人工智能和生物技术精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的人工智能和生物技术主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：人工智能和生物技术范文

读了下面这12个问答，你就会对人工智能的未来发展有一个较为全面的了解。

人工智能的发展包括哪些阶段？

人工智能的发展可分为三个阶段：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能，比如“阿法狗”，只会下围棋。

强人工智能，达到了人类级别的人工智能，也就是在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。

超人工智能，即超级智能。牛津哲学家，知名人工智能思想家尼克・博斯特罗姆把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故。

为什么说我们正在越来越快地接近超人工智能？

通过观察历史，我们可以发现一个规律，即人类出现以来所有技术发展都是以指数增长。也就是说，一开始技术发展是小的，但是一旦信息和经验积累到一定的基础，发展开始快速增长，以指数的形式，然后是以指数的指数形式增长。

未来学家瑞・库兹韦尔把这种人类的加速发展称作加速回报定律。之所以会存在这种规律，是因为一个更加发达的社会，能够继续发展的能力也更强，发展的速度也更快。

李四光也曾经写道：“人类的发展不是等速度运动，而是类似一种加速度运动，即愈到后来前进的速度愈是成倍地增加。”

人工智能技术的关键难点是什么？

用计算机科学家高德纳的说法，“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”一些我们觉得困难的事情――微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都太简单了。我们觉得容易的事情――视觉、动态、移动、直觉――对电脑来说则太难了。

摩尔定律真的那么有效吗？

摩尔定律认为全世界的电脑运算能力每两年就翻一倍，这一定律有历史数据所支持，这同样表明电脑硬件的发展和人类发展一样是指数级别的。我们用这个定律来衡量1000美元什么时候能买到1亿亿cps（每秒运算次数）。现在1000美元能买到10万亿cps，和摩尔定律的历史预测相符合。瑞・库茨维尔提出的加速回报定理，也就是摩尔定律的扩展定理。

我们什么时候能用上和人脑一样聪明的电脑？

现在1000美元能买到的电脑已经强过了老鼠，并且达到了人脑千分之一的水平。1985年的时候，同样的钱只能买到人脑万亿分之一的cps，1995年变成了十亿分之一，2005年是百万分之一，而2015年已经是千分之一了。按照这个速度，我们到2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了。

我们如何造出超人工智能？

第一步：增加电脑处理速度。这步比较简单。

第二步：让电脑变得智能。这步比较难，有三种可能的途径：一是模拟人脑，二是模拟生物演化过程，让计算机演化出智能，三是建造一个能进行两项任务的电脑――研究人工智能和修改自己的代码。这样它就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务。

为什么说强人工智能可能比我们预期的更早降临？

因为，一，指数级增长的开端可能像蜗牛漫步，但是后期会跑的非常快。二，软件的发展可能看起来很缓慢，但是一次顿悟，就能永远改变进步的速度。就好像在人类还信奉地心说的时候，科学家们没法计算宇宙的运作方式，但是日心说的发现让一切变得容易很多。创造一个能自我改进的电脑来说，对我们来说还很远，但是可能一个无意的变动，就能让现在的系统变得强大千倍，从而开启朝人类级别智能的冲刺。

超人工智能为什么会导致智能爆炸？

这里我们要引出一个概念――递归的自我改进。这个概念是这样的：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制。当它完成一次自我改进后，它比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平。而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使得他比爱因斯坦还要聪明很多，让它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平――这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极表现。

我们还要多久才能迎来超人工智能？

著名人工智能专家、谷歌公司的技术总监瑞・库兹韦尔相信电脑会在2029年达成强人工智能，而等到2045年，我们不但会造出超人工智能，还会迎来一个完全不同的世界――奇点时代。

什么是奇点时代？

所谓奇点时代，指的是超人工智能的出现将世界带入的一个新的时代。在这个时代中，人类将无法预测技术如何发展，因为超人工智能的行为将超出人类的理解能力。

超人工智能可能给人类带来的最大益处是什么？

永生。在理论上，死亡并非是不可克服的，只不过这需要超人工智能在纳米技术和生物技术方面取得我们难以想象的突破。超人工智能可以建造一个“年轻机器”，当一个60岁的人走进去后，再出来时就拥有了年轻30岁的身体。就算是逐渐糊涂的大脑也可能年轻化，只要超人工智能足够聪明，能够发现不影响大脑数据的方法来改造大脑就好了。一个90岁的失忆症患者可以走进“年轻机器”，再出来时就拥有了年轻的大脑。这些听起来很离谱，但是身体只是一堆原子罢了，只要超人工智能可以操纵各种原子结构的话，这就完全不离谱。

超人工智能最值得我们去担心的问题是什么？

第2篇：人工智能和生物技术范文

【关键词】计算机；人工智能技术；应用

1引言

人工智能技术已经成为目前最受社会关注的新兴科技之一，随着该技术在各行业和领域中的应用不断深入，人们的工作和生活方式不断向智能化方向发展，工作和学习效率都得到了质的飞跃，未来，人工智能技术也必然会获得更加广阔的发展前景。

2人工智能技术概述

人工智能是计算机科学的一个分支，这门学科的主要目标是了解人类智能的本质，并通过将人类智能转移到智能机器中，使智能机器能在不同应用场景下做出类人思维的反应。人工智能是一项综合了多项高新科技的综合性学科，包含5项核心技术，分别是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术。其中，机器学习是实现计算机人工智能技术的核心技术，该技术使智能机器在算法复杂度理论、凸分析、统计学等学科的支持下，能自主模拟人类行为。目前已经发表的机器学习策略主要包括模拟人脑的机器学习和采用数学学习方法2种策略。其中模拟人脑的机器学习策略又可细分为符号学习和神经网络学习，符号学习是以认知心理原理为基础，在机器中输入符号数据，用推理过程在图或状态空间中搜索并进行符号的运算，对概念性和规则性知识的学习能力较为突出，如示例学习、记忆学习、演绎学习等；神经网络学习是从微观生理角度对人脑活动进行模拟，利用函数结构模型代替人脑神经网络，以函数结构进行数据运算，并在数据迭代过程中在系数向量空间中搜索，对函数型问题具有较好的学习能力，如拓扑结构学习、修正学习等。采用数学方法的机器学习主要是利用统计机器，建立相应的数学模型，拟定超参数，输入样本数据后根据不同的运算策略对模型进行训练，最后根据训练结果进行结果预测。

