人工智能及机器人课题检索
人工智能技术在文献检索中的应用

人工智能技术在文献检索中的应用随着科学技术的不断进步,人工智能技术已经逐渐应用到了文献检索中。
传统的文献检索方式通常是基于关键词检索,但这种方式无法有效地满足用户精准的信息需求。
而人工智能技术则可以更加智能地解决这个问题。
一、人工智能技术在文献检索中的应用1. 自然语言处理技术自然语言处理技术是一种将文本转换成计算机可以理解的语言的技术,可以实现文献检索的智能化。
通过自然语言处理技术,计算机可以深入理解文本,判断文本中的关键信息,同时过滤掉无用信息,提高文献检索的准确性。
2. 深度学习技术深度学习技术是一种基于神经网络的机器学习算法,可以通过大量数据来训练模型,实现文献检索的自动化。
通过深度学习技术,计算机可以自主学习用户的需求,更加准确地提供符合用户需求的文献信息。
3. 推荐算法推荐算法是一种基于用户行为的机器学习算法,可以通过用户的历史信息来推荐符合用户需求的文献。
通过分析用户搜索的历史数据和用户的偏好,计算机可以迅速推荐出符合用户需求的文献,提高用户的满意度。
二、人工智能技术在文献检索中的优势1. 提高了检索的精准度传统的文献检索方式通常基于关键词检索,但这种方式无法很好地满足用户的真正需求。
而人工智能技术可以通过半自动或智能化的方式,更加深入地分析用户的搜索需求,提高文献检索的精准度。
2. 提升了用户体验人工智能技术可以通过自主学习用户的需求,提高纸献检索的效率和准确性,同时也可以根据用户的兴趣来为用户推荐他们可能感兴趣的文献。
这种方式提升了用户体验,让用户更轻松地找到他们需要的信息。
3. 提高了检索效率在传统的文献检索方式下,人们需要手动输入关键字,根据返回的结果筛选出自己需要的文献。
而人工智能技术可以自主分析文献内容,更加准确地为用户提供相关的文献,同时也可以自动化地为用户筛选出他们想要的信息。
三、人工智能技术在文献检索中的应用前景人工智能技术在文献检索中的应用前景非常广阔。
未来,随着数据的不断增长和信息的不断更新,人工智能技术将继续发挥重要作用。
人工智能技术在文献检索中的应用研究

人工智能技术在文献检索中的应用研究随着信息技术的飞速发展,人工智能技术正在逐渐渗透到文献检索领域。
人工智能技术的应用,为文献检索带来了更高的效率和准确性,同时也提升了文献检索的智能化水平。
一、人工智能技术在文献检索中的应用文献检索是科研工作中不可或缺的一部分。
传统的文献检索方式往往需要大量的时间和精力,而且效率相对较低。
随着人工智能技术的不断发展,现在可以通过人工智能技术来实现文献的智能检索。
传统的文献检索通常利用关键词进行检索,但是缺点也很明显,同一个关键词可以表示不同的含义,相同的含义可能还有不同的表达方式。
而人工智能技术可以通过自然语言处理和机器学习等技术来对文献进行分类和分析,从而更加精确的找到所需文献。
二、人工智能技术在文献检索中的优势1. 高效性相较于传统的文献检索方式,利用人工智能技术检索文献可以大大提高效率。
如果需要检索的文献数量庞大,通过人工智能技术进行智能检索可以极大提高检索效率。
2. 精确性传统的文献检索方式往往受限于文献信息的表达方式和数据规模,容易出现误差。
而利用人工智能技术进行文献检索,可以克服这种限制,更加精确的找到所需文献。
3. 自动化人工智能技术检索文献可以实现自动化、智能化,大大减轻科研人员的工作压力。
特别是当面临大规模的文献数据时,利用人工智能技术检索文献在规定时间内快速完成任务。
三、人工智能技术在文献检索中的亟待解决的问题1. 优化算法目前,利用人工智能技术进行文献检索还存在一些问题,例如如何提高文献检索的效率、挖掘更多的信息等。
针对这个问题,可以通过优化算法或者加入一些新的算法,来提高人工智能技术检索文献的效率和准确性。
2. 数据量问题一方面由于文献数据库数据量很大,如果想要充分发挥人工智能技术的优势,需要足够的数据量来训练模型。
另一方面,高效的数据管理是一个很重要的问题。
解决这个问题需要建立有效的数据管理、处理和分享体系。
四、结语总而言之,在人工智能技术的不断发展下,人工智能技术在文献检索中的应用已经成为科研界的一个热门话题。
人工智能领域机器学习理论和模型方面88个课题名称

人工智能领域机器学习理论和模型方面88个课题名称以下是人工智能领域机器学习理论和模型方面的88个课题名称:1. 支持向量机的理论与应用2. 决策树算法研究与优化3. 随机森林模型的改进与应用4. 基于神经网络的模型优化与训练算法5. 卷积神经网络的结构设计与参数优化6. 递归神经网络的理论研究与应用7. 长短时记忆网络的改进与应用8. Transformer模型的研究与应用9. 堆叠自编码器的理论与实践10. 受限波尔兹曼机的理论研究与应用11. 稀疏编码模型的改进与应用12. 深度置信网络的优化与应用13. 半监督学习理论与算法研究14. 强化学习的理论与应用研究15. 深度强化学习的模型与算法研究16. 迁移学习的理论与方法研究17. 对抗学习与生成模型的研究与应用18. 多任务学习的理论与算法优化19. 主动学习的模型改进与应用20. 弱监督学习的方法与应用研究21. 增量学习的理论与算法研究22. 大规模机器学习的优化与并行化23. 稳定性理论在机器学习中的应用研究24. 联邦学习的理论与算法研究25. 记忆增强型神经网络的研究与应用26. 多模态学习的理论与算法研究27. 深度学习与图像分析的交叉研究28. 深度学习在自然语言处理中的应用研究29. 深度学习在语音处理中的应用研究30. 深度学习在视频分析中的应用研究31. 深度学习在推荐系统中的应用研究32. 深度学习在医疗图像诊断中的应用研究33. 深度学习在生物信息学中的应用研究34. 深度学习在金融预测中的应用研究35. 深度学习在交通流预测中的应用研究36. 深度学习在智能驾驶中的应用研究37. 深度学习在智能物联网中的应用研究38. 深度学习在虚拟现实中的应用研究39. 深度学习在增强现实中的应用研究40. 深度学习在游戏设计中的应用研究41. 深度学习在人脸识别中的应用研究42. 深度学习在行为识别中的应用研究43. 深度学习在目标检测中的应用研究44. 深度学习在图像生成中的应用研究45. 深度学习在时序数据预测中的应用研究46. 深度学习在推荐系统中的应用研究47. 深度学习在异常检测中的应用研究48. 深度学习在网络安全中的应用研究49. 深度学习在自动驾驶中的应用研究50. 深度学习在自然语言生成中的应用研究51. 深度学习在机器翻译中的应用研究52. 深度学习在情感分析中的应用研究53. 深度学习在问答系统中的应用研究54. 深度学习在文本分类中的应用研究55. 深度学习在音乐生成中的应用研究56. 深度学习在文本生成中的应用研究58. 深度学习在药物发现中的应用研究59. 深度学习在股票预测中的应用研究60. 深度学习在风控与反欺诈中的应用研究61. 深度学习在客户关系管理中的应用研究62. 深度学习在供应链优化中的应用研究63. 深度学习在销售预测中的应用研究64. 深度学习在舆情分析中的应用研究65. 深度学习在信用评估中的应用研究66. 深度学习在环境监测中的应用研究67. 深度学习在智能辅助决策中的应用研究68. 深度学习在智能城市中的应用研究69. 深度学习在智能家居中的应用研究70. 深度学习在智慧医疗中的应用研究71. 深度学习在工业控制中的应用研究72. 深度学习在电力系统中的应用研究73. 深度学习在农业领域中的应用研究74. 深度学习在物流优化中的应用研究75. 深度学习在循环经济中的应用研究76. 深度学习在智慧旅游中的应用研究77. 深度学习在智能交通中的应用研究78. 深度学习在智能安防中的应用研究79. 深度学习在智慧零售中的应用研究80. 深度学习在智能金融中的应用研究81. 深度学习在智能教育中的应用研究82. 深度学习在智能体育中的应用研究83. 深度学习在智能制造中的应用研究84. 深度学习在智能文化遗产中的应用研究85. 深度学习在智能环保中的应用研究86. 深度学习在智能航空航天中的应用研究88. 深度学习在智能军事中的应用研究。
人工智能领域强化学习算法和应用方面50个课题名称

