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人工智能培养方案范文1
关键词：设计；人工智能；挑战；机遇
一、引言
第四次工业革命的到来，人工智能作为一项主要的技术，必将鞭策整个人类社会的转型。很多国家制订了战略规划，在2017年我国也了《新一代人工智能发展规划》和《新一代人工智能产业三年行动计划(2018-2020)》，人工智能产业已上升为国家战略。近年来，在人工智能涉及的领域中，艺术与技术结合，升华到与人工智能的结合且越来越受到重视。阿里智能AI“鲁班”已经掌握了上百万个设计师的创意内容，双11期间制作1.7亿张海报，没有一张是重复的，而这些工作如果人工制作的话需要100个设计师工作300年；央视节目中“鲁班”PK资深设计师取胜等等这些新闻，无不极大地震撼了整个设计行业。设计师会失业吗？高校的设计教育面对AI的挑战与机遇如何制定培养目标？如何在新的竞争中占领先机？未来已来，智能艺术设计的路在何方?
二、设计行业面对四大挑战
（一）惊人的数字
马云在一次报告中说未来30年人类只工作4个小时，大量的工作岗位会被人工智能抢走；根据白宫的人工智能报告预测，在未来10-20年间，人工智能技术有可能取代47%现有工作。麦肯锡的预测是49%，盛产劳动力的中国和印度的影响最大。Siri之父、人工智能专家温那（Winarsky）的预测是70%的工作将被取代。不得不说，AI是人类智慧的结晶，正在高速颠覆着人们的生活。
（二）AI设计发展趋势
AI最容易取代的是简单设计：如LOGO、UI界面、海报招贴、网站网页、产品造型、室内家装、产品包装……原本这种理想的设计工作不再能提供人生的庇护所，但凡是明确、简单、重复标准、规则的美术设计与制作工作，未来都容易被取代，传统设计行业将会萎缩乃至可能逐渐消失。
（三）设计环境恶劣
设计创意无法保护，设计法规没有限定，设计竞价无序，商家厂家缺乏契约精神，设计知识产权无法保护契约，新设计新技术缺乏情趣，设计同质化严重……（四）设计教育落后现有设计模式传统、设计教育落后，设计知识体系缺乏更新、进化，知识性重复训练、模仿性传统方法制约了学生创造性情感思维的发展，设计师终身教育观念的缺失阻碍了设计师的可持续发展，设计知识与设计人才近亲繁殖、代际传递的情况严重。
三、AIDesign发展迅猛
目前传统艺术设计已经发生智变，使设计更美更快更简单。人工智能艺术与设计已经一定高水平，如果设计师仍停留在传统设计水平，就会受到来自机器的“威胁”。但也不全会，除了“创意”部分让机器无可奈何，人类设计师与机器的竞合中，我们要转变方向注重数字移动媒体策划与设计、移动媒体用户需求挖掘、数字移动媒体需求文档的撰写、数字移动媒体优化、数字移动媒体UI界面设计、H5设计、App设计、UE用户体验设计、虚拟移动媒体设计、信息交互设计等媒体智能设计新技术。高品质艺术、设计依赖于混合增强智能技术。AdobeMax“SneakPeeks”将迎来Adobe全家桶的诸多全新功能，如图片变视频、静态变动态、一键设计字体、视频扣剪、纸盒自动生成、AR呈现、AE一键去马、Ru跨平台制作（剪辑、混音、调色）、跨平台同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已经实现了的AI功能。华为Mate20手机3D扫描防生建模与成像，以及AI手势动作捕捉的体感游戏功能，更为我们提供了解放设计生产力的前景。同时MIT研发的工业产品AI设计系统即将面世。主要产品体现如下：
（一）AIVD人工智能视觉设计
AI集成化的成熟产品，比如Adobe系列的产品，软件低层融入AI技术，更好更快地创作文字和图像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做设计的底层技术，集成在Adobe系列软件中，有字体匹配方案、自动配色方案、基于线稿自动上色、自动校正手绘图形等。
（二）AIPD人工智能产品设计
Adobe人工智能鞋包设计、IBMWatson智能设计服装、Autodesk智能设计汽车等。
（三）AISD人工智能空间设计
Prisma智能风格化设计、Autodesk建筑智能生成设计、ZahaHadid参数化设计等产品。
四、设计人工智能教育的发展动向
未来，人工智能教育会加速发展，老师不会被AI取代，但不用AI的老师一定会被取代；未来，老师不是简单地传授知识，而是通过言传身教的沟通交流，对学生进行激励、鼓舞，成为人类灵魂的设计师；未来，AI将实现规模化和个性化间的平衡，带来了一种学生易学、教师易教的解决方案；未来，老师作为教学过程中始终核心地位，推陈出新积极善于运用AI技术进一步提高师生教与学的体验和教学效率。当务之急，要让更多的老师正视人工智能的快速发展，通过学习AI技术了解人工智能的发展情况，从而改变老师的教育教学观念和教学方法，引领高品质教育的未来。在未来教育中，教师的角色有三种观念：1.取代说，2.不可取代说，3.人机协同说大多数观点是：未来，教师将与人工智能协同共存。未来知识传授功能会逐步被人工智能取代，而人类教师则应偏重于培养学生的核心素养。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教师，但是使用科技的教师却能取代不使用科技的教师”。如今，抛开先天财富的不同，人与人之间的差距主要来自学习能力的不同。这种差异会加剧不平等，在未来，这种趋势将会进一步加强。应对人工智能时代，教师除更新教育教学观念、转变角色、改革教学模式和方法外，必须坚持终身学习，教师的终身学习，不仅要学习Python之类的AI编程技术，更需要增强对，限于时间和精力有限，分别将有关AI知识技能分为三类，以适应设计人工智能的技术更迭和“一专多能”。
五、结束语
人工智能培养方案范文2
关键词：人工智能；专家系统；Prolog；面向人工智能
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
人工智能(AI)是计算机科学的一个重要分支，同时也是计算机科学与技术专业的核心课程之一。本课程在介绍人工智能的基本概念、基本方法的基础上，主要是研究如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的“智能”，本课程重点阐述这些方法的一般性原理和基本思想，使得计算机能更好地为人类服务。
