人工智能技术论文篇（1）

2人工智能技术在飞行冲突探测与解脱管理方面的应用

人工智能技术的应用可以使空中交通管理系统具有高智能化的特征，从而满足飞行冲突与解脱管理方案自动生成的需要。具体来说，实现这一功能的模块是飞行冲突探测与解脱辅助决策模块，而该模块是由冲突探测与解脱系统和辅助决策系统组成的。该模块不但可以实现飞行冲突的预测，还可以为管制人员提供飞行冲突调配的决策方案，从而减轻管制人员的压力，帮助他们做出正确的决定。所以，该系统的应用，弥补了人类与机器各自存在的不足，从而有效的避免了因人为失误或机械故障而造成的飞行事故。从原理角度来看，系统首先通过分析飞行冲突情况来制定可能的解脱方案，然后根据航空器优先级分类方法和冲突类型判定法等多种规则，进行方案的选择和排除。在这一推理过程中，为了保证系统推理的有效性，系统需要根据大量的规则来进行方案的推理选择。而这些规则，则要被统一存入知识库系统中。这样，管制人员只要在平时做好知识库系统的更新和维护，就能够保证系统推理的有效性，从而根据系统提供的方案，来进行飞行冲突航班的排序。

人工智能技术论文篇（2）

高校培养人才的目的是为社会输送人才，尤其是为当地社会输送人才，服务于当地经济的建设，因此做好调研工作，必须依托于当地企业。调研工作不能流于表面，要发动整个教学团队的力量。首先，从专业层面应该有整体规划，确定调研的时间段、调研哪些企业，到具体实施阶段，老师下去调研的时候不能仅仅是盖个章回来就了事，应该提供现场调研的图片、个人小结等资料，另外为了调动老师的积极性，专业层面可以发放调研津贴。材料收集好之后，要依据材料进行细致的分析、总结工作，提炼出对制订人才培养方案有用的信息，尤其是企业需要什么样的综合人才、岗位能力分析、职业资格证书的获取情况等。

1.2充分发挥校企合作委员会的作用

每个专业都有自己的专业指导委员会或是校企合作委员会，要充分发挥其作用。首先在人选是一定要经过筛选，务必选择一个对整个专业发展能够提供指导性意见的人，这就需要他有在这个行业多年的工作经验，另外需要热爱教育事业，不能只是来挂个名，开个会，还需要在平时的各项工作中直到作用。

2.做好课程体系建设

2.1根据专业情况重新整合课程体系

每个专业发展的沿革不一样，所以制订课程体系时绝不能照抄照搬别人的。尤其是楼宇智能化工程技术专业，很多课程的开设是需要硬件支撑的，因此有些课程其他学校能开，本校可能开不了。另外，要充分考虑到师资情况，校内教师上不了的课程，要请企业老师来上课，如果连企业老师也找不到合适的，就得考虑这门课程是否能开设。

2.2注重实践课程的教学设计

高职高专的学生，人才培养的目标并不是研究型人才，而是技术型人才，因此要充分做好实践课程体系的建设。首先，理实一体课程要采用一体化的教学模式。教学决不能只在黑板上写写划划了，现如今90后的学生，接受信息的渠道很多，老师一定要充分备课。师生双方应该在实验实训室边教、边学、边做、边评定，把理论与实践教学紧密地联系在一起。其次，做好学期实训课程的教学设计。每个学期的实训内容可以是基于某门课程的也可以是基于多门课程的，以楼宇智能化工程技术专业来说，可以基于电工电子技术进行维修电工的实训，也可以综合楼宇智能化工程技术、安防技术、消防技术等进行智能管理系统综合实训。这种生产性的实训课程要尽量聘请资深的企业人员参加，这样对于教师和学生提高专业技能都有帮助。另外，做好顶岗实习和毕业项目设计。教师在给学生顶岗实习成绩评定时要有充分的依据，不能依照个人的喜好，这就需要专业层面制订合理的规章制度。最后，做好职业认证工作。要为学生制订弹性的证书获取机制，每个学期的实训课程尽量为学生提供考证的机会，告诉学生哪个证是必考的，哪些证书是选考的。这样学生可以根据自己的需求选考合适的证书。

2.3改革创新考核方式和评价模式

考核的目的是对学生的知识和技能掌握程度的评价，也是对教学效果的一种评估。在改革创新考核形式上，可以根据课程性质的不同采用多种多样的考核形式，可以积极推进过程考核，让学生付出的每一份努力都能够得到回报。总之，真实、客观的评价对于促进学生的学习是非常有帮助的，不仅能提升学生学习的动力，还能让其明白处于集体中的责任。

2.4注重综合素质的培养

人才培养方案制订过程中要充分注重对于学生综合素质的培养。尤其是楼宇智能化工程技术这种偏理工科的专业，要让学生明白一个人以后想在社会上立足并且过得幸福，这跟人的综合素质是分不开的，并不完全依赖于个人的技能。因此在开设课程时要充分考虑到上述能力的培养，可以开设大学生就业创业、法律法规常识、大学生心理健康教育等公共基础课，也可以开设电影艺术欣赏、围棋、书法等素质拓展课。另外，可以在以专业为单位积极鼓励学生创办或参加社团，这对于学生综合能力的培养非常有帮助，让他们提前了解和融入社会。

人工智能技术论文篇（3）

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

“智能科学与技术”专业教育意指将“智能科学与技术的知识体系”传授给本科生或研究生。构建智能科学与技术的知识体系通常有两种途径：(1)经验归纳法，从社会实践和科学研究已经获得的知识集合中选择出若干，认为这些知识应该归属于“智能科学与技术”，且将其结构化与系统化。(2)概念演绎法。追问“智能科学与技术”的确切含义为何，由此联想其涉及的主要方面，概念推演形成的轨迹即是知识体系。两种方法的结论应是一致的。就实际操作而言，前者的主要环节是“选择知识”和“搭建体系”，而“选择什么”和“搭建成何样”就与研究者的偏好相关，常出现观点相左的情形；后者的主要环节是“明确语义”和“语义延伸”，能被称为概念的东西总是成熟的，即已有大量的先前研究，对此人们的分歧较少，而从概念出发的语义延伸又是遵循演绎逻辑的，由此而得的知识体系就易被公认。

本文的研究采用概念演绎法，具体的讨论依层次递进展开，首先明确“智能科学与技术”的中文语义，其次讨论该语义涉及的关键概念之内涵，进而合成这些关键概念的具体内容，继之概括“智能科学与技术的知识体系”，最后设计“智能科学与技术专业教育的课程体系”。

2　“智能科学与技术”的语义

尽管有逻辑上的先后，“科学”与“技术”通常被认为是并列的两种人类文化活动。“智能科学与技术”就应被分为“智能科学”与“智能技术”。

智能是某种行为主体所具有的能力和所表现的行为。这种具有智能的行为主体目前(也许永远)只有两类：生物(其中主要是人类)和机器。若以人类代表生物，智能就有两种表现形态，人类智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是对前者的模仿与延展。

科学是为了获得所考察对象的知识体系，技术则是依据某种原理设计制造各种人工系统。由此，“人类智能科学”、“人工智能科学”、“人工智能技术”是无歧义的，而“人类智能技术”就不成立(确切地说，是间接地通过“人工智能技术”的方式表现出来)。

