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人工智能技术创新范文1
【关键词】 机械电子 人工智能技术 结合性研究
科学技术在国民经济和生活中占有着非常重要的地位，而对科学技术的学术性和探讨研究也逐渐的成为了国家的目前首要任务之一，拥有一个解决智能自动调节控制问题的机械电子系统非常的具有重要现实意义，国家对其的建设和研究采取了很大的努力，期望能够建设一个完善的智能自动调节控制机械电子系统。建设完善的机械电子智能控制系统，能够有效地通过控制人员的指挥处理危险故障，并且能够在特殊区域智能工程的操作，为生产业的发展提供了有力的支持，令国家以及机械电子生产企业的服务效率和生产质量进一步的优化。
1 机械电子工程与人工智能的关系
机械电子系统的内部构造及功能存在着一定的不稳定因素，这就使得机械电子系统在输出与输入关系的处理上有着相当的难度。虽然传统的机械电子工程技术在解析数学方面也同样具有着精密性，但是，这些老旧的方法仅仅只能适用于一些相对来说比较简单的系统[1]。然而，现代的生产应用所需求的系统是比较复杂和繁琐的，往往会要求一个系统能够同时处理多种不同的信息类型。人工智能系统在对信息进行处理时，还存在一定的复杂性和不确定因素，所以现在人工智能处理方式逐渐以知识为基础，正成为成为现代解析数学方式的替代手段。
人工智能构建系统所应用的办法中，主要包含的是模糊推理系统和神经网络系统。神经网络系统不仅能够达到对人脑结构的模拟人技术构成，还能够能够对数字信号作出分析并且给出参考数值。与神经网络系统不同的是，模糊推理系统则是通过对人脑的功能进行，进而达到对语言信号有效分析的目的。在输出输入的准确度上，神经网络系统的准确度相对来说比较高，并且且呈光滑曲面，而模糊推理系统的准确度就比较低，而且还呈阶梯状。模糊神经网络系统能够对两者功能的在一定程度上进行最大融合，这对信息的合理表现是非常有实际意义的，为其提供了一个比较合适的完全表达空间，令信息的有效表达得到了保证。而逻辑推理规则能够达到节点函数的增强效果，这样一来，就为神经网络系统提供了函数连结可能性，实现了两者最大化的发挥了两者的功能[2]。
2 人工智能技术在机械电子工程中的应用
通过上文的介绍，可以看出由于机械电子工程发展具有不稳定性，尽管通过推导数学方程或者采用建设规则库的方法有效的提高数学解析的精密性，但是由于方法较为老旧和传统，致使在数据输入和输出方面存在较大的困难程度，急切需要采用先进智能化的技术来实现机械电子工程的改革。模糊推理系统通过采用合理规范的方式对信息进行保存，具有非常明确的机械含义，神经网络系统采用分布式的方法对信息进行保存，确保神经部件与神经部件之间的紧密练习，有效的提高计算量以及计算速率。通过对这两种方式的综合采用，能够保障人工智能技术作用的有效发挥，实现人工智能技术和机械电子工程两者的共同进步。
总而言之，随着科学技术的飞速发展，每个学科间的融合和交叉点就会越来越多，这为人工智能技术和机械电子工程的发展带来了更为广阔的发展前景，所以要对二者的关系进行合理的处理，进而实现这一领域的不断进步[3]。
3 基于人工智能技术下的机械电子产品实例
本文列举了人工智能技术下的智能移动机器人的实例，对人工智能技术下的机械电子工程进行阐述：
智能控制指的就是是能够对信息进行处理、反馈以及执行控制决策的能力，是控制理论研究的另一个新的高峰，主要是取代那些传统的而且已经无法满足现实需要的控制系统，智能控制系统研究的对象具有高度非线性、复杂的任务以及不确定的数学模型等主要特点。在新时代因素的影响下，越来越多种形式的智能控制系统不断的被应用到各行各业之中，更是在目前对机器人的智能化控制研究中起了很大的作用，主要通过神经控制以及网络控制来实现机器人的自由移动等活动。
智能移动机器人的设计水平随着信息化时代的发展而不断优化，智能移动机器人的应用已经不单单局限于与单一的对象，而是需要做到多种不同方面的功能拓广，我国的智能移动机器人的研究一定要要保证跟上时代的脚步，不然就只有面对被其他国家追赶上的后果。只有使现有的智能移动机器人技术与功能满足新兴业务的发展需求，才能保障我国国民经济持续稳定的发展，并且使得我国在未来的国与国之间的竞争中具备相当的科技以及经济上的优势。
4 结语
在市场竞争白热化和经济全球化的日渐严峻国际形势下，创新能力逐渐成为了一个国家的的根本核心竞争力，而对于我国目前的情况来说，影响我国技术创新能力强弱的主要因素是我国在各项创新资源上的配置、利用和开发的水平较低。因此，建立一个更加完善的技术创新平台就显得非常具有实际意义。使其能将各种创新型资源进行整合，并且为各类创新主体提供更多更加优质的创新服务，而对人工智能技术下的机械电子技术的设计研究则正好满足了当下的这种需求。
参考文献：
[1]王孙安.机械电子工程系统设计[J].西安交通大学机械工程学院，2011（10）：15-19.