2 人工智能课程体系
人工智能主要研究传统人工智能的知识表示方法，其中包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示、剧本表示等；搜索推理技术主要包括盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎算法和产生式系统等。
人工智能的研究课题主要包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
经过笔者调研发现，目前在本科高校绝大部分将“人工智能”课程性质设为专业选修课或专业必修课，而在高职院校相关专业基本上不开设此课程，但是在具体实践教学过程中发现，在其它专业课程的教学过程中也会与人工智能理论或技术相结合，比如数据库技术、信息系统安全方面等领域，当讲到相关课程，同时会结合人工智能的理论，授课过程中发现大部分同学对该课程很有兴趣。
本课程在我校计算机科学与工程学院作为一门专业选修课开设，总学时数为：60(其中理论学时为36，实验学时为24)，随着计算机技术的不断更新发展，人工智能的应用领域也变得越来越广，因此，人工智能(AI)这个学科已不再陌生，很多学生对其充满兴趣和好奇，所以在选课人数上远远超过其他选修课的人数，另外结合我校的实际情况，部分理论或实验又可以与农学、生命科学系等其它专业结合起来而应用。
3 人工智能理论教学实践
多年以来，人工智能获得很大的发展，已经引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学，但是直到目前为止人工智能至今仍尚无统一的定义，要给人工智能下一个准确、科学和严谨的定义尚有困难，其现有的一些定义多数是立足于各自的专业而定义的，存在片面性。
同时“人工智能”是一门交叉性的学科，其主要涉及到了控制论、语言学、信息论、神经生理学、心理学、数学、哲学等许多学科，所以该学科具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强，与此同时需要学生具备较好的数学基础和较强的逻辑思维推理能力等特点，从而形成在教学实践中老师讲得吃力、学生听得吃力的局面。尽管在多年的研究和教学过程中笔者已积累了一些经验，但是对于如何把握好这门课程的特点，激发学生的学习兴趣和热情，帮助学生更好的理解和应用这门课程，目前仍然有很多问题需要研究和解决。
针对“人工智能”课程相关内容比较抽象，公式推导比较繁琐等特点，教师除了具有完善的教学大纲、合理的教学计划以及合适的教材外，还应该根据学校的实际硬件条件尽可能地选择多媒体教学手段来辅助教学，因此在实践教学中，笔者经常会配合教学内容，充分利用计算机、投影仪以及互联网的优势，结合多种教学方法与手段去组织整个教学过程。例如：在讲述搜索推理技术时，使用一些小的演示软件，将相关推理技术的理论通过动画的形式一步一步演示出来；而在讲专家系统相关理论知识时，尤其是各种类型的专家系统，利用互联网上的一些在线视频资源为例，给同学进行详细讲解，通过具体的案例来进行专项知识点的讲解及实现与应用；在自动规划这一章，给同学们选择演示发达国家目前研制的各种类型机器人，通过这些形象生动、行为举止高仿真的机器人来给学生讲理论，这样学生通过亲自观看视频资源，不仅可以拓宽知识面及视野，同时也可以及时地了解国际及国内机器人的发展水平及差距，不断纠正自己的错误观点并更新自己新的专业认识；另一个方面也可以同时激发学生们的学习兴趣热情和积极性，俗话说：“兴趣是学生最好的老师!”这一点在课堂实践教学中得到验证，得到广大同学的认可和赞同，整个教学课堂不再那么单调枯燥乏味，基本可以达到在娱乐轻松的氛围中学习专业知识，同时再整个教学过程中，师生互动机会增多，学生不再是被动地接受知识。
4 实验教学实践
4.1 客观存在问题
本校开设“人工智能”课程，主要是面向计算机专业的大学三年级的同学，同时作为一门专业选修课而设，理论课程为36学时，而实验学时24学时；与此同时经过对其它兄弟院校的调研发现，很多高校虽然也是设为专业选修课，但建议学生们都去学习这门新学科，从而为今后的专业知识及具体应用打下一定的基础；当然在调研中也发现，部分本科高校虽然开设了“人工智能”课程，但是仅是纯粹理论教学，从一定角度来讲，理论原理是前沿，但是由于太过于抽象，而且空洞、难以理解，多数同学反映学习效果并不理想，有关具体理论部分的具体实现仍然不解。
本科高校一般都严格按照培养方案进行科学设置，同时各个学校根据本校人才培养方案分配各门课程的学时。由于现在我国的教育提倡注重对学生动手能力的培养，培养综合型、应用型人才，因此笔者再结合实践教学经验及对学生的调研，发现“人工智能”课程除了要进行理论方面的讲解外，还应注重实验教学。此外，在高职院校的培养方案中，侧重加强学生的动手能力的培养，也建议将此课程列为开设的范围之内，而在实验学时上可以安排相对多的实验学时，在了解“人工智能”理论的前提基础之上，主要进行相关理论的具体应用与实现，通过这样的教学安排，可以提高学生的实践动手编程能力，例如图1，专家系统的知识库、工作存储器及界面的设计与实现。
人工智能培养方案范文3
摘要：“智能超媒体网络教学系统”是使用快速自然语言处理系统、概念提取和排序、个性化信息归档、管理和标签管理等新一代网络和人工智能技术的教学系统。本文主要讨论在向大学本科学生提供紧跟国际前沿技术发展的“智能超媒体网络教学系统”(工程实训和毕业设计平台)的基础上，创造一种全新的课程教学模式。该项目研究为西安交通大学城市学院第一轮科学研究课题，已取得阶段性研究成果并开始实际应用。
关键词：数字媒体；超媒体；网络；教学系统
中图分类号：G642
文献标识码：B
1项目目标
按照高等院校的学生实际学习状况以及日益严酷的就业市场前景，试图以计算机网络课程教学中已初步进行的一些课程教学模式的改革为基础，提出设立“智能超媒体网络教学系统”，加强学生实践能力和创新培养，以进行本科院校课程教学模式的改革和探索。
主要目标是在向学生提供紧跟国际前沿技术发展的“智能超媒体网络教学系统”的基础上，创造一种全新的课程教学模式。