基于上述分析，“智能科学与技术”的语义由三部分构成，“关于人类智能的科学”、“关于人工智能的科学”和“应用人工智能的技术”。根据惯常的教育与研究分工，前者是心理科学领域的重点所在，后二者则是信息科学领域的前沿方向。目前国内所开办的“智能科学与技术”专业教育大多属于理工科本科，其侧重所在自然是“人工智能”。

支撑着“智能科学与技术”及其三部分构成的关键概念是“智能”、“科学”与“技术”，对其进行深入剖析有助于推演出“智能科学与技术的知识体系”。

3　关键概念的剖析

3.1　“智”对应于Intelligence

汉语中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指认识的事物可以脱口而出。“知”添加了“曰”即为“智”，再清楚不过，“智，知而道出也”。智，就是人们日常口语中的“知道”。

英语中的Intelligence源于拉丁语的动词intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl与legere(to choose)的合成词，故它所表达的是“在推理基础上的理解”。

可见，汉语的“智”关注知识(识，知也。《说文》)及其共享；英文的Intelligence则强调知识及其可靠来源。有所差异并不妨碍将不同文化系统中的这两个概念对应起来。

3.2　“智”的派生词

尽管语义十分贴切，却不可将Intelligence直接汉译为“智”。在现代汉语中，单字形式的名词一般不用于表达抽象概念，因为单音节的高频率使用在言语交流中难以通畅顺口。通常都是采用双字形式的名词。“智”需要再添加一字。处理的办法无非两类，同义重复或附加意义。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。

智慧之“慧”，一方面与“智”同义(知或谓之慧。《方言》)，另一方面又与佛教名词“般若”(Praina)相连，在中国的文化传统中，佛是高深至上的，这样，智慧的真理性就毋庸置疑。作为汉语词汇的“智慧”固定下来之后，除了与英文的Intelligence相对应，还与英文的wisdom(wise“聪明的”+dom“性质或状态”)相一致。更重要的是，wisdom就是希腊语的sophy，由此构成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”连接着中国的佛教(与中国哲学相通)和西方的哲学。智慧是哲学层面的。

“智能”和“智力”都是“智的能力”的简称。推敲其中的意味饶是有趣。作为物理学概念的“能”和“力”，二者是一种源流关系，因而在汉语的习惯中，“能”更本质，“力”则外显，暗含着有高下之分。这样，智能有“智能人”、“智能机器”、“智能科学”等，智力则是“智力游戏”、“智力玩具”、“智力商数”等。层次的感觉是明显的。智能和智力是科学层面的。

“智”的派生词最常用的有三个：智慧、智能和智力，它们均可英译为Intelligence，但在汉语中分别属于三个层次，即哲学领域、科学领域(较高层次)和科学领域(较低层次)。

3.3　关键概念的文化比较

将与“智”相关的中文概念和与Intelligence相关的英文概念进行对比，可看出中西方文化的相通与差异，有助于更深刻明晰地理解“智能”的语义。表1是基于英语概念的文化比较。从中可见，“智能”较高于“智力”在西方文化中表现为对现在分词的偏爱。

表2是基于汉语概念的文化比较。英语的Intelligence可以笼统地表示汉语的“智、智慧、智能、智力”。现限定“构建智能科学与技术的知识体系”是一项科学研究(即不考虑“智慧”)，再用“智能”作为“智能”和“智力”的统称，这样，“智能”就成为将要继续讨论的唯一概念。

3.4　智能之“能”

前已阐明，智能就是“智的能力”。这种能力究竟为何，学者们曾有过大量的讨论。其中一种通俗简洁的表述 被包含于后者之中。在人工智能中将二者分开，缘于它们的对象不同，前者针对的是自然界，后者则面向人类已有的知识积累。“推理”是生命体存在的基本前提。所以，关于人工智能的科学只有两个分支：机器感知／发现理论(派生于人的认识论)和机器推理理论(基于人脑推理理论的讨论)。

(4)应用人工智能的技术。第3.6节说明，技术就是应用手段、技能和方法设计与制造人工系统。图4模型所示意要设计与制造的人工系统只有专家系统和机器人。所以，应用人工智能的技术主要有两个：专家系统技术和机器人技术。

(5)基于现状的人工智能科学与人工智能技术的内容调整。前面将“机器感知”和“知识发现”归于科学范畴，其根据就是因为它们均是客观存在。然而，现在的“机器感知”还非常简单，对于诸如表情、语气等稍微复杂的客观现象就无能为力：“知识发现”也主要依赖于基于语法的关键词匹配，而对于如何有效地理解语义特别是语用还差得很远。鉴于如此现状，将“机器感知”和“知识发现”归于技术更合适一些。

(6)智能科学与技术的知识体系。集成上述的观点可得图5所示的知识体系。理论是概念、原理的体系(《辞海》)，本身就是知识体系。技术包括手段、技能和方法，也是知识或知识指导下的操作。所以，智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。

图5的表示是粗线条的。正是因为它没有将与“智能”有关的科学理论和技术方法全部罗列出来，才有了一个简洁的框架，以便在此基础上进一步细分和添加，最终形成一个系统的图景。

6　“智能科学与技术”专业教育的课程体系

“智能科学与技术”专业教育的使命就是将图5所示的知识体系教授给本科生或研究生。学校教育总是以课程方式进行的。智能科学与技术的知识体系必须转化为课程体系。基于图5所示模型、兼顾目前大学课程设置的现状、特别是参照国内学者的研究成果和国内率先开办智能科学与技术专业的大学的探索性经验，提出“智能科学与技术专业教育的课程体系”的一种方案，见表3。

如表3所示，“智能科学与技术”专业的课程设置对应于智能科学与技术知识体系的主要内容(见图5)，共六门主干课程：

(1)“脑与认知科学”。包括“脑科学”与“认知科学”。

(2)“机器学习”。推理是学习过程中所采用的主要方法，机器学习包含机器推理，在一般意义上可以认为二者同义。目前讲授机器学习的大学课程主要有：“机器学习”、“模式识别”(是实现机器学习的一种方法)、“计算智能”。后者包括“模糊计算”、“神经计算”、“进化计算”，讲授一些具有前沿性的理论与方法。

(3)“机器感知”。包括“机器视觉”模仿人类的视觉、“计算机语音技术”模仿人类的听觉、“自然语言理解”模仿人类对语言与文字的理解。

(4)“知识发现”。包括“信息检索”和“数据挖掘”，前者在数据库中进行关键字匹配、在万维网上进行关键字匹配、在语义网上进行语义匹配以获取所需要的信息，后者将信息组织到数据仓库中以便寻求信息之间的规律性关联即获得知识。

(5)“专家系统”。该课程所讲授的内容包括管理信息系统、专家系统、决策支持系统、多Agent系统。它们是人工智能为人类提供的实用型信息产品。

(6)“机器人”。利用机器来获得身心的解放与扩展是人类的梦想和永远的追求。拟人机器的设计与制造涉及诸多学科，在大学的专业教育中只能讲授一些基础概念。

可以将整个“智能科学与技术的知识体系”看作是一个对知识进行“输入一加工一输出”的结构。由表3可见，与知识输入有关的是“机器感知技术”和“知识发现技术”；与知识加工有关的是“脑科学理论”和“机器推理理论”；与知识输出有关的是“专家系统技术”和“机器人技术”。在智能科学与技术学科中，分工专门研究知识输入、知识加工、知识输出，就构成了其三个主要的研究方向：知识处理、智能理论与方法、智能系统与应用(如表3所示)。