人工智能技术创新范文2
（安徽经济管理学院 信息工程系，安徽 合肥 230031）
摘要：随着现代工业的不断发展，基于人工智能技术的电气自动化控制，已应用于实际的生产生活之中，并取得良好的应用效果.本文分析了人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状，并在此基础之上，论述了人工智能技术在电气自动化控制中的具体应用，旨在强化对人工智能技术的认识，并为今后相关领域的研究提供一定的参考.
关键词 ：人工智能；自动化控制；控制应用
中图分类号：TM92文献标识码：A文章编号：1673-260X（2015）05-0050-03
在科学信息时代，人工智能技术的出现是现代社会发展的必然产物，更是推动工业现代化发展的重要技术支撑.当前，人工智能技术正处于不断发展的阶段，其在实际生产生活中的应用，充分表现出其强大的现实应用价值.一方面，人工智能技术作为一门新兴科学，具有十分广泛的现实应用价值；另一方面，现代社会发展需要人工智能技术的参与，尤其是现代工业的发展，需要人工智能技术作为支撑.对此，本文立足于人工智能技术的认识，阐述了人工智能技术在电气自动化控制中的应用.
1 人工智能技术
在科学技术快速发展的大背景之下，人工智能技术孕育而生.作为一门新的科学技术，在现代社会的发展中起到重要的作用.人工智能技术的形成，不仅有计算机技术理论的支撑，也有其他学科交互交叉下的共同构建.人工智能技术的本质，主要在于通过对人类智能的模拟，进而创造出可以替代人类从事复杂工作的机器人.当前，人工智能技术的研究领域比较集中，主要在两个领域：一是专家系统；二是机器人系统.模拟人类智能，最为突出的问题就是，大脑问题，人类大脑精密且复杂，如果要模拟，那需要如何实现呢？在现代技术之下，这一模仿成为了可能，进而逐步发展期人工智能技术.在实际的生产生活之中，人工智能化已应用于诸多领域，并取得了良好的应用效果，这也充分证明了人工智能技术强大的现实意义价值.此外，将人工智能﹑专家系统嵌入到仿真环境是减少仿真中的人力消耗，提高仿真自动化程度和仿真精度，是拓宽一体化仿真规模的不可缺少的技术.如下图1所示，是人工智能技术与仿真学科的交叉.
当然，人工智能技术已应用于实际的生产生活之中，但这项技术仍处于不断成熟发展的阶段，人工智能技术也存在一些问题，需要在今后的技术创新之中进行优化与改进.随着自动控制理论的研究发展，人工智能技术在电气自动化控制中的应用主要在专家系统、运作效率和模糊控制三个方面.从实际情况来看，由于模糊控制系统具有操作简单，且易于设备的融入，所以人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用，仍主要集中在模糊控制.
2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状
电气自动化控制是现代社会发展的必然结果，也是推动现代文明前景的重要力量.基于人工智能技术的电气自动化控制，一方面提高了电气自动化的控制效率；另一方面，降低了成本投入，符合工业企业发展的需求.所以，对于电气自动化控制而言，人工智能技术的应用，无疑具有重要的现实意义.
2.1 人工智能技术在电气自动化控制中的应用价值
人工智能技术的优越性非常显著，主要在于人工智能技术实现了对信息的收集、反馈及处理，在很大程度上替代了人类进行复杂的工作.所以，在电气自动化控制领域，人工智能技术的应用，势必是跨越式的发展.首先，基于人工智能技术的电子自动化控制，实现了更优的生产、流通等生产过程，在很大程度上实现了真正意义上的自动化；另一方面；电气自动化的实现，在很大程度上减少了人力的投入，降低了成本投入，提高了生产效率.对此，人工智能技术在电气自动化控制中的应用，推动了电子自动化行业的升级，促进了产业的结构优化.
