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人工智能在医疗的具体案例范文1
6月14日，AI语音研发商“壹鸽科技”宣布完成近千万元天使轮融资，普西资本独投。该笔融资主要用于技术研发和市场投入。
壹鸽科技是一家专注于通讯领域整体解决方案的技术资源型公司。为企业提供人工智能语音服务。目前落地服务集中于金融、物流和地产行业。
普西资本是一家专业的私募股权投资管理机构，公司及其创始合伙人投资/服务涵盖军工、软件、TMT、医疗技术、汽车、文化产业、新农业、高端机械设备、百货食品零售、新能源等多类型行业，管理基金规模逾120亿元。
普西资本董事长周宇辉表示，在互联网黄金十年之后，从2016年起，未来十年都是人工智能投资的窗口期。不过这种窗口期是有层次性和逐步递进性的，其中语音服务就是现阶段人工智能取代高成本人力非常好的替代案例。在未来几年内，我们会看到客服行业和语音服务行业会发生革命性的变化和升级，这对于趋于老龄化和用工荒的社会来说，是极大的好事。
解决行业痛点，增效降成本
据壹鸽提供的数据，目前全国电话销售市场每年能够达到500亿规模，我国约有1600万人从事电销工作。电话营销行业长期存在成本高、管理难、转化率低等痛点，而语音机器人未来至少可替代该行业30%的人工。
针对提效降成本的行业刚需，壹鸽科技研发团队从售前支撑、产品设计、服务运营不断加强投入，建立了一套企业级人工智能服务的标准流程，并拥有全自主研发的语音机器人、软交换通讯平台。
壹鸽科技CEO黎宁在与传统行业对接时有深刻感受。近年来，基层电话服务人员的招聘成本和由人员流动性大带来的招聘压力都在增长，因此传统行业对智能语音机器人的接受度和付费意愿都较强。
自主研发软件平台，十年以上通讯经验
在服务通知业务上，壹鸽科技CEO黎宁举了一个物流快递派发环节的例子。智能语音机器人能在前端对信息与客户需求做初步的预判。当快递不能放在自动取货柜、或是长期无人取件、需要联系买家时，通过语音机器人的自动拨号，对用户是否在家、何时在、快递放置地点等信息进行触达、处理和输出，能够大大减少快递人员的工作量、提升工作效率。
智能语音机器人可以实现真人语言沟通、交互学习优化；并针对多种行业场景、多元目标人群，进行深度学习、提供定制化话术模板，实现特色功能管理与服务；并提供用户对接接口，系统可以对企业数据进行数据分析，进一步提升通讯效果。
壹鸽科技语音机器人已经上线1个月，AI语音企业付费用户数将近200家，包括中安信业、升学教育、中大教育、恒企教育、圆通速递、德邦物流、申通快运、中通快递、跨越速运、恒大地产等企业。
在技术上，壹鸽的AI技术使用清华大学最新研究成果，自主研发的智能语音机器人基于自然语音理解、语音识别、多轮对话管理以及知识图谱，可以实现全自动的机器人电话营销、推广及客户咨询等功能。
壹鸽科技CEO黎宁接受亿欧采访时说：“壹鸽的产品核心竞争力在于，壹鸽的创始团队是通讯出身，拥有10年以上软件交换通讯平台研发经验，并在语音引擎、通讯层出入口都有自主研发的核心技术，落实到具体使用情景中，对客户的意图理解更准确，预测结果更准确，客户体验也更好。”
智能客服赛道热闹，企业服务商业价值大
壹鸽科技CEO黎宁表示，AI语音服务随着企业级市场的发展，将会是人工智能最先落地的应用。AI语音应用，在未来5到10年内，大量企业到客户端的繁复简单沟通可以由人工智能语音来完成，成为服务营销人员最好的助手，遍及各行各业，并体现出很清晰的商业价值与社会价值。在人工智能语音领域，坚持自主研发，聚焦于行业精准场景应用，是壹鸽科技未来发展的主要方向。
人工智能在医疗的具体案例范文2
【关键词】高校图书馆；Web3.0；学术共享空间
【中图分类号】G40－057 【文献标识码】A 【论文编号】1009－8097(2012)09－0101－03
Web3.0时代即将来临，很多关于Web3.0的尝试已经出现，如国内的雅蛙网、阔地网、大脉网等，美国医疗领域的“WorldVista”开源信息系统，StumbleUpon、CognitionSearch、等，网络信息技术的最新发展无疑将继续影响着图书馆。那么，作为高校图书馆创新服务模式的学术共享空间，在Web3.0时代会有怎样的发展呢?本文试以Web3.0和学术共享空间两者的概念内涵、技术特征等作为研究的切入点，分析和探讨Web3.0技术下学术共享空间的发展动向。
一 Web1.0到Web3.0
瑞达网络公司(RadarNetworks)的创始人兼技术专家诺瓦·斯皮瓦克(NovaSpivack)认为，网络的发展将以10年为一周期。第一个十年(1990-2000)是信息单向的Web1.0时代。在Web1.0时代，门户网站君临天下，互联网上的信息由网站的制作者统一制作和，传播是由门户网站向用户单向进行的：第二个十年(2000-2010)是互动参与的Web2.0时代，信息可以开放获取、共建共享、可读可写、双向互动。基于博客、XML、AJAX及六度分割理论等互联网技术和理论的发展，用户不但可以浏览信息、“上网冲浪”，还可以在互联网上信息，成为波浪的制造者，打破了由门户网站向用户的单向传播模式，互联网成了用户与服务器之间、用户与用户之间双向交流的平台。Web1.0到Web2.0，是互联网的第一次解放，在Web2.0所提供的开放共享的网络环境下，用户广泛地参与到网络信息的创造和制作当中，成为信息生产和消费的统一体，实现了从上网“冲浪”到自己“织网”的转变，把互联网的信息海洋变得更加博大丰富、多彩多姿。
