人工智能新技术精选(九篇)

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第1篇：人工智能新技术范文

大数据下科技信息领域需要解决的主要问题

（1）大数据下科技信息处理的标准化体系研究相比传统的科技信息，大数据环境下的科技信息的来源、类型、内容和数据格式更为复杂，制定和完善科技信息的标准化体系和内容是及其必要的。信息资源的标准化体系是保证信息有效存储、处理、分析和利用的基础和前提。本文认为将依据当前科技信息现状，针对具体领域研究和制定大数据下的科技信息处理规范和建议是必要的。（2）大数据下的科技信息资源的建设方法研究借助大数据技术可实现科技信息的大数据处理与大数据存储，实现多源异构的科技信息完成数据的存储、处理、交换等功能。大数据下的科技信息资源的建设方法研究需要从数据本身和数据的组织两个研究视角出发，分析梳理大数据环境下科技信息资源在建设中面临的难点和关键性技术问题，研究和提出科技信息资源的知识组织系统框架和基本构建方法。（3）大数据下的科技信息资源的分析方法研究结合科技大数据特点，主要利用深度学习技术解决科技大数据的高维数据降维处理问题。研究和探索面向科技信息资源的分析方法，提出不同类型科技信息资源的关联分析、重要性分析、主题演化路径等深层次的信息分析方法和技术，通过系列分析方法和技术研发，解决科技信息资源管理工作中存在的问题，研究方法在实践中进行创新和发展。世界的发展、科技的换代、媒介的延伸以及人文的变更，汇聚成一股巨大的洪流，加速了我们所处时代的变换，人工智能技术已经渗透到各个技术领域，以上问题涉及科技信息的组织和分析，需要人工智能技术的融合，即与人工智能技术的深度融合必将推动科技信息进入全新时代。

人工智能应用于科技信息领域的研究意义和主要研究内容

人工智能为解决科技信息的获取和分析提供解决途径（1）人工智能可拓展获取科技信息的来源。从事智能分析的美国Stabilitas公司的首席运营官ChrisHurst认为：“人工智能可以扩大信息工作的范围，不会遗漏那些有价值的细节。”科技信息同样需要通过各种渠道获取世界各国的同类信息，利用分布式网络爬虫等人工智能技术可获取全世界的开源信息，包括文本和音视频数据。（2）人工智能可加快处理科技信息数据的速度。美国中央信息局肯特学校教信息分析的校长JosephGartin认为：“梳理社交媒体来获得信息并不是什么新鲜事，让人耳目一新的是如今我们收集社交媒体数据的数量之大和速度之快。”海量的科技信息通过人工智能技术可以快速处理亿万比特的数据，从而了解世界各国同类信息或事件，将每天接收到的大量数据转变为能够用于政策和战场行动的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自动化、智能化。据俄罗斯通讯社报道，俄罗斯总统普京表示：“无论谁在这一领域中处于领先地位，都将成为世界的统治者。”普京认为：人工智能是未来权力的关键。利用自然语言处理技术、语音识别、图像检索等人工智能技术可以极大的提高信息人员检索有用信息的速度。此外，知识图谱作为人工智能的知识库基础，基于知识图谱可实现分析对象的多维多步自动关联分析，利用深度学习模型可大大提高多因素影响的系统分析，获得更好的信息分析效果。主要研究内容（1）基于人工智能技术的科技信息的知识存储和管理大数据下的科技信息具有海量、异构、跨媒体的特点，其知识存储和管理需要对结构化或非结构化的跨模态数据进行语义智能化计算研究，以为统一语义范畴下的数据查询提供便捷的元数据服务；对跨媒体知识统一组织进行研究，为不同关系结构，不同模态数据的统一存储与管理提供结构基础；同时，需要对跨媒体知识的更新进行研究，为动态的数据存储与多变的业务管理提供支撑。最后，对跨媒体知识检索与查询进行研究，从实际的检索和查询业务角度出发，制定规则，优化性能，提升知识数据被获取时的准确性与高效性。（2）基于人工智能技术的科技信息与知识的深度揭示与聚类加强科技信息资源的多源多模态数据整合关联、信息抽取、不确定推理、机器学习、自然语言处理等人工智能技术研发与应用；利用人工智能技术实现科技信息资源的外在层面的资源整合，资源内在特征的深度聚合，实现科技信息与知识的深度揭示与聚类。通过可视化方式实现科技信息知识（研发技术、研发机构、研发人员等）的聚合、揭示与展示。其中重点利用语义分析技术、词表/本体构建技术、知识图谱技术、大数据分析等人工智能技术，通过可视化方式实现科技信息知识的聚合、揭示与展示；实现对格式各异、内容复杂的数字资源进行深层次的揭示，从资源外在层面的资源整合，深入到资源内在特征进行深度聚合，实现信息与知识的深度揭示与聚类，同时将科技信息知识服务嵌入知识交流之中。技术路线图如图1所示。（2）基于人工智能技术的科技信息前沿技术发现与预警研究前沿技术发现与预警旨在有效指导和开展科技研究，国内外已有研究在信息对象和研究方法上比较单一，信息价值和服务效果受限。科技信息前沿技术发现与预警研究应更强调面向信息源的全面收集、处理、分析的一定程度智能化生产过程，更好的感知非完备信息，辅助信息用户把不确定性预测变成更确定性预测。研究将不同类型的信息源进行整合、融合，多维度的分析科技前沿技术特征，从不同角度实现有价值信息的综合叠加和映射，从中发现、分析和描述科技前沿技术问题，为科技领域专家实现科技前沿的准确辨识提供服务，实现有效的技术预警。技术路线图见图2所示。

