人工智能及其在土木工程中的应用
人工智能及其在土木工程中的应用
1.地理信息系统的基本功能
地理信息系统是一门集计算机科学、信息学、地理学等多门科学为一体的新兴学科，基于其能快速、方便地管理海量数据的特点，已经被广泛应用于资源开发、环境保护、城市规划建设和灾害监测与评估等领域 J．它是在计算机硬件和软件支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供对规划、管理、决策和研究所需信息的空间信息系统．长期以来，人们普遍使用模拟地图来存储和查询空间信息．地图和描述地图信息的文献著作的结合，可视为一种模拟的地理信息系统．这种模拟地理信息系统的使用存在一些缺点，如修改能力差，不便于数据的及时更新；各种地图大多数具有不同的比例尺，不利于综合分析多种地图信息；资料繁杂，不利于管理人员的查询等．计算机数据库管理技术(DBMS)、计算机辅助设计(CAD)及计算机图形学(Computer Graphics)的发展，使人们用数字技术解决这些问题成为可能．一个用来存储和处理地理信息的计算机系统即成为地理信息系统(GIS)．GIS在这些技术的基础上发展起来，综合了它们的功能，并且具有自己独特的功能．GIS的功能主要包括数据的输入、管理、分析和显示．通过对模拟地图数字化、键盘输入或数据格式转换等途径，将各种数据输入GIS后，GIS可以快捷地对其进行管理和分析．GIS处理的数据包括两种，一种是空间地理数据，如建筑物的位置、地下管线的布局等；另一种是空间信息对应的属性数据，如建筑物的结构类型、管径等．GIS可以象DBMS、CAD一样对数据进行编辑、更新等操作，更重要的是可以运用其独特的空间综合分析功能，由原有信息导出新的信息．此外，和其他开放式程序一样，GIS还可以挂接外部专业应用程序，增强其计算分析能力．GIS具有强大的显示功能，可以在空间域内直观地表达查询及检索结果，同时提供高质量的图文报告输出功能．
地理信息系统（GIS）在土木工程中的应用
随着地理信息系统技术的发展, 软件功能日趋多样化, 其应用范围也由传统领域扩展到其它越来越多的新兴或交叉学科目前, 技术己经开始逐步融入并推动着土木工程大学科中若干重要领域的进一步发展。从一定程度上讲, 的应用模式正在逐步影响和改变着土木工程师惯有的思维方式。
（一）、GIS技术在工程地质勘察软件中的体现
工程地质勘察行业中引入GIS技术, 旨在利用GIS强大的数据管理和空间分析功能,对以各种图件、图像、表格、文字报告为基础的单个工程勘察项目或区域地质调查成果资料以及基本地理信息, 进行一体化存储管理。在此基础上可以进行二维地质图形生成及分析计算, 并能够利用钻孔数据建立区域三维地质结构模型, 采用三维可视化技术直观、形象地表达区域地质构造单元的空间展布特征以及各种地质参数, 建立集数字化、信息化、可视化为一体的空间信息系统, 为相关部门提供有效的工程地质信息和科学决策依据。目前, 国内将GIS 技术和工程地质勘察业务相结合, 对应用于工程地质勘察行业的GIS软件也成为软件研发的新领域, 如有武汉中地公司的MapGIS工程勘察GIS信息系统、理正勘察系列软件等。
典型的工程勘察GIS系统由以下几个功能模块组成：
1、数据管理
数据管理模块主要实现对地理底图、工程勘察所获取的资料和成果的录导入、转换、编辑、查询等功能。其中数据建库可根据需要建立地理底图库或者工程勘察数据库,以实现对海量数据的方便输入、存储和编辑而基于GIS强大的数据管理功能, 工程勘察GIS软件能方便
实现诸如钻孔相关的试验表属性数据与图形数据的关联存储功能、各种三维地质模拟结果和成果资料的存储管理功能、对多种成果图件及统计分析表单的快速查询功能等多种工程勘察信息管理功能。
2、工程地质分析及应用
该模块基于GIS中数一模联动和空间分析功能, 能够实现：
