人工智能技术在电力系统中的应用
1人工智能描述
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。“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,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。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在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，因之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，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。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。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、自然语言理计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方。
近年来，随着人工智能理论技术的不断发展，以模糊技术、人工神经网络和遗传算法为代表的智能理论方法在电力系统领域得到了十分广泛的应用。众所周知，电力系统是由各类发电装置、输配电线路、变压器以及用电装置等一系列单元组合而成的大规模动态系统，电力系统本质上是一个非线性动态大系统，存在着许多极为复杂的工程计算和非线性优化问题，例如：电力网络的无功优化调度、电力系统规划运行、发电机组的优化组合、电力系统最优潮流计算、电力市场的交易定价等一系列问题。而这些问题都是多参数，多约束的非凸优化问题。长期以来，电力系统自动化研究者一直在寻找高效可靠的方法来解决这些问题。然而有许多电力系统中存在的问题无法得到快速与精确的结果。其主要原因在于：
(1)电力系统中的有些问题还无法建立精确切实的数学模型，包括不能完全用数学来表示反映问题实质的约束条件；
(2)随着问题的规模和复杂程度的增加，利用现有的算法和计算机条件，无法在较短的时问内获得满意的计算结果；
(3)许多问题的条件具有模糊性，对于系统的了解还不够精确，此外在求解问题的过程中需要专家的知识经验。这些都无法用精确的数学形式表示出来。与传统的计算方法相比较,人工智能方法对于复杂的非线性系统问题求解有着极大的优势。它弥补了传统方法的单纯依靠数学求解的不足，解决了某些传统计算方法难于求解或不能解决的问题。下面就结合电力系统的具体应用针对人工智能的几面进行综述。
2人工智能方技术在电力系统中的应用
应用于电力系统的人工智能技术可以传统上可以分为专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索四类。
2.1专家系统(Expert System,ES)的应用
专家系统是一个具有大量规则、经验与专门知识的程序系统,它运用由某领域专家们所提供的知识和经验来进行判断推理，并模拟专家的决策过程,以解决各种需要专家决策的复杂问题。专家系统最常利用产生式规则，即所谓的IF—THEN 规则，当IF后所给出的事实或条件满足，则执行THEN后的结果或操作。一般来讲，通常专家系统中的规则是在已有事实基础上建立的，运用规则执行结果,并根据新的情况调整建立新的规则。实用的专家系统由知识库、数据库、推理机、咨询解释、知识获取和人机接口6个部分组成。
2.2神经网络(ANN)的应用
神经网络具有灵活有效的学习方式，以及完全分布式的存储结构,尤其适于进行大规模
的并行信息处理，对非线性系统具有很强的建模逼近能力，模式识别能力，可以对任意复杂状态或过程进行分类和识别。具有各类功能，才能够掌握系统的本质特征。根据具体问题的不同，已经有多种神经网络结构及其训练算法在电力系统中得到了应用。如利用BP神经网络进行了电力系统短期负荷预测，在保证有足够的训练样本的前提下，对预测模型进行合理分类，构造了相应于不同季节的周预测、日预测模型,并对输入变量的选择，特别是对温度的选取问题进行了讨论；利用人工神经网络和元件关联分析进行了电力系统故障诊断，提出了电力系统多重复杂故障的诊断方法。该方法采用面向元件的ANN模型,将电力系统的元件分为3类，即线路、变压器和母线,对每类元件都有一个特定的ANN处理其报警信息，确定故障位置。对于同一跳闸区域中面向各个元件的ANN的诊断输出,
通过定义一个故障指标函数,根据各元件的故障指标函数值的大小来识别同一跳闸区域内的多重故障。
2.3模糊理论(Fuzzy Sets Theory)的应用
