人工智能发展的利与弊的论文大全(14篇)
范文范本是一种简洁明快、内容充实的文本,它可以帮助我们了解不同题材和风格的写作特点。以下是一些经典的范文范本,希望能够帮助大家更好地理解作品的深意,提高写作水平。
![](/static/img/rand_5.jpg)
人工智能发展前景论文
现在人们越来越关注人工智能的发展了,大家知道人工智能发展前景是什么吗?以下是小编精心准备的人工智能发展前景论文,大家可以参考以下内容哦!
摘 要:人工智能可以说是一门综合性的学科。从其上个世纪五十年代诞生以来,大致经历了神经网络、弱方法、知识工程以及知识工业等四个时代。当前,人工智能技术已经被广泛地运用在工业和军事等领域之中。虽然人工智能研究还存在相当多的问题,但只要人类继续孜孜以求地进行研究开发,其发展前景可期,必然能够实现新的更大的突破。本文在对人工智能进行概述的基础上,分析了人工智能发展状况,并提出了人工智能的未来发展趋势。
人工智能技术可以说是计算机技术、信息论、心理学以及语言学等诸多学科彼此联系与交叉之后形成的一门全新的学科。近年来,随着全球范围内计算机技术的持续发展,计算机的形象也出现了新的变化。主要表现在人机交互的场景变得愈来愈普遍,计算机被人们赋予了更加多的智能性因素。因为人们将最新计算机技术运用到了诸多学科,对这部分学科的认知也进入到了全新的发展期,从而推动了诸多新研究成果的持续出现。比如,围棋人机大战之中人工智能“阿尔法狗”的轻松取胜、人类大脑奥秘的发现、单一器官克隆的实现等。鉴于计算机这一人类诞生以来所发明的最为重要工具的持续发展,大量新知识、新理论持续涌现,促使人类一定要对其开展全面分析与研究。因为近些年来生物学、神经生理学等各种新研究成果的产生,让人工智能和人类智能的相互关系引发了人们越来越多的探讨。
人工智能(简称ai),又被称为机器智能,是在上个世纪五十年代的dartmouth学会当中被首次提出的,是计算机科学的重要分支之一。当前能用以研究人工智能的重要物质手段和能实现人工智能技术的主要设备即为计算机。人工智能是通过研究让计算机全面模拟人类思维的过程以及学习、推理和思考等功能的学科,包含了计算机智能的产生原理、形成与人脑智能近似的电脑等,从而让计算机能够真正实现更加高层次、更加高水平的实践运用。人工智能的本质其实是对人类思维中信息过程的一种模拟。对人类思维所进行的模拟主要可通过两条道路来开展,其一为实现结构上的模拟,也就是模拟人类大脑的结构,从而制造出类似于人脑的一种智能化机器。这一设想在实践中被证明为无法实现,这是由于人类对自身大脑和思维的过程还未能形成清晰而又明确的认知;其二是实现功能上的模拟,也就是放弃对人类脑部结构的仿真性模拟,转而从功能角度对人类大脑的思考过程加以模拟。如今人工智能所进行的努力就是对人脑功能的一种模拟。
(一)全球人工智能发展现状
目前,人工智能技术已经在美国、欧洲以及日本等发达国家得到了迅速发展。在人工智能技术研究中非常突出的美国ibm 公司已为加利福尼亚州的劳伦斯?利弗摩尔实验室研制出了具有人脑智力能力的ascii white电脑和蓝色牛仔电脑。据披露,后者的智力水平大体上和人脑等同。美国麻省理工学院的人工智能实验室则在实施一个代号是cog的新型项目。该项目希望能够给予人工智能以类似于人类的行为。这一项目的项目之一就是让人工智能的研究成果来捕捉人类眼睛的移动状况以及面部的表情,而另外一个项目则是让人工智能机器人抓住从其眼前所经过的物体。此外,还有一个研究项目是让机器人能够学会倾听音乐节奏,并且把其所听到的音乐旋律通过乐器加以演奏。因为人工智能具备了非常广阔的开发前景,其庞大的发展市场始终为全球各国以及各大企业所一致看好。除美国ibm公司继续在人工智能技术上投入大量资金来确保其在这一领域具有全球领先的地位之外,别的跨国巨头也在人工智能领域之中投入了相当多的资金。比如,世界首富美国微软公司前总裁比尔?盖茨就曾经在美国召开的人工智能国际会议之中作了人工智能方面的专题演讲。其所演讲的主要内容是称微软公司正在致力于推动人工智能基础技术和实用技术之研究,其主要研究领域涵盖了自我决定、知识和信息检索、数据搜集、自然语言以及语音笔迹识别等各项内容。
(二)我国人工智能发展现状
可以说,相当长一个时期以来,我国人工智能研究界的主要探究方向都是把研发具备了人类各种行为特点的高度类人性的机器人作为始终坚持的奋斗目标。在我国机械制造与自动控制专家学者们的努力下,在国家863计划以及国家自然科学基金的大力支持之下,我国的两足步行机器人研究与类人性机器人研究均取得了相当大的进展。早在上个世纪九十年代初,我国就成功地研制出了国内首台两足步行机器人,其后又通过长达十年时间的刻苦攻关,在本世纪初,终于成功地研发出了国内首台类人性机器人。这种机器人拥有和人一般大小的身躯、四肢以及眼睛等,而且还具备了相当强的语言对话能力。其行走之频率也从以往的每六秒钟走一步发展到了每秒钟能够走两步,从以往只能静态地站立到如今能够快速而又自如地进行动态行走,从以往只能够在已知环境下步行到如今可以在不确定的环境中探索前行,而且还取得了人工智能机器人神经网络、生理视觉、双手协调以及手指控制等系统开发的多项人工智能领域重大科研成果。
技术的不断发展往往会超出人类最初的想象,要想能够精确入微地得出人工智能的今后具体发展趋势是不可能做到的任务。然而,从当前人工智能研究界所实施的一部分前瞻性研究之中即可看出,今后人工智能有可能会朝着智能模糊处理化、人工智能并行化、神经网络化与机器情感化等方向加以发展,人工智能具有非常大的发展空间与发展潜力。实事求是地说,将人工智能作为整体加以研究尚处于起步阶段,离人类所设定的目标尚有相当遥远的距离,人工智能在以下方面可能还会有新的更大的发展与突破。一是自动推理取得新的发展。自动推理是人工智能研究领域之中最为经典的研究分支之一。其主要理论是人工智能别的分支所具有的十分重要的共同基础。长时间以来,自动推理均属于人工智能研究领域最为热门的研究项目,其中对机器人知识系统动态化演化的特点和可行性的推理所进行的研究,笔者觉得将会是全新的研究热点,而且非常有可能在今后获得新的成绩,而且还会是相当巨大的突破。二是人工智能机器学习研究能够获得长足的进展。