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人工智能的计算机网络技术应用论文
摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。
人工智能[1]（artificialintelligence，简称ai）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况。
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2.1智能信息检索技术。
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法。
遗传算法（geneticalgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j].福建电脑，2008（9）.
[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j].价值工程，2013（9）.
[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j].计算机仿真，2013（7）.
[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j].科技信息，2014（7）.
[5]张海燕，刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j].无损检测，2011（5）.
[6]马秀荣，王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j].呼伦贝尔学院学报，2015（7）.
[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j].现代商贸工业，2009（8）.
人工智能论文
1.1工程名称：_________小区智能化系统工程。
1.3工程内容。
1）本次智能化系统工程建设包括：闭路监控子系统、可视对讲子系统、周界防范子系统、家庭智能化及家庭安防子系统、一卡通管理子系统、停车场管理系统、综合布线子系统、小区局域网系统、背景音乐子系统、物业管理子系统、设备控制子系统、信息发布子系统、视频点播子系统、网站发布系统。
2）本次合同未涉及_________小区样板房智能化演示系统和单列的智能化演示系统（模拟展板），双方另行协商解决，不包含在本合同中。
3）本次工程建设包括很多可选项目或设备（可建设、可不建设），可选项目或设备如需要建设则作为增项工程进行，双方另外单独结算，补签合同，如有争议，双方协商解决。可选项目或设备包括：闭路监控系统中的远程监控中心、一卡通系统中消费系统、e-a服务器、背景音乐子系统中节目定时器报警信号发生器、电子巡更子系统、家庭智能化及安防系统中的红外发射器、家电控制继电器、无线遥控器、无线接收器等。
4）还有部分建议自购项目或设备，建议自购项目或设备是本智能化系统工程有机构成部分，不可缺，由甲方负责采购。建议自购项目或设备包括：机房子系统、卡座广播系统。
5）本次智能化系统工程一卡通子系统中的智能卡是必选项目，因为价格、型号、印刷不确定，未包含在总报价中，需要另外签订合同，不包含在本合同中。
第二部分工程承包范围。
2、工程承包范围。
2.1承包范围：工程承包内容同招标文件，设计要求及工程地质情况，详见本工程施工图纸及设计说明。
第三部分合同总额、承包方式及合同文件组成。
3、合同总额及承包方式。
3.1合同总额（或者称为工程总造价）即委托乙方建设_________小区智能化系统工程全部子系统所签订合同总额之和，总额为_________万元（_________元整）。
3.2承包方式：该项目采取由乙方包工、包料、包工期、包质量、包安全文明施工的方式进行总承包。
3.3特别说明。
1）在本次智能化系统建设中，所有子系统中所涉及的顾地牌c管价格均由甲方提供，若价格发生变化，以最终价格为准，补差价（如单价高于合同价，甲方补高出部分差价）。
2）在本次工程中，未考虑智能化系统工程主干路由，由甲方为乙方提供室外电信干线管道2孔80c管道。
3）合同中有不可预见因素，若发生增减项，双方补签增、减项合同，一起构成本合同的有效组成部分。
4、组成合同的文件。
4.1本合同。
4.2_________小区智能化系统招标书。
4.3_________小区智能化系统工程技术解决方案书。
4.4_________小区智能化系统工程设备清单及报价。
4.5_________小区智能化系统工程施工组织方案。
4.6中标通知书。
4.7图纸。
4.8双方有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分。
第四部分词语定义。
5、词语定义。
5.1甲方（发包人）：指在合同中约定，具有工程发包主体资格和支付工程价款能力的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。
5.2乙方（承包人）：指在合同中约定，被发包人接受的具有工程施工承包主体资格的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。
5.3项目经理：指承包人在合同中指定的负责施工管理和合同履行的代表。
5.4监理单位：指发包人委托的负责本工程监理并取得相应工程监理资质等级证书的单位。
5.5工程师：指本工程监理单位委派的总监理工程师或发包人指定的履行本合同的代表，其具体身份和职权由发包人承包人在合同中约定。
5.6工程：指发包人承包人在协议书中约定的承包范围内的工程。
5.7合同价款：指发包人承包人在协议书中约定，发包人用以支付承包人按照合同约定完成承包范围内全部工程并承担质量保修责任的款项。
5.8追加合同价款：指在合同履行中发生需要增加合同价款的情况，经发包人确认后按计算合同价款的方法增加的合同价款。
5.9费用：指不包含在合同价款之内的应当由发包人或承包人承担的经济支出。
5.10工期：指发包人承包人在协议书中约定，按总日历天数（包括法定节假日）计算的承包天数。
5.11开工日期：指发包人承包人在协议书中约定，承包人开始施工的绝对或相对的日期。
5.12竣工日期：指发包人承包人在协议书约定，承包人完成承包范围内工程的绝对或相对的日期。
5.13图纸：指由发包人提供或由承包人提供并经发包人批准，满足承包人施工需要的所有图纸（包括配套说明和有关资料）。
5.14施工场地：指由发包人提供的用于工程施工的场所以及发包人在图纸中具体指定的供施工使用的任何其他场所。
5.15书面形式：指合同书、信件、传真等可以有形地表现所载内容的形式。
5.16违约责任：指合同一方不履行合同义务或履行合同义务不符合约定所应承担的责任。
5.17索赔：指在合同履行过程中，对于并非自己的过错，而是应由对方承担责任的情况造成的实际损失，向对方提出经济补偿和（或）工期顺延的要求。
5.18不可抗力：指不能预见、不能避免并不能克服的客观情况。
第五部分施工组织计划及工期。
6、施工组织计划及工期。
6.1根据工期定额及使用需要，确定本工程总工期为____日历天（公历日）。开工日期：________年____月____日（以开工报告为准）；竣工日期：________年____月____日（一次预埋随土建；二次预埋及安装调试随装修）。
6.2进度计划。
1）甲乙双方签订合同后，乙方在____日内做出工程项目计划书、工程施工组织计划书（已提供），经甲方确认后方可施工。
2）承包人（乙方）应在每月____日前，将当月的工程进度计划提交工程师，工程师应在日内予以确认或提出修改意见，逾期不确认也不提出书面意见的，视为同意。
3）承包人必须配合土建主体工程进度计划组织施工，接受工程师对进度的检查、监督。
7、开工及延期开工。
7.1承包人应当按照协议书约定的开工日期开工。承包人不能按时开工，应当不迟于协议书约定的开工日期前5天，以书面形式向工程师提出延期开工的理由和要求。工程师应当在接到延期开工申请后48小时内以书面形式答复承包人。工程师在接到延期开工申请后48小时内不答复，视为同意承包人要求，工期相应顺延。工程师不同意延期要求或承包人未在规定时间内提出延期开工要求，工期不予顺延。
7.2因发包人原因不能按照协议书约定的开工日期开工，工程师应以书面形式通知承包人，推迟开工日期。发包人赔偿承包人因延期开工造成的损失，并相应顺延工期。
8、暂停施工。
9、工期延误。
9.1因以下原因造成工期延误，经工程师确认，工期相应顺延：
1）发包人未能按合同的约定批准乙方提供的图纸；
2）发包人未能按合同的约定提供开工条件；
3）发包人未能按约定日期支付工程进度款，致使施工不能正常进行；
4）工程师未按合同约定提供所需指令、批准等，致使施工不能正常进行；
5）设计变更和工程量增加；
6）一周内非承包人的原因停水、停电、停气造成停工累计超过8小时；
7）由于土建或相关联施工单位原因导致工期延误；
8）不可抗力；
9）双方协商约定或工程师同意工期顺延的其他情况。
9.2承包人在上述条款规定的工期延误情况发生后14天内，就延误的工期以书面形式向工程师提出报告。工程师在收到报告后3天内予以确认，逾期不予确认也不提出修改意见，视为同意顺延工期。
10、工程竣工。
10.1承包人必须按照协议书约定的竣工日期或工程师或发包人同意顺延的工期竣工。
10.3施工中发包人如需提前竣工，双方协商一致后应签订提前竣工协议，作为合同文件组成部分。提前竣工协议应包括承包人为保证工程质量和安全采取的措施、发包人为提前竣工提供的条件以及提前竣工所需的追加合同价款等内容。
第六部分双方一般权利和义务。
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1、工程师权利与义务。
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1.1如实行工程监理的，发包人应在实施监理前将委托的监理单位名称、监理内容及监理权限以书面形式通知承包人。
姓名：_________职务：_________。
发包人委派的职权：_________。
需要取得发包人批准才能行使的职权：_________。
工程师应按合同约定行使职权，发包人在合同中要求工程师在行使某些职权前需要征得发包人批准的，工程师应征得发包人批准。
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1.3发包人派驻施工场地履行合同的代表在本合同中也称工程师：
姓名：_________职务：_________。
发包人委派的职权：_________（其职权不得与监理单位委派的总监理工程师职权相互交叉。双方职权发生交叉或不明确时，由发包人予以明确，并以书面形式通知承包人。）。
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1.4合同履行中，发生影响发包人承包人双方权利或义务的事件时，负责监理的工程师应依据合同在其职权范围内客观公正地进行处理。一方对工程师的处理有异议时，按本合同关于争议的约定处理。
1.5除本合同内有明确约定或经发包人同意外，负责监理的工程师无权解除本合同约定的承包人的任何权利与义务。
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2、工程师的委派和指令。
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2.1工程师可委派工程师代表，行使合同约定的自己的职权，并可在认为必要时撤回委派。委派和撤回均应提前7天以书面形式通知承包人，负责监理的工程师还应将委派和撤回通知发包人。委派书和撤回通知作为本合同附件。
工程师代表在工程师授权范围内向承包人发出的任何书面形式的函件，与工程师发出的函件具有同等效力。承包人对工程师代表向其发出的任何书面形式的函件有疑问时，可将此函件提交工程师，工程师应进行确认。工程师代表发出指令有失误时，工程师应进行纠正。
除工程师或工程师代表外，发包人派驻工地的其他人员均无权向承包人发出任何指令。
承包人认为工程师指令不合理，应在收到指令后24小时内向工程师提出修改指令的书面报告，工程师在收到承包人报告后24小时内做出修改指令或继续执行原指令的决定，并以书面形式通知承包人。紧急情况下，工程师要求承包人立即执行的指令或承包人虽有异议，但工程师决定仍继续执行的指令，承包人应予执行。因指令错误发生的追加合同价款和给承包人造成的损失由发包人承担，延误的工期相应顺延。
本款规定同样适用于由工程师代表发出的指令、通知。
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2.3工程师应按合同约定，及时向承包人提供所需指令、批准并履行约定的其他义务。由于工程师未能按合同约定履行义务造成工期延误，发包人应承担延误造成的追加合同价款，并赔偿承包人有关损失，顺延延误的工期。
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2.4如需更换工程师，发包人应至少提前7天以书面形式通知承包人，后任继续行使合同文件约定的前任的职权，履行前任的义务。
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3、项目经理。
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3.1项目经理的姓名：_________职务：_________。
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第三人，由发包人承担由此发生的追加合同价款，相应顺延工期；责任在承包人，由承包人承担费用，不顺延工期。
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3.4承包人如需要更换项目经理，应至少提前7天以书面形式通知发包人，并征得发包人同意。后任继续行使合同文件约定的前任的职权，履行前任的义务。
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4、甲方责任。
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4.1甲方责任：
6）确定水准点与坐标控制点，以书面形式交给承包人，进行现场交验；
