人工智能教学设计案例范文第1篇
口腔种植学是口腔科学的一个新兴的独立的分支学科.它涉及到口腔科学中的许多学科, 包括口腔颌面外科、口腔修复学、牙周病学、口腔影像资料学和口腔材料学。人工种植牙是将将纯钛金属经过精密的电脑设计, 制造成牙根型的圆柱体, 经由手术植入牙床骨内, 经过3、4个月后, 待之与颌骨形成良好、稳定的结合, 再于人工牙根上制作假牙。由于人工牙根深植于牙骨内, 不需要藉自然牙齿的力量就可有承受正常的咀嚼力量, 功能和美观上几乎和自然牙一样。口腔种植学起源于20世纪30年代, Formiggini被誉为现代口腔种植学的奠基人。20世纪50年代中期, 瑞典科学家Branemark在实验的基础上提出了种植体的骨结合理论, 严格规范了口腔种植手术步骤和种植体实现骨结合的必要条件。20世纪60年代中期, Branemark推出其著名的Branemark种植系统[2]。近年来口腔种植学得到迅猛发展, 其相对于传统假牙具备无与伦比的优势, 广泛受到牙科医生和牙科患者的肯定, 其已经成为修复牙齿的主要方法之一, 广泛应用于临床[2]。为了探讨人工植牙的优点, 我院于2008年2月至2010年4月间, 共治疗患者168例, 植入植体182颗, 并报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
本组168例患者, 其中男66例, 女102例, 年龄最小17岁, 最大68岁, 平均39.23岁。缺牙时间最短为5个月, 最长2年, 平均1.4年。缺牙原因为:因龋齿拔牙76例, 因外伤拔牙42例, 牙周炎拔牙24例, 因美观需要拔牙26例。缺牙部位为上前牙区78例, 上后牙区34倒, 下前牙区17例, 下后牙区53例。
1.2 方法
采用瑞士BienAir西诺普980种植机。种植手术前先进行医患沟通, 充分了解病人的期待和愿望。其次做常规检查, 检查缺牙部位、间隙大小、牙槽骨的宽度, 牙槽嵴状况, 粘膜组织状况等, 同时根据患者病史及相关检查, 检查患者是否患有植牙手术禁忌证, 全身情况差不能承受手术者应坚决拒绝手术, 一般症状者可通过过治疗, 去除不利因素后再种植手术。本组所有手术均为延期种植, 分别在拔牙后3～16个月进行手术。口腔种植手术按两段式种植系统一般分为2步进行, 即第1次手术先将固位体植入骨组织内, 缝合伤口, 经4～6个月待种植体固位体在完全无负载状态下与骨组织产生骨结合后, 再行2次手术, 切开牙龈组织, 通过种植体中心螺丝连接基台, 拆线后即可取模并完成最终修复体。手术完成后, 积极维护及随访, 口腔卫生和家庭维护指导。
1.3 评价标准
种植体在行使支持和固位义齿的条件下, 无任何临床动度;影像学检查, 种植体周围骨界面无透影区;垂直方向的骨吸收不超过种植体在骨内部分长度的1/3;种植后无持续和 (或) 不可逆的下颌骨、上颔窦、鼻底组织的损伤、感染及疼痛、麻木、感觉异常等症状[3]。
1.4 植牙护理
为预防创面感染, 术后口服抗菌药物3d, 局部用复方氯已定漱口液含漱。注意口腔卫生, 建议使用软毛牙刷, 注意保护手术区, 以防损伤牙龈缘。种植牙对口腔卫生要求较高, 应注意保持口腔卫生, 尽量避免吸烟、饮酒, 防止因感染或牙槽骨进行性吸收而导致种植体松动、脱落。
2 结果
本组临床观察至少3个月, 种植成功158颗, 成功率为86.8%。失败24例, 具体失败原因见表1。
3 讨论
在此次研究中, 共治疗患者168例患者182颗牙齿, 种植成功158颗, 成功率为86.8%。失败24例。本次研究失败的原因包括修复前脱落6例、修复后脱落8例、上部结构松动5例、折断4例、穿通1例。手术成功的首要条件在于术前应当进行详细的临床检查, 排除手术禁忌证。在种植手术中需要严格的无菌环境以及完善的消毒条件, 术中避免种植器械对骨组织的灼伤及机械损伤, 消除咬合创伤对种植体的作用。在术后常规使用抗生素。对于简单的种植手术, 术后给予口服抗生素, 复杂的种植手术需要静脉应用抗生素, 以预防感染, 同时术后24h内不要刷牙, 餐后可用漱口液漱口, 防止口内食物残渣残留, 食物不要过热。常规手术后7～10d即可拆线, 通常及时拆线可以预防感染[4]。在整个人工植牙的过程中, 如果牙科医生严格按照植牙步骤, 成功率均较高。
在种植手术后, 患者一般会有轻微的隐痛或不适, 但不需服用止痛药。如果患者感觉局部较疼痛, 术后当天可以加用止痛药, 如果正常情况下, 手术24h后, 患者不再会有持续的疼痛感觉, 因此, 患者不必过于担心疼痛的状况。但是在种植手术中, 可能会出现并发症, 比如穿孔、牙龈炎、增生性龈炎、瘘管形成、进行性边缘骨吸收、种植体松动以及种植体折断等, 医生应根据不同的病因, 采取不同的治疗方法治疗[5]。
通过随访研究表明, 人工植牙失败的原因部分为患者自身的原因, 牙种植技术有着禁忌证, 一般来说, 全身情况差或严重系统疾病不能承受手术者不能进行种植手术。患有严重糖尿病, 血糖过高或已有明显并发症者, 往往需要在糖尿病得到控制时方可手术。对于某些骨疾病, 如骨质疏松者其也不宜种植。例如在本次研究中有的糖尿病患者虽然在种植前已控制血糖, 但是在种植手术后未能严格控制血糖, 导致种植手术3个月后种植体脱落。人工植牙除了患者自身的原因外, 还包括种植体设计因素、患者因素以及医生操作因素等, 失败原因有时可能由多重因素综合作用的结果[6]。因此, 我们在接下来的临床及研究中, 还应该进一步研究人工种植学, 努力提高其成功率。
