模式识别与智能计算范文第1篇
模式识别与智能系统是二十世纪八十年代发展起来的新型交叉学科，该学科包含自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等多种学科。该学科以信息处理与模式识别的理论技术为核心，探索对各种信息进行处理、分类、理解，并在此基础上构造出具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现。该学科在经济建设和国防建设具有广泛的实际背景，二十多年来，已引起了国内外有关学者的极大重视，被称其为面向二十一世纪的控制科学。
本学科点开始于我校省级重点学科计算机应用学科，从该学科人工智能方向发展而来。最早的团队可以追溯到二十世纪八十年初，从承担航空基金立体仓库机器人开始。经过近三十年的发展，该学科逐步形成了稳定的研究方向，于2003年从计算机应用学科独立出来，成为独立的学科，2005年获得“模式识别与智能系统”硕士学位授予权。主要研究方向包括：神经网络与模式识别、图象处理与模式识别、智能机器人与人工智能和智能检测与智能控制等。当前正在筹建“自主武器技术平台研究中心”，这是目前我省唯一一所高等院校首次建立的平台研究中心，中心下设6个实验室分别为飞行器仿真与模拟技术实验室、智能机器人与目标探测技术实验室、综合健康管理技术实验室、任务设备检测技术实验室、武器应用环境仿真实验室和导弹实验室，其中，导弹实验室近2-3年内投资200万多万元，购置了3枚导弹等，实验室已初具规模。本学科主要关注与武器平台自主运行有关的技术，即主要关注：自主控制、环境感知、导航制导、保障与健康管理、电源、部分任务的关键技术研究和工程验证研究，逐步发展对平台总体设计、搭载任务武器等技术研究和工程验证。本学科具有一定师资力量基础，现拥有双聘院士1人，博士生导师5人(外校兼职，本学科点没有博士授予权)，硕士生导师9人，教授12人，副教授16名，其中，具有博士学位的教师有20名。目前本学科点已培养硕士研究生10多名，学科梯队结构合理，整体实力强。
模式识别与智能计算范文第2篇
模式识别与智能系统是二十世纪八十年代发展起来的新型交叉学科，该学科包含自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等多种学科。该学科以信息处理与模式识别的理论技术为核心，探索对各种信息进行处理、分类、理解，并在此基础上构造出具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现。该学科在经济建设和国防建设具有广泛的实际背景，二十多年来，已引起了国内外有关学者的极大重视，被称其为面向二十一世纪的控制科学。
本学科点开始于我校省级重点学科计算机应用学科，从该学科人工智能方向发展而来。最早的团队可以追溯到二十世纪八十年初，从承担航空基金立体仓库机器人开始。经过近三十年的发展，该学科逐步形成了稳定的研究方向，于2003年从计算机应用学科独立出来，成为独立的学科，2005年获得“模式识别与智能系统”硕士学位授予权。主要研究方向包括：神经网络与模式识别、图象处理与模式识别、智能机器人与人工智能和智能检测与智能控制等。当前正在筹建“自主武器技术平台研究中心”，这是目前我省唯一一所高等院校首次建立的平台研究中心，中心下设6个实验室分别为飞行器仿真与模拟技术实验室、智能机器人与目标探测技术实验室、综合健康管理技术实验室、任务设备检测技术实验室、武器应用环境仿真实验室和导弹实验室，其中，导弹实验室近2-3年内投资200万多万元，购置了3枚导弹等，实验室已初具规模。本学科主要关注与武器平台自主运行有关的技术，即主要关注：自主控制、环境感知、导航制导、保障与健康管理、电源、部分任务的关键技术研究和工程验证研究，逐步发展对平台总体设计、搭载任务武器等技术研究和工程验证。本学科具有一定师资力量基础，现拥有双聘院士1人，博士生导师5人(外校兼职，本学科点没有博士授予权)，硕士生导师9人，教授12人，副教授16名，其中，具有博士学位的教师有20名。目前本学科点已培养硕士研究生10多名，学科梯队结构合理，整体实力强。
模式识别与智能计算范文第3篇
一、基于人体骨架的行为识别
行为识别是指通过分析视频、深度传感器等数据, 利用特定的算法, 对行人的行为进行识别、分析的技术。这项技术被广泛应用在视频分类、人机交互、安防监控等领域。国家智能交通管理网络和智慧城市的建设脚步日益加快, 人体行为识别其不可或缺的地位越来越得到凸显。
