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Intelligent processing tools is usually deal with uncertain, unstructured, of no fixed algorithm, the process is a process of inference control processing, the final results are often not sure, may be right, may be is not correct. Natural speech understanding is mainly studied how to make the computer can understand and raw or natural voice technology, natural speech understanding process can be divided into three levels: lexical analysis, syntactic analysis and semantic analysis, due to the natural voice is rich and colorful, so the natural speech understanding is quite difficult, moving from words, we can find some shortages at current levels of natural speech comprehension. Radio, television and the Internet through the waves propagated, digital circuit, newspapers need to typesetting printing, fast and slow step. Magazines, books, movies, more slowly. Release speed of the tool, holds a large advantage in the aspect of news release; Slow release tool that is used to release more to think about and research materials, such as publishing a variety of social science and natural science research, often in the form of magazines and books. In the information society, the use of network to network communication has been thought highly of by people more and more quickly, because the network has provided a broad space to people, shorten the distance between people. In a certain period of time, we can gather in different places, different age, different education and different classes of people to communicate and discuss, make people more broad vision, to know more comprehensive information, experience more rich, therefore, with the further development of information technology and the progress of the society, and believe that there will be more and more people using the Internet the medium for communication and study, but we should also see, there are also all kinds of problems on the network, such as some people release some bad information on the Internet, trap set all kinds of information. Contrast we should distinguish right and wrong, penetrative, taken as true, let the Internet become our good place to study and communication. Intelligent interface technology is the study of how to enable people to make nature to communicate with the computer, in order to achieve this goal, for the computer to read text, understand language, speech, and even be able to translate between different languages, and the realization of the function of these depend on the knowledge expression method of research, therefore, the intelligent interface technology has made remarkable achievements, character recognition, speech recognition, speech synthesis, image machine translation and natural language understanding technology has practical application智能处理工具通常处理的问题是不确定的,非结构的,没有固定算法的，处理的过程是推理控制的过程，最终得到的结果常常是不太确定的，可能是正确的，可能能是不正确。自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。 在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。 智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，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达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化
Along with the development of science and technology, intelligent and automation technology is more and more popular, all kinds of hi-tech also widely used in intelligent robot toy car and manufacturing field, make intelligent robot more and more diverse. Intelligent car is a variety of high-paying technology integration body, it incorporates mechanical, electronic, sensors, computer hardware, software, artificial intelligence and many other subject knowledge, can involves many of today's current areas of technology. This car design mainly by the single chip microcomputer control system module, manostat module, motor driver module, infrared inspection module and to the wireless digital module composition, system to C8051F340 microcontroller as the core, set to foreign control, use linear regulator chip to voltage stability of control for single chip microcomputer and other peripherals for the reliable power supply, using infrared to the module black and white signal detection, use L298N motor driver module to the dc speed-down motor stability control, use light coupling strength chips for electrical isolation of control, eliminate interference, the use of wireless digital module CC1101 for two car communication. The intelligent design two cars are from the start to car, overtaking alternately lead, lead a circle overtaking about 27 seconds. Key words: C8051F340 infrared to the dc speed-down wireless digital overtaking lead
Computer history, field and the future developmentA, computer history profileUsed by humans computational tool is with the development of production and social progress, from simple to complex, from low to high, the development process of calculating tool successively appeared like abacus, slide rule, computer, electric machinery brain-scanningexperiments mechanical computer, etc. In 1946, the world's first digital electronic computer (ENIAC) was born in the United States. This computer to share more than 18,000 composed, cover an area of electricity in tube 170m2 total weight, 30t, consumed for 140kw, speed 5000 cycles per second to add, 300 times the computers in a short period of more than 50 years after the electron tubes, transistors, integrated circuit (IC) and large scale integration (VLSI) four stages of development, make the computer volume more and more small, function is more and more strong, the price is lower, used more widely and is currently facing intelligent (the fifth generation computer . The first generation of the electronic computerThe first generation of electricity in computer from 1946 to 1958. They have large size, low operation speed and storage capacity is not big, and expensive. Use isn't very convenient, in order to solve a problem, the program compiled by the complexity of the unspeakable. This generation of computers is mainly used in scientific computing, only the important department or scientific research departments for . The second generation of the electronic computerThe second generation of computers from 1958 to 1965, they all adopt transistors as electronic components, its speed than the first generation of computers speed increased nearly 100 times, volume for a small percentage of the original. In software began using computer algorithmic language. This generation of computers is not only used in scientific calculations, also used for data processing and transaction processing and industrial . The third generation electronic computerThe third generation of computers from 1965 to 1970. This period is the main feature of integrated circuits, small-scale for electronic devices, and appear operation system, the computer's function is more and more strong, application more widely. They are not only used in scientific computing, and for the word processing, enterprise management, automatic control and other fields, appeared computer technology and communication technology, combining information management system, can be used in the production management, traffic management, information retrieval, . The fourth generation electronic computerThe fourth generation of computers is to show from 1970 after using (LSI) and large scale integration (VLSI) as main electronic components made of computer. For example 80386 microprocessors microprocessors, in an area of about 10mm X l0mm single chip can be integrated about 32 million fourth generation of