發布時間：2023-06-15 17:16:31
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的人工智能發展前景樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
當今社會已經進入了人工智能時代，人工智能的應用，大大改善了我們的生活。大數據時代已經來臨，不論是從數據的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應用起到了基礎和保障。
1人工智能
1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學科，即利用現階段科學的研究方法和技術，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統，從而實現利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發，人工智能這個話題也取得了飛速的發展。人工智能是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復雜工作的機器。1.3人工智能的研發歷程。早期研究領域：人工智能專家系統，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經網絡等，現在涉及以下研究領域：數據挖掘，智能決策系統，知識工程，分布式人工智能等。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到廣泛的發展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統。所謂專家系統就是控制計算的智能化程序系統，通過研發人員總結歸納了專業學科知識和日常經驗，能夠知道計算機完成某個領域內的專業性活動或者解決某些專業級別的問題。人工智能技術可以合理利用已知的經驗體系在復雜環境中，解決和處理復雜問題。（2）機器系統。機器系統簡單說就是機器人通過人造神經系統，借助于網絡或者存儲系統汲取系統的知識進行開發研究。（3）感知仿生。感知仿生系統通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應環境，做出判斷。（4）數據重組和發掘。是指通過人工智能系統，結合當前先進的理念，對大數據的總結歸納，識別存儲，調取等應用。通過數據的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統利用系統有效的規避和克服系統資源在某段時間內的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉換，并行處理，開放啟發方式，冗余且容錯糾錯的能力。
2數據挖掘
2.1數據挖掘的定義。數據挖掘(DataMining,DM)是揭示數據中存在的模式和數據關系的學科，強調處理大型可觀察數據庫。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到了廣泛的發展。這里包括數據挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復雜的現實世界數據中挖掘出未知和有價值的模式或規則，后者是知識的比較，選擇和總結出來的原則和規則，形成一個智能系統。2.2數據挖掘的研究現狀。當前數據挖掘應用主要集中在電信、零售、農業、網絡日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫藥等方面。看似廣泛，實際應用還遠沒有普及。而據Gartner的報告也指出，數據挖掘會成為未來10年內重要的技術之一。而數據挖掘，也已經開始成為一門獨立的專業學科。2.3數據挖掘的研究發展。具體發展趨勢和應用方向主要有：性能方面：數據挖掘設計的數據量會更大，處理的效率會更高，結果也會更精確。工具方面：挖掘工具越來越強大，算法收斂越來越多，預測算法將吸收新穎性算法（支持向量機（SVM），粗糙集，云模型，遺傳算法等），并實現自動化的實現算法，選擇和自動調諧參數。應用：數據挖掘的應用除了應用于大型專門問題外，還將走向嵌入式，更加智能化。例如進一步研究知識發現方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導下，按照國內形態發展，至少需要20年的時間，才能改進數據挖掘的發展。
3數據挖掘與人工智能技術的聯系
