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人工智能和生物技術(shù)范文第1篇

一、超智能社會(huì)的主要內(nèi)涵

近年來，信息技術(shù)取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，使得全球迎來了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的大變革時(shí)代。物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、人工智能、生物醫(yī)學(xué)、腦科學(xué)等領(lǐng)域的技術(shù)的進(jìn)步，已經(jīng)給人們的生活帶來了重大改變。信息技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)化的大時(shí)代潮流，也使得超智能社會(huì)5.0變得不再遙遠(yuǎn)，人工智能也成為實(shí)現(xiàn)超智能社會(huì)的核心。谷歌的人工智能―阿爾法圍棋，戰(zhàn)勝前世界冠軍李世石；IBM人工智能醫(yī)生“華生”達(dá)到全球醫(yī)生的平均水平；美國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)收購(gòu)NBA勇士隊(duì)，采用大數(shù)據(jù)和人工智能分析，使勇士在6年之內(nèi)由全聯(lián)盟倒數(shù)第2變成總冠軍等，均顯示了人工智能取得的突破性進(jìn)展。

超智能社會(huì)5.0是在當(dāng)前物質(zhì)和信息飽和且高度一體化的狀態(tài)下，以虛擬空間與現(xiàn)實(shí)空間的高度技術(shù)融合為基礎(chǔ)，人與機(jī)器人、人工智能共存，可超越地域、年齡、性別和語言等限制、針對(duì)諸多細(xì)節(jié)及時(shí)提供與多樣化的潛在需求相對(duì)應(yīng)的物品和服務(wù)，是能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)問題解決相協(xié)調(diào)的社會(huì)形態(tài)，更是能夠滿足人們愉悅及高質(zhì)量生活品質(zhì)的、以人為中心的社會(huì)形態(tài)。

超智能社會(huì)5.0，也是在德國(guó)工業(yè)4.0強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革的基礎(chǔ)上，試圖通過智能化技術(shù)解決相關(guān)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)課題的全新的概念模式。具體而言，不論都市與地方，都可以確保方便使用自動(dòng)駕駛汽車，實(shí)現(xiàn)分布式能源的自產(chǎn)自用，以及使用基于新一代通信系統(tǒng)的智能醫(yī)療體系等。

超智能社會(huì)不僅涵蓋能源、交通、制造、服務(wù)等多個(gè)系統(tǒng)組合，未來還將包括人員、商務(wù)、法律等管理機(jī)能，以及勞動(dòng)力提供與理念創(chuàng)新等人類自我價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。建設(shè)超智能社會(huì)不僅需要高速公路等交通智能化、能源價(jià)值鏈最優(yōu)化、制造體系全新化等核心智能系統(tǒng)的開發(fā)，也需要跨區(qū)域的醫(yī)療健康系統(tǒng)、食品產(chǎn)業(yè)鏈、生產(chǎn)體系等新的智能價(jià)值鏈的創(chuàng)造與創(chuàng)新，以及導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)、數(shù)據(jù)綜合解析系統(tǒng)、公共基礎(chǔ)設(shè)施認(rèn)證等方面的支持。

二、超智能社會(huì)的主要支撐技術(shù)

在2016年5月底頒布的《科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略2016》中，對(duì)支撐超智能社會(huì)建設(shè)的主要技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了詳細(xì)描述，主要涵蓋虛擬空間和現(xiàn)實(shí)空間兩大技術(shù)領(lǐng)域。

（一）虛擬空間技術(shù)領(lǐng)域

網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)：對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)而言，從系統(tǒng)的設(shè)計(jì)到最終生命周期結(jié)束的時(shí)間很長(zhǎng)，需要以漏洞處理、加密及高存儲(chǔ)容量等技術(shù)為重點(diǎn)，構(gòu)建相應(yīng)的研發(fā)及信任體系，并確保相關(guān)系統(tǒng)成本的降低；

物網(wǎng)系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)：在大規(guī)模系統(tǒng)運(yùn)行過程中，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)改造以及新舊設(shè)備的相互銜接，結(jié)構(gòu)邊緣及服務(wù)器側(cè)的虛擬技術(shù)就成為關(guān)鍵；

大數(shù)據(jù)解析技術(shù)：從含有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的各種大數(shù)據(jù)中，挖掘出有價(jià)值的信息，需要實(shí)時(shí)的高速信息處理技術(shù)的支撐；

人工智能技術(shù)：在對(duì)當(dāng)前人工智能的深層學(xué)習(xí)技術(shù)繼續(xù)加強(qiáng)研發(fā)的基礎(chǔ)上，還要推進(jìn)搜索型、知識(shí)型、計(jì)算型，以及統(tǒng)合型人工智能的研發(fā)；

設(shè)備技術(shù)：不僅要強(qiáng)化對(duì)大數(shù)據(jù)高速和實(shí)施處理的小型超低電力消耗設(shè)備的研制，也要努力實(shí)現(xiàn)強(qiáng)功能和高性能系統(tǒng)的開發(fā)，以及最新的材料和設(shè)計(jì)技術(shù)開發(fā)之間的相互融合；

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)：在推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)的同時(shí)，為實(shí)現(xiàn)龐大物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備間無線通信，開發(fā)高容量的無線技術(shù)勢(shì)在必行；同時(shí)還要構(gòu)建對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)把握及進(jìn)行高度分析判斷的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；

邊緣計(jì)算技術(shù)：面對(duì)信息的實(shí)時(shí)高速處理，需要同步推進(jìn)分散處理技術(shù)，確保網(wǎng)關(guān)等終端設(shè)備安全，并建立無法確保情況下的防范架構(gòu)。

（二）現(xiàn)實(shí)空間技術(shù)領(lǐng)域

機(jī)器人技術(shù)：為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在通信、社會(huì)工作支援、制造、老人及殘障人士幫扶等多個(gè)生產(chǎn)和生活領(lǐng)域應(yīng)用，日本應(yīng)積極推進(jìn)相關(guān)技術(shù)研發(fā)，并引領(lǐng)安全評(píng)估的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制訂；

傳感器技術(shù)：在獲取各種信息的基礎(chǔ)上，開發(fā)可遠(yuǎn)程實(shí)施的遠(yuǎn)程監(jiān)控及性能更新技術(shù)；

處理器技術(shù)：推進(jìn)與機(jī)理、驅(qū)動(dòng)、控制等信賴評(píng)價(jià)及處理器的人工智能研發(fā)密切相關(guān)的基礎(chǔ)研究，強(qiáng)化微電機(jī)系統(tǒng)及生物處理器等領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)；

生物技術(shù)：加強(qiáng)生物傳感器、人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集裝置、生物驅(qū)動(dòng)器等的開發(fā)，強(qiáng)化生物基礎(chǔ)技術(shù)研究，特別是高度小型化及超低電量消費(fèi)的傳感器技術(shù)；