4.1 人工植牙好处分析
以上我们总结并分析了此次临床及研究过程中人工植牙的失败原因, 但是人工植牙相对于传统假牙及不健康真牙来说, 其仍有许多无可比拟的优势。
首先植牙更加符合口腔健康的标准, 其可可避免长期牙肉萎缩, 掉牙后牙床骨逐渐萎缩。而人工牙根可以减低缺牙区骨质及牙肉流失率, 维护长期外观自然与丰隆度。植牙后牙齿的固定力好、咀嚼能力佳, 而食物的营养透过牙齿的咀嚼, 磨得更细致肠胃好吸收, 才能获得健康。
其次种植牙舒适美观, 种植牙没有传统镶牙方法中的钩或套, 可以根据就诊者的脸型、其他牙齿的形状与颜色制作牙冠因而十分美观。同时, 种植牙因假牙基托小, 甚至无基托, 因此非常舒适, 无异物感, 对发音影响小。增加您的自信心, 解决您掉牙后的困扰, 植牙能解决您心理上那种戴着假牙的不舒适感。人工植牙就像天生牙齿一般, 说话时脸部表情就像原来一样自然。此外, 种植牙也不会像配戴笨重的活动假牙般出现牙肉疼痛。
再次持久, 不伤邻牙:种植牙的长远安全性已在欧美国家获得认可。同时, 健康的牙齿可以完全保留, 不必象传统补牙技术那样需要磨掉邻近健康的牙齿。人工植牙其靠自身牙根独立存在, 且无需磨两侧健康牙, 也不会造成假牙同健康牙接触面食物嵌塞而使健康牙造成新的龋坏。植牙可免除许多配戴活动假牙的不方便, 也没有活动假牙金属钩环造成的美观障碍或蛀牙问题。
最后其较为方便, 植牙手术是一个较小的牙槽外科手术, 雷同拔牙, 采取局部麻醉, 创伤小, 术后即可进食, 险些无痛楚。一样平常种植体植入术只必要几非常钟至数小时即可以完成。植牙能很好地恢复牙齿功能, 咀嚼功能大大优于其他传统假牙。
4.2 病例报告
例1:王某, 女, 32岁, 患者因龋齿拔牙, 局部麻醉后, 采取人工植牙治疗, 矫治时间3个月, 种植后5个月完成修复。
例2:张某, 男, 36岁, 患者因意外导致左中门齿脱落, 也造成齿槽骨严重萎缩, 其周围的牙龈也呈现不规则生长, 经由人工植牙手术加上牙周整形及骨再生手术, 其周围组织已回复正常健康的状态。矫治时间为8个月, 种植后4个月完成修复。
例3:李某, 男, 39岁, 2008年5月7日与人斗殴时被对手用拳打伤口腔, 医院检查发现:上唇高度肿胀, 疼痛出血明显, 口腔粘膜多处裂伤, 上2牙脱落于口腔中, 上1牙II度松动。于局麻下行牙人工植牙术, 效果较好。
摘要：目的 探讨人工植牙的好处以及分析人工植牙失败原因。方法 总结分析2008年2月至2010年4月间共收治的168例患者及182颗牙齿修复的临床资料。结果 种植成功158颗, 失败24例, 成功率为86.8%。结论 人工植牙优势显著, 值得推广。
关键词：人工植牙,口腔种植学
参考文献
[1] 巢永烈.种植义齿学[M].北京:北京医科大学.中国协和医科大学联合出版社, 2005:1～12.
[2] 王昆润摘.种植牙周围组织的状况[J].国外医学口腔医学分册, 2003 (5) :31l.
[3] 钟申, 刘宝林, 黄洪章.影响种植体成功的诸因素分析[J].实用口腔医学杂志, 2002, 8 (2) :112～114.
[4] 施斌等.30例种植义齿失败原因分析[J].口腔医学纵横杂志, 2007, 4:235.
[5] 毛祥彦, 宫萍, 鲜苏琴, 等.骨内人工种植牙的临床观察[J].华西口腔医学杂志, 2003, 11 (3) :223.
人工智能教学设计案例范文第2篇
国务院办公厅关于大力发展装配式建筑的指导意见指出要加大建筑施工的工厂化与装配化, 这是人工智能技术对建筑施工行业影响的顶层设计。另外在各个施工环节使用自动化施工机械, 如自动砌墙机、自动抹灰机、自动喷涂机等则可以认为是人工智能在具体施工工艺和方法上产生的具体影响。
以工业4.0为背景, 在高校推广人工智能思维, 推进具体学科专业与人工智能有机结合显得尤为紧迫。在环境设计专业, 我们顺应新时代趋势, 结合现有的培养方案, 推出《智能装饰施工技术》课程, 让学生在高年级能够结合具体的项目案例, 掌握先进的智能施工技术, 为毕业生实习和就业打下牢固的基础。课程教学主要围绕BIM建模技术、智能施工机械、新材料和新工艺的应用、装配式整体家居定制、以及3D打印技术等方面展开, 为学生展现全面的智能化装饰施工技术和工艺。
一、设计环节BIM技术的应用
智能化时代的装饰施工活动需要基于BIM技术。其包含的信息有三类:构件形体信息、构件定位信息、连接部位施工处理信息。其中, 构件形体信息传输给各智能化建材加工设备来精准加工各类构配件, 再运至施工现场进行装配;构件定位信息提供预制件在建筑中的位置信息, 输出给智能机械进行定位安装;连接部位施工处理信息用于具体处理连接节点的施工。所以说, BIM模型设计是实现智能装饰施工的第一步。在进行BIM设计的前期阶段, 传统的CAD制图也可以作为辅助设计的手段。
二、智能化施工机械的应用