3人工智能技术的发展历程

3.1人工智能技术的兴起

虽然新兴技术的兴起获得了广泛的关注，但由于人工智能技术涵盖的学科和技术范围过大，兴起阶段的该技术的理论知识、产品应用、发展应用等均存在明显缺陷。除此之外，计算机技术在当时也并不成熟，当时的计算机编程和计算水平较为落后，很多超前的想法以当时的技术水平来说实现较为困难。在多种因素的影响下，人工智能技术在兴起阶段并未得到快速发展。

3.2人工智能技术的高速发展

人工智能技术这一概念在提出后近20年的时期中其发展始终处于停滞状态，直至20世纪70年代，该领域的专家研发出全新的人工智能专家系统DENDRAL，该系统的诞生带动人工智能技术迈向新的发展阶段，并且在这之后进入高速发展时期。日本始终重视本国科学技术的发展，并且在20世纪80年代提出“科技立国”的政策，此后很长一段时间，日本依托此国策使经济得到迅速恢复和发展。在1982年，日本国内对第五代计算机的研究以失败告终，但此次研究中提出了新的计算机算法和逻辑程序语言Prolog，Prolog在处理自然语言过程中具有比LISP语言更好的应用效果，这一创新进一步促进了人工智能技术的发展。人工智能技术的发展建立在多项先进学科共同发展的基础上，与其他技术相比，人工智能技术在处理数据、整合资源方面具有更大优势。

3.3人工智能技术的发展现状

3.3.1专家系统

专家系统指的是一种智能计算机程序系统，是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一，系统中涵盖大量某领域专家水平的知识与经验，通过应用人类在该领域中的专家级别知识来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延伸到专业领域中，实现了理论研究向实际应用方向过渡的目标，大幅提高了人类对专业问题的处理效率，并且专家系统依托复杂的算法能对专业问题未来发展的可能性进行更全面的计算，工作效率甚至会比人类专家更高效、更准确。随着对专家系统研究的不断深入，目前很多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和判断，并且能够利用知识库，深入挖掘复杂问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用，帮助企业更客观地摸索市场规律，从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置计划等，大幅提高了企业经营的科学性，使企业能在节省生产成本的同时，获得更好的经济效益。

3.3.2模式识别

模式识别是利用计算机技术将识别对象按一定特征归类为不同类别，目前人工智能技术在模式识别中的主要研究方向包括语音语言信息处理、计算机视觉、脑网络组等，希望通过人工智能技术实现对复杂信息的识别和处理，这一应用能促进多个行业向智能化方向发展，如军事领域、医疗领域等。

3.3.3机器人学

机器人学的主要研究方向是机器人的设计、制造和应用，随着人工智能技术的成熟与应用，机器人的智能水平不断提高，并且在不同行业中的应用已经较为普遍，日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等，人们可以利用可移动设备对其进行操作，极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。

3.3.4机器学习

机器设备并不具备自主思考能力，在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟，并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化，能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且复杂程度很高的科学，包含统计学、概率学、算法复杂度理论等，是人工智能的核心技术，也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。

3.3.5人工神经网络

人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛研究的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简单化、抽象化、模式化，并构建成与人脑神经元网络相似的网络结构。人工神经网络技术的成熟与发展为专家系统、模式识别、机器人学、生物、经济等多个学科的发展提供了技术支持，解决了很多人工智能技术发展中的实际难题。

4人工智能技术的应用

4.1人工智能技术在计算机网络技术中的应用

4.1.1计算机网络安全管理

人工智能技术与计算机网络技术互相依存、互相促进、共同发展，在计算机网络技术的多个方面都有深入的应用。其中，在网络安全管理方面主要有如下应用：①智能防火墙技术。防火墙技术随着计算机的普迅速发展，应用人工智能技术的防火墙技术比传统防火墙技术的性能更加优异。智能防火墙技术具有智能记忆功能，能自动记录并储存历史处理病毒的记录，在后续应用过程中依据记录直接优化计算机匹配环节，减少计算机数据量，提高防火墙的隔离病毒能力。另外，智能防火墙还能结合用户的需求，对用户不需要的弹窗功能、访问权限、有害信息等进行智能化拦截。②计算机入侵检测。防火墙的主要功能就是为计算机设备创造安全的运行环境，保证系统和内部数据不被侵害。计算机入侵检测功能是保障防火墙正常工作的基础功能模块，对提高计算机数据的安全性和可靠性具有直接的影响。应用人工智能技术的入侵检测功能，能对计算机系统进行智能化分析和处理，根据预定算法将处理数据整理成为入侵检测报告，让用户能全面地掌握计算机设备的安全状态。③垃圾邮件智能化处理。该技术依托人工智能技术中的模式识别功能，对接收邮件进行扫描和归类，发现垃圾邮件后直接将其标注为垃圾邮件，为用户发出风险警告，避免用户因误操对计算机系统造成损害。

4.1.2计算机网络管理

人工智能技术的发展和应用促进计算机网络技术向智能化方向发展。在实际应用中，除计算机网络安全管理模块外，还能解决多种网络管理问题。随着计算机技术的普及，网络数据呈爆炸式增长，网络管理工作量和工作难度都达到了空前高度，通过应用人工智能技术，能大幅提高计算机网络管理效率，优化网络管理效能。

4.2人工智能技术在企业管理中的应用

企业是市场经济活动的主要参与主体，是维持市场经济稳定运行和发展的关键要素，在企业生产活动中科学地应用人工智能技术，能有效提高企业的生产能力，促进企业获得更高的经济效益和社会效益。具体应用渠道如机械自动化、智能监控、推荐系统、用户购物行为分析、零售分析、数据提取、文本归类、文章摘要等，从员工工作的细微之处实现工作效率上的提升，进而提升企业整体的运行效率。对工业行业来说，应用机械自动化技术还能有效降低传统工业生产中对人工的依赖性，大幅提高工业企业的生产能力，在行业发展的过程中起到了非常积极的促进作用。

