最优人工智能的发展及应用论文（模板16篇）

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新型建材的发展与应用论文

摘要：当前，在采取措施促进建筑工程管理工作优化，降低建筑项目施工成本的同时，还应该重视提高建筑施工的安全性，以营造更为稳定、和谐的建筑工程行业发展氛围，如此有利于控制建筑工程管理工作，保证工程管理的质量。文章以建筑工程管理现状为着眼点，主要分析了“建筑工程管理控制措施”。

关键词：建筑工程；工程管理；管理现状；控制措施。

1建筑工程管理的现状分析。

在多变的市场经济环境中，一些建筑企业的行业竞争力不足，企业自身的效益日益下降，部分企业甚至面临着被市场淘汰的有危险。综合竞争力下降的企业有一个共同的问题，那就是建筑工程管理工作力度不足。建筑工程的管理工作质量不高，会导致施工过程中的资源浪费，影响建筑施工的质量。下面，笔者主要针对建筑工程管理中存在的问题展开分析：

1.1安全管理意识不足。

面对激烈的市场竞争，许多企业为了实现经济利益目标，没有重视工程项目相关的安全制度建设。很多建筑工程项目在施工前没有进行施工地点的安全检查工作，从工程管理的一开始就没有重视安全管理工作，无视安全管理制度的制定，无法实现人员与施工地的安全管理目标。工程管理工作中对安全问题的忽视，无疑给建筑工程项目施工工作埋下了很大的安全隐患，影响了建筑工程的整体质量。还有一些建筑项目在完工之前就出现问题，哄动一时的“楼倒倒”就是安全管理不足的典型例子。没有健全的安全管理制度，只重视经济成本，忽视安全管理，这不仅不利于工程企业的自身利益，也影响了企业的社会信用度。

1.2工程管理监督体制不足。

在建筑工程行业快速发展的过程中，企业开始关注建筑工程市场的和谐与稳定。国家相关部门开始制定完善的市场监督与管理体制，并积极落实。但竞争的压力下，一部分建筑工程企业急于求成，没有落实企业内部监督管理体制的建立。企业没有从自身实际出发建立工程监督管理体制，就会给管理人员钻空子的机会，严重时会导致企业资金的外流。工程管理监督机制不足，会直接影响企业的竞争实力，导致企业落后于建筑工程市场。

1.3工程管理专业人才缺乏。

在社会发展的今天，人才已经成为最重要的社会资源。无论哪一行哪一业，要寻求稳定、高效发展，都要重视人才队伍的打造。在复杂的行业环境中，建筑工程管理工作的目标也是企业稳定发展。目前，很多建筑工程企业没有认识到人才的重要性，忽视专业人才的培养与引入，只重视传统的行业管理经验。人力资源管理方面的投入不足，使工程管理岗位对于人才没有吸引力。还有一些管理者认为建筑工程行业不需要精细的人才，管理工作简单，也不需要高端的管理者。错误的观念影响了高端人才在建筑工程企业的聚焦，不仅不利于企业的发展，也影响了建筑工程行业的人才结构。

1.4施工建设队伍管理不足。

建筑工程行业发展规模的壮大，使得行业对于相关劳动力的需求逐渐增多。许多建筑工程工地上的施工队伍人员构成十分复杂，一些施工人员是当地的无业游民，一些施工人员是外来务工人员。施工队伍人员结构的复杂化，大大提高了建筑施工的难度。受到文化素质水平差异化与思想水平差异化的影响，工程管理工作不当，极易引起建筑工程施工现场的混乱。还有部分施工现场有很多无资质的建筑施工人员，这些人员的存在不利于施工安全，也不利于施工管理。

2建筑工程管理的控制措施分析。

建筑工程管理工作中存在的诸多问题，不仅不利于建筑工程施工本身，也不利于每一位参与到建筑工程建设中的人员个人发展。提高建筑工程管理的力度，需要做到以下几点：

2.1提高建筑工程管理的安全意识。

安全，是一切工作实施的重要前提。在建筑工程的施工过程中，只有工作环境以及工作行为足够安全，才能促进各项施工工作的有效开展。工程管理者要重视安全知识的普及以及安全教育活动的开展，呼吁全体施工人员建立安全意识，关注个人生命安全以及安全工作环境的构建。在施工中，尽力去考察周边的环境，规范个人施工行为。只有每一次施工都得以安全进行，才能提高施工者的安全感与施工地的安全性。

2.2建立健全工程监督管理机制。

要走出当前建筑工程管理工作的困境，需要对建筑工程的监督管理机制进行完善。在完善的监督管理机制引导下，建筑工程企业的各项管理工作才能得以有效实施，工程的施工效率才能得以保障。科学的监督管理机制，能够促进人力资源的有效分配，促进合理分工，节约建筑工程的生产成本，提高企业的行业竞争力。监督管理机制应当具有层次，建筑工程企业领导者的管理机制，明确管理者的工程管理思想先进性以及方法多样性。一个完善的监督管理机制，应当包括人员管理机制、建筑施工环境管理机制、安全管理机制、生活区管理机制以及施工工艺与标准管理机制等。完善的建筑工程监督管理机制，才能给建筑工程管理工作效率的提高指明方向，提高具体效率。

2.3关注建筑施工人员素质提升。

建筑工程管理工作，最重要的就是人员的管理，要提升建筑工程管理工作的整体水平，需要工程管理者反思建筑工程相关工作者的整体素质。首先，工程管理人员要反思个人专业素质，提高工程管理能力。建筑工程企业要加强工程管理人员的培训力度，通过定期培训，让工程管理者了解先进的工程管理思想，掌握更为先进的工程管理方法，保持企业在行业中的先进性。建立基本的激励机制，给工程管理者学习新思想、使用新方法的动力。其次，工程企业要重视施工人员素质的提高。在组建施工队伍时，要优先选择具有行业施工资质的人员，杜绝无技术、无品德的人员成为施工队伍的一员。

2.4改革建筑工程管理责任制度。

鉴于我国大部分建筑工程施工队伍构成复杂的问题，施工队伍的人员较多，其使用的施工工艺也会变得复杂。要做好建筑工程的整体管理工作，就要对工程管理的责任加以明确。建筑工程企业要建立明确的责任管理制度，项目经理对整个工程的管理工作负责。每一个部门都要有自己专门管理的模块，像生产部门要管理生产的质量与安全，后勤部门要管理生活区域的安全卫生以及饮食安全等问题。

3结束语。

综上所述，国民经济的稳定发展，开拓了建筑市场，提高了建筑工程项目的数量。建筑市场正向着多元化的方向发展，竞争力也越来越强。做好建筑工程的管理工作，为建筑施工具体工作的落实奠定良好基础，才能增强建筑行业的发展实力，推动企业的进步与发展。

参考文献：

[2]谢晓龙,罗建华.建筑工程项目管理的现状分析及控制措施[j].科技经济市场.(7)。

[3]冯延业.分析建筑工程管理现状及对策[j].商品混凝土.(1)。

发展应用型本科教育论文

【内容摘要】本文从应用型本科对学生培养目标出发，针对目前高等数学教育教学中存在的问题，提出应该从培养学生学习兴趣、改进教学方法以及加强适合应用型本科高等数学教学的教材建设几个方面进行改变，并把数学思想和应用为本的理念融入教学当中，使高等数学的教学能够适应人才需要的发展。

应用型本科和研究型本科是本科教育的两种类型，与研究型本科相比，应用型本科具有鲜明的技术应用性特征。也就是说应用型本科主要培养适应生产、建设、管理、服务第一线需要的高等技术应用型人才，因此在培养模式上，应用型本科以适应社会需求为目标，以“应用”为主旨和特征构建课程和教学内容体系，重视学生技术应用能力的培养。

由于应用型本科与传统研究型本科在培养学生定位上的不同，因此在教学模式、培养目标以及教学方法中应该有其自身的特点。就目前而言，应用型本科院校在高等数学教学中主要存在以下几个方面的问题。

(一)学生素质问题。

由于应用型本科院校的学生在数学基础方面普遍比研究型本科院校的学生薄弱，入校新生的数学成绩大部分在70～80(满分150分)之间，还有一部分，特别是文科类专业学生的数学成绩在50分以下，从而出现学生上课听不懂，教师讲课进度上不去的情况。另外，由于高等数学在大学一年级开始，绝大部分学生的学习方法还是停留在高中满堂灌的阶段，而应用型本科学院高等数学的课时普遍偏少，这让学生学习起来更加吃力，从而导致学生在学习高等数学时出现畏难情绪。

(二)师资问题。

大部分任课教师都是从研究型大学毕业，他们已经习惯了研究型大学的上课方式，习惯性地以抽象对抽象，对概念的解释和讲解没有具体化、生动化，甚至有的重要概念的提出都没有背景意义介绍，使学生感觉高等数学好像空中楼阁;另外就是在课时少的情况下，教师都在忙着赶进度而缺少对学生学习兴趣的关注和培养，从而让学生觉得高等数学是一门冷冰冰的课程，枯燥、艰涩而难懂。更有一部分教师还在沿用传统教学方法，教师将很大一部分精力放到定理的推导证明和枯燥繁琐的计算上面，思想还停留在应试教育的层面。

(三)教材建设上存在的问题。

一是教材与学生学习程度不相符，很多学校还在采用研究型大学的高数教材，在订阅教材时把教材起点定的过高，使得学生在自主学习时难度增大;二是理论性太强，配图太少。学生一看到全篇充满了从定义到定理、公式的课本，就望而生畏，信心大减;三是结合专业或者生活的例题太少，学生在学习的时候既不能把数学和自己的专业关联起来，也不知道学习高数有什么用。这种没有动力，没有目的的学习自然不能产生好的效果，而且不能从根本上让学生对数学有一个深刻透彻的理解。

