计算机新技术报告
创新技术总结汇报
创新技术总结汇报
随着科技的不断发展，创新技术在各个领域都得到了广泛的应
用和推广。
在过去的一年中，我们团队在创新技术方面取得了一些
重要的进展和成果，现在我将对这些成果进行总结和汇报。
首先，我们在人工智能领域取得了一些重要的进展。
通过深度
学习和神经网络技术，我们成功地开发出了一款智能语音识别系统，可以实现对多种语言的准确识别和理解。
这项技术已经在我们的产
品中得到了应用，并且取得了良好的效果。
其次，我们在大数据分析方面也取得了一些重要的成果。
通过
对海量数据的分析和挖掘，我们成功地发现了一些有价值的信息和
规律，为企业的决策和发展提供了重要的参考和支持。
这项技术已
经在多个客户案例中得到了应用，并且取得了显著的效果。
此外，我们还在物联网领域进行了一些创新的实践和探索。
通
过将传感器和互联网技术相结合，我们成功地开发出了一款智能家
居控制系统，可以实现对家居设备的远程控制和智能化管理。
这项
技术已经在一些小区和商业建筑中得到了应用，并且受到了用户的
一致好评。
总的来说，我们团队在创新技术方面取得了一些重要的进展和成果，这些成果不仅为我们的产品和服务提供了重要的支持，也为客户的发展和创新带来了新的机遇和可能。
我们将继续努力，不断探索和创新，为客户和社会创造更大的价值和效益。
计算机取得现资格以来的专业技术工作报告
计算机取得现资格以来的专业技术工作报告认真学习我的计算机专业，我开始了专心致志的学习知识。
下面是整理的关于计算机取得现资格以来的专业技术工作报告范文，欢迎阅读参考!计算机取得现资格以来的专业技术工作报告范文一为了掌握一些计算机的软、硬件知识，为了为今后学习计算机原理、计算机络课打下良好的基础，我们进行了为期一周的计算机组与络技术实习。
第一步是拆机子。
前端带有磁铁的改锥在拆装机箱螺丝钉时很容易上手，拆机子这一步没有太大的麻烦。
拆完电脑后，我摆弄了一下各个硬件：卡很好认，即使不看它的"D-LINK"标志，看一下它附带水晶头的插口即知;内存条也很好辨认，是直尺大小的一个绿色长条;鼠标是双飞燕的双键鼠标，手感自然比不上三键鼠标;光驱是NEC的VCD光驱(可惜不是DVD光驱，不然就可以趁空闲时偷偷看DVD影片了);硬盘是made in 马来西亚的"西部数据";至于机箱，我们的是卧式的，还有一些是塔式的。
揣摩一番硬件后，是该把它们装回去的时候了。
先由我主刀安装AMD的CPU。
将"零插拔力"的插口的横杆拉起，然后将CPU无针的三角对准插口无孔的三角处放下去拉下横杆即告完成。
接下来是装风扇;-;;-;将风扇基座的簧片卡住CPU插口侧端亦固定完毕。
只是由于供我们拆装的机子是较早前的电脑，其风扇接线并不是像常规的接法一样接在主板上，而是接在电源线上，这让我略微思考了一会。
很轻松地将显卡和卡插在(白色的)PCI插槽上、内存条插在黑色的插槽后，便要开始数据线的安装了。
软驱的数据线最为明显，是分叉的，不用费劲就可以找出并装好。
接下来是光驱、硬盘的数据线，因为我在家中安装过刻录机，安装它们自然不在话下。
当然，这里有一个诀窍：将数据线的红色边缘朝向电源线接口那一方就不会接错了。
另外，接鼠标的和键盘时发现其接口不是主流机箱接口中的绿色接口和紫色接口。
组装完毕，第三步是进行安装系统的实习。
人工智能新技术发展综述报告范文
人工智能新技术发展综述报告范文一、自然语言处理技术的突破自然语言处理（NLP）技术一直是人工智能领域的研究热点之一。
近年来，随着深度学习算法的快速发展，自然语言处理技术取得了巨大的突破。
2018年，谷歌发布了BERT模型，该模型在多项NLP任务中取得了state-of-the-art的表现，大大提升了文本理解和语言生成的能力。
