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人工智能报告(篇1)

郑州科技学院

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本科毕业设计（论文）

题 目 多种模式识别的调研报告 姓 名 闫 永 光 专 业 计算机科学与技术 学 号 指导教师

郑州科技学院信息工程系 二○一四年六月

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摘 要

信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。

模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理 的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。

关键词：模式识别； 人工智能； 多种模式识别的应用； 模式识别技术的发展潜力

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引言

随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知

1、模式识别

什么是模式和模式识别？

模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。

模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Claification）和无监督的分类(Unsupervised Claification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

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2、人工智能

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousne）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

3、多种模式识别的应用

文字识别

汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将

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文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。

语音识别

语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。

指纹识别

我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:left loop,right loop,twin loop,whorl,arch和tented arch,这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。

图像模式识别

图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色

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彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。

从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。

句法模式识别

对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。

句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。

统计模式识别

统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如

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图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

图2 统计模式识别模型

4、模式识别技术的发展潜力

模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。

语音识别技术

语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。

生物认证技术

生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘

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掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100美元的市场规模。

数字水印技术

90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。

结 语

综上所述，模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。

参考文献

1 边肇祺，张学工等编著.模式识别(第二版).北京：清华大学出版社， 王碧泉，陈祖荫.模式识别理论、方法和应用.北京：地震出版社， 赵陵滋，甘云祥.统计模式识别算法的MATLAB语言实现.应用科技 4 语音识别 理想与现实的距离

5 人类形象思维模式识别与机器模式识别之探讨 6 指纹认证方法应注意的问题

人工智能报告(篇2)

关于人工智能的调查报告

目录

前 言.........2 一、人工智能的定义 ..3 二、人工智能的研究发展阶段 ..3 三、人工智能的研究方法 .......4 四、人工智能在人类生活中的应用 ....5 五、人工智能发展的利 .6 六、人工智能发展的弊 .7 七、人工智能的影响 ..7 八、人工智能的研究热点 .......7 九、人工智能的研究价值 .......8 十、展望人工智能 ......8 总 结.........9

前 言

通过这段时间对人工智能的调查、研究、学习，我对人工智能有了更深的认识。我理解的人工智能就是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

一、人工智能的定义

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。[1] 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。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。”而另一个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。”这些说法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。

二、人工智能的研究发展阶段

（一）第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，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。但由于消解法推理能力的有限，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，忽视知识重要性。

（二）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，人工智能得到了很大发展。日本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。

（三）第三阶段：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。

（四）第四阶段：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的技术发展，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。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

三、人工智能的研究方法

如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能？或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？

智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。 (一)大脑模拟

主条目：控制论和计算神经科学

20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如 WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。 （二）符号处理

主条目：GOFAI

当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。JOHN HAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。

认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学， 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示，智能规划和机器学习.致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为\"SCRUFFY\".常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是\"SCRUFFY\"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划，这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。 （三）子符号法

80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。

自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。 （三）统计学法

90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUART 和PETER NORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。 （四）集成方法

智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统 ，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。

四、人工智能在人类生活中的应用

目前人工智能应用人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展。日前“AI+”已经成为公式，发展至今，下面是人工智能应用最多的几大场景。

（一）家居

智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。小米、天猫、Rokid 等企业纷纷推出自身的智能音箱，不仅成功打开家居市场，也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智能产品种类繁杂，如何打通这些产品之间的沟通壁垒，以及建立安全可靠的智能家居服务环境，是该行业下一步的发力点。

（二）零售

人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。

（三）交通

智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

（四）医疗 目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。

（五）教育

科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

（六）物流

物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。

（七）安防

近些年来，中国安防监控行业发展迅速，视频监控数量不断增长，在公共和个人场景监控摄像头安装总数已经超过了亿。而且，在部分一线城市，视频监控已经实现了全覆盖。不过，相对于国外而言，我国安防监控领域仍然有很大成长空间。

五、人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。 六、人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

七、人工智能的影响

（一）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。

（二）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。

（三）工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

八、人工智能的研究热点

（一）智能接口。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。

（二）数据挖掘。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。

（三）主体及多主体系统。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。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。

九、人工智能的研究价值

繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。

2013年，帝金数据普数中心数据研究员 WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

十、展望人工智能

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。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。

总 结

通过这次调查，我感触最深的是未来2-5年人工智能将导致的大规模失业将率先从劳动密集型产业开始。如制造业，在主要依赖劳动力的阶段，其商业模式本质上是赚取劳动力的剩余价值。而当技术成本低于雇佣劳动力的成本时，显然劳动力会被无情淘汰，制造企业的商业模式也将随之发生改变。再比如物流行业，目前大多数企业都实现了无人仓库管理和机器人自动分拣货物，接下来无人配送车、无人机也很有可能取代一部分物流配送人员的工作。

就中国目前的情况来看，正处于从劳动密集型产业向技术密集型产业过渡的过程中，难以避免地要受到人工智能技术的冲击，而经济相对落后的东南亚国家和地区因为廉价的劳动力优势仍在，受人工智能技术冲击较小。世界经济论坛2016年的调研数据预测到2020年，机器人与人工智能的崛起，将导致全球15个主要的工业化国家510万个就业岗位的流失，多以低成本、劳动密集型的岗位为主。

智能家居市场调研报告

智能手机市场调查报告

智慧警务市场调研报告

智能化调研报告

智能制造调研报告

人工智能报告(篇3)

人工智能在企业管理中的应用探究

刘佳辉

（河北大学 管理学院 唐山 063000）

摘要：人工智能作为计算机的学科的分支之一，是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展，我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段，毫无疑问，社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此，企业应该加强人工智能技术的发展，将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合，以推动企业的可持续发展。由此，本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究，以期望将对人工智能与企业发展的结合，和我国企业的飞速发展有所借鉴。

关键字：人工智能  企业管理  企业发展

Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management

Liu Jiahui

(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)

ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.