基于人工智能技术的科技政策动态分析平台设计

科技政策动态分析脱离原有人工分析为主的模式，而借助技术手段进行辅助分析是时展的必然趋势，海量数据的现实对情报分析方法的冲击不可避免。技术参与的目的是提高人工分析的效率和质量，采用技术辅助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技术的科技政策动态分析平台的目的在于如何利用技术手段提供获取情报数据、情报多维分析能力和自动生成可读性的分析报告的能力，帮助提高人类思维的效率。1）科技政策动态信息监测科技政策动态信息监测主要采用网络信息的监测方式，只有在有效采集网络信息的基础上才能进而实现具体内容分析与信息服务。信息监测是对互联网上共享的科技政策资源进行提取、解析、收集和存储等的过程。科技政策动态信息监测的一般框架可由图3表示。科技政策动态信息监测系统的层次模型：表示层，业务逻辑层和数据访问层。数据访问层：连接数据库，执行插入和查询等操作。主要是用数据集访问。业务逻辑层：调用数据访问层的方法然后返回结果给表示层。表示层：获取表单的数据，然后调用业务逻辑层的方法处理数据，然后根据结果显示相应的数据。科技政策动态信息监测的系统框架：系统分为数据层与应用层两个层次。其中，数据层为整个平台提供数据支撑，包括监测站点、情报、文章、等基础信息数据，以及用户信息、日志信息等数据。应用层主要提供站点管理、信息服务、编辑撰文三大功能模块，为用户使用系统进行信息检索、筛选、浏览、定制、撰文等提供服务，同时也为管理员进行系统管理、任务分配、成果组织等提供相应接口。具体系统框架如图4所示。

第2篇：人工智能新技术范文

智能信息检索系统是一种智能化的计算机信息检索系统，它模拟人类关于信息处理的思维过程和智能活动，实现信息知识的存储，检索和推理，并向用户提供智能辅助。

由于人工智能的引入，智能信息检索系统的优势明显：强大的自然语言理解能力，使用户可以用自然语言更确切地表达自己的信息需求；模拟专家的检索方法，把用户所表达的信息需求，制定解决策略以及分析结果的工作转移到智能信息检索系统来处理；具有强大的学习能力，能自动地获取知识，能直接向书本学习，并在实践中实现自我完善。

