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人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇一
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]。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇二
应用数据分析硕士是一个1.5年学制的研究生学位，由澳大利亚国立大学工程与计算机科学学院提供。它旨在为学生提供：
a.数据分析领域最好的实践机会。
b.与数据分析行业相关的先进课程。
c.更加深入学习计算、统计学、社会科学其中一个领域的机会。
d.将来从事数据分析的职业发展机会。
e.从事专业相关研究的机会。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇三
随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的企业和组织开始将其应用于实际业务中，以提升效率和改善体验。而了解人工智能的基础应用是使用人工智能技术的前置条件，因此，不管是从事科技行业还是其他领域，了解人工智能的基础应用已经成为一项必要的技能和素养。
人工智能的基础应用包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术。机器学习是指机器通过学习已有的数据和算法，从中得出有效的规律和预测模型，从而可以在未来的数据中进行分类、识别等预测操作。自然语言处理技术可以通过语音识别、自动语音转换、语言翻译等方式，实现机器和人之间的自然语言交互。计算机视觉技术可以识别和分析数字图像和视频，处理复杂的图像内容以及提高设备的智能化水平。了解这些技术原理和应用场景，可以更加深入地理解人工智能的基础框架、工作原理和成果。
第三段：实践应用的体验和心得。
在实践应用中，我深刻地认识到人工智能基础应用的应用性和广泛性。在一次团队项目中，我们使用了机器学习的算法对数据进行分类预测，同时使用计算机视觉技术来进行图像识别和图像增强等操作。在这个项目中，我们不仅能够快速地处理大量数据，更能提高数据的准确性和有效性，从而更好地辅助我们的判断和决策。此外，我们还尝试了自然语言处理技术的应用，通过对人机交互实现对话式交互，从而为用户提供更好的使用体验。通过这些实践，我深刻意识到，人工智能基础应用已成为一项重要的技能，学习掌握这些技术可以帮助我们更好地适应当前的科技创新和经济发展。
随着人工智能技术的不断发展和应用，人工智能在经济、战略和政治等领域的应用将会越来越广泛。同时，人工智能技术的应用也带来了一些安全、伦理和法律方面的挑战。例如，人工智能算法的可解释性、数据隐私保护、机器自主决策等问题，将成为人工智能应用的重要特征和限制性因素。因此，了解人工智能的基础应用并不仅仅是一项技术培训，而是一种拓宽视野、了解趋势的前瞻性思考。
第五段：综合总结和展望。
总体而言，人工智能基础应用已成为我们应对时代潮流和发展趋势的必要素养和技能。未来，我们需要不断积累人工智能基础知识和技能，不断深化对人工智能技术和应用领域的探索和认识，才能更好地适应和引领人工智能时代的变革。同时，我们也需要持续关注人工智能应用的安全、伦理和法律问题，建立健全的管理机制和法律框架，以确保人工智能技术的应用和发展不断走向安全、可靠和可预期的方向。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇四
摘要：基于农村拥有几千万农机从业人员及农业生产发展的需求，应该把农机信息化体系建设列为农机化发展的重点建设项目。为此需要认真探索研究构建农机移动通信信息化服务网络，推动农机化发展的路径，文章希望为构建农村农机移动通信信息化服务提供帮助。
关键词：农机信息化；移动通信；服务平台。
1、移动通信发展现状有利于农机信息化建设。
鉴于当前农村农机信息化体系的现状，完全可以利用移动通信这个高效灵活的信息平台来建立一套新农机信息化体系――基于移动通信的农机信息化服务平台。当前中国的移动通信已经发展到了一个相对较高的阶段，移动通信的覆盖范围广。移动运营商在有人口的地方都会有基站的架设，信号能覆盖全区大部分的市县乡镇，直到村。有线网络无法架设到的地区，无线信号却可以覆盖到，这就解决了有线网络“最后一公里”的障碍，也解决了制约农民的信息“瓶颈”[1]。
2、建立基于移动通信的农机信息化服务平台的方式。