（1）生成与钻孔相关的钻孔平面布图、土层柱状图、岩石柱状图和工程地质剖面图等基本图件；
（2）根据离散钻孔点生成等值线, 比如地层层厚、层底层顶深度等值线、基岩面等值线、地下水位等值线。
（3）根据试验数据生成各种试验曲线, 如静力触探曲线图、十字板剪切试验曲线、三轴压缩试验曲线图、土的颗粒级配曲线等。
（4）与办公自动化OA完美结合根据工程勘察所取得的数据自动生成工程勘察报告。
3、三维地质结构建模及可视化
该类模块能够根据用户选定的分析区域内的钻孔分层数据自动建立起能反映该区域地质构造单元地层空间展布特征的三维地质结构模型对于地质条件比较复杂的区域,可通过用户自定义剖面干预建模, 处理夹层、尖灭、透镜体等特殊地质现象。同时可提供对三维地质模型的多种可视化表现功能, 比如生成任意方向切割模型、立体剖面图, 以及三维空间量算功能。
4、成果生成和输出
该类模块能对生成的各种二维图件、表格进行方便、灵活输出, 以及对三维地质模拟结果静态效果图、漫游图、空间分析量算结果的输出。
（二）、GIS若干功能在土木工程中的拓展应用
1、空间插值功能生成工程地质等值线
工程地质等值线图是一种应用非常广的图形, 它是在二维平面上把一种空间分布现象中具有相同数值如土层厚度、基岩埋深等的离散点连接而成的图形。它是工程地质数据的图像化表达, 使人能够很好地看到工程地质数据变化的趋势, 直观地看到计算机模拟的结果, 因此是反映区域地质情况的重要图件之一。
2、Voronoi多边形在岩体类型分布图编制中的应用
自然界中, 广泛存在着相近相似原理, 即距离相近的事物比距离远的事物具有更大的相似性。在地质现象中, 这种思想也普遥得到了印证并反映在各类工程地质图件中, 比如由钻孔柱状图得到的工程地质剖面图, 以及绘制工程地质等值线如基岩埋深等值线等时, 采用的反距离权插值, 离擂值点越近的样本点赋予的权重越大, 均反映了这种原理。同样, 在编制岩体类型分布圈过程中, 当离散采样钻孔点有限时, 应用相近相似原理推断其他位置的岩体类型也是比较合理的。
Voronoi多边形是根据已知点集对平面施行的一种分割, 又叫泰森多边形, 是荷兰气候学家提出的一种根据离散分布的气象站的降雨量来计算平均降雨量的方法即将所有相邻气象站连成三角形, 作这些三角形各边的垂直平分线, 于是每个气象站周围的若干垂直平分线便围成一个多边形。用这个多边形内所包含的一个唯一气象站的降雨强度来表示这个多边
形区域内的降雨强度。Voronoi多边形的原理和特点表明, 其很好地反映了这种相近相似原理。因此在岩体类型分布图的编制过程中, 采用Voronoi思想是科学合理的。一些大型GIS 软件, 如美国ERSI公司推出的ArcGIS, 中国中地数码集团研发的MAPGIS等, 均可完成Voronoi多边形的剖分和分析。
3、GIS在土木工程制图中的应用
在实际工作中的好多工作, 虽然不是GIS领域的内容, 但是都需要或多或少地进行图像的拼接处理。在这类工作中, 对图幅地理参数要求不高甚至不做要求, 如果能引入GIS软件, 借助其强大的图像生成或校正功能, 亦能达到准确、快捷的效果。
土木工程专业每年学生的毕业设计都要进行施工图纸的绘制, 尤其是道路桥梁专业的学生。指导老师一般会提供示例图纸供学生参考, 鉴于道路桥梁或者生命线工程的施工图纸比较狭长, 常常需要用A4的扫描仪扫描2到4次方能扫全。况且扫描后无法在计算机中用AutoCAD描图, 关键问题就是图纸的接边不好处理, 以及扫描时图纸的变形、位置的倾斜等；即使能操作photoshop的学生, 图纸接边亦不能做到很精确。后来经笔者建议,尝试将图纸扫描后用GIS软件进行拼接, 只需事先选好相邻扫描图的重合关键点即可, 然后再在AutoCAD 中以拼接后的图件为底图进行绘制, 方便快捷地解决了这个问题, 拼接效果很好；同时也给土木专业的学生提供了GIS处理问题的思路, 达到了良好的效果。
