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农业人工智能技术范文1
【关键词】 人工智能 农村远程教育 高效
人工智能技术是在计算机科学日新月异发展的进程中一大成果，由于其智能、高效、优化的强大功能，为许多研究者所重视。部分教育领域的研究者，将人工智能技术引入教育行业，探讨人工智能如何融入教育，促进教育深度发展。研究者们将人工智能与职业教育、继续教育、远程教育及教育技术结合，进行探讨，提出了一些很好的建议。农村远程教育虽然也属于远程教育范畴，但由于其自身具有许多特殊性，因此有必要单独将其应用于农村远程教育进行探讨。
1 我国当前农村远程教育发展面临的困境
我国农村远程教育是伴随着现代通讯技术的发展而在广大农村出现的一种新的教育模式。随着上世纪70年代末，以广播电视大学为代表的远程教育的兴起，为我国教育的发展写下了浓重的一笔，由于其不受时间、空间、学习者等要素的影响，充分体现了“时时能学、处处可学、人人皆学”的巨大优势。因此，本世纪初，国家将远程教育教学模式引入广大农村，于2003年推出了“农村党员干部现代远程教育”、“农村中小学现代远程教育工程”，于2004年依托广播电视大学体统推出了“一村一名大学生”工程，这些远程教育工程对推进农村教育起到了举足轻重的作用。但其发展也遇到了困难，具体说主要体现在以下几个方面：
1.1 师资力量短缺
由于受我国长期以来的城乡二元制经济发展模式的影响，导致城乡经济发展不均衡，直接造成了城乡教育发展失衡。在农村教育中，首先表现在教师配置上，由于农村教育经费投、教师工资水平均低于城市，造成了长期以来农村教育师资力量短缺，远程教育更是如此。据相关研究表明，现我国农村远程教育由于缺少懂计算机或网络技术的专业人才，往往用不相关专业的人才作为替代，且大都为兼职人员。这就造成了对远程教育设备的维护、远程教育资源的管理及远程教育教学辅导等方面出现问题。以广播电视大学系统为例，自2004年广播电视大学开始招收“一村一名大学生”学员，虽然学员增长速度很快，但其教学点仅延伸至县城，招收的学员往往为县城周边农村的农民，而广大较偏远地区正真渴望接受教育的农民缺少受教育机会，之所以没有延伸至乡镇及行政村，根本原因是缺少师资力量。
1.2 资源建设不足
由于农村远程教育是本世纪初才在农村兴起的一种新的教育模式，属于新生事物，因此缺少前期的积累，主要体现在教学资源的积累上。我们知道，是否拥有丰富优质的教学资源是关乎远程教育成败的关键。而长期以来，我们主要注重城市远程教育的发展，现城市远程教育已相当成熟，拥有一大批优质的教育资源，吸引了大批学习者。但由于农村远程教育与城市远程教育相比有其特殊性，广大农村学员需要掌握的不仅仅是理论知识，他们最迫切学习的是农业实用新技术及掌握能够改变自己生活现状的一技之长，而这些课程资源在城市远程教育中设计不多。因此我们没有现成的教育资源可供使用，需要另起炉灶进行建设。但由于投入农村远程教育的经费有限，用于资源建设的经费也不足。造成了现阶段农村远程教育资源依然短缺的现实。这不利于农村远程教育进一步发展。
1.3 课程设置不合理
如上所述，广大农村学员渴望学习的是改善自身生活的实用农业新技术及一技之长，同时广大农村也需要培养一批懂管理的乡村干部。因此在专业和课程设置上，客观上要求向这些方面靠拢。虽然现在农村远程教育在专业设置上慢慢转向适合农村学员的涉农专业，但在课程设置上还是不尽如人意，往往只根据自己师资情况及资源情况来设置课程，这样往往造成农民学员需要的课程没有涉及，而农民学员缺乏兴趣的理论课程所占比重过大的问题。这样会严重挫伤广大农村学员学习积极性，对农村远程教育发展极为不利。
1.4 网络教学平台存在不足
我国现阶段远程教育的网络辅导教学平台现阶段的形势往往通过QQ对话、Email邮件、BBS及一些音频、视频系统进行。这些方式当然是有效的网络教学方式，但存在问题也是十分明显的，最主要问题在于如果没有提前联系，教师就不会及时回复学生提出的问题，缺少师生互动。学生的学习效果会大打折扣。
2 人工智能应用于远程教育的优势
2.1 人工智能的概念