2.1以sp、cp+sp的方式农机信息服务机构向业务内容提供部门获取资讯，如农民对气象信息需求迫切，那么农机信息服务机构就可以向气象台获取气象信息，然后通过移动运营商以短信或者更高级的形式向农民发布，例如图片、语音等方式，这样就使得信息更为直观；如农民需要其它类型的信息服务，那么农机信息服务机构就可以通过向其它相应部门获取[2]；甚至农民也可以向农机信息服务机构发布自己的供求信息，再由农机信息服务机构通过移动运营商向其它农民发布。
2.2以wap网站的方式由于sp或cp+sp方式在互动性上的不足，于是寻求更为灵活的方式，就是建立wap网站。得益于移动通信技术的发展，尤其是移动网络技术的发展和gprs业务的蓬勃兴起，用手机上网浏览现在是一件相当简单的事情。使用这种技术的一大优点就是互动性非常好，就如同用有线网络在固定的电脑上浏览网页一般[3]。现在大多数的手机都具备了gprs功能，只要开通业务和对手机进行简单的设置，就可以实现用手机上网浏览。
2.3以3g的方式基于3g建立的农机信息化服务平台将能够为农民提供更丰富的信息业务。包括提供现行移动通信网络上提供的所有信息业务，并能使其更为具体形象。例如产品的推广介绍，得益于3g的.大带宽和高速率，不仅能够用图片来展示，还可以用视频进行展示，农民不用离开作业现场就可以观看到远在千里之外的产品演示；3g还能够提供现行网络所无法提供的增值业务，例如可视电话，农民可以通过信息服务平台寻找合作伙伴，然后进行可视的电话洽谈，甚至可以同时与几个合作伙伴进行可视的电话洽谈；此外，农民还可以下载观看由农机信息机构发布在网站上的技术推广的视频，或者直接观看由农机信息机构通过信息服务平台直播的技术推广节目，农机服务机构便能够在一地方向多个地方进行技术的推广[4]。
3、结束语。
综上所述，全面提高科技示范户的素质和辐射能力。认真探索研究构建农村农机移动通信信息化服务网络，推动农机化发展中示范户是否选准，将直接关系到新技术是否能在群众中推广，它是非常关键的一环。所选的示范户首先一定要科技意识强，乐意接受新的科学技术，敢大胆尝试新技术在生产中的应用；其次要胸怀宽广，不保守，乐于助人；还要人缘好，别人愿意与他接触、交流，这样才能保证示范户学到的技术在群众中推广。
参考文献：
[3]王俊英，宋慧欣，周继华，等.探索农业科技推广新机制拓展农业科技入户新思路[j].作物杂志，2006(2)：4-6.
[4]张建明，魏家尚.以实施科技入户工程为契机创新农技推广机制[j].中国农技推广，2005，21(9)：7-8.
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇五
人工智能是当今科技界最火热的领域之一，作为一种新兴的技术手段，它在各个领域中都有越来越广泛的应用。在探索与实践的过程中，许多人都有了自己的心得和体会。在我的学习和实践中，我也深刻感受到了人工智能的基础应用给我们带来的重要意义和作用。
在学习人工智能基础应用之前，了解人工智能的基础概念和技术知识非常重要。归纳起来，人工智能技术包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。机器学习是一个非常重要的工具，可以通过训练模型实现分类、回归、聚类等功能。深度学习在图像、语音和自然语言处理等领域中都取得了很大的成功。自然语言处理则可以将人类语言转化成计算机语言进行处理。熟悉这些基础概念和技术，对于理解人工智能的应用和实现原理很有帮助。
人工智能基础应用已经被广泛运用于各行各业，如医疗、金融、电商等。其中，医疗领域最为引人注目。人工智能通过智能监测和分析处理，可以辅助医生快速、准确地做出诊断。像阿里巴巴的“城市大脑”项目也在城市管理中用到了人工智能技术，协助城市决策者来提高市政管理的效率，并优化人们的日常生活。在金融领域中，人工智能可以通过数据分析，识别出那些具有较高风险的金融产品；在电商领域，它可以根据用户的历史购买信息，生成推荐产品。这些应用都在不同的领域实现了效率的提升和人员的减少。
在我的学习和实践中，我将人工智能基础应用于图像识别中。通过学习深度学习，使用Keras框架，我实现了一个简单的图像识别模型。模型包含了两个卷积层、一个池化层、一个全连接层，加上softmax分类器。对于几类不同的图片，经过若干轮数据训练后，可以得到不错的识别效果，证明了深度学习在图像识别领域的强大威力。通过实践，我认识到人工智能只有在实践中才能够真正展示其价值和实用性。
第四段：人工智能带来的是挑战和机遇。