2.2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状
在电气设备的设计过程中，需要完备的知识理论作为支撑.而且，电气设备设计具有复杂性和系统性的特点，这就强调设计工作的有效性.人工智能技术应用在电气自动化控制中之后，人工智能控制功能已成为现实，并集中体现在以下几个方面：
2.2.1 人工智能控制实现了数据的采集及处理功能.这一功能的实现，首先实现了对电气设备的数据采集，而且在实际生产之中，可以对相关数据进行处理及保存，这就大大提高了电气自动化的控制效率.
2.2.2 人工智能控制实现了系统运行监视机报警功能.对于电气系统中的主要设备，这一功能可以对其模拟数据值实时监视.与此同时，对于电气设备的开关量，实现了智能化监视，并对于电气设备运行状态的变化进行电话报警、记录等，以便于事故的先前处理.
2.2.3 人工智能控制实现了操作控制功能.电气自动化控制的一大特点，就是通过鼠标或键盘，便可实现对电气系统的控制.所以，对于电气控制系统的操作人员而言，基于控制程序就可以实现同期并网带负荷或体积操作.这样一来，极大地提高了控制的效率，适合当前的工业发展需求.
2.2.4 人工智能控制实现了故障录波功能.人工智能控制的这一功能的实现，主要在于通过对故障录波的模拟、顺序记录、波形的捕捉等，以实现对故障录波的智能化捕捉，这在很大程度上提高了电气设备运行的效率及安全.
3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析
目前，基于人工智能技术的电气自动化控制，实现了本质性的优化，诸多功能的实现，扩大了人工智能技术在电气控制领域中的应用价值.在此，笔者主要阐述了人工智能技术在电气自动化设备、电气控制过程，以及事故诊断中的应用，强化对人工智能技术在电气自动化控制中的应用认识.
3.1 人工智能技术在电气自动化设备中的应用
实质上，电气自动化系统非常复杂，涉及多个领域与学科.一方面，电气自动化设备的操作，需要操作人员具有良好的综合素质，以及完备的专业知识；另一方面，电气自动化的复杂性，强调操作的有效性，方可减少因为操作失误或不当，而造成的事故或停机.对此，在对这些现实问题的解决中，人工智能技术无疑起到釜底抽薪的效果.首先，人工智能技术以计算机为理论核心，通过程序的编写，可以实现计算机下的智能控制.也就是说，电气设备的操作智能化，代替了人脑劳动操作的不足.这样一来，不仅提高了工作的效率，而且降低了成本投入；其次，人工智能技术的应用，提高了电气自动化设备运行的科学性，优化了设备运行的现实环境.如图2所示，电气自动化设备人工智能化的系统.
3.2 人工智能技术在电气控制过程中的应用
在电气自动化的过程中，电气控制过程是最为核心的部分.人工智能技术在电气控制过程中的有效应用，无疑是提高电气自动化控制的重要基础.首先，在电气控制的过程中实现电气自动化，在很大程度上提高了工作运行的效率.并且，自动化的实现了更加科学化发展，降低运作的成本，尤其是在人力成本上，降低了人力在生产工作中的投入；其次，在电气自动化控制方面，人工智能技术的应用相对比较集中，以专家系统、模糊控制和神经网络控制为主.
3.2.1 模糊控制.模糊控制以模糊推理、模糊语言变量等为理论基础，并以专家经验作为模糊控制的规则.从其基本思路而言，模糊控制就是在被控制的对象的模糊模型的基础之上，运用模糊控制器，进而实现对电气控制系统的控制.其中，如图3所示，是模糊控制系统的组成框架图.模糊控制是一种自动控制系统，以模糊逻辑的推理规则为理论基础，并采用计算机控制系统构成具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统.
3.2.2 专家控制.专家控制是以专家系统理论为主体，并有机结合了控制理论技术，是对专家经验效仿下的人工智能控制技术.所以，专家控制技术在电气控制过程中的应用，表现出显著的特点就是自动化控制的灵活性高，可实现对控制率的灵活选取；具有较好的适应性，能够通过对调控器的参数调整，适应不同的工作环境；可提高电气设备的运行效率和设备的运行安全.
