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人工智能技術的優缺點精選(九篇)

前言:一篇好文章的誕生,需要你不斷地搜集資料、整理思路,本站小編為你收集了豐富的人工智能技術的優缺點主題范文,僅供參考,歡迎閱讀并收藏。

第1篇:人工智能技術的優缺點范文

關鍵詞:應用型本科院校;人工智能;電子信息工程;專業建設

一研究背景

在發達國家,應用型本科院校一直占有很大的比重。在我國,應用型本科院校也逐漸成為高等教育大眾化的主力軍,對我國高等教育系統未來發展越來越重要的作用。金陵科技學院作為教育部應用科技大學改革試點戰略研究單位、中國應用技術大學(學院)聯盟創始單位,也正在積極地去探究相關的應用型專業建設模式。電子信息工程專業作為學校的一門深度涉軟專業,也要緊跟南京城市軟件建設發展方向,這對應用型電子信息工程專業培養既是機遇又是挑戰。隨著社會的不斷發展和科學技術的不斷進步,電子信息工程的應用也越來越廣泛,對人們的生活產生了非常大的影響。,不但改變著人們獲取信息、存儲信息和管理信息的方式,而且為人們進行信息的獲取、存儲和管理提供了新的途徑和方法,目前,各行業大都需要電子信息工程專業人才,而且薪金很高。2015年5月8日,備受矚目的《中國制造2025》由國務院正式下發,這是我國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。該規劃二個突出特點是,將"加快新一代信息通信技術與制造業的深度融合"作為貫徹始終的主題,提出堅持自主研發和開放合作并舉,加快建立現代電子信息產業體系,為推動信息化與工業化深度融合、實現制造業由大變強、建設網絡強國提供強有力的基礎支撐。在今年,隨著國家“兩會”的盛大召開,人工智能首次被提升到國家發展戰略高度,人工智能技術的重大突破將帶來新一輪科技革命和產業革命,大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。電子信息技術的巨大成功和進步,使人工智能可以深層次、多維度地參與到各個行業各個領域中,使科技的進步快速融入到跨界合作中。比如,電子信息技術的成熟,使人工智能可以深度服務于醫療衛生事業、配合甚至取代醫生進行精確的手術治療。在無人駕駛領域,無人駕駛汽車、無人駕駛飛機、無人駕駛艦船都已經陸續投入使用;在軍事領域,人工智能的運用更是已經爐火純青,俄羅斯與美國的人工智能作戰部隊和相關系統,已經在反恐作戰中屢立戰功,威力無比,作戰效能與性價比遠遠超越人類士兵。由此可看出,人工智能在電子信息技術大發展的當下,終于在應用層面開始發光發熱,現出巨大的生命力和后續無窮無盡的成長潛力,人工智能在各行各業的廣泛應用,是國家經濟結構戰略性調整、產能升級改造、產業結構優化、核心技術創新獲得成功的關鍵。隨著BAT、華為、大疆無人機等高科技企業在人工智能應用和開發上的不斷探索,刺激更多人才和資本向人工智能商業應用領域涌入。目前,基于人工智能學習背景下,軟硬件相關知識過硬的電子信息類專業人才已經成為社會上最為緊缺的人才,薪水待遇很高。

二需要解決的關鍵問題

作為應用型本科院校,如何將“人工智能”新概念融入到電子信息工程專業建設中,根據社會發展的需求,校企緊密結合,培養出復合型的,應用型的社會緊缺人才,是需要去解決的關鍵問題。1.像當年互聯網的崛起一樣,人工智能真正的發展才剛剛興起,相關的概念及定義還不完全定型,如何把握好未來人工智能的發展方向,有針對性地在傳統的電子信息工程課程計劃中規劃與人工智能息息相關的課程,比如人工智能原理,機器學習,深度學習等課程,將兩者有機融合,在人才培養上面臨較大的挑戰。2.人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的嶄新概念。如果要將“人工智能”融入到電子信息工程專業建設中,就不僅需要學生學好如模擬電子技術,數字電子技術,數字信號處理,單片機技術,C/C++程序設計等傳統的課程,打好基礎,還需要加強在數據挖掘,神經網絡等以數學為基礎的課程方面的建設,扎實學生的數學物理基礎。這對學生的學習能力要求更高,老師的教學水平也提出更高的要求。因此,如何加強此方面的師資專業培訓,是一個該課題需要解決的關鍵問題。3.一個專業人才的培養,不僅需要優秀的師資力量以及良好的學風,還需要有相關的硬件實驗平臺作為支撐。如何根據“人工智能”新概念,針對性地新建一些諸如智能傳感器實驗室,人體特征識別實驗室,機器人實驗室等,把電子信息工程專業中的電子器件技術,信號處理技術等應用于人臉識別,智能家居,機器人等熱門領域,根據學生的興趣愛好因材施教,提高學生的動手能力,也是該課題需要去解決的一個關鍵問題。

三研究內容

本文以“人工智能”新概念下的電子信息工程專業教學及實踐模式為研究內容,重點研究如何將人工智能相關的理論及實驗課程建設融入到傳統的電子信息工程專業培養方案中,做到無縫結合,在培養模式上需要有一定的理論創新,以更好地適應人工智能類的高新電子信息技術企業對相關應用型人才的要求。目前擬以現有電子信息工程專業的課程體系和專業方向為基礎,形成以“人工智能”為導向的應用型電子信息工程特色專業建設,在未來的專業發展規劃中,逐漸形成物聯網、智能家居、機器人,無人機,人臉識別,語音交互,智能駕駛等不同的專業方向,增加學生的就業面,提高學生的就業層次,加強學生的就業競爭力。主要具體體現在以下幾個方面:

(一)實踐教學的形式多樣

可采用以“學生興趣愛好”為依據的引導式教學實踐模式,在扎實學生數學物理等理論的基礎上,將最新的人工智能概念貫穿在電子信息工程專業課程體系中,通過不同的應用型實驗項目拓寬學生的知識面,提高學生的主動學習能力,動手實踐能力,創新能力以及獨立開展研究的能力,將課堂教學、校內實驗和校外企業實習三者相互結合,鼓勵學生參加諸如全國大學生電子設計大賽,全國大學生智能設計競賽,中美創客大賽等賽事,以確保培養出高素質的應用型專業人才。同時,讓學生從大二開始就自選課題、進實驗室、根據興趣愛好組建不同研究方向的實驗團隊,并為學生按照不同的研究方向配備專業教師,以此讓學生融入到教師的科研工作中去,形成所謂的本科生導師制制度,由相應的導師全程指導,開展科學研究,培養學生的科技創新能力和動手實踐能力。

(二)注重提高教師的教學及科研水平

在努力提高學生學習能力的同時,注重提高應用型電子信息工程專業教師的教學及科研水平,使其能夠很好地將“人工智能”新概念用于電子信息工程專業的教學中,指導學生參加相關的各種競賽,提高教師團隊的實踐能力及技術水平。通過海內外招聘和內部強化培養(教師博士化、教師雙師化、教師國際化)等舉措,加強師資團隊建設;通過鼓勵教師積極開設MOOC課程,參加教師技能大賽以及國內外教學培訓,從多方面提高教師的教學水平。

(三)建立完善的校企合作制度,為學生提供相應的實習基地

企業工程師可以參與相關的人才培養方案修訂和部分的教學實踐工作。這種合作制度既可以提高教師的科研應用水平,也可以為學生提供就業機會,增強學生的實踐創新能力。

(四)注重課程大綱修改,實驗室平臺建設

以改革傳統的電子信息工程專業的培養模式為目標,總結在“人工智能”新概念下教學及實踐的相關經驗,形成一個有鮮明特色的電子信息工程專業培育模式。應用型本科院校電子信息工程專業人才未來的發展戰略和改革方向,應重點考察“人工智能”新概念下專業人才培養模式的優缺點。重點關注“人工智能”新概念下的教學及實踐課程大綱修訂、教師教學及科研能力培訓體系構建、實驗室軟硬件平臺建設、校企合作培養模式探討及校外實習基金建設等工作。

四結語

本文探討和研究了“人工智能”新概念下應用型電子信息工程專業培養模式,結合金陵科技學院電子信息工程專業的發展情況,對原有的專業培養模式做了一定的理論創新,引入了“人工智能”新概念,從理論和實踐教學,學生學習能力和教師教研技能培養,校企合作辦學,實驗室建設等方面進行了一系列的探討。

參考文獻

[1]姚俊.電子信息工程專業人才培養模式研究[J].山東社會科學2016(S1):357-358.

[2]葉全意,徐志國,吳杰,等.應用型本科院校電子信息類專業大學生科技創新能力培養[J].教育教學論壇,2016(46):93-94.

第2篇:人工智能技術的優缺點范文

《財經天下》周刊=EW

胡郁=HY

EW:科大訊飛的業務布局情況現在是怎樣的?

HY:科大訊飛現在的業務布局主要是兩部分:第一是通過人工智能技術和平臺級業務,將語音識別、自然語言處理能力授權給第三方,或者與其他公司合作。目前科大訊飛重點關注的領域是移動互聯網、智能家居、電信運營商智能語音服務、智能車載系統和政府便民工程。我們與第三方合作是通過科大訊飛云平臺實現的,這是我們的語音能力向各個行業輸出的一種方式。通過這個方式,我們很容易發現平臺上面的各種應用的優缺點,我們能夠獲得很多有價值的數據。第二,科大訊飛正在將自己的技術與產業結合,目前我們在教育行業做得還不錯。我們現在還有一個“訊飛超腦”的項目,這是科大訊飛面向人工智能領域開展的重大技術攻關項目,目標是幫助科大訊飛從機器“能聽會說”到“能理解會預測”。

EW:創業初期遇到過哪些突出的問題?

HY:我們是1999年底成立的,到2004年才實現盈虧平衡,在這期間確實遇到了很多問題。主要是兩個方面:首先,那時候技術并不成熟。在2000年的時候,國內有很多語音技術創業公司,科大訊飛是唯一一家生存下來并且發展壯大的,因為我們當時選擇的路徑還算成功,語音合成在當時是相對成熟點的技術,雖然讓機器說話也說不太好。那些選擇做語音識別的公司,很多沒有成功,就是因為當時這個技術太不成熟。

另外,在中國做生意,比較容易成功的商人,可能是比較懂人際關系的,有一定市場經驗的,但我們那時候都是一群學生出來創業,包括董事長劉慶峰,1998年還在讀博士,1999年出來,對商業模式、公司管理等方面沒有什么概念,經歷了很長的一段摸索期。

在中國,做產品和市場的人,比做技術的人更容易成功,這是一個普遍規律。在中國做技術,很多都是在國家體制內,像研究院這樣的地方或者國營企業;如果要民營的話,那么在中國的環境下尋找到合適的商業模式并且做大其實是很難的一件事情,所以中國民營的科技創新公司不多。

EW:發展到現在,經歷過哪些關鍵時刻?