美国《纽约时报》的记者琼·马可夫(John Markoff)于2006年11月12日发表了《企业家们看到了由常识指导的网络》一文，在文中马可夫详细介绍了各网络公司在英特网方面的最新研究成果和预期构想，并提出Web3.0这个概念。在2008年的韩国“首尔数字论坛”上，Google CEO表示：“Web3.0是各种技术应用的组合，对于个人用户，Web3.0下的互联网将更具有管理性。”红门资讯则把Web3.0的定义概括为以下3个方面：首先，网站内的信息可以直接和其他网站相关信息进行交互，能通过第三方信息平台同时对多家网站的信息进行整合使用；其次，用户在互联网上拥有自己的数据，并能在不同网站上使用；另外，完全基于Web3.0，用浏览器即可以实现复杂的系统程序才具有的功能，其核心软件技术是人工智能，能够进行语言的智能学习和理解。简言之，Web3.0的网络应是基于语义搜索+开放式Tag＋智能匹配的新户，是广域的、广语的和广博的，是跨区域、跨语种和跨行业的，是下一代互联网发展的核心。
综合目前网络学界已经出现的Web3.0概念，从Web2.0到Web3.0的跨越可以从三个方面界定：(1)网络使用方式从Web2.0时代的固定地点有线上网，转变为Web3.0时代的移动无线上网；(2)信息表达方式的跨越表现在网络信息表达符号从Web2.0时代的文字和图片符号，转变为Web3.0时代的声音、图像等综合符号；(3)信息搜索模式从Web2.0时代单纯的信息搜索，转变为Web3.0时代智能化的语义搜索。二高校图书馆实践共享空间
开放科学(Open Science)理念和开放存取(Open Access)运动的环境下，共享空间应运而生。对于图书情报界而言，共享空间是互联网环境下图书馆为读者(包括个人、小组或学术团队)的学习、讨论和研究等活动提供的一种一站式资源和服务平台，是一种整合多种信息技术设施、信息资源与信息服务的全新信息空间环境，图书馆是这一整合空间的重要组成部分。具体形式有：信息共享空间(infor－mationcolnlnons)，学习共享空间(learning commons)，以及学术共享空间(scholarly commons，或者academic commons)。
美国教育委员会把共享空间视为传统图书馆的一种调整，认为是图书馆部分部门的一种变化，把共享空间看作是以图书馆为中心的公共机构的服务联盟。1992年8月，美国爱荷华大学图书馆宣布成立的“信息拱廊”，可以看做是全球第一个信息共享空间机构，该机构提出了一种全新的服务理念：以图书馆为中心，将图书馆、学校信息技术办公室和学院三方密切合作，组成了一个图书馆员、IT工程师、学院教师、学生兼职助理等共同参与的合作团队，在充分利用图书馆传统印刷型资源和新型电子资源的基础上，支持校园内跨学科教学和研究，实现整个学校的信息资源共享。
人工智能在医疗的具体案例范文3
（中国医科大学，辽宁沈阳110013）
［摘要］循证医学提倡的是最好的临床研究证据与临床实践（临床经验、临床决策）以及患者价值观（关注，期望，需求）的结合，其核心是“最佳证据”。而如何高效科学地收集处理大量数据？如何使循证医学步入大数据时代？医院信息系统为其提供了可能。本文通过介绍医院信息系统在循证医学方面的应用，阐明了循证医学大数据分析的价值及所存在的问题。
［
关键词 ］医院信息系统；循证医学；大数据时代
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.13.113
循证医学概念的提出是人们对现代医药的单纯根据病理生理机制指导临床治疗状况的一种反思，它提倡的是最好的临床研究证据与临床实践（临床经验、临床决策）以及患者价值观（关注，期望，需求）的结合。因此，今后的医生，将不仅仅承担着诊治病人的职责，还将兼有医学科学研究的重任。而如何高效快捷地获得大量数据，科学准备地处理大量数据，使之为临床科研提供实验数据支持？当信息技术领域迎来大数据浪潮之际，医院信息系统的发展也势必将推动循证医学步入大数据时代。
1循证医学
1.1定义
循证医学的主要创始人、国际著名临床流行病学家DavidSackett曾将循证医学定义为：“慎重、准确和明智地应用所能获得的最好研究证据来确定患者治疗措施。”根据这一定义，循证医学要求临床医师认真、明确和合理应用现有最好的证据来决定具体病人的医疗处理，作出准确的诊断，选择最佳的治疗方法，争取最好的效果和预后。循证医学的最新定义为：“慎重、准确和明智地应用目前可获取的最佳研究证据，同时结合临床医师个人的专业技能和长期临床经验，考虑患者的价值观和意愿，完美地将三者结合在一起，制定出具体的治疗方案。”显然，现代循证医学要求临床医师既要努力寻找和获取最佳的研究证据，又要结合个人的专业知识包括疾病发生和演变的病理生理学理论以及个人的临床工作经验，结合他人（包括专家）的意见和研究结果；既要遵循医疗实践的规律和需要，又要根据“病人至上”的原则，尊重患者的个人意愿和实际可能性，而后再作出诊断和治疗上的决策。
