谭涛--利用机器大数据实现运行智能

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大数据对人工智能智能问答系统的推动与挑战

大数据对人工智能智能问答系统的推动与挑战随着信息技术的飞速发展，大数据和人工智能成为当今科技领域的热点话题。

人工智能的出现为我们的生活带来了许多便利，其中智能问答系统是人工智能技术的一个重要应用领域。

本文将探讨大数据对人工智能智能问答系统的推动与挑战，以及未来发展的趋势。

一、大数据推动智能问答系统的发展1.1 数据积累和知识库构建人工智能智能问答系统靠大量的数据支持，而大数据技术能够帮助系统收集、存储和处理海量的数据。

通过分析这些数据，智能问答系统可以积累知识、学习用户需求，并不断完善自身的回答能力。

大数据的积累使得智能问答系统不再局限于单一领域，能够涵盖更广泛的知识和领域。

1.2 自然语言处理的提升在智能问答系统中，自然语言处理是一个至关重要的环节。

大数据的应用使得系统能够分析和理解更多的语言数据，从而提升系统的语义分析和语义匹配的能力。

系统通过对大量语言数据的学习，能够更准确地理解用户提问，并给出更精确的回答。

1.3 知识图谱的建立智能问答系统的关键技术之一是建立知识图谱，用于存储和表示知识。

大数据的支持使得系统能够构建更大规模的知识图谱，涵盖更广泛的知识内容。

通过对大量知识数据的分析和学习，系统能够更好地组织和利用知识图谱，提供更准确、全面的答案。

二、大数据对智能问答系统的挑战2.1 数据质量和隐私保护大数据的处理需要从海量数据中挖掘有用信息，但数据质量是其中一个重要问题。

数据的准确性、完整性和一致性对智能问答系统的性能有着重要影响。

此外，随着个人信息保护的重视，大数据的采集和应用面临着隐私保护的挑战，如何在满足使用需求的同时保护用户隐私成为重要问题。

2.2 算法和模型的高效性智能问答系统需要处理的数据庞大且复杂，对算法和模型的高效性提出了挑战。

如何在有限的计算资源下，快速并准确地处理海量数据，是需要解决的难题。

同时，智能问答系统需要不断改进和优化算法和模型，以适应不断增长的大数据需求。

2.3 数据安全和管理大数据的规模庞大，使得数据安全和管理成为一个重要问题。

标题举例说明大数据、人工智能领域在节能降碳方面的应用

标题举例说明大数据、人工智能领域在节能降碳方面的应用篇一：大数据和人工智能在节能降碳方面的应用是一种具有巨大潜力的技术。

以下是一些标题举例，以说明这些技术在节能降碳方面的应用：1. '利用大数据和人工智能优化能源消耗，实现智能节能'在工业生产和城市运营中，大量的能源消耗可以通过利用大数据和人工智能来进行优化。

通过数据分析和预测模型，可以实时监测能源使用情况并制定相应的优化策略，从而实现智能节能。

例如，智能电网可以通过大数据分析，根据用户需求和电力供应情况进行智能调控，优化电力分配并避免能源浪费。

2. '大数据和人工智能在交通领域的应用推动低碳出行'交通是导致空气污染和能源浪费的主要因素之一。

利用大数据和人工智能技术，可以实现交通系统的智能化管理，推动低碳出行。

例如，通过实时的交通数据分析，可以进行智能交通信号控制，减少交通堵塞和排放。

此外，基于大数据的出行规划和共享出行平台，可以优化出行路线和减少空驶率，提高交通系统的整体效率。

3. '利用大数据和人工智能优化建筑能源使用，实现绿色建筑'建筑行业是能源消耗的主要领域之一。

通过利用大数据和人工智能技术，可以优化建筑能源使用，实现绿色建筑。

例如，通过建筑能源监测系统收集和分析大量的能源消耗数据，可以识别能源浪费的问题，并提出相应的能源管理解决方案。

此外，利用人工智能算法，可以实现自动化的建筑能源控制，根据实时需求进行智能调节，提高能源利用效率。

4. '大数据和人工智能在工业生产中的应用助力碳排放减少'工业生产是碳排放的重要来源之一。

通过利用大数据和人工智能技术，可以实现工业生产的智能化管理和优化，助力碳排放减少。

例如，通过工业生产数据的实时监测和分析，可以有效识别能源消耗高的环节，并优化生产流程以降低能源消耗和碳排放。

此外，利用人工智能算法进行工业过程的优化和控制，可以提高能源利用效率，并减少碳排放。

《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》札记

《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》阅读札记目录一、内容描述 (2)二、大模型时代的背景与发展趋势 (3)三、基础架构的重要性 (4)四、大模型算力中心建设指南 (6)4.1 总体架构设计 (8)4.2 硬件设备选型与配置 (9)4.3 软件系统架构规划 (10)4.4 数据存储与处理方案 (12)五、算力中心的实施与优化 (14)5.1 实施步骤与方法 (15)5.2 优化策略与措施 (16)六、案例分析与学习 (17)6.1 成功案例分享 (18)6.2 经验教训总结 (19)七、大模型算力中心的挑战与对策 (21)7.1 技术挑战与解决方案 (22)7.2 管理挑战与对策建议 (24)八、未来发展趋势与展望 (26)8.1 技术发展趋势预测 (28)8.2 行业应用前景展望 (29)九、结语 (30)一、内容描述在当今数字化浪潮中，大模型算力中心已成为推动人工智能、云计算、大数据等技术领域飞速发展的核心驱动力。

当我们将目光投向这个领域的建设与应用时，不禁要思考：如何构建一个高效、稳定且具备可扩展性的算力中心？《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》一书为我们提供了宝贵的参考与启示。

书中开篇即对大模型算力中心的建设理念进行了深入剖析，大模型算力中心不仅仅是一个技术系统的堆砌，更是一个复杂的多维度、多层次的网络结构。

在这个体系中，数据传输、计算资源管理、存储设备、网络带宽等多个环节相互依存，共同构成了一个高效运转的整体。

在内容描述部分，作者详细阐述了算力中心的核心组件及其功能。

从高性能计算机的序列式排列到分布式存储系统的并行处理机制，再到智能化的能源管理系统，每一个细节都体现了作者对大模型算力中心建设的深刻理解与独到见解。

书中还结合了大量实际案例和最新技术动态，帮助读者更好地理解这些组件的工作原理和应用场景。

值得一提的是，作者在书中提出的“弹性扩展”理念令人印象深刻。

随着人工智能技术的不断进步和应用场景的日益丰富，算力中心需要能够灵活应对各种变化与挑战。

2020年全国政法智能化建设智慧治理优秀创新案例

2020年全国政法智能化建设智慧治理优秀创新案例
以下是2020年全国政法智能化建设智慧治理优秀创新案例的一些示例：
1.智慧城市警务中心：通过整合视频监控、人脸识别、大数
据分析等技术，实现对城市治安的全面监控和分析，促进
了警务工作的智能化和高效化。