人工智能的应用给我们带来了巨大的机遇，但同时也面临着困难和挑战。其中最大的难点是数据质量，人工智能需要大量、高质量的数据才能达到不错的准确率。此外，花费也是个问题。做大型的人工智能项目需要大量的资金，而这些资金可能会对其他领域困难重重。另外，人工智能会取代许多传统工作岗位，这将对人类社会产生深刻的影响。所以，对于未来的发展方向和行业应用，我们需要充分的考虑。
第五段：展望人工智能的未来。
无疑，人工智能将会是未来很长一段时间里领先技术的代表，它可以为我们的创新和进步提供可能性，代表未来新的科技模式和发展趋势。人工智能作为一种前沿研究领域，未来在科技和人类社会中将贡献巨大。发展人工智能的同时，我们需要有强烈的社会责任感，并且对其做到科学治理，将其使用在人类社会进步的方向上，更好地助推人类进入更加美好的未来。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇六
阅读下面的材料，根据要求作文。(60分)。
美国有句谚语：“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”人们不能漠视数据，数据是科学的度量。
有学者认为，我们正处在一个数据时代。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽的迅速提升，云计算、物联网的应用多样，数据的运用和创新给公民、政府、社会带来了种种的挑战和变革。
【优秀作文】。
近日，由于北方地区灰霾天气频发，被称为灰霾“元凶”的.细颗粒物(pm2.5)受到空前关注。许多人都在呼吁政府尽早出台pm2.5的评价标准。温家宝总理最近也表示，环境监测标准将逐步与国际接轨，使监测结果与人民群众对青山绿水蓝天白云的切实感受更加接近。
生活的经验告诉我们，凡事要做到心中有数。有“数”的标准，未必是感观上的眼见为实，而可能是习惯于对科学数据的求证。在各类统计数据中，常见到表格、数据、箭头、报表，把它们准确制成了柱状图、折线图、曲线图，于是，人们觉得生活获得了实证性，或者说科学性。
数据让生活变得可测量，有时候，符号化、数据化的结果，有可能偏离生活的真实。近期的例子就是pm2.5。
空气质量监测结果与老百姓感受不符，已表现突出。在一些城市，空气质量优良率多年保持90%以上高比例，优秀空气天数也呈逐年大幅增长的趋势，而与数据上的“大好形势”不相符的是，人们抬头见到蓝天的次数并未增多，在一些“光灰”城市中，甚至连10米以外的风景也无法辨识。
很难说，数据不符合人们的感受，就是有意为之，或者是欺骗。普通人通过蓝天可见度来界定空气质量，而掌握专业知识和一系列指标、数据的人，则通过收集和分析数据来判断空气质量。前者是生活的直观，后者是逻辑的结论。你说看不见蓝天，他告诉你数据说“空气质量良好”，甚至当你肉眼见到蓝天白云，数据仍可能告诉你说“还有浮尘”。这就是生活与数据之间的距离。事实上，pm2.5本身就是数据之一，在它之后，随着技术的进步，很可能有更多的检测手段与数据被“发明”出来。
科学技术使得生活感受得到量化，因而可以被测量。这是现代社会的一个基本特征，生活的数据化也许更趋于精确，但也可能背离人们的直观感受。
数据化的生活与感受的生活之间的距离，将会永远存在，不可能真正一致。就环境监测标准而言，正如温家宝总理所说，应尽可能地接近人们对蓝天白云的切实感受。
文档为doc格式。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇七
随着科技的飞速发展，人工智能已经成为了这个时代的重要技术，被广泛应用于医疗、金融、教育、交通等诸多领域。无论是在工作中，还是在生活中，我们都离不开人工智能技术的帮助。在过去的两年中，我在实践中不断体验和探索人工智能技术的应用，其中的收获和体会让我受益匪浅。
第一段：智能语音助手。
我常常使用智能语音助手，如Siri、小度等。在工作中，通过语音助手快速查找信息，提高效率。在生活中，我利用它来提醒我吃饭、运动、看医生等，使得生活更加便捷和规律。此外，智能语音助手还具有智能聊天的功能，能够满足人们的互动需求。我最喜欢和我的语音助手进行智能闲聊，向它请教各种问题或倾诉自己的心事，这让我感到非常的开心和轻松。
第二段：面部识别技术。
面部识别技术目前在安防领域得到了广泛应用，如超市、机场、地铁等公共场所都使用了此技术。我也使用面部识别技术来解锁我的手机、电脑等设备。面部识别准确率非常高，使用也非常方便，无需记密码、输入验证码等繁琐操作。此外，由于面部识别可以判断性别、年龄、情绪等信息，还有很大的潜力被用于无人售货、智能家居、虚拟现实等新兴领域。
第三段：智能推荐系统。