为解决日益严重的信息超载问题，使用全新的 “Web-based教学”在线教学模式和高级人工智能软件，向学生介绍和组织互联网上感兴趣的资料，让学生更快地找到想要的信息，并且从大量的数据中，发现对个人来说重要的信息。
项目以培养大学生创新能力和实践能力为重点，通过使用网络教学和辅助教学系统，增强自主学习的兴趣，学会工程化的设计方法。在实际工程设计练习的同时，也可使学生应聘时展现本人技术实力和工作经验，为就业创造良好的机会。
课程改革增加专门的工程设计的实训课程，将学生置入与实际工作环境类似的工程设计团队，以模拟招投标项目环境为背景，自主选择课题，进行职务角色分工，在教师指导下，参考预置的类约1000M实际项目资料以及人工智能设计工具和个性化智能数据库查询系统随时收集的最新资料，按标准化，规范化的实际工作流程，进行项目调研，用户系统分析，技术方案设计，最后形成可实际用于工程实施的完整技术解决方案，设备与工程预算，招投标文件，项目实施演示PPT文档等。
2解决的主要问题
需要解决的主要是大学生创新能力、实践能力和可持续发展能力的培养。
(1) 构造一种智能化、全球化的网络教学平台――“智能超媒体网络教学系统”。
(2) 使用上述系统，学生可以在学院内完成高水平的项目实训和毕业设计。
(3) 学生可了解和亲手实践了解国际最新的超媒体技术和产品知识。
(4) 学生可在建成的辅助教学系统平台上完成全部系统设计，为考取国际认可的工程师认证打下坚实基础，促进学生就业。
(5) 学生可完成完整的技术解决方案，招投标文件，在学生应聘时展现本人技术实力和工作经验，为学生就业创造良好的机会。
3项目研究在国内外同一领域的现状与趋势分析
3.1现状
在知识经济的新形势下，一种全新的教学模式“Web-based教学”已经在逐渐开始兴起并不断的发展壮大，然而目前国内的网络教学和辅助教学系统只是使用了Web-based教学的形式，仍然算不上真正意义上的网络教学，不能脱离传统的教学模式自建一个完善的教学系统，只能算是传统教育模式的一种补充。
基于这种情况，本课题组开始进行“超媒体网络教学”课程教学模式的改革探索。通过近一学期的前期实验，已经取得相应预期教学效果。
已参加实训的三个班级200多名同学共组成28个团队小组，分别模拟了28个公司，以西安交通大学城市学院北郊新校区为工程设计环境，参与了学院校园网，校园无线局域网，学院数据网络中心，校园网通信平台，行政楼网络集成，办公自动化系统，数字化图书馆管理系统，数字校园智能监控网络，内网安全解决方案，大学视讯系统等项目的计算机网络工程设计。
所有团队均按预定教学计划在规定时间内完成了项目立项报告、全套招标文件、全套投标文件(包括概要设计，草图，设备清单，信息点统计表，技术方案详细设计与技术方案图纸，设备报价清单，投标技术方案，投标评审会演示PPT等文档)，并最后参加模拟投标会议和方案优选汇报会。
3.2趋势
目前，国内外教育界已开始研究真正意义上的网络教学和辅助教学系统。主要趋向是向智能化、全球化的网络教学方向发展。
国外较早就有人研究具有智能性的计算机辅助教学系统。近年来，有人提出了智能超媒体教学系统的要领，就是将人工智能技术与超媒体的信息组织、管理方式结合在一起而形成的智能型信息处理技术。
在智能超媒体教学系统中，可以利用超媒体提供的友好界面来激发学生的学习兴趣和学习动机，同时还可以利用超媒体向学生提供图文声像并茂的解释信息；而超媒体模块则可利用知识推理技术实现教学内容和教学策略的适应性控制，对学生进行有针对性的指导。当前，智能超媒体教学系统的研制和开发已成为网络教学应用领域中的一个重要的前沿课题。
4项目研究的重点
4.1课程教学模式的创新和发展
对在实训中将学生作为模拟企业的员工，严格按企业化模式进行管理，通过课程实训，完成贴近实际应用的工程化网络系统设计，以取得实践经验的教学模式进行重点研究，并尽可能开发出更新的课程教学模式。
4.2智能超媒体教学系统核心技术的理论研究
进行核心专利技术研究；算法研究及技术框架设计；软件总体规划及详细设计。
4.3智能超媒体教学系统软件开发和应用研究
进行验证及软件程序编码；进一步进行超媒体课程应用研究；同时考虑研究将系统平台应用于其它学科的教学模式改革。
5项目研究的创新点
(1) 在课程教学过程中结合实训和毕业设计，使用模拟公司工作岗位和招投标场景对学生进行工程化训练。
(2) 教学系统核心使用“主题聚类发现引擎”技术。按用户提出的个性化需求进行主题发掘，人工智能知识排序，重要信息推荐并提供分析图形显示的主题内容发现与聚合的优化搜索引擎。
(3) 在系统内部数据库提供1000M实际项目资料(包括招投标文件范本，工程实例，技术方案范本，设备产品，工程预算范本，PPT演示文档范本，日报-周报范本等分类数据库)以及相关人工智能设计工具和个性化智能数据库查询系统。网上搜索和用户PC机上的信息搜索集成一体。
(4) 向全球化的网络教学方向发展，使用语意分析，自主学习，及WEB 2.0环境中的信息挖掘和超前数据库处理技术，将最适合每个用户的需求的相关信息情报资料进行人工智能处理后即时推送给用户，主要解决了用户在网络时代被超量信息所淹没，无法在最短的时间内检索查询到自己所关心的相关信息的问题。
6项目研究的方案设计
6.1研究思路和技术方法
在项目研究上采取的研究思路和技术方法是：
(1) 使用WEB数据库、中间件和网站设计工具等构造三层架构的网络应用系统。
(2) 使用先进的搜索引擎和信息获取技术取得大量实训和毕业设计所需要的基础资料。
(3) 使用人工智能海量信息分析及提取技术进行个性化搜索及计算机辅助设计。
(4) 在网络化的基础上提供人工智能实训和毕业设计工具和个性化智能数据库查询。
6.2研究阶段
第1阶段：智能超媒体教学系统核心技术的理论研究；
第2阶段：软件总体规划及详细设计；程序编码；
第3阶段：课程教学模式的创新研究；教学系统验证试验；
第4阶段：智能超媒体教学系统应用研究。
6.3技术方法和路线
(1) 技术目标
研究开发个性化RSS主题聚类发现搜索引擎产品，进而形成一种按用户提出的个性化需求进行主题发掘，人工智能知识排序，重要信息推荐并提供分析图形显示的主题内容发现与聚合的优化搜索引擎产品。
