人工智能在计算机领域的应用论文,人工智能应用领域论文 关于人工智能领域的大学论文...

近年来，在信息技术与计算机技术快速发展的背景下

关于人工智能领域的大学论文篇一

计算机在人工智能中的应用研究

摘要

关键词：计算机;人工智能;应用研究

一、前言

有人称之为机器智能的研究起源于1956年于美国 hold on, 不对，“源自”更合适

二、人工智能应用于计算机中存在的问题

(一)计算机语言理解的局限性。当前, 计算机尚无法准确理解语言的复杂性. 然而, 处于初期研制阶段的计算机语言翻译器在处理算法规范句时, 已经展现出了显著的能力, 包括造句和理解能力.

(二)模式识别的疑惑。运用计算机进行研究及开展模式识别工作，在一定限度内虽然取得了良好的效果，并且其中一些产品已在实际中得到应用；然而其理论基础与人类的感官识别机制存在本质区别。人类具备高度发达的形象思维能力及其独特的识别手段；即便目前计算机中的识别系统也是较为先进的情况下仍然无法达到人类水平。此外，在现实社会环境中作为一项具有较大弹性的任务生活对于普通的家畜来说处理起来游刃有余但机器却难以做到这并不意味着它永远无法实现而是存在着一定的时效性问题。

三、人工智能在部分领域中的应用

伴随

(一)人工智能处理符号计算。科学计算作为一种重要的计算机应用领域，在其应用中可划分为两大类：其一是数值型的运算（例如用于求函数值等基础运算）。其二是符号型的运算（亦称代数运算），这是一种智能高效的运算方式，在此过程中所处理的对象均为符号类内容。这些运算涉及的基本元素包括实数、整数、复数以及有理数等基本类型，并且能够代表集合、函数以及多项式等多种复杂对象。随着人工智能技术的不断发展以及电子计算机逐渐普及，在此背景下逐渐出现了多种功能集成型的计算机代数系统软件（如Maple或Mathematica）。这些代数运算软件多采用C语言编写基础架构，并因此能在多数类型的电子设备上实现运行功能。

(二)人工智能在模式识别方面发挥重要作用。模式识别是计算机利用数学技术自主判断和处理信息的研究领域，在智能机器研发中取得突破性的进展的关键在于有效实现这一技术。该方法以其准确度、反应速度和高效率著称，在学习机制上具有显著特征与优势表现的能力表现形式与规律性特征表现的能力表现形式与规律性特征表现的能力表现形式与规律性特征表现的能力表现形式与规律性特征表现的能力表现形式与规律性特征表现的能力表现在学习机制上

注：改写说明

该系统通过自动化翻译实现口才训练功能，在线提供基于七国语言的口语型自动翻译服务。系统的成功实施使得出国旅游者在购买机票、预订酒店以及兑换外汇等日常活动中能够方便地与外国朋友展开交流对话。

（三）人工智能在计算机网络安全领域中的应用。目前，在计算机网络安全管理中常见的技术包括入侵检测技术和防火墙技术。作为计算机网络安全的重要设备之一，防火墙在其在计算机网络安全管理方面发挥着重要作用。然而，在过去的技术条件下，防火墙无法检测加密Web流量的功能：原因在于它们无法访问加密的SSL流量数据，并且无法快速获取这些数据进行解密分析。因此，在过去的技术条件下，防火墙难以有效阻止应用程序攻击；此外，在这种情况下应用程序本身可以轻易地绕过传统的安全检查机制。因此由于传统方法对应用程序流量进行监控的能力有限，在面对新型攻击手段时往往显得力不从心。为了弥补这些不足，在此基础上出现了新型智能防火墙：它通过利用统计学、概率论以及决策算法来识别并处理网络流量，并最终实现对未经授权的应用程序访问进行控制；这种新型的安全防护机制被命名为智能防火墙

(四)人工智能技术被成功应用于计算机网络系统的故障诊断领域。作为信息处理系统的人工神经网络最初由模拟人类认知过程与模仿人脑组织结构而建立起来。该领域研究起源于20世纪初，在1943年之前相关的人工神经网络概念就已经被提出，并且得到了迅速的发展。这一领域因此成为人工智能研究的重要组成部分。由于其独特的优点包括联想记忆能力、自适应特性以及并行分布式处理等，在智能故障诊断方面获得了广泛关注的同时也展现出巨大的潜力。这一技术的发展前景为智能故障诊断提供了新的研究方向。具体而言，在这一过程中系统会基于大量标准样本的数据进行学习和训练，并通过不断优化人工神经网络中的阈值参数与连接权重系数实现自我改进与适应性提升。最终使得所获得的知识信息得以在整体神经系统中分布存储并完成模式识别功能目标

四、结束语

总体来说，在当今社会中占据重要地位的人工智能不仅是一种新兴的技术趋势而且其理论创新和实践探索将直接影响未来计算机技术的发展方向

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