智能推荐系统是由人工智能算法驱动的推荐算法，目的是根据用户历史行为、兴趣爱好和群体特征等因素对用户个性化推荐产品、服务或内容。这个系统被广泛应用于电子商务、视频网站、音乐平台等领域。我常常使用的是购物网站，它的智能推荐系统可以根据我的浏览、购买和收藏等信息为我选择最适合我的商品，为我节约了购物时间和成本。但是，也有一些问题，这些推荐系统可以形成信息茧房，让我们一直处于“我爱听/看什么”的消极状态。
第四段：机器学习。
机器学习是人工智能领域的一项重要技术，它是指计算机程序能够自动学习并改进不需要明确的指示。机器学习的广泛应用包括自然语言处理、图像分析、智能车辆等领域。在我的工作中，我使用机器学习算法分析海量数据，优化我的工作流程，缩短时间和成本。这个技术已经成为了我工作中必不可少的一部分。
第五段：技术的局限性与未来。
虽然人工智能技术已经取得了巨大的进步，但是它还有一些局限性。例如，语音助手只能根据设定的条件来听取用户的指令，不能完成一些复杂的操作，如编程、制作PPT等。智能推荐算法有时会形成信息茧房，过度依赖多数人的品味和偏好，而没有考虑少数人的可能性。未来，我们需要不断研究和探索新的技术，为人工智能带来更完美的应用。同时，我们也需要学会如何正确使用人工智能，避免技术滥用给人类带来的危害。
总结：在我看来，人工智能技术的应用已经为我们的生活和工作带来了诸多便利，它正成为发展的主要趋势。虽然这项技术也存在一些问题，但是只要我们正确使用，就能够发挥其优势，为人类造福。随着人工智能的不断发展，我们相信它将会为人类带来更美好的未来。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇八
文件分析、仿生计算-应用与界面、统计机器学习导论。
社会科学。
社会研究实践、线上研究方法、社会科学数据创建高级方法、社会科学高级应用(政策与服务)。
统计数据分析。
贝叶斯数据分析导论、广义线性模型、统计学习、应用时间序列分析。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇九
近年来，随着大数据和云计算等技术的快速发展，人工智能的应用越来越广泛。我是一名计算机专业的本科生，在学习人工智能的基础应用方面得到了许多启发和体会。在这篇文章中，我将总结自己的学习经验，分享一些关于人工智能基础应用的心得和体会。
人工智能即通过计算机模拟人类智能完成的任务。其中，基础应用是指一些常见的应用场景，比如图像识别和自然语言处理等。基础应用的存在可以帮助传统企业提高效率，实现智能化管理，在创新型企业中提高研发效率，加速机器人和虚拟助手的普及，改变人与计算机的交互方式等。
人工智能技术有很多种，例如机器学习、深度学习、强化学习等。其中，机器学习是最基础的技术，强化学习则是机器学习的进一步深化和拓展。在机器学习中，数据和算法是最重要的因素。我们需要用大量的数据去训练模型，并且选择最优算法来完成任务。
图像识别是人工智能中最重要的应用之一。例如，在人脸识别系统中，我们可以通过彩色的图像或视频中的人脸提取出一系列特征，然后使用人工智能技术来对这些特征进行识别和识别匹配。图像识别场景的核心技术是卷积神经网络(CNN)，它模仿人类视觉系统，通过分层抽象的方式来学习并理解输入的图像。
自然语言处理(NLP)是指计算机处理自然语言(例如人类语言)的能力。例如，在机器翻译领域，计算机需要将一个语言中的词汇、短语和句子翻译成另一个语言。为此，我们需要用到技术包括tokenization、part-of-speechtagging(POS)、namedentityrecognition(NER)等。与图像识别相比，自然语言处理更加复杂，因为我们需要理解人类所说的话并将其转化为计算机可以操作的格式。
第五段：总结。
在人工智能的基础应用中，我们需要了解机器学习的算法、数据的特征提取和处理、图像识别和自然语言处理的核心技术等。其中，图像识别和自然语言处理是非常重要的应用场景，它们可以帮助我们实现许多不同的目标，所以我们需要对它们有清晰的认识和理解。总之，人工智能的技术和应用仍在不断发展，我们需要不断地学习和更新相关知识，才能更好地适应未来的发展趋势和应用需求。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十
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。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十一
文本数据挖掘在数字图书馆中的应用进行探索研究,重点对数字图书馆文本分类的'构建与实现进行研究,并将开方拟合检验方法、knn分类算法等经典理论应用到数字图书馆文本分类模型中,以提高数字图书馆检索能力以及检索准确性.