如今,诸多新型学习方法不断出现,而且相继获得了研究的进展,比如,增强学习算法就是其中的典型,而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是,笔者也发现,如今研究中所得出的学习方法处理还存在不足之处,也就是具有更大的发展空间,尤其是在人工智能在线学习上显得有效性不够,十分需要找到一种全新的学习方法来解决诸多移动机器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的问题。可以说,在线学习问题已经成为人工智能研究界人士都十分关心的重要问题,相信随着时间的推移和研究的深入,今后将会在以上这些方面获得突破性进展。三是自然语言处理。这一技术是人工智能技g运用到现实领域之中的一个典型示范例子。通过人工智能研究领域工作者艰苦卓绝的.努力,该领域目前已经获得了诸多让人瞩目的理论和运用成果。各类人工智能领域之中的新产品已进到了各个领域之中。比如,智能信息检索技术就在互联网技术的大力影响下,近些年来得到了极其快速的发展,如今已成为了人工智能领域之中的重要的研究分支之一。因为信息的获取和纯化精化技术已经成为当前一个时期计算机研究技术之中十分需要深入探究的课题之一,所以,把人工智能技术的相关内容引入到该领域之中,将会是人工智能从理论研究转为实践运用的一个重要契机和突破口。从近些年来我国人工智能领域的发展实践来看,在此方面的探究已经取得了一些让人激动的成果。笔者相信通过今后的持续的研究,一定能够取得更大的突破,让人工智能能够真正做到造福于民。
总之,人工智能始终处在计算机研究技术的前端,其研究进展在相当大的程度上会决定计算机技术今后的发展趋势。人工智能只是人类工具的一种延长,无法替代人类的大脑,这一点从其诞生之日起就已确定。虽然人工智能无法对人类的智能造成挑战,但是随着人类对于人工智能的研究进一步深化,人工智能还会越来越接近于人类的智能。人工智这一人类智能客体化后之产物,其功效依然会受到人类智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果进入人类的现实生活之中。今后,人工智能的持续发展必然会对人类的生活与工作等带来更加巨大的影响。
[1]史忠植,王文杰. 人工智能[m]. 北京:国防工业出版社,2007.
[2]周以真. 计算思维[j]. 中国计算机学会通讯,2007(3).
[3]陈庆霞. 人工智能研究纲领的发展历程和前景[j]. 科技信息,2008(33).
[4]周晓东,刘雪梅. 信息时代的计算机人工智能[j]. 硅谷,2010(1).
[5]朱祝武. 人工智能发展综述[j]. 中国西部科技,2011(17).
人工智能学术论文
十九世纪末到二十世纪以来科学技术得到了飞速的发展,在这个时期里很多学科都得到了提高和补充,学科间的关系也越来越密切,一系列利好因素的共同作用下,机械电子工程学得以产生并发展。
顾名思义,机械电子工程就是电子信息技术与传统的机械技术的一个结合,充分的发挥了两个不同学科在技术上的共同点,达到了物理上和信息功能上的连结。这是一个跨学科的尝试,更是一个挑战,它可以将所有的机械工程信息进行分析,达到智能化的目的。虽然依旧属于机械工程行业,但是显然已经拥有了自己的特点。
1)不同的设计方法。
机械电子工程与传统工程相比,已经不是单一的一个学科,它已经发展成为了有很多技术和科学共同组成的一个新学科,并且在工程设计上充分的吸纳了信息技术、机械技术,并为了使工程的各模块结构布局更加完整,设计人员一般都会采取自上而下的设计方法。
2)产品上的差异。
2机械电子工程的发展过程。
机械电子工程学并不是一个孤立的学科,它与很多工程和技术都有着密切的联系,是机械工程学科和电子信息工程、智能管理技术共同作用下,形成的一个新的发展体系。在信息系统不断完善的过程中,机械电子工程体系也更加完善,并日益成熟。机械电子工程学的发展历程主要是这样的几个方面:
1)机械电子工程学的开端。
机械电子工程学在刚起步的阶段,其主要的生产形式是手工生产,此时社会的生产能力很低,没有充足的劳动力资源,发展生产力变得异常艰辛。为了改变这样一个窘迫的状况,科学家进行了大量的研究和尝试,在一次次的失败中,机械工程终于得到了一定的发展。
2)机械电子工程学的高速发展阶段。
在经历了起初艰难的开始阶段以后,机械电子工程迎来了高速发展时期,随着标准件生产在同一的流水线下得以实现,这一时期的生产已经具备了一定的标准,并且极大地刺激了生产力的发展。但是这样的生产模式并不是没有缺点的,生产的过程过于标准,使产品过于单一,满足不了不同用户和社会不断变化的需要。
3)机械电子工程的成熟阶段。
经过了多年的发展,机械电子工程产业已经形成了一定的体系,并与现代化科学技术有了一定的融合,进入了现代机械电子发展阶段。归根结底,机械电子工程的发展是为了满足社会工作和生活的需要,现代社会工作节奏加快,生产也更加灵活,对机械电子工程提出了更高的要求,机械电子行业的特点是柔性制造,这也为机械电子同信息化社会的融合创造了条件。
人类社会的发展始终离不开能源、信息。在古代,生产力水平及其低下,人们对信息的获取能力也十分有限,能源和物质是维持人类生产生活的必需品。长久以来,人类往往都没有认识到信息的作用。随着人类文明的不断发展,生产力水平的不断提高人类对信息的概念逐渐了解,同时也产生了对信息的需求,信息的价值逐渐被发现。
随着电子计算机技术的逐渐应用,人类的生活发生了质的变化,人类社会至此进入了高科技的信息时代。人工智能系统作为电子技术发展的产物,在近两年出现,并且迅速的应用到了机械电子工程领域。
电子信息技术在方便快捷的同时,也存在一定的弊端,比如缺乏一定的稳定性,这使机械信息系统在输入和输出上就会变得十分混乱,并且不利于描述。以往的描述方法一般包括:建设规则库、推导数学方程、学习并生成知识。
一般的解析方法都比较精密、准确,但是应用范围十分有限,只能应用于比较简单的系统,而对比较繁琐复杂的体系,却不能够提供完整的解析式,必须依靠人工操作才能实现。随着人们对系统的要求越来越高,处理的信息变得复杂多样,信息的内容不仅包括数据的形式,也出现了数字信息和语言信息等新形式。为了适应时代形势的发展,人工智能处理方式以其复杂、不确定的特点成为了解析数学的新方法、新手段。