人機(jī)交互技術(shù)：在加快推進(jìn)虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、感知工程、認(rèn)知科學(xué)與腦科學(xué)等領(lǐng)域技術(shù)研發(fā)的同時(shí)，考慮到技術(shù)設(shè)備的進(jìn)步，為實(shí)現(xiàn)以機(jī)器人為代表的人工智能與人類的共存，與人類平等或僅為工具等社會(huì)倫理問題也需要提上日程。

（三）綜合領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)

納米等原材料技術(shù)：支撐能源、基礎(chǔ)設(shè)施、醫(yī)療健康等領(lǐng)域創(chuàng)新型結(jié)構(gòu)材料和功能材料的研發(fā)，以及相關(guān)應(yīng)用組件的升級(jí)，重點(diǎn)突破領(lǐng)域?yàn)椋焊咝щ娏刂频陌雽?dǎo)體技術(shù)、工藝創(chuàng)新的觸媒技術(shù)，以及聲光控制技術(shù)、高端測(cè)量診斷和成像技術(shù)、生物材料和納米材料等新型原材料技術(shù)；

光學(xué)和量子技術(shù)：為推進(jìn)對(duì)信息通信、醫(yī)療、環(huán)境、能源等領(lǐng)域給予綜合支撐的、具有高精度、高敏感度、大容量、節(jié)能又安全等特征的、高端社會(huì)及產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的形成，必須加強(qiáng)計(jì)算技術(shù)、成像與傳感技術(shù)、信息和能源傳輸技術(shù)、高加工技術(shù)等相關(guān)基礎(chǔ)和應(yīng)用技術(shù)的研究，特別是在大容量和高速光子傳輸?shù)燃舛斯鈱W(xué)和量子技術(shù)等前沿領(lǐng)域。

（四）2020年主要成果目標(biāo)

在作為支撐平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)空間技術(shù)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新性技術(shù)突破；

超小型、低電量消耗傳感設(shè)備的實(shí)用化；

量子信息處理和量子傳輸基礎(chǔ)技術(shù)的開發(fā)；

新一代電力電子技術(shù)的全面商業(yè)化；

開始進(jìn)行綜合性新材料開發(fā)系統(tǒng)的中試；

進(jìn)行生物性能技術(shù)材料的生產(chǎn)；

2030年前后實(shí)現(xiàn)基干化工產(chǎn)品新觸媒技術(shù)的實(shí)用化；

2030年前后實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性材料的飛躍，在汽車與飛機(jī)制造等領(lǐng)域普遍采用輕量化與超耐用的新材料。

被外界譽(yù)為日本的“巴菲特+蓋茨”的軟銀總裁孫正義在2014年底提出了用人工智能機(jī)器人拯救日本，使日本在2050年產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力重回世界第一的豪言。他指出，日本若能采用3000萬臺(tái)可24小時(shí)工作的人工智能產(chǎn)業(yè)機(jī)器人（相當(dāng)于增加了9000萬制造業(yè)勞動(dòng)人口），而支付給每臺(tái)機(jī)器人的“平均月薪”僅為1.7萬日元，這無疑將讓日本一舉兩得地扭轉(zhuǎn)在人口老齡化和勞動(dòng)力成本過高方面的劣勢(shì)。

而日本新能源與產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合開發(fā)機(jī)構(gòu)（NEDO）的研究報(bào)告《面向2035年的機(jī)器人產(chǎn)業(yè)未來市場(chǎng)預(yù)測(cè)》指出，日本國(guó)內(nèi)的機(jī)器人產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模2020年2.9萬億日元、2025年5.3萬億日元、2035年9.7萬億日元。

三、政策建議

當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入到新常態(tài)階段，勞動(dòng)力成本增長(zhǎng)明顯，2012年已過人口增長(zhǎng)的劉易斯拐點(diǎn)，老齡化問題也日益見突出。為緩解相關(guān)壓力，將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、自動(dòng)駕駛、共享經(jīng)濟(jì)等技術(shù)與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展密切結(jié)合勢(shì)在必行。相關(guān)政策建議如下：

（一）提出“智慧中國(guó)2050”

為堅(jiān)持以人為本的科學(xué)發(fā)展觀，深入貫徹五大發(fā)展理念的相關(guān)要求，應(yīng)充分借鑒日本超智能社會(huì)5.0的科學(xué)內(nèi)涵，研究提出諸如“智慧中國(guó)2050”的概念，并針對(duì)《國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》提出了2020、2030、2050年我國(guó)科技創(chuàng)新戰(zhàn)略目標(biāo)，今后在具體細(xì)則制定及實(shí)施上，融入“智慧中國(guó)2050”等內(nèi)涵，將人工智能等技術(shù)與我國(guó)未來經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求相結(jié)合，引領(lǐng)未來社會(huì)經(jīng)濟(jì)l展及模式轉(zhuǎn)變。

（二）注重“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”

將“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”融入新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式等四新發(fā)展理念之中，建立“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，注重人工智能機(jī)器人等主要支撐技術(shù)的發(fā)展，以及“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”在創(chuàng)建與經(jīng)濟(jì)社會(huì)密切相關(guān)的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式中的重要作用，加快從網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)變，大力發(fā)展數(shù)字化智能經(jīng)濟(jì)，以人工智能為核心打造“智慧中國(guó)2050”。

（三）做好產(chǎn)業(yè)政策轉(zhuǎn)型，提高選擇性產(chǎn)業(yè)政策的聚焦度

在我國(guó)產(chǎn)業(yè)政策由選擇性為主向功能性為主轉(zhuǎn)變的情況下，將《中國(guó)制造2025》與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展更為緊密地結(jié)合在一起，不僅使選擇性產(chǎn)業(yè)政策先中上游產(chǎn)業(yè)聚焦，在強(qiáng)化虛擬空間技術(shù)研發(fā)的同時(shí)，注重傳感器技術(shù)、生物技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)等現(xiàn)實(shí)空間技術(shù)，以及納米等原材料技術(shù)、光學(xué)和量子技術(shù)等綜合技術(shù)的研發(fā)，還應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的聯(lián)系，使產(chǎn)業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新能夠真正服務(wù)于民。

（四）拓展大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)的內(nèi)涵，推進(jìn)智能社會(huì)建設(shè)

進(jìn)一步拓展大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)的內(nèi)涵，將支持范圍擴(kuò)大至社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”等在經(jīng)濟(jì)與社會(huì)領(lǐng)域的應(yīng)用，關(guān)注自動(dòng)駕駛、共享經(jīng)濟(jì)等對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)型態(tài)變革的影響，切實(shí)推動(dòng)大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)在技術(shù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相結(jié)合的綜合性領(lǐng)域的發(fā)展。

（五）密切關(guān)注人工智能對(duì)全球產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)格局的影響