三、改进高等数学教学的策略。

应用型本科教育在高等数学的课程设置以及教学过程都仍然在探索中，针对上述存在的问题，可以从以下几个方面进行改进。

(一)提高学生学习高等数学的兴趣。

人们常说“兴趣是最好的老师”。在培养学生学习兴趣的时候应该从两方面入手。一是把数学文化融入课堂教学当中。数学史中有关数学概念和体系在发生、发展过程中，某些思想的产生和碰撞引发的故事可以使学生产生浓厚的.学习兴趣，而了解一些知识发展的背景对帮助学生深刻理解知识的内涵，进一步了解定义和定理以及它的应用都是大有好处的，比如在讲授级数的时候可以引入古希腊阿基里斯追乌龟的故事用于阐述无穷级数的概念，在讲定积分时可以和学生一起探讨开普勒三大定律等等;二是要和学生建立良好的师生关系，营造良好的课堂氛围。教师要抛开传统教育一人在上，万人在下的思想，不管是课堂上还是课堂外应该努力和学生成为朋友，塑造自己独特的个人魅力。实践表明，学生在对自己感兴趣或者有好感的教师上课时注意力要专注的多，而且更乐于主动学习。

(二)改进教学方法。

一是授课应该做到简洁而不简单，应用型本科教育既不能按照研究型大学来要求学生的理论又深又厚，也不能按照职业教育只要“够用”就行的原则，而是应该要求理论“坚实”，就是理论的科学性很准确、实在，但是不要求过深。一个正确的理论摆出来，把它说清楚，让学生能够掌握这个理论即可，避免过多过难的理论推导和证明。二是注重学生数学思想的培养。教师在上课的时候要注重数学概念的提出背景、解决过程及解决问题思路的讲解，使学生在这些过程中展开思维，形成他们获取新知识，运用知识解决新问题的能力，比如，无穷小量是高等数学和微积分中一个非常重要的概念，在讲解无穷小量时，可以把牛顿与教皇的故事与学生一起分享，同时也知道无穷小量有四个性质，那么可以引导学生一起探讨为什么两个无穷小量的商不一定是无穷小量，为什么有限个无穷小量的和仍然是无穷小量，那么无穷多个无穷小量的和是无穷小量吗?这样就把概念和后期所讲的导数以及定积分联系在了一起，而且还可以进一步和学生讨论还有哪些情况下无穷小量的运算不一定是无穷小量，这样就可以为后面用洛必达法则计算未定式的极限提供基础。三是改进高等数学的教学内容。针对不同专业大胆取舍教学内容，比如电子类专业对数学的要求相对较高，那么不仅需要学生掌握概念、理解公式，同时还需要一定的计算能力，上课内容相对会多一些，而管理类专业对数学要求相对较少，对学生计算能力的培养可以改为教授学生掌握基本的常用数学软件，而相关的教学内容如三重积分等就可以大胆舍去。

(三)加强教材建设。

目前能够应用于应用型本科高等数学的教材非常少，之所以少主要困难在于如何让数学教材应用到工科、财经管理等方面。教材的编写和选择应从三个方面进行改变。一是通俗易懂，图文并茂。以通俗易懂的语言引入生活和生产中的实例，让学生了解现实生活中的数学，感受数学与日常生活的密切联系，例如人们经常碰到的成本问题、优化设计等都和人们的生活工作紧密相关，而且在制定教材时可以引入一些简单的原始数据，具体如可以和易拉罐的设计相联系，可以和人口的增长相联系等。二是降低理论深度，去除过于繁琐的理论证明，不去追求高难度、高技巧的计算，在不失数学严谨性的前提下，避免用抽象的数学语言，尽量用通俗易懂的语言加以描述。三是强化数学知识的应用。绝大多数非数学类专业学生学习数学的目的是为了应用数学知识、数学思想与方法去解决实际问题，没必要要求这些学生在数学理论上达到一个相当的程度。

四、结语。

教育部工作要点明确提出，要引导一批本科高校向应用技术类高校转型。高等数学作为本科院校一门重要的公共基础课，对于学生专业课学习乃至今后拓宽专业知识面，提高学生的素质、能力、知识结构、逻辑思维、创新思维等方面起着极其重要的作用。对于应用型本科院校如何开展高等数学的教学工作使其适应当前应用型人才的培养要求，是值得人们不断思考和探索的课题。

【参考文献】。

［3］韩中庚．数学建模方法及其应用［m］．北京:高等教育出版社，2005，6。

作者:韩立谋单位:华东交通大学理工学院。

大学人工智能的应用论文

本文概要地阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用及未来的发展趋势。

人工智能（artificialintelligence，简称ai），也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，实现模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉学科，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合性技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。

人工智能经历了三次飞跃阶段：第一次是实现问题求解，代替人完成部分逻辑推理工作，如机器定理证明和专家系统;第二次是智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人;第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。

ai研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是因为计算机硬件突飞猛进地发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低，以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

1。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

2。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现及网上数据挖掘等。

3。主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习及多主体系统应用等方面。

1。专家系统。

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，专家系统存储着某个专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制。专家系统的开发和研究是人工智能中最活跃的一个应用研究领域，涉及社会各个方面。

2。知识库系统。

知识库系统也叫数据库系统，是储存某学科大量事实的计算机软件系统，它可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。知识库系统的设计是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地表示、储存和检索大量事实，已经发展出了许多技术。但是在设计智能信息检索系统时还是遇到很多问题，包括对自然语言的理解，根据储存的事实演绎答案的问题、理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。

3。物景分析。

计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。整个感知问题的要点是形成一个精练的表示，以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数据。最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。

4。模式识别。

模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统能够弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。模式识别在二维的文字、图形和图像的识别方面已取得许多成果，在三维景物、活动目标的识别和分析方面是目前研究的热点，同时它还是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础。此外，人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、博弈、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以说人工智能已深入各行各业，对人类社会作出了巨大的贡献。

5。机器人。

机器人学所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统，但是现在工业上运行的机器人都是一些按预先编好的`程序执行某些重复作业的简单装置，大多数工业机器人是“盲人”。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多课题。机器人已在工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋及国防等多个领域获得越来越普遍的应用。

目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前，无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看，soar在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就，处在人工智能研究的前沿。上世纪80年代，以newella为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验，吸收了认知科学研究的最新成果，提出了作为通用智能基础的体系结构soar。目前的soar已经显示出强大的问题求解能力。在soar中已实现了30多种搜索方法，实现了若干知识密集型任务（专家系统），如ri等。对于人工智能未来的发展方向，专家们通过一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络及其情感。

目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域。未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

根据这些前瞻性研究我们也可以通过想象模拟勾画出人工智能未来发展的三个阶段。

1。融合时期（2010―2020年）。

（1）用语言操纵和控制的智能化设备十分普及，像远程医疗这样的服务也更为完善。

（2）以计算机和互联网为基础的远程教育十分普及，在家就可以上大学。

（3）在身体里植入许多不同功能的芯片已不新奇。

（4）量子计算机和dna计算机会有更大发展，新材料不断问世。

（5）抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

2。自信时期（2020―2030年）。

（1）智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行研究、生产产品。

（2）一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

（3）有了高水准智能化技术的协助，人们“定居火星梦”可能性大增。

3。非神秘时期（2030―2040年）。

（1）新的全息模式世界将取代原有几何模式的世界。

（2）人们对一些目前无法解释的自然现象会有更完善的解释。

（3）人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，在各个领域的应用都相当广泛，而且人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。现在，已经有很多人工智能研究的成果进入到人们的日常生活之中，考虑到人工智能良好的发展和应用前景，我们应当加大力度对人工智能理论进行研究，让其更好地为人类服务。相信在不久的将来，人工智能理论将会有更大的突破，人工智能技术的发展会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

人工智能在生活中应用的论文

在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

1、分布式人工智能与艾真体。

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动。

态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

2、计算智能与进化计算。

计算智能（computingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

进化计算（evolutionarycomputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

3、数据挖掘与知识发现。

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的。

coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

4、人工生命。

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努。里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。

（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

发展应用型本科教育论文

摘要：应用型本科院校肩负应用型人才培养的重任，在社会极速发展和创新创业环境下，亟需具备创新创业能力的应用型人才。本文以土木工程专业为例，根据其人才培养目标，进行了教育模式的研究，具有重要的理论意义，可供应用型本科院校教育模式借鉴。

关键词：应用型;创新创业;教育模式;土木工程。

1前言。

在创新创业环境下，伴随着普通高校转型的要求，应用型本科院校应运而生。发展应用型本科教育既能满足经济发展对不同规格、不同层次人才的需求，而且能够促进教育发展，优化高等教育的结构［1］。应用型本科院校注重实践，强调培养学生的创新创业能力、综合应用能力。应用型人才既掌握某一技术学科的基本知识和基本技能，同时也具有一定的创新能力，他们最大的特点是具有创新思维能力、解决问题能力、技术组织能力、沟通协调能力和生产管理能力，他们是现代技术的应用者和管理者［2］。应用型人才能满足工作岗位的需求，实现人才培养与社会发展接轨，充分体现应用型本科院校的职能。

应用型本科院校土木工程专业属于工学专业，注重多学科相互渗透、互为支撑、协调发展，培养德、智、体、美全面发展，具有扎实的土木工程学科的基础知识、基本理论和基本技能，具有较强的学习能力、实践能力和创新精神，具备建筑、结构、施工、工程项目管理等方面的知识，能在土木工程领域从事设计、施工、测绘、工程管理和工程造价等一线需要的技能型应用人才。在创新创业大环境下，应用型本科院校土木工程专业不再以培养研究型设计人员为主，更注重学生的全面发展，根据学生的兴趣和能力确定相应的具体培养目标，以应用型人才培养为主，服务于区域经济。

