前言：中文期刊网精心挑选了人工智能技术知识范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能技术知识范文1
关键词：人工智能；智能分类；知识体系
文章编号：1672-5913(2010)08-0025-04
中图分类号：G642
文献标识码：A
1 人工智能
斯坦福大学的Nilsson提出人工智能(ArtificialIntelligence AI)是关于知识的科学，即知识的表示、知识的获取以及知识的运用。人工智能在AI学科的基本思想和内容是研究人类智能活动规律，研究模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术，构造具有一定智能的人工系统，让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。
AI涉及计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学及语言学等多个学科，是一门新理论和新技术不断出现的综合性边缘学科。AI与思维科学是实践和理论的关系，属于思维科学的技术应用层次，延伸了人脑的功能，实现脑力劳动的自动化。
作为一门多学科交叉的课程，人工智能在机器学习、模式识别、机器视觉、机器人学、航空航天、自然语言理解、Web知识发现等领域取得了突破性进展。机器学习与知识表达的关系，模式识别与机器人学、机器视觉的关系，是学习的难点。人工智能的研究方法、学术流派、理论知识非常丰富，应用领域十分广泛。没有一个比较科学的AI知识体系，学生找不到体系和关系，会对AI产生神龙见首不见尾的感觉，严重影响学习兴趣。
本文从以下几个方面进行阐述：(1)智能与AI的关系；(2)AI的知识单元；(3)AI的相关学科、理论基础、代表性成果及方法；(4)AI的知识体系及应用。把握好上述的几个方面，就可以确准地表达知识，利用知识进行问题求解，掌握发现知识的方法，感知与理解智能系统构建的成果及技术。
2 AI及分类
认为智能源于脑，把脑(主要人脑)宏观层次的智能称为脑智能。而蜜蜂群、蚂蚁群等群体行为表现出的智能称为群智能。两种智能分属不同的层次和应用，脑智能是个体智能，群智能是社会智能或系统智能。模拟上述智能而生成的AI分两种，模拟脑智能的符号智能和模拟群智能的计算智能。
AI划分为符号智能和计算智能有些笼统。如进行仔细区分，AI来源于心理模拟、生理模拟、行为模拟和群体模拟。
2，1心理模型，符号推演
以心理模拟为依据，智能模型起源于数理逻辑。因人脑的记忆、联系、推理等思维活动在心理层面进行。Boole在《思维法则》中首次用符号语言描述思维活动的基本推理法则。
符号智能将信息和知识表示为符号形式，逻辑建模人的思维活动，通过逻辑推理，模拟人脑的思维过程进行问题求解。称为心理学派、逻辑学派或符号主义。
2，2生理模拟，神经计算
认为AI源于仿生学，特别是人脑模型。代表性成果是生理学家McCulloch和数理逻辑学家Pitts创立的脑模型，即MP模型。Hopfield提出用硬件模拟神经网络，Rumelhart提出多层网络中的反向传播BP算法。从模型到算法，从理论分析到工程实现，生理模拟及神经计算成为AI的一个研究流派。
2，3行为模拟，控制进化
基于行为模拟的AI称为行为主义及控制论学派。起源于控制论，模拟人及动物与环境交互、控制过程中的智能活动或行为，认为智能只有在环境中才是真正的智能。其批评符号主义和仿生学派对真实世界的过分简化。控制论的系统研究在上个世纪60年代播下智能控制和智能机器人的种子，在80年代诞生智能控制和智能机器人系统。
2，4群体智能，仿生计算
模拟生物群落的群体智能行为，将仿生计算的成果，直接付诸应用。代表性成果有遗传算法，进化计算，蚁群算法和粒子群算法等。计算智能以数据为基础，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。通过符号智能的知识表达、推理及模式识别等前期处理得到的数值，运用计算智能算法进行搜索计算。
AI主要体现为符号智能和计算智能，符号智能的研究内容主要有知识模型化及表示、搜索理论、推理、不确定性推理、系统结构和符号学习等。计算智能的研究内容有进化计算、模糊逻辑、神经计算和统计学习。这些研究内容所涵盖的研究方法在表1中进行详细的说明，同时较为完整地体现AI课程的知识体系结构。
3 AI的知识体系