人工智能和生物技術(shù)范文第2篇

課程中文名稱 課程英文名稱

高等數(shù)理方法 Advanced Mathematical Method

彈塑性力學(xué) Elastic-Plastic Mechanics

板殼理論 Theory of Plate and Shell

高等工程力學(xué) Advanced Engineering Mechanics

板殼非線性力學(xué) Nonlinear Mechanics of Plate and Shell

復(fù)合材料結(jié)構(gòu)力學(xué) Structural Mechanics of Composite Material

彈性元件的理論及設(shè)計(jì) Theory and Design of Elastic Element

非線性振動(dòng) Nonlinear Vibration

高等土力學(xué) Advanced Soil Mechanics

分析力學(xué) Analytic Mechanics

隨機(jī)振動(dòng) Random Vibration

數(shù)值分析 Numerical Analysis

基礎(chǔ)工程計(jì)算與分析 Calculation and Analysis of Founda tionEngineering

結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué) Structural Dynamics

實(shí)驗(yàn)力學(xué) Laboratory Mechanics

損傷與斷裂 Damage and Fracture

小波分析 Wavelet Analysis

有限元與邊界元分析方法 Analytical Method of Finite Element andBoundary Element

最優(yōu)化設(shè)計(jì)方法 Optimal Design Method

彈性力學(xué) Elastic Mechanics

高層建筑基礎(chǔ) Tall Building Foundation

動(dòng)力學(xué) Dynanics

土的本構(gòu)關(guān)系 Soil Constitutive Relation

數(shù)學(xué)建模 Mathematical Modeling

現(xiàn)代通信理論與技術(shù) Emerging Communications Theory and Technology

數(shù)字信號(hào)處理 Digital Signal Processing

網(wǎng)絡(luò)理論與多媒體技術(shù) Multi-media and Network Technology

醫(yī)用電子學(xué) Electronics for Medicine

計(jì)算微電子學(xué) Computational Microelectronics

集成電路材料和系統(tǒng)電子學(xué) Material and System Electronics for Integrated Circuits

網(wǎng)絡(luò)集成與大型數(shù)據(jù)庫 Computer Network Integrating Technology and Largescale Database

現(xiàn)代數(shù)字系統(tǒng) Modern Digital System

微機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì) Microcomputer Application Design

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)新技術(shù) Modern Computer Network Technologies

網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng) Network Information System

圖像傳輸與處理 Image Transmission and Processing

圖像編碼理論 Theory of Image Coding

遙感技術(shù) Remote Sensing Techniques

虛擬儀器系統(tǒng)設(shè)計(jì) Design of Virtual Instrument System

生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理技術(shù) Signal Processing for Biology and Medicine

光纖光學(xué) Fiber Optics

VLSI的EDA技術(shù) EDA Techniques for VLSI

電子系統(tǒng)的ASIC技術(shù) ASIC Design Technologies

VLSI技術(shù)與檢測(cè)方法 VLSI Techniques & Its Examination

專題閱讀或?qū)ｎ}研究 The Special Subject Study

信息論 Information Theory

半導(dǎo)體物理學(xué) Semiconductor Physics

通信原理 Principle of Communication

現(xiàn)代數(shù)理邏輯 Modern Mathematical Logic

算法分析與設(shè)計(jì) Analysis and Design of Algorithms

高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) Advanced Computer Networks

高級(jí)軟件工程 Advanced Software Engineering

數(shù)字圖像處理 Digital Image Processing

知識(shí)工程原理 Principles of Knowledge Engineering

面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì) Object-Oriented Programming

形式語言與自動(dòng)機(jī) Formal Languages and Automata

人工智能程序設(shè)計(jì) Artificial Intelligence Programming

軟件質(zhì)量與測(cè)試 Software Quality and Testing

大型數(shù)據(jù)庫原理與高級(jí)開發(fā)技術(shù) Principles of Large-Scale Data-Bas e andAdvanced Development Technology

自然智能與人工智能 Natural Intelligence and Artificial Intelligence

Unix操作系統(tǒng)分析 Analysis of Unix System

計(jì)算機(jī)圖形學(xué) Computer Graphics

Internet與Intranet技術(shù) Internet and Intranet Technology

多媒體技術(shù) Multimedia Technology

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)與聯(lián)機(jī)分析處理 Data Warehouse and OLAP

程序設(shè)計(jì)方法學(xué) Methodology of Programming

計(jì)算機(jī)信息保密與安全 Secrecy and Security of Computer Information

電子商務(wù) Electronic Commerce

分布式系統(tǒng)與分布式處理 Distributed Systems and Distributed Processing

并行處理與并行程序設(shè)計(jì) Parallel Processing and Parallel Programming

模糊信息處理技術(shù) Fuzzy Information Processing Technology

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用 Artificial Intelligence and Its Applications

Unix編程環(huán)境 Unix Programming Environment

計(jì)算機(jī)視覺 Computer Vision

高級(jí)管理信息系統(tǒng) Advanced Management Information Systems

信息系統(tǒng)綜合集成理論及方法 Theory and Methodology of Information nSystemIntegration

計(jì)算機(jī)科學(xué)研究新進(jìn)展 Advances in Computer Science

離散數(shù)學(xué) Discrete Mathematics

操作系統(tǒng) Operating System

數(shù)據(jù)庫原理 Principles of Database

編譯原理 Principles of Compiler

程序設(shè)計(jì)語言 Programming Language

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Data Structure

計(jì)算機(jī)科學(xué)中的邏輯學(xué) Logic in Computer Science

面向?qū)ο笙到y(tǒng)分析與設(shè)計(jì) Object-Oriented System Analysis and Design

高等數(shù)值分析 Advanced Numeric Analysis

人工智能技術(shù) Artificial Intelligence Technology

軟計(jì)算理論及應(yīng)用 Theory and Application of Soft-Computing

邏輯程序設(shè)計(jì)與專家系統(tǒng) Logic Programming and Expert Systems

模式識(shí)別 Pattern Recognition

軟件測(cè)試技術(shù) Software Testing Technology

高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與集成技術(shù) Advanced Computer Networks and IntegrationTechnology

語音信號(hào)處理 Speech Signal Processing

系統(tǒng)分析與軟件工具 System Analysis and Software Tools

計(jì)算機(jī)仿真 Computer Simulation

計(jì)算機(jī)控制 Computer Control

圖像通信技術(shù) Image Communication Technology

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用 Artificial Intelligence and Its Applications