智能装饰施工, 在建造过程中需要采用适当的施工设备和适宜的构造措施。为进一步降低建筑施工的劳动强度、节约建筑材料、大幅提高施工效率, 在智能化时代应大力发展四类建筑体系:水泥基可塑材料建筑体系、乐高砖砖混结构建筑体系、钢砼结构-填充墙建筑体系、钢结构建筑体系。对于造型复杂的建筑形体, 可通过多种建筑体系的组合应用来塑造。
(一) 水泥基可塑材料智能化施工设备
水泥基可塑材料以硅酸盐水泥为胶结剂, 可采用打印、浇筑、喷射、模压、注射、涂抹等多种方法进行施工, 硅酸盐水泥可与玻璃纤维织物、镀锌钢丝网等构成水硬性卷材, 易于机械化施工。主要施工设备有智能化吊车、承托定位机器人、智能化焊接机器人、成套支撑设备等。
(二) 水泥基卷材智能化剪裁与成形设备
水泥基卷材是一种由两层玻璃纤维织物 (中间用钢丝网) 、玻璃或陶瓷纤维、硅酸盐水泥等组成的水硬性卷材, 可用智能化裁剪与成型设备将卷材制成设计所需要的形状。将卷材浸湿、待其硬化并达到一定强度后, 即可用作混凝土浇筑所需的免拆模板。此类卷材与配套设备在装修工程、景观工程中具有广阔的应用前景。
(三) 乐高砖砖混结构建筑体系
乐高砖砖混结构建筑体系以乐高砖作为砌体材料, 施工简便, 适合砌筑小开间砖混隔墙。配套的智能施工机械有砌砖机器人、捡砖机器人、运砖机器人、移动式智能化注浆设备等。
(四) 轻钢结构建筑体系
轻钢建筑体系可分为预制化薄壁钢结构、预制化网架结构、厚壁钢结构等三个子体系。在智能化时代, 这三个子体系都需要以钢结构配件的智能化生产为基础。在装修领域, 预制化薄壁钢结构应用较多。在工厂完成管线及部分墙地面、天花板的安装, 运到施工现场、吊装到承台梁上、将房间完全展开并固定在梁上、完成可拆卸部件的安装后, 即可完成建造。也可与无板钢结构框架组合应用, 用于宿舍楼、办公楼、旅馆等多层建筑的快速建造。现场智能化施工需要用到智能化吊车和承托定位机器人, 由熟练工人进行组装。同时还要应用到智能化螺栓安装机器人、安装机器人等智能机械。
三、与人工智能相匹配的新材料、新工艺的发明与应用
在智能施工机械的发展前提下, 需要研发更高效的装饰材料和装修施工工艺与之匹配, 主要有以下几类:
(一) 干法施工的外墙装饰面板及其施工工艺
这种干法施工工艺适用所有建筑结构体系, 并可按设计要求压制表面纹理或浮雕图案、赋予颜色。面板为金属塑料复合板材或玻璃板材。采用这种施工工艺, 需要在每一层的同一水平位置处设预埋件来承托格式框, 并在外侧临时安装一道钢管充当外墙装修智能化施工设备的抓杆。在格式框与外墙装饰板的安装结束后, 再由安装机器人取下抓杆、进行饰面材料拼贴施工。
(二) 用智能化设备进行外墙抹灰施工
外墙抹灰施工所用的智能化设备有抹灰机器人、喷涂机器人、移动式智能化注浆设备等。装饰材料应根据实际情况进行配比, 达到相应的规范要求。
(三) 内墙面和顶棚干法施工
智能化机器人在内墙面和顶棚上按设计位置钻孔、插膨胀螺栓套管后安装板材, 也可安装龙骨后再安装板材。可以将自动化抹灰机升级为能自主移动、定位、锁定的智能化机器人, 并能通过物联网与移动式智能化注浆设备对接。
(四) 卫生间浮筑地面构造做法及施工工艺
卫生间是建筑中容易出现渗漏问题的部位, 为便于检修与改造, 可以采用浮筑地面构造做法:管道安装空间为架空层, 在适当部位砌砖带后满铺预制钢砼薄板, 找平后贴热熔胶片, 在其上再找坡、找平, 再贴一层热熔胶片, 最后用热熔性聚合物砂浆拼贴地砖。需要拆除地砖时, 用专用设备对地面进行加热, 使热熔砂浆和胶片融化、揭开地砖和砂浆层即可。
(五) 管线粘贴施工工艺
可将管线直接粘贴在墙面基层上, 然后进行抹灰或板材安装。此施工工艺操作简便、施工速度快, 但要用到与水泥基材料和金属材料结合牢固的专用黏结剂。
四、装配式整体家居定制的发展与应用
近年来, 随着互联网和云平台的发展。各类家居定制企业和品牌如雨后春笋般快速发展。对应的则是传统现场木装修家居制品的衰落。这其中的背景就是智能设计和施工技术的发展。传统木工和油漆施工还停留在作坊式施工的层面。具有施工周期长、污染大、质量缺陷多等缺点。而装配式整体家居定制则采用工厂化和专业化施工, 大大提高了家居木工制品的速度和质量。其主材包括实木、板材、轻钢、石材、软包等。产品从家具、衣柜、橱柜、门窗、装饰线条、集成吊顶、墙面板等应有尽有。装饰风格也丰富多样, 基本上能满足社会的不同需求, 同时也很好地解决上述污染等问题。
整体家居定制包括设计、工厂加工、宅配和现场安装四个环节。每个环节都和人工智能有关联。设计和工厂规模化生产, 大大避免了材料的浪费, 降低了成本, 同时面层工艺的机械化, 如烤漆、压膜等工艺, 大大提高了面层的防水性能和耐久性, 也提高了客户的满意度。现场安装时间缩短到1-2天, 减少了噪声污染和环境污染。是一种可持续发展的绿色施工技术。
五、3D打印技术的应用与展望
3D打印技术是我国工业4.0的主要发展方向之一。在建筑装饰领域主要包括砼3D打印、树脂3D打印两大类。打印机分为龙门式和悬臂式两种。前者为大型设备, 适合打印预制板、过梁、桁架等配筋预制件, 同一设备还可实现预制件吊装的智能化施工。后者可小型化, 运输与安装方便, 用于墙体打印, 也可打印无配筋的纤维增强混凝土预制件, 需要以智能化升降平台作为辅助设备。
