人工智能技术在建设项目环境影响评价中的应用初探
基于人工智能技术的建筑施工现场安全风险评估方法
基于人工智能技术的建筑施工现场安全风险评估方法摘要：近年来，我国建筑行业在产值、规模以及速度方面都得到了充分发展，逐渐形成了循环创新的施工体系，一定程度上加强了市场的管理与行业的控制，产生了积极影响。
为确保建筑物的质量，在施工过程中，相关的审核人员均会采用单向测定方法，对施工现场进行安全风险评估，增强实时安全管控工作。
关键词：人工智能技术；建筑施工；安全风险评估；方法1人工智能技术在建筑工程中的应用优势1.1推动项目管理自动化在建设工程中,人工智能技术能够促进项目风险管理过程自动化技术。
事实上,运用人工智能技术有利于填补传统式施工管理方法依靠人力观察操作的不足。
比如,施工人员运用人工智能算法,能够及时搜集工程项目的数据和信息,并把它集成到项目管理软件中,便于进行实时数据统计分析和管理决策。
这类高端剖析有利于管理者更好的了解工程项目,与此同时能将项目中的隐性知识流于形式,并且以数据驱动的方法迅速发觉隐性的项目问题。
此外,现场施工监管过程中,施工人员可以借助无人飞机和感应器自动记录数据信息并片场施工人员的施工情况、施工环境与施工进展,便于充分了解新项目各施工时期的实际情况。
1.2缓解项目管理风险在建设工程中,施工人员运用人工智能技术能够有效改善项目风险管理风险性。
施工人员运用人工智能技术,能够确保跨团队合作的施工质量与工作效能,确保各项工作区域内的安全性。
现如今,人工智能技术（如统计模型、模糊不清基础理论、机器学习算法、神经元网络等）已经被用于搜集施工生产数据,施工人员可通过数据去衡量常见故障的发生率,从而从定性与定量的角度去识别风险严重程度。
除此之外,人工智能技术还能够从根本上解决传统式风险评估的局限,比如专家经验和主观臆断的抽象性和易损性。
而根据人工智能风险评估,能够提供对重要环节的辅助和可预测性看法,可以帮助工程项目经理对于潜在的风险制定目的性解决方案,从而保质保量。
正因如此,人工智能技术可用作初期建设工程故障清除,从而减少机器设备出现意外常见故障和工程事件的发生概率。
环境影响评价常用软件
QUAL2E、MIKE21、EFDC等。
土壤和地下水模型软件
土壤和地下水模型软件
这类软件用于模拟土壤和地下水中污染物的迁移、转化和归宿，以及污染物对地下水的影响。
常用软件
MODFLOW、MT3DMS等。
环境风险评估软件
环境风险评估软件
这类软件用于评估建设项目或活动可 能引发的环境风险，包括事故风险和 自然灾害风险等。
空气质量模型软件应用案例
空气质量模型软件用于预测和评估建设项目对空气质量的影 响，通过输入气象数据、排放源信息和地形等参数，模拟污 染物扩散和浓度分布。
例如，在火力发电厂建设项目的环境影响评价中，利用空气 质量模型软件预测不同气象条件下的污染物扩散范围和浓度 分布，为制定环保措施提供依据。
水质模型软件应用案例
常用软件
Risk Assessment and Management Tool (RAMP)、CERES-Risk等。
03
软件选择的标准和考虑因素
软件的适用性
适用性
软件应适用于环境影响评价的具体需求，包括地理信 息系统、数据处理、模型模拟等功能。
兼容性
软件应能与其他相关软件兼容，以便进行数据交换和 共享。
智能化
未来的环境影响评价软件将更加智能化，能 够自动进行数据分析和预测，减少人工干预 和误差。
定制化
随着环境影响评价需求的多样化，软件将需 要提供更加定制化的服务和解决方案，以满 足不同用户的需求。
可持续性
未来的环境影响评价软件将更加注重可持续 性，不仅在技术上需要不断创新和进步，还 需要在软件使用过程中注重环保和节能。
成本
考虑软件的购买成本、使用成本和维护成本，确保性价比合 理。
规划环评技术导则及应用
规划分析还需要对规划方案可能产生的环境影响进行预测和评估，为后续的环境保护措施提供依据。
环境现状调查与评价
环境现状调查与评价是规划环评技术导则的重要环节，主要对规划区域内 的环境状况进行调查和评价。
环境现状调查需要收集相关数据和信息，包括大气、水体、土壤、生物等 方面的环境质量状况和污染物排放情况。
跨界规划环评的挑战与机遇
要点一
跨界规划环评的挑战
要点二
跨界规划环评的机遇
跨界规划涉及到多个地区、多个领域，其环境影响也更加 复杂和广泛，需要加强协调和合作，解决跨界规划环评中 的问题和矛盾。
跨界规划环评可以促进区域间的合作和协调发展，共同推 进环境保护事业的发展。同时，跨界规划环评也可以促进 技术的交流和进步，推动环保产业的发展。