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人工智能应用论文

人工智能(cialintelligence)经历了三次飞跃阶段：实现问题求解是第一次，代替人进行部分逻辑推理工作的完成，如机器定理证明和专家系统；智能系统能够和环境交互是第二次，从运行的环境中对信息进行获取，代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人；第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。

ai研究出现了新的高潮，有两个方面的表现，一方面在于人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格，以及不断发展的网络，很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。

(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。

(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。

今天，ai能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面，并用自动化替代，有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下，这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。

(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中，可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙，另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别，结果有时非常令人惊讶！路径查找就是路径规划问题的一种变体。

为了找到最佳路线，我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱；所以，我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定，它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。

(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上，人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用，也被认为是一种谓词演算。更进一步说，编程语言中，我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式：布尔逻辑或者布尔代数。

只有两种状态：或者为真，或者为假。

对象之间联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。

但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候，就算是最复杂的逻辑语句，我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界：一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否则，它必然两者居其一。

(三)自然语言处理。在ai应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是，现实却是，自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。

(四)神经网络。一种信息处理结构就是神经网络，对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息，就是它的原理。神经网络由很多相互联系的处理小元素：神经节点，功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成，它们相互交互，共同解决具体问题。神经网络上的元素将输入模式转换成为输出模式，而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过实例学习，这一点和人类的做法一样。神经网络需要设置为适用于某些具体应用中，比如通过学习过程识别图像。而对于生命系统本身，我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。

四、结语。

当前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程，而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据，同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。

人工智能发展前景论文

新型建材的发展与应用论文

艺术与科学一直是专业设计领域内的一对矛盾体。传统的手工艺受到工厂机械化生产的冲击后产生的对艺术性的破坏，是现代艺术领域受到诟病的主要方面之一。但不可否认的是，现代化在损害或否定传统形式和传统艺术的同时，也在创造新的艺术领域。也许艺术本身并不保守，保守的是人们的思想和情绪而已。针对这样一个基本思维和理念，文章尝试从本不应该存在矛盾的角度看待平面设计问题，用实际分析验证平面设计应用与未来发展的关系，突出展现艺术的未来发展，希望以平面设计为点，带动艺术的整体发展。

一、平面设计的应用。

ps的应用对于当今社会来说已经是习以为常的事情，很多平面设计问题都可以通过ps解决。ps强大的功能设置让平面设计这门专业艺术类别看上去与艺术关系不大，似乎完全是现代化社会的产物，更加符合机械制造和互联网时代的需要。那么我们是否可以就此认定，平面设计已经不再需要艺术作为基础和指导？很显然，答案是否定的，因为从本质上说，平面设计基于的并不是ps这款软件的功能，而是基于这些功能对艺术设计的满足。社会不断变化发展，计算机艺术取代了部分传统艺术形式，但是实际上并没有改变艺术的本质要求，包括美学的内容、艺术的本质、艺术感受等，都需要艺术思想和理论作为指导。现代社会更需要专业门类的不断综合实践，不能因为学科划分而忽视了专业之间的共性。具体从应用方面说，平面设计的应用已经深入各个行业，很多基础性工作，包括整体设计工作，都需要利用平面设计来完成。要了解平面设计的应用，实际上了解下面这些设计软件就可见一斑了：photoshop、coreldraw、illustrator、indesign、pagemaker、freehand等。这些软件主要应用在设计领域，如广告公司、宣传公司、文化传播公司等。当然，现实的应用不等同于全部的艺术内涵，更重要的是在整个平面设计的应用中应该不断增强艺术的思维，借鉴其他艺术设计形式，如建筑设计、景观设计和服装设计等。

二、平面设计存在的问题。

当前，平面设计领域存在一些问题。一是学科与专业建设的`缺失。一些高校的平面设计专业过于注重相关软件课程，如ps等，虽然这些课程可以让学生了解并熟练使用软件，却缺失了相关理论的配套，如相关艺术理论等课程。这样的课程设计缺失表面上看是教学缺失，实际上却是艺术缺失。学生学习了软件，却只知其一不知其二。为什么说一切学科来源于哲学，原因就是如果某种学习不能上升到思想层面，那么这样的学习也就失去了知识储备的最本质意义。没有哲学层面的思考，ps就仅仅是一个设计工具而已。平面设计存在的一些问题在短时间内被忽略了，这些平面设计问题导致了现实中的一些矛盾与困惑。要解决这些问题，我们不能一味从软件入手，更多的是要坚持平面设计的内涵和各种要素意义，真正将平面设计作为问题的存在和出发点，在艺术领域内解决问题。二是平面设计软件对动手能力的无形损害。如同依赖使用电脑输入文字，导致一些人难以写出一手好字。设计者不要过于依赖计算机技术所带来的便捷性，必须认清一点：有时候便捷性是以损失艺术性为代价的。

三、平面设计的未来发展。

谈到未来，很多时候涉及概念性的观点和问题，但是并不妨碍我们基于现实的基础进行分析和畅想。平面设计的应用是大势所趋，是不可逆转的现代化带来的现实内容。平面设计的未来取决于人们如何利用现代技术处理艺术问题，如何更深入地坚持艺术理念来把握平面设计的应用，这是一对矛盾，更是一对必须一起面对的问题。平面设计在未来的发展有以下三个主要表现：第一，平面设计的设计未来。设计实际上是依据当前的设计概念和理念的发展而产生的，设计的未来是多元化的，会更加依靠科技成果的辅助，科技与艺术的结合是大势所趋。第二，平面设计的哲学未来。哲学主要是理念层面的，后现代与现代的争执会作为一个焦点而存在，但是谁也说服不了谁。我们要坚信科学的现代化发展是不可逆转的，要坚持适应新的艺术形式；同时，我们也要更加尊重传统，更加注重把握传统的内涵。第三，平面设计的美学未来。这是一个非常深刻的问题，如何使事物更加具有美的内涵，需要我们重新定义和把握现代美的概念，而不是一味用传统美学要求现代艺术形式。

参考文献：

[1]牛彦然.视错觉在平面设计中的应用与研究.陕西师范大学硕士学位论文，2015.

[2]梅洹林.肌理元素在现代平面设计中的运用研究.重庆大学硕士学位论文，2006.

[3]李嗣阳.平面设计的多维思考.中央美术学院硕士学位论文，2014.

[4]海军.平面设计的符号学研究.清华大学硕士学位论文，2004.

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新型建材的发展与应用论文

摘要：计算机技术的不断进步，信息化技术已经渗透到各行业的管理模式中。有些企业在发展过程中对科技化信息化管理模式的认知不够，这将不利于企业的发展，我们要结合建筑工程信息化管理，强化建筑工程信息化管理模式，才有效地改善现状。本文将就此进行全面分析。

关键词：建筑工程；信息化管理；促进发展；改革创新。

作为人类发展过程中必不可少的元素，建筑企业必须根据时代发展变化而对其自身做出适当调整，以保证企业在社会进程中不会被淘汰掉。而建筑工程管理不仅对企业有着深远影响，对其长期发展也有着一定需求。信息化管理模式已经逐渐进入到我国各个领域中去，而建筑工程管理也必须根据时代的要求，对建筑工程进行信息化技术管理，在进步的同时提高企业经济效益，真正实现建筑工程信息化。

1目前建筑工程管理信息化管理的发展现状。

我国在建筑工程管理上还处在刚刚开始的阶段，对于施工现场的管理也刚刚开始安装摄像监控，其主要是用来便于查看施工现场的安全与消防管理等情况，如在高处安装监控摄像，便可以全面对建筑施工现场进行监管，让管理者在办公室中就可以及时地了解建筑的施工状况。但是此种方法也存在一定的弊端，就是没有在施工现场的领导则无法对施工现场进行监控。所以信息化管理建筑工程还处于可望不可即的地步，这就需要及时引进先进地信息处理技术来满足这方面的需求。要想实现我国的建筑工程信息化管理，那么必须要依靠相关的网络平台，我国曾经出台了相关的规范，充分的指出在建筑施工管理中一定要充分的运用信息化技术，以此来提升施工的效率。并且一些施工企业都逐渐的开始应用一些信息化技术进行施工质量的管理，以此来提升管理效率。对施工现场的勘测就可以采用信息系统对施工人员、项目的设计与设计过程的信息等进行管理；然而现今一些企业在进行建筑工程施工的管理时，还是延着运用传统的管理模式，多余信息的产生到整理等利用纸质媒介进行传播，仅仅有较少的施工企业应用一些计算机软件技术来进行施工的管理。在建筑工程项目管理时，信息传播又比较慢。通过对比建筑工程监理与施工设计，可以看出我国的信息化管理技术在使用上还处于落后的阶段。且监理工作又具有流动性的特点，这样就使得施工现场存在三四个监理人员一起进行监理工作，但是对于建筑工程的施工现场中施工任务与成果记录没有认真的进行；另外，在建筑工程市场中，对于监理方面的软件使用的十分少，这样导致了建筑施工中的监理工作不到位，经常会出现一些违规的现象，影响了建筑施工的质量。所以，相关的建筑施工企业一定要做好信息化技术的应用，不断的更新开发新技术，以此来做好建筑施工中的管理，提升自身的管理效率。

2建筑工程管理信息化管理中存在的问题。

2.1只有少数企业能够实现信息化管理。在这些建筑工程中即便是使用了信息化管理但也只是使用了其中一小部分而已，将信息管理系统定位于信息查询与报表上。这样就不能有效地实现不同数据间的整合与分析，也就无法将行业的动态信息结合在一起。虽然有些企业在信息化的管理上建立了相应的局域网，也运用了工程项目的管理系统，但是信息资源只局限于施工现场与项目的内部，对于现场的管理与其它区域就无法实现互动，宛如一座孤岛，虽然岛内能够达到自给自足，却无法与岛外进行交换。