4.3人工智能技术在航空航天技术中的应用

航空航天技术是目前人类最高科技的集合体，涵盖众多学科，如信息技术、卫星技术、生物技术、天文学、生命科学等，对提高国家的国防力量、提高国家的国际地位、促进国家经济增长都具有非常重要的意义。航天器设计是航空航天领域中的关键工作之一，而远程控制又是航空航天技术长久发展以来研究的重点，因我国对该技术的研发起步较晚，我国对航空航天技术的研发存在重重困难，但经过国家和科技工作者的不懈努力，目前我国航空航天技术已处于世界先进水平。将人工智能技术应用于航天远程控制中，利用智能系统对数据进行自动采集、处理和储存，如通过采集航天器的轨道信息，并以此分析航天器的运行状态，根据分析结果制定运行决策，对提高航天器的运行安全性和运行质量都是非常重要的举措，推动国家航空航天事业获得进一步发展。

4.4人工智能技术在医疗领域中的应用

目前，人工智能技术在医疗领域中的应用已经非常广泛，使医护人员的工作内容不断得到优化，提高工作效率，还有效提高了国家医疗水平。具体应用包括以下几项内容：①在电子病历中的应用。传统就医诊断环节，医生都需要以手写方式记录病患病例，并根据病例详细列出治疗方案，工作量大，且效率较低，病例保存便捷性较差。通过应用电子病例，不仅能大幅减少病例记录的工作量，还能在医疗系统中直接勾选治疗所需药品，完成病例及用药的勾选后打印即可，既能大幅提高工作效率，还能将病例在计算机中进行储存，且现阶段病例文件的储存格式不再局限于文字，语音和图像也可被添加到病例中，提高医疗诊断的准确性。②在健康管理中的应用。在现代医疗中应用人工智能技术，对病患的病情进行智能化分析，能使医生对疑难病症的分析更加全面准确，制定针对性更强的医疗方案，提高医疗水平，为改善患者的健康状况提供辅助。

5结语

综上所述，计算机人工智能技术的应用，对社会各行业都产生了不同程度的影响，人们的工作和生活方式得到优化和改变，国家科技水平也不断提升。加强对计算机人工智能技术的研究，推动人工智能技术在各个行业中的应用，让人们能切身感受到科技为生活带来的改变，对促进人类社会的发展具有非常重要的意义。

【参考文献】

【1】辛颖楚.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息与电脑(理论版),2019(9):121-122+125.

【2】陈长印.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].计算机产品与流通,2019(12):5.

【3】杨坤,顾兢兢.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电脑知识与技术,2019,15(33):197-198.

【4】郑骜.浅谈计算机人工智能技术研究进展和应用[J].科学与财富,2019(19):276.

【5】赵智慧.计算机人工智能技术研究的进展及应用[J].信息与电脑(理论版),2019,31(24):94-96.

【6】李子青.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].科技经济市场,2019(10):9-11.

【7】罗柱林,韩文超,吕文杰,等.计算机人工智能技术的应用及未来发展探究[J].中国航班,2019(16):90.

【8】李乔凤.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].数字技术与应用,2020,38(3):91+93.

【9】肖梅.计算机人工智能技术的应用及未来发展初探[J].缔客世界,2019(1):39.

第3篇：人工智能和生物技术范文

这些预言是危言耸听还是未雨绸缪？基于这样的判断，我们是否应当反对人工智能的发展？该如何应对可能发生的不平等？带着这些问题，《中国经济周刊》记者采访了尤瓦尔・赫拉利。

Q：有这样一种担心，人工智能或许会令许多人丧失工作，对于普通人而言应当如何应对这种可能性？我们是否应当反对人工智能的发展？

A：我不认为我们应当停止发展人工智能，它会带来很多益处，并不是那种我们需要对抗的危险之物。但为了保持贴近，最重要的能力是保持改变的能力、灵活性，尤其是在精神上。

传统而言，人生会被分成两个阶段。在第一个阶段，你学习知识，获取技能，形成个性并建立起一定的职业身份。在第二个阶段，当然你会继续学习，在一定程度上保持改变。但更多数的情况是，你要利用早年已经学会的知识和技能。

这种模型在21世纪已经不再适用。改变的速度非常快，你在今天学会的大多数东西将会很快变得无用。要保持贴近，你需要终身保持学习，持续改变，改变你的职业身份、个性等等。这非常困难。如何在压力中保持平衡？我想，这个问题将会成为21世纪人类生活中最大的挑战。

人们曾经认为，在现代科技如空调、电脑等等的帮助下，生活将会更加舒适和平静。但实际上，我们的生活比一个世纪以前更有压力了。如何保持改变，不被压力淹没？这是你我都将面对的挑战。

Q：对商业社会而言，未来组织会以什么样的形式存在？

A：今天，我们甚至无法预知20或30年后的经济是什么样子的。这在人类历史上是史无前例的。回顾历史，人类对未来的经济形态总有较好的预期。

如果你生活在一千年以前的中国，在1017年的宋朝，你或许会想到各种情况，1050年，宋朝（北宋）可能会，契丹可能会从北方打过来，未来可能会有瘟疫，或者是地震。你可以肯定未来基本的经济形态，你甚至能够肯定，即便到了1050年，绝大多数中国人还是农民，男人依旧支配着女人，最好教育孩子的方式是教他们种植和纺织，学习儒家经典。

而到了今天，没人知道到2050年的世界经济会是什么样子，我们不知道未来就业市场会怎样，货币系统是怎样。很可能，现有的货币体系将会完全颠覆。新科技，如区块链技术，将会成为未来全新的货币系统的框架。在我们有生之年，类似于银行、保险、信贷类的机构会有完全不同的形态。

另外一个巨大的未知是，经济活动集中度的钟摆将走向何方。历史上，高度集中的商业活动带来金融、财富、劳动力和权力的集中。我们常常看到，一个地区、一个公司、一个国家拥有巨大优势。因此，我们看到了许多垄断组织的诞生。但是，在历史的一些时刻，这些大公司变成了恐龙，非常低效。而许多中小企业则欣欣向荣，它们比大公司更灵活，更能创新。

可以肯定的是，在未来30年，这个钟摆仍会摆动，只是不知走向何方。互联网公司诞生之初，许多人相信，它将鼓励中小企业的蓬勃。而我们今天看到的情况是，许多互联网寡头诞生了。在西方，谷歌、苹果、Facebook、Amazon等控制了一切。