收集与规划项目相关的环境影响评价资料，包括规划区域的环境现状、历史演变、环境 敏感点和环境容量等。
现场调查阶段
现场踏勘
对规划区域进行实地考察，了解当地的 环境状况、资源利用情况、生态保护状 况等，以便更好地评估规划对环境的影 响。
VS
数据采集
采集规划区域内的环境数据，包括空气质 量、水环境质量、土壤质量、噪声状况等 ，为后续的环境影响预测和评价提供数据 支持。
采用了生态保护红线、环境质量 底线、资源利用上线等指标，对 城市规划方案进行了综合评估。
案例分析
通过环评分析，该城市规划方案 在生态保护、资源利用、环境质 量等方面均符合导则要求，有利 于城市的可持续发展。
交通规划环评案例
案例概述
某地区在建设高速公路时， 对交通规划进行了环评分析 ，以确保高速公路建设对周
未来人工智能计算中心项目环评报告
未来人工智能计算中心项目环评报告概述本项目建设工程规划立项位于紫竹山软件园管理区，北临紫竹路，东临深惠南路，南接县319国道，西靠深惠中路，属于紫竹山软件园自用地，占地面积约10公顷（其中用地约17.7％）；特定规划范围内常年内自行规划建设的人工智能计算中心建筑工程的环境影响评价报告（以下简称本评价报告）系依据《环境保护法》、《建设项目环境影响评价条例》及《建设项目环境影响评价技术规范》等有关规定制订的环境影响评价报告。
分析一、项目概况（一）建设内容本工程主要建设内容为：人工智能中心办公、服务设施、技术服务设施、停车场程序、社会公共设施等，占地面积约10公顷，建筑面积约7.25万平方米，其中一层机房部分实际建筑面积约 4.5万平方米；房屋外立面采用玻璃和铝幕墙，室内布线采用光缆、架空线等技术，设置多部服务器、存储元件等设备，整个项目建设用地17.7％，完善各项服务设施，营造优美的办公环境，为周边城市节能减排搭建起一座新型智慧型人工智能建筑。
（二）现场情况该项目位于紫竹山软件园管理区，周边以聚集各行业高新技术企业为主，人口稀疏，土地资源、气候湿润等因素促使自然环境良好。
因建设内容及位置关系，本项目现场土壤特性均为健康水平，满足“现场监测（2009-2028）适用于具有审批环境影响类别项目的环境质量“。
二、潜在影响（一）空气质量本项目将建设室内机房，机房内装有电劳、服务器、储存元件设备等，可能产生TSP、PM2.5等烟尘污染，据微弱气象计算，该项目的位置偏西北侧，有较大的对流，可确保较理想的排放状况，尤其机房极端温度下，可以有效降低空气污染物排放，确保空气质量满足环境指标要求。
（二）水质本项目报告按《环境保护法》、《建设项目环境影响评价条例》及《建设项目环境影响评价技术规范》对该项目进行审查论证，明确了被评价项目的影响范围、影响对象及评价方法，以保障其施工及其产生之影响不致威胁水质质量及水资源利用。
探究人工智能技术在环境设计教学中的应用
探究人工智能技术在环境设计教学中的应用发布时间：2021-09-09T06:06:43.463Z 来源：《教育研究》2021年11月中32期作者：江山[导读] 随着人工智能时代的来临，社会将形成一些新的教育方式，高校作为设计师成长的摇篮，更要注重教学模式的调整，改变传统教学思维和教学环境。
人工智能技术具有不受时间和空间传播限制的优势，能够使得优质教育在世界范围内传播，在教学中合理地运用人工智能技术是新时代教学发展的必然趋势。
铜陵学院江山摘要：随着人工智能时代的来临，社会将形成一些新的教育方式，高校作为设计师成长的摇篮，更要注重教学模式的调整，改变传统教学思维和教学环境。
人工智能技术具有不受时间和空间传播限制的优势，能够使得优质教育在世界范围内传播，在教学中合理地运用人工智能技术是新时代教学发展的必然趋势。
关键词：人工智能；环境设计；教育教学引言人工智能技术在环境设计教学中的应用，对打破传统教育方式、提高教学效率具有变革性意义。
文章简述了人工智能的含义，分析了人工智能与教育教学的关系，阐述了人工智能技术应用于环境设计教学活动的必要性，探讨了人工智能资料库、人工智能学习分析技术、人工智能评价系统、人工智能机器人在环境设计教学中的应用。
1人工智能定义人工智能（简称“AI”），是21世纪三大尖端技术之一。
人工智能可分为“强AI”和“弱AI”，执行需要智力任务的人工智能就是“强AI”，而仅能执行特定或设定任务（如下棋、组装产品等）的人工智能被称为“弱AI”。
英国工程和物理科学研究委员会认为：人工智能技术的目的是在计算系统中重现或超越人类要执行的某些任务所需的“智能”（如学习能力、适应能力、推理计划能力、创造力、感官理解和互动能力、知识提取和处理能力、预测能力等）。