人工智能处理体系一般是这样进行分类的,模糊推理体系和神经网络体系。这两个系统存在着联系,也有所不同。模糊推理系统一般通过对大脑功能进行模拟,从而分析出语言的信号;而神经网络系统模拟的却是大脑的结构,通过对数字信号的处理得出参考数值。
1)模糊推理体系和神经网络体系的相同点。
我们可以说,模糊推理体系和神经网络体系都是利用网络结构,然后在某一精度上趋近一个函数。
2)模糊推理体系和神经网络体系的不同点。
(1)映射方式。
在映射方式的运用方面,模糊推理系统运用域和域之间的映射,神经网络体系则是点到点的映射。
(2)物理性质。
模糊推理体系与神经网络体系相比拥有更明确的物理性质。
(3)计算量和计算精度。
模糊推理体系没有固定的连接,计算量和计算精度都十分有限,神经网络体系则很好的克服了这一点,在输入的过程中使每个神经元相互作用,大大的提高了计算量,并且能够保证较高的输出精度。
(4)储存方式。
在储存信息的过程中,模糊推理体系采用的是比较规则的方式,神经网络体系则是利用分布式对信息进行储存。
社会作为一个不断发展变化的有机结合体,单一的处理手段是无法满足人类发展的需要的。为此,智能系统研究专家开始了对综合智能系统的开发与探索。综合智能系统是对以往人工智能体系的继承和发展,它能够融合以往两种智能体系的优点,使数学描述变得更加全面。
4结论。
机械电子工程产业发展是我国工业信息化过程的一个写照,在工程制造的过程中充分利用现代化科学技术的巨大优势,实现了生产力的提高,满足社会发展的需求,机械电子工程和人工智能和完美结合实现了不同学科之间的融合,为工业信息化的发展提供了成功经验和新思路。
人工智能学术论文
1、构思要围绕主题展开:若要使论文写得条理清晰、脉络分明,必须要使全文有一条贯穿线,这就是论文的主题。主题是一篇学术论文的精髓,它是体现作者的学术观点学术见解的。
2、构思论文布局,要力求结构完整统一:在对一篇论文构思时,有时按时间顺序编写,有时按地域位置(空间)顺序编写,但更多的还是按逻辑关系编写,即要求符合客观事物的内在联系和规律,符合科学研究和认识事物的逻辑。但不管属于何种情形,都应保持合乎情理、连贯完整。
3、要作读者分析:撰写并发表任何一篇科技文章,其最终目的是让别人读的,因此,构思时要求做“心中装着读者”,多作读者分析。有了清晰的读者对象,才能有效地展开构思,也才能顺利地确定立意、选材以及表达的角度。
提高构思能力。
1、写学术论文之前,先拟定提纲,可以极大地帮助作者锻炼思想,提高构思能力。
2、写作提纲,可以帮助作者勾划出全篇论文的框架,体现自己经过对材料的消化与进行逻辑思维后形成的初步设想,可计划先写什么、后写什么,前后如何表述一致,重点又放在哪里,哪里需要进行一些注释或解说。按此计划写作,可使论文层次清晰,前后照应,内容连贯,表达严密。
3、拟制写作提纲,只需要运用一些简单的句子甚至是词与词组加以提示,把材料单元与相应的论点有机组织编成顺序号,工作量并不大,也容易办到。提纲中用以提示写作的句子,有时即可用来做论文段落的标题。
讨论部分的写作技巧。
1.描述结论:首先,从专业角度对自己的研究进行总结,此部分务必与研究结果和研究目的保持一致,也就是说讨论部分的内容必须在结果中找到依据。否则就会给人一种课题设计不完善的感觉。
2.解释结论:对本研究的结论进行解释,为了突出解释的科学性和可靠性,一般是在和别人的研究分析对比中进行解释。列出几篇和自己结论一致的文献,同时也要列出几篇和自己不一致或者相悖的文献,但要解释出不一致的理由,比如是因为所选群体不一致,研究条件不一致等等,因为科学研究中的可控变量较多,所以解释两个结论不一致一般不难。
3.研究价值:结论解释完之后,还要说明本研究的应用价值,也就本研究所能给社会或者临床带来什么实际价值,比如本研究可以进一步明确某种方法治疗某种疾病的效果,本研究发现某种药物存在一些尚未发现的治疗作用,或者本研究可以为相关研究提供参考。
4.不足之处:任何一项研究由于客观条件的限制,不可能尽善尽美,都会或多或少存在一些不足之处,或者由于当前科技水平的限制,也会导致研究所存在的一些局限性,描述此部分内容时,一定要慎重。
尽量列出1~2个不影响本研究结论科学性和准确性的限制,比如本研究的样本含量较小,或者本研究随访时间较短等等,一般不要列出诸如本研究所用统计方法不当,或者本课题的所用评价标准不够成熟等。
5.研究心得:在文章最后,应说明本文所要传递的信息,或者是对后续研究的展望。一般文章最后写出本文要传递给读者什么有价值的知识或信息,也可以是给读者带来的启发。比如:“随着对不稳定型上颈椎结核性骨折的研究不断深入,探求一种既能实现理想的复位固定,又可保留寰枢椎关节活动功能的内固定方法是我们当前研究的方向。”
人工智能学术论文
在科学技术日新月异的今天,知识呈爆炸性增长,全世界每天发表的论文都有数以万计,关键词能鲜明而直观地表述文献论述或表达的主题,使读者在未看学术论文的文摘和正文之前便能一目了然地知道论文论述的主题,从而作出是否要花费时间阅读正文的判断[1]。不仅如此,关键词揭示的是学术论文最核心的内容,是文章最基本的学术思想、技术方法的提炼和概括[2],因此学术界已约定利用主题概念词去检索最新发表的论文。可见,关键词早已成为学术论文的文献检索标识,它并不是可有可无的论文装饰品,更不是“形式主义”和“八股文”。关键词标引得是否恰当,关系到该文被检索的概率和该成果的利用率。
二、关键词标引的原则。
(一)专指性规则。
一个词只能表达一个主题概念,即为专指性。只要能在叙词表中找到与该文主题概念直接对应的专指性叙词,就不允许用词表中的上位词(s项)或下位词(f项);若找不到与主题概念直接对应的叙词,而上位词确实与主题概念相符,即可选用。限制不加组配的泛指词的使用,以免出现概念含糊。
(二)组配规则。
1。交叉组配。系指2个或2个以上具有概念交叉关系的叙词所进行的组配,其结果表达一个专指概念。例如:“喷气式垂直起落飞机”,可用“喷气式飞机”和“垂直起落飞机”这两个泛指概念的词确切地表达叙词表中没有的专指概念。