作者：叶福军作者单位：浙江传媒学院动画系,浙江,杭州,310018刊名：硅谷英文刊名：siliconvalley年，卷(期)：“”(7)分类号：g25关键词：文本数据挖掘数字图书馆文本分类
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十二
电子邮件营销edm，即emaildirectmarketing的缩写，是在用户事先许可的前提下，通过电子邮件的方式向目标用户传递价值信息的一种网络营销手段，下面我们重点介绍电子邮件营销的数据分析即各种数据指标。
几个主要的数据指标介绍：
1.到达率。
100个人的邮件列表并不代表你发送100封邮件都可以准确到达对方的邮箱。一种情况是，对方邮件地址格式不对（如缺少@符号，会直接略过发送）；一种情况是地址不存在或邮件被识别为垃圾邮件（硬性弹回）；也有可能对方邮址正确，但你的邮件出现在对方的垃圾邮箱中（类似垃圾邮件弹回，对方同样没有机会阅读到你的邮件）。邮件出现在垃圾邮箱不会计算在到达率中，但提高到达率是减少后者数量的有效途径。
营销者可以样本域名测试的方法进行到达率分析。域名测试就是向主要的因特网服务商注册测试邮箱如gmail,163,yahoo,chinaren,新浪,搜狐,hotmail,msn获得种子联系人。
对于企业接收者，营销者还需要对方公司拥有企业域名邮件的内部员工协助，才可能做域名测试。之后，营销者通过发送域名测试来统计出哪个域名邮件到达率最高，再分析和到达率相关的问题。
如果借助esp，整个过程的实现会变得简单很多。通常性能完善的esp会提供一个域名到达率统计，比较高级的esp甚至还会提供到达率等级评估的功能，让用户随时监控自己的列表纯净度。如果到达率等级变低，可能意味着营销者的列表地址出现老化或错误。此外，很多垃圾邮件过滤机制以及一些桌面端的应用程序会将正常邮件识别为垃圾邮件，因此，到达率降低也可能说明营销者的邮件设计有问题。
通常垃圾邮件过滤机制扫描检查的内容包括：邮件标题，内容和格式：
1）标题：对于“免费”“特别折扣”，“全额退款”，以及加上很多感叹号的标题是标准的垃圾邮件。
2.打开率。
打开率是一个初步说明问题的指标，但只是“初步说明”，因为打开不等于“阅读”。注意打开率的统计意义在于“纵向趋势分析”，你可以对比很多次企划的打开率来获取更精细的商业信息。
另外，很多时候，你可能会发现打开率持续下降，但点击率保持上升。这是因为跟踪打开需要在邮件中增加一种隐形的1像素gif（电邮航标），由于图片被阻止的时候，航标也会被阻止，所以这些邮件无法被追踪。这也意味着对于纯文本文件是没法追踪打开率的。此外，一些手机端用户(blackberry&treos)无法显示图片，因此这些用户即使阅读了邮件也不会被计算到打开率中。
打开率的计算还有其他误差，例如某些邮件接收端，像outlook会将预览框的阅读也计算到打开中。
提高打开率有这些方法：
1）设置一个对方认识的“发件人姓名”。确保发件人包含公司名称或发件人的名称，或产品及服务的名称。选择已给接收者认识的名字（不管是人名、公司名还是产品名），并且重复这个“发件人姓名”，可以保证接收者熟悉你，并让对方相信你的邮件来自一个恒定的、可靠的发送者，即使并非同一个人操作。
2）设置一个有吸引力的标题。标题不要长，一定要到位，说明打开邮件的好处。而且不要用无关的标点，以及让人误解为垃圾邮件的字眼。
3）目标化。先做一个关于受众的调查，细分你的邮件接收群，把有相似兴趣的邮件接收者收集起来建立新的邮件列表。
4）考究一下发送日期和时间。有数据显示，邮件在中午以及一周的中期（如周三）发送接收效果最好。你可以摸索适合自己的发送时间。
3.点击率。
点击率比打开率更重要，也是说明邮件接收者真正互动的第一步。有一些邮件服务商会提供点击率/打开率的比例，这个比例没有点击率准。因为打开率有水分，可能出现假象的上升。
4.取消订阅率。
取消订阅数量除以发送量减去弹回量（即实际发送量）即是取消订阅率，通常低于0.5%。如果这个比率持续上升，说明你的企划发送可能在某一方面出问题。例如，是否邮件列表需要定期清理？是否内容相关性太低？是否发送时间有误？这些取消订阅者有什么共同特点？有时候，取消订阅也可能是因为对方邮箱太满，需要个案分析。
5.投诉率。
订阅者有时候可能不愿点击取消订阅按钮，那么对方很可能会直接点击垃圾邮件投诉。如果定阅者向黑名单地址提供方投诉，营销者的发送ip地址会被彻底封杀。对这种情况，如果营销者不借助esp，很难自己统计。对于已经投诉的订阅者，营销者需要及时处理，查出原因，并保证发送ip地址的到达率。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十三