2.2在信息的管理上存在误区。目前我国许多建筑企业对于信息化管理的认知度仍然停留在理论层面，或者领导层认为只要在企业外围运用现代化技术建立起局域网就可以了，而在进行企业大部分内部管理工作时仍然采用传统的纸张模式，没有真正了解到信息化技术真正的作用以及其所带来的无限商机和经济效益。例如，许多建中企业中有些部门并没有进行信息化技术改革，在加大了企业成本的同时也降低了企业间各个部门之间的协调性，影响并降低企业的综合竞争力，阻碍了企业未来长期发展战略的实施。

2.3建筑工程的监管人员素质不高。由于建筑企业正在进行全面信息化的改革，为了提高建筑企业的整体素质，企业内部监管人员必须具备较高的信息处理技能。而由于建筑企业信息化技术正在建设当中，很多企业监管人员的技术层面仍然停留在传统模式上，对于信息化管理模式一知半解，甚至有些年纪偏大的老员工来说，信息化技术完全就是陌生的模式，影响企业整体发展。

3如何进行建筑工程管理信息化管理。

3.1加强企业内部员工的信息化管理。首先，对建筑企业内部员工进行信息化技术的相关知识技能培训，加大对企业内部管理，提高全体员工的科学意识，推动企业信息化办公形式的进步；其次，在进行员工聘用时严格要求应聘人员必须能够熟练运用现代化信息技术，并且有较高的建筑专业技能知识，提高企业整体文化水平；第三，定期对企业内部全体员工进行计算机技术方面的考核，调动企业员工学习信息技术的主动性和积极性，为企业整体发展带来便利；第四，要根据时代和社会发展及时对员工进行科技教育，确保能够及时将新时期信息化理念注入到员工内部，真正做到企业全面信息化。

3.2健全建筑工程信息技术管理制度。根据科学技术先进水平对企业内部建筑工程信息化进行改革式管理，并制定相应的企业管理制度，严格要求企业上下领导和员工要严格遵守制度条例，将传统管理模式以“去糟粕、取精髓”的方式淘汰掉陈旧的部分，将精髓部分保留下来并结合到新时期信息化技术中去，使建筑企业内部管理模式达到完善、科学、严谨的效果，并深入到员工中真正做到以制度约束自身，提高企业整体效益。

3.3加速企业信息化技术的转变。建筑企业不仅要加强信息化管理制度的实施，更要提高领导基层和部门员工对信息化建设的理解和熟练程度，真正了解到信息化管理的实际意义。首先，企业领导在建立信息化建设网络时要清楚地认识到信息化管理不仅是开发软件，提高企业文化，要在更深层次中进行对整个建筑企业的技术进行改革，并提高企业整体竞争力，并在不断创新中研发有利于建筑企业管理的新技术；其次，要加强对企业内部员工的信息化技术宣传，使员工充分了解信息化技术的特点，在熟练运用信息化技术的同时结合科学技术与工作制度，在减少工作量的同时提高工作质量，加快企业全面信息化的转变速度，为企业增加经济效益的同时加大了市场竞争力，带来更多机遇。

4结束语。

人们对于生活水平的要求越来越高，建筑企业也必须根据人们需求的变化及时做出整改，而由于现代科学技术不断进步，建筑工程企业必须进行全面信息化改革，提高企业的整体发展速度，才能够跟紧社会的步伐成为国内领先企业，为企业生产和人力节省成本的同时加大了企业自身经济效益，达到双赢的目的，并且在完成无纸办公的转变同时起到保护环境的作用，为人类长期生存提供了有利环境，达到节能的目的。

参考文献。

[1]李冰.大数据时代下推进企业信息化管理的必要性和策略研究[j].企业改革与管理，2016(4).

[2]涂媛雅,刘倩,陈曦.企业信息化管理的好帮手―――专家逻辑推理系统[j].中国新通信，2016(2).

年人工智能的计算机网络技术应用论文

摘要：信息技术为如今时代注入了很多活力，也全面带动了社会的发展，人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发，介绍了人工智能的优点和缺点，并总结了计算机网络技术存在的问题，最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。

人工智能是以模仿人类智能为核心，但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域，让一些机器具备人的思维以及感官，这种机器最终会达到具备人类的能力与思维，甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作，例如很多高危工作可以让机器人代替人类，让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密，计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展，而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。

2.1保证网络稳定运行。

现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理，而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛，为社会发展起到极大的帮助，但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素，例如一些数据处理，由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持，因为人工智能体现的是对人类思维的模仿，对数据的处理会更加灵活，配合计算机网络技术强大的计算能力，就可以让负责的数据得到高效处理，让工作效率得到提升，减少了数据处理的成本。

2.2网络管理更加便捷。

网络的覆盖范围越来越大，计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理，人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅，网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式，因此，加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。

2.3资源消耗小。

人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来，让数据处理的效率提升，减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗，节省人们的时间。

人工智能的理念是模拟人类的大脑，让机器代替人完成工作，所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高，未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的，如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助，但这种帮助会让人类产生极大的依赖性，逐渐发展成惰性，人类在生活和生产中参与会越来也少，最大的表现就是会有很多人员失业，毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单，在人力资源成本上投入减少，也有一些研究者认为人工智能最终取代人类，也是有可能发生的。

计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致，完全融入日常生活中，在各个领域都有其影子，但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大，但这些资源大多数都是不规则的，有一些数据带给人们的是纯粹的干扰，计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理，对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利，也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利，但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。

5.1反垃圾邮件系统。

这是一种针对邮箱使用研究出的系统，在使用邮箱的过程中，经常会有一些垃圾邮件，有些是用于广告，有些是诈骗信息，这些垃圾邮件让使用者非常困扰，虽然能够手动删除，但这类邮件通常都是源源不断的，一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统，相当于邮箱外设置了一套防御系统，对垃圾邮箱进行阻拦，这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件，使用邮箱就会更加便利，而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性，防止了诈骗信息进入，有效保护用户的财产安全。

5.2智能防火墙技术。

防火墙对于计算机使用是非常重要的，能够对一些有害信息进行拦截，是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效，可以进行自动防御，计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题，而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化，对于企业来说尤其重要，如今病毒的种类越来越多，威胁信息安全的隐患也更加复杂，一点小小的失误就容易造成极大的损失，智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。

5.3入侵检测技术。

严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种，但更加具体，所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理，通过对数据的分析以及筛选，利用编程生成一份报告，在第一时间呈现给用户，用户能够随时掌握计算机的数据收集情况，也是对病毒的防范，能够在最短的时间内发现病毒入侵情况，以便于及时采取措施，保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是，防火墙体现的是对有害信息的拦截，而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理，人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效，提高入侵检测技术的性能。

5.4网络管理与系统评价系统。

网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的，人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化，使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题，用户往往不知道其中问题产生的真正位置，这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测，找出其中的问题，便于对计算机进行维护，提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要，因为人工智能是对人类思维的模仿，对计算机故障分析更加有效，而且在数据处理时能够运用逻辑思维，对重要数据进行储存，以便于随时提取计算机中的数据。

5.5规则产生式专家系统。

这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库，吸取专家推理机制的优点，计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则，以大量的规则建立成专业数据库，在网络管理中，系统以审计记录以及编制好的规则为依据，对入侵情况进行分析，并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高，并且更具有准确性，人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因为是以已知的经验以及规则进行处理，检测范围比较有限。

5.6人工神经网络。

这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟，也体现了人工智能产生的思路，在应用上更加体现智能的特点，尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用，在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛，在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理，因此在网络管理方面也是非常实用的应用。

5.7数据挖掘技术。

数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础，对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述，并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉，对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理，对数据进行全面的记忆，因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。

5.8人工免疫技术。

人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术，其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合，传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性，尤其是识别病毒的能力不强，杀毒能力也有待提高，通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组，这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进，但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中，系统中会随机产生一些字符串，运用一些算法将一些片段字符串进行判断，若是否定选择是正确的，检测器就可以视为合格。

5.9数据融合技术。

这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿，主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息，对资源进行整合协同，在计算机网络管理领域应该比较广泛，可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用，并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的，这项应用可以将这种局限性打破，让计算机网络安全问题得到有效解决，而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合，让计算机的安全性更高。

6结语。

人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分，近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活，随着技术的进步以及经济水平的提升，人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升，同时提高计算机的各方面性能，带给人们更加便捷的体验，但人工智能在实际应用上还存在一些障碍，而且人工智能的缺点也是值得注意的。

[参考文献]。

人工智能的计算机网络技术应用论文

人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，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，人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：

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（internationaljointconferencesonartificialintelligence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。

人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工程领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。

人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全已经成了人们关心的重点，因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术，开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器，而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：

1、宏观与微观隔离。

一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2、全局与局部割裂。

人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理论与实际脱节。

大脑的实际工作，在宏观上已知道不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的。影响。

人工智能的计算机网络技术应用论文

摘要：随着人工智能技术的日新月异，人类社会生活广泛而深刻的受到其影响，在提高工作效率与生活质量的同时，许多新兴的法律问题逐渐浮现，尤其对与人类社会生活联系紧密的民法提出了挑战。本文以人工智能技术为视角，探讨民法制度在新的时代背景下的发展方向。

随着举世瞩目的人机大战在2016年3月15日落下帷幕，围棋人机大战中人工智能机器人以4比1的成绩战胜围棋九段棋手，揭开了人们对人工智能讨论和联想的新高潮。国内的一部分科技公司已经买下一些机器人公司，准备抢占人工智能的市场先机。在一些企业中已经开始大规模使用机器人代替工人。人工智能的发展必然对人们的社会生活产生深刻的影响，随之而来的是对与社会生活高度相关的民法制度的冲击。