从思维观点看，AI不仅仅限于逻辑思维，同时需要形象思维和灵感思维。数学是基础科学，也进入语言和思维领域，在逻辑、模糊数学等范围发挥作用。
AI是一个庞大的家族，包括众多的基础理论、重要的成果及算法、学科分支和应用领域等。如果将AI家族作为一棵树来描述，智能机器应作为树的最终节点。将AI划分为问题求解、知识与推理、学习与发现、感知与理解、系统与建造等五个知识单元。表2总结了AI家族的知识体系及其相关的学科、理论基础、代表性成果及方法。
3，1问题求解
1957年，Newell和Simon通过心理学实验，发现人在问题求解时思维过程的一般规律大致可分为三个阶段：①先思考出大致的解题计划：②根据记忆中的公理、定理和推理规则组织解题过程：③进行方法和目的分析，不断修正解题计划。
搜索是问题求解的核心技术，符号智能进行图搜索，计算智能进行智能优化搜索。
3，2知识和推理
知识就是力量，知识是智能基础和来源。推理是人脑的基本功能，知识与推理是AI的重要内容，在表1中对这部分内容进行了详细描述。知识表示模型有谓词逻辑、产生式表示、语义网络、框架等方法。推理方法有自动推理和不确定推理等。
AI的研究对象，大多具有不确定性。不确定性是针对系统或问题含有的不确定结构、参数等信息，如天气预报下雨概率45.6％，此预报属结论的不确定性。
3，3学习与发现
机器学习是指机器对自身行为的修正或性能的改善，使计算机具有学习能力，自动获取新的事实及新的推理算法。机器学习的研究重点是学习过程的认知模型、机器学习的计算理论、新的学习算法、综合多种学习方法的机器学习系统等。主要有符号学习、连接学习和统计学习等。
机器发现客观规律的过程称为知识发现，主要从大规模数据集或数据库发现知识或模式。知识发现方法有统计方法、粗集和模糊集、机器学习、智能计算等方法。知识发现的任务分为数据总结、概念描述、分类、聚类及相关性分析等。
机器学习的研究成果主要是机器的直接学习，类似人类通过阅读、讲课等间接继承性学习涉及很少。在智能硬件方面却举步维艰，要实现人工智能的最终目标，作为载体的智能计算机系统必须由质的飞跃。 人工智能的研究仍然是机遇与挑战并存。
3，4感知与理解
机器感知涉及图像、声音、文字等信息的识别问题。
模式识别的主要目标是用计算机模拟人的识别能力，运用知识表达和推理方法，主要从图形、图像和语音抽取出模式，表征或刻画被识别对象类属特有的信息模型。模式识别前，先提取样例模式，通过模式辨识或机器学习识别出分类知识，并对新的待识别模式进行类比判决。
目前有基于模式、基于判别函数、基于统计决策、神经网络、自适应等模式识别方法。
理解包括自然语言、图形和图像的理解，是智能系统进行交流的关键。
自然语言理解需要大量知识表示方法和推理技术，在机器翻译和语音理解程序方面取得了长足进步。
机器视觉在图像处理基础上，需要模式识别、机器学习理解视觉对象。由低层视觉提取对象特征，通过机器学习理解视觉对象。
3，5系统与建造
自从1965年第一个专家系统DENDRAL问世后，出现了各种实用的系统。专家系统的发展依托大量知识表示技术和推理技术，是最先发展的智能系统。
Agent系统是典型的分布式智能系统，由多个智能个体协作或竞争体现智能，是比群智能高级的社会智能。Agent系统采用了知识表示、推理、机器学习、模式识别等领域知识。
智能机器人是一个具有感知机能、运动机能、思维机能、通信机能的Agent系统，需要Agent理论和多Agent协同系统的技术支持。机器人是人工智能标志性研究成果，是一个实用的Agent系统。是人工智能多个基础应用的综合，同时依据了融合了多种基础理论。
4 结论
人工智能源于数理逻辑，20世纪30年代开始用于描述智能行为。并在计算机上实现了逻辑演绎系统。正是这些符号主义者，首先采用“人工智能”这个术语，后来又发展了启发式算法一专家系统一知识工程理论与技术。专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际奠定了基础。在AI其它学派出现之后，符号主义仍然是主流派。
人工智能技术知识范文2
1.神经网络的架构正变得越来越复杂。感知和翻译等大多数神经网络的架构正变得越来越复杂，远非此前简单的前馈神经网络或卷积神经网络（CNN）所能比。特别需要注意的是，神经网络正与不同的技术（如LSTMs、自定义目标函数等）相混合。