智能信息检索系统与专家系统有很大的相似性，其基本结构（见图1）和工作原理是基本相同的。

人机接口是信息检索系统和用户交流的界面，它能理解、分析用户的自然语言提问，并产生适合用户的结果，还具有解释功能。它由一组程序相应的硬件组成，用于完成输入输出工作。系统通过它输入知识更新完善知识库，一般用户通过它输入信息需求。

知识库是知识存储机构，用于存储解决用户信息需求所需的原理性知识、专家的经验性知识以及有关的事实等。知识库中的知识来源于知识获取机构，同时它又为推理机提供求解问题所需的知识，与两者都有密切关系。

数据库及其管理系统存放用户提供的初始事实、问题描述以及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果、运行信息（如推出结果的知识链）等。

检索推理机构综合应用各种信息检索策略与推理技术，利用知识库中的知识，按一定的推理策略解决用户的问题。

知识获取是获取知识的机构，由一组程序组成。其基本任务是把知识输入到知识库中，并负责维护知识的完整性与一致性，建立起性能良好的知识库。

解释机构能够对自己的行为作出解释，回答用户提出的“为什么？”、“结论是怎么出来的？”等问题，是信息检索系统取信于用户的一个重要措施。

智能信息检索系统的研究经历了几十年的发展，到目前为止，已经研究出了一些实用性的智能信息检索系统。但是，人工智能信息检索在下列领域依然无法得到根本性的突破。

首先是自然语言理解。自然语言理解是智能信息检索系统的基础。自然语言是极其复杂的。对我们每个人来说，是以我们的全部知识来理解语言的。机器理解自然语言需要把每个人脑都拥有的高度相似的、有关的“背景知识”存入计算机中，利用这种上下文相关知识进行推理，但这是难以做到的。

其次是知识的表示。人类的智能活动主要是一个获得并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了让计算机具有智能，就必须使它具有知识。但知识是需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去的，因此知识表示是长期以来人工智能研究的一个重要问题，在智能信息检索系统设计中，知识表示则成为一个核心部分。

在人工智能中，知识表示就是要把问题求解中所需要的对象、前提条件、算法等知识构造为计算机可处理的数据结构以及解释这种结构的某些过程。在信息检索中，同一条知识对不同的用户有着不同的重要性。因此，在信息检索中，知识的表示与利用是一个很大的难题。例如，如何从询问中获得领域知识，信息表示要达到怎样的深度等。

最后是知识的获取。拥有知识是智能信息检索系统区别于一般信息检索系统的重要标志，而知识的质量与数量又是决定其性能的关键因素。如何使智能信息检索系统获得高质量的知识，这正是知识获取要解决的问题。

目前，知识获取通常是由知识工程师与系统中的知识获取机构共同完成的。知识工程师负责从领域专家那里抽取知识，并用适当的模式把知识表示出来，而系统中的知识获取机构负责把知识转换为计算机可存储的内部形式，然后把他们存入知识库。在存储的过程中，要对知识进行一致性、完整性的检测。

知识获取的任务是为信息系统或者专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域的问题的需要。对智能信息检索系统来说，就是要满足信息检索这一具体领域的需要。为了完成这个任务，知识获取必须做到：（1）抽取知识：即把蕴含于知识源（领域专家，书本，相关论文及系统的运行实践等）中的知识经识别，理解，筛选，归纳等抽取出来，以便建立知识库。（2）知识转换：即把知识由一种表示形式变换为另一种表示形式。（3）知识的输入：即把用适当模式表示的知识经编辑、编译送入知识库的过程；（4）知识的检测：知识库的建立是通过对知识进行抽取、转换和输入等环节实现的，这一过程中的任何环节上的失误都会造成知识的错误，直接影响系统的性能，因此必须对知识进行检测，以便尽早发现并纠正可能出现的错误。