Key words： Artificial intelligence   Business management   Enterprise Development

引言：人类一向以自己为“智能生物”自居，这是因为我们能够不断的学习、观察新事物，让自己能够不断的取得进步，这让人类在地球上显得与众不同。所以当我们也开始充当上帝的角色，开始创造属于我们自己意识的人工智能时，心情也像上帝创世一样，内心充满了激荡与振奋，这便是人工智能的发展的动力。如今，人工智能在大数据时代充当着越来越重要的角色。在欧美等发达国家取得了飞速的发展，随着人工智能技术的不断深入，企业的人力资源、财务会计和知识管理的技术均被运用到人工智能应用中去。

一、        人工智能将对企业会计行业产生影响

（一）   我国的会计行业人工智能的运用

会计作为会计制度的主体，分为三类，主要涉及企事业单位，行政机构和会计师事务所。在中国，涉及会计工作的许多主题工作仅限于人工智能应用中的会计系统。在会计中，一些需要主观行为的工作，例如审查，验证和判断，仍然需要会计人员手动完成工作。然而，在会计师事务所，虽然审计业务也是主要业务的一部分，但在人工智能应用方面略显稀疏，原因是对于大多数上市公司的审计业务，大量的审计工作文件是需要。填写后，它既有草稿的电子版本，当然还有纸质版本，但这些入门数据仍需要手动填写。

（二）对人工智能在会计行业中应用的展望

任何会计师都清楚地知道会计行业是一个严格的行业，也需要及时性。有许多会计程序和复杂的过程需要解决。因此，对于会计，加班是一种普遍现象。在某种程度上，会计师还希望有一天会有人工智能来取代这种枯燥乏味的工作。当前的人工智能应用程序解决了一些基本操作，例如凭证和报告的生成，但它远远不能满足当前会计机构的需求。例如，人力资源会计需要一个符合业务特征的测量工具，并报告业务的人力资源。通过该模型，可以分析企业的人力资源，从而进行合理的人力资源管理，成为降低成本的方法之一。这种需求是会计管理会计和环境会计中许多分支机构的必然要求，因为会计职能现在越来越倾向于决策，会计需要在相应的决策过程中提供信息。但通常很难获得人工计算和分析。如果人工智能可以进一步应用科学知识来解决这个问题，那么最好。

（三）人工智能对会计行业的影响

1）提高了会计内容的时效性和正确性

企业是政府机关或任何会计师事务所，可以在使用会计软件后及时处理发生在当日的经济业务。因为会计人员只能在系统中注册并选择或审计相关事务，所以最终系统根据现有的自动生成相关报表的数据，比传统的会计凭证人工生成报表要及时得多，另一方面，在传统的会计业务流程中，会计人员往往会产生假账，而现行的会计凭证则会产生假账。财务系统也必须是一些手工输入的数据，因为系统在输入错误时会提示，在这种情况下，减少了数据的错误概率，从而提高了会计信息的准确性。

2）一定程度上抑制了财务信息造假                                               

在具体的会计核算制度下，所有登记制度人员都有唯一的账户和密码，并有自己的权限和非常严重明确的分工。工作场所包容性现象在传统会计核算中非常严重。特别是在中小企业中，人工智能的应用有助于通过明确的功能来抑制人工伪造信息。然而，人工智能不能说是为了防止金融伪造。系统毕竟是由人控制的，管理层无法应对会计人员以上的内部运营现象。

3）会计行业中传统岗位需求减少

由于日益广泛使用的人工智能在会计行业，传统的会计职位不需要员工，所以这是一个明显的变化。自1980年代以来我国会计电算化发展此后晋升。它已经商业化，是用于各种会计实体，使原始简单的会计记录和会计工作被人工智能所取代。因此，会计的地位不再是必要的。

4）会计信息安全性受到威胁

各种计算机化的会计系统，广泛应用于电子形式会计实体中存储的各种金融数据，具有电子数据的优点，如省电，方便，数据容量大，易于查找等优点。而另一方面，系统如果保护未达到易受黑客攻击的指定位置，当前网络安全性大大降低的同时，信息可能在网络传输过程中被截获，因此导致企业财务信息泄露会非常严重，会造成重大商业机密，并导致损失。