人工智能领域强化学习算法和应用方面50个课题名称1. 基于强化学习的机器人动作规划2. 强化学习在自动驾驶系统中的应用3. 深度强化学习在游戏智能中的应用4. 强化学习在金融风险管理中的应用5. 基于强化学习的自适应网络控制6. 强化学习在医疗诊断中的应用7. 深度强化学习在自然语言处理中的应用8. 强化学习在物联网中的应用9. 自适应强化学习算法的研究与应用10. 强化学习在电力系统优化中的应用11. 强化学习在供应链管理中的应用12. 基于强化学习的无人机路径规划13. 强化学习在智慧城市中的应用14. 深度逆强化学习在行为识别中的应用15. 强化学习在资源调度中的应用16. 强化学习在推荐系统中的应用17. 基于强化学习的能源优化调度18. 强化学习在环境监测中的应用19. 深度强化学习在图像识别中的应用20. 强化学习在智能交通系统中的应用21. 基于强化学习的智能电力系统安全控制22. 强化学习在供水系统中的应用23. 强化学习在航天器控制中的应用24. 深度强化学习在药物筛选中的应用25. 强化学习在智能电网中的应用26. 强化学习在智能农业中的应用27. 强化学习在自动化制造中的应用28. 基于强化学习的机器人协作与任务分配29. 强化学习在医疗机器人中的应用30. 深度强化学习在语音识别中的应用31. 强化学习在飞行器自主导航中的应用32. 强化学习在工业过程控制中的应用33. 基于强化学习的智能电力系统调度与优化34. 强化学习在环境保护中的应用35. 强化学习在军事作战决策中的应用36. 深度强化学习在金融交易中的应用37. 强化学习在机器视觉中的应用38. 基于强化学习的智能制造质量控制39. 强化学习在网络安全中的应用40. 强化学习在智能家居中的应用41. 深度强化学习在自然语言生成中的应用42. 强化学习在环境资源分配中的应用43. 强化学习在智能物流中的应用44. 基于强化学习的智能电力系统故障诊断与恢复45. 强化学习在人机交互中的应用46. 强化学习在航空航天中的应用47. 深度强化学习在人脸识别中的应用48. 强化学习在智能楼宇中的应用49. 强化学习在无线通信中的应用50. 基于强化学习的智能电力系统容灾备份策略。
《人工智能机器人进课堂实验研究》结题报告

《人工智能机器人进课堂实验研究》结题报告一、课题的提出本课题所指的"人工智能机器人"主要是指随着信息技术和人工智能的飞速发展,机器人在功能和技术层次上有了很大的提高,推动了机器人概念的延伸。
将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人,这是一个概括的、含义广泛的概念。
这一划时代的概念产生,为机器人技术的发展,也为信息技术的发展,拓开了巨大的想象空间和新的创造天地。
智能机器人是信息技术发展的前沿领域,是一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科,蕴涵着极其丰富的教育资源。
我们努力做到探索出人工智能机器人进课堂的经验;形成一些优化课堂教学教育教学的方法与策略;研制出和应用好一批适用于中小学机器人教育教学和教育科研的软件或教材,并加强网络环境下多元资源库的建设,从而深化学校教育改革,提高校本培训的质量,使信息化建设与运用达到新的水平。
本课题由阿城市教师进修学校牵头,各个基层学校参加。
围绕本课题,设置专题研究课题:《运用现代教育技术优化人工智能机器人进课堂教学》、《信息资源环境下人工智能机器人进《网课堂教学研究性学习模式构建的研究》、《人工智能机器人进课堂教材的编制与应用研究》、络环境下人工智能机器人进课堂教学教育资源的开发及应用》。
本课题拟为:1、以点带面推动实践活动。
2、在不同类别的学校研究应用信息技术的个性与共性问题;3、侧重研究学科教学,尤其是在人工智能机器人进课堂教学背景下教学活动,继续教育和教育科研中信息技术的开发、利用、管理、评价诸问题。
二、课题的界定人工智能机器人作为能力培养研究性课程平台是一个开放的平台,学生在这个平台上可以创造性地使用各种元器件,充分开动脑筋,自由组合,开发出千变万化的各种不同的机器人。
他们会执行不同的任务,具有不同的外形,只要是个爱动脑筋的学生,具有不断进取的精神,就会获得无穷的知识和乐趣。
能力培养研究性课程培养学生的动手能力、协作能力、创造开发能力,还有科学思维能力等等。
人工智能领域模式识别和特征提取方面50个课题名称
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人工智能领域模式识别和特征提取方面50个课题名称1. 基于深度学习的图像分类与识别2. 人脸识别与表情分析3. 文字识别与自然语言处理4. 视频内容分析与行为识别5. 声音识别与语音处理6. 动态手势识别与跟踪7. 恶意软件检测与分类8. 医学图像分析与疾病诊断9. 图像去噪与复原10. 人工智能在智能交通系统中的应用11. 机器人视觉感知与自主导航12. 人机交互与情感识别13. 金融欺诈识别与预测14. 生物特征识别与身份验证15. 自动驾驶与智能交通规划16. 雷达图像分析与目标检测17. 在嵌入式系统中的特征提取与模式识别18. 基于人工智能的航空飞行监控与异常检测19. 环境感知与智能决策20. 药物分子活性预测与筛选21. 人体姿势识别与行为分析22. 食品质量检测与分级分类23. 基于人工智能的智能家居与物联网应用24. 网络安全与行为分析25. 遥感图像解译与地表目标识别26. 推荐系统与个性化广告27. 社交媒体情感分析与趋势预测28. 网络图像检索与相似图像推荐29. 行人检测与行人重识别30. 基于模式识别的肺部疾病辅助诊断31. 基于语义分析的问答系统32. 脑机接口与人脑信号处理33. 大规模数据集的特征学习与表示34. 人工智能在农业领域的图像识别与农作物病害预测35. 人工智能在能源领域的数据识别与分析36. 基于计算机视觉的人群流动与交通研究37. 人工智能在社会网络分析中的应用38. 基于卷积神经网络的图像风格迁移39. 基于深度学习的人体姿态估计与动作识别40. 基于人工神经网络的行为决策与优化41. 基于图像分割的目标精确定位42. 基于图像生成对抗网络的图像修复与增强43. 基于时空模型的视频推荐与推荐系统44. 基于机器学习的股票市场预测与趋势分析45. 基于图像识别的室内定位与导航系统46. 基于人工智能的心理健康分析与诊断47. 基于计算机视觉的智能安防监控系统48. 基于神经网络的舆情分析与舆论挖掘49. 基于协同过滤的个性化推荐系统50. 基于深度强化学习的智能游戏设计与决策。
文献检索作业格式
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《文献检索》结课作业《标题************************》姓名:****学号:*****专业:******计算机在人工智能中的应用(三号、宋体)(The calculator is applicated in the artificial intelligence)一、课题分析:(宋体、小四号)人工智能是用计算机来探索和模拟人类的某些智力活动,使计算机具有智能化的功能,具有听、看、说和思想的能力,能模拟人脑进行推理、规划、设计、思考、学习等活动,达到模拟人类某些智能化行为的目的。
人工智能的形成和发展是控制论、信息论、系统论、计算机科学、神经生理学心理学、数学和哲学等多种学科以及先进的技术手段相互渗透的结果,也是由于电、子计算机的出现和广泛应用的结果。
人工智能的应用包括自然语言理解、专家系统和机器人等许多领域,其应用和发展的前景非常广阔。
本课题主要了解人工智能在机器人中的应用。
二、中图分类号:TP18(工程技术类);(宋体、小四号)三、关键词:人工智能(Artificial intelligence);机器人(Robot)(宋体、小四号)检索式:人工智能*机器人检索式: Artificial intelligence AND Robot四、检索步骤和结果:(宋体、小四号)3、选择中文数据库检出相关文献:A、《CNKI期刊全文数据库》按关键词进行检索得相关文献:5篇(1)、人工智能在计算机网络技术中的应用玉溪师范学院学报 2001 02………………………………………………….B、选用数据库:《博硕士论文-万方数据库》按关键词进行检索得相关文献:5篇(1)……………………………………………C、选用数据库:《维普数据库》按关键词进行检索得相关文献:5篇D、根据所选课题,运用追溯法查找与课题相关的文献:5篇(1)……………………………………………5、利用搜索引擎:A、“百度”/查找相关网页:查找到相关网页数约:49,000篇。