神经网络是多数深度学习项目的根基。深度学习基于人脑结构，一层层互相连接的人工模拟神经元模仿大脑的行为，处理视觉和语言等复杂问题。这些人工神经网络可以收集信息，也可以对其做出反应。它们能对事物的外形和声音做出解释，还可以自行学习与工作。
2.长短期记忆网络（LSTMs）。当你阅读本文时，你是在理解前面词语的基础上来理解每个词语的。你的思想具有连续性，你不会丢弃已知信息而从头开始思考。传统神经网络的一大缺陷便无法做到这一点，而递归神经网络能够解决这一问题。
RNN（循环神经网络）拥有循环结构，可以持续保存信息。过去几年里，RNN在语音识别和翻译等许多问题上取得了难以置信的成功，而成功的关键在于一种特殊的RNN――长短期记忆网络。
3.“注意力模型”。“注意力”是指神经网络在执行任务时知道把焦点放在何处。我们可以让神经网络在每一步都从更大的信息集中挑选信息作为输入。例如，当神经网络为一张图片生成标题时，它可以挑选图像的关键部分作为输入。
4.神经图灵机依然有趣，但还无法胜任实际工作。当你翻译一句话时，并不会逐词进行，而会从句子的整体结构出发。机器难以做到这一点，这一挑战就被称为“强耦合输出整体估计”。
神经图灵机就是研究者们在硅片中重现人类大脑短期记忆的尝试。它的背后是一种特殊类型的神经网络，它们可以适应与外部存储器共同工作，这使得神经网络可以存储记忆，还能在此后检索记忆并执行一些有逻辑性的任务。
5.深度学习让计算机视觉和自然语言处理不再是孤岛。卷积神经网络最早出现在计算机视觉中，但现在许多自然语言处理（NLP）系统也会使用。LSTMs与递归神经网络深度学习最早出现在NLP中，但现在也被纳入计算机视觉神经网络。
此外，计算机视觉与NLP的交汇仍然拥有无限前景。
6.符号微分式越来越重要。随着神经网络架构及其目标函数变得日益复杂，手动推导出“反向传播”的梯度也变得更加困难而且容易出错。谷歌的TensorFlow等最新的工具包已经可以超负荷试验符号微分式，能够自动计算出正确的微分，以确保训练时误差梯度可被反向传播。
7.神经网络模型压缩的惊人成果。多个团队以不同方法大幅压缩了训练一个良好模型所需的素材体量，这些方法包括二值化、固定浮点数、迭代修剪和精细调优步骤等。
这些技术潜在的应用前景广阔，可能将会适应在移动设备上进行复杂模型的训练。例如，不需要延迟就可以得到语音识别结果。此外，如果运算所需要的空间和时间极大降低，我们就可以极高帧率（如30 FPS）查询一个模型，这样，在移动设备上也可以运用复杂神经网络模型，近乎实时地完成计算机视觉任务。
8.深度学习和强化学习继续交汇。在“端对端”机器人等领域出现了令人激动的进展，现在机器人已经可以一起运用深度和强化学习，从而将原始感官数据直接转化为实际动作驱动。我们正在超越“分类”等简单工作，尝试将“计划”与“行动”纳入方程。
人工智能技术知识范文3
【关键词】电气自动化 控制 人工智能技术 应用
1 人工智能技术概述
人工智能技术，是在对人类智能理论研究的基础上，研究出的对于人类智能模拟、延伸和扩展的应用方法和技术[1]。该项技术是计算机技术的分支之一，主要目的是使得生产过程运用智能机器操作，实现生产的高效化、自动化和智能化。其涉及的研究内容包括机器人和语言图像处理、专家系统等。人工智能技术涉及到多种学科科学，是自动化、仿生学和逻辑学、语言学、控制论等多种学科的集大成。随着研究的不断深入，其在人类社会的多个领域得到有效运用，通过精确化的信息收集和处理，大幅提高生产运作效率。
2 电气自动化控制存在的问题
2.1电气自动化控制系统缺陷问题
我国电气自动化控制存在的问题之一，即系统的缺陷问题。电气自动化控制系统的缺陷，表现在多个方面。如许多企业的隔离开关和电流短路操作上，均采用硬操作，这样一来，电气自动化控制无法发挥其自动化操作功用，造成操作效率较低，生产作业时间延长，也就使得生产效率大大降低，经济效益受损。又如发电厂升压站中，其使用传统的开关操作，多为按键操作方式，也使得电气自动化控制系统作用受限，自动化生产无法有效开展[2]。
2.2 电气自动化控制系统监控效果不佳
电气自动化控制系统监控效果不佳，是许多企业面临的重要问题。传统的监控设备支持下，虽然能够获得一定的监控效果，但多为点状分布，无法覆盖多方位和全方面，造成监控死角，监控效果不佳。这样一来，工作人员无法对设备的运行状况进行有效把握，导致电气自动化控制系统的运行安全得不到保障。监控设备落后，不能及时有效地显示出现问题的系统，导致电气自动化控制系统运行有效性受损，生产效率和质量得不到保证。