二、        人工智能对企业金融风控的影响

（一）智能风控落地的前提

在互联网信息技术和网络技术普及的时代，让人类生活进入大数据驱动的智能化发展阶段，而人工智能在金融风险控制的探索和实践中经历了以计算机为标志的信息时代，人类因此CIETY已进入人工智能引领第四次工业革命，如果追求信息时代是数据采集和存储，那么解决人工智能时代是伴随着信息技术的发展和信息爆炸而引起的。由于信息处理能力不足，计算机帮助人们处理海量信息、分析数据和使用，是人工智能的时代，智能认知阶段，人工算法进入商业世界后，开始显示出趋势的普遍性，特别是LY在金融业务中显示出较强的适用性，目前人工智能在国内重点应用于风险控制、信用和欺诈等领域。人工智能产业化可以结合现场诞生，不能留下以下三个重要方面前提：

技术基础的改进。用云计算来说，计算能力在出现之前是一种昂贵的资源，公司不能独自承担这种成本。在人人上网的时代，计算数据量不断增加，大规模数据的培训和计算带来了对CPU水平提高的需求。云计算服务实现了计算资源的循环和重用，大大降低了企业的成本。在云计算的情况下，为了将成本降低两到三个订单，许多初创企业可以拥有强大的计算能力。当然，对于从事人工智能服务的公司来说，拥有计算能力是不够的，因为限制技术的因素还来自于数据采集能力和数据处理和处理能力，列如数学、统计学、机器算法等。而确定大规模计算，强大的人才是必不可少的。

场景的出现需要更先进的技术。特别是在需要扩大规模和复杂化的消费信贷服务中，如何提供高质量的用户体验成为一个难点。例如，在少量的贷款业务中，金融机构或平台需要在短时间内对某个用户进行准确的风险评估，或者在一天内完成数十万甚至更多的用户信用。由于可以预见，这样的要求只会越来越高，场景也会越来越多。传统的刀耕火种评估方法与现有的大量多样化的金融需求完全脱节。因此采取智能投资，但它面临的投资机会是短暂的，交易信息的判断甚至需要快到几毫秒。对现场的需求促使业界使用更合理的算法，更快的计算速度，并要求新技术将人工智能带入舞台。

改进的数据材料丰富。人工智能，所以数据是使用数据来支持操作和判断是人工智能的基础。在金融行业中，数据也是如此。互联网时代的背景下，金融消费者的高度收集碎片更大规模的需求，数据采集成本较低。金融机构和企业可以使用这些数据来计算、处理、和判断，为用户提供个性化服务的经验，基于智能的数据做出决策，实现精细管理，从而进一步推动人工智能技术的应用的发展。

（二）智能风控是传统风控的有效补充

传统金融机构与传统计分卡模型和规则引擎等“特色”风险评分，根据性能和智能风险控制记录，社会行为，行为偏好，身份信息和设备安全方面的行为特征的“软弱”用户的风险评估。两种类型的风险控制从操作到场景显示效果之间的显著差异，后进入移动互联网时代，智能风险控制的优点更加突出，有效补充传统的风险控制。

传统风力控制形成了标准化的操作模式，首先判断用户的身份，然后复习物理用户提供的证明材料。简而言之，它分为以下步骤：首先，回顾通过面对面的检查来确认用户身份的真实性提交材料。材料包括识别和收入证明，如身份证、户籍、银行流动和就业信息。其次，用户的资产评估和确定信用额度，主要的资产估值标准抵押房地产和汽车生产等。最后，信用贷款，其他步骤可以添加，如调查贷款的使用和确认交易的意愿。

关注人的评论，首先，传统的风险控制单元的时间跨度，至少在周需要层层审批，业务流程涉及多个人员和链接，导致效率低;其次，长时间的业务流程，无法满足用户的资本要求，导致坏的用户体验;最后，对小型业务，传统的风险控制复杂的审计程序导致的高成本使银行和无利可图，所以这个巨大的市场的一部分。

智能风险控制对大数据，算法和计算能力，重视数据，生活等识别确认用户的身份;欺诈识别风险，智能控制使用多维特征，许多数据表明意图和倾向，反映用户欺诈;普通用户的还款意愿和能力评估判断。

在互联网经济下具有“规模”增长的消费者金融市场中，智能风险控制可以捕获非传统的金融数据并增加弱势的金融相关特征。机器建模和分析的方法用于及时有效地补充传统的风险控制。首先，智能风控带来闪电般的审查速度。时间跨度以分钟和秒计算，为用户提供更好的服务体验。其次，对用户行为数据的分析得出更准确的评估。最后，在风险预测中，数据模型的使用可以准确地量化未来风险最有可能发生的时间和情景。从快牛金科的实际应用来看，定量风险预测的结果与实际风险的表现一致，误差很小。风险控制标准的放松和收紧所引起的坏账绩效水平的变化可以通过数据直观地衡量。实际的业务运营非常有益。

目前，个性化的场景下贷款和大规模贷款，信用贷款和消费贷款等，智能风险控制有足够的优势，但是大的贷款和交易涉及资产评估、房地产贷款和供应链融资等大型企业。验证的真实性，传统风力控制仍然是不可替代的，两个风控制模式仍将长期共存。