計(jì)算機(jī)技術(shù)研究新進(jìn)展 Advances in Computer Technology

環(huán)境生物學(xué) Environmental Biology

水環(huán)境生態(tài)學(xué)模型 Models of Water Quality

環(huán)境化學(xué) Environmental Chemistry

環(huán)境生物技術(shù) Environmental Biotechnology

水域生態(tài)學(xué) Aquatic Ecology

環(huán)境工程 Environmental Engineering

環(huán)境科學(xué)研究方法 Study Methodology of Environmental Science

藻類生理生態(tài)學(xué) Ecological Physiology in Algae

水生動(dòng)物生理生態(tài)學(xué) Physiological Ecology of Aquatic Animal

專業(yè)文獻(xiàn)綜述 Review on Special Information

廢水處理與回用 Sewage Disposal and Re-use

生物醫(yī)學(xué)材料學(xué)及實(shí)驗(yàn) Biomaterials and Experiments

現(xiàn)代測(cè)試分析 Modern Testing Technology and Methods

生物材料結(jié)構(gòu)與性能 Structures and Properties of Biomaterials

計(jì)算機(jī)基礎(chǔ) Computer Basis

醫(yī)學(xué)信息學(xué) Medical Informatics

計(jì)算機(jī)匯編語言 Computer Assembly Language

學(xué)科前沿講座 Lectures on Frontiers of the Discipline

組織工程學(xué) Tissue Engineering

生物醫(yī)學(xué)工程概論 Introduction to Biomedical Engineering

高等生物化學(xué) Advanced Biochemistry

光學(xué)與統(tǒng)計(jì)物理 Optics and Statistical Physics

圖像分析 Image Treatment

數(shù)據(jù)處理分析與建模 Data Analysis and Constituting Model

高級(jí)數(shù)據(jù)庫 Advanced Database

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) Computer Network

多媒體技術(shù) Technology of Multimedia

軟件工程 Software Engineering

藥物化學(xué) Pharmaceutical Chemistry

功能高分子 Functional Polymer

InternetIntranet（英） InternetIntranet

程序設(shè)計(jì)方法學(xué) Methods of Programming InternetIntranet

高分子化學(xué)與物理 Polymeric Chemistry and Physics

醫(yī)學(xué)電子學(xué) Medical Electronics

現(xiàn)代儀器分析 Modern Instrumental Analysis

儀器分析實(shí)驗(yàn) Instrumental Analysis Experiment

食品添加劑 Food Additives Technology

高級(jí)食品化學(xué) Advanced Food Chemistry

食品酶學(xué) Food Enzymology

現(xiàn)代科學(xué)前沿選論 Literature on Advances of Modern Science

波譜學(xué) Spectroscopy

波譜學(xué)實(shí)驗(yàn) Spectroscopic Experiment

食品貯運(yùn)與包裝 Food Packaging

液晶化學(xué) Liquid Crystal Chemistry

高等有機(jī)化學(xué) Advanced Organic Chemistry

功能性食品 Function Foods

食品營(yíng)養(yǎng)與衛(wèi)生學(xué) Food Nutrition and Hygiene

食品生物技術(shù) Food Biotechnology

食品研究與開發(fā) Food Research and Development

有機(jī)合成化學(xué) Synthetic Organic Chemistry

食品分離技術(shù) Food Separation Technique

精細(xì)化工裝備 Refinery Chemical Equipment

食品包裝原理 Principle of Food Packaging

表面活性劑化學(xué)及應(yīng)用 Chemistry and Application of Surfactant

天然產(chǎn)物研究與開發(fā) Research and Development of Natural Products

食品工藝學(xué) Food Technology

生物化學(xué) Biochemistry

食品分析 Food Analysis

人工智能和生物技術(shù)范文第3篇

（蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息管理系，甘肅蘭州730000）

摘要：進(jìn)入21世紀(jì)，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于兒童玩具當(dāng)中是人工智能技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)趨勢(shì)，基于人工智能的語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等領(lǐng)域的研究，使用計(jì)算機(jī)程序，以效仿人類大腦為主要目的，包含采集、分析、處理、反饋等功能，設(shè)計(jì)出模擬人類的智能玩具。本文通過對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行分析得出，將此技術(shù)應(yīng)用于智能玩具當(dāng)中會(huì)使玩具具有更加廣泛的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞 ：人工智能；學(xué)習(xí)型數(shù)據(jù)庫；智能玩具；兒童玩具

DOI：10.16083/j.cnki.22-1296/g4.2015.05.054

中圖分類號(hào)：G614 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671—1580（2015）05—0122—02

收稿日期：2014—12—10

作者簡(jiǎn)介：康筱彬（1982— ），女，甘肅蘭州人。蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息管理系，講師，碩士，研究方向：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)及應(yīng)用。

計(jì)算機(jī)科學(xué)之父圖靈在1950年發(fā)表的論文《計(jì)算的機(jī)器和智能》中提出了機(jī)器智能的設(shè)想，并提出了著名的“圖靈測(cè)試（Turing Test）”，用以驗(yàn)證機(jī)器是否擁有智能。測(cè)試指出讓機(jī)器和人進(jìn)行交流，如果人無法判斷交流的對(duì)象是人還是機(jī)器，就說明這個(gè)機(jī)器擁有智能。著名導(dǎo)演斯皮爾伯格在經(jīng)典電影《人工智能》中講述了一個(gè)不僅擁有思維更具備情感的機(jī)器人，通過這部電影，觀眾對(duì)于人工智能這一學(xué)科的研究目的有了清晰的認(rèn)識(shí)：讓機(jī)器模擬人的思維方式。影片雖然是虛構(gòu)的，但是隨著智能技術(shù)的發(fā)展以及數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)研究的不斷深入，智能玩具已經(jīng)悄然出現(xiàn)。

2014年1月6日至9日，在第40屆香港玩具展中智能玩具已經(jīng)占有一席之地。有別于以往的數(shù)碼玩具，智能玩具不僅有精密的設(shè)計(jì)、絢麗的外表，同時(shí)，其具備的多種功能應(yīng)用能夠充分地滿足兒童的好奇心，智能技術(shù)的應(yīng)用讓每個(gè)兒童都擁有了一個(gè)個(gè)性化的玩具。而且不少智能玩具還具有特定的功能，比如治療型玩具，其主要目的是幫助孩童和老人舒緩壓力，或解決其他相關(guān)問題。許多傳統(tǒng)玩具也通過App與智能裝置合二為一，可見，將智能技術(shù)應(yīng)用于兒童玩具之中也是未來發(fā)展的趨勢(shì)之一。

一、人工智能的定義

人工智能（Artificial Intelligence，AI）相對(duì)于自然人的天然智能而言，是指通過研究和構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬和擴(kuò)展人類的智能，讓機(jī)器具有某些思維。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)分支，屬于綜合性的前沿學(xué)科。它的目標(biāo)是了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種全新的、可以以與人類智能類似的方式作出反應(yīng)的智能型機(jī)器。該領(lǐng)域結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、心理學(xué)等多種學(xué)科。

二、人工智能的研究?jī)?nèi)容

人工智能經(jīng)過近60年的發(fā)展，研究領(lǐng)域獲得了進(jìn)一步的擴(kuò)展，加之計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，研究領(lǐng)域已經(jīng)擴(kuò)展到了自然語言處理、模式識(shí)別、圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能接口技術(shù)、智能信息處理等。其中，數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和信息處理是構(gòu)成智能玩具的核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)信息的采集、分析、處理和反饋等功能。