2.人脸识别技术在公安机关的应用：通过人脸识别技术，能
够快速准确地识别犯罪嫌疑人和失踪人员，提升犯罪侦查
和人员搜索的效率。

3.智慧法院系统：基于云计算、大数据等技术，实现了电子
诉讼、在线审理、智能案件管理等功能，提高了法院工作
的效率和公正性。

4.智慧边境管理系统：通过使用人脸识别、身份验证等技术，
实现了在边境口岸的快速通关和安全管理，提升了边境管
理的效能和精度。

5.公安大数据平台：通过整合公安系统的各类数据和资源，
建立数据共享和分析平台，提供全面的数据支持和决策参
考，促进了公安工作的智能化和协同化。

6.预警系统的建设：通过利用大数据和智能算法，构建了各
类安全风险预警系统，能够及时发现和预警各类突发事件
和安全隐患，提高了治安安全防范水平。

7.法律智能助手：通过人工智能技术，开发了法律助手应用
程序，能够帮助普通民众理解和解答法律问题，提高了公
民的法律意识和法治素养。

8.智慧监所系统：通过智能监控、人员管理、电子化档案等
技术，提升了监所的管理效能和安全性，实现了对犯罪分
子的有效监管和改造。

这些案例展示了政法领域在智能化和信息化建设中的创新实践，通过应用先进技术和管理理念，有效提升了治理水平和公共安全。

这些智慧治理案例为政法智能化建设提供了有益的借鉴和启示。

数字经济时代人工智能发展对我国流通业效率的影响研究

数字经济时代人工智能发展对我国流通业效率的影响研究目录一、内容简述 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究目的与问题 (4)1.3 研究方法与数据来源 (5)1.4 论文结构安排 (6)二、文献综述 (7)2.1 数字经济与人工智能概述 (8)2.2 人工智能在流通业的应用现状 (10)2.3 流通业效率影响因素分析 (11)2.4 人工智能对流通业效率影响的研究进展 (11)三、理论框架与研究假设 (13)3.1 数字经济与人工智能的理论基础 (14)3.2 研究假设提出 (16)3.3 模型构建与变量定义 (16)四、我国流通业发展现状及问题分析 (18)4.1 我国流通业发展概况 (19)4.2 存在的问题与挑战 (20)4.3 问题的成因分析 (21)五、人工智能对我国流通业效率影响的实证分析 (23)5.1 数据描述性统计 (24)5.2 实证模型构建 (25)5.3 实证结果分析 (27)5.4 稳健性检验 (28)六、结论与政策建议 (29)6.1 研究结论总结 (30)6.2 政策建议提出 (31)6.3 研究局限与未来展望 (32)一、内容简述随着数字经济时代的发展，人工智能技术在我国得到了广泛的应用和推广。

特别是在流通业领域，人工智能的发展对提高流通业效率产生了深远的影响。

本文旨在通过对数字经济时代人工智能发展对我国流通业效率的影响进行研究，探讨人工智能技术在流通业中的应用现状、发展趋势以及面临的挑战，为我国流通业的可持续发展提供理论支持和实践指导。

本文将分析数字经济时代人工智能技术的发展特点及其在流通业中的应用场景。

通过对人工智能技术的分类和梳理，揭示其在流通业中的具体表现形式，如智能物流、智能供应链管理、智能零售等。

本文将从提高流通业运营效率、降低流通成本、优化资源配置等方面探讨人工智能技术对流通业效率的影响。

通过对比分析不同行业、不同企业的案例，验证人工智能技术在提高流通业效率方面的实际效果。

基于大数据的社区老年用户智能监测系统的研究与设计

基于大数据的社区老年用户智能监测系统的研究与设计刘航;腾峭莹;曲晓鹏;谭振江【摘要】本文利用先进的大数据技术,结合可穿戴智能手环设备与物联网传感器,实现对老年用户身体各项数据的实时监控.通过蓝牙将心率、血压、血糖、体温等多种健康数据传输至大数据平台,采用大数据高效的处理技术和模式,达到对监控数据的分析、统计和深度挖掘处理的目的.同时通过手机终端APP实现社区医院、老人自身及监护人三方数据共享,真正实现智慧医疗,该项目在保证老年用户晚年生活质量及解决人口老龄化现状方面有着重要意义.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2018(008)006【总页数】4页(P104-107)【关键词】智能手环;大数据;老年人健康【作者】刘航;腾峭莹;曲晓鹏;谭振江【作者单位】吉林师范大学计算机学院,吉林四平136000;吉林师范大学计算机学院,吉林四平136000;吉林师范大学计算机学院,吉林四平136000;数值模拟吉林省高校重点实验室(吉林师范大学),吉林四平136000【正文语种】中文【中图分类】TP393引言上世纪末期，中国正式进入老龄化时代[1]。

中国已成为世界上老年人口数量最多的国家，据2017年末数据显示，中国老年人口数达到15 831万人，与2000年度第五次人口普查数据相比，老年人口比例升至11.4%。

随着老年人口的增加，中国养老保障的负担正日益加重。

中国当代社会中，父辈与子辈分开居住现象明显，儿女工作忙，父母独居在家，空巢老人现象逐渐形成。

面对庞大的工作压力，儿女对父母的照顾越来越显得力不从心，既不能实时了解父母的健康状况，又不能在父母身体不适时及时赶到，空巢老人的独居问题逐渐得到了社会的广泛关注。

基于该问题的考虑，本团队提出了社区老年用户健康监测系统项目的开发。

老年人常常是心脑血管等突发性病症的患者，患病时若得不到及时救治，常常错过最佳治疗时间。

而独居老人往往在患病时来不及呼救，最终会对老人身体以及家庭带来沉重负担。

《人工智能极简说：人人都能读懂的AI入门书》札记

《人工智能极简说：人人都能读懂的AI入门书》读书记录目录一、书籍概览 (2)1.1 作者介绍及写作目的 (2)1.2 书籍内容概述 (3)1.3 读者群体定位 (4)二、人工智能基础概念篇 (5)2.1 内容描述 (6)2.2 人工智能定义与起源 (7)2.3 人工智能发展阶段 (8)2.4 人工智能技术应用领域 (9)三、关键技术解析篇 (11)3.1 机器学习原理及应用 (12)3.2 深度学习及其技术特点 (13)3.3 自然语言处理技术 (14)3.4 计算机视觉技术 (16)四、人工智能在各领域的应用实践篇 (17)4.1 金融行业应用案例分析 (18)4.2 医疗健康行业应用案例分析 (19)4.3 教育行业应用案例分析 (20)4.4 其他领域应用展望 (22)五、人工智能的伦理与社会影响篇 (23)5.1 人工智能带来的伦理问题与挑战 (24)5.2 人工智能对社会就业的影响分析 (25)5.3 人工智能对人类生活方式的改变 (26)六、未来发展趋势与展望篇 (28)6.1 人工智能未来技术创新方向预测 (29)6.2 人工智能与其他产业融合发展趋势分析 (30)一、书籍概览《人工智能极简说：人人都能读懂的AI入门书》是一本全面介绍人工智能基础知识的科普读物，旨在帮助读者快速了解并掌握人工智能的基本概念、原理和应用。

本书通过通俗易懂的语言和生动的案例，让读者在轻松愉快的阅读中领略人工智能的魅力。

本书的作者是一位资深的人工智能专家，拥有丰富的研究和实践经验。

他她通过深入浅出的讲解，将复杂的理论知识转化为易于理解的概念，使读者能够轻松掌握人工智能的核心要点。

人工智能概述：介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域以及未来趋势；人工智能实践：通过实际案例展示人工智能技术的实际应用，培养读者的实践能力。

为了更好地理解和掌握本书的内容，建议读者先了解人工智能基础知识，然后按照章节顺序逐步阅读。

前行79课思考题加串讲

前行79课思考题加串讲思考题1：你认为大数据对于个人隐私的影响是什么？应该如何保护个人隐私？大数据技术的发展带来了海量的数据，同时也引发了对个人隐私的关注。

大数据分析可以从海量数据中挖掘出个人的很多隐私信息，如个人身份、偏好、行为等。

这些信息可能被滥用或泄露，给个人带来损失或不便。

为了保护个人隐私，需要采取一系列措施。

首先，要完善相关法律法规，加强对于数据收集、存储、使用和传输的监管。

其次，企业应该加强对于用户数据的保护，建立数据安全管理制度，规范员工的操作行为。

最后，个人也需要注意自己的隐私保护，如不随意泄露个人信息，不使用不可信的网络服务等。

思考题2：你所熟悉的大数据技术有哪些？它们的应用场景是什么？大数据技术包括数据采集、存储、处理和分析等方面的技术。

常见的大数据技术有：1. Hadoop：分布式存储和处理大规模数据的工具，适用于海量数据的离线处理和分析。

2. Spark：基于内存计算的大数据处理框架，适用于实时数据分析和机器学习等场景。

3. Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL查询和数据分析。

4. HBase：分布式NoSQL数据库，适用于半结构化和非结构化数据的存储和查询。

5. Kafka：高吞吐量的消息队列系统，适用于实时数据流处理和传输场景。

这些大数据技术应用广泛，常见的场景包括电商推荐系统、智能客服、金融风控、社交网络分析、医疗健康管理等。

通过大数据技术，企业可以更好地了解用户需求，优化产品服务，提高竞争力。

思考题3：你认为未来大数据技术的发展趋势是什么？未来大数据技术将会呈现以下趋势：1. 大规模数据的存储和处理能力将会不断提升，硬件和软件技术会更加成熟，以满足海量数据的存储和处理需求。