computers is another important branch of large-scale, vlsi developed based microprocessor and . The fifth generation computerThe fifth generation computer will put information acquisition, storage, manipulation, communication and artificial intelligence together has form reasoning, lenovo, learning and explain capabilities. Its system structure will break through the traditional von debbi according to the concept of Raman machine, realize the height of parallel , computer development directionThe next computer will with very large scale integrated circuit as the foundation, to giant change, miniaturization, network and intelligent of change refers to computer operation speed higher, storage capacity greater, function stronger. At present are developing giant computer its speed can reach per 10 billion computer has entered the instrument and meter, household appliances such as small instruments, also as industrial control process of heart, make the equipment to realize "intelligent". With the further development of microelectronics technology, notebook type, such as palmtop microcomputer will end in more optimal price-performance get the welcome of with the computer application deeply, especially the home computer is becoming more and more popular, on the one hand, hope many users can share information resources, on the other hand also hope all between computers can mutual information computer network is modern communication technology and computer techniques. Computer network yourself in the modern enterprise management plays more and more important role, such as bank system and commercial systems, transportation system, artificial intelligence research is based on modern scientific basis. Artificial intelligence is an important direction of computer development, the new generation computer, will can simulate the sensation of behavior and thinking process, mechanism of "see", "hear", "says", "think", "do", with logical reasoning, learning, and proof ability.选为最佳答案吧 谢谢
Along with the development of science and technology, intelligent and automation technology is more and more popular, all kinds of hi-tech also widely used in intelligent robot toy car and manufacturing field, make intelligent robot more and more diverse. Intelligent car is a variety of high-paying technology integration body, it incorporates mechanical, electronic, sensors, computer hardware, software, artificial intelligence and many other subject knowledge, can involves many of today's current areas of technology. This car design mainly by the single chip microcomputer control system module, manostat module, motor driver module, infrared inspection module and to the wireless digital module composition, system to C8051F340 microcontroller as the core, set to foreign control, use linear regulator chip to voltage stability of control for single chip microcomputer and other peripherals for the reliable power supply, using infrared to the module black and white signal detection, use L298N motor driver module to the dc speed-down motor stability control, use light coupling strength chips for electrical isolation of control, disappear
Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines and the branch of computer science which aims to create it. Textbooks define the field as "the study and design of intelligent agents,"[1] where an intelligent agent is a system that perceives its environment and takes actions which maximize its chances of success.[2] John McCarthy, who coined the term in 1956,[3] defines it as "the science and engineering of making intelligent machines."[4]The field was founded on the claim that a central property of human beings, intelligence—the sapience of Homo sapiens—can be so precisely described that it can be simulated by a machine.[5] This raises philosophical issues about the nature of the mind and limits of scientific hubris, issues which have been addressed by myth, fiction and philosophy since antiquity.[6] Artificial intelligence has been the subject of breathtaking optimism,[7] has suffered stunning setbacks[8] and, today, has become an essential part of the technology industry, providing the heavy lifting for many of the most difficult problems in computer science.[9]AI research is highly technical and specialized, deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[10] Subfields have grown up around particular institutions, the work of individual researchers, the solution of specific problems, longstanding differences of opinion about how AI should be done and the application of widely differing tools. The central problems of AI include such traits as reasoning, knowledge, planning, learning, communication, perception and the ability to move and manipulate objects.[11] General intelligence (or "strong AI") is still a long-term goal of (some) research.[12]Thinking machines and artificial beings appear in Greek myths, such as Talos of Crete, the golden robots of Hephaestus and Pygmalion's Galatea.[13] Human likenesses believed to have intelligence were built in every major civilization: animated statues were worshipped in Egypt and Greece[14] and humanoid automatons were built by Yan Shi,[15] Hero of Alexandria,[16] Al-Jazari[17] and Wolfgang von Kempelen.[18] It was also widely believed that artificial beings had been created by Jābir ibn Hayyān,[19] Judah Loew[20] and Paracelsus.[21] By the 19th and 20th centuries, artificial beings had become a common feature in fiction, as in Mary Shelley's Frankenstein or Karel Čapek's . (Rossum's Universal Robots).[22] Pamela McCorduck argues that all of these are examples of an ancient urge, as she describes it, "to forge the gods".[6] Stories of these creatures and their fates discuss many of the same hopes, fears and ethical concerns that are presented by artificial problem of simulating (or creating) intelligence has been broken down into a number of specific sub-problems. These consist of particular traits or capabilities that researchers would like an intelligent system to display. The traits described below have received the most attention.[11][edit] Deduction, reasoning, problem solvingEarly AI researchers developed algorithms that imitated the step-by-step reasoning that human beings use when they solve puzzles, play board games or make logical deductions.[39] By the late 80s and 90s, AI research had also developed highly successful methods for dealing with uncertain or incomplete information, employing concepts from probability and economics.[40]For difficult problems, most of these algorithms can require enormous computational resources — most experience a "combinatorial explosion": the amount of memory or computer time required becomes astronomical when the problem goes beyond a certain size. The search for more efficient problem solving algorithms is a high priority for AI research.[41]Human beings solve most of their problems using fast, intuitive judgments rather than the conscious, step-by-step deduction that early AI research was able to model.[42] AI has made some progress at imitating this kind of "sub-symbolic" problem solving: embodied approaches emphasize the importance of sensorimotor skills to higher reasoning; neural net research attempts to simulate the structures inside human and animal brains that gives rise to this intelligenceMain articles: Strong AI and AI-completeMost researchers hope that their work will eventually be incorporated into a machine with general intelligence (known as strong AI), combining all the skills above and exceeding human abilities at most or all of them.