人工智能是计算机学科的一个分支，是一门研究计算机模拟和延伸人脑功能的综合性科学，部分研究者将其定义为：一个电脑系统具有人类的知识和行为，具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程：对于人类因问题和事物而引起的刺激和反应，以及因此而引发的推理、解决问题及思考决策等过程，将这些过程分解成一些步骤，再通过程序设计，将这些人类解决问题的过程模拟化或公式化，使电脑能有一个系统的方法来设计或应付更复杂的问题，这套能够应付问题的软件系统，称之为人工智能。
2.2 人工智能切合了远程教育的要求
有研究者指出：人工智能是研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。人工智能在教学领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。而所谓的智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的，它是以学生为中心，以计算机为媒介，利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交流系统。由于它综合了知识专家、教师、学生三者的活动，因此，与之相对应，智能教学系统一般分为知识库、教学策略和学生模型三个基本模块，再加上自然语言智能接口。人工智能的这些功能和模块刚好切合了远程教育的特点及要求。我们开展的远程教育一直以来就强调以学生为中心，以学生自学为主，教师辅导为辅，教师通过计算机网络系统对学生进行实时和非实时辅导，以此来完成学生的学习过程。因此人工智能适合应用于远程教育教学过程。
2.3 人工智能能够有效加强对学生的管理，提高学习效率
长期以来远程教育为社会诟病的是，由于缺少师生间直接交流的机会，造成教师对学生的组织和管理方面的困难。如果我们仅仅依据学生登录次数、登录时间等方面来评价学生学习情况，这样往往造成对学生学习的错误评价，但对远程教育的教师来说也只能做到这些。但如果我们将人工智能引入远程教育，它可以依据自己强大的功能，通过对学生情况的数据分析，科学提供学生的学习能力、认知特点及当前的知识水平。更为重要的是，通过对这些信息的分析，它能为每位学习者制定适当的教学内容和教学方法，为学生提供个性化的学习服务，切实提高学生的学习效率，这是我们远程教育所倡导的最佳服务的效果。
2.4 人工智能可以从某方面解决农村远程教育师资力量
如上所述，由于城乡间经济差距，造成了长期以来城乡教育发展失衡，广大农村地区师资力量较为薄弱，特别是远程教育方面。这一问题解决的根本途径在于缩小城乡经济差距，但这并非一朝一夕就能解决的问题。因此农村师资力量特别是远程教育师资力量的解决，需要一个过程。而人工智能技术利用了计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交流系统，它集知识专家和教师于一身。广大学员可以通过自然语言系统，实现正真意义上的人机对话，完成适时的学习辅导过程，这从某种程度上解决了师资短缺的问题，为农村远程教育的发展提供了一条新的发展思路。
2.5 人工智能能够有效解决农村远程教育资源建设问题
目前我国农村远程教育在资源方面存在的问题除了数量较少，质量也不高，许多网络课程资源仅仅是课本的翻版，虽然资源制作者利用现代资源制作手段，以文字、视频及图片等手段来展现知识，但知识之间的逻辑联系性方面存在不足。这给学习者有效学习带来极大不便，影响了学习效果。而人工智能技术，能够对现有的网络课程资源进行智能加工，对知识结构进行重新构建，对知识间的层次性、逻辑性进行重新编排，为学习者展示学习重点、难点，切实提高学习效率。使资源更加优质高效。
2.6 人工智能能够提供实时交流，解决网络教学平台的不足
由于人工智能集知识专家、教师与一身，可以通过自然语言系统，开展人机对话，通过讨论解决学生遇到的问题。能改变传统网络教学平台缺乏及时交互性的问题。能够解决网络教学平台的不足。促进农村远程教育的发展。
3 结语
人工智能技术是计算机科学发展的成果之一，它具有智能、高效、优化的强大功能，许多行业都利用人工智能技术提高效率。对我国农村远程教育而言，如果能将人工智能引入，能从某种程度解决因为资金问题造成的师资力量缺乏问题；提高对远程教育学生的管理，为他们提供个性化的高效远程教育服务；能够利用它强大的功能重新编辑网络资源，让它更有利于学生学习；同时人工智能还能提供自然语言接口，打破以往网络教学平台的弊端。相信通过引入人工智能技术，我国农村远程教育会迎来新的发展。