7　结论

(1)智能科学与技术是人类智能科学、人工智能科学和人工智能技术的总称。技术的标志是用于设计与制造人工系统，因而“人类智能技术”并不直接存在。

(2)“智能”是“智的能力”的统称。中文的“智”之本义是“知而道出”，与英文的Intelligence(本义“推理基础上的理解”)尽管侧重不同，仍被认为语义相等。现代汉语不习惯单字形式的概念，“智”便有了三个常用派生名词“智慧”、“智能”和“智力”。前者属于哲学概念：后二者属于科学对象，是“智的能力”的两种不同简称，亦有层次高下之分。在科学领域，“智能”通常涵盖“智能”和“智力”。

(3)智能科学是指，认知智能事实、归纳智能规律、总结智能理论。

(4)智能技术是指，设计与制造人工智能系统的手段、技能和方法。

(5)智能(intelligence)应该是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能应用。

(6)智能是以知识为主线的三个环节的序贯过程。智能表现为知识在知识获取、知识推理、知识应用三类活动中的定向流动和逐级提升。

(7)智能首先遇到的问题是知识表示。人类智能的知识表示是在文化传承中自然实现的，而人工智能的知识表示则依赖于专门的人为规定。这样，智能的内容就有四个部分：知识表示、知识获取、知识推理、知识应用。

(8)智能最简明最本质的定义是：知识+推理。人类智能的特征是，知识用自然语言表示、推理在人脑中进行；人工智能的特征是，知识用机器语言表示、推理用机器实现。

(9)人类智能的内容主要有五个：感官感知、信息检索、人脑推理、实际问题解决方案、实际问题解决方案的执行。

(10)人工智能是对人类智能的模仿与延伸，其主要内容也相应有五个：机器感知、知识发现、机器推理、专家系统、机器人。

人工智能技术论文篇（4）

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

智能科学与技术学科以计算机科学为基础，结合了认知科学、信息学、控制科学、生命科学、语言学等学科的相关理论和研究方法，是一门新兴的交叉学科，将成为21世纪信息科学研究的制高点和信息产业价值的主要提升点。

在国外，许多著名高校都设立了“人工智能”专业并授予智能科学专业学位：世界多数知名的理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的研究生培养及科研工作。在国内，智能科学与技术专业起步则较晚：2003年12月5日，教育部正式批准北京大学信息科学技术学院设立“智能科学与技术”本科专业，这标志着我国“智能科学与技术”专业的诞生。

厦门大学在智能科学与技术领域已经有多年的研究积累和师资储备。2006年12月，教育部正式批准厦门大学设立“智能科学与技术”本科专业，2007年6月6日，厦门大学智能科学与技术系经学校批准成立，并于2007年9月迎来了第一届本科生。本文将简要介绍近几年来厦门大学“智能科学与技术”专业的建设情况。

2　厦门大学智能科学与技术相关领域的科学研究进展

厦门大学在智能科学与技术领域的研究已开展了多年。早在1988年，学校就成立了校级科研机构――“厦门大学人工智能与计算机研究所”，目前，经厦门大学批准，正式更名为“厦门大学人工智能研究所”。它是一个以实用智能技术研究为主、集基础研究与应用开发于一体的研究机构，是厦门大学组建智能科学与技术系的主要基础。

厦门大学智能科学与技术系面向国际学科发展趋势和国家发展的重大需求，利用人工智能研究的方法和手段，不断开辟新的研究领域，逐渐确立了语言信息处理、认知计算、智能信息检索、中医信息处理、视频图像处理、智能机器人等主要研究方向。在语言信息处理方面，现设手写汉字识别、自然语言理解、机器翻译、语料库技术等研究领域；在认知计算方面，现设觉知计算、脑机接口、机器感觉、隐喻逻辑等研究领域；在智能信息检索方面，现设文本信息过滤、信息检索、信息提取、智能数据挖掘、Web挖掘等研究领域；在中医信息处理方面，现主要研究开发多媒体中草药智能查询系统、基于舌象中医智能体检系统；在视频图像处理方面，现设图像数据库、生物特征识别、遥感图像、地理信息系统等研究领域。2008年，系里引进了被称为“人工大脑之父”的著名学者Hugo de Garis教授，并以他为首组建了人工大脑研究室，该研究室的目标是，经过三年左右的时间，建设中国首个人工大脑。

经过十几年的不懈努力，我们在上述研究领域均取得了一批有影响的重要研究成果，在我国学术界具有一定的学术地位，获得数十项国家和省部级项目经费的支持。目前在研的项目有国家自然科学基金项目3项、国家863项目2项、国家863子项目2项、福建省自然科学基金项目1项、福建省科技计划重点项目2项。在汉字识别、词语切分标注、语法分析、词义消歧、指代消解、语言神经基础、汉语理解策略、网上信息的选择翻译、统计机器翻译、语音识别与合成、计算机音乐、计琴学等诸多方面进行了有特色的研究，形成了具体的算法，并且还提出了一种系统性的协动计算理论，出版专著5部，数百篇，其中近三年被EI、SCI等检索的论文达200余篇。

在基础理论研究的基础上，智能科学与技术系还十分注重产学研结合，先后与北京德威特电力系统自动化有限公司和深圳名人电脑等公司进行合作研发，广泛开展应用系统的研制开发，主要包括：手写汉字机器识别系统、汉语分词和词性标注系统、机器翻译系统以及网上汉语文本分类和信息过滤系统。其中，手写汉字机器识别系统获浙江省教育厅科学技术进步三等奖：机器辅助汉英互翻系统获福建省科技厅科技进步三等奖；汉语分词和词性标注系统获得2003年863中文信息处理评测第二名：机器翻译系统(包括XMMT汉英机器翻译系统、Matrix英汉机器翻译系统、Light英汉机器翻译系统和Neon英汉双向机器翻译系统)在863智能接口评测中多次名列前茅，形成多项产品，技术授权国内多家单位使用。

在科研平台建设方面，智能科学与技术系发挥厦门大学多学科交叉的优势，联合人文学院、外文学院和海外教育学院华文系的学术力量，于2003年成立了“厦门大学语言技术中心”，其中，汉外多语言机器翻译为主攻方向之一。2006年获批了“智能信息技术福建省高校重点实验室”；目前，以人工大脑相关内容为研究核心的“福建省仿脑智能系统重点实验室”也已获批。

3　厦门大学“智能科学与技术”专业建设情况

厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业(智能科学与技术)，三个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)，一个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)，一个博士学位授予专业(人工智能基础)。现有在校本科生近90人，硕士研究生80多人，博士研究生25人，博士后2人。本系教职工近30人，其中：教授5人，副教授5人，80％具有博士学位或者博士在读，40岁以下的年轻教师占2／3。

3.1　本科生专业建设

在本科生培养方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是要求学生能够有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；培养具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者：毕业生适宜到科研机构、学校、技术或行政管理部门、公司、厂矿等企事业单位从事科技研究、应用开发、信息管理和教学工作，也可以进一步攻读该专业及相关专业的硕士学位。

为了实现上述目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，在本科一、二年级安排公共基本课程、校通识教育课程、院系通修课程；从二年级下学期开始结束院系通修课程，转而推出部分学科通修课程，向专业化过渡，三年级开始加入方向性选修课程。其中，公共基本课程621学时、33学分；校通识教育课程262学、15学分；学科通修课程1544学时、90学分；方向性课程120学时、分；学科跨方向性课程108学时、6学分。这样的安排能真正使学生在获得扎实而宽厚的理论基础、合理的知识结构的同时，培养较强的获取新知识的能力和创新精神。

