人工智能技术知识范文篇1

智能楼宇是多学科的高新技术的巧妙集成，大量高新技术竞相在此领域得到广泛运用。然而，21世纪的科学技术发展迅速，高新技术的变化可谓日新月异。通过楼宇智能化工程技术课程的改革，学生才能获得最新的知识和技术。加强专业课程的整合不仅能使对专业人才的教育更加倾向于重点，对学生的培训更有针对性，还能让学生在学习相关技术知识时不盲目，更有方向性。这样既能保证学生跟上时代要求不被淘汰，也能提高高职教育工作者的工作效率，从而为社会为国家输送优秀的楼宇智能化人才。

二楼宇智能化工程技术课程改革的主要思路

1．理论知识的教授要遵循“必需够用”的原则

楼宇智能化工程技术涉及技术领域广泛，知识面广，要求投身于该领域的人才属于复合型的技能人才。随着时代的发展和社会的进步，必然还会有许多先进的科学技术运用到智能楼宇中。在这种情况下，教育工作者必须时刻关注行业发展动态，时刻更新知识技术信息库，保证学生所学的知识技能能够解决可能面对的所有问题。

2．课程教学的改革要遵循“任务驱动、项目导向”的基本原则

智能楼宇的诞生时间并不长但发展却十分迅速，社会对相关方面人才的需求十分迫切。为了满足社会在这方面的需求，尽快培养出合格的技术型人才，高职楼宇智能化工程技术课程的教学必须遵循“任务驱动、项目导向”的原则，在教学过程中使学生以完成任务的方式实现对知识技术的掌握，提高学生的专业岗位素养，使学生一毕业便能立刻投入到专业的工程建设中去。

三楼宇智能化工程技术课程整合方法的初步探索

1．对教学课程知识进行整合、拆分及拓展，加强学生技能培养的针对性，适当拓展学生的综合能力

楼宇智能化工程技术专业涉及广泛，知识繁多，是一门多学科交叉的高新技术专业。若对所需学习的知识技术不加区分侧重，学生在学习时难免会因为教学内容的宽泛而感到压力大，导致学习方向、目的不够明确，毕业后的适应能力不强。所以，在楼宇智能化工程技术课程改革中应对一些基础专业课程进行整合。

2．加强实验实训基地的建设及应用，改善实验实训条件，增强学生动手操作能力

高职楼宇智能化工程技术专业的教学强调对学生专业能力的培养。学生对于专业知识技术的学习，不仅要在课堂上吸收理解，更要在实际操作中达到融会贯通、精益求精的境界。对于高职的教育工作者而言，加强实验实训基地的建设、积极推动学生到实训基地里去进行动手操作，让学生在练中学，学中练，不仅能最快地实现学生对于专业知识技能的掌握及应用，还能对学生的专业操作技巧进行实训培养，真正实现专业技术型人才的培养，使学生一毕业即能走向生产建设第一线。

3．积极引入项目教学法，将课程项目化、教师师傅化、学生工人化，注重学生职业岗位素质培养

在楼宇智能化工程技术专业的人才培养实践中，要求以“任务驱动、项目导向”为基本教学原则，这就要求学校不能单一靠自身对学生进行培养，而应走校企联合的模式，实现部分课程由安防行业有施工经验的经理或工程师讲解，充分利用实验实训基地的优势，增加校外实训基地见习时间。在教学过程中，教师要师傅化，学生要工人化。教师需将要解决的问题或是需完成的任务以项目的形式交给学生，引发学生对于项目的思考和探索，从而在教师的指导下，让学生按照实际工作的完整程序，共同制订计划，相互协作，运用所学到的知识技能完成教师交予的项目。在整个教学的过程中，让学生在一种职业氛围下进行专业知识技能的学习，得到职业技能的培养和锻炼，提升团队合作意识以及分析和解决问题的能力，从而提高学生的职业岗位素养，使学生毕业后尽快适应企业单位的工作环境氛围。

四楼宇智能化工程技术课程整合中需要注意的问题

1．明确高职教育的人才培养目标，不给学生增加负担

高职教育下培养的楼宇智能化专业人才是需要毕业后直接走向生产建设第一线的人才，即以技术为主的人才，所以高职教育培养的目标定位于管理员及助理管理师层次。高职教育工作者在对学生进行培养教育时，应明确人才培养的目标，量力而行，不能对学生要求过高而增加学生的压力负担。