人工智能可以实际应用于指纹识别、人脸识别、专家系统、智能搜索、智能控制、语言和图像识别等方方面面。
教师借助人工智能强大的运算和分析能力，可以对教学活动进行精准、高效的分析与判断，从而实现对教学活动更为全面和科学的把握；学生借助人工智能可以提高认知发展，根据自己的学习习惯、学习进度、学习方法和兴趣爱好等制定个性化的学习内容和学习方式。
大数据与AI技术在智能辅助评标中的应用
大数据与AI技术在智能辅助评标中的应用摘要：随着技术发展水平的提升，评标工作已经实现了智能化发展，评标单位通过合理运用大数据技术以及AI技术，有助于提高智能评标管理效果，但是由于应用时间比较短，还需要相关工作人员结合具体情况不断优化智能辅助评标管理方式，确保大数据技术、AI技术的应用优势充分发挥出来。
本文首先分析智能辅助评标系统的特征，其次探讨智能辅助评标系统的设计方式，以期对相关研究产生一定的参考价值。
关键词：大数据与AI技术；智能辅助评标；应用引言：在评标管理要求不断提高的背景下，评标单位通过融合运用大数据技术、AI技术可以有效提高评标管理效果。
因此很多评标单位争相使用智能辅助评标方式，通过设计智能评标技术应用方案，使评标工作处于有据可依的状态。
1智能辅助评标系统的特征在大数据技术、AI技术支持下创建的智能辅助评标系统需要利用大数据技术开展数据识别工作，为后续智能辅助评标提供充足的数据参考依据。
通过使用深度学习方式顺利识别非结构数据基本内容，可以顺利地将非结构数据转化为结构数据，通过智能开展投标响应情况对比分析、招标要求分析，确定清楚投标文件是否可以正常通过审查[1]。
智能辅助投标系统能够自行标记出不满足招标要求的投标文件，保证专家可以开展有针对性地评审管理工作，降低其在评标期间产生的重复性工作，不断提升评标管理效率。
评标系统可以模仿专家的评分规律、评分标准，搜集历史数据中打分关键点的提示内容，借助人工智能算法确定招标文件、详标情况、评标得分的关系模型，反复验证评标结果的准速度。
人工智能模型可以在开展智能评标辅助工作的时候，准确给出评标分值，确保评标过程的客观性。
2智能辅助评标系统的设计方式2.1建立基础数据库通过合理运用大数据技术，能够精准识别评标流程中需要使用的数据信息，保证招标单位可以顺利整合管理供应商绩效评价情况、资质情况、业绩水平、信用信息，为后续规范开展智能辅助评标管理工作提供充足的数据参考依据。
机器学习在环境监测与保护中的应用与挑战
机器学习在环境监测与保护中的应用与挑战环境监测与保护是当今社会面临的重要问题之一。
随着人类活动的不断加剧，环境污染和生态破坏日益严重，给人类和其他生物带来了严重的生存威胁。
为了解决这一问题，近年来，机器学习技术在环境监测与保护领域得到了广泛的应用。
本文将介绍机器学习在环境监测与保护中的应用及其所面临的挑战。
二、机器学习在环境监测与保护中的应用1.空气质量预测通过机器学习算法，可以对空气质量进行预测。
例如，利用历史空气质量数据，通过构建预测模型，对未来一段时间内的空气质量进行预测，为政府部门和企业提供决策依据。
2.水质分析机器学习技术可以用于水质分析，通过对水样数据进行处理和分析，建立水质预测模型，从而实现对水质的实时监测和预测。
3.生物物种识别机器学习算法可以应用于生物物种识别，通过训练模型对生物特征进行分析，实现对不同物种的自动识别，有助于保护生物多样性和生态环境。
4.森林火灾监测利用机器学习技术，可以对森林火灾进行监测和预警。
例如，通过分析卫星遥感数据和气象数据，构建火灾发生的预测模型，及时发现火灾隐患。
5.节能减排机器学习技术可以应用于工业生产过程中的节能减排。
通过优化生产过程，降低能源消耗和污染物排放，实现绿色可持续发展。
三、机器学习在环境监测与保护中面临的挑战1.数据质量与可用性环境监测数据质量参差不齐，部分数据可能存在缺失、异常等问题，影响机器学习模型的准确性和可靠性。
2.数据维度与复杂性环境监测数据往往具有高维度、非线性等特点，使得机器学习模型构建和训练变得复杂。
3.模型泛化能力机器学习模型在环境监测与保护中的应用需要具备良好的泛化能力，以适应不同地区和场景的需求。
然而，模型泛化能力仍需进一步提高。
4.算法选择与优化针对环境监测与保护中的不同问题，需要选择合适的机器学习算法。
算法选择和优化过程需要耗费大量时间和资源。
5.解释性与可解释性环境监测与保护领域的决策者往往需要了解机器学习模型的决策依据。