在未来，我们会否有一个数据方面的超级寡头？有这么一个公司或者政府几乎控制了一切？又或者，这些巨头会分崩离析，剩下了许多小的灵活的公司。人工智能可能促使数据的集中，从而导致权力的集中。也可能，区块链技术打破了传统的巨头，如金融系统。今天最好的专家也无法预测，未来基本的经济形态是怎么样的。

Q：人工智能或其他技术会否导致人类的灭亡？

A：我不认为我们将会看到像许多科幻小说中所描写的人类灭绝。很大程度上是因为人工智能并没有意识、感觉和情绪，因此也不会有自己的欲望，更遑论杀掉人类掌控世界。

但危机在于，人工智能会导致人类内部的不平等。一小部分人将会拥有前所未有的权力，他们很可能会与机器融合成为科技人（scibots），他们的大脑可能直接与电脑相连，他们可能拥有更高级的物理能力。

另一方面，更多人将会变得毫无实力，长期来看，这些人可能会被丧失所有权力甚至灭绝。所以，人工智能不会导致全体人类的灭亡，更可能的是将人类割裂为不同的等级，从而走向完全不同的轨道，迎来不同的命运。

Q：在您看来，什么样的人可能成为“少数人”？

A：如果我们对此毫无作为，很有可能，在未来2%乃至5%的人类会成为“权势物种”。我想，他们会包含最富有的人，政治上最有权势的人，这二者常常是一类人。这与你是否聪明无关，设想一下，你非常聪明，但却生长在埃及的某个贫困家庭。对你而言，要赢得足够的财富和权势成为精英阶层，是非常困难的。但若我们对此毫无作为，这将会成为一个问题：经济或政治精英将会成超级人类物种。

历史上，富人和穷人间有很多差别，但仅仅是社会、法律或者政治上的不同。现在危险的是，有了将经济上的不平等转变为生物上的不平等的可能性。富裕的人很可能拥有超越所有人的更高的能力。当然，这只是一种危机，如果我们现在采取行动的话，可以防止这样的危险变为现实。

Q： 我应当采取什么样的行动？

A： 人们需要试图理解现在在世界上发生着什么。你需要的不是更多的信息，而是少量的信息。对于大多数人而言，他们被海量的信息所取悦，无法判断区别什么是重要的。

你会看到很有钱、有权势的人并没有智能手机。有智能手机的人常常被海量的无关信息所轰炸，致使一个人没有足够的时间和注意力，专注于那些更深层次的东西。

我鼓励人们不要读屏幕上弹出的碎片的字节。如果你们想真正理解这个世界，去读一整本书，而不是弹出的300字的内容。我还建议，要与你的身体保持联系。许多人经常对着屏幕，关注虚拟空间中发生在其他地方、其他时间的事情，他们丧失了当下现实的感受。我希望人们能够找到一种方式，真正感受现实，而不是在电子数据的取悦下丧失自我。

《未来简史》

推荐指数：

作 者：尤瓦尔・赫拉利

译 者：林俊宏

出版社：中信出版集团

第4篇：人工智能和生物技术范文

数字潮流引发工作模式改变

该书由来自政策网络智库与英国苏塞克斯大学等机构的研究人员共同编著。他们认为，信息技术的计算能力、存储能力、连通性以及软件应用的发展速度日益加快，影响着就业与商业发展，并为劳动法规的制定带来了挑战，无论企业、政府还是个人都在努力地追赶这一潮流。

世界经济论坛创始人施瓦布曾提出，第四次工业革命对经济和社会的影响不再局限于某一特定领域，而是将物理、数字与生物技术有机地结合在一起，包含大数据、算法管理、3D打印、量子计算、智能机器人、人工智能、物联网、纳米技术等多种形式。数字平台的传播创造出一系列新的工作岗位或商业机会，人们希望此类转型能够推动经济增长、提高生产力水平、打造更具包容性的社会融合新前景。

在谈到劳动力失业与人工智能对就业产生的影响时，布勒哲尔研究员乔治斯·彼得罗普洛斯（Georgios Petropoulos）认为，那些需要常规体力劳动与认知技能的中等水平工作岗位是最易被取代的。在此前的工业革命中，当常规性体力劳动被取代时，会产生新的非常规性劳动。然而当今时代变化飞快，情况与以往已截然不同。彼得罗普洛斯重点从机器学习与性能提高层面进行分析，认为这是一种“深度神经网络发展”的结果，其灵感来自于人类的大脑。他表示政策制定者需制定机器与人工智能系统运行的规则，这需要各利益相关方以及专家的集体协商，同时还涉及对责任、安全、隐私领域进行监管的讨论。

据英国华威大学荣誉教授科林·克劳奇（Colin Crouch）预测，一些“非雇员”（non-employees）劳动者的增长，将使不完善的法律与社会保护政策面临挑战。目前劳动法在新兴经济领域存在的争议，体现了当下劳动关系的重塑。比如，如何在法庭上定义雇员、劳动者、承包商等。受数字技术、监管体系以及管理控制的影响，诸如优步等公司的“非雇员”劳动者在工作中的自主性大大降低，这些变化都在推动对劳动关系的重新定义。

用行动代替焦虑

荷兰马斯特里赫特大学国际经济关系教授罗克·苏特（Luc Soete）表示，如今自动化发展给就业带来的潜在变化，加重了民众的焦虑情绪。从早期研究结果来看，美国民众的焦虑感似乎比欧洲民众更深。媒体的宣传与互联网的作用进一步加深了这种情绪，随之变化的还有民粹主义与保护主义的态度。虽然民众的焦虑情绪发作跟前几次工业革命相似，但也有不同的特点，首先在于对以知识为基础的虚拟经济的投资增多，其次在于人们进入数字经济的门槛大大降低。

欧洲进步研究基金会主席玛利亚·罗德里格斯（Maria Rodrigues）表示，第一次工业革命可能是人类历史上首次经济增长、技术进步与落后的生活水平、就业状况产生冲突，导致了较大的社会动荡。随着时展，技术进步及经济增长已不再需要与社会变革产生必然联系，因此各国政府的治理目标应该是，确保工业与社会的转型能够为社会流动，以及个人发展提供良好的机遇，而非成为民众忧虑与社会动荡的源头。