按知识获取的自动化程度划分，可分为非自动知识获取和自动知识获取两种方式。自动知识获取是知识获取最终的目标，它是一种理想的知识获取方式，但它却涉及到人工智能的多个领域。例如模式识别、自然语言理解、机器学习等。而这一理论目前尚处在研究阶段，由许多技术上的问题需要作进一步的研究，就目前已经取得的研究成果而言，尚不足于真正实现自动知识获取。因此，知识的完全自动获取目前还只能作为人们为之奋斗的目标。

但是，人工智能的研究毕竟已经取得了很大的进步，自然语言理解、机器学习等的研究也已取得了较大的进展，特别是近年来关于人工神经网络的研究提出了多种学习算法，这都为知识获取提供了有利条件。

参考文献

[1] 王永庆.人工智能原理与方法.西安交通大学出版社，2009

[2] 张玉峰.智能情报系统.武汉大学出版社，2011

[3] 王娟琴.人工智能与情报检索的合壁.图书情报工作，2010（3）

[4] 张孔倚.关于人工智能技术在情报检索中的应用.山西大学学报，2009（3）

[5] 杨新波.智能情报检索系统研究.情报科学，2009（5）

[6] 刘宁.用于情报检索的专家系统.现代图书情报技术，2010（1）

[7] 李明，沈红君.情报检索智能化.情报理论与实践，2010（6）

[8] 涂序彦.人工智能及其应用.北京：清华大学出版社，2008

第3篇：人工智能新技术范文

关于人工智能的讨论越来越热烈，越来越多的人开始焦虑：“第四次工业革命”是否会导致许多工作岗位被机器人或其他人工智能形式所取代？

但我们的访谈和调查显示，情况并不一定那么悲观。

技术进步不断改变和塑造我们的世界，一些岗位将受到劳动力自动化的冲击而消失；但与此同时，随着新技术不断涌现，新的工作岗位又会出现，我们的工作方式就是这样不断被改变。

我们的预测是：在人工智能时代，数字技术人才将迎来许多令人激动的新工作机会，并从中获得高回报。

更具体来说，未来劳动力市场和工作方式将发生如下变化：

首先，人工智能和自动化将迅速普及。

目前，技术行业――特别是物联网、大数据和金融科技等领域――已经意识和体会到人工智能和自动化的优势。这个趋势将扩展到更多行业，而后来者将严重依赖先行者为其提供人工智能解决方案。

因此，掌握人工智能技术的开发人员将备受追捧。

企业最需要的人工智能开发人才，需要具备岗位需要的技术能力，最好能够为客户量身订制人工智能解决方案。与此同时，产品经理、渠道经理等能够发现更广泛商业机会并优化业务流程的人才，也会随之走俏。身兼两种才能的复合型人才，更会供不应求。

我们预计，未来的人才市场上，将越来越难找到和留住人工智能领域的顶尖人才。企业在这方面需要加倍努力。

其次，一批由人工智能催生的新兴产业也将诞生。

“今天的很多工作10年甚至5年前并不存在。随着技术的不断进步，我们要为新的工作岗位甚至新的行业做好准备，确保我们拥有具备必要技能的人才。”瀚纳仕中国区总监兰熙蒙（Simon Lance）说。

与此同时，网络安全将成为所有企业都必须重点关注的领域。

随着工作场所数字化程度的进一步提高，企业需要确保其网络足够安全，才能够抵御任何潜在的风险。对于这方面人才的需求也将大幅增加。

我们还预计，今后初创企业对数字和人工智能人才的需求人数会不断增加――因为人工智能时代必将催生新一批以指数级增长的初创企业，后者将需要吸纳大量的高技能员工。

“企业必须紧跟第四次工业革命带来的需求，深入研究，以确保自己不在人工智能时代的人才战中处于劣势，同时保护好自己的员工。”兰熙蒙说。

第4篇：人工智能新技术范文

1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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技术科学。

2、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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