人工智能 相关科研课题

人工智能(Artificial Intelligence)是一个广泛的领域,包含了许多不同的研究课题。
以下是一些与人工智能相关的科研课题:1. 机器学习(Machine Learning):研究如何通过算法和模型使计算机系统具备从数据中学习和改进的能力。
其中包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法。
2. 自然语言处理(Natural Language Processing):关注计算机理解和生成自然语言的能力,包括文本分类、情感分析、机器翻译等课题。
3. 计算机视觉(Computer Vision):研究使计算机系统能够理解和解释图像和视频数据的方法,包括目标检测、图像分割、人脸识别等。
4. 机器人学(Robotics):研究如何开发具有感知、决策和执行能力的自主机器人系统,使其能够在现实世界中进行交互和操作。
5. 虚拟智能助手(Virtual Intelligent Assistants):研究使计算机能够与人进行自然语言对话,并提供个性化的帮助和服务。
6. 强化学习(Reinforcement Learning):研究如何通过与环境的交互来实现机器智能,使计算机系统能够通过试错学习来优化决策和行动。
7. 人工智能伦理(AI Ethics):研究在人工智能应用中涉及的伦理问题,包括隐私保护、公平性、透明度和责任等方面的考量。
8. 人工智能在医疗领域的应用(AI in Healthcare):研究如何利用人工智能技术来改进医疗诊断、药物研发、病理分析等医疗领域的应用。
9. 人机交互(Human-Computer Interaction):研究如何设计更加智能、人性化和用户友好的人机界面和交互方式。
上述只是人工智能领域的一些例子,实际上还有更多相关的科研课题。
随着人工智能的不断发展和进步,这个领域的研究也会不断涌现出新的课题和挑战。
人工智能导论论文课题研究

人工智能导论论文课题研究人工智能,作为当今科技领域最为活跃和前沿的研究方向之一,其发展速度和影响力不断刷新着人类的认知边界。
本文旨在对人工智能导论进行深入探讨,从其定义、发展历程、关键技术、应用领域以及未来趋势等方面进行全面分析,以期为读者提供一个全面而深入的视角。
人工智能的定义与发展历程人工智能,简称AI,是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自20世纪50年代人工智能概念的提出以来,人工智能经历了多次起伏,从最初的乐观主义到70年代的低谷,再到80年代的专家系统复兴,直至21世纪初深度学习技术的突破,人工智能迎来了前所未有的发展机遇。
关键技术与理论基础人工智能的关键技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习是使计算机系统利用数据进行自我改进的技术,而深度学习则是机器学习的一个子集,主要依赖于人工神经网络。
自然语言处理使机器能够理解和生成人类语言,而计算机视觉则使机器能够“看到”和理解图像和视频中的内容。
人工智能的应用领域人工智能的应用领域极为广泛,包括但不限于医疗健康、金融服务、智能制造、教育、交通、娱乐等。
在医疗领域,AI可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定;在金融领域,AI可以进行风险评估和欺诈检测;在教育领域,AI可以根据学生的学习情况提供个性化的学习建议;在交通领域,自动驾驶技术正在逐步改变我们的出行方式。
人工智能的伦理与社会影响随着人工智能技术的快速发展,其带来的伦理和社会问题也日益凸显。
例如,数据隐私保护、算法偏见、就业替代等问题成为公众关注的焦点。
如何平衡技术发展与伦理道德,确保人工智能技术的健康发展,是当前社会需要共同面对的挑战。
未来趋势与展望展望未来,人工智能将继续在多个领域发挥重要作用。
随着技术的不断进步,我们有理由相信,人工智能将更加智能化、个性化,更好地服务于人类社会。
人工智能领域人机交互和智能界面方面50个课题名称

人工智能领域人机交互和智能界面方面50个课题名称1. 基于语音识别的智能语音助手设计与优化2. 面部表情识别技术在情感智能交互中的应用3. 脑机接口技术应用于人机交互的研究4. 基于深度学习的手势识别与优化5. 基于眼动追踪技术的注意力控制界面设计6. 智能交互中的情境感知与自适应算法研究7. 基于虚拟现实技术的沉浸式人机交互界面设计8. 基于情感识别的智能化可穿戴设备开发9. 脑机交互技术在游戏界面中的应用研究10. 基于眼动追踪的视线交互界面设计与优化11. 智能交互中的情感生成与表达技术研究12. 基于自然语言处理技术的智能对话系统开发13. 基于虚拟助手的智能家居控制界面设计与优化14. 脑机接口技术在身体残疾人辅助交互中的应用15. 基于语音合成技术的自然交互界面设计与开发16. 使用虚拟现实技术进行自然场景中的人机交互研究17. 基于机器学习的手势认知与动作预测算法研究18. 面向智能驾驶的语音和手势交互技术研究19. 脑机接口技术在娱乐界面中的应用研究20. 深度学习算法在情感识别与生成中的应用研究21. 基于虚拟现实技术的智能化健身交互界面设计22. 基于人脸识别技术的智能安防监控界面开发23. 脑机接口技术在虚拟现实游戏中的应用研究24. 混合现实技术在工业界面中的应用研究25. 基于情感识别的自适应用户界面设计与开发26. 基于深度学习的手势追踪与识别技术研究27. 面向智能教育的交互式学习界面设计与优化28. 基于虚拟现实技术的智能交通驾驶界面研究29. 脑机接口技术在虚拟现实交互游戏中的应用研究30. 基于情感识别的智能音乐推荐界面设计与优化31. 基于深度学习的人体姿态识别与动作生成技术研究32. 基于虚拟现实技术的远程协作界面设计与开发33. 面向智能医疗的交互式诊断界面设计与优化34. 基于手势识别技术的虚拟角色操作界面研究35. 脑机接口技术在智能家居控制中的应用研究36. 基于情感识别的智能虚拟助手设计与开发37. 基于虚拟现实技术的智能电子商务界面研究38. 脑机接口技术在虚拟现实娱乐中的应用研究39. 基于深度学习的情感分类与生成技术研究40. 面向智能餐饮的交互式点餐界面设计与优化41. 基于手势识别技术的移动设备交互界面研究42. 脑机接口技术在虚拟现实培训中的应用研究43. 基于情感识别的智能社交平台界面设计与开发44. 基于虚拟现实技术的智能旅游导航界面研究45. 深度学习算法在姿势检测与跟踪中的应用研究46. 面向智能办公的交互式协作界面设计与优化47. 基于手势识别技术的虚拟仿真操作界面研究48. 脑机接口技术在虚拟现实疗法中的应用研究49. 基于情感识别的智能广告推送界面设计与开发50. 基于虚拟现实技术的智能出行服务界面研究。
人工智能在文献检索中的应用研究

人工智能在文献检索中的应用研究一、引言文献检索一直是科研工作者和学者不可少的工作,如何快速并准确地检索到所需文献一直是人们探索的问题。
随着人工智能的发展,人工智能在文献检索方面的应用也逐渐被重视和广泛应用,本文将从人工智能在文献检索中的应用研究进行深入探讨。
二、文献检索的瓶颈问题1.大数据时代的挑战在大数据时代,科技领域的数据量呈指数级别快速增长,例如PubMed、Web of Science、CNKI等数据库中都积累了相当庞大的数据,文献中涉及的关键词、作者姓名、机构、出版社等信息几乎无处不在。
这些平台提供了全世界数以亿计的学术资源,其中蕴含了无限的知识,但挑战也随之而来:如何快速、准确搜索到所需要的文献,这是一个亟待解决的问题。
2.传统文献检索的弊端传统检索技术主要依赖于人工标注的方法,需要花费大量的人工和财力进行处理,而大数据时代的科研工作者需要查看相对应的文献进行学习和研究,如果只是利用人工检索方法,将耗费大量的人力物力,同时,也无法保证检索结果的准确性和及时性。
3.人工智能技术对文献检索的应用随着人工智能技术的飞速发展,人工智能成为了解决文献检索难题的最佳选择。