为了能切实提高学生的动手实践能力，我们在办学过程中十分重视和强调实践环节的训练并倡导理论与实际 相结合，已经规划建设一个特色实验室――“仿脑认知与智能机器人”实验室，可支撑仿脑认知与智能机器人两个方向相关课程的教学实验，总经费预算100万元。依托该实验室，结合相关课程，高年级本科生可以进行“心理物理测试实验”、“眼动测试实验”、“面部表情与脑电对照实验”、“行为学与智能关系测试实验”、“机器人避障行走路径规划”、“机器人目标识别与跟踪”、“机器人声控实验”、“机器人智能语言翻译”、“机器人足球比赛”等众多特色实验。

3.2　研究生专业建设

厦门大学智能科学与技术系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课，实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个培养层次。其中，硕士研究生层次又分为学术型研究生和工程硕士两种类型，分别进行培养。

在学术型硕士研究生培养方面，我们的目标是培养适应智能科学与计算机科学的发展，适应国家社会发展与进步事业需要的，德、智、体、美全面发展，系统地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技能的，具有创新能力、理论联系实际的高级专门人才和能适应未来从事基础研究、应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之人才。毕业生适宜到科研部门、学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业相关的企事业单位从事智能科学与计算机科学技术的开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读智能科学与计算机科学及其相关学科的博士学位。目前包含“人工智能基础”、“模式识别与智能系统”和“计算机应用技术”三个专业。其中，“人工智能基础”专业包含如下培养方向：认知科学理论、认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像等；“模式识别与智能系统”专业包含如下培养方向：计算机视觉、机器翻译系统、智能中医诊断系统、机器音乐、模式识别、音频信息处理等：“计算机应用技术”专业包含如下培养方向：人工智能应用技术、自然语言处理技术、智能信息检索技术、多媒体综合应用技术、图像与视频处理技术、虚拟现实技术等。

在工程硕士培养方面，目前智能系招收“计算机技术”工程硕士――B方向(智能工程及网络安全)的工程硕士研究生，目标是培养具有扎实的计算机学科专业知识和工程技术能力，掌握现代智能与网络科学前沿知识，在智能工程与网络安全方向具有一定研究深度和项目研发能力的高层次应用型人才。培养方向包括：嵌入式智能家居、视频图像处理、网络视觉监控、模式识别与智能系统、智能机器人、网络内容监管、黑客与网络攻防技术、网络信息安全、信息检索与信息过滤、自然语言处理、机器翻译、语音识别与合成、智能中医信息处理、人工大脑、虚拟现实技术等。

在博士研究生培养方面，设有“人工智能基础”博士学位授予专业，目标是培养基础扎实，具有创新意识，对某一领域有全面深入了解或对某一应用领域有独立解决实际问题的能力，能够解决前人未能解决的科学问题或社会发展中亟待解决的技术问题的高级专业人才：其研究工作对科学技术或社会经济的发展具有明显贡献，为人工智能技术发展和应用提供新的基础或新技术、新方法。培养方向包括：人工智能以及应用技术、艺术认知与计算、数据挖掘技术、认知神经科学、软计算方法及其应用、智能多媒体信息处理、脑功能成像技术等。

人工智能技术论文篇（5）

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人工智能技术论文篇（6）

计算机辅助工艺设计(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以来，其系统特性经历了检索式、派生式、混合式、创成式、智能化等过程，智能化CAPP是当前CAPP系统的研究热点。CAPP是现代制造业信息化的一部分，是计算机集成制造系统(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的桥梁和纽带。“人工智能”(Artificial Intelligence)简称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。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能;如何把计算机用得更聪明;如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统;如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。人工智能是相对于人类智能而言的，它是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科。

将人工智能技术(AI技术)应用到CAPP系统开发中，使CAPP系统在知识获取、知识推理等方面模拟人的思维方式，解决复杂的工艺规程设计问题，使其具有人类“智能”的特性即为智能化CAPP，是AI在CAPP中的一种应用。

CAPP系统分为专用型和工具型系统。前者可以根据用户的特定需求定制开发，针对性强，具有较好的实用性，但对系统进行功能扩展困难;后者可以由用户根据自身特定的要求进行二次开发，可以实现更多的柔性和开放性，这种系统与CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、PDM(产品数据管理)等系统的信息共享存在缺陷。

CAPP设计理论目前研究的很少，机械产品设计理论研究的较多，有学者认为设计理论与方法由设计理论基础层、设计工具和支持技术平台层等三大部分组成。有的学者提出四理论框架，即设计过程理论、性能需求理论、知识流理论和多方利益协调理论。CAPP设计理论与机械产品设计理论既有共同性又有特殊性，特别在智能化设计方法方面有较大的差别，因此认为面向智能化的CAPP设计理论与方法体系结构由有三层组成，即基础科学层、信息技术层和智能化设计方法层。

在机械产品工艺设计中，存在大量的不确定因素，许多问题需要靠经验来解决，早期建立在单纯依赖于成组技术基础上的CAPP系统，不能很好地解决这些离散知识的获取问题，只能设计出检索式或派生式系统。近年来，人工智能技术在CAPP系统

开发中的应用，使CAPP技术得到了较大的发展，人工神经网络技术就是AI在CAPP系统中一大应用。人工神经网络(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神经系统原理处理真实世界的客观事物，它由大量的简单的非线性处理单元高度并联而成，具有信息的分布式存储、并行处理、自组织和自学习及联想记忆等特性;多层前馈网络误差反向传播(ErrorBack Propagation，简称BP)算法。反向传播算法(BP)是一种监督训练多层神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：第一遍向前推算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所需输出之差的差错矢量;第二遍向后推算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。

AI在CAPP中的另一应用——粗糙集技术。粗糙集(RS：Rough Set)理论是一种擅长处理含糊和不确定问题的数学工具，在理论中“知识”被认为是一种对对象的分类能力，通常采用二维决策表来描述论域的信息，其中列表示属性，行表示对象，每行表示该对象的一条信息。属性分为条件属性和决策属性，论域中的对象根据条件属性的不同，被划分到具有不同决策属性的决策类中。在CAPP系统中，可以用RS理论构建专家系统，对知识进行获取及优化，其基本思路是：将各种零件的加工特征和已知加工方法表达成条件属性和决策属性的形式，一行表示一种零件，多种零件构成一个二维表，对属性进行量化，组织决策表，再采用一定的约简算法对属性集和属性值进行约简，去掉冗余的条件属性和决策规则，得到最小化决策规则集，当输入待加工的零件加工特征时，就可得到优化的加工工艺。

遗传算法，AI在CAPP系统的又一应用。遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有染色体特征的实体。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作，如二进制编码。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

智能化CAPP系统开发中还有模糊推理、混沌理论等智能化方法，实际应用中，往往将多种智能技术相互结合，综合运用，发挥各自的特长，如人工神经网络具有知觉形象思维的特性，而模糊推理等具有逻辑思维的特性，将这些方法相互渗透和结合，可起到互补的作用，提高智能化水平。

智能化是今后CAPP系统发展的主要趋势，但从目前的人工智能技术水平来看，不可能使CAPP系统在智能化水平上有实质性的突破，因为目前的人工智能技术主要是模拟人的逻辑思维和逻辑推理方面的能力，不能有效地模拟人的形象思维、抽象思维和创造性思维能力，而CAPP系统不仅要有推理的功能，还要有“联想”的功能， CAPP系统开发是要解决大量的人类思维活动方面的智能问题。因此要提高CAPP系统的智能化水平，必须在人工智能技术方面有新的发展，要解决人工智能技术方面的问题，必须在一些基础