（一）數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）技術(shù)是指從海量的數(shù)據(jù)或者信息中獲取知識(shí)的過程。應(yīng)用于人工智能則需要對(duì)設(shè)備接收到的所有知識(shí)進(jìn)行表示、推理和搜索等三個(gè)方面的處理。通過這三個(gè)方面的處理，實(shí)現(xiàn)將接收到的知識(shí)與原有知識(shí)相關(guān)聯(lián)，借助推理技術(shù)中的各種推理演繹方法獲取新的知識(shí)。在知識(shí)的查找過程中，根據(jù)實(shí)際問題借助盲目式或啟發(fā)式兩種搜索方式，不斷地尋找可以利用的知識(shí)構(gòu)造推理路線，最終獲得最優(yōu)解。

（二）模式識(shí)別。人工智能涉及的模式識(shí)別通常是指用計(jì)算機(jī)代替人類或者協(xié)助人類進(jìn)行感知的模式，是對(duì)人類感知外界功能的一種模擬。將人工智能應(yīng)用于兒童玩具，就是要讓玩具能夠自動(dòng)地獲取外界的知識(shí)，自動(dòng)地對(duì)文字、聲音、圖像等信息進(jìn)行識(shí)別。

（三）機(jī)器學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)能力是計(jì)算機(jī)模擬人類智能的重要標(biāo)志，也是計(jì)算機(jī)獲取知識(shí)的主要途徑，是人工智能研究中最重要和最突出的一個(gè)方面。香農(nóng)曾經(jīng)說過：“一臺(tái)計(jì)算機(jī)如果不會(huì)學(xué)習(xí)，就不能稱之為具有智能的計(jì)算機(jī)。”由此可以引申出對(duì)智能玩具的判別標(biāo)準(zhǔn)，即其是否具有學(xué)習(xí)能力。智能玩具領(lǐng)域中主要采用兩種學(xué)習(xí)方法，即無監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)。有監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在可以提供輸入和輸出時(shí)使用的學(xué)習(xí)方法，如決策樹學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在不能提供有效輸入和輸出時(shí)使用的學(xué)習(xí)方法，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化學(xué)習(xí)等。

（四）智能信息處理。在如今這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，更需要從海量的數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息，從而利用這些信息進(jìn)行決策、管理、檢索以及過程控制等。當(dāng)前，具備多功能性、開放性和有效性等特征的圖形模式作為一種有效的智能數(shù)據(jù)處理手段引起了人們的重視。

三、人工智能應(yīng)用于兒童玩具中所起的作用

游戲是兒童喜歡的活動(dòng)，玩具是孩子游戲的物質(zhì)基礎(chǔ)，它能讓孩子在游戲中獲得身心的同步發(fā)展。比如：益智類玩具主要用于發(fā)展孩子的智力，體能類玩具則主要用于增強(qiáng)孩子的體質(zhì)。智能玩具在兒童成長(zhǎng)過程中所起的作用大致可以歸結(jié)為以下幾點(diǎn)：

（一）提高孩子的言語能力。智能玩具中植入了智能芯片，使得它們能說會(huì)道，能歌善舞，可以與兒童進(jìn)行交流。兒童在玩耍的過程中，有了可以對(duì)話的伙伴，便有了可以表達(dá)自己想法和情感的機(jī)會(huì)，這對(duì)提高其語言能力能夠起到很大的幫助作用。同時(shí)，當(dāng)孩子有了表達(dá)的欲望和表達(dá)的渠道時(shí)，家長(zhǎng)就能夠給予孩子語言方面的表達(dá)技巧。

（二）提高孩子的辨認(rèn)能力。智能玩具一般具有與孩子互動(dòng)的功能。比如：會(huì)教孩子辨認(rèn)其左右手、進(jìn)行簡(jiǎn)單的四則運(yùn)算、辨認(rèn)簡(jiǎn)單的物品（如水果、蔬菜）等。孩子在與這些玩具互動(dòng)的過程中，聽到伙伴交待下來的“任務(wù)”，會(huì)產(chǎn)生好奇心并且積極思考，在此過程中，孩子的辨認(rèn)能力會(huì)進(jìn)一步得到提高，對(duì)智力的增長(zhǎng)也會(huì)起到幫助作用。

（三）提高孩子的肢體協(xié)調(diào)能力。孩子在與智能玩具做游戲的過程中會(huì)有互動(dòng)，比如：孩子將一盒積木砌出圖形，或者學(xué)習(xí)玩具的一些動(dòng)作等，在此過程中，除了會(huì)運(yùn)用到大腦外，還需要手等其他身體部位的配合，對(duì)孩子的肌肉運(yùn)動(dòng)、腦部發(fā)育以及身體機(jī)能的發(fā)展都具有很大的裨益。

（四）調(diào)節(jié)孩子的情緒。孩子的世界同樣也伴隨著喜、恕、哀、樂這些情緒，當(dāng)負(fù)面情緒來臨時(shí)需要相應(yīng)的發(fā)泄方式。對(duì)于孩子來說，玩具就是伙伴，就是朋友，他（她）們可以通過玩具來發(fā)泄這些負(fù)面情緒。同時(shí)，玩具所具有的音樂播放、故事講述等功能，又能起到調(diào)節(jié)兒童情緒的作用。

（五）提高孩子的社交能力。大人有社交，孩子同樣也有，同學(xué)、朋友、老師都是他（她）們的玩伴，如果一個(gè)孩子從小就缺少溝通的機(jī)會(huì)，就容易養(yǎng)成不愛說話或者不敢說話的性格。而智能玩具就具備能說會(huì)道的功能，孩子們與玩具進(jìn)行交流就避免了不愛說話或者不敢說話的狀況，即使對(duì)待陌生人，也可以很快進(jìn)行交流了。

四、展望

人工智能學(xué)科的出現(xiàn)與發(fā)展不是偶然、孤立的，它與整個(gè)科學(xué)體系的發(fā)展與演變密不可分。21世紀(jì)，各學(xué)科蓬勃發(fā)展，高新科技層出不窮，人工智能也一定能夠在時(shí)代的要求下實(shí)現(xiàn)多學(xué)科的交叉研究，通過與信息技術(shù)、軟件技術(shù)、生物技術(shù)、腦科學(xué)、電子技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等研究領(lǐng)域更加緊密地結(jié)合，研制出與人類智能水平相當(dāng)?shù)闹悄苘浖椭悄軝C(jī)器。21世紀(jì)將成為智能技術(shù)快速發(fā)展的世紀(jì)，信息時(shí)代的特征也促使人工智能學(xué)科形成三個(gè)分支，即行為主義、聯(lián)結(jié)主義和符號(hào)主義，在信息論的啟示下形成統(tǒng)一。人工智能在多學(xué)科的交叉發(fā)展與研究中，一定會(huì)掀起一場(chǎng)智能技術(shù)的革命，走向人機(jī)協(xié)同解決問題的新紀(jì)元。

［

參考文獻(xiàn)］

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［4］陳建平，任斌，張會(huì)章.人工智能在智能機(jī)器人領(lǐng)域中的研究與應(yīng)用［J］.東莞理工學(xué)院學(xué)報(bào)，2008（3）.

