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《深度强化学习理论及其应用综述》篇一摘要：深度强化学习作为人工智能领域的一个新兴方向，以其强大的学习能力，为机器决策、控制等提供了新的解决方案。
本文将系统地综述深度强化学习的基本理论、研究进展以及其在不同领域的应用情况，并对其未来发展方向进行展望。
一、引言深度强化学习是人工智能领域的一种重要技术，其结合了深度学习和强化学习的优势，旨在通过模拟人与环境的交互过程，使机器能够自主地学习和决策。
本文旨在全面回顾深度强化学习的理论基础，并对其在不同领域的应用进行详细介绍。
二、深度强化学习理论概述1. 深度学习理论基础深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑神经元的结构与功能，实现对复杂数据的表示与处理。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 强化学习理论基础强化学习是一种通过试错来学习的过程，通过评估动作与奖励的关系来寻找最优的决策策略。
在面对复杂的决策问题时，强化学习表现出强大的优势。
3. 深度强化学习理论框架深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优点，通过神经网络来逼近状态-动作值函数或策略函数，实现从原始感知数据到策略的直接映射。
这种方法可以有效地解决复杂环境下的决策问题。
三、深度强化学习的研究进展随着计算能力的不断提升以及大数据资源的丰富，深度强化学习在理论研究与应用研究方面取得了显著进展。
特别是对于复杂的游戏决策、无人驾驶车辆控制等场景，深度强化学习已经取得了重要的突破。
此外，还有研究者通过引入元学习等新思路，使得深度强化学习在面对新任务时能够快速适应。
四、深度强化学习的应用领域1. 游戏与娱乐领域深度强化学习在游戏领域的应用已经非常广泛。
例如，AlphaGo等程序在围棋等游戏中展现了强大的决策能力。
此外，在电子游戏、虚拟现实等领域也有着广泛的应用前景。
2. 机器人控制领域在无人驾驶车辆、工业机器人等领域，深度强化学习可以实现更加智能的决策与控制。
《虚拟现实综述》篇一一、引言随着科技的快速发展，虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）已经成为现代社会的一种重要技术。
作为一种高度沉浸式的技术体验，虚拟现实正在逐渐改变我们的生活、学习和娱乐方式。
本文将对虚拟现实的发展历程、技术原理、应用领域及未来发展进行全面的综述。
二、虚拟现实的发展历程虚拟现实技术的发展可以追溯到20世纪50年代。
随着计算机图形学、人机交互和传感器技术的发展，虚拟现实技术逐渐形成并得到发展。
早期虚拟现实技术的应用主要是在军事和航天领域。
近年来，随着硬件设备和技术的成熟，虚拟现实逐渐渗透到娱乐、教育、医疗等各个领域，成为了科技进步的重要推动力。
三、虚拟现实的技术原理虚拟现实技术的实现主要依赖于计算机图形学、人机交互和传感器技术。
首先，通过计算机图形学技术创建虚拟环境，生成逼真的视觉效果。
其次，通过传感器技术捕捉用户的动作和声音等输入信息，实现人机交互。
最后，通过头戴式显示器等设备将虚拟环境呈现在用户眼前，使用户产生高度沉浸式的体验。
四、虚拟现实的应用领域1. 娱乐游戏：虚拟现实技术在游戏领域的应用最为广泛。
通过高度逼真的视觉和听觉效果，为用户带来沉浸式的游戏体验。
2. 教育培训：虚拟现实技术可以模拟真实场景，为用户提供身临其境的学习体验。
在医学、军事、工程等领域，虚拟现实技术被广泛应用于教育培训。
3. 工业设计：虚拟现实技术可用于产品设计和模拟，帮助企业提高设计效率和产品质量。
4. 医疗健康：虚拟现实技术可应用于手术模拟、康复训练和心理咨询等领域，帮助医生提高手术技能，帮助患者进行康复训练。
5. 旅游与地产：通过虚拟现实技术，用户可以体验到不同地域的风景和文化，或者参观未建成的地产项目，为旅游和地产行业带来新的发展机遇。
五、虚拟现实的未来发展随着技术的不断进步，虚拟现实将在更多领域得到应用。
首先，硬件设备的进一步发展将提高用户体验和沉浸感。
其次，虚拟现实与人工智能的结合将使虚拟环境更加智能和个性化。
科技创新综述