一、三维GIS最新进展及其在土木工程中的应用
传统的GIS在二维方面发展较为成熟,它本质上是基于抽象符号的系统,不能给人以自然界的原本感受。土木工程在三维方面需求较多,二维GIS难以满足需要。随着图形学理论、数据库理论技术以及计算机虚拟现实技术的进一步发展,加之应用需求的强烈推动,三维GIS的出现和发展现已成为可能。与二维GIS相比, 三维GIS对客观世界的表达能给人以更真实的感受,它以立体造型技术向用户展现地理空间现象,不仅能够表达空间对象间的平面关系,而且能描述和表达它们之间的垂向关系;三维GIS的发展,将对土木工程的发展提供一个有力的工具。
MAGIS在土木工程中的应用
MAGIS三维可视地理信息系统是武汉适普软件有限公司自主开发的一套以数字正射影像(DOM) 、数字地面模型(DEM) 、数字线划图(DLG)和数字栅格图(DRG)作为综合处理对象的虚拟现实管理GIS系统。它分为两大部分:三维地理信息系统和平面图形编辑系统。通常,二维图形在平面编辑系统中经过编辑整形后,即可输出到三维系统中进行三维实体的重建和管理,用户可对其进行查询分析、属性定义以及各种可视化操作和图形输出等操作。
MAGIS是基于4D 产品的三维可视化地理信息系统,它将常规的二维数据模型推广到三维空间,不仅能实现三维数据的可视化,而且为用户提供了强大的交互操作工具。在这个三维环境里,用户可以真实地重现或创建各种复杂的三维形体如地貌、地物等,并为进一步的空间决策服务。MAGIS的空间查询与分析功能突破了二维和2. 5维的概念,可以直接从三维模型上选择目标进行分析和查询,如面积、周长、距离、体积和剖面等,可以直接在透视图空间进行各种空间查询与决策分析。
1、区域土方量的计算
在大型工程设计中首先要估算施工的土石方工程量,常规的方法是在地面上布置适当点
距的规则格网,实测每个格网的高程。设计高程与格网点实测高程的较差,就是这个点的挖填方高度。然后通过线性内插,在格网上划定挖、填方量。分别累加所有格网的挖方和填方,若两者不平衡,就需要调整地面设计高程,再次计算,直到区域挖填方量的差值不超过预定的阈值为止,工作相当繁琐。在三维GIS中,该工作就容易得多。在三维GIS中,可以建立数字高程模型(DEM) ,根据DEM, 采用公式计算土方量。
2、道路设计
在三维GIS中,可以方便地进行道路设计。根据设计的道路线在DEM 上生成道路并计算出修建此条道路需要开挖和回填的土石方量。实现过程如下:选择设计轮廓线(道路的中心线) ,系统将弹出对话框,要求用户输入设计参数,参数包括路面宽度、缓冲带宽度、中心线加密点数和DEM 在X、Y方向上的加密网格间距。中心线加密点适用于道路设计线上点比较少需要计算加密的情况,DEM的加密网格间距适用于DEM网格较稀疏的情况下,使用网格间距加密可以使计算出的土石方工程量结果更准确。
3、淹没分析
淹没分析是水利工程前期选址中最重要的分析项目之一。利用GIS技术与水动力水文模型相结合,再根据数字高程模型DEM提供的三维数据,来预测、模拟显示洪水淹没区,并进行灾害评估。其重要性不言而喻,这不仅涉及到直接的淹没损失,还与移民安置、周边或沿线的生态环境影响评价有密切的关系。按照规划设计方案中工程的设计淹没水位,会对工程周边的影响区域形成一定范围的淹没区,对于如水库等静止水体形成的淹没区一般水流缓慢,水面比降小,可近似为水平平面。对于其他大型水体形成的淹没区,如水面高程相差较大可采取分片或作为倾斜平面处理。淹没区计算按公式逐一进行判断。
淹没分析内容包括淹水范围和淹没深度,以及对受淹土地类型、基础设施、居民财产、影响人口等的分析,同时还可以计算库容及库容曲线。
六、结语
以上对GIS、GIS在土木工程中的应用及其发展趋势做了简要的介绍，随着计算机技术、网络技术和人工智能的发展,以及人们日益广泛的关注,相信地理信息系统在土木工程中的应用将得到进一步深入和推广.