第一回合，发生在第一次工业革命。第一次工业革命的标志产物是珍妮纺纱机，它的产生极大提高了工作效率。一位名叫路德的纺织工人，认为是珍妮纺纱机夺走了他们的工作，带头捣毁了工厂的机器。事件的态势愈演愈烈，最后是英国的政府派出军队进行镇压才得以控制，这就是“路德事件”。

第二回合，发生在第三次工业革命。手机产生于第三次工业革命，它的出现使传呼员的职业彻底消失，拉近了人们之间的距离，提高了工作效率与生活质量。机器又一次战胜了人类。

第三回合，发生在第四次工业革命。智能机械手的出现可以大幅度降低产品的不良率，设备的产能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的战胜了传统的车间工人。这也使得高危险系数以及高人工成本的工种消失。

第四回合，就是发生在不久之前的阿尔法围棋对战围棋九段选手，最终人类以1比4的成绩败北人工智能。

虽然，最智能的机器也需要“老师”的指引，而人类就是机器的老师，但是不容否认的是，在一些领域，人工智能和机器人技术已经代替了人类，并震颤着人类的社会生活。

人工智能产业是近三十年涌现出的高新产业。早在“七五”时期政府就开始了对这一高新技术产业的攻关研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能产品与人工智能应用工程层出不穷。[1]近些年，人工智能技术发展迅速，其应用也愈来愈广，从之前传统的工业领域扩展到军事、公安、医疗和服务等众多领域。

2012年由某公司的实验室研发并推出了无人驾驶汽车，这台汽车不需要驾驶者就可以进行启动、行驶以及停止。这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”其他的交通状况，并且使用详细地图来为前方的道路导航。该公司表示，这些车辆比有人驾驶的车更安全，因为它们能更迅速、更有效地作出反应。这种人工智能汽车的出现，使得汽车的概念以及人们出行方式发生了极大的转变，同时也体现着人工智能技术和机器人技术开始真正融入到人类现实生活中。人类可以预测到，下一代智能型机器人将更加广泛的融入到社会运作中。然而这一高新技术的应用，同时也使得如何避免人工智能机器人侵权或者被侵权以及如何规范机器人的制造、使用等法律问题更加突出。

在医疗领域，人工智能机器人在外科手术中得以应用。美国曾于2000年上市一款医疗外科手术机器人。据统计，至今为止总共2500部机器人被投入市场。这种人工智能机器人的使用，一方面对于提高医疗水平起到了积极的作用，但是也出现了人工智能机器人侵权的事件发生。自2007年至2014年，美国政府就收到了两百多件关于该人工智能机器人手术时发生烧伤或割伤以及感染等侵权事故报告，在这两百多件事故中共造成89名患者医治无效死亡。

基于人工智能机器人在社会生活中产生的问题，一些国家如日本、韩国以及欧共体，已经开始着手制定规章或制度以确保社会稳定以及人工智能技术的可持续发展。日本公布了《下一代机器人安全问题指导方针（草案）》，用于调整人工智能技术的研发与应用。[2]欧洲共同体在2012年推出了欧盟第七框架计划项目，即机器人法研究，聚集了各个相关领域的专家学者，包括法学、哲学、仿生神经工学等专业，讨论并草拟机器人立法政策白皮书。韩国已经拟定了机器人法，专门规定了人与机器人的关系。

除了对人工智能机器人的安全应用进行必要的法律规范以外，同时也应对与人工智能机器人的应用相关的法律，如民法制度进行一定程度上的变革。例如，法律该怎样认定人工智能机器人的法律地位，如若发生侵权事故时该怎样认定相应的法律责任以及适用怎样的归责原则等法律问题。若无人驾驶汽车发生交通事故该怎样认定事故责任。许多相关法律问题都随着人工智能机器人广泛而深入的进入人类社会生活而变得更加凸显，然而相关规章制度仍处于空白阶段。因此，变革相关的法律制度对于平衡人工智能技术与社会的稳定和谐具有重要的意义。

人工智能机器人在社会生活中的广泛应用，更加深刻的影响着人类文明，同时伴随而来的是大量法律问题逐渐涌现。

2006年美国一个名叫《未来学家》的杂志曾这样报道：2016年至2020年，人工智能实体可能会当选为“国会议员”；2020年后，转基因技术加上机器人技术，将制造出“有机机器人”。虽然这些设想都尚未实现，但是在社会生活中人工智能技术是确确实实得以广泛应用的。许多人工智能机器人已经代替人类走向工作岗位，如迎宾机器人、送餐机器人，甚至在日本一款机器人可以向顾客提供推销手机、签订合同等服务。

（一）人工智能技术与婚姻法律制度。

2016年在某电视台的明星喜剧真人秀中，某团队以一部讲述主人公用人工智能机器人做女朋友来应付父母的催婚，最后发现连主人公的父母都是人工智能机器人的喜剧作品参加比赛，其作品以夸张的手法描绘了人工智能技术对人类社会生活的巨大影响。但是不能说小品中的事情不会在现实生活中发生，英国人工智能学者戴维莱维曾推测：人类将和机器人结婚，这一切大约会在2050年实现。

人类与人工智能机器人的结婚能够得到法律的认可，就需要对我国民法制度中的婚姻法律规范进行调整，目前婚姻只能是自然人的行为，而人工智能机器人目前在法律上不是民事主体，但这并不能阻挡人类与人工智能机器人结婚的情况发生。因此，人工智能技术的发展会对婚姻法律制度造成一定程度上的冲击。

（二）人工智能技术与侵权责任法律制度。

人工智能技术的发展赋予了机器人更加类似于人类行为的功能。在2004年的伊拉克战场上，美军仅仅使用了一架由人工智能机器人操作的军用飞机将一个连的兵力瞬间消灭。美国科学家在2006年曾宣称，新研发并投入军用的机器人能够自己检测损伤并独立思考出修复方法。如若这样的机器人太过于像人，而且拥有智慧，很有可能“造反”，对人类造成侵害。这就需要对侵权法律制度进行完善以维护社会稳定。

早在1978年人工智能机器人侵权的事件事实上早已存在。在日本广岛一间工厂里，机器人正切割钢板，但突然转身将其背后正在休息的工人抓住并当做钢板进行切割，这是世界上第一起机器人侵权事件。[3]无独有偶，全苏国际象棋象棋冠军对战早期的人工智能机器人，终以3比1的成绩打败机器人，但机器人恼羞成怒，在众目睽睽下向对手释放强电流，这位国际象棋大师最终并没用抢救过来。

因此，随着人工智能技术的日益精湛，人类不得不考虑机器人侵权的归责原则、责任分配等一系列法律问题，更需要对侵权责任法律制度进行一定的调整以适应高科技时代的大背景。

人工智能技术的发展对与人们联系紧密的民法制度提出了挑战。如果民法不能适应时代的要求，将无法使社会得以稳定运作。因此对相关的民事法律规范进行调整，适应人工智能技术的发展要求，已经是新世纪大势所趋。

[1]金周英，白英。我国机器人发展的政策研究报告[j]。机器人技术与应用，2009—3—30。

[2]肖尤丹。机器人需要“守法”吗[n]。xxx，2014—7—21（20）。

[3]黄建民。我们要给机器人以“人权”吗[j]。读书与评论，2009（6）。

人工智能的计算机网络技术应用论文

人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，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，人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：

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（internationaljointconferencesonartificialintelligence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。

人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工程领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。

人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全已经成了人们关心的重点，因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术，开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器，而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：

1、宏观与微观隔离。

一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2、全局与局部割裂。

人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理论与实际脱节。

大脑的实际工作，在宏观上已知道不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的。影响。

人工智能的计算机网络技术应用论文

摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。

人工智能[1]（artificialintelligence，简称ai）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。

人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。

1.2人工智能研究的发展概况。

近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。

人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。

人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。

2.1智能信息检索技术。

现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。

2.2遗传算法。

遗传算法（geneticalgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理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进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。

人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。

[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j]。福建电脑，2008（9）。

[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j]。价值工程，2013（9）。

[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j]。计算机仿真，2013（7）。

[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j]。科技信息，2014（7）。

[5]张海燕，刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j]。无损检测，2011（5）。

[6]马秀荣，王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j]。呼伦贝尔学院学报，2015（7）。

[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业，2009（8）。

人工智能论文

1.1工程名称：_________小区智能化系统工程。

1.3工程内容。

1）本次智能化系统工程建设包括：闭路监控子系统、可视对讲子系统、周界防范子系统、家庭智能化及家庭安防子系统、一卡通管理子系统、停车场管理系统、综合布线子系统、小区局域网系统、背景音乐子系统、物业管理子系统、设备控制子系统、信息发布子系统、视频点播子系统、网站发布系统。

2）本次合同未涉及_________小区样板房智能化演示系统和单列的智能化演示系统（模拟展板），双方另行协商解决，不包含在本合同中。

3）本次工程建设包括很多可选项目或设备（可建设、可不建设），可选项目或设备如需要建设则作为增项工程进行，双方另外单独结算，补签合同，如有争议，双方协商解决。可选项目或设备包括：闭路监控系统中的远程监控中心、一卡通系统中消费系统、e-a服务器、背景音乐子系统中节目定时器报警信号发生器、电子巡更子系统、家庭智能化及安防系统中的红外发射器、家电控制继电器、无线遥控器、无线接收器等。

