人工智能技術范文精選

人工智能技術分析1

摘要：目的：探討人工智能（AI）在年齡相關性黃斑變性診斷中的影響因素。方法：選擇2018年1月1日—2019年12月31日在我院篩查且已診斷明確的年齡相關性黃斑變性的100張眼底照相，由AI進行解讀。按照位置、對焦、準確、曝光程度、睫毛偽影、中心暗影、周邊暗影等對眼底圖像進行質量評價，分析眼底圖像質量與AI診斷準確性的影響。結果：在現實應用場景中，100例黃斑變性圖像，其中拍攝位置不標準為最常見問題占30％，其次為邊緣漏光，占27％，現實場景中AI診斷陽性率86％，AI診斷正確率與眼底照相周邊是否有暗影具有統計學相關性（P＜0.05）。結論：在現實應用場景中AI診斷正確率受眼底圖像質量影響，改善眼底照相拍攝質量是提高診斷準確率的重要途徑。

關鍵詞：人工智能；黃斑變性；眼底照相；圖像質量

年齡相關性黃斑變性（AMD）是發達國家年齡超過50歲人群不可逆轉視力喪失的主要原因［1］。AMD疾病逐漸進展，從早期和中期，幾乎沒有或僅有微妙的視覺變化，最終患者會發生中心視力損傷，早診斷、早干預是防治AMD的重要手段。多種因素參與AMD的疾病進程。多項國內外研究發現，年齡、性別、種族、遺傳等是AMD發生的重要影響因素［2］。目前，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）基于醫療數據的深度學習已經在眼病領域進行了一系列探索。2016年初，GoogleDeepMind與英國國家健康體系（NHS）開發了一款用于輔助醫生快速查看血液測試結果的軟件，以輔助決策并提高效率。同年JAMA刊登了gulshan團隊研究成果，通過深度學習，AI輔助的軟件系統對眼底病檢測準確率96％［3］。2018年我國張康團隊在Cell刊文，開發出診斷眼病和肺炎的AI系統［4］，主要對糖尿病性視網膜病變進行AI輔助診斷。AI已經被應用于老年黃斑變性的檢測中，其原理是能夠通過觀察眼底圖像所呈現的玻璃膜疣及視網膜微血管病變體征等，實現對AMD玻璃膜疣的自動檢測和量化系統，能夠對疾病的客觀記錄描述，幫助識別和分類AMD患者。目前，相關研究集中在玻璃膜疣的診斷準確率和敏感度的提升方面［5］。但AMD是一個長期、慢性進展的過程，病情復雜，現實場景中的眼底照相質量并不均一，往往受限于場地環境、設備以及受培訓人員的技術水平，在真實世界實際應用場景中，獲得完美的照相質量相對困難［6］，從而影響人工智能輔助診斷。筆者擬通過此次研究，探索圖像質量的差異與AI診斷準確率的關系，尋找影響診斷的主要因素，改善醫療技術，進一步提高AI的診療準確性，從而提高醫療服務質量。

1資料與方法

1．1一般資料選擇2018年1月1日—2019年12月31日在我院篩查的100例年齡相關性黃斑變性患者。本研究經本院醫學倫理委員會批準。

摘要：隨著科技水平的不斷提高，人工智能技術也越來越成熟，目前人工智能技術已在許多行業和領域有了非常好的應用，播音主持行業也不例外。在對行業工作和發展起到幫助作用的同時，人工智能技術也為播音主持領域帶來了新的沖擊與挑戰，推動著播音主持行業順應時代進行變化，應用先進的技術手段進行改革與發展。人工智能技術的應用可以有效提高工作效率，降低人力成本與錯誤概率，與此同時，也對該行業的工作人員提出了更高的要求。文章對人工智能技術的應用以及該技術在播音主持領域的應用進行介紹，并根據人工智能技術與真實人類的對比，對人工智能技術在播音主持領域應用對播音主持領域產生的影響進行分析，最后為人工智能的大背景下播音主持領域如何發展提出建議。