9）向乙方（承包人）提供器材保管库房；
10）向乙方（承包人）提供施工场地办公和生活的房屋及设施。
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5、乙方（承包人）工作。
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5.1乙方责任：
1）施工前将相关的设计、施工组织方案送甲方审查；
2）向工程师提供月度工程进度计划及相应进度统计报表；
5）工程器材进场未交给甲方（发包人）之前，承包人负责保管，在承包人保管期间发生损坏，承包人负责出资维修；如因发包人提前使用造成损坏，由发包人承担维修费用。
第七部分质量和检验。
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6、工程质量。
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6.2双方对工程质量有争议，由双方同意的工程质量检测机构鉴定，所需费用及因此造成的损失，由责承担。双方均有责任，由双方根据其责任分别承担。
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7、检查和返工。
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7.1承包人应认真按照标准、规范和设计图纸要求以及工程师依据合同发出的指令施工，随时接受工程师的检查检验，为检查检验提供便利条件。
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7.3工程师的检查检验不应影响施工正常进行。如影响施工正常进行，检查检验不合格时，影响正常施工的费用由承包人承担。除此之外影响正常施工的追加合同价款由发包人承担，相应顺延工期。
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7.4因工程师指令失误或其他非承包人原因发生的追加合同价款，由发包人承担。
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8、隐蔽工程和中间验收。
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8.1工程具备隐蔽条件或达到约定的中间验收部位，承包人进行自检，并在隐蔽或中间验收前48小时以书面形式通知工程师验收。通知包括隐蔽和中间验收的内容、验收时间和地点。承包人准备验收记录，验收合格，工程师在验收记录上签字后，承包人方可进行隐蔽和继续施工。验收不合格，承包人在工程师限定的时间内修改后重新验收。
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8.3经工程师验收，工程质量符合标准、规范和设计图纸等要求，验收12小时后，工程师不在验收记录上签字，视为工程师已经认可验收记录，承包人可进行隐蔽或继续施工。
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9、重新检验。
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9.1如承包人未通知发包人验收隐蔽工程，发包人有权要求重新验收，无论有无质量问题，所发生的费用均由承包方承担；如承包人通知发包人验收隐蔽工程，发包人未进行验收，或发包人已进行验收而要求重新验收时，无论有无质量问题，所发生的费用由发包人承担，与此同时发包人应赔偿承包人损失，并相应顺延工期。
第八部分安全施工。
20、安全施工与检查。
20.1承包人应遵守工程建设安全生产有关管理规定，严格按安全标准组织施工，并随时接受行业安全检查人员依法实施的监督检查，采取必要的安全防护措施，消除事故隐患。由于承包人安全措施不力造成事故的责任和因此发生的费用，由承包人承担。
20.2发包人应对其在施工场地的工作人员进行安全教育，并对他们的安全负责。发包人不得要求承包人违反安全管理的规定进行施工。因发包人原因导致的安全事故，由发包人承担相应责任及发生的费用。
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1、安全防护。
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1.1承包人在动力设备、输电线路、地下管道、密封防震车间、易燃易爆地段以及临街交通要道附近施工时，施工开始前应向工程师提出安全防护措施，经工程师认可后实施，防护措施费用由发包人承担。
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2、事故处理。
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2.1发生重大伤亡及其他安全事故，承包人应按有关规定立即上报有关部门并通知工程师，同时按政府有关部门要求处理，由事故责承担发生的费用。
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2.2发包人承包人对事故责任有争议时，应按政府有关部门的认定处理。
第九部分付款方式及工程量计算。
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3、付款方式。
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3.1本工程实行工程总费用包干，无预付款，每月按照经核实的工程实际进度的85%支付工程进度款，竣工验收后，支付至已完实际工程量的95%，质保期满后支付剩下的5%款。
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3.2工程因甲方原因进行重大调整（重大调整条款双方另行约定）所产生的追加合同价款或减少的合同价款，应与工程款（进度款）同时调整支付。
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4、工程量的计量。
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4.2工程师收到承包人报告后3天内未进行计量，从第4天起，承包人报告中开列的工程量即视为被确认，作为工程价款支付的依据。工程师不按约定时间通知承包人，致使承包人未能参加计量，计量结果无效。
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4.3对承包人超出设计图纸范围和因承包人原因造成返工的工程量，工程师不予计量。
第十部分工程变更。
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5、工程设计变更。
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5.1施工中发包人需对原工程设计变更，应提前14天以书面形式向承包人发出变更通知。
因变更导致合同价款的增减及造成的承包人重大损失，由发包人承担，延误的工期相应顺延。
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5.2施工中承包人不得对原工程设计进行变更。因承包人擅自变更设计发生的费用和由此导致发包人的直接损失，由承包人承担，延误的工期不予顺延。
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5.3承包人在施工中提出的合理化建议涉及到对设计图纸或施工组织设计的更改及对材料、设备的换用，须经工程师同意。未经同意擅自更改或换用时，承包人承担由此发生的费用，并赔偿发包人的有关损失，延误的工期不予顺延。
工程师同意采用承包人合理化建议，所发生的费用和获得的收益，发包人承包人另行约定分担或分享。
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6、其他变更。
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6.1合同履行中发包人要求变更工程质量标准及发生其他实质性变更，由双方协商解决。
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7、确定变更价款。
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7.1承包人在工程变更确定后14天内，提出变更工程价款的报告，经工程师确认后调整合同价款。
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7.2工程师应在收到变更工程价款报告之日起7天内予以确认，工程师无正当理由不确认时，自变更工程价款报告送达之日起7天后视为变更工程价款报告已被确认。
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7.3工程师不同意承包人提出的变更价款，按本合同关于争议的约定处理。
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7.4工程师确认增加的工程变更价款作为追加合同价款，与工程款同期支付。
第十一部分竣工验收。
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8、竣工验收。
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8.1工程具备竣工验收条件，承包人按国家工程竣工验收有关规定，向发包人提供完整竣工资料及竣工验收报告；工程验收以发包人确认的工程施工图纸、设备说明书、项目施工方案及整体调试和验收计划、有关变更的书面文件为依据验收。
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8.2发包人收到竣工验收报告后5天内组织有关单位验收，并在验收后5天内给予认可或提出修改意见。承包人按要求修改，并承担由自身原因造成修改的费用。
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8.3发包人收到承包人送交的竣工验收报告后5天内不组织验收，或验收后5天内不提出修改意见，视为竣工验收报告已被认可。
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8.4工程竣工验收通过，承包人送交竣工验收报告的日期为实际竣工日期。工程按发包人要求修改后通过竣工验收的，实际竣工日期为承包人修改后重新递交竣工验收报告的日期。
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8.5发包人收到承包人竣工验收报告后5天内不组织验收，从第6天起承担工程保管及一切意外责任。
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8.7因特殊原因，发包人要求部分单位工程或工程部位甩项竣工的，双方另行签订甩项竣工协议，明确双方责任和工程价款的支付方法。
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8.8工程未经竣工验收或竣工验收未通过的，发包人不得使用。发包人强行使用时，由此发生的质量问题及其他问题，由发包人承担责任。
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8.9工程竣工验收符合合同规定的验收标准后，发包方不得因其他经济纠纷拒绝付款给承包人。
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9、质量保修。
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9.1本工程保修期自通过竣工验收之日起计算，保修期为________年；设备或子系统按厂方提供的保修条款执行，合同另附部分原厂家质保和售后服务说明。
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9.2保修责任范围：凡属于承包方施工及承包方负责的器材质量原因造成的系统故障，属承包方保修责任范围，承包方维修。
第十二部分违约、索赔和争议。
30、违约。
30.1发包人（甲方）违约。当发生下列情况时，发包人应承担违约责任，并赔偿因其违约给承包人造成的经济损失，顺延延误的工期：
2）本合同第23条提到的发包人无正当理由不支付工程竣工结算价款；
3）发包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。
4）发包人没有按照合同付款条件及时付款给承包人工程款项，每拖延____日，按照应付款项的万分之一支付给承包人利息。
30.2承包人（乙方）违约。当发生下列情况时，承包人承担违约责任，并赔偿因其违约给发包人造成的损失：
1）因承包人原因不能按照合同约定的竣工日期或工程师同意顺延的工期竣工；
2）因承包人原因工程质量达不到合同约定的质量标准；
3）承包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。
4）承包人不按工期竣工的，每逾期____日，按未竣工工程造价的万分之一支付违约金，但违约金额总金额不超过本合同总金额。
30.3一方违约后，另一方要求违约方继续履行合同时，违约方承担上述违约责任后仍应继续履行合同。
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1、索赔。
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1.1当一方向另一方提出索赔时，要有正当索赔理由，且有索赔事件发生时的有效证据。
1）索赔事件发生后7天内，向工程师发出索赔意向通知；
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1.2款确定的时限向承包人提出索赔。
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2、争议。