2。方面组配。系指一个表示事物的叙词和另一个表示事物某个属性或某个方面的叙词所进行的组配,其结果表达一个专指概念。例如:“信号模拟稳定器”可用“信号模拟器”与“稳定器”组配,即用事物及其性质来表达专指概念。
在组配标引时,优先考虑交叉组配,然后考虑方面组配;参与组配的叙词必须是与文献主题关系最密切、最临近的叙词,以避免越级组配;组配结果要求所表达的概念清楚、确切,只能表达一个单一的概念;如果无法用组配方法表达主题概念时,可选用最直接的上位词或相关叙词标引。
(三)采用自由词标引。
关键词允许采用自由词标引,下列几种情况可采用自由词标引:
1。主题词表中明显漏选的制图概念词;。
2。表达新学科、新理论、新技术、新材料等新出现的概念;。
3。词表中未收录的地区、人物、文献、产品等名称及重要数据名称;。
4。某些概念采用组配,其结果出现多义时,被标引概念也可用自由词标引。
自由词尽可能选自其他词表或较权威的参考书和工具书,选用的自由词必须达到词形简练、概念明确、实用性强。采用自由词标引后,应有记录,并及时向叙词表管理部门反映。
(四)标引程序。
首先对文献进行主题分析,弄清该文的主题概念和中心内容;尽可能从题名、摘要、层次标题和正文的重要段落中抽出与主题概念一致的词和词组;对所选出的词进行排序,对照叙述词表中找出哪些词可以直接作为叙词标引,哪些词可以通过规范词化变为叙词,哪些叙词可以组配成专指主题概念词的词组;还有相当数量无法规范为叙词的词,只要是表达主题概念所必需的,都可以作为自由词标引并列入关键词。
三、关键词标引常出现的问题。
(一)用词不规范。
关键词虽然不像主题词那么严谨规范,但绝不能随意选取。因为关键词标引的正确与否直接影响到计算机检索工作,所以无检索意义的词语不能作关键词。一般规定关键词必须是实词,即必须是一些具有实质意义的词语。用词不规范主要表现在有些选用的词语不是实词,或不能揭示主题内容。
例5:网络经济时代图书馆信息服务的创新/傅先华//现代图书情报技术。20xx。3。
关键词:网络经济;图书馆;信息服务;创新;策略。
此论文中的关键词“图书馆”,用词太宽泛,作为关键词输入电脑检索,会跳出大量有关“图书馆”方面的文献,使其在提示该论文主题内容的专指性方面的作用大大降低,失去该关键词应起的作用。
例6:电子商务在数字图书馆中的应用/谢春枝//现代图书情报技术。20xx。2。
关键词:电子商务;数字图书馆;应用。
该论文中的关键词“应用”没有检索意义,不能作关键词。
(二)关键词的外延过于宽泛。
关键词是学术论文的文献检索标识,是表达文献主题概念的自然语言词汇。它是从论文的题名、摘要、层次标题和正文中选出来的,能反映论文主题概念的词或词组。因此,应从题名、摘要、层次标题和正文中选取最恰当、最能反映论文所属学科的专用的、义项比较单一的词作为关键词,切忌选用概念外延过于宽泛的词。
例3:一篇题名为《论高校自然科学学报发展的新理念》的论文[3],把“新理念”选作关键词就不妥当。因为“新理念”的外延太大,任何一门学科都存在新理念,从正文的3个层次标题中选取“科技理论”、“人文理论”、“编辑理论”作为关键词要恰当得多。
(三)关键词漏标。
例6:一篇题名为《话说退稿》的论文[4]的关键词为:“稿件;期刊;作者;编辑”。这篇论文就明显地漏标了“退稿”这个关键词,而没有这个关键词,全文就主题不明。
例7:一篇题名为《文化传播与外语教学》的论文[5],关键词是:“语言;文化;目的语文化”,显然也漏标了“外语教学”这个关键词。由上可见,关键词漏标现象在许多学术期刊中也是屡见不鲜的毛病。
(四)英文关键词不规范。
中、英文关键词不一一对应,有的中文关键词为6个,英文关键词则为5个,或中、英文关键词的顺序不一致。英文关键词拼写错误多,有的用词不正规,不是专用名词术语,而是由普通英文名词罗列而成。
随着计算机硬件设备的改进和软件技术的提高,以关键词做主题索引而设计和建立的计算机数据库检索系统越来越多。关键词作为一种便于文献信息在计算机中进行文献标引的最佳形式,具有较高的标引效率,特别适合于网上繁杂、无序的海量文献信息处理,因而成为当前互联网主要的检索语言,为国内外各种学术期刊和文献检索工具普遍采用,并得到迅速发展,这足以说明其对揭示论文主题和检索科研成果的重要作用。因此,必须加强对学术论文中关键词的规范化建设,重视对学术论文关键词的学习与研究。
人工智能
是的,正如霍金预言:“全面化人工智能可能意味着人类的终结。”随着人工智能日益渗透我们的生活,人类社会面临着生存竞争、伦理逆境等方方面面的严峻挑战,然而,冷静想一想,ai其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几,其终极目标都是为了让我们的生活更快捷便利,我们为何要对ai的到来感到恐慌?私以为,面对人工智能全面化的大势之趋,我们理应勇立潮头,迎战ai洪流。
毋庸置疑,人工智能无可比较的学习速度,不知疲乏的高能运作,面面俱到的'系统分析,以及浩大繁杂的数据体系,势必会占据了人类相当比重的生存空间,机器人种种优势人类也难以企及,但是,ai的诞生不是为了毁灭、战胜人类,而是要让人类不断突破自我,查找新的可能。在几十年前,我们谁能想到如今的互联网科技能彻底转变我们的生活?同样地,我们也无法否认将来在ai时代我们的生活会再次被*。拒绝ai更是对更美妙将来的拒绝,唯有与ai同行,让简单的世界更简洁,我们才能迎来更好的时代。
是的,无论是哪个时代,“被替代”的隐患始终存在,但也恰恰是这些隐患与挑战,筛选着、鞭策着人们。成也挑战,败也挑战,关键在于当洪流袭来,你是否有勇立潮头,发觉机遇的士气。正如王鼎钧所言,“时代像筛子,筛得多数人流离失所,筛得少数人出类拔萃。”我信任,那些自甘堕落,向人工智能俯首称臣的人只会在社会中渐渐淡去,唯有那勇立潮头的少数人才能提升自我,在ai洪流中暗藏的机遇中大放异彩。
人工智能之大势已成定局,然人类将来之命运犹未可知。面对ai洪流,是消沉,还是迎战?由君定夺。
人工智能
你听说过或者看到过智能垃圾桶吗?假如你们没看到,那就请跟我一起坐时间穿梭机到将来世界去参观吧!
将来的大街上,洁净无比,没有落叶、没有垃圾、没有处处飘舞的苍蝇、蚊虫、更没有刺鼻的汽油味......