(2) 技术内容
主题聚类发现引擎是一种按用户提出的个性化需求进行主题发掘，人工智能知识排序，重要信息推荐并提供分析图形显示的主题内容发现与聚合的优化搜索引擎。
主要解决了用户在网络时代被超量信息所淹没，无法在最短的时间内检索查询到自己所关心的相关信息的问题。大约可增加搜索查询速度几十到一百倍，并引导用户找到最适合自己的信息。
主题聚类发现引擎的技术核心可以按不同技术层面装入网站服务器，企业服务器，个人计算机形成以下不同用途的产品：
(1) 学校大型Web2.0环境网站RSS主题聚类发现搜索引擎
(2) 院系专用数据处理及信息挖掘优化搜索引擎
(3) 学生个人用户个性化专用信息挖掘优化搜索引擎。
(4) 设备价格比价搜索网络门户(可应用于计算机，电信，电子等不同领域)
6.4技术方法和路线
使用语意分析，自主学习，及WEB 2.0环境中的信息挖掘和超前数据库处理技术，将最适合每个用户的需求的相关信息情报资料进行人工智能处理后即时推送给用户。
部分技术方法摘要描述图示如下：
图1显示了本项目高级检索程序的实现。
图2显示文件组织系统的实现。
图3显示智能助理个体的实现和用知识库来发现和确认联想的例子。
智能检索挖掘系统运行于最终用户PC机上，包括Web server部分。系统采用类似B/S架构。利用IE插件开发技术，截取用户发送的Web请求信息，并由插件发送到Web server，由Web server实现相应的功能，最后通过分析提取处理相关信息，返回IE插件进行显示。Web server采用 + Apace进行开发。
7理论及实践意义
本项目的实施主要是为了进行“计算机网络”课程学科教育的教学改革研究与实践；其目的是全面推进素质教育，重点培养大学生创新能力、实践能力、创业能力、就业能力和可持续发展能力。
其主要意义是：
(1) 计算机网络课程是计算机专业，信息管理专业，电信专业的骨干专业课程，建设实训和毕业设计的智能超媒体辅助教学系统对促进教学和学科建设有重要意义。
(2) 实训和毕业设计辅助教学系统可在学生进行课程实训和毕业设计时提供人工智能设计工具和个性化智能数据库查询，以便学生完成高质量的毕业设计，同时通过课程实训完成贴近实际应用的工程化网络系统设计，取得实践经验，为就业作好充分准备。
(3) 技术先进的实训和毕业设计智能超媒体辅助教学系统可提供学习现代计算机网络技术的良好平台，增进教师学识水平，同时促进了教学水平的提高。
8推广价值
(1) 项目中涉及的学科教学模式改革研究成果可在有相似应用需求的本科院校，高职高专推广应用。
(2) 智能超媒体教学系统软件可以在相似的计算机专业，电信，信息管理，电力，能源，机械制造以及各类工科专业推广应用。
(3) 教学系统核心使用的“主题聚类发现引擎”技术可以按不同技术层面装入网络服务器或个人计算机形成以下不同产品，如企业专用数据处理及信息挖掘优化系统，个人用户个性化专用信息挖掘优化软件。
参考文献：
人工智能培养方案范文4
当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容，这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才，而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学，包括各种实验、实训、实习和设计。因此，人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求，有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。三个改革途径（一）引导学生阅读应用研究文献
高职教育强调培养学生的知识应用技能，其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中，学生普遍反映由于人工智能课程理论性强，难于从课本理论联系到实际的专业应用上，这样对激发学生的学习兴趣，提高技能应用水平是不利的。
实际上，人工智能涉及的应用领域极为广泛，其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出，每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此，在课程学习的开始阶段，应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域，在一定的提示和引导下通过检索有关文献，访问相关的科研院校网站等方式获取资料，了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况，最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论，这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性，开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节，对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。（二）安排学生对经典算法程序进行实验
与普通高等教育相比，高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识，并且把所学知识运用到实践中，这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强，单纯的理论讲解学生难以从中得到启发，也难以体现出高职教育突出实践教学的特点，为此需要安排学生动手实验，从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。