數據挖掘屬于人工智能中獨立系統。它于人工智能的存在關系屬于，并存聯系，且獨立運行，互不從屬。此設計體系一方面可以有效促進人工智能提升學習能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統計，OLSP，以及決策支持系統模塊等起到推動作用。在收挖掘應用領域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數據庫，知識庫，不同領域不同學科的信息進行序列矩陣模式挖掘。基于數據本身的分類，辨識，關聯規則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數據挖掘，更加便于科研團體或者領域對數據的使用和分析。數據挖掘是人工智能領域的一部分。首先，高智能是數據挖掘和人工智能的最終目標，正是由于這個目標，人工智能和數據挖掘有很多關聯。其次，數據挖掘和人工智能是各種技術的整合。數據挖掘和人工智能是許多學科的跨學科學科。最后，數據挖掘的出現逐漸發展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。
4人工智能和數據挖掘技術的發展前景
在當前環境下，人工智能和數據挖掘技術具有以下發展前景:(1)在大數據互聯網中的應用。將人工智能的技術應用于互聯網中將會使網絡技術帶上智能的特性,可以為人們的生活提供智能化的幫助，給人們的生活帶來便利。還可以提高網絡運行效率、增加網絡安全性等。(2)智能化服務的研究。人工智能和數據挖掘都很注重對智能化服務的研究,例如很多智能機器人便應運而生，它們已經能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務。高度的智能化是數據挖掘和人工智能研究最終追求的目標,也是二者最終合而為一的標志。(3)使知識產生經濟化。在現階段的知識經濟時代，人工智能和數據挖掘勢必受到經濟的影響，這決定了人工智能和數據挖掘將具有經濟特征。人工智能和數據挖掘技術作為無形資產可以直接帶來經濟效益，通過交流，教育，生產和創新的無形資產將成為知識經濟時代的主要資本。可以預期未來的人工智能和數據挖掘技術將更加經濟實用。(4)交叉學科的技術融合。各行各業的理論和方法都已經開始融入了人工智能和數據挖掘之中。未來的人工智能和數據挖掘技術必將是一個融合眾多領的復合學科。當今，我們已經在逐漸使用人工智能與數據挖掘技術，去攻克更多難題，解決更多問題，造福人類，改善生活，近在眼前。
作者:喻正夫 單位:漢江師范學院
參考文獻：
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P鍵詞：人工智能；會計
中圖分類號：F230 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）001-000-01
一、人工智能在會計領域應用及前景
人工智能即“關于研發人工構造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統的理論和應用，這些系統可以取代部分目前人類正在做的工作”。對于人工智能的定義，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的應用卻很常見，例如蘋果的Siri。人工智能是對人的智力的模仿再生，導致人的思維永遠會先于計算機一步。
在如今的高速信息化時代下，縱觀整個會計領域，不難發現，由于各種會計處理軟件和人工智能的應用，過去從事手工填制憑證、記賬、對賬、結賬這些繁瑣的工作的人正在悄無聲息地被替代。相比較而言，人工智能比這些人完成的工作更加出色、效率更高，處理昔日會計工作的人，不得不成為智能化的淘汰品。會計的基本職能正潛移默化地在發生改變。
具體而言，人工智能引入會計行業可以避免由于人的失誤而造成的會計信息錯誤的問題，為管理決策、業務投資分析提供可靠的數據支持。同時，人工智能可以使業務效率明顯提高，對于技術含量低、簡單重復的工作，人工智能可以在高強度工作下仍然高效運行。如此以來，企業運用人工智能解決日常大量發生的標準化工作，精簡核算類型員工，既提高了效率又節約了成本。在信息爆炸的時代，人工智能憑借其強大的計算能力、海量的信息儲存以及高強度運轉的工作能力，在信息采集等方面也發揮越來越重要的作用。
不置可否地是人工智能不僅代表了先進科技的高速發展，同時也帶來更豐厚的經濟利益。人工智能的應用范圍也會隨著社會發展從大型企業逐步擴展到中小型企業，其功能也會日臻完善，從財務核算逐步擴展到為財務決策提供信息等領域，智能會計的發展前景明朗廣闊。
二、會計是否將被人工智能完全替代
2014年《經濟學人》的調查數據顯示，未來20年最有可能收到人工智能沖擊的行業中會計位于前三甲。在國內，國務院常務會議通過了《裝備制造業標準化和質量提升規劃》，工信部等部門也了《機器人產業規劃2016-2020》，意圖指導機器人產業蓬勃發展。人工智能的發展如此受器重，會計人員面對的挑戰空前嚴峻。
因此，人工智能真將會計完全替代，會計行業中的人都將面臨重新選擇新的工作領域的窘境？答案是否定的。