1.2特征
循证医学的核心思想是在医疗决策中将临床证据、个人经验与患者的实际状况和意愿三者相结合。临床证据主要来自大样本的随机对照临床试验（Randomized Controlled Trial，RCT）和系统性评价（Systematic Review）或荟萃分析（Meta-analysis）。
循证医学的基本特征是：
第一，将最佳临床证据、熟练的临床经验和患者的具体情况这三大要素紧密结合在一起寻找和收集最佳临床证据旨在得到更敏感和更可靠的诊断方法，更有效和更安全的治疗方案，力争使患者获得最佳治疗结果。掌握熟练的临床经验旨在能够识别和采用那些最好的证据，能够迅速对患者状况作出准确和恰当的分析与评价。考虑到患者的具体情况，要求根据患者对疾病的担心程度、对治疗方法的期望程度，设身处地地为患者着想，并真诚地尊重患者自己的选择。只有将这三大要素密切结合，临床医师和患者才能在医疗上取得共识，相互理解，互相信任，从而达到最佳的治疗效果。
第二，重视确凿的临床证据：这是和传统医学截然不同的。传统医学主要根据个人的临床经验，遵从上级或高年资医师的意见，参考来自教科书和医学刊物的资料等为患者制订治疗方案。显然，传统医学处理患者的最主要的依据是个人或他人的实践经验。
2大数据
2.1定义
大数据（Big Data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到Apache Org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System（GFS）的，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。对于“大数据”［1］研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2.2特征
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
大数据的4V特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）。
3医院信息系统在循证医学中的应用
医院信息系统（Hospital Information System，HIS）是为了医院的效益而建立的信息管理系统。美国著名的医学信息教授Morris Collen的定义是：HIS的目标是用计算机和通信设备采集、存储、处理、访问和传输所有和医院相关的病人医疗信息和管理信息，满足所有授权用户功能上的要求。其包括临床诊疗部分、药品管理部分、费用管理部分、综合管理与统计分析部分、外部接口部分五个组成部分。药房管理系统、公共卫生信息系统均是其重要组成部分。
3.1药房管理系统
药房管理系统有助于药物经济学的开展。药物经济学是卫生经济学的一个重要分支，药房管理系统通过计算机实时动态数据处理，对全院药房提供动态的药品数据，运用药物经济学（Drug Economic）的理论及研究方法，包括：最小成本分析（CMA）、成本效果分析（CEA）、成本效用分析（CUA）和成本效益分析（CBA）等，通过研究，运用循证医学的思想，比较评价不同的用药计划、方案、方法的风险及效益，以求用最低的花费而获得最佳的疗效。随着职工医疗保险制度的实施，开展药物经济学研究，对于节约卫生资源、减轻病人经济负担、降低医药费用有着十分重要的意义。
3.2医学专家系统
医学专家系统就是运用专家系统的设计原理与方法，模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程编制的计算机程序系统，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具，同时也有助于医学专家宝贵理论和丰富临床经验的保存、整理和传播。将众多医学专家丰富的临床经验及大量病例资料存储在计算机中，通过基于规则推理、基于案例推理、模糊数学推理、基于规则的神经网络推理等推理方法，利用人工智能技术，将大大提高诊断的准确性和快速性。
3.3成功案例
2010年时代杂志刊载的医学界年度十大突破中，医疗科技公司CardioDX通过对1亿个基因样本的分析，最终识别出能够预测冠心病的23个主要基因。
2009年Google的研究人员对每日超过30亿次搜索请求和网页数据的挖掘分析，在H1N1流感爆发几周就预测出流感传播。
4存在问题
随着大数据的爆炸性增长，劣质数据也随之而来，导致数据质量低劣，极大地降低了数据的可用性。国外权威机构的统计表明，美国医疗信息系统中13.6％～81％的关键数据不完整或陈旧［2］。随着大数据的不断增长，数据可用性问题将日趋严重，也必将导致源于数据的知识和决策的严重错误。