GPT-3模型更是在语言生成方面达到了前所未有的水平，展现出了惊人的创造力和表达能力。
二、计算机视觉技术的深度发展计算机视觉技术在人工智能领域的应用也取得了长足的进步。
随着卷积神经网络（CNN）的不断优化和改进，计算机视觉算法在图像识别、物体检测、图像生成等方面取得了显著成果。
深度学习模型如YOLO、Mask R-CNN等在目标检测和图像分割领域表现出色，推动了计算机视觉技术的发展。
三、强化学习技术的新应用强化学习作为人工智能的重要分支，近年来也取得了许多突破性的进展，在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域都有了广泛的应用。
以AlphaGo为代表的基于强化学习的人工智能系统成功击败了多名国际围棋高手，引起了全球范围内的热烈讨论。
强化学习在自动驾驶领域也取得了重大突破，许多公司都在积极探索基于强化学习的自动驾驶技术。
四、应用领域的拓展与融合人工智能技术的应用领域也在不断拓展和融合，涉及医疗、金融、农业、制造等多个行业。
在医疗领域，人工智能技术已经被成功应用于疾病诊断、药物研发、健康管理等方面；在金融领域，人工智能技术被用于风险预测、欺诈检测、交易智能等方面。
这些领域的拓展与融合为人工智能技术的发展提供了更广阔的空间。
五、未来发展趋势展望随着人工智能技术的不断进步，未来的发展方向将更加注重人工智能与其他领域的融合，例如人工智能与物联网、生物医学、无人机等领域的结合将会成为未来的研究热点。
人工智能技术的发展还将更加注重对技术伦理、安全和隐私保护的关注，建立人工智能技术的良性发展框架，为人工智能技术的未来发展打下良好的基础。
计算机新技术3篇
计算机新技术1. 人工智能技术人工智能技术是近年来最具有前景的计算机新技术之一，它模拟人类的智能，通过机器学习、自然语言处理、图像识别等技术，实现了很多人类所无法完成的任务。
在商业领域，人工智能技术被广泛应用于智能客服、智能营销、智能物流等方面，可以提高企业效率，降低成本，不断创造商业价值。
在医疗领域，人工智能技术能够辅助医生进行疾病诊断，预测疾病发展趋势，极大地提高了医学诊断的精准度。
此外，人工智能技术还被广泛应用于智能家居、智能汽车、智能制造等领域。
虽然人工智能技术有着许多优点，但也存在一些风险，如算法偏见、隐私泄露等。
因此，我们需要谨慎地应用人工智能技术，注重数据隐私和安全，确保技术的公正性和合理性。
只有这样，才能更好地发挥人工智能技术的优势，助力社会的发展和进步。
2. 区块链技术区块链技术是一种用来记录交易和数据的分布式账本技术。
它通过加密保证数据的安全性和不可篡改性，避免了传统中心化系统的单点故障和安全风险，对金融、物流、医疗等行业都有着广泛的应用前景。
比如，区块链技术可以被应用于供应链管理，实现产品从制造到销售过程中的全链条追溯。
在金融领域，区块链技术可以实现去中心化的数字货币交易，与传统金融机构相比，交易时间更快，手续费更低，更加透明公正。
在医疗领域，区块链技术可以实现医疗数据的确权和安全保障，方便医务人员提供更加精准的医疗服务。
当然，随着区块链技术的发展，它也面临着一些挑战，如性能瓶颈、标准缺失等。
因此，未来需要继续加强研究和应用推广，解决技术和制度上的难题，确保区块链技术能够更好地服务于社会发展。
3. 5G技术5G技术是一种新一代移动通信技术，能够实现更快的网络传输速度、更低的延迟以及更大的网络连接数。
它将带来更加丰富的应用场景和更加完善的智能服务，将催生出更多的商业机会和创新应用。
在智能手机和移动终端设备方面，5G技术的出现将带来更加流畅的视频通话、网络游戏和高清视频播放等体验。
计算机科学技术的新进展
计算机科学技术的新进展计算机科学技术是一门涵盖了多个领域的学科，它对于人类的生活和社会产生了深远的影响。