理论和基础科学方面有新的突破，如在生命科学、数学等方面要有新的突破。由此可见，在可以预见的将来，智能化CAPP系统的发展仍将是在充分发挥人的智能优势的基础上，综合应用各种人工智能技术，实现CAPP系统的智能化。

通过以上论述，相信大家对计算机辅助工艺设计与人工智能以及AI在CAPP中的应用有了一定的了解。人工智能技术的不断发展，智能化CAPP系统必将在知识获取、表达和处理的灵活性和有效性上得到进一步的发展，提高CAPP系统的智能化水平，从而提高现代制造技术水平，是我国由制造大国成为制造强国。

人工智能技术论文篇（7）

Abstract: Electrical automation control is to enhance the production, circulation, exchange, distribution and other key ring, realize the automation, is equal to the reduction of human capital investment, and improve the operational efficiency. With the development of information technology, many new methods and technology into engineering, product of stage, the automatic control of the new challenges, promote the theory of intelligent control technology application in the control of complex system, to solve with traditional methods can not solve the problem.

Key words: artificial intelligence; electrical engineering; automation

中图分类号：V242 文献标识码： 文章编号

引言：社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥。促进自动化控制的发展进步,促进了智能理论在控制技术中的应用,以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。人工智能主要包括思维能力、行为能力和感知能力三个方面。人工智能指的是人类制作的机器所表达出来的智能,体现了自动化的特征。因此智能化技术在电气工程自动化控制中可以发挥最大的效用,促进电气的优化设计、诊断故障和智能控制等。

一、人工智能应用理论分析

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。自从1956年“人工智能 一词在Dartmouth学会上提出以后，人工智能研究飞速发展，成为以计算机为主．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、医学和哲学的一门学科。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的工作。

当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面，计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输 传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈．所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环，实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。

二、智能化技术应用优势

在电气自动化控制中应用到智能化技术，主要是以智能化控制器的形式，这种智能化控制器较过去的控制器相比的确具有不少优势，下面我们就对其进行详细的分析。

1.无需控制模型

过去的控制器在进行自动化控制时，往往会因为控制对象的动态方程比较复杂而无法精确到位地掌握，这会使得该对象模型的设计过程中会出现较多不可预估、不可测量的客观因素，比如一些参数的变化。无法掌握这些因素，也就不能设计出精准的模型，自动化控制工作的实际效率也会下降。而智能化控制器并不需要对控制对象模型进行设计，这就可以从根本上避免一些不确定因素的产生，提高自动化控制的精密系数。

2.方便调整控制

智能化控制器还有另一个大好处，就是可以随时根据下降时间、响应时间以及鲁棒性的变化来调节控制程度，从而有效提高自身工作性能，为自动化控制提供最基础的保障。无论是在什么样的情况下，智能化控制器的调节控制与过去的控制器相比具有更方便调节的优势，更适合投入实际使用。还有一点好处，就是智能化控制器在进行调节控制时完全只需要根据相关数据的变化来自行调节，即使没有专门的技术人员在旁边也可以，同样远程调节控制也是可行的，充分体现了电气工程自动化控制的无人操作性要求，对行业未来发展的重要性不言而喻。

3.一致性很强

智能化控制器的一致性很强，这表现在它对不同数据的处理上，及时输入完全陌生的数据也可以收到很高的估计，完美达到自动化控制的相关要求。不同的控制对象的效果也是不同的，虽然在对有些控制对象实施控制时智能化控制器暂时没有采取行动，其控制效果也是非常优秀的，但这并不是绝对的，可能在换了控制对象的时候就无法收到预期的效果了。所以我们技术人员在设计阶段还是不能松懈，要认真落实具体化原则，即在面对不同的对象时一定要根据其具体情况详细分析，不能因为马虎就降低了控制要求。一旦出现智能化控制器使用效果不佳的情况，不能盲目否定智能化技术，一定要从每个工程环节详细排查、认真分析，因为上述人为因素会给自动化控制结果带来很大的误差，影响试验的准确性。

三、人工智能技术的应用

随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计，故障预测及诊断、控制与保护等领域。

1．优化设计

电气设备的设计是一项复杂的工作 它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的．因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进．使传统的CAD技术如虎添翼．产品设计的效率及质量得到全面提高。用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。

2. 故障诊断

电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性．用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。

变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析．从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。

3. 智能控制

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多。

四、结束语

综上所述，本文主要介绍了智能化技术在电气工程自动化控制中的应用情况。只有加强电气工程的智能化程度，才是最终保证行业持续稳定发展的根本手段。

人工智能技术论文篇（8）

 

引言

在国内建筑智能化虽然不能算是一个新生事物，但是由于对它的认识和研究不足，系统集成商在技术上的不足导致了智能化项目施工不规范，发展中仍存在着以下一些问题，影响着建筑智能化的健康发展。论文参考网。工程施工是设计成果的体现，也是设计作品成败的关键。如何将设计和施工这两者融合在一起，是当前智能建筑行业应该引起重视的问题。作为建筑领域的智能化系统集成商，要注重的是综合技术实力及总包服务管理等方面。以下主要介绍了智能建筑施工中存在的问题，并提出了相应的解决建议。

1建筑智能化工程施工中存在的问题

很多较大的设计单位没有建筑智能化系统的设计资质，有的具有资质的设计院又缺少智能化系统设计技术人才，对智能化系统设计不重视，将很多设计的技术问题遗留给集成商或施工单位，造成了智能化系统设计不合理，设计质量低等问题，例如系统集成性差、监控点、信息点配置不合理、设备配置方面技术性能差、控制精度低、综合布线不规范等。

建筑智能化行业急需解决的问题就是缺乏专业的施工队伍。目前，很多智能建筑的智能化系统的工程都是由系统集成商来承担。论文参考网。但有大部分集成商除有几名不懂工程管理只负责智能化各个系统调试的技术人员外，基本上没有什么施工力量。承接工程后将安装工程转包或分包给其他单位或群体施工，而这些施工单位又不懂什么技术，其结果就是工程质量差甚至不合格，工程存在很多质量隐患，可能会给开发商或业主造成.很大损失。目前，在建筑智能化专业施工队伍问题上存在以下三个方面的问题:

（1）智能系统的系统集成商虽有少数的智能系统调试的技术人员，但这些技术人员大多数对工程管理缺乏了解，加之缺少基本的施工力量，难以承担智能化系统工程的施工。

（2）大多数施工单位虽然有一定的项目管理人员但又缺少建筑智能化系统专业技术人才，对建筑智能化缺乏综合的实施能力。

（3）政府主管部门对建筑智能化专业施工队伍没有完善管理制度，只有搞好行业管理，建立完善的施工资质审批、审查制度，才能依法治理建筑智能化专业施工队伍的混乱状况。

另外诸如管理和审批体制不协调，加之有些行业不合理的规定，使之有些系统单独设置，造成建筑智能化整体功能不完善，达不到整体智能化的效果；建筑智能化的配套产品绝大多数是进口产品，国内具有竞争力的产品还很少，且有些产品技术性能差，集成化不良，使各系统不能相互协调动作，难以达到理想的智能化效果；虽然工程实行监理制，但国内的大多监理公司缺乏智能建筑智能系统工程专业监理人员，使工程质量难以得到有效地控制；由于物业管理或业主部分缺乏对建筑智能化管理的技术管理人才，对己投入运行的设备管理不善、维护不良而使系统不能正常运行等问题是国内建筑智能化工程实施中较为普遍的问题。论文参考网。