数据可用性问题及其所导致的知识和决策错误已经在全球范围内造成了恶劣后果，严重困扰着信息社会。在美国，由于数据错误而引发的医疗事故，每年导致约98000名患者死亡，约占全部医疗事故致死人数的50％［3］；据有关专家推算，在数据仓库项目的开发过程中，清理不洁数据通常需要花费30％～80％的开发时间和开发预算［4］。
综上所述，医院信息系统强大的数据收集及分析处理能力为循证医学的快速发展提供了坚实的数据基础，但在运用数据时，劣质数据所造成的损失我们也应尽力避免。要想使医院系统真正步入大数据时代，仍有一段艰巨的道路要走。
参考文献：
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人工智能在医疗的具体案例范文4
2012年7月19日，中国互联网络信息中心（CNNIC）《第30次中国互联网络发展状况统计报告》。报告数据显示，截至2012年6月底，中国网民数量达到5.38亿，互联网普及率为39.9%。2012年上半年网民增量为2450万，普及率提升1.6个百分点。此外，值得关注的还包括手机成为第一上网终端，网民数达到了3.88亿等。伴随而来的，自然还有手机视频、微博、支付业务保持着强劲增长。
套用媒介理论研究先驱麦克卢汉的一句话――“媒介即信息”，互联网本身就是一种信息，更具体地说，从网站到博客再到微博，每一种媒介其实也都是一种信息。因为媒介本身并非只是信息的承载体，而是凭借中介的地位，重构了信息本身，使得信息在传播过程中发生质的改变。举例言之，较之Web1.0，Web2.0具有更强的互动性，BBS的出现为“人肉搜索”提供了条件，这就是“众包”行为的典型指代；而从Web2.0跨越到互动性、即时性更强的Web3.0阶段，对比博客与微博的差别可以轻松发现，微博是一个更加多元、更不容易服从权威的场域：信息传播方式的不同，深刻地影响了人们的观念与行为。
何谓Web3.0？
对于Web3.0究竟是什么，100个人似乎有100种说法。Google一下，可以找到各种五花八门的定义――
有人认为，Web3.0在网络环境中建造的系统，能够对于像“我正在寻找温暖的度假场地，预算是3000美元，另加一个11岁的孩子”的简单提问得出合理和完整回复，甚至会给出最优度假方案，计算机可以独立思考而不是单纯执行命令。有人则把Web3.0的定义概括为3个方面：首先，网站内的信息可以直接和其他网站相关信息进行交互，能通过第三方信息平台同时对多家网站的信息进行整合使用；其次，用户在互联网上拥有自己的数据，并能在不同网站上使用；再次，完全基于Web，用浏览器即可实现复杂的系统程序才具有的功能。还有人认为，Web3.0等同于网络操作系统Web OS――这是一种基于浏览器的虚拟操作系统，用户通过浏览器可以在Web OS上进行应用程序操作，而这个应用程序是网络的应用程序。
在一切尚未明朗之际，非要给Web3.0一个定义似乎很难，但是如果将其与Web1.0和Web2.0进行比较的话，就会很容易理解何谓Web3.0。
Web1.0是精英文化，开创了聚众时代：当人们缺乏信息的时候，信息的互联网门户就是最有价值的，这是Web1.0时代。各种互联网门户以信息的获取、、整理为核心，想尽办法把各种新闻汇集起来，让用户去浏览，信息传递模式是互联网―用户。
Web2.0是草根文化，开创了分众时代：当越来越多的企业加入互联网大潮，信息散布于各个角落的时候，搜索引擎与门户就产生了魅力，Web2.0的狂潮席卷网络。2.0时代的互联网把每个网民都当成了信息节点，每个节点充当一个信息源，甚至各类互联网门户还对每个节点上传来的信息进行汇总、梳理、筛选和再，于是搜索引擎、博客、视频、P2P、聊天工具等就担当了主要角色，信息传递模式变成了互联网―用户―互联网、用户―用户、用户―互联网的多边互动形式。
至于Web3.0则属于个性文化，将开创一个全新的个性时代：当信息越来越泛滥并以几何级数增长的时候，信息的筛选与聚合才最有生命力，因为人们开始面对互联网的海量资讯感到无助，同时开始计较使用的效率和效果，于是Web3.0应运而生。3.0时代的特征就是把这些散布在互联网上的各种信息点以及用户的需求点聚合与对接起来，它会根据每个互联网用户的兴趣、爱好、需求、性格、知识等组合单元，构建出个性化的信息平台，提供能够满足每个用户的个性化、聚合化的高效率互联网服务。
开启新聚合时代
现代社会，人人都离不开网络。计算机科学家的目的是要在原有网络上，再增加一个意义层面，不是作为目录册而是作为一个指南，甚至提供这个体系基础，可以推论出人类将来流行的时尚。人工智能的等级已经达到了让机器进行思考，而不是像以往那样执行简单的指令。
Web3.0的最大价值在于，最重要的不是提供信息，而是提供基于不同需求的过滤器，每一种过滤器都是基于一个市场需求。作为Web2.0的升级版，如果说Web2.0解决了一个个性化服务问题，那么Web3.0就是解决信息社会机制的问题，也就是最优化自动整合的问题。