人工智能在环境影响评价工作中的应用研究
人工智能在环境影响评价工作中的应用研究发布时间：2023-02-15T08:49:50.876Z 来源：《工程建设标准化》2022年19期作者：邓展朋[导读] 随着我国社会经济的发展和工程建设项目的增多，环境影响评价工作的任务量与日俱增邓展朋东莞市远景环保科技有限公司 523500摘要：随着我国社会经济的发展和工程建设项目的增多，环境影响评价工作的任务量与日俱增，针对急需开工建设的项目，都需要依据相应的法律法规编制环评报告，由于时间紧、任务重，给环评工作者带来了不小的压力和挑战。
在这样的背景下，将人工智能引入环评领域，利用人工智能来辅助进行环评报告的编制，同时构建环境影响评价的智能系统，实现全流程归类，不仅能够有效减轻环评工作者的压力，同时还能够提升环境评价编制的质量、精确度，为环境影响评价工作的有序开展奠定重要基础。
本文就主要围绕人工智能在环境影响评价工作中的应用展开分析和探讨，旨在为环评工作智能化时代的开启提供一定的参考和借鉴。
关键词：人工智能；环境影响评价；应用研究引言人工智能相比于人工作业而言，在工作强度、速度以及精度上都有着无可比拟的优势。
随着人工智能的快速发展和多领域渗透，其在自动驾驶、文字编辑、图像识别等方面都展现出了极强的应用价值。
环境影响评价作为现代工程项目建设中必不可少的一环，随着绿色发展理念的提出，在工程建设领域环境影响评价工作的重要性日益凸显，与此同时对环评工作质量和效率也提出了更高的要求。
在开展环境影响评价工作的过程中，需要工作人员依据相应的法律法规和评价标准来编制环评报告，在编制环评报告的过程中由于涉及的知识面非常广泛，知识架构比较庞杂，而通常环评工作又面临时间紧任务重的问题，因此为保证环评报告的质量和精确度，确保编制效率，有必要引入人工智能技术，对于环评报告编制过程中存在的规范性、常识性操作可以由人工智能来代替完成，就比如环境影响识别和评价因子的筛选[1]，就可以利用专家系统和人工神经网络来完成，从而减轻工作人员的任务量，使工作人员能够更加全身心的投入到一些具体内容的研究上，切实提升环境影响评价工作的质量和效率。
计算机在环保领域中的应用
计算机在环保领域中的应用作者：李大志来源：《魅力中国》2018年第06期摘要：计算机技术包括图像处理技术、数据库技术、计算机控制技术、软件技术、多媒体技术、网络技术、人工智能技术等，在环境质量评价和环境影响评价、监测分析、污染治理、生态环境保护、环境规划与环境管理、环境应急预警预报、社会参与等方面为环境保护提供了科学管理、计算、模拟等现代化高效研究手段，为环境保护工作做出了重要贡献。
关键词：计算机；环境保护；应用引言人们在生活中越来越多地使用计算机，而且将计算机技术运用到各种领域中，不断提高和改进工作、研究的效率和方法，从而促进了各领域的学科发展。
一、计算机技术在环境监测分析方面的应用环境监测分析，当中主要包含的内容有水质环境的监测、大气环境的监测、土壤环境的监测、固体类型的废弃物品以及生物环境等的质量检测，同时，还需要针对环境当中的放射性的物质、噪音污染等進行必要的分析和检测。
将计算机技术与生物、物理、化学等现代手段综合利用，实现了环境监测仪器的智能化，提高了环境监测数据的准确性和监测的高效性。
还可以运用计算机软件excel、origin、spss、matlab等对环境监测的原始数据进行存储、统计、分析、模型运算，有效地提高了环境监测数据的分析效率，便于快速找出数据规律，从而有利于分析数据之间的相互影响及作用机理。
还可以根据连续测得的监测数据修订模型和规律，之后利用网络技术的发达共享数据，专家就可以根据共享的数据对环境污染物的迁移等作出预测。
二、计算机技术在污染治理方面的应用在水污染的治理过程当中，相关的计算机数据库系统可以进行实时的监测和控制，通过现场的硬件以及相的软件操作，来进行实际的划分，同时，针对相关的网络控制系统装置设备、电气装置设备以及远程的监测和控制管理设备等，来进行合理的分析。
瓷套系统具有技术先进、现代化的操作系统等特点，也有着姣好的改进和提升。
同时，针对海洋河流等水资源的监测控制等，也有着姣好的应用和发挥。
智能建造技术在建筑工程管理中的应用与价值分析