2. 人工智能和大数据技术将会结合更加紧密，AI算法将会运用在各个领域，如自动驾驶、智慧医疗、智慧城市等。

3. 大数据安全和隐私保护将会更加重视，政府和企业将会加强监管和控制，同时也需要用户自己加强自我保护意识。

生成式人工智能时代偏误分析“旧路”向“新路”转向研究

生成式人工智能时代偏误分析“旧路”向“新路”转向研究目录一、内容概览 (2)二、生成式人工智能概述 (2)1. 生成式人工智能定义与发展历程 (3)2. 生成式人工智能技术应用及优势 (4)三、偏误分析 (6)1. 数据偏见与算法偏见问题 (6)2. 模型可解释性差及伦理风险高 (7)3. 安全性与隐私保护面临的挑战 (8)四、转向新路 (9)1. 强化数据治理，提升数据质量 (11)（1）数据来源的多元化与真实性保障 (12)（2）数据标注与清洗技术研究 (13)2. 优化算法模型，增强可解释性 (14)（1）算法模型的优化与创新 (15)（2）模型可解释性提升途径 (16)3. 加强监管，构建伦理安全框架 (17)（1）制定相关法规与政策 (18)（2）建立伦理安全审核机制 (20)五、实践应用与案例分析 (21)1. 生成式人工智能在典型领域的应用实践 (22)2. 案例分析 (24)六、未来展望与挑战应对 (25)1. 技术发展趋势与前沿动态 (26)2. 面临的挑战与应对策略建议 (27)七、结论 (28)1. 研究成果总结 (30)2. 对未来研究的展望与建议 (31)一、内容概览随着生成式人工智能技术的飞速发展，我们正处于一个前所未有的变革时代。

本文旨在深入探讨在这一背景下，人工智能所带来的各种偏误及其形成原因，并分析如何从传统的“旧路”转向更为广阔和可持续的“新路”。

文章首先概述了生成式人工智能的发展现状和主要应用领域，随后详细分析了当前存在的几种主要偏误类型，包括数据偏见、模型偏见和算法偏见等。

在此基础上，文章进一步探讨了这些偏误的产生原因，如数据采集过程中的不透明性、模型训练的不充分以及算法设计的内在缺陷等。

文章提出了一系列切实可行的策略和建议，以帮助研究者和企业更好地应对这些挑战，推动生成式人工智能朝着更加健康、可持续的方向发展。

二、生成式人工智能概述随着科技的不断发展，人工智能已经进入了一个全新的阶段——生成式人工智能(Generative AI)。

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的实践

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的实践
李英奎;许友涛;谭航
【期刊名称】《微型计算机》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】基于大数据时代背景,计算机网络技术开始在各行业中占据重要地位。

为提高计算机网络技术的应用水平,强化计算机网络运算及信息传递效率,需要在计算机网络技术中引入人工智能技术,利用人工智能的类人脑思维促进计算机网络的智能化发展。

本文简要阐述人工智能技术在大数据时代背景下应用于计算机网络技术的必要性,针对人工智能中的神经网络、人工免疫、数据挖掘、智能问题求解技术在计算机网络中的具体应用进行探讨,并提出相应的优化策略。

【总页数】3页(P94-96)
【作者】李英奎;许友涛;谭航
【作者单位】山东工业技师学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.大数据时代下计算机网络技术中的人工智能应用——评《人工智能从入门到进阶实战》
2.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用
3.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的实践
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大模型技术行业研究与应用进展

大模型技术行业研究与应用进展
无
【期刊名称】《铁路计算机应用》
【年(卷),期】2024(33)4
【摘要】大模型技术开启了人工智能新时代,推动了人工智能从感知到认知的发展;同时,大模型在各行业的应用边界正在不断拓展,多个领域开展了一系列人工智能大模型技术示范应用。

【总页数】5页(P81-85)
【作者】无
【作者单位】中国铁道学会智能铁路委员会;中国铁道科学研究院集团有限公司科学技术信息研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP1
【相关文献】
1.海空重力测量及应用技术研究进展与展望(四):数值模型构建与综合应用技术
2.强调重大行业应用鼓励前沿技术研究科技部五大措施推动软件创新
3.通信行业语言大模型技术和应用研究
4.浅谈大模型的技术演进以及行业应用案例
5.基于大语言模型的机器翻译技术在图书翻译行业的影响与应用
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大数据在人工智能领域的应用案例

大数据在人工智能领域的应用案例在人工智能领域，大数据的应用案例多种多样。

大数据的处理能力和分析能力使得人工智能系统能够更准确地模拟和理解人类的思维和行为，从而为各行各业的发展带来了许多新的机遇和挑战。

下面将以几个具体的领域来介绍大数据在人工智能中的应用案例。

1. 医疗健康领域在医疗健康领域，大数据的应用可以提供更准确的诊断和治疗方案，帮助医生和患者做出更好的决策。

举例来说，通过搜集和分析大量的病例数据，人工智能系统可以快速识别和匹配患者的症状，并给出相应的诊断建议。

同时，大数据的应用还可以跟踪和分析患者的健康数据，及时发现潜在的问题并进行预防和干预。

2. 金融领域在金融领域，大数据的应用可以提高风险评估和投资决策的准确性和效率。

通过对大量的市场数据、用户数据和行为数据进行分析，人工智能系统可以帮助金融机构更好地预测市场走势、优化投资组合，并快速发现潜在的风险和欺诈行为。

3. 零售行业在零售行业，大数据的应用可以提供个性化的购物推荐和服务，提高用户的满意度和购买力。

通过对用户的购买历史、浏览记录和社交媒体数据进行分析，人工智能系统可以了解用户的兴趣和偏好，并根据这些信息进行精准的推荐和营销。

4. 教育行业在教育行业，大数据的应用可以对学生的学习过程进行个性化的分析和指导，提高学习效果和教学质量。

通过对学生的学习数据和行为数据进行分析，人工智能系统可以了解学生的学习习惯和困难，并针对性地提供学习资源和建议，帮助学生取得更好的成绩。

5. 城市管理在城市管理中，大数据的应用可以提供智能化的交通管理和公共服务。

通过对交通流量、环境数据和市民需求数据进行分析，人工智能系统可以预测交通拥堵情况，优化交通信号灯，提供实时的公共交通信息，并根据市民需求进行相应的规划和布局。

总之，大数据在人工智能领域的应用案例丰富多样，涉及到各个行业和领域的发展和创新。

随着技术的不断进步和数据的不断积累，大数据与人工智能的结合将为我们带来更多的机会和挑战。

2023年全国工业和信息化技术技能大赛-工业大数据算法赛项-理论赛题样题

2023全国行业职业技能竞赛数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项理论赛题（样例）2023年8月一、单选题(每题1分，共30分)1、人工智能的目的是让机器能够O,以实现某些脑力劳动的机械化。

A、具有智能B、和人一样工作C、完全代替人的大脑D、模拟、延伸和扩展人的智能2、下列关于人工智能的叙述不正确的是()A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。

B、人工智能是科学技术发展的趋势。

C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。

D、人工智能有力地促进了社会的发展。

3、人工智能研究的一项基本内容是机器感知。

以下列O不属于机器感知的领域。

A、使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。

B、让机器具有理解文字的能力。

C、使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。

D、使机器具有听懂人类语言的能力4、尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但是，当前国际人工智能的主流派仍属于：A、连接主义B、符号主义C、行为主义D、经验主义5、被誉为国际“人工智能之父”的是：A、图灵(TUring)Bs费根鲍姆(FeigenbaUm)C、傅京孙(KsFU)D、尼尔逊(NiISSOn)6、人工智能的含义最早由()于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型。

A、明斯基B、扎德C、图灵D、冯.诺依曼7、下列哪个不是人工智能的研究领域()A、机器证明B、模式识别C、人工生命D、编译原理8、为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是OA.专家系统B.人工神经网络C.模式识别D.智能代理9、下述()不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。

A、框架表示法B、状态空间表示法C、语义网络表示法D、形象描写表示法10、人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：()A、专家系统、自动规划B、专家系统、机器学习C、机器学习、智能控制D、机器学习、自然语言理解11>一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是OOA.VJB.C#C.FoxproD.1ISP12、我国学者吴文俊院士在人工智能的()领域作出了贡献。

汤涛:智慧教育最终目的是实现个性化学习——专访中国科学院院士、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院校长汤涛

汤涛:智慧教育最终目的是实现个性化学习——专访中国科学院院士、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院校长汤涛作者：王湘蓉王楠来源：《教育家》 2020年第4期本刊记者 / 王湘蓉王楠人工智能已经渗透到人们生产生活，逐步应用于教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域。