目前基于人体骨架的行为识别方法主要可分为两类:
(1) 基于局部特征的方法:该类方法是对序列中的各时刻的人体骨架的局部几何结构做特征提取, 然后利用词包模型结合时间金字塔或是结合动态时间规整进行识别, 该类方法没有或是只能局部考虑运动序列的时序信息, 其识别过程更多地依赖局部静态结构特征。
(2) 基于序列状态转移的方法:该类方法主要是利用HMM对行为演化的动态过程进行建模, 其两个主要不足是不仅需要对序列做预对齐, 同时还需要估计状态转移过程的迁移概率, 其识别的精度也往往偏低。
二、基于骨架定位的行为识别和美化的技术实现
(一) 人体行为识别
1.利用空间注意力和时间注意力来实现高性能行为动作识别
时域注意力:一个行为动作的过程要经历多个状态, 人体在每个时刻也呈现出不同的姿态, 但是, 不是每一帧在动作判别中的重要性都相同, 以“挥拳”为例, 整个过程经历了开始的靠近阶段、挥动拳脚的高潮阶段以及结束阶段。相比之下, 挥动拳脚的高潮阶段包含了更多的信息, 最有助于动作的判别。依据这一点, 设计时域注意力模型, 通过一个CNN子网络来自动学习和获知序列中不同帧的重要性, 使重要的帧在分类中起更大的作用, 以优化识别的精度。
空域注意力:对于行为动作的判别, 不是每个关节点在动作判别中都同等重要, 一些行为动作会跟某些关节点构成的集合相关, 而另一些行为动作会跟其它一些关节点构成的集合相关。比如“打电话”, 主要跟头、肩膀、手肘和手腕这些关节点密切相关, 同时跟腿上的关节点关系很小, 与此相适应, 我们计划设计一个CNN子网络, 依据序列的内容自动给不同关节点分配不同的重要性, 即给予不同的注意力。
2.用人类行为动作具有的共现性来提升行为识别的性能
着眼于人的行为动作的特点, 可以将行为动作中关节点具有的共现性特性引入到CNN网络设计中, 将其作为网络参数学习的约束来优化识别性能。人的某个行为动作常常和骨架的一些特定关节点构成的集合, 以及这个集合中节点的交互密切相关。如要判别是否在打电话, 关节点“手腕”、“手肘”、“肩膀”和“头”的动作最为关键。不同的行为动作与之密切相关的节点集合有所不同。
3.利用CNN网络对未分割序列进行行为检测
在实际的应用中多有实时的需求, 而摄像头实时获取的视频序列并没有根据行为动作的发生位置进行预先时域分割, 因此识别系统不仅需要判断行为动作的类型, 也需要定位行为动作发生的位置。对于骨架序列流, 可以设计基于循环神经网络CNN的在线行为动作检测系统, 在每帧给出行为动作判定的结果。
(二) 人体智能美化
在智能视频监控和智能摄影中, 对人体进行智能美化成为人们渴求的一项服务, 通过在视频中展示自己“美美哒”形象已经成为众多爱美人士的需求。近年来, 深度摄像技术的发展使得人体运动的深度图像序列变得容易获取, 结合高精度的骨架估计算法, 能够进一步提取人体骨架运动序列。利用AR技术实现智能美化, 就是将采集来的图像进行分析, 获取人体行为信息和周围环境信息, 程序对这些信息进行处理, 建立三维的虚拟场景, 通过图像信息的变化和更新之后, 渲染成二维图像来显示。经过识别、渲染处理之后, 利用良好的硬件技术, 将三维场景二维图像化处理之后的图像和真实世界结合起来, 实现智能美化的功能。
三、总结
采用基于骨架的人体行为智能识别和智能美化功能, 利用AR渲染功能, 实现人体行为信息的智能美化, 为智能交通、视频监控、人机交互应用等提供更加精准的行为识别结果和更加丰富生动的人像展示, 是未来人体行为识别检测的发展方向, 在信息时代具有非常良好的应用前景。
摘要：行为识别是人工智能在智能监控、人机交互、机器人等诸多领域中的一个重要应用, 人体的动作姿态识别是计算机视觉领域中最具挑战性的研究, 也是技术目前研究的热点。基于骨架定位的人体行为识别技术的核心在于鲁棒和和强判别性特征的设计, 同时考虑如何采用时域相关性来研究动作的动态变化模型。采用OpenCV, SSD, CNN等技术来搭建基础框架, 进行机器学习和时域模型的建立, 实现端到端的行为识别监测, 在基础上利用AR渲染实现人体效果的智能美化。
关键词：骨架定位,行为识别,智能美化,AR渲染
参考文献
[1] 姜新波.基于三维骨架序列的人体行为识别研究[D].济南:山东大学, 2015.