中国互联网自从走上Web2.0时代之后，近年来获得了非常高速的发展。而在这几年的发展中，又明显呈现出两种趋势：第一种趋势是从用户的一个需求点上开始，力图在一个平台上整合所有的互联网服务。比如博客中国本身是博客门户，但是如今已经向综合类门户靠拢，腾讯QQ过去仅仅是个聊天工具，但是现在也成为一个综合门户。其他如中文搜索引擎百度开始推出百度知道、百度贴吧、百度空间等满足用户多个需求的服务，就连传统的门户网站新浪也不断推出博客、播客、圈子等等。
第二种趋势是在用户个别的需求点上进行深度挖掘，纵深发展。比如基于C2C购物的淘宝，基于社区聚合的奇虎网，聚合IT人士的Donews等等。这类公司目前仅仅是业务领域的细分，并没有按照人群进行细分，因此为了提升注意力，他们同样在做综合门户所做的事情。
真正的Web3.0时代不仅仅是按照用户需求提供综合化服务，创建综合化服务平台，更关键的是，提供基于用户偏好的个性化聚合服务。例如，搜索引擎的个性智能化，用户不用分析和试验如何组合关键词语，只要把想要的东西列出，与个人的偏好和背景连接，搜索引擎就能把适合的数据提供出来，更快捷地搜索信息、解决问题；再比如，互联网可以根据一个用户的习惯，自动聚合用户信息，类似个人门户，每个人的IE首页都完全是按照这个人关注的资讯偏好、行为习惯来进行组合的；甚至，互联网不仅提供信息服务，还能够提供个性化的顾问服务，比如基于人们的互联网行为轨迹，专业的网站将成为一个能针对简单问题给出合理、完全答复的系统等。
Web3.0将改变互联网用户查找信息的方式，而到那个时候，每个人都能看到的同样一个模式的综合化门户将不复存在。比如，人们看到的新浪新闻首页将是这个人感兴趣的新闻，那些他们不感兴趣的新闻不会显示出来，而这些个性化的聚合完全依赖于强大的智能化识别系统，以及长期对于一个用户互联网行为规律的分析和锁定。个性化聚合模式将会颠覆传统的综合门户，Web3.0时代的互联网评价标准不再是流量、点击率，而是到达率和用户价值。
因此，Web3.0时代真正能够赢得用户青睐的互联网公司，一定是基于用户行为、习惯和信息的聚合而构建的互联网公司，个性化、按照个人需求设置、人性化、友好界面、简单易用一定是核心元素，基于用户需求的信息聚合才是互联网的大趋势和大未来。
梦想照进现实
Web3.0在Web2.0的基础上，让互联网更加个性化、精准化和智能化。互联网服务完全是按照每个人关注的资讯类型、个人的需求和偏好设置的集合体，并且用户获得的信息一定是精准的，不需要花大量时间去选择，每个用户可以定制自己的互联网门户，或者创造属于个人的互联网应用平台。对于Web3.0，人们有着各种美好梦想。
今天，笔记本电脑还因为便携性大受欢迎，而在Web3.0时代，你将不再需要它们。只要手握任何一个接入互联网的屏幕登录，你的个人桌面就会出现在面前。你能通过手机的耳麦与在线桌面互动：听取发送留言、听歌等。手机如果丢了，只需拿起别人的手机便能登录自己的桌面，那时的手机没有任何内存，所有内容都从在线数据保险箱里获取。
如果你在网上预订一个酒店房间，进去后会发现，里面的床已经按照你喜欢的软硬程度设置好；电视屏幕上一边是你最爱看的电视节目表，另一边是你可能感兴趣的餐厅名单；即使你已经昏迷不醒，也能在世界上任何一家医院得到治疗，因为他们都能立即进入你的医疗记录。你能看到驾车行驶的每一公里的记录、拍摄的每张照片、签署的每份协议，填过的杂志订阅单、购物单、支票、银行表格等都在你的在线数据保险箱里。如果你在个人ID里变更了住址或者手机号，所有的在线文档都会自动更新为新住址和新手机号。
虽然目前Web3.0还只停留在口头和书面，但是似乎不少人都对其感兴趣。在美国圣何塞举办的语义技术大会上，微软、IBM、Oracle、Sun、Google、雅虎等巨头几乎倾巢出动，甚至波音、福特、沃尔玛这样的非IT企业也兴致盎然地前来参会，足见各界对Web3.0的重视。微软MSN的高级副总裁布雷克・何文声称：WindowsLive和OfficeLive是Web3.0时代的领航产品，用户将可以定制自己的互联网内容世界；Google也开始了对Web3.0的精心布局。更重要的是，一些具备Web3.0特征的应用已悄然出现。
针对现有搜索引擎产生大量冗余或无意义的搜索结果，有人开始进行语义搜索方面的尝试，希望为用户提供相关度更高的搜索结果，StumbleUpon是其中的先行者。这个由三名加拿大软件工程师创办的搜索引擎结合了搜索算法和用户推荐，如果用户搜索“汽车”，网站将会综合考虑用户的收入、年龄、性别和家庭所在地等信息，提供一个网页列表以及其他有相似兴趣和背景的用户推荐的网站。
CognitionSearch也是一个搜索引擎，它让计算机“学会”了几乎所有的常用英语单词和短语，能理解词语在上下文中的含义，通过这种“自然语言查询”的能力，不管用户输入怎样的问题，搜索引擎都能找到你需要的资料。不过，目前其搜索的范围仅限于案例研究、政府、医疗、政治博客等几个特定领域。