3、自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。

（来源：文章屋网 ）

第5篇：人工智能新技术范文

关键词：设计；人工智能；挑战；机遇

一、引言

第四次工业革命的到来，人工智能作为一项主要的技术，必将鞭策整个人类社会的转型。很多国家制订了战略规划，在2017年我国也了《新一代人工智能发展规划》和《新一代人工智能产业三年行动计划(2018-2020)》，人工智能产业已上升为国家战略。近年来，在人工智能涉及的领域中，艺术与技术结合，升华到与人工智能的结合且越来越受到重视。阿里智能AI“鲁班”已经掌握了上百万个设计师的创意内容，双11期间制作1.7亿张海报，没有一张是重复的，而这些工作如果人工制作的话需要100个设计师工作300年；央视节目中“鲁班”PK资深设计师取胜等等这些新闻，无不极大地震撼了整个设计行业。设计师会失业吗？高校的设计教育面对AI的挑战与机遇如何制定培养目标？如何在新的竞争中占领先机？未来已来，智能艺术设计的路在何方?

二、设计行业面对四大挑战

（一）惊人的数字

马云在一次报告中说未来30年人类只工作4个小时，大量的工作岗位会被人工智能抢走；根据白宫的人工智能报告预测，在未来10-20年间，人工智能技术有可能取代47%现有工作。麦肯锡的预测是49%，盛产劳动力的中国和印度的影响最大。Siri之父、人工智能专家温那（Winarsky）的预测是70%的工作将被取代。不得不说，AI是人类智慧的结晶，正在高速颠覆着人们的生活。

（二）AI设计发展趋势

AI最容易取代的是简单设计：如LOGO、UI界面、海报招贴、网站网页、产品造型、室内家装、产品包装……原本这种理想的设计工作不再能提供人生的庇护所，但凡是明确、简单、重复标准、规则的美术设计与制作工作，未来都容易被取代，传统设计行业将会萎缩乃至可能逐渐消失。

（三）设计环境恶劣

设计创意无法保护，设计法规没有限定，设计竞价无序，商家厂家缺乏契约精神，设计知识产权无法保护契约，新设计新技术缺乏情趣，设计同质化严重……（四）设计教育落后现有设计模式传统、设计教育落后，设计知识体系缺乏更新、进化，知识性重复训练、模仿性传统方法制约了学生创造性情感思维的发展，设计师终身教育观念的缺失阻碍了设计师的可持续发展，设计知识与设计人才近亲繁殖、代际传递的情况严重。

三、AIDesign发展迅猛

目前传统艺术设计已经发生智变，使设计更美更快更简单。人工智能艺术与设计已经一定高水平，如果设计师仍停留在传统设计水平，就会受到来自机器的“威胁”。但也不全会，除了“创意”部分让机器无可奈何，人类设计师与机器的竞合中，我们要转变方向注重数字移动媒体策划与设计、移动媒体用户需求挖掘、数字移动媒体需求文档的撰写、数字移动媒体优化、数字移动媒体UI界面设计、H5设计、App设计、UE用户体验设计、虚拟移动媒体设计、信息交互设计等媒体智能设计新技术。高品质艺术、设计依赖于混合增强智能技术。AdobeMax“SneakPeeks”将迎来Adobe全家桶的诸多全新功能，如图片变视频、静态变动态、一键设计字体、视频扣剪、纸盒自动生成、AR呈现、AE一键去马、Ru跨平台制作（剪辑、混音、调色）、跨平台同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已经实现了的AI功能。华为Mate20手机3D扫描防生建模与成像，以及AI手势动作捕捉的体感游戏功能，更为我们提供了解放设计生产力的前景。同时MIT研发的工业产品AI设计系统即将面世。主要产品体现如下：

（一）AIVD人工智能视觉设计

AI集成化的成熟产品，比如Adobe系列的产品，软件低层融入AI技术，更好更快地创作文字和图像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做设计的底层技术，集成在Adobe系列软件中，有字体匹配方案、自动配色方案、基于线稿自动上色、自动校正手绘图形等。