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2.1发包人承包人在履行合同时发生争议，可以和解或者要求有关主管部门调解。当事人不愿和解、调解或者和解、调解不成的，双方约定向_________仲裁委员会提请仲裁或向人民法院提起诉讼。
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2.2发生争议后，除非出现下列情况的，双方都应继续履行合同，保持施工连续：
1）单方违约导致合同确已无法履行，双方协议停止施工；
2）调解要求停止施工，且为双方接受；
3）仲裁机构要求停止施工；
4）法院要求停止施工。
第十三部分合同解除、生效与终止。
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3、合同解除。
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3.1发包人承包人协商一致，可以解除合同。
3
3.2发包人不按合同的约定支付工程款（进度款），双方又未达成延期付款协议，导致施工无法进行，停止施工超过7天，发包人仍不支付工程款（进度款），承包人有权解除合同。
3
3.3有下列情形之一的，发包人承包人可以解除合同：
1）因不可抗力致使合同无法履行；
2）因一方违约致使合同无法履行。
3
3.5合同解除后，承包人应妥善做好已完工程和已购材料、设备的保护和移交工作，按发包人要求将自有机械设备和人员撤出施工场地。发包人应为承包人撤出提供必要条件，支付以上所发生的费用，并按合同约定支付已完工程价款。已经订货的材料、设备由订货方负责退货或解除订货合同，不能退还的货款和因退货、解除订货合同发生的费用，由发包人承担，因未及时退货造成的损失由责承担。除此之外，有过错的一方应当赔偿因合同解除给对方造成的损失。
3
3.6合同解除后，不影响双方在合同中约定的结算和清理条款的效力。
3
4、合同生效与终止。
3
4.1本合同双方签字盖章后生效。
3
4.2除。
第十一部分第29款外，发包人承包人履行合同全部义务，竣工结算价款支付完毕后，本合同即告终止。
3
4.3合同的权利义务终止后，发包人承包人应当遵循诚实信用原则，履行通知、协助、保密等义务。
第十四部分其他。
3
5、合同文件及解释顺序。
3
5.1合同文件应能相互解释，互为说明。组成本合同的文件及优先解释顺序如下：
1）合同书。
2）图纸。
3）投标书（包括技术解决方案书、施工组织方案书、设备清单及报价）及其附件。
4）招标文件。
5）工程质量保修条款。
6）标准、规范及有关技术文件。
合同履行中，发包人承包人有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分。
3
5.2当合同文件内容含糊不清或不相一致时，在不影响工程正常进行的情况下，由发包人承包人协商解决。双方也可以提请负责监理的工程师做出解释。双方协商不成或不同意负责监理的工程师的解释时，按本协议书关于争议的约定处理。
3
6、语言文字和适用法律、标准及规范。
3
6.1语言文字：本合同文件使用汉语语言文字书写、解释和说明。
3
6.2适用法律和法规：本合同文件适用国家的法律和行政法规。需要明示的法律、行政法规是：《中华人民共和国民法典》、《中华人民共和国招投标法》、《建筑法》。
3
6.3适用标准、规范。
1）适用标准、规范的名称：《居住小区智能化系统建设要点与技术导则》（修订稿）、《智能建筑工程质量验收规范》(征求意见稿）、《智能建筑设计标准》、《建筑通用布线国际标准》、《商用建筑布线标准》、《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》、《建筑与建筑群综合布线系统工程验收规范》及地方现行的工程施工验收规范。
2）发包人提供标准、规范的时间：开工前。
3）所发生的购买、翻译标准、规范或制定施工工艺的费用，由发包人承担。
3
7、图纸。
3
7.1发包人应在签订合同时向承包人提供一套最终版电子版建筑平面图，承包人在开工前一周内向发包人提供两套图纸。发包人需要增加图纸套数的，承包人应代为复制，复制费用由发包人承担。发包人对工程有保密要求的，应在协议书中提出保密要求，保密措施费用由发包人承担，承包人在约定保密期限内履行保密义务。
3
7.2承包人未经发包人同意，不得将本工程图纸转给。
第三人。工程质量保修期满后，除承包人存档需要的图纸外，应将全部图纸退还给发包人。
3
7.3承包人应在施工现场保留一套完整图纸，供工程师及有关人员进行工程检查时使用。
3
8、不可抗力。
3
8.1不可抗力包括因战争、动乱、空中飞行物体坠落或其他非发包人承包人责任造成的爆炸、火灾，以及双方约定的风雨、雪、洪、震等自然灾害。
3
8.2不可抗力事件发生后，承包人应立即通知工程师，并在力所能及的条件下迅速采取措施，尽力减少损失，发包人应协助承包人采取措施。工程师认为应当暂停施工的，承包人应暂停施工。不可抗力事件结束后48小时内承包人向工程师通报受害情况和损失情况，及预计清理和修复的费用。不可抗力事件持续发生，承包人应每隔7天向工程师报告一次受害情况。不可抗力事件结束后14天内，承包人向工程师提交清理和修复费用的正式报告及有关资料。
3
8.3因不可抗力事件导致的费用及延误的工期由双方按以下方法分别承担：
1）工程本身的损害、因工程损害导致。
2）发包人承包人人员伤亡由其所在单位负责，并承担相应费用；
3）承包人机械设备损坏及停工损失，由承包人承担；
5）工程所需清理、修复费用，由发包人承担；
6）延误的工期相应顺延。
3
8.4因合同一方迟延履行合同后发生不可抗力的，不能免除迟延履行方的相应责任。
3
9、合同份数。
3
乙方（盖章）：_________地址：_________。
地址：_________法定代表人：_________。
法定代表人：_________委托代理人：_________。
委托代理人：_________电话：_________。
电话：_________传真：_________。
传真：_________开户银行：_________。
开户银行：_________账号：_________。
账号：________年____月____日。
________年____月____日签订地点：_________。
签订地点：_________。
返
人工智能的计算机网络技术应用论文精选
摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。
人工智能[1]（artificialintelligence，简称ai）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况。
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2.1智能信息检索技术。
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法。
遗传算法（geneticalgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j]。福建电脑，2008（9）。
[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j]。价值工程，2013（9）。
[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j]。计算机仿真，2013（7）。
[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j]。科技信息，2014（7）。
[5]张海燕，刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j]。无损检测，2011（5）。
[6]马秀荣，王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j]。呼伦贝尔学院学报，2015（7）。
[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业，2009（8）。
人工智能的计算机网络技术应用论文
摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。
人工智能[1]（artificialintelligence，简称ai）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况。
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2.1智能信息检索技术。
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法。
遗传算法（geneticalgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j]。福建电脑，2008（9）。
[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j]。价值工程，2013（9）。
[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j]。计算机仿真，2013（7）。
[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j]。科技信息，2014（7）。
[5]张海燕，刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j]。无损检测，2011（5）。
[6]马秀荣，王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j]。呼伦贝尔学院学报，2015（7）。
[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业，2009（8）。
人工智能的计算机网络技术应用论文
人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：
第一阶段：20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工程领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全已经成了人们关心的重点，因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术，开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器，而人工智能技术则为其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：
1、宏观与微观隔离。
一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2、全局与局部割裂。
人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理论与实际脱节。
大脑的实际工作，在宏观上已知道不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其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。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的。影响。
人工智能的计算机网络技术应用论文精选
机械电子工程与人工智能的有机统一，是运用传统机械工程的理论，将人工智能的理念应用到机械电子工程中，实现了机械电子工程的信息化，促进了我国企业生产效率的提高。本文对机械电子工程与人工智能的相关概念进行分析，让人们对这两个概念有深入了解，然后对二者的结合进行阐述，分析人工智能在机械电子工程中应用的作用，在一定程度上促进我国机械电子工程实现智能化。
机械电子工程是一项涵盖各类科学的技术，其核心专业是机械电子，同时要结合信息技术、网络、智能化的相关知识，各类学科相互交叉形成的一类科学，这些学科的理论在机械电子工程中得到了广泛的应用。总体来说，机械电子工程包括计算机技术、网络技术等，机械电子工程实现了技术的多元化和技术的融合，其在使用的过程中必须借助其他学科。在对机械电子工程进行设计时，必须要将计算机技术与网络技术以及机械相关的技术融合，将机械中不同的元件组合，完善设计。机械电子工程在设计时运用的知识比较复杂，但是设计比较简单，结构不复杂，而且具有较好的性能。机械电子工程投入生产时的效率高，夕卜形小巧，从而取代了传统的机械。
人工智能技术是在计算机技术发展的前提下得到应用的，其通过对计算机技术的分析，从而对计算机技术的功能进行进一步的完善而实现的智能化的技术，智能技术在机械电子工程中应用时，主要实现了对机械工程的自动化控制，人工智能在机械电子工程中应用不仅仅采用计算机技术，同时还要结合信息技术、心理学、语言学等知识。人工智能技术的发展经历了几个阶段，在人工智能技术发展的初始阶段，人工智能主要实现了自动翻译、自动推理，而后，人工智能技术进入了其停滞阶段，这时人工智能技术主要是以计算机视觉技术、对语言的理解、系统的研发和机器人设计等方面得到了广泛的应用。人工智能技术进入发展的第二个阶段后，其主要应用的领域是知识工程，知识工程促进了商业化的进程，在这个阶段，人工智能技术主要进行推理以及机器人中得到了广泛的应用。随后，人工智能技术进入了平稳发展时期，在这个阶段，人工智能技术朝着分布式的方向发展，其发展的形式比较简单。
现在，随着我国信息技术的广泛应用，在机械电子工程中都开始使用人工智能的模型，而且能能够对大型机械进行故障的诊断，在机械电子工程投入使用后，机械工程本身的稳定性比较差，导致机械工程在使用的过程中会出现复杂的关系，如机械在进行输入或者输出时，如果不能建立合适的模型，就会导致输出困难。
在使用传统的机械进行生产时，信息系统的精确度比较高，如果系统出现了故障，不能正常的进行输入和输出工作，就会导致一系列的操作不能正常完成，但是，将人工智能技术在机械电子工程中使用，能够对机械设备进行自动化的控制，能够通过模糊的推理对系统进行操作，模糊推理主要是对人脑的模拟，从而分析系统发出的信号，在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。