3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用
3.1 人工智能技术在电气自动化设备中的应用
人工智能技术在电气自动化设备中的应用，是该技术融入电气自动化控制的基础性应用。电气自动化设备要想实现高效化运作，需要操作技术人才在掌握多领域和多学科知识的基础上，保证其高素质和高责任感。这就对人才的要求大大提高，成本也相对较高。使用人工智能技术，通过计算机编程技术，模拟人脑复杂的运算和运作机制，使得电气自动化设备在高效化、精准化模式下运行，保证了生产的高效率，还能降低人力成本，实现经济效益的提高。
3.2 人工智能技术在电气控制过程中的应用
电气控制过程是电气领域的重要部分，实现电气控制过程的自动化，才能实现整体电气系统的自动化和高效率。应用人工智能技术，能够有效实现电气控制过程的自动化，通过专家系统控制和模糊控制、神经网络控制等方式，完成对电气过程的自动化控制。模糊控制是电气控制中的主要控制方式，其通过传统电气控制过程的交流或直流传统来实现。电气直流传动控制中的模糊逻辑控制，多以Mamdani实现调速控制，以Sugeno来完成前者的例外情况控制[3]。
3.3 人工智能技术在事故诊断处理中的应用
人工智能技术能够应用于电气事故的诊断和处理当中，使得诊断处理过程更加精准化和高效化。如发动机、发电机和变压器出现事故后，传统的诊断方法则主要通过人工的检查，并结合相关知识和经验，既无法保证诊断的准确性，且消耗大量时间，事故处理效率慢。而利用人工智能技术，通过模糊理论、专家技术和神经网络等能够快速准确地找到事故点，并诊断出事故原因，提出事故处理方法，大大提高事故诊断和处理的效率[4]。
3.4 人工智能技术在日常操作中的应用
电气领域的日常操作步骤多样且繁琐，且每个环节的重要性均十分显著，如某个环节出现故障问题，将造成整体电气系统出现故障，甚至导致重大事故损失发生。人工智能技术的应用，使得电气自动化控制的日常操作得到有效简化，且在远程控制技术的实施下，使得相关数据资料信息得以准确收录和储存。操作的流程简化，故障发生率大大降低，且日常操作的信息均能存留和备份，实现报表的生成，方便以后的生产和研究时的信息查阅，使得电气自动化控制系统的运行和发展更加高效。
4 结语
人工智能技术在电气自动化控制中的应用，是社会发展的必然结果，也是社会需求不断增加的必然结果。其能够应用于电气自动化设备中，还能实现电气控制过程中和电气控制事故诊断处理中的应用，对于电气自动化控制运行的效率有极大的提升效果。就当前电气自动化控制存在的问题而言，人工智能技术能够有效实现系统缺陷的弥补和监控问题的不足。随着人工智能技术在电气自动化控制中应用融合程度的不断加深，其发挥的作用将会越来越大，在电气领域当中产生的生产推动力和影响力也越来越大。
参考文献：
[1] 靳虎.人工智能技术在电气工程自动化中的应用[J].科技展望，2015，15（02）：74-76.
[2]马龙.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].山西焦煤科技，2014，20（S1）：114-115.
[3] 马仲雄.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子技术与软件工程，2014，12（11）：153-154.
人工智能技术知识范文4
关键词：人工智能技术;供水设备;电气自动化控制技术
人工智能技术在各行各业中的应用越来越普遍，极大地推动了生产效率的提高。作为一门边缘学科，人工智能技术属于自然学科和社会学科的交叉，涉及到的学科里面包括不定性论、控制论、计算机科学、心理学、数学、认知科学等等。在供水设备机械电气自动化控制中应用人工智能技术，能够有效地节约人力资源成本，提高供水设备的运行效率，减少供水设备的运行故障，推动供水企业的健康稳定发展。
1 人工智能技术
人工智能技术主要是对新设备、新技术和新理论进行拓展、研究和开发而形成的一种新兴技术。计算机发展的过程中，人工智能是一个重要的发展方向和组成部分，在该领域产生了各种应用设备，例如图像识别系统、语言识别系统、机器人等等。总体而言，人工智能技术是多个领域和技术的结合，可以使机械设备完成与人类智能相似的功能，从而达到提高生产效率的目的，减少人力资源方面的投入[1]。
2 在供水设备机械电气自动化控制中应用人工智能控制器
