论文人工智能在工作及生活中的运用及相关技术原理

安徽工业大学计算机应用技术学科专业硕士研究生培养方案作者： | 来源： | 发布时间：2008-02-25一．学科、专业简介 计算机应用技术学科作为计算机科学与技术学科的二级学科，着重研究计算机用于各个领域所涉及的原理、方法与技术，它是计算机产业和计算机科学与技术学科发展的动力和源泉。学科研究范围及主要课程： 人工智能，计算机图形学CAD ， 图象处理与模式识别，计算机视觉，多媒体应用技术，人机交互技术，计算机仿真技术，智能控制与机器人学，管理信息系统等。 二． 培养目标： 培养面向现代化、面向世界、面向未来，在国民经济建设、科学技术发展和社会进步中能发展积极作用的具有创新精神的复合型的科学研究人才、工程技术人才、高级管理人才和高等学校师资。具体要求如下： 1、努力学习马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和三个代表重要思想，成为有道德、有理想、有文化、有纪律的年轻一代；能够运用马克思主义的观点和方法分析问题、解决问题；拥护党的基本路线、方针和政策；热爱祖国，遵纪守法，品行端正，具有良好的职业道德，积极为我国的社会主义建设服务。 2、应具有坚实的计算机科学与技术的基础理论，掌握系统的有关计算机软件与理论、计算机系统结构的各种专门知识，熟悉现代计算机软、硬件环境和工具，有娴熟的计算机使用技能。具有从事科学研究或独立担负专门技术工作的能力，通过与其他学科交叉，能运用计算机技术解决多种研究及应用课题。有严谨求实的科学态度与作风。较为熟练地掌握一门外国语。可在研究院所、工厂企业以及高等院校从事本专业或相邻专业的科研、工程技术和教学工作。 三、学制及学习年限硕士研究生的学制为两年半，课程学习为一年，在职研究生的学习可适当延长一年。特别优秀的硕士研究生提前完成培养计划并符合提前毕业条件，经过规定的审批程序可以提前毕业，获得学位。也允许研究生在某些情况下经审批延期毕业，但硕士研究生在校学习总年限一般不得超过四年。 四．研究方向： 1、计算机检测与控制技术 主要研究内容有：（1）计算机在工业过程控制中的应用：本方向着重对过程控制策略、远距离过程控制等开展应用开发研究，包括新型PID控制技术、智能控制技术、工业控制局域网（含现场总线）技术、数字图象处理技术等。（2）计算机在设备运行状态监测与故障诊断中的应用：本方向着重对冶金企业大型设备运行状态监测和故障诊断方法等方向开展应用研究，包括将专家系统、信息融合、神经网络等技术应用于大型设备的运行状态监测和故障诊断中。2、 计算机仿真技术本研究方向面向冶金生产第一线、面向经济主战场，在理论和实际相结合的基础上研究冶金生产工艺过程的计算机仿真与应用，目前已经覆盖了轧钢、炼钢、炼铁等生产过程和微观组织的研究等方面。 3、 人工智能本研究方向主要是针对人工智能领域中的相关理论与实践进行研究，特别是将人工智能领域中的理论转化为生产过程中的具体实践的相关方法研究。 主要研究方向有：（1）高速高精度机器人轨迹控制原理和方法研究：着重研究运用非线性反馈和补偿原理，结合运用离线和在线系统辩识技术进行机器人控制和轨迹规划及相关高效算法研究。目前国际上机器人技术研究的核心问题之一，就是要寻找利用计算机实现实时控制的机器人动力学和轨迹规划与控制的高效算法，围绕这一核心问题开展研究，其成果可用于机器人的动力学建模、路径规划及其控制。 （2）机器学习与知识发现：研究机器学习的知识表示模型及学习方法，以及大规模数据库中的潜在知识模型及其相关的数据挖掘技术，同时进行数据仓库组建技术、多维数据分析等研究。重点研究适合工业生产过程的知识模型及实用高效的机器学习算法、生产过程的自动智能优化、智能故障预警、企业数据仓库的组建及其多维数据组织和分析方法、高效实用的单维及多维数据挖掘算法等。（3）多智能体应用研究：研究Agent的表示模型、Multi-Agent的协作、网络智能搜索、分布式Agent等，并结合数据挖掘技术的研究成果，进行分布式数据挖掘技术的研究。重点研究Multi-Agent在企业生产中的应用，包括集散系统中的多结点协调控制、企业内部数据网络的智能分布计算、网络智能搜索、网络数据挖掘方法、经济活动的竞争模拟、网络安全防范等。 五．课程设置与学分分配硕士生课程设置是研究生培养方案的重要组成部分，是研究生应具有的基础理论和专业知识学习要求的具体化。培养方案中对课程的总体设计体现了下述原则： 字串8 （1）应该首先考虑本学科硕士生应具有的基础理论和专门知识结构的要求，各门课程在加深和拓宽研究生基础理论和学科知识面及相关的能力培养等方面，既有所分工、有所侧重，又相互补充、相互协调，从而真正形成研究生的课程体系或教学体系。（2）对本学科的基本领域应有一定的覆盖，要着眼于一级学科的范围，同时也要重视一些与本学科相关的相邻学科和交叉学科的课程。硕士生必须在规定年限内至少修满32学分，其中学位课18学分，非学位课12学分。课程及学分分配如下：类别 序号 课 程 名 称 学时 学分 备 注 学位课 1 自然辩证法 54 2 2 科 学 社 会 主 义 理 论 与 实 践 36 1 3 研究生英语 150 5 4 矩阵理论 50 2．5 5 数理统计 50 2 任选两门 6 随机过程 40 2 7 最优化方法 50 2 8 高级软件工程 40 2 9 计 算 机 网 络 40 2 10 分布式数据库 40 2 合 计 550 5 非 学 位 课 1 面向对象方法与技术 40 2 任选三门 2 高级操作系统 40 2 3 算法设计与分析 40 2 4 高级人工智能 40 2 5 专业英语 40 2 必 选 6 电子商务 40 2 任 选 7 计算机控制技术 40 2 8 专家系统技术 40 2 9 计算机仿真技术 40 2 10 管理信息系统 40 2 合 计 440 22 六、实践环节安排主要包括：教学实践或专业实习。总学时不少于120学时。内容可以是本科专业课、基础课的讲授和辅导、答疑、指导实验、指导实习、协助指导本科生毕业设计或论文等。教学实践或专业实习是提高研究生工作能力和业务水平的重要手段，该环节结束后由系主任或院写出考核评语，合格者记2学分。参加4次以上的学术研讨或学术报告,记一学分。每年应有不少于500字的小结，经导师签字后自己保存备考。 七、学位论文要求及工作安排 学位论文工作是培养硕士研究生综合运用所学的知识，掌握科学研究方法，提高独立 进行科学研究和解决工程实际问题能力的重要环节，也是培养研究生具有实事求是的工作作风和严谨踏实的治学态度的不可缺少的环节。硕士学位论文应在导师指导下选定研究课题并独立完成，用于论文的实际工作时间不得少于一年。论文工作的每一环节(选题报告、论文计划、论文评审和答辩等)都应齐全。硕士学位论文必须对所研究课题有新见解。硕士研究生在校期间必须至少发表一篇论文。论文工作的进程安排如下 序号 内容 时间安排 考核方式 1 文献综述与开题报告（报研究生部） 第3学期10月底 院学位评定分委员会 2 论文工作（含阶段汇报） 第3-5学期 院学位评定分委员会 3 论文预答辩（系、教研室通过预答辩） 第5学期11月底 院学位评定分委员会 4 论文答辩 第5学期末 答辩委员会 5 在国内外学术期刊发表一篇与学位论文相关的学术论文。