摘要：随着黄河涵闸远程监测系统和超声波自动计量仪的应用，在黄河上，为实现人工智能调水提供了硬件基础，采用自动推理和搜索方法、控制与自动化、自动程序设计、信息自动提取等技术手段，通过对远程控制终端，网络通信传输，远程监控、监测系统和自动计量设施整合，实现人工智能调度黄河水。
一、慨述。
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。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。
随着黄河涵闸远程监测系统和超声波自动计量仪的应用，在黄河上，为实现人工智能调水提供了硬件基础，通过对远程控制终端，网络通信传输，远程监控、监测系统和自动计量设施整合，实现人工智能调水。目地是完成引水计划引水量与实际引水量的无缝藕合，将因技术原因造成涵闸实际引水与计划引水误差降至最低，提高调度精度，为实现功能性不断流之水量调度提供技术支撑。研究途径是充分利用现有运行较稳定的系统和成熟的技术，在分析的基础上，整合已有黄河下游远程涵闸监测技术和超声波自动计量技术，采用自动推理和搜索方法、控制与自动化、自动程序设计、信息自动提取等技术手段，实现智能调水。先在有条件的引水口门先行应用研究，如开封市局黑岗口闸，以增强项目研究的可靠性，同时节约投资。
二、人工智能调水内容。
人工智能调水主要研究内容，是在远程终端上下达调度指令及计划引水流量和引水量，经过网络通信传输到涵闸现地站，利用水量调度智能数据库检索和查询，依据引水指标流量，提取涵闸初始开启高度等参数值，通过plc控制模块和控制系统开启闸门，待闸后引水流量稳定，自动计量仪自动计量引水量，然后计算实测引水量和引水指标引水量之差，分析测算涵闸开启高度调整值，返过来对涵闸开启高度进行自动调整，最终达成实际引水与计划引水一致，实现黄河水量智能调度。
三、远程监控技术和自动计量设施。
1.河南黄河涵闸远程监控系统依托原有的通信网完成数据传输工作，省局至市局由光纤、微波连接，部分市局至县局由光纤连接，县局至涵闸现地站间的数据传输主要依赖光纤路由和无线宽带接入，通信网络较完善。目前已建远程监控涵闸现地站32座，典型涵闸5座，有4座正常，正常运行率达80％。
2.自动计量设施目前在张菜园、黑岗口、柳园、彭楼、二水厂等工业引水口安装应用，计量仪显示的引水量已经被河务部门和灌区单位共同认可和采纳。
黑岗口闸远程监控系统和自动计量设施都较完善，引水条件较好，加之常年引水，最有条件适合做人工智能调水技术研究和应用场地。
智能调度数据库是整个系统建立的软件支撑部分，提供系统运行的初始调度参数和涵闸调整参数，它直接影响系统运行的效率和精度。
1.智能数据库的建立。
智能数据库应包括以下信息，闸前水位、闸后水位、引水指标流量、实测引水流量、闸门最大开启高度、流量与开启控度关系等与水量调度有关数据资料。
2.智能数据库的更新。
智能数据库采用自动和人工更新方式。通过对智能数据库初始开闸高度值的提取，控制涵闸开启，然后经自动计量仪实测水量，计算得出实测水量与计划水量误差，进而调整涵闸开启高度，当实测水量与计划水量误差在允许范围内，不再对涵闸开启高度进行调整，待这一过程完成后，将有关参数自动入库，补充和调整数据库中已有参数，通过不断自动更新完善数据库，使数据库信息准确和完整。
五、涵闸引水自动调整。
1.调整范围应在涵闸最大――最小高度之间。
2.调整次数（一次引水计划下达过程中）不适过频繁，以3次——5次为宜，并且与智能数据库的准确性和完整性有关。
3.调整梯度设置，视自动计量设施引水管道直径和引水流量而定。一般以0.5立方米每秒为一个梯度，进行调整。
若无相关参数，就按与之接近的参数进行设定，但所选参数与计划引水误差应控制在一定范围内，否则，第一次要人工设定初始参数，然后入库更新。
六、出措报警。
1.实际引水量与计划引水量超出误差，没有自动调整的，应自动报警。
2.在初始引水参数设定过程中，检索不到相应引水参数时，应自动报警。
3.一次引水调整过程超过5次（有待研究），实际引水仍未控制在所要求范围内，应重设调整梯度值。
4.涵闸开启出现机械故障时，应自动报警。
稿件来源：黄河报·黄河网。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十四
机械电子工程与人工智能的有机统一，是运用传统机械工程的理论，将人工智能的理念应用到机械电子工程中，实现了机械电子工程的信息化，促进了我国企业生产效率的提高。本文对机械电子工程与人工智能的相关概念进行分析，让人们对这两个概念有深入了解，然后对二者的结合进行阐述，分析人工智能在机械电子工程中应用的作用，在一定程度上促进我国机械电子工程实现智能化。