人工智能和生物技術(shù)范文第4篇

關(guān)鍵詞：決策支持系統(tǒng)人工智能專家系統(tǒng)

一、智能決策技術(shù)概述

1.決策支持系統(tǒng)的形成

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，如科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、管理信息系統(tǒng)的發(fā)展以及運(yùn)籌學(xué)和管理科學(xué)的應(yīng)用，為決策支持系統(tǒng)的形成打下了基礎(chǔ)。決策支持系統(tǒng)(DecisionSupportSystem—DDS)是80年代迅速發(fā)展起的新型計(jì)算機(jī)學(xué)科。70年代初由美國(guó)M.S.ScottMorton在《管理決策系統(tǒng)》一文中首先提出決策支持系統(tǒng)的概念。

DSS實(shí)質(zhì)上是在管理信息系統(tǒng)和運(yùn)籌學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。管理信息系統(tǒng)重點(diǎn)在對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理。運(yùn)籌學(xué)在運(yùn)用模型輔助決策體現(xiàn)在單模型輔助決策上。隨著新技術(shù)的發(fā)展，所需要不得不解決的問題會(huì)愈來愈復(fù)雜，所涉及的模型會(huì)愈來愈多，模型類型也由數(shù)學(xué)模型擴(kuò)充數(shù)據(jù)處理模型。模型數(shù)量也愈來愈多。這樣，對(duì)多模型輔助決策問題，在決策支持系統(tǒng)出現(xiàn)之前是靠人來實(shí)現(xiàn)模型間的聯(lián)合和協(xié)調(diào)。決策支持系統(tǒng)的出現(xiàn)就是要解決由計(jì)算機(jī)自動(dòng)組織和協(xié)調(diào)多模型運(yùn)行，對(duì)大量數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的存取和處理，達(dá)到更高層次的輔助決策能力。決策支持系統(tǒng)的新特點(diǎn)就是增加了模型庫和模型庫管理系統(tǒng)，它把眾多的模型(數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型以及更廣泛的模型)有效地組織和存儲(chǔ)起來，并且建立了模型庫和數(shù)據(jù)庫的有機(jī)結(jié)合。這種有機(jī)結(jié)合適應(yīng)人機(jī)交互功能，自然促使新型系統(tǒng)的出現(xiàn)，即DDS的出現(xiàn)。它不同于MIS數(shù)據(jù)處理，也不同于模型的數(shù)值計(jì)算，而是它們的有機(jī)集成。它既有數(shù)據(jù)處理功能又具有數(shù)值計(jì)算功能。

決策支持系統(tǒng)概念及結(jié)構(gòu)。決策支持系統(tǒng)是綜合利用大量數(shù)據(jù)，有機(jī)組合眾多模型(數(shù)學(xué)模型與數(shù)據(jù)處理模型等)，通過人機(jī)交互，輔助各級(jí)決策者實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。

DSS使人機(jī)交互系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)三者有機(jī)結(jié)合起來。它大大擴(kuò)充了數(shù)據(jù)庫功能和模型庫功能，即DSS的發(fā)展使管理信息系統(tǒng)上升到?jīng)Q策支持系統(tǒng)的新臺(tái)階上。DSS使那些原來不能用計(jì)算機(jī)解決的問題逐步變成能用計(jì)算機(jī)解決。

2.人工智能概念和研究范圍

(1)人工智能定義。由計(jì)算機(jī)來表示和執(zhí)行人類的智能活動(dòng)(如判斷、識(shí)別、理解、學(xué)習(xí)、規(guī)劃和問題求解等)就是人工智能。人工智能的研究在逐步擴(kuò)大機(jī)器智能，使計(jì)算機(jī)逐步向人的智能靠近。

(2)人工智能的研究范圍。人工智能研究的基本范圍有：?jiǎn)栴}求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器視覺、智能檢索系統(tǒng)、組合高度問題、系統(tǒng)與表達(dá)語言等；其主要研究領(lǐng)域有：自然語言處理、機(jī)器人學(xué)、知識(shí)工程。

自然語言處理：語音的識(shí)別與合成，自然語言的理解和生成，機(jī)器翻譯等。

機(jī)器人學(xué)：從操縱型、自動(dòng)型轉(zhuǎn)向智能型。在重、難、險(xiǎn)、害等工作領(lǐng)域中推廣使用機(jī)器人。

知識(shí)工程：研究和開發(fā)專家系統(tǒng)。目前人工智能的研究中，最接近實(shí)用的成果是專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)在符號(hào)推理、醫(yī)療診斷、礦床勘探、化學(xué)分析、工程設(shè)計(jì)、軍事決策、案情分析等方面都取得明顯的效果。

3.決策支持新技術(shù)

(1)數(shù)據(jù)倉庫的興起和概念。數(shù)據(jù)倉庫(DataWarehouse—DW)的概念是PrismSolutions公司副總裁W.H.Inmon在1992年出版的書《建立數(shù)據(jù)倉庫》(BuildingtheDataWarehouse)中提出的。數(shù)據(jù)倉庫的提出是以關(guān)系數(shù)據(jù)庫，并行處理和分布式技術(shù)的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，它是解決信息技術(shù)在發(fā)展中一方面擁有大量數(shù)據(jù)，另一方面有用信息卻很貧乏(Datarich—Informationpoor)這種不正?，F(xiàn)象的綜合解決方案。

W.H.Inmon在《建立數(shù)據(jù)倉庫》一書中，對(duì)數(shù)據(jù)倉庫定義為：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營(yíng)管理中決策制定過程。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用于事務(wù)處理，也叫操作型處理，是指對(duì)數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)進(jìn)行日常操作，即對(duì)一或一組記錄的查詢和修改，主要為企業(yè)特定的應(yīng)用服務(wù)的。用戶關(guān)心的是響應(yīng)時(shí)間，數(shù)據(jù)的安全性和完整性。數(shù)據(jù)倉庫用于決策支持，也稱分析型處理，用于決策分析，它是建成立決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

(2)數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的：主題是數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn)，每一個(gè)主題基本對(duì)應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)倉庫是集成的：數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前，必須經(jīng)過加工與集成。對(duì)不同的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編碼。統(tǒng)一原始數(shù)據(jù)中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統(tǒng)一，字長(zhǎng)不一致等。總之將原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作一個(gè)從面向應(yīng)用到面向主題的大轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)倉庫是穩(wěn)定的：數(shù)據(jù)倉庫中包括了大量的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)集成進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫后是極少或根本不更新的。

數(shù)據(jù)倉庫是隨時(shí)間變化的：數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)時(shí)限在5-10年，故數(shù)據(jù)的鍵碼包含時(shí)間項(xiàng)，標(biāo)明數(shù)據(jù)的歷史時(shí)期，這適合DSS進(jìn)行時(shí)間趨勢(shì)分析。

數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)很大：通常的數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)量為10GB級(jí)，大型的是一個(gè)TB級(jí)數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)中索引和綜合數(shù)據(jù)占2/3，原始數(shù)據(jù)占1/3。