三、人工智能技术在文献检索中的应用1.自然语言处理技术(NLP)自然语言处理是人工智能技术的一个分支,其主要任务是让计算机能够理解、处理人类使用的语言,对文献检索来说,主要是针对查询相关的文本信息进行处理。
传统的文献检索中,检索的关键词可能存在歧义、多义性问题,而通过自然语言处理技术的处理,文献检索中的关键字可以得到更好的语义理解,并更加准确。
自然语言处理技术可以实现对文献的智能分类、提取和分析,大大优化了文献检索质量和工作效率。
2.机器学习技术机器学习技术可以通过历史记录和用户反馈信息,为文献检索提供更准确的搜索结果。
机器学习技术可以实现对文献的内容、出版年份、作者、研究领域等元素进行自动分类、聚合,并根据不同用户的习惯性搜索提供更适合其需要的文献资源。
人工智能技术在高校图书馆信息检索中的应用研究

人工智能技术在高校图书馆信息检索中的应用研究第一篇范文在信息化时代,人工智能(AI)技术的快速发展为各个领域带来了前所未有的变革。
高校图书馆作为知识传播和创新研究的重要场所,信息检索的需求日益增长。
将人工智能技术应用于高校图书馆信息检索中,不仅能够提高检索效率,还可以为用户提供更加个性化、精准的检索服务。
本文将对人工智能技术在高校图书馆信息检索中的应用进行深入研究,探讨其优势、挑战和发展趋势。
1. 人工智能技术在高校图书馆信息检索中的优势1.1 提高检索效率1.2 实现精准检索传统的信息检索方法往往依赖于关键词匹配,容易产生大量的冗余结果。
而人工智能技术可以通过对文献内容的深度分析,理解其语义和上下文关系,从而实现精准检索,为用户提供高质量的信息。
1.3 提供个性化服务2. 人工智能技术在高校图书馆信息检索中的挑战2.1 数据质量和隐私保护2.2 技术更新和人才培养3. 人工智能技术在高校图书馆信息检索中的发展趋势随着人工智能技术的不断成熟,其在高校图书馆信息检索中的应用将更加广泛。
未来,智能化信息检索系统将成为图书馆服务的重要组成部分。
同时,图书馆员也需要不断提升自身素质,适应智能化时代的发展需求。
第二篇范文在这个被信息洪流淹没的时代,高校图书馆是知识的灯塔,指引着求知者前行的方向。
而人工智能,这个被誉为"新石油"的技术,正在悄然改变着图书馆的信息检索方式。
今天,我们就从另一个角度,探讨人工智能技术在高校图书馆信息检索中的应用研究。
1. 人工智能技术的"人性化"应用2. 人工智能技术的"智慧化"应用3. 人工智能技术的"个性化"应用视角的意义和目的对于图书馆员来说,他们需要适应人工智能技术的发展,提升自身的技术能力,以适应未来的工作环境。
对于用户来说,他们可以享受到更加便捷、高效、个性化的图书馆服务。
第三篇范文1. 人工智能技术的"智能化"应用2. 人工智能技术的"个性化"应用个性化的服务是人工智能技术的另一大优势。
人工智能领域人机交互和智能界面方面88个课题名称

人工智能领域人机交互和智能界面方面88个课题名称1. 基于人工智能的人机交互设计方法研究2. 移动端人机交互界面设计优化3. 虚拟现实中的人机交互技术研究4. 自然语言处理在人机交互中的应用研究5. 基于眼动数据的人机交互界面设计研究6. 人脸识别技术在人机交互中的应用研究7. 基于机器学习的智能用户界面设计研究8. 情感识别在人机交互中的应用研究9. 基于深度学习的人机交互界面自动生成方法研究10. 多模态用户界面设计与交互研究11. 计算机视觉技术在人机交互中的应用研究12. 联邦学习在人机交互中的应用研究13. 可穿戴设备中的人机交互设计优化14. 触觉反馈技术在人机交互中的应用研究15. 基于人工智能的创造性交互界面研究16. 人机交互中的隐私保护技术研究17. 眼动追踪技术在人机交互中的应用研究18. 基于语音识别的人机交互界面设计研究19. 稀疏编码在人机交互中的应用研究20. 人机交互中的情感计算研究21. 用户行为分析在人机交互中的应用研究22. 机器学习算法在智能用户界面设计中的应用研究23. 自动化设计系统在人机交互中的应用研究24. 用户体验评估在人机交互中的应用研究25. 可视化技术在人机交互中的应用研究26. 元学习算法在智能用户界面设计中的应用研究27. 增强现实中的人机交互技术研究28. 面部表情识别在人机交互中的应用研究29. 社交机器人中的人机交互设计研究30. 基于搜索算法的智能用户界面设计研究31. 用户模型构建在人机交互中的应用研究32. 恶意行为检测在人机交互中的应用研究33. 可穿戴设备中的智能用户界面研究34. 智能音箱中的人机交互设计优化35. 深度强化学习在人机交互中的应用研究36. 三维界面设计在人机交互中的应用研究37. 意图识别技术在人机交互中的应用研究38. 用户画像构建在人机交互中的应用研究39. 运动捕捉技术在人机交互中的应用研究40. 车载智能界面设计优化研究41. 基于心理学模型的人机交互界面设计研究42. 混合现实中的人机交互技术研究43. 手势识别技术在人机交互中的应用研究44. 场景理解在人机交互中的应用研究45. 知识图谱在智能用户界面设计中的应用研究46. 用户认知过程研究对人机交互界面设计的影响47. 强化学习算法在智能用户界面设计中的应用研究48. 基于情景感知的智能用户界面优化研究49. 虚拟助手中的人机交互设计研究50. 语音合成技术在人机交互中的应用研究51. 异常检测算法在人机交互中的应用研究52. 基于深度学习的虚拟人设计研究53. 交互设计中的行为分析与模式识别研究54. 可信计算技术在人机交互中的应用研究55. 无线通信技术在人机交互中的应用研究56. 多智能体系统的人机交互设计研究57. 基于情感计算的智能用户界面设计研究58. 数字孪生技术在人机交互中的应用研究59. 用户行为建模在人机交互中的应用研究60. 基于神经网络的人机交互界面设计研究61. 虚拟现实中的智能用户界面设计研究62. 基于情境感知的人机交互优化研究63. 知识图谱技术在人机交互中的应用研究64. 碰触反馈技术在人机交互中的应用研究65. 基于时间序列分析的人机交互界面优化研究66. 机器学习算法在人机交互界面优化中的应用研究67. 视觉感知技术在人机交互中的应用研究68. 个性化推荐技术在智能用户界面设计中的应用研究69. 用户认知行为建模在人机交互中的应用研究70. 运动识别技术在人机交互中的应用研究71. 智能语音交互界面设计研究72. 智能用户界面中的跨媒体交互研究73. 聊天机器人中的人机交互设计研究74. 人机交互中的情感分析研究75. 注意力计算技术在人机交互中的应用研究76. 学习模型在人机交互界面设计中的应用研究77. 基于数据挖掘的人机交互界面优化研究78. 多媒体信息处理在人机交互中的应用研究79. 教育领域中的人机交互设计研究80. 基于深度学习的用户认知模型研究在人机交互中的应用81. 触摸识别技术在人机交互中的应用研究82. 智能交通系统中的人机交互界面设计研究83. 用户画像建模在人机交互中的应用研究84. 智能电子设备中的人机交互设计研究85. 基于神经网络的虚拟人设计研究86. 用户心理模型在人机交互中的应用研究87. 网络安全技术在人机交互中的应用研究88. 自动化设计系统在智能用户界面设计中的应用研究。
人工智能毕设课题—60个

人工智能毕设课题—60个以下是一些人工智能相关的毕设课题的示例:1.人工智能在医学影像诊断中的应用:基于深度学习算法,开发一个能够自动识别和分类医学影像中疾病和异常的系统。
2.基于自然语言处理的情感分析和情感识别:通过使用自然语言处理和机器学习技术,设计一个系统来自动识别和分析文本中的情感和情感倾向。
3.机器学习在金融风控中的应用:利用机器学习算法,建立一个金融风控模型,用于评估借贷风险、信用评分等。
4.自动驾驶系统的开发:使用计算机视觉和深度学习技术,设计一个能够实现自动驾驶的系统,包括车道识别、交通标志识别、自动导航等功能。
5.智能推荐系统的设计与优化:通过利用协同过滤、深度学习等技术,开发一个个性化的智能推荐系统,用于商品、音乐、电影等领域的推荐。
6.机器人导航与路径规划:设计一个能够在未知环境中自主导航和规划最优路径的机器人系统,基于SLAM 和路径优化算法。
7.基于图像生成和图像处理的艺术创作:使用生成对抗网络(GAN)和图像处理算法,研究艺术创作方面的人工智能应用,如图像风格转换、图像生成等。