近些年，我国高度重视发展人工智能。

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，面向2030年对我国人工智能发展进行了战略性部署，统筹推进新一代人工智能在社会各领域的研究及应用。

我国人工智能产业迎来了朝气蓬勃的春天。

人工智能是集计算机技术、数学、神经科学等多学科交叉的复杂系统，目前，很多人工智能产品的研发很少有自主的核心算法，多是依靠、使用开源算法，再进行针对性的二次开发，最终形成一套外表光亮的应用产品。

基于网上共享代码大量使用的现状，也不免让人担心这些代码是否能够支撑起我国人工智能产业的发展。

众所周知，我们离真正人工智能还有很长的路要走，人工智能的应用研究呼唤更多的科研工作者，尤其是数学家脚踏实地投入其中，数学将为科技的发展及突破提供坚实的支撑。

现在人工智能花团锦簇固然是好现象，但热繁荣的背后还需要冷思考，更需要扎实做好底层核心算法的架构，一步一个脚印地推动人工智能产业走下去。

在教育领域，人工智能也在悄悄地改变着教育形态，智能识别系统在校园随处可见，人工智能技术深度融入了“教与学”。

我们常说，技术是双刃剑，取决于如何使用，所以更需要冷静对待。

关于人工智能与教育，我们专访了中国科学院院士、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院校长汤涛。

