人工智能成为作文的素材，那么关于人工智能与人类的议论文有哪些呢?下面是我为你整理的关于人工智能与人类的议论文，供大家阅览!
人类思维与人工智能
摘要：人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。 关键词：人工智能 人类思维 发展
20世纪40年代以来，随着现代控制论、信息论和思维科学的发展，出现了运用机械和电子的装量模拟人工脑思维活动的电脑，即电子计算机或人工智能。几十年来，人工智能迅速发展，已经更换了四代，即电子管计算机、半导体计算机、集成电路计算机和超大规模集成电路计算机。目前，正处于第二次计算机革命和第五代计算机的历史转折时期。
人工智能的诞生发展，有着极其重要的哲学意义。这主要表现在两个方面：第一、人工智能及其发展有力地证明了辩证唯物主义的正确性。一方面，它打破了精神活动的神秘性，人脑思维活动之所以可以模拟，就在于它有其一定的物理机制和运动规律，证实了意识来源于物质的唯物主义原理;另一方面，人工智能及其发展进一步丰富了意识能动性原理。第二、人工智能强化了思维形式、思维功能过程在意识活动中的作用，提出了哲学和科学研究的新方向、新问题，如思维形式的相对独立性及其与思维内容的复杂关系、智能机与人类的关系等。
在人工智能的研究中，伴随着思维模拟的巨大成就，出现了所谓的乐观派和悲观派。二者的错误是一致的：看不到人工智能与人类智能，“机器思维”与人类思维的本质区别：
首先，人工智能只是对人的部分意识活动、思维活动的模拟。通常人工智能模拟人脑的思维过程可分为五个相应的部分：用机器的输入器模拟人的眼、耳、鼻、舌、皮肤等感官、接受外界的信息;用机器的存储器模拟人脑对信息的记忆功能，把已接收的信息积累起来，以供随时使用;用机器的运算机模拟人脑对信息加工、分析、处理的过程;用机器的控制器模拟人脑的调节、指挥作用，以调节各方面信息，指挥各项指令正常进行;用机器的输出模拟人的效应器官，用以输出信息。但由于人脑的极端复杂性，人工智能智能模拟人脑的部分功能。其次，人工智能没有社会性。人类意识是社会的产物，具有社会性。人在行动时要考虑
到由此引起的这样或那样的效果，人工智能只执行特定的指令，并不探求任务本身的社会意义，不会考虑到社会后果。再次，人工智能不具有人类思维的心理素质。人类意识是物质世界长期发展的产物，是人类在生理基础上的心理过程，是由人类的情感、直觉、想象、猜测等心理活动所构成的精神世界。机器思维是人们利用电子管、晶体管、集成电路等电气元件和线路所组成的机械的、物理的装置，并用软件方法等模拟人的思维活动，机器思维不是人类的精神活动，而是纯属无意识的机械的物理的过程。 一、人工智能的本质 人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
二、人类思维
意识是人脑的机能，但人类意识一经产生，其发展并不或并不完全依赖于人脑的自然进化。事实上，人类在探索和认识自身意识活动的本质和特性的基础上，已经通过人工的手段大大地拓展了意识活动的领域、延伸和放大了自身的意识结构。这突出地表现在人工智能的产生和发展上。
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟，即结构模拟与功能模拟。这种模拟反过来对人的意识结构产生了重要的影响，形成了人——机互补的新的放大的意识结构。可以说，人工智能机就是人脑的扩大。人工智能不仅能帮助人完成一部分意识活动，而且在某些方面还大大地优越于人脑，如快速准确的计算能力、超大海量的记忆能力等。同时，人工智能机还能代替人完成许多操作性工作，特别是在人无法直接到达的宇宙、深海、高温有毒等环境条件下代替人进行某些探测活动。如果说电脑作为对人脑的模拟离不开人脑，那么今天人脑在很大程度上也依赖于电脑。因此，人工智能的发展已形成了人——机互补系统，大大地扩展了人的意识结构。
三、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说;人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。
四、人工智能产生和发展的哲学意义
(1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。
(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
(3)随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
结论：人工智能没有人类意识所特有的能动创造性。人脑的思维活动是一种能动的创造性活动，它能不断地提出新问题，发现新事物，并通过实践创造出属于人的新世界。人工智能只能按照人事先为它设计好的程序来运行，机械的模拟人的意识活动，却毫不理解这一活动，更不会提出新的问题来。
总之，人工智能可以代替甚至超过人脑的部分思维能力。但是，人工智能绝不会取代、超越人的意识。人类意识与人工智能有着本质的区别，二者是创造与被创造、支配与被支配、操纵与被操纵的关系。
人工智能与人类智能
“人机对弈”实验
人工智能主要研究如何使用机器来模拟和实现人类的智能行为。
美国科学家艾什比认为，要制造一个综合能力的机器脑，在原则上没有什么问题，所需要的只是时间和技术进步。他强调，这种脑一旦制造出来，决不只是简单的机械执行和模仿，它还能够自己学习，发展自己的智慧。
还有一位科学家维纳认为，机器确实能制造得比其制造者更聪明。