不同类别的人工智能控制器需要不同的研究手段，例如遗传算法、模糊神经或者神经算法等等，本文将人工智能控制器作为非线性函数近似器进行研究，从而对人工智能进行开发和研究。与普通的函数估计其相比，人工智能非线性函数计时器具有非常明显的优势，其在供水设备机械电气自动化控制中的应用也能够取得良好的效果。首先，如果使用普通的函数估计器，研究的过程中会遇到一些不确定性因素，对供水设备的稳定性造成影响。而使用非线性函数近似解，则无需将研究对象的模型建立起来，能够对个别对象进行便利的研究，从而推动了电气自动化控制系统在供水设备中的应用。其次，为了达到一定的目的，研究者可以对供水机械设备的性能进行调整，从而有效地提高供水设备的适应性。第三，与控制器或者普通函数估计其相比，人工智能非线性函数近似器在调节数据方面更加便利，能够对供水设备的数据进行便利的调节。第四，在设计供水设备机械电气自动化控制系统的过程中，设计者只需获取供水设备中的数据，就能够应用人工智能技术对其进行设计。在设计供水设备机械电气自动化控制系统时，只需根据其所响应的数据和语言，就可以完成全部的设计，极大地简化了设计过程[2]。
在反模糊化和模糊化的过程中，使用隶属函数、规则库、自适应性模糊神经控制器能够进行自动实时确定。
3 人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的具体应用
本文以恒压供水中的AI 人工智能调节器为例，对人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的具体应用进行了简要的介绍。
3.1 工作原理 该系统包括压力变送器、阀门、水泵、控制接触器组、AB-PLC-1756系统、AB软启动设备、AI- 808 人工智能调节器几个组成部分。由于水泵具有较大的功率，380V的低压电机5台供水，分别为2台355KW，2台220KW，1台160KW。
出水总管的压力可以由压力传感器进行检测，由变送器向AI- 808 仪表进行传送，通过比较设定值，将误差的变化率和压力误差得出来。使用AB软启动设备进行降压启动，使用AB-PLC-1756系统进行机组开、停控制，及检测各仪表，利用上位机组态软件RSVIEW32对全厂生产设备进行监控，通过各监测设备在上位机人员控制调节供水压力。AB软启动设备具有软启动功能，起动加速时间不超过30秒，并具有自行调节功能。在进行起动斜坡加速时，电机压力会不断上升，当电动机的压力已经到达额定的转速状态时，软启动器的控制器就会对其进行监测，并自动将输出电压切换为全电压。如果在30秒之内电动机就已经到达了额定转速，则可以进一步缩短启动加速的时间。
3.2 控制算法 供水系统的对象还有时变成非线性环节，一些参数会出现未知式的缓慢变化，如果要达到理想的控制效果，单独使用PID 控制是不行的。因此使用改进PID和AI人工智能调节器进行模糊控制，形成双模控制算法[3]。
3.3 AI-808人工智能工业调节器 AI- 808人工智能工业调节器具有参数自整定功能、模糊逻辑 PID调节的先进控制算法，能够通过模糊算法来避免PID的饱和积分。如果误差减小，则可以对PID算法进行改进，对被控对象的特征进行自动学习和记忆，从而优化控制效果。这样一来，即使对复杂的对象也能够进行良好的控制，具有参数确定简单、精度高、无超调的优点。
3.4 可编程控制器 可编程控制器的输出是继电器类型，主要使用Micrologix系列。水泵的逻辑功能主要由PLC来完成，无需设置模拟量的输入输出模块，有力地节省了造价投资。使用AI- 808人工智能仪表来进行系统的压力闭环控制。
3.5 控制台 手动和自动两种操作模式在控制台的设计中都有所兼顾，通过手动操作来单独开启或停止每一台水泵和阀门，并通过多圈电位器来对变频器的频率进行手动调节。如果处于自动模式之下，则可以通过开关来将需要投入运行的水泵选择出来。如果某台水泵需要维修，则可以令其自动退出运行行列，不会对系统正常运行造成影响。
4 结语
本文对人工智能技术在工程设备机械电气自动化控制中的具体应用进行了简要的分析，人工智能技术得到了迅速的发展，在各行各业中都得到了广泛的应用。应用人工智能技术的恒压供水系统，在民用供水系统和工业供水系统中都已经得到了应用，并取得了良好的应用效果，已经成为了供水设备机械电气化自动控制发展中的一个重要发展方向。
参考文献：
[1]孙斌.解析电气自动化控制中人工智能技术的运用[J].科技传播，2014（04）.