汤涛院士是国际知名的计算机数学家，在科学计算的重要领域做出系统和原创的研究，在高精度和自适应计算方法研究领域有突出学术贡献。

同时，他密切关注人工智能在教育的应用，对中小学人工智能教育有持续的探索。

就记者提出的人工智能在教育领域发展方向在哪？如何实现人机协作的智慧教育？怎样让青少年理解并学习人工智能等问题，他给出了自己的思考。

工业生物技术发展现状、问题及对策思考

生物技术进展２０１６年㊀第６卷㊀第３期㊀１５３~１５８ＣｕｒｒｅｎｔＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ㊀ＩＳＳＮ２０９５￣２３４１进展评述Ｒｅｖｉｅｗｓ㊀收稿日期:２０１６￣０２￣２２ꎻ接受日期:２０１６￣０３￣０７㊀作者简介:谭涛ꎬ助理研究员ꎬ研究方向为科技项目管理ꎮ∗通信作者:赵黎明ꎬ教授ꎬ博士生导师ꎬ研究方向为生物工程ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｚｈａｏｌｉｍｉｎｇ＠ｅｃｕｓｔ.ｅｄｕ.ｃｎ工业生物技术发展现状㊁问题及对策思考谭㊀涛１ꎬ㊀赵黎明２∗１.中国生物技术发展中心ꎬ北京１０００３９ꎻ２.华东理工大学生物工程学院ꎬ生物反应器国家重点实验室ꎬ上海２００２３７摘㊀要:工业生物技术在推进全球可持续发展中具有重要的地位和作用ꎮ结合国际工业生物技术发展现状及趋势ꎬ分析了我国工业生物技术的现状和面临的挑战并针对强化我国工业生物技术的发展提出了对策建议ꎮ关键词:工业生物技术ꎻ发展趋势ꎻ挑战ꎻ对策建议ＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.２０９５￣２３４１.２０１６.０３.０１ＣｕｒｒｅｎｔＳｉｔｕａｔｉｏｎꎬＣｈａｌｌｅｎｇｅꎬＣｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓａｎｄＳｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ㊀ＴＡＮＴａｏ１ꎬＺＨＡＯＬｉ￣ｍｉｎｇ２∗１.ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＣｅｎｔｅｒｆｏｒＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００３９ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＢｉｏｒｅａｃｔｏｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＳｃｈｏｏｌｏｆＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＥａｓｔＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＳｈａｎｇｈａｉ２００２３７ꎬＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｔａｔｕｓａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｈａｄｂｅｅｎｅｘｐａｔｉａｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｓｏｆｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ.Ｔｈｅｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔａｔｕｓａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓａｎｄｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎻｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎꎻｃｈａｌｌｅｎｇｅꎻｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓａｎｄｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ㊀㊀工业生物技术是利用微生物㊁植物和动物细胞或酶的生物催化功能ꎬ进行大规模的物质加工与转化的先进制造技术ꎬ涉及食品㊁医药㊁造纸㊁皮革㊁纺织㊁化工㊁石油等许多重要的工业领域ꎮ工业生物技术是社会经济可持续发展的战略高技术ꎬ对于缓解人类当前面临的能源短缺㊁资源紧张㊁环境恶化㊁经济衰退㊁气候变化和食品安全等一系列严峻挑战ꎬ建设绿色㊁低碳与可持续的产业经济体系具有重大战略意义ꎬ大力发展工业生物技术是生物科技为国家做出重大贡献的战略选择ꎮ本文归纳和凝练了国内外工业生物技术发展的现状和趋势ꎬ指出了我国工业生物技术发展中存在的不足ꎬ结合我国在工业生物技术领域的重大战略需求ꎬ提出了我国建设性的应对策略和思考ꎬ为推动我国工业生物技术的发展提供借鉴ꎮ１㊀国际工业生物技术发展现状１.１㊀发达国家对工业生物技术的战略定位工业生物技术已经成为发达国家实现经济可持续发展的重要举措ꎮ工业生物技术在支撑新世纪社会进步与经济可持续发展的技术体系中的地位已经被提到空前的战略高度ꎬ主要发达国家和新兴经济体纷纷将发展工业生物技术及产业上升为国家战略并制定国家规划ꎮ美国政府将工业生物技术列为２０２０年制造技术挑战的１１个主要方向之一ꎬ并于２００２年专. All Rights Reserved.门制定了«生物质技术路线图»ꎬ计划到２０３０年用生物基产品和生物能源替代２５％的有机化学品和２０％的运输用石油燃料[１]ꎬ２０１５年又发布了«生物学产业化:加速先进化工产品制造路线图»ꎬ提出了生物学产业化的目标ꎮ日本政府从２００１年开始实施基于利用生物机能的循环产业体系的创造计划[２]ꎬ重点开发用于生产各种化学物质的细胞及相关应用体系ꎬ将生物催化过程视为能够形成和环境协调的产业体系的根本技术ꎮ德国于２０１０年发布实施了«生物经济２０３０:国家研究战略»[３]ꎬ旨在通过强化以促进生物质原材料可持续资源化和能源化应用为导向的研发创新ꎬ并于２０１２年编制了«生物精炼路线图»ꎬ明确界定了生物炼制发展需求ꎬ并规划了德国生物炼制技术未来的行动领域ꎮ欧盟于２０１４年发起了欧洲联合生物基产业发展计划ꎬ并于２０１５年发布了«推动生物经济面向欧洲不断繁荣的工业生物技术产业路线图»ꎬ提出欧洲工业生物技术产业产值将从２０１３年的２８０亿欧元增至２０３０年的５００亿欧元ꎬ年增长率达７％的重大目标ꎮ１.２㊀国际工业生物技术产业发展现状工业生物技术产业加速发展ꎬ正在成为世界绿色经济发展的战略驱动力量ꎮ在发达国家和新兴经济体ꎬ工业生物技术正在进入大规模产业化阶段ꎬ生物制造㊁生物能源等新兴产业快速兴起ꎬ已经成为节能㊁减排㊁降耗的新工业模式ꎮ２０１３年美国生产了４０００万ｔ生物乙醇ꎬ替代了１３％的原油进口量ꎬ使美国石油对外依存度由２００５年的６２％下降到４３％[４]ꎻ欧盟燃料乙醇和生物柴油对汽油和柴油的替代率为５％~６％ꎮ塑料㊁橡胶㊁纤维以及许多大宗的传统石油化工产品被来自可再生原料的生物基产品所替代的比例日益加大ꎬ其中２０１１年ꎬ全球生物塑料产能约为１２０万ｔꎬ占材料市场总份额１.５％ꎬ预计２０１６年将增长５倍ꎬ达到６００万ｔ[５]ꎮ工业生物技术的市场热度日益高涨ꎬ成为众多企业追捧的对象ꎬ传统化工㊁医药行业的跨国巨头杜邦公司(ＤｕＰｏｎｔ)㊁巴斯夫公司(ＢＡＳＦ)㊁帝斯曼公司(ＤＳＭ)㊁罗氏公司(Ｒｏｃｈｅ)等纷纷投入大量资金用于工业生物技术的研发ꎬ甚至国际商业机器公司(ＩＢＭ)和微软(Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ)等信息工业领域巨头也开始涉足工业生物技术研发领域ꎬ抢占国际市场ꎮ除了美国和欧盟等主要经济体外ꎬ工业生物技术在韩国㊁日本㊁巴西等国家也受到了高度重视ꎬ无论是在科研投入和产业化等方面都发展迅速ꎮ在国家㊁市场双重驱动下ꎬ大批新的产品和技术涌现和聚集ꎬ现代工业生物技术产业格局基本形成ꎬ工业生物技术产业已经成为绿色经济㊁可持续发展经济的代名词和主要增长极ꎬ并正在成为未来世界经济发展的又一战略驱动力量ꎮ１.３㊀前沿技术的发展趋势工业生物技术的前沿技术发展日新月异ꎬ学科交叉渗透日益显著ꎬ带动了工业生物技术水平提升和产业加速变革ꎮ合成生物学㊁系统生物学㊁基因编辑技术等前沿技术的出现与发展ꎬ增强了对生命体进行改造和操纵的能力ꎬ带动工业生物技术向着高端化㊁自动化㊁智能化不断迈进ꎮ如国内外科学家利用合成生物技术完成了酵母染色体的合成㊁工业菌种的代谢路径改造ꎬ甚至超级细胞工程的私人定制ꎻ借助基因编辑技术ꎬ完成对ＤＮＡ位点精确编辑ꎬ使功能生物体的改造变得更加简便㊁高效ꎮ多学科的交叉渗透与集成创新为工业生物技术的发展开辟了新途径ꎮ如高通量测序技术与组学技术的发展ꎬ推动工业生物研究逐渐进入大数据时代ꎮ前沿生物技术与计算机㊁物理㊁化学等技术的结合ꎬ促进了生物计算模拟㊁生物功能结构设计㊁材料与过程仿真等领域的发展ꎬ为工业酶制备㊁代谢通路优化㊁材料合成㊁菌种筛选等提供了数据支撑ꎮ２㊀我国工业生物技术发展现状２.１㊀政府政策导向和战略定位我国政府对工业生物技术高度重视ꎬ积极出台政策措施ꎬ为工业生物技术发展提供了良好环境ꎮ工业生物技术是继医药生物技术㊁农业生物技术之后ꎬ国际生物技术领域的第三次浪潮 ꎬ引导我国工业生物技术和产业良性㊁高效发展一直是我国政府的重点工作之一ꎮ２００６年制定的«国家中长期科学和技术发展规划纲要(２００６－２０２０年)»[６]中ꎬ将新一代工业生物技术列为未来着力发展的战略高技术和国家重大战略发展方向ꎮ２００７年ꎬ发展改革委印发了«可再生能源中长期发展规划»(发改能源２００７４５１生物技术进展ＣｕｒｒｅｎｔＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ. All Rights Reserved.２１７４号)[７]ꎬ提出要积极发展以纤维素类生物质为原料的生物燃料技术ꎬ到２０２０年ꎬ实现生物燃料乙醇年利用量达到１０００万ｔꎬ生物柴油年利用量达到２００万ｔꎬ沼气年利用量达到４４０亿ｍ３ꎮ２０１１年ꎬ科技部发布了« 十二五生物技术发展规划»(国科发社２０１１５８８号)[８]ꎬ将生物制造技术列为重点发展方向ꎮ同年ꎬ印发了« 十二五现代生物制造科技发展专项规划»(国科发计２０１１５８７号)[９]ꎬ提出要围绕两个替代㊁一个提升 ꎬ积极抢占国际前沿制高点ꎬ培育战略性新兴产业增长点ꎬ到十二五末期ꎬ初步建成现代生物制造创新体系ꎬ带动形成现代生物制造产业链ꎬ生物制造领域技术水平进入世界先进行列ꎮ２０１５年ꎬ国务院印发了«中国制造２０２５»(国发２０１５２８号)[１０]ꎬ提出制造业发展要由资源消耗大㊁污染物排放多㊁生产效率低的粗放制造向绿色制造转变ꎬ要努力构建高效㊁清洁㊁低碳㊁循环的绿色制造体系ꎮ伴随相关政策措施的出台ꎬ大学㊁科研院所㊁企业开展工业生物研究的活力得到了进一步激发ꎬ掀起了一股大力发展工业生物技术㊁引领绿色经济发展㊁建设制造强国的新热潮ꎮ中央财政投入引导ꎬ地方㊁企业经费配套ꎬ为工业生物技术研发和产业化提供了资金保障ꎮ 十二五以来ꎬ为抢占工业生物前沿制高点㊁培育产业增长点ꎬ相关部门积极强化工业生物领域战略布局ꎬ并引导地方㊁企业加大科研投入ꎬ确保了重点领域研发活动的顺利进行ꎮ其中ꎬ科技部等部门依托９７３计划㊁８６３计划㊁科技支撑计划等项目ꎬ重点在合成生物学㊁微生物及酶工程㊁生物过程工程㊁重大化工产品研发等方面进行布局ꎬ设立科研项目２０多项ꎬ中央财政投入超过１０亿元ꎬ带动地方㊁企业投入经费超过５０亿元ꎮ通过政产学研联合攻关ꎬ一系列重大的共性关键技术取得突破ꎬ产业化示范成效显著ꎬ有效带动了生物制造产业的快速兴起及传统化工产业的转型升级ꎮ２.２㊀我国工业生物技术成果和存在的问题经过十一五㊁十二五一系列政策的带动和扶持ꎬ我国工业生物技术进入快速发展时期ꎬ一大批优质的区域协同创新和成果转化平台顺利建成ꎬ以企业为主体ꎬ产学研联合的产业创新技术体系基本形成ꎬ自主创新能力显著增强ꎬ国际竞争力不断提高ꎮ创新技术体系基本形成ꎬ产业进入快速发展时期ꎬ成果与问题并存ꎮ２０１３年ꎬ我国发酵工业总产量２４２９万ｔꎬ居世界第一ꎬ产值近３０００亿元[１１]ꎬ而且发酵制造水平不断提升ꎬ主要产品的水耗㊁能耗得到较大改善ꎮ２０１５年ꎬ生物制造产业产值预计达到１万亿元ꎬ占ＧＤＰ比重达３％[１２]ꎮ大宗发酵产品如谷氨酸㊁赖氨酸㊁柠檬酸㊁结晶葡萄糖㊁山梨醇等产量保持世界领先[１３]ꎮ乙烯㊁富马酸㊁丁二酸㊁乙二醇㊁丁醇等大宗化学品已实现生物法制造ꎮ聚羟基脂肪酸酯(ＰＨＡ)㊁聚乳酸(ＰＬＡ)㊁丁二酸丁二醇共聚物(ＰＢＳ)等生物基材料生产技术大幅提升ꎬＰＨＡ㊁ＰＬＡ的产量或生产能力达到国际领先地位ꎮ中国成为世界上第三大生物燃料乙醇生产国和应用国ꎬ生物航油研发取得了突破性进展ꎬ首次成功使用混合生物航油完成了载客商业飞行ꎬ微藻生物能源技术也取得新的突破ꎬ产业化进程不断推进ꎮ泛酸㊁丙烯酰胺㊁乳链菌肽等占据世界市场份额达到５０％~７０％[１４]ꎮ生物印染㊁生物退浆在纺织行业的应用比例已经分别占到了４０％~５０％和８０％~９０％ꎬ接近发达国家水平ꎮ此外ꎬ依托高校㊁科研院所㊁企业重点在生物质能源开发㊁生物反应器研制㊁生物膜研发㊁能源清洁利用㊁非粮生物质资源利用㊁固态酿造㊁生物催化等方面组建了一大批产业技术创新战略联盟㊁国家重点实验室㊁工程技术研究中心以及产业基地ꎬ有效整合了产学研等方面的资源ꎬ形成科技攻关合力ꎬ实现了基础前沿㊁重大共性关键技术和产业化示范的有效衔接ꎬ支撑了我国工业生物领域关键技术突破和传统产业的转型升级ꎮ近年来我国工业生物技术在科技创新㊁产业化㊁平台建设等方面都取得了快速发展ꎬ同时也显现出诸多不足ꎮ２.