他们都遵循了强人工智能观点：计算机不仅使智力工具，事实上具有恰当程序的计算机就可以等同于人类的智力。人工智能的发展是没有限度的。
有一个著名的人机对弈实验：从20世纪90年代初期开始，美国IBM公司安排了一系列计算机挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的活动，卡斯帕罗夫一直没有输过。1997年5月11日，卡斯帕罗夫同IBM公司的超级计算机“深蓝”之间的又一场对抗赛落下帷幕，卡斯帕罗夫第一次以比负于“深蓝”。在总共6盘的比赛里，卡斯帕罗夫的成绩是1胜、3和、2负。这场“人机大战”的结果轰动了世界，它在世界范围引发人们讨论人工智能能否超过人类智能的问题。这个实验也是强人工智能的重要试验之一。
计算机是没有意识的
但我认为，计算机只不过是一个强有力的智力工具，人工智能的发展是有限度的，它可以不断接近人类智能，而永远不可能超过人类智能。
就拿这个实验来说，其实真正的比赛是在卡斯帕罗夫与深蓝设计小组中的程序员和工程师之间进行的。在某一个领域它很厉害，但是，它不会学习如何下棋，也不会从它下过的棋中吸取经验。计算机能够完成和表现出某种智能行为，仅仅是因为它执行了人们实现编制好的操作规则，就是说，是人类智能决定了机器智能。
不仅如此，机器是连意识都没有的，更别谈其智能超过人类智能的了。
首先，世界是物质的，意识是物质的反映，意识是物质发展到一定程度才产生发展起来的，意识是特殊物质(人脑)运动的产物和活动表现，意识是人类在适应世界和改造世界时所进行的信息处理过程及其产物和表现。只有活着的、具有生物结构的生物才能有意识，因此，一台人造的、非生物的机器是不能有意识的。
其次，人工智能是无意识的机械的物理的过程，不具备由世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界，而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，能使人形成一个主观世界。
第三，辩证唯物主义在坚持物质决定意识，意识依赖于物质的同时，又承认意识对物质有能动作用。意识的能动作用是人的意识特有的积极反映世界与改造世界的能力和活动。主要表现在：意识是能动的，具有目的性和计划性。人是根据一定的目的、要求去确定反映什么、不反映什么、怎样反映，表现出主体的选择性。而人工智能在解决问题时，决不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果，它是没有自觉性的。
第四，电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作，它不能输出未经输入的任何东西，所谓结论只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。而人脑功能不仅采取感觉、直觉、表象等形式，反映事物的外部现象，而且能够运用概念、判断、推理等形式对感性材料进行加工制作，选择建构，从而使感性认识上升到理性认识，把握事物的本质和规律，在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，既有对当前的反映，又有对过去的追溯和对未来的预测，可以超越特定时空的限制，具有丰富的想象力和创造性。
第五，人工智能是机器进化的结果，没有社会性。人作为社会的存在物，人脑功能是适应着社会生活的需要而产生和发展的。况且，生物必须经历一个生长过程，并花费很长的一段学习时间才能逐渐地获得意识，机器是没有生活历史的，所以它不可能有意识。不能说，“深蓝”因为有正确的程序就被称之为有意识的。
但同时，机器智能虽是有限的，也永远不可能超过人类智能;但是，机器智能向人类智能的接近却是无限度的，机器智能可以无限逼近人类智能。
从可知论的观点来看，人类的认识能力是没有界限的。人们对客观世界的认识是不断深入的，信息科技的发展是无止境的，人类完全可能造出信息处理能力越来越强大的、在某些方面超过人脑信息处理能力的及其，完全可能造出具有自学习和自适应能力、有高度智能的机器，完全可能做到人与计算机直接沟通信息、直接用意识操纵机器。否则，就是承认世界上有不能够被认识、不可知的领域。
从逻辑上讲，只要不是人为地进行限制和控制，随着人工信息处理机器的科技进步，也应当可以制造出能够将自我与他物区别开来和主动适应环境的机器，即具有自我意识、主体意识的机器，在理论上对此是不应当有什么怀疑的。
但是，机器具有自我意识的问题，不仅仅是一个科学和技术的问题，而且是一个认识论和伦理学的问题。因为自我意识的产生和发展，是在与他物的关系中建立和发展起来的。人要解决这个问题，必然要先解决人和机器的主体客体关系问题。也就是说，机器能否具有主体性，是掌握和控制在人的手中的。所以，只要人把计算机系统(机器)当作客体来认识和实践，计算机的智能就始终不会超过人的智能，更谈不到统治人类了。
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8. 以人工智能为材料的议论文
“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
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本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