2．充分考虑社会市场需求，注重与实际相结合

在进行楼宇智能化教学时，不可盲目推崇国外的先进技术和理念，而应结合我国的社会环境、企业能力等实际情况，在充分了解企业市场的需求下，对学生进行对口教育。

参考文献

［1］张国伟.楼宇智能化工程技术专业人才培养定位的思考［J］.教育界，2009（2）

［2］蒙朕光.楼宇智能化工程技术专业技能型人才培养问题探讨［J］.高教论坛，2011（4）

人工智能技术知识范文篇2

关键词：模拟；仿真；算法危机

1引言

目前，人类社会已处于信息时代。“信息革命”已全面兴起。人类社会已从“数值计算”转入全面的“问题求解”。人类正逐步把信息过程移植到计算机系统中进行，从而产生“信息管理”、“信息工程”、“信息交换”等分支科学的需要。对于迅速扩大“问题求解”范围来说，现存的计算机功能严重不足，缺少“智能”。缺少智能的“计算机科学”已无法概括信息科学的全部内容。广义的信息科学正在形成，AI是广义信息科学的核心。自古以来人们对于与智能有关的问题就很感兴趣，只不过在计算机问世之前，没有任何工具研究智能的本质。AI出现在1956年夏天，美国东北部的新罕布什尔州的达特玛斯大学。10人组成的研究小组历时2个月之久的会议。会议内容是如何利用计算机在数学、物理学、神经学、心理学、电子工程学等方面模拟人类智能行为的学术问题。可见人工智能学科的出现与计算机的问世密不可分。

2“数据处理”与“知识处理”

科学技术的研究过去只有两种方法，即理论研究和科学试验。计算机的诞生和应用使科学技术的研究出现了第三种方法，即“计算”、“模拟”和“仿真”。新的科学方法极大地推动了科学技术的发展，其中包括对各门学科的促进，而且使科学技术领域出现了“计算机科学与技术”，也派生了一些其他科学分支。

计算机产生巨大影响的根源在于其巨大的信息处理能力。从应用的角度分析，信息处理分为两个阶段：

第一阶段，数值计算、文件处理和数据管理等。这些应用都有明确算法，这一阶段的特征可以称为“数据处理”阶段。它显示出对许多学科现代化的催化剂作用，跨越了许多不可逾越的“计算”鸿沟，使许多不可解的问题迎刃而“解”。

第二阶段，重点是逻辑与符号处理，目标是使计算机具有较强的处理能力。这一阶段的特点是“知识处理”，即迈入了AI的新领域。

从“数据处理”到“知识处理”既有其渐进发展的一面，更有其飞跃的一面。知识处理有的有算法，这是渐进性质的发展；对于难找到算法的知识处理问题，计算机则不能有效处理。克服算法危机，这是对AI的期待。

科学技术的发展是探索未知的过程，也是不断创造新工具的过程。探索未知的新工具，从而使更多难题获得更有效的解决。

3人类认知的进展

推动整个科学技术发展最本质的因素是人类的认识和认知。而人类认识的发展是在与人类认识工具的发展相互作用下共同前进的。计算机使人类探索事务的信息成为可能。人工智能、认知科学等进展，提高了人类认知过程效率。人类认识的进展主要体现在以下几方面：

(1)人类认识重心的转移。从认识客体到认识主客体关系，进而深入到认识主体本身；

(2)认识方法的改变。从直观的笼统的认识，到分门别类地分析，进而到对物质世界的整体化、系统化的认识；

人工智能技术知识范文篇3

大数据下科技信息领域需要解决的主要问题

（1）大数据下科技信息处理的标准化体系研究相比传统的科技信息，大数据环境下的科技信息的来源、类型、内容和数据格式更为复杂，制定和完善科技信息的标准化体系和内容是及其必要的。信息资源的标准化体系是保证信息有效存储、处理、分析和利用的基础和前提。本文认为将依据当前科技信息现状，针对具体领域研究和制定大数据下的科技信息处理规范和建议是必要的。（2）大数据下的科技信息资源的建设方法研究借助大数据技术可实现科技信息的大数据处理与大数据存储，实现多源异构的科技信息完成数据的存储、处理、交换等功能。大数据下的科技信息资源的建设方法研究需要从数据本身和数据的组织两个研究视角出发，分析梳理大数据环境下科技信息资源在建设中面临的难点和关键性技术问题，研究和提出科技信息资源的知识组织系统框架和基本构建方法。（3）大数据下的科技信息资源的分析方法研究结合科技大数据特点，主要利用深度学习技术解决科技大数据的高维数据降维处理问题。研究和探索面向科技信息资源的分析方法，提出不同类型科技信息资源的关联分析、重要性分析、主题演化路径等深层次的信息分析方法和技术，通过系列分析方法和技术研发，解决科技信息资源管理工作中存在的问题，研究方法在实践中进行创新和发展。世界的发展、科技的换代、媒介的延伸以及人文的变更，汇聚成一股巨大的洪流，加速了我们所处时代的变换，人工智能技术已经渗透到各个技术领域，以上问题涉及科技信息的组织和分析，需要人工智能技术的融合，即与人工智能技术的深度融合必将推动科技信息进入全新时代。