模糊逻辑能够完成传统数学方法难以做到的近似计算。近几年来，模糊集理论在电力系统中的诸多应用领域取得了飞速进展，包括了潮流计算、系统规划、模糊控制等方面。例如对于负荷变化和电力生产的不确定性，就可运用模糊值来表示某不确定负荷在实际集合中的隶属函数，建立起电力系统最优潮流的模糊模型。传统无功电压优化算法一般是单目标优化问题，并没有考虑有功网损的降低和限制控制量调节数最少，而且在处理电压约束时，未考虑“软约束”特性。可引入模糊线性规划算法以解决这一问题。为很好地协调降低网损、限制调节量和确保节点电压裕度三者的关系，在有限控制量调节的前题下，可实现校正违界电压、降低系统网损和确保所有节点电压留有一定的裕度；利用模糊综合评判的方法对电能质量进行综合评价的二级评判法。
2.4遗传算法(Genetic Algorithms,GA)的应用
遗传算法是基于自然选择和遗传机制，在计算机上模拟生物进化机制的寻优搜索算法。他能在复杂而庞大的搜索空间中自适应的搜索,寻找出最优或准最优解,且算法简单,适用,鲁棒性强。遗传算法对待求解问题几乎没有什么限制,也不涉及常规优化问题求解的复杂数学过程,并能够得到全局最优解或局部最优解集,这是他优于传统优化技术之处。遗传算法从优化的角度出发基本上可以解决故障诊断问题,尤其是在复故障或存在保护、断路器误动作的情况下,能够给出全局最优或局部最优的多个可能的诊断结果。但是如何建立合理的输电网络故障诊断模型是使用遗传算法的主要“瓶颈”。如果能够建立合理的数学模型,那么不仅可以使用遗传算法解决故障诊断问题,还可以使用其他类似的启发式优化算法解决故障诊断问题。
3结语
人工智能技术在电力系统的应用中已经获得了良好的发展。然而在我国,人工智能技术在电力系统中的应用研究才刚刚开始。随着我国电力系统的持续发展,电力系统数据总量的不断增加,管理上复杂程度的大幅度增长,以及市场竞争的影响和加大,为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。可以预见,加强智能科学在电网中的科研和应用,将能更好的保证电网安全稳定经济运行。
参考文献
[1]周佃民,管晓宏,孙婕,等.基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究[J].电网技术,2002(2):10-13.
[2]韩富春,王娟娟.基于神经网络的电力系统状态估计[J].电力系统及其自动化学报,2002(6):49-51.
人工智能技术在交通控制领域的应用 交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的 交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。 为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。 1 交通控制领域中人工智能研究方法 1.1 基础研究方法 交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。 遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。 神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。
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。
人工智能在电气工程自动化的应用 是在科学技术方面还是在国民经济方面我国都取得了高速发展，在电力领域，特别是在电气工程自动化技术方面的发展更是可以用翻天覆地来形容。作为新兴技术人工智能技术的整体发展被大多数企业所看好，同时还给予了大量的资金支持使其用于产品开发。在电气工程自动化当中AI技术为其带来的益处较多，比如：能够将工作效率有效提升上来，从根本上降低对物力以及人力各方面的消耗；再者因为其应用情况，有效防止了许多人工可能出现的误差，所以，有效确保了电力领域当中各个产业的发展。 1概述 1.1人工智能技术。时代的不断进步加速了人工智能技术的产生，同时也是进入信息化的标志之一，主要是研究智能发展模式和人们的工作状态，其主要就是为了通过智能机器人系统对部分人工操作进行替代，进而从根本上保证工程运行的智能化。人工智能所包含的领域十分广泛，主要有语言学、计算机科学等。所以，从另一方面来讲，人工智能能够将其划分为思维科学技术的一种，其理论研究和具体实践工作主要是围绕思维科学来进行的。从思维方面来讲，其同时涵盖的有逻辑思维、形象思维以及灵感思维等。和其他学科相比，人工智能技术的发展离不开数学的大力支持。将人工智能和数学融合在一起，可以从根本上促进人工智能技术的不断进步。 1.2电气工程与自动化中人工智能技术的应用特点和优势。人工智能技
