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人工智能本科生发表论文

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人工智能本科生发表论文

“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

[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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在倡导智能化的信息时代,人工智能在新世纪科学体系中占有重要的地位,以下是我精心整理的人工智能的论文的相关资料,希望对你有帮助!人工智能的论文篇一 开启人工智能时代 也许你压根没听说过一个叫乔布斯的人,这没关系;也许你并不打算成为苹果iPhone的果粉,这也没关系;但你要是对Siri表示毫不知情,那就危险了,这会导致你在一个即将到来的时代无法立足。 《纽约时报》拍摄了一支让Siri同真人助理比赛办事效率的视频;YouTube上有人手抱吉他和Siri深情对唱;哥伦比亚广播公司的科技记者Larry Magid甚至采访了Siri,虽然采访只有四分钟的时间,但Siri回答了Larry提出的大部分问题,甚至还向Larw解释了生命的含义。 Siri到底是什么呢?它是苹果iPhone 4S里面内置的一款虚拟个人助理软件,通过自然语言处理技术来实现人机交互功能。这意味着,Siri既能听懂我们说的话,也能以 我们听得懂的语言来回答。单独拆开来看,Siri所包含的语音指令、搜索等功能并不是什么全新的技术。但 只有在Siri那里,1+1才真正大于2。对计算机研究人员来说,一台能真正实现与人对话的设备就像是圣杯一样,是Siri让他们离梦想又近了一步。 自从iPhone 4S开始发售,关于Siri的传说就开始了。随便在网上一搜,你会看到海量有关Siri的真机评测视频,里面除了让Siri完成诸如查收短信和创建备忘录等任务外,有人开始问Siri的姓名、年龄、最喜欢的手机等怪问题;有人向Siri各种倾诉:“我觉得很累”、“我要怎样挽回女友的芳心”、“生命的意义是什么”;有人让Siri讲几个冷笑话或者唱首歌来 听;还有人直接向Siri示爰甚至求婚,而Siri都能够一本正经跟人侃上半天,回答足够机智,有时候还很萌。甚至有人把两部iPhone 4S放在一起,两位Siri竟然开始喋喋不休聊起天来。 如果你认为Siri仅仅是一个陪你说废话打发时间的话痨,那你就大错特错了。Siri所展示出的在准确语音识别的基础之上进行语义的智能分析判断,并且实现系统功能和后代数据,包括个人偏好和历史记录的调 用,实现所答即所问与服务即所想——真正实现助理的功能,从识别,执行,再到互动之间的飞跃,这些才是Siri的革命性所在。 在Siri之前,人与机器之间的交流就像一部默片。无论借助的是键盘、鼠标或触摸屏,我们总是以无言的方式向电脑传递我们的喜怒哀乐。Siri却可以真正理解你所表达的意思,并结合当前话题做出回答。比如询问天气,你可以不用一字一字说出标准问题,而是像和朋友闲聊一样问Siri:“我明天需要带雨伞出门吗?”Siri照样能理解并且给你答复。 无论是谷歌还是百度,你只能按照严格的语法输入需要搜索的关键词,对于“离我当前最近的餐厅在 哪里”这样的问题根本无从下手。而Siri首先通过卫星定位找到你当下所处位置,再搜索出附近的各色餐厅,甚至顺带还帮你找到打折和团购的信息 “有一家意大利餐厅就在拐角处,很多人评价说味道不错,6点以后牛排还打5折。” 我们可以想象在不久的将来,Siri将应用在更多的领域,目前宝马公司已经表示要将Siri整合到他们的车载系统里。未来的电脑、电视甚至洗衣机、冰箱都可以植入S九与iPhone等手持设备形成一个偌大的智能网络。你只需要告诉Siri“帮我录下明天曼联跟皇马的比赛,并提醒我后天晚上8点收看。”“明天的早餐是一杯豆浆和2片土司,在7点前做好并叫醒我。” Siri归根到底是三个技术领域的完美结合对话式界面、个体情景感知和服务委托。换句话说,Siri要能够明白你说的话,再结合你的个人背景进行运算,最后提供你所需要的信息。这个过程不仅要求移动设备有强大的运算能力处理前端任务,还需要足够的带宽以保证与云端服务器的数据交换。所以目前的Siri还处于beta测试版,离全方位的个人生活应用还有很长的路要走,但毫无疑问,这是一个伟大的开始,人工智能,已经来到我们身边。