如今會計行業正朝著一個更加多元化、全球化的復合型方向發展，由于如今的經濟信息時代地迅猛發展，越來越多的企業步入了國際化的軌道。對于這些企業進行合并重組、融資上市、跨國合作……都需要會計的輔助指導。
人工智能缺乏人類所特有的主觀能動的創造想象力。人工智能由于其根據特定的情形，提前設計好運行程序，在一旦遇見新的情形，就無法進行處理。人工智能是沒有意識的機械的物理操作過程，相反人類的智力在于心理活動過程。人的大腦在憑借直覺判斷、運用邏輯推理等方面完全碾壓人工智能。所以，涉及主觀判斷，無法利用規則來約束衡量的問題，必須具備會計知識的人來處理。
三、會計行業重新定位于轉型迫在眉睫
在人工智能被引入到會計工作中，普通核算類型工作的崗位勢必減少，但財務人員不會完全被人工智能取代。分析目前國內的會計人員的結構布局，清晰感受到呈現兩極分化的態勢。會計行業的普通核算類型的人員已達到飽和，但高水平的財務管理人才仍是鳳毛麟角。高級應用型與復合型人才在社會上青黃不接。對于企業而言，需要的也是能夠為企業宏偉藍圖出謀劃策的高級會計人員。審時度勢地轉變自身職能，努力提高自身能力素質，能人之所不能即做人工智能無法企及的事情是會計人員的首要選擇。
（一）轉變傳統的思維模式與觀念
在許多外人甚是會計工作人員看來，會計是一個埋頭算賬、記賬、整理數據的“管家”，每天就是管理著物料、錢的收支，這種觀點明顯早已過時。會計如果一直沿襲成規，因循自己習以為常的做法，思維定式，不接納新型思維方式，一味膠柱鼓瑟，只能成為“優勝劣汰”競爭中的淘汰者。
（二）專業知識學習無止境，順應科技發展潮流，提高競爭力
在新的環境下，戰略管理型人才是我們每個會計人員努力的方向。如果知識內容片面而且結構老化，就只能重復進行簡單、機械的基礎工作，毫無疑問會被人工智能取而代之。一個財務人員不能簡簡單單的看見賬簿上面記載的數據，而要利用這些數據看到公司背后的實際情況，為公司發展壯大統籌規劃。即需要的是一個對會計知識、行業法律法規、管理決策和現代科技綜合掌握的高精尖人物，擁有評估判斷、預測決策與人機協調多方面才能的復合型人才。
（三）向人工智能會計領域的開發進軍
會計處理問題的思維和方式會因不同問題而改變，考慮的范圍也會隨時間的變遷而不斷擴大，這些都會使人工智能在會計領域的開發異常復雜。如果儲備大量會計知識與經驗的人員，從事于智能會計的開發與維護，重新發掘自身的價值，既是會計人員的新出路又會對會計的發展做出一番新的推動。
四、結語
人共智能引入會計行業并不昭示著會計職業的滅亡，隨著科技不斷地發展，人工智能對于簡單機械的工作的完全替代是理所當然的，會計遭遇如此挑戰也是社會進步的必然結果。面對這一重大的技術革新，無論是會計工作者還是會計專業學生，都應以積極的態度主動從容面對，重新進行職業定位，從過去腐朽錯誤的觀念中解放出來。面對新興技術的發展，不能因為恐懼而閉門造車、對其進行排斥，而是保持警醒的態度來發展與提升自己，堅信挑戰與機遇并存。
參考文獻：
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科技進步給人們的閱讀方式帶來了變革，知識傳遞的媒介已不拘泥于傳統的紙本，這意味著擁有大量紙本文獻的圖書館要迎合時代的要求，結合現代數字信息技術和人工智能技術，用信息化手段挖掘數據、傳遞知識、服務廣大讀者。
1.現代圖書館、數字信息技術和人工智能的定義
現代圖書館是以采集與擷取記錄在各種媒體上的資訊知識，經過組織、整合與傳播，提供自由利用和不限時限地的資訊檢索服務，以引導與便利人們學習研究、交流經驗，進而輔助人類創造新的文化，調適民眾生活的機構。數字信息技術是一項與電子計算機相伴相生的科學技術，它是指借助一定的設備將各種信息，包括圖、文、聲、像等，轉化為電子計算機能識別的二進制數字“0”和“1”后進行運算、加工、存儲、傳送、傳播、還原的技術。人工智能則是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
2.現代圖書館、數字信息技術和人工智能三者關系
圖書館在人們的工作與學習中扮演著十分重要的角色，然而隨著社會的進步與科技的發展，傳統圖書館越來越不能滿足人們日常的生活需求。伴隨計算機網絡技術和計算機基礎設施的全面覆蓋，人工智能的快速崛起，社會正發生著翻天覆地的變化，現代圖書館也應運而生。
（1）現代圖書館和數字信息技術的關系。隨著科技的發展，人們的閱讀習慣正發生巨大的改變。個性化的閱讀習慣使得人們對圖書的需求存在著巨大的差異，從而導致了書籍庫存量的增加。讀者可以利用的單純閱讀時間也越來越少，人們的閱讀時間多數呈現碎片化，閱讀的方式多數采用移動終端進行。因此傳統的紙質圖書因為攜帶不便成為人們閱讀的一大障礙。通過數字信息技術將書籍電子化，并利用該技術進行各類圖書的需求統計和合理薦購，就可以很好地解決紙質圖書帶來的弊端。