智能建造技术在建筑工程管理中的应用与价值分析目录一、内容概述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 文献综述 (5)二、智能建造技术概述 (6)2.1 智能建造技术的定义 (8)2.2 智能建造技术的发展历程 (9)2.3 智能建造技术的核心内容 (10)三、智能建造技术在建筑工程管理中的应用 (11)3.1 建筑信息模型技术 (13)3.1.1 BIM技术的定义与应用 (14)3.1.2 BIM技术在建筑工程管理中的具体应用 (15)3.2 无人机技术在建筑工程管理中的应用 (17)3.2.1 无人机技术的定义与应用 (18)3.2.2 无人机技术在建筑工程管理中的具体应用 (19)3.3 物联网技术在建筑工程管理中的应用 (21)3.3.1 物联网技术的定义与应用 (22)3.3.2 物联网技术在建筑工程管理中的具体应用 (23)3.4 大数据分析技术在建筑工程管理中的应用 (24)3.4.1 大数据分析技术的定义与应用 (26)3.4.2 大数据分析技术在建筑工程管理中的具体应用 (27)四、智能建造技术在建筑工程管理的价值分析 (29)4.1 提高工程效率 (30)4.2 降低工程成本 (31)4.3 提升工程质量 (32)4.4 增强建筑安全 (33)4.5 促进可持续发展 (35)五、案例分析 (36)5.1 案例一 (38)5.2 案例二 (39)5.3 案例三 (40)六、结论与展望 (42)6.1 结论总结 (43)6.2 研究不足 (44)6.3 未来展望 (45)一、内容概述随着科技的飞速发展，智能建造技术已经逐渐成为推动建筑工程管理进步的关键力量。
智能建造技术通过集成先进的信息技术、物联网技术、大数据分析等，对建筑工程项目的设计、施工、运营等全过程进行智能化管理和优化，从而显著提高工程效率、质量及安全性。
智能建造技术能够实现项目信息的数字化管理，打破传统管理模式下的信息孤岛，使得项目各方能够实时共享项目数据，提升决策效率和准确性。
基于生成式AI的人工智能在建筑设计中的应用探究
基于生成式AI的人工智能在建筑设计中的应用探究一、研究背景和意义随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域的应用逐渐深入，建筑设计行业也不例外。
基于生成式AI的人工智能技术在建筑设计领域取得了显著的成果，为建筑师提供了更高效、更精确的设计工具。
本研究旨在探究基于生成式AI的人工智能在建筑设计中的应用现状、发展趋势及其对建筑设计的影响，以期为建筑设计行业的发展提供有益的参考和借鉴。
研究背景方面，当前全球正面临着城市化进程加速、建筑需求不断增长的压力，这使得建筑设计行业面临着巨大的挑战。
传统的建筑设计方法往往需要耗费大量的时间和精力，而且很难满足个性化、多样化的需求。
如何提高建筑设计的效率和质量，实现设计过程的智能化和自动化，成为业界亟待解决的问题。
研究意义方面，基于生成式AI的人工智能技术在建筑设计领域的应用具有重要的理论和实践价值。
该技术可以为建筑师提供更为丰富、多样的设计思路和创意，有助于打破传统设计的局限性，实现更加创新和独特的建筑作品。
基于生成式AI的人工智能技术还可以提高建筑设计的效率，降低设计成本，缩短设计周期，从而为企业和社会带来更多的经济效益。
该技术还有助于推动建筑设计行业的转型升级，促进行业的可持续发展。
基于生成式AI的人工智能在建筑设计中的应用具有重要的研究背景和意义。
本研究将通过对相关技术的分析和案例研究，探讨其在建筑设计中的具体应用方法和效果，为建筑设计行业的发展提供有益的启示和建议。
A. 建筑设计中存在的问题数据质量问题：AI模型的训练和优化依赖于大量的高质量数据。
在建筑设计中，由于数据的不完整、不准确或不规范，这可能导致AI模型的性能不佳。
不同地区和项目的数据差异也会影响AI模型的效果。
设计理念与AI技术的结合：虽然AI技术可以辅助建筑设计，但它并不能完全替代人类的创造力和审美观念。
如何将AI技术与传统的设计理念相结合，发挥各自的优势，是建筑设计领域亟待解决的问题。
人机协作的挑战：在建筑设计过程中，设计师、工程师和技术人员需要与AI系统进行有效的沟通和协作。
人工智能在环境影响评价中的应用研究