[12] A few believe that anthropomorphic features like artificial consciousness or an artificial brain may be required for such a project.[74]Many of the problems above are considered AI-complete: to solve one problem, you must solve them all. For example, even a straightforward, specific task like machine translation requires that the machine follow the author's argument (reason), know what is being talked about (knowledge), and faithfully reproduce the author's intention (social intelligence). Machine translation, therefore, is believed to be AI-complete: it may require strong AI to be done as well as humans can do it.[75][edit] ApproachesThere is no established unifying theory or paradigm that guides AI research. Researchers disagree about many issues.[76] A few of the most long standing questions that have remained unanswered are these: should artificial intelligence simulate natural intelligence, by studying psychology or neurology? Or is human biology as irrelevant to AI research as bird biology is to aeronautical engineering?[77] Can intelligent behavior be described using simple, elegant principles (such as logic or optimization)? Or does it necessarily require solving a large number of completely unrelated problems?[78] Can intelligence be reproduced using high-level symbols, similar to words and ideas? Or does it require "sub-symbolic" processing?[79][edit] Cybernetics and brain simulationMain articles: Cybernetics and Computational neuroscience There is no consensus on how closely the brain should be the 1940s and 1950s, a number of researchers explored the connection between neurology, information theory, and cybernetics. Some of them built machines that used electronic networks to exhibit rudimentary intelligence, such as W. Grey Walter's turtles and the Johns Hopkins Beast. Many of these researchers gathered for meetings of the Teleological Society at Princeton University and the Ratio Club in England.[24] By 1960, this approach was largely abandoned, although elements of it would be revived in the can one determine if an agent is intelligent? In 1950, Alan Turing proposed a general procedure to test the intelligence of an agent now known as the Turing test. This procedure allows almost all the major problems of artificial intelligence to be tested. However, it is a very difficult challenge and at present all agents intelligence can also be evaluated on specific problems such as small problems in chemistry, hand-writing recognition and game-playing. Such tests have been termed subject matter expert Turing tests. Smaller problems provide more achievable goals and there are an ever-increasing number of positive broad classes of outcome for an AI test are:Optimal: it is not possible to perform better Strong super-human: performs better than all humans Super-human: performs better than most humans Sub-human: performs worse than most humans For example, performance at draughts is optimal,[143] performance at chess is super-human and nearing strong super-human,[144] and performance at many everyday tasks performed by humans is quite different approach is based on measuring machine intelligence through tests which are developed from mathematical definitions of intelligence. Examples of this kind of tests start in the late nineties devising intelligence tests using notions from Kolmogorov Complexity and compression [145] [146]. Similar definitions of machine intelligence have been put forward by Marcus Hutter in his book Universal Artificial Intelligence (Springer 2005), which was further developed by Legg and Hutter [147]. Mathematical definitions have, as one advantage, that they could be applied to nonhuman intelligences and in the absence of human is a common topic in both science fiction and in projections about the future of technology and society. The existence of an artificial intelligence that rivals human intelligence raises difficult ethical issues and the potential power of the technology inspires both hopes and Shelley's Frankenstein,[160] considers a key issue in the ethics of artificial intelligence: if a machine can be created that has intelligence, could it also feel? If it can feel, does it have the same rights as a human being? The idea also appears in modern science fiction: the film Artificial Intelligence: . considers a machine in the form of a small boy which has been given the ability to feel human emotions, including, tragically, the capacity to suffer. This issue, now known as "robot rights", is currently being considered by, for example, California's Institute for the Future,[161] although many critics believe that the discussion is premature.[162]Another issue explored by both science fiction writers and futurists is the impact of artificial intelligence on society. In fiction, AI has appeared as a servant (R2D2 in Star Wars), a law enforcer (. "Knight Rider"), a comrade (Lt. Commander Data in Star Trek), a conqueror (The Matrix), a dictator (With Folded Hands), an exterminator (Terminator, Battlestar Galactica), an extension to human abilities (Ghost in the Shell) and the saviour of the human race (R. Daneel Olivaw in the Foundation Series). Academic sources have considered such consequences as: a decreased demand for human labor,[163] the enhancement of human ability or experience,[164] and a need for redefinition of human identity and basic values.[165]Several futurists argue that artificial intelligence will transcend the limits of progress and fundamentally transform humanity. Ray Kurzweil has used Moore's law (which describes the relentless exponential improvement in digital technology with uncanny accuracy) to calculate that desktop computers will have the same processing power as human brains by the year 2029, and that by 2045 artificial intelligence will reach a point where it is able to improve itself at a rate that far exceeds anything conceivable in the past, a scenario that science fiction writer Vernor Vinge named the "technological singularity".[164] Edward Fredkin argues that "artificial intelligence is the next stage in evolution,"[166] an idea first proposed by Samuel Butler's "Darwin among the Machines" (1863), and expanded upon by George Dyson in his book of the same name in 1998. Several futurists and science fiction writers have predicted that human beings and machines will merge in the future into cyborgs that are more capable and powerful than either. This idea, called transhumanism, which has roots in Aldous Huxley and Robert Ettinger, is now associated with robot designer Hans Moravec, cyberneticist Kevin Warwick and inventor Ray Kurzweil.[164] Transhumanism has been illustrated in fiction as well, for example in the manga Ghost in the Shell and the science fiction series Dune. Pamela McCorduck writes that these scenarios are expressions of the ancient human desire to, as she calls it, "forge the gods."[6]