關鍵詞：科技水平；人工智能；播音主持；語音識別技術；虛擬主持人

導語

“計算機之父”圖靈于1950年首次發表了“機器能否具有思考和學習能力”的提問，“人工智能”的概念也于1956年正式出現。時至今日，人工智能的發展已經經歷了大半個世紀的歷程，相關技術和理論趨于成熟，應用也得到了推廣。以網絡為基礎的信息發展為各行各業的改革提供了技術支持，新型技術也為傳統行業的改革提供了幫助。站在傳媒行業的角度來看，大數據分析、云計算等技術的成熟使得信息傳播的形式發生了質的變化，播音主持作為傳媒行業的一部分，也正面臨著人工智能技術為其帶來的機遇和挑戰。

1.人工智能應用現狀

通俗來說，利用科技手段來完成以往只能由人類完成的工作或者是人類無法完成的工作，將人類從一部分重復性高的簡單工作中解放出來，這就是大家常說的人工智能技術。隨著科技的不斷發展，人工智能技術也逐漸成熟，應用范圍越來越廣，傳媒行業也不例外。人工智能技術應用的普及對傳媒行業的改革起到了非常好的促進作用，改變了以往信息制作及傳播的模式，也使傳媒行業工作人員的形式發生了變化。[1]近些年來，針對人工智能技術是否可以取代真正的主持人等相關話題的討論不斷，播音主持領域對人工智能技術的應用范圍和形式也是非常值得思考的問題。

一人工智能在電氣工程中的優勢

1人工智能技術操作方便

在電氣工程自動化中，人工智能控制技術主要通過專家系統、神經網絡控制、模糊控制這三種方法來完成任務的。人工智能控制技術可以對開關量和模擬量等相關的數據進行采集，并且可以進行相應的處理以及存儲。它的界面顯示功能良好，工作人員在使用的時候可以比較清楚地了解設備的整體運行的狀態；此外，人工智能控制技術還具備自動報警功能，如果顯示的數據出現了異常，它就會發出自動報警；對于出現的故障還可以進行故障錄波記錄，設定好保護定值，這樣可以對電氣設備的安全起到保障作用。人工智能技術操作簡便，可以給工作人員帶來諸多方便。

2人工智能技術不易受其他因素影響

過去傳統的控制器在進行工作的時候會遇到很多外界因素或者機器自身的問題的干擾，并且會對工作造成不良影響。但是人工智能技術在這方面的優勢則比較明顯。例如，人工智能技術不需要精確的動態模型，所以，即使模型設置的參數發生了變化，也不會對其造成太大的影響，而且其對環境的要求也不苛刻。所以，人工智能技術在其運行的過程中，可以不受不確定因素的影響，并且可以實現較為精準的自動化控制。

3人工智能技術產生的誤差小

摘要：現代科技的進步使人工智能逐漸應用到機械領域中，人工智能技術在解決機械系統制造問題、遠程控制和故障診斷方面具有非常顯著的效果。因此，文章從機械設計、機械制造、機電工程三大角度出發，探討人工智能技術在這三種領域中的應用方向。人工智能可以通過模擬人的智能，研究和開發一些高科技產品，幫助機械行業面對日益激烈的競爭。通過研發神經網絡、專家系統等具有智能性的機械設備，不斷提高機械領域的競爭力，文章對人工智能技術在機械領域中的時間運用展開簡要探討。

關鍵詞：人工智能技術；機械領域；應用探討

人工智能技術是新時代科技創新發展的產物，目前已在許多領域有著具體的應用，人工智能主要通過模擬、拓展人類的智慧，進行新產品、新技術的開發。隨著人工智能技術的不斷創新，也可以廣泛應用于機械制造行業、機械設計和故障診斷，既減少機械領域的生產和運營成本，也可以提高機械行業的安全系數、智能化程度，提升機械的應用范圍和應用深度。[1]