（二）AIPD人工智能产品设计

Adobe人工智能鞋包设计、IBMWatson智能设计服装、Autodesk智能设计汽车等。

（三）AISD人工智能空间设计

Prisma智能风格化设计、Autodesk建筑智能生成设计、ZahaHadid参数化设计等产品。

四、设计人工智能教育的发展动向

未来，人工智能教育会加速发展，老师不会被AI取代，但不用AI的老师一定会被取代；未来，老师不是简单地传授知识，而是通过言传身教的沟通交流，对学生进行激励、鼓舞，成为人类灵魂的设计师；未来，AI将实现规模化和个性化间的平衡，带来了一种学生易学、教师易教的解决方案；未来，老师作为教学过程中始终核心地位，推陈出新积极善于运用AI技术进一步提高师生教与学的体验和教学效率。当务之急，要让更多的老师正视人工智能的快速发展，通过学习AI技术了解人工智能的发展情况，从而改变老师的教育教学观念和教学方法，引领高品质教育的未来。在未来教育中，教师的角色有三种观念：1.取代说，2.不可取代说，3.人机协同说大多数观点是：未来，教师将与人工智能协同共存。未来知识传授功能会逐步被人工智能取代，而人类教师则应偏重于培养学生的核心素养。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教师，但是使用科技的教师却能取代不使用科技的教师”。如今，抛开先天财富的不同，人与人之间的差距主要来自学习能力的不同。这种差异会加剧不平等，在未来，这种趋势将会进一步加强。应对人工智能时代，教师除更新教育教学观念、转变角色、改革教学模式和方法外，必须坚持终身学习，教师的终身学习，不仅要学习Python之类的AI编程技术，更需要增强对，限于时间和精力有限，分别将有关AI知识技能分为三类，以适应设计人工智能的技术更迭和“一专多能”。

五、结束语

第6篇：人工智能新技术范文

关键词：人工智能；教学改革；教学方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。

第7篇：人工智能新技术范文

上周(2018.8.13-2018.8.17)市场再次大跌。其中上证综指下跌4.52%，沪深300指数下跌5.15%;中小板综指下跌4.63%，创业板综指下跌4.84%。计算机(中信)板块、人工智能板块出现下跌。上周计算机(中信)板块下跌3.71%，人工智能板块下跌2.64%。人工智能指数市盈率(2018.8.17)为39.7倍，较上周略有下降;与沪深300指数市盈率(11.5倍)相比的溢价率为3.4，溢价率较上周保持稳定。

行业新闻

广东公布人工智能发展“三步走”规划

瑞芯微与商汤科技前世战略合作协议

华为官方:麒麟980本月末亮相，世界首枚商用7nm芯片

公司公告

8月17日，捷顺科技《2018年半年度报告》

8月18日，华胜天成《2018年半年度报告》

8月20日，汉王科技《2018年半年度报告》

8月20日，海康威视《2018年限制性股票计划(草案)》

投资策略

随着我国不断重视知识产权保护，这将长期有利于高新技术产业发展。我国在人工智能、大数据、云计算、信息安全等领域已具有一定的技术实力，这些领域未来将持续快速发展。多项国家政策出台推动人工智能产业在我国快速发展，AI+场景正在逐步落地。在金融、交通、安防等领域，人工智能相关技术的渗透率正在快速提升，这将带给相关领域企业的发展机遇。我们建议关注人工智能领域的语音识别领域、计算机视觉领域、无人驾驶领域的相关龙头个股。

第8篇：人工智能新技术范文

关键词：人工智能技术；计算机网络；应用

基于信息时代，互联网成为支持社会生活的重要手段，而计算机网络技术发挥互联网核心技术的作用。面对社会需求的多样化，计算机网络功能亟待丰富。人工智能是应用学科的一种，与现代社会关系紧密，以计算机网络的融合更显自身的智慧性与高效性。只有依托人工智能的优势，才能有效应对错综复杂的网络环境，提升网络运行效率。为此，人工智能技术与计算机网络的融合代表了时展的趋势与方向。