第5篇：人工智能和生物技术范文

1.做“互联网+教育”的开拓者

作为学校管理者，必须要保持持续学习、终身学习的态度。对未来技术变革的动向高度关注，敢做“互联网+教育”背景下的开拓者。

在2016年的达沃斯世界经济论坛上，第四次工业革命被定义为集合物联网、3D打印、机器人、人工智能、大数据等融合技术（纳米技术+生物技术+信息技术+认知科学）发展的智能型信息物理系统所主导生产的社会结构性革命。那么，学校管理者就需要根据现有的经验，判断未来教育技术可能出现的改变，充分地认识和学数据、人工智能、物联网这些概念和技术应用。

基于以上的认识，学校下一阶段的工作重点会放在三个方向上，即信息化基础环境的建设，如校园网络环境持续升级、校园数字平台资源持续完善等；重点信息化项目的建设与开发投入，如走班制下的排课系统、师生互动社区建设等；大力扶持特色信息项目，如STEAM课程、AR/VR虚拟现实教学等。

2.做教育的整体变革者

学校管理者在保持敏锐前瞻意识的同时，还应该时刻保持理性，遵从教育规律，明确“互联网+教育”是教育的整体变革，敢做“互联网+教育”背景下教育的整体变革者。

应用先进技术并不等于有先进的教育内容和先进的教学方式，如果不将先进的技术与优质的教育内容、教育方式融合起来，是不能够产生真正的优化作用的。“互联网+教育”的本质在于，教育与技术的结合绝不是一个物理变化，而是一种化学变化，其结果是产生新的教育内容、新的教育方法和新的教育成果，因此，“互联网+教育”是教育的整体变革。

3.做实验型的创新者

第6篇：人工智能和生物技术范文

[关键词]微生物；发酵工艺；工艺优化；培养基；培养条件

中图分类号：Q939.9 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）22-0336-01

1 微生物发酵概述

生物发酵工程的概念较多，现代意义上关于生物发酵工程的理解为：在合适的pH酸碱度值、阳光照射度、培养基等条件上，利用微生物的一些特点，并借助一些现代工程技术对微生物进行生产，从而培育出一些能够满足人类进行生产活动的物质，或是将微生物用于现代工业生产的一种技术体系。

微生物发酵过程的优化控制可以分为过程模型和控制策略。发酵过程建模如机理分析建模、黑箱建模和混合建模近年来都得到了快速的发展，而优化控制策略方面的研究内容与成果有：基于线性化近似的经典优化控制、基于非线性系统理论的优化控制以及基于人工智能技术的优化控制等。微生物发酵过程控制技术的优化决定着发酵工程的质量与效益。传统的发酵工程过程为了快速提高发酵生产率与发酵水平，发酵过程更侧重于菌种的筛选和改造上。随着生物科学技术的发展，基因工程与代谢工程研究领域都出现了长足的进步与发展，利用基因重组与诱发等技术可以实现高产菌株普遍生产。但只有通过发酵过程的优化控制，才能实现产品质量最高、生产力最大、成本消耗最低的生产过程，因此对微生物发酵过程的优化控制成为发酵工程中研究人员日益关注的焦点。

2 存在的现状

现阶段，微生物发酵工程面临的一大问题是自动化控制问题。为了顺利解决该难题，首先应对微生物的不同特点有充足的了解。在科学技术快速发展的背景下，人们了解微生物的方式已经发生了改变，已经由原来的借助微生物形态进行表面认识，转变为对复杂生物学与细胞调节等方面。然而，微生物细胞较复杂，这使得生物发酵工程也变成了一类重复性差、高度非线性、慢性变、复杂的生化过程。因此，在研究过程中，不可仅从表面对生物发酵过程进行分析，而根据检测得到的过程参数对生化发酵过程进行详细分析。一般来说，检测的过程参数主要包括物理参数、生物参数与化学参数这几类。

3 生物发酵过程的在线检测与控制技术进展分析

微生物发酵过程属于一种生化反应过程，主要是为了促进最终产物利用率的提升，确保微生物生长环境的舒适度。在舒适、适宜的环境中，有利于微生物进行有效的生长代谢，并能实现对微生物发酵过程的在线检测与控制，从而提升微生物发酵产品的利用率，发挥其最大作用。具体来说，主要包括以下几个方面。

（1）电机搅拌热、冷却水温度、微生物发酵热等因素，均可能影响发酵的温度。此外，发酵罐体积大小，也会在一定程度上影响发酵温度的控制。如果发酵罐的体积较大，往往会采用冷却水或发酵温度为主回路的串级控制方式；如果是体积较小的发酵罐，多采用冷却水流量、发酵温度为主的简单回路控制方式。

（2）在微生物发酵过程中，生物发酵也会受溶解氧浓度的控制情况影响。然而，现阶段国内对该方面的研究较少，仅限于了解到哪些因素会对溶解氧浓度产生影响。目前，影响溶解氧浓度的因素主要有：供给的空气量、发酵罐本身的压力、搅拌桨的转速及形状。

（3）在微生物发酵过程，pH酸碱度值也是影响在线检测与控制的一个重要因素[4]。若pH酸碱度值过高或过低，微生物的生成及代谢过程都会发生变化，故必须保证酸碱度值得合适。若发酵液的酸碱度为强酸性，可通过加氧水的方法弱化其酸性；若发酵液浓度为强碱性，可通过加糖的方式弱化其碱性，调节发酵液的酸碱度，直至合适。

（4）消泡控制也是影响生物发酵工程的一个重要因素。发酵前，微生物的生长往往较旺盛，而此时若加满液料，并将搅拌桨马达最大速度启动，空气通入量也加到最大，很容易导致发酵液上浮的现象，最终发生逃液现象。若发生该类情况，一般会采用双位式控制方法进行处理，可取得较好的效果。

（5）在生物发酵过程中，补料控制也是影响发酵的一个重要因素。在发酵的进行状态中，微生物生成代谢也会在半连续式发酵过程的变化情况下发生相应的改变。所以，在这过程中，应该连续不断地为生物补充营养成分，保证微生物能够按优生物轨迹生长，才能促进微生物代谢产物产量的提升。