机械电子工程是一项涵盖各类科学的技术，其核心专业是机械电子，同时要结合信息技术、网络、智能化的相关知识，各类学科相互交叉形成的一类科学，这些学科的理论在机械电子工程中得到了广泛的应用。总体来说，机械电子工程包括计算机技术、网络技术等，机械电子工程实现了技术的多元化和技术的融合，其在使用的过程中必须借助其他学科。在对机械电子工程进行设计时，必须要将计算机技术与网络技术以及机械相关的技术融合，将机械中不同的元件组合，完善设计。机械电子工程在设计时运用的知识比较复杂，但是设计比较简单，结构不复杂，而且具有较好的性能。机械电子工程投入生产时的效率高，夕卜形小巧，从而取代了传统的机械。
人工智能技术是在计算机技术发展的前提下得到应用的，其通过对计算机技术的分析，从而对计算机技术的功能进行进一步的完善而实现的智能化的技术，智能技术在机械电子工程中应用时，主要实现了对机械工程的自动化控制，人工智能在机械电子工程中应用不仅仅采用计算机技术，同时还要结合信息技术、心理学、语言学等知识。人工智能技术的发展经历了几个阶段，在人工智能技术发展的初始阶段，人工智能主要实现了自动翻译、自动推理，而后，人工智能技术进入了其停滞阶段，这时人工智能技术主要是以计算机视觉技术、对语言的理解、系统的研发和机器人设计等方面得到了广泛的应用。人工智能技术进入发展的第二个阶段后，其主要应用的领域是知识工程，知识工程促进了商业化的进程，在这个阶段，人工智能技术主要进行推理以及机器人中得到了广泛的应用。随后，人工智能技术进入了平稳发展时期，在这个阶段，人工智能技术朝着分布式的方向发展，其发展的形式比较简单。
现在，随着我国信息技术的广泛应用，在机械电子工程中都开始使用人工智能的模型，而且能能够对大型机械进行故障的诊断，在机械电子工程投入使用后，机械工程本身的稳定性比较差，导致机械工程在使用的过程中会出现复杂的关系，如机械在进行输入或者输出时，如果不能建立合适的模型，就会导致输出困难。
在使用传统的机械进行生产时，信息系统的精确度比较高，如果系统出现了故障，不能正常的进行输入和输出工作，就会导致一系列的操作不能正常完成，但是，将人工智能技术在机械电子工程中使用，能够对机械设备进行自动化的控制，能够通过模糊的推理对系统进行操作，模糊推理主要是对人脑的模拟，从而分析系统发出的信号，在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。
模糊推理主要实现了对机械电子工程中模糊的系统与神经网络的融合，能够实现神经网络系统与网络的互补融合，将神经网络系统与模糊系统有机地统一，使机械设备的神经网络系统能够自动的识别信号，进行推理，使机械电子工程的系统能够进行复制，使其具备学习的能九这样就使机械电子工程中系统的智能化水平有所提高。智能化技术实现了机械电子工程中功能相似的部件的融合，其主要是运用模糊系统中的信号，与神经网络中的信号进行相似性的对比，通过选择，使具有相似性的部件实现融合，从而可以提高系统的运作效率，简化了运算的程序，在机械电子工程中的非线性的信号与系统中的函数进行相似性的对比，从而能够实现对系统中函数的优化。在机械电子工程中，主要是通过非线性表达运行的，这样能能够实现机械中网络的强化能力，使机械中网络的空间增大，使机械运行的效率更快。
本文通过介绍机械电子工程和人工智能的相关理论，从而分析人工智能在机械电子工程中应用的好处，會能够提高工业化进程，提高生产九因此，智能化技术在机械电子工程中的应用是很有必要的。在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。将人工智能技术在机械电子工程中使用，會能够对机械设备进行自动化的控制，會能够通过模糊的推理对系统进行操作。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十五
现代人工智能已经日益成熟，越来越多的领域开始应用人工智能技术。在智能家居、医疗、金融、教育、物流等众多领域中，人工智能技术的应用正在逐步深化，对我们的生活产生了越来越重要的影响。人工智能技术不仅提高了工作效率，减少了出错率，还使我们的生活更加智能化、舒适化、便捷化。在这个日益发展的领域，对人工智能的认识和应用至关重要。
人工智能在智能家居领域的应用十分广泛，包括智能语音助手、智能家电控制、智能家庭安防等。这些应用不仅使我们的家居环境更加智能化和便捷化，还提供了更加舒适的生活方式。例如，我们可以通过智能语音助手来控制家电、设置闹钟等等。另外，智能家庭安防系统也能帮助我们保护家庭安全，让家庭更加安全、稳定。
人工智能的应用不仅可以改善我们的生活，同时也在医疗领域发挥了重要作用。人工智能可以通过大数据分析、图像识别、自然语言处理等技术，来帮助医生进行诊断和治疗。例如，在医疗图像识别方面，人工智能技术可以通过图像识别算法来帮助医生更准确地识别疾病。在病例分析方面，可以通过自然语言处理技术来帮助医生更快地获取病例信息，从而更准确地做出诊断。