8.人工智能在智慧城市中的应用:通过数据分析和机器学习技术,研究人工智能在智慧交通、能源管理、环境监测等方面的应用。
9.基于深度学习的语音和语言处理:开发一个能够自动转写和理解语音,并进行自然语言处理的系统。
10.机器学习在物体识别和目标检测中的应用:利用卷积神经网络(CNN)和目标检测算法,开发一个能够识别和检测图像中物体的智能系统。
11.人机协同系统的设计与优化:通过人工智能技术和机器学习算法,研究和优化人和机器之间的协同工作模式,提高工作效率和质量。
12.聊天机器人的设计与开发:使用自然语言处理和对话系统的技术,设计一个能够进行自动对话和提供信息的聊天机器人。
13.机器学习在大数据分析中的应用:研究和开发机器学习算法,用于大规模数据集的分析和预测,包括数据挖掘、模式识别等领域。
14.人工智能在智能家居中的应用:通过人工智能和物联网技术,设计一个智能家居系统,能够自动控制家居设备、提供人机交互等功能。
人工智能微型课题研究论文
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人工智能微型课题研究论文人工智能,作为当今科技领域最前沿的研究方向之一,正以前所未有的速度和规模影响着我们的生活和工作。
随着技术的不断进步,人工智能在各个领域的应用也越来越广泛,从医疗诊断到自动驾驶,从智能家居到个性化推荐系统,人工智能正在逐步改变我们的生活方式。
本文将对人工智能的微型课题进行研究,探讨其在特定领域的应用和影响。
引言人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
本文将从人工智能的基本原理出发,探讨其在特定领域的应用,并分析其潜在的社会影响。
人工智能的基本原理人工智能的核心在于算法和数据。
算法是人工智能系统的灵魂,它们决定了系统如何学习、推理和做出决策。
数据则是人工智能系统的血液,为算法提供学习的基础。
通过大量的数据输入,人工智能系统能够不断优化其算法,提高其性能。
人工智能的应用领域1. 医疗健康:人工智能在医疗领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发等。
通过深度学习算法,人工智能能够分析医学影像,辅助医生进行疾病诊断。
2. 自动驾驶:自动驾驶汽车利用机器学习、计算机视觉等技术,实现车辆的自主导航。
这些系统能够识别交通信号、行人和其他车辆,做出相应的驾驶决策。
3. 智能家居:智能家居系统通过学习用户的生活习惯,自动调节家庭环境,如温度、照明等,提高居住的舒适度。
4. 个性化推荐:在线购物平台和视频流媒体服务利用人工智能技术,根据用户的历史行为和偏好,推荐商品或内容。
人工智能的社会影响人工智能的发展对社会产生了深远的影响。
一方面,它提高了生产效率,改善了人们的生活质量;另一方面,它也带来了就业结构的变化、隐私保护等问题。
1. 就业影响:自动化和智能化技术的发展可能会导致某些职业的消失,同时也创造了新的就业机会。
人工智能领域科研课题课题
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人工智能领域科研课题
一、机器学习与深度学习
1. 深度学习算法的创新与优化
2. 迁移学习与自适应学习的研究
3. 半监督学习和无监督学习的方法研究
4. 强化学习算法的改进与应用
5. 深度学习在自然语言处理中的应用
6. 深度学习在计算机视觉中的应用
7. 深度学习在音频识别和语音处理中的应用
二、计算机视觉与图像处理
1. 图像识别和分类算法的研究与应用
2. 目标检测与跟踪算法的研究与应用
3. 图像增强与复原算法的研究与应用
4. 三维视觉与重建算法的研究与应用
5. 视频分析与处理算法的研究与应用
6. 计算机视觉在智能驾驶中的应用研究
7. 计算机视觉在医学影像分析中的应用研究
三、自然语言处理与语音识别
1. 自然语言处理的基础算法研究
2. 语义理解和文本生成的研究与应用
3. 语音识别算法的优化与实现
4. 语音合成算法的优化与实现
5. 自然语言处理在人机交互中的应用研究
6. 自然语言处理在智能客服中的应用研究
7. 自然语言处理在机器翻译中的应用研究
四、知识表示与推理
1. 知识图谱的构建与表示方法研究
2. 基于知识的推理与决策支持研究
3. 知识表示学习的研究与应用
4. 知识推理在自然语言处理中的应用研究
5. 基于知识的自动化决策系统研究与应用
6. 基于知识的推荐系统和风控模型研究与应用
7. 知识表示与推理在金融、医疗等领域的应用研究
8. 基于知识表示与推理的智能系统设计与优化。
9. 基于知识表示与推理的机器人行为控制与决策策略优化。
人工智能领域增强学习和控制理论方面50个课题名称
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人工智能领域增强学习和控制理论方面50个课题名称1. 强化学习算法在自动驾驶中的应用2. 基于增强学习的智能机器人路径规划3. 多智能体强化学习在协作任务中的应用4. 强化学习在金融投资决策中的应用5. 增强学习在无人机飞行控制中的应用6. 控制理论在人工智能系统中的应用研究7. 强化学习在智能电力系统中的应用8. 基于增强学习的智能交通信号控制系统9. 强化学习在智能制造中的应用10. 多智能体强化学习在多机器人协作中的应用11. 增强学习在网络安全中的应用12. 控制理论在自然语言处理中的应用研究13. 强化学习算法在医疗决策支持系统中的应用14. 基于增强学习的智能电力负荷预测15. 强化学习算法在智能家居系统中的应用16. 控制理论在图像处理中的应用研究17. 强化学习在智能化仓储管理中的应用18. 增强学习在智能农业中的应用19. 控制理论在人工智能游戏中的应用研究20. 强化学习算法在无人船舶自主导航中的应用21. 基于增强学习的智能能源管理系统22. 强化学习在医疗影像分析中的应用23. 控制理论在自动文本摘要中的应用研究24. 强化学习算法在智能物流中的应用25. 增强学习在智能电网中的应用26. 控制理论在虚拟现实系统中的应用研究27. 强化学习在智能供应链管理中的应用28. 基于增强学习的智能电力负荷控制29. 强化学习算法在航空飞行控制中的应用30. 控制理论在情感识别中的应用研究31. 强化学习在智能交通系统中的应用32. 增强学习在机器人视觉导航中的应用33. 控制理论在语音识别中的应用研究34. 强化学习算法在智能配送系统中的应用35. 基于增强学习的智能电力调度系统36. 强化学习在智能建筑中的应用37. 控制理论在机器人路径规划中的应用研究38. 增强学习在智能车辆控制中的应用39. 强化学习算法在智能安防系统中的应用40. 控制理论在音乐生成中的应用研究41. 强化学习在智能物流仓储中的应用42. 基于增强学习的现代化智能能源系统43. 强化学习算法在智能决策支持系统中的应用44. 控制理论在人机交互中的应用研究45. 强化学习在智能城市管理中的应用46. 增强学习在机器人抓取技术中的应用47. 控制理论在无人机路径规划中的应用研究48. 强化学习算法在智能环境监测中的应用49. 基于增强学习的智能电力优化调度系统50. 强化学习在智能推荐系统中的应用。
人工智能技术在信息检索中的应用研究

人工智能技术在信息检索中的应用研究一、引言随着信息时代的到来,信息的获取和处理成为了当今社会最主要的挑战之一。
在过去,信息的获取主要依靠人工操作,无法满足快速、准确、大规模的需求。
而如今,随着人工智能技术的快速发展,信息检索领域正迎来一次革命。
二、人工智能技术与信息检索的结合1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能技术在信息检索中的重要应用之一。
传统的检索系统主要依赖关键词的匹配,无法很好地理解用户的查询意图。
而自然语言处理技术可以对用户输入的自然语言进行分析和处理,实现语义匹配。
通过深度学习等技术,检索系统可以更好地理解用户的查询意图,提供更精确的搜索结果。
2. 机器学习机器学习在信息检索中的应用也越来越广泛。
机器学习可以利用大量的数据进行训练,不断优化模型,在信息检索中可以用于优化搜索算法、推荐系统等。