一、基于专业角度准确掌握人工智能技术的涵义

对于人工智能，主要是以计算机以及相关机械为手段，实现对人类大脑的模仿，承担复杂的工作与劳动，有助于专业复杂推理的解决。人工智能技术是新技术的代表，对改进生产模式、提高效率意义深远。从特质上分析，人工智能技术代表新兴技术类型，具备较高的模仿能力，这也是智能技术能够成为计算机网络核心的关键，加快数字计算与转变的发展进程，促使复杂的问题更加简洁化。

二、正确认识人工智能与计算机网络之间的关系

从人工智能范畴分析，其囊括多种学科知识，涵盖多个领域，是理论与实践的融合。人工智能与计算机网络关系紧密。具体讲，人类思维具有复杂性，但是，针对一些基础性思维，人工智能技术能够进行模拟操作。人工智能与计算机网络之间具有不可分割的关系，彼此之间影响巨大。借助人工智能，能够对计算机系统进行目的性设计与研发，同时，依托网络，进行数据库资源的整合，达到真正意义的模拟人脑。具体讲，在人工智能的支持下，计算机网络拥有图像、影像等信息编辑处理程序，对人类大脑思维方式进行模拟，凸显系统性与全面性的特征，严谨性较强。其次，依托人工智能技术，计算机网络所具备的数据信息处理能力更加灵活，突破时空限制，满足集中处理的需求。再次，人工智能促使计划更具全面性与可行性。

三、全面分析人工智能技术在计算机网络中的应用

（一）人工智能技术支持计算机网络信息动态监控，强化网络安全性的维护

随着计算机网络技术影响力的不断扩大，其在提升便利的同时，安全隐患也随之出现，网络环境也亟待整治，网络信息安全性需要引起重视。网络信息的安全性离不开监控的实效性与动态性。依托人工智能技术，计算机网络应用更具安全性，尤其是借助智能防火墙与入侵检测等人工智能技术，强化对传统防火墙不足之处的有效弥补，切实提升安检效率。另外，在人工智能的应用下，智能识别技术被添加至防火墙，能够更加快速地判别信息性质，及时分辨垃圾、无价值信息。依靠智能防火墙，计算机网络中数据信息更具专业性与有效性，降低违法现象的发生。除此之外，人工智能技术能够有效增强入侵检测功能，对维护网络安全具有强大推动作用，保证信息的安全性与保密性。

（二）人工智能技术实现了对计算机网络管理设计的优化，管理水平大幅提升

立足计算机数据信息传输网络，智能化功能机构的形成离不开人工智能技术的支撑。在新的发展时期，技术创新成为主流，为了契合时展，要依托人工智能技术，强化设计水平的提升。人工智能之所以具有强大优势，主要源于其实现了多种技术的融合，突破了单一技术的制约。立足计算机数据信息的处理以及控制应用，工程技术精度要求较高，人为操作很难达到，人工智能却能够轻松实现，依托信息与系统设计，人工智能技术能够实现对信号与系统更加高效与全面的分析。由此可见，人工智能技术的存在使得网络管理设计水平得到大幅提升。

（三）人工智能技术丰富计算机网络功能，全面扩大计算机网络社会影响力

纵观信息技术领域，人工智能技术的突出特征是对计算机网络自主学习建设的强大支撑，促使计算机功能更加多元性，尤其是重视满足社会实际需求，加强标准化建设，加快智能化道路的创新与进步。另外，可以与多种先进操作软件进行联合使用，促使操作系统更加优越，实现对于网络数据信息资源的高度融合，在根本上使得计算机网络的影响力不断扩大。

（四）人工智能技术提升计算机网络技术管理评价水平，增强系统资源的规范化与专业性

对于人工智能技术，其作用也体现在计算机网技术管理与评价之中。具体讲，在人工智能技术应用之前，计算机网络技术管理存在一定复杂性，结合人工智能技术，有利于构建技术与专家知识库，提升计算机网络技术管理水平，强化评估的科学性与高效性。这种专家知识库日趋成熟，应用效果突出，能够通过专家系统进行知识与经验的总结，随后传递至系统，提升整个系统数据资源的规范性与专业性。