自从计算机问世以来，无数人不断的致力于计算机科学技术的发展与创新。
如今，科技的进步已经让计算机这个领域变得更加智能和高效。
在本文中，我们将讨论计算机科学技术的新进展。
人工智能与机器学习最近几年，人工智能（AI）的发展有了前所未有的突破。
AI已广泛应用于自然语言处理、图像识别、智能驾驶等领域。
同时，机器学习（Machine Learning）也为AI的快速发展提供了技术支持。
机器学习是指让计算机从数据中自动学习，并从中获得新知识和新技能的一种技术。
这种技术已经被广泛应用在人脸识别、语音识别、预测、推荐等领域。
未来，随着机器学习在计算机科学技术领域的不断应用，我们相信AI将会成为人们生活中不可分割的一部分。
区块链技术区块链技术（Blockchain Technology）是一种新型的分布式数据存储和交换技术，由于其具有分散化、去中心化、安全性强等优点，已经广泛应用在数字货币、供应链管理等领域。
其作为一个去中心化的分布式数据存储技术，也为我们提供了新的可能性。
数据存储和交换从传统的集中式存储转向了去中心化，这为数据的安全性和可靠性的提高提供了助力。
在不远的未来，区块链技术将会成为人们处理数据的一种重要选择。
5G技术5G技术是指第五代移动通信技术（5th Generation），是对4G通信技术的一种升级和完善。
5G技术具有高速、低延时、广域覆盖等优势，已经成为了人们未来生活的必备技术。
因为5G技术的高速率和低延迟，它将能够支持无人驾驶、远程医疗、虚拟现实、增强现实等领域的应用。
同时，5G技术的广域覆盖也能够支撑物联网等领域的应用。
未来，5G技术将会使我们的生活更加智能、便捷和高效。
云计算技术云计算技术（Cloud Computing）是一种新型的分布式计算技术，能够提供高效、可靠和可扩展的计算能力、存储能力和服务能力。
计算机新技术报告范文
计算机新技术报告计算机新技术报告范文计算机新技术报告范文1. 机器智能1.1 什么是机器智能机器智能是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。
机器智能又叫人工智能，通过理解自然智能和发展自适应系统复制机器智能仍然是一个极大挑战。
随着近年来脑研究和现代技术的发展，科学家和工程师将非常有希望找到制造智能系统的方法，这种智能系统在广义上能像人脑一样。
具有高鲁棒性、适应性、可升级和容错的特性。
人工智能技术是信息技术及相关学科技术的集成，其中包括数字技术、计算机网络、远程通信、数据库、计算机图形学、语音与听觉、机器人学、过程控制、并行计算、光计算、生物信息处理等信息技术；相关学科包括认知科学、心理学、语言学、生理学、数理科学、微电子学、光学、生物电子学、哲学和系统科学。
软件技术应是实现人工智能的核心技术之一。
人们将开发出更高级的人工智能通用语言，更有效的AI专用语言以及AI开发专用机器等。
1.2 机器智能的研究领域“使计算机有智能”是人工智能研究的中心目标。
为了实现这一目标，必须深入研究人工智能的原理，同时还需要相应硬件和软件的支持。
这涉及到脑科学、认识科学、计算机科学、系统科学、控制论、微电子学等多种学科。
但是这些学科的发展目前还没有达到所要求的水平。
人工智能的研究存在许多学派，如；逻辑学派、认知学派、知识工程学派、联结学派、分布式学派、进化论学派；等等。
不同的学派虽然其研究方向和方法不近相同，但内同都离不开机器感知、机器学习、机器行为、智能系统与智能计算机的构造等。
从研究领域来看，人工智能的研究主要专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、智能决策支持系统、智能控制、智能检索、机器视觉、问题求解、人工智能方法、系统和语言工具、自动程序设计、机器人学、博弈、人工神经网等。