在人工智能科学的发展过程中，先后提出了一些经典的优秀算法程序，如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等，在科研和工程实际中得到了广泛的应用，在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况，学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序，在提倡开放和共享源代码的今天，通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时，一些软件平台也集成了一些工具箱，如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等，只需设定相关输入参数和数据，便可通过调用工具箱函数实现算法，极为简便而易于理解。
学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验，教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序，当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。
例如，在讲授启发式搜索时，可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序，并对某个学生给定某个初始棋盘状态，要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果，以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况，从中理解A*算法的原理特点。又如，在讲授BP学习算法时，可根据学生的实际情况对内容进行调整，强调BP神经网络的实际工程应用价值，而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后，要求学生动手运行该程序，并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。
（三）启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新
毕业设计是高职教育的重要环节，学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结，通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练，提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲，毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用，更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题，对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看，在毕业设计中学生创新的主动性不足，往往停留在继承和模仿阶段，毕业设计作品少有突破和创新。究其原因，并非学生所学知识和技能不足，而是学生未懂得如何分析已有问题，在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。
人工智能培养方案范文5
一、人工智能应用于税收征管的必要性分析
1.优化办税体验，提高纳税遵从度。税务部门的纳税服务有网络和办税服务厅两种方式。利用人工智能技术，可以智能地分析纳税人输入的信息，精准纳税信息的推送，提高个性化咨询的针对性，服务好PC端和移动端，使纳税人无需离开住宅即可完成一般的税收申报。对于某些纳税人条件有限或无法在线解决的问题，实体服务机构仍可以使用人工智能系统。自2016年以来，江苏、广东、上海等地陆续推出了采集纳税人人脸图像、身份信息和电话号码的“旺宝”、“小贤”等税务服务机器人提供自助税收服务、发票申请等，它不仅减轻了工作人员的负担，而且提高了税务处理的效率。人工智能的友好、耐心、准确和高效的服务，也受到了公众的好评。2.实现税收信息共享，确保信息对称。目前，“金税”项目的第三阶段已逐步在全国范围内建立了信息收集系统。政府应建立基于“金税”项目的综合电子税务办公系统，运用人工智能技术分析大数据，连接各税务机关的信息，整合分散的资源并重新开发一套用于税收信息收集和管理的操作方法，以增强税收信息收集和管理的相关性，确保信息的对称。3.创新检查手段，兼顾公平速度质量。对于税收征管检查工作分为两部分，计算机选择选案，然后由稽查人员负责后续的稽查工作。人工智能的选择不仅有助于确保公平性和准确性，还可以提高速度，使税务人员更好地投入于跟踪工作。人类与人工智能各司其职，这是流程再造理论下税收征管改革的必然趋势。4.加强风险防范，打击涉税违法。电子商务的兴起，纳税人收入来源的不明确和生产模式的多样化催生了一系列偷税和逃税行为。税务部门应依靠人工智能技术，建立税收风险的预防和控制系统，对评估有疑问的纳税人，由人工智能系统过滤后，发送给不同的部门进行监控和定期检查，从而遏制不法行为发生。5.节省人力时间，降低税收成本。人工智能的优势在于能够利用风险评估和税源管理机制来减少税收管理资源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能还可以对热点税收问题进行智能分析和评论。还可以应用于税务审批事务。通过智能的机检，可提高工作效率，从而降低税收成本。
二、基于人工智能应用税收征管的障碍因素
1.人工智能技术的发展不够完善。首先，税收信息与人民生活息息相关，但税收人工智能技术还存在技术方面的不足，容易受到黑客攻击。目前，税收信息的保护是有限的。其次，人工智能系统的专家系统。计算机经过的智能程序的学习，除了原有的程序思维，也导入了另一个思维，有了双思维，这就是人性化的专家思维，使税收征管中解决复杂问题能力上了一个台阶，计算机程序通过税务专业知识+税务专家经验两个思维去思考和分析面对的税收征管难题。事实上由于缺乏专家系统的技术支撑，人工智能应用会大打折扣。2.缺乏人工智能复合的高端人才。首先，税收征管需要兼通IT和税收的人才。但如今，税务专业中基本上没有人工智能的本科教育，人工智能与税收学科的交叉和融合无法实现。另外，在税收征管领域，人工智能广泛应用之后，普通税收专业人员的数量将减少。简单的咨询辅导工作，发票业务等可以辅以人工智能系统。而高端管理人才缺乏，是阻碍税收人工智能发展的重要成因。3.适应智能办税能力尚显不足。在税收实际工作中，由于纳税人的水平不一，接受新事物新技术的能力不一，也就不能很好地掌握智能办税中的各种操作要求和智能处理。4.缺乏人工智能应用和数据的保护。政府对个人信息的收集，分析和比较，确实提高了政府部门的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公权力无限收集信息超出必要程度可能会侵犯私人权利。目前，我国还没有关于“人工智能数据的应用和保护”的规定。建议从法律条文上体现对公民的隐私保护。