[2] 智能视频监控系统中人异常行为识别研究[D].成都:电子科技大学, 2013.
[3] 刘皓, 郭立, 易波等.基于3D骨架和MCRF模型的行为识别[J].中国科学技术大学学报, 2014, 44 (4) :285-291.
[4] 毕晓君, 冯雪赟.结合CNN的人体行为识别特征特取模型的改进[J].科学技术创新, 2017 (4) :79-81.
模式识别与智能计算范文第4篇
摘要：云计算的浪潮还没有过去，大数据时代已经到来。在对大数据的含义、特征、影响和意义进行系统总结的基础上，分析了大数据与云计算的关系，论述大数据和云计算的安全将给消费者和电商带来更加高效的转型。
关键字：云计算，大数据，电商
所谓通信，最简单的理解，也是最基本的理解，就是人与人沟通的方法。无论是现在的电话，还是网络，解决的最基本的问题，实际还是人与人的沟通。现代通信技术，就是随着科技的不断发展，如何采用最新的技术来不断优化通信的各种方式，让人与人的沟通变得更为便捷，有效。随着计算机技术的广泛普及与计算机远程信息处理应用的发展，云计算和大数据应运而生。、
一、大数据的介绍
大数据(Big Data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和或虚拟化技术。
二、云计算的介绍
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。几年之内,云计算已从新兴技术发展成为当今的热点技术。云计算从节约成本的工具到盈利的推动器，从ISP(网络服务提供商)到电信企业，已然成功地从内置的IT 系统演变成公共的服务。然而人们担心他们在云端的数据安全。正因为此，用户应该期待看到更安全的应用程序和技术上来。许多新的加密技术，安全协议，在未来会越来越多的呈现出来。其中的安全性和遵从性的问题仍然是阻碍云计算发展的重要原因。
三、二者联系和安全策略
近几年由于科技的不断发展，3G网络视频通话，移动互联网、物联网、智能手机，这些科技产品都一一涌现，充斥着我们的生活，确实互联网给我们的生活带来了方便，但同时恶意软件，黑客入侵电脑，这些人为的破坏，也影响着个人或者企业的信息安全。在这个时候新技术云计算的出现，就给传统互联网信息安全带来了希望，但同时也面临解决新的安全挑战。
多种方式应对云计算安全挑战—云计算给信息安全带来的挑战包括：第一，传统安全产品无法应对云计算环境下的网络结构和协议。在云计算环境中，可能前端的Web服务器和后端的数据库都处在一个物理服务器上，这样它们之间的网络交互直接用虚拟交换机就可以了，数据根本不经过物理交换机，如果不到物理交换机，则信息安全设备拿不到它的数据，导致对其访问控制、审计、攻击的检测，都没办法实现。第二，云计算技术特性带来一些新的安全需求。云安全架构的一个关键特点是云服务提供商所在的等级越低，云服务用户自己所要承担的安全能力和管理职责就越多。数据安全包括：数据传输、数据隔离、数据残留。应用安全包括：终端用户安全、SaaS安全、PaaS安全、IaaS安全。虚拟化安全包括：虚拟化软件、虚拟服务器等。第三，云计算环境对安全产品的计算性能提出了非常大的挑战。目前保护信息安全产品的性能已经远远落后于网络设备。大数据将会化解APT(高级持续威胁)危机—近一两年，APT攻击是非常热门的话题。简单的说就是黑客组织针对一个有价值的目标，进行长期、缓慢的，但是非常有技术含量的攻击。我们知道未来大数据和云计算将推动下一代安全数据的创新。大数据和云计算扩展了整个IT领域的计算和存储资源，给信息安全提供了信息平台和大数据处理的技术支撑，为整个信息安全产品的革新创造了一个更大的可能性。 其中数据加密就是对数据信息的重新组合，只有在收发双方的基础上才能够还原网络信息，数据加密技术能够确保校园网内部信息数据的安全性与完整性，并具有一定的保密作用，从某种意义上来说它是其他安全技术的基本保证，经过加密的网络数据能够确保数据在收录、传输、使用及转换中不被第三方得知数据信息内容。
