人工智能在电气工程中的应用
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人工智能在电气工程中的应用
作者：李子辉姜卫现
来源：《丝路视野》2017年第25期
[摘要]通过调研发现，人工智能可以有效的提高企业的工作效率和生产效益，已然是企业间竞争的关键因素。在本次研究中，笔者将对人工智能在电气工程自动化中的应用进行分析和研究。
[关键词]电气工程；自动化；人工智能应用
在目前的自动化领域之中，最为先进的就是人工智能，人工智能的出现使得人们的生产生活活动发生了很大的改变，而且随着人工智能的不断推广和应用，也标志着社会又前进了一大步。
一、人工智能概述
人工智能的研究范围非常广泛，几乎涵盖了数学，哲学，心理学以及计算机科学等很多学科。这些学科彼此相互渗透，并以人工智能作为一个基础平台，融合形成一门综合性的学科。人工智能最早提出于1956年，经过60年的不断发展，在很多领域都得到了飞速发展，人工智能的应用概括如下：专家系统、启发式搜索、人工神经网络以及模糊集理论等。人工智能的研究对象主要是机器的感知、思维和行为。人工智能主要体现了自动化的特点，然而不得不指出的是，人工智能和人之间仍然有差距。传统电气工程的研究对象主要是电气化方面，但是随着计算机技术和社会经济的不断发展，电气工程已经和人们的生活密不可分。所以，人工智能进入电气工程领域大势所趋。
二、人工智能在电气工程中应用的优势
（一）有关参数易于调节
传统的电气工程控制器在调整参数时，有时比较繁琐和负责，而在应用了人工智能后，相关参数的调节就能极大的被简化，而且很容易上手学习，甚至不需要有任何的专家指导，操作人员就可以跟君智能化的流程和界面进行参数的调节，而且在调整范围上也更为的广泛。
（二）控制优良且一致
电气工程中传统的控制方法通常是根据特定的目标和具体的设计，然而这种方式的弊端就是针对性与唯一性，虽然对特定的对象有着非常好的控制效果，但是对其他对象的控制效果常常不好。和传统的控制方法进行比较，人工智能在控制方面所具备的一致性优势就更加突出，在系统里面输入其他的对象数据也可以产生非常高的估计，对一些其他因素的影响也可以忽略。同时，程序设定的智能化也对产品的规范和统一有所要求，可以保证产品性能的一致。
人工智能：推动银行转型的新引擎
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/c42238915.html, 人工智能：推动银行转型的新引擎 作者：李霞 来源：《时代金融》2020年第11期 摘要：金融科技是技术驱动的金融创新，人工智能与金融的深度融合给银行业的发展带来了新的生机和活力。金融机构要想在新一轮科技革命和产业变革中赢得先机，就要深刻的认识到人工智能的影响，将语音识别、机器人、深度学习、人脸识别等人工智能的核心技术应用到银行业务和管理的关键流程、产品创新、客户营销、理财、运营、风险防控等细化领域，让人工智能成为促进银行业转型升级的新引擎。 关键词：人工智能金融领域深度学习引擎 随着移动互联网、云计算、大数据、深度学习等技术的发展和不断的成熟，人类社会已经由信息时代迈入到以开放、兼容、共享为特征的数字化经济时代，人工智能也迎来了新的发展浪潮。人工智能在各行业的应用正在深刻改变人类社会的生产和生活方式，人工智能和金融的深度融合正在为银行业的发展提供源源不断的创新活力，推动金融行业形成新的经营模式、流程、产品和生态，人工智能在金融领域的广泛应用必将成为银行转型升级的新引擎。 一、人工智能的内涵 1950年艾伦.图灵在论文《计算机械与人工智能》中第一次引用人工智能的概念，1956年在达特茅斯夏季人工智能研究会议上，参会的专家达成共识：用“人工智能”一词作为本领域的名称，也标志着人工智能的诞生。 人工智能简单来理解就是机器可以像人类一样能够感知外界事物、形成认知并做成决策，人工智能的核心是“智能”。人工智能的“智能”表现在三个层面，分别为：运算智能、感知智能和认知智能。运算智能：计算机拥有快速计算和存储信息的能力，计算机的运算能力要远远的超过人类，AlphaGo能够横扫世界围棋高手就是机器出色运算能力的证明;感知能力：机器在 与外界事物进行交互时拥有听觉、视觉、触觉等感知能力，如：语音识别和处理、人脸识别的底层技术就是基于机器的感知能力;认知智能：机器可以做到“能理解、会思考”，这是机器可 以自主学习、深度学习的基础。随着人工智能技术的不断发展，人工智能已经逐步的从类人类行为模式、类人类思维模式向泛智能模式跨越，机器的运算智能、感知智能和认知智能的相互交互将使人工智能拥有着无限的潜能和应用价值。 二、人工智能对金融行业的影响
人工智能及其在金融领域的应用
人工智能及其在金融领域的应用 当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。 下载论文网 人工智能概述 定义 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 主要技术及应用 人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的
相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”人类的语言，语义识别是让机器能够理解文字后面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等领域。 发展历程 按照人工智能的发展程度，大致可分为三个阶段： 第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和复杂的计算，这一步是感知和认知的基础。 第二阶段：感知智能。机器具备像人类一样的感知能力，帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发