此外，在线操作系统（WebOS）也已浮出水面。Ajax是打造友善、易于操作的用户界面最核心的技术，Gmail、GoogleMaps、Flickr等的界面都使用了Ajax。以Ajax为基础，国外已经有了DesktopOnDemand、AjaxWindows、EyeOS等几家知名的WebOS，而在中国也诞生了自己的WebOS-TOMOS。登录这家网站，你的眼前就会出现一个类似于Windows界面的在线操作系统，你能享受到“我的文档”、办公软件、多媒体、信息平台、IM聊天、娱乐游戏、邮件等多种服务。
引领精准营销
如果说Web1.0时代属于大众营销时代，Web2.0时代属于分众营销时代，那么Web3.0则是真正的精准营销时代。在Web3.0时代，互联网营销将会呈现出以下几大新特点：
资讯完全按照个性化定制。Web3.0时代的新闻评价标准不再是看哪个上了网站的头条，而是哪一类新闻被人们所定制，哪一条新闻人们的阅读量最大，同时来自哪一个媒体的新闻被定制得多，将决定媒体的影响力。而这些价值，完全是基于用户的关注点，垃圾信息将迅速淘汰，而资讯门户不仅需要提供新闻，同时需要提供符合人们兴趣倾向和爱好的资讯聚合，所形成的数据库最终将能够把每个用户想要的内容放到桌面，而不是像今天等着用户来点击，或者在用户的某个互联网节点上强行推入用户视野。
基于用户使用习惯的个性化广告。目前，中国互联网广告的最大赢家依然是门户网站，而广告的形式依然以硬广告为主（比如弹出广告、漂浮广告、旗帜广告等），但是对于用户而言，通常不会去看这些广告，很多广告注定没有任何效果。在未来的Web3.0平台上，真正能够抓住人们注意力的是那些自然进入视野的广告，例如，当一个用户在搜索“手机”的时候，他应该能够看到各种手机的广告，或者关于他关注的手机的点评和更多的价格、产品性能等信息，而不是当他看其他东西的时候，突然跳出手机广告，或者他还需要进一步搜索才能得到更加详细的信息。
依据用户的行为轨迹，置入式营销将占主导。每个人在互联网上都有自己的行动路线，而且这个行动路线有着某种规律，甚至一个人关注的信息本身也存在某种潜在的关联。新一代的Web3.0门户，有了准确了解每个用户网络行为轨迹的条件，并通过归纳不同的细分群体的用户行为轨迹来开展营销，这样，基于每个群体的营销轨迹就可以被梳理出来。比如商务人群的互联网行为轨迹、年轻女性的互联网行为轨迹等等，找到他们的行为轨迹，就能够了解其在网上的接触点，从而可以通过置入式营销（比如文字互动广告），或者其他形式的广告来传递信息。
基于互联网用户的数据库营销将是趋势。未来每个网站都要有自己的用户数据库，而不是像现在的网站，必须是注册了邮箱或者使用了即时通讯工具才能掌握用户数据库。Web3.0时代强调个性化服务，因此网站一定要掌握用户的基本信息以及核心价值，而且网站的用户数据库将会是各个网站界定自己的用户人群以及为企业提供营销服务的基础，网站还需要对这些数据库定期进行研究，以预测未来的趋势，甚至可以开展各类用户的在线调查，帮助企业进行营销决策。
人工智能在医疗的具体案例范文5
关键词 计算机 知识 学习 软件工程 学科交叉
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1002-7661（2013）24-0036-03
随着信息技术的飞速发展，计算机技术已经广泛应用到生产制造、产品设计、家庭生活、医疗保健、教育、科研、经济、军事等各个领域之中。计算机应用的普及化以及信息产业的规模化都推动了计算机技术人才市场的发展，特别是我国加入WTO之后，随着软件外包的发展，需求的加大，计算机应用人才更是供不应求。从目前我国高等院校人才培养状况上看，几乎所有的高等院校都开设有计算机专业，有的高校对计算机专业的研究进行细化，成立有专门的软件学院，专门培养软件人才。
令人痛惜的是，据《2010年大学生就业蓝皮书》中反映，计算机专业在中国失业率中排在所有专业的首位。计算机相关专业被列为高职失业率第一、本科失业率第二专业。从这一侧面反映出高校在培养计算机人才过程中存在不少问题。这些问题涉及到教学机制、教学方法，专业学习方法等诸多领域。计算机专业人才培养水平的提高，不仅需要高校教育体制的改革创新，教师教学方法的改进，而且更需要作为学习主体的学生在专业学习过程中学习态度和方法的纠正和改进。本文就关于学生在计算机专业中的学习方法等问题上进行讨论，试图找出学生在专业学习过程中的误区及纠正方法，从而引导学生能在自己的专业领域学好更好更扎实的专业知识和专业技能。
一、计算机专业知识类型及学习特点
（一）计算机专业对学生有更高的素质要求
在高等院校中的其它同类专业中，笔者认为计算机专业对学生有着更高的素质要求，计算机专业的在校学生必须要付出更多的努力才能真正达到市场对信息化人才的需求。简单地讲可以有以下三个原因：
首先，专业知识内容非常丰富。计算机专业内容涵盖计算机网络、计算机应用、软件工程、人工智能、嵌入式计算、计算机图形图像、计算机设计自动化等方面。每一个发展方向都是一门博大精深的学问，这就使得计算机专业的学生专业课较多，学习任务较为繁重。然而，在中学教育阶段，大量学生迫于升学压力对计算机相关知识的学习重视不够，与其它专业相比计算机专业的学生的专业底子较薄。这就更加加剧了学生对大量专业知识的消化程度。