综上所述：大数据是本，云计算是术，移动互联网是用。三者紧密结合在一起才能让整个信息安全系统更有效的服务现代人们的生活。在大数据环境下，即高流量、巨大海量数据、高可靠性。更多需要通过检测、分析、发现及预警的安全保障体系，实现可靠性、可用性与安全性的完美结合;利用大数据分析，可提前、精确、有效地发现已知或未知的安全威胁;可实现数据访问的记录、分析及取证;可实现有效、精确地发现隐私数据的检测分析与防护。安全检测与大数据技术结合，利用云计算能力及大数据处理机制实现信息访问和审计，安全威胁智能的发现，隐私数据的保护。
参考文献：《大数据时代》--[英]维克托·迈尔-舍恩伯格(ViktorMayer-Schönberger)--浙江人民出版社
电子图书：《云计算安全指南》--Ronald L.Krutz ， Russell Dean Vines(著) 张立强 (译)
姓名：孙飞龙
学号：12901337
模式识别与智能计算范文第5篇
一、当前计算机基础课程教学存在的问题与不足
(一) 计算机基础在实践教学中处于从属地位
不难发现, 传统的计算机基础课程在实践教学中一直处于从属地位, 这是因为教师所提供给学生实践的机会太少, 从而导致实践教学的比例下降, 从而也直接影响了学生的学习效果[1]。其次, 通过对当前的计算机实践教学模式进行分析发现, 验证型实践占了整个实践教学的绝大部分, 而相关的综合型、设计型实践就会相对减少, 并且通常只有两课时, 学生也只能完成教师所给出的任务, 但学生的自主能力却没能发挥出来, 因此也无法培养学生的创新能力与创新意识。
(二) 无法实现理论课程与实践课程的结合
尽管每间教室都会配置有投影仪和计算机, 但学生通常都处于观望的状态, 即没有机会进行实际演练, 导致无法理解那些内涵较深的知识, 整体的学习效果也因此受到了影响。其次, 教师在上实践课程时, 其也没有将理论运用到实践中, 即都是让学生进行一些简单的操作, 对于界面上的图表也无法深入理解。由于理论课程与实践课程之间都会相隔几天, 因此学生在掌握理论后也不能及时进行巩固, 从而导致两者之间出现脱节现象。
二、移动智能终端课堂教学模式的变革分析
(一) 移动智能终端的课堂教学活动形式
一般情况下, 移动智能终端的课堂教学活动后主要分为两种形式, 即自主学习与交互教学, 其中, 交互教学包含有课外互动分析与课堂教学互动, 而自主学习则包含有交互自主学习与资源自主学习。但其实交互教学与自主学习的统一是发挥移动智能终端教学的优势的关键, 相信在未来的教育发展中, 该教学模式将会成为实现教学目标与任务的关键。但是, 由于受到各种原因的影响, 特别是基础教学设施建设不完善, 运作不规范等问题, 移动智能终端教学的应用效果不是很理想。所以对其展开深入的分析是非常有必要的, 尽管各类不同的模式都能提升教学质量, 但寻找一项合理、科学的教学模式更为重要。
(二) 移动智能终端的课堂教学模式分析
教学模式是指在一定的教学思想和理论背景下形成的教学行为规范。但移动智能终端课堂教学模式是怎样一种形式呢, 由于实践者与研究者的思路不同, 因此在移动智能终端教学特点上也还没有形成统一的意见, 这还需要花很长的时间进行实践和探究才能得到[2]。但如今最使用的模式有以下几种:第一, 快速反馈系统模式。因为计算机自身的优势, 其可以让该模式实现对各种题型的快速反馈, 其优势在与可以增强师生在课堂上的互动, 但缺点是不太关注师生互动的方式, 即只是对课堂效果进行测试和反馈。