树脂3D打印机以粉末状、可循环利用的树脂为打印材料。可在相关部位一次性打印模板, 也可将模板分次打印、或采用其他方式成形后拼装成整体, 然后浇筑纤维增强混凝土, 或分块打印模板、浇筑混凝土后再进行吊装。废模板可循环再生利用。此类施工工艺可将混凝土材料、树脂材料塑造成各类空间曲面形体, 特别适用于公共空间的造型制作。
六、结语
在环境设计专业开设《智能装饰施工技术》课程, 是时代的要求, 是习近平新时代中国特色社会主义理论在我们具体专业教学领域的具体体现。我们要在紧抓落实的基础之上, 不断完善智能施工技术的知识储备和现场应用, 为培养适应新时代的室内设计和施工人才做出应有的贡献, 为建立现代化职业教育的课程添砖加瓦, 为配合国家实现工业4.0的伟大梦想而努力奋斗。
摘要：新时代背景下, 人工智能技术日新月异。环境设计专业的人才培养要与时俱进, 开设《智能装饰施工技术》课程迫在眉睫。在没有现成教材和经验的前提下, 如何探索出适应本校学生层次的课程教学内容和方法是急需解决的问题。本文在现有培养方案体系下, 结合《装饰材料》《施工技术》等现有课程, 从设计环节BIM技术的应用、智能化施工机械的应用、与人工智能相匹配的新材料、新工艺的发明与应用、装配式整体家居定制的发展与应用、3D打印技术的应用与展望等五个方面具体说明了《智能装饰施工技术》课程教学内容。
关键词：新时代,BIM设计,3D打印,家居定制,智能化施工机械
参考文献
[1] 马树超, 范唯.中国特色高等职业教育再认识[J].中国高等教育, 2008 (13) 53-55.
[2] 周军.关注智能建设人才[J].电脑知识与技术, 2012 (13) :51-54.
[3] 黄锦.工程监理[M].北京:中国建筑工业出版社, 2005.
人工智能教学设计案例范文第3篇
一、人工智能的概念
人工智能，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的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，亦称机器智能，由人制造出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来，人工智能财务机器人相继被推出，应用于会计、财务税务领域，而这些内容组成审计的基础，因此人们也希望将人工智能技术运用于审计工作，目前人工智能在审计领域中的运用尚处于探索阶段，但是其未来对审计工作、审计人员带来的影响以及日后应用中可能遇到的问题都是值得我们去思考。
二、人工智能在审计工作中的应用
人工智能背景下人工智能审计，可通过自然语音识别技术、数据搜索，统计，控制以及信息自动化处理等技术的应用，完成数据智能提取、转换、整理以及分析等工作。帮助审计人员提升审计效果，提高审计效率。
（一）在审查工作中的应用
审计时，审计人员通常会查阅被审计单位的各项文件记录、合同以及内部控制手册，并将这些书面文件中的关键信息提取后用文字、流程图或者表格的形式记录。人能理解文字，传统的机器不能，而人工智能中的“自然语言处理技术”让机器能理解文本，可以将审计人员所需要的关键信息快速的阅读并辨识出来，自动在文档中提取所有被提及的人员和地点，该技术可以避免审计人员应对繁杂的审阅工作且提取的信息不容易被人为所忽略，提高了审计效率。
（二）在风险评估程序中的应用
风险评估贯穿于审计的全过程，也是开展审计的基础性工作，传统风险评估的审计程序为检查、询问、观察和分析程序等，审计人员会将这些审计程序结合，进而对企业内部控制、风险管理和治理程序进行评价并提出审计建议。在财务信息系统高度共享的前提下，审计人员应用人工智能获取到企业会计信息和其他信息的充分性和适当性逐步提高，通过采用人工智能，审计人员可通过企业的业务活动与政府监管部门、银行等金融机构、客户的财务系统记录进行比对，拓宽了收集审计证据的渠道，降低了获取审计信息的难度。审计人员通过数据及文本的导入，人工智能的应用可将本企业财务数据与行业和规模等相似企业的年报、季报以及运营数据公告信息进行纵横对比，建立审计数据库，观察相关经营成果和绩效情况，并对被审计单位的情况形成分析报告，预警和提示审计人员，这种应用形成对风险的持续、动态的评估审查，最终对各种风险进行积极的应对。
（三）在审计抽样中的应用
审计抽样是审计人员为了在合理的时间合理的范围运用合理的成本所实施的一种审计程序，目的在于减负增效。传统方式的审计抽样主要通过风险导向审计，审计人员依据自身的经验和职业判断手工抽取样本，这种抽样方式会耗费大量的时间、精力和资源，而且抽样数据包含的内容也不全面，而为保障审计质量增加抽样成本必然会增加样本成本与人工成本。因此，在人工智能环境下，可通过强大的数据处理系统，将审计人员收集总体的数据输入计算机中，计算机自动全面审计，使综合检查和逐一分析成为可能。人工智能审计简化了传统审计抽样流程，审计人员可以收集更充分更可靠的审计证据，提高了审计效果，减少抽样带来的风险。在人工智能背景下，可以把那些传统意义上，只有人能做的事情，不管是简单劳累的体力劳动，如：感知和运动，还是复杂的脑力劳动，如：推理、分析、决策和学习，都交给机器或软件完成。
三、高职审计课程教学现状
（一）以传统专业课为重心