3.2.3 网络神经控制.网络神经控制的原理就是基于对人脑神经元的活动模拟，以逼近原理为依据的网络建模.当前，网络神经的研究比较广泛，相关技术也日益成熟，在电气控制过程中的应用也日益广泛，且具有良好的应用效果.
为了更好地阐述人工智能技术在电气控制过程中的应用，本文以模糊控制为例进行具体的阐述.具体而言，模糊控制在电气控制过程中的应用，其作用的发挥主要基于直流和交流传动的实现.在直流传动中，其主要的传动控制是Mamdani、Sugeno.其中，mamdani是调速控制，而Sugeno则所有不同.此外，在交流传动中，其人工智能的有效实现依托于模糊控制器.如下图4所示，是模糊控制器的原理图.
3.3 人工智能技术在平常操作中的应用
随着现代工业的不断发展，我们的生活与电气行业的关系日益紧密，电气的安全稳定运行，对我们的生产生活具有重要的意义.电气操作强调操作流程的严格规范，在传统电气领域，由于操作复杂性，在操作的过程中不仅要花费大量的时间，而且操作不当或操作失误，都有可能带来严重的后果.所以，随着电气行业的现代化发展，基于人工技能技术的应用，在很大程度上简化了电气领域的操作过程.一方面，传统繁琐的操作步骤得到进一步的简化，提高了电气操作的效率；另一方面，自动化的实现，降低或杜绝了人工操作失误所带来的问题，在很大程度上提高了电气系统运行的安全稳定性.
3.4 人工智能技术在故障诊断中的应用
人工智能技术以模糊理论、专家技术，以及神经网络控制为核心，在故障诊断领域也具有十分重要的应用价值.在电气系统运行中，变压器、发动机等的故障，不仅影响电气系统运行的效率与安全，而且在检修方面具有较大的难度.在传统的故障诊断中，一是故障诊断的方法复杂，且准确诊断率较低；二是故障诊断需要花费大量的时间与人力，与当前的工业发展需求相冲突.例如，在对变压器的故障诊断中，传统的诊断方法是首先需要对变压器油产生的气体进行收集与分析，基于分析的数据判断变压器是否发生故障.这就需要花费较多的时间和人力，如果数据分析不准确，则会影响诊断的准确率，降低变压器运行的稳定性和安全性.所以，人工智能技术的应用，实现了对变压器故障诊断的自动化，极大地提高了故障诊断的效率和准确性.
4 结束语
快速发展的科学技术，改变了我们的生活.人工智能技术的出现，推动了现代文明的发展.作为一门新兴高科技，其在现实中的应用价值是无限的.首先，基于人工智能技术的电气自动化控制，转变了传统的电气控制模式，实现了跨越式发展；其次，人工智能技术提高了电气自动化控制的效率，无论是在人力上，还是在物力上，都大大降低了成本的投入，表现出良好的现实意义价值.
参考文献：
〔1〕褚凯.基于人工智能技术的电气自动化控制研究[J].中国新技术新产品，2012（03）.
〔2〕汤石敏.基于人工智能技术的电气自动化控制探讨[D].中国科技博览，2011.
〔3〕陈浩.电气自动化控制中的人工智能技术探究[J].商品与质量：消费研究，2014（02）.
〔4〕孙伟.电气自动化控制中人工智能技术的应用研究[J].科技创新与应用，2014（07）.
〔5〕何翔.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].科技风，2012（15）.