HY:我覺得有這樣幾個關鍵時刻:第一個是在2000年的時候,我們第一次能夠把我們的語音合成技術賣給大客戶,就是華為。那時我們的軟件還很不穩定,經常崩潰,華為的團隊說我們把他們當成測試員了。然后我們的創始人團隊,三天三夜沒睡覺,把軟件做穩定了,就是為了能夠通過華為的測試。

第二個關鍵時刻是,我們在2004年實現了盈虧平衡。當時我們找到了一種可行的商業模式――為一些大的客戶提供服務,比如說呼叫中心、銀行、電信等,賺到了一些錢。而同時期的很多同樣的公司要么沒活下來,要么就發展得很小。

第三個關鍵時刻就是我們2008年上市,這標志著我們在資本市場上開始有一個很好的渠道,我們可以更快地發展。

還有一個關鍵時刻就是,在2009年的時候,我們注意到,移動互聯網來得很快,手機輸入這塊將會有需求,我們就做了一個訊飛語音輸入法,現在是國內第二大輸入法,第一是搜狗。另外,我們做了一個語音云開放平臺,現在已有16萬開發者連接到我們平臺上,連接的設備超過了8個億。這兩者讓我們在移動互聯網時代能夠占據一席之地,也讓我們在消費者業務層面有了很大的一個突破。

最后一個關鍵時刻就是,我們在2009年的時候,開始在教育業務上有了突破。我們做到了可以用機器評價學生發音的準確程度,還可以評價英語口語的表達水平。另外,我們可以讓機器識別出手寫的卷子,實現自動批改。我們現在要攻克的是提高機器的理解能力,讓機器人能夠參加高考。目前機器人參加高考勉強能及格,我們原來的計劃是10年內讓機器考上一本,現在改成3年內考上一本。人和機器其實是相反的:人0到6歲學常識,這對人是比較容易的,人培養理解能力很容易,但是學習知識很難;而機器能夠裝下很多知識,但是它不懂常識,所以有人說機器達到了6歲小孩的水平,那是用人的成長階段去衡量,其實是錯的。

EW:為什么科大訊飛會選擇教育這個領域?

HY:一方面,就是我們想為國家做點貢獻,我們的技術能夠幫助教育行業更先進;另一方面,就是我們覺得教育有比較廣闊的商業前景。我們有的是政府采購給學校,也有直接賣給家長和學生的產品。我們是希望能夠成為國內教育方面的人工智能的最大參與者。

我們進入教育行業,首先是從普通話水平測試開始,然后是英語口語水平測試,后來我們進入英語教學的課堂,提供一些智能設備和軟件,然后我們又參與了考試,實現自動批改。學校里面會有很多智能化的系統,我們把這些東西綜合起來,提供一個整體的方案。現在我們是國內教育領域用人工智能提供整體解決方案的最大廠商。

EW:這些年來,科大訊飛有哪些事情是具有開拓性意義的?

HY:第一個我覺得是把語音合成能夠做到實用化,這是公司成立的基石;第二就是把語音識別做到了可用化――我們不是最早做語音識別的,但我們是把技術做得最成熟的;第三個就是我們將語音測評帶進學校,開創了一個新局面,這是我們商業模式上的創新,我們現在還在努力尋找其他新的商業模式。

EW:相較時下眾多創業企業,你認為科大訊飛最為顯著的特色是什么?它和別的互聯網技術公司有什么差別? 對于創業17年來公司營收仍主要依靠政府補貼這一頗受爭議的商業模式,科大訊飛輪值總裁胡郁直言,這與以技術為核心的中國初創企業的特殊性有關,如果早期沒有政府扶持,這類企業將難于生存。

HY:科大訊飛本質上是一個科技創新型公司,科技創新型公司的標準,不是看它賺了多少錢,而是看它的技術是不是世界上最先進的。我們最突出的特點是,我們一直在做核心技術創新和原始創新,不是在別的技術基礎上進行微創新,而是在做核心技術的突破性創新。

我覺得我們和別的互聯網技術公司最大的差別是,我們比較沉得住氣,方向很明確。很多公司什么方向熱就做什么,比較浮躁,我們相對來說比較執著于自己原來確定的方向。

很多人對我們的評價是,做了十分才說七分。這是優點也是缺點:優點是大家對我們的印象是比較扎實的,缺點是影響力方面可能宣傳不夠。

EW:有人說你們在風格上更像一家硅谷公司。你認同這種觀點嗎?

HY:硅谷技術創新型公司的最大特點是,它不僅僅技術領先于全球,它的商業模式也是領先于全球的,而且美國公司有個很重要的特點,它們是全球化的公司。中國雖然現在有很多互聯網企業,但在全球化方面還是不夠。科大訊飛現在在語音技術方面,無論是合成還是識別,都能夠在中文領域做到最先進,但我們也有需要突破的地方。很多人覺得我們低調,其實我覺得有一個原因是,我們的商業模式不能夠跟當前世界上最主流的商業模式吻合,所以這也是科大訊飛面臨的最大的挑戰。

EW:能否在商業模式上稍作展開?

HY:我們原來的商業模式是To B的,就是售賣技術,用技術跟別人合作。現在我們的目標是,用技術引起一個產業的突破,從而建造新的產業生態系統。我們現在探索的新的商業模式是,更靠近消費者,就是要著重To C。這不一定得直接面對消費者,我們可以用更靠近消費者的業務來達到這個目標,比如我們和汽車廠商合作,汽車內的語音業務就是直接面對消費者的。

EW:國內語音市場這些年在你看來有哪些重要變化?

HY:2000年以前,語音并不被大家關注,那時還沒有什么大的語音公司,主要是國外一些大企業像摩托羅拉、IBM等在中國做研究。那么在2000年到2010年之間,以科大訊飛為代表的國內公司逐步把語音合成和語音識別市場搶了回來,現在來看,外國公司在中國的語音業務已經很少了。

近幾年有兩個新的變化:一個是以BAT為代表的互聯網公司已開始進入語音市場,并且投入了很大力量。但他們做語音是為自己的生態服務的,并不是想從這上面賺錢,實際上也賺不到什么錢。現在專業做語音的最大的公司應該是科大訊飛。另外一個就是,很多小的創業公司也開始進入這個市場,但做得都不是太好,技術很重要。

EW:巨頭的進入會給你們帶來壓力嗎?

HY:當然。壓力不是來自于技術,我們的技術是最先進的,壓力來自于商業模式。這個沒辦法去模仿哪家公司,都要靠自己慢慢去摸索。一個公司如果想要長期保持領先,不僅僅是技術能力,商業模式上一定要走出自己的道路并建立起自己的生態。

我們原來做的是To B ,現在To B 的公司很多,如果想要成為一個生態的話,只有這個肯定不夠。我們一定要讓生態里有C端用戶,這就會有很多變現方式,只要我們提供的服務是用戶需要的,并且是高質量的,我們就可以從用戶手里賺到錢。

現在我們還是免費的服務,我們通過這種方式收集用戶數據,根據這些數據來優化產品,當產品體驗足夠好時,用戶會愿意付費。當然我們也可以有其他收費方式,提供給用戶的產品可以是全程免費的,在用戶和我們的機器交互時,機器會記住用戶的喜好和需求,這時智能終端可以給用戶推薦產品,我們可以向產品提供商收取費用,類似于廣告費。當然,交互是最重要的,將來在車上、電視上、音箱上甚至玩具上都能夠實現人機交互。我們現在的語音合成技術已經很成熟了,機器可以發出明星的聲音,我們要不斷增加語音交互中的用戶體驗。

EW:語音市場的競爭還不算太激烈吧?

HY:在發展的過程中,如果大家朝著一個方向的話,自然而然就會有競爭。但是現在的問題在于,我們并不知道將來的物聯網時代會發展成什么樣,誰也沒有一個準確的方向。在一個新的時代里,觀察過程會有三個階段:第一階段是混沌期,就是大家都不知道將來會發生什么;第二階段叫形成期,就是大家已經有方向、有規劃地發展了;第三階段叫決勝期,就是各家開始激烈競爭賽跑,像滴滴和快的當時一樣。語音市場現在處于混沌期到形成期的過渡階段,大家都不知道怎么干,還在互相觀望,互相挖點技術人才,摸索摸索方向。

EW:科大訊飛會是第一個找到方向的嗎?

HY:我們一定是,但是做出來怎么樣,還不知道,謀事在人,成事在天。我們現在的方向是,軟硬一體化、云端一體化、技術服務一體化,我們不能做一個純技術的公司,要把技術和內容和服務結合。比如說語音合成,我們就一定要和明星名人資源結合,我們現在可以達到讓羅振宇給你讀文章的水平。 語言是柄雙刃劍,在擋住外國產品進入中國的同時,自己的產品進入其他國家也很難。胡郁介紹稱,科大訊飛英語產品做得還不錯,但西班牙語、法語、德語等其他語言產品還不行。

EW:科大訊飛得到過一些負面評價嗎?

HY:訊飛的體量在去年的時候只有二十多億,今年也就四五十個億。現在市盈率已達到150倍。我們的市盈率不太穩定,因為大家看好一個東西,但這個東西一直沒出來,所以就會不穩定。很多人說我們都在靠政府補貼,其實是這樣,一個以技術為核心的公司,在中國如果不依賴政府,肯定成長不起來,但過度依賴政府,將來的空間會少一點。我們一開始的確就是依賴政府補貼,否則一下子進入市場,是養活不了自己的,只有在跨過一定的技術門檻后,我們才能靠市場養活自己。我們現在已經在找更合適的商業模式,以減少對政府的依賴。我們現在看到很多人工智能公司,他們已經找到了賺錢的方法,但這對我們來說仍然是個挑戰。

EW:其實現在很多人在懷疑你們的盈利能力。

HY:這種懷疑是對的,我們雖然說在很多測評上面取得了不錯的成績,但是并沒有達到讓大家信服的程度。事情還沒成之前,你說你是英雄,誰信?武松打虎,得把老虎打死了,結果出來了,大家才把他看成英雄,現在我說我能打死老虎,誰信呢?我們現在就是在努力證明自己。

EW:相較北上廣深,合肥的商業環境是不是差了一點?為什么一直留在合肥?

HY:坦白講,合肥這個地方很適合做研究,但商業氛圍和商業創新環境確實和北上廣深杭相比是有巨大差距的。但我們還是一直留在合肥,如果我們不是在合肥,我們的人早已經被挖了七八遍了,在我們這邊拿50萬年薪的人,騰訊可以給150萬。我們為什么能在核心技術上持續深入,并且取得領先世界的水平,就是因為在合肥能夠真正靜下心來做研究。在北京給他100萬的薪水,馬上就會有人拿200萬來挖,工作一有變動,研究就會停滯下來。北上廣太浮躁了,這些地方房價那么高,讓人怎么安心做研究?我們現在在京津冀,上海廣州深圳杭州都有分部,但我覺得做研究的人,還是來合肥好,一線城市安不下心來。

EW:如果你們工資比其他公司低的話,用什么來吸引人才?