四、展望人工智能技术在计算机网络中的应用前景

立足人工智能技术，在与计算机网络技术相融合的同时，自身也实现了发展与进步。展望未来，人工智能技术在整个信息以及计算机领域极具发展潜力，因此，要进行深度挖掘，以精细化与集成化为方向，加大人工智能技术的研发力度，强化与计算机网络的科学融合，加强交流协作，实现共赢目标，在根本上促进信息技术实现可持续、健康发展。

第9篇：人工智能新技术范文

中信出版集团

定价：68.00

人工智能的成长：从章鱼保罗到阿尔法狗

文|高雅

当人工智能（Artificial Intelligence）这个话题从小众成为爆款时，你有没有追溯过，它是什么时候第一次出现在你的眼前？你是否探究过这项计算机科学的发展？你又是否畅想过在人工智能的推动下，未来世界是什么样子？

中信出版社新书《智能革命》由百度CEO李彦宏及其团队所著。书中将会为你一一解答关于人工智能的三生三世，让你从一个AI小白成长为扼住时代命门的“超级选手”。

百度CEO李彦宏与其团队合著的《智能革命》一书，不仅解开了我对百度“神预测”一事的困惑，更带我认识了什么是人工智能、人工智能带给了我们什么以及人工智能将会带给我们什么。

原来，在我第一次认识齐达内，成为准球迷的1998年，一个年轻人在美国写出了《硅谷商战》一书，详细描绘了硅谷天才们的奋斗与创新过程。在那之后，他在北京的一个宾馆里创办了百度公司，他就是李彦宏。在这之前，他就在美国的学习中接触到人工智能课程，但受制于当时硬件、技术等原因，人工智能还没有什么应用机会。但这个梦就种在李彦宏的心里，随着计算机网络产业的发展，尤其是搜索引擎的进步，李┖晷闹械恼飧雒慰始萌芽了。

人工智能的历史早于互联网，与计算机历史相伴。但新技术和产业链条不畅通，没有令人兴奋的产品，人工智能在上世纪70年代到90年代经历了两次低潮。20年前网景浏览器的问世，为人工智能发展埋下伏笔。互联网、移动互联网上的浏览器不断积累各种数据，这些数据又不断地滋养机器，机器学习有了营养，成长得更快。

书中清晰地看到人工智能半个多世纪的发展和变迁，人们对它的认知从安装在一台计算机中的事物到解决人类的思考，再到百度将人工智能成功应用于显著提升用户体验，并把翻译、语音识别、图像识别等能力开放给大家，供人们开发探索各种人工智能应用。例如百度与交通运输部下属的研究院、研究中心合作搭建信息共享平台，解决交管部门、普通民众道路信息滞后等问题。

工业革命开始，人类的体力得到解放。百度自主研发的无人车测试成功、谷歌翻译名声大噪、荷兰的奶厂已经实现智能化无人饲养，这些人工智能的事例无一不在证明，人类的智力也在不断被解放。不过大可不必担心失业，因为技术的主要目的从来不是“替代”，而是“支持”。人工智能正在满满渗透进我们生活的各个领域，它虽然尚无人性，但却有种别样的人文关怀。

新书信息

《品尝的科学》

作者：【美】约翰？麦奎德

定价：49.80元

北京联合出版公司

一本有关人类味觉的奇妙物语，你将比你想象的更了解自己。

《海洋与文明》

作者：【美】林肯 佩恩

定价：128.00元

天津人民出版社

有感于海洋世界的重要性在大众认知层面日益衰减，作者为我们带来了这部宏大的全球海洋史。这样一部内容全面而丰富的著作，必将构成海洋史研究领域的坚实基础。

《哈佛商学院谈判课》

作者：【美】迪帕克 马哈拉

定价：38.00元