人工智能技术创新范文3
[关键词]计算机网络技术；大数据时代；人工智能应用
1人工智能定义详解与发展
1.1人工智能定义详解
人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI智能。人工智能的主要作用是用于模拟、延伸以及拓展人类智能的理论、方式、技术以及应用系统的全新技术科学，它同时属于计算机科学的一个分支技术。作为计算机技术的一个分支，人工智能试图理解智能的实质意义，且产生一种新型的、能够以人类思维相似的方式作出相对的反应的智能机器，基于此，虽然人工智能无法真正拥有人类智慧，但是人工智能在未来的创新发展过程中，极有可能会超越人类的智慧，具备更先进的思维方式。
1.2人工智能的发展
目前国内的计算机网络中所产生的数据和信息一般使用数字、符号、文字等形式呈现在人们的眼前，在数据信息进行转化的过程中对其自身的表达能力、判断能力等方面具有较高的要求，逐渐成熟的人工智能技术可以帮助计算机网络对该方面的能力进行有效加强，以此为基础，保障数据信息的高效转化。随着信息化时代的来临，国家对人工智能实施进一步的创新研发，现阶段国内的人工智能已经能够街互助自身特殊的编辑、数据处理、操作技术以及较高的分析能力，提前实现了信息翻译、信息处理以及信息管理等方面的自动化革新。国家相关科研部门之所以重视起人工智能的创新发展的根本原因就是因为其自身具备先进的科技性和一定的合理性，能够帮助工业领域、生产领域以及科研领域等领域有效提高工作效率，其发展意义主要体现在两个方面上；首先是人工智能的快速成长强化了计算机网络信息表达的图标、音频、视频等表现形式，通过对人类思维的模仿，实现了模拟人类行为的目标，除此之外，还能够很大程度上提高人们谨慎、全面以及系统等方面的相关能力；其次是其快速的发展对计算机网络的信息处理空间产生了积极影响，拓展了计算机网络中信息处理的场所与途径，能够将与计算机网络相关的多项工程信息进行有机融合应用，真正实现了集成管控的应用目标，以此为基础，达到智能化操作标准[1]
2人工智能在计算机网络技术中的实际应用
2.1计算机网络多种途径信息的处理与集成
诸如网络技术与计算机应用技术之类的现代先进技术介入了计算机网络的创新发展后，为计算机网络的未来发展前景带来巨大的机遇，基于此，国内相关部门对人工智能的体现方式和研究方向进行革新。人工智能随着在计算机网络中应用时间的增加，对自身的数据处理方式进行了自我调整，由传统的定向数据处理模式逐渐转型向大批量、高密度、高频率的数据处理模式发展。人工智能数据处理方式的转变在日常的计算机网络信息数据处理工作上等方面都有体现，例如，目前国内的网络运营安全管理工作中，实现了人们对人工智能管理系统中添加防火墙功能的预期目标，相关安全系统就可以通过防火墙功能对存在与网络中的各种不良信息进行自动拦截，并对往来信息数据进行高效的自动化识别与判断[2]。
2.2人工智能在网络管理方面的应用
计算机网络数据管理工作具有一定的复杂性，所以计算机网络的数据管理系统一般比较繁琐，计算机网络的管理工作之所以实施困难的原因主要是网络的实时动态和变化速度较快，为保证对网络数据的管理工作效率，人工智能技术应用将会发挥关键作用。一般情况下，人工智能技术可以通过对人工智能专家知识库、问题求解技术的灵活运用实现对计算机网络的综合管理效率的提升。相关专家系统是一种较之传统计算机技术具有更高智能化的计算机程序，通过对各领域的相关专业知识的累积，对其进行有效梳理后录入至专家系统。以此为基础，完成整个计算机系统的高效性与全面性的创新发展任务[3]。
3结语
人工智能技术创新范文4
关键词：人工智能；音乐教育；智能乐器；大数据
1引言
随着人工智能技术的不断进步，重新塑造音乐使得音乐教育的学科素养培育、审美感知、艺术表现和文化理解变得更有支持和创意。探索应用人工智能技术推进音乐教学的改革与发展有具有十分重要的意义。本文通过研究与实践，引导学生学会用科学的方法培育计算思维创作音乐，用科学的意境欣赏音乐陶冶学生的音乐审美感，用科学的评价提升音乐课堂教学效率。通过这些措施，可以使学校音乐教育精准地开展因材施教差异化教学，彰显音乐教育的特色。
2人工智能与音乐
人工智能技术与音乐教育有机融合，丰富了课堂教学资源，拓展了智能乐器的功能，提升了音乐教育技术手段。它支持个性化学习，可以观察音乐课堂学习，分析音乐的旋律与节拍，有效评价教学效果，激发音乐教师运用人工智能技术创新音乐教学的热情，发挥教师在课堂教学中的主导作用。
2.1乐器的智能化