哟!多得意的米奇老鼠啊!我们一起跑上前,正想摩挲它,嘿!原来是一个垃圾桶。这可不是一般的垃圾桶哟!你们瞧:米奇两眼还发着光呢,原来它正在发电来处理自已肚里的东西。米奇嘴巴紧闭着,头上有二根天线,这天线可不是好玩的,它左边一根天线是汲取路旁汽车的尾气的,右边一根天线是汲取太阳能的,以用来发电处理垃圾的;米奇胖乎乎的身体上还有三颗颜色不同的大纽扣。一个小朋友奇怪的触摸了一下第一颗红色的扣子,垃圾桶的门自动翻开了,又按了一下其次颗绿色扣子,门又自动的关上了,那第三颗是干什么的呢?小朋友忍不住又按了一下第三颗*的扣子,哈!真奇妙,扣子眼里弹出一个微型电话。这时,一位阿姨走过来,见我们围着米奇,知道我们想知道这只奇妙的米奇的功能,于是,便给我们介绍起来:这只米奇的脑袋里装有电脑芯片,它只要看到有人不当心掉了垃圾,它就会走过去,用手将垃圾捡起来,张开紧闭的嘴,把它扔进去。假如看到有人不爱清洁,它的`另一只手则会出示”爱惜环境荣耀,破坏环境耻辱”的小牌。它还有很多的内在功能:它会垃圾分类,把有毒和无毒的分装在肚子的两边,它肚子里还有一种溶化器,它把无毒的垃圾处理成肥料,把有毒的垃圾通过自身的排毒器将它转换成一种无毒的清爽气体,释放出来。它还有一种特别好玩的趣事,一但它肚子的垃圾装满了,它就会自动处理垃圾,并会走到一棵树下,从紧闭的嘴里弹出一根管了,然后插入土里,把垃圾养份注入树里,然后又回到它原来的位置。
到了秋天,秋风扫落叶时,米奇头上便会张开一个巨大的吸盘,把黄叶都吸进去,然后又做成肥料。米奇的脚下还有一种粘了水的毛刷式吸尘器,它可以一边唱”小曲”,一边走一边清洁道路。
假如我们现实中有这种垃圾桶,那该多便利啊!我想,这个愿望不会是梦,我们的愿望肯定会实现。
人工智能毕业论文
【】随着科学技术的不断发展,人工智能被广泛的应用于各个行业,计算机领域就是其中之一。目前,计算机的功能已经从数值计算发展到问题的求解和知识处理等方面,计算机功能的转变依靠的核心技术就是人工智能。本文对人工智能的基本概念进行了介绍,并分析了人工智能在计算机网络技术中的应用。
人工智能技术是通过运用语言学、生理学和心理学等多种学科来模仿人类智能的技术,其最终目的是超越人类智能。在人工智能技术中,通过多种学科技术的应用,可以使机器模拟人的视听说以及思维,从而使机器具有人的思维方式和能力。利用人工智能可以帮助人们解决工作和生活中遇到的问题,使人们的工作效率得到大幅度的提高。人工智能技术的发展和计算机技术是密不可分的,二者是相辅相成的关系。人工智能技术在计算机网络技术中的应用可以大幅度的提升计算机的功能。通过人工智能技术可以提升计算机处理信息的能力,更加准确的掌握系统资源,并且对系统资源的变化做出迅速的反应,从而更好的处理信息和进行信息的防护。同时,人工智能技术在资源整合方面也具有巨大的优势,能够更好的实现用户之间的信息共享。人工智能还能够提高网络管理的效率,其具有的`学习能力和推理能力使其在网络护理中具有重要的作用。通过利用人工智能技术可以使计算机处理信息的准确性和效率得到提升,与此同时还能够利用人工智能的记忆功能提升计算机的信息存储能力和效率。综上所述,人工智能的应用可以全面的提升计算机网络的管理水平。
2.1人工智能在计算机网络安全管理上的应用。
人工智能在计算机网络安全管理方面具有重要的作用,利用人工智能可以使人们更加方便快捷的进行计算机网络的安全管理工作。目前,人工智能在智能防火墙、入侵检测系统以及智能反垃圾邮件等计算机网络安全管理技术方面有着重要的应用,在保护计算机网络安全方面发挥了重要的作用。智能防火墙技术相较于传统的防火墙,能够大幅度的提升安全监测的效率,更好的进行安全服务。通过智能防火墙中应用的智能识别技术可以高效的进行数据的识别和处理工作,能够迅速的发现网络中存在的风险并及时的进行处理。智能防护墙技还能够有效的抵御病毒的入侵以及其他一些计算机的安全威胁。入侵检测系统是保护计算机网络安全的一种重要方式,对保证计算机网络安全具有十分重要的作用。通过入侵检测系统,能够有效的保护计算机中的数据资源,保证数据的保密性、完整性、安全性。入侵检测系统通过进行数据的采集、筛选和分类,及时的向用户反映计算机网络的安全状态,从而使用户可以对自己计算机的安全状态有着充分的了解。目前人工智能在入侵检测系统应用主要在模糊识别、专家及人工神经网络等方面。将人工智能应用到反垃圾邮件中,能够在不影响用户使用的前提下对用户的邮件进行扫描、检测和及时的标记,使用户能够及时的处理掉存在安全风险的邮件,保护计算机的安全。
2.2人工智能agent技术推动计算机网络信息服务水平的提高。
将人工智能应用到计算机网络系统中能够提高计算机网络信息服务水平,改善计算机的使用方式。人工智能代理(artificalintelligenceagent)技术,也就是人们常说的人工智能agent技术是一种实体软件,其主要包括知识域库、解释推理器、数据库、各个agent之间的通讯等部分,其主要功能是为用户提供人性化、个性化的服务。利用这种技术,能够帮助用户过滤、整理信息,并且快速的发现需要的信息,从而帮助用户提高效率,节约时间。除此之外,人工智能agent还能够实现信息的有效集成为知识域库,从而使信息的检索和管理变得更加简捷、便利,人工智能agent还能够实现知识的挖掘以及提供导航服务。通过人工智能agent可以帮助人们进行日程安排、网上购物以及邮件处理等工作,为人们提供更优质的服务,给人们的生活带来便利。
应用人工智能可以实现计算机网络的综合管理,通过利用人工智能中的专家知识库可以解决遇到的问题。由于计算机网络具有动态性和瞬变性,因此进行计算机网络的管理非常困难,而基于人工智能技术发展起来的专家级决策和支持方法可以有效的进行计算机网络系统的管理。通过将各领域的专家的知识经验进行总结,并将其录入到系统之中可以使领域内专家的经验汇集,在出现问题时可以通过专家的经验进行快速的解决。在计算机网络管理和评价中应用专家系统,可以提高网络管理和系统评价水平。
作者:张春柏单位:北京联合大学生物化学工程学院。
人工智能学术论文
1.1制订本标准的目的是为了统一科学技术报告、学位论文和学术论文(以下简称报告、论文)的撰写和编辑的格式,便利信息系统的收集、存储、处理、加工、检索、利用、交流、传播。1.2本标准适用于报告、论文的编写格式,包括形式构成和题录著录,及其撰写、编辑、印刷、出版等。本标准所指报告、论文可以是手稿,包括手抄本和打字本及其复制品;也可以是印刷本,包括发表在期刊或会议录上的论文及其预印本、抽印本和变异本;作为书中一部分或独立成书的专著;缩微复制品和其他形式。1.3本标准全部或部分适用于其他科技文件,如年报、便览、备忘录等,也适用于技术档案。2定义2.1科学技术报告科学技术报告是描述一项科学技术研究的结果或进展或一项技术研制试验和评价的结果;或是论述某项科学技术问题的现状和发展的文件。科学技术报告是为了呈送科学技术工作主管机构或科学基金会等组织或主持研究的人等。科学技术报告中一般应该提供系统的或按工作进程的充分信息,可以包括正反两方面的结果和经验,以便有关人员和读者判断和评价,以及对报告中的结论和建议提出修正意见。2.2学位论文学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解,并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能,并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。
硕士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识,并对所研究课题有新的见解,有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。博士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识,并具有独立从事科学研究工作的能力,在科学或专门技术上做出了创造性的成果。2.3学术论文学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或观测性上具有新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录;或是某种已知原理应用于实际中取得新进展的科学总结,用以提供学术会议上宣读、交流或讨论;或在学术刊物上发表;或作其他用途的书面文件。学术论文应提供新的科技信息,其内容应有所发现、有所发明、有所创造、有所前进,而不是重复、模仿、抄袭前人的工作。3编写要求报告、论文的中文稿必须用白色稿纸单面缮写或打字;外文稿必须用打字。可以用不褪色的复制本。报告、论文宜用(210mm×297mm)标准大小的白纸,应便于阅读、复制和拍摄缩微制品。报告、论文在书写、打字或印刷时,要求纸的四周留足空白边缘,以便装订、复制和读者批注。每一面的上方(天头)和左侧(订口)应分别留边25mm以上,下方(地脚)和右侧(切口)应分别留边20mm以上。4编写格式4.1报告、论文章、条的编号参照国家标准gb1.1《标准化工作导则标准编写的基本规定》第8章“标准条文的编排”的有关规定,采用阿拉伯数字分级编号。4.2报告、论文的构成5前置部分5.1封面5.1.1封面是报告、论文的外表面,提供应有的信息,并起保护作用。封面不是必不可少的。学术论文如作为期刊、书或其他出版物的一部分,无需封面;如作为预印本、抽印本等单行本时,可以有封面。5.1.2封面上可包括下列内容:a.分类号在左上角注明分类号,便于信息交换和处理。一般应注明《中国图书资料分类法》的类号,同时应尽可能注明《国际十进分类法udc》的类号。
b.本单位编号一般标注在右上角。学术论文无必要。
c.密级视报告、论文的内容,按国家规定的保密条例,在右上角注明密级。如系公开发行,不注密级。
d.题名和副题名或分册题名用大号字标注于明显地位。
e.卷、分册、篇的序号和名称如系全一册,无需此项。
f.版本如草案、初稿、修订版……等。如系初版,无需此项。
人工智能g发展心得体会
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为一项前沿技术,近年来受到了广泛关注和热议。作为一名从业者,我对人工智能的发展有着深刻的体会。下面将从五个方面进行阐述,分别是人工智能的历史演变、人工智能的应用领域、人工智能的挑战与机遇、人工智能的伦理问题以及人工智能的未来前景。
首先,回顾人工智能的历史演变,可以发现人工智能经历了多个阶段的发展。1956年,人工智能领域诞生了首个学术会议,标志着人工智能研究开始走上正式轨道。之后,人工智能进入了发展的黄金时期,出现了许多标志性的成果,如专家系统、神经网络等。但是,在20世纪90年代,人工智能进入了一个低谷期,科学家们遇到了瓶颈。直到近年来,随着计算能力的提升和大数据的普及,人工智能迎来了爆发式的发展。
其次,人工智能的应用领域越来越广泛。目前,人工智能已经应用于诸多领域,如医疗健康、金融、交通、教育等。在医疗健康领域,人工智能可以辅助医生进行病情诊断和治疗方案制定,提高诊疗效率;在金融领域,人工智能可以进行风控预测和欺诈检测,提高金融交易的安全性。人工智能的应用不仅带来了便利,还在一定程度上改善了人们的生活质量。
然而,在人工智能的发展中也存在着一些挑战与机遇。一方面,人工智能技术的开发和应用面临着技术难题,如数据隐私保护、智能决策的可解释性等。另一方面,人工智能技术的发展为社会经济带来了巨大的机遇,助力产业升级和创新发展。人工智能的发展还带动了相关产业的迅速崛起,促进了就业增长和经济增长。
同时,人工智能的快速发展也引发了一系列伦理问题。比如,人工智能是否会取代人类的工作岗位?这个问题涉及到经济社会的稳定和人类的生计问题。又如,人工智能是否会对人类社会产生负面影响,如个人隐私泄露、人权侵犯等。人工智能的发展需要我们在规范和应对伦理问题方面加强思考与引导。
最后,展望人工智能的未来前景,可以看出人工智能将继续成为新一轮科技革命的重要驱动力。未来,人工智能的发展将更加注重人与机器的协同,建立起人机共生的生态系统。同时,人工智能还将与其他前沿技术相结合,形成更强大的综合技术体系,以更好地服务于人类的生活和社会需求。人工智能的未来前景是广阔而充满希望的。
综上所述,作为人工智能的从业者,我深刻认识到人工智能的历史演变、应用领域、挑战与机遇、伦理问题以及未来前景。在人工智能的发展中,我们应保持技术创新的激情,关注伦理问题的引导,努力创造出更加安全、可信赖、有益于人类的人工智能技术。相信在不久的将来,人工智能必将为我们创造更美好的世界。