（2）現代圖書館和人工智能的關系。人工智能雖不能像人類一樣，擁有自己的意識和思維方式，但是這種類人化的自我思考已經打破了常規。那么人工智能和現代圖書館之間又有怎樣的關系？圖書館作為人們汲取知識的殿堂，擁有著海量藏書，人們想要從中找尋自己需要的讀物，這在以前需要花費一定的時間和精力。但在信息檢索領域智能化發展的今天，人工智能系統可以迅速地根據用戶所提供的自然語言表述的檢索要求進行分析，形成檢索策略進行搜索，代替或輔助用戶完成諸如選詞、選庫、構造檢索式，甚至可以在數據庫中進行自動推理查找，讓用戶輕而易舉地得到想要的信息。讀者在進行書籍的查找、借閱、歸還等過程時，實現操作的全自動化，這將會在保質保量的前提下最大限度地降低對外服務的人力成本，⒆試賜度敫有需要的地方。
（3）數字信息技術和人工智能的關系。在數字化時代，人們在學習生活中大量利用著互聯網，數字信息技術為人們的生活帶來了便利。人工智能雖然有著類似于人腦的智能化思維方式，但是其必須依靠數字信息技術作為基礎，才能得以發展。例如，在現代圖書館中雖然人工智能很大程度上能代替人類對圖書進行分類與檢索，但是依舊需要借助數字信息技術，以自然語言檢索和可視化檢索為基本形式來完成相應的工作。
3.結束語
社會經濟的高速發展，極大地豐富了人們的文化生活，人們對于知識的渴望越來越強烈，現代化圖書館扮演的角色也越來越重要。現代圖書館在數字信息技術的支持之下，已經很大程度地減輕了人類的工作量，給人們的閱讀帶來了便利。我們有理由相信隨著信息技術的發展、人工智能的普及，將來現代圖書館肯定會普遍運用諸如人臉識別、眼球識別圖書自動翻頁這樣的高科技技術。現代圖書館在數字信息技術和人工智能的技術引領下，必定會朝著好的方向不斷發展，實現向智能圖書館的飛躍。
參考文獻：
人工智能主要將人類的思維意識、實踐行動等智能化處理，從而對其進行模擬，并作一定的擴充和延伸。隨著這種技術的發展，一些新型交叉學科也隨之出現。它的研究內容包括了很多方面。比如計算機智能應用體系、多媒體監控手段等等，其研究出來的產品有智能機器人、語音處理識別體系等。
2計算機多媒體技術發展前景
筆者根據當前計算機多媒體技術的應用現狀及科學技術的進步，對計算機多媒體技術的發展前景作了以下三個方面的展望。
2.1計算機多媒體技術集成化
當今很多計算機應用都是將數據信息通過文本的方式進行顯示。隨著計算機多媒體技術的發展，未來的多媒體環境不僅有視覺、聽覺、觸覺，還有味覺和嗅覺，這些媒體信息都能夠有效的融合。而且可以利用計算機多媒體技術將攝像同其他設施有效統一，將辦公、娛樂、學習等多種功能集成應用。
2.2計算機多媒體技術網絡化的發展
通信技術的進步對計算機多媒體技術網絡化的發展具有十分重要的推動作用。如今，在人們日常的工作、學習和生活中，計算機的應用無處不在。通信技術和計算機多媒體技術兩者的結合，也使得人們對多媒體技術的應用更加有效。如今，衛星通信、光纖通信等遍布全球，我們所處的時代已然是一個網絡數字化的時代。而且，隨著藍牙技術的應用研究，很多多媒體網絡技術也變得無線化、小型化。可以說，網絡化是計算機多媒體技術發展最主要的方向。
2.3多媒體終端的智能化
隨著科技的進步，計算方式也在不斷進行革新改進。不論是多媒體計算機的硬件結構還是其軟件體系，都在進行革新優化。特別是在硬件體系結構、軟件以及算法三者有機結合之后,多媒體計算機的性能得到了更大的提高。以此，我們有理由相信，今后的多媒體計算機的綜合性能將會不斷地提高和優化。而且，目前云技術也在不斷朝著網絡化方向發展，多媒體終端將會具有更多功能，也更加智能，其應用范圍也會更加廣泛。
3結束語
【關鍵詞】人工智能 醫學領域
1 引言
人工智能（AI）是上世紀50年展起來的新興學科，主要內容包括：知識表示、自然語言理解、機器學習和知識獲取、知識處理系統、計算機視覺、自動推理和搜索方法、智能機器人、自動程序設計等方面。在過去的幾十年里人工智能涌現出了大量的方法，大致可分為兩大類：第一類是基于Newell和Simon的物理符號系統假說的符號處理方法。這種方法大多采用從知識階段向下到符號和實施階段的自上而下的設計方法，第二類是采用自下而上設計的“字符號”方法。
2 人工智能的發展
全球對人工智能的研發經歷了已經有70年的發展，從上個世紀的50年代開始一直到今天，歷經了兩次大起大落，但伴隨著深度學習的重燃、龐大的大數據支撐以及計算能力的不斷提升和成本的不斷下降這些因素的出現，尤其是在摩爾定律、大數據、互聯網和云計算、新方法這些人工智能進步的催化劑作用下，將迎來人工智能新的春天。
3 人工智能在醫學領域上的應用
3.1 在神經網絡中人工智能的應用
在醫學診斷中人工智能的應用會出現一些難題，例如知識獲取比較難、推理速度慢、自主學習以及自適應變化能力弱。研究人腦連接發現了以人工神經為特點可以解決在獲取知識中所出現的瓶頸和知識種類繁瑣問題，能夠提高對知識的推理能力，包括自主學習，自組織等方面的能力，促進了神經網絡在醫學專家系統中的快速發展。