2建筑智能化工程实施问题的解决办法

为使建我省的筑智能化健康有序地发展，针对工程实施中的问题要研究相应的对策，制订切实可行的管理办法和制度，使建筑智能化纳入法治和规范化的轨道。

（1）由政府建设相关主管部门组织牵头，建立由有关部门和行业参加的建筑智能化施工技术培训机构，加强对建筑智能化的知识和技术教育，以扩大建筑智能化的设计、施工、监理和维护的技术队伍。建立经政府主管部门批准的综合实力比较强的建筑智能化技术、经济咨询机构。

（2）政府要建立健全智能.建筑的管理体系，完善设计单位、施工单位、系统集成商、工程监理单位及专业咨询机构的资质审批、审查制度和工程规划、设计方案审批制度及工程验收制度。协调政府有关部门和有关行业对建筑智能化进行政府统一分工管理，并制订相应的法规和管理办法，使之有法可依，有章可循。依据国家颁布的有关建筑智能化的分类和分级规定来制订和修改设计标准、工程验收标准及设计、施工规范，使建筑智能化的设计、施工、监理和工程验收都有据可查。

（3）建筑智能化的系统集成商是建筑智能化不可缺少的一支力量，为规范建筑智能化的管理体制，政府应对系统集成商进行良好的行业管理，对其进行监督、检查，使集成商的经营行为合法化、规范化。建筑智能化的施工过程中将由多专业、多工种、多个施工单位的配合协调。因此，该阶段必须进行优化施工管理，以确保工程质量和施工进度。优化施工管理，首先必须选择信誉好、重质量、技术力量强的施工单位承担工程的施工，采用科学的施工方法组织施工。施工过程中，必须严格按施工规范和设计施工，应将试验检查工作作为头等大事来抓。工程监理单位应严格按施工规范、设计和监理工作程序做好工序和质量控制、中间验收和竣工验收的质量把关工作。

（4）系统集成商应该充实自己的技术实力，培养一些优秀的项目管理人员，能够真正的做到对项目的顺利实施，安全，质量及工期等方面的严格控制。培养一些优秀的技术人才，时刻关注行业的发展，对新产品新技术不断学习，使得能够把智能化的新技术从理论变为实践，更好的应用到建筑智能化的项目当中去。系统集成商还应当提高自己的总包服务管理的水平，大多数的系统集成商没有足够的施工力量，也不适合建立庞大的施工队伍，总包服务管理水平的高低就体现了系统集成商的真正实力，很多大型的系统集成企业都是把工程分系统、分项目的包干给其他的企业，如何保证施工质量，如何提高管理水平，就是体现企业实力的重要因素。

3 结论

系统集成商必须具备足够的技术力量，包括对产品性能和工艺水平的把握能力。只有在自身技术实力的基础上，才能真正基于客户的需求提出先进全面的解决方案，并选择适合用户需要的设备产品。未来的智能建筑系统服务商应该重视IT技术的应用给客户带来的价值。从国内众多大型工程的服务经验来看，大型综合智能化项目建设，不仅需要满足客户提出的要求，还需要服务商帮助挖掘更多对智能化应用的需求，需要服务商以整体规划意识为指导去发现并满足这些需求。只有这样，智能建筑系统服务商才会在激烈的市场竞争中不断发展壮大。

参考文献

[1]吴栋,葛宝荣.关于智能建筑楼宇自控系统的研究[J].中国新技术新产品,2010,(06):165

[2]王浩,魏旻.智能建筑控制网络安全探讨[J].建设科技,2010,(01):74-75

[3]文方,孙敏.集散型楼宇自控系统的实现[J].科技广场,2010,(01):159-161

[4]张久.新技术在智能建筑中的应用[J].中国新技术新产品,2010,(02):159

[5]朱占琴,李学革.对智能建筑系统建设、构成的探讨[J].民营科技,2010,(01):207

人工智能技术论文篇（9）

【作者单位】刘焕英，广州市第一人民医院《广州医药》编辑部。

【中图分类号】G237.5【文献标识码】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2020.07.006

近年来，人工智能已经进入社会生活的各个领域，我国已在战略和行动层面部署人工智能的发展目标。人工智能正加速进入出版业，其与出版系统的深度融合将成为未来发展的大趋势。在未来，人工智能对期刊出版的影响是颠覆性的，通过知识服务来实现期刊出版流程的高效化和智能化[1]。出版智能化是人工智能与出版深度融合的主要方向，因此，探讨人工智能与科技出版的融合发展问题至关重要。

不少学者对“出版+人工智能”进行了深入研究。张勇等认为，人工智能与学术期刊的深度融合，必须建立在以大数据为基础，利用现代互联网手段，形成以人工智能为核心的智能化新格局[2]。范军等认为，人工智能出版具有以人机生产协作化、出版资源集约化、产品形态多元化、知识服务交互化等特点[3]。张海生等认为，人工智能与出版以技术为物质基础，以数据为内容基础，以算法为有效服务[4]。

新冠肺炎疫情的暴发，对各行各业造成不同的冲击，但也加快了部分产业数字化，为经济社会的数字化转型带来极大的挑战。在主持召开的中央全面深化改革委员会第十二次会议上，强调要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、防控救治等方面更好发挥支撑作用。科技期刊是发表具有研究价值的学术创新成果、进行学术交流的主要载体，具有对疫情防控工作的正面引导作用。在人工智能与科技期刊出版融合的大背景下，出版人应抓紧机遇，以“人工智能+期刊出版”的理念为抗疫出一分力，充分彰显出版人的使命担当。疫情过后，科技期刊更要积极通过人工智能技术加快科技期刊的数字化转型升级，实现科技期刊出版智能化。

目前，关于人工智能与出版的研究主要从宏观统筹的角度出发，研究人工智能对期刊出版的影响，但这些研究没有涉及人工智能对科技期刊出版流程微观环节的影响及改变。本研究就人工智能与科技期刊深度融合对出版流程微观环节的影响及改变进行深入分析，为科技期刊智慧出版的发展提供思路。

一、人工智能融合科技期刊出版的优势

与传统出版模式相比，人工智能融合科技期刊出版，能适时构建一套自动化、智能化、系统化的出版流程，有利于科技期刊实现可持续发展。见图1。

1.智能选题策划

选题策划是科技期刊出版产业链的顶端，一个完整的选题策划过程涉及众多变量，如政策、作者、读者、学术发展等，而以往这些变量主要依靠编辑和编委的学识以及对该学科的预见及判断来把握，这种方式在如今信息发达的网络时代已经滞后。人工智能能降低人為因素导致的偏差，能抓取社会热点、行业信息及读者和作者信息，为科技期刊的选题策划提供全局化思维和科学化手段。如在新冠肺炎疫情下，编辑部可利用智能算法，挖掘更多的抗疫选题，对各学科相关专家就疫情的研究进行定向约稿，介绍新冠肺炎研究的新进展。这不仅能促进学科之间的互动和交流，还能有效发挥科技助力疫情防控工作。

2.人机协同内容生产

在传统期刊出版流程中，稿件由作者完成，稿件质量由作者的专业知识、对科研结果进行整合构建而成，计算机只是辅助作者进行记录。利用人工智能的协同编纂系统进行的科技论文内容生产，可以协助作者进行文献资料的整理、分析及写作。人工智能协同编纂能系统充分利用群体智能的理论和技术，能够支持作者在线撰稿、编辑在线编辑，以及二者协同编辑[5]。人工智能还可以根据科研工作者的实验方法、结果及结论，按照科技论文的写作模块进行自动编写论文，如龙源数字传媒集团的“知识树”人工智能平台，可以根据编辑定义的内容自动编辑内容。