从高职院校会审专业的课程设置中可以看出，核心课程主要有《基础会计》《初级会计实务》《财务管理》《审计实务》等，其中重复简单的核算部分占据课程体系的半壁江山。而对于一些逻辑推理、风险管理、计算机信息系统、商务礼仪及培养学生沟通能力的课程开设较少，课程的性质多为选修课，考核形式单一，通常用应试型考核方式实施教学，这不利于训练学生的拓展思维和沟通表达能力。
（二）教学重理论、轻实践
审计课程是一门综合性和实践性都很强的学科，教材中有很多抽象名词和专业术语，让人读着很晦涩，在高职审计课程教学中依然侧重于理论教学后才实施实务教学，有的学校在第一学期开展《审计原理》的课程，第二学期开设《审计实务》，这导致审计理论和实务有脱节。有些学校上《审计实务》课程的老师并没有相应的审计实务经验，学生理解起来就更为抽象。
（三）教学手段及方法不灵活
从高职审计课程教学中普遍发现大多数教师采用的讲授法，依赖于教材内容的讲解，现如今信息化、经济环境以及会计准则和审计准则不断发生变化的趋势下，只依赖于教材内容和案例的基础讲解方式显得教学手段单一和落后。虽然有采用小组讨论、角色扮演等教学方法，但实施该方法时没有做好教学设计，而是流于形式，这使得学生参与度并不是很高。审计需要较强的判断推理能力，职业分析能力和社会实践及沟通能力。但在高职审计课程教学过程中多采用标准化的习题练习，往往忽视培养学生推理、分析、实践和沟通等能力。
（四）审计实训条件不完善
目前多数高职院校会计信息化实训平台建设完善，但审计的实训设备、软件等相对落后，即使目前有相应的审计实训平台，里面的资料和内容也很陈旧，并且运用的审计方法较为传统，不能很好的跟进时代的发展。
四、人工智能背景下，高职审计课程教学的改革
（一）注重学生团队协作及沟通能力的培养
团队合作和沟通能力是审计过程中不可或缺的能力，高职院校应当注重培养学生的团队意识，在传统的审计讲授法下，虽然学生掌握了专业知识，但学生表达和沟通能力没有得到有效的运用。在人工智能时代，机器可以存储无限量的知识，但人类储备知识能力远不及机器和电脑，因此在审计课程教学中应灵活运用各种教学手段，在传授专业知识的同时，更需提升学生的团队合作及沟通能力。如：让学生参与模拟实战，运用审计沟通的方法和技巧得到被审计单位的配合并获取更多的审计证据。
（二）完善审计实训条件
高职院校审计课程的教学成果不仅是让学生掌握审计原理、流程，还应当使学生能正在的处理审计业务。因此完善审计实训条件对审计教学尤为重要。通过科学、合理的实训操作以及对最新审计实训平台的应用，学生能够更为全面掌握审计工作中每个阶段的业务处理流程，近几年，我国不断出台及修订审计行业的有关法律和政策，说明审计的信息化、智能化也步入了高速发展时期。作为高职院校，在审计课程教学改革中要不断与时俱进，就需要增加教学资源的投入，通过校企合作等模式积极搭建审计实训平台，完善实训室条件以及实训教材建设等，使学生通过实训和理论的有机结合，在模拟的审计职业环境中提高自身的实践能力。
（三）开发计算机审计应用课程
高职院校重视学生专业技能的培养，但往往忽视了计算机应用对审计工作的作用，在不断完善审计实训条件和审计实训平台的同时，也要开发注重计算机审计应用的课程。在人工智能背景下，一些预先设定的审计程序代码和智能机器系统的日常维护也是需要人来完成，这就需要懂计算机和审计专业知识的复合型人才来胜任。因此，对于高职院校的审计专业，还应当进一步优化专业人才培养方案，思考审计专业的学生从进校到毕业后在审计领域会面临什么问题和发展，应该具备怎样的技能和素质，以此确定并规范科学的计算机审计应用课程的教学方案、大纲，进而完善课程体系结构。如：开设审计学习与新技术结合的课程。大数据审计、智能审计等，将计算机技术与专业知识结合以达到人才培养的目标。
（四）加强校企合作
审计属于应用型学科，学生需要很强的实务操作能力，但在人工智能背景下，人工智能系统可以帮助人类完成基础性和程序化的审计工作，进而替代一些低附加值且不断重复的工作，所以高职院校可以适当减少基础实务操作课时。但实践能力的培养不能缺少，高职院校可以加强与会计师事务所合作，会计师事务所处在审计的第一线，他们很清楚审计工作中最需要哪些能力。让会计事务所参与高职院校人才培养方案的制定，有关审计实务的课程，可以让会计师事务所的实务导师担任教学，定期开展学生到事务所实习，并以实习的成绩计算学分，这有助于学校培养更适应社会需求的审计人才。
结束语：
在人工智能的背景下，低附加值和重复的工作将逐渐被人工智能所替代，面对教学环境、教学方法和手段的不断变化，高职院校的审计教学也会在新的环境下做出相应改变，如何培养符合社会需要的审计人才也是高职院校审计教学的最终目标。
摘要：随着科学技术的发展,人工智能逐步走进生产生活中,改变着我们的生活方式,同时也改变着各行各业的发展趋势。人工智能技术以及各种机器学习的形式对传统审计行业产生了前所未有的冲击。在人工智能背景下,高职院校审计的课程教学中应如何适应时代需求,培养与时俱进人才,成为最需要探讨的话题。
关键词：人工智能,高职审计课程,教学改革
参考文献
[1] 陈宇虹.基于人工智能环境审计人才培养研究[J].经济研究导刊,2018(19):153-159.
[2] 刘梅玲.移动环境下的会计信息化教学探讨——以计算机审计课程为例[J].商业会计,2017(12).
[3] 郑波.面向人工智能时代的应用型本科高校会计教学改革[J].辽东学院学报(社会科学版),2018,20(04):113-117.