人工智能領域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在傳統的結構上，它只是AI分支中的一個，只能通過邏輯符號來模擬人腦的思維方式，進一步來實現人工智能，與之相比，不同的ANN是學習和訓練為一體來達到智能的。ANN具有學習的能力及特殊方法，用戶不用編寫復雜的程序來解決所遇到的問題，只用提供有效的數據就可以完成。迄今為止，醫學領域中對大部分的病理原因無法解釋，無法確定病理原因，加上各種疾病的表現種類復雜多變。在醫學的日常實踐中，疾病相應的治療只能以經驗為基礎來判斷。所以，ANN有著記憶，學習和歸納總結為一體的人工智能服務，在醫學領域有很好的應用發展趨勢。
3.2 在中醫學中人工神經網絡的應用
在中醫學中，所提出的“辨證論治”中的“證”具有模棚性、不確定性的特點，主觀性比較強，因此中醫的診斷方法和治療手段與醫師的經驗水平有很大聯系。數年來在實驗研究，臨床觀察，文章整理，經驗總結上，都有著對“證”的研究思想的深入調查。一部分“辨證”的過程可以用人工神經網絡來替換使用。恰當的中醫癥狀可以作為基本輸入和適當人工神經網絡模型，人工神經網絡能夠根據以往的學習“經驗”來進行綜合分析，從而提出中醫診斷方法。
由神經元結構模型、網絡連接模型、網絡學習算法等幾個要素組成了人工神經網絡。具有某些智能系統的功能。 按照網絡結構來劃分，人工神經網絡有很多不同的種類，例如感知器、BP網絡、Hopfield網絡等，目前應用最為廣泛的神經網絡就是其中的BP網絡。這種前沿網絡非 BP網絡所屬，網絡的結構與權值能夠表達復雜的非線性 I/0映射關系。憑借 BP網絡優良的自主學習功能，既可以通過誤差的反向傳播方法，對照已知樣本反復進行訓練，也可以調整網絡的權值，直到網絡的 I/0關系在某一塊訓練指標下最接近樣本為止。
3.3 人工智能在臨床醫療診斷中的應用
計算機編寫的程序主要根據專家系統的設計原理和方法來模擬醫生的醫學診斷，以及通常治療手段的思維過程來進行。醫療專家系統是臨床醫療診斷中人工智能的很好體現，不僅能夠處理較為復雜的醫學治療問題，還能當做醫生診斷疾病的重要工具，更重要的是傳承了專家們的寶貴醫學治療經驗。
3.4 人工智能技術在醫學影像診斷中的應用
目前，在醫學影像中存在著的問題，比如：誤診率高、缺口大。這些問題需要通過人工智能的方法來解決。在醫學影像技術領域人工智能的應用包括主要的兩個方面，分別是：第一個方面為圖像識別，第二個方面為深度學習，其中人工智能應用最核心的部分實深度學習。這兩個部分都是基于醫學影像大數據所進行的數據上的挖掘和應用。這兩個方面所進行的數據挖掘及其應用都是依據醫學影像大數據來完成的。
Geoffrey Hinton教授是神經網絡領域的大師，2006年，他與其博士生在《Science》和相關的期刊上發表了論文，第一次提出了“深度信念網絡”的概念。2012年，由斯坦福大學Fei-Fei Li教授舉辦的ImageNet ILSVRC大規模圖像識別評測任務是由Hinton教授的研究團隊參加的。這個任務包括了120萬張高分辨率圖片，1000個類比。Hinton教授團隊使用了全新的黑科技多層卷積神經網絡結構，將圖像識別錯誤率突破性地從26.2%降低到了15.3%。 這個革命性的技術，讓神經網絡深度學習以迅速的速度進入了醫療和工業的領域范圍，隨后這一技術被陸續出現的醫療影像公司使用。例如：國際知名的醫學影像公司Enlitic和國內剛剛獲得有峰瑞資本600萬天使輪融資的DeepCare。都是不斷積累大量影像數據和診斷數據，繼續對神經元網絡進行深度的學習訓練，從而有效的提高了醫生診斷的準確率。
人工智能不僅能使患者的健康檢查快速進行，包括X光、B超、核磁共振等。另外還能大量減少醫生的讀片時間，提升了醫生的工作效率，降低誤診率。
4 總結
人工智能軟件工作效率遠遠超過了人類大腦，不僅能夠更快速的找到數據的模式和相似性，還能有效幫助醫生和科學家提取重要的信息。隨著人工智能的發展及其在醫學領域的逐漸普及和應用，兩者的互相融合在未來必定成為醫學發展的重要方向。
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摘要： 隨著經濟的發展，技術的進步，現代企業設備越來越大型化、復雜化、智能化，如果液壓設備發生故障，生產就無法進行。本文首先介紹液壓系統故障診斷的準備工作，然后詳細介紹三種診斷方法。
關鍵詞：液壓系統故障 簡易故障診斷法 人工智能故障診斷法
液壓系統具有很多獨特的優點，常見的如：大容量、結構緊湊、安裝靈活、反應快、容易控制等等，在現代大型設備，特大型設備中具有廣泛的應用的同時存在著問題，極易發生故障從而影響生產，造成故障的原因主要是系統中元輔件和工作液體性能不穩定，系統設備使用不當或者維護不到位。近幾年液壓系統故障診斷成為了一門專門的學科，受到高度的重視。
1、液壓系統故障診斷的準備工作
第一拿到設備使用說明書時一定要認真仔細的閱讀，詳細了解該設備的功能、結構、工作原理，包括系統中元件的功能結構和原理；第二從網上查閱設備的檔案資料，包括生產廠家、制造日期、調試驗收，故障可能、處理方法等等。
2、簡易故障診斷方法