乐器是学习音乐的重要工具。乐器植入人工智能技术，形成了智能化乐器。它能够大量储存多种乐器的音乐数据。尤其是在音乐键盘中运用，功能的提升特别突出，应用于音乐教学中引发了多种形式的教学模式。例如，图1显示了融合多媒体计算机、主控系统、音乐课堂教学智能评价系统将多部电子钢琴连接起来的智能乐器实验室。通过语音室方式授课，可以实现多种乐器的分组教学。这在传统的音乐课堂上是无法完成的。
2.2智能化乐曲创作
智能乐器不仅能够储存乐器音色，而且还能用指令对各种音色播放进行控制，各种音色按照指令进行演奏。这种创作功能是以往其他乐器都无法比拟的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七声部的合唱团，很好听，但很难。运用智能乐器按指令合成该十七声部音乐则轻而易举。2.2.1机器学习生成乐曲人工智能技术赋能智能乐器，使得机器学习的功能日趋进步。机器学习在音乐领域所做的事情，就是提取音乐作品的“数据”，输入给定模型学习音乐的“特征”，再对音乐数据进行分析和编排。例如，如果输入的是《梨园金曲》民族音乐，则机器就能学会民族音乐的曲调特征，生成掌握特征模型的民族音乐作品。2.2.2用软件生成乐谱使用MuseScore3forMac软件可以制作乐谱，在工具栏选择对应时值的音符输入音符。例如，在MuseScore3窗口输入如图2所示的“我和我的祖国”乐谱，再导出MP3文件进行播放。2.2.3代码生成乐曲用Python代码生成曲子，要借助音乐标准格式MIDI—乐器数字接口，运用Python-midi库编写程序，编译MIDI文件生成音乐。例如，生成一个简单乐谱的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern对象表示乐谱；Track对象表示音轨，通常乐谱都有多条轨道组成，每种乐器是一个轨道；midi.NoteOnEvent表示每个音符的开端，在参数表中可以定义每个音符的音长和音高；midi.NoteOffEvent表示每个音符的结束。参考代码如下：importmidi#定义patternpattern=midi.Pattern()#定义轨道track=midi.Track()#添加轨道到patternpattern.append(track)#音符开始，并定义位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符结束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#轨道结束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存储midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序运行结果生成了如图3所示的简单音符：这样如图2的“我和我的祖国”乐谱，也可以通过Python代码生成MIDI文件。
3AI赋能音乐课堂
在AI赋能的音乐教育环境，促使音乐教学实践变革以及学生学习音乐方式。例如，图4所示的集音乐创作教学及教学评价于一体的“智能化音乐课堂教学评价系统”，在教学设计的优化、教学方法的高效、教学手段的更新、教学评价的智能、教学策略的调整方面都具有借鉴意义[2]。
3.1大数据学习
大数据云计算可以将所有音乐家们音乐数据存储在云中，运用人工智能技术为学生提供更多有价值的音乐数据。学生通过音乐云学习音乐知识，欣赏音乐魅力、体验音乐节奏、理解音乐韵律。它使得优质音乐教学资源跨越校园，开放延伸音乐教学，远程辐射共享资源。这样就扩展了学生的视野，音乐知识的来源无限扩大，整个音乐云皆有学生的学习教材。特别是大数据音乐云不仅可以推送给学生更多的即兴音乐和更多的音乐信息，还能指导音乐爱好者创作出雅正、健康的音乐作品。
3.2个性化学习
人工智能技术从音乐学习行为数据搜集、数据分析与运用、个性化学习评价多方位帮助学生定制个性化的学习成长路径。推送在线音乐教育资源，指导表演建议乐器学习技巧。搭建音乐教育虚拟课堂，匹配音乐教学资源，实现因材施教的个性化学习，支持一对一的教学辅导和群组式讨论。通过这些措施提高教学质量和效率。
3.3教学评价智能化