人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域 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作出反应的智能机器，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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能在金融领域应用的初步思考
人工智能在金融领域应用的初步思考 中国银行网络金融部杨涛 在阿尔法狗战胜李世石后，人工智能在全球的热议程度达到一个新的高度。得益于神经网络深度学习在算法上的突破，使得多个基础人工智能技术水平得到飞跃提升。计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术快速发展对整个社会带来的改变将远大于互联网。 从未来的角度看，我们现在极有可能处在“互联网+”向“人工智能”转变的时点。在笔者看来，在金融领域，由于其服务的本质仍然是人与人之间的交流，人工智能带来的影响将是重新解构金融服务的生态，将互联网时代下银行转嫁给客户的服务成本以一种更有效的方式重新回归银行怀抱，从而降低客户选择倾向，加深客户对于金融机构的服务依赖度。本文就国内外金融行业人工智能应用情况进行了简单分析，重点就人工智能在金融的综合运用进行了探讨。 一、人工智能对金融行业带来的影响分析 基础层的云计算、大数据等因素的成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮，使得复杂任务分类准确率大幅提升，从而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的快
速发展。人工智能未来将会给各个产业带来巨大变革，其影．响将远大于互联网对各行业的改造，在所有领域彻底改变人类，并产生更多的价值，取代更多人的工作，也会让很多现在重复性的工作被取代，让人可以从劳动密集型的工作中解放出来，释放人力去做更具有价值的事情。对于金融领域来讲，主要有以下几方面的影响： 一是金融行业服务模式更加主动 金融属于服务行业，从事的正是关于人与人服务价值交换的业务，人是核心因素。在互联网技术大规模应用之前，金融机构需要投入大量人力物力资源用于客户关系维护交流，发现客户需求，以获取金融业务价值。如银行与客户发生关系的媒介主要在网点，客户与网点人员通过人与人的交流，能迅速的发现并满足客户金融需求，甚至通过一些交谈、观察客户的细节挖掘到潜在的需求。通过一段时间的人与人交流，客户与银行工作人员建立了深厚的关系，而这种关系提高了客户对于银行人员的依赖程度，我们称之为客户黏性（或者称为“使客户变傻”）。一旦黏性存在，客户很少会去比较银行人员所推荐的金融服务，如购买理财产品的时候，不会去比较多个银行的收益水平。 而在互联网时代，互联网技术和互联网金融企业的蓬勃发展，共同促使金融机构大力开展系统建设工作，网银、APP的出 现降低了银行服务客户的成本。而不管是客户端或者是网页
“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用
“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用 随着移动互联网技术不断向纵深发展，金融科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，在此背景下，银行如何积极参与金融科技创新，打造“智慧银行”，抓住金融科技新机遇，是银行业转型发展关键。本文从加快数据基础设施投入，提升技术开发和数据处理能力，提升组织和运营能力等方面，探讨“大数据+人匸智能”在银行转型发展中的应用。 一、“大数据+人工智能”发展背景 随着移动互联网技术不断向纵深发展，信息科技从产业基础走向产业核心，以“大数据、人工智能"为代表的现代信息科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，金融科技正在逐步成为催化金融行业改革创新的重要驱动力和牵引力。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向203。年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，标志着人工智能的发展进入全新阶段并上升为国家战略。在此背景下，北京银行持续加快转型步伐，在"科技引领"的战略指导下，提出以“智慧数据”“智慧渠道”“智慧服务”为支撑，着力打造“智慧银行”的建设目标。依托大数据、人工智能技术，深入数据价值链核心，
从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，引领传统业务模式变革，用创新的理念与行动，主动拥抱“大数据”时代，驱动转型发展的引撃全面升级。 二、加快“大数据+人工智能”能力建设 在战略层面，顺势而为，做到“三个注重”:注重数据分析、注重数据挖掘、注重数据営销；实现“三个提升”：一是提升在战术层面，从数据来源、分析手段、交付模式等方面入手，“以数为尺、聚数为擎、变数为宝”，不断提升银行在当前市场环境下的核心竞争力。一是开渠引水，加强内外部数据的结合运用，实现银行数据资产增值。大数据时代下的企业核心资产就是数据，银行大数据平台在今年构建了外部数据平台。通过对接第三方数据，可以找准实体经济需求的重点领域和关键环节，促进客户需求与金融供给高效对接，解决提供金融服务时信息不对称的痛点。二是开拓创新，探索机器学习算法的落地实现，提升银行风险防控能力。将分类、聚类、时间序列等业内经典机器学习算法应用于行内各业务场景。区别于传统的基于语义规则与业务经验的事后判断，算法模型能够基于历史数据的分布及特征，针对可能发生的风险事件进行事前预警。三是顺应时代，结合大数据客户全景视图，探索精准营销新模式。在利率市场化的环境下，银行需要思考如何