人工智能教学设计案例范文第4篇
一、计算机辅助教学概述
计算机辅助教学是以计算机为主要学习工具的新型学习方式, 在这种教学模式下, 学生可根据自己的学习水平、学习需求, 在教学系统中查找依据教材内容编制的教学软件、专家系统、试题库, 进行个性化学习。现有的计算机辅助教学系统, 可分为以下几个模块: (1) 知识库。知识库中集合了所有的教学内容, 学生在课内外学习时, 可自由选取并调用其中的内容; (2) 学生模块。学生模块中记录了学生的学习进展, 并且通过统计分析, 得到有效咨询, 为学生提供个性化辅导, 并提出相应的学习建议, 而且系统也会根据学生的知识掌握程度, 优化知识库设计, 调整教学策略; (3) 用户接口模块。在用户接口模块, 用户可与系统进行交流, 接受用户的信息反馈; (4) 教学与控制模块。这一模块具有领域知识、教学策略、人机对话功能, 挥着控制教学过程与系统的作用, 可展现学生学习状况, 并通过智能系统及推理功能, 实现教学方法及教学评价方法优化[2]。
计算机辅助教学有效提升了中职院校的教学质量, 但是就系统本身而言, 存在以下缺陷: (1) 开放性不足。在计算机辅助教学模式中, 学习者无法自主修改课件, 只能按照系统所给内容、学习路线进行学习, 学生无法根据自己的兴趣爱好拓展学习内容, 也无法进一步深入学习; (2) 人机交互能力差。现阶段计算机辅助教学系统以光盘为信息载体, 以多媒体为展现方式, 教学流程机械化, 教师和学生都会受到系统固有模式的束缚, 教学效率较低, 而且人机交互能力比较差, 课堂沉闷, 缺乏交流; (3) 师生间难以互动。计算机辅助教学给了学生较大的便利, 学生可以自主安排学时, 确定学习的时间、地点、内容, 教师无法有效掌握学生的具体学习情况, 作出有效指导, 学生遇到问题时也无法在第一时间寻求教师的帮助, 师生互动难度大; (4) 缺乏智能性。从课件上来看, 计算机辅助教学存在明显缺陷, 由于系统缺乏智能性。学生自主选择余地少, 相较于教师, 无法针对学生个性及学习水平提供针对性教学。
二、计算机辅助教学中人工智能技术的运用
(一) 智能决策支持系统
智能决策支持系统结合了决策支持系统和人工智能技术, 在网络教育领域应用广泛。比如说在数字图书馆中, 智能决策支持系统可以根据学习者的需求, 自动识别筛选内容, 构建完善的学习决策模型, 为学生提供多种学习方案, 并且根据对比分析结果, 给学习者提出相应的建议, 明确各种学习方案的优缺点, 在给人选择空间的同时, 为其提供科学指导。
(二) 智能教学专家系统
智能教学专家系统可实现开放式、交互式的计算机辅助教学, 它模拟了专家教授的教学思维, 可为针对学生的学习特点、学习能力、学习方式及知识储备, 提供针对性的教学, 可确保教学的有效性。智能教学专家系统以智能计算机为教学工具, 在学生学习过程中, 可自动生成问题, 创设情境, 引导学生理解、记忆所学内容, 而且还能够根据学生的学习进度, 以及认知需求, 来调整教学进度, 拓展教学内容。而且, 随着人工智能技术的发展, 这一系统也增加了综合知识库、解题机制、专家协作系统、多学科协同解题机制、人工神经网络知识获取机制等模块, 其教学可行性进一步提升。
(三) 智能导学系统
智能导学系统是智能化计算机辅助教学系统的重要组成, 可以实现网络化教学, 整合网络教育资源, 满足学生所需。在学生应用计算机学习时, 智能导学系统可根据目前学生已学习的内容, 提供针对性教学服务, 设置不同梯次难度的问题, 引导学生应用所学知识去解决问题, 并且根据教学成果, 不断调整教学方案, 优化教学设计, 设置教学进度。此外, 目前计算机辅助教学系统中还采用智能网络组卷系统INES、智能仿真技术、智能信息检索引擎等高新科技, 使得系统具备了更强的逻辑推理能力, 有效加强人机交互、师生互动, 让学生的问题能够得到及时的解决, 让学生的学习情况能够得到准确点评, 丰富学生的学习体验[3]。
三、结语
如今社会已步入信息化时代, 计算机在人们的生活、工作、学习中广泛应用, 在这种情况下, 中职院校应该积极开发利用计算机技术, 创建完善高效的计算机辅助教学体系。计算机的发展, 推动了人工智能技术的发展, 而计算机辅助教学的普及, 也促进了人工智能技术在教学中的应用。为了充分发挥人工智能技术的作用, 中职院校教师应该加强对于人工智能技术内涵及理念的研究, 在合理的环节, 根据计算机辅助教学, 科学应用这一技术, 实现教学的智能化, 满足学生的学习需要。
摘要：目前, 计算机辅助教学已经逐步在中职院校中推广, 取得了一定教学成果。计算机辅助教学系统由知识库、学生模块、用户接口模块、教学与控制模块组成, 在应用实践中, 存在开放性不足、人机交互能力差、师生互动不足、缺乏智能性的问题, 这些问题在引进人工智能技术后得到改善。由于人工智能技术的开发利用, 计算机辅助教学中形成了智能决策支持系统、智能教学专家系统、智能导学系统等系统, 实现了教学的智能化, 促进了人机交互与师生互动, 真正意义上为学生提供了针对性、个性化教学服务。
关键词：中职,计算机辅助教学,人工智能技术,运用
参考文献
[1] 汪燕.我国人工智能教育的发展与困境——兼论人工智能在继续教育中的发展[J].职教论坛, 2018 (9) :104-110.
[2] 王军, 陈国东, 陈思宇, 潘荣, 钱金英.计算机辅助设计课程引入Spoc混合教学模式探析[J].科技资讯, 2018, 16 (20) :198-200.