人工智能在建筑行业应用概述
人工智能在建筑行业应用概述 摘要 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。随着该学科的不断发张，其在建筑领域的应用范围也不断扩大，极大的促进了我国建筑行业从传统运作走向现代管理和经营。本文首先对人工智能进行了简要介绍，并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。 关键字：人工智能；建筑领域；计算机应用。 1、引言 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。 人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。但由于研究者对于人工智能的理解存在差异，所以就形成了不同的人工智能的研究方法，其主要有三种，分别如下： 1.1、以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可
人工智能在自动驾驶技术中的的应用
人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
人工智能历史、核心技术和应用
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
人工智能的发展及应用()
人工智能的发展及应用 学院： 班级： 姓名： 学号： 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。人工智能几乎涉及到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。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，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。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、自我、思维等等问题。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。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,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。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式，第一种叫做工程学方法（Engineering approach），是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 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。 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
人工智能技术在游戏中的应用解读
人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用 前言：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。人工智能是计算机 科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系 统等，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
人工智能技术在医学中的应用.
论人工智能及其在医学上的应用 摘要 阐释了人工智能的概念，概括了人工智能的发展与起源，细数了人工智能已经取得的与人类智能相媲美的成就，最后对人工智能的发展前景与发展方向进行了探讨，并进一步展望了人工智能在医学领域的应用前景。 关键词：人工智能；医学；发展；前景。 1什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的一门综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的前沿学科。 自1956年正式提出人工智能这个术语并把它作为一门新兴科学的名称以来，人工智能获得了迅速的发展，并取得了惊人的成就，引起了人们的高度重视，受到了很高的评价，它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命，认为前三次工业革命主要是延长了人手的功能，把人类从繁重的体力劳动中放出来，而人工智能则是延伸了人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。 关于“人工智能”的含义，早在它正式提出之前，就由英国数学家图灵提出了。1950年他发表了题为《计算机与智能》（Computing Machinery and Intelligence）的论文，文章以“机器机能思维吗？”开始，论述并提出了著名的“图灵测试”，形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准，现在许多人仍把它作为衡量机器智能的准则。图灵在这篇论文中指出不要问机器是否能思维，而是要看它能否通过如下测试：分别让人与机器位于两个房间里，他们可以通话，但彼此都看不到对方，如果通过对话，作为人的一方不能分辨对方是人还是机器，那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。为了进行这个测试，图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容，称为“图灵的梦想”。 2为什么要研究人工智能
完整word版,人工智能的发展应用与未来
人工智能的发展应用与未来 人工智能(Artificial Intelligence)。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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能作为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），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，其发展之迅速给人类的生活水平带来了巨大的改善，而未来的发展趋势也无可限量。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 （1）“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。
未来人工智能的十大应用方向
未来人工智能的十大应用方向 导读: 随着人工智能理论和技术的不断完善，应用范围领域也在逐渐向多方向发展。未来，人工智能虽然不能向人类一样，拥有自己的意识和思维方式，但是这种自我思考的人工智能已经打破了常规。未来，人工智能带来的产品，或许将是人类智慧的“容器”。由此，对于未来人工智能应用方向，也将会成为热点。 关键字：人工智能机器视觉 人工智能（ArtificialIntelligence），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。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来，人工智能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”。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。 1、机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。 2、指纹识别 指纹识别技术把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，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
人工智能发展与应用简介