知识产权方面的引导
专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长，云计算软件著作权共3017件，同比增长，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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会查重，为了规范人工智能学院本科生毕业论文的管理，杜绝学术不端的行为，现对“查重”工作规定如下：第一条 拟申请本科毕业论文答辩的学生，经指导教师同意，在答辩前一个月须向学院提交论文的电子版（具体时间以当年学院规定为准），进行论文的文字复制比比对，逾期未交者不能参加答辩。同时，指导教师需对学生提交的论文版本进行备案。第二条 经比对，论文总文字复制比超过30%（含30%）的，须重新完成论文，下一年重修；论文总文字复制比超过20%（含20%）但未超过30%的，须修改，经指导教师同意后重新提交论文，进行第二次文字复制比比对。第三条 经第二次对比，论文总文字复制比超过 15%（含 15%）的，须重新完成论文，下一年重修；总文字复制比低于 15%（不含15%）的论文允许进入申请答辩程序。指导教师需对进入申请答辩程序的论文版本进行备案。第四条 进入申请答辩程序的论文，以及最后提交给学院的论文，需要与通过文字复制比比对的论文内容基本保持一致。如果有较大修改，需要在指导教师的指导下进行，并需要提交论文的电子版进行再一次的文字复制比比对，总文字复制比低于 20%（不含 20%）的论文允许提交给学院，指导教师需要保存最后提交给学院的论文版本。第五条 如果学生提交的论文不满足第四条条件，本科毕业论文工作领导小组有权取消其答辩资格及成绩。第六条 如果学生对文字复制比的比对结果有异议，经指导教师同意，可以向学院提出申诉，学院将提交给院学术委员会进行评议，其评议结果将为最终结果。
神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。 二、离心式制冷压缩机的特点与特性 离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。 (2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。 (6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。 制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。 由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0） 又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角 由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。 按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。 三、离心式制冷压缩机的调节 离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。
人工智能毕业设计（论文）课题简介JHF1 基于VGA采集卡的VGA信号实时采集技术的研究传统VGA信号采集通常采用软件抓屏或VGA转AV方式，但两者都面临着各种自身无法克服的弱点。软件抓屏方式通过在计算机上安装软件方式实现，通过软件进行抓屏和压缩，严重影响采集计算机的性能；在播放视频文件时，无法实时采集到画面，出现视频卡壳或者黑屏的现象。采用VGA转AV方式，VGA信号转换为视频以后，即使不压缩，清晰度也大大降低，文字、网页等内容几乎无法看清，再经过压缩，信号质量可能会更差，很难满足实际教学的需求。传统VGA信号的采集方式严重制约着多媒体教学及远程教育的发展。采用基于VGA采集卡的VGA信号实时采集技术，即直接采集设备的VGA数据，既能保证信号的连续实时，又能保证清晰不失真，从而完美解决了VGA信号的实时采集压缩这一难题。JHF2 基于PC的网络视频服务器的设计视频服务器可以看作是不带镜头的网络摄像机，或是不带硬盘的DVR，它的结构也大体上与数字硬盘录像机相似，是由一个或多个模拟视频输入口、图像数字处理器、压缩芯片和一个具有网络连接功能的服务器所构成。视频服务器将输入的模拟视频信号数字化处理后，以数字信号的模式传送至网络上，从而实现远程实时监控的目的。由于视频服务器将模拟摄像机成功地“转化”为网络摄像机，因此它也是网络监控系统与当前CCTV模拟系统进行整合的最佳途径。网络视频服务器除了可以达到与网络摄像机相同的功能外，在设备的配置上更显灵活，克服了网络摄像机通常受到本身镜头与机身功能较弱等不足。JHF3 教育资源库管理系统的设计教育资源库是教育信息化中的主要组成部分，教育资源库的建设包括软硬件平台、资源和服务等方面的建设。教育资源库软件平台是支撑教育资源管理和使用的基础平台，是整个软件平台的核心。系统平台支持基于B/S结构的各类Web应用，通过“Web Service”技术提供了一整套接口机制实现跨平台、跨服务器的系统耦合，实现统一用户、统一登录、统一产品入口等重要功能。从资源使用和管理的流程出发，平台的功能包括资源目录浏览、资源检索、资源前台服务管理、系统后台管理、计费管理、资源统计、个人知识管理器等主要功能，对八类标准资源子库实施操作。