值得指出的是这些人工智能的子领域并不是相互独立的，大多数人工智能研究课题都涉及诸多智能领域。
2. 大数据处理2.1 大数据简介大数据近几年来新出现的一个名词，它相比传统的数据描述，有自己的四个特性，分别是：Volume（大的数据量）、Velocity（输入和处理速度快）、Variety（数据多种多样）、Veracity（真实有价值）。
新一代计算机技术的研究进展
新一代计算机技术的研究进展随着信息技术的不断发展，新一代计算机技术也在不断涌现。
新一代计算机技术的研究进展主要包括量子计算机、脑机接口技术、光子计算机和量子通信技术等。
本文将详细介绍这些技术的研究进展。
首先，量子计算机是新一代计算机技术中最受关注的领域之一、量子计算机利用量子物理现象进行计算，具有计算速度快、能力强等优势。
近年来，研究人员在量子计算机硬件和算法方面取得了一系列重要突破。
例如，2024年Google实现了“量子霸权”，在有限的资源下解决了一个超级计算机无法解决的问题。
此外，IBM、微软等公司也在积极开展量子计算机的研发工作。
虽然目前量子计算机还存在许多技术难题，但其在解决一些特定问题上的潜力巨大。
其次，脑机接口技术是指通过直接与大脑连接实现与计算机的交互。
脑机接口技术可以实现人与计算机之间的无缝交流，极大地拓展了人机交互的可能性。
当前，脑机接口技术已广泛应用于医疗领域，如帕金森病、脊髓损伤等病症的治疗。
此外，脑机接口技术还被应用于虚拟现实、游戏等领域，提供了更加沉浸式的体验。
未来，脑机接口技术有望进一步应用于认知增强和人类智能的进化。
光子计算机是利用光子替代传统的电子来进行信息处理和传输的计算机技术。
光子计算机具有高速、低能耗和稳定性好等优势。
最近，研究人员在光子芯片和光子器件的设计与制备方面取得了重要突破。
例如，澳大利亚的研究人员设计并制造了一种能够实现量子计算的光子芯片。
此外，国际上的研究团队还开展了光子量子计算机的相关研究。
光子计算机技术有望在解决大规模数据处理和通信问题上发挥关键作用。
最后，量子通信技术是一种利用量子纠缠原理进行通信的技术。
量子通信具有传输速度快、安全性高等优势，是保障信息安全的重要方法。
日本的研究人员最近成功实现了利用卫星进行的量子通信，大大拓展了通信距离和传输速度。
此外，全球范围内的研究机构也在积极开展量子通信的相关研究。
量子通信技术有望在保护网络安全和提高通信效率方面发挥重要作用。
计算机操作系统新技术
计算机操作系统新技术随着科技的不断发展，计算机操作系统也在不断演进和改进。
新的技术和概念不断涌现，为计算机操作系统的发展带来了新的机遇和挑战。
本文将介绍几种当前备受关注的计算机操作系统新技术。
一、容器化技术容器化技术是计算机操作系统领域的一项重要技术创新。
它能够将应用程序以及其依赖的库和组件打包成一个独立的容器，具有自己的文件系统、网络和系统工具。
容器化技术相比传统的虚拟机技术，具有更高的性能和更快的启动速度。
通过容器化技术，可以将应用程序与底层操作系统解耦，提高系统的可移植性和可扩展性。
二、虚拟化技术虚拟化技术是一种能够在一台物理机上创建多个虚拟机的技术。
通过虚拟化技术，可以实现资源的虚拟化和隔离，提高硬件资源的利用率。
不同的虚拟机之间相互隔离，互不干扰。
这种技术可以有效地提高计算机系统的灵活性和可扩展性，为应用程序提供了更高的可靠性和安全性。
三、云计算技术云计算技术是一种基于互联网的计算模式，用户可以通过云计算平台获取计算资源、存储资源和应用程序。
云计算技术通过将计算能力集中在云端，提供弹性的计算资源，实现按需分配。
云计算技术能够满足不同用户对计算资源的需求，提供高可用性和高性能的计算环境。