Intelligent processing tools is usually deal with uncertain, unstructured, of no fixed algorithm, the process is a process of inference control processing, the final results are often not sure, may be right, may be is not correct. Natural speech understanding is mainly studied how to make the computer can understand and raw or natural voice technology, natural speech understanding process can be divided into three levels: lexical analysis, syntactic analysis and semantic analysis, due to the natural voice is rich and colorful, so the natural speech understanding is quite difficult, moving from words, we can find some shortages at current levels of natural speech comprehension. Radio, television and the Internet through the waves propagated, digital circuit, newspapers need to typesetting printing, fast and slow step. Magazines, books, movies, more slowly. Release speed of the tool, holds a large advantage in the aspect of news release; Slow release tool that is used to release more to think about and research materials, such as publishing a variety of social science and natural science research, often in the form of magazines and books. In the information society, the use of network to network communication has been thought highly of by people more and more quickly, because the network has provided a broad space to people, shorten the distance between people. In a certain period of time, we can gather in different places, different age, different education and different classes of people to communicate and discuss, make people more broad vision, to know more comprehensive information, experience more rich, therefore, with the further development of information technology and the progress of the society, and believe that there will be more and more people using the Internet the medium for communication and study, but we should also see, there are also all kinds of problems on the network, such as some people release some bad information on the Internet, trap set all kinds of information. Contrast we should distinguish right and wrong, penetrative, taken as true, let the Internet become our good place to study and communication. Intelligent interface technology is the study of how to enable people to make nature to communicate with the computer, in order to achieve this goal, for the computer to read text, understand language, speech, and even be able to translate between different languages, and the realization of the function of these depend on the knowledge expression method of research, therefore, the intelligent interface technology has made remarkable achievements, character recognition, speech recognition, speech synthesis, image machine translation and natural language understanding technology has practical application智能处理工具通常处理的问题是不确定的,非结构的,没有固定算法的，处理的过程是推理控制的过程，最终得到的结果常常是不太确定的，可能是正确的，可能能是不正确。自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。 在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。 智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，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达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化
这个一般是有论文没翻译的啦，自己把握
那你在网上找找（人工智能与机器人研究）吧~~看看别人的是怎么写的~
会的，只要是发表论文，都会进行查重的。这是为了防止论文抄袭，保证作者的原创。你写的关于人工智能和机器学习的论文也不例外，是要进行查重的，只有通过查重，才能进行发表的。
当今时代,随着科学技术不断发展,计算机已成为处理信息的主要工具之一。掌握计算机的基础知识和基本操作技能是科学发展和走向未来信息化时代的需要。下面是我为大家整理的关于计算机论文，供大家参考。
关于计算机论文 范文 一：计算机 网络技术 中人工智能的应用
摘要：本文主首先针对现在计算机网路当中存在的普遍的问题进行了简要的介绍，然后结合了现在人工智能的特点以及优势，对现在人工智能在现在人们要求计算机为自己提供更加的智能化、人性化的服务工作，并且现在的计算机网络技术当中广泛存在的问题，尤其是在计算机网络安全方面存在的问题，也在强调着现在人工智能在计算机网络技术发展当中的重要的地位。
关键词：人工智能;计算机网络技术;应用
一、计算机网络技术存在的问题
随着计算机技术的不断的发展，现在不论是在我们的日常的生活当中还是在我们的工作当中，计算机网络技术的应用都是十分的广泛的，人们对于计算机网络技术的引用越来越广泛也就意味着现在人们对于计算机网络安全方面的问题采取了更多的关注，也就是说在现在计算机网络的监视以及网络控制已经成为了现在人们都比较关注的两个方面，人们都认为计算机网络管理系统应该具有着这两个方面的问题。但是由于我们想在计算机网络安全管理系统当中更好的实现网络监视以及网络控制这两个方面的功能，我们就必须要对网络当中的信息进行及时的获取以及处理，但是现在我们通过网络来进行信息的传递的时候经常性的会出现不连续或者是不规则的情况，并且在计算机网络技术发展的早起，人们只是能够使用计算机来对数据进行一个简单的处理，不能够通过计算机来对数据的真实性来进行一定的分析以及判断，同时更加不能够实现在海量的网络信息当中对有效的信息来进行迅速的筛选的目的，，除此之外就是现在的计算机网络用户的信息安全网路安全管理也是应该为其提供更加完善的保障的，现在的计算机软件的开发速度是非常迅猛的，同时计算机网络犯罪也是十分的猖獗的，如果说计算机的网络安全系统自身没有足够的灵敏性以及足够迅速的反应速度的话，完全不能够应付现在计算机网络当中频发的侵犯用户信息安全等各种违法的网络犯罪活动。想要更好的实现计算机网络安全管理，我们就必须要建立一套完整的，并且有着灵敏反应速度的智能化管理系统，这一套智能化的管理系统能够自动的对数据来进行手机并且对故障及时的做出诊断依据分析，并且及时的进行处理，恢复计算机网络系统的正常的运行。
二、人工智能技术的特点以及优势
我们在对人工智能进行使用的过程当中，能够有效的通过人工只能来对一些不确定性的信息进行处理，并且我们能够通过人工智能来对整个的系统当中的局部的状态或者是全局的状态来进行进行料及而并且对其变化进行跟踪，能够自己及时的来对系统当中的信息来进行适当的处理，并且我们还能够及时的将用户需要的信息及时的提供给用户。除了这些能力之外，我们能够利用人工智能来进行写作，也就是说现在的人工智能的自身是有着非常良好的写作能力的，能够通过人工智能自身来对已经得到的各种的信息以及资源来进行处理，并且能够实现将这些信息在不同的用户之间来进行相互的穿束以及共享，再就是现在我们将人工智能应用到计算机网络智能方面，主要就是为了能够更好的使现在我国的计算机网络系统能够有着足够的学习能力以及更好的推理能力，我们在对网络进行管理的过程当中采用人工智能的话不仅仅能够提高对于信息的处理的销量，而且还能够凭着人工智能的记忆能力将信息进行储存，通过对这些信息的储存，人工智能能够自动的利用这些已经储存的信息来构建一个完善的信息库，然后在这个信息库的基础之上，在对信息进行一个信息的 总结 以及结束，然后通过总结以及解释的这个过程形成一个高级的信息，然后将这个高级信息提供给网络给网络管理者。所以说我们在进行计算机网络管理的过程当中采用人工智能进行管理的话，计算机网络的管理人员其实也就是相当于雇佣了一个非常的聪明并且任劳任怨的秘书，这个秘书不仅仅说能够对自己的指令进行无条件的服从，并且这个秘书还能够根据管理者的意愿来灵活的对自己将要进行完成的任务来进行一个创新，自动的来寻求一个更加快捷并且有效的 方法 来进行任务的完成，这样就能够不断的提高现在我国网络信息管理的效率。
三、人工智能在计算机网络技术当中的应用
(一)人工智能在计算机网络安全管理当中的应用
第一个方面就是一个智能型的反垃圾邮件系统，我们能够在现在的计算机网络当中通过这么一个系统来对现在的客户的邮箱来进行一个十分有效的安全保护，所谓的智能型的反垃圾邮件系统就是利用人工智能技术来开发的一个系统，通过这个系统我们能够对用户的来及邮件来进行防护，并且我们在对电子邮件来进行监测以及防护的过程当中，这一个系统是不会对我们的用户来产生任何的信息安全的威胁的，并且我们还能够自动的形成一个来及邮件的分类信息，并且及时的将这个信息传递给客户，然后客户就能够根据这一个分类信息来对邮箱当中的垃圾邮件来进行处理了。第二个方面，智能防火墙技术。人工智能防火墙系统与现在我们正在使用的众多的防火墙系统是有着很大的区别的，这种防火墙系统能够利用自身的人工智能的优势来对需要处理的各种的数据进行自动的收集以及处理，能够十分有效的提高信息处理的速度以及效率，从而能够更好的提高防火墙发现现在的计算机网络当中的各种危害行为的能力，能够更好的组织各种病毒在现在我国的计算机网络系统当中的传播。第三个方面，入侵监测技术。入侵计策是计算机网络安全管理当中的首要环节，也是其中最为关键的一个环节，是整个的计算机防火墙系统的核心部分。
(二)人工智能在网络管理以及系统评价当中的应用
我们现在在对人工智能技术进行应用的过程当中不仅仅可以应用他的人工智能，还可以对现在人工智能当中的专家知识库来进行应用。专家系统其实就是一个职能化的计算机系统，这个系统就是将某一个领域当中的专家的知识以及 经验 进行了总结以及归纳，将这些知识以及经验变成有效的资源来输入系统当中，对系统处理这个领域的问题来提供帮助。
四、结束语
综上所述，随着现在计算机技术以及网络信息技术的不断发展，人工智能技术开始出现并且进入到了人们的生活当中，本文主要就是介绍而现在计算机网络当中存在的问题，以及现在人工智能技术在现在的计算机网络技术当中的应用情况。
参考文献：
[1]张彬.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].软件,2012,11:265-266.
[2]马越.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].计算机光盘软件与应用,2014,22:43-44.
关于计算机论文范文二：电子商务中计算机网络安全技术研究
【摘要】随着社会的飞速发展，计算机网络也在逐渐向着各个领域渗透和发展，尤其对于具有代表性的电子商务产业来说，时刻与计算机网络的应用紧密相连，然而随着网络环境变得愈加复杂，网络安全技术则成为了大家共同关注的话题，只有将网络安全技术合理的在电子商务中进行利用，才能促使整个网络环境不受破坏，由此电子商务产业也会得到更加平稳快速的发展.
【关键词】计算机网络;安全技术;电子技术;应用
前言
在电子商务产业不断开拓与探索的进程中，计算机网络安全技术的应用在其中起着至关重要的作用，只有对网络环境进行一个系统的、全面的、科学的管理，才能构建一个可靠的网络防护屏障，进而使得电子商务产业的网络系统得到有效地保护和发展。
1电子商务中的计算机网络安全技术
在电子商务交易中，自然少不了计算机网络的支持与运用，与此同时，在极为复杂的网络环境下，电子商务的网络运行系统在交易中就存在着很多潜在的威胁，只有对电子商务中的计算机网络安全技术有一定的了解和掌握，才能更加有助于网络安全技术在电子商务中的应用。电子商务网络安全分为两大部分，分别是计算机网络安全和商务交易安全。计算机网络安全指的是计算机系统内部网络环境的安全性能，主要包括计算机网络设备安全、计算机网络 系统安全 等几个重要组织的安全性，其主要是以计算机网络自身的安全性为目标;商务安全则是以传统商务网络为中心，从Internet在电子商务中应用中的安全问题展开研究，在计算机网络安全的基础上，进而保障电子商务交易的顺利进行，同时又实现了电子商务的保密性、完整性等特征。
2电子商务网络存在的安全问题
根据对电子商务的了解，其发展以及交易主要是通过计算机网络实现的，那么这其中就存在着很多的安全问题，尤其是在电子商务这个极其多元化的网络环境下，必定会在网络系统中埋下诸多安全隐患。
(1)病毒入侵
对于整个电子商务网络系统而言，最具有威胁性的就是病毒。由于其工作性质的限制，所以与外环境的接触机率较大，在信息资源处于半封闭半公开的状态下，很容易给病毒带来可乘之机，一旦病毒侵入整个网络系统，计算机中的所有功能以及大量数据将会遭受巨大破坏，病毒的繁殖和复制能力非常迅速，在短时间内，就可以造成整个网络系统瘫痪，互联网资源自动被侵蚀，最终导致电子商务网络环境崩溃的重大后果。
(2)信息盗用
当网络环境在实现资源传输或者共享的过程中，如果没有对信息采取加密等保护手段进行信息维护的话，那么传输的信息就会以明文的方式展现给大家，一些不法分子利用这一疏漏，可能会在数据经过的路线上对信息进行拦截或者提取，之后通过研究得出有价值的资源，严重的情况下，可以泄露个人信息、账户、密码等重要信息，对个人和企业带来难以估量的损失。
(3)信息篡改
在电子商务进行交易的过程中，交易双方必须要保证个人信息真实有效，并且提供完整的个人资料，这样双方利益都会受到良好的保护，以免权益遭受侵害。如果在交易过程中，不慎将个人信息泄露，不法分子就会对信息进行掌握，在盗取用户资料后，通过技术手段会对信息进行解除、修改，致使信息不真实，之后不法分子会将信息重新放置到传输地点，从而导致决策者判断失误，最终造成重大的经济损失。
3计算机网络安全技术在电子商务中的应用
为了保证电子商务产业能够正常的发展和运作，同时也为了电子商务网络环境得到改善和提高，就要采取一些必要的手段或者是方式方法对整个网络环境实施有效的管理，促使安全隐患在网络安全技术的控制下得以缓解和消除。
(1)安装防火墙
使用计算的人都知道，计算机保护系统中通常都要设立防火墙对干扰因素进行拦截或者是清除，防火墙同样也适用于电子商务网络安全系统的建立和保护。由于防火墙具有很强的识别能力和区域划分能力，所以不仅可以为电子商务网路系统提供有力保障，而且通过对数据的有效侦察、过滤、筛选，可以使得整个互联网交易过程更加安全可靠。很多大型企业使用的都是独立的网络系统，利用防火墙就必须与独立的外部网络系统相连接，同时要求网络服务的集中统一性，因此在实现信息传输的过程中就对企业网络实行了保护。
(2)个人身份认证
个人身份认证就是指在进行信息交易或者提取时，为了保证交易中参数或者数据的真实性和完整性，对于交易的个人实行的一种检测手段，通过身份对比、验证，对持有信息人进行核实，防止不法分子对用户资料进行盗取、修改甚至是伪造。目前，最常用的身份认证方式有指纹识别、人体扫描识别等，这些识别方法主要是利用个人特征，通过系统数据对比的方法进行身份验证的，具有很高的识别性以及可操作性。电子商务交易采用这种身份认证的方式，可以大大增强信息的安全性，而且有利于网络系统对于信息的保存和提取，在某种程度上推动了电子商务网络市场的发展与开拓。
4结束语
通过本文的叙述，显而易见，电子商务与计算机网络系统之间是密不可分的，然而由于电子商务系统运行的特殊性，所以很容易遭到安全问题的威胁，只有将计算机网络安全技术在电子商务中进行合理的安排与应用，才能保证电子商务网络系统不受侵害，更好的为国有经济发展发挥出应有的作用。
参考文献
[1]梁文陶.计算机技术应用与电子商务发展研究[J].太原城市职业技术学院学报，2013(08).