（三）智能风控成长空间巨大

在金融行业，风险控制中，无限智能风险控制是一个不断迭代的过程，并不断按照优化的结果进行。到目前为止，智能风险控制已经取得了良好的应用效果。实践中，智能风险控制模型已经更好的用户差异化程度，能够清晰地反映出评价结果中的高质量和不良客户，通过不断的优化迭代，识别的准确性和判断的速度，技术人员一直在螺旋式上升，但目前行业面临的问题是数据岛和信息不透明，行业总负债不共享，仍然是大空间智能风险控制技术的提升。在用户体验上，智能风险控制的最佳路径有二点：一是减少对用户的干扰，对于当前信用风险控制过程中需要获得用户授权等数据的审批，随着数据共享和计算能力市场机制的完善，未来只有需要向客户提供极少的信息进行评估，消除用户对信息安全的顾虑，使用合规性。其次，在上述基础上，提升用户评估的准确性。。

人工智能是一种不可逆转的趋势，但人工智能在推广特定情景时仍面临一些外部阻力。

首先，由于一些工人，意识滞后，商业实践中的人工智能面临着银行和其他机构的模型变革，在管理决策时考虑到潜在风险。其次，需要探讨适当的业务情景。传统的金融业务场景，在应用、审批，基于不同操作系统的贷款和大量人力资源等一系列环节之后，如何切入人工智能将在调整过程中面临长期运行。此外，在监管方面，人工智能还暴露了“黑匣子”理论与“可追溯性”金融活动的矛盾。人工智能对于许多风险控制的实施过程并不是人类大脑能够理解的，而是在一些监管更严格的情景中给予必要的解释。

中国着名科幻作家刘慈新曾经说人工智能就像一个黑盒子。从理论上讲，他们的计算步骤可以追溯，但由于计算量巨大，跟踪实际上很困难甚至不可能。实现两者之间的平衡并建立信任是未来人工智能面临的巨大挑战。在这种情况下，一方面，可以采用更加解释性的算法。对于相同的数据，不同算法的结果不应该远远落后。另一方面，可以预期社会态度的变化和监管法规的调整。毕竟，它不仅仅是以人工智能为代表的计算机科学。随着研究的深入和领域的细分，其他人类主体可能具有传统逻辑意义的结果。

三、        人工智能对企业信息安全防护的影响

（一）人工智能时代下信息安全论述 

信息安全是指用户使用网络系统时，软件和硬件不会被破坏，用户数据不会被改变，为计算机的使用提供安全保障。目前，信息安全在网络保护中尤为重要。在计算机网络的发展过程中，出现了许多数据泄露事件，不仅给企业带来了伤害，而且也暴露了许多人的隐私信息。从小的角度看，数据泄露事件给企业和人民造成了损失，在很大程度上阻碍了国家的发展和社会的进步。

因此，在人工智能快速发展的时代，我们不仅要追求技术进步，还要重视信息安全的保护。信息安全保护不仅是企业和国家的责任，也是每个公民的责任。

（二）威胁企业信息安全的因素 

目前大多数互联网公司都在进行人工智能的研究，5G的华为技术是世界领先的，它不仅是企业的荣誉，也是国家的骄傲，影响企业信息安全的因素很多，涉及到很多方面，对信息安全的保护带来了许多挑战。

1）数据的集中存储 

大量的数据可以存储在计算机系统中，数据之间的紧密联系，非常容易引起攻击者的注意，成为一个黑客的目标。网络数据繁多，从不同的方式，如电子邮件、微博、传感器等，相对集中存储的数据在一起增加数据泄漏的风险，并导致人身安全的丧失。 

2）数据加密技术 

计算机领域的数据加密一直是防止数据泄漏的首要任务，但仍有数据泄漏事件。人工智能技术的应用基于互联网用户的互联网数据的收集。如果没有大量的数据分析，将无法生成智能应用程序和技术服务。集中式数据库集中在资源丰富的大型企业手中。一方面，他们收集数据，另一方面，他们分析数据并智能地应用它。企业主要是营利性的，信息安全投入太小，会增加数据泄露的风险。 

3）杀毒软件的应用 

由于计算机病毒的不断侵入，导致很多杀毒软件的产生。如果计算机中毒，可能会导致多台计算机，甚至整个企业计算机崩溃，数据丢失。病毒以不断变化的形式出现，入侵计算机的方式多样化，每次出现新的病毒，都会导致杀毒软件的各个方面升级。企业不应该只根据病毒更新杀毒软件，而应该让企业的数据更加安全 

（三）企业信息安全的防护措施 

1）对数据安全技术研发 

从传统信息安全技术的角度出发，企业必须加大对数据安全技术开发的投入，以保证人工智能的顺利发展。同时，国家要给予大力支持和一定的帮助。多方面引进新人才。其他企业数据安全技术也在不断发展，以保证网络操作过程中的数据安全，从而使黑客蒙受损失。　

2）重视敏感数据的保护 

敏感信息不应披露没有用户的权限。企业应优先保护用户的私人数据，并规定使用的设备，以确保网络可以正确操作。国家应该制定相应的制度措施的敏感信息，这使得一些人气馁。

3）国家对数据的保护制度 

保护数据不仅是企业的责任。国家也应提出安全策略，制定安全要求，加强然后进行安全体系建设，加快人工智能立法的应用。国家应制定相应的数据保护法律法规，同时将数据保护渗透到学习课程中，教育幼儿，真正向每个人传达数据安全意识。个人应及时清理隐私资料，安全文明上网。

