人工智能和计算机论文2100字_人工智能和计算机毕业论文范文模板人工智能和计算机论文2100字(一)：计算机视觉在人工智能领域的应用和发展概述论文摘要随着大数据时代的到来，人工智能技术已经广泛地应用到社会生活的各个方面。
计算机视觉作为人工智能在工业界部署和实施中最重要的技术支撑，在近些年取得了广泛的研究和应用。
计算机视觉旨在理解和提取图像刻画的全局纹理信息，将高维的、复杂的图像所蕴含的特征编码为低维的特征向量。
本文将计算机视觉任务划分为三个层次：初级视觉任务、中级视觉任务和高级视觉任务，并且介绍了三种层次的视觉任务概况。
关键词深度学习；神经网络；计算机视觉引言随着高性能硬件资源的发展，基于深度学习的卷积神经网络在图像分类领域取得了突破性的研究和进展。
神经网络[1-2]通过使用大量的标记的数据学习输入样本和输出类别之间的映射关系。
本文首先介绍了卷积神经网络的理论基础，然后分别阐述了各个层次视觉任务的研究和应用方向，最后对计算机视觉在人工智能领域的发展进行了展望。
1卷积神经网络卷积神经网络属于监督学习的理论范畴，从人工神经网络逐渐发展和演变而来。
神经网络通过模拟人的神经中枢信号的传播方式，若干个神经元的信息汇总到另一个神经元，只有当累积的信号达到一定程度时才会刺激信号向前传播。
2视觉任务根据视觉任务处理的对象不同，将其划分为三个层次的任务：初级视觉任务，中级视觉任务和高级视觉任务。
初级视觉任务主要面向图像的局部纹理。
中级视觉任务主要用于理解图像所刻画的全局语义信息。
主要包含图像分类，图像分割，物体检测等。
基于中级视觉任务，高级视觉任务旨在理解图像语义的基础上，进行智能决策任务。
2.1初级视觉任务初级视觉任务针对的对象是图像的局部纹理进行编码，例如图像超分辨率重建和圖像修复等工作，这些视觉任务主要针对图像的局部纹理进行操作，并不涉及图像所表述的全局语义信息的理解。
超分辨率重建是在将局部或者全局存在模糊的照片编码为分辨率较高的图像。
基于深度学习的超分辨率重建首先使用数字图像方法得到相同图像的高分辨率和低分辨率图像，然后构建一个编码和解码模型，使用低分辨率图像作为输入，高分辨率图像作为输出学习两者之间的映射关系。
然后在网络输出的结果和原有的高分辨率图像之间构建绝对值损失优化网络的参数。
图像去雾是初级视觉领域较为重要的应用方向之一，其在交通领域有着广泛的应用前景。
与之相类似的应用还有图像去雨，都是通过计算机视觉的方法减轻自然天气对视觉造成的影响。
图像去雨和去雾的模型较为类似，都是对图像进行减法操作。
区别是图像去雨针对图像的高频语义信号进行操作，而图像去雾更加关注图像的低频信号。
2.2中级视觉任务中级视觉任务在提取图像的局部纹理特征的基础上，需要理解图像所表述的全局语义信息，因此可以用于其他的视觉任务。
除了图像分类任务，中级视觉任务还包括物体检测，图像分割等。
物体检测目的是在检测出图像物体的位置，并且标注出对应方框中物体的类别信息。
传统的物体检测算法使用暴力搜索机制的方法，然后使用卷积网络抽取对应的图像特征判断当前区域是否存在物体，但是却没有真正发挥出神经网络的非线性拟合能力。
基于此研究者们提出了基于区域系列的物体检测算法，使用候选框生成算法产生一些有可能包含物体的区域，然后使用卷积网络提取对应区域的特征判断是否包含物体。
图像分割能够对图像中的每个像素赋予对应的类别信息，在自动驾驶领域有广泛的应用，因为在自动驾驶领域，计算机需要理解图像中每个像素区域的类别信息，然后在进行相应的智能控制。
2.3高级视觉任务高级视觉任务建立在理解图像语义的基础上，首先需要使用卷积网络抽取图像的全局语义信息，然后在使用强化学习框架部署智能决策任务。
高级视觉任务主要包括视觉追踪，看图说话，图像问答等任务。
视觉追踪在安全方位领域有着广泛的应用，视觉追踪首先需要使用物体检测算法识别出图像中物体的位置，然后在后续的视频中时刻的定位出第一个视频中的行人的位置。
基于强化学习的视觉追踪算法使用智能的滑动窗口在图像中寻找下一时刻物体的位置，大幅度提升了视觉追踪的效率。
看图说话是给定一副图像，将其编码为对应的文本描述。
图像问答技术是给定一副图像和对应的问题，根据卷积网络抽取到的特征和对应的文本描述的问题回答对应的问题。
3未来展望和总结计算机视觉近几年在人工智能领域取得了突破性的研究和进展，基于深度学习的卷积神经网络已经成为人工智能领域各种算法任务的标配。
初级视觉任务在人们的日常生活中有着广泛的应用，例如图像修复任务。
中级视觉任务需要理解图像的全局语义信息，高级视觉任务建立在中级任务的基础上，未来在工业界有着广泛的应用前景，相信随着科学技术的发展，高级视觉任务能够进一步的智能化人们的日常生活。
人工智能和计算机毕业论文范文模板(二)：计算机人工智能技术研究进展和应用论文摘要：现阶段，伴随着我国经济水平的不断提高，我国科技领域也有了很大的发展，计算机的人工智能技术的研发和实践，为人们提供了通向更高科技领域的方向标。