[2]沈国祥.计算机安全技术在电子商务中的应用[J].计算机光盘软件与应用，2012(15).
[3]贾雅娟.计算机安全技术在电子商务中的应用探讨[J].长春理工大学学报，2011(03).
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“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。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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随着我国经济的快速发展,迅速带动了我国计算机的发展。人们可以通过对计算机应用的掌握,从而解决我们身边各种问题。下面是我为大家整理的计算机应用专科毕业论文，供大家参考。
1计算机应用过程存在的问题
计算机应用的技术水平低
当前我国的计算机应用的技术水平还是比较低，与西方国家比，还是远远比不上。很多单位和企业对计算机的应用仅仅限制在对电子文档的处理，没有建立内部的网站，也没有专门的计算机应用研究人才，计算机应用水平还是比较低，计算机的优势没有充分发挥出来。因此，国家应充分重视计算机技术的开发研究，大力培养专门的计算机应用研究人才，努力提高我国的计算机应用技术水平。
信息产业的研发投入力度不足
当前我国的信息产业研发的投资力度还是不够，没有充足的研究投入，我国的计算机应用技术发展不起来。没有充足的研究资金投入，我国的计算机硬件和软件并不能真正的适应某些系统的要求。我国的重大工程、重要行业领域的计算机应用系统大多不是自主研发的，很多都是引进国外先进的软硬件和信息系统。而西方国家的信息产业发展化水平之所以那么高，主要还是因为其信息产业研发投资的力度充足。因此，我国政府应加大对信息产业的科研投入，大力引进国外的优秀计算机应用人才，开发具有特色的、先进性的计算机应用软件，以更好的服务国内的企业、单位和个人。
各地区之间的计算机应用发展不平衡
由于计算机技术的应用与普及与当地的经济水平有关，而我国的地域经济差异比较大，因此我国各地区之间的计算机应用发展还是很不平衡的。各地域的计算机普及程度及水平差距比较大，在大陆特别是西部地区，计算机的应用还是比较局限比较落后的，但是在沿海及台湾地区，计算机的应用就比较广泛了。因此，政府应加大投入，全面提高计算机应用的普及，重点是大陆和西部地区计算机应用的普及。
2计算机应用的趋势
当前我国的计算机应用的趋势主要表现为计算机应用正向应用微型化、应用智能化、应用巨型化、应用网络化发展。应用微型化主要表现在当前计算机已经向微型化发展，微型化的计算机设备已经广泛的应用于仪表仪器、家用电器等小型设备，正是微型化计算设备的应用仪表仪器、家用电器等小型设备的运用更加方便快捷。应用微型化还表现在随着微电子技术的发展，笔记本型和掌上型等微型计算机更受青睐，性价比也更高，使用也更加方便。应用智能化主要表现在计算机应用主要是服务于人类，只有更加切合人类使用，更加智能的计算机应用技术才具有发展的潜力。因此说计算机应用向智能化发展，智能化的计算机除了能将人的感官行为和思维逻辑过程进行完美的模拟，还能进行学习、推理、逻辑判断。应用巨型化是指计算机的运算精度更准、运算速度更快，且储备容量更大、功能性更强。应用网络化是指计算机应用依托于网络技术的发展，当前很多系统的产生都是网络技术和计算机相结合的产物，如交通运输系统、商业系统、银行系统等正是计算机应用网络化的具体体现。
3结语
随着科学的进步，网络技术的发展，我国的计算机应用越来越普及。计算机的普及和应用，在一定程度提高了工作的效率。当前计算机主要应用于以下几个领域：人工智能领域、过程检测与控制领域、数值计算领域、数据处理领域等。计算机应用的社会功能主要表现在促进社会的信息化，增加社会的交往。当前我国的计算机应用存在的问题主要是计算机技术水平低、信息产业化投资力度小、各地区之间的计算机应用发展不平衡等。当前我国的计算机应用的趋势主要表现为计算机应用正向应用微型化、应用智能化、应用巨型化、应用网络化发展。
1高职院校计算机应用基础课程现状
在过去很长一段时间内，计算机应用技术的考核基本都采用期末笔试和上机相结合的模式，既考虑学生的理论知识也顾及到实际操作，虽然看上去完美无缺。但是这样的考核机制是否能真正反映学生的能力掌握情况?以Word操作为例，学生做的只不过是根据所列出的素材和操作要求进行修改操作。但是在真正实际生活中，很少有人会提供完整的素材和操作要求。而是需要学生从一份空白文档开始撰写和编排。因此我们要考核的因该是学生的标准Word文档独立撰写能力，而不是模仿操作能力。
2计算机应用技术项目化设计实施策略
以项目为抓手，提高实际操作能力
高职教育的最大特点在提高学生的动手能力，这是当前高职教育的共识，准确的说就是“在学中做，在做中学”以项目为中心,学生自主学习。同时降低理论知识在课程中的比重，比如硬件和软件知识。我们可以设计一个电脑组装的模拟项目，要求学生以小组为单位，分别完成从硬件选配到装机、系统安装、上网设置、常用软件查找等一系列操作。在项目进行过程中我们可以把重要的理论知识点拆成小在项目实际操作过程中进行基本讲解，比如在组装内存和硬盘时，讲解RAM和ROM之间的区别。在网络设置中引入网络安全的概念。这样在提高学生对课程学习兴趣的同时，也可以加深他们对于计算机的一些基础理论知识的掌握。同时在设计过程中也要注意对于知识的取舍，对于一些非计算机专业不需要掌握的知识如：计算机软件设计模型，计算机数码存储方式等等则可简略带过。
结合专业实际设计项目驱动，激发学习兴趣
计算机应用技术课程的教学目的在于培养学生熟练运用计算机解决专业生活中实际问题的能力，因此在课程设计过程中应该紧紧围绕这个目的进行。使学生明白通过学习这门课可使他更好的学习专业知识。只有这样才能真正激发学生的学习热情和积极性。因此在水利工程专业学生的课程设计中，我才用了一个贯穿项目的教学方法，即以一个水工建筑物实习报告项目为一个整体。把整个项目分为三个阶段分别是Word文本主体。Excel数据计算与ppt汇报材料制作等等。项目二：水工建筑物认识报告通过水工建筑物认识报告项目学生可以前期明确自己所需要掌握的知识，同时可以在教师的帮助、指导下掌握解决的方法。并通过项目的完成来实现对课堂所学知识的掌握。提高他们今后运用office软件熟练解决类似问题的能力。取得良好的教学效果。
设置更为合理互动的考核机制
当今时代,随着科学技术不断发展,计算机已成为处理信息的主要工具之一。掌握计算机的基础知识和基本操作技能是科学发展和走向未来信息化时代的需要。下面是我为大家整理的关于计算机论文，供大家参考。