人工智能应用于科技信息领域的研究意义和主要研究内容

人工智能为解决科技信息的获取和分析提供解决途径（1）人工智能可拓展获取科技信息的来源。从事智能分析的美国Stabilitas公司的首席运营官ChrisHurst认为：“人工智能可以扩大信息工作的范围，不会遗漏那些有价值的细节。”科技信息同样需要通过各种渠道获取世界各国的同类信息，利用分布式网络爬虫等人工智能技术可获取全世界的开源信息，包括文本和音视频数据。（2）人工智能可加快处理科技信息数据的速度。美国中央信息局肯特学校教信息分析的校长JosephGartin认为：“梳理社交媒体来获得信息并不是什么新鲜事，让人耳目一新的是如今我们收集社交媒体数据的数量之大和速度之快。”海量的科技信息通过人工智能技术可以快速处理亿万比特的数据，从而了解世界各国同类信息或事件，将每天接收到的大量数据转变为能够用于政策和战场行动的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自动化、智能化。据俄罗斯通讯社报道，俄罗斯总统普京表示：“无论谁在这一领域中处于领先地位，都将成为世界的统治者。”普京认为：人工智能是未来权力的关键。利用自然语言处理技术、语音识别、图像检索等人工智能技术可以极大的提高信息人员检索有用信息的速度。此外，知识图谱作为人工智能的知识库基础，基于知识图谱可实现分析对象的多维多步自动关联分析，利用深度学习模型可大大提高多因素影响的系统分析，获得更好的信息分析效果。主要研究内容（1）基于人工智能技术的科技信息的知识存储和管理大数据下的科技信息具有海量、异构、跨媒体的特点，其知识存储和管理需要对结构化或非结构化的跨模态数据进行语义智能化计算研究，以为统一语义范畴下的数据查询提供便捷的元数据服务；对跨媒体知识统一组织进行研究，为不同关系结构，不同模态数据的统一存储与管理提供结构基础；同时，需要对跨媒体知识的更新进行研究，为动态的数据存储与多变的业务管理提供支撑。最后，对跨媒体知识检索与查询进行研究，从实际的检索和查询业务角度出发，制定规则，优化性能，提升知识数据被获取时的准确性与高效性。（2）基于人工智能技术的科技信息与知识的深度揭示与聚类加强科技信息资源的多源多模态数据整合关联、信息抽取、不确定推理、机器学习、自然语言处理等人工智能技术研发与应用；利用人工智能技术实现科技信息资源的外在层面的资源整合，资源内在特征的深度聚合，实现科技信息与知识的深度揭示与聚类。通过可视化方式实现科技信息知识（研发技术、研发机构、研发人员等）的聚合、揭示与展示。其中重点利用语义分析技术、词表/本体构建技术、知识图谱技术、大数据分析等人工智能技术，通过可视化方式实现科技信息知识的聚合、揭示与展示；实现对格式各异、内容复杂的数字资源进行深层次的揭示，从资源外在层面的资源整合，深入到资源内在特征进行深度聚合，实现信息与知识的深度揭示与聚类，同时将科技信息知识服务嵌入知识交流之中。技术路线图如图1所示。（2）基于人工智能技术的科技信息前沿技术发现与预警研究前沿技术发现与预警旨在有效指导和开展科技研究，国内外已有研究在信息对象和研究方法上比较单一，信息价值和服务效果受限。科技信息前沿技术发现与预警研究应更强调面向信息源的全面收集、处理、分析的一定程度智能化生产过程，更好的感知非完备信息，辅助信息用户把不确定性预测变成更确定性预测。研究将不同类型的信息源进行整合、融合，多维度的分析科技前沿技术特征，从不同角度实现有价值信息的综合叠加和映射，从中发现、分析和描述科技前沿技术问题，为科技领域专家实现科技前沿的准确辨识提供服务，实现有效的技术预警。技术路线图见图2所示。

基于人工智能技术的科技政策动态分析平台设计

科技政策动态分析脱离原有人工分析为主的模式，而借助技术手段进行辅助分析是时展的必然趋势，海量数据的现实对情报分析方法的冲击不可避免。技术参与的目的是提高人工分析的效率和质量，采用技术辅助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技术的科技政策动态分析平台的目的在于如何利用技术手段提供获取情报数据、情报多维分析能力和自动生成可读性的分析报告的能力，帮助提高人类思维的效率。1）科技政策动态信息监测科技政策动态信息监测主要采用网络信息的监测方式，只有在有效采集网络信息的基础上才能进而实现具体内容分析与信息服务。信息监测是对互联网上共享的科技政策资源进行提取、解析、收集和存储等的过程。科技政策动态信息监测的一般框架可由图3表示。科技政策动态信息监测系统的层次模型：表示层，业务逻辑层和数据访问层。数据访问层：连接数据库，执行插入和查询等操作。主要是用数据集访问。业务逻辑层：调用数据访问层的方法然后返回结果给表示层。表示层：获取表单的数据，然后调用业务逻辑层的方法处理数据，然后根据结果显示相应的数据。科技政策动态信息监测的系统框架：系统分为数据层与应用层两个层次。其中，数据层为整个平台提供数据支撑，包括监测站点、情报、文章、等基础信息数据，以及用户信息、日志信息等数据。应用层主要提供站点管理、信息服务、编辑撰文三大功能模块，为用户使用系统进行信息检索、筛选、浏览、定制、撰文等提供服务，同时也为管理员进行系统管理、任务分配、成果组织等提供相应接口。具体系统框架如图4所示。