人工智能论文
随着新型科技的持续更新,工程中逐渐应用新科技,这也是科技朝着应用式与开放式方向发展的开始。电子工程在传统工程基础上的革新,随着人工智能化发展,逐渐转换为信息化产业链接。这一智能化技术机械生产明显减少,经济效益与产量提升,我国逐渐进入到智能化阶段。
(一)发展历程。
在机械电子工程发展初期,主要体现为手工制作,生产力水平较低,资源技术等对其发展产生制约。为了提升生产效率,逐渐朝着机械工业方向发展。
在生产线阶段,机械工程已逐渐发展到流水线生产,实现标准化大批量生产,这一生产模式使劳动力得到解放,生产力水平大大提升,同时生产效率也得到提高。但是仍然存在一些不足,比如,部分生产仍就以进口为主,生产成本较大,在市场方面缺少适应力;灵活性较差,难以满足不断变化的市场需求。
在机械电子产业发展阶段中,产品生产能够适应市场的需求,对于不断变化的产品需求产业化发展能够满足。
(二)机械电子工程主要特征。
机械电子工程是复杂综合性学科,同各类学科之间都有着密切的联系。机械电子工程发展要以计算机、电子以及机械为基础,结合其他学科做出合理、科学的设计。在设计的过程中,要求每一个模块都能够实现有机结合,进而使得各个模块都能将其最大优势发挥出来。机械电子产品内部结构简单明了,并不复杂,无需复杂原件的投入,这样能在一定程度上使产品性能得到提升,进而扩大消费市场。
人工智能是一门复杂,并且综合性较强的学科,所涉及到的学科比较多。也可以说,21世纪人工智能是最伟大学科之一。人工智能实现了对人的智能模拟,并且能通过计算机使认得智能化得到进一步的延伸,人工智能这门学科有着较好的发展潜力。人工智能在发展的过程中主要经历下列几个阶段。
初步阶段。人工智能在17世纪开始发生萌芽,法国在这一阶段成功诞生世界上的第一部计算机,这一计算器只是单纯的能进行加法简单运算,但是仍就轰动世界,进而在世界范围内,对这项技术开始进一步研宄。在最初阶段,人工智能并没有明显的进展,主要是在实践的过程中积累与总结知识,这为今后人工智能发展奠定坚实的基础。
发展初始阶段。美国人在二十世纪首次提出人工智能专业用语。在这个发展阶段,人工智能主要以证明与阐释为主要体现,在这一时期对于人工智能的研宄就是首要任务。
发展起伏阶段。随着人们对于人工智能的不断深入研宄,人工智能也处于持续的发展阶段,但是在实践过程中发现,要想使人工智能模仿和人类思维同步是非常困难的。大部分对于人工智能的科学研宄仅仅是停留于简单映射层面,对于逻辑思维的研宄仍就没有突破性进展。不论怎么说,在发展的起伏阶段,人功能智能也在发展中得到了技术创新,特别是在系统方面、计算机机器人以及语言掌握方面取得了较大的成就。
起伏阶段发展以后。在这一阶段,人工智能的相关研究得到了发展,尤其是第五届国际人工智能联合会议的召开,人工智能逐渐朝着知识层面的方向发展,大部分的人工智能研都会结合相应的知识工程,在这个阶段中,人工智能发展的高度是前所未有的,在一定程度上促进了人工智能应用于实际工程中。
稳步发展阶段。随着互联网技术的快速发展,对于人工智能研宄方向发生重大转变,由原本的单一主体朝着集中统一主体的方向发展。关于人工智能在实际中的运用以及研究,受到了互联网技术的影响。网络的普及与快速发展,在一定程度上促进了信息化的发展,信息在传送方面发生率重大性变革。在人们逐渐进入信息化社会后,在信息有效处理方面人工智能的发展到了重要的作用,在模拟设计方面,机械电子工程的发展需要人工智能的大力支持。
随着我国社会经济的持续发展,社会不断的进步,对于信息人们越来越重视。在21世纪,互联网技术得到快速发展,同时信息的传递也逐渐注入新鲜血液。互联网应用的普及说明人们正朝着信息时代的方向迈进,在社会逐步信息化以后,更加需要有人工智能这一技术的支持,特别是机械电子工程发展中有着重要作用,机械电子系统本身缺少一定的稳定性,这样在机械电子工程设计方面就有着较大阻碍存在。在现代社会中,信息的处理量持续增大,并且较为复杂,有些时候需要同时对不同类型的信息进行处理,所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息处理。人工智能主要包含模糊推理系统、神经网络系统这种两种方法。神经网络系统倾向于对人脑结构的综合分析,模糊推理系统更加重视对于语言信号的分析与理解。随着现代社会的发展,仅仅采取单一的人工智能方法,明显已经无法适应目前社会中不断变化的市场需求,所以,对于人工智能相关问题的研宂正逐渐朝着多方位、全面的人工智能方向转变。多方位全面人工智能系统通过模糊推理系统和神经网络系统相互统一的方式,扬长补短,将二者有效的结合起来,使得二者的优势得到最大程度的发挥。
智能同机械电子工程之间在相互影响的过程中,逐渐产生崭新的行业。首先通过现代科技逐渐,将人工智能融入到机械电子工程中,使机械工业发展潜力得到充分挖掘。其次随着机械电子工程发展难度的加大,对于人工智能也就提出来新的要求,这从某种程度上来推动了人工智能发展。在将机械电子工程与人工智能有效结合的基础上,促进社会生产力发展,同时也能促进有关经济产业的快速发展,这种效应将会对整个社会产生一定影响,使我国经济得到全面发展。
人工智能论文
:随着社会信息技术和计算机网络技术的发展,人们对网络应用的需求也原来越多,这就需要不断研究计算机网络技术,由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域,所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义,然后研究其在应用过程中的作用,提出以下内容。
目前由于人工智能的不断成熟,人们在生活方面以及工作的过程中,智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高,同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术,只有对计算机网络技术进行相应的依靠,才能够让人工智能研究出更多的成果。
由于计算机技术的快速发展,网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中,其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能,信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以,对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用,在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高,对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多,计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下,才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术,建立起相对较系统化的管理,让其不仅对信息进行自动的收集,同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断,对网络故障及时遏制,运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复,保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用,人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息,为用户提供准确的信息资源。总的来说,计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能,对网络管理水平进行不断的提高。
2.1安全管理应用。
网络安全所具有的漏洞相对比较多,用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时,可以对人工智能技术进行充分的运用,在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为:一是,智能防火墙的应用;二是,智能反应垃圾邮件方面;三是,入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术,通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别,同时还能对其相应的处理,对匹配检查过程中需要的计算进行消除,充分认识网络行为特征值,访问可以直接进行控制,把存在的网络及时发现,拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击,遏制病毒传播,对相关局域网进行相应的管理和控制,反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中,比较重要的就是入侵检测,它属于防护墙后的.第二安全闸门,在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言,主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析,并且对其进行及时的处理,把部分数据过滤出去,数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络,为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言,其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测,对邮箱进行相应识别,把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后,就会进行扫描邮箱,在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户,提醒用户要对其进行及时的处理,避免给邮箱安全带来影响。
针对人工智能agent技术而言,它属于人工智能代理的一种技术,属于不同部分所组成的软件实体,包括:一是,知识域库;二是数据库;三是解释推理器;四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理,并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索,然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如:用户在用电脑查相关信息时,该技术不仅能对信息进行处理,同时还能够进行有效的分析,最后把有用的信息出题给用户,充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务,例如:在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性,让计算机对用户所分配的任务自动完成,进一步推动机计算机网络技术的发展。
2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析。
针对网络管理系统来说,其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中,不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用,同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性,所以,网络在管理的过程中会面临着困难,这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中,其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来,录入系统中,只有这样才能形成比较完善的知识库系统,促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中,要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时,对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。