其次，专业知识更新速度快。摩尔定律揭示了信息技术的进步速度。实际上整个信息领域的知识都在以飞快的速度向前发展，新的知识接踵而至，旧的知识被快速淘汰。这就要求计算机专业的学生有较强的学习能力。
再次，复合型知识结构的要求。计算机专业知识不是孤立存在的，它与数学、工程学、物理学等相关专业学科知识相互交叉，联系密切。学生要学好专业知识必须要精通其它工学专业的相关知识。
（二）计算机专业知识常见类型
计算机专业的知识内容十分丰富，学生必须要投入更多的时间和精力才能完成学习任务。但总的来说专业知识类型最常见的有三种。
1.理解记忆型知识
理解记忆知识包括计算机专业中的基本概念、原理、方法。这种类型的知识贯穿整个计算机专业知识。这种类型的知识属于计算机专业理论知识，学生需要摄取大量相关理论知识，知其然，知其所以然。对这种知识的学习是学习整个计算机专业知识的前提，对提高学习的整体计算机素养有着重要的作用。这种类型的知识又可以分为三个方面：第一，记忆型。诸如专业的基本概念，原理等。第二，理解型。诸如专业复杂的理论和算法等。第三，推理型。如算法分析中根据已知算法和初始数据，推算在该算法下的最终输出结果等，或离散数学中逻辑推理分析等。
2.流程操作型知识
流程操作型知识指的是在专业理论知识的引导下，遵循一定的规律，按照一定的程序流程操作，可以实现一定功能的技能知识。这类知识在计算机专业中十分普遍，诸如计算机硬件设备的维护、网络系统的建设、自动化系统的操作和应用、程序的编写和执行等等领域。学生必须要掌握这些流程操作的每一步，其中任何一步出错就可能会造成最终操作的失败。
3.设计开发型知识
设计开发型的知识是在计算机基本理论、方法、操作熟练掌握的情况下创造性地设计或开发产品的学问。这类知识本身没有标准答案或者参照答案，检验操作的正确与否或者合理与否是要看最终的产品能否良好地在现实社会中得到应用。
二、计算机专业知识学习常见的误区
计算机专业知识自身的特点决定学生在学习专业知识过程中不能照搬过去的学习方法。必须得有一套与专业知识特别相适应的学习方法。但是令人遗憾的是，受传统学习方法的影响，很多学生在计算机学习过程中存在很多误区，这些误区直接影响着学生的专业学习过程和最终学习效果，如果不及时加以纠正，会影响计算机专业学习的培养效果，直接加剧目前计算机专业学生在市场上的就业窘况。其中常见的误区有如下几个方面：
（一）试图通过记忆来代替理解。记忆的目的是实现知识的再现，而理解的目的是搞清楚知识的原理、深化对知识本质的认识。显而易见理解是知识学习中更深层次的过程，理解不是记忆所能取代的。在文科学习中记忆往往发挥着重要的作用，然后在理科学习中更多地依靠学生对知识的理解和应用。笔者在与学生交流过程中发现，有的学生居然可以轻易地把某个算法程序在电脑中“实现”，然而却说不清程序中算法的具体涵义，经调查得知，有一部分同学为了应付教师的考核居然能够把算法程序熟记于心，在考核时期再在计算机上“默写”下来，从而出现前面所讲的怪象。这种怪象不仅要求教师对考核方式进行反思，更重要的是它反映一部分学生宁愿把精力放在记忆也不愿用来理解知识的具体涵义。记忆给学生带来的认知痛苦远小于理解复杂算法，单纯对理解性知识的记忆同时还会给学生一种心理安慰，降低学生对知识认知的标准，这一点务必要引起计算机专业教师重视。
（二）理解表层内容，而没有把理论与实际结合起来。计算机专业知识是一种应用性很强的学问，它最终目的是提高社会生产率，为我们的生活带来方便。然而笔者在跟学生交流过程中发现很多学生过程中很少用应用性的眼光来看待我们的计算机学习。学习常常只停留在教材表面，很多教材里面所讲的知识都是一种引导性的知识和例子，很多学生满足于对这些表层知识的学习，从而造成学了一堆知识仍然不能解决现实中的实际问题，或者遇到实现问题仍然茫然不知所措。
（三）混淆知识和技能的界限。知识代表着我们对自然的认识，而技能则代表着我们对自然的改造能力，拥有知识是拥有技能的前提，但知识并不等同于技能，技能需要人们在知识的引导下反复地进行操作和实践才能真正拥有。有不少学生拿起课本什么都懂，放下课本几乎什么也做不了。或者有的学生在教师的引导下能够完成一定功能的操作，并且能够知道每一步操作的涵义，然而一旦离开教师的引导，自己基本无法完成独立操作。或者有的学生某一步的操作错误被老师指出之后，不以为然，认为自己虽然做错了，但内心却是知道应该怎么做，下次一定会操作正确，甚至认为教师的纠正是小题大做，然而事实证明对操作错误没有认真纠正的同学下次很有可能会犯同样的错误。
（四）设计与开发的盲目性较强。软件工程理论是指导学生进行系统设计和开发的理论基础，每一个系统开发都应以软件工程的思想为依据。然而遗憾的是很多同学对软件工程的重视程度不够，对软件工程的学习流于形式，在实际系统开发过程中，抛开软件工程思想使得系统开发充满随意性，甚至先开发系统，然后再伪造开发前需求规格说明书和设计文档来应付教师的检查或考核，最终造成开发的系统的功能前后矛盾、重复严重。