4）还有部分建议自购项目或设备，建议自购项目或设备是本智能化系统工程有机构成部分，不可缺，由甲方负责采购。建议自购项目或设备包括：机房子系统、卡座广播系统。

5）本次智能化系统工程一卡通子系统中的智能卡是必选项目，因为价格、型号、印刷不确定，未包含在总报价中，需要另外签订合同，不包含在本合同中。

第二部分工程承包范围。

2、工程承包范围。

2.1承包范围：工程承包内容同招标文件，设计要求及工程地质情况，详见本工程施工图纸及设计说明。

第三部分合同总额、承包方式及合同文件组成。

3、合同总额及承包方式。

3.1合同总额（或者称为工程总造价）即委托乙方建设_________小区智能化系统工程全部子系统所签订合同总额之和，总额为_________万元（_________元整）。

3.2承包方式：该项目采取由乙方包工、包料、包工期、包质量、包安全文明施工的方式进行总承包。

3.3特别说明。

1）在本次智能化系统建设中，所有子系统中所涉及的顾地牌c管价格均由甲方提供，若价格发生变化，以最终价格为准，补差价（如单价高于合同价，甲方补高出部分差价）。

2）在本次工程中，未考虑智能化系统工程主干路由，由甲方为乙方提供室外电信干线管道2孔80c管道。

3）合同中有不可预见因素，若发生增减项，双方补签增、减项合同，一起构成本合同的有效组成部分。

4、组成合同的文件。

4.1本合同。

4.2_________小区智能化系统招标书。

4.3_________小区智能化系统工程技术解决方案书。

4.4_________小区智能化系统工程设备清单及报价。

4.5_________小区智能化系统工程施工组织方案。

4.6中标通知书。

4.7图纸。

4.8双方有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分。

第四部分词语定义。

5、词语定义。

5.1甲方（发包人）：指在合同中约定，具有工程发包主体资格和支付工程价款能力的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。

5.2乙方（承包人）：指在合同中约定，被发包人接受的具有工程施工承包主体资格的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。

5.3项目经理：指承包人在合同中指定的负责施工管理和合同履行的代表。

5.4监理单位：指发包人委托的负责本工程监理并取得相应工程监理资质等级证书的单位。

5.5工程师：指本工程监理单位委派的总监理工程师或发包人指定的履行本合同的代表，其具体身份和职权由发包人承包人在合同中约定。

5.6工程：指发包人承包人在协议书中约定的承包范围内的工程。

5.7合同价款：指发包人承包人在协议书中约定，发包人用以支付承包人按照合同约定完成承包范围内全部工程并承担质量保修责任的款项。

5.8追加合同价款：指在合同履行中发生需要增加合同价款的情况，经发包人确认后按计算合同价款的方法增加的合同价款。

5.9费用：指不包含在合同价款之内的应当由发包人或承包人承担的经济支出。

5.10工期：指发包人承包人在协议书中约定，按总日历天数（包括法定节假日）计算的承包天数。

5.11开工日期：指发包人承包人在协议书中约定，承包人开始施工的绝对或相对的日期。

5.12竣工日期：指发包人承包人在协议书约定，承包人完成承包范围内工程的绝对或相对的日期。

5.13图纸：指由发包人提供或由承包人提供并经发包人批准，满足承包人施工需要的所有图纸（包括配套说明和有关资料）。

5.14施工场地：指由发包人提供的用于工程施工的场所以及发包人在图纸中具体指定的供施工使用的任何其他场所。

5.15书面形式：指合同书、信件、传真等可以有形地表现所载内容的形式。

5.16违约责任：指合同一方不履行合同义务或履行合同义务不符合约定所应承担的责任。

5.17索赔：指在合同履行过程中，对于并非自己的过错，而是应由对方承担责任的情况造成的实际损失，向对方提出经济补偿和（或）工期顺延的要求。

5.18不可抗力：指不能预见、不能避免并不能克服的客观情况。

第五部分施工组织计划及工期。

6、施工组织计划及工期。

6.1根据工期定额及使用需要，确定本工程总工期为____日历天（公历日）。开工日期：________年____月____日（以开工报告为准）；竣工日期：________年____月____日（一次预埋随土建；二次预埋及安装调试随装修）。

6.2进度计划。

1）甲乙双方签订合同后，乙方在____日内做出工程项目计划书、工程施工组织计划书（已提供），经甲方确认后方可施工。

2）承包人（乙方）应在每月____日前，将当月的工程进度计划提交工程师，工程师应在日内予以确认或提出修改意见，逾期不确认也不提出书面意见的，视为同意。

3）承包人必须配合土建主体工程进度计划组织施工，接受工程师对进度的检查、监督。

7、开工及延期开工。

7.1承包人应当按照协议书约定的开工日期开工。承包人不能按时开工，应当不迟于协议书约定的开工日期前5天，以书面形式向工程师提出延期开工的理由和要求。工程师应当在接到延期开工申请后48小时内以书面形式答复承包人。工程师在接到延期开工申请后48小时内不答复，视为同意承包人要求，工期相应顺延。工程师不同意延期要求或承包人未在规定时间内提出延期开工要求，工期不予顺延。

7.2因发包人原因不能按照协议书约定的开工日期开工，工程师应以书面形式通知承包人，推迟开工日期。发包人赔偿承包人因延期开工造成的损失，并相应顺延工期。

8、暂停施工。

9、工期延误。

9.1因以下原因造成工期延误，经工程师确认，工期相应顺延：

1）发包人未能按合同的约定批准乙方提供的图纸；

2）发包人未能按合同的约定提供开工条件；

3）发包人未能按约定日期支付工程进度款，致使施工不能正常进行；

4）工程师未按合同约定提供所需指令、批准等，致使施工不能正常进行；

5）设计变更和工程量增加；

6）一周内非承包人的原因停水、停电、停气造成停工累计超过8小时；

7）由于土建或相关联施工单位原因导致工期延误；

8）不可抗力；

9）双方协商约定或工程师同意工期顺延的其他情况。

9.2承包人在上述条款规定的工期延误情况发生后14天内，就延误的工期以书面形式向工程师提出报告。工程师在收到报告后3天内予以确认，逾期不予确认也不提出修改意见，视为同意顺延工期。

10、工程竣工。

10.1承包人必须按照协议书约定的竣工日期或工程师或发包人同意顺延的工期竣工。

10.3施工中发包人如需提前竣工，双方协商一致后应签订提前竣工协议，作为合同文件组成部分。提前竣工协议应包括承包人为保证工程质量和安全采取的措施、发包人为提前竣工提供的条件以及提前竣工所需的追加合同价款等内容。

第六部分双方一般权利和义务。

1

1、工程师权利与义务。

1

1.1如实行工程监理的，发包人应在实施监理前将委托的监理单位名称、监理内容及监理权限以书面形式通知承包人。

姓名：_________职务：_________。

发包人委派的职权：_________。

需要取得发包人批准才能行使的职权：_________。

工程师应按合同约定行使职权，发包人在合同中要求工程师在行使某些职权前需要征得发包人批准的，工程师应征得发包人批准。

1

1.3发包人派驻施工场地履行合同的代表在本合同中也称工程师：

姓名：_________职务：_________。

发包人委派的职权：_________（其职权不得与监理单位委派的总监理工程师职权相互交叉。双方职权发生交叉或不明确时，由发包人予以明确，并以书面形式通知承包人。）。

1

1.4合同履行中，发生影响发包人承包人双方权利或义务的事件时，负责监理的工程师应依据合同在其职权范围内客观公正地进行处理。一方对工程师的处理有异议时，按本合同关于争议的约定处理。

1.5除本合同内有明确约定或经发包人同意外，负责监理的工程师无权解除本合同约定的承包人的任何权利与义务。

1

2、工程师的委派和指令。

1

2.1工程师可委派工程师代表，行使合同约定的自己的职权，并可在认为必要时撤回委派。委派和撤回均应提前7天以书面形式通知承包人，负责监理的工程师还应将委派和撤回通知发包人。委派书和撤回通知作为本合同附件。

工程师代表在工程师授权范围内向承包人发出的任何书面形式的函件，与工程师发出的函件具有同等效力。承包人对工程师代表向其发出的任何书面形式的函件有疑问时，可将此函件提交工程师，工程师应进行确认。工程师代表发出指令有失误时，工程师应进行纠正。

除工程师或工程师代表外，发包人派驻工地的其他人员均无权向承包人发出任何指令。

承包人认为工程师指令不合理，应在收到指令后24小时内向工程师提出修改指令的书面报告，工程师在收到承包人报告后24小时内做出修改指令或继续执行原指令的决定，并以书面形式通知承包人。紧急情况下，工程师要求承包人立即执行的指令或承包人虽有异议，但工程师决定仍继续执行的指令，承包人应予执行。因指令错误发生的追加合同价款和给承包人造成的损失由发包人承担，延误的工期相应顺延。

本款规定同样适用于由工程师代表发出的指令、通知。

1

2.3工程师应按合同约定，及时向承包人提供所需指令、批准并履行约定的其他义务。由于工程师未能按合同约定履行义务造成工期延误，发包人应承担延误造成的追加合同价款，并赔偿承包人有关损失，顺延延误的工期。