HY:追求。世界上還是有一批有追求的人,就是在中國用人工智能改變世界。

EW:資本對于你們是一個什么作用?

HY:我覺得一個公司一定要借助資本的力量,資本是最重要的。我們不能只靠追求來生活,我們要給這些做出巨大成績和貢獻的人體面的生活。有了資本,我才能真正吸引到優秀的人,解決他們的后顧之憂,他們想要去旅游的時候就能夠去世界上任何一個國家去旅游,我們要給他們與能力匹配的薪資。

EW:除了受到資本的青睞外,你們自己也有投資。你們在投資上的構想是怎樣的?

HY:戰略投資是圍繞著我們的戰略布局來投。我們現在有三大戰略板塊,教育、智慧城市,還有消費者業務。

EW:科大訊飛的生態能描述一下嗎?

HY:我們現在首先要在教育這個方向做成一個核心技術支撐的開放平臺,大家有什么內容都可以放上來,可以對接到學校;在智慧城市方面,我們希望能夠通過大數據和人工智能,為交通、社會信息化管理、醫療等提供智能服務;最后在消費者業務上,我們要建立生態入口,讓用戶用語音的方式與機器進行交互,讓機器越來越了解用戶的需要。

EW:現在每年研發投入有多大?

HY:收入的25%。主要用于幾個方面,核心技術、云計算和各個領域應用的開發。我們現在還有很多需要突破的,像核心技術現在其實還沒有達到我們想要的水準,我們還要持續努力,因為技術爆炸是一個持續的過程,不是說一瞬間的,而是在一點點改進中獲得的。

EW:作為科大訊飛重點攻堅的領域,目前人工智能在你看來處于什么階段?

HY:現在業界談人工智能分成三個階段,計算智能、感知智能和認知智能。人工智能目前處于感知階段。人在計算智能上比機器人差,感知智能上好一點,認知智能上會更好,所以說,我們現在的切入點叫語音和語言為入口的認知革命。人類最早成為世界的統治者是因為人類發生了認知革命而不是農業革命。機器人也需要認知革命,機器人認知革命的第一i就是先理解語言,我們現在的使命是要讓機器能聽會說,能理解會思考。接下來我們把這個技術跟很多行業,如醫療、衛生、法律等結合起來。

EW:人工智能為什么這兩年這么火?過幾年它還會這么熱嗎?

HY:人工智能能火起來,主要是因為核心算法、數據量和應用模式三個方面成熟了,因此它在技術上可以大規模應用于產業。科大訊飛在核心技術方面還比較有優勢,在數據的收集上,現在的“訊飛語音云”用戶超過8億,開放云平臺的應用項目8萬多個,我們正在嘗試各個場景的應用。人工智能過幾年是不是還能這么火還很難說,現在大數據已經不那么熱了,就是大家接受了這個概念以后就沒人天天喊了。

EW:現在你們的挑戰主要來自哪些方面?

HY:一個就是核心技術還需要時間來突破;另一個就是我們要尋找到合適的商業模式;第三就是我們需要很多綜合性人才,不僅僅是技術人員,還需要會市場的、懂產品的、懂宣傳的、會做品牌傳播的人。坦白講,我們原來是一個To B的公司,在品牌宣傳方面沒什么經驗,現在需要更多這樣的人。

EW:在產品出口方面,有沒有遇到一些問題?

HY:問題很大。我們的產品在國際上還沒有產生什么效益。我們最大的問題是,語言是個雙刃劍,我們可以擋住外國產品進入中國,但是我們進入別的國家也很難。我們現在英語做得不錯,但在西班牙語、法語、德語等其他語言國家,我們就不行。

第3篇:人工智能技術的優缺點范文

關鍵詞:汽車電控系統;信息融合;mass函數;制動防抱死;系統故障檢測

中圖分類號:F407.471 文獻標識碼:A 文章編號:

1汽車電控系統故障檢測方式

1.1采用專用檢測儀檢測

70年代末,首先出現了專用檢測儀,通過這種儀器,技術人員可以觀測控制系統的輸入輸出,有助于了解控制系統的工作過程,并可對系統的工作狀態做出判斷。這要求操作人員掌握控制系統的機理和標準的確定,技術水平要求高,應用受到限制。

1.2隨車檢測

為了克服專用檢測儀的缺陷,80年代初出現了隨車檢測系統。隨車檢測是指利用車載計算機對電控系統各部件進行檢測,記錄或顯示檢測結果的檢測方法。它具有一系列功能如:有嚴重故障時向駕駛員報警,存儲和顯示故障代碼,采取應急措施,使系統維持在一定水平下運行等。

1.3車外檢測

為了擴展檢測信息和檢測功能,80年代中后期開始研究多功能車外檢測儀。車外檢測是指利用儀器對電控系統進行檢測和檢測,與隨車檢測的及時特點相比,主演特點是功能齊備。只有把兩者有機地結合起來,相互補充,才能滿足維修的需要。

1.4集成檢測

隨著汽車電子技術的應用和發展,汽車電控系統日趨復雜,傳統的檢測方法和檢測設備在檢測精度、使用方便性和適應性方面難以滿足用戶要求。而計算機信息處理技術和人工智能技術為汽車檢測技術的進一步發展創造了有利條件。汽車集成檢測適應時代的發展,通過檢測手段的有機結合,集多種檢測功能于一體,提高了檢測精度和效率。它的內容包括檢測功能的集成、基于整車的檢測、故障檢測專家系統與故障電子信息檢索技術、檢測網絡等。

2汽車電控系統故障檢測原理

汽車電控系統故障檢測過程主要有三個步驟:第一步是檢測設備狀態的特征信號;第二步是從所檢測到的特征信號中提取征兆;第三步是根據征兆和其它檢測信息來識別設備的狀態。一般來說,它具有兩種特征形式,一種是以能量方式表現出來的特征信號,如振動、噪聲、溫度、電壓、電流、磁場、射線、彈性波等:另一種是以物態形式表現出來的特征信號,如設備產生或排出的煙霧、油液等以及可直接觀察到的銹蝕、裂紋等,檢測能量方式表現出來的特征信號,如果不使用人的感官,則必須使用傳感裝置,因為檢測這類信號是通過能量交換來完成的;而提取物態形式的特征信號一般不采用傳感裝置,只采用特定的收集裝置或直接觀測。

從檢測的特征信號中提取征兆,如輸入征兆提取裝置的特征信號是能量形式的,則可在時域中提取征兆,也可以在頻域、幅值域或相位域中提取征兆。對于物態形式的特征信號,如油液、煙霧等,其征兆提取方法一般是通過特定的物理、化學方法,得到諸如鐵譜、光譜、濃度、粘度以及化學成分等征兆。對于直接觀測到的裂紋、銹蝕等信息,可以直接作為征兆信息來使用。

由以上檢測步驟,決定了設備檢測技術的主要內容為:

①采用合適的特征信號和相應的觀測方法(包括合適的傳感裝置、人的感官),在設備合適的部位,測取設備有關狀態的特征信號。

②采用合適的征兆提取方法與裝置,從特征信號中提取設備有關狀態的征兆。

③采用合適的狀態識別方法與裝置,依據征兆進行推理而識別出設備的有關狀態。顯然,有關狀態包括正常狀態與不正常狀態,不正常狀態即為故障檢測。

④采用合適的狀態趨勢分析方法與裝置,依據征兆與狀態進行推理而識別出有關狀態的發展趨勢,這類包括故障的早期檢測與預測。

⑤采用合適的決策形成方法與裝置,從有關動態及其趨勢形成正確的干預決策;或者深入系統的下一層次繼續檢測;或者已達指定的系統層次,作出調整、控制、自診治、維修等某類決策。汽車電控系統在設備檢測中,毫無疑問,應要求在每一步驟,花費盡可能少,有關狀態信息獲取盡可能多,結果盡可能好。然而,各檢測步驟是彼此相互聯系與相互影響的,各局部最優并不能保證全局最優。因此,還必須從全局出發,全面考慮整個檢測過程,從宏觀上制定盡可能好的檢測策略。

3汽車電控系統故障檢測的智能化

目前,用于汽車電控系統故障檢測的方法可分為兩大類:一類是完全基于檢測數據處理的檢測方法,如用得較多的對比檢測法、函數檢測法、振動檢測法、模型識別法、統計檢測法以及模糊檢測法等,它們是通過對故障檢測信號的處理而較早地發現故障,以至預報故障:另一類則是主要基于專家經驗及知識處理的專家系統檢測方法,它是模仿人類專家在進行故障檢測時,首先觀察機器的癥狀,然后依據所觀察到的癥狀,利用自己所具有的知識來推斷故障的原因。我們稱第一類完全基于數據處理的檢測方法為傳統檢測方法;而基于知識處理的檢測方法為智能檢測方法。

傳統檢測方法,盡管可以通過檢測信號的處理,實現機器工況監視與故障檢測,但當檢測對象變得龐大而復雜時,為了能把故障比較細致地區分出來,一方面需要增加檢測手段,另一方面需大大增加計算量,從而使得檢測時間延長。當調試完畢后,用傳統檢測方法編制的軟件系統的功能就確定下來了,不易更改,象,因而推廣較難只局限于某一具體系統的檢測,很難應用于不同的檢測對人類專家在進行故障檢測時是怎么做的呢?領域專家往往可以直接憑借系統發生故障時,用視覺、嗅覺、聽覺或觸覺得到一些由數據難以描述的事實以及專家對故障發生的歷史和系統的結構等作出判斷,從而可能很快地找到故障源。這種專家經驗的應用,對于復雜大系統的檢測尤其有效,在多數情況下,可能做到比傳統檢測方法判斷故障要快得多。而完全基于檢測數據處理傳統檢測方法的共同局限性恰恰在于沒有利用人類領域專家的豐富經驗和知識在故障檢測中快速而有效的作用。

對汽車電控系統智能故障檢測的目的之一就是試圖以計算機模擬人類專家對復雜系統進行故障檢測。做到既能發揮領域專家在檢測中根據各種感覺到的事實及專家經驗進行推理,又能很方便地推廣應用于各種不同的檢測對象,這正是智能故障檢測方法不同于傳統檢測方法的顯著優點。為了對智能檢測的概念有深入的理解,先考察一下人的智力活動過程是很有必要的。圖2-3人智力活動過程的一般模型。

結語

本文重點分析了汽車電控故障檢測系統的檢測原理及其在實際應用中所遇到的問題,并指出要解決目前的問題和滿足社會的需要,其檢測系統必然要從傳統的檢測系統向智能化方向發展。并比較了智能故障檢測系統中以符號處理為核心和以網絡聯結為主的聯結機制的兩種方法的優缺點。

參考文獻:

[01]祁克光.一種汽車油耗顯示控制系統及其控制方法[P].中國專利:CN101968632A,2011-02-09.