3.智能高效的编辑加工

科技期刊的出版内容大多涉及专业的学科知识、复杂的统计学知识，在传统出版流程中，编辑或外审专家需要对稿件进行大量的审核，审核稿件内容的科学性、先进性及研究结果的可靠性，审稿周期和出版流程较长。人工智能与科技期刊出版融合后，能大幅度提高编辑加工的智能高效性。（1）编校自动化，系统可智能生成编校系统，实现数字化的内校、外校和作者校对三位一体的协同校对模式。（2）系统能识别科技论文的学术不端行为。系统不仅能对稿件进行整句或者部分段落的智能识别，还能对图片内容进行检测，检测图片真实性和合法性，有效检测稿件内容的学术不端等行为，保障出版内容的真实性和原创性[6]。如爱思唯尔的人工智能查重系统“伊威瑟”就能做到这些。（3）系统可智能发掘合适的审稿人员，完成同行评议的自动化。人工智能融合科技期刊出版后，系统能根据论文的主要研究内容，自主识别和确定审稿人，还能自动撰写和发送邮件，提醒作者审稿进度，自动发送修改文件或审稿结果通知书等。

4.精准的传播推送

人工智能通过归类和分析读者访问的期刊网站，得到期刊的用户画像，精确洞察用户需求，实现信息的智能推送和智能推荐。人工智能的传播模式为“千人千面”，以用户为核心要素，用人工智能算法对读者进行准确定位，从而进行个性化的推送服务，并能及时评估传播效果，实时调整传播策略[7]。如开放科学计划（OSID）就是利用人工智能实现精准推送，在每篇科技论文中植入OSID码，通过二维码中的五项服务内容进行转发和分享，无障碍地实现作者与读者的双向交流。此服务不仅使论文的传播速度更快，还实现读者、作者的有效交流[8]。

二、人工智能融合科技期刊出版的发展瓶颈

1.技术：智能化程度不高

目前，科技期刊出版的智能化程度不高，处于弱智能阶段。所谓弱智能阶段，就是人工智能根据人类预设的算法架构线性地处理数据，从而代替人类解决某类特定问题，但不具备推理和思考的能力。由于弱智能不能归纳总结逻辑框架并自主解决问题，在人工智能不够智慧的条件下，其只能承担科技期刊出版流程中一些机械性、技术含量不高的流程。提高科技期刊出版的智能化程度，需要解决人工智能与科技期刊出版融合发展的技术问题。

2.人才：人工智能高端人才缺乏

限制科技期刊出版与人工智能融合的因素，主要就是人工智能高端人才缺乏。就目前来说，我国人工智能人才缺口较大，特别是科技期刊更是缺乏“人工智能+出版”的专业人才。人工智能高端期刊人才培养的三个关键因素是懂学科、懂出版、懂技术，但具备这三个要素的科技期刊编辑严重缺乏。人工智能技术开发的人不懂出版，科技期刊编辑不懂人工智能开发，这在很大程度上阻碍了人工智能与科技期刊出版的深度融合发展。从此次与新冠肺炎疫情相关的文献来看，大多源于医学类或者科技类的期刊出版单位，源自自然科学类的出版单位较少。面对疫情，科技期刊出版单位能够发挥自身的人才优势，提供与疫情相关的数字供应，这与其具有专业人才是息息相关的。科技期刊要加大人工智能高端人才的培养，为期刊出版的智能化打牢基础。

3.出版涉及的伦理及法律问题

人工智能可对出版技术层面和工具层面有促进作用，但其终究无法把握意识形态方面的问题，无法做出有价值的判断。人工智能出版主要靠网络爬虫技术获取用户数据，这可能会侵犯用户的隐私权。具体到新冠肺炎疫情相关问题上，人工智能为新冠肺炎病人的病情诊断提供有力支持，但患者的个人信息、病史及诊断记录保存于人工智能系统的云端，如果未经用户授权，患者信息被随意窃取进行科技论文写作，患者的隐私权会遭到侵犯。上述问题所带来的各种隐患，建议科技期刊及有关单位引起重视。

此外，人工智能出版物的著作权认定也存在争议。由机器人完成的科技论文的著作权究竟属于人工智能机器人，还是属于机器所有者或编程者？人工智能学术创作是对现有数据资源的组合利用，这一再创作过程是否构成侵权也值得商榷。人工智能作品在传播时未获得原作者的授权，是否也侵犯了原作者的信息网络传播权？这些都是当前亟须思考的问题。

三、人工智能融合科技期刊出版的发展思考

期刊界在看到科技期刊与人工智能发展融合带来诸多机遇的同时，也要注意到人工智能对科技期刊带来的挑战，应做好出版单位的事业升级等相关工作。

1.加强人工智能与科技期刊出版融合的技术研究

当下的人工智能技术尚不成熟，科技期刊要实现“人工智能+期刊出版”的智慧化出版模式，必须让期刊出版单位与编辑通力合作，解决技术匮乏问题。期刊出版单位应加强与人工智能企业或者高校的合作交流，重构“人工智能+期刊出版”的生态系统，积极探索适合自身发展的融合模式。如上海大学期刊社与上海大学计算机学院合作成立期刊融合出版实验室，通过多媒体融合出版模式，成功创办了“数字影视技术专栏”，提升科技期刊影响力。同时，编辑要主动转变传统出版思维，主动学习人工智能技术，应用人工智能技术为期刊出版服务。只有人工智能高端人才与编辑协调工作，才能有效清除人工智能与科技期刊出版融合的技术屏障。

2.加强智能出版队伍建设，提供优质学术出版内容

此次新冠肺炎疫情下，出版业生态脆弱问题暴露无遗，其中最大问题就是智能出版业务相对薄弱，这与出版单位忽视智能化队伍的培养有关。科技期刊出版单位应加快聚集人工智能高端人才，不仅要重视培养“人工智能+经济”“人工智能+社会”“人工智能+管理”“人工智能+法律”等复合型跨界编辑人才，还要加大引进对人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面具有深厚造诣的专业技术人才。在科技期刊智能化出版过程中，期刊出版单位除了要求编辑必须具备广泛的知识储备，如编辑学、语言学、计算机学等，还要求编辑掌握人工智能的基本原理，熟悉人工智能相关软件的使用，深谙人工智能下科技期刊出版的全流程。

智能化时代，科技期刊的原创内容与人工智能技术相结合，从技术层面突破人工智能的技术瓶颈，提高了期刊内容的传播力。编辑应利用人工智能技术，根据读者在科研平台、社交平台的关键信息，多角度完善读者的兴趣模型，进一步优化算法，把出版产品精准地传递给读者。

人工智能技术论文篇（10）

1 B/S技术概述

B/S（Browser/server浏览器/服务器）结构技术是由美国微软公司研发，是WEB兴起后的一种网络结构模式，WEB浏览器（Browser）是客户端最主要的应用软件，这种模式统一了客户端，将智能系统可实现的核心内容集中到服务器（Server）上，简化了系统开发、维护及使用成本。在网络信息技术飞速发展的当下，教育界提出“面向教育信息化”的教学管理发展目标。就本科毕业论文管理工作而言，以往论文写作、指导模式主要是通过笔、墨、纸等传统媒介实现，论文管理工作也主要是按照印发规章制度推行。这种管理模式在当今信息技术已渗透教育管理各个层面的形势下为高度依赖网络交流手段的“90一代”的“电子学生”所排斥。可以说基于B/S技术下的论文智能管理系统是应人、应时而生。