科学技术在发展的同时,也促进人工智能技术的提高,计算机在网络技术中得到了比较多的需求,在一定程度上提高其应用范围和领域,因此可以看出,人工智能其应用发展前景是比较广泛的,人类对人工智能技术的进一步研究,会在未来开创出更多的应用领域。
人工智能论文
摘要:随着工业领域的迅猛发展,自动化、智能化被当做是电气控制领域的重点发展趋势。为了让电气自动化控制中人工智能技术发挥更大的作用,本文概括了人工智能技术,阐述了人工智能技术在电气自动化领域的使用实例,以此期望对有关工作人员能有帮助。
关键词:电气控制;自动化控制;人工智能。
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展,越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术,所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用,特别是在现代工业的领域,在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持,但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用,我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展,各种新技术竞相展现,人工智能技术也逐渐成熟了,而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立,不仅要有计算机技术知识进行有效支持,还与其他学科知识息息相关,人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人,将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异,科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片,并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中,已有非常多的范围都使用了人工智能技术,而且它们的现实使用效率非常高。
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景。
电气自动化中应用人工智能技术,不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备,还极大地减少了电气自动化的使用成本,这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性。
人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势,例如人工智能对于数字和程式非常敏感,可以长时间的集中于处理同一个问题,这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作,所以电气自动化控制中应用人工智能技术后,它一定可以为人类创造更大的价值[3]。
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势。
因为电气设备的复杂性和连贯性的要求,所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求,除了具备非常扎实的专业知识以外,还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后,会带来很多便利性,具体表现为下面这4点:(1)数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现,因为拥有了这一作用,以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集,还可立即对数据进行运算,因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。(2)人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。(3)人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控,因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵,以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间,还能让控制效率得以提升,这同目前工业发展的`现实需要非常符合[4]。(4)差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点,人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池,以此来调试设备使其达到最佳的状态,这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度,使其更好的为人类服务。
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析。
因为目前从根本上升级了人工智能技术,加上它技术的逐渐完备,越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩,为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性,笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用。
电气自动化系统有极大的繁杂性,它主要牵扯到许多范围与科目,这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求,他们应该拥有很高的职业素养,而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂,所以在现实操控中的效率性要加强,这样才能极大程度地降低因为不合理使用,导致出现非常规错误,有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成,就人工智能技术自身来看,其系统中心主要是计算机系统,经由编辑每种操控系统,能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用。
就电气自动化的管控流程来看,人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中,引入人工智能的现金技术后,能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升,还能使得整个操作过程实现无人化监管,这样一来达到了企业节约成本的目的,尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看,人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制,专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结。
科技的发展让人类的生活更加便利与美好,人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点,它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术,它在实际应用中有巨大的使用效率,不仅在电气自动化控制中,加入人工智能技术后,极大程度上提高了电气设备的控制度,让它能更好的的服务人类生产活动;同时电气设备上结合了人工智能技术,让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁,提高了员工操控效率;降低了企业的人力物力成本,使得生产流程更加科学、连贯,所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
参考文献:
[5]黄开平.高级项目中自动化系统的应用[j].电气时代,20xx(02).。
人工智能论文
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。
1图像识别技术的引入。
图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
1.1图像识别技术原理。
其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类,然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的,只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时,我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程,这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中,我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别,查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆,从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此,通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显,有时又是很普通,这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之,在计算机的视觉识别中,图像的内容通常是用图像特征进行描述。
1.2模式识别。
模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。
计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起,人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要,于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说,模式识别就是对数据进行分类,它是一门与数学紧密结合的科学,其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种:统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。
2图像识别技术的过程。
既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同,那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步:信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
信息的获取是指通过传感器,将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。
预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作,从而加强图像的重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中,需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的,如果要利用某种方法将它们区分开,就要通过这些图像所具有的本身特征来识别,而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的,这个时候就要提取有用的特征,这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一,所以对这一步的理解是图像识别的重点。