4）合法共享用户信息 

使用用户信息时，应明确信息来源的合法性，确认数据的有效性，共享用户信息时应征求用户意见，用户不得擅自披露。否则，将获得虚假数据，这可能导致企业损失。

总结：随着科技的蓬勃发展，人工智能的蓬勃发展也在继续。尽管这个的人工智能还发展不完善，及时在早期进入的金融领域，还主要集中于风险控制、定量交易和智能客户服务。然而，人工智能对世界的好处将不受限制。

人工智能的进一步推广和应用，将形成广泛的基于机器的智能决策，可以大大提高社会整体运行的效率。例如，在围棋、自动驾驶、公安等领域，人工智能显示出良好的学习能力和决策能力。

人工智能也带来了社会结构的变化，如就业制度。一些简单、重复和自动化的数据收集和记录将被机器所取代。从目前的发展速度来看，客户服务、简单的风险控制、基础营销等人员更有可能被替换。技术的发展超出了人们的想象。就像2000年一样，没有人认为打字员在计算机和互联网普及之后成为了纸堆中的象征。人工智能技术对人类生活的渗透将是巨大的。就像互联网一样，20年前需要访问特定场景和手段的服务，如网吧、学校房间和拨号上网，都涉及到饮食和穿着。业务的各个方面的活动、业务和业务方面。当人们无法感受到人工智能的存在时，这意味着人工智能技术已经达到并得到了广泛的应用。

参考文献：

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[2]陆汝钤 .人工智能 [M ].科学出版社，1989.

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[12] 张雷.人工智能时代下的信息安全[J].电子技术与软件工程，2019（02）. 

人工智能报告(篇4)

人工智能学习心得

通过开展《人工智能的历史、现状和未来》专题讨论会，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。这是一门富有挑战性的科学，它是机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟；

它是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；它是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

蒸汽机时代、电气时代、信息时代、在到如今的人工智能时代，每一次科技的进步都会引领产业的变革。如今处于蓬勃发展期的人工智能时代，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了技术突破，迎来了增长的高潮，全球科技企业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业制高点。

人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。从街边早餐店的微信支付到火车站的“刷脸”乘车、从帮助家人干活的扫地机器人到哄孩子玩耍的陪伴机器人，从人工翻译到机器翻译、从普通购物超市到阿里无人超市，从普通仓库管理到京东的无人仓库、……原本是学界尖端、专业的科学技术正在变成人们习以为常的“生活模样”。“先知先觉，后知后觉，不知不觉”。科技的进步有了大机器生产，代替了人类特别多的体力劳动，现在的人工智正往人类脑力劳动方面发展，人类已经有越来越多的岗位被替代。以后我们还可以做什么？

在社会治理上，也能看到人工智能的“身影”。如当前贵州省警方将天网工程与人工智能等技术相结合，通过“人脸识别”在茫茫人海中成功抓获逃犯。想必未来的治安团结会越来越好，人们都是知法守法的好公民。因为你无论走到哪，都能定位到你的位置，你无论化妆成什么样，人脸识别都能认出你，你会清醒的认识到只要犯罪，结果都会被抓。

在工业领域里，人工智能也应用的比较早了，只不过基本上都是专用人工智能，通用人工智能尚处于起步阶段。富士康自动化机器人生产线，机器人汽车组装生产线已实现“机器换人”。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能，人工智能在许多具体行业中的应用也才刚开始。“智能”、“智造”这是当下工业展会上主打的字样，这是未来发展的趋势所在。人工智能为传统企业带来新机遇，如我们的机床行业，如何从数控化的机床到智能化的机床，已经成为我们亟需处理的问题。我认为未来智能机床应具有更高速、更高精度。高速、高精加工技术可极大地提高效率 ,提高产品的质量和档次 ,缩短生产周期和提高市场竞争能力。智能化的机床应具有智能调校功能，智能机床依托传感器、机电一体化等技能，完成对加工的差错检测，并主动确定差错补偿值。智能化的机床应具有感知功能，智能机床能感知周围环境温度变化及压力变化，能感知工件和刀具的情况等，智能化的机床应具有网络功能，互相之间能组网，能传输实时信息到云服务，电脑手机等能实时监控等。

我认为未来衡器方面应是智能衡器。大厂家兼并整合小厂家，有核心技术带系统的淘汰无核心技术单一的，各大厂家各自有自己的云平台，通过各自云台远程监控秤，发出指令动作，实现真正意义上的无人值守。秤台制造方面应是机器人焊接生产线，应该和造汽车一样自动化程度很高，可极大地提高效率 ,提高产品的质量和档次 ,缩短生产周期和提高市场竞争能力。

我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。

人工智能报告(篇5)

（作者：蒲俊燃）

欧盟委员会4月8日发布人工智能伦理准则，以提升人们对人工智能产业的信任。通过人工智能伦理准则，既可以规范化运用人工智能技术，又能够增强大众对人工智能的信任，助推人工智能更好地为经济社会服务。（4月11日《人民日报》）

人工智能一度备受质疑，一是诸如智能技术取代传统岗位产生的就业危机，二是空前的科技革命诱发的社会恐慌。不可否认，技术革命必定有阵痛。短期而言，人工智能不可避免地取代了部分传统岗位，造成某些行业失业率攀升；长远来看，人工智能以其颠覆性技术冲击社会认知，甚至诱发人类生存危机。