模糊推理主要实现了对机械电子工程中模糊的系统与神经网络的融合，能够实现神经网络系统与网络的互补融合，将神经网络系统与模糊系统有机地统一，使机械设备的神经网络系统能够自动的识别信号，进行推理，使机械电子工程的系统能够进行复制，使其具备学习的能九这样就使机械电子工程中系统的智能化水平有所提高。智能化技术实现了机械电子工程中功能相似的部件的融合，其主要是运用模糊系统中的信号，与神经网络中的信号进行相似性的对比，通过选择，使具有相似性的部件实现融合，从而可以提高系统的运作效率，简化了运算的程序，在机械电子工程中的非线性的信号与系统中的函数进行相似性的对比，从而能够实现对系统中函数的优化。在机械电子工程中，主要是通过非线性表达运行的，这样能能够实现机械中网络的强化能力，使机械中网络的空间增大，使机械运行的效率更快。
本文通过介绍机械电子工程和人工智能的相关理论，从而分析人工智能在机械电子工程中应用的好处，會能够提高工业化进程，提高生产九因此，智能化技术在机械电子工程中的应用是很有必要的。在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。将人工智能技术在机械电子工程中使用，會能够对机械设备进行自动化的控制，會能够通过模糊的推理对系统进行操作。
人工智能的计算机网络技术应用论文精选
摘要：人工智能自提出到兴盛，短短半个世纪以来，一直都处于科技研究的前沿和创新热点。人工智能已经逐渐从科学家们的想象逐步走入了人们的工作生活当中，人工智能相关的语音识别、图像处理、自然语言处理、数据挖掘等领域也得到了蓬勃的发展。该文从人工智能的基本概念出发，探索及了解了人工智能领域的相关研究方向和应用领域，解读了人工智能发展历程中的大事件和大人物，立足于现状，对于未来可能的发展方向和技术瓶颈进行了预测和总结。
人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一，2016年初轰动世界的谷歌alphago打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它会对我们的生活有什么影响？在这个背景下，我们深入探究人工智能及其相关的技术领域，对于人工智能的普及和发展有着重要意义，也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。
人工智能（artificialintelligence，ai）是一门全新的信息技术科学，是计算机科学技术的一个重要分支，是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器，计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术，它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器，包括了算法和其他应用程序，处理的任务也远远超出了简单计算，从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等，日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张，人工智能是人类智慧的结晶，未来也可能展现出超过人类的智能。
人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域，延伸出了以下几个主要的研究方向：
2.1逻辑推理与证明。
早期的人工智能更多的解决了大量数学问题，逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明，根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论，演绎和直觉相结合，在推理和证明中实现部分智能。
2.2问题求解。
问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现，化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解；而另一个实例则是数学方程的求解实现，分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。
2.3自然语言处理。
自然语言处理也叫自然语言理解（naturallanguageprocessing，nlp），是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序，并研究相关的理论方法和技术。nlp是人工智能领域的主要研究方向之一，也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是nlp的重要研究内容，目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。
2.4专家系统。
专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统，依托于人工智能相关技术，根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策，从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看，专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别；而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看，专家系统也可分成解释型（分析和阐述符号数据的意义）、调试型（根据故障制定排除方案）、预测型（根据现状预测指定对象未来可能的结果）、维修型（针对特定故障制定并实施规划方案）、设计型（按指定需求制作图样和方案）、规划型（根据指定目标制定行动方案）等。
专家系统的建立包含以下几个步骤：（1）初始专家知识库的设计：包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建；（2）开发和试验系y原型机；（3）改进与归纳专家知识库等。
专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上，没有精确或统一的求解算法，因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天，专家系统也逐渐更重视理论和基础研究，除了基于经验的理论，基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中，未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。
2.5机器学习。
机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程，是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展，也是人工智能初步实现的重要标志。机器学习除了在人工智能领域有着重要应用，对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义，机器学习的时代才刚刚开始，各种理论方法也正在逐步完善中，未来精彩可期。
人工智能的首次提出至今已有60年的历史，在这个循序渐进的过程中，无论是功能场景还是机器模式，都逐渐从单一到通用、从简单到复杂，表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力，未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。
作为辅助人类生产生活的重要工具，日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中，下面我们介绍几种常见的使用场景：（1）智能房屋和家居生活的构建：目前的智能停留在自动控制i域，通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等；而未来，人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好，利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据，通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。（2）无人驾驶的智能汽车：主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术，配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍，最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠，我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。（3）基于神经网络的新型翻译方式：在线翻译相信大多数人都不陌生，使用范围广普及率极高，但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术，如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破，而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维，使得翻译结果更流畅合乎规范，也方便人们更好地理解。
人工智能的发展历程不算很长，但发展速度却特别迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样，人工智能的发展中也经历了高潮和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生，我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段：
（1）1950年，举世闻名的“图灵测试”（图灵，英国数学家，1912―1954）首次发表于《计算机与智能》一文，即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中，是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的dartmouth学会于达特茅斯大学召开，会上首次提出“人工智能”一词，这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会，见证了人工智能学科研究的开端。
（3）1960年以来，生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由bezdek提出，计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义，涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。
（4）上世纪90年代开始，专家系统逐渐兴起，对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。
（5）从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施，到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入，再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴，人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。
（6）从1956年ai概念的正式提出以来，人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展，很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实，人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中，成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。
从人工智能的提出到逐渐走入人们生活，人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注，甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然，通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域，我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向：（1）机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。（2）自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。（3）机器学习时代更快速的数据处理分析策略。（4）各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。（5）超人工智能（artificialsuperintelligence，简称asi）时代下ai是否会走向失控给人们带来的微恐惧。
在短短60年的时间内，人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时，有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈，距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善，是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。
[2]张妮，徐文尚，王文文。人工智能技术发展及应用研究综述[j]。煤矿机械，2009，30（2）：4-7.
[3]turingam.computingmachineryandintelligence[j]。mind，1950，59（236）：433-460.