第二, 备授课平台模式。教师可以利用计算机来进行教学资源演示, 然后把内容都扩充到学习终端上, 这样师生在进行互动时也能进行抢答、上交等功能, 当然也能进行作业分享与随机提问, 但缺点是就计算机不能成为学生的学习工具而是教师的教学工作。第三, 电子教材模式。这里所说的电子教材包含有视频、图片、文字等资料, 并且还能对这些资料进行总结与整合, 学生可以通过电脑来进行阅读, 练习, 查看视频等, 这样的教学模式不仅改变了传统教学的阅读方式, 而且还能很大程度激发学生的阅读兴趣, 但缺点是无法发挥出教学设计碎片化理念的优势。
三、移动智能终端教学模式在大学计算机基础课程中的应用
(一) 任务引导是移动智能终端课堂教学的应用前提
从当前的远程教育模式来看, 提升教学质量的关键因素就在于建立有明确的教学任务, 因为只有让学生从内心意识到完成任务的紧张感, 这样才能调动起学生的学习激情, 从而自觉的投入到学习中。从理论上来看, 任务引导是实现教学任务的核心, 即让学生通过完成任务来学习到相关知识, 从而提升自身的综合能力。但从教师的角度来看, 其需要根据教学任务来制定教学内容, 并且还需要体现出以下理念:第一, 即根据任务逻辑与结构来设计教学内容, 并积极为学生提供一个良好的学习环境。第二, 需要根据任务来整理相关资料, 保证实践和理论的统一。第三, 可以按照教学重点来设计内容, 但需要保证任务与知识、技能之间的联系, 从而提升学生的体验感。
(二) 资源选择是移动智能终端课堂教学的应用核心
我们都知道网络资源自身具有复杂性、多样性等特点, 但由于缺少相应的管理机制与质量控制, 从而导致网络信息在准确度与质量无法得到保证。所以, 如何正确、高效的通过网络来选择资源, 这就成为了移动智能终端课堂教学模式的核心。当然从远程教育来看, 学生的自主评价、自主选择等都会成为学校效果的影响因素, 所以合理的选择信息也就变得非常重要了, 具体可以从以下几个方面入手:第一, 根据学生需求来选择资源。教师一定要明确学生在学生中的地位, 即根据他们的实际需求来选择资源, 这样才能促进学生发展, 其次, 教师还需要从学生的兴趣、发展目的等方面入手来进行评估, 然后根据学科特点来对课程资源进行总结, 根据教学效果来进行调整[3]。第二, 要根据价值取向来确定呈现方式。教师需要根据教学需要来对资源进行完善, 即尽量要选择一些学生能够接受的方式来呈现, 然后把他们感兴趣的内容与教学重难点结合到一起并呈现出来。第三, 要重视总结与提炼资源。教师所提供的视频资源、多媒体资源、微课等等, 这些都是要求教师对相关教学资源进行整合, 然后在培养学生能力的同时还要正确引导他们, 这样才能满足学生自身的学习需要。
(三) 问题通关是移动智能终端课堂教学的应用焦点
教师要想保证移动智能终端教学模式在大学计算机基础课程中的应用效果, 整个学习的过程应该采用问题解决通关的形式来展开。一般情况下, 教学任务都是根据知识模块来展开的, 所以教师可以按照“1+4+2”的模式来设计每个知识模块的具体学习活动。需要注意的是, “导”是整个单元学习的前提, 而“授、思、阅、练”则是对每个单元内容的分析和消化, 同时也是最关键的一部分, “测、评”是课程学习效果的补充环节, 这七个环节之间的连接是需要通过解决问题来实现的, 即之后解决前一环节的问题才能展开下一环节的学习, 否则学生将无法继续进行。
其次, 在这众多的环节中, “导”主要是根据教材内容、视频等资源表现方式来向学生介绍该知识模块的整体结构, 而学生则需要了解该环节并正确回答了问题之后才能进行下一环节。“授”主要是通过视频或微课的形式来进行, 即学生点击图标之后可以重复观看视频, 并且视频的内容与教师的讲解是呈同步状态的, 所以当学生正确回答问题之后就能继续进行[4]。“思”是指根据授课的内容来对所有的知识点进行总结和梳理, 然后把所学到的新知识归纳到原有的知识体系中。待学生提交试卷之后就会出现一个评判结果的提示, 如出现回答错误的试题, 学生需要进行重新学习并填写正确答案之后才能重新提交, 最后则会出现成绩。这样的教学模式可以很大程度的提升学生的学习效果, 保证整体的教学质量和水平。