四、分布式系统分布式系统是指由多台计算机组成的系统，这些计算机可以通过网络相互通信和协作。
分布式系统可以在不同的节点之间共享资源和任务，提高系统的可靠性和性能。
分布式系统的核心是分布式文件系统、分布式数据库和分布式调度系统等。
分布式系统能够实现资源的共享和负载均衡，提高系统的可扩展性和可用性。
以上所介绍的计算机操作系统新技术，都在不同程度上改变了计算机操作系统的架构和设计理念。
它们为计算机操作系统提供了更高的性能和更好的用户体验，推动了计算机技术的发展。
随着科技的进步和需求的不断变化，计算机操作系统还将继续发展和创新，为用户提供更便捷、安全、可靠的操作环境。
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计算机新技术专题课程报告课题名称：计算机新技术课题负责人名（学号）：同组成员名单（角色）：指导教师：评阅成绩：评阅意见：提交报告时间：2013年 11月 4日计算机新技术计算机科学与技术专业学生[摘要]大家应该还记得《黑客帝国》里面Neo躲避枪林弹雨的高难度动作，这部电影，充满了大数据与人工智能的色彩。
算法师通过对数据库的标记、对数据库的检测、编排，甚至对敌人发出攻击，当时看起来相当科幻的镜头，如今已经是被广泛运用的技术。
关键词：人工智能神经网络物联网大家应该还记得《黑客帝国》里面Neo躲避枪林弹雨的高难度动作，这部电影，充满了大数据与人工智能的色彩。
算法师通过对数据库的标记、对数据库的检测、编排，甚至对敌人发出攻击，当时看起来相当科幻的镜头，如今已经是被广泛运用的技术。
所谓大数据，即是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
从亚马逊的比价推荐，到微软纽约研究院的经济学家对奥巴马政府、奥斯卡颁奖礼和NBA联盟数据的精准预测，已充分证明这不是一项噱头技术。
大数据有四个明显的优势：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。
如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。
人工智能是一个非常复杂的方向，也是一个跨学界的计算机学科，涉及到其他方面的知识，主要内容在于计算机学习人类的自然语言处理。
我们无需去遐想如智能终结者这样科幻的画面，那是科学家要研究的事。
现实生活中，我们已经看到越来越多的大数据与人工智能结合的产品，如苹果的Siri，它包含的语音识别（Speech Recognition），是自然语言处理（Natural Language Processing）的一部分。
在实际的应用中，起到了不少作用，包括智能手机上的服务调配，能解决用户日常的需求。
热炒大数据并不是纯粹跟风，其重点是要解决人工智能的扩展性和成长问题。
传统人工智能走过了漫漫几十年路程，近三十年的变化尤其缓慢。
这是因为虽然对任何给定的确定问题和场景，传统人工智能都可以解决，但尴尬的是，人们不可能预先穷举出所有例子和参数，因此人工智能已有的模型和算法很难跨系统复制。
众多学者、产业精英赋予了基于大数据的智能分析以美好的愿景，即数字化社会一旦形成，生活中的一切都可以基于数据来描述。
这些描述出来的信息将成为智慧成长和决策判断的依据。
如果计算机能够找出其背后的学习规律和方法，人类智慧的跨领域扩展性就能在计算机的虚拟世界中得到体现，并能做出模糊判断。
更重要的是，这样的分析系统将具备人工智能前所未有的基础能力——学习能力，还可以根据环境（数据）变化而不断地增长其智能性，甚至具备推而广之的扩展性。
从理论上说，一旦机器具有学习能力，计算机系统就将具备人的典型特质——创造力。