人工智能技术知识范文5
[关键词] 舒适护理；老年痴呆；认知功能；生活质量
[中图分类号] R47 [文献标识码] A [文章编号] 1674-0742（2014）10（c）-0168-02
老年痴呆是老年人常见病症之一，以认知功能障碍、精神行为异常、情感障碍为主要临床表现，属慢性进行性精神衰退性疾病。老年痴呆包括血管性痴呆、阿尔兹海默病及混合性痴呆。老年痴呆在我国的发病率呈明显的上升趋势，已经处于老年人致死疾病的第4位[1]，此病对患者的生活质量有严重影响，为社会及患者家庭带来沉重的经济、精神负担，而目前临床还无完全治愈手段，因此及早发现疾病并采取干预措施延缓病情发展是治疗的关键。舒适护理是以患者为中心的护理模式，也是保证患者生活质量的关键。为探讨舒适护理对老年痴呆患者认知功能及生活质量的影响研究。该次研究对该院2010年2月―2013年10月收治的60例患者采取舒适护理，并与常规护理进行对比，现将结果报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选取该院120例老年痴呆患者为研究对象，均满足美国国立精神病学、语言技能障碍及中风研究所（NINCDS-ADRDA）《诊断与统计手册》中的有关老年痴呆的诊断标准[2]。其中男76例，女44例，年龄61～80岁，平均（75.10±8.12）岁，将上述患者随机分为观察组与对照组，两组均为60例，且性别、年龄等基线资料差异无统计学意义（P>0.05），具有可比性。
1.2 方法
对照组采取常规护理措施，包括病情监测、常规给药护理等。观察组基于舒适护理理念与认知障碍护理采取以下措施。
1.2.1 认知障碍舒适护理 记忆强化护理：护理中应该通过数字、图片、实物等不同的记忆方式让患者反复记忆，并鼓励患者定期看报纸、看电视，刺激其大脑皮层，进而提高记忆能力。老年痴呆患者主要临床症状为智力下降，因此必须加强脑部练习，必要时可给予增强认知功能的药物。思维障碍患者应该给予引导，以信息和语言进行刺激，同时给予充分的关心和鼓励，使其大脑兴奋。
1.2.2 心理舒适护理 尽管老年痴呆患者的脑功能明显下降，但仍对爱和关心充满渴望，因此护理人员必须了解患者的心理特点，了解其对环境的陌生感与恐惧感。首先应该关心体贴患者的生活，对其一点点的进步也要给予充分的鼓励，为其提供心理上的支持，例如：打扑克、下象棋等，使患者在玩耍中保持乐观情绪，建立良好的心态，使其能够自主从生活中发现乐趣和满足，这对改善患者认知能力与生活质量有重要意义。
1.2.3 生活舒适护理 ①睡眠舒适护理：为患者创造良好的睡眠环境，养成正常的生活作息，睡前控制饮食，必要时可服用少量镇静药，睡前应用温水泡脚，不应饮用咖啡、浓茶等刺激性饮用物及食物，睡眠时间保持在6～8 h，养成良好的睡眠习惯。②安全护理：保证病房的干净、整洁与舒适，同时考虑患者可能存在空间与时间的定向障碍，当患者活动时应专人陪护，避免跌倒或走失等护理风险出现。另外应该在病房内关键处设置醒目标志，例如床位、坐便器、防滑地面等，病床应维持原状，不可随意移动。病房内若有危险物品，例如绳索、刀具等应该收回。③饮食护理：患者应多摄入高蛋白食物以增加脑细胞内去甲肾上腺素含量，促进细胞功能的活跃，所以应该多食用豆制品、瘦肉、鱼类、蛋类、谷类等富含高蛋白的食物，同时食用果仁、花生等有益大脑功能的食物。④环境舒适护理：病区应保持整洁、舒适，注意采光与通风，温度维持在22～24°C，湿度60%。⑤身体舒适护理：在患者可承受范围内进行一定的体力锻炼，培养患者的自理能力，包括穿衣、吃饭、上厕所等，并通过简单的智力游戏来刺激大脑，延缓疾病进程，长期卧床患者应采取气垫床或胶原蛋白泡沫敷料防止压疮发生。
1.2.4 社会舒适护理 观察患者社会角色的变化，使患者保持乐观的参与积极性，病情不严重的患者应积极参与到社会活动中，并定期让患者家属前来看望，维持患者与社会的正常交往关系。闲暇时可通过谈话或物品来激发患者回忆过去，刺激其产生远期记忆。
1.3 观察指标