四、结论
综上所述, 合理、规范的移动智能终端课堂教学可以很大程度的保障学生的学习质量和效果。尽管这只是一种探索, 但也通过实践表明了移动智能终端给教学体系带来的变化, 即利用开放的多媒体教材替代了传统纸质教材等, 类似这样多元化的教材也让学生有了更多的选择。其次, 这样的教学模式还能让师生之间的互动变得更加频繁, 而学生思想的活跃也提升了整体的学习效果。所以, 随着现代教育体系的不断发展和变化, 相信不久的将来移动智能终端就会成为学生学习的基础, 特别是各项新型技术的普及, 未来也将会朝着终身学习方面前进和发展。
摘要：大学计算机基础课程教学可以说是实现教育科技化、信息化的基础, 也只有提升大学计算机基础课程教学质量, 其才能让学生掌握一定的计算机操作能力, 从而实现理论与实践的结合。随着移动智能终端技术的不断发展和进步, 现如今远程教育也逐渐进入到人们的视线中, 并且对提升教学质量也有着非常大的作用, 所以只有对移动智能终端教学模式在大学计算机基础课程中的应用展开分析, 其才能保证教育工作的稳定进步。
关键词：智能终端,移动教学,模式分析,创新思考
参考文献
[1] 王轶冰, 钦明皖.地方综合性大学计算机基础实验教学体系建设——以安徽大学为例[J].实验室研究与探索, 2013 (10) :345-348.
[2] 杨露, 孙怡, 张守网.高校“计算机基础”实验教学改革与实验室管理的实践与探讨[J].实验室研究与探索, 2012 (4) :318-320+333.
[3] 邹显春, 张小莉, 李盛瑜, 杜云.基于网络环境的计算机基础课程分类分层次教学改革与实践[J].西南师范大学学报 (自然科学版) , 2010, 35 (6) :213-219.
模式识别与智能计算范文第6篇
一、人工智能技术的概述
(一) 人工智能技术
20世纪50年代美国提出人工智能化技术概念之后各个国家专家学者纷纷投入到这项理论研究之中, 促使人工智能技术融入了微机科学、生理学、心理学、哲学等多门学科知识, 实现了安装智能科技的机器设备灵活且有效的运作, 代替人类进行复杂、繁琐、危险的工作, 切实有效的解决了劳动力问题, 同时也提高了某些特殊工种的作业质量和效率[1]。所以, 对于诸多领域来说, 人工智能技术的研究与应用是非常有意义的。
(二) 人工智能技术的特点
参考相关资料并对人工智能技术应用情况加以分析, 了解到该项技术具有以下特点, 即: (1) 有效解决不确定问题。之所以说人工智能技术能够切实有效地解决不确定问题, 主要是考虑到计算机运算模型的运用也不能解决问题, 比如更高层次的数据信息挖掘、如何根据用户需求而优化计算机程序等等。此时利用人工智能技术所具有的运算推理能力来分析, 获得模糊信息, 并通过模糊信息来了解一些客观事实或者情况, 为有效的处理问题提供帮助。 (2) 学习掌握新知识的能力。可以说, 学习掌握新知识的能力是该项技术最显著的优势。因为人工智能技术在对输入数据进行一系列处理, 如逻辑编辑、推理、计算等等, 挖掘更高层层次的数据信息, 满足用户实际需求[2]。 (3) 成本及资源消耗较少。这是因为人工智能技术对数据信息的处理比较迅速、简单、容易, 得到更高层次的数据信息, 满足用户应用需求, 这一过程对成本及资源的消耗是比较少的。
二、计算机领域中人工智能技术的发展