术在电气工程与自动化当中具体应用主要体现在数字化系统管理方面，在电气工程与自动化当中应用人工智能技术能够从根本上减小工人劳动强度，降低生产成本，从根本上确保生产效率的不断提高，有效推动电气工程与自动化水平的健康可持续发展，对部分人工操作进行替代，减少了人工成本的支出，从根本上确保企业运行的持久性和稳定性。利用人工智能技术还能够对电气工程与自动化的具体生产制造情况进行实时监控，如果有紧急情况发生的话，能够在第一时间内找出解决的办法，有效防止安全事故的发生。 2电气工程自动化中的应用 2.1人工智能技术在故障诊断中的运用。在具体运行的时候，由于在操作电气设备的时候存在着操作不当的现象，再加上经过长时间的运行，零部件存在着老化的情况，难免会导致设备故障的产生。设备产生故障之后必须要及时找出发生故障的位置及其原因，进而采取对应的措施进行解决。发生故障之后对其进行准确的分析是非常重要的，现阶段诊断故障的方法主要有以下三种：在规则的基础上对故障进行推理、基于故障树模型的故障诊断、基于案例对故障进行推理。以上三种对故障进行推理分析的方法可以只使用一种，也可以多种组合在一起进行使用。人们通过人工智能技术，进行了人工智能算法的开发，与传感技术和数据采集技术相结合，进行了故障诊断系统的设计，可以及时准确的将故障所在位置及其原因找出来，从根本上减少了时间和维修成本的浪费。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统
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
2019 年度人工智能与健康 1.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（ 2.0 分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案： C √答对 2.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0 分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 我的答案： A √答对 3.在（）年，AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石。（ 2.0 分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017
我的答案： C √答对 4.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（ 2.0 分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案： C √答对 5.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（ 2.0 分） A.6 B.7 C.8 D.9 我的答案： B √答对 6.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（2.0 分） A.1 B.2 C.3 D.4
我的答案：C√答对 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：D√答对 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：C√答对 9.据2005年美国一份癌症统计报告表明，在男性的所有死亡原因中，排在第二 位的是（）。（ 2.0分） A.肺癌 B.肝癌 C.前列腺癌
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
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
人工智能技术在电力系统中的应用 1 人工智能描述 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。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,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。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在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，因之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，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。