广东化工2020年第7期·162·第47卷总第417期人工智能在环境影响评价中的应用研究刘明元*，陈歆，申晓霞，周建飞(江苏龙环环境科技有限公司，江苏常州213000)Application of Artificial Intelligence in Environmental Impact AssessmentLiu Mingyuan*,Chen Xin,Shen Xiaoxia,Zhou Jianfei(Jiangsu Longhuan Environmental Sxience Co.,LED.,Changzhou213000,China)Abstract:This paper aims at the problems faced by the current EIA workers in the process of preparing EIA,such as tight time,heavy task and heavy work pressure.This paper explores the introduction of artificial intelligence into the compilation of EIA,classifies the work of the whole process of EIA through the classification of knowledge types by artificial intelligence,and adopts different intelligent strategies and intelligent system strategies for different knowledge types. At the same time,it puts forward the structure framework and development gradient of EIA intelligent system,which will promote the application of artificial intelligence in the field of EIA and reduce the environment It is of positive significance to improve the quality,efficiency and accuracy of EIA preparation.Keywords:artificial intelligence；environmental impact assessment；application research人工智能具有远胜于人类的工作速度、工作精度、工作强度和耐力等操作能力[1]，已经在编辑、自动驾驶、图像识别等方面取得了长足的进步[2-3]。
人工智能在生态领域的应用探讨
广泛的应用，特别在生 态领域方面。人工智能在生态领域当中应用比较大，其内容也比 较多。所以，将人工智能技术应用到生态管理、修复以及生态保 护方面进行了充分的表现。本文从几个方面分析了人工智能在 生态领域方面的应用[1]。
1 生态保护领域当中的应用
结语
现阶段，我国在生态处理技术方面还比较落后，但是人工智 能按照目前现代化的技术以及算法，能够更好的对目前生态治 理模式存在问题进行解决。在各个领域不断变革当中，人工智能 技术称得上是重要的一种手段。将人工智能应用到生态领域是 未来发展的方向和趋势。将大数据看成是人工智能技术发展参 考，实现了人工智能和生态治理的融合应用，更加全面的促进生 态领域持续健康的发展。 参考文献 [1] 赵苗苗，赵师成，张丽云，等援大数据在生态环境领域的应用进 展与展望［J］援应用生态学报，2017，28(5):1727原1734援 [2] 王伟援人工智能在电子信息技术中的应用［J］援科技创新导报， 2018(4):38原40援 作者简介
对于森林生态系统来说，重要是对森林资源遭受酸雨破坏问 题进行避免。除此之外，世界变暖的放缓也让森林的资源发挥了 关键作用。根据有关报道，按照目前的环境状态，世界的雨林将逐 渐消失。基于这种状况，利用人工智能和卫星遥感技术相结合，对 森林被酸雨侵蚀速度进行有效阻止。在森林生态系统评估过程当 中，人工智能起到了重要作用。利用对人工智能技术应用到森林 评估方面的效果来验证，通过人工智能来让森林的水源涵养性能 以及水土保持性能进行定量计算。因此我们可以看出，通过人工 智能技术来对森林生态系统健康进行评估有着比较强的可行性。
叶资源节约与环保曳 2019 年第 9 期
人工智能在生态领域的应用探讨
李娜 （天津天发源环境保护事务代理中心有限公司 天津 300384）
浅谈人工智能在环境工程中的应用
人工智能的技术核心分为计算机视觉、机器学习、自然语 言处理、语音识别等方面[2]。其中，计算机视觉以及机器学习 方向，由于其技术特点，对环境工程目前的发展推动作用比较 明显。本文将从生态环保角度出发，基于人工智能的计算机视 觉和机器学习两个技术核心的应用，探索研究人工智能及其相 关融合技术在环境工程领域的创新应用。