SSD1 ▲应用不确定性推理评估交通流及安全性城市交通拥已经成为社会急需解决的迫切问题，也是当前个学科协同作战的重大课题。拟采用人工智能中的不确定性推理方法评估交通流及安全性问题，并提出合理的建议。SSD2 ▲大学校园安全报警系统研制根据校具体情况，联系公安部处、学生处等有关部门，研制该系统软件，对于解决灾害和突发事件等建立安全预警专家系统有实际意义，且能通过计算机软件和人工智能的工具实现理论与实际相结合。SSD3 基于PC的数字硬盘录像机的设计数字硬盘录像机硬件组成上采用PC机，通用性强；软件采用了嵌入式LINUX操作系统，以及在此基础上开发的应用软件，没有版权问题的困扰。既无需购买昂贵的操作系统，又遗弃了使用盗版软件的尴尬。操作系统为嵌入式LINUX系统，操作系统可以做的相对比较小，既可以加载在硬盘上，也可以固化在优盘、CF卡、电子硬盘上，写入数据后永不丢失，便于系统本身的稳定以及方便升级。系统稳定性好、通用性强、适用性广，对断电、非法操作、病毒等均不受影响。GSY1 基于支持向量机行人检测模板匹配的方法在行人检测问题中也是适用,用于匹配的模板的形状类似棒棒糖。多数清况下,行人会在手放在身体两侧,这意味在多数清况下,行人是有可能被检测,此外行人的运动也具有特征,同样也可被检测出来.有多种特征选择算法可供选择,选择了小波系数作为窗口的局部特征,这里小波系数是对特定滤波器的响应.特征选定以后,可以按照训练支持向量机方法,诸如自举方法进一步改善系统性能。GSY2 基于行人检测的WEB服务探测技术1）感知界面 互联网出现使人为中心的人机交互逐步演变为人网交互,用计算机代替人实现对多媒体数据流自动分析,进而实现网络多媒体数据有效的管理,查询和组织,交互检索,可视化反馈界面,网络交互.面向WWW的多媒体的检索系统.2）多媒体推理 从智能和推理地角度,任何涉及多媒体处理的活动,如多媒体展示,多媒体著作,视觉设计,都可以当作多媒体推理.GSY3 地理信息系统的设计与实现将地理信息系统技术应用决策和管理,论述系统的设计方法,实现方案和技术特点.GSY4 一种自适应逃逸微粒群算法针对收敛速度慢,容易陷入局部最小等缺点,给出一种自适应逃逸微粒群算法,逃逸行为是一种变异操作,逃逸微粒群能有效进行全局和局部搜索,收敛速度快,采用复杂函数优化仿真自适应逃逸微粒群算法结果.GSY5 几何配准与立体观察几何配准是图象空间叠加,镶嵌,加网格的前题,是分析和比较同一类型或不同类型的成像系统在同一时间摄取同一景物的图象的首要条件,否则就不可能正确绘出各类型(平面和立体)的复合图象或时间上变化图形。
人机博弈。要多难都可以。
人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
知识产权方面的引导
专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长，云计算软件著作权共3017件，同比增长，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.
[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13(3)：330-332.
[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.
[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.
本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)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。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为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。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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有。人工智能是顶级期刊，还有人看。人工智能期刊杂志大全:包括人工智能下财会行业发展趋势分析、人工智能的现状及未来展望研究、人工智能在计算机网络中的运用研究等。
《模式识别与人工智能》
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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关于人工智能的定义众说不一。美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授 下过这样一个定义:“人工智能是关于知识 的学科——怎样表示知识以及怎样获得知 识并使用知识的科学 。” 而麻省理工学院 的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如 何使计算机去做过去只有人才能做的智能 工作。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI,也称机器智 能。