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。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、自然语言理计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方。 近年来，随着人工智能理论技术的不断发展，以模糊技术、人工神经网络和遗传算法为代表的智能理论方法在电力系统领域得到了十分广泛的应用。众所周知，电力系统是由各类发电装置、输配电线路、变压器以及用电装置等一系列单元组合而成的大规模动态系统，电力系统本质上是一个非线性动态大系统，存在着许多极为复杂的工程计算和非线性优化问题，例如：电力网络的无功优化调度、电力系统规划运行、发电机组的优化组合、电力系统最优潮流计算、电力市场的交易定价等一系列问题。而这些问题都是多参数，多约束的非凸优化问题。长期以来，电力系统自动化研究者一直在寻找高效可靠的方法来解决这些问题。然而有许多电力系统中存在的问题无法得到快速与精确的结果。其主要原因在于：
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
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
信息记录材料2019年5月第20卷第5期(信息：技术与应用〕浅析人工智能在智能交通中的发展与应用 张艳阳 (长沙民政职业技术学院电子信息工程学院湖南长沙410000) 【摘要】在科学技术发展背景下人工智能技术得到快速发展，并在各个领域得到广泛应用，日益改变了人们的工作、生活方式.在交通领域应用人工智能技术，有利于城市智能交通建设与智慧城市建设。本文就人工智能在智能交通中的发展与应用展开论述，首先分析了人工智能技术与智能交通的概述，然后介绍了智能交通在我国的发展历程，最后具体论述了人工智能在智能交通中的应用实践。 【关键词】人工智能技术；智能交通；发展历程；应用实践 【中图分类号】TP39【文献标识码:|A【文章编号】1009-5624(2019)05-0105-02 1引言 随着科学技术的发展以及人们生活水平的提高，汽车工业得到了快速发展，尤其私家车的数量在急剧上升。在这一发展背景下，加之道路紊统建设存在的不足使得我国道路交通压力日益变大，对我国的经济发展与社会进步产生了阻碍作用，所以我们迫切需要交通智能化，缓解交通 3.1身份验证和访问管控 为确保访问过程的安全性，医院需要设置访问权限，可以根据工作人员的岗位级别进行不同权限设置叫为方便査找数据操作所对应的人员，为责任到人，需要验证工作人员的身份信息。网络安全关系到医院系统程序的正常运行，为保证数据访问与操作的有效性和安全性，需要对访问者的访问区域进行管控，以确保工作人员在安全范围内使用数据库。 3.2账号安全管理和防火墙设置 信息系统容易在访问者使用数据的过程中受到外来攻击，从而造成数据信息的丢失和账户密码的泄露。针对这种可能出现的突发性状况，工作人员需要设置网络防火墙,并针对用户的账户安全进行有效的密码数据强化。用户对账户密码进行设置时，不要用单一的数字或者拼音进行组合，设置复杂的密码和不定时更换账户密码可以使破译难度变大。防火墙的设置有利于系统不被非法手段控制，也提高了用户在访问数据库时的安全性。 3.3有效防护体系的构建 随着网络信息技术的飞速发展，大部分网络信息供给方式都在不断革新，所以安全防护体系的完善最终还需要结合当代信息系统的供给方式。为了构建适合时代的安全防护体系，还需要依据网络安全的科学评估方法来进行安全检验。首先需要对网络系统进行漏洞扫描、网络的访问区域进行管理控制、网络的管理进行检测评估。其次为防止数据泄露，医院还需要建立一个有效的防护体系来防止病毒攻击。最后针对网络可能出现的安全隐患，医院需要建立应急防护体系，针对相关工作人员的网络管理水平进行技术培训，并教导他们数据备份与恢复。 3.4监控技术的完善 扫描发现安全问题、及时解决安全隐患是监控技术需要达到的最终目的。医院除了需要使用先进、有效的杀毒软件,从而对互联网的安全进行实时保护，还需要将统计技术与其结合，合理利用网络信息技术，以便直接监控网络信息系统。 3.5物理条件的保护 信息资产主要分为软件和硬件两个方面[5]?于软件而言，安全管理人员需要保证操作系统和软件系统能够稳定的运作，从而确保系统的安全性。而硬件则是需要确保信息系统的物理部件一直处于绝对安全的状态。 信息安全主要是针对系统数据流的安全管理，而信息系统的物理条件也很重要。物流条件是指外部硬件运作良好，如硬件接口、中心机房、工作站以及服务器等。