人工智能教学设计案例范文第5篇
一、人工智能技术的发展与设计
(1) 人工智能技术概述。人工智能技术其实就是模拟人思考问题的过程, 使组成计算机的程序形成人脑思维模式。人工智能的研究目的是使自动机器或智能机器借鉴和效仿人类的智能行为, 但人工智能无法预测在其过程中所出现的问题以及最终结果。 (2) 人工智能技术的发展。伴随着计算机科学的发展, 人工智能技术经历了初期发展、形成发展、全面快速发展三个阶段, 其内容也体现在社会的各个方面。七十年代到八十年代, 专家系统摆脱了人工智能理论化的困境, 过渡到了实际应用, 这是其发展史上十分重大的一次转折。但随着时间的推移, 专家系统的不完善和局限性逐渐展露出来。所以近几年, 人工智能技术与生活领域的紧密结合成为了研究热点, 也极大地支持了产品设计的开发。从整个发展过程来看, 在人类活动的许多方面中, 人工智能技术得到了很大程度上的应用, 并且在某些领域已经取得显著的进展, 比如工业设备、生活家居产品等。 (3) 人工智能技术在产品设计中的应用。产品设计跟人工智能有什么必要的联系吗?首先人工智能是建立了一个平台, 这个平台会把决策最优化, 把各种类型的解决办法汇合到一起, 彼此验证并且实现信息共享。而产品设计在进行设计时也需要考虑产品的外观、功能、经济性、宜人性及市场销售等各种因素, 而在此过程中对领域知识的获取和组织是至关重要的。
二、照明产品设计与人工智能技术应用
(一) 人工智能技术分析
智能来源于思考过程, 其核心是人脑的思维。智能是由知识的总汇合以及其可运用的范围来决定的, 而它的性能高低又是由系统具备的可应用知识的多少来决定的。人工智能技术通过人类的感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应能力、行为能力的综合而研究得出的技术, 所以人工智能处理问题的方式和结果是仿照人类大脑运行而得出的结果。
(二) 照明产品设计中的人工智能技术
目前, 人工智能技术在照明产品的设计中越来越普及, 人们也随着经济的发展不再满足于过去式的照明产品, 因此出现了智能照明。智能照明是指利用各种科学技术以及节能控制等技术组成的分布式照明控制系统, 来实现对照明设备的智能化控制。现在所设计的照明产品类更趋向于高科技的智能功能体验, 使其更加多功能化、人性化, 其中对于不同人工智能化的同类照明产品进行了技术分析, 主要应用了感应技术、声控技术、触控技术、光控技术、自动控制技术, 下面将对于这5种技术进行具体案例分析。 (1) 具有感应技术的照明产品。感应技术在照明产品使用中最为普遍的就属人体感应灯了。它主要是在设计中利用红外线感应人体所活动范围的而设计成的。当感应范围内出现一定温度的物体时, 感应模块将发送一个信号并直接开启灯具。这种人体感应灯操作简单, 做到了“人来灯亮, 人走灯灭”, 并与现如今提倡的节能环保意识互相呼应。但由于人经常活动, 灯的开关频率也会比较高, 灯泡的寿命会大大地降低。 (2) 具有声控技术的照明产品。声控技术的照明产品一般都是用在走廊、楼道等地方, 它采用人发出声音就可以开启关闭照明。声控灯利用了电容感应技术, 它主要是在设计中利用了声敏电阻与电路板, 从而实现灯的亮与灭。声控灯具有抗干扰、控制灵敏等功能, 所以在生活中我们经常见到。它既可节约电又不用在黑暗中寻找开关, 但也会造成一定的噪音污染。 (3) 具有触控技术的照明产品。触控技术在我们生活中是最为常见的人工智能技术应用了, 也是在台灯中应用最普遍的。当人想控制台灯的亮度以及开关时, 触摸某个感应部分则可实现。它主要在设计中使用了与普通台灯不一样的芯片, 其芯片是触摸式的。而触摸感应部分内部又含有电极片, 在触碰以后二者形成回路来控制灯的开关。触控灯结构简单、美观实用并适用于多光源使用。但如若电压不稳的话, 台灯可能会自行亮起, 从而不必要的浪费以及光污染也会随之出现。 (4) 具有光控技术的照明产品。光控技术的照明产品在公共场合使用的频率是比较高的, 它利用的光敏电阻是一种比较特殊的材质, 它利用光照的强度来改变自身的阻值。因而流过它的电流也将会有了变化。这种光控灯操作同样很简便, 并且经常在设计中与声控灯结合起来。白天时灯光自控锁住, 晚上时灯则自动待机, 一旦感应到声音自动亮起, 并延时一定时间后自动断电。但若遇到光线不足的阴天时, 光控灯还是处于待机状态, 无法提供光明。 (5) 具有自动控制技术的照明产品。自动控制的照明产品又是什么样子的呢?若在没有人来控制它的情况下, 通过某种自动控制的装置来使灯按照预定的步骤运行。但由于控制任务的复杂性及实现性困难, 这类产品需要一个自动控制系统来使得装置与被控制的对象在一定条件下连接起来。但这种自动控制技术还不完善中, 并且成本比较高。
三、结语
人工智能技术的变革极大地提高了人们生活品质, 为人们的生活带来了便利。但由于人工智能技术还不是过于成熟, 相对出现各种问题。设计师需要伴随着科技的不断完善与发展, 并对现有照明技术进行改善和智能化。以此来满足社会的节能化、人性化等需求, 也为产品设计带来更好的发展思路。
摘要：本文通过了解人工智能技术和现有的照明产品智能化的发展趋势, 发现人工智能技术在照明产品设计中的应用遍布生活各处, 不仅有利于节约能源, 促进人们合理用电, 还给消费者、企业、社会带等来的良好效用。并且充分满足消费者对于产品使用和生活的需求以及未来发展前景, 为产品设计开发提供新的设计方向。
关键词：人工智能技术,设计应用,照明产品设计
参考文献
[1] 马宪民.人工智能的原理与方法[M].西安:西北工业大学出版社, 2002.
[2] 任锦, 彭玮.浅析人工智能技术[J].科技文汇, 2010 (36) :83.