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则,通过此识别规则可以得到一种特征分类,使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类,从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。
3图像识别技术的分析。
随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步,图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。20xx年2月15日新浪科技发布一条新闻:“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文,在一项图像识别的基准测试中,电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库imagenet中的图像识别错误率为5.1%,而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且,计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势,也正是因为这样,图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。
3.1神经网络的图像识别技术。
神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术,是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络,也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络,而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中,遗传算法与bp网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的,在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统,一般会先提取图像的特征,再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例,当汽车通过的时候,汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息,对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
3.2非线性降维的图像识别技术。
计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何,其产生的数据经常是多维性的,这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力,最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(pca)和线性奇异分析(lda)等就是常见的线性降维方法,它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合,所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证,这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间,因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术,它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维,使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行,这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高,其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布,使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像,从而提高人脸识别技术的高效性。
3.3图像识别技术的应用及前景。
计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展,图像识别技术也在不断地优化,其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角,它的应用前景也是不可限量的,人类的生活也将更加离不开图像识别技术。
4总结。
图像识别技术虽然是刚兴起的技术,但其应用已是相当广泛。并且,图像识别技术也在不断地成长,随着科技的不断进步,人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大,更加智能地出现在我们的生活中,为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代,我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。
人工智能论文
人工智能(artificialintelligence,ai)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落……。
----长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前,着名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
----在本期技术专题中,中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。
----“智能”源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵(turing)提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。
----人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence,ai)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。
----当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件,而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来,人工智能研究又出现了新的高潮。
----我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员,请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。
----答:ai研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是:智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
----智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显着成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
----数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
----主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
----答:我国开始“863计划“时,正值全世界的人工智能热潮。”863-306“主题的名称是”智能计算机系统“,其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上,分析现有计算机在应用中的缺陷和”瓶颈”,用人工智能技术克服这些问题,建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力,我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距,也为未来的发展奠定了技术和人才基础。
----但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题,其特点是:课题比较分散,应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时,容易跟着国外的选题走;立项论证时,惯于考虑国外怎么做;落实项目时,又往往顾及面面俱到,大而全;再加上受研究经费的限制,所以很多课题既没有取得理论上的突破,也没有太大的实际应用价值。
----今后,基础研究的比例应该适当提高,同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新,而创新必须接受应用和市场的检验。因此,我们不仅要善于找到解决问题的答案,更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。
----问:请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展?
----答:技术的发展总是超乎人们的想象,要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
----目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
----人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的`生活、工作和教育等带来更大的影响。
----人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是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。
ai理论的实用性。
----在一年一度at&t实验室举行的机器人足球赛中,每支球队的“球员”都装备上了ai软件和许多感应器,它们都很清楚自己该踢什么位置,同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态,但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。
----这种ai机器人组队打比赛看似无聊,但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道,internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的,路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送,如果利用一些智能化的路由器很好地协作,就能分析出传输数据的最佳路径,从而可以大大减少网络堵塞。
----我国也已经在大学中开展了机器人足球赛,有很多学校组队参加,引起了大学生对人工智能研究的兴趣。
未来的ai产品。
----安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asciwhite电脑,是ibm制造的世界最快的超级电脑,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,ibm正在开发能力更为强大的新超级电脑--“蓝色牛仔”(bluejean)。据其研究主任保罗·霍恩称,预计于4年后诞生的“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。
----/报道,比利时的starlab正在制造一个人工猫脑,这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称,移植了人工猫脑的小猫能够行走,还能玩球。预计它将于制作完程。