（五）自学能力较低。学生对教师手把手讲授方式过分依赖。这种依赖之心主要表现在三个方面：第一，满足对老师课堂简单操作示例的掌握。第二，对课堂之外更深层次的专业知识不够关注。第三，对教师考核时分配的具有一定挑战性的任务处于被动求助的状态。甚至怨恨老师不够“仁慈”。
（六）单一学习计算机相关知识，而对交叉学科的知识关注不够。计算机专业与数学专业，物理专业，生物专业等都有一定的专业交叉，尤其是数学专业，计算机专业上很多问题重大的问题的解决都需要借助于数学专业知识。然而不少计算机专业的学生对高等数学、概率统计以及线性代数的相关知识的掌握程度令人担扰。班级数学相关课程的年终考试不及格的学生比例居高不下，这也必将影响计算机专业的发展后劲。
三、常见纠正方法
鉴于计算机专业学生客观存在的这些学习误区，作为老师必须与学生一道共同探讨出一条可行的纠正道路。笔者在跟学生授课、完成实验以及学习讨论过程中发现，要纠正学生的学习误区必须要从思想、技巧、习惯等多方面共同努力才能达到目的。在此笔者列举一些可行的纠正方法。
（一）掌握教育学和心理学的基础知识。尽管很多学生并非师范专业方向，但是作为计算机专业学生，在学习自己专业知识之余还应阅读《教育学》《教育心理学》等相关书籍。在阅读这些书籍的过程中可以把不同专业的学习特性进行有效区分，对常用的学习方法能够有效了解，对于学习过程中可能存在的一般心理状态有一定的估量，宏观纠正学生学习过程中普通存在问题。
（二）对于难以理解的理论要结合实例反复阅读。计算机很多知识非常抽象，很多同学感到看不明白，这时不应该放弃努力，更不应以死记硬背来应付考核。学生学习时应尝试将理论知识套进具体的例子来进行反复印证，从而理解理论中的涵义。
（三）对困难不能望而生畏，要相信熟能生巧。很多学生在学习单独的、简单的操作实例时，觉得比较容易上手，而对于复杂的、综合的实例则感到力不从心，所以就认为自己无法达到甚至将来也难以达到实验的最终目的，甚至会觉得自己不适合学习这个专业。实际情况是当学生首次接触某类知识时会觉得非常困难，知识在实践中应用时需要耗费较多的精力去消化和加工，当学生对知识熟悉到一定程度时，人脑对知识的加工和消化将会大大缩短，当学生对知识非常熟悉时，大脑对知识的反馈将会成为一种条件反射。因此学生应当树立自信心，对简单的实验要反复练习，这样当遇到较为复杂的案例时大脑就会快速地反馈以前所学到的知识，若这样逐步增加实验难度，最后学生也完全有能力解决这些比较复杂的综合问题。因此学生应该相信熟能生巧，要对基础知识打好基础，最终必定会能解决原本自己认为不能解决的问题。
（四）高度重视实验过程中遇到的错误。很多学生认为自己虽然实验过程中出了一点错误，但自己心里却知道应该怎么做，所以这个错误不会对自己以后带来什么影响。这种思想是严重错误的，必须立即纠正。学生要想拥有一定的专业技能必须要不容出错地反复练习，以至于使正确的操作步骤几乎成为一种习惯。那些认为自己这次出错只是大意，内心是清楚的学生更倾向于下一次犯同样的错误。所以这些学生应该进行一些必要学习训练才能走出这种反复错误的困境中。这些学习训练包括重复做与错误操作相反的正确操作流程，以此来克服错误的惯性。或者通过书面的方式来记录正确的程序流程，从而增强正确的操作流程在思维中的刺激程度，降低错误的操作流程在思维中的刺激程度。
（五）使用软件工程思想解决项目设计开发问题。学生在真正使用软件工程思维解决实际问题的时候，常常会出现不适应的心理状态，这种心理状态对于初学者来说很常见，学生应该试着适应新的知识内容和思维方法，努力克服不适应的心理状态，在项目开发前要深入进行需求分析，减少设计与开发的盲目性，在设计与开发过程中严格遵守一般的原理和逻辑，在投入市场之前要仔细验证产品的可用性。
（六）将自学作为生活习惯。计算机专业的学生必须明白信息行业知识量非常庞大，而且知识更新速度非常快，老师在课堂上有限的时间内所讲授的知识不能完全满足专业知识要求。学生必须要自觉地将老师课堂所授的知识进行有效地扩展，并且积极学习新的知识。努力克服被动和等待的消极心理状态，善于利用学校图书馆里面的优秀资源，不仅要多在图书馆借书，而且要保证借来的书都能够很好地研读。在专业学习过程中遇到的问题要善于钻研，敢于创新，不要期待着他人给自己提供参考答案，要以积极的心态去寻找问题的答案。
（七）高度重视数学在计算机专业中的应用，并积极拓展其它学科的知识。对于离散数学、高等数学、工程代数以及概率论等课程一定要下功夫学好它们。对于自己的不懂的内容务必要向老师和同学们虚心求教，积极解决相关问题。我们应该明白没有数学知识的支撑，自己的计算机专业知识也不可能会有长久的发展。计算机专业的学生要多去参加跨学科讲座，要认真地学习选修课的知识内容，培养广泛的兴趣，积极阅读跟科普相关的书籍，只有这样才能为学生长远发展带来正面的影响。
计算机专业的学生站在信息技术的前沿地带，承担着振兴我国信息产业的重大历史责任。因此做计算机专业的学生必须要认清自己本专业的知识特点，克服常见的学习误区，养成自学的良好习惯，不断提高自身的专业技能，努力将自己培养成合格的信息技术人才。
参考文献：
[1]黄莉.关于课堂互动中纠错行为的调查分析[J].语文学刊，2009，（8）.