2.1 主觀診斷法
這是一種最傳統的方法，憑借維修人員的主觀判斷（看、聽、摸、聞、問）和實踐經驗，或者利用簡單的儀器、儀表判斷故障發生的部位并且給出發生的原因。常見到的主觀診斷法有感官診斷、方框圖分析、系統圖分析，該方法簡單快捷方便，這種方法對維修人員的要求極高需要有豐富的診斷經驗，但是診斷結果具有局限性。
2.2直接性能測試法
這種方法通過測試液壓元件和系統性能進而評價系統工作狀態，適用于處于工作狀態的系統，還能進行定量的分析，現代運用最多的是檢測液壓系統的狀態。如果檢測的液壓系統元件或者性能超出了規定的正常范圍，那么該系統就有發生故障的可能性。這種方法原理簡單，相當直觀，但是測試的精準度不是很高，一般早期的失效很難檢測出來。
3、基于信號分析的故障診斷方法
3.1基于抽樣分析法
反映系統內部信息的除了液壓系統本身的信息，其內部的污染物也可以，也就是說測定和鑒別油液當中污染物的成分和含量，可以知道液壓系統的污染情況和運行狀況，也是一種故障診斷的方法。目前我們經常見到的有兩種：一種是基于油液顆粒污染度的檢測技術，包括：顯微鏡檢測技術（設備投資小、方法簡單、費時費力、誤差大）、自動顆粒計數器（檢測速度快、操作簡便、準確度高但精度低）、稱重法（設備簡捷、檢測方便、只測重）、鐵譜分析法（可進行定性和定量的分析）、光譜法（成本高、精度高）；另一種是基于油液性能參數的檢測技術，這種技術需要細致的分析油液的有關參數和金屬的含量，歷時的周期較長，無法實現在線檢測，但是對重要液壓系統的診斷很有效。
3.2基于振動噪聲分析法
在液壓系統的運行過程中，必然會伴隨產生振動和噪聲，尤其液壓泵的振動聲音十分大，實際上這些設備的振動和噪聲就包含了許多故障的信息，分析信號，得到元件狀態信息，進而進行故障診斷。這種方法的理論比較完善，應用也比較廣泛，有多種信號處理方法如：時域特征參數法、時差域特征法、概率密度法、相關分析法、譜分析法、自功率譜分析法、倒頻譜分析法、包絡譜分析法、主分量自回歸譜提取法、AR譜參數提取法、小波分析等。目前旋轉機械設備也能用它分析診斷故障，純機械設備的故障診斷效果相當明顯。隨著信號處理技術的發展，這種方法的應用前景十分可觀。
3.3基于數學模型法
這種方法的指導是現代控制理論和優化方法，基礎是系統的數學模型，殘差產生法是觀測器（組）、等價空間方程、Kalman濾波器、參數模型估計和辨識等，利用閥值或者準則評價決策殘差。該方法和控制系統的關系相當密切，共同成為監控、容錯控制、系統修復重構的基礎。這種方法的數學模型的精確度直接決定診斷的精確性，一般最常建立的是線性和非線性的數學模型來診斷液壓系統的故障。
4、基于人工智能的故障診斷方法
4.1基于專家系統的智能診斷法
這是智能診斷技術中受到多方關注的一個發展方向，研究最多，應用最廣，主要是利用專家的知識和推理方法解決實際遇到的復雜問題。在這的專家系統并不是指人員而是指一種人工智能計算機程序，知識權威，學習功能強大。該系統的主要組成部分：知識庫（系統知識和規則庫）、數據庫、推理機和解釋機制。如果利用它檢測在線的系統，數據庫顯示的是實時工況數據；如果利用它檢測離線系統，則數據庫顯示的是實際故障時的數據或者人為故障的樣本數據。該方法的運行過程是通過人機相互交換，專家系統獲得所需信息，利用系統的知識庫和數據庫，推理機運用規則，調用應用程序，進行正確的推理，找到液壓系統的故障。這種方法給自動化進行液壓系統故障診斷代帶來了光明和希望，但是也存在一定的不足和問題，不過未來的發展前景還是很廣闊的。
4.2基于神經網絡的智能診斷法
20世紀80年代人工神經網絡迅速崛起，成為人工智能領域的一個分支，是一種計算模型（與人的認知過程相似），一種非線性動力學網絡系統（模擬大腦神經元結構特性）。神經網絡的非線性處理單元（類似神經元）相互關聯，具有了學習、記憶、歸納總結等功能和數學模擬能力。這種方法的具有獨特的優勢，如：分布式處理能力、聯想記憶、自學習能力等收到診斷領域的廣泛關注和重視，未來發展前景十分寬廣。
4.3基于模糊理論的智能診斷法
大量的模糊現象存在于液壓系統故障診斷領域，如：系統油溫過高、壓力波動較重等等，過高、較重這些都是模糊的概念，并沒有清晰的邊界，故障發生會經歷一個漫長的時間，同時故障發生的原因和癥狀也是模糊的，可能一對一，可能一對多，也可能多對一。利用模糊邏輯、模糊關系描述故障的原因和現象，建立隸屬度函數和模糊方程，明確識別故障。這種方法的現象更為客觀，結果更符合實際，速度快，容易實現。
5、結束語
隨著21世紀科技的發展，人工智能技術更是突飛猛進，還有許多智能診斷的方法如：故障樹診斷法、灰色理論智能診斷法、案例推理診斷法、多智能體的智能診斷法、信息融合技術智能診斷法等等。如何將新型科技、智能技術運用到故障診斷系統當中，實現自動化、智能化的故障系統診斷是我們亟待解決的問題。
參考文獻：
[1]范士娟，楊超.液壓系統故障診斷方法綜述[J].機床與液壓，2009，37（5）：188-192，195.