运用人工智能技术将多个音乐辅助教学设备连接的音乐创作教学系统，基于音乐课堂教学的学生学习特质分析与教学效果分析的音乐课堂教学管理系统，来实现音乐教学的全程智慧管理，使音乐学习更有效率。例如，在虚拟音乐课堂乐器教学可以变成一对多的自选教学模式，使课堂变得轻松、愉快。教师可以开启课堂教学观察模块，捕捉每位学生同步练习的音准、节奏、力度数据，分析判断将评价信息同步反馈，给出学习指导建议。3.3.1创作教学模块“智能化音乐课堂教学评价系统”中的音乐创作教学模块，集视、听、练和反馈评价为一体，适时演示教师教学作品和评价学生练习作品。例如，在进行《我和我的祖国》授课时导入电影片段，欣赏“我和我的祖国”音乐的表现形式、演唱形式以及歌曲风格，可以使学生更好地体验作品的创作意境，激发创作意识。使用MuseScore创作“我和我的祖国”三声部习作音乐，并能储存、刻录，编辑等二度创作。3.3.2课堂教学评价模块音乐课堂教学评价有着传统音乐教学评价无法比拟的灵活性、客观性和实用性。从大数据分析角度获取音乐课堂教与学相关数据，对学生的音乐基本素养与学习态度进行科学分析判断。例如，以创作《红河谷》中的和声与音乐作品风格内容的“编配伴奏音乐”教学过程为例。课前在“课堂教学评价模块”上安排学生根据作品风格完成伴奏的音乐；播放制作好的《红河谷》MIDI音乐（在第二和第六个小节缺失编配和弦）；使学生感受、探讨大小三和弦的表现力，形成对大小三和弦的感知。然后要求学生试着用MuseScore为《红河谷》缺失的两小节选配和弦，以适合歌曲的伴奏风格。学生需要边哼唱歌曲边试着套用不同的伴奏风格，找到他们认为最恰当的和弦伴奏风格，说出理由并提交[3]。评价系统将学生提交的作业比照音乐要素进行评价。及时反馈学习评价的信息，并对学生的学习进程制定一个个性化的学习方案[4]。同时通过教学反馈深度优化决策模型，促进教师实时改进教学策略，提高教学效率和效果，提升教学质量。
4结语
人工智能技术在音乐教育领域中的广泛应用，为传统的音乐教育模式注入了活力，为音乐教师创新音乐教学理念开辟了新思路[5]，为因材施教提供了新的适合学生学习的音乐教学模式。人工智能在音乐教育模式方面的探索，不仅给音乐教育教学的发展带来了物质技术层面的进步，还从音乐教学层面促进计算思维培育开辟新途径。这对音乐教育理念、教学手段、教学方式和方法以及拓展学生音乐视野、学习音乐、享受音乐、创造音乐等都带来深刻的变化和积极的影响。
参考文献
[1]邹孟雨.人工智能及其在音乐教育中的应用.北方音乐,2018(15):254-255
[2]郭文进.“互联网+教育”运行模式探究.决策与信息（下旬刊）,2015(9):63
[3]段晓军.电脑音乐系统与中小学音乐教学实践.中国音乐教育,2006(6):26-28
[4]王迪.浅析娱乐教育中元学习能力的培养.河北广播电视大学学报,2007(1):79-80
人工智能技术创新范文5
关键词:新医科;智能医学;人才培养
1绪论
健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。
2新医科背景下智能医学人才培养
2．1新医科符合医科改革的内在需求
随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。
2．2医工融合发展的必然趋势
随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。
2．3人工智能助力智能医学工程人才培养
随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。
3培养新医科人才的实施路径
3．1从医工融合研究的视角
智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。
3．2从医工融合研究的广度
目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。
3．3从医工融合研究的深度
(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。
4结语
人工智能技术创新范文6
人们常说：“顺势而为”。所谓“风口”就是未来发展趋势，谁抓住了发展机遇，并且在竞争中生存下来，经过时间的积累和考验，谁才有可能成为品牌。
大家知道，人类发展经历了三次全球化。第一次全球化，发生在中国的古丝绸之路，以货交换、铜、银方式结算，经历了1800多年的中国农耕文明；第二次全球化，起源在15世纪的欧洲复兴时代，主要是海洋贸易为主，以黄金等价方式结算，产生了如英国、法国、德国等西方文明强国；第三次全球化，也是以海洋贸易为主，发生在第二次世界大战之后，美国的快速崛起，主要以美元货币结算，一直延续至今。
那么，第四次全球化呢？由于互联网和信息化的高速发展，人类交往和信息交换越来越便捷，地球成为了地球村，出现了以“陆路、海路”全方位贸易的新业态，以信用为本位的数字结算方式即将形成，将会产生数字经济新时代。