不同于物理、化学反应，生物过程反应速度相对较慢，反应物质、产物浓度等的转化率也不高。若要解决上述问题，工业微生物学通常是从两个方面入手：（1）正确选育或改良菌种，提高发酵菌种的优良性；（2）对培养条件进行合理控制，为生产出更好的目标产物创造条件。从某种程度上看，通过控制与优化发酵过程，能够将生物过程较好地控制在一种优化的操作环境或条件下，被认为是促进生产力提升的有效措施或捷径之一，具有非常重要的意义。因此，在发酵过程中，相关人员必须重视对发酵过程的线检测与控制，力将发酵环境或操作条件控制在一个较理想的状态下，为进一步提升生产水平提供强大的技术支持。

4 微生物发酵过程的优化控制策略

4.1 基于线性化近似的经典优化控制

基于“极大值原理”经典的优化控制方法在早期发酵过程优化控制中应用较为广泛。在发酵过程状态空间描述中利用极大值原理以及迭代法可以实现发酵的最优实施效果。极大值原理方法适用于比较复杂的发酵过程控制对象，但极大值原理只能得到开环控制，当发酵过程中的计算量较大时，仅能对少数过程制定出优化曲线，忽视了环境因素对系统的干扰。相关研究人员后来将极大值原方法融入理变量方法，得到最佳的变量优化曲线，控制效果较好，但是还没有达到理想的实验精度与简便性；发酵过程的建模质量对经典优化控制的发展产生了很大程度的影响。

4.2 基于人工智能技术的优化控制

利用计算机科学技术结合人工智能理论对发酵过程进行优化控制成为近几年的发酵过程研究的热点，人工智能技术能突破很多复杂的系统问题，主要包括专家控制、神经网络控制等。利用智能方法对发酵过程进行优化控制，在研究与仿真中呈现出优良的效果。研究人员建立了基于乙醇生产的专家系统，实现了乙醇发酵过程的发酵单元的检测，系统的误差非常小，系统的稳定性也得到了提高。但智能控制方法在模拟活动时仍存在局限性，神经网络控制对于网格结构的确定具有不可控性，因此智能方法交叉成为目前急需研究的发酵控制的技术问题。

5 结论

随着科技的不断进步以及生物技术水平的持续提升，微生物发酵技术已经得到了非常广泛的发展，除了在农业与工业方面获得了广泛的应用外，其在医药领域的应用更加值得期待。利用微生物发酵技术可以有效地解决许多正常生产不能够解决的难题。合理运用微生物发酵技术，并对发酵工艺进行持续地优化与改进，可以有效地提升生产效率，推动发酵工程技术不断前进与健康发展，从而扩大微生物发酵在各领域的应用价值。？

参考文献

[1] 张文芝，郭坚华.微生物发酵工艺优化研究进展[J].？广东农业科学，2013，（6）.

[2] 董昌健.对如何推动微生物发酵工艺优化的研究[J].？吉林农业，2013，（10）.

第7篇：人工智能和生物技术范文

2017年6月27日至29日，第十一届夏季达沃斯论坛在大连举行，本届达沃斯围绕“在第四次工业革命中实现包容性增长”主题，从多个角度展开了深入讨论。

在工业4.0全面到来的时代，中药行业也面临着新的形势与挑战。

作为全力推进本行业第四次工业革命的领军者，天士力从现代中药、智能制造、大健康产业、互联网+、投资并购等多方面思考，用创新与战略的眼光应对未来的产业大格局变化，实现“包容性增长”。

引I中药国际化进程

推动中国智造走出去

对于中药行业来说，要积极参与第四次工业革命，国际化是必不可少的一步。作为天津达沃斯全球成长型企业协会会员企业，天士力响应国家中药现代化、国际化的战略部署，进行产业整合和分享发展，并带动一批中国中药走向世界，让全球更多患者受益于中国中药的效用。

天士力控股集团创建于1994年，经过20多年的发展，已经确立了以大健康产业为主线，以大生物医药产业为核心，以健康保健产业、医疗健康服务产业为两翼的发展战略。

并致力于打造中药现代化、国际化品牌，大健康产业领航品牌。

一直以来，中医药作为中华民族的瑰宝，其国际化不仅是几代医药人的梦想，也是国家重要发展战略之一。在中医药国际化道路上，天士力不仅是探路者，更是带头人。

早在1996年，天士力就以现代中药复方丹参滴丸申报美国FDA，启动了中药国际化之路。

目前，作为复方现代中药制剂，复方丹参滴丸已经完成了美国FDAⅢ期随机、双盲、全球多中心大样本临床试验，是全球首例，同时并形成了《临床试验顶层分析总结报告》。

继复方丹参滴丸之后，天士力开始寻求将一些优秀的中药产品以联盟整合的方式推向国际市场。目前已经有14个产品中药厂商，通过天士力在美国的平台向FDA申报中药，与天士力形成了走向全球的中药产业航母。

第四次工业革命的一个重要体现是智能化，天士力控股集团董事局主席闫希军表示：“随着复方丹参滴丸的研究走向国际化，通过全球多中心、双盲双对照的方法，是全球首例复方中药能够经得起严格科学实验和评价的药品，证明了中药安全有效、质量可控，实现了中药的国际化临床价值。随着中药国际化的进程加快，推动中国原创性的智能制造走出去，就是中药的智能制造要走出去。”

重构竞争力和理念知识

布局中药行业蜕变升级

本届达沃斯论坛同样对健康话题表达了强烈关注，天士力控股集团董事局执行主席、天士力医药集团股份有限公司董事长闫凯境认为，这是一个启发，向天士力明确了大健康一定会成为未来的朝阳产业。天士力一直致力于从医药制造型企业向大健康服务的全产业链公司转变。

闫凯境眼中的产业终局是：包括中药在内的传统医学、以西医为主的现代医学、细胞生物技术和基因技术融合交叉，新的商业物种产生；在大数据、云计算、人工智能等数据分析工具的进化下，社会需求迭代加速，医学诊断更加精准；患者被不断更新的交互模式充分赋能，从而获得更为强势的评价权和选择权；医疗模式更加多样和细分，管理式医疗成为主流，商业保险实现跨越式发展，与国家医保平衡存在。这是一个整合医学为王的时代。