[02]胡紅利;倪斌.刷新軟件的方法及裝置[P].中國專利:CN101825875A,2010-09-08.

第4篇:人工智能技術的優缺點范文

 

關鍵詞:計算機網絡應用 網絡安全問題 策略

    引言:隨著萬維網wWw的發展,Internet技術的應用已經滲透到科研、經濟、貿易、政府和軍事等各個領域,電子商務和電子政務等新鮮詞匯也不再新鮮。網絡技術在極大方便人民生產生活,提高工作效率和生活水平的同時,其隱藏的安全風險問題也不容忽視。因為基于TCP/IP架構的計算機網絡是個開放和自由的網絡,這給黑客攻擊和人侵敞開了大門。傳統的病毒借助于計算機網絡加快其傳播速度,各種針對網絡協議和應用程序漏洞的新型攻擊方法也日新月異。因此計算機網絡應用中的安全問題就日益成為一個函待研究和解決的問題。

1.計算機網絡應用的常見安全問題

    計算機網絡具有大跨度、分布式、無邊界等特征,為黑客攻擊網絡提供了方便。加上行為主體身份的隱匿性和網絡信息的隱蔽性,使得計算機網絡應用中的惡意攻擊性行為肆意妄為,計算機網絡應用中常見的安全問題主要有:①利用操作系統的某些服務開放的端口發動攻擊。這主要是由于軟件中邊界條件、函數拾針等方面設計不當或缺乏限制,因而造成地址空間錯誤的一種漏洞。如利用軟件系統中對某種特定類型的報文或請求沒有處理,導致軟件遇到這種類型的報文時運行出現異常,從而導致軟件崩潰甚至系統崩潰。比較典型的如OOB攻擊,通過向Windows系統TCP端口139發送隨機數來攻擊操作系統,從而讓中央處理器(CPU)一直處于繁忙狀態。②以傳輸協議為途徑發動攻擊。攻擊者利用一些傳輸協議在其制定過程中存在的一些漏洞進行攻擊,通過惡意地請求資源導致服務超載,造成目標系統無法正常工作或癱瘓。比較典型的例子為利用TCP/IP協議中的“三次握手”的漏洞發動SYN Flood攻擊。或者,發送大量的垃圾數據包耗盡接收端資源導致系統癱瘓,典型的攻擊方法如ICMP F1ood}Connection Floa等。③采用偽裝技術發動攻擊。例如通過偽造IP地址、路由條目、DNS解析地址,使受攻擊的服務器無法辨別這些請求或無法正常響應這些請求,從而造成緩沖區阻塞或死機;或者,通過將局域網中的某臺機器IP地址設置為網關地址,導致網絡中數據包無法正常轉發而使某一網段癱瘓。④通過木馬病毒進行人侵攻擊。木馬是一種基于遠程控制的黑客工具,具有隱蔽性和非授權性的特點,一旦被成功植人到目標主機中,用戶的主機就被黑客完全控制,成為黑客的超級用戶。木馬程序可以被用來收集系統中的重要信息,如口令、帳號、密碼等,對用戶的信息安全構成嚴重威脅。⑤利用掃描或者Sniffer(嗅探器)作為工具進行信息窺探。掃描,是指針對系統漏洞,對系統和網絡的遍歷搜尋行為。由于漏洞普遍存在,掃描手段往往會被惡意使用和隱蔽使用,探測他人主機的有用信息,為進一步惡意攻擊做準備。而嗅探器(sni$}er)是利用計算機的網絡接口截獲目的地為其它計算機的數報文的一種技術。網絡嗅探器通過被動地監聽網絡通信、分析數據來非法獲得用戶名、口令等重要信息,它對網絡安全的威脅來自其被動性和非干擾性,使得網絡嗅探具有很強的隱蔽性,往往讓網絡信息泄密變得不容易被用戶發現。

2.計算機網絡安全問題的常用策略

    2. 1對孟要的信息數據進行加密保護

    為了防止對網絡上傳輸的數據被人惡意竊聽修改,可以對數據進行加密,使數據成為密文。如果沒有密鑰,即使是數據被別人竊取也無法將之還原為原數據,一定程度上保證了數據的安全。可以采用對稱加密和非對稱加密的方法來解決。對稱加密體制就是指加密密鑰和解密密鑰相同的機制,常用的算法為DES算法,ISO將之作為數據加密標準。而非對稱加密是指加密和解密使用不同的密鑰,每個用戶保存一個公開的密鑰和秘密密鑰。公開密鑰用于加密密鑰而秘密密鑰則需要用戶自己保密,用于解密密鑰。具體采取那種加密方式應根據需求而定。

    2. 2采用病毒防護技術

    包括:①未知病毒查殺技術。未知病毒技術是繼虛擬執行技術后的又一大技術突破,它結合了虛擬技術和人工智能技術,實現了對未知病毒的準確查殺。②智能引擎技術。智能引擎技術發展了特征碼掃描法的優點,改進了其弊端,使得病毒掃描速度不隨病毒庫的增大而減慢。③壓縮智能還原技術。它可以對壓縮或打包文件在內存中還原,從而使得病毒完全暴露出來。④病毒免疫技術。病毒免疫技術一直是反病毒專家研究的熱點,它通過加強自主訪問控制和設置磁盤禁寫保護區來實現病毒免疫的基本構想。⑤嵌人式殺毒技術。它是對病毒經常攻擊的應用程序或對象提供重點保護的技術,它利用操作系統或應用程序提供的內部接口來實現。它對使用頻度高、使用范圍廣的主要的應用軟件提供被動式的防護。如對MS一Office, Outlook, IE, Winzip, NetAnt等應用軟件進行被動式殺毒。

   2. 3運用入俊檢測技術

第5篇:人工智能技術的優缺點范文

[關鍵詞]虛擬現實技術; 數字博物館 ;博物館建設

中圖分類號:G260 文獻標識碼:A 文章編號:1009-914X(2017)07-0369-01

伴隨著科技日新月異的發展,虛擬現實技術的出現,虛擬博物館已然興起并成為實體博物館的極為生動而有力的展示窗口,被各地博物館和展覽館高校科研部門紛紛重視和運用和驚人的效果。

一、虛擬現實技術的基本概況

虛擬現實是計算機模擬的三維環境,是一種可以創建和體驗虛擬世界的計算機系統虛擬環境是由計算機生成的,它通過人的視、聽、觸黨等作用于用戶,使之產生身臨其境的感覺的視景仿真它是一門涉及計算機、圖像處理與模式識別、語音和音響處理、人工智能技術、傳感與測量、仿真、微電子等技術的綜合集成技術用戶可以通過計算機進入這個環境并能操縱系統中的對象并與之交互三維環境下的實時性和可交互性是其主要的特征。虛擬現實不是真的,也不是現實,它只是一個在桌面上可實時地做交互式三維圖形用戶界面的工具。

二、虛擬現實技術的分類狀況

虛擬現實技術劃分四類,如下:(一)桌面虛擬現實,桌面虛擬現實利用個人計算機和低級工作站進行仿真,將計算機的屏幕作為用戶觀察虛擬境界的一個窗口。通過各種輸入設備實現與虛擬現實世界的充分交互,這些外部設備包括鼠標,追蹤球,力矩球等。(二)沉浸的虛擬現實.高級虛擬現實系統提供完全沉浸的體驗,使用戶有一種置身于虛擬境界之中的感覺(三)增強現實性的虛擬現實,增強現實性的虛擬現實不僅是利用虛擬現實技術來模擬現實世界、仿真現實世界。真實環境的感受。(四)分布式虛擬現實,如果多個用戶通過計算機網絡連接在一起,同時參加一個虛擬空間,共同體驗虛擬經歷,那虛擬現實則提升到了一個更高的境界。

三、虛擬現實技術的系統簡述

一個虛擬現實系統由以下幾部分組成:(一)虛擬環境它由虛擬環境發生器所產生,且可讓使用者通過傳感器件和作用器件與之交互,這種交互的結果是使用者有全身心進入這一環境的感覺。(二)虛擬環境發生囂它能產生使用者所需要的虛擬環境,且能通過作用器件傳來的作用信息,了解使用者的位置和動作。并對已產生的虛擬環境作出相應的修改。(三)傳感器件,它將虛擬環境中的物體的形、動作、聲音等進行轉換,使人琵獲礙視覺聽覺、觸覺等多方面的感覺這些感覺與他以往在實際環境中的感覺~致。(四)作用器件,它將人的一些約定動作(如行走.手勢等變成作用的信息,讓虛擬環境有所察覺。(五)人。虛擬現實實質上是――內含反饋的閉環系統,只有人的存在才能使這―反饋環路有效成立。

四、虛擬現實技術的應用范圍

虛擬現實技術已經廣泛應用在我們生活的各個角落應用在商業上.可以縮短開發周期,減少投資費用應用在醫學研究上,可以數字化人體結構,虛擬手術過程,很好的解決了人體實驗對象資源匱乏的問題。應用在娛樂行業,虛擬滑雪場、4D電影等更是豐富了消費者的娛樂生活現在虛擬現實技術更進一步學入到了教育行業虛擬校園、虛擬教學、虛擬博物館的出現,改善了語言教學的略顯枯燥的教育方式使人們更直觀、更深刻的獲取知識信怠。

五、虛擬現實技術在實際博物館中的應用

(一)用于數字博物館建設的虛擬現實技術的系統組成

虛擬現實技術生成系統是一個人和機器組成的閉環系統。其中人上虛擬環境的用戶,即為虛擬環境的享受者與作用者,他用自身的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺與行為動作去作用于虛擬環境及其中的虛擬對象;機器部分主要是生成與變換虛擬世界景象的超高速處理器以及人與計算機輸入輸出信息的接口設備,又稱交互設備,它包括頭盔顯示器、數據手套和現實引擎三個主要部分.