通过从BSV和TSV各自的公共API，请求获取大量的街景图像[4]。 街景图像覆盖面广，数据采集成本低，为城市环境评价研究提供 了超大样本数据源。与单纯的用现场观测采集到的数据相比较， 分析街景图像用于评价城市环境是一种效率更高的方法，且可实 现超大规模空间范围的城市环境评价，而且不同空间、不同时间 的街景数据也可以通过比较结果来进行科学研究。
1 计算机视觉在环境工程中的Байду номын сангаас用
人类认知世界绝大部分信息来源渠道是通过视觉来实现 的。计算机视觉分五大技术：图像分类、对象检测、目标跟 踪、语义分割和实例分割。发展计算机视觉的目标，是想让计 算机能够像人一样通过“视觉+认知”来认识人类世界。目前计 算机视觉技术领域中，应用最广的是人脸识别和图像识别。
人工智能自动化系统在环境工程中的应用
人工智能自动化系统在环境工程中的应用江苏省南京市210000摘要：从根本上讲，人工智能自动化是一门涉及信息论、控制论、自动化、哲学等学科的综合学科。
由于人工智能技术的高度智能化，在各个领域得到了广泛的应用。
人工智能技术不仅带动了各个行业的转型和发展，而且还带动了各个行业的持续发展，产生了较好的经济效益。
另外，基于计算机技术的发展，人工智能技术的应用范围越来越广，能够极大地提高人们的工作效率和优化时间管理。
因此，本论文对智能自动化技术在环境工程领域的应用进行了探讨。
关键词：人工智能；自动化系统；环境工程；应用分析引言随着新世纪的到来，智能自动化技术将会逐步替代传统的环境监控方法，并将其应用于环境工程领域。
智能控制系统通过程序操作规程和决策分析的结果，对环境工程的监控过程进行监控。
使控制的精确性和总体工作效率得到明显的改善。
但是，由于其使用时间尚短，在实际应用中的局限性，使得其在环境工程的各个方面都得到了广泛的应用。
1 人工智能相关概述1.1 人工智能的定义简而言之，人工智能就是把人变成了智能的机器。
人工智能诞生于古希腊时期。
著名的哲学家亚里士多德在其理论基础上，提出了三段论推理。
1956年，斯坦福大学的麦卡锡第一次在美国达特茅斯大学举行了一次计算机智能大会，当时他是斯坦福的一位教授。
这次大会是科学发展史上的一个转折点，也是一个新的学科－人工智能的开始，所以麦卡锡被后世称之为“人工智能之父”。
自那以后，美国对人工智能的研究越来越重视，如麻省理工学院、IBM工程研究所等，也相继出现了大量的人工智能研究机构。
1.2 人工智能技术的发展历程美国电脑专家约翰·麦肯锡于1956年首次提出了人工智能技术。
到目前为止，人工智能发展已有60余年，历经三次高峰与两次低谷。
在1965年到1975年期间，人工智能技术的首次兴起，当时是人工智能的代表产品 Eliza聊天机器人。
在机器人领域，由于受其它功能的制约，一直未能被普遍接受，因此在1970年代末，人工智能技术出现了首次衰退。
人工智能技术在企业应用中的优势与风险评价
人工智能技术在企业应用中的优势与风险评价一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的企业开始将其应用到业务中，以提高效率、降低成本和提升用户体验。
然而，人工智能技术的应用也存在一些潜在风险，比如数据隐私、伦理道德等问题。
因此，本文将对人工智能技术在企业应用中的优势和风险进行评价。
二、人工智能技术在企业应用中的优势1.提高工作效率人工智能技术可以通过自动化、机器学习等方式，对大量重复性、繁琐的工作进行自动化处理，从而提高企业的工作效率。
例如，利用人工智能技术来处理客户服务请求、进行财务报表分析等工作，可以大大减少员工的时间和精力，使他们有更多的时间和精力去处理更具挑战性和高价值的工作。
2.降低成本人工智能技术可以通过自动化、智能化等方式，进一步降低企业的成本。
例如，自动驾驶技术可以帮助企业降低交通事故率、降低燃油支出、提高交通运输效率等；智能创造可以协助企业完成一些需要大量人力的工作，比如设计、广告、营销等，从而在减少人力成本的同时，提高作业准确度和作业质量。
3.提升用户体验人工智能技术还可以帮助企业提升用户体验，通过数据分析和预测，帮助企业更好地了解用户的需求和行为习惯，从而针对不同的用户进行个性化推荐和服务，提供更优质的客户体验。
4.促进创新人工智能技术可以帮助企业发现和发掘新的机会和创意，从而促进企业的创新。
例如，通过人工智能技术分析市场趋势和用户需求，帮助企业针对性地开展营销活动，提高市场占有率；通过数据挖掘和人工智能技术，发现新产品的开发机会，满足不同用户的需求；通过人工智能技术预测市场走势和风险，帮助企业更好地规划企业发展战略等。