人工智能（Artificial Intelligence或简称AI）有时也称作机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。这里，“人”也可以广义理解为任何生命体，比如说外星人，如果它们真的存在的话。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。概论人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。强人工智能和弱人工智能强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。强人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。目前的主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。弱人工智能“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds Brains and P The Behavioral and Brain Sciences, 3, 1980）关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。也有哲学家持不同的观点。Daniel C Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。对强人工智能的哲学争论机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。实际应用robot wordcupThe Robot World Cup 机器人足球世界杯，world Cup有时会被写成wordcup可能后果人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。学科范畴哲学和认知科学数学心理学计算机科学控制论决定论不确定性原理涉及学科自然语言处理知识表现智能搜索推理规划机器学习知识获取感知问题模式识别逻辑程序设计软计算不精确和不确定的管理人工生命神经网络复杂系统遗传算法研究范畴智能控制机器人学语言和图像理解遗传编程法学资讯系统应用领域伪春菜艾伦·图灵恐怖谷理论Artificial intelligence projects计算机科学计算机科学课程列表认知科学意识约翰·希尔勒的中文房间语义学The Singularitycollective intelligence控制论心理学国际人工智能联合会议

你好，人工智能在生活中的应用，首先就是人工机器人，比如我们生活中的扫地机器人，就给我们带来了很大的便利，其次是，计算机视觉，我们经常用的人脸识别，就是计算机视觉，在超市里面，或者是经常支付的时候可以使用到人脸识别