1

2.4如需更换工程师，发包人应至少提前7天以书面形式通知承包人，后任继续行使合同文件约定的前任的职权，履行前任的义务。

1

3、项目经理。

1

3.1项目经理的姓名：_________职务：_________。

1

第三人，由发包人承担由此发生的追加合同价款，相应顺延工期；责任在承包人，由承包人承担费用，不顺延工期。

1

3.4承包人如需要更换项目经理，应至少提前7天以书面形式通知发包人，并征得发包人同意。后任继续行使合同文件约定的前任的职权，履行前任的义务。

1

4、甲方责任。

1

4.1甲方责任：

6）确定水准点与坐标控制点，以书面形式交给承包人，进行现场交验；

9）向乙方（承包人）提供器材保管库房；

10）向乙方（承包人）提供施工场地办公和生活的房屋及设施。

1

5、乙方（承包人）工作。

1

5.1乙方责任：

1）施工前将相关的设计、施工组织方案送甲方审查；

2）向工程师提供月度工程进度计划及相应进度统计报表；

5）工程器材进场未交给甲方（发包人）之前，承包人负责保管，在承包人保管期间发生损坏，承包人负责出资维修；如因发包人提前使用造成损坏，由发包人承担维修费用。

第七部分质量和检验。

1

6、工程质量。

1

6.2双方对工程质量有争议，由双方同意的工程质量检测机构鉴定，所需费用及因此造成的损失，由责承担。双方均有责任，由双方根据其责任分别承担。

1

7、检查和返工。

1

7.1承包人应认真按照标准、规范和设计图纸要求以及工程师依据合同发出的指令施工，随时接受工程师的检查检验，为检查检验提供便利条件。

1

7.3工程师的检查检验不应影响施工正常进行。如影响施工正常进行，检查检验不合格时，影响正常施工的费用由承包人承担。除此之外影响正常施工的追加合同价款由发包人承担，相应顺延工期。

1

7.4因工程师指令失误或其他非承包人原因发生的追加合同价款，由发包人承担。

1

8、隐蔽工程和中间验收。

1

8.1工程具备隐蔽条件或达到约定的中间验收部位，承包人进行自检，并在隐蔽或中间验收前48小时以书面形式通知工程师验收。通知包括隐蔽和中间验收的内容、验收时间和地点。承包人准备验收记录，验收合格，工程师在验收记录上签字后，承包人方可进行隐蔽和继续施工。验收不合格，承包人在工程师限定的时间内修改后重新验收。

1

8.3经工程师验收，工程质量符合标准、规范和设计图纸等要求，验收12小时后，工程师不在验收记录上签字，视为工程师已经认可验收记录，承包人可进行隐蔽或继续施工。

1

9、重新检验。

1

9.1如承包人未通知发包人验收隐蔽工程，发包人有权要求重新验收，无论有无质量问题，所发生的费用均由承包方承担；如承包人通知发包人验收隐蔽工程，发包人未进行验收，或发包人已进行验收而要求重新验收时，无论有无质量问题，所发生的费用由发包人承担，与此同时发包人应赔偿承包人损失，并相应顺延工期。

第八部分安全施工。

20、安全施工与检查。

20.1承包人应遵守工程建设安全生产有关管理规定，严格按安全标准组织施工，并随时接受行业安全检查人员依法实施的监督检查，采取必要的安全防护措施，消除事故隐患。由于承包人安全措施不力造成事故的责任和因此发生的费用，由承包人承担。

20.2发包人应对其在施工场地的工作人员进行安全教育，并对他们的安全负责。发包人不得要求承包人违反安全管理的规定进行施工。因发包人原因导致的安全事故，由发包人承担相应责任及发生的费用。

2

1、安全防护。

2

1.1承包人在动力设备、输电线路、地下管道、密封防震车间、易燃易爆地段以及临街交通要道附近施工时，施工开始前应向工程师提出安全防护措施，经工程师认可后实施，防护措施费用由发包人承担。

2

2、事故处理。

2

2.1发生重大伤亡及其他安全事故，承包人应按有关规定立即上报有关部门并通知工程师，同时按政府有关部门要求处理，由事故责承担发生的费用。

2

2.2发包人承包人对事故责任有争议时，应按政府有关部门的认定处理。

第九部分付款方式及工程量计算。

2

3、付款方式。

2

3.1本工程实行工程总费用包干，无预付款，每月按照经核实的工程实际进度的85%支付工程进度款，竣工验收后，支付至已完实际工程量的95%，质保期满后支付剩下的5%款。

2

3.2工程因甲方原因进行重大调整（重大调整条款双方另行约定）所产生的追加合同价款或减少的合同价款，应与工程款（进度款）同时调整支付。

2

4、工程量的计量。

2

4.2工程师收到承包人报告后3天内未进行计量，从第4天起，承包人报告中开列的工程量即视为被确认，作为工程价款支付的依据。工程师不按约定时间通知承包人，致使承包人未能参加计量，计量结果无效。

2

4.3对承包人超出设计图纸范围和因承包人原因造成返工的工程量，工程师不予计量。

第十部分工程变更。

2

5、工程设计变更。

2

5.1施工中发包人需对原工程设计变更，应提前14天以书面形式向承包人发出变更通知。

因变更导致合同价款的增减及造成的承包人重大损失，由发包人承担，延误的工期相应顺延。

2

5.2施工中承包人不得对原工程设计进行变更。因承包人擅自变更设计发生的费用和由此导致发包人的直接损失，由承包人承担，延误的工期不予顺延。

2

5.3承包人在施工中提出的合理化建议涉及到对设计图纸或施工组织设计的更改及对材料、设备的换用，须经工程师同意。未经同意擅自更改或换用时，承包人承担由此发生的费用，并赔偿发包人的有关损失，延误的工期不予顺延。

工程师同意采用承包人合理化建议，所发生的费用和获得的收益，发包人承包人另行约定分担或分享。

2

6、其他变更。

2

6.1合同履行中发包人要求变更工程质量标准及发生其他实质性变更，由双方协商解决。

2

7、确定变更价款。

2

7.1承包人在工程变更确定后14天内，提出变更工程价款的报告，经工程师确认后调整合同价款。

2

7.2工程师应在收到变更工程价款报告之日起7天内予以确认，工程师无正当理由不确认时，自变更工程价款报告送达之日起7天后视为变更工程价款报告已被确认。

2

7.3工程师不同意承包人提出的变更价款，按本合同关于争议的约定处理。

2

7.4工程师确认增加的工程变更价款作为追加合同价款，与工程款同期支付。

第十一部分竣工验收。

2

8、竣工验收。

2

8.1工程具备竣工验收条件，承包人按国家工程竣工验收有关规定，向发包人提供完整竣工资料及竣工验收报告；工程验收以发包人确认的工程施工图纸、设备说明书、项目施工方案及整体调试和验收计划、有关变更的书面文件为依据验收。

2

8.2发包人收到竣工验收报告后5天内组织有关单位验收，并在验收后5天内给予认可或提出修改意见。承包人按要求修改，并承担由自身原因造成修改的费用。

2

8.3发包人收到承包人送交的竣工验收报告后5天内不组织验收，或验收后5天内不提出修改意见，视为竣工验收报告已被认可。

2

8.4工程竣工验收通过，承包人送交竣工验收报告的日期为实际竣工日期。工程按发包人要求修改后通过竣工验收的，实际竣工日期为承包人修改后重新递交竣工验收报告的日期。

2

8.5发包人收到承包人竣工验收报告后5天内不组织验收，从第6天起承担工程保管及一切意外责任。

2

8.7因特殊原因，发包人要求部分单位工程或工程部位甩项竣工的，双方另行签订甩项竣工协议，明确双方责任和工程价款的支付方法。

2

8.8工程未经竣工验收或竣工验收未通过的，发包人不得使用。发包人强行使用时，由此发生的质量问题及其他问题，由发包人承担责任。

2

8.9工程竣工验收符合合同规定的验收标准后，发包方不得因其他经济纠纷拒绝付款给承包人。

2

9、质量保修。

2

9.1本工程保修期自通过竣工验收之日起计算，保修期为________年；设备或子系统按厂方提供的保修条款执行，合同另附部分原厂家质保和售后服务说明。

2

9.2保修责任范围：凡属于承包方施工及承包方负责的器材质量原因造成的系统故障，属承包方保修责任范围，承包方维修。

第十二部分违约、索赔和争议。

30、违约。

30.1发包人（甲方）违约。当发生下列情况时，发包人应承担违约责任，并赔偿因其违约给承包人造成的经济损失，顺延延误的工期：

2）本合同第23条提到的发包人无正当理由不支付工程竣工结算价款；

3）发包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。

4）发包人没有按照合同付款条件及时付款给承包人工程款项，每拖延____日，按照应付款项的万分之一支付给承包人利息。

30.2承包人（乙方）违约。当发生下列情况时，承包人承担违约责任，并赔偿因其违约给发包人造成的损失：

1）因承包人原因不能按照合同约定的竣工日期或工程师同意顺延的工期竣工；

2）因承包人原因工程质量达不到合同约定的质量标准；

3）承包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。

4）承包人不按工期竣工的，每逾期____日，按未竣工工程造价的万分之一支付违约金，但违约金额总金额不超过本合同总金额。

30.3一方违约后，另一方要求违约方继续履行合同时，违约方承担上述违约责任后仍应继续履行合同。

3

1、索赔。

3

1.1当一方向另一方提出索赔时，要有正当索赔理由，且有索赔事件发生时的有效证据。

1）索赔事件发生后7天内，向工程师发出索赔意向通知；

3

1.2款确定的时限向承包人提出索赔。

3

2、争议。

3

2.1发包人承包人在履行合同时发生争议，可以和解或者要求有关主管部门调解。当事人不愿和解、调解或者和解、调解不成的，双方约定向_________仲裁委员会提请仲裁或向人民法院提起诉讼。

3

2.2发生争议后，除非出现下列情况的，双方都应继续履行合同，保持施工连续：

1）单方违约导致合同确已无法履行，双方协议停止施工；

2）调解要求停止施工，且为双方接受；

3）仲裁机构要求停止施工；

4）法院要求停止施工。

第十三部分合同解除、生效与终止。

3

3、合同解除。

3

3.1发包人承包人协商一致，可以解除合同。

3

3.2发包人不按合同的约定支付工程款（进度款），双方又未达成延期付款协议，导致施工无法进行，停止施工超过7天，发包人仍不支付工程款（进度款），承包人有权解除合同。