(二)采用Web3D技術的虛擬數字博物館

虛擬博物館采用計算機虛擬技術重現展示各利,展品及當時年代的真實場景,整個場景要以三維和交互式探索形式重現。該系統是在總結單純的網站式、展品和展館的三維展示、虛擬現實設備展館或場景的虛擬漫游和三維仿真、虛擬現實設備這幾種模式的優缺點后,考慮到目前的網路帶寬、系統造價、運行效率以及對沉浸感和交互式的要求后,提出的種新的虛擬場景模式。令用戶能夠置身其中,獲得足夠的臨場感。

六、簡述虛擬現實技術在數字博物館中的應用

(一)在聯網PC驅動的構建方法

(二)運用三維圖形軟件3DSMAX和VRML語言實現三維漫游系統

(三)XML的虛擬博物館

(四)WebServices的虛擬博物館架構

(五)采用Web3D技術的虛擬數字博物館

(六)全景照片的虛擬現實技術

(七)虛擬現實技術在我國博物館與文物保護中的具體應用

虛擬現實是近幾年迅速發展起來的.而虛擬現實技術的應用為所有的文博單位提供了一個極好的擺脫困境的契機如何充分利用我們現有的資源,通過與軟、硬件廠商策略性的合作,革命性的推動我國的文物保護事業,成為當前我國文博領域普遍關注的焦點

七、基于虛擬現實的數字博物館應用實例

利用虛擬現實技術,我們可以跨越時間和空間的限制,再現歷史場景,進入那些由于條件限制而不能進入的地方,使每一件文物回到它們的歷史位置,恢復不同文物之間的相互聯系,還原因為收藏、保護、展覽等原因而被打亂的原貌.同一地點點,同一位置,不同的歷史時期的場景都可以按照歷史研究的成果在虛擬世界中再現,虛擬博物館環境的實現方法可通過相應的三維博物館館圖形圖像庫,包括虛擬年代、場景、各種歷史文物和相應的人員等。通過背景生成與圖像合成創造一種兒近真實的立體博物館環境.、如復原阿房宮、古代長安城、圓明園等已經湮滅了的建筑,或者尚未挖捌完成的秦始皇陵等。聯想以后黑龍江省的著名古代地高政權機構,渤海國等建、阿城金上京的古代建筑等都是開發的重點。

案例二:《超越時空的紫禁城》數字化展示“虛擬故宮”

這是首座以中國文化遺產建成的虛擬宮殿,游客只需輕點鼠標,就可以把故宮占地72萬平方米的龐大木結構建筑群以及近千件殿內珍藏盡收眼底。

結束語

虛擬現實技術在搏物館領域發展的潛力是巨大的,只有親身去經力、親身去體驗去感受,主動地去交與被動地現看觀看有質的不同。虛擬現實技術能形象、生動、逼真地模擬博物館環境,有效地營造一個動態的參觀環境。提高參觀者掌握修理的效率和積極性,達到優化參觀過程、提高參觀質最的目的,從而解決傳統博物館無法解決的問題。隨著虛擬現實技術的飛速發展,其虛擬技術在博物館系統具有廣泛的應用前景,值得人們欣慰。

參考文獻

[1] 劉鳳田,劉玉蘭,虛擬現實技術及其在教育領域的應用研究[J],河北農業大學學報,2005.

第6篇:人工智能技術的優缺點范文

我們一直在尋找評定一款軟件的客觀方法,并試圖在一類軟件中評選出最優秀的一款。但正所謂“金無足赤,人無完人”,軟件各有優缺點,誰可以評為年度最佳呢?知道答案的只有我們的讀者,用戶的選擇就是最高的標準。于是,我們通過收集、統計本次“軟件風云榜”的讀者投票結果,從每類軟件中選出一款讀者選擇最多的軟件產品,確定為2009年最優秀的軟件,最后,我們從23個類別中選出了23款軟件,頒發“年度最佳獎”。

統輔助類:Windows優化大師

反病毒軟件(品牌)類:瑞星

備份工具類:Norton Ghost

安全防護類:360安全衛士

網頁瀏覽類:Internet Explorer

聯絡聊天類:QQ

語音通訊類:Skype

網絡電視類:PPLive

下載工具類:迅雷

郵件處理類:Foxmail

視頻播放類:暴風影音

音樂播放類:千千靜聽

圖片工具類:ACDsee

視頻處理類:會聲會影

文字輸入類:搜狗輸入法

辦公軟件類:Microsoft Office

電子閱讀類:Adobe Reader

翻譯軟件類:金山快譯

股票證煥:大智慧

游戲工具類:QQ游戲大廳

手機娛樂類:天天動聽

支付平臺類:支付寶

在我們的調研中,讀者使用軟件過程中最大的難題就是“同類軟件太多,不知道如何選擇”。身為有著16年歷史的專業媒體的編輯,我們有著更為專業的知識,對軟件的認知和判斷要優于大數人,這也給了我們另一個責任――更好地指導讀者去選擇軟件。哪些軟件值得我們去推薦呢?我們結合2009年全年“CFAN研究院”對軟件的評測結果,通過編輯視角,從性能、功能、安裝簡易度、操作適合度等專業角度選出最完善的軟件,作為2010年的推薦產品,頒發“編輯推薦獎”。最終我們選了14款軟件進行重點推薦,其他軟件都或多或少地存在需要完善的地方,暫不推薦。

卡巴斯基全功能安全軟件2010

2010版對軟件界面進行了全新設計,更加簡潔、易用,即使是初級用戶也能無師自通。簡潔的界面下包含了豐富的功能。對電腦運行中的程序進行安全分級,優化實時監控;新增了“安全免疫區”功能,面對危險的操作時,可以擺脫虛擬機,通過卡巴斯基提供的“安全免疫區”進行無安全威脅地運行;在病毒的監控和查殺上了采用了最新的包含行為流特征(BSS)檢測技術的第二代主動防御技術,大幅度提高對未知病毒的監測和防御,而且針對目前大家比較關心的隱私防護、網頁掛馬等問題,卡巴斯基全功能安全軟件2010都提供了專門的防護模塊,可以說卡巴斯基全功能安全軟件2010是一個極為完善的安全軟件,CFAN小編推薦使用,頒發“編輯推薦獎”。

來自賽門鐵克的安全軟件一直以與系統底層結合密切著稱,2009年推出的諾頓網絡安全特警 2010換用了新的界面,并決心塑造安裝時間短,資源占有少的安全軟件形象,通過技術創新,使得軟件安裝時間平均在一分鐘以內,軟件主界面更是實時顯示軟件對CPU、內存的占用情況,這讓擔心資源占用的用戶徹底放心。病毒防控上,諾頓網絡安全特警 2010采用了創新的智能云防護技術,通過全球用戶對文件的評價來分析出文件的安全與否,擺脫了病毒查殺的固有模式,可以更好地解決新病毒檢測和防止誤報兩大難題,另外,軟件還提供了父母和隱私控制、數據在線備份兩大等新功能,全新的思路下,諾頓網絡安全特警 2010的病毒查殺能力也得到了AV-Comparatives的認可,“編輯推薦獎”當之無愧。

軟件主打“簡單、好用、好玩”三大特色,軟件幾經更新,功能不斷豐富,界面上卻保持了簡單易用的特性,圖文相輔的按鈕無需學習就可以讓初學者掌握常見的圖片處理操作。而且每一步都提供原圖對比,隨時看到效果并可以撤回上一步操作。圖片美容和修復,都提供了向導處理模式,并且為常規的眼睛放大、加眼影、假發、紋身等操作提供了一鍵處理,支持飾品導入和照片涂鴉,并且圖片處理支持發送到QQ,并將在以后支持發送到手機、網上沖印,一句話,常用的它都有,而且更簡單、更方便。

來自驅動之家的驅動管理軟件,從資源上保證了驅動的豐富,準確,驅動信息更新及時。軟件設計從用戶使用習慣出發,集成主流網卡驅動,驅動更新功能將驅動安裝創新性地分為兩類,用戶可以選擇安裝純驅動或是帶有控制軟件的完整版本,驅動介紹上更是有詳細的“驅動說明、用戶評價、用戶投票”信息供用戶選擇。其他例如驅動備份、還原、檢測、更新、卸載等功能樣樣兼備,而且軟件還提供了在線版。其人性化的設計和完善的功能讓它成為驅動管理軟件的領軍者。

在幾年前,RealPlayer就已經具備觀看網絡視頻的功能,只是限于當時網絡帶寬的限制難以展現優勢。如今,在線看視頻已經成為主流應用。當年簡潔的RealPlayer如今已經脫胎換骨,SP版本充滿質感的界面下透露出社會化(S)和便攜化(P)的特色,完美支持主流格式,隨時下載流行視頻網站上的視頻,還能方便地在開心網、Facebook與好友分享視頻,而且具備視頻轉換功能,可將視頻轉換為合適的格式導入自己的手機、MP4等便攜設備,與瀏覽器、轉換器完美結合成為新網絡應用下的視頻播放器首選。

酷我音樂盒自推出以來,不斷給用戶帶來全新體驗,全新界面搭載了海量的皮膚資源和曲庫,異形皮膚讓每一位用戶都能找到并自制可以彰顯個性的皮膚;酷我音樂盒完美支持Windows 7系統,并全線升級了MV播放技術,將其主打特色MV資源的畫質提高到了DVD水平;在音質播放上,其提供了音頻圖譜和均衡器,實現在線音樂播放的完美音質還原。在歌曲搜索和推薦方面也進行了優化設計,酷我音樂盒支持拼音和模糊搜索,并且通過音頻指紋專利技術判斷使用者最喜歡的歌曲風格,給每一位用戶提供符合自己口味的個性歌曲榜單;酷我音樂盒還提供移動設備歌曲同步和K歌功能,成為集音樂發現、獲取和欣賞于一體的一站式個性化音樂服務平臺。

最佳新銳獎

每年的軟件評選我們都會看到一些軟件的進步,軟件是沒有最好只有更好的產品,于是我們想通過一種評比,來鼓勵軟件的發展,以此為個人軟件領域的發展發揮一點微薄之力,為那些取得巨大進步的軟件頒發“最佳新銳獎”。我們通過對軟件的深度評測和發展預測,結合目前的發展趨勢和方向,綜合評估軟件的發展潛力,最后評選出了3款具有特色功能,最具發展潛力的軟件,頒發“最佳新銳獎”。

在本次“軟件風云榜”的網絡投票中,ESET NOD32已經成為殺毒類軟件的第二名,發展勢頭強勁。2009年7月的4.0版本在功能上更加完善,集反病毒、反間諜、個人防火墻及反垃圾郵件于一身,人工智能技術在軟件中得到廣泛應用,病毒檢測上采用人工智能啟發式技術,在檢測已知和未知威脅上保證高查殺的同時,延續了低系統資源占用的優勢;在防火墻防護上,提供了學習模式,根據用戶的日常電腦操作自動創建規則。增加了系統漏洞檢測功能,提供全面的安全防護功能。并新增了系統維護工具ESET SysInspector與ESET SysRescue工具,使得ESET NOD32安全套裝成為沖擊最佳安全軟件的最有實力選手,評為“最佳新銳獎”。