一、交通运输1、物流所有流动运输中的设备都通过智能标签发送定位信息、设备标识码、状态到物联网中，以便统一调度、指挥。智能物流系统：是在智能交通系统和相关信息技术的基础上，以电子商务方式运作的现代物流服务体系。智能物流系统：通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集，并在一个集成的环境下，对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输，为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。智能物流系统包括：物流运输机器人（无人机、无人驾驶快递汽车）、物流导航、控制、调度。2、城市交通智能交通系统：是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。无人驾驶汽车：特斯拉。3、智能停车场智能车牌识别系统主要是由：摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场，采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等，三个区域停车场共计18个车道，约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统，整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术，实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。4、快递。智能快递分捡系统、智能快递柜。二、安全系统1、安防监控智能门禁系统：用人脸识别、指纹识别开门。2、安检识别智能安检仪：基于银河水滴自主研发的深度结构表达模型，通过大量的样本学习、训练，自动识别液体、管制刀具、枪支等违禁品并报警，辅助安检人员进行快速准确的违禁品识别，提升安检速度。对地铁轨道与隧道进行智能巡检。该检测车打破国外技术垄断，拥有完全自主知识产权，集成钢轨及锁扣缺陷检测、钢轨内部缺陷检测、车辆限界检测、隧道环境异常检测、接触网缺陷检测、轨距检测等六大功能。三、社会交流1、识别系统：人脸识别、语音识别、指纹识别。2、人机互动：图灵机器人、棋牌机器人、主持机器人、语音翻译机器人。3、智能创作：新闻稿件写作、音乐、绘画。四、服务系统1、家庭服务早教机器人、儿童乐高机器人、伴侣、早教、家务、马桶、医疗保健、远程监控、盲人导航。2、共公服务主要运用于银行、餐厅、博览馆、超市、机场等公共场所的迎宾服务，高速公路交警机器人、收费机器人。3、智能家居炒菜机器人、扫地僧机器人、家庭背物机器人、室内送物机器人。五、工业机器人1、智能检测人工智能就是神经网络，AI芯片就是神经网络芯片。人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。智能检测识别信息技术，涉及光电检测、核磁共振、红外紫外、生物识别、基因检测诊断等专业技术，广泛应用于工业、交通、金融、军工、公共事业、医疗、环境监测等领域。智能识别及分析技术的主要应用方向，包括高速机器视觉、数据智能分析等。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。智能分析是人工智能的重要分支。2、自动化机器人工程挖掘机器人、水下机器人、航拍无人机、农业喷淋农药无人机，装卸机器人、水下打捞机器人、生命探测机器人、地下钻井机器人。3、步态识别步态识别，是指通过身体体型和行走姿态来分析人的身份，其物理基础是每个人不同的生理结构，如头型、腿骨、肌肉特点、步幅等。目前，银河水滴拥有全球最先进的步态识别技术和最大的步态数据库。与指纹识别、人脸识别、虹膜识别比较，步态识别最大的好处就是非接触、远距离。中国现在已经有3000万个摄像机，并且每年增长20%，因此，在安防、安全监控方面大有作为。当出现远距离、非配合、全视角（只有侧面和背面）、光线弱、有意遮挡面部、多次换服装等情况时，用步态识别技术进行搜检几乎是最优或唯一的选择。六、智能围棋手阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。2016年3月份，AlphaGo与李世石的那场围棋人机大战，在科技界和围棋界产生了深远的影响，引爆了人工智能的火花。2017年5月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战，又将人工智能技术推到了普通公众视线中。七、智能教育机器人保育员、机器人讲课员、机器人教师。八、智能视觉航拍、VR头盔，实时识别出街景视频中的人、自行车、公交车、卡车等。九、智能穿戴智能手机、智能眼镜、智能背包。十、仿真机器人如果采用仿人通用机器人与自动化设备配合的方式，那么实现高度无人化的难度和成本就会大幅度降低。

一、交通运输1、物流所有流动运输中的设备都通过智能标签发送定位信息、设备标识码、状态到物联网中，以便统一调度、指挥。智能物流系统：是在智能交通系统和相关信息技术的基础上，以电子商务方式运作的现代物流服务体系。智能物流系统：通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集，并在一个集成的环境下，对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输，为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。智能物流系统包括：物流运输机器人（无人机、无人驾驶快递汽车）、物流导航、控制、调度。2、城市交通智能交通系统：是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。无人驾驶汽车：特斯拉。3、智能停车场智能车牌识别系统主要是由：摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场，采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等，三个区域停车场共计18个车道，约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统，整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术，实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。4、快递。智能快递分捡系统、智能快递柜。二、安全系统1、安防监控智能门禁系统：用人脸识别、指纹识别开门。

人工智能与机器人这本期刊你之前看过吗？建议你有时间可以去看看哦，找下自己的写作思路先

程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。所以，要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。比如联控电梯：别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：上下方向是否满员高峰时段停止时间是否足够单双楼层，等等需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。某种程度上说，是程序猿控制了这个世界（程序猿表示压力好大）。可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。于是就想：能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。