第8篇：人工智能和生物技术范文

关键词：机械加工 智能化 发展趋势

中图分类号：TH164 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）009-054-02

1 前言

信息科学、材料科学、纳米科学和制造科学是21世纪的主流科学，现代科学技术催生下的高新技术将对全世界的制造业带来重要影响。中国加入世贸组织以来，机械加工产业面临着前所未有的竞争压力，经济社会的不断发展和进步对机械加工生产水平产生更高的要求，使用简单方便、外观美观大方、自动化程度高、价格适中的机械产品日益受到大众的欢迎，这就需要制造企业要采用先进的机械制造技术。与国际上发达的机械加工产业相比，中国的机械制造业一直处于落后水平，导致机械制造加工行业缺乏核心竞争力，影响着我国机械加工行业的国际竞争力。近年来，我国机械制造行业在新工艺、新技术上取得了长足的进步，机械工程发展日益呈现数字化、智能化、精密化等态势，其中智能化是机械加工中需要格外关注的，智能化是高科技水平的代名词，当前智能化产品已经广泛应用于现代人的生活、学习和工作中，机械加工行业也不例外，我们倡导的机械加工智能化是指利用计算机综合应用人工智能技术（如遗传算法、人工神经网络）、技术、现代管理技术及系统工程理论和方法等，实现机械加工的高标准、高要求、精细化以及高质量。使整个企业制造系统各子系统智能化，从而系统整体达到集成化、高度自动化。目前我国在机械加工智能化建设上有两种途径：（1）对国外比较成熟的产品技术进行引入，结合我国实际情况进行消化吸收和创新。（2）自主研发国内已经初具基础的机械加工技术，集成形成先进适用技术和产品，以智能化技术引领提升我国装备与设施智能化水平。

2 机械制造智能化发展的必然性

2.1 机械加工智能化决定着经济现代化水平和程度

马克思曾经说过，不同的社会时期之间的差别不在于到底生产了什么，而在于利用什么进行生产以及怎么生产，这才是主要的，也是说生产技术决定一切。近年来机械制造日益呈现智能化、精细化趋势，数控技术更是目前先进制造技术的代表，数控技术是用数字信息对机械运动和工作过程进行控制的技术，是我国机械加工制造行业最核心的智能化生产技术。在我国生物技术产业、国防航空产业以及信息技术产业中都大行其道，数控技术引入到机械加工制造行业后也显著的提高了机械制造的能力和水平，增强了企业适应不断变化是市场竞争需要。很多发达国家都将数控技术和装备作为本国重要的战略能源，数控装备是以数控技术为代表的新技术对传统制造产业和新兴制造业的渗透形成的机电一体化产品，包括机械制造技术，信息处理、加工、传输技术，自动控制技术，伺服驱动技术，传感器技术，软件技术等。发达国家一方面保护本国的数控技术，控制技术服务出口。另一方面加强对数控产业和技术的投资，尤其在一些“高精尖”数控关键技术方面更是重中之重，也对其他国家实行封锁和限制政策，来使其该项技术能够一直占据科技的最前沿，为其带来丰厚的商业利益。对于我国而言，要充分认识到一点，机械加工智能化不仅仅关乎到机械产品质量和生产效率，更是关乎到国家制造产业的发展战略和发展前景，也是提高一个国家综合能力和国家地位的重要体现。

2.2 机械加工智能化满足市场的需要

机械加工行业生产的产品具有双重属性，既可以看作使得生产资料，也可以当作各种消费产品。消费者的消费需求是机械加工智能化的动力。当今社会，包括手机、电脑等智能化产品已经走入千家万户，作为机械加工企业要迅速适应这种变化，把握住市场消费动向，不断加强科技进步，对原有生产工艺和设备进行智能化改造，只有这样才能大大减少产品从研发到投入市场的时间，机械加工企业智能化可以使产业研发速度加快十几倍，对于追求消费个性化、多样化的消费者而言，具有很大的吸引力。另外，传统的机械加工行业主要是劳动密集型企业，需要大量的人力资源，随着我国人口红利的逐渐消失，工人工资大幅上涨，企业用工面临巨大的压力和挑战。而且机械加工环境比较危险，工伤事故难以避免，一旦出现事故，对工人的人身伤害以及对企业的社会形象力都带来恶劣影响，在此前提下，大力发展机械智能化加工就可以节约大量的劳动力，企业管理从低效率、多人力管理模式转变成智力，由劳动密集型企业向技术密集型企业过渡，企业生产过程也由单品种、自动线式转变为多品种、并行式、智能化模式。

3 机械加工智能化发展应该遵循的原则和应用

3.1 机械加工智能化发展应该遵循的原则

（1）价值产出原则。机械制造智能化不是形象工程，是机械加工企业提高效率、降低成本、提高企业利润的重要举措，因此企业在智能化建设过程中要充分考虑企业的实际情况，从投入和产出两方面进行考虑，本着遵循科技发展规律的原则，不断提高其智能化水平。（2）信息化原则。信息就是指资源，未来的机械加工是指智能化的集约生产，未来企业最主要的生产要素就是信息，信息化水平对机械制造企业智能化发展起着关键作用，信息技术就是对信息进行收集整理、存储传输、识别转换等各种处理的整合过程，智能化的实现为提高企业生产水平生产效率以及生产竞争力提供了重要保障。当前，人工智能研究的焦点就是人工智能和分布式计算相结合，用智能化来充实、改进、提升机械加工企业的信息化、网络化，实现高效率和高质量。

3.2 机械加工智能化发展的应用

下面以人工神经网络为例，对机械加工智能化的具体应用进行了分析。人工神经网络是由一些简单的元件及其层次组织的大规模并行连接构造的网络，在机械加工领域的应用十分广泛，已渗透到机械加工领域的方方面面，人工神经网络在机械加工中的具体应用有：