关于计算机论文 范文 一：计算机 网络技术 中人工智能的应用
摘要：本文主首先针对现在计算机网路当中存在的普遍的问题进行了简要的介绍，然后结合了现在人工智能的特点以及优势，对现在人工智能在现在人们要求计算机为自己提供更加的智能化、人性化的服务工作，并且现在的计算机网络技术当中广泛存在的问题，尤其是在计算机网络安全方面存在的问题，也在强调着现在人工智能在计算机网络技术发展当中的重要的地位。
关键词：人工智能;计算机网络技术;应用
一、计算机网络技术存在的问题
随着计算机技术的不断的发展，现在不论是在我们的日常的生活当中还是在我们的工作当中，计算机网络技术的应用都是十分的广泛的，人们对于计算机网络技术的引用越来越广泛也就意味着现在人们对于计算机网络安全方面的问题采取了更多的关注，也就是说在现在计算机网络的监视以及网络控制已经成为了现在人们都比较关注的两个方面，人们都认为计算机网络管理系统应该具有着这两个方面的问题。但是由于我们想在计算机网络安全管理系统当中更好的实现网络监视以及网络控制这两个方面的功能，我们就必须要对网络当中的信息进行及时的获取以及处理，但是现在我们通过网络来进行信息的传递的时候经常性的会出现不连续或者是不规则的情况，并且在计算机网络技术发展的早起，人们只是能够使用计算机来对数据进行一个简单的处理，不能够通过计算机来对数据的真实性来进行一定的分析以及判断，同时更加不能够实现在海量的网络信息当中对有效的信息来进行迅速的筛选的目的，，除此之外就是现在的计算机网络用户的信息安全网路安全管理也是应该为其提供更加完善的保障的，现在的计算机软件的开发速度是非常迅猛的，同时计算机网络犯罪也是十分的猖獗的，如果说计算机的网络安全系统自身没有足够的灵敏性以及足够迅速的反应速度的话，完全不能够应付现在计算机网络当中频发的侵犯用户信息安全等各种违法的网络犯罪活动。想要更好的实现计算机网络安全管理，我们就必须要建立一套完整的，并且有着灵敏反应速度的智能化管理系统，这一套智能化的管理系统能够自动的对数据来进行手机并且对故障及时的做出诊断依据分析，并且及时的进行处理，恢复计算机网络系统的正常的运行。
二、人工智能技术的特点以及优势
我们在对人工智能进行使用的过程当中，能够有效的通过人工只能来对一些不确定性的信息进行处理，并且我们能够通过人工智能来对整个的系统当中的局部的状态或者是全局的状态来进行进行料及而并且对其变化进行跟踪，能够自己及时的来对系统当中的信息来进行适当的处理，并且我们还能够及时的将用户需要的信息及时的提供给用户。除了这些能力之外，我们能够利用人工智能来进行写作，也就是说现在的人工智能的自身是有着非常良好的写作能力的，能够通过人工智能自身来对已经得到的各种的信息以及资源来进行处理，并且能够实现将这些信息在不同的用户之间来进行相互的穿束以及共享，再就是现在我们将人工智能应用到计算机网络智能方面，主要就是为了能够更好的使现在我国的计算机网络系统能够有着足够的学习能力以及更好的推理能力，我们在对网络进行管理的过程当中采用人工智能的话不仅仅能够提高对于信息的处理的销量，而且还能够凭着人工智能的记忆能力将信息进行储存，通过对这些信息的储存，人工智能能够自动的利用这些已经储存的信息来构建一个完善的信息库，然后在这个信息库的基础之上，在对信息进行一个信息的 总结 以及结束，然后通过总结以及解释的这个过程形成一个高级的信息，然后将这个高级信息提供给网络给网络管理者。所以说我们在进行计算机网络管理的过程当中采用人工智能进行管理的话，计算机网络的管理人员其实也就是相当于雇佣了一个非常的聪明并且任劳任怨的秘书，这个秘书不仅仅说能够对自己的指令进行无条件的服从，并且这个秘书还能够根据管理者的意愿来灵活的对自己将要进行完成的任务来进行一个创新，自动的来寻求一个更加快捷并且有效的 方法 来进行任务的完成，这样就能够不断的提高现在我国网络信息管理的效率。
三、人工智能在计算机网络技术当中的应用
(一)人工智能在计算机网络安全管理当中的应用
第一个方面就是一个智能型的反垃圾邮件系统，我们能够在现在的计算机网络当中通过这么一个系统来对现在的客户的邮箱来进行一个十分有效的安全保护，所谓的智能型的反垃圾邮件系统就是利用人工智能技术来开发的一个系统，通过这个系统我们能够对用户的来及邮件来进行防护，并且我们在对电子邮件来进行监测以及防护的过程当中，这一个系统是不会对我们的用户来产生任何的信息安全的威胁的，并且我们还能够自动的形成一个来及邮件的分类信息，并且及时的将这个信息传递给客户，然后客户就能够根据这一个分类信息来对邮箱当中的垃圾邮件来进行处理了。第二个方面，智能防火墙技术。人工智能防火墙系统与现在我们正在使用的众多的防火墙系统是有着很大的区别的，这种防火墙系统能够利用自身的人工智能的优势来对需要处理的各种的数据进行自动的收集以及处理，能够十分有效的提高信息处理的速度以及效率，从而能够更好的提高防火墙发现现在的计算机网络当中的各种危害行为的能力，能够更好的组织各种病毒在现在我国的计算机网络系统当中的传播。第三个方面，入侵监测技术。入侵计策是计算机网络安全管理当中的首要环节，也是其中最为关键的一个环节，是整个的计算机防火墙系统的核心部分。
(二)人工智能在网络管理以及系统评价当中的应用
我们现在在对人工智能技术进行应用的过程当中不仅仅可以应用他的人工智能，还可以对现在人工智能当中的专家知识库来进行应用。专家系统其实就是一个职能化的计算机系统，这个系统就是将某一个领域当中的专家的知识以及 经验 进行了总结以及归纳，将这些知识以及经验变成有效的资源来输入系统当中，对系统处理这个领域的问题来提供帮助。
四、结束语
综上所述，随着现在计算机技术以及网络信息技术的不断发展，人工智能技术开始出现并且进入到了人们的生活当中，本文主要就是介绍而现在计算机网络当中存在的问题，以及现在人工智能技术在现在的计算机网络技术当中的应用情况。
参考文献：
[1]张彬.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].软件,2012,11:265-266.
[2]马越.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].计算机光盘软件与应用,2014,22:43-44.
关于计算机论文范文二：电子商务中计算机网络安全技术研究
【摘要】随着社会的飞速发展，计算机网络也在逐渐向着各个领域渗透和发展，尤其对于具有代表性的电子商务产业来说，时刻与计算机网络的应用紧密相连，然而随着网络环境变得愈加复杂，网络安全技术则成为了大家共同关注的话题，只有将网络安全技术合理的在电子商务中进行利用，才能促使整个网络环境不受破坏，由此电子商务产业也会得到更加平稳快速的发展.