三、完善人工智能应用税收征管的对策
人工智能培养方案范文6
现在更多的人相信，人工智能可以很好地造福人类，机器学习能够很好地帮助人们解决工作和生活上的难题。
人工智能前景广阔
IDC的一份报告显示，认知计算和人工智能解决方案市场在2016年到2020年的年复合增长率将达到55.1%，认知计算和人工智能在各行各业中的广泛应用将推动其全球收入从2016年的近80亿美元增加到2020年的470多亿美元。
Gartner副总裁兼资深研究员大卫・卡利（David Cearley）在2017年重大技术趋势预测会上表示：“应用人工智能和高级机器学习实现了一系列的智能应用，包括物理设备（机器人、自动驾驶汽车、消费电子产品）、应用程序和服务（虚拟个人助理、智能顾问）。”卡利说，这些应用将以不同于以往的智能应用程序和智能产品的形式呈现出来，并为各种各样的网络设备、现有软件和服务解决方案提供嵌入式的智能。
Gartner执行副总裁、研究主管兼资深研究员达尔・普拉默（Daryl Plummer）在预测2017年重大技术趋势预测会上表示，到2020年，更智能的算法将会让人工智能改变全球10多亿工作者的状态。
在Gartner的的十大2017年重大技术趋势预测中，人工智能相关技术占据了前三名的位置，可见其技术的重要性。他们分别是：人工智能和高级机器学习、智能应用、智能产品。
第一，人工智能和高级机器学习。人工智能和高级机器学习由很多技术（比如深度学习、神经网络、自然语言处理）组成。Gartner认为，更先进的技术将超越基于规则的传统算法，创造能够理解、学习、预测、适应甚至有望自主运作的系统，从而让智能机器显得更加“智能”。
第二，智能应用。像虚拟个人助理这样的智能应用程序可以发挥人类助理的某些职能，让人们的日常工作变得更加容易（比如对电子邮件进行优先级排序），提高用户工作效率（通过突出最重要的内容和互动）。虚拟客户助理等其他智能应用程序更加擅长销售和客服等领域的任务。Gartner认为，这些智能应用程序有潜力改变现在人们的工作性质和职场架构。“未来十年，几乎所有的应用程序、服务都将包含某种程度的人工智能。人工智能和机器学习在应用程序和服务方面的应用将不断发展壮大，这将成为一个长期的趋势。”大卫・卡利举了一个麦当劳的案例，“麦当劳生产汉堡，智能应用每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查其颜色、形态和芝麻分布状况，从而不断自动调整烤箱的温度和烘烤时间，可以大幅减少人工成本，并保证高质量。”
第三，智能产品。智能产品是指超出了刚性编程模型范畴的物理实体，通过应用人工智能和机器学习来实现高级行为，并与周围环境和人类更加自然地交互。
目前，日本长崎的Henn-ne宾馆已经开始使用10台类人机器人进行迎宾服务，代替了原来预订柜台的所有服务员。随着无人机、无人驾驶汽车和智能家电等智能产品的不断普及，Gartner预计各自为政的智能产品将转变为相互协作的智能产品。
更智能的汽车
虽然去年出现了特斯拉智能驾驶系统出现故障造成交通事故这样的新闻，但是理论上讲，人工智能应用到汽车领域，实际上可以大幅度降低交通事故发生的概率。
斯坦福大学报告显示，自动驾驶汽车不仅能减少因交通事故导致的人员伤亡，还能改变人们的生活方式。在通勤途中，人们可以把更多的时间用于工作、娱乐，而不只是关注复杂的、让人懊恼的交通状况。
不过，现阶段也有不同的声音。“即便有时候显得很多余，但人类还是要在自动驾驶汽车方面拥有一定操控权。所以即便是自动驾驶汽车也要安装一个方向盘，以便司机必要时可以掌管车辆。但安装了方向盘又意味着人类的完全掌权，即司机坐在车里也要随时保持清醒并进行观察，时刻准备好接管车辆。”Gartner副总裁布莱恩・朴恩泰斯（Brian Prentice）在一次研讨会上表示，“这样一来，不仅抵消了自动驾驶相较于人类驾驶的大部分优势，也让人类司机从之前的积极操控汽车变为了被动监控行车隐患。”这个争议其实也是所有智能汽车项目所必须要面对的挑战。
布莱恩・朴恩泰斯表示：“智能汽车可以对周围环境做出反应，但智能汽车对周围环境是否真正理解了？周围环境对于智能汽车来说是完全不可控的一个因素，不是通过建立模型就能进行学习了解的一种事物。”
“τ谘蟹⒅悄芷车技术的团队而言，他们所面临的挑战就是要找出哪些事物或因素是智能汽车所能控制的，然后对它们的能力培养也就限定在这一范围之内即可。”布莱恩・朴恩泰斯表示，“全自动汽车的愿望是不可能变成现实的，任何汽车制造商都做不到这点，但朝着这一方向努力将会推动一些汽车行业更务实的进步，如汽车的机器学习技术将提升汽车的安全性和让汽车在处理一些状况时更具有经验。”
在联网汽车方面，Gartner预计到2020年，联网汽车的销量将达到6100万辆，是2016年的4倍以上。Gartner定义的联网汽车是通过嵌入式通信模块或移动设备接入互联网，为用户提供内容和服务，从车中传送数据，实现远程监控或管理车内系统。
Gartner的报告显示，从2016年到2020年，联网汽车将推动情景信息的需求增长150%。Gartner研发总监詹姆斯・海恩斯（James Hines）表示：“汽车越来越自动化，也将配备更多的感测技术，例如行车记录仪功能和雷达系统等。许多汽车将利用影像侦测功能来辨识附近的物体并对其进行分类，以便实现更加复杂的反应甚至更自主的驾驶。”
为了使汽车变得更加自动化和环保，2016至2020年间需要逐年在汽车内增加5%的嵌入式处理功能，比如即时摄影机和传感器，从而实现主动车距控制巡航系统、防撞与车道偏移警示系统等自动化驾驶功能。