不曾想，每一次科技革命，尤其是工业革命，无不饱受争议，但又无不驱动社会滚滚向前。第一次工业革命，蒸汽机车横空出世，马车等传统行业江河日下，社会怨声载道；第二次工业革命，电器产业蓬勃发展，蒸汽机车成为博物馆的珍藏；第三次科技革命，高新技术喷涌迸发，一系列产业被湮没在历史洪流中。谁曾想？达尔文的进化论不仅适用于自然界，同样适用于人类社会，适者方能生存。历史最终证明，饱受争议的工业革命都是成功的。

历史是惊人的相似，人工智能也“动了别人的奶酪”。拥有百万员工的工业帝国富士康，从2015年开始工业机器人逐步取代流水线作业员，工人失业率节节攀升；ETC忽如一夜春风来，遍布大江南北，端着铁饭碗的高速收费员被迫下岗；无人驾驶更是颠覆传统思维，随着5G时代的到来，或许司机也会如车夫一样镌刻在历史的印记中。

殊不知，诸如工业生产、高速收费和汽车驾驶等重复琐碎的工作，通过人工智能技术，可以提高作业效率、降低运营成本、解放劳动力。工业产品生产成本降低，进而提升社会大众购买力；ETC既提高了汽车通行速率，又减少了人力成本支出；无人驾驶进一步解放双手，又能减少交通事故发生频率。即便是被直接冲击的行业，也能迸发出更新的活力。

更何况，与第三次科技革命类似，人工智能对经济社会的影响是全方位的。谈就业，工业机器人维护员通过提升企业生产效率，获取更大的收入回报；车联网从业者在全新的领域大展拳脚，创造社会财富；VR、AR工程师更是在梦幻般的工作氛围中，让虚拟世界的财富梦想变为现实。论生活，之所以前者能够更好的就业，正是因为他们提升了生产效率，降低了生产成本，创造更高社会价值，增加了人均所享有的社会资源，进而为社会带来了更高效、便捷、美好的服务，低廉的价格让普罗大众共享科技红利，实现对美好科技生活的向往。

当然，不可回避，更无法回避，失业人群如何安置？首先是倒逼失业者修炼内功，向更高端的行业转移，例如富士康就有不少从流水线作业员向机器人维护员转型的成功案例；其次是外力助推，各地政府为了稳定就业，促进地方经济发展，会开展各类职业培训，并做起企业和员工的“红娘”；再者，自主创业也不失为一条好的出路，百花齐放的技术产业革命时期，催生的各类产业更是给予想作为、干作为、能作为的人才展现自我抱负的舞台。不可否定，只要是革命，必定有牺牲，人工智能革命也不例外，那么，对于有心无力的人员，政府也需要利用二次资源分配，给予帮助，让其共享变革红利。

另一方面，由于空前的人工智能科技革命诱发的社会恐慌，我想，历史已经给出了答案。在此前的工业革命中，新事物的产生令人应接不暇，冲击着传统的社会运转方式。但随着全新事物的出现，新的社会规则也会应运而生，各项法律法规也会逐步健全。例如工业之父泰勒，在变革新的社会生产方式之初，口诛笔伐者无数，但实践证明，其变革举措并未造成社会危害，更谈不上威胁人类生存。欧盟委员会发布的人工智能伦理准则就是最好的例证，随着人工智能技术的普及和完善，各项监督举措也相继出台，社会大众也无需过度恐慌人工智能。

倘若仍旧担忧“人工智能”兴替与否，不妨再次回首“工业革命”历史之镜。

人工智能报告(篇6)

随着社会一步步向前发展，报告的使用频率呈上升趋势，我们在写报告的时候要注意逻辑的合理性。相信许多人会觉得报告很难写吧，以下是小编收集整理的学校人工智能信息化应用自评报告，仅供参考，大家一起来看看吧。

人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变教育教学。2020年2月26日，教育部在印发的《2020年教育信息化和网络安全工作要点》第24条“培养提升教师和学生的信息素养”中明确提出：完善义务教育阶段课程设置，加强信息科技教育。建设普通高中人工智能样板实验室，保障中小学校具备开设人工智能课程的环境条件。开展人工智能相关教学与师资培训，搭建区域间人工智能教学成果交流平台。继续推进中小学人工智能教育课程建设、应用与推广工作。发布中小学人工智能教育课程包(初中版和高中版)和支持服务系统并推广应用。

我校是青岛市人工智能实验学校。在工作中我们借助教研、教学平台，积极推动人工智能课程开展和教师教研、集备工作，根据兴趣导向、应用驱动，学用结合，强化实践的原则，组建了实验班，按照上级对于高中段开课部署每两周开设1课时，开展人工智能教育教学工作。

在课堂上组织实验班的学生观看了人工智能的《开学第一课》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等内容，很有收获。但是在观看过程中发现很多的人工智能相关联的知识，比如JAVA、大数据、Python、人工智能、物联网、数据分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C语言、单片机、C++等解根本看不懂，发现自己的很多方面都需要补课，不然每次培训老师讲解的专业东西还是理解不了，这对于我们教师和学生都是一个难点。也断断续续参加了各种形式的培训，和同仁们交流起来总体感觉是没有系统化，特别是参加了祁荣斌博士组织的`磨课，和同事们讨论起来感觉层次太高，有些内容也是理解不了！学生和学生的学习和生活环境比较起来也存在地域差异性导致了学生接受人工智能相关教育程度深浅不一，而且面向高中生的课本难度很大，很希望能有个机会从零基础开始系统化学习人工智能，这样才能更好的教好学生，这一点线下交流的时候是很多老师的心声，期望能在领导和专家的引领下实现。