参考文献
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农业人工智能技术范文2
记者的一位朋友，从小受过专业围棋的训练，长大后又从事过很长一段时间程序员的工作，对于围棋的奥妙深有体会，因此在李世石与AlphaGo的人机大战开始前，他曾拍着胸脯说，对战的结果一定是5∶0，人类轻松获胜。可是事情的结果呢？事与愿违。通过此事，记者的这位朋友对于人工智能（AI）有了更新的认识。
不可否认，人工智能给人们带来了无穷无尽的想象空间。人工智能到底能给人类社会的发展带来多大影响？人们的工作和生活是否将从此产生质的飞跃？现在人工智能技术的发展到底进入到什么样的阶段？11月1日―2日，一年一度的C&C用户论坛暨iEXPO 2016在日本东京举行。我们或许能从这次大会一窥人工智能领域的新动向。
NEC主办的C&C用户论坛暨iEXPO大会今年已经是第20届，“Orchestrating a brighter world”（协同创造更美好的世界）成了本届大会最响亮的口号。NEC希望借助在人工智能和物联网（IoT）方面的诸多技术和产品创新，更好地肩负起构建安心、安全、高效、公平社会的责任。
改变已经发生
“人工智能市场的增长已经超出了人们的想象。”NEC全球总裁兼首席执行官新野隆在大会的主旨演讲中开宗明义，“人口增长带来的巨大压力，新型城镇化发展引发的各类社会问题，人与人、人与物之间广泛而复杂的连接……为了更好地解决这些问题，我们必须更充分、有效地利用ICT的创新。”
人类社会正面临一场新的数字化革命，而云计算、人工智能、可视化、大数据、安全、物联网等技术将成为支撑这一变革的技术驱动力。作为一个传统的ICT厂商，NEC将如何应对这一变革，扬长避短？NEC中国总代表兼日电（中国）有限公司总裁吉田直树表示：“我们的优势主要体现在具有很强的综合实力，凭借深厚的技术积淀，以及长年服务大型企业级客户累积的经验，可以为行业用户提供全面的针对其应用需求量身订制的解决方案。”
新野隆特别强调了NEC的三大技术优势――人工智能、连接性、网络安全。NEC在这些技术领域的许多创新之作都可以在本次大会的展示区看到。据NEC的工作人员介绍，往届大会的展示区通常是按技术和解决方案的类别来划分，而今年有了很大的改变，以助力数字化变革为核心，突破了技术间的界限，以蓝色、红色和绿色三种颜色来划分展区：蓝色代表“AI和IoT引发的数字化革命”，主要展示NEC在AI和IoT领域的最新技术成果；红色代表“加快数字化变革的先进技术”，主要包括大数据、网络安全、SDN和云平台；绿色代表“利用AI和IoT加速构建更美好的世界”，主要展示NEC的AI和IoT在制造、流通、通信、医疗、市场营销、安全、智慧城市等领域的成功应用。
在展区中，让记者印象最深刻的还是NEC在网络空间安全方面的技术创新和应用。人脸识别可以说是NEC最擅长的一项技术，不仅识别速度快，而且准确率极高，已经在机场、海关，以及涉及公共安全的很多应用场合得到了广泛部署。在人脸识别技术展台前，记者做了一次亲身体验。负责演示的技术人员现场用平板电脑给记者拍摄了一张照片，并上传到后台的数据库中，然后记者走到摄像头前，NEC的人脸识别系统几乎是瞬间就认出了记者。
其实，人脸识别在今天来看已经不是什么新鲜事，许多中国厂商也在这方面有所建树。“在人脸识别方面，我们会将其他厂商不做或做不到，但又是NEC所擅长的技术和解决方案带入中国市场，凸显自身的差异化竞争优势。”吉田直树介绍说，“我刚刚参加了在北京举行的2016中国国际社会公共安全产品博览会，目的是进一步了解中国客户的需求，以及中国同类厂商的动态。虽然很多厂商都可以提供针对特定个体的人脸识别解决方案，但是目前在数百人中快速找到特定的人还是一个难题，而这正是NEC的强项。”
NEC还将人工智能技术用于网络安全领域，探测未知的网络安全威胁。NEC的自主学习型系统异常监测技术，可以在攻击发生后到产生实际危害前的这一时间段内，及时发现系统异常并报警，从而尽量避免造成实际的安全损害。NEC已经将这套融入了人工智能的系统异常监测技术用于公司内部的16万台设备上，更好地保证了公司业务的正常运行。