如果沿着这个思路扩展，基于大数据的智能分析，将进一步替代传统服务体系中必须由人来完成的工作，特别是最高成本的部分。
不过，大数据的智能分析是否真的能够达到梦想的高度，还存在很大的不确定性，而且全数字化社会的形成也还需要时间。
大数据的前景大方向是符合趋势的，但具体产品和数据处理能力，可能是最终成败的因素。
如何获得大量数据，数据的质量、相关性以及是否有好的处理能力和技术，最终应用的方向是商业化的关键。
那么这是否就是大数据与人工智能结合的切合点？我们来看看简单原理：在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，作者维克托·迈尔-舍恩伯格提到，现在的电脑系统是根据编写程序时明确要求它们遵循的规则来进行运算的。
因此，当一个结果偶尔无可避免地出错的时候，我们可以回过头重新编码。
比如，我们可以问“为什么外部传感器发现湿度突然大幅上升时，自动驾驶系统会将飞机抬高五度？”今天的电脑代码可以被打开检查，人们可以追踪并理解运算的基础，无论这个基础如何复杂。
但是，有了大数据分析之后，这种追踪就会变得困难许多。
算法预言的基础可能会复杂得让常人难以理解。
大数据具有“不可解释性”。
当电脑根据程序编写的明确要求遵循系列指令，比如IBM在1954年发展的将俄语翻译为英语的程序，人可以轻易理解为什么软件会用一个词代替另一个词。
但谷歌翻译在判断英语单词“light”是该翻译成法语的“lumière”还是“léger”时(即描述“光”还是“重量”)，却动用了数十亿页的翻译资料。
一个人不可能追踪到程序作出最后选择的准确原因，因为这些选择是基于海量的数据和大量的统计运算的。
同时，由于大数据的规模体量，其运作的规模也超乎我们的想象。
比如，谷歌分辨几个搜寻关键词和流感的关联是测试4.5亿个数学模型的结果。
相对地，MIT统计学助理教授辛西娅·鲁丁，为检修孔是否会着火设计了106个预测指标，而且她可以向联合爱迪生电力公司的经理们解释，为什么她的程序优先了某些检查位置。
人工智能界所说的“可解释性”，对于我们常人来说是很重要的，我们总是想知其所以然，而不仅是知其然。
可是，如果系统自动生成了601个预报，而不是106个呢？如果这601个中大多数都不是特别重要，但把它们放在一起，就会提升模型的精确性？任何预报的基础都可能非常复杂。
要说服经理们重新分配有限的预算，她该告诉他们什么呢？在这个情景中，我们可以看到，大数据预报的风险，及其背后的算法和数据集，可以变成不可说明、不可追踪，甚至不可信的黑匣子。
要防止这样的事情发生，大数据需要监控和透明，这就要求新的专业知识和机构。
这些新成员会帮助社会仔细检查某些领域的大数据预报，会让被数据伤害的人得到平反。
算法师因此而崛起。
在社会上，当一个特定领域的复杂性和专业性大幅上升，因而对管理新技术的专家产生紧急需求时，我们常会看到这些新实体出现。
法学、医学、会计和工程学的专业人才在超过一世纪前就经历了这种巨变。
最近，电脑安全和隐私专家突然冒起，以保证公司遵从诸如国际标准组织这样的机构订立的最佳操作准则。
计算机发展至今，积累的庞大数据库需要有人对其进行编排组织，给以针对性地利用，大数据会需要新的一群人来担当这个角色。
也许他们会被称为“算法师”。
他们可能分两类：外部算法师——从外部监测公司的独立实体，内部算法师——从内部监测公司的雇员或部门。
就像公司有内部会计师和外来审计师来检查财务一样。
外部算法师可以在政府需要的时候，比如法庭发出命令或颁布规章，以中立审计师的身份检查大数据预报的准确性或合理性。
算法师可以为大数据公司提供服务，给予专业的审计服务。
内部算法师在机构的内部监察大数据活动。
他们不仅关注企业的利益，还关注被企业的大数据分析影响到的人的利益。
他们监督大数据操作，任何人觉得自己被该机构的大数据预告伤害到的时候，内部算法师是他们第一个联络的人。