人工智能在金融领域的应用也得到了越来越多的关注。人工智能技术可以通过大数据分析、机器学习等技术来帮助金融机构进行风险控制、预测市场走势等。人工智能技术能够在较短的时间内分析大量数据，使风险控制更加精准有效，提前预判市场变化，从而为投资者提供更多的机会和更多的保障。
作为一个较新的技术，人工智能在不同领域的应用不断深化和发展。人工智能技术的应用不仅可以提高生产效率，提高人们的工作效率和生活质量，更重要的是可以解决人类的实际问题，提高人类社会的智能化水平。相信在未来的发展中，人工智能会不断提高技术的应用性，为未来的社会和人类生活带来更多的便利和更多的机会。我们需要积极地学习、跟上技术发展的步伐，掌握人工智能技术的本质，为我们的未来提供更多积极的帮助和支持。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十六
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。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十七
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。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十八
目前，思政课的数字化程度远不能满足学生需要，高校亟须通过革新教学手段、创新教学形式，加强思政课建设、强化主流意识形态教育、占领话语主动权。为探索新时代信息技术与大学生思想政治教育深度融合的有效途径和方法，有效提升思政课程教学质量和教学效果，由上海工程技术大学马克思主义学院主办的“融合人工智能技术的高校思政课教学方法创新与实践研究”专题研讨会日前在线召开。
新技术对人文社会科学的改革提出新要求，以技术迭代推进教学形式迭代也成为新时代思政教学创新与发展的必然趋势。数字化赋能思政教育，不仅是技术与教学叠加，更是教育理念革新。上海工程技术大学马克思主义学院院长刘志欣表示，我们应当针对学生学习能力差异与多元需求，分层分类、精准施策，提升学生自主学习能力。同时，应当构建分段分层分类的内容生产模式，实现大中小幼等不同学段，知识层、实施层、分析层、评价层等不同序列层级，课堂、实践、网络等不同类型教学场域的内容生产有效衔接，实现思政教育教学分众式、全场域覆盖。
另外，还要加快数字化手段创新，实现在海量数据中快速提取有效思政信息，让受教育者感受到良好数字化体验，要有的放矢、精准定位，建立数字化应用长效机制，切实落实思政教育立德树人根本任务。应当在新型信息技术融入教学实践的过程中，彰显思政课内蕴的时代精神气质。西南大学马克思主义学院院长白显良认为，人工智能赋能高校思政课教学绝非“技术”与“思政课程”的简单相加，绝非简单的人机对话模式，而是依托技术撬动高校思政课改革，在技术赋能的过程中兼顾思政教育的“温度”。要在智能化、技术化过程中对传统教学模式进行有温度的“扬弃”，最终做到将教师从烦冗的日常工作中解放出来、将学生的内生动力激发出来、将学校的教学管理水平提升上来。
思政教育的核心目标在于实现价值引领、能力提升、知识传授，未来要在研判高校具体情况的基础上，形成思政课与新技术相融合的局面。上海工程技术大学党委书记李江认为，信息技术与思政教育的深度融合，将让上述三个核心目标实现指标具体化，从而推进对个体学生的差异化教学。另外，在深度融合的过程中，也要不断总结经验、完善经验，发现新的问题、解决新的问题。思政课与新技术的融合不仅有益于思政课教学改革，而且也有益于教师队伍的管理和建设。
浙江大学信息与电子工程学系教授虞露表示，新技术背景下的高校思政课教学改革要更加关注实时性和交互性，结合人工智能的思政课教学模式助力教学质量和水平实现整体提升。放眼未来，要从创新性、时代性和发展性角度，思考思政课教学与人工智能技术的融合问题。上海市中共党史学会会长忻平提出，科学技术与教育发展的趋势是交叉性和融合性。全球发生的大变革对全体思政教师提出了新要求。我们要增强理论自觉，坚守思政课的教学主阵地，在教学实践中实现遵循课堂规律、思政课教学规律和学生认知规律的三者统一。我们要从党和国家事业发展全局和战略高度出发，通过人工智能赋能思政课教学，培养担当民族复兴大任的时代新人。
人工智能的数据分析与应用范文（19篇）篇十九
：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。
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。