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 统的一门新的技术科学。它是从计算机应 用系统的角度出发 , 研究如何制造出人造 的智能机器或智能系统 , 来模拟人类智能 活动的能力, 以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言 , 是对人的思 维的信息过程的模拟。人工智能不是人的 智能 , 更不会超过人的智能。 对于人的思 维模拟可以从两条道路进行, 一是结构模 拟 , 仿照人脑的结构机制 , 制造出 “类人 脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑 的内部结构, 而从其功能过程进行模拟。 人工智能可以分为强人工智能和弱人 工智能。强人工智能观点认为有可能制造 出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器,并且,这样的 机器能将被认为是有知觉的, 有自我意识 的。弱人工智能观点认为不可能制造出能 真正地推理和解决问题的智能机器 , 这些 机器只不过看起来像是智能的 , 但并不真 正拥有智能 , 也不会有自主意识。 人工智 能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴 起和冷落。人工智能概念首次提出后,出现了 一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有 限,以及机器翻译失败等,使人工智能走入低 谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方 法,忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代,专 家系统出现使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究 和开发,将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。 第三阶段:20 世纪 80 年代,随着第五代计 算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使 逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段:20 世纪 80 年代末,神经网络飞 速发展。1987 年,美国召开第一次神经网络 国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后, 各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网 络迅速发展起来。 第五阶段:20 世纪 90 年代,人工智能出现 新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互 连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问 题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 , 知识表现,智能搜索,推理,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人 工生命,神经网络,复杂系统等。目前,人工智能是与具体领域相结合进行研究的,有如下领域:(1)专家系统。依靠人 类已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三 个方面进行:一是研究人类学习的机理、人 脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉 模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言,便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带极大的便 利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械,对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作,环境稍有变化就会出问题,甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器, 能取得作业环境、操作对象等简单的信息,并由机器人体内的计算机进行分析处理,控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机 器人具有类似人的智能,它装备了高灵敏度传感器,因而具有超过人的视觉、听觉、 、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自 己的行为,处理环境发生的变化,完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得 成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统 的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。