①采用MMSM简易智能精神状态检查量表[3]评价患者的认知功能，包括定向力、记忆力、注意力和计算力、回忆能力与语言能力，总分30分，27～30为正常，低于27分为认知功能障碍。②家庭功能评分采用APGAR家庭功能评估表[4]，包括家庭适应度、成长度、亲密度、情感度、合作度5个指标，分别对应0～2分，0分很少，1分为偶尔，2分为经常，0～3分为重度家庭障碍，4～6分为中度家庭障碍，7～10分为无障碍。③采取改编版老年痴呆生活质量评定量表（ADL量表）[5]对患者生活质量进行评价，于护理3个月后进行评价，包括穿衣、卫生、营养、活动能力、安全性、居家生活共6个指标，每个指标分为5个等级，分别对应1～5分，1分为完全自理，2分为少量需协助，3分为部分需协助，4分为少量自理，5分为无法自理。
1.4 统计方法
应用SPSS15.0统计学软件分析数据，计量资料（x±s）行t检验。
2 结果
2.1 两组护理前后生活质量及家庭功能对比
2.2 两组护理前后ADL量表对比
3 讨论
舒适护理最早由台湾学者萧丰富提出，是一个具有整体性、创造性、个体化的护理模式，通过对护理活动与患者舒适感之间内在关系的研究采取针对性的护理措施，目的为了患者在生理、心理上获得舒适的状态，可缓解病症为患者带来的消极影响，从而提高治疗及护理的依从性，达到恢复认知功能、改善生活质量的目的。
目前老年痴呆还无具有特异性的治疗方式，且此病进展缓慢，一般7个月～11年，平均4.7年[6]。患者需长期住院，且生活质量出现下降，并以记忆力减退、智力下降、人格行为改变等为临床表现。后期会完全丧失生活自理能力，对外界事物无认知能力和应激反应，最终因身体多器官衰竭引发感染、压疮死亡。其具体发病及病情进展机制不明，但此阶段患者的认知能力仍有较大的可塑空间。胡竹芳[7]等人研究发现，采取迎合老年患者心理的干预方法能够提高对患者行为的控制能力，改善其认知能力，进而改善患者及其家属的生活质量。老年痴呆患者的护理难度较大，关键在于早期的护理干预，这是延缓患者认知能力下降的关键，因此必须采取全方位的护理措施，通过覆盖各个生活细节的舒适护理可一定程度上恢复患者的身心健康，最终实现舒适护理以人为本的护理理念[8-9]。
该次研究中对观察组患者采取认知障碍舒适护理、心理舒适护理、生活舒适护理、社会舒适护理，目的均是为了提高患者的脑功能，保持乐观的精神状态面对疾病。研究结果显示观察组认知功能、生活质量及家庭功能指标均高于常规护理的对照组，穿衣、卫生、营养、活动能力及安全性与护理前比较均有显著改善。可证实优质护理在老年痴呆患者康复进程中的临床价值，与李华[10]等人的研究结果基本吻合。
综上所述，在老年痴呆患者护理中应用舒适护理可显著提高患者的生活质量与认知功能，具有较高的临床推广价值。
[参考文献]
[1] 贺敏，曾俊.腹腔镜下胃转流术的手术配合[J].护士进修杂志，2012，27（5）：473-474.
[2] 李华，慕P萍，常亭玲，等.住院老年痴呆患者护理不良事件现况及影响因素分析[J].中国实用护理杂志，2013，29（23）：28-31.
[3] 郑娜，沈军.养老院老年痴呆护理员压力及相关因素分析[J].中国全科医学，2011，14（13）：1491-1495.
[4] 江芳辉.应用整体护理干预老年痴呆患者认知功能的效果分析[J].护士进修杂志，2014（8）：721-723.
[5] 郑红云，蔡叶佩.老年痴呆吞咽障碍患者的康复护理[J].中国实用护理杂志，2010，26（12）：12-13.
[6] 盛志娟，向梅，金雅君，等.误吸/窒息危险因子评估表在老年痴呆护理中的应用体会[J].中国全科医学，2012，15（32）：3805-3806.
[7] 胡竹芳，吴慧群，邓乒翻，等.情感护理法对中度老年痴呆患者精神状态及生活能力的影响[J].国际护理学杂志，2014（5）：1152-1154.
[8] 王敏，刘宇，孙静，等.伴有行为问题住院老年痴呆患者护理员的照顾体验[J].中国实用护理杂志，2013，29（28）：9-12.
[9] 帅苏蓉.护理干预对老年痴呆患者的影响[J].中国实用护理杂志，2009，25（21）：30-32.
