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人工智能列表
目前,机器视觉是人工智能的核心技术之一,其核心是用机器代替人眼和大脑去观测和判断。综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面,涉及到计算机图像处理、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域,是跨学科的前沿高科技技术。传统的机器视觉检测系统实验平台设备陈旧、软件集成化且功能单一,使所开设的实验无法达到预期效果。
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二十一世纪以后,移动互联网和云平台技术的飞速发展,使得数据规模也随之快速增长,现代社会经济的发展已然进入大数据时代[1]。人工智能重点主要集中在对人的逻辑思维、认知意识进行研究,并把人的行为通过数学运算与分析实现机器模拟[2]。海量数据的聚合,一方面提高了用户在隐私泄露方面的危险,大数据内隐含的庞大信息量和潜在市场也吸引众多的网上非法分子的攻击。
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在互联网不断发展的基础上,多功能互动、人工智能、虚拟世界、注意力经济、在线视频等方面的科学技术不断改进[1]。人类社会迅速进入人工智能时代,无疑将使犯罪预测和侦查模式发生重大变革。随着人工智能技术在理论层面的深入发展,下沉的应用型人工智能技术在现实社会中也逐渐的“落地生根”[2]。
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目前,人工智能被人们称之为“AI”,有效融合了计算机和心理学等多方面知识,可以借助大数据支持完成人们需要完成的简单工作。人工智能可以在人力资源管理工作中,有效拓展工作人员的管理水平和管理能力,并针对员工的实际工作水平和能力,进行重新定义和分配;还可以对人力资源管理和组织行为展开优化,进而确保每项工程都能顺利完成[1]。
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微生物性角膜炎(MK)是由细菌、病毒、真菌、棘阿米巴等微生物感染引起的角膜组织炎症病变,是导致角膜盲的重要原因之一。活体共聚焦显微镜(IVCM)是一种非侵入性成像技术,可通过IVCM快速、实时地获取角膜组织的高分辨率图像,在角膜疾病的诊断和临床研究中表现出独特的优势。
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数字图像处理课程作为应用型本科高校电子信息类专业重要的专业课,在本科学生学习及现代技术应用中都占据着重要地位。随着人工智能技术的发展,需要把最新的技术融入到电子信息类专业教学中,且目前我校的电子信息类专业并没有单独开设人工智能课程,利用数字图像处理与人工智能技术的密切相关性,实现人才培养与时代步伐的紧密结合,对数字图像处理课程进行教学改革很有意义。
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当前,人工智能技术在教育研究中的应用日益普遍,在某种程度上加强了教育研究成果的科学性与客观性,教育研究的质量显著提升。然而,对人工智能技术的不当及过度应用,也导致教育研究中人的主体性缺失,因此,有必要反思人的主体性的技术替代。研究者将智能技术应用在教育研究领域,通过智能软件分析教育数据得出研究结论,并将分析结果“客观地”呈现出来,导致人的主体性缺失,这主要体现在以下方面。
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一个国家的崛起,一方面依赖于国民素养不断的提升,另一方面与社会生产力的变革密切关联。人类社会自从发展到工业社会阶段,蒸汽机、电气、集成电路与网络等关键技术的发明,促进了世界生产力的阶段性飞跃。在现代制造业基础上的人工智能发展,已然成为引领下一轮产业革命的重要契机。
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从针灸处方及适应证挖掘、针刺疗效预测及其影响因素评价、穴位特异性及针刺手法研究3个方面对机器学习在针灸研究领域的应用现状进行梳理,并对当前研究存在的问题以及未来研究趋势进行讨论与展望。认为今后的研究应当根据研究目的及数据特征,选择合适的机器学习算法构建模型;重视特征设计和特征选择,并做好特征清洗工作。
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制造业是立国之本、强国之基,从根本上决定着一个国家的综合实力和国际竞争力。令人欣慰的是,经过70余年的发展,中国已建成门类齐全的制造业体系,走出了一条具有中国特色的制造业发展之路。然而,我们也应清醒的认识到,中国制造业大而不强,整体上仍处于全球价值链中低端,与世界先进水平相比,在技术创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、企业竞争力等方面尚有明显差距(苗圩,2019)。
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会展对于举办地的宏观环境发展具有强大的推动和支撑作用,同时,借由周边区域为会展带去新的生命力[1]。会展涉及的人员、资源、设备、环境等元素范围较广,有来自政府、金融业、企事业单位、科研院所等单位及个人爱好者集群,合理把控项目进度,尝试会展业务新模式,高效推动项目进程是满足各界需求的关键。
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人工智能生态下的物流如何发展,首先取决于人工智能可以达到的程度。如果人工智能运用视觉识别,无人车、无人机可以安全自由的穿梭于地面、低空,那么物流无人化就可能实现。人工智能可以对物流的运行模式优化,对关键功能的实现与调优将极大提高物流的效率。
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常见视网膜疾病的诊断和疗效判定多基于眼底图像,这适用于采用信息化技术进行数据挖掘,尤其适合需要大量数据进行算法训练的人工智能深度学习(AIDL)技术。基于深度学习(DL)技术的医学图像分析技术在视网膜疾病中表现突出。近年来,生成式对抗网络在高质量且高精度光学相干断层扫描(OCT)图像中的应用表现出非凡的潜力。
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人工智能技术是一门多领域融合发展的交叉学科,与基因工程、纳米科学并称为21世纪的三大顶尖技术。人工智能的迅速发展不仅是新工科建设的重大机遇,同时也是建设创新型国家和科技强国的重要途径。人工智能技术在社会上占据着举足轻重的地位,其发展前景广阔,尤其体现在自动化领域的发展和应用中。
人工智能与教育的深度融合带来了高等教育激烈的变革。探索“人工智能+教育”智能教育培养模式是专业博士实现培养目标,践行学位宗旨的必然选择。未来专业博士发展应借助人工智能搭建的教育平台,充分发挥教育人工智能辅助作用,探索构建智能化专业博士培养模式,同时要客观看待人工智能的教育辅助作用,根植教师教育主体理念。
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