回到现实中，在今年CES上，百度联合北汽展示了智能汽车解决方案。百度智能汽车自动驾驶解决方案目前已经可以做到全系统的低成本、可量产。借助百度人工智能的优势，从雷达、摄像头等传感器的数据收集，再到高精度地图等基础设施，都实现了成本的大幅降低，尤其是在高精度地图方面。
目前，百度高精度地图的自动化生产程度可达90%以上。地图生产通过多传感器校准和深度学习结合，实现全程自动化，人工操作仅为最后的人工校验，确保高精度地图绘制过程准确可靠的同时，降低了人工成本与时间成本。
百度高精度地图将绝对精度控制在0.6m范围以内，在相对精度范围内实现了厘米级定位。通过帧内关键点检测和点云拼接、路面提取等技术的运用，百度自蛹菔幌低晨梢远曰だ嘎费亍⒈曛颈晗吆驼习物等道路物体达到99.67%的识别准确率，从而实现对直道、弯道、车道变化和宽度变化的监测，这一系列行为的定位、侦查计算，甚至比有人驾驶更加安全可靠。值得一提的是，百度高精度地图还接入了Learning Map平台，依托多源感知数据处理、云服务中心和数据中心，可使百度高精地图具有智能化的自学习能力，无需人工采集就可以实现更新。
百度智能汽车还提供了包括车联网HMI人机交互系统。这其中就包括CarLife、CoDriver、MyCar和AutoMap四大产品。这些HMI车联网产品虽然功能侧重不同，但却搭载着同一人工智能应用――语音识别技术，为用户提供独特性、开放式、创新性的智能化场景应用体验。
语音识别技术是百度智能汽车HMI人机交互系统带给用户最直接的智能行车体验感知。以定位“智能语音副驾驶”的CoDriver为例，基于百度的语音技术、自然语言处理技术，用户无论是进行对话，还是指令，其顺畅、快速的识别和响应，都让用户感知到身边存在一位知心且贴心的智能机器人。
在百度智能汽车与北汽进行的战略合作中，百度智能汽车就将对北汽多款车型进行CarLife适配，从而实现智能汽车的基础车联网升级。通过采用CarLife，达到智能手机与车的互联，驾驶者可以使用智能语音操控汽车地图和在线音乐等智能化汽车服务。百度智能汽车CarLife目前已与60家车企的150余款车型进行了适配。
随着用户的广泛使用，所有的智能汽车都会产生大量的数据，百度智能汽车大数据也衍生出价值极高的大数据服务产品。比如，通过对车主用户数据、车辆实时驾驶数据和道路地理信息数据等进行分析，百度智能汽车可以向汽车企业提供精准营销、车辆设计、用户服务管理体系等大数据服务。而车企可以依据这些数据，找到用户的需求点，研发出用户真正需要的产品和功能。
在国外厂商方面，NVIDIA联合创始人兼首席执行官黄仁勋与奥迪美国公司总裁斯科特・科奥格（Scott Keogh）共同在CES开幕主题演讲中表示，未来的奥迪车型将使用深度学习解决复杂的驾驶问题。双方第一阶段的合作将着重于NVIDIA DRIVE PX自动驾驶汽车人工智能平台。NVIDIA DRIVE PX平台使用经过训练的人工智能神经网络来理解周围环境，并确定安全的行进路线。
“NVIDIA是使用深度学习人工智能技术促进交通运输行业变革的先锋。” 黄仁勋在演讲中表示，“奥迪采用我们的DRIVE PX2人工智能汽车计算平台，将加快新一代自动驾驶汽车的生产，进而加速我们迈向未来更高驾驶安全性和新型移动服务的步伐。”
“奥迪用户追求顶尖的性能和技术。” 斯科特・科奥格表示，“因为我们对更安全的道路有着共同的追求。奥迪和NVIDIA的合作将扩展至深度学习和人工智能领域，从而以更快的速度将更高程度的自动化送上道路。”
奥迪Q7的自动驾驶演示活动成了本届CES上的亮点之一。乘客在无人驾驶的情况下，可以放心地坐在车辆的后排座位上享受旅行。这主要得益于奥迪Q7采用了NVIDIA DRIVE PX平台，并运行了NVIDIA Drive Works软件。奥迪Q7的深度神经网络NVIDIA PilotNet可以识别和理解车身周围的环境，安全地驾驶前行。演示过程中，路线会随时变更，车辆会通过各种情形的路面，有的带有标识，有的则没有任何车道标识，途中还会遇到需要绕行的模拟建筑区。
黄仁勋在主题演讲上描绘了人工智能将如何预测驾驶员需求的场景：用户早晨驱车前往办公室，车库大门自动打开，根据用户个人习惯调节空调温度，到达单位；晚上回家，同样的场景再次出现，而且汽车能够理解并回应用户自然会话语言的需求。
NVIDIA和奥迪的联姻结晶包括让人眼前一亮的奥迪MMI导航系统和奥迪虚拟驾驶舱。目前该系统已经应用于奥迪Q7、奥迪A4、奥迪TT等，涵盖SUV、轿车和跑车等领域。未来几个月，奥迪还将推出集成NVIDIA硬件和软件的新款A8。得益于zFAS（奥迪中央驾驶辅助控制系统），新款A8将成为全球首款配备拥堵驾驶系统（Traffic Jam Pilot）的自动驾驶汽车。
这里有必要解释一下zFAS。zFAS是一个软件与硬件结合的系统，它的长距离雷达可以获取前方250米的交通状况，激光扫描仪能捕捉到前方80米距离的高清晰画面，红外线照相机能够识别黑暗中的行人和动物，超声波传感器能够探测汽车周围的情况。通过这些传感器，zFAS可以在汽车行驶过程中实时获取各种数据，在瞬间对大量的数据进行分析，从而实现代替驾驶员操控汽车。即使是在空间狭窄的停车场，zFAS也可以实现自动泊车，还可以利用智能手机通过远程操作的方式将汽车驶离停车场。而且一旦汽车进入拥挤的堵车路段，它还可以实现紧随前车的自动驾驶模式。
更智能的家居
科尔尼的报告显示，中国将在2020年前成为亚洲最大的智能家居市场。到2020年，全球智能家居的整体规模将由目前的100亿美元增长至500亿美元，并有望在2030年激增至4000亿美元。到2030年，亚洲智能家居市场销售额将超过1150亿美元，占据全球市场25%以上的份额。
中怡康的数据显示，2017年，智能家电生态将会成为行业主流，预计智能电视的零售额渗透率将达到93%；智能白电的零售额规模达到709亿元，零售额渗透率将达到23.9%。
科尔尼合伙人、亚太区通信与电子业务负责人道博斯坦（Nikolai Dobberstein）表示：“近年来中国已经成为全球增长的关键推动力之一。首先，国家整体经济的快速增长带来家庭收入水平增加；其次，中国成为全球最大的互联网市场。这两大因素将让中国成为亚洲乃至全球最大的智能家居市场之一。”