【关键词】计算机网络;安全技术;电子技术;应用
前言
在电子商务产业不断开拓与探索的进程中，计算机网络安全技术的应用在其中起着至关重要的作用，只有对网络环境进行一个系统的、全面的、科学的管理，才能构建一个可靠的网络防护屏障，进而使得电子商务产业的网络系统得到有效地保护和发展。
1电子商务中的计算机网络安全技术
在电子商务交易中，自然少不了计算机网络的支持与运用，与此同时，在极为复杂的网络环境下，电子商务的网络运行系统在交易中就存在着很多潜在的威胁，只有对电子商务中的计算机网络安全技术有一定的了解和掌握，才能更加有助于网络安全技术在电子商务中的应用。电子商务网络安全分为两大部分，分别是计算机网络安全和商务交易安全。计算机网络安全指的是计算机系统内部网络环境的安全性能，主要包括计算机网络设备安全、计算机网络 系统安全 等几个重要组织的安全性，其主要是以计算机网络自身的安全性为目标;商务安全则是以传统商务网络为中心，从Internet在电子商务中应用中的安全问题展开研究，在计算机网络安全的基础上，进而保障电子商务交易的顺利进行，同时又实现了电子商务的保密性、完整性等特征。
2电子商务网络存在的安全问题
根据对电子商务的了解，其发展以及交易主要是通过计算机网络实现的，那么这其中就存在着很多的安全问题，尤其是在电子商务这个极其多元化的网络环境下，必定会在网络系统中埋下诸多安全隐患。
(1)病毒入侵
对于整个电子商务网络系统而言，最具有威胁性的就是病毒。由于其工作性质的限制，所以与外环境的接触机率较大，在信息资源处于半封闭半公开的状态下，很容易给病毒带来可乘之机，一旦病毒侵入整个网络系统，计算机中的所有功能以及大量数据将会遭受巨大破坏，病毒的繁殖和复制能力非常迅速，在短时间内，就可以造成整个网络系统瘫痪，互联网资源自动被侵蚀，最终导致电子商务网络环境崩溃的重大后果。
(2)信息盗用
当网络环境在实现资源传输或者共享的过程中，如果没有对信息采取加密等保护手段进行信息维护的话，那么传输的信息就会以明文的方式展现给大家，一些不法分子利用这一疏漏，可能会在数据经过的路线上对信息进行拦截或者提取，之后通过研究得出有价值的资源，严重的情况下，可以泄露个人信息、账户、密码等重要信息，对个人和企业带来难以估量的损失。
(3)信息篡改
在电子商务进行交易的过程中，交易双方必须要保证个人信息真实有效，并且提供完整的个人资料，这样双方利益都会受到良好的保护，以免权益遭受侵害。如果在交易过程中，不慎将个人信息泄露，不法分子就会对信息进行掌握，在盗取用户资料后，通过技术手段会对信息进行解除、修改，致使信息不真实，之后不法分子会将信息重新放置到传输地点，从而导致决策者判断失误，最终造成重大的经济损失。
3计算机网络安全技术在电子商务中的应用
为了保证电子商务产业能够正常的发展和运作，同时也为了电子商务网络环境得到改善和提高，就要采取一些必要的手段或者是方式方法对整个网络环境实施有效的管理，促使安全隐患在网络安全技术的控制下得以缓解和消除。
(1)安装防火墙
使用计算的人都知道，计算机保护系统中通常都要设立防火墙对干扰因素进行拦截或者是清除，防火墙同样也适用于电子商务网络安全系统的建立和保护。由于防火墙具有很强的识别能力和区域划分能力，所以不仅可以为电子商务网路系统提供有力保障，而且通过对数据的有效侦察、过滤、筛选，可以使得整个互联网交易过程更加安全可靠。很多大型企业使用的都是独立的网络系统，利用防火墙就必须与独立的外部网络系统相连接，同时要求网络服务的集中统一性，因此在实现信息传输的过程中就对企业网络实行了保护。
(2)个人身份认证
个人身份认证就是指在进行信息交易或者提取时，为了保证交易中参数或者数据的真实性和完整性，对于交易的个人实行的一种检测手段，通过身份对比、验证，对持有信息人进行核实，防止不法分子对用户资料进行盗取、修改甚至是伪造。目前，最常用的身份认证方式有指纹识别、人体扫描识别等，这些识别方法主要是利用个人特征，通过系统数据对比的方法进行身份验证的，具有很高的识别性以及可操作性。电子商务交易采用这种身份认证的方式，可以大大增强信息的安全性，而且有利于网络系统对于信息的保存和提取，在某种程度上推动了电子商务网络市场的发展与开拓。
4结束语
通过本文的叙述，显而易见，电子商务与计算机网络系统之间是密不可分的，然而由于电子商务系统运行的特殊性，所以很容易遭到安全问题的威胁，只有将计算机网络安全技术在电子商务中进行合理的安排与应用，才能保证电子商务网络系统不受侵害，更好的为国有经济发展发挥出应有的作用。
参考文献
[1]梁文陶.计算机技术应用与电子商务发展研究[J].太原城市职业技术学院学报，2013(08).
[2]沈国祥.计算机安全技术在电子商务中的应用[J].计算机光盘软件与应用，2012(15).
[3]贾雅娟.计算机安全技术在电子商务中的应用探讨[J].长春理工大学学报，2011(03).