人工智能教学设计案例范文第6篇
自上世纪80年代出现以来, 互联网已经发生了很大变化。2016年:微软小冰在感知领域的突出表现, Google、Facebook、Amazon和Twitter快速转变战略方向, 先后成立核心人工智能团队……
今年元旦, Alpha Go连续挑战包括聂卫平、柯洁、朴廷桓在内的中韩顶尖围棋选手, 三天内取得的战绩为令人咋舌的60胜0负。在过去一年的互联网舞台上, 人工智能 (Artificial Intelligence) 站在了聚光灯的中心。
1、现状
IBM认知主义机器人“厨师沃森”, 它能够使用认知学习来给人们提出食谱和食物搭配的建议。其创造性在于帮助厨师和设计师思考——可以怎么做, 拓展他们的思维。
阿里巴巴最新研发的鲁班智能设计会根据每个用户的偏好生成banner并进行广告推广和投放。
Adobe Sensei, 基于深度学习和机器学习的底层技术平台。利用了Adobe长期积累下来的大量数据和内容, 帮助人们把一些固定、重复操作自动化等。
Grid、Wix利用由复杂逻辑和代码生成的算法, 可以在两分钟内生成网站, 无需用户动手编码。人工智能助手通过算法来决定正确的品牌、布局、设计和内容组合。
Google Doc会根据文本格式、结合大量历史数据, 自动列出文章提纲, 从而提升你的工作效率。
2、理论
在讨论人工智能之前, 我们先从参数化设计入手, 人工智能与参数化设计有着密不可分的联系。
参数化原本是为了简化工作量而生。真正对结果产生影响的, 不是参数化本身, 而设计者的逻辑系统。参数设计的精髓不在于具体参数的变化, 而在于某个影响因素的系统法则。
这样的好处在于几乎是一次性投入, 永久性产出, 且高效, 精准。后期的成本投入仅仅是在系统维护上。
鲁班智能设计的原理就是, 将原有的平面图以图层的形式进行拆解, 将其作为一个独立的单元体。然后将设计美学的理论转换成数字程序, 编程固定的公式, 投放进系统中, 最终系统根据不同用户的浏览行为和偏好, 在数据库中调取相应的商品素材进行具有美学价值的搭配, 排版。生成一个广告海报, 推送给用户。
未来科技和人们的行为会综合到一起, 实现技术和艺术之间的平衡。人工智能可以让人们更加聚焦在他们想要关注的地方。
二、人工智能在工业设计领域的发展
尽管目前人工智能发展的如火如荼, 但在工业设计领域的应用仍不广泛, 仍有许多流程有待改善和优化。可以预见, 未来设计流程中的每一个环节, 人工智能都会起到关键作用。人工智能帮助设计师进行快速原型, 快速迭代, 高效的可视化, 从根本上解放设计师的生产力。
下面我将从各个环节分析人工智能带来的益处。
在提案、调研阶段, 我们可以应用人工智能, 通过大数据, 透析民众意向, 从而决定未来产品线走向以及业务发展方向, 微信、微博、支付宝都可以带给官方许多数据, 未来一段时间的热点是什么, 用户群体发生了什么变化, 甚至未来发生的事情会对我们目前的产品产生怎样的影响。依据大数据和数学模型, 有助于我们在研发初期做出更加合适的决定。
草图阶段是最专注的阶段, 人工智能的魅力便在于此, 将最具创造性的环节尽可能的还给设计师本身, 将设计师的生产力解放出来, 从而专注于产生创意, 释放灵感。在每一张草图之后, 人工智能通过积累的图像学习数据, 自动优化草图, 无论是纸上的草图, 还是二维渲染。可视化的效率因为人工智能而得到极大的提升。
接下来进入数字模型阶段, 随着科技的进步, 我们有理由相信, “所想即所得”将会逐步变成现实, 三维造型软件主要的建模思想分为样条曲线、多边形、雕刻三种方式。配合Microsoft Hololens, 我们可以在真实空间中建立并操控模型, 未来的建模思想将会渐渐统一, 我们在混合现实中自然表达, 再由计算机生成精确的数字模型。随着Windows 10 Creators Update的发布, 创作人员的生产力得到了进一步释放。人工智能将会自动检查模型、保存模型、导出模型, 并与渲染器和工程方面无缝对接和更新。而且随着快速原型技术的发展, 例如3D打印。我们上一秒在Hololens里看到的产品, 下一秒就已经拿在手中。
目前主流的渲染方式分为两种。一是长盛不衰的光线追踪, 代表渲染器Vray, Keyshot.还有一种就是要求渲染速度的游戏引擎, 代表产品虚幻引擎。不过仍然有一些新兴的渲染器来扛起可视化的大旗。汽车领域的VRED, 建筑领域的Lumion.不过仍需指出的是, 距离“所想即所得”仍有一些距离, 创作人员仍需花费时间配置模型与场景。我们可以看到游戏引擎的画质已经直逼传统渲染器, 不过学习成本仍要高出很多。未来的渲染器将会更加强调快速迭代, 无需创作人员过多干预, 即可进行实时评审, 并将数字模型环节和效果图发布、包装制作环节紧密联系起来。并且自动生成变量集和动画视频。
生产阶段人工智能将会进行模型检查、曲面分析、装配检查、预算分析、用时预测。目前建筑领域已经有了智能生产的雏形。我们不必再担心创意修改对下游的影响, 在生产之前, 甚至生产之间, 人工智能可以进行实时优化, 实施评估。以实现产品的最优。
包装阶段用到了图像学习, 智能排版。前文提到的阿里巴巴鲁班、Adobe Sensi、Google Docs都颇具雏形。对于平面设计师来说, 未来用鼠标操作AI将会是一件可笑的事情。
三、展望
1956年的达特茅斯会议上, 「人工智能」第一次被正式命名。过去60年来, 它已经经历了两次大起大落。而今天, 我们正处在第三次人工智能大潮之中。
人工智能凭借其自动化的优势, 将我们自身解放出来, 迸发灵感, 释放创意, 让设计重新回到设计师的重心。也让我们能做自己想做的事。快速原型, 快速迭代, 快速可视化。人工智能将解放设计师的生产力, 也将解放每个人的生产力!
摘要：近年来, 随着人工智能技术的发展, 在设计中应用人工智能已经成为可能, 而且得到了越来越广泛的应用。在设计流程中, 通过人工智能的介入, 提高设计的效率, 也是目前国内外研究的热门课题。本文针对这个趋势, 研究了人工智能和参数化设计在设计中的应用现状, 对未来的发展方向和行业动向进行分析, 并融合自身经验进行设想。
关键词：人工智能,工业设计,机器学习,大数据,参数化,流程优化
参考文献