中心机房是整个系统硬件中的核心设备，它从避雷措施、供电设施、门禁制度、室内湿度以及温度等多个方面进行安全调节和建设,它的建设依据來自设备的真实需求。工作站作为医生与医护人员的终端设备，它是信息系统较为独立的模块，管理者特别需要保证其安全性和稳定性。对软盘和硬盘进行明确规划,以便实现用户监测与管理，可以从硬件方面来保证整个信息系统能够稳定运行。为保证服务器能够二十四小时正常运转,工作人员需要注意对服务器的物理保护，服务器是支撑整个系统运转的重要设备，安全管理者可以采用双服务器方案以确保服务器运行的稳定性。 4总结 经济的发展，公司组织架构的扩大，工作流程也越来越复杂，传统的办公系统已无法迎合医院的需要，为保证工作高效率，能够适应时代需求，网络化信息系统被应用到医院资料管理与日常工作中。为保证信息网络的安全性，医院针对信息数据流和物理条件作出了一套有效的安全管理方案。 【参考文献】 [1]李强.刍议医院信息系统的网络安全管理与维护措施[J].中国信息化,2019(02):58-59. ⑵曹佳君.医院信息系统网络安全管理与维护[J].信息与电脑(理论版)，2018(23):178-179. [3]杨娥青.医院信息系统的网络安全管理与维护探讨[J].电脑知识与技术，2018,14(19):42+47. [4]王赠，李伟.医院信息系统的网络安全管理与维护[J].通讯世界，2017(12):113. [5]胡姝敬.浅析医院信息网络的安全管理与维护[J].网络安全技术与应用，2019(01):81+87. 105
人工智能在电力系统中的应用 发表时间：2019-04-15T13:21:41.923Z 来源：《防护工程》2018年第36期作者：顾永超聂元欣 [导读] 提出了人工智能技术在电力系统中的实际应用，为未来的人工智能技术在电力系统中的应用提供一些参考和建议。 国网浙江缙云县供电有限公司浙江丽水 321400 摘要：随着人工智能技术在电气工程自动化领域的引入，电力系统的工作效率得到了迅速提高，电力系统的运行也变得更加稳定。人工智能技术的引入有效地解决了传统的机械问题，同时，人工智能技术在电气工程自动化方面做出了重大改变。因此，本文通过对人工智能在电力系统中的应用进行分析和研究，阐述了人工智能在电力系统中的应用研究，同时表明了人工智能技术的应用优势，提出了人工智能技术在电力系统中的实际应用，为未来的人工智能技术在电力系统中的应用提供一些参考和建议。 关键词：人工智能；电力系统；应用 人工智能技术在电气工程自动化领域的引入是通过计算机技术取代了传统的电气工程手动控制模式，改善传统电气工程的工作模式。本文研究了人工智能在电力系统中的实际应用，为电力系统未来的发展研究提供一些参考。 1.人工智能在电力系统中的应用领域 人工智能技术在许多领域中进行应用，例如生物学、心理学、数学研究等。由于该人工智能的平台系统集成了各个领域，使得人工智能成为了一个集各个领域于为一体的综合领域。德国科学家于1956年提出了人工智能的概念，通过科研人员的不断研究和开发人工智能技术，能够看出人工智能在许多领域，特别是工业应用得到了极大的发展。因此，不难看出，通过人工智能技术的研究，能够极大的提高竞争力，这也是一种提高国家实力的重要技术手段。2015年，随着美国工业互联网计划的提出，德国工业4.0的发展计划和我国制造业将人工智能置于国家战略的最前沿等国家发展战略，提高了人工智能技术的发展。目前，传统的电气工程自动化研究范围仅限于电气化，随着计算机技术的不断进步，电气化领域的互联已成为必然。因此，通过在电气工程领域引入人工智能技术来分析电气设备和相应的电力系统数据，旨在提高电力系统的生产效率，实现对整体工业结构的调整和优化[1]。 2.人工智能技术的应用优势 随着我国经济的不断发展，当前的发展市场中许多企业开始注重企业运营的效率，特别在电力企业目前面临较大的挑战。人工智能技术的应用优势，提出了人工智能技术在电力系统中的实际应用。随着电力设备使用的时间不断提高，设备出现许多故障，同时给企业本身会带来大量的经济损失。通过使用人工智能技术来检测和分析相关的电气设备是解决电气设备安全问题的一个很好的解决方案。 （1）提高生产效率 通过人工智能技术，能够提高电力企业的生产效率，提高了电力工程的给工作效率。目前，传统的电气设备已经无法满足现代的生产需求，通过将人工智能技术与电力设备相结合的形式，不仅提高了企业的生产效率，同时提升了企业的整体工作效率。由于电气设备存在许多机器以及相关的线缆，在某些情况下，许多设备及其电缆都具有一定的危险性，所以，应当需要专业的工作人员对电气设备的安全性进行重视。但是，大量的人力会提高企业的成本，因此，通过人工智能技术完成该工作，不仅能够提升电力工程的运行效率，同时也能够降低企业投入的人力成本。 （2）提高工业活动的安全性 在电气工程自动化中引入人工智能技术能够降低了大多数工作人员的人身安全问题，同时也确保了电气设备的安全运行。利用人工智能技术，可以实时监控所有已编程的电气设备，并可及时检测设备问题并及时对出现问题的设备进行检修。 （3）相关变量易于调整 人工智能控制器易于学习和操作，操作员可以在短暂的训练期后使用人工智能控制器进行初期的工作，降低人力成本的投入。 （4）受其他因素的影响较小 传统的电气设备控制器受到许多意外因素的影响，会大大降低电气设备使用过程中的电气设备精度。通过智能化的人工技术，能够及时分析电气设备模型，获得准确的数据，获得的具体数值与理论数值大致一样。此外，智能化的人工技术在获取数据的过程中不会受外部影响因素的干预而获取错误的数据[2]。 3.人工智能技术在电力系统中的实际应用 （1）应用于电气控制过程 人工智能技术在电力系统中的实际应用过程中，主要实现了对电气工程的控制。传统的电气控制经常存在电气设备的问题。随着人工智能技术的投入使用，其精确的参数化基本上与环境的稳定性无关，以提高电控系统的效率和电气系统的精度控制。 （2）应用于电力系统 人工智能技术在电力系统中的具体应用于人工智能技术的专家系统和神经网络系统。其中，专家系统是电气工程领域的重大进步。通过人工智能技术分析电力系统的数据，能够发现电力系统中存在的问题以及及时解决问题的原因，同时根据相应的数据提出相应的改进政策和对策。随着人工智能技术结合电力系统的广泛使用，不仅大大提高了人工智能技术的发展，同时提高了电力系统的实际应用，提高了电气系统的发展。 （3）设备监控 电气设备出现问题在电力系统中的可能性很高，工作人员在检测问题的过程中，往往很难找到问题的本质。通过人工智能技术的设备监控不仅能够提高设备的质量，同时在对设备的实时监控下能够弥补传统检测方法的缺点，将人工智能技术与传统的监测方法相结合，最大限度的保证设备的质量。 （4）优化设计 在优化设计电气设备的过程中，由于设计过程较为复杂，因此需要实际测试设备的实用性，并有效地结合丰富的经验和尖端的技术检测设备的实用性[3]。
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。
人工智能在生活中的应用 论文 Prepared on 24 November 2020
人工智能在生活中的应用 学号： 姓名：路文轩 课程：大学计算机基础 指导老师：赵奇 摘要 人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。 关键词：专家系统；机器学习；智能交通系统ITS 目录
引言 机器能够思维吗在100年前提这个问题也许会被人们嘲笑，但到了1936年，年仅24岁的英国数学家艾伦·图灵对此进行的研究已经取得了可行性的进展，因此被称为“人工智能之父”。 有人说，智能时代将是成熟的知识经济时代。智能技术发展到今天，其成果已经让我们有了切身感受——机器人家庭保姆、会写小说的电脑、机器人足球大赛……科学的发展总是以不断便捷、服务人类为前提的，那么智能科学带给人类的又是什么呢 最近在美国旧金山召开的一次“奇点高峰会”上，一些未来学家称，到了某一时候，人工智能机器将比其制造者——人更加聪明；他们还畅想几十年后，把计算机、芯片植入人脑，或者说用蛋白质等生物体组织制成的机器人都有可能产生，届时这些芯片将使人类的思考速度达到现今微处理器的水准。有科学家表示，未来人工智能对人类的服务就像人们需要灯光时打开电源开关一样，任何事情都可以“心想事成”。 那么，人机的进一步融合会把我们带向一个什么样的世界呢1.人工智能是什么 在您的眼中，人工智能是什么一个会做饭的机器人，会动手术的仿生手，还是会下象棋的电脑 其实您说得都对，然而人工智能对生活的渗透还远远不止这些。“大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病诊断、天气预测，包括机器人足球赛等等，无不和智能科学息息相关，它已经深入到百姓日常生活的各个领域。”中科院计算所主任研究员、中国人工智能学会副理事长史忠植为我们描绘了一幅广阔的人工智能图景。 简单地说，人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。然而，细分起来，人工智能却有包括类人行为、类人思维等在内的10种定义方法，史忠植在《智能科学》一书中，详细介绍了这10种定义。
人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于
涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。
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