通过断断续续的学习，比如Python基础知识，由于实战少，只能阅读别人的文章里附带的相关算法的实现代码，这样的学习效果不明显。很多算法的实现，难以从代码级去理解其设计思路；对于很多算法比如随机森林，决策树，SVM等常见算法，虽然看了相关文章很多遍但是还是一知半解的。

在局教研员的领导下老师们积极参加集备，但是基于人工智能相关的很多配套基础知识的匮乏，对于集备中涉及到的很多知识点还是消化吸收不够，鉴于此以及和兄弟学校老师们的交流，感觉急切需要专家引领通过系统的培训学习以求真正理解与消化！

跌跌撞撞一路走来，还是取得了可喜的成果，王博辉、孙永恒同学的作品“智能信号灯”获得胶州市人工智能大赛项目一等奖。

人工智能报告(篇7)

 

 

人 工 智 能 作 业

拥抱人工智能

 

 

 

 

 

 

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拥抱人工智能

摘  要：介绍了人工智能的含义以及模式识别的领域。

关键词 人工智能；模式识别；AlphaGo

1 人工智能

1.1人工智能的含义

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。

我所理解的人工智能，就是如下五个定义。定义一：AI就是让人觉得不可思议的计算机程序。定义二：AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。定义三：AI就是与人类行为相似的计算机程序。定义四：AI就是会学习的计算机程序。定义五：AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程。如今人工智能的时代到来，给予了我们很大的便利。如智能图像理解软件Google照片、智能美图软件美图秀秀、只能搜索排序软件Google、智能出行自动驾驶软件滴滴优步司机、智能机器翻译软件有道翻译官等。

1.2 人工智能的发展历史

迄今为之，人工智能诞生已有62年。1956年，John McCarthy创造人工只能一次。1962年，IBM的阿瑟··萨缪尔开发的西洋跳棋程序就战胜过一位盲人跳棋高手。1987年到1993年现代PC的出现，让人工智能的寒冬再次降临。1997年IBM计算机“深蓝“成功击败世界顶级国际象棋高手之后，国际商用机器公司（IBM）又尝试一轮新的人机博弈。2016年AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世石。

1.3 人工智能的复兴

人工智能的复兴可分为以下两次。第一次AI热潮由图灵测试掀起。艾伦.图灵是人工智能的开拓者，他所提出的图灵测试，直到今天仍然是我们判定一部机器是否具有人类智慧的重要手段。假如有一台宣称自己会\\\\\\\\\\\\\\\"思考\\\\\\\\\\\\\\\"的计算机，人们该如何辨别计算机是否真的会思考呢？一个好方法是让测试者和计算机通过键盘和屏幕进行对话，测试者并不知道与之对话的到底是一台计算机还是一个人。如果测试者分不清幕后的对话者是人还是机器，即，如果计算机能在测试中表现出与人等价，或至少无法区分的智能，那么，我们就说这台计算机通过了测试并具备人工智能。第二次AI热潮则由语音识别掀起。20世纪80年代到90年代的第二次AI热潮中，语音识别是当时最具代表性的几项突破性进展之一。今天我们拿出手机，使用苹果手机内置的语音输入法，或者使用中文世界流行的科大讯飞语音输入法，我们就可以直接对着手机说话以录入文字信息。技术上，科大讯飞的语音输入法可以达到每分钟录入400个汉字的输入效率，甚至还支持十几种方言输入。

1.4人工智能所带来的警示

AlphaGo带来的警示是：如果计算机可以在两年内实现大多数人预测要花20年或更长时间才能完成的进步，那么，还有哪些突破会以远超常人预期的速度来临？这些突破会不会超出我们对人工智能的想象，颠覆人类预想中的未来？我们已为这些即将到来的技术突破做好准备了吗？AI真的会让人类大量失业吗？哪种工作最容易被AI取代？这一系列的问题，都引起我们的思考。

1.5 分析人工智能

人工智能的应用场景有：自动驾驶、智慧生活、智慧医疗、艺术创作、智慧金融、和人类同场竞技等。今天的人工智能还不能做什么？情感、审美、自我意识、跨领域的推理、抽象能力、常识等。人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力，这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。

2 识别模式

如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中模式识别就是计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。当我们人眼看到一幅画时，我们能够很清晰的知道其中哪里是动物，哪里是山，水，人等等，但是人眼又是如何识别和分辨的呢，其实很简单，人类也是在先验知识和对以往多个此类事物的具体实例进行观察的基础上得到的对此类事物整体性质和特点的认识的，并不是人类原本就有对这类事物的记忆，就好比婴孩时期的我们，并不知道什么是狗，什么是帅哥，什么是美女，但是随着我们的慢慢长大，我们观察的多了，见的多了，再加上过来人的经验指导，我们就知道的多了。 其实，每一种外界的事物都是一种模式，人类平均每天都在进行着很多很多的各种各样的模式识别，人们对外界事物的识别，很大部分是把事物进行分类来完成的。而我们对事物进行辨别，就是模式识别。