人工智能发展与应用综述 摘要：概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20 世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代，生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关，必然成为21 世纪初的主导学科。在20 世纪生物科学的发展中有许多重大突破，出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20 世纪50 年代以来，随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世，生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科，逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域，人工智能的发展尤为令人关注。 一．人工智能的概念 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。 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。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 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. 二．人工智能的发展历史 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。 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-ll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
人工智能技术在建筑行业中的应用
人工智能技术在建筑行业中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 2013年6月23 日
人工智能技术在建筑行业的应用 摘要：人工智能的概念和其涉及的各个方面、同时人工智能技术在建筑行业中也涉及很多。利用人工智能技术使建筑行业得到更多的发展，同时阐述了国内外人工智能技术在建筑行业中各专业领域的应用状况。 关键词：人工智能建筑业专家系统神经网络 1.引言 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识 别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的①。 人工智能常用的研究方法有三种，分别介绍如下： (1)以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可通过相应的程序体系来体现出某种基于逻辑思维的智能行为，达到模拟人类部分智能的目的。 该方法的特征是：立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题；用一定的符号表示知识，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识；便于模块化，易于修改；能与传统的符号数据库进行很好地连接；可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。 (2)以网络连接为主的连接机制方法——联接主义 联接主义根据对人脑的研究，认为人类智能的基本单元是神经元，人类的认知过程就是网络中大量神经元的整体活动，这种活动不是串行方式，而是以并行分布方式进行的，区别于符号主义，人工神经网络中不存在符号的运算。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数理逻辑学家皮茨创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它以神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。虽然经过众多科学家坚持不懈的努力，在神经网络研究中取得了大量成果，但是由于神经网络研究的复杂性，目前还是处于基础性的研究阶段，还有待于数学家、物理学家、生物学家等共同努力，使神经网络研究迈上一个新的台阶。 (3)系统集成方法——行为主义 人类的智能活动中既有逻辑思维又有形象思维，单独使用符号主义方法或连接机制方法都不能完整地解决智能模拟问题。因此，把二种方法结合在一起综合研究，是模拟智能研
浅谈人工智能技术及其应用发展
2019.01科技论坛 浅谈人工智能技术及其应用发展 李思睿 (绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o) 摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。 人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。 关键词：物联网；计算机技术；人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术 人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很 多行业，进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技 术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学 习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大 量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。 表1人工智能主要技术体系 技术体系技术方法 机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监 督学习，强化学习 图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特 征提取 人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人 机界面技术，语音识别技术 自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化 1.1机器学习 机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重 要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰 自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技 术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术 图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或 多维的数据。在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息 iliiia m
人工智能技术在计算机中的发展和应用
