了深度挖掘，则归为核心类。

用户使用频率低，并且显示出只是一种表面层次的使用的归为偶发类。同样使用频率低，但是通过TAG的关联关系，显示出用户对资源有挖掘的，则称之为发展类。

4.3 特点优势

类别的划分并不是一成不变的，它具有扩展性，流动性，更替性。扩展性适应了信息资源云的主要特征。流动性较好地反映了知识的游离性质，例如核心类的知识，由于知识的更新和扩展，原属于这一部分里的知识需求度降低或者说是使用频率降低，它就会流动到常规类或发展类之中去。而发展中的知识，在用户的使用过程中，随着它使用频率的升高以及进一步的知识挖掘，就流动到核心类。更替性体现在，当一类知识它的使用率越来越低，直到一个值的时候，它会被替代，而不存在于这些分类当中。

4.4 缺陷及解决办法

这种理论模式在实际的使用中，需要引入一些参数。例如影响因子、权重等，来比较清晰客观的进行处理。另外还需要克服TAG辨识的模糊性。例如一词多义的时候，TAG就会有判断上的错误。这需要利用语义概念，引入同义词控制技术来进行优化［15］，以达到用户使用的最优效果。同义词控制系统采用基于语义的人工智能技术，系统基于语义分析方法自动对相同或者是相近语义的标签进行分类统计，将语义相近或相同的关键字合作，再进行使用频率统计。更高阶的同义词控制的目标就是智能化地识别TAG的低相关度的问题，采用语义近似或相同的其他关键字来避免标签的模糊性，保证分类的清晰有用。目前基于XML的同义词控制还不能完全解决标签的模糊问题，在未来的语义平台上，有望实现更加智能化的同义控制。

5 结语

随着技术的进步，云计算的影响越来越深，信息资源管理的发展需要传统的分类方法作出改变来适应云计算的深入。以用户需求和知识的使用频率稳定性两个维度出发，提出的知识分类方法是适应这种改变的需要。文中分析为这种分类方法的优点、缺陷及应对方案，但还有很多不完善之处。随着技术的不断加强，如何更快的解决这些不完善的地方，这是值得我们研究探讨的问题。

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