人工智能的计算机网络技术应用论文
摘要：随着人工智能技术的日新月异，人类社会生活广泛而深刻的受到其影响，在提高工作效率与生活质量的同时，许多新兴的法律问题逐渐浮现，尤其对与人类社会生活联系紧密的民法提出了挑战。本文以人工智能技术为视角，探讨民法制度在新的时代背景下的发展方向。
随着举世瞩目的人机大战在2016年3月15日落下帷幕，围棋人机大战中人工智能机器人以4比1的成绩战胜围棋九段棋手，揭开了人们对人工智能讨论和联想的新高潮。国内的一部分科技公司已经买下一些机器人公司，准备抢占人工智能的市场先机。在一些企业中已经开始大规模使用机器人代替工人。人工智能的发展必然对人们的社会生活产生深刻的影响，随之而来的是对与社会生活高度相关的民法制度的冲击。
第一回合，发生在第一次工业革命。第一次工业革命的标志产物是珍妮纺纱机，它的产生极大提高了工作效率。一位名叫路德的纺织工人，认为是珍妮纺纱机夺走了他们的工作，带头捣毁了工厂的机器。事件的态势愈演愈烈，最后是英国的政府派出军队进行镇压才得以控制，这就是“路德事件”。
第二回合，发生在第三次工业革命。手机产生于第三次工业革命，它的出现使传呼员的职业彻底消失，拉近了人们之间的距离，提高了工作效率与生活质量。机器又一次战胜了人类。
第三回合，发生在第四次工业革命。智能机械手的出现可以大幅度降低产品的不良率，设备的产能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的战胜了传统的车间工人。这也使得高危险系数以及高人工成本的工种消失。
第四回合，就是发生在不久之前的阿尔法围棋对战围棋九段选手，最终人类以1比4的成绩败北人工智能。
虽然，最智能的机器也需要“老师”的指引，而人类就是机器的老师，但是不容否认的是，在一些领域，人工智能和机器人技术已经代替了人类，并震颤着人类的社会生活。
人工智能产业是近三十年涌现出的高新产业。早在“七五”时期政府就开始了对这一高新技术产业的攻关研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能产品与人工智能应用工程层出不穷。[1]近些年，人工智能技术发展迅速，其应用也愈来愈广，从之前传统的工业领域扩展到军事、公安、医疗和服务等众多领域。
2012年由某公司的实验室研发并推出了无人驾驶汽车，这台汽车不需要驾驶者就可以进行启动、行驶以及停止。这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”其他的交通状况，并且使用详细地图来为前方的道路导航。该公司表示，这些车辆比有人驾驶的车更安全，因为它们能更迅速、更有效地作出反应。这种人工智能汽车的出现，使得汽车的概念以及人们出行方式发生了极大的转变，同时也体现着人工智能技术和机器人技术开始真正融入到人类现实生活中。人类可以预测到，下一代智能型机器人将更加广泛的融入到社会运作中。然而这一高新技术的应用，同时也使得如何避免人工智能机器人侵权或者被侵权以及如何规范机器人的制造、使用等法律问题更加突出。
在医疗领域，人工智能机器人在外科手术中得以应用。美国曾于2000年上市一款医疗外科手术机器人。据统计，至今为止总共2500部机器人被投入市场。这种人工智能机器人的使用，一方面对于提高医疗水平起到了积极的作用，但是也出现了人工智能机器人侵权的事件发生。自2007年至2014年，美国政府就收到了两百多件关于该人工智能机器人手术时发生烧伤或割伤以及感染等侵权事故报告，在这两百多件事故中共造成89名患者医治无效死亡。
基于人工智能机器人在社会生活中产生的问题，一些国家如日本、韩国以及欧共体，已经开始着手制定规章或制度以确保社会稳定以及人工智能技术的可持续发展。日本公布了《下一代机器人安全问题指导方针（草案）》，用于调整人工智能技术的研发与应用。[2]欧洲共同体在2012年推出了欧盟第七框架计划项目，即机器人法研究，聚集了各个相关领域的专家学者，包括法学、哲学、仿生神经工学等专业，讨论并草拟机器人立法政策白皮书。韩国已经拟定了机器人法，专门规定了人与机器人的关系。
除了对人工智能机器人的安全应用进行必要的法律规范以外，同时也应对与人工智能机器人的应用相关的法律，如民法制度进行一定程度上的变革。例如，法律该怎样认定人工智能机器人的法律地位，如若发生侵权事故时该怎样认定相应的法律责任以及适用怎样的归责原则等法律问题。若无人驾驶汽车发生交通事故该怎样认定事故责任。许多相关法律问题都随着人工智能机器人广泛而深入的进入人类社会生活而变得更加凸显，然而相关规章制度仍处于空白阶段。因此，变革相关的法律制度对于平衡人工智能技术与社会的稳定和谐具有重要的意义。
人工智能机器人在社会生活中的广泛应用，更加深刻的影响着人类文明，同时伴随而来的是大量法律问题逐渐涌现。
2006年美国一个名叫《未来学家》的杂志曾这样报道：2016年至2020年，人工智能实体可能会当选为“国会议员”；2020年后，转基因技术加上机器人技术，将制造出“有机机器人”。虽然这些设想都尚未实现，但是在社会生活中人工智能技术是确确实实得以广泛应用的。许多人工智能机器人已经代替人类走向工作岗位，如迎宾机器人、送餐机器人，甚至在日本一款机器人可以向顾客提供推销手机、签订合同等服务。
（一）人工智能技术与婚姻法律制度。
2016年在某电视台的明星喜剧真人秀中，某团队以一部讲述主人公用人工智能机器人做女朋友来应付父母的催婚，最后发现连主人公的父母都是人工智能机器人的喜剧作品参加比赛，其作品以夸张的手法描绘了人工智能技术对人类社会生活的巨大影响。但是不能说小品中的事情不会在现实生活中发生，英国人工智能学者戴维莱维曾推测：人类将和机器人结婚，这一切大约会在2050年实现。
人类与人工智能机器人的结婚能够得到法律的认可，就需要对我国民法制度中的婚姻法律规范进行调整，目前婚姻只能是自然人的行为，而人工智能机器人目前在法律上不是民事主体，但这并不能阻挡人类与人工智能机器人结婚的情况发生。因此，人工智能技术的发展会对婚姻法律制度造成一定程度上的冲击。
（二）人工智能技术与侵权责任法律制度。
人工智能技术的发展赋予了机器人更加类似于人类行为的功能。在2004年的伊拉克战场上，美军仅仅使用了一架由人工智能机器人操作的军用飞机将一个连的兵力瞬间消灭。美国科学家在2006年曾宣称，新研发并投入军用的机器人能够自己检测损伤并独立思考出修复方法。如若这样的机器人太过于像人，而且拥有智慧，很有可能“造反”，对人类造成侵害。这就需要对侵权法律制度进行完善以维护社会稳定。
早在1978年人工智能机器人侵权的事件事实上早已存在。在日本广岛一间工厂里，机器人正切割钢板，但突然转身将其背后正在休息的工人抓住并当做钢板进行切割，这是世界上第一起机器人侵权事件。[3]无独有偶，全苏国际象棋象棋冠军对战早期的人工智能机器人，终以3比1的成绩打败机器人，但机器人恼羞成怒，在众目睽睽下向对手释放强电流，这位国际象棋大师最终并没用抢救过来。
因此，随着人工智能技术的日益精湛，人类不得不考虑机器人侵权的归责原则、责任分配等一系列法律问题，更需要对侵权责任法律制度进行一定的调整以适应高科技时代的大背景。
人工智能技术的发展对与人们联系紧密的民法制度提出了挑战。如果民法不能适应时代的要求，将无法使社会得以稳定运作。因此对相关的民事法律规范进行调整，适应人工智能技术的发展要求，已经是新世纪大势所趋。
[1]金周英，白英。我国机器人发展的政策研究报告[j]。机器人技术与应用，2009—3—30。
[2]肖尤丹。机器人需要“守法”吗[n]。xxx，2014—7—21（20）。
[3]黄建民。我们要给机器人以“人权”吗[j]。读书与评论，2009（6）。
人工智能的计算机网络技术应用论文
目前，思政课的数字化程度远不能满足学生需要，高校亟须通过革新教学手段、创新教学形式，加强思政课建设、强化主流意识形态教育、占领话语主动权。为探索新时代信息技术与大学生思想政治教育深度融合的有效途径和方法，有效提升思政课程教学质量和教学效果，由上海工程技术大学马克思主义学院主办的“融合人工智能技术的高校思政课教学方法创新与实践研究”专题研讨会日前在线召开。
新技术对人文社会科学的改革提出新要求，以技术迭代推进教学形式迭代也成为新时代思政教学创新与发展的必然趋势。数字化赋能思政教育，不仅是技术与教学叠加，更是教育理念革新。上海工程技术大学马克思主义学院院长刘志欣表示，我们应当针对学生学习能力差异与多元需求，分层分类、精准施策，提升学生自主学习能力。同时，应当构建分段分层分类的内容生产模式，实现大中小幼等不同学段，知识层、实施层、分析层、评价层等不同序列层级，课堂、实践、网络等不同类型教学场域的内容生产有效衔接，实现思政教育教学分众式、全场域覆盖。
另外，还要加快数字化手段创新，实现在海量数据中快速提取有效思政信息，让受教育者感受到良好数字化体验，要有的放矢、精准定位，建立数字化应用长效机制，切实落实思政教育立德树人根本任务。应当在新型信息技术融入教学实践的过程中，彰显思政课内蕴的时代精神气质。西南大学马克思主义学院院长白显良认为，人工智能赋能高校思政课教学绝非“技术”与“思政课程”的简单相加，绝非简单的人机对话模式，而是依托技术撬动高校思政课改革，在技术赋能的过程中兼顾思政教育的“温度”。要在智能化、技术化过程中对传统教学模式进行有温度的“扬弃”，最终做到将教师从烦冗的日常工作中解放出来、将学生的内生动力激发出来、将学校的教学管理水平提升上来。
思政教育的核心目标在于实现价值引领、能力提升、知识传授，未来要在研判高校具体情况的基础上，形成思政课与新技术相融合的局面。上海工程技术大学党委书记李江认为，信息技术与思政教育的深度融合，将让上述三个核心目标实现指标具体化，从而推进对个体学生的差异化教学。另外，在深度融合的过程中，也要不断总结经验、完善经验，发现新的问题、解决新的问题。思政课与新技术的融合不仅有益于思政课教学改革，而且也有益于教师队伍的管理和建设。
浙江大学信息与电子工程学系教授虞露表示，新技术背景下的高校思政课教学改革要更加关注实时性和交互性，结合人工智能的思政课教学模式助力教学质量和水平实现整体提升。放眼未来，要从创新性、时代性和发展性角度，思考思政课教学与人工智能技术的融合问题。上海市中共党史学会会长忻平提出，科学技术与教育发展的趋势是交叉性和融合性。全球发生的大变革对全体思政教师提出了新要求。我们要增强理论自觉，坚守思政课的教学主阵地，在教学实践中实现遵循课堂规律、思政课教学规律和学生认知规律的三者统一。我们要从党和国家事业发展全局和战略高度出发，通过人工智能赋能思政课教学，培养担当民族复兴大任的时代新人。