2.1 识别模式的主要方法

解决模式识别的方法主要有：模板匹配法，ANN法，基于知识的方法和基于数据的方法。基于知识的方法就是专家系统，句法识别就属于基于知识的，但是句法识别不常用。基于数据的方法也就是基于统计的方法，即依据统计原理来构造分类器，来对未知样本进行预测，这种学习过程是机器学习中研究最多的一个方向，也是模式识别采用的最主要方法。顾名思义，ANN也就是大名鼎鼎的神经网络。模式识别的研究范畴，存在两个极端，要么分类和特征之间的关系完全确定，要么完全随机。

2.2 监督与无监督

简单来说，类别已定的就叫做有监督分类，反之就是无监督分类；前者因为我们有已知划分类别的训练样本来作为学习过程的“导师”，所以很多时候，有监督和无监督，又叫做有导师学习和无导师学习；

后者，在不知道要划分的是什么类别时，我们要做的工作是聚类（clustering），根据样本特征将样本聚成多少类，使属于同一类的样本在一定意义上是相似的，不同类之间的样本则有较大差异，通过聚类得到的类别也称作为聚类，但是通常在聚类中存在一个尺度问题，当设置的尺度不一样，得到的聚类也不一样。所以在很多无监督识别问题中，分类结果并不一定是唯一的，因此在没有特别指定的目的情况下，很难说哪种分类方案更合理。另外，用一种方法在一个样本集上完成了聚类分析，得到了若干个聚类，这种聚类结果只是数学上的一种划分，对应用的实际问题是否有意义，还需要结合更多更专业的知识来进行解释。

2.3 识别模式应用

主要有：语音识别，说话人识别，OCR，复杂图像中特定目标的识别，根据地震勘探数据对地下储层性质的识别，利用基因表达数据进行癌症的分类等等。

2.4 模式识别系统的构成

一个模式识别系统通常包括典型的四个部分（如下图）：对原始数据的获取和预处理，特征提取与特征选择，分来或聚类，后处理；以上四个部分，无论是监督的还是无监督的都共有的，可以说是整个系统的核心所在，也是模式识别学科的主要研究内容。

3 总结与期望

AI来了，有思想的人生并不会因此而黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。机器带给人类的不是失业，而是更大的自由与更加个性化的人生体验。未来也将是一个人类和机器共存、协作完成各类工作的全新时代。正如谭铁牛院士在中科院第十九次院士大会上的报告《人工智能:天使还是魔鬼？》所说的那样，高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能也是如此，这一把双刃剑，是天使还是魔鬼取决于人类自身。人工智能在天使手里是天使，在魔鬼手里就是魔鬼。因此我们有必要未雨绸缪形成合力，确保人工智能正面效应，确保人工智能造福于人类。

参考文献

[1]张学工，模式识别[M].北京:清华大学出版社,2000.1

[2]王万森.人工智能原理及其应用(第三版).电子工业出版社,2012

[3]百度百科：人工智能

人工智能报告(篇8)

在一学期即将结束之际，回首想想，自己这一年来的收获的确不小。很庆幸自己进了这个系认识了很多同学，学到了很多东西。只是自己适应能力和学习能力还有待加强，尚未跟上其他同学。也许我这些收获进步比起其他的同学是小巫见大巫，但这毕竟是我的收获与进步。

首先，自己从一个几乎完全不懂电脑甚至害怕电脑的小"文盲"变成了非"文盲"，也找到了一些学习技术的方法（可能只是针对我自己个人有用吧）。

其次，拓宽了知识面，接触到了很多新事物、新概念、新技术、新思想，让自己接受了思想洗礼，发生了好几场"大脑风暴"。只是还有好多知识还未理解接受，需要在进一步的学习中慢慢完善提高。头脑中某些观念也在慢慢转变中。

最后，很多能力得到了提高，比如，自主学习能力，技术学习能力等。

也许还有一些进步我自己没有意识到吧，记得柏拉图曾经说过："我们知道许多外部世界的知识，但我们却很难认识自己。"等我寒假回家与其他同学一对比可能就知道了吧。

在ICT这门课程的学习过程中我学到的技术基本上都只是粗略知道它大概可以用来做什么，好多软件都还不会用。需要用时能用的起来的可能只有L代码的记忆；TCP/IP协议的修改与计算机的重启的冲突；网络操作系统上碰到的麻烦，网络虚拟机的属性修改，IP代码修改，用户，权限以及最难的站点发布，在登录指定网站的时发现找不到服务器或者是没有权限。

所以我们在学习的时候要按照指导书上的步骤来实习，不懂的要询问老师或者是及时与同学共同探讨，不能拖。更重要的是实际操作，经常上机练习才会孰能生巧。“计算机网络技术与应用”的学习，让我们跟随者时代的步伐，掌握了新世际必备的知识，走在别人的前面。对于这门主要是理论知识的课程，老师把它讲的很生动，进行理论知识与实际操作的相结合，帮助我们更好的理解内容。

实习时，来回走动着为我们及时解决操作上的难题，真的很上心，很辛苦。感谢老师对我们无私的奉献，谢谢您！

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