數(shù)據(jù)倉庫軟、硬件要求：需要一個(gè)巨大的硬件平臺(tái)和一個(gè)并行的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

(3)數(shù)據(jù)開采的概念及方法。1995年在加拿大召開了第一屆知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase—KDD)和數(shù)據(jù)開采(DataMining—DM)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議以后，“數(shù)據(jù)開采”開始流行，它是“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”概念的深化，知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)開采是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。KDD一詞是在1989年8月于美國(guó)底特律市召開的第一屆KDD國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上正式形成的。

知識(shí)發(fā)現(xiàn)被認(rèn)為是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識(shí)的整個(gè)過程。數(shù)據(jù)開采被認(rèn)為是KDD過程中的一個(gè)特定步驟，它用專門算法從數(shù)據(jù)中抽取模式。

數(shù)據(jù)開采的主要方法和技術(shù)有：信息論方法、集合論方法、仿生物技術(shù)、公式發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計(jì)分析方法及其它方法。

二、智能決策技術(shù)原理

要能做出智能決策需要在智能決策支持系統(tǒng)的輔助下才能實(shí)現(xiàn)。因而要知道智能決策技術(shù)的原理就須要知道智能決策支持系統(tǒng)的原理及構(gòu)造。

智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)是在決策支持系統(tǒng)(DSS)的基礎(chǔ)上集成人工智能專家系統(tǒng)(ES)而形成的。決策支持系統(tǒng)主要是由問題處理與人機(jī)交互系統(tǒng)(由語言系統(tǒng)和問題處理系統(tǒng)組成)、模型庫系統(tǒng)(由模型庫管理系統(tǒng)和模型庫組成)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(由數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫組成)等組成。專家系統(tǒng)主要由知識(shí)庫、推理機(jī)和知識(shí)庫管理系統(tǒng)三者組成。決策支持系統(tǒng)和專家系統(tǒng)集成為智能決策支持系統(tǒng)。

IDSS中DSS和ES的結(jié)合主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

(1)DSS和ES的總體結(jié)合。由集成系統(tǒng)把DSS和ES有機(jī)結(jié)合起來(將兩者一體化)。

KB和MB的結(jié)合。模型庫中的數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型作為知識(shí)的一種形式，即過程性知識(shí)，加入到知識(shí)推理過程中去，或者將知識(shí)庫和推理機(jī)結(jié)合起來，形成知識(shí)推理模型加入到模型庫中去。

(2)DB和動(dòng)態(tài)DB的結(jié)合。DSS中的DB可以看成是相對(duì)靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫，它為ES中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫提供初始數(shù)據(jù)，ES推理結(jié)束后，動(dòng)態(tài)DB中的結(jié)果再送回到DSS中的DB去。由DSS和ES這三種結(jié)合形式，也說形成了三種IDSS集成形式。

智能決策支持系統(tǒng)是以大量的信息收集和大量的知識(shí)為基礎(chǔ)，將它們存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫和知識(shí)庫中，為問題處理系統(tǒng)服務(wù)。將實(shí)際問題轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能進(jìn)行求解的過程，就是通過對(duì)問題的分解和分析，建立問題求解的總框架模型，根據(jù)這個(gè)總框架模型的各組成部分的目標(biāo)、功能、數(shù)據(jù)和求解的要求來決定各組成部分是建立新模型，還是選擇已有的成熟模型；多模型如何組合；需要利用哪些數(shù)據(jù)；是采用數(shù)值計(jì)算模型還是采用知識(shí)推理模型進(jìn)行各種處理方法選擇，然后對(duì)其進(jìn)行求解。將求解的結(jié)果或得到的支持決策的信息反回給決策用戶。

三、智能決策技術(shù)的應(yīng)用

決策支持系統(tǒng)自70年代初產(chǎn)生以來，在這20年間逐步應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域和部門，在發(fā)展中不斷融入人工智能的技術(shù)使之成為智能決策支持系統(tǒng)，并得到更加廣泛的應(yīng)用。主要有以下部門：

1.企業(yè)(包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)等)

(1)生產(chǎn)部門；(2)財(cái)務(wù)部門；(3)銷售部門；

(4)運(yùn)輸、后勤部門；(5)勞動(dòng)人事部門；(6)外貿(mào)部門，等等。

2.事業(yè)單位

(1)城市管理部門；(2)衛(wèi)生保健部門；

(3)資源管理部門；(4)教育文化部門，等等。

3.國(guó)防軍事領(lǐng)域

4.研究開發(fā)領(lǐng)域

在我國(guó)，目前已開發(fā)應(yīng)用的有：全國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策支持系統(tǒng)，省區(qū)整體發(fā)展決策支持系統(tǒng)，縣區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略研究決策支持系統(tǒng)，各行業(yè)的發(fā)展決策支持系統(tǒng)，公司一級(jí)的、廠一級(jí)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策支持系統(tǒng)，流域管理決策支持系統(tǒng)，運(yùn)輸經(jīng)營(yíng)管理決策支持系統(tǒng)，人口發(fā)展與控制決策支持系統(tǒng)，作戰(zhàn)指揮決策支持系統(tǒng)，后勤保障決策支持系統(tǒng)等等。

可見決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用已經(jīng)深入到生活的各個(gè)方面。由于人們?cè)谌粘Ｉ钪校S時(shí)都要作出選擇和決定，這種選擇和決定就是決策。現(xiàn)代化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活規(guī)模宏大，變化和進(jìn)展迅速，各種關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，不論是對(duì)個(gè)人、集體、地區(qū)、國(guó)家，決策的正確與否，影響是巨大的；一念之差，影響到事業(yè)的成敗，組織的興亡盛衰。而正確有效的決策在于充分掌握信息和根據(jù)信息作出正確判斷，因此采集、整理和分析信息是決策聽首要任務(wù)。決策支持系統(tǒng)正是基于計(jì)算機(jī)上的交互式信息系統(tǒng)，主要目的是為決策者提供有價(jià)值的信息，能幫助決策者解決半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)決策問題。隨著決策支持系統(tǒng)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，由決策支持系統(tǒng)和人工智能技術(shù)融合的智能決策支持系統(tǒng)將不斷完善，應(yīng)用的范圍將加廣泛和深入人們的生活。