1人工智能技術在機械領域中的應用方向

1.1機械設計。機械設計實際上是一種數值計算工作，通俗來講，機械設計可以通過模型的計算、分析、繪圖等過程進行合理結構的方案設計。機械設計既包括對機械的初始方案確定，也包括結合企業利益選擇最優方案、制定最佳的結構特性。目前已有部分企業引入智能化機械系統，通過智能設備進行符號推理工作，例如CAD、CMA系統。通過人工智能的計算和分析，綜合運用多種學科知識進行智能化機械設計。人員可以通過具體的參數來簡化設計步驟，通過智能理論方法來進行設計的開發與應用。可以說，人工智能技術可以精準地控制機器制造的生產質量。在智能化機械設計的過程中，人工智能技術既可以減少人為主觀因素對機械設計結構的影響，也可以降低人力成本，雖然人的智慧是不可比擬的，但人工智能系統可以在一定程度上學習人的知識和經驗，通過集成所有有關數值，選擇最恰當的推理和決策，減少不必要的設計步驟。在未來人工智能系統可以通過AI自主學習，自主判斷來進行大規模的機械設計和智能檢測。設計人員既可以通過人工智能技術的自主學習和推理系統，計算、儲存先進工藝，方便后人進行機械設計的學習，也可以根據市場對不同機械產品的需求，自動分析和調整、精準控制各個機械制造過程的參數。

1.2機械制造。在機械生產制造的過程中通常需要有相關零配件，機械制造工廠需要為機械提供配件。在人工智能技術的參與下，這一過程可以通過機器進行實時的加工，人工智能系統可以根據機器所裝配的零部件推斷更合適的機械目標，通過機械想要達到的動作序列進行規劃，自動進行問題的求解。尤其機械行業中零件加工和設備的裝配相對比較復雜，機械的零件工序較多，因此，其生產過程較為漫長，整個過程必須嚴格按照標準和邏輯順序進行，一旦中間出現錯誤或數值誤差，則會讓整個機械制造工序中斷，還會讓相應的儀器設備報廢。這樣一來，生產成本不但會變得很高，同時也會降低生產效率。在人工智能系統的幫助下，整個生產線可以減少人工環節，這就極大降低了因人為因素導致的零部件數值偏差，從而能有效提升機械制造的效率。由于部分機械制造相對比較危險，人工智能技術可以通過操作機器手臂，減少機械制造對工作人員的傷害。在最新的機械制造生產線中，可以由人工智能技術，也就是機器人代替傳統的人力進行流水線生產，采用人工智能對零件進行加工，對儀器設備進行裝配。在生產線生產的過程中根據實時故障問題確定故障的位置，并由機器人傳輸到故障維修中心。另外在機械制造檢測出故障的具體位置后，人工智能技術可以在第一時間進行故障預警和指定位置的維修，既降低了生產成本，又可以提升安全系數。

摘要：通過人工智能技術的語言識別與圖像識別，可以對人事檔案信息進行分類處理，提高檔案信息搜索的有效性，為處理人事檔案信息提供最佳方案，滿足各方面對人力資源應用整合的需要。本文探索如何將人工智能技術更好地應用到智能化人事檔案管理當中，從而提高人事檔案管理的效率，發揮人事檔案資源的使用價值。

關鍵詞：人事檔案；人工智能；應用措施

人工智能技術可以有效識別圖片、音頻、視頻等不同形式的檔案資料，實現人事檔案的廣泛收集和分類整理。發揮人工智能技術的優勢，提高數據信息處理水平，才能更好地滿足人事檔案的應用需求。

一、信息時代人事檔案管理工作存在的難點

（一）檔案信息量不斷增加

信息化時代，新型檔案數據信息形式不斷涌現。目前，我國人事檔案資料過于繁雜，檔案數目持續增多，檔案流轉日漸頻繁，檔案信息缺失、失真現象增加。工作人員需要尋找有價值的人事檔案信息，但是工作效率相對低下，在檔案采集、分類、整理與維護中耗費了大量時間，對檔案資源的使用造成了一定的影響。