3

3.3有下列情形之一的，发包人承包人可以解除合同：

1）因不可抗力致使合同无法履行；

2）因一方违约致使合同无法履行。

3

3.5合同解除后，承包人应妥善做好已完工程和已购材料、设备的保护和移交工作，按发包人要求将自有机械设备和人员撤出施工场地。发包人应为承包人撤出提供必要条件，支付以上所发生的费用，并按合同约定支付已完工程价款。已经订货的材料、设备由订货方负责退货或解除订货合同，不能退还的货款和因退货、解除订货合同发生的费用，由发包人承担，因未及时退货造成的损失由责承担。除此之外，有过错的一方应当赔偿因合同解除给对方造成的损失。

3

3.6合同解除后，不影响双方在合同中约定的结算和清理条款的效力。

3

4、合同生效与终止。

3

4.1本合同双方签字盖章后生效。

3

4.2除。

第十一部分第29款外，发包人承包人履行合同全部义务，竣工结算价款支付完毕后，本合同即告终止。

3

4.3合同的权利义务终止后，发包人承包人应当遵循诚实信用原则，履行通知、协助、保密等义务。

第十四部分其他。

3

5、合同文件及解释顺序。

3

5.1合同文件应能相互解释，互为说明。组成本合同的文件及优先解释顺序如下：

1）合同书。

2）图纸。

3）投标书（包括技术解决方案书、施工组织方案书、设备清单及报价）及其附件。

4）招标文件。

5）工程质量保修条款。

6）标准、规范及有关技术文件。

合同履行中，发包人承包人有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分。

3

5.2当合同文件内容含糊不清或不相一致时，在不影响工程正常进行的情况下，由发包人承包人协商解决。双方也可以提请负责监理的工程师做出解释。双方协商不成或不同意负责监理的工程师的解释时，按本协议书关于争议的约定处理。

3

6、语言文字和适用法律、标准及规范。

3

6.1语言文字：本合同文件使用汉语语言文字书写、解释和说明。

3

6.2适用法律和法规：本合同文件适用国家的法律和行政法规。需要明示的法律、行政法规是：《中华人民共和国民法典》、《中华人民共和国招投标法》、《建筑法》。

3

6.3适用标准、规范。

1）适用标准、规范的名称：《居住小区智能化系统建设要点与技术导则》（修订稿）、《智能建筑工程质量验收规范》(征求意见稿）、《智能建筑设计标准》、《建筑通用布线国际标准》、《商用建筑布线标准》、《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》、《建筑与建筑群综合布线系统工程验收规范》及地方现行的工程施工验收规范。

2）发包人提供标准、规范的时间：开工前。

3）所发生的购买、翻译标准、规范或制定施工工艺的费用，由发包人承担。

3

7、图纸。

3

7.1发包人应在签订合同时向承包人提供一套最终版电子版建筑平面图，承包人在开工前一周内向发包人提供两套图纸。发包人需要增加图纸套数的，承包人应代为复制，复制费用由发包人承担。发包人对工程有保密要求的，应在协议书中提出保密要求，保密措施费用由发包人承担，承包人在约定保密期限内履行保密义务。

3

7.2承包人未经发包人同意，不得将本工程图纸转给。

第三人。工程质量保修期满后，除承包人存档需要的图纸外，应将全部图纸退还给发包人。

3

7.3承包人应在施工现场保留一套完整图纸，供工程师及有关人员进行工程检查时使用。

3

8、不可抗力。

3

8.1不可抗力包括因战争、动乱、空中飞行物体坠落或其他非发包人承包人责任造成的爆炸、火灾，以及双方约定的风雨、雪、洪、震等自然灾害。

3

8.2不可抗力事件发生后，承包人应立即通知工程师，并在力所能及的条件下迅速采取措施，尽力减少损失，发包人应协助承包人采取措施。工程师认为应当暂停施工的，承包人应暂停施工。不可抗力事件结束后48小时内承包人向工程师通报受害情况和损失情况，及预计清理和修复的费用。不可抗力事件持续发生，承包人应每隔7天向工程师报告一次受害情况。不可抗力事件结束后14天内，承包人向工程师提交清理和修复费用的正式报告及有关资料。

3

8.3因不可抗力事件导致的费用及延误的工期由双方按以下方法分别承担：

1）工程本身的损害、因工程损害导致。

2）发包人承包人人员伤亡由其所在单位负责，并承担相应费用；

3）承包人机械设备损坏及停工损失，由承包人承担；

5）工程所需清理、修复费用，由发包人承担；

6）延误的工期相应顺延。

3

8.4因合同一方迟延履行合同后发生不可抗力的，不能免除迟延履行方的相应责任。

3

9、合同份数。

3

乙方（盖章）：_________地址：_________。

地址：_________法定代表人：_________。

法定代表人：_________委托代理人：_________。

委托代理人：_________电话：_________。

电话：_________传真：_________。

传真：_________开户银行：_________。

开户银行：_________账号：_________。

账号：________年____月____日。

________年____月____日签订地点：_________。

签订地点：_________。

返

人工智能的计算机网络技术应用论文精选

摘要：人工智能自提出到兴盛，短短半个世纪以来，一直都处于科技研究的前沿和创新热点。人工智能已经逐渐从科学家们的想象逐步走入了人们的工作生活当中，人工智能相关的语音识别、图像处理、自然语言处理、数据挖掘等领域也得到了蓬勃的发展。该文从人工智能的基本概念出发，探索及了解了人工智能领域的相关研究方向和应用领域，解读了人工智能发展历程中的大事件和大人物，立足于现状，对于未来可能的发展方向和技术瓶颈进行了预测和总结。

人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一，2016年初轰动世界的谷歌alphago打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它会对我们的生活有什么影响？在这个背景下，我们深入探究人工智能及其相关的技术领域，对于人工智能的普及和发展有着重要意义，也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。

人工智能（artificialintelligence，ai）是一门全新的信息技术科学，是计算机科学技术的一个重要分支，是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器，计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术，它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器，包括了算法和其他应用程序，处理的任务也远远超出了简单计算，从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等，日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张，人工智能是人类智慧的结晶，未来也可能展现出超过人类的智能。

人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域，延伸出了以下几个主要的研究方向：

2.1逻辑推理与证明。

早期的人工智能更多的解决了大量数学问题，逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明，根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论，演绎和直觉相结合，在推理和证明中实现部分智能。

2.2问题求解。

问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现，化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解；而另一个实例则是数学方程的求解实现，分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。

2.3自然语言处理。

自然语言处理也叫自然语言理解（naturallanguageprocessing，nlp），是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序，并研究相关的理论方法和技术。nlp是人工智能领域的主要研究方向之一，也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是nlp的重要研究内容，目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。

2.4专家系统。

专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统，依托于人工智能相关技术，根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策，从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看，专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别；而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看，专家系统也可分成解释型（分析和阐述符号数据的意义）、调试型（根据故障制定排除方案）、预测型（根据现状预测指定对象未来可能的结果）、维修型（针对特定故障制定并实施规划方案）、设计型（按指定需求制作图样和方案）、规划型（根据指定目标制定行动方案）等。

专家系统的建立包含以下几个步骤：（1）初始专家知识库的设计：包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建；（2）开发和试验系y原型机；（3）改进与归纳专家知识库等。

专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上，没有精确或统一的求解算法，因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天，专家系统也逐渐更重视理论和基础研究，除了基于经验的理论，基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中，未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。

2.5机器学习。

机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程，是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展，也是人工智能初步实现的重要标志。机器学习除了在人工智能领域有着重要应用，对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义，机器学习的时代才刚刚开始，各种理论方法也正在逐步完善中，未来精彩可期。

人工智能的首次提出至今已有60年的历史，在这个循序渐进的过程中，无论是功能场景还是机器模式，都逐渐从单一到通用、从简单到复杂，表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力，未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。

作为辅助人类生产生活的重要工具，日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中，下面我们介绍几种常见的使用场景：（1）智能房屋和家居生活的构建：目前的智能停留在自动控制i域，通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等；而未来，人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好，利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据，通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。（2）无人驾驶的智能汽车：主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术，配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍，最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠，我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。（3）基于神经网络的新型翻译方式：在线翻译相信大多数人都不陌生，使用范围广普及率极高，但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术，如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破，而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维，使得翻译结果更流畅合乎规范，也方便人们更好地理解。

人工智能的发展历程不算很长，但发展速度却特别迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样，人工智能的发展中也经历了高潮和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生，我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段：

（1）1950年，举世闻名的“图灵测试”（图灵，英国数学家，1912―1954）首次发表于《计算机与智能》一文，即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中，是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。

（2）1956年，由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的dartmouth学会于达特茅斯大学召开，会上首次提出“人工智能”一词，这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会，见证了人工智能学科研究的开端。

（3）1960年以来，生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由bezdek提出，计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义，涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。

（4）上世纪90年代开始，专家系统逐渐兴起，对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。

（5）从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施，到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入，再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴，人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。

（6）从1956年ai概念的正式提出以来，人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展，很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实，人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中，成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。

从人工智能的提出到逐渐走入人们生活，人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注，甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然，通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域，我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向：（1）机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。（2）自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。（3）机器学习时代更快速的数据处理分析策略。（4）各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。（5）超人工智能（artificialsuperintelligence，简称asi）时代下ai是否会走向失控给人们带来的微恐惧。

在短短60年的时间内，人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时，有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈，距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善，是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。

[2]张妮，徐文尚，王文文。人工智能技术发展及应用研究综述[j]。煤矿机械，2009，30（2）：4-7.

[3]turingam.computingmachineryandintelligence[j]。mind，1950，59（236）：433-460.