第7篇:人工智能技術的優缺點范文

〔論文關鍵詞〕計算機網絡應用網絡安全問題策略

引言:隨著萬維網wWw的發展,Internet技術的應用已經滲透到科研、經濟、貿易、政府和軍事等各個領域,電子商務和電子政務等新鮮詞匯也不再新鮮。網絡技術在極大方便人民生產生活,提高工作效率和生活水平的同時,其隱藏的安全風險問題也不容忽視。因為基于TCP/IP架構的計算機網絡是個開放和自由的網絡,這給黑客攻擊和人侵敞開了大門。傳統的病毒借助于計算機網絡加快其傳播速度,各種針對網絡協議和應用程序漏洞的新型攻擊方法也日新月異。因此計算機網絡應用中的安全問題就日益成為一個函待研究和解決的問題。

1.計算機網絡應用的常見安全問題

計算機網絡具有大跨度、分布式、無邊界等特征,為黑客攻擊網絡提供了方便。加上行為主體身份的隱匿性和網絡信息的隱蔽性,使得計算機網絡應用中的惡意攻擊肆意妄為,計算機網絡應用中常見的安全問題主要有:①利用操作系統的某些服務開放的端口發動攻擊。這主要是由于軟件中邊界條件、函數拾針等方面設計不當或缺乏限制,因而造成地址空間錯誤的一種漏洞。如利用軟件系統中對某種特定類型的報文或請求沒有處理,導致軟件遇到這種類型的報文時運行出現異常,從而導致軟件崩潰甚至系統崩潰。比較典型的如OOB攻擊,通過向Windows系統TCP端口139發送隨機數來攻擊操作系統,從而讓中央處理器(CPU)一直處于繁忙狀態。②以傳輸協議為途徑發動攻擊。攻擊者利用一些傳輸協議在其制定過程中存在的一些漏洞進行攻擊,通過惡意地請求資源導致服務超載,造成目標系統無法正常工作或癱瘓。比較典型的例子為利用TCP/IP協議中的“三次握手”的漏洞發動SYNFlood攻擊。或者,發送大量的垃圾數據包耗盡接收端資源導致系統癱瘓,典型的攻擊方法如ICMPF1ood}ConnectionFloa等。③采用偽裝技術發動攻擊。例如通過偽造IP地址、路由條目、DNS解析地址,使受攻擊的服務器無法辨別這些請求或無法正常響應這些請求,從而造成緩沖區阻塞或死機;或者,通過將局域網中的某臺機器IP地址設置為網關地址,導致網絡中數據包無法正常轉發而使某一網段癱瘓。④通過木馬病毒進行人侵攻擊。木馬是一種基于遠程控制的黑客工具,具有隱蔽性和非授權性的特點,一旦被成功植人到目標主機中,用戶的主機就被黑客完全控制,成為黑客的超級用戶。木馬程序可以被用來收集系統中的重要信息,如口令、帳號、密碼等,對用戶的信息安全構成嚴重威脅。⑤利用掃描或者Sniffer(嗅探器)作為工具進行信息窺探。掃描,是指針對系統漏洞,對系統和網絡的遍歷搜尋行為。由于漏洞普遍存在,掃描手段往往會被惡意使用和隱蔽使用,探測他人主機的有用信息,為進一步惡意攻擊做準備。而嗅探器(sni$}er)是利用計算機的網絡接口截獲目的地為其它計算機的數報文的一種技術。網絡嗅探器通過被動地監聽網絡通信、分析數據來非法獲得用戶名、口令等重要信息,它對網絡安全的威脅來自其被動性和非干擾性,使得網絡嗅探具有很強的隱蔽性,往往讓網絡信息泄密變得不容易被用戶發現。

2.計算機網絡安全問題的常用策略

2.1對孟要的信息數據進行加密保護

為了防止對網絡上傳輸的數據被人惡意竊聽修改,可以對數據進行加密,使數據成為密文。如果沒有密鑰,即使是數據被別人竊取也無法將之還原為原數據,一定程度上保證了數據的安全。可以采用對稱加密和非對稱加密的方法來解決。對稱加密體制就是指加密密鑰和解密密鑰相同的機制,常用的算法為DES算法,ISO將之作為數據加密標準。而非對稱加密是指加密和解密使用不同的密鑰,每個用戶保存一個公開的密鑰和秘密密鑰。公開密鑰用于加密密鑰而秘密密鑰則需要用戶自己保密,用于解密密鑰。具體采取那種加密方式應根據需求而定。

2.2采用病毒防護技術

包括:①未知病毒查殺技術。未知病毒技術是繼虛擬執行技術后的又一大技術突破,它結合了虛擬技術和人工智能技術,實現了對未知病毒的準確查殺。②智能引擎技術。智能引擎技術發展了特征碼掃描法的優點,改進了其弊端,使得病毒掃描速度不隨病毒庫的增大而減慢。③壓縮智能還原技術。它可以對壓縮或打包文件在內存中還原,從而使得病毒完全暴露出來。④病毒免疫技術。病毒免疫技術一直是反病毒專家研究的熱點,它通過加強自主訪問控制和設置磁盤禁寫保護區來實現病毒免疫的基本構想。⑤嵌人式殺毒技術。它是對病毒經常攻擊的應用程序或對象提供重點保護的技術,它利用操作系統或應用程序提供的內部接口來實現。它對使用頻度高、使用范圍廣的主要的應用軟件提供被動式的防護。如對MS一Office,Outlook,IE,Winzip,NetAnt等應用軟件進行被動式殺毒。

2.3運用入俊檢測技術

人侵檢測技術是為保證計算機系統的安全而設計與配置的一種能夠及時發現并報告系統中未授權或異常現象的技術,是一種用于檢測計算機網絡中違反安全策略行為的技術。人侵檢測系統的應用,能使在人侵攻擊對系統發生危害前,檢測到人侵攻擊,并利用報警與防護系統驅逐人侵攻擊。在人侵攻擊過程中,能減少人侵攻擊所造成的損失。在被人侵攻擊后,收集人侵擊的相關信息,作為防范系統的知識,添加人知識庫內,以增強系統的防范能力。

根據采用的檢測技術,人侵檢測系統被分為誤用檢測(MisuseDetec-lion)和異常檢測(AnomalyDetection)兩大類。誤用檢測根據事先定義的人侵模式庫,人侵模式描述了人侵行為的特征、條件、排列以及事件間關系,檢測時通過將收集到的信息與人侵模式進行匹配來判斷是否有人侵行為。它的人侵檢測性能取決于模式庫的完整性。它不能檢測模式庫中沒有的新入侵行為或者變體,漏報率較高。而異常檢測技術則是通過提取審計蹤跡(如網絡流量、日志文件)中的特征數據來描述用戶行為,建立典型網絡活動的輪廓模型用于檢測。檢測時將當前行為模式與輪廓模型相比較,如果兩者的偏離程度超過一個確定的閩值則判定為人侵。比較典型的異常檢測技術有統計分析技術、機器學習和數據挖掘技術等。二者各有優缺點:誤用檢測技術一般能夠較準確地檢測已知的攻擊行為并能確定具體的攻擊,具有低的誤報率,但面對新的攻擊行為確無能為力,漏報率高;而異常檢測技術具有發現新的攻擊行為的能力,漏報率低,但其以高的誤報率為代價并不能確定具體的攻擊行為。現在的人侵檢測技術朝著綜合化、協同式和分布式方向發展,如NIDES,EMER-ALD,Haystack都為誤用與異常檢測的綜合系統,其中用誤用檢測技術檢測已知的人侵行為,而異常檢測系統檢測未知的人侵行為。

2.4利用網絡防火墻和防毒墻技術

第8篇:人工智能技術的優缺點范文

論文關鍵詞:會計理論基礎分析

論文摘要:會計理論基礎是支撐會計理論大廈的腳根、支撐點,同時也是會計理論產生、發展、豐富和完善的力量和源泉。二者的辯證關系具體表現在:一方面,會計理論基礎的完善與否直接制約若會計理論的發展與完善;另一方面,完善的會計理論在一定程度上也鞏固了會計理論基礎,使得會計理論基礎更加堅實、雄厚,更好地促進會計理論的發展和完善。

1現代會計理論基礎的特點

1.1動態性發展性會計發展的外部動力主要來自于兩個方面:一是社會經濟環境的變化;二是會計信息使用者信息需要的變化。前者要求會計充分發揮其反映的職能,不斷地將新的、變化了的經濟業務反映出來;后者則要求會計自身的內容、性質等發生實質性變革,努力滿足信息使用者的客觀需求,便于廣大信息需求者準確作出決策。在信息技術環境下,隨著社會經濟環境的不斷完善,會計信息需求者對會計信息的客觀要求越來越高,必然會促進會計向廣度和深度方向全面發展。會計理論基礎也隨之不斷地發展完善,在充分地吸取新的學科理論養分的同時,也摒棄了一部分不適合于信息技術環境下陳乏的、過時的理論。

1.2內容多樣性信息技術、信息經濟學、信息博弈論、經濟學理論。知識經濟、電子商務以及基因技術、納米科技等尖端學科理論廣泛地滲透于會計理論基礎之中,與傳統的會計理論基礎共同支撐著日益發展、完善的會計理論體系、同時國外的一些先進管理理論的新思想和新模式,比如,企業再造工程理論(將主要績效指標定位于服務質量、顧客滿意度、成本以及員TT作效率等)、虛擬企業理論(主要強調組織虛擬化、功能虛擬化和地域虛擬化,實現以信息技術為連接和協調手段的臨時性的動態聯盟)、學習型組織理論(主要從系統基本模型角度闡述團隊學習效應和系統思想理念)等都將廣泛地融入到會計理論基礎之中,促使會計理論基礎不斷地完善、健全和充實。

1.3虛擬性會計理論基礎并不像實體組織那樣具備有形的。規模化的根基,它是通過將多個相互關聯的學科的經濟資源迅速相結合而成的一種沒有圍墻、超越空間約束、依靠信息網絡手段聯系和統一協調的,具有抽象性、概括性和邏輯性的客觀存在的無形的根基。這里的虛擬性有兩層含義,即一是會計理論基礎內部的虛擬化,主要是指會計領域內支撐會計理論大廈的純會計理論基礎的虛擬化:二是會計學科與其他相關學科領域之間交互滲透關系的虛擬化,即以信息技術為連接和協調手段的動態聯盟式的虛擬組織系統。

1.4質量性會計理論基礎作為會計理論的根基,其質量性就顯得尤為重要,概括而言,具體表現在穩定性、安全性和品質性三個方面。就穩定性而言,盡管會計理論基礎在整個會計理論發展的歷史長河中呈現出動態性和發展性,但是就某一時間段、期間而言,會計理論基礎還是具有相對的穩定性的,否則會計理論根本就無從發展;就安全性與品質性而言,這兩個方面的因素同樣是保證會計理論基礎質量的關鍵性因素,因為缺乏安全性、品質性的會計理論基礎根本就不具備支撐會計理論大廈的能力。