近几十年来，科技创新已经广泛应用于社会日常生活并穿插在几乎所有行业中，从工业制造、运输服务、金融业、商业服务、医疗保健、教育和休闲娱乐等等。
它帮助改变着我们的生活方式，带来了便利与开发。
比如，为了提升效率，企业采用了自动化技术和计算机技术，以及通过物联网技术对市场进行数据分析，以便更好的进行有效的管理。
随着信息技术的不断发展，大数据、云计算等新兴技术已经成为促进科技创新的重要因素。
在大数据技术的支持下，企业可以收集更多的复杂数据，从而更好地分析和评估不同业务的绩效。
云计算技术也帮助企业轻松管理存储和分析大量数据，加快了服务质量的改善。
此外，机器学习和人工智能等技术也帮助推动科技创新。
机器学习为企业提供了一个强大的工具，可以分析海量数据，从而判断出更准确、可靠的结果，帮助企业进行更好的决策。
人工智能技术也可以帮助企业自动完成一些日常工作，从而节省人力和财力。
而社交媒体以及新兴的区块链技术也在推动着科技的发展和创新。
社交媒体技术提供了一个平台来展示和推广企业的最新资讯和产品，同时提供一个平台来收集客户信息，以帮助企业建立有效的客户关系管理体系。
区块链技术也可以为企业提供一个可信的数据存储和共享网络，为企业提供更多的安全保障。
综上所述，科技创新发展迅速，它不仅促进了企业的竞争力，也改变着人们的生活方式。
自动化、大数据分析、云计算、机器学习、
人工智能和区块链等技术的普及，使科技创新更加容易实现，未来科技将为我们社会带来更多惊喜和好处。
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）技术已经成为了全球科技领域内最为热门的话题之一。
技术以其强大的自主学习和自主决策能力，对现代社会的发展和进步起到了不可替代的推动作用。
从基础的智能语音助手到高级的机器人，再到复杂的数据分析模型，技术的应用场景和需求越来越广泛，这也为人工智能技术的快速发展提供了源源不断的动力。
二、人工智能技术的发展历程人工智能技术的发展可以追溯到上世纪五十年代。
早期的人工智能技术主要基于符号逻辑和知识表示，用于解决一些简单的推理和决策问题。
随着计算机技术的飞速发展，特别是深度学习和机器学习等技术的出现，人工智能技术得到了极大的推动和突破。
在过去的几十年里，人工智能技术经历了从符号主义到连接主义，再到深度学习的三个主要阶段。
每个阶段都有其独特的特点和挑战，但都为人工智能技术的快速发展奠定了基础。
三、人工智能技术的关键技术及发展现状1. 深度学习：深度学习是人工智能技术的重要分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现复杂的模式识别和决策任务。
目前，深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 机器学习：机器学习是人工智能技术的另一重要分支，通过训练大量的数据来建立模型，实现自动学习和决策。
随着大数据和云计算技术的发展，机器学习的应用越来越广泛。
3. 自然语言处理：自然语言处理技术是技术的重要应用之一，旨在使计算机理解和处理人类语言的文字信息。
随着深度学习技术的发展，自然语言处理的能力越来越强大。
四、人工智能技术的具体应用1. 智能语音助手：通过语音识别和自然语言处理技术，智能语音助手可以实现语音输入、语音查询、语音控制等功能。
2. 机器人技术：机器人技术是技术的另一重要应用领域，可以应用于工业制造、医疗护理、军事侦察等领域。
3. 数据分析与预测：技术可以通过分析大量的数据来预测未来的趋势和事件，为企业决策提供有力的支持。
云计算安全问题研究综述
姚日煌;鹿洵;朱建东;洪智学
【期刊名称】《电子产品可靠性与环境试验》
【年(卷),期】2024(42)1
【摘要】最近,由于经济性和高质量服务,云计算成为业界关注的焦点。
过去10年,云计算通过产品和服务与企业和个人的日常生活紧密相连。
云计算按需付费的特点激励着企业主动上云,从2019年开始,全球企业开始大规模上云,目前这种趋势依然强劲。
虽然云计算为企业和个人带来了很多好处,但直到今天,云安全仍是各个云服务提供商亟需解决的挑战。
云计算技术中虚拟化、多租户、按需付费等特点也为恶意攻击者提供了入口和漏洞。
基于过去云计算安全问题的研究成果,探讨云计算3层体系结构,即基础设施即服务、平台即服务和软件即服务的安全问题和应对策略,并提出未来发展建议。
【总页数】5页(P113-117)