人工智能在行动
在本次大会上，记者还看到NEC将人工智能用于健康和医疗、物流，以及智能工厂等诸多领域。比如，NEC将人工智能与可穿戴设备相结合，用于工厂的设备管理、业务流程控制，以及远程监控等，可以及时发现生产中的问题，持续提升生产效率。在物流行业，即使是一个新手，他只要通过一副智能眼镜和一块智能手表，就可以根据货运单的要求，准确找到货物存放的货架，然后将货物运送到指定的地点。这同样得益于NEC的人工智能技术与可穿戴设备相结合的解决方案。
其实，早在半个多世纪前，NEC就已经开始在可视化、分析、控制等领域展开了研究，尤其是在声音和图像识别、语义解析、机器学习、风险预测、控制和优化等方面取得了非常多的成果，并广泛应用于多个商业场景。这为今天NEC构建先进的人工智能技术群奠定了坚实的基础。在可视化、分析、控制和引导三大领域，NEC拥有多项世界领先或唯一的技术创新成果。
举例来说，在人工智能方面，应用了NEC世界最高精度的面部识别技术的出入境系统、可以察觉因肉眼无法发现的微小状态变化导致故障的飞机故障预警系统、基于机器学习技术的可精确预测订货需求的零售订货系统等，已经广泛应用于创造安心、安全环境的公共安全领域、大型社会基础设施的监控、强化企业营销、提升业务效率等方面。NEC希望通过人与人工智能技术的协调，最终实现生活的智慧化。
就在本次大会召开前，NEC刚刚了几款人工智能和物联网解决方案。NEC the WISE NeoFace Watch Image Data Mining可以快速对图像数据进行分析。据称这是目前世界上最快速、准确率最高的人脸识别解决方案。另外，像Auto Responses Solution可以更加准确地理解文本文件中上下文的意思。NEC the WISE IoT Platform提供了一个验证平台，让那些有关物联网应用方面的创意可以更快速地转化为商业化的产品。新野隆介绍说，NEC还与大阪大学、东京大学等高校合作开发用于人工智能方面的低功耗智能芯片等。NEC与通用集团合作推出的IoT方案已经在某些领域付诸实施。
上文提及的NEC最新推出的产品名前面都有“NEC the WISE”的字样，其实这是NEC今年正式的人工智能技术群的统一品牌名称。在本次大会的现场，“NEC the WISE”的标志无处不在。NEC the WISE表明，NEC将协调人与AI技术，为创造安心、安全、高效、公平的社会做出贡献。
人工智能的核心之一是数据。人工智能技术的应用必须与大数据有机地结合一起。吉田直树表示：“收集数据只是第一步，更重要地是如何对数据进行有效的分析和预测。从技术的角度讲，人工智能的推进要从两方面入手，一是基础技术研究，二是与实际应用相结合研发出针对不同行业和应用场景的解决方案。NEC在全球各地的研究院将主要精力放在人工智能基础技术研究方面。NEC与各国当地的合作伙伴，以及各行业的用户协作，共同开发适合不同行业需求的人工智能解决方案。”
NEC the WISE所代表的人工智能产品是NEC物联网整体解决方案的一部分，它还要与其他相关软硬件，以及行业应用需求紧密结合。未来，NEC会把物联网作为一个独立业务计算收入。
本次大会传递的信息十分明确：NEC将积极推进人工智能技术的开发与应用，并以大数据、物联网、安全、云计算等为核心，提供创新的解决方案，支持企业的数字化变革。本次大会也可以看作是NEC全面向人工智能和物联网领域进军的誓师大会。它为NEC未来十年甚至更长远的发展定下了基调――协同创造更加美好的世界。
差异化和本地化是关键
数字化转型、人工智能、物联网等都是当下最热门的话题，也是所有ICT厂商共同关注的焦点。对于NEC来说，挑战在于如何做出差异化，如何在中国市场上更好地实现本地化发展。
吉田直树讲述了NEC的原则：第一，人无我有，做别人没有的技术和产品，比如在大数据方面，很多厂商都可以做大数据的收集和处理，那么NEC就把重点放在大数据的分析和预测上；第二，在注重自主创新的基础上，加强同合作伙伴之间的协作创新，比如NEC与农业有机栽培方面的专业公司合作，利用ICT的创新改进西红柿的栽培，推而广之，就是将NEC在构建大型基础设施方面的经验与特定行业或应用领域专业公司的技术特长相结合，取长补短，实现理想的经济效益和社会效益。