2002年B/S计算模式与C/S的计算模式并存混合计算模式的提出，预示着B/S架构模式，跨入“大众”门槛。我校引进论文智能管理系统，也是基于此技术研发的。首先，它是基于JAVA跨平台语言的B/S智能论文管理系统，具有使用随时性和便捷性的特点，不仅无需安装任何专门软件，且系统操作方便，用户通过浏览器，输入系统管理员分配的用户名和密码（系统设置为教师工号或学生学号）就能很方便地登录并使用系统。其次，该系统日常维护成本低廉，作为技术成熟产品它已考虑多种应用环境，能针对不同的使用者身份设定权限，更可以让用户在不同的使用地点、以不同的接入方式（比如LAN，WAN，Internet/Intranet等）便捷访问，无需后期额外开发。再次，该系统稳定性强，能有效地保护数据平台和管理访问权限，服务器数据库也相对安全。

2 论文写作质量现状

基于B/S技术下的论文智能系统优化策略分析是笔者对南京晓庄学院2009-2012级毕业生（部分）进行论文写作模式、智能系统应用缺陷及论文管理方式缺陷等问卷调查及跟踪数据基础上提出，具有一定的科学性、准确性、应用性及创新性特点。同时针对性指出“传统模式”（纸质材料为主要媒介）缺陷同时，也为论文管理的完善提供重要参考数据；强化智能管理系统与论文写作之间融合度，以期帮助学生提高对论文写作训练功效的认知和对切实论文写作总体质量的提高提供有效数据。笔者依据对调查数据的汇总、统计后发现目前论文写作存在众多问题：（1）论文重题问题不时发生；（2）论文抄袭现象普遍；（3）学生写作素养较为薄弱；（4）部分导师指导能力有限；（5）论文管理人员工作方式传统、单一和低效率。

在数字化、网络化的社会发展趋势下，教育领域顺应时代潮流，逐步向全面信息化发展目标迈进，在数字信息技术普及应用的当下，单一、低效的传统论文管理模式已严重滞后于时展和教育改革方向的要求。2012年教育部在《关于全面提高高等教育质量的若干意见》中明确提出，“要强化实践育人环节，结合专业特点和人才培养要求，增加实践教学比重，加强实践教学管理，提高实验、实习实训、实践和毕业设计（论文）质量。”这意味着毕业论文写作要从质量逐年降低的颓势中解放出来，必须寻找由传统模式向数字信息模式转变的自救创新之路。受此发展趋势影响，基于B/S技术架构下的智能论文管理系统应时而生，其特点与优势凸显。虽然技术和时代优势明显，但根据调出数据显示：仍存在一些问题：（1）使用者对论文智能系统操作不熟练；（2）论文智能系统技术漏洞有待完善（文件支持版本格式太低、软件兼容性问题等）；（3）功能设置与论文实际管理有较多矛盾点等问题需要解决。

3 智能技术深入应用

3.1 B/S新模式与传统模式的功能衔接

1999年国内高校开始大规模扩招，学生人数飙涨。论文传统模式，历史资料长期保存不易，参考时查询异常困难，大量纸质材料的存档浪费资源；工作程序繁琐复杂需要耗费人力、物力和时间来完成；受现有条件所困，师生交流互动受限等诸多问题，都从侧面上反映出我国的高校管理工作需要尽快实现数字化、网络化新模式已迫在眉睫。B/S智能管理系统符合高校信息化发展特点，我们可以将一些先进的管理技术、智能技术等应用到论文系统应用中，从而提高系统的智能化程度，更好地为论文管理服务。论文智能管理系统依赖的是B/S技术优荩加以适当的优化而来。但系统研发的基础是对论文传统模式管理经验的基础上发展而来的，两者之间的是相辅相成，优势互补的关系。所以，在调查数据的基础上，认真总结出传统模式的管理优势，看准时机的融入到B/S智能管理系统中，达到新旧管理模式的和谐衔接。对此我们应依据论文成果质量和使用反馈的调查问卷为基础，与软件开发公司协调信息进行功能性的技术弥补和进一步完善，直至缩小智能系统与是实际论文管理间的距离或提高其相互间的融合度。

3.2 B/S架构下论文智能管理系统的优化

随着计算机技术、网络技术、智能技术的不断发展，论文智能化管理的手段也得到很大提升，水平也得到快速的提高，并逐渐为高校的师生创造了良好论文写作与指导新环境。较之发展，论文管理虽然在智能化发展上取得了一定的突破。但是高校围绕论文管理而展开的各项工作，还远远没有集成到各个管理系统中（论文管理和教学并没有紧密结合）所以，未来的论文智能管理系统的优化应该重点考虑各种管理系统的高度集成化，并且以教务管理中的论文管理和教学工作为优化核心。同时，对于智能系统与实际管理中的时间节点、步骤安排、灵活机动等方面问题还需要进一步的优化及融合。

3.3 智能系统功能优化，应考虑不同学生的专业特点

对于B/S论文智能管理系统的研发应用，应考虑学生的不同院系、不同学科及专业性质等情况，区别对待，合理开发应用。根据学生所学学科，凡所学为基础学科，考核标准应趋重理论，以培养学术人才为旨归的，论文考核标准就需要求严格；而学生所学学科为应用学科范畴，考核标准英趋重实践，以培养实用型为目标，应更看重大学四年平时考试或实践成绩为考核重点。对于智能系统的管理应将一定的权限划分到二级学院，由他们根据专业教学大纲和培养目标设置论文完成步骤的各要求（质量、字数、时间节点、评优及考核标准等）为智能系统的“自”方面的技术设计应用提供合理思路，增加智能系统的操作灵活性，强化系统的应用体验。例如英语学科论文写作中存在机器翻译问题、语法问题等这方面系统功能并未有效开发，导致教师认为智能系统并未真正体现“智能”不过是个重复工作步骤的“系统”而已。最大的优势就是把纸质材料转化成电子文档，并未对论文指导工作的有效开展起到明显作用，所以对于智能软件的维护更新还应进一步多功能、多学科的角度进行优化，实现真正的智能。

4 结束语

在数字信息技术飞速发展的当下，本科论文管理走上信息化之路是必然趋势。本研究开展过程中将随时跟踪本科毕业生论文撰写各环节的数据资源，进行及时的动态分析，并向相关领导和论文指导教师以及学生及时反馈信息，从而对学生毕业论文写作进行全过程质量控制。此项就如何运用B/S技术论文智能管理系统以促进毕业论文质量大面积提高的研究只要各环节数据获取准确、分析方法得当、对发现的问题能构想出有效解决路径，那么研究过程中累积的成果必然会促进我院办学质量的提高，也会有向其他院校推广的价值。同时，B/S架构技术下论文智能管理系统的全面推广应用，能够有效减轻管理人员的工作强度，提高工作效率；丰富指导教师的论文指导方式，优化工作流程，促动指导热情的激发与提升；满足学生他们对电子技术应用教学模式的功能延续的“电子心理”。以上种种价值同时对促进论文写作、指导与管理模式的变革，调动学生的写作积极性与指导教师的工作积极性都有积极影响作用。最终为本科毕业论文质量的提高创造了机会和新途径。

参考文献