例如,通过分析用户的历史搜索数据和行为,可以建立用户画像,实现个性化推荐。
机器学习的应用不仅提高了信息检索的准确性,还能够大幅提升用户体验。
3. 图像识别随着社交媒体和共享平台的兴起,图像搜索变得越来越重要。
图像识别技术可以帮助用户通过图片搜索相关信息。
通过深度学习算法,图像识别在信息检索中的准确性和实时性得到了显著提高。
例如,当用户拍摄一张图片并上传到搜索引擎,搜索引擎可以通过图像识别技术识别出图片中的物体或场景,并提供相关信息。
三、人工智能技术在信息检索中的挑战虽然人工智能技术在信息检索中发挥了巨大作用,但仍面临一些挑战。
1. 数据隐私与安全在信息检索中,用户需要提供一定的个人信息,这涉及用户的隐私和安全问题。
如何在使用人工智能技术的同时保护用户的数据隐私成为了一个重要问题。
目前,一些技术如加密算法和去隐私技术被应用在信息检索中,但仍需进一步完善。
2. 信息过载随着互联网的发展,信息过载成为了一个普遍存在的问题。
人工智能技术可以帮助用户更快速、准确地检索到所需信息,但同时也带来了信息过载的威胁。
基于人工智能的智能检索技术研究
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基于人工智能的智能检索技术研究智能检索技术是近年来随着人工智能技术的快速发展而备受关注的领域,其应用领域涵盖了互联网搜索、信息检索、智能推荐系统等多个领域。
基于人工智能的智能检索技术更是在这一背景下迅速崛起,并已经成为研究者们关注的热点问题之一。
智能检索技术的发展不仅能够提高信息检索的效率和准确性,同时也为用户提供更加个性化和智能化的信息服务。
本文将探讨基于人工智能的智能检索技术的研究现状、发展趋势以及未来的挑战与机遇。
首先,我们需要了解什么是智能检索技术。
智能检索技术是利用人工智能技术对海量数据进行高效、准确的搜索和检索的过程。
传统的信息检索系统主要依靠关键词匹配来进行搜索,这种方法往往会导致搜索结果的质量参差不齐,难以满足用户的需求。
而基于人工智能的智能检索技术则可以通过深度学习、自然语言处理等技术对用户的需求进行更加准确的理解和分析,从而提供更为精准和个性化的搜索结果。
目前,基于人工智能的智能检索技术已经在许多领域取得了重要进展。
在互联网搜索领域,谷歌、百度等搜索引擎已经开始采用深度学习和神经网络等技术来改善搜索结果的质量。
通过分析用户的搜索历史、所在位置等信息,搜索引擎可以更好地理解用户的需求,并提供更加符合用户需求的搜索结果。
在智能推荐系统领域,基于人工智能的推荐算法已经成为许多互联网企业提供个性化产品和服务的核心技术。
通过分析用户的行为数据、偏好等信息,推荐系统可以为用户提供符合其兴趣爱好的内容,从而提高用户的满意度和粘性。
除了在互联网领域,基于人工智能的智能检索技术还在其他领域有广泛的应用。
在医疗领域,智能检索技术可以帮助医生更快速、准确地获取医学文献、病例等信息,从而提高诊断和治疗的效率。
在金融领域,智能检索技术可以帮助银行等金融机构更好地管理和分析客户的交易数据,预测风险等。
在教育领域,智能检索技术可以帮助学生更方便地获取学习资料,辅助老师更好地进行教学。
然而,尽管基于人工智能的智能检索技术在各个领域都有广泛的应用,但目前仍存在许多挑战和问题。
人工智能在智能机器人领域中的研究与运用
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人工智能在智能机器人领域中的研究与运用人工智能(AI)為一门综合性技术学科,主要是对人类智能机理以及计算机模拟人类智能活动运行的形式进行研究。
该学科经过几十年的发展,已经取得了许多令人惊叹的成绩,具体是在专家系统、人工神经网络以及多样化智能算法等方面显现出来。
智能机器人可以被视为对人整体性模拟的系统,其形态是多样化的,人工智能在智能机器人领域中的应用,为新型人工智能思想与技术的衍生与发展奠定基础。
本文笔者在阅览大量文献资料的基础上,对人工智能在智能机器人领域中的具体运用进行探究。
1列举人工智能的研究内容1.1模式识别在对人工智能系统研究的过程中,对其模式识别版块的研究,实质上就是借用计算机技术,将人体对外界环境的感知功能以某种程序规整到计算机体系中,从而构建出智能化识别系统。
[1]计算机体系可以将个体感知与识别能力呈现出来,在自体数据库信息资源的协助下,将文字、表格、声音以及图式等内容显现出来。
人工智能系统中的模式识别通常要经历数据信息收集、预处理、基元提取、模式分类等流程。
1.2机器视觉这一人工智能技术是在模式识别基础上发展起来的,其最大的功效是可以将人体视觉的识别功能虚拟化构建出来,在模仿人类对事物的理解功能上也体现出一定的优越性。
对机器视觉功能的深入,在打破原有技术局限性方面有所建树,同时也使其演变成一门独立性较强的学科,在发展的进程中向更深层次延展。
在对机器视觉研究过程中,工作运行的方向大多数是对个体视觉的模拟,确保机器人系统顺利的洞察与掌握生态景观等不同信息,对其进行深度探究从而构建出具有图像机器视觉效应,此时机器人自体具备了人的视觉功效,在立体视觉、视觉检验、动态图像分析等形式运行的进程中,机器人能够自行的对外部图像的内涵进行理解与挖掘,继而将反映机器人运转状态的信息资源提供给机器人运控控制系统。
1.3机器学习机器学习可以被视为智能化发展的重要技术,最大的特色是对个体智力进行模仿从而达到获取知识资源的目标,此时机器人能够为人类提供更为优质的服务。
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文献检索课程姓名 _________ 班级 _______ 学号___________ 检索课题(中文) __________________________(英文) __________________________人工智能及机器人课题检索1:检索途径:中文数据库——清华数据库——主题词“人工智能及机器人”浅谈自动化技术与人工智能的发展对机器人研究的影响电子制作, Practical Electronics,编辑部邮箱,2013年05期[给本刊投稿]【作者】王晓言;【机构】济南中油西瓦克控制设备有限公司;【摘要】机器人一词由来已久,但时至今日国际上还未有一个完善的定义被广泛认可。
尽管如此,随着自动化技术的产生和高速发展,特别是人工智能的产生和发展.机器人技术有了长足的进步,人们在不断探索中发明和使用不同类型的机器人为人类服务。
【关键词】自动化技术;人工智能;机器人;【所属期刊栏目】科学论坛(2013年05期)浅谈我国工业机器人技术现状与产业化发展西部资源, Westem Resources,编辑部邮箱,2015年06期[给本刊投稿]【作者】杜欣悦;【机构】湖南省长沙市实验中学;【摘要】工业机器人是一种集计算机科学技术、电子工程技术、机械工程技术、信息传感器技术、人工智能学、控制理论等学科于一体的高新技术,工业机器人技术是目前各个国家研究的重点技术,本文主要针对我国工业机器人技术现状与产业化发展进行分析。
【关键词】我国工业机器人;技术现状;产业化发展;2: 检索途径:中文数据库——万方数据库——主题词“人工智能及机器人”浅谈人工智能在机械电子工程中的应用0推荐查看全文下载全文导出添加到引用通知分享到|下载PDF阅读器doi:10.3969/j.issn.2095-6630.2015.33.565摘要:改革开放以来,机械电子工程得到了快速发展,在生产生活中的地位也不断提高.然而,在发挥着巨大作用的同时,对于科学技术水平的提高也迫在眉睫.通过人工智能在机械电子工程中的应用,能够为机械电子工程的未来发展提供更多更好的机遇.本文通过对人工智能和机械电子工程的分析,从而探讨人工智能在机械电子工程中的应用前景.