道博斯坦J为，中国已经拥有完善的设备和技术生态系统，能够加速智能家居行业的发展。腾讯、百度和阿里巴巴等本土技术巨头，以及小米和海尔等已经在生产智能家居产品的本土设备制造商将成为行业的主要推动者。但是由于牌照和审查制度等原因，国际技术公司很难打入中国智能家居市场。
报告指出，四个重大的变化趋势使得联网智能家居在亚洲成为现实，同时，这四大趋势将加速智能家居市场的进一步扩张。
首先是互联性和智能化。智能手机在技术和处理能力方面的进步大大提高了家居设备的互联性。大数据和人工智能的采用，让部分应用能够迎合用户的需求和期望，使得家居生活日益智能化。
其次是互操作性。随着不同制造商生产的产品之间的互操作性不断增强，智能家居应用在消费者中逐渐普及。产业联盟为标准化协议和开放平台所做的努力使得智能家居生态系统不断完善。
再次是产品成本。几乎各类家居设备都已经是自动化产品，有80%已经实现了智能化并且在市面上可以购买。随着关键技术和部件的成本下降，智能家居设备如洗衣机、冰箱和门锁等的价格也将更加亲民。
最后是全新盈利模式。智能家居应用正在与更广泛的网络相联，从而连接生态系统内的所有企业，催生全新的盈利模式。例如带有液晶显示器的联网冰箱可以通过线上广告带来收入。
智能家居市场为行业内的所有企业都提供了宝贵机会，但是要取得成功，必须要同时具备几个关键的因素，包括平衡本地和全球战略，从产品导向快速转变为服务导向，找到正确的合作伙伴，整合智能家居集成平台。
随着智能语音市场的不断扩容，在众多智能家居产品中，语音助手成了行业内的关注热点。可以说，现阶段智能语音是人工智能巨头间的必争之地。谷歌和亚马逊正在开发的新技术，让用户可以获得更好的体验。除此之外，微软、苹果都在积极拓展其生态系统，三星、脸谱等巨头也在进行知识储备。
Gartner预测，到2018年，30%的人机交互通过自然语言完成。百度首席科学家吴恩达认为，语音搜索准确率从95%提高到99%，是人机交互应用爆发的转折点，到2020年，至少50%的搜索将是语音搜索。可以说，自然语言交互就是下一代的人机界面。未来，人工智能与家居行业的融合，将为人们带来全新的体验。
以人们最常用到的家电空调为例，现在已经在市面上进行销售的智能产品非常多，比如可以对用户的使用习惯和周围空间进行认知，并通过云网络连接到设备的传感器和摄像头收集数据，借助非结构化数据进行学习的LG空调；具备自动清洁功能、能够通过Siri控制、能自学用户行为习惯、记录分析能耗情况并自动调整运行模式的海尔空调；基于腾讯物联云技术，通过手机QQ控制家电运行状态的美的空调。
美的集团近日了其“智能+”战略，推出了“i+智能”系列产品计划，要让各个设备实现互联的同时也具备智能交互等功能，以实现家电设备的互联互通、智能学习。四川长虹近日也了人工智能电视长虹CHiQ（启客）。这款电视基于完善的技术逻辑与大数据运营，实现了自然语音交互、深度学习和应用软件自动迭代等系统能力的整合。
长虹认为，CHiQ人工智能电视在认知层面取得了重大突破，基于长虹自主研发的Ciri+语音平台，实现了以人为中心的高效语音交互协同和语义识别与理解。语音识别率达到97%，人与电视的自然语音交互距离达到30米，即用户在家中任意角落都可以用语音和电视交互。
更智能的交互
最近，美国佐治亚理工学院（Georgia Tech University）的学生们十分惊讶地发现，他们乐于助人的助教居然一直是一个机器人。尽管在使用初期遇到一些困难，但是现在机器助教回答学生们问题的正确率高达97%。佐治亚理工学院的研究发现，学生们退学的主要原因是缺乏支持。因此，他们设计了这款机器助教。
有了人工智能，人们的学习方式会发生改变：速度不同，起点不同。人工智能将会把人们引入未来，人们会以更个性化的方式学习。世界上没有任何一个教育体系能为每一个孩子都配备一个家庭教师，而人工智能可以满足这一需求。
微软现在做的事情和美国佐治亚理工学院类似，不过他们的愿景更加宏大――构建跨越媒介、应用、服务与基础架构的真正的人工智能系统。“我们一直在努力实现技术全民化。有了人工智能，我们便可以通过以下两种方式来实现这个目标：一种是将其融入像Office 365这样的产品中，另一种是构筑一个平台，让其他人也能在此平台上开发产品和不断创新。” 微软全球执行副总裁沈向洋博士表示。这个平台被称为微软认知服务，它包含了25个应用程序接口，可以提供诸如语音、语言、知识和搜索之类的智能功能。
当前，我们正处于向计算领域下一代主流平台进军的早期阶段。由于人工智能领域所取得的一系列重大进展，新一代平台将以对话这一人类最自然的行为为核心来构建。新的时代正在到来，人机交互的方式将从过去人类操作计算机的时代进入到让计算机了解人类和人类的动机并积极予以回应的新时代。
对话，一方面是强调完成任务、提升生产力，另一方面是情感连接。要想真正实现人工智能，就必须从两个方面同时发力。
微软的长远战略是，像小娜（Cortana）这样的应用不但要有智商，还要有情商。基于这一理念，微软再次进行创新，Zo到来了。
Zo是一款社交聊天机器人，她是基于微软在中国和日本大获成功的人工智能社交聊天机器人小冰与凛菜而打造。现在，你可以在Kik社交平台上与她交谈，就像和人类朋友聊天一样。未来，微软计划将Zo扩展到其他社交平台，例如Skype和Facebook Messenger。
Zo是利用海量互联网社交内容构建而成的。她从人类互动行为中学习，以便从情感与智能角度做出响应，提供独特的观点，并懂得礼节与表达情感。但是她同样还有强大的核对与平衡机制，以保护自己免遭不当利用。
微软在描摹人工智能与对话计算的前景时，还有一个很重要的部分是应用所扮演的角色，比如小娜。现在，在全球13个国家和地区，有超过1.45亿人正在使用小娜。小娜可以没有限制地跨平台、跨各种连接设备使用。
微软认为，每个人都应该拥有自己的个人助理，以便在我们奋力打拼的同时，帮我们处理好一切问题。“要实现这样的目标，我们需要先关注一下个人助理可以帮助你分担哪些工作。我们当中有一半人会通过电子邮件，定期为自己发送任务或提醒。许多人会使用任务清单。我就曾在办公室的墙壁上贴便笺。”微软合作伙伴群组计划经理马库斯・阿时（Marcus Ash）表示，“我们正在想方设法把那些影响用户掌控全局的问题清除掉。”