在变革的新时代里，品牌塑造出现了“早、高、短、快”等特点，很多新技术、新业态、新模式不断地产生，品牌建设也要与时俱进。虽然中国经济高速发展了40年，但是全球化品牌很少，为什么呢？中国人骨子里对品牌认识仍然不重视，许多企业家普遍存在短视行为，把“不论白猫黑猫，能逮到老鼠的就是好猫”的俗语，作为企业生存的至高原则，造成“品牌建设缺失、营销不择手段、诚信不当一回事”等怪现象累累发生，中国品牌诚信建设仍然任重道远呀。
正如说“品牌强，则国家强”。目前，以新技术引领的“独角兽”品牌，给中国品牌直线超车的机会，未来十年的品牌风口，主要表现在如下三大新技术的创新和应用上：
一是区块链技术创新和应用，必将是品牌风口和模式变革。
2018年，是区块链技术发展和应用的关键年，也是目前的世界潮流。尽管茶余饭后人人都在热聊区块链，风投也在到处寻找区块链的项目，但是，当前的区块链还很多停留在技术概念的阶段，在国内真正杀手级的应用还没有出现，许多著名企业都在各个应用场景探索区块链技术的落地。
比如，在金融领域，我国现在利用区块链技术，建立信用监管体系，以及数字货币等。在游戏方面，2月5日，百度上线了一款叫做莱茨狗的虚拟宠物游戏；2月9日，网易内测一款名为“星球”的区块链产品；2月14日，360推出基于区块链技术的宠物猫；3月15日，小米宣布其区块链游戏"加密兔"开始内测等等。
由此可见，区块链技术正在加速落地，并且广泛应用到金融、游戏、供应链、食品、教育等众多行业，它必将成为全球化的品牌风口，推动商业信用认证和商业模式的变革。
二是人工智能技术创新和应用，将会产生众多“独角兽”品牌。
大家知道，人工智能技术在上世纪80年代就已经炒得火热，但是软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间。
如今，由于大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片这四大技术的发展，以及计算成本的降低，使得人工智能技术突飞猛进，人工智能已经成为新时代最火爆的核心技术，它将成为未来几十年IT产业发展的焦点，将会产生众多“独角兽”品牌。
比如，语音识别品牌——科大讯飞，就是典型代表。根据相关数据，在全球智能语音企业市场份额占比中，Nuance以占比31.6%的份额，稳居第一；谷歌和苹果则分别以占比28.4%和15.4%，排在第二、第三名，微软和科大讯飞分别以占比8.09%和7.99%，排在第四、第五名。而在中国语音企业市场份额占比分布中，科大讯飞以占比44.2%，位居榜首；百度排名第二（27.8%）；苹果（6.9%），排在第三位。
由此可见，科大讯飞不但是全球前五名的语音识别品牌，而且是在人工智能细分语音方面突出的中国“独角兽”品牌，它的成功，是中国企业学习的榜样。
三是大数据技术创新和应用，必将催生众多行业创新品牌。
我们知道，大数据技术自身不仅能够迅速衍生为新兴信息产业，还可以同云计算、物联网和智慧工程技术联动，支撑一个信息技术的全新时代。
同时，大数据与云计算、物联网、智慧工程之间有着紧密的联系。云计算是互联网的广泛普及和深度应用，实现了从芯片操作系统、应用软件到服务产业链的垂直整合。物联网突破了机器到机器的连接，是感知、传输、处理等技术高速发展的产物。大数据是大量数据的处理技术，实现了从数据到知识的飞跃。智慧工程基于云计算、物联网和大数据技术，实现完美结合，将数据、知识、设备、网络转换成为智慧。
比如，在“2017互联网+大数据高峰论坛”上，腾讯正式推出全新的大数据品牌“腾讯慧聚”。
正如腾讯高层所说“腾讯大数据经历了离线计算时代，从实时计算时代进入到机器学习时代。随着腾讯内部大数据平台的不断演进，在大规模应用实践过程中，将内部高效稳定的大数据能力进行对外输出，结合政企客户在大数据应用上的痛点，从而演化成腾讯慧聚的五大产品平台”，比如Dmaster大数据一站式平台、Tbase海量事务处理平台、TDbank实时接入平台、Hermes实时多维分析平台和TDinsight机器学习基础平台。目前，“腾讯慧聚”已应用于消防、警务、交通、气象、园区、物联、电力运营等场景。
如此可见，在数字经济新时代，大数据是关键的生产要素，数据像是能源、材料一样，将会成为战略性资源，“谁掌握了大数据，谁就掌握主动权”，它广泛应用在各行各业，利用大数据技术，提高效率和精准化营销和服务，必将催生众多创新品牌。
当然，未来己来的品牌风口，除了以上的三大技术带来变革外，还有许多生活新生态，如生命健康、医疗、食品、消费、服务等新型产业，通过互联网+技术的高度融合，或许也是下一个品牌风口，将会产生新的品牌，在此，不在阐述。