2現代會計理論基礎的的內容

2.1經濟學在與會計理論基礎進行交互滲透時,經濟學理論將許多經濟學的思想、觀點大量地引入到會計理論之中,為廣大的會計學者從經濟學視角來分析會計問題,尋求提高會計工作效率、改善會計信息以及完善會計信息披露制度提供了一個更新的思路。比如:交易成本經濟學理論、產權理論、契約經濟學理論和委托一理論等這些新制度經濟學的理論體系與會計理論體系相結合均從不同角度豐富和完善了會計理論基礎的內涵和外延。同樣,由統計知識、數學方法和經濟理論相結合而成的計量經濟學理論也是會計理論基礎的組成部分。計量經濟學通過運用數學工具來考察和研究經濟社會中各種經濟變量之間的數量關系,預測經濟發展的趨勢,檢驗和預測經濟政策效果。在信息技術環境下,由于會計人員面臨的是非常龐大的經濟業務及非常繁雜的經濟數據,而這些信息、數據往往要經過一定的數據處理才能為人們所使用。因此,通過充分應用計量經濟學理論,我們可以構建經濟模型,預測企業乃至整個宏觀的經濟發展趨勢,模擬會計政策執行的經濟效果,使得廣大的會計信息需求者得到更加準確、有用的財務信息資料。2.2電子信息技術信息技術學是以通信技術與計算機技術為基礎相結合而成的一門新興學科和科技領域,它既包容了通信系統的數字化、軟件化、智能化和光纖化等方面的優勢,又同時兼有計算機科學技術在設備資源與信息資源的共享性、系統交互性以及處理能力和存儲能力等領域獨特的優點。因此,以計算機技術與通信技術的有機結合促成了現代信息技術的建立和發展,其影響范圍包括經濟、軍事、社會生活、科學文化的各個方面,而且涉及到宏觀和微觀的各個層次。現代信息技術理論的內容主要包括:網絡技術理論、信息技術理論、數據挖掘理論、系統集成理論、多媒體理論、人工智能技術,具體的應用法則包括了穆爾法則(Moore''''slaw)、基爾德法則(Glider''''slaw)和麥特卡夫法則(Metcalfe''''slaw)。

2.3司法訴訟學司法訴訟學與會計理論體系相結合是現代會計理論發展的新趨勢,西方發達國家已經出現了“訴訟”會計(ForensicAccounting)這一特殊的會計發展分支。它是針對于在現代競爭日趨激烈的社會中,由會計人員對于特定的經濟犯罪、經濟過失和經濟糾紛案件進行會計反映,對法庭和訴訟當事人提供專門服務的一種特殊會計工作。在信息技術環境下,隨著企業之間的交易廣泛地在網絡上進行,經濟組織之間的聯系更加緊密,它們所面臨的經營環境日益復雜化。與此同時,企業之間的糾紛趨于多樣化和復雜化,經濟犯罪的形式也越來越多,因此由會計人員對經濟案件中涉及到經營財務事項和經濟損失部分加以計算,并進行正確的會計分析,為法庭的裁決提供依據就顯得尤為必要。然而訴訟會計既不同于一般的財務會計,也不同于一般審計,它通常涉及到財務證據的調查和分析、運用電腦進行分析和陳述、以財務呈報形式進行說明以及在必要時在法庭上以專家的身份出庭作證等。來源于/

3現代會計理論的研究方法

關于會計理論的研究方法的分類,學術界比較普遍的觀點是分為規范分析法和實證分析法。前者強調應用規范性的方法,即運用演繹推理(Deductivereasoning)的方法分析和研究會計問題,它主要主張會計理論的發展不應受制于會計實務的發展,會計理論應當高于會計實踐并指導會計實踐:后者則是在規范推理(Inductivereasoning)的基礎上,運用實驗技術和數理統計等方法,在一定的經濟假設條件下研究有關會計問題,它主要強調會計實務是發展會計理論的基礎。由上述對兩種研究方法的闡述,可以看出二者的優缺點是:規范會計研究方法是在先假定會計目標繼而再進行邏輯推理的結果,再加上它缺乏有關的數據、模型來支持其觀點、論斷,這種會計理論研究模式的有效性已經受到了現實生活的挑戰和懷疑;實證會計研究方法則過分依賴于有關的經濟假定條件(而現實生活中,這些假定條件往往是木存在的),而且現階段虛假的信息資料、經濟數據充斥會計市場,再加上經濟計量方法或經濟模型自身就存在著無法消除的局限性,因而利用虛假的信息資料,借助于不完善的經濟模型分析得出的結論、結果,確實有待于廣大的學者和專家進一步深思熟慮。

第9篇:人工智能技術的優缺點范文

云服務是云計算得以實現的具體形式。各種云計算的研究與開發,最終都要歸結到提供更加靈活、方便、適應個性需求的服務,即所謂的云服務。因此云服務也是云計算實現的重要標志。信息資源管理與云計算的相關研究中,云服務是最需要關注而且也是最重要的領域。

本期專稿發表的一組文章,是鄧仲華教授主持的人文社會科學重點研究基地重大項目“信息資源云體系與服務模型研究”(項目批準號:11JJD630001)和國家自然科學基金資助項目“云計算環境下圖書館的信息服務等級協議研究”(批準號:71173163)的部分研究成果。內容包括:《面向信息資源云服務的知識分類研究》探討適合于云服務的知識分類組織方法;《虛擬化與信息資源云服務》分析信息資源虛擬化以實現云服務的技術問題;《圖書館云服務的參與方關系模型研究》結合圖書館云服務的特點,研究云服務中的各個參與方及其特征,提出了圖書館云服務參與方的關系模型;《美國圖書館的云服務》考察美國圖書館的云服務并分析對我國的啟示。

摘 要:知識分類是信息資源云中重要的基礎部分。文章考察了現有的典型的知識分類方法,分析總結了他們各自的特點,針對信息資源云構建過程中的特征,從用戶需求和知識的使用頻率穩定性兩個維度出發,探討了適合于信息資源云服務的知識分類方法。

關鍵詞:信息資源 云服務 知識分類

中圖分類號: G203 文獻標識碼: A 文章編號: 1003-6938(2012)03-0001-05

Research on Knowledge Classification for Cloud Service of Information Resources

Abstract Knowledge classification is the important basis of cloud service of information resourcesand ways of classification are varied. This paper examines the existing typical methods of knowledge classification, analyzes and concludes each characteristic. According to the feature of cloud service of information resources and from the dimension of user' needs and the stability of the use frequency, this paper designs a knowledge classification which is suitable to cloud environment of information resources.

Key words information resources; cloud service; knowledge classification

知識是一個龐雜系統,必須通過適當的分類方法,才能將知識資源進行有效的組織。知識分類是知識檢索及知識服務的必要條件,特別是在構造知識性云服務時,服務內容的提取既涉及到知識體系本身,又與傳播過程中知識受體的背景知識相互作用。這就要求知識分類既要適應傳統的知識組織,又要滿足云服務所提出的新要求。

在當前云服務的發展中,通常將云服務分為三個層次:應用層服務(AaaS)、平臺層服務(PaaS)和基礎設施層服務(IaaS)。這種分層的概念,較好的揭示了層次上的特點,因而成為目前普遍采用的云服務層次模型[1]。但這種三層方案忽略了信息資源這一重要因素,不便于云服務體系中的資源組織與管理,影響了信息資源在云服務中的應有作用。事實上,信息資源可作為一個輔助層(獨立于三層模型之外)進行單獨的組織與構建,它可以對上面三層服務進行“預服務”,即進行資源的合理組織,以使上面三層在提供服務時更高效[2]。

信息資源層要對各層提供支持,所以要根據各層的特點采用合適的知識分類方法。各種知識分類方法并沒有好壞(或優劣)之分,而只有適合的程序有高有低,在云服務中這種表現尤為明顯。因此分析它們的特點和適用的場合就是信息資源云的構建研究的重要任務。

1 現有的典型的知識分類

知識分類是根據知識管理的需要和標準,通過比較,把人類的全部知識按照相同、相異、相關等屬性劃分成為不同類別的知識體系,以此顯示其在知識整體中的應有位置和相互關系。知識分類可作為尋求知識的出發點,它猶如學海的航標,既可指明求學的門徑,也可為從事知識管理的人提供理論指導,以便使紛繁復雜的知識得以依類分理,各有歸屬,從而建立起次序化、規范化、系統化的知識世界[3]。

各種知識分類方式都有其明確的目的,如隱性知識和顯性知識的分類方案就是為了研究知識的轉移與傳播而提出的。從應用目標的視角分析,知識分類方式可以歸為三種,它們分別是:揭示知識本質的分類、用于管理/檢索的分類以及用于知識運動規律研究的分類。

1.1 關于知識本質的分類

很多大家,包括孔子、柏拉圖、亞里士多德、黑格爾、文德爾班、培根、笛卡爾、恩格斯、錢學森等等,都對知識的本質和分類作過探討。

知識起源于人們的日常生活需要。中外許多大家在研究知識本質的分類時,雖顯現出不同的分類方式,但是都體現出了滿足人們日常生活需要的這一特性。儒家的杰出代表孔子在講學時就已經采用了分科授徒的方式,體現其經世致用的思想特征。西方哲學家亞里士多德對知識的分類(理論知識、實用知識和創造知識)也是源于人類的實踐活動,其目的同樣是為了解決人類在客觀世界中所出現的問題。

1.2 用于管理/檢索的分類

知識的積累,必須有相應的管理手段。在圖書館學和教育研究學界,這種用于管理而產生的分類方式體現的尤為明顯。

在圖書館學中,主要是進行圖書的分類。圖書分類法以其載體類型分為傳統文獻分類法(受控)和網絡信息分類法(不受控),傳統文獻分類法以紙質圖書為媒介,而網絡信息分類法以網絡為媒介。傳統的文獻分類法,大多是以學科類目為基準,以文獻搜索查找為目的。而網絡信息分類法是以網絡信息資源為對象,以主題為聚類標準的分類方法。通過對部分網絡信息的標引,建立網絡信息分類導航系統,提供瀏覽式的分類查詢手段[4]。

在教育研究學界中,無論是以教育為目的的分類法(事實性知識、概念性知識、程序性知識和原認識知識),還是以研究為目的的分類法(知識二分法、學科三分法等),都是為了對知識進行更系統的管理,從而進一步實現教育研究的目標。

1.3 關于知識運動的分類

波蘭尼按知識的形態將知識分為言傳知識和意會知識(即顯性知識和隱性知識),這種分類方式依照了知識的運動規律,把人自身的活動看作知識動態生成和表達的源泉,揭示了人的內在知識底蘊與人類活動的關系。簡而言之,關于知識運動形態的種種分類,目的是為了研究知識的轉移與傳播,加強人類對知識的交流和共享。現代,人類的實踐生產活動中,特別是涉及經濟領域中,關于知識的分類大多是以知識的運動形態為基礎,進行進一步的實際性劃分。