２.１㊀自主创新能力相对不足㊀我国工业生物技术高端人才依然匮乏ꎬ研发水平和成果转化能力明显不足ꎬ以低水平的跟踪和复制为主ꎬ缺乏具有完全自主知识产权的技术和产品ꎬ成本处于高位ꎬ市场竞争力较弱ꎮ生产菌种㊁装备水平㊁生产工艺等相对落后ꎬ大量依赖进口ꎬ进口额度超过１００亿元/年ꎮ２.２.２㊀技术研发和产业化脱节㊀我国目前的研发能力主要集中在科研院所ꎬ但科研人员对成果转化认识不足㊁对市场需求把握不准等导致产出成果无法满足市场需求ꎬ而且成果一产出就被束５５１谭涛ꎬ等:工业生物技术发展现状㊁问题及对策思考. All Rights Reserved.之高阁ꎬ产业化难度较大ꎮ企业对市场把握能力强㊁产业化基础好ꎬ但应用研发经费投入较少ꎬ原始创新能力相对较差ꎬ成果产出率较低ꎬ难以有效开拓市场ꎮ２.２.３㊀缺乏完整的核心技术体系㊀我国工业生物技术研发大多集中在生物加工过程技术与产品的开发上ꎬ超级细胞工厂㊁工业催化剂的开发力度相对较弱ꎬ对涉及工业生物技术核心的合成生物学技术㊁生物大数据等现代生物技术重视不够ꎮ２.２.４㊀产业结构不合理㊀我国仍以传统发酵品为主ꎬ产能过剩㊁产品同质化竞争严重㊁行业利润低ꎮ新型酶制剂的开发㊁产业化和工业规模应用明显落后于国外ꎬ在重要医药中间体㊁精细化学品㊁手性药物和功能营养食品等未来工业生物技术高端产品研发上落后于发达国家１０年以上[１５]ꎮ３㊀我国工业生物技术的发展方向３.１㊀促进生物基化学品的绿色制造发展低碳经济㊁促进能源与化工原材料替代与结构重组迫切需要大力发展工业生物技术ꎮ当前ꎬ我国是世界能源消费大国ꎬ对化石能源与石油化工原料的需求旺盛且依赖程度日益增大ꎮ２０１４年ꎬ我国原油进口量近３.１亿ｔꎬ对外依存度高达５９.６％ꎬ依赖于石油炼制的能源和大宗化工原料的短缺与高价ꎬ已经严重制约了我国工业经济发展ꎮ大力发展工业生物技术ꎬ建立生物炼制技术体系ꎬ打通非粮及废弃物生物质资源的生物转化途径ꎬ实现可再生生物资源对石油原料的部分替代ꎬ提升绿色㊁低碳㊁可再生的生物基产品比例ꎬ对于我国工业经济可持续发展㊁降低石油资源依赖㊁减少ＣＯ２排放等具有重大战略意义ꎮ３.２㊀促进环境友好的工业生物制造推动工业节能减排㊁保障经济与环境协调发展迫切需要发展工业生物技术ꎮ我国工业的能耗㊁物耗与环境污染物排放水平居高不下ꎬ严重制约着我国工业经济的可持续发展ꎮ工业生物技术具有绿色清洁㊁高效㊁低碳等特点ꎬ通过生物催化剂来替代化学催化剂的工艺路线替代和可再生生物资源替代化石资源的原料替代ꎬ可以有效减少化石原料消耗ꎬ减少废气㊁废水排放ꎬ能够大幅降低企业生产成本ꎮ通过发展工业生物技术ꎬ革新传统化工㊁制药㊁纺织㊁造纸和采矿等生产过程ꎬ对于实现工业节能减排㊁促进经济与环境协调发展ꎬ具有重大战略意义ꎮ３.３㊀提高农业生物质资源高效利用提高农业资源利用㊁调整农业结构㊁解决三农问题迫切需要发展工业生物技术ꎮ大力发展工业生物技术ꎬ把农产品和近７亿ｔ的废弃生物质加工成高附加值的生物基材料㊁化学品㊁生物能源等工业产品ꎬ不仅是解决当前能源㊁资源紧张和环境污染等问题的有效途径ꎬ而且对于梯级利用生物质资源㊁高效利用土地资源㊁提高农业生产的整体效益㊁调整农村产业的经济结构㊁增加农民收入和就业岗位㊁缩小工农及城乡间的差距和矛盾具有非常重要的意义ꎮ目前国内在秸秆等生物质的高效利用方面已经积累了较丰富的研究和应用经验ꎬ为生物质作为工业生物技术绿色制造的进一步发展奠定了良好基础ꎮ４㊀发展工业生物技术的对策思考４.１㊀鼓励产学研结合ꎬ提升自主创新能力加大政府引导力度ꎬ积极构建科研院所㊁大专院校㊁企业一体化的科技创新组织体系ꎬ大力推进产学研协同创新战略联盟建设ꎬ整合优势资源ꎬ确保科研成果产出与转化的有效衔接ꎮ通过财税㊁金融㊁投资等政策ꎬ积极引导企业增加研究开发投入ꎬ加快培育一批原始创新能力强㊁产业化基础好的龙头骨干企业和拥有特色技术㊁高端人才的创新型中小企业ꎬ并进而有效带动整个行业的自主创新能力提升ꎬ增强产业核心竞争力ꎮ４.２㊀加强核心技术研发ꎬ建立完善的工业生物技术体系影响我国工业生物技术领域整体快速㊁稳定发展的重要因素之一是一些共性技术㊁工艺和装备上的制约ꎬ科技创新能力依然较弱ꎬ缺乏方法和装备创新体系ꎬ核心技术研究不足ꎬ工业生物技术体系尚不完善ꎮ尽管近年来研究开发投入比例明显增加ꎬ但仍显相对不足ꎬ国内市场开发仍然主要靠模仿跟踪ꎬ拥有自主知识产权的菌种㊁技术及新型发酵产品相对较少ꎬ关键技术和装备创新力度弱ꎬ新兴产品比例相对较低ꎮ企业缺乏对新兴产６５１生物技术进展ＣｕｒｒｅｎｔＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ. All Rights Reserved.品创新的动力ꎬ新产品产业化能力也相对较弱ꎬ新产品市场和品牌培育不足ꎮ因而ꎬ我国今后需要着力加强合成生物学㊁微生物基因组育种㊁代谢工程㊁工业酶分子改造㊁非粮原料生物炼制㊁系统生物学㊁工业生物大数据等工业生物技术领域的核心技术研究ꎬ通过多学科的交叉融合ꎬ进一步完善我国的工业生物技术体系ꎮ推动促进产品应用链体系建设工作ꎮ巩固大宗生物发酵产品领域稳定增长的同时ꎬ大力发展产品应用体系的多元性ꎬ拓展各种新应用领域的研究与发展ꎬ同时推动产品产业链协同发展ꎬ增强生物制造产品和共性技术对各种产业和新产业的支撑能力ꎬ在强化重点产品上下游配套能力及重点领域间的协调发展能力的基础上ꎬ大力支持发展延伸服务ꎬ构建具有竞争优势的产业链ꎬ提高工业生物行业的发展水平和层次ꎮ４.３㊀加强高端产品的研发ꎬ推进创新产品市场应用发挥战略性产业的地位作用ꎬ促进扩大内需ꎬ进一步拓展和占领国际市场ꎮ强化对功能营养食品㊁手性药物㊁高端酶制剂㊁精细化学品等高端产品的研发ꎬ建立具有自主知识产权的高㊁中㊁低端产品互补体系ꎬ打破国外企业的垄断ꎮ加大对产品及成果的宣传力度ꎬ积极突显产品的安全性㊁环保性等优势ꎬ正确引导消费者ꎬ快速推进创新产品市场化ꎮ结合国情及相关行业情况ꎬ参照国际标准ꎬ积极参与制/修订生物技术产品的国际和国家标准ꎬ建立国家标准和统一㊁规范的认证认可体系ꎬ完善安全检测和监控系统体系ꎬ确保产品生产全程质量安全ꎬ保障食品安全ꎮ４.４㊀加大财政投入力度ꎬ建立多渠道投入机制我国在工业生物领域的投入与产业发展需求不匹配ꎬ相配套的税收与市场扶持政策较少ꎬ融资渠道不畅ꎬ缺乏资金ꎬ影响了原始创新速度和技术体系及产业体系的完善与发展ꎮ虽然目前新兴资本市场对行业关注度持续增加ꎬ投资公司和资本市场希望能够进入行业ꎬ促进行业的发展ꎬ但在投资和发展方向与行业发展和技术创新对接不足ꎬ资本市场对行业缺乏有效的认识和深度了解ꎬ企业在资本市场的显现度不够ꎬ从而影响行业在资本市场的融资力度ꎮ因此ꎬ需要进一步加强投融资主体的科技金融互动意识ꎬ完善互动机制ꎬ尽快形成科技金融资源有效对接互动的良好局面ꎮ同时ꎬ积极鼓励设立创业投资引导基金㊁成果转化风险基金ꎬ引导社会资本进入领域创业投资和支持高等院校㊁科研院所成果的孵化与转化ꎮ４.５㊀加强高素质生物技术人才队伍建设创新人才的引进和培养模式ꎬ改革创新人才使用和评价政策机制ꎬ紧扣«国家中长期人才发展规划纲要»ꎬ结合创新人才推进计划㊁千人计划等系列人才计划推进高素质工业生物技术及产业人才队伍建设ꎮ采取团队引进㊁核心人才引进等方式ꎬ吸引和支持出国留学人员㊁海外华人华侨回国创办企业㊁从事科学研究和教学工作ꎮ同时ꎬ鼓励支持我国科学研究人员走出去 ꎬ主动开展国际合作ꎬ参与国际大科学工程和研究计划ꎬ积极融入全球创新网络ꎮ鼓励建设一批创业创新中心等人才培养平台ꎬ加强协同创新ꎮ５㊀展望十三五时期是我国国民经济和社会发展全面纳入科学发展轨道的重要时期ꎬ也是工业制造产业巩固结构调整成果和产业全面升级的关键时期ꎮ在这一经济转型的重要时期ꎬ按照我国经济社会发展目标和经济结构变化趋势ꎬ科学分析工业生物技术的发展现状㊁问题和环境ꎬ把握工业生物制造产业的发展方向ꎬ科学制定具有战略性㊁前瞻性和导向性的工业生物领域十三五规划ꎬ对全面提高我国工业生物技术及生物制造产业的发展水平和竞争力具有十分重要的战略意义ꎮ参㊀考㊀文㊀献[１]㊀Ｔｈｅｂｉｏｍａｓｓｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｅｃｈｎｉｃａｌａｄｖｉｓｏｒｙｃｏｍ￣ｍｉｔｔｅｅ.ＲｏａｄｍａｐｆｏｒｂｉｏｍａｓｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓ[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｂｉｏｍａｓｓｂｏａｒｄ.ｇｏｖ/ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ/ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ.ｈｔｍｌꎬ２００２.[２]㊀海野肇ꎬ冈田惠雄.ＧｒｅｅｎＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ[Ｍ].日本:讲谈社科学部ꎬ２００２.[３]㊀王志强.德国生物技术产业发展现状及其研发创新[Ｊ].全球科技经济瞭望ꎬ２０１１ꎬ２６(１１):１１－１６.[４]㊀石元春.中国能源革命不能没有一片 [Ｊ].中国能源ꎬ２０１５ꎬ(Ｇ００):４６－４９.[５]㊀佚名.２０１６年全球生物塑料产能将达５８０万ｔ[Ｊ].合成技７５１谭涛ꎬ等:工业生物技术发展现状㊁问题及对策思考. All Rights Reserved.术及应用ꎬ２０１３ꎬ(１):６１－６１.[６]㊀中华人民共和国国务院.国家中长期科学和技术发展规划纲要(２００６－２０２０年)[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｇｏｖ.ｃｎ/ｊｒｚｇ/２００６－０２/０９/ｃｏｎｔｅｎｔ＿１８３７８７.ｈｔｍꎬ２００６.[７]㊀中华人民共和国国家发展和改革委员会.国家发展改革委关于印发可再生能源中长期发展规划的通知[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｎｄｒｃ.ｇｏｖ.ｃｎ/ｚｃｆｂ/ｚｃｆｂｇｈｗｂ/２００７０９/ｔ２００７０９０４＿５７９６８５.ｈｔｍｌꎬ２００７.[８]㊀中华人民共和国科学技术部.关于印发十二五生物技术发展规划的通知[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｍｏｓｔ.ｇｏｖ.ｃｎ/ｆｇｇｗ/ｚｆｗｊ/ｚｆｗｊ２０１１/２０１１１１/ｔ２０１１１１２８＿９１１１５.ｈｔｍꎬ２０１１. [９]㊀中华人民共和国科学技术部.关于印发十二五现代生物制造科技发展专项规划的通知[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｍｏｓｔ.ｇｏｖ.ｃｎ/ｔｚｔｇ/２０１１１２/ｔ２０１１１２０９＿９１３２１.ｈｔｍꎬ２０１１.[１０]㊀中华人民共和国国务院.国务院关于印发«中国制造２０２５»的通知[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｇｏｖ.ｃｎ/ｚｈｅｎｇｃｅ/ｃｏｎｔｅｎｔ/２０１５－０５/１９/ｃｏｎｔｅｎｔ＿９７８４.ｈｔｍꎬ２０１５.[１１]㊀石维忱ꎬ关丹ꎬ卢涛ꎬ等.中国生物发酵产业现状与发展建议[Ｊ].精细与专用化学品ꎬ２０１４ꎬ２２(９):７－１１.[１２]㊀我国生物制造业２０１５年产值将破万亿[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｂｉｏｄｉｓｃｏｖｅｒ.ｃｏｍ/ｎｅｗｓ/ｈｏｔ/ｐｏｌｉｃｙ/９６２８７.ｈｔｍｌꎬ２０１１. [１３]㊀尤新.玉米深加工发展主要成就㊁存在问题及今后发展方针[Ｊ].粮食加工ꎬ２００９ꎬ３４(４):１２－１６.[１４]㊀赛迪顾问.２０１０－２０１１年中国生物制造产业发展研究年度报告[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｃｃｉｄｄａｔａ.ｃｏｍ/ｐｏｒｔａｌ/ｓｃｙｊ/ｙｊｂｇ/ｎｄｂｇ/ｏｎｅｏｎｅ/ｓｗ/ｗｅｂｉｎｆｏ/２０１０/１２/１２９９１１３７５２１２２２０２.ｈｔｍꎬ２０１１.[１５]㊀付卫平.工业生物技术的现状㊁发展趋势和规划[Ｊ].生物加工过程ꎬ２０１３ꎬ１１(２):１－５.８５１生物技术进展ＣｕｒｒｅｎｔＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ. All Rights Reserved.。