本科生发表的人工智能sci论文

得分方向,计算机很多方向是相对容易发SCI的,如光通信等,但对于某些方向就难了,更别说顶级了。发一篇可能说刚刚起步~顶级的就另当别论了哈~

本科生发表一篇sci意味着是国际学术界的高水平论文。

sci论文代表了本专业在世界上被认可的先进成果以及发展趋势。SCI所收录期刊的内容主要涉及数、理、化、农、林、医、生物等基础科学研究领域。

如果你想在本科阶段发成功SCI这里可以给予你一些建议。

1.认清自身

一方面要认清自己有没有静下心来做实验搞科研的耐心和动力,毕竟很多学生高考选专业基本算是盲选,其中有些人不适合这个专业,也有些人对科研毫无兴趣。比如谁说你学化学将来毕业就一定要搞科研?甚至于你出来做和化学无关的事情也很正常。

另一方面要认清自己所学专业出高水平科研成果的可能性。有些专业真的不太好在本科阶段搞出成果,没有成果怎么去发SCI?更别提和SCI基本无缘的社科专业了。

2.学好专业课

搞科研对本科生来说是超纲的,打好专业理论基础才是本科生最该做的事情。你一个学化学的,专业理论基础都不牢固,哪个老师敢让你去做实验?这甚至都不是能不能做的问题,而是你基础打不好,进实验室是要出人命的。这不是开玩笑,化学实验室死人的事情并不鲜见。

3.选好路径

要本科想发SCI无非两条路径:一条是加入学校导师已有的课题组,最后课题组发文的时候带上你的名字。前提是你得能帮上忙。

另一条是你自己有好的选题或你或你们自己有一个课题组,比如大创课题组,导师来指导你做实验写论文,最后你再去投稿。

计算机专业发一篇sci相对比较容易,所以必须看你在那个杂志上发表,下面最顶级的也就是计算机一区的期刊,你可以比对下:HUMAN-COMPUTER INTERACTION 计算机:控制论2.905BIOINFORMATICS 计算机:跨学科应用4.328IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING 计算机:跨学科应用4.004JOURNAL OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION计算机:跨学科应用3.428MEDICAL IMAGE ANALYSIS 计算机:跨学科应用3.602NEUROINFORMATICS 计算机:跨学科应用2.889ACM COMPUTING SURVEYS 计算机:理论方法9.92IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION 计算机:理论方法 3.736IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS 计算机:理论方法3.726JOURNAL OF THE ACM 计算机:理论方法2.339INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION 计算机:人工智能5.358IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE计算机:人工智能5.96MEDICAL IMAGE ANALYSIS 计算机:人工智能3.602IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION 计算机:人工智能 3.736Journal of Web Semantics 计算机:人工智能3.023ACM TRANSACTIONS ON GRAPHICS 计算机:软件工程3.383Journal of Web Semantics 计算机:软件工程3.023JOURNAL OF THE ACM 计算机:软件工程2.339ACM TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING AND METHODOLOGY计算机:软件工程3.958MIS QUARTERLY 计算机:信息系统5.183VLDB JOURNAL 计算机:信息系统6.8JOURNAL OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION计算机:信息系统3.428Journal of Chemical Information and Modeling 计算机:信息系统 3.643Journal of Web Semantics 计算机:信息系统3.023VLDB JOURNAL 计算机:硬件6.8IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS 计算机:硬件3.726

文科发表人工智能论文

随着人工智能的快速发展,机器人越来越像人。前有妙语连珠的siri、小冰,后有世界第一位机器人公民索菲亚。这不禁使一些人产生了担忧,机器人的发展,会不会对人类本身造成威胁?