1.智能化應用在機械制造中，系統工程技術、人工智能技術、機械制造技術以及自動化技術相互融合，進而催生出了一種新的、綜合性強的應用技術——智能化技術。智能化應用實現了人機一體化，能夠對生產過程中的各工藝環節進行智能化推理、分析、判斷、決策。所以，機械制造技術和人工智能技術相互結合從而形成了智能機械制造技術，它在機械制造系統中加入了人工智能因素，能夠模擬出專家活動，對機械制造過程進行實時的自動化監測，及時發現和處理各種問題。除此之外，隨著智能化應用的廣泛應用，機械制造企業能夠依據外部條件的變化，及時調整自身參數，從而適應市場需求，有效提升機械產品質量。
2.虛擬化的應用在機械制造企業利用仿真技術、建立系統模型，能實現自動化技術的虛擬化應用。虛擬化應用綜合了信息技術、人工智能、多媒體技術、并行工程、現代機械制造工藝以及計算機圖形學的綜合利用，是一項系統性技術。在信息技術和計算機仿真技術的共同支撐下，機械制造企業能對生產過程進行模擬和仿真，從而發現其存在的各種問題，切實降低企業生產成本，縮短產品開發周期，確保產品質量，提升機械產品的市場占有額。
二、自動化技術在我國機械制造中的發展前景
我國的經濟發展水平以及民族的崛起，在很大程度上受機械制造行業的影響。長期以來，我國自動化水平偏低，所以企業都在尋求快速發展之路，但是要提高我國的自動化水平，必須循序漸進，有計劃、有步驟的開展。在發展過程中，我們不能不加選擇的照搬國外自動化技術，而要從我國具體國情出發，制定出長期有效的發展規劃，逐步提升我國機械制造行業的自動化水平。相較于西方發達國家，我國機械制造業的自動化技術尚處于起步階段，自動化水平較低，但是隨著我國科學技術水平的不斷發展和進步，我國自動化技術將會越來越多的應用到機械制造領域。機械制造企業要取得長遠發展和進步，就要始終堅持國家的政策導向，時刻以推動國民經濟發展為導向，順應企業發展形勢，堅持實事求是，引進并借鑒外國先進技術，為我國機械自動化技術的健康、穩定發展奠定基礎，不斷提高機械制造領域的經濟效益，加快實現機械自動化的偉大目標，提升我國機械自動化技術在國際市場上的競爭力。
三、結語
論文摘要:文章就繼電保護技術在電力系統中的運用作了相關探析，描述了繼電保護技術在電力系統中的運用特性，旨在從繼電技術的發展及其運用對提高電力系統的質量、減少電力損耗等方面來闡述其重要作用。現行的繼電保護技術主要是微機繼電保護系統，其速動性能、穩定性能和安全性能等都優于傳統的保護技術。
繼電保護技術的發展是電力安全發展趨勢的一種必然選擇，也是企業在供電過程中不可缺少的一種重要應用工程。該技術的運用必將隨著電力的不斷發展而提升。在現代化的電力需求中，家電設備增多、企業用電機器增多、發電機容量增大等多種客觀方面的原因使得電力系統中正常工作電流和短路電流都不斷增大。這就需要一種既能夠保護機器正常運轉，又能夠對短路等用電現象提出及時警報的技術。無疑，繼電保護技術便應運而生。本世紀初隨著電力系統的發展，繼電器才開始廣泛應用于電力系統的保護。本文試就繼電技術的發展運用作探析。
一、繼電保護技術的理解
繼電保護技術是指在正常用電的過程中，能夠對電路故障進行及時的警報，并能夠有效地防止事故發生的一項技術，其核心是繼電保護的裝置。繼電保護的裝置隨著現代電力的發展變化也由原先的機電整流式向集成微機處理式過渡。尤其是近三十年以來，將計算機運用技術融入繼電保護裝置，使得微機繼電保護技術得到了長足的發展，也使得保護的性能得到進一步的增強。
繼電保護技術的主要特點是:(1)自主化運行率提高，計算機的數據處理技術能夠使得繼電設備具有很強的記憶功能，加之自動控制等技術的綜合運用，使得繼電保護能更好地實現故障分量保護，提高運行的正確率;(2)兼容性輔助功能強，繼電保護技術在保護裝置的制造上采用了比較通用兼容的做法，便于統一標準，并且裝置體積小，減少了盤位數量，在此基礎上，還可以擴充其它輔助功能;(3)操作性監控管理好，該技術主要表現在一些核心部件不受外在化境的影響，能夠產生一定的使用功效。與此同時，該保護技術能夠通過計算機信息系統，具有一定的可監控性能，大大降低了成本。