人工智能在政府和公共服务中的技术要点和实际案例(四)

随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐渗透到政府和公共服务中。

它的应用为政府提供了更高效的管理和决策手段，为公众提供了更便捷的公共服务，改善了人们的生活质量。

本文将从技术要点和实际案例两个方面来探讨人工智能在政府和公共服务中的应用。

首先，人工智能在政府和公共服务中的技术要点包括大数据分析、智能决策和自动化管理。

大数据分析是人工智能技术的重要组成部分，政府可以通过收集和分析各种数据来了解社会民生状况、经济发展趋势、环境变化等信息，为政策制定提供依据。

智能决策是指利用人工智能技术来辅助政府决策，通过算法模型对数据进行分析和预测，提供决策支持。

自动化管理是指利用人工智能技术来管理政府和公共服务，例如自动化的办公流程、自动化的服务机器人等，提高工作效率和服务水平。

其次，实际案例可以从政府治理、公共安全和社会福利三个方面来展开。

在政府治理方面，人工智能技术可以帮助政府提高治理效率和精准度。

例如，中国某地政府利用大数据分析技术开展“智慧城市”建设，通过分析居民出行、用水、用电等数据，实现城市资源的合理配置和环境的智能管理。

在公共安全方面，人工智能技术可以帮助政府提高安全预警和应急响应能力。

例如，美国某市政府利用智能监控系统和人脸识别技术来提升城市的安全防范能力，有效预防和打击犯罪行为。

在社会福利方面，人工智能技术可以帮助政府提高社会服务的便捷性和精准性。

例如，日本某地政府利用智能客服机器人来为老年人提供日常生活帮助和心理支持，缓解了社会福利资源短缺的问题。

总结来看，人工智能技术在政府和公共服务中的应用具有重要意义，它能够帮助政府提高治理效率、提升公共服务水平，促进社会发展和人民福祉。

然而，人工智能技术的应用也会带来一系列的问题和挑战，例如数据安全和隐私保护问题、技术伦理和法律法规的监管问题等，需要政府和社会各界共同努力来加以解决。

未来，随着人工智能技术的不断进步和完善，相信它将在政府和公共服务中发挥更加重要的作用，为人们带来更多便利和福祉。

2020年国家开放大学《人工智能》专题形考任务三参考答案

2020年国家开放大学《人工智能》专题形考任务三参考答案判断题第一代防火墙是一种动态的防护。

×自然语言理解可能会导致很多人失业。

√大数据具有全面性的特点。

√第三代防火墙利用大数据和机器智能技术对业务逻辑进行分析。

√大数据能跟踪每一个商品和每一笔交易。

√人工智能在医学领域的应用包括读片、标本分类和疾病诊断。

√通过物联网技术可以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

√第二代防火墙通过数据驱动的方法，在系统层面做分析。

√智能交通是解决交通堵塞的有效方法。

√GPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件√智能物流在一定程度上能够减少自然资源和社会资源消耗。