在我看来,机器人对人类的模拟只是计算的产物,但在机械得以被广泛应用的这个时代,如何守护好我们与机器人的根本区别——人性,才是最紧迫的问题。

当阿尔法狗击败李世石和柯洁时,人们都感受到了人脑与计算机计算能力的巨大差距。面对只望一眼棋盘就能纵观千万种可能性,一直看到棋局最后的阿尔法狗,我相信天才的棋手也只能败下阵来。但是,正如柯洁所言,他在棋局中的汗水和纠结、对进步的喜悦、对失败的苦痛,是任何机械都无法感受到的。它们只是知道如何下,却不知道为何而下,更感受不到下棋的乐趣。在刘慈欣的短篇小说《诗云》中曾有这样一个场景:超级文明掏空了地球,耗尽了太阳系的全部资源,创造出了巨型的诗歌储存器,里面包含了古往今来以及未来的所有诗歌。但是,它却无法分辨诗歌的好坏,只能就这么漂浮在太空中;它包含着所有美的可能性,却只能等待人们将它们写出。所以,机器人越来越像人又如何?机器人会下棋、会写诗又如何?机械终究只是机械,只有人类才能感受到那背后所包含的爱、乐与美。

但是,在机器的背后,藏着的还是人类。与其关注机器人会如何越来越像人,担心着那些子虚乌有的威胁,不如关注它们对人类本身造成的影响。早在工业革命时期,近代机器大工业的发展就曾使得社会结构发生了巨大变化,社会生产力发展,大量农民被迫转移至二、三产业。如今,机器人被应用的范围更加广泛:除了工业机器人,极通“人性”的机器人们更是被应用于服务业等领域,照顾孩童、陪伴老人、餐厅点餐上菜……许多人又因此而担忧,害怕机器人会在许多方面替代人类,进而导致失业等一系列风波。但我要说,无论这些机器人再怎么像人、怎么替代人类完成基础性工作,也终究无法在创造力等方面代替人类。而为了应对失业困境,我们更会在机器施加的压力之下普遍提高教育水平、提高艺术鉴赏力和创造力水平,让人性站在更高的巅峯。正如法国科学家苏埃尔所言,“机器高度拟人化,将重新定义‘人’的价值”。我想,紧紧抓住我们与机械间的区别,珍惜人性的闪光,这才是生而为人的崭新价值所在。

那么,如何才能在机械背后更好地让人性闪光呢?首先,我们应防范不法之徒利用科技危害人类安全。真正的威胁不来自机器人本身,而来自于操控它们的人类。第二,应当大力宣扬主流价值观,从源头上根绝恶性思潮的出现,同时播撒人性之美。第三,提高人的创造力的同时,加强艺术、文化的薰陶,在机器轰鸣声中,品茗读书,成就一方净土。

库克说:“我并不担忧机器人像人一样思考,我只担心人像机器人一样思考。”让冰冷的机器背后,永远保留人性的闪光,不至于让人变得同机械无异,这才是我们最需要的。

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

2.1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。

2.2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。

2.3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

3.1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。

3.2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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日本顶级人工智能论文发表

被誉为 深度学习的顶级论文首先,这个来头不小,由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学教授,深度学习三巨头之一,他领导蒙特利尔大学的人工智能实验室(MILA)进行 AI 技术的学术研究。MILA 是世界上最大的人工智能研究中心之一,与谷歌也有着密切的合作。而 Yann LeCun 就自不用提,同为深度学习三巨头之一的他现任 Facebook 人工智能研究院(FAIR)院长、纽约大学教授。作为卷积神经网络之父,他为深度学习的发展和创新作出了重要贡献。至于创办 ICLR 的原因何在,雷锋网尝试从 Bengio 和 LeCun 于 ICLR 第一届官网所发布的公开信推测一二。

《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊,该期刊杂志上发表的文章包含这些领域:智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外,这本期刊就是一本开源期刊,与传统期刊相比,采用了同行评审的方法审稿,具体开源期刊的特点可以百度了解更多;而且发表了的文章传播范围更广,受众更多,文章的影响力也更大。

日本人工智能报告论文发表

《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊,该期刊杂志上发表的文章包含这些领域:智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外,这本期刊就是一本开源期刊,与传统期刊相比,采用了同行评审的方法审稿,具体开源期刊的特点可以百度了解更多;而且发表了的文章传播范围更广,受众更多,文章的影响力也更大。

11700篇。经查询中国科学院公布的资料显示,日本发布的人工智能论文为11700篇,总量排名世界第三。人工智能是研究、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。

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