【作者】姚日煌;鹿洵;朱建东;洪智学
【作者单位】工业和信息化部电子第五研究所;深圳赛宝工业技术研究院有限公司【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.档案资源建设中云计算安全问题及对策研究综述
2.关于云计算的安全问题综述
3.云计算安全问题研究综述
4.云计算安全问题研究综述
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“工业4.0”综述本文首先介绍“工业4.0”概念、起源和现状；分析了“工业4.0”关键技术：RFID 技术、无线传感网络技术、AI技术、云计算技术；介绍了“工业4.0”所面临的关键问题及其对于中国制造业的影响；最后展望了“工业4.0”的美好未来。
标签：“工业4.0”；工业革命；德国制造；智能工厂1 引言“工业4.0”是德国在《高技术战略2020》提出的十大未来项目之一。
它是基于传统制造业，互联网及物联网的虚实融合系统，目的在于实现工厂生产智能化，令客户的个性化需求同生产环节无缝对接。
德国总理默克尔指出，未来智能工厂将能够自行运转，机器与元器件将能够自行交流，这就使跨行业的合作成为必须。
她建议，信息业、通信业、制造业等相关行业需要长远规划、增进合作，对彼此抱有好奇心。
2 “工业4.0”发展现状在过去，科学技术经历了三次革命。
而即将到来的第四次工业革命则以工业智能化为代表。
2011汉诺威工业博览会开幕式致辞中，德国人工智能研究中心的Wolf-gang Wahlster教授首次提出“工业4.0”概念。
2013年“工业4.0”被列为德国《高技术战略2020》十大未来项目之一。
美国于2011年提出“先进制造伙伴计划”，并于2012年出台了“先进制造业国家战略计划”。
英国于2011年发布了《英国发展先进制造业的主要策略和行动计划》。
日本亦出台过类似的协同式机器人与无人化工厂发展计划。
2011年4月6日，我国工业与信息化部、科学技术部等5部委以工信部联信〔2011〕160号印发《关于加快推进信息化与工业化深度合作的若干意见》，意见指出要推动生产装备智能化和生产过程自动化，加快建立现代化生产体系。
3 “工业4.0”关键技术3.1 RFID技术（射频识别）RFID是种无线通信自动识别技术，通过无线电识别目标读写数据，无需识别系统与目标间接触，适用各种恶劣环境。
优点在于操作简单快捷，可识别多个标签的高速物体。
3.2 无线传感网络技术（WSN）WSN是大量静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，最终把这些信息发送给网络的所有者。
数智时代下工业工程理论与方法在医疗健康管理领域的创新应
用综述
罗利;廖虎昌;向杰;房圆晨
【期刊名称】《工业工程》
【年(卷),期】2024(27)1
【摘要】工业工程理论与方法在医疗健康管理领域的应用贯穿于医院设施规划、医疗流程优化、医疗资源管理和疾病诊断等各个环节,为医疗服务改进和效率提升提供了有力支撑。
随着物联网、云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术的发展,工业工程理论与方法在医疗健康管理领域的应用也发生了改变。
本文基于2014~2023年医疗健康管理文献中的4个热门话题——全生命周期健康管理、医疗资源调度与优化、医院运营管理和医疗物流及供应链管理,回顾工业工程关键技术在相关话题中的应用;归纳和分析新一代信息技术在医疗健康管理领域中的应用创新,阐明数智时代下工业工程理论与方法在医疗健康管理领域的技术赋能和管理赋能;对数智时代下工业工程理论与方法在医疗健康管理信息化、精细化和智能化等方面的应用前景进行展望。
【总页数】15页(P10-24)
【作者】罗利;廖虎昌;向杰;房圆晨
【作者单位】四川大学商学院
【正文语种】中文
【中图分类】F403.6;C93
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1.数智时代的知识组织方法在历史地理信息化中的应用初探
——兼论图情领域与人文研究的跨学科融合范式2.“数智化时代下智慧医疗健康管理”学术工作坊征稿启事3.紧跟数智时代潮流推动财务管理革新——“数智化条件下财务管理创新”研讨会综述4.中国式现代化背景下财务管理创新与数智化转型——财务理论前沿2023学术研讨会观点综述5.国家知识管理视角下的数智时代教材建设--第二十一届上海课程论坛综述