作者:汤敏作者单位:江苏和兴建筑装饰工程有限公司刊名:建筑工程技术与设计Journal:Architectural Engineering Technology and Besign年,卷(期) :2015, (33)关键词:人工智能机械电子工程机器人在线出版日2015年12月30日期:3:检索途径:中文数据库——维普数据库——主题词“人工智能及机器人”面向作业与人工智能的仿人机器人研究进展Research progress of humanoid robots for mobile operation and artificial intelligence加关注用中文期刊手机助手扫描关注作者:吴伟国[1]WU Weiguo (School of Mechatronics Engineering, Harbin Institute of Technology, 150001 Harbin, China)机构地区:[1]哈尔滨工业大学机电工程学院,哈尔滨150001出处:《哈尔滨工业大学学报》2015年第7期1-19,共19页Journal of Harbin Institute of Technology 基金:国家高技术研究发展计划(863-2006AA04Z201)摘要:以人类自身为原型参照的仿人全身机器人是国际机器人研究领域最具代表性的研究对象,也是机器人学、机器人技术以及人工智能的终极研究目标.针对国际上目前在仿人全身机器人、仿人头部、多指手、仿人双足步行机等方面理论与关键技术进行了全面回顾、综述与分析,包括作者在仿人机器人方面相关研究工作的回顾;归纳总结了目前仿人全身机器人技术程度,从驱动元部件、步行稳定性、本体集成化设计、操作能力以及环境适应性等角度分别提出了目前存在的主要技术问题以及今后发展的趋势;为从事与仿人机器人及其各组成部分相关研究的科研人员以及相关科技管理部门提供参考.Whole-body humanoid robot,which regards human beings as the reference prototype,is the most representative research object and the ultimate goal of robotics,robot technology and artificial prehensivereview,summary and analysis of current theories and key technologies in whole-body humanoidrobot,humanoid head,multi-finger hand,humanoid biped walking machine and so on are given,including review of the relevant works on humanoid robots by the author. By summarizing the current technical level of humanoid robots 'development,the main technical problems and the trend of the future development are respectively discussed in the aspects of driving elements,walking stability,integrated designation and operation ability of the mechanical systems,environment adaptability and so on. References of decision making are provided for researchers and managers engaged in the relevant works of humanoid robots and their components.关键词:仿人机器人双足步行表情机器人多指手多移动方式分类号:TP242.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]机器人产业大军全面出击人工智能前景广阔加关注出处:《机床与液压》2015年第8期81-81,共1页Machine Tool &Hydraulics摘要:4月22日召开的人工智能与服务型机器人论坛上,来自北京市科委、中国机器人产业联盟的相关领导透露,我国将加快推动发展人工智能,加快国产机器人产业的发展,提升竞争力扩大市场份额。
关键词:机器人产业人工智能工业机器人自动化分类号:TP242[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]4:检索途径:外文数据库——万方外文文献数据库——主题词“artificial intelligence”Advancing artificial intelligence research and dissemination through conference series: Benchmark, scientific impact and the MICAI experience0推荐关键词:Artificial intelligence Al research and development Scientific impact of Al 正文语种:eng5检索途径:外文数据库——ACS数据库——TITLE“artificial intelligence”Electron-transfer reactions in proteins:an artificial intelligence approach to electronic coupling Prabha Siddarth, R. A. MarcusJ. Phys. Chem., 1993, 97 (10), pp 2400–2405DOI: 10.1021/j100112a047Publication Date: March 1993Note: In lieu of an abstract, this is the article's first page.Click to increase image size6:检索途径:外文数据库——springer数据库——TITLE“artificial intelligence”Annals of Mathematics and Artificial IntelligenceApril 2008, Volume 52,Issue 2, pp 107-108First online: 04 March 2009Editorial: Annals of Mathematics and Artificial Intelligence special issue on multi-robot coverage, search, and exploration•Gal A. Kaminka•, Amir ShapiroTitleEditorial: Annals of Mathematics and Artificial Intelligence special issue on multi-robot coverage, search, and explorationJournalAnnals of Mathematics and Artificial Intelligence Volume 52, Issue 2-4 , pp 107-108Cover Date2008-04DOI10.1007/s10472-008-9105-6Print ISSN1012-2443Online ISSN1573-7470PublisherSpringer NetherlandsAdditional Links•Register for Journal Updates•Editorial Board•About This Journal•Manuscript SubmissionTopics•Complexity•Mathematics, general•Computer Science, general•Artificial Intelligence (incl. Robotics)Industry Sectors•Pharma•Biotechnology•Electronics•IT & Software•Telecommunications•AerospaceAuthors•Gal A. Kaminka(1)•Amir Shapiro(2)Author Affiliations• 1. Computer Science