人工智能在生活中应用的论文
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体。
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动。
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算。
计算智能（computingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算（evolutionarycomputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现。
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的。
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命。
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努。里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。
（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
人工智能的计算机网络技术应用论文
人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：
第一阶段：20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工程领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全已经成了人们关心的重点，因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术，开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器，而人工智能技术则为其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：
1、宏观与微观隔离。
一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2、全局与局部割裂。
人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理论与实际脱节。
大脑的实际工作，在宏观上已知道不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其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。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的。影响。
人工智能论文人工智能论文
人工智能、基因工程、纳米科学被认定是21世纪的三大顶端高科技，其中人工智能在近些年来其研究领域不断扩大，涉及到哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学等多个科学领域的研究，其科技成果也层出不群，被广泛应用于科学研究以及工业生产中[1].工业生产过程中采用电气自动化生产模式，能够大大降低劳动成本，提高生产效率的同时还能保证产品质量，因此被众多企业用于生产实践中，而在电气自动化控制系统中应用人工智能技术，可谓是如虎添翼，保障了生产环节控制的高效性和科学性。
1人工智能在电气自动化控制中的应用优势。
1.1受干扰程度低。
以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的，管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析，套入固定的问题处理软件上，选择指令发布，不具备具体问题具体分析的能力，会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能，不需要精确的动态模型和具体参数的设置，就能够有效处理生产信息，调控电气化生产设备。除此之外，人工智能技术能够实现调控的一致性，掌控全局进行智能调控，根据生产信息作出有效应答，而不会局限于某一固定生产指令，只调控某一环节的生产设备。
1.2操作误差小。
人工智能本身的运行条件没有太多的限制，与因此与传统的控制器相比，本身的操作误差更小，基本上不会受到外界因素的干扰[2].一般来说，人工智能技术在电气自动化控制体系中应用，会现根据实际生产需求设置参数，随后又人工智能系统进行统一的调控，而在实际应用过程中，这些参数是基本上不会因为外界干扰而改变的，这也就保证了人工之能够系统的管控质量，不会因为本身的故障而引起决策的失误，大大降低了操作误差，使得各个生产环节能够按照预先设想的方案有序进行。操作误差小，是人工调控与传统控制都不具备的特点，完全符合机械化自动生产的理念。
1.3调节效率高。
人工智能其数据处理分析能力更为强大，因此在实际应用过程中，即使生产环节发生了变化，需要调整人工智能控制系统的一些参数，其难度也是相对更低的，不需要专门的技术专家来进行指导，只要调整部分参数，人工智能体系就能捕捉到生产环节的变化，执行调整管控模式。例如，在生产环节中，产品种类发生了变化，如果是传统的电气自动化控制体系，就可能要重新输入控制参数，调整控制程序，而人工智能系统能够根据收集到的生产信息，进行合理的自我调整，操作简便快捷[3].
1.4降低生产成本。
在电气自动化控制系统中还没有应用人工智能技术之前，生产虽然已经不要使用人力，但是在其他环节比如设备故障检查以及设备整理仍然需要人工来完成，这样不仅耗费时间，而且产生了一定的人工费用，一直是限制电气自动化生产的一个问题。人工智能能够实现器械故障的自动检测，实现工业生产的全方位管理，确保所有的电气设备都按照设定好的方案进行工作，消除了生产过程中一些常见的生产问题。
2人工智能在电气自动化控制中的实际应用。
人工智能技术的实际应用主要有专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论，这些运作体系是其应用于生产实践的基础。一直以来，人工智能技术的目标就是为了让机器能够拥有与人相同的智力，具备接受信息处理事情的能力[4].计算机技术的发展，使得工业生产实现了初步实现了电气自动化生产的目标，但是要想这一管控体系进一步发展，还需要更为先进的机器调控技术，人工智能正好符合这一发展要求，为电气自动化生产的进一步发展提供了无限的可能。
2.1电气产品的优化设计。
一直以来，电气产品的优化设计是一项巨大的工程，受限你要掌握市场行情，融合更为先进的科学技术，根据以往的产品设计经验，进一步优化产品的性能，才能确保产品的销售额度，保证企业的市场占有率。这一研发环节，不能过长，因为如今的市场雪球变化极快，而且市场竞争较大，必须抢占先机，但是又不能以为追求研发速度而忽视质量。随着人工智能技术的应用，目前产品的优化设计模式已经有纯人工操作转变为人工智能辅助设计，大大缩短了产品的研发周期，并且在人工智能的帮助下，产品参数的设置更为合理，数据精确度大大提升。
2.2电气设备的故障诊断。
在工业生产过程中，往往是多个生产环节数千台机器一同运转，单靠人工或者是笨拙的控制器，是无法找出具体故障设备的，需要花费大量的时间，而为了保证生产安全，就必须停下可疑范围内的所有电器设备，对于电器自动化生产来说，时间就是金钱，这样会严重耽误产品的生产，给公司造成巨大的经济损失[5].人工智能技术在电气自动化控制体系中的应用，很好地解决了这一难题，通过专家系统和模糊理论的结合，分析各个生产环节中仪器仪表的数据信息，系统能有效掌握全部的生产信息，实现电气自动化生产的智能控制，及时发现设备故障问题，停止故障设备，将生产损失降低到最小，切实保障企业的生产效益。
2.3运行过程的智能控制。
社会在不断发展，数年前机械化生产代替了人工生产，而随着社会需求的不断扩大，企业生产效率也必须不断提高，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。人工智能技术的发展，为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下，工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的，人工无法快速处理这些信息作出有效决策，智能依靠计算机技术的使用，而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息，只有将二者结合，才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统，具有计算速度快的优点，能够在短时间内处理大量信息，得出正确的结果，及时作出生产决策。
3结语。
机械技术与计算机信息技术的结合，实现了工业生产的电气自动化控制，大部分的生产过程都是有机械完成的，然而在生产实践中，还是需要人工进行调控，及时调整机器的运行状态，定期检修器械，以免发生故障影响生产效率[6].人工智能技术的出现，实现了电气自动化的智能控制，与传统人工控制相比，其调控效率更高，能够直接处理各个生产环节中出现的一些问题，而且基本上不会受到外界因素的干扰，决策科学，管理高效，绝对是一项值得信赖的尖端技术。人工智能的应用，能够保证生产质量的统一性，优化产品设计，在生产过程中，及时发现电气设备运行故障的问题并进行有效处理，实现了电气化生产的实时动态管控。
参考文献：
[5]陈坤,史策,季永春.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[j].艺术科技,20xx（08）：76.
[6]姜关胜.人工智能技术在电气自动化控制中的应用问题探讨[j].电子技术与软件工程,20xx（20）：150.