三、人工智能技术在企业应用中的风险1.数据隐私人工智能技术需要大量的数据支持，包括用户的个人信息、行为数据等敏感信息。
如果这些数据泄漏或被不当使用，会给企业和用户带来巨大的损失和风险。
因此，在应用人工智能技术时，需要严格遵守相关机构的数据隐私保护规定，确保用户数据的安全。
整合资源推进生态环境保护信息化建设
03
我国生态环境保护信息化水平不断提高，为环境管理提供了更
加科学、精准、高效的技术手段。
生态环境保护信息化建设面临的挑战
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信息技术应用深度和广度不足
目前，信息技术在生态环境保护中的应用深度和广度还有待提高，需要
进一步拓展应用领域和提升应用效果。
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数据质量和共享程度有待提高
部分地区和部门的数据质量不高，影响了生态环境保护信息化建设的整 体效果。同时，数据共享程度也有待提高，需要加强跨部门、跨地区的 数据互通和共享。
提升生态环境保护工作效率
通过资源整合，可以优化工作流程，提高生态环 境保护工作的效率，减少人力、物力和财力的浪 费。
促进生态环境保护科技创新
整合资源可以促进科技创新，推动生态环境保护 领域的技术进步和研发，提高生态环境保护工作 的科技含量和竞争力。
整合资源的重要性
实现可持续发展
整合资源是实现可持续发展战略的重要途径，可以促进经济、社会和环境的协调发展，提高生态文明建设水平。
生态环境保护信息化建设中存在的问题
尽管我国在生态环境保护信息化建设方面取得了一定成绩，但也存在一些问题， 如信息共享机制不完善、数据质量参差不齐、信息应用水平不高等。
展望
完善生态环境保护信息化 建设的政…
加强信息化建设的政策法规， 完善信息共享机制，提高数据 质量，促进信息应用水平。
加强生态环境保护信息化 基础设施…
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出台相关政策和法规，鼓励和 引导企业、高校、科研机构等 参与生态环境保护信息化建设 ，形成全社会共同参与的良好 局面。
03
建立健全生态环境保护信息化 的标准体系，规范数据采集、 传输、处理和应用等方面的技 术要求。
环境监测及生态效应评价技术研究
环境监测及生态效应评价技术研究随着人们日益增长的环保意识，环境监测及生态效应评价技术也日渐成熟。
环境监测是指对环境中各种污染物质的浓度、分布、变化等进行系统、连续、全面的监测，以评估环境质量，确定环境状况和环保工作的成效，并进行预警和应急。
生态效应评价则是通过科学方法认识生态系统的现状、动态及其与环境变化的相互作用，分析环境对生态系统的影响和生态系统对环境的影响，提出相应防治措施以及评价其实效。
本文将就环境监测及生态效应评价技术研究进行探讨。
一、环境监测技术环境监测技术的快速发展主要得益于传感器技术、大数据平台和人工智能。
传感器作为技术的核心，可以采集与环境监测有关的各种参数信息，如温度、湿度、风速、气体浓度等，并将其传输至云端，实现对数据的实时分析和应用。
大数据平台则具有对海量数据进行处理、存储、建模的能力，以支持环境监测技术体系的建立和应用。
而人工智能可以利用深度学习、自然语言处理等技术对大量数据进行自动化分析，提高监测信息的质量与效率。
这些技术的联合应用，实现了环境监测网络化、智能化和精准化，提高了监测信息的准确性和时效性。
二、生态效应评价技术生态系统是人类生存的基础，因此其评价和保护具有非常重要的意义。
生态效应评价技术主要分为生态系统评估和生态工程监测两个方面。
生态系统评估是对生态系统进行定性和定量的综合评价，评估指标包括生态功能、生态流程和生态结构等，以了解生态系统的健康状况和稳定性。
而生态工程监测则是对人工干预的生态系统进行监测，以了解干预措施的效果和生态系统的恢复程度。
其中，生态系统评估是生态效应评价技术的重要组成部分。
该技术通过对生态系统进行系统分析和评价，为生态保护和人类活动提供了依据。
现有的生态系统评估方法主要包括生态系统服务、生态足迹、生态系统评估指标体系等。
这些方法不仅可以为环境管理部门和决策者提供决策支持，更可以为公众、企业和组织等提供生态环境保护的指导和建议。
三、发展趋势随着科技的进一步发展，环境监测及生态效应评价技术也会不断更新和完善。