Department, Bar Ilan University, Ramat Gan, 52900, Israel• 2. Mechanical Engineering Department, Ben Gurion University of the Negev, P.O. Box 653, Beer Sheva, 84105, Israel7:检索途径:外文数据库——IEEE网络电子版期刊——TITLE“artificial intelligence”A Simplified Cerebellar Model with Priority-based Delayed Eligibility Trace Learning for Motor Control 5Author(s)Vui Ann Shim ; Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore ; Chris Stephen Naveen Ranjit ; Bo Tian ; Miaolong Yuanmore authorsThe study of cerebellum has resulted in a common agreement that it is implicated in motorlearning for movement coordination. Learning governed by error signal through synapticeligibility traces has been proposed to be a learning mechanism in cerebellum. In this paper, we extend this idea and suggest a simplified and improved cerebellar model with priority-baseddelayed eligibility trace learning rule (S-CDE) that enables a mobile robot to freely and smoothly navigate in an environment. S-CDE is constructed in a brain-based device which mimics theanatomy, physiology, and dynamics of cerebellum. The input signal in terms of depth information generated from a simulated laser sensor is encoded as neuronal region activity for velocity and turn rate control. A priority-based delayed eligibility trace learning rule is proposed to maximize the usage of input signals for learning in synapses on Purkinje cell and cells in the deep cerebellar nuclei of cerebellum. Error signal generation and input signal conversion algorithms for turn rate and velocity are designed to facilitate training in an environment containing turns of varying curvatures. S-CDE is tested on a simulated mobile robot which had to randomly navigate maps of Singapore and Hong Kong expressways.Published in:Page(s):26 - 38ISSN :1943-0604INSPEC Accession Number:14982520DOI:10.1109/TAMD.2014.2377093Date of Publication :23 十二月 2014Date of Current Version :11 三月 2015Issue Date :March 2015Sponsored by :IEEE Computational Intelligence SocietyPublisher:IEEEMultistep Prediction of Physiological Tremor Based on Machine Learning for Robotics Assisted Microsurgery3Author(s)Sivanagaraja Tatinati ; School of Electronics Engineering, College of IT Engineering, Kyungpook National University, Daegu, Korea ; Kalyana C. Veluvolu ; Wei Tech AngFor effective tremor compensation in robotics assisted hand-held device, accurate filtering of tremulous motion is necessary. The time-varying unknown phase delay that arises due to both software (filtering) and hardware (sensors) in these robotics instruments adversely affects the device performance. In this paper, moving window-based least squares support vector machines approach is formulated for multistep prediction of tremor to overcome the time-varying delay. This approach relies on the kernel-learning technique and does not require the knowledge of prediction horizon compared to the existing methods that require the delay to be known as a priori. The proposed method is evaluated through simulations and experiments with the tremor data recorded from surgeons and novice subjects. Comparison with the state-of-the-art techniques highlights the suitability and better performance of the proposed method.Published in:IEEE Transactions on Cybernetics (Volume:45 , Issue: 2 )Page(s):328 - 339ISSN :2168-2267INSPEC Accession Number:14854076DOI:10.1109/TCYB.2014.2381495Date of Publication :25 十二月 2014Date of Current Version :13 一月 2015Issue Date :Feb. 2015Sponsored by :Systems, Man, and Cybernetics SocietyPubMed ID :25546872Publisher:IEEE。