人工智能相关论文
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，著名导演斯蒂文·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。
问:目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？
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著成果，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。
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。
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。
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。
人工智能论文
简要地介绍了人工智能科技技术的基本概念。对专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍，并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。
人工智能技术(aiartificialintelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面，以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍。
1.1专家系统(es)。
专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法，输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理，采用启发式方法模拟专家的推理过程，通过推理，利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力，能修改原来知识，适合于电力系统问题的分析。
1.2人工神经网络(ann)。
人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络，是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力，能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。
1.3遗传算法(ga)。
遗传算法是一种进化论的数学模型，借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
1.4模糊逻辑(fl)。
当输入是离散的变量，难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。
1.5混合技术。
以上各种智能控制方法各有局限性，有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势，采用人工智能混合技术。其中包括：模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。
2.1在电能质量研究中的应用。
人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改，便于用户的.掌握[3]。
此外，专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形，有利于提高运行人员的操作技能。
2.2变压器状态监测与故障诊断专家系统。
变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中，必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时，根据异常程度结合试验进行分析，决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障，需立即退出运行，则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。
变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制，能诊断出变压器的故障并提出相应对策，提高了变压器内部故障的诊断水平，实现了电力变压器状态检修和在线监测。
2.3人工智能技术在低压电器中的应用。
低压电器的设计以实验为基础，需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计，对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练，建立变化规律预测模型，降低了开发成本。
低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法，从考虑产品性能的角度出发，将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值，能够建立评估电器性能的模糊识别模型。
2.4人工智能在电力系统无功优化中的应用。
无功优化是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。通过无功优化，可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题。
人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法，在求解高中压配电网的无功优化问题中，采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性，能够以较大概率获得全局最优解，提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快，在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的，模型简单，适用范围广。
2.5人工智能在电力系统继电保护中应用。
自适应型继电保护装置能地适应各种变化，改善保护的性能，使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息，获得可靠的保护。
借助于人工智能技术不但能够提取故障信息，还能利用其自学习和自适应能力，根据不同运行工况，自适应地调整保护定值和动作特性。
2.6人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用。
大规模电网互联易产生低频振荡，严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、ga等人工智能技术应用于facts控制器和自适应pss的研究，为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。
作为一门交叉学科，人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题，或促进各种方法的融合，保持简单的数学模型和全局寻优情况下，寻求到更少的运算量，提高算法效率，将是未来发展的趋势。
随着电力系统的发展，电力系统的复杂性不断增加，不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高，利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。
随着我国电力系统的持续稳步发展，电力系统数据量不断增加，管理上复杂程度大幅度增长，市场竞争的加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。
但人工智能技术的基本理论还不成熟，只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程，需要不断改进和完善，并在实际应用中接受检验。
人工智能论文
摘要：社会在发展、时代在进步，信息技术水平也在不断的提高，在此时代背景下，越来越多的技术手段开始在各个领域渗透和融入，而科技的进步，使得各类的先进技术衍生出来，其中的人工智能技术可谓是典型代表，许多的技术人员意识到人工智能技在计算机中的发展和应用，所以对人工智能技术在计算机中的应用和发展这一课题进行分析具有一定的必然性，以下内容是个人的见解。
关键词：人工智能技术；计算机；发展；应用；
受科学技术手段的推动性影响，人类文明的发展步伐日渐加快，现阶段，已经基本步入到了信息化的时代背景下，计算机在当下已经是各行各业中常见的辅助工具，甚至许多行业的发展已经视计算机技术为基本的动力支撑，同时增加了技术应用的要求，在此社会不断发展的趋势下，只有使得计算机技术逐步朝向着个性化以及智能化的方向发展，方可体现人工智能技术手段的作用，并为计算机技术手段的长远化发展提供相应的保障。
人工智能一般指的是借助计算机技术手段，将其作为有效的基础，对人类的行为以及思想进行模拟的综合学科，它所涉及的行业较多，比如，心理学以及哲学等等均为典型，而后实现对人体触觉或是感知方面的模拟，通常会将其安装到机械设备之上，并使得机器更具智能化特色，借助智能化处理方式或是智能化编程等方法，逐步实现自动化操作、智能化运行，对人类难以完成的、高难度的、威胁较大的工作进行有效处理，极大的提高工作效率，进而保证人们的人身财产安全。
现阶段，人工智能技术已经初步取得了一定的成就，相关的专家学者在研究和探讨以后，也发现了人工神经网络体系构建的发展方向，希望借此完成工程项目设计工作，实现软件系统和智能化模块的有机结合，对软件的性能进行改良，进而符合用户的实际需求，在基本达到了人工智能的目标以后，还需要对用户界面进行优化和改良，最终为人工智能技术的发展和更新提供更多的保障。
（一）网络安全方面的应用。
最近几年来，人工智能技术的运用已经成为未来几年来许多领域的发展趋向，它的利用将计算机网络的优势全方位的体现，值得一提的是，它在计算机网络安全方面所占据的地位在日渐提高，同时其应用价值也不断凸显。
而后，入侵检测也是计算网络安全工作落实的主要工作，这一过程中，防火墙可发挥自身的作用，这一过程中它的运行效果，将会给整体的系统运作安全性带来极大的影响，可通过数据整合、搜集的方式，将有价值的参数呈现给用户，通过邮件的形式发送给用户，随着时间的推移，邮件数量也会不断的增加。经过笔者的分析和探讨，建议将智能型垃圾邮件系统安装到用户的系统之中，而后再实施风险检测，及时告知用户相关的风险信息，并给予一定的提示，引导用户妥善处理垃圾信息。
（二）企业管理方面的应用。
现阶段，人工智能技术手段已经被越来越多的企业管理者所认知，比如，自动报警系统和监控系统的应用就为典型代表，它们的运用，利于企业实现智能化的管理目标，为企业的内部运作营造安全的氛围和环境，此外，还可以一定程度的减少企业的运作成本，逐步达到资源配置和优化的效果，将企业的运营和发展目标落实到实处，体现出企业管理的智能化和现代化特色。
（三）教学领域的应用。
随着新课程改革的推进，使得标准化教学体制也在日趋深化，逐步实现了计算机技术和教学工作的有机融合，人工智能计算机辅助教学系统的运用体现了极大的应用优势，为传统教学模式的优化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教学方法和教学内容的表达，进而相应的的提高教学效率，确保教学质量。
此外，引入人工智能技术的过程中，也需要重视知识库的运用，将其作为教学中有效的辅助工具，而后把教学中的要点以及相关定义等融入到知识库职之中，教师的在落实教学工作之时，可对知识库之内的理论知识加进行准确推理，为学生呈现更加直观的推理过程和运算过程，得出推理后的结果。从教学领域日后的发展角度来讲，人工智能技术理念的引入，可谓是以此教学模式的革新，也是突破传统教学模式桎梏的有效途径。
（四）家居行业的应用。
当前，人们的生活质量和生活水平日渐提高，从而自然而然的增加了对于住房家居的应用需要，在此社会发展形势之下，可将人工智能技术手段应用到家居生活中，尽可能满人们的日常生活需要，比如，运用人工智能技术，对门窗的闭合进行有效控制，或是对家居环境进行调整，营造良好的生活氛围。
三、结语。
综上所述，在此信息技术发展如此迅猛的时代背景下，人工智能技术手段的运用被许多行业所认识和关注，此项技术是一项典型的新型技术手段，它的应用体现了极大的优势，与域外发达国家相比较，我国的人工智能技术水平仍旧不足，但是，其发展速度却相对较快，在我国的诸多行业中得到了广泛运用，它的未来发展前景相对较佳，值得大力推广。
参考文献。
[2]黄鑫。分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[j].数字技术与应用，20xx,26（7）:244.
人工智能论文
人工智能和数字地球是计算机科学及信息科学发展中的重要领域。本文简述了人工智能的概念及其在计算机上的实现方式，并提出了人工智能技术在数字地球发展中几个方面的应用，最后总结了人工智能技术为数字地球的发展带来的好处。
1前言。
美国副总统阿尔.戈尔在加利福尼亚科学中心作的演讲中提出了“数字地球”这一新概念并对其作了比较全面和通俗的说明[1]。演讲中戈尔总统给出数字地球可能的无比广阔的应用前景人们可以通过数字地球技术指导仿真外交打击和监测犯罪保护生态多样性预测气候变化增加作物产量等。
在数字地球中非常重要的一点是如何使海量的地理空间数据变得有意义，即让它们能过被人们所理解。但是，在面对这些海量的数据时，我们处理的手段却是有限的。而且这些数据都是由计算机来处理的，在面对大量数据中的无用数据时，计算机是很难将其识别出来的。所以我们需要让计算机具有人类一样的智慧，将这些数据进行有效的处理。如今，人工智能技术在数字地球中有着广泛的应用。通过这一技术，人们可以高效的处理和分析这些海量数据。
人工智能在计算机上有两种不同的实现方式。一种是采用传统的编码技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用的方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法(modelingapproach)，它要求实现方法也和人或动物机体所用的方法相同或相似。模拟法有两种实现的算法：遗传算法和神经网络算法。
遗传算法借鉴生物进化论，将要解决的问题模拟成一个生物体，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代解空间[3]，并通过适应函数度来淘汰那些不良的个体，这样迭代进化几代之后就很有可能得到适应度函数值较高的个体。遗传算法通常用在求解问题最优解的情况下，如函数优化、组合优化等。
神经网络算法通过模拟人或动物的神经网络传递和处理信息的行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型[4]。使用神经网络算法使系统具有像人一样学习的特征。初始时，系统模块跟初生婴儿一样什么也不懂，而且会经常犯错，但是它可用通过学习，从错误中吸取教训，下一次运行时就可能改正。