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1. 关于计算机的论文
2. 有关于计算机的论文
3. 关于计算机技术的论文
4. 关于计算机等级考试论文
5. 与计算机有关的毕业论文
6. 关于计算机的小论文
VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 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》(.)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。 计算机与人工智能 "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》(Machines Who Thinks,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"(Artificial Intelligence，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。 问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？ 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。 什么是人工智能？ 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。 AI理论的实用性 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。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White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"(Blue Jean)。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。
Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines and the branch of computer science which aims to create it. Textbooks define the field as "the study and design of intelligent agents,"[1] where an intelligent agent is a system that perceives its environment and takes actions which maximize its chances of success.[2] John McCarthy, who coined the term in 1956,[3] defines it as "the science and engineering of making intelligent machines."[4]The field was founded on the claim that a central property of human beings, intelligence—the sapience of Homo sapiens—can be so precisely described that it can be simulated by a machine.[5] This raises philosophical issues about the nature of the mind and limits of scientific hubris, issues which have been addressed by myth, fiction and philosophy since antiquity.[6] Artificial intelligence has been the subject of breathtaking optimism,[7] has suffered stunning setbacks[8] and, today, has become an essential part of the technology industry, providing the heavy lifting for many of the most difficult problems in computer science.[9]AI research is highly technical and specialized, deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[10] Subfields have grown up around particular institutions, the work of individual researchers, the solution of specific problems, longstanding differences of opinion about how AI should be done and the application of widely differing tools. The central problems of AI include such traits as reasoning, knowledge, planning, learning, communication, perception and the ability to move and manipulate objects.[11] General intelligence (or "strong AI") is still a long-term goal of (some) research.[12]Thinking machines and artificial beings appear in Greek myths, such as Talos of Crete, the golden robots of Hephaestus and Pygmalion's Galatea.[13] Human likenesses believed to have intelligence were built in every major civilization: animated statues were worshipped in Egypt and Greece[14] and humanoid automatons were built by Yan Shi,[15] Hero of Alexandria,[16] Al-Jazari[17] and Wolfgang von Kempelen.[18] It was also widely believed that artificial beings had been created by Jābir ibn Hayyān,[19] Judah Loew[20] and Paracelsus.[21] By the 19th and 20th centuries, artificial beings had become a common feature in fiction, as in Mary Shelley's Frankenstein or Karel Čapek's . (Rossum's Universal Robots).[22] Pamela McCorduck argues that all of these are examples of an ancient urge, as she describes it, "to forge the gods".[6] Stories of these creatures and their fates discuss many of the same hopes, fears and ethical concerns that are presented by artificial problem of simulating (or creating) intelligence has been broken down into a number of specific sub-problems. These consist of particular traits or capabilities that researchers would like an intelligent system to display. The traits described below have received the most attention.[11][edit] Deduction, reasoning, problem solvingEarly AI researchers developed algorithms that imitated the step-by-step reasoning that human beings use when they solve puzzles, play board games or make logical deductions.[39] By the late 80s and 90s, AI research had also developed highly successful methods for dealing with uncertain or incomplete information, employing concepts from probability and economics.[40]For difficult problems, most of these algorithms can require enormous computational resources — most experience a "combinatorial explosion": the amount of memory or computer time required becomes astronomical when the problem goes beyond a certain size. The search for more efficient problem solving algorithms is a high priority for AI research.[41]Human beings solve most of their problems using fast, intuitive judgments rather than the conscious, step-by-step deduction that early AI research was able to model.[42] AI has made some progress at imitating this kind of "sub-symbolic" problem solving: embodied approaches emphasize the importance of sensorimotor skills to higher reasoning; neural net research attempts to simulate the structures inside human and animal brains that gives rise to this intelligenceMain articles: Strong AI and AI-completeMost researchers hope that their work will eventually be incorporated into a machine with general intelligence (known as strong AI), combining all the skills above and exceeding human abilities at most or all of them.[12] A few believe that anthropomorphic features like artificial consciousness or an artificial brain may be required for such a project.[74]Many of the problems above are considered AI-complete: to solve one problem, you must solve them all. For example, even a straightforward, specific task like machine translation requires that the machine follow the author's argument (reason), know what is being talked about (knowledge), and faithfully reproduce the author's intention (social intelligence). Machine translation, therefore, is believed to be AI-complete: it may require strong AI to be done as well as humans can do it.[75][edit] ApproachesThere is no established unifying theory or paradigm that guides AI research. Researchers disagree about many issues.[76] A few of the most long standing questions that have remained unanswered are these: should artificial intelligence simulate natural intelligence, by studying psychology or neurology? Or is human biology as irrelevant to AI research as bird biology is to aeronautical engineering?[77] Can intelligent behavior be described using simple, elegant principles (such as logic or optimization)? Or does it necessarily require solving a large number of completely unrelated problems?[78] Can intelligence be reproduced using high-level symbols, similar to words and ideas? Or does it require "sub-symbolic" processing?[79][edit] Cybernetics and brain simulationMain articles: Cybernetics and Computational neuroscience There is no consensus on how closely the brain should be the 1940s and 1950s, a number of researchers explored the connection between neurology, information theory, and cybernetics. Some of them built machines that used electronic networks to exhibit rudimentary intelligence, such as W. Grey Walter's turtles and the Johns Hopkins Beast. Many of these researchers gathered for meetings of the Teleological Society at Princeton University and the Ratio Club in England.[24] By 1960, this approach was largely abandoned, although elements of it would be revived in the can one determine if an agent is intelligent? In 1950, Alan Turing proposed a general procedure to test the intelligence of an agent now known as the Turing test. This procedure allows almost all the major problems of artificial intelligence to be tested. However, it is a very difficult challenge and at present all agents intelligence can also be evaluated on specific problems such as small problems in chemistry, hand-writing recognition and game-playing. Such tests have been termed subject matter expert Turing tests. Smaller problems provide more achievable goals and there are an ever-increasing number of positive broad classes of outcome for an AI test are:Optimal: it is not possible to perform better Strong super-human: performs better than all humans Super-human: performs better than most humans Sub-human: performs worse than most humans For example, performance at draughts is optimal,[143] performance at chess is super-human and nearing strong super-human,[144] and performance at many everyday tasks performed by humans is quite different approach is based on measuring machine intelligence through tests which are developed from mathematical definitions of intelligence. Examples of this kind of tests start in the late nineties devising intelligence tests using notions from Kolmogorov Complexity and compression [145] [146]. Similar definitions of machine intelligence have been put forward by Marcus Hutter in his book Universal Artificial Intelligence (Springer 2005), which was further developed by Legg and Hutter [147]. Mathematical definitions have, as one advantage, that they could be applied to nonhuman intelligences and in the absence of human is a common topic in both science fiction and in projections about the future of technology and society. The existence of an artificial intelligence that rivals human intelligence raises difficult ethical issues and the potential power of the technology inspires both hopes and Shelley's Frankenstein,[160] considers a key issue in the ethics of artificial intelligence: if a machine can be created that has intelligence, could it also feel? If it can feel, does it have the same rights as a human being? The idea also appears in modern science fiction: the film Artificial Intelligence: . considers a machine in the form of a small boy which has been given the ability to feel human emotions, including, tragically, the capacity to suffer. This issue, now known as "robot rights", is currently being considered by, for example, California's Institute for the Future,[161] although many critics believe that the discussion is premature.[162]Another issue explored by both science fiction writers and futurists is the impact of artificial intelligence on society. In fiction, AI has appeared as a servant (R2D2 in Star Wars), a law enforcer (. "Knight Rider"), a comrade (Lt. Commander Data in Star Trek), a conqueror (The Matrix), a dictator (With Folded Hands), an exterminator (Terminator, Battlestar Galactica), an extension to human abilities (Ghost in the Shell) and the saviour of the human race (R. Daneel Olivaw in the Foundation Series). Academic sources have considered such consequences as: a decreased demand for human labor,[163] the enhancement of human ability or experience,[164] and a need for redefinition of human identity and basic values.[165]Several futurists argue that artificial intelligence will transcend the limits of progress and fundamentally transform humanity. Ray Kurzweil has used Moore's law (which describes the relentless exponential improvement in digital technology with uncanny accuracy) to calculate that desktop computers will have the same processing power as human brains by the year 2029, and that by 2045 artificial intelligence will reach a point where it is able to improve itself at a rate that far exceeds anything conceivable in the past, a scenario that science fiction writer Vernor Vinge named the "technological singularity".[164] Edward Fredkin argues that "artificial intelligence is the next stage in evolution,"[166] an idea first proposed by Samuel Butler's "Darwin among the Machines" (1863), and expanded upon by George Dyson in his book of the same name in 1998. Several futurists and science fiction writers have predicted that human beings and machines will merge in the future into cyborgs that are more capable and powerful than either. This idea, called transhumanism, which has roots in Aldous Huxley and Robert Ettinger, is now associated with robot designer Hans Moravec, cyberneticist Kevin Warwick and inventor Ray Kurzweil.[164] Transhumanism has been illustrated in fiction as well, for example in the manga Ghost in the Shell and the science fiction series Dune. Pamela McCorduck writes that these scenarios are expressions of the ancient human desire to, as she calls it, "forge the gods."[6]
“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.
[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13(3)：330-332.
[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.
[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.
本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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