√智能制造的发展是我国由制造大国向制造强国转型升级的关键。

√2010年，无人驾驶汽车已经在公路上行驶了大概20万英里。

×无人驾驶汽车是街景项目的一个延伸。

√智能制造服务从根本上改变了传统制造业产品研发、制造、销售、运输和售后服务等环节的运营模式√无人驾驶汽车会减少交通事故率√传感器是物联网实现的基础和前提。

√选择题以下属于物联网关键技术的是（A. 激光扫描器B. 全球定位系统D. 红外感应器）机器视觉的基本功能包括（①模式识别/计数②视觉定位③尺寸测量④外观检测）扫地机器人是属于（服务业机器人）RFID指（A. 射频识别）科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫在小说《我，机器人》中为机器人定了三个原则，其中不包括（. 应能保护人类）视觉定位）主要指在识别出物体的基础上，精确给出物体的坐标和角度信息。

智能制造装备产业“十二五”发展规划》将智能制造装备定义为：智能制造装备是具备感知、（分析推理决策）、控制功能的制造装备。

规模化生产后，机器视觉在（成本）上将远低于人工。

机器人的特点不包括（主观能动性）。

机器视觉系统包括（①图像获取②图像处理③图像分析④图像输出或显示）在（ 20世纪70年代），人类基本上开始解决语音识别的问题。

人工智能改变工作模式的典型案例

人工智能改变工作模式的典型案例随着人工智能技术的快速发展，它对各行各业的影响越来越明显。

在许多领域中，人工智能已经开始改变工作模式，从而带来了前所未有的机会和挑战。

本文将介绍几个典型的案例，展示了人工智能如何改变工作方式，并对其带来的影响进行分析。

一、医疗行业医疗行业是人工智能应用的一个重要领域。

近年来，人工智能技术在医学影像诊断、药物研发、疾病预测等方面取得了巨大进展。

以医学影像诊断为例，人工智能可以通过分析大量的医学影像数据，辅助医生进行疾病的检测和诊断。

它能够快速准确地识别出病变部位，并给出相应的建议和治疗方案。

这种方式不仅提高了诊断效率，还能够减少由于人为因素导致的误诊。

同时，人工智能还可以帮助医生进行药物研发，通过深度学习等技术，分析大量的药物数据，为新药研发提供指导和支持。

这些创新的工作模式使得医疗行业更加高效、精确，为患者带来更好的治疗效果。

二、金融行业金融行业是另一个人工智能广泛应用的领域。

在金融行业中，人工智能可以通过分析大数据，进行风险评估、投资组合优化、客户分类等工作。

以风险评估为例，传统的风险评估主要依赖于人工经验和金融模型。

而人工智能技术可以通过分析庞大的历史数据和市场信息，提供更准确的风险评估结果。

这种方式不仅能够提高金融机构的风控能力，还能够降低金融风险，为投资者提供更可靠的投资建议。

此外，人工智能还可以帮助金融机构进行客户分类和个性化推荐，根据客户的消费行为和喜好，为他们提供个性化的金融服务。

这样，金融机构可以更好地满足客户的需求，提高客户满意度。

三、制造业制造业是人工智能技术应用广泛的领域之一。

通过引入人工智能技术，制造业可以实现智能化的生产和管理。

以工业机器人为例，传统的生产线需要大量的人工操作，效率低下且易出错。

而引入人工智能技术后，工业机器人可以通过感应器和图像识别等技术，自主地进行加工、组装等工作，大大提高了生产效率和品质一致性。

此外，人工智能还可以帮助制造企业进行供应链管理和预测，通过分析大量的供应链数据和市场信息，为企业提供准确的供应链规划和需求预测，使得企业能够及时调整生产计划，提供更好的产品和服务。

人工智能专题-国家开放大学电大学习网形考作业题目答案

人工智能专题一、单选题1.人工智能虽然对经济社会发展有巨大促进作用，但同时也带来了就业替代的隐忧。

A.对B.错正确答案: A2.强人工智能观点认为有可能制造出真正推理和解决问题的智能机器。

A.对B.错正确答案: A3.首次通过图灵测试的人工智能软件是聊天程序尤金·古斯特曼”(Eugene Goostman)。

A.对B.错正确答案: A4.1965年，美国MIT人工智能实验室的Roberts编制了多面体识别程序，开创了计算机视觉的新领域。

A.对B.错正确答案: A5.图灵测试一词来源于艾伦·图灵发表于1956年的一篇论文《计算机器与智能》。

A.对B.错正确答案: B6.下图表示的是前向状态空间搜索。

A.对B.错正确答案: A7.P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

A.对B.错正确答案: B8.人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。

这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。

A.对B.错正确答案: B9.贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

A.对B.错正确答案: B10现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。

A.对B.错正确答案: B11.人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。

0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。

A.对B.错正确答案: A12.启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

A.对B.错正确答案: B13.谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

A.对B.错正确答案: B14.分层规划中包含基本动作和高层动作。

A.对B.错正确答案: A15.语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。

A.对B.错正确答案: B16.第三代防火墙利用大数据和机器智能技术对业务逻辑进行分析。

探析人工智能技术在机械电子工程领域的应用_7

探析人工智能技术在机械电子工程领域的应用发布时间：2022-07-18T03:03:06.463Z 来源：《科学与技术》2022年第5期第3月作者：白银涛[导读] 随着社会进步和科技发展，机械设备在工业的生产之中占据了十分重要的地位，同时，也直接决定了我国生产率的提高白银涛新疆交投科技有限责任公司新疆乌鲁木齐 830000摘要：随着社会进步和科技发展，机械设备在工业的生产之中占据了十分重要的地位，同时，也直接决定了我国生产率的提高。

而智能技术、信息技术等的发展也为机械设备的应用带来了新的发展方向。

在互联网的背景之下，社会的发展速度逐渐加快，随之而来的社会需求对于生产力提高也有了更加严格的要求，所以在目前阶段为了更好地适应社会生产力发展的需求，电子机械工程项目开始应用到了各行各业之中，并且随着人工智能技术在机械设备中的融合，使各个领域实现了突飞猛进的发展。

基于此，本文针对相关问题进行分析，以供参考。

关键词：人工智能；机械电子；应用1机械电子工程和人工智能之间的关系由于随着机械电子工程的不断发展，在机械电子系统运行过程中出现的问题逐步呈现出复杂多样的特点，因此机械电子系统在运行的过程中应具备综合处理复杂信息的能力。

采用先进的人工智能机械电子系统，能够有效解决这一问题。

用人工智能机械电子系统代替传统的机械电子系统，已经成为必然趋势。

在机械电子工程设备中，人工智能将成为信息处理的主要方式。

应用神经网络和模糊逻辑构建系统，通过分布式的神经网络能够实现信息的进一步存储。

神经网络的模糊推理系统其实就是在模糊集合与模糊推理的理论基础之上建立的。

应用模糊神经网络系统，能够充分体现将人工智能运用于机械电子工程中的价值，能够为信息的传递和应用提供很多便利，可以提高实际工作的效率以及质量。

应用人工智能技术，可以将信息技术、计算机技术和心理学进一步融合，拓展机械电子工程设备的功能，促进机械电子工程行业发展，推动社会经济发展。