回顾分析我国计算机领域中人工智能技术发展历程, 该项技术的发展越来越成熟, 应用越来越广泛, 取得了优异的成绩。立足于当下, 对计算机应用中人工智能技术实施情况加以分析, 了解到人工智能技术的发展主要体现在以下几方面, 即: (1) 专家决策系统及人工神经网络系统的越来越完善, 能够更好的辅助软件工程项目设计, 为实现软件工程项目目标有极大的帮助。 (2) 人工智能技术的有效实施, 可以使智能化模块组装到某个大型软件系统之中, 增强软件系统的功能, 使软件系统适应不同的环境, 或者根据不同的需求而有针对性的运作。 (3) 人工智能技术的有效实施, 还能从满足用户需求的角度出发来优化计算机程序, 增强该程序的用户界面的友好性;优化图形用户的接口及程序设计等[3]。由此可以看出, 人工智能技术已经取得了巨大的发展, 在计算机应用之中可解决诸多问题。但也不能说该项技术就是完美的、成熟的, 因为其还存在一些尚待解决的问题。针对这一点, 相关技术人员应当予以认识和重视, 比如人工智能技术的实用性不强等等, 进而在未来一直致力于对该项技术的研究, 不断的创新和优化该项技术, 提高其应用价值。
三、人工智能技术在计算机领域中的应用
为了能够更为具体的了解人工智能技术, 从应用方面加以研究更显贴切。基于此, 本文对人工智能技术在计算机领域中的具体应用加以分析。
(一) 大型企业之中人工智能技术的具体应用
现代企业运营与发展的过程中越来越注重对先进技术的应用。目前, 诸多现代企业已经将人工智能技术引用到企业运行管理之中, 打造报警系统、自动化控制系统及自动监控系统。也就是现代企业在有效应用计算机的情况下实施人工智能技术, 可以保证人工智能技术能够按照企业管理及运营的相关岗位的要求, 运算推算相关设备存在的问题, 并提出可行性较高的解决方案, 以便相关工作人员能够更为有针对性的处理和解决问题, 优化设备[4]。人工智能技术还能辅助企业管理, 也就是通过对企业管理相关数据信息予以逻辑编辑、推理、计算等处理, 为管理者提供更高层次的数据信息, 以便管理人员能够科学合理的部署管理工作, 促使管理作用淋漓尽致的发挥, 保证企业良好运行。
(二) 家居行业之中人工智能技术的具体应用
科技及经济蓬勃发展的今天, 人们的生产生活发生了翻天覆地的变化, 极大程度上提高了人们的生活品质、生活态度、生活面貌。就以人们日常生活所应用的家居产品来说, 伴随着科学技术研究的不断深入, 越来越多的先进技术被应用到了家居产品生产之中, 推出智能家居产品, 这极大程度上提高了人们居住的舒适性、安全性、便捷性及整洁性。而以人工智能技术为代表的先进技术应用于智能家居生产之中, 则是根据居住者的需求而对计算机程序予以优化, 使得计算机程序支配的智能家居能够在居住者发布指令的情况下, 自动化操作, 从而切实有效的解决一些生活问题。
四、结束语
经过本文一系列分析, 了解到作为计算机技术中的一项关键技术, 人工智能技术在计算机领域中的良好发展已经充分的显现出来, 能够更好的支持计算机应用, 比如优化企业运行管理、创新智能家居产品等等。当然, 我们也不可忽视的是在计算机应用之中人工智能技术的一些缺陷及问题也显露出来, 比如人工智能技术的实用化不强等等。所以, 未来应当更加深入的研究人工智能技术, 弥补该项技术的缺陷, 提高该项技术的应用价值。
摘要：在计算机技术应用越来越广泛和重要的情况下, 人工智能技术的价值也逐渐显露出来, 要想使人工智能技术在未来发挥更大的价值, 那么需要对其在计算机中的发展予以了解, 进而展望其发展趋势, 对其进行深入的研究和创新。基于此, 本文将在概述人工智能技术的基础上, 分别分析和探讨人工智能技术在计算机中的发展与应用。
关键词：人工智能技术,计算机,发展,应用
参考文献
[1] 马挺.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].数字化用户, 2018, 24 (49) :21.
[2] 彭悦诚.分析计算机在人工智能中的应用[J].通讯世界, 2018, (11) :4-5.
[3] 赵沛涵.计算机人工智能技术的运用与发展[J].数字化用户, 2018, 24 (46) :96.