他们在数据公布前检查分析的完整性和准确性。
要完成头两个任务，算法师必须在他们供职的企业内享有一定程度的自由和中立性。
总而言之，内部算法师是企业为了维持公众信任而生的职业。
这些专业人士会是计算机科学、数学和统计学方面的专家。
在日常工作中，他们会检查大数据的分析和预报。
算法师必须中立并保密，就像会计师和其他一些职业现在所做的那样。
他们会评价数据源的选择，分析预报工具的选择，做出底层的算法模型，当人们需要检测算法的原理，他们会调出算法的结果、统计方法及数据库。
简单说，算法师担当的是一个筛选数据的职能。
人们时常抱怨说谷歌或者百度的“自动完成”功能诽谤了他们，这个功能会根据一个输入的名字产生一系列常见的搜索关键词。
这些词基本是基于过往搜索的频率得出的：词语根据概率排列。
尽管如此，当一个潜在的商业伙伴或情人上网查我们的时候，我们的名字跟“罪犯”或“妓女”放在一起的，谁能不生气呢？我们预想的算法师是为像这样的问题提供市场导向的解决方法的人，他们的存在可能减少过分的规范管制。
他们满足的需求与会计师和审计师在20世纪早期出现应对泛滥的金融资讯所满足的需求是相似的。
汹涌而来的数字让人难以理解。
它要求专家以灵活而自律的方式组织在一起。
市场的反应是让专门进行财务监察的有竞争力的公司形成一个新兴行业。
通过提供这种服务，新型职业提升了社会对经济的信心。
算法师可提供类似的信心提升，大数据按说能够并应该从中获益。
没有任何简单的方法，可以让我们充分准备好迎接大数据的世界。
它要求我们建立新的准则以管束自己。
我们实际操作上的一系列重要改变，可以在社会逐渐熟悉大数据的特点和缺点时提供帮助。
我们必须设计保障，让新的“算法师”专业阶层可以评估大数据分析——这样一个因为大数据而变得难以掌握的世界，才不会变成一个黑匣子，以一种不可知代替另一种不可知。
物联网是另一个同人工智能密切相关的新兴领域。
物联网应用从技术层面讲主要涉及三个部分，即对外感知、感知信息传输（可能需要节点利用无线组网实现信息传输）、信息处理与回馈控制。
智能技术贯穿整个物联网之中，是核心技术的核心。
感知可以是智能感知，可以是多节点协同感知，还可以是智能识别感知系统。
信息传输可以是感知信息的直接传输，也可以经过数据融合等信息处理后再传输，还可以是节能路由传输、可靠性冗余传输等等。
信息处理与反馈更是需要将信息进行智能处理，甚至需要云计算技术等。
经智能决策的信息一般需要反馈到应用系统中，以实现系统的智能化控制，比如智能电网调度、楼宇智能控制、城市交通智能控制等。
目前国内对物理网的定义，源自十二五规划，即：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。
该定义并没能够描绘出具体的物联网形态，而是对相关技术集群的联系和应用进行了描述。
这就如同问：互联网是什么？回答者说：互联网是通过路由器、服务器、海底电缆、计算机、交换机等信息传输设备，按照约定的协议，把全球各地的计算机相互连接，进行信息交换和通信，以实现信息远程传输、交换、计算和应用的一种网络概念。
那这么说，我们很难理解什么是互联网。
相比之下，我们理解的互联网可能就是Web2.0，是我们浏览器中看到的网络世界。
因此，对于物联网和人工智能的关系，我觉得需要从物联网的未来发展可能性和人工智能的未来去理解。
这样一来，两者之间的关系是非常密切的。
在这里，我仅把人工智能理解为信息处理的高级中介。
在物联网时代一个显著的特征就是大数据时代的到来。
很显然，要想处理好这些信息，进行筛选、分析、数据挖掘等任务，单靠人是不行的。
而现有的数据库系统其固有的弊端又对这些信息的处理能力有限，包括现有的计算方式和软件能力也限制了信息的过滤能力。