2 相關文獻管理的分類法

2.1 體系分類法

體系分類法是一種直接體現知識分類的等級概念標識系統,是通過對概括文獻信息內容及某些外表特征的概念進行邏輯分類(劃分與概括)和系統排列而構成的[4]。體系分類法的主要特點是按學科、專業集中文獻,并從知識分類角度揭示各類文獻在內容上的區別和聯系,提供從學科分類檢索文獻信息的途徑。

《七略》:漢代的劉向、劉歆根據當時的國家藏書完成的圖書分類目錄。它基本上是按照圖書的內容性質來劃分的,綜合性的系統反映藏書的分類目錄,共有六大類三十八小類。我國圖書館學界普遍認為《七略》是我國第一部圖書分類法[5]。

《杜威十進分類法》(Dewey Decimal Classification, DDC):是圖書館廣為使用的分類法,這個分類系統最早在1837年時Melvil Dewey有此分類構想,于1876年正式出版。DDC是用傳統的學科來分類,總共以10個主要的學科(main classes)來涵括所有的知識體系,每個大類下細分10類(divisions),接著又再分成10小類(sections)。它的十個大類(main classes)分別是:總論、哲學、宗教、社會科學、語言、自然科學和數字、技術(應用科學)、藝術、美術和裝飾藝術、文學、地理、歷史及輔助學科[6]。

《中國圖書館圖書分類法》:簡稱《中圖法》,是目前中國大陸地區圖書情報界使用最廣的綜合性分類法。它把全部圖書分為/列寧主義/思想、哲學知識、社會科學知識、自然科學知識、綜合性圖書知識5大部類,總共22個大類[7]。

《中圖科學院圖書館圖書分類法》:簡稱《科圖法》,是對圖書的一種分類方法,將知識門類分為5大部分,在這5個基本部類序列的基礎上,組成了25個基本大類。

2.2 分面分類法

分面分類法,也稱組配分類法或分析-綜合分類法等。其構成原理為:主要依據概念的分析與綜合原理,將概括文獻、信息、事務的主題概念組成“知識大綱-分面-亞面-類目”的結構,按照一定的組配規則,通過各個分面類目之間的組配來表達文獻主題的一種分類法。阮岡納贊的《冒號分類法》、布朗的《主題分類法》、布利斯的《布利斯書目分類法(2版)》等是分面分類法的代表。

2.3 半分面分類法

半分面分類法,亦稱體系-組配分類法,是介于體系分類法與分面分類法之間的一種分類法。它基本上是體系分類法大量采用分面分類方法的結果,即大量使用各種通用復分表、專用復分表、類目仿分以及組配符號等,并且使分類號盡量保持分段的組配形式,在詳細列舉類目結構的基礎上,廣泛喜歡用各種組配方式編制的分類法。這種分類法具有直觀性較強的特點,也有較強的文獻主題概念的組配功能。其主要代表為《國際十進分類法》[8]。

2.4 網絡信息分類法

網絡信息分類法必須要滿足網絡信息組織的需要、滿足網絡用戶信息查詢的需要、適應網絡技術環境的特點。其分類的對象類型多種多樣,包括文本、圖像、多媒體、網站等等。網絡信息分類法的基本功能是通過對部分網絡信息的標引,建立網絡信息分類導航系統,提供瀏覽式的分類查詢手段。典型代表為分眾分類法。

分眾分類的英文原名“FOLKSONOMY”一詞公認是由著名的信息構建專家Thomas Vander Wal所創,以“Folk”(民間的)和“Taxonomy”(分類體系)所組成。因此,通俗的講,“FOLKSONOMY”指的就是平常百姓的分類管理系統,國內通常又翻譯成“大眾分類法”、“自由分類法”、“通俗分類法”、“群落分類法”等[9]。其特點為平面性、主觀性、社會性、時效性。目前在社會化書簽、博客、網絡社區以及圖片視頻分享網站得到了廣泛的應用[10]。

3 分類方法對比研究總結以及在信息資源云環境下的適用性

沒有哪一種方法是適用于所有情況的,分類方法都是根據當下所要達到的目標為導向來進行的。

(1)關于知識本質的分類方法。關于知識本質的分類大多源于哲學分類。哲學分類是很多分類方法的基礎,特別是在一些應用場景(領域)分類中。正是由于其基礎性的地位,所以它的分類方法較為宏觀,不夠細化。

(2)關于管理/檢索的分類方法。傳統的文獻分類法的設置大都是以學科類目為基準,在文獻搜索查找中是具有優勢的。但是如果放在網絡環境或信息資源云環境下,就不一定適用。哥倫比亞大學圖書館參考館員Ellyssa Kroski在2005年就指出,圖書館自上而下的階層式分類法的優點是毫無疑問的,但是對網絡資源進行分類顯然不適宜[11]。例如:用戶現在需要一個資源,涉及到數學、物理、經濟和宗教四個方面的知識,這時用戶需要的是一種平面性的查找。如果按照文獻分類的方法去進行查找,自上而下,層層遞進,這樣就給用戶的使用造成了負擔,而且不能最大限度的滿足用戶的需求。這樣有悖于云服務的目的。

網絡信息分類法,是以網絡資源為分類對象,這一點和信息資源云環境下的分類是有共同點的,都是對資源的分類,而且都與網絡相關。近年來,影響最大的是分眾分類法。

分眾分類以標簽(TAG)的方式進行分類,通過標簽的字號大小以及顏色的不同來表示其“受歡迎”的程度,能夠實現快速而自動的信息聚類,生成系列加權列表和標簽云(Tag Cloud),具有較強的大眾趨同性、直觀性和易用性[12]。分眾分類所適用的環境以及它“標簽”的概念,與信息資源云環境下的知識分類的應用場境相似,但存在一些問題:①分眾分類法在使用過程中是“多對一”的映射關系,多個用戶需求一項資源。而信息資源云環境下的分類所反映的是“一對多”的映射,因為是一個用戶需求多項資源。②分眾分類法在使用中的優點,是組織用戶之間互相推薦和共享信息。而目前的云計算基本上還是私有云為主導,各個用戶之間的資源有各自的私密性。

(3)關于知識運動形態的分類方法。關于知識運動形態的分類主要體現在具體的應用場景中。大多是以實際場景中的具體需求為導向,在一個領域內分類。這種分類方法不具有普適性,而且基本上是在傳統環境中進行的,與信息資源云環境各個方面相去甚遠,所以不適用于信息資源云環境。但是也有其可取性,如,云計算是一種商業服務模式,目前的應用主要是企業用戶為對象,那么經濟場景中的一些分類的方式可以為其提供一些參考。

每一種分類都有其優缺點,沒有絕對完美的劃分,也不存在好或壞。我們在一個新的環境重新進行資源知識分類時,要根據所在場景的具體要求去處理、分劃。

4 面向用戶需求的信息資源云環境下的知識分類

信息資源云環境下的知識分類有兩點需要把握。一是要符合其應用場景,以尋求一種適合的知識類型的劃分,這體現了用戶對知識類型的需求。二是要找尋一種適用于網絡環境的快速便捷的分類方法,以提高其服務的有效性,這體現了用戶對服務質量的需求。

曾偉生曾從投入和產出兩個方面對知識進行分類,按知識關鍵度和知識可用度這兩個維度把知識劃分成為了四類:發展類知識;生存類知識;一般類知識;邊緣類知識[13]。另一種基于知識的使用頻率和穩定性差異,把知識分為常規性知識和非常規性知識[14]。這兩種分類方案可作為我們在知識類型劃分上的重要參考。

分眾分類法的標簽TAG也是使用頻率的一個體現,且它是在網絡環境下的分類方法。用分眾分類法的部分可取的手段,從“知識使用頻率及穩定性”這個維度進行類別劃分,提供給用戶快捷方便的服務。

在此,從用戶需求和知識使用頻率及穩定性這兩個維度出發,參考曾偉生分類以及分眾分類法的標簽TAG,我們可以把知識分為四類(見圖1)。

4.1 內容劃分

偶發類知識:使用頻率低并且因時、因地、因認知客體而異的知識,用戶需求度不高。這類知識不是人們有意識獲取的知識,通常是由于偶然,或無意識地保留下來的知識。

常規類知識:此類知識已經形成了一定的規范化和程序化,穩定性很高,在用戶群中也形成了約定俗成的概念,因此需求度并不高。

發展類知識:此類知識可劃分到隱性知識一類,穩定性不高,但有導向作用,價值性較高。

核心類知識:此類知識是用戶目前最需求的一部分。

4.2 類與類之間的區別

用戶高頻使用,但并未進行深度挖掘的,屬于成熟的,并且約定俗成的歸為常規類。同樣高頻使用,但是在不同維度進行了深度挖掘,則歸為核心類。

用戶使用頻率低,并且顯示出只是一種表面層次的使用的歸為偶發類。同樣使用頻率低,但是通過TAG的關聯關系,顯示出用戶對資源有挖掘的,則稱之為發展類。

4.3 特點優勢

類別的劃分并不是一成不變的,它具有擴展性,流動性,更替性。擴展性適應了信息資源云的主要特征。流動性較好地反映了知識的游離性質,例如核心類的知識,由于知識的更新和擴展,原屬于這一部分里的知識需求度降低或者說是使用頻率降低,它就會流動到常規類或發展類之中去。而發展中的知識,在用戶的使用過程中,隨著它使用頻率的升高以及進一步的知識挖掘,就流動到核心類。更替性體現在,當一類知識它的使用率越來越低,直到一個值的時候,它會被替代,而不存在于這些分類當中。

4.4 缺陷及解決辦法

這種理論模式在實際的使用中,需要引入一些參數。例如影響因子、權重等,來比較清晰客觀的進行處理。另外還需要克服TAG辨識的模糊性。例如一詞多義的時候,TAG就會有判斷上的錯誤。這需要利用語義概念,引入同義詞控制技術來進行優化[15],以達到用戶使用的最優效果。同義詞控制系統采用基于語義的人工智能技術,系統基于語義分析方法自動對相同或者是相近語義的標簽進行分類統計,將語義相近或相同的關鍵字合作,再進行使用頻率統計。更高階的同義詞控制的目標就是智能化地識別TAG的低相關度的問題,采用語義近似或相同的其他關鍵字來避免標簽的模糊性,保證分類的清晰有用。目前基于XML的同義詞控制還不能完全解決標簽的模糊問題,在未來的語義平臺上,有望實現更加智能化的同義控制。

5 結語

隨著技術的進步,云計算的影響越來越深,信息資源管理的發展需要傳統的分類方法作出改變來適應云計算的深入。以用戶需求和知識的使用頻率穩定性兩個維度出發,提出的知識分類方法是適應這種改變的需要。文中分析為這種分類方法的優點、缺陷及應對方案,但還有很多不完善之處。隨著技術的不斷加強,如何更快的解決這些不完善的地方,這是值得我們研究探討的問題。

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