结合NEC在中国的业务发展，上面的两条原则具体体现为，根据中国用户和市场的实际情况，选择最适合的合作和发展模式，提供差异化的产品和解决方案，寻找属于NEC的蓝海市场。
根据中国的具体情况，NEC将当前的发展重点放在了安全、流通和零售，以及智慧城市等领域。安全包括与政府相关的公共安全，以及企业内部的安全两个方面。NEC的策略是，积极与本地的伙伴合作，在一些自己拥有优势的细分安全领域进行投入。NEC在流通和零售行业的业务前景十分广阔。随着电子商务的快速发展，物流可能是一个新的瓶颈。NEC有针对物流行业的融入了人工智能和物联网技术的解决方案。另外，在便利店的管理方面，NEC也有先进的解决方案，比如很多便利用店的POS机就是NEC的产品。POS机是信息汇聚的一个源头，以后针对POS机的数据进行智能分析也是NEC的强项。
农业人工智能技术范文3
欧美发达国家也纷纷推出人工智能计划:如欧盟“人脑工程项目”、美国“大脑研究计划”等。人工智能竞争为何这般白热化？因为：人工智能是开启未来智能世界的密钥，是未来科技发展的战略制高点！谁掌握人工智能，谁就将成为未来核心技术的掌控者！
人工智能是我国科技实现弯道超车的难得机遇。目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能研究上与发达国家相比、甚至与美国相比都不算落后。近年中国科技界开始向人工智能—世界科技之巅发起冲击，如百度引进全世界人工智能泰斗级人物、前“谷歌大脑之父”吴恩达全面负责“百度大脑”计划；科大讯飞启动“讯飞超脑计划”；复旦大学联合十几所高校院所，成立“脑科学协同创新中心”。
业内人士认为如果我国在国家层面加快推进人工智能发展，完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，实现人工智能技术“弯道超车”，抢占人工智能产业制高点。
当今三个有代表性的“人工大脑”：1、“谷歌大脑”：谷歌的自动驾驶汽车已经完成了总计70万英里的高速公路无人驾驶巡航里程，谷歌的人工神经网络通过观看一周YouTube视频，能自主学会识别哪些是关于猫的内容；2、IBM人脑模拟芯片，该芯片能够模仿人脑的运作模式，擅长进行模式识别，在认知计算方面远远超过传统计算架构；3、“百度大脑”，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到2-3岁孩子的智力水平。
当今人工智能研究热与三大技术突破直接相关。人工智能研究是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的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等。总的来说，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。当今人工智能研究热与三大技术的重大突破直接相关：1、深度学习—核心算法的突破；2、神经元芯片—计算能力的突破；3、大数据—庞大的计算资源。
人工智能将引发产业结构的深刻变革，人工智能可以在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域得到广泛应用，催生新的业态和商业模式；人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃式发展，成为新一轮工业革命的推动器。目前倍受追捧的工业4.0、智能家居、无人驾驶、智能安防、智能医疗等发展方向，所代表的无一不是“人工智能+应用场景”发展的最终形态。
投资建议：我们从认知智能、感知智能和智能化场景改造三个维度寻找受益标的：
1、能够有实力进军认知智能领域的公司在全球范围内都寥寥无几，这一领域具有极深护城河和最广阔的应用前景，科大讯飞是A股绝对的龙头；
2、感知智能领域的人脸识别应用有望成为互联网金融的基础设施，我们首推在这一领域已经有深远布局的佳都科技、汉王科技；