二、繼電保護技術的在電力系統中的運用特性
(一)繼電保護技術的智能化運用特性增強
現代化的電力管理越來越體現了智能化的控制管理模式，具有一定的人工智能化的特征。這些特征，一方面使得電力系統在管理上減少了不必要的資源浪費;另一方面為其他各項技術的運用提供了廣闊的技術空間。正是在這樣的技術背景下，繼電保護技術出現了一定的人工智能化，使得保護裝置在設計上更具有合理性和科學性。
這些智能化的信息特征使得繼電保護技術在發展的過程中逐漸地進入了自動化的發展進程。目前，在我國主要大城市供電公司的繼電保護設備中已采用了模擬人工神經網絡(ANN)來進行對用電的保護。因此，進一步推進了繼電保護技術智能化的發展前景。據現有的資料介紹，在輸電過程中出現的短路現象一般有幾十種，如果出現這樣的情況用人工進行排除，至少需要12小時以上。但若是采用上述的神經網絡繼電保護方法，可通過采集的數據樣本對發生故障進行檢測，從而能在半小時之內得出故障出現的原因，大大縮短了維修時間。這些人工智能方法通過計算機輔助體統的幫助運用，可使得電力運輸效率大大加強。
(二)繼電保護技術的網絡化更新發展顯著
繼電技術的運用離不開計算機網絡的支持。這種網絡化的技術，不僅給繼電技術提供了可操作檢查的直觀空間范圍，也給其發展更新提供了更為廣泛的動力支持和保障。這也正是繼電技術開放性發展的必然要求。繼電保護的主要功能在于保護電力系統的安全穩定，而這種保護離不開計算機網絡的數據模擬生成系統，需要依據計算機通過數據采集和分析來檢測故障存在的原因，進而發出警報。
這些網絡化的發展，一方面，能夠通過數據的的采集和模擬生成，綜合分析可能出現的各種故障;另一方面，在顯示故障的同時，能夠準確地反映出故障的緣由、位置的情況，便于工作人員能夠采取有效的解決策略。例如，現在的各種環保節能發電廠就是采用了該種裝置，通過總調度室計算機監控，不僅能夠知曉現有線路的運行前那個框，還能夠對各條線路出現的短路等現象作出判斷，以便維護人員能夠進行及時正常地維修。
(三)繼電保護技術的自適應性發展迅猛
繼電保護技術的自適應性也是值得關注的方面。我們知道自適應控制技術在繼電保護中的應用具有如下的作用:(1)使得繼電保護更具有一種適應性，能夠適應多種故障的檢測;(2)有效延長保護時間，能夠使得電氣設備產生更長的使用壽命;(3)能夠提高經濟效率，即這種保護能夠針對用電過程中出現的問題進行排除，不僅減少了人工操作的麻煩，還能夠節省成本。
當前電力系統在發展過程中出現的各種問題，除了需要一定的人工操作之外，采用繼電保護技術的自適應性技術，一方面，能夠真正發揮繼電保護的“保護”功能，使得人們的生產生活得以順利地開展，滿足人們的發展需要;另一方面，能夠使得這種適應性能面對各種形勢的變化發展，最大限度地提高電力設備的使用壽命，以減少故障的發生。這種適應性應該離不開計算機網絡環境的支持。因此，就更具有廣泛的適應性能。
三、繼電保護技術的發展前景
(一)電子數據主動化的特性顯著
隨著計算機數據自動化的發展，繼電保護技術的現代化發展也必然得到充分的體現，即電子數據主動化性能必將得到顯現。
(二)繼電保護功能將進一步拓寬
在計算機輔助設計功能的幫助下，繼電技術的功能性必將得到進一步的增強，可根據故障的顯性進行適當的控制運用。
(三)繼電保護技術的運用方便靈活
在該項技術的指引下，使得電力線路維護調試也更方便。在運行過程中，操作者可根據電流值，可進行適當調整。
綜上所述，繼電保護技術在電力系統網絡化的發展趨勢中，定會綜合各種學科的發展，必將步入更為廣闊的發展空間，由數字時代跨入信息化時代，增強電力發展的安全性。
參考文獻
[1]葛耀中.新型繼電保護與故障測距原理與技術[M].西安交通大學出版社，1996.
[2]王梅義.高壓電網繼電保護運行技術[M].電力工業出版社，1981.