參考文獻(xiàn)：

人工智能和生物技術(shù)范文第5篇

隨著數(shù)字化和虛擬儀器的快速發(fā)展,對(duì)傳感器的綜合能力要求越來越高,而傳統(tǒng)的傳感器根本不能適應(yīng)現(xiàn)代化的需求,加之微處理智能技術(shù)和微機(jī)械加工技術(shù)的引入,于是智能傳感器誕生了。雖然智能傳感器是當(dāng)前高新技術(shù),但是目前為止還沒有一個(gè)規(guī)范化的定義形成。隨著人們對(duì)智能傳感器技術(shù)的不斷研究,各個(gè)專家對(duì)其都有不同的定義。本文主要傾向于以下這個(gè)定義:智能傳感器就是帶微處理器、兼有信息檢測(cè)和信息處理功能的傳感器。智能傳感器的主要特征主要包括:(1)具有自動(dòng)補(bǔ)償功能;(2)校零、標(biāo)定、校正都可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化;(3)采集數(shù)據(jù)也能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)采集,并且可以預(yù)處理數(shù)據(jù);(4)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、記憶與信息處理功能;(5)檢驗(yàn)、自選里程、自尋故障都能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化;(6)具有判斷、決策處理功能。實(shí)現(xiàn)智能傳感器的主要途徑主要有以下幾種:(1)非集成化實(shí)現(xiàn)是將傳統(tǒng)的經(jīng)典傳感器、信號(hào)調(diào)理電路、帶數(shù)字接口的微處理器組合為一整體,而構(gòu)成的一個(gè)智能傳感器系統(tǒng);(2)集成化實(shí)現(xiàn)的傳感器系統(tǒng)是采用微機(jī)械加工技術(shù)和大規(guī)模集成電路工藝技術(shù),利用硅作為基本材料制作敏感元件、信號(hào)調(diào)理電路、微處理單元,并把其集成到一塊芯片上構(gòu)成。故又稱為集成智能傳感器;(3)混合實(shí)現(xiàn)是根據(jù)需要,將系統(tǒng)各個(gè)集成化環(huán)節(jié),如:敏感單元、信號(hào)調(diào)理電路、微處理單元、數(shù)字總線接口,以不同的組合方式集成在兩塊或三塊芯片上,并裝在一個(gè)外殼里。這里采用非集成化實(shí)現(xiàn)的方式。

2智能傳感器的發(fā)展?fàn)顩r

智能傳感器的發(fā)展?fàn)顩r主要從物理轉(zhuǎn)化機(jī)理、數(shù)據(jù)融合理論、傳感器的微型化、CMOS工藝兼容這幾個(gè)方面進(jìn)行分析。(1)物理轉(zhuǎn)化機(jī)理。由于集成智能傳感器可以很容易對(duì)非線性的傳遞函數(shù)進(jìn)行校正,得到一個(gè)線性度非常好的輸出結(jié)果,從而消除了非線性傳遞對(duì)傳感器應(yīng)用的制約。該機(jī)理具有穩(wěn)定性好、精確度高、靈敏度高的特點(diǎn)。利用同一硅片上集成的智能檢測(cè)電路,可以迅速提取頻率信號(hào),使得諧振式微機(jī)械傳感器成為國(guó)際上傳感器領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。(2)數(shù)據(jù)融合理論。數(shù)據(jù)融合是集成智能傳感器理論的重要領(lǐng)域,也是各國(guó)研究的熱點(diǎn),對(duì)于多個(gè)傳感器組成的陣列,數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠充分發(fā)揮各個(gè)傳感器的特點(diǎn),利用其互補(bǔ)性、冗余性,提高測(cè)量信息的精度和可靠性,延長(zhǎng)系統(tǒng)的使用壽命。(3)傳感器的微型化。集成智能傳感器的微型化決不僅是尺寸上的縮微與減少,而且是一種具有新機(jī)理、新結(jié)構(gòu)、新作用和新功能的高科技微型系統(tǒng),并在智能程度上與先進(jìn)科技融合。(4)CMOS工藝兼容。目前,國(guó)外在研究二次集成技術(shù)的同時(shí),集成智能傳感器在工藝上的研究熱點(diǎn)集中在研制與CMOS工藝兼容的各種傳感器結(jié)構(gòu)及制造工藝流程,探求在制造工藝和微機(jī)械加工技術(shù)上有所突破。

3智能傳感器的發(fā)展方向

無論是現(xiàn)今還是未來的若干年,智能傳感器和人工智能材料都是人們關(guān)注的一門科學(xué)。雖然目前智能傳感器已經(jīng)取得了一定的成效,但是智能化的實(shí)現(xiàn)還處于研究的初級(jí)階段。人們對(duì)智能傳感器的研究還需從以下幾個(gè)方面進(jìn)行:(1)智能傳感器的重要發(fā)展方向仍然是微型結(jié)構(gòu)?！拔⑿汀奔夹g(shù)包括了多種科學(xué)的多種微型機(jī)構(gòu),它是一個(gè)廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。(2)傳感器將會(huì)利用生物技術(shù)及納米技術(shù)。分子和原子生物傳感器到目前還是一門高新學(xué)科。目前,一些發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)利用納米技術(shù)研制出分子級(jí)的電器。(3)智能材料繼續(xù)的研制開發(fā),使智能器件原理進(jìn)一步完善。在這項(xiàng)工作中,將信息注入材料的主要方式和有效途徑進(jìn)行研發(fā),對(duì)在人工智能材料內(nèi)部的功能效應(yīng)和信息流轉(zhuǎn)換機(jī)制進(jìn)行研究。(4)人工腦系統(tǒng)的開發(fā)。對(duì)高級(jí)智能機(jī)器人和完善人工腦系統(tǒng)進(jìn)一步進(jìn)行發(fā)展。

傳統(tǒng)的傳感器在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用是無法快速直接測(cè)量某些產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)的,并且也無法進(jìn)行在線控制。但是智能傳感器的應(yīng)用就不一樣了,其應(yīng)用不僅可以對(duì)與產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)有函數(shù)關(guān)系的生產(chǎn)過程中的某些量進(jìn)行直接測(cè)量,而且利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立數(shù)學(xué)模型,通過數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行準(zhǔn)確的計(jì)算,這樣可以使產(chǎn)品質(zhì)量得以確保。智能傳感器進(jìn)一步完善的主要方向就是虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化和信息融合技術(shù)。智能傳感器是軀感網(wǎng)的前端,它能收集到很多有特征的數(shù)據(jù)。用于軀感網(wǎng)的傳感器一般可分為兩種,一種是可以移植到人體之內(nèi)的;一種是佩戴在體表的,譬如對(duì)脈搏、血壓、心跳運(yùn)動(dòng)的監(jiān)測(cè)。從外觀上看,傳感器的形態(tài)也非常簡(jiǎn)單,有的傳感器類似于手表戴在手腕上,有的則像耳機(jī)一樣戴在耳朵上,有的放在鞋里,還有的像創(chuàng)可貼一樣貼在身體的某個(gè)部位上。如在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,血糖水平對(duì)于糖尿病患者而言是非常重要的,糖尿病患者需要隨時(shí)掌握自己的血糖水平,根據(jù)具體情況來對(duì)自己的飲食和注射胰島素進(jìn)行調(diào)整,以防病情加重,或者其他病出現(xiàn)。針對(duì)這個(gè)情況美國(guó)公司生產(chǎn)了一種“葡萄糖手表”,這種外觀類似手表的測(cè)糖儀能夠?qū)崿F(xiàn)無疼、無血、連續(xù)的血糖測(cè)試。

參考文獻(xiàn)

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