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
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
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
人工智能在金融行业的应用及风险分析
人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、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。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习
利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。 交通银行在2015年推出了智能机器人大堂经理――“娇
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”。
宁波银行人工智能应用布局研究
研究机构Array报告主编于百程 执笔陈成
bstract 摘要 本文聚焦宁波银行的人工智能应用，展示宁波银行在业务场 景中人工智能应用的赋能成效。 ●宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系，从前端独 立授信审批，终端设置4+N智能预警到后端业务独立回 访； ●宁波银行已经上线智能外呼，并使用智能机器人进行存 量零售客户维护，能够实现到期还款提醒、逾期催收、 产品综合营销等功能； ●针对对公业务，上线了ICR智能识别，在OCR的基础上， 植入了计算机深度学习等人工智能技术。
ontents 目录 一、宁波银行基本情况 (2) 二、宁波银行人工智能具体应用领域 (2) (一)智能风控 (2) (二)其他智能化应用 (5) 三、科技投入、合作及经营情况 (5) (一)科技投入 (5) (二)外部合作 (6) (三)营收情况 (6)
最近，宁波银行上线了6.0.2版本的手机银行APP，优化升级了九大板块、87项细分功能。据了解，此次升级后的宁波银行手机APP，优化了理财产品的精准营销功能，在“为您推荐”栏目能够为用户推荐精选理财产品。此外，客户还可以一键连接智能财富顾问，即智能投顾模块，能根据客户需求，提供专业的资产配置方案。 一、宁波银行基本情况 宁波银行成立于1997年4月，总部设立在浙江省宁波市，2007年7月作为国内首家城市商业银行在深圳证券交易所挂牌上市。目前，宁波银行在上海、杭州、南京、深圳、苏州、温州、北京、无锡、金华、绍兴、台州、嘉兴和丽水、湖州设立14家分行，各地设有营业网点355家，拥有员工人数超1.5万人。宁波银行的第一和第二大股东分别是宁波市政府和新加坡华侨银行，新加坡华侨银行是东南亚第二大金融服务集团，是国际上具有最高评级的银行之一，拥有穆迪Aa1级评级。 2019年三季度末，宁波银行总资产1.24万亿元，同比增长14.14%；实现营业总收入255.53亿元，同比提升20.37%；归属母公司净利润107.12亿元，同比上升20.04%。 图1-1：宁波银行智能化应用布局 资料来源：宁波银行，零壹智库 二、宁波银行人工智能具体应用领域 (一)智能风控 根据公开披露信息，宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系，从前端独立授信审批，终端设置4+N智能预警到后端业务独立回访，覆盖了银行贷款审批链条整个过程。 宁波银行还搭建了以“4+N”预警、个人预警、产品预警为主体的综合式预警管理体系，
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。
人工智能在商业银行中的应用
财经论坛 现代商贸工业２０１８年第３０期１１０一一 作者简介:吴梅,辽宁省环境监测实验中心,中级会计师. 得到很大的提升.以在美国发行A D R 的A 股上市公司为研究样本,张晓明等(２０１３)研究发现,对公司的治理结构,交叉上市具有一定的优化作用,同时促进公司权益资本成本显著下降,但是这种促进会因为融资规模等因素的干扰而受到反向的影响. ４一简要评议 基于信息渠道角度,本文系统梳理了交叉上市行为的理论与实践研究进展.从信息渠道看,交叉上市增加了外国投资者的公司意识(投资者认知理论),减少了投资者的信息成本(信息披露理论),提高了投资者的保护(法律约束理论),从而能够克服信息不对称和改善股票的信息环境.上述理论观点也得到了大量实证研究的支持,虽然不同国家公司交叉上市或在不同资本市场交叉上市之间存在显著的差异,但是,从总体上看,在改善信息与监管环境,提高投资者保护,降低权益资本成本,提升公司市场价值等方面,交叉上市发挥了重要的积极作用.在国外学者研究的基础上,国内学者的实证研究表明,上述理论假说总体上也适合解释中国公司的交叉上市行为. 参考文献 [１]A b d a l l a h ,A．A．,W．A b d a l l a h a n d M．S a a d ．