人工智能技术在计算机中的发展和应用 【摘要】人工智能技术作为一项先进的技术,近年来在计算机当中有着非常广泛和深度的发展和应用,也在很大程度上促进了计算机技术的发展。本文根据这方面的内容,主要介绍人工智能技术的概念及其研究内容,分析该技术的发展过程和现状,并介绍了它在一些相关领域当中的实际应用。根据分析可以看出,人工智能技术虽然起步较晚,但是在近些年的发展当中取得了很大的进步,并且有着非常好的发展前景。 【关键词】人工智能;计算机;软件工程;实际应用 一、引言 在进入了二十一世纪之后,信息科学技术的发展越来越受到人们的重视,重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样,人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步,那么,这项技术作为一种比较高端的信息科学技术,它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果,从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。 随着这项技术的不断发展和成熟,它在各个领域当中的应用也越来越广、其影响也越来越大,相对于其他的许多计算技术来说有着更大的发展空间,给人类带来的积极影响也是其他技术所无法比拟的。但是,我们不得不承认的是人工智能技术的发展还没有达到一个非常成熟的阶段,尤其是在国内,还处于起步阶段,不过这也意味着人工智能技术的未来发展潜力巨大,给我们留下的研究空间是无限的。 本文首先介绍了人工智能技术的概念和主要研究内容,分析其研究现状和未来的发展方向,结合人工智能系统的实际开发情况,讨论了其在企业和家居等方面的实际应用,并对计算机应用下的人工智能技术进行了一番探究,以期使相关研究人员,尤其是刚刚开始起步的研究人员对人工智能技术的巨大作用有一个更为详细直观的认识。
面向人工智能的建筑计算性设计研究
面向人工智能的建筑计算性设计研究 摘要：梳理科学技术发展与工程实践需求交织作用下，计算应用于建筑设计的历史演化，提出建筑计算性设计并解析了建筑计算性设计思维和流程特征；面向人工智能时代背景，从信息集成、映射建模和决策支持3方面剖析了人工智能技术在建筑计算性设计中的应用，最后对建筑计算性设计发展前景进行了展望。 关键词：建筑计算性设计；人工智能；信息集成；映射建模；决策支持 一、建筑计算性设计思维、流程与技术特征 1.1建筑计算性设计思维的系统化与动态化特征 建筑计算性设计在发展演化中受到科学思想推动，融合了系统科学、复杂性科学思想，形成了系统化的思维体系。基于系统科学与复杂性科学思想，建筑计算性设计思维将人居环境系统解析为建筑子系统和环境子系统，温度、湿度、天空亮度、日照辐射变化等环境子系统扰动会改变人居环境系统平衡状态，并通过两组子系统之间的能量、物质交互逐步回归于平衡状态。因此，建筑计算性设计思维具有鲜明的系统化和动态化特征，其系统化特征推动了建筑设计过程从建筑单系统主导向建筑环境双系统协同转型，深化了建筑设计过程对人居环境系统的权衡响应。 人工智能致力于实现非生物体人工系统对人类智能行为的仿真，旨在模仿、应用人类逻辑思维、形象思维和灵感思维展开创造性工作。人工智能在大脑扫描与心电感应方面的技术发展，推动了建筑计算性设计思维由物理场域下的系统化协同向涵盖心理、文化等多场域层次的复合系统化协同转型；同时，人工智能在图像识别、自然语言处理、大数据分析方面的技术发展，加强了建筑计算性设计思维对自组织与自适应过程的解析，使建筑计算性设计由设计阶段的动态化响应向全周期与即时性动态响应拓展。可见，人工智能语境下，建筑计算性设计思维的系统化特征将日趋多维度复合，动态化特征将日益多频度综合。 1.2建筑计算性设计支撑技术的信息化与智能化特征 建筑是人居环境系统的子系统，其自组织与自适应演化受建筑性能诉求推动与人居环境系统约束。建筑计算性设计需集成、分析人居环境系统大数据，并自动化、程式地展开方案生成与性能优化。在建筑计算性设计思维与流程特征的双重要求下，建筑环境系统信息集成、建筑性能映射建模和性能导向决策支持是建筑计算性设计的关键技术问题。 人工智能作为建筑计算性设计的支持技术，其在大数据分析、图像识别、深度学习方面的技术发展将突破建筑计算性设计支技术在建筑环境系统信息集成方面的大规模数据建模瓶颈，提高建筑计算性设计支撑技术信息化水平；突破建筑计算性设计支撑技术在性能映射建模方面的技术瓶颈，权衡多性能目标展开设计决策制定，提高建筑计算性设计支撑技术的智能化水平。 二、建筑计算性设计中人工智能技术应用 2.1人工智能语境下的建筑环境信息集成 建筑环境系统信息集成是基于人居环境系统中建筑与环境交互作用机理，结合建筑子系统形态空间构建逻辑，建立建筑环境信息参数化关联关系的过程。其将建筑和环境子系统信息转译为可计算数据，使之成为设计参量与边界条件，为工程实践问题的计算性求解奠定了数据基础；同时，所建立的关联关系可保证建筑计算性设计过程中建筑与环境子系统信息的协同演化。可见，建筑环境系统信息集成是建筑计算性设计展开的科学基础与先决条件。
AI人工智能技术地应用范围和案例
AI人工智能技术的应用范围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy 及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用 人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：
1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。 这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动， 以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。
人工智能技术在电子商务中的应用
人工智能技术在电子商 务中的应用 集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]
人工智能技术在电子商务中的应用 摘要：人工智能技术和电子商务的飞速发展推动了全球科技经济领域的进步，基于人工智能技术的电子商务更趋向完美和成熟。随着电子商务的不断发展和人工智能技术的不断完善，两者在各个领域、各个层次的相互融合将更加密切。作为各自的成功因素，电子商务和人工智能技术的融合必将成为一种关键技术。 关键词：电子商务；人工智能；数据挖掘 电子商务的飞速发展给全球经济带来的冲击是巨大的。基于人工智能技术的电子商务将能更好的为其发展带来良好的基础，这一过程是电子商务向着良性发展的必然趋势。下面，我将从人工智能技术与电子商务的国内外动态、人工智能技术在电子商务中的应用例子以及数据挖掘技术在Web上的应用等几个方面对其进行论述。 1．人工智能技术与电子商务的国内外动态 人工智能技术的国内外动态 从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，人工智能学科取得了长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功
能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。 当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。 在大多数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人
(完整版)人工智能的发展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义? ?“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。? 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。? 人工智能的应用领域? ?1.在管理系统中的应用? (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。? 2.在工程领域的应用? (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了着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,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。? (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。? 3.在技术研究中的应用? (1)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;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。? (2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。