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电子信息工程领域的最新技术与应用研究综述概述：电子信息工程是现代工程技术的重要领域之一。
随着科技的不断进步和创新，电子信息工程领域的技术也在不断演进和应用。
本综述将介绍一些目前在电子信息工程领域中最新的技术和应用。
一、人工智能在电子信息工程中的应用1. 机器学习：机器学习是人工智能领域的重要分支，它通过让计算机学习和识别模式来提高性能。
在电子信息工程领域，机器学习可以应用于图像和语音识别、自然语言处理等方面，从而实现智能化的系统和设备。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种进化形式，它模拟人脑神经元网络的结构，可以自动化提取特征并进行复杂的模式识别。
在电子信息工程领域，深度学习可以应用于图像识别、智能交通系统等领域。
3. 智能机器人：随着机器人技术的不断进步，智能机器人在电子信息工程领域的应用越来越广泛。
智能机器人可以通过视觉、声音和触觉等感知方式与人类进行交互，并完成一系列任务，如服务机器人、工业机器人等。
二、物联网技术在电子信息工程中的应用1. 传感器网络：传感器网络是物联网中的重要组成部分，通过将传感器连接到互联网上，可以实现对现实世界的监测和控制。
在电子信息工程领域，传感器网络可以用于环境监测、智能家居、智能交通等领域。
2. 无线通信技术：物联网中的设备需要能够进行互联和通信，无线通信技术在其中起到了重要的作用。
例如，蓝牙、Wi-Fi、NFC等技术可以实现设备之间的无线连接和数据交换。
3. 大数据分析：物联网中生成的数据量庞大且复杂，如何从数据中提取有用的信息和知识成为一个挑战。
大数据分析技术可以帮助电子信息工程领域的研究人员对物联网数据进行处理和分析，以便辅助决策和优化系统性能。
三、光电子技术在电子信息工程中的应用1. 光纤通信：光纤通信是近年来兴起的一种通信方式，其具有高速、长距离传输等优点。
在电子信息工程领域，光纤通信技术可以用于构建高速互联网络，满足大数据时代对传输带宽的需求。
《虚拟现实增强技术综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）和增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术日益成为科技领域的研究热点。
虚拟现实增强技术，作为这两大技术的融合与延伸，正逐渐改变着人们的生活方式与工作模式。
本文旨在全面综述虚拟现实增强技术的发展历程、核心技术、应用领域以及未来展望，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、虚拟现实增强技术的发展历程虚拟现实增强技术起源于20世纪末的虚拟现实技术，经历了近三十年的发展，已经形成了相对完整的体系。
最初，虚拟现实技术主要用于模拟复杂的计算机生成环境，让用户能够身临其境地体验虚拟世界。
而随着科技的不断进步，增强现实技术的出现将虚拟与现实的界限进一步模糊化，使得用户可以在真实环境中添加虚拟元素，实现了真实世界与虚拟世界的无缝融合。
三、核心技术1. 渲染技术：虚拟现实增强技术的核心在于渲染技术。
通过高性能的图形处理器（GPU）和专业的渲染引擎，实现高质量的图像渲染和实时交互。
2. 交互技术：虚拟现实增强技术通过传感器、控制器等设备实现用户与虚拟环境的交互，如手势识别、语音识别等。
3. 跟踪技术：通过摄像头、位置传感器等设备实现用户头部的实时跟踪，保证用户在移动时仍能保持清晰的视野和良好的用户体验。
四、应用领域1. 教育领域：虚拟现实增强技术为教育提供了全新的教学方式。
通过模拟复杂的环境和场景，帮助学生更好地理解和掌握知识。
同时，远程教育、在线实验室等应用也使得教育资源得以更加公平地分配。
2. 医疗领域：虚拟现实增强技术在医疗领域的应用日益广泛。
手术模拟、康复训练、远程诊断等应用不仅提高了医疗效率，还为患者带来了更好的治疗效果。
3. 娱乐领域：虚拟现实增强技术为娱乐行业带来了革命性的变化。
游戏、电影等领域的应用使得用户能够身临其境地体验虚拟世界，带来了前所未有的沉浸式体验。
4. 工业设计：虚拟现实增强技术可以用于工业产品的设计和测试。