人工智能技术知识范文6
［关键词］人工智能会计变革;应对策略;会计人才
数据和人工智能技术逐步应用于会计行业，德勤等四大会计师事务所相继推出财务机器人，RPA技术被越来越多的企业广泛运用。这一科技创新将帮助会计从业人员从许多重复性、标准化、流程化的核算工作中解放出来，与此同时也催生了新型会计岗位，给会计从业人员带来新的挑战。毋庸置疑，人工智能技术引发会计变革，究竟会带来何种变革，会计从业人员该如何应对会计变革是文章探讨的关键问题。
1人工智能概述
人工智能(ArtificialIntelligence)是计算机科学的分支，它试图通过研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术，以构建出一种新的能模拟人类意识和思维模式的一门新的技术科学。其研究内容包括知识表示与自动推理、机器学习与知识获取、自动编程与智能化机器人等。人工智能的发展经历了萌芽、诞生、发展到集成四个阶段。人工智能应用于财务领域始于1987年美国注册会计师协会发表的《人工智能与专家系统简介》，后来国外对此进行了深入的研究与探索，开发出相应技术与专家系统解决财会领域的分析决策工作，目前主要是运用模型化的财务管理理论，将匹配后的数据导入信息库，据以分析得出企业财务报告，形成战略经营建议。财务领域中的人工智能技术主要在于机器视觉和语音识别两个方向，着重模仿人类的财务操作和判断，多应用于业务收支预测、风险管控、税务优化等方面。
2人工智能技术对会计行业的影响
随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算技术的发展和应用，为我国企业管理的模式注入新的理念，传统的基础会计核算工作会被财务机器人替代，会计数据的采集、挖掘、分析，会计核算流程的再造以及随之而来的对新型会计岗位人才的需求，都将推动企业会计模式的变革。
2.1人工智能实现会计数据质的飞跃
数据是会计核算的起点，为企业决策提供依据。在人工智能技术的支持下，海量的结构化和非结构化数据在数据处理系统中整合和分类;数据挖掘技术对数据进行深度挖掘，发现其潜在价值，数据的质量随之提升。会计人员通过人工智能辅助系统，利用信息自动集成技术，自动将各种会计信息记录到会计系统，避免了以往财务人员花费大量时间和精力于采集和录入数据信息。随后利用人工智能自动核算功能进行账务处理，智能分析系统进行一定的数据分析，避免了会计从业人员处理大量的基础核算工作，将工作重心转移到为企业创造更多价值的预测、分析与决策工作中去，提高企业决策的效率和准确性。
2.2人工智能促进会计信息互联
在会计核算方面，大量企业采用PRA，其被普遍认为是业务流程自动化软件，结构化、常规化会计流程均由自动化机器人来执行，不受时间和空间的限制，自动生成各项报表，及时快速，灵活准确。人工智能为企业管理者和财务信息使用者搭建起信息共享平台，使企业与其客户、银行、税务、会计师事务所等广泛互联，实现上下游企业沟通、银企对账、网上报税等。财务智能系统通过科学的决策程序，利用会计数据和模式，以不同角度、不同层次、不同时期进行分析，揭示隐藏在财务数据背后的价值，使得会计信息质量大幅提高，提高企业决策效率。
2.3人工智能催生新型会计岗位
核算和监督是会计的两个基本职能，财务人员日常主要完成建账、填制和审核原始凭证、填制记账凭证、登记账簿、编制财务报告等基础性工作。伴随人工智能的发展，这种日常的标准化、流程化的基础核算工作可由财务机器人完成。财务机器人高效低耗、精准可靠、快速反应的优势相较于会计工作人员日益明显。与此同时，机器人间无须回避职务职能的利害冲突，这些都降低了会计人员在单位内部运营管理的重要地位。未来财务领域对基础会计从业人员的需求大幅减少，会计人员岗位需求结构面临变革。管理会计人才是集财务会计、法律、财务管理、计算机等知识于一体的复合型人才，并具有数据分析思维和预测思维，国家倡导的未来的管理会计师应同时是价值分析师。利用大数据和云计算等信息技术，解析过去、控制现在、分析未来，是对未来会计岗位人才提出的新的要求。
3会计行业在人工智能时代下的应对策略
3.1提高思想认识
人工智能技术在财务领域的广泛应用已是必然趋势，利用数据挖掘技术、智能决策支持系统等将财务人员从烦琐复杂的工作中解脱出来，会计核算职能向管理决策职能转变，同时也对会计从业人员提出更高要求。面对人工智能技术带来的巨大变革，财务人员应在了解人工智能技术的基础上，努力学习新技能，加强计算机、信息技术知识的学习研究，以顺应时展的需要。与此同时也应认识到，不论是信息化系统，还是财务机器人，仅仅起到辅助决策作用，仍由人类进行开发、使用和维护。因此会计人应审时度势、转变观念，全面认识人工智能，努力使自己成为兼具财务知识和信息系统操作能力的驾驭财务机器人的复合型人才。
3.2实现管理会计转型
2014年10月财政部颁布了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，要求在5年之内提升管理会计人才的职业能力。中国总会计师协会会长刘红薇在2018年5月世界会计论坛上表示:管理会计已经在全球进入了一个大变革和大发展的历史时期。财务人工智能技术实现了会计信息的标准化流程化处理，会计核算职能逐渐被财务机器人取代，这种以技术手段革新形式带来的会计职能的变化，释放出大量基础会计核算人员，他们必须综合学习会计、财务管理、税务以及信息系统的相关知识，向管理会计人才转型。在企业发展战略的指导下，以管理会计的视角，将数据进行分析和提炼，编制预算计划，对企业经营业务进行控制，对业绩进行评价，为企业发展和治理提供指导，以适应时代变化，成为多元化人才。