T h e e f f e c t o f c r o s s Ｇl i s t Ｇ i n g o n t r a d i n g v o l u m e :R e d u c i n g s e g m e n t a t i o n v e r s u s s i g n a l i n g i n v e s Ｇt o r p r o t e c t i o n [J ]．J o u r n a l o f F i n a n c i a l R e s e a r c h ,２０１１,３４(４):５８９Ｇ６１６． [２]A m i r a ,K．a n d M．L ．M u z e r e ．C o m p e t i t i o n a m o n g s t o c k e x c h a n g e s f o r e q u i t y [J ]J o u r n a l o f B a n k i n g a n d F i n a n c e ,２０１１,３５(９):２３５５Ｇ２３７３． [３]B o u b a k r i ,N．,J ．C ．C o s s e t a n d A．S a m e t ．T h e c h o i c e o f A D R s [J ]．J o u r n a l o f B a n k i n g a n d F i n a n c e ,２０１０,３４(９):２０７７Ｇ２０９５．[４]B r i s ,A．,S ．C a n t a l e ,E ．H r n j i c a n d G．N i s h i o t i s ．T h e v a l u e o f i n f o r Ｇm a t i o n i n c r o s s Ｇl i s t i n g [J ]．J o u r n a l o f C o r p o r a t e F i n a n c e ,２０１２,１８(２):２０７Ｇ２２０． [５]C h a n g ,M．a n d R．C o r b i t t ．T h e e f f e c t o f c r o s s Ｇl i s t i n g o n i n s i d e r t r a d i n Ｇg r e t u r n s [J ]．A c c o u n t i n g a n d F i n a n c e ,２０１２,５２(３),７２３Ｇ７４１．[６]F e r r e i r a ,M．A．a n d P ．M a t o s ．T h e c o l o r s o f i n v e s t o r s m o n e y :T h e Ｇr o l e o f i n s t i t u t i o n a l i n v e s t o r s a r o u n d t h e w o r l d [J ]．J o u r n a l o f F i n a n c i Ｇa l E c o n o m i c s ,２００８,８８(３):４９９Ｇ５３３． [７]K i n g ,M．R．a n d D．S e g a l ．T h e l o n g Ｇt e r m e f f e c t s o f c r o s s Ｇl i s t i n g ,i n Ｇv e s t o r r e c o g n i t i o n a n d o w n e r s h i p s t r u c t u r e o n v a l u a t i o n [J ]．R e Ｇv i e w o f F i n a n c i a l S t u d i e s ,２００９,２２(６):２３９３Ｇ２４２１． [８]潘越,戴亦一．双重上市二信号幻觉与融资效应[J ]．经济管理,２０１０,(３):１１７Ｇ１２４． [９ ]张晓明,李金耘,贾骏阳．中美交叉上市与权益资本成本研究 基于美国股票交易所上市的A 股公司数据[J ]． 国际金融研究,２０１３,(６):７８Ｇ８７．[１０ ]周开国,周铭山．交叉上市能降低信息不对称吗? 基于A H 股的实证研究[J ]．证券市场导报,２０１４,(１２):５１Ｇ５９． 人工智能在商业银行中的应用 郭一非 (中国建设银行唐山分行,河北唐山０６３０００ )摘一要:对人工智能与商业银行业务内在联系的本质进行了分析,同时对我国商业银行利用人工智能开拓的业务进行了梳理,最后对人工带来的挑战与机遇进行了探讨与展望. 关键词:人工智能;商业银行;业务 中图分类号:F ２３一一一一一文献标识码:A一一一一一一d o i :１０．１９３１１/j ．c n k i ．１６７２Ｇ３１９８．２０１８．３０．０５７１一人工智能与商业银行业务 １．１一人工智能涵义 人工智能是研究人的思维模式,将研究成果应用于机器设备,使其具有人的思考学习行为的一门科学技术学科.人工智能按照研究程度分为三个进程,第一,机器存储与计算,机器能够存储已有的知识和根据程序会计算;第二,机器识别与判断,机器能够读懂各种媒体信息并进行分析判断;第三,机器主动学习,机器能够主动分析计算形成新的知识. 随着计算机的运算处理能力提高以及深度学习算法的革命性突破,人工智能得以在现实进行应用.人工智能是继互联网技术之后,能够使生产技术发生变革的技术,即将在每一个行业中产生巨大变革.１．２一人工智能与商业银行业务的内在关系 商业银行每时每刻都在进行各种金融数据的交换,本身是一个数据及其庞大密集的行业.基于本身特殊属性,其数据保存时间也很长.如果能够利用现在大数据计算,分析银行中各种金融业务和金融产品,发现其内在本质的变化规律.通过人工智能技术,计算机可以进行机器学习,以大数据计算结果为基本数