人工智能技术体现了人类大脑的最强大的智慧，该技术也是人类智慧最好的描述。
本文通过对人工智能技术的进展进行相关讨论，从人工智能技术的实际应用角度分析了未来人工智能技术的应用价值和该技术未来发展的道路。
关键词：人工智能技术；信息；计算机；研究进展；应用分析自上个世纪中叶，一些研究学者就开始了对人工智能技术的相关研究，国内国外有很多专业的科学家对这一技术十分感兴趣，而且通过深入地研究了多种实验，取得了颇为可观的研究成果。
但从某一个时段到现在，根据计算机人工智能技术的研究实际情况来讲，处理语言的编写能力等方面的研究成果比较显著，但是对其它方面还尚未挖掘，因此，计算机人工智能技术的应用领域潜藏着无限的可能，需要人们不断的去挖掘和探寻。
1简述计算机人工智能技术的研究过程人工智能技术的研究主要来源于西方发达国家。
人工智能技术代表着先进的未来技术，这种未来发展的智能技术需要通过各种领域的实践和配合才能够做出，但是由于现阶段各产业项目技术的局限性，不能够满足人工智能的实验需求，使得人工智能的各项理论研究不能够得到实际的验证，也就阻碍了人工智能技术的发展和进步。
人工智能技术的技术限制，直到二十世纪后半叶，才被人们所克服。
计算机人工智能专家系统，被人们重新应用于技术研究当中，从此展开了人工智能技术的研究和探寻工作。
1.1人工智能技术的发展在经历了长时间技术的束缚和沉淀以后，计算机人工智能技术的研究成果，逐渐地浮出水面，有了突出的研究成果。
人工智能技术创新的最重要的一个时间点，就是二十世纪八十年代后期，伴随着计算机的第五代的横空出世，人工智能技术的发展和研究突破了新的进展，跨进了一个新的阶段。
因此，计算机技术的发展促进了人工智能技术的进步。
1.2计算机人工智能的进步道路在网络化、数字化普及的新时代，每一个行业领域的发展，都离不开计算机技术，离不开信息企业发展的支持。
因此，把握各种信息资源渠道搭配置，对于发展人工智能技术举足轻重，牢牢把握住信息资源，才能够保证技术的发展。
根据网络平台的实时运转情况，每一个计算机的终端都会接收到大量的数据信息和数据。
因此，信息数据的转化成为了时代发展的难题，很难利用现代技术来解决信息数据快速转化的问题。
而计算机人工智能技术的推广，该技术的研究初心，就是为了解决上述所提及的难题，从复杂的信息和数据资源当中，精准地筛选出具有实际应用价值的有效信息，对于企业和各种项目的发展有非常重要的作用，拥有这些有条信息，能够解决一些应用的难题，从而推动社会向高科技方向发展进步。
2人工智能技术的应用分析伴随着第三产业的发展脚步，计算机人工智能技术的发展得以体现，足以让人们感受到科学技术的不断进展，以及给人们所带来的巨大经济效益和便捷。
从细节上来看，计算机人工智能技术所包含的范围比较广泛。
在人工智能技术和各行业世界领域等相互结合，应用各种计算机先进的设计和编程操作来实现人工智能技术。
并将人工智能技术应用在一定的对象之上，保证被应用的对象能够在人类的指挥下完成指定的操作，即人工智能技术的实际体现。
2.1人工智能技术的实际应用智能机器人是人工智能技术发展路径的其中之一，也是该技术发展的最重要的一个分支。
人们研究智能机器人的主要目的是为了帮人类完成一些繁琐和困难的生产活动。
从科学意义上来讲，机器人规划的路径是指，保证机器人在一定的工作能力范围时，根据技术系统内部所发出的指令来进行最优化的筛选，例如：在一定时间内所做的路径最长，或者是在固定路径内完成时间最短，各种最优决策都是通过智能系统发布的路径规划来使计算机完成各项引导的。
同样的，当智能机器人在行走过程中遇到障碍时，也需要相关的路径指挥指令来改变其行径。
2.2人工智能技术专家决策系统的实际操作在了解各个计算机人工智能研究领域之后，对实际应用的研究规划有了更清楚的规范，虽然人工智能技术，已经在当前阶段做出了正确的路径规划，但是这只是一些初步的突破，未来人工智能技术等会发展的更加成熟。
与最初阶段人工智能研究相比，现在人工智能技术已经有了很大的改变和突破，对于未来计算机人工智能专家决策系统的发展，也是非常刻不容缓的。
相关研究人员，开始应用知识库来取代人类具有储存和记忆能力的器官，并且向强化记忆能力和分析信息数据的方向研究。
经过一些实践研究可以发现，这一发展方向是人工智能技术更趋近于人类理想化目标的最优体现，同人类理想化保持高度一致。
因此，现阶段人工智能技术发展到达了较高的技术水平，但是未来依然会朝着更高的领域发展。
3结束语综上所述，通过论述人工智能技术的发展和技术创新，以及该技术在实践过程当中的应用分析能够明显得出，如今的计算机人工智能技术，已经发展到了非常高的水平，对于促进社会各个领域的发展具有非常重要的作用。
并且，计算机人工智能技术的路径选择在实践中的应用具有非常显著的效果，可以让人们更加真切地感受到高科技的魅力。
人工智能技术的专家决策系统，也在不断的完善过程中。
未来必将是人工智能技术充斥人们生活的一个高科技时代，未来人工智能技术也将会在各个领域广泛应用，给人类社会带来巨大的经济效益和社会效益。