（1）应用人工神经网络选择零件定位基面。如何选择零件定位基面一直是工程设计中的难点所在，以前设计人员在确定零件定位基面时要认真研究零件的几何特征，然后根据几何特征来进行定位基面的选择，在这个过程中必须作为定量化分析、计算出具体数值。事实上，采用人工神经网络可以很好的解决这一难题，运用人工神经网络可以实现从几何形状到编码之间的影射。其次，对零件的几何特征进行编码。利用人工神经网络对机械零件几何特点进行编码可以起到重要作用。对应每一个位置码设置类型码和定位码的方法实现对零件的几何特征的编码。

（2）人工神经网络在加工参数优化中的应用。所谓加工参数就是在机械加工之前，设计人员根据工程加工要求以及各方面条件来确定机械加工参数。从以往经验来看，加工参数与加工之间呈现正相关关系，加工参数制定正确，可以有效的提高加工效果，而人工神经网络是解决加工参数优化的有效途径。

（3）变切削条件下钻头磨损的监控。在自动生产线上，为了实现在线连续监控，对刀具的磨损量不能采用停车直接检测法，而是采用在线间接检测法，即通过测量一系列反映加工状态的动态参数来推算刀具的磨损量。而动态参数和刀具磨损量之间存在着相当复杂的非线性关系，且无法用确切的数学模型加以描述。而人工神经网络正擅长处理这类输人输出关系不明确的映射关系，因而可用来实现刀具磨损量的在线监控。

总之，机械的发展与现代科学技术和整体工业水平息息相关，加强智能化制造是提高机械加工的效率和质量的保证，能极大地提高生产效率、生产技术和生产竞争力。作为机械加工行业要充分认识到这一点，通过有效运用计算机信息系统发展智能化技术，来克服传统加工制造中存在的弊端，促进机械加工产业化的发展。当然，这机械加工智能化是个系统工程，不是一蹴而就就可以完成的，还需要相关设计人员在工作实践中不断地研究和探讨。

参考文献：

[1] 李建勇.机电一体化技术（第1版）[M].北京：科学出版社，2004.

[2] 宋波.论机械制造的智能化技术发展趋势[J].现代商贸工业，2009（21）.

[3] 朱森第.我国装备制造业的现状与发展战略[J].机电工程技术，2001，30（2）.

第9篇：人工智能和生物技术范文

【关键词】大数据 生物信息 知识提取 数据挖掘

1 数据挖掘的功能

数据挖掘是从大量的数据中四栋搜索隐藏于其中的具有特殊关系性的信息过程。它是数据库知识发现KDD中的一个步骤。知识发现KDD过程由以下3个阶段组成：数据准备、数据挖掘、结果表示和解释。数据挖掘跟许多学科都交叉关联，包括数据库技术、统计学、机器学习、人工智能、云计算和可视化等。

数据挖掘的实际应用功能可分为三大类和六分项：分类和聚类属于分类去隔类；回归和时间序列属于推算预测类；关联和序列则属于序列规则类。分类常被用来根据历史经验已经分好的数据来研究它们的特征，然后再根据这些特征对其他未经分类或是新的数据做预测。聚类是将数据分群，其目的是找出群间的差异来，同时找出群内成员间相似性。回归是利用一系列的现有数值来预测一个数值的可能值。基于时间序列的预测与回归功能类似，只是它是用现有的数值来预测未来的数值。关联是要找出在某一事件与数据中会同时出现的东西。

2 降维

从降维的角度讲，整个数据挖掘的过程就是一个降维的过程。在这个过程中，需要对数据删除线性关系比较强的特征数据，再用一些算法，如信号分析算法、傅里叶转换、离散小波转换等算法，从数据中提取特征，再对数据做主成分析处理，得到最后的特征，再用数据挖掘算法来将这些特征转化为人类可读取的数据或信息。

3 分布式数据挖掘解决方案

随着分布式计算技术、云计算技术、hadoop生态圈和非结构化数据库等技术的发展，以及对大数据挖掘的需求，出现了一批分布式数据挖掘，比较典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亚大学伯克利分校AMP实验室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要实现3种类型的数据挖掘算法：分类、聚类（集群）和协同过滤。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代计算，它把数据拆分成若干份，对每一份使用不同的算法和参数运算出结果，看哪一种搭配方式得到的结果最优。

4 大数据下的具体应用实例――生物信息学的应用

生物信息学（Bioinformatics）是生命科学、计算机科学、信息科学和数学等学科交汇融合形成的一门交叉学科。近年来随着先进仪器装备与信息技术等越来越广泛和深入的整合到生物技术中来，生物医学研究中越来越频繁的涉及到大数据存储和分析等信息技术。在使用计算机协助生物信息时，处理仅有计算机辅助的方式存储数据很显然是不够的，生物信息学研究的目的是运用计算机强大的计算能力来加速生物数据的分析，理解数据中所包含的生物学意义。当前生物信息学研究的热点有：

（1）由以序列分析为代表的组成分析转向功能分析。

（2）由对单个生物分子的研究转向基因调控忘了等动态信息的研究。

（3）完整基因组数据分析。

（4）综合分析。

生物信息数据具有如下特点：高通量与大数据量；种类繁多，形式多样；异构性；网络性与动态性；高维；序列数据等特点[5]。针对这样的生物数据信息，要结合当前的大数据分析方法进行分析和理解。当前数据挖掘实现对生物信息分析的支持主要有：生物数据的语义综合，数据集成；开发生物信息数据挖掘工具；序列的相似性查找和比较；聚类分析；关联分析，生物文献挖掘等方面。

参考文献

[1]许凡.大数据时代的数据挖掘技术探讨[J].电子技术与软件工程，2015（08）.

[2]洪松林.数据挖掘技术与工程实践[M].北京：机械工业出版社，2014（11）.

[3]李荣.生物信息数据挖掘若干关键问题研究与应用[D].复旦大学（博士论文），2004（11）.

[4]宋杰.生物信息数据挖掘中的若干方法及其应用研究[D].大连理工大学（博士论文），2005（04）.

[5]孙勤红.基于梯度采样局部收敛的生物信息大数据挖掘[J].科技通报，2015（10）.

作者简介

孙勤红（1979-），女，山东省人。现为三江学院计算机科学与工程学院讲师。研究方向为人工智能、数据挖掘。

沈凤仙（1984-），女，江苏省人。现供职于三江学院计算机科学与工程学院。研究方向为数据挖掘。