人工智能能够使我们的计算机具有人能解决问题的能力，使得计算机工作起来更加的高效。而且通过人工智能的学习机制，降低其出错的几率。人工智能在数字地球中可以有以下几个方面的应用：
当前我们主要使用gps技术来做定位和导航的。但是gps只能在室外及卫星信号不被遮挡或反射的地方才能使用。因此，在室内、茂密的树木覆盖处和高层建筑地下gps就很难使用了[5]。
使用人工智能技术进行智能导航，当不能获得gps卫星信号时，系统会智能的使用基于通信基站定位、互联网定位等来提供导航。同时，人工智能系统还可以实现最优路径规划，周边信息搜索等功能。
3.2智能的人机交互。
数字地球的建设依赖于互联网、虚拟现实等技术，但是现在我们能做的仅仅是通过这些技术将我们所获得的海量数据展现在人们面前。而显示信息的形式主要是以浏览器、虚拟头盔等，这些工具存在着不能与人友好交互的问题。我们通常是通过人肢体来交互，而不能像现实生活中人们通过对话的形式交互。
3.3专家系统。
计算机较人强的地方在于它的计算速度快，将计算机的高运算速度和人的智慧集成起来构成专家系统。专家系统使用人类专家推理的模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论[6]。
在气象预测中，我们要处理大量的气象数据。使用传统的计算机处理方式，我们还要对计算机的处理结果做大量的分析。但是通过专家系统，不仅给出处理的数据结果，还可以给出分析的结果，以便研究人员辅助研究使用。这样可以减少大量的人力耗费。
总结。
戈尔总统所提出的数字地球，不仅仅是数字化的地球，其未来的发展跟应该是在数字化的基础之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未来，电子设备将会更加智能化，人机交互将会更友好化。
同时在面对海量的地理空间数据时，使用人工智能技术可以拓宽我们队这些数据的处理能力。加快数据的处理速度、精确性等。通过智能搜索，可以快速精准的找到我们所需要的信息。就像google公司所做的智能周边搜索一样，当人们走在城市街道上的时候，系统可以搜索并显示周边我们感兴趣的一些商店、景观、饭店等信息。并且人工智能技术还能提供智能导航、人机自然语言交互、专家系统等。未来人工智能技术将在数字地球的发展中起到更大的作用。
人工智能论文
智能交通系统(intelligenttransportationsystems，简称its)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。its能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量，并以推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视。目前已形成世界二十一世纪的发展方向。
交通仿真是智能交通领域的重要分支，它是利用最先进的计算机技术，通过仿真模拟的方法来分析交通问题，辅助交通管理人员做决策。传统上，数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说，由于参与交通的人很多，影响交通出行的因素也很多，人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时，由于安全、法规，以及开销方面的原因，进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。
然而，传统的交通仿真由于设计理念上的原因，并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为，交通系统是一个庞大的复杂系统，必须用对付复杂系统的方法来处理，也就是要用综合的方法，而不是还原分解的方法来处理。
1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果，必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如，不能为例城市交通问题的解决，而导致城市生态恶化，危害人居环境；不能为了城市交通的畅通，阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上，突破传统思维，探索研究此类复杂系统的新途径，而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。
2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化，本身也在不断变化和发展之中，不可避免地需要一个不断深化地认识过程，这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此，无法“一劳永逸”地解决城市交通问题，我们需要基于“不断探索和改善”的'原则，研究建立有效可行的计算实验方法体系，为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。
3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解，更不存在唯一的最优解。首先，基于解析模型的最优解与假设条件直接相关，具有条件敏感性，但对于城市交通这样的问题，假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次，解决这些问题一般不存在单一的优化指标，而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案，就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者，对于这类复杂系统，有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难，特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性，试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此，我们应当接受有效解决方案的概念，而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下，我们应该利用平行系统方法，追求具有动态适应能力的有效解决方案。
基于以上分析，中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法，把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于代理的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术，“生长”和“培育”交通系统，即“人工交通系统”。
利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多，不断探索和改善，使过程、方法更科学化、系统化、综合化，不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。
三是平行管理运行，虚拟交通系统与实际交通系统相结合，直接采集现实交通数据，进行超前运算，以判断可能发生的交通事件，提前采取预防措施，为交通的高效畅通提供保障。
1)在宏观认识上，人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反，人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统，与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位，并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。
2)在仿真方法上，人工交通系统属于微观仿真的范畴，但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究，采用复杂性科学中“涌现”的原理，在底层建立单个交通出行元素的代理模型，通过大交通区域内单个代理模型之间的相互作用，“涌现”出宏观的交通现象。
3)在实现手段上，人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真，要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性，必须采用先进的分布式计算方法，如网格和p2p等，在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统，并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来，以使每一个代理模型具有逼近现实的社会属性。
4)在仿真目的上，人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外，人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象，用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。
人工系统说起来有一点抽象，其实说穿了很简单。第一是充分利用计算机技术的发展，第二是仿真与模拟的常态化。仿真不再是一个项目立项前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永远在。它是经验与知识的数字化、动态化和即时化，使人工影响现实，虚拟影响实在。
人工交通系统完善之后，人们可以像玩网络游戏一样，作为一个行人或司机加入到系统中，不必出门即可体验交通；交警同志可以在人工交通系统中学习指挥交通，而不必担心造成拥堵；交通分析人员可以利用人工交通系统研究各种突发事故对交通的影响，而不必担心人民的生命财产受到威胁；交通管理和决策人员可以在人工交通系统试验交通政策和方案，而不必承担决策失败的风险。
人工智能论文
摘要：
随着科学技术的不断创新与完善，人工智能化发展得到了质的飞跃。人工智能技术应用作为电气工程自动化过程的重中之重，是一个不可或缺的关键部分，直接关系到电气工自动化的稳定持续发展。人工智能领域涵盖的内容主要包括了图像识别、机器学习、智能搜索、语言识别以及专家系统等。为了推动我国电气自动化控制的创新发展，相关企业要加强对人工智能的研究开发工作，为社会创造出更多的价值效益。本文将进一步对人工智能在电气工程自动化中的应用展开分析与探讨。
关键词：
当前是一个科学技术时代，电气工程发展要与时俱进，跟上时代前进的脚步。电气工程行业要想有效实现电气自动化控制和管理，就必须充分发挥出人工智能技术的作用。人工智能的研究范围不仅涵盖了图像语言识别和自动化控制，还包括了专家系统和人工神经网络等内容。因此，电力企业必须通过合理利用人工智能技术，才能有效实现对各项机械设备的自动化控制，从而大大降低企业的人工成本，保障企业创造出更多的经济效益和社会效益。
二、电气工程自动化过程应用人工智能的主要优势。
（一）利于参数的优化调节。
相比较传统的控制器，通过利用人工智能技术控制有利于各项参数的科学优化调节，同时还较为简单易学，具备了良好的适应能力。合理调整人工智能的相关参数，能够最大限度提升智能函数的各项性能。此外，人工智能控制器无需专家的现场指导帮助，其能够根据计算机事先设置好的合理数据，正确运用反馈的信息与语言进行设定，此外设置好的参数能够进一步完成修改和扩展作业，具有快捷方便的特征。
（二）受相关因素影响较小。
电力企业在传统电气工程建设中所应用的人工控制器会受到各种不确定因素的影响，导致在工作过程中出现各种问题，不利于企业安全稳定的持续发展。而通过在电气工程自动化中应用人工智能技术，能够有效省去获取精确动态模型的步骤，适应能力较强，无需为其提供固定不变的工作环境和参数设置，总体来说受到外界的因素影响较小，能够保障各项机械设备安全可靠的运行生产。
（三）自动化控制过程中产生误差小。
由于在电气工程自动化中有效融合了人工智能技术，该项技术的运行不会过多受到外界因素的干扰，造成严重的运行故障问题，从而确保机器事先设置好的参数在实际操作过程中不会发生任何变动，从而有效避免了实际值与理论值出现很大偏差的问题，充分保障了电气工程自动化的高效控制管理。
（四）具备良好的一致性。
（五）降低企业人力物力。
成本通过在电气工程自动化控制中应用人工智能技术，能够有效减少各项电力机器设备对变压器与线路的需求，企业也无需再专门调度安排更多的工作人员对设备进行管理维护，从而最大限度降低了企业在人力和物力上的投资成本，有利于企业更好地发展。
三、人工智能在电气工程自动化中的实践应用。
（一）完善电气自动化性能，提高产品质量。
众所周知，人工智能技术最为显著的特征就是模拟人类大脑思维，设计人员通过将人工智能技术中的遗传算法有效融入到各项电器设备中，不仅仅能够完善优化各项产品的具体性能，还能够最大限度提升电子自动化性能，从而有效提高各项电气设备的工作质量和效率，充分保障了电气工程自动化控制过程的科学准确性。此外，人工智能技术在电气工程自动化领域的应用，能够降低企业人力成本的支出，推动我国电气工程高速稳定地发展进步。电力企业基于人工智能技术的辅助下，187页）能够将cad应用到任何电器产品设计工作中，从而大大缩减了各种电力产品的开发设计周期，并且拓宽了cad技术的研究应用程度，降低了设计人员的工作难度和任务量，在保障电器产品高质量的前提下，创造出更大的经济效益。
（二）实现智能化控制，提高工作效率。
人工智能技术所使用的智能化控制器，通过将人工智能与电气工程自动化控制有效结合在一起，能够最大化发挥出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能够科学根据下降和响应的具体时间完成对调节控制程度的合理控制，基于这种情况下，人工智能能够大大改善电气自动化控制管理的相关性能［3］，为电气工程自动化建设工作打下扎实的基础。与此同时，电力企业通过引进应用先进的智能化控制器，能够实现电气工程自动化控制相关数据的实时分析调节，无需专门安排专家技术人员在现场进行指导和监督，相关工作人员在控制室通过计算机就能够实现远程控制操作，从而有效提高自动化控制管理的工作效率。
（三）改善故障诊断技术，提高诊断水平。
电力企业在电力工程自动化控制过程中，会遇到各种运行故障问题。例如，常见的发电机断电、变压器过热等事故，对于这些运行故障，传统的诊断方法是通过收集相关气体样本，并对其进行科学分析判断，最终得出发生该故障的具体结论，有针对性地采取解决措施。传统故障诊断方法除了需要维护检修人员花费较多的时间与精力，电力企业还必须安排管理人员对各项设备进行实时监控，这无疑加大了企业的人力支出成本。而通过利用人工智能诊断技术，在故障诊断过程中有效融入模糊理论、专家技术以及神经网络，能够大大提高电气设备故障的诊断效率，在第一时间发现问题并解决问题，从而降低了企业在人力成本上的支出，保障企业各项电力设备安全可靠地持续运行，满足社会对于高质量电力的需求。
四、结语。
综上所述，为了推动我国电气工程自动化的稳定持续发展，政府相关部门要加强与社会企业的联系与合作，共同大力推广应用人工智能技术，不断提高电气工程自动化技术水平。通过在各项机器设备中加入智能化控制器，从而有效实现各个控制环节的自动化，方便企业内部人员的管理和维护，充分保障产品生产的高质量，满足社会用户的各项需求，为国民经济发展贡献最大的力量。
参考文献：