3、汽车、工厂、家庭等智能化场景改造是目前进度最快的方向，我们首推在工业4.0领域有着雄厚技术积累的软控股份、科远股份以及在无人驾驶领域进行布局的四维图新。
农业人工智能技术范文4
1 引言(Introduction)
人们越来越接受逐渐取代传统考试方式的利用计算机网络实现的远程考试系统。传统意义上的考试，操作过程极其繁琐，出错难以避免。远程教育也称为网络教育，突破了时间与空间的限制，对实现教育终生化，教育大众化、平民化有重要的意义。我国是一个十三亿人口的大国，且农业人口众多，东西部发展不平衡，教育资源尤其是高等教育资源分布不均匀，西部及偏远地区教育资源匮乏。远程教育为全民教育及终生教育提供了有效的途径。在远程教育体系中，基于计算机网络的远程考试系统有了非常重要的意义。远程考试系统尽可能保证了考试的实时、可靠及客观公平及最小程度的人为因素影响。远程考试系统亦广泛应用于政府、企业及各种机构的培训，因此，讨论远程考试系统有了非常重要的意义。
远程考试离不开试题库的创建。
采用常规数据库构成的试题库，对客观题(选择、判断、填空题)很好解决。可以将试题库的试题按不同的形式出现。原理是：每个题都有几个选项，正确的和干扰项都有若干项。当试题要单选题时，可以用算法限制，每个题抽出一个正确项和若干个干扰项。当试题需要多选题时，每个题在答题选项中任意选取，但保证正确选项大于1即可。
而抽卷一般都是随机在试题库抽题形成试卷。这就造成不同试卷难度可能不同，考试欠公平。处理这个问题最好的办法就是将题目在建立试题库时就给了难度系数，出题时按难度比例抽题。这样对每个参考者相对公平。这涉及到怎样确定试题难度的问题。下面将讨论用人工智能技术处理试题难度。也就是在创建试题时，让计算机自动识别试题难度。
2 人工智能技术在试题库建设中的应用(Application
of artificial intelligence techniques in building the
examinations bank)
2.1 人工智能的定义
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术[1]。
人工智能(AI)是目前发展迅猛的计算机学科的一个分支，近代被称为三大尖端技术之一，这三大尖端技术是：基因工程、纳米科学、人工智能。人工智能经过近几十年的发展，也逐渐成为了一个比较成熟的技术应用。在实践中应用十分广泛。在许多学科中都有它的身影，也取得了巨大的成果及可观的经济效应，在理论上也日趋完善。
人工智能是用计算机算法来模拟人类的智能行为或思维过程。比如：逻辑推理、学习规划、计划实施等等。主要的内容包含：计算机实现算法(原理)、智能机器人制造等。人工智能涉及的学科也极为广泛。首要的是计算机技术，还有心理学、教育学、语言学等人文科学。还有控制、自动化、仿真、数理逻辑等自然学科，具有广泛的应用前景。目前，关于人工智能的研究涉及到军事、航天航空、机械制造、计算机仿真、遥控遥感、机器人、工业控制、自动化、采矿、教育培训、服务业等等。人工智能技术在当今社会中得到越来越多的关注和重视，是正在快速发展的热门学科。它起源于计算机技术，但远不止于计算机科学范畴。人工智能取得了许多成就，这些成就主要表现在： 基于知识的系统、机器学习、神经网络、机器人学、Agent技术和分布的协同工作、规划和配置、机器感知等[2]。
2.2 知识的定义
知识是人类在认识自然、改造自然过程中沉淀下来的精神产物，是人类进行创新、创造、探索等智能活动的基础。关于知识的理解，可以概括为以下几个方面：
(1)知识是转换后的信息。经过人类的主观理解、解释、消化、选择以及过滤，大量信息加工处理后，称其为知识。
(2)知识也可以理解为对特定的学科或产业的概念定义、内部关系、运作过程和应用解释。
(3)知识亦可以定义为：“事实”“信念”“启发式”。
在人工智能领域，知识是一个非常重要的处理点。大量的信息必须从知识中提取和转换来的。从其作用层次，它们分为对象级知识、元级知识两类。按性质亦可划分为三种知识：过程性、描述性、判断性。
2.3 知识表示
知识表示一直是计算机领域中非常关键的问题，在人工智能及专家系统中，知识表示是知识的符号化过程。实际上是为描述事件所做的一组约定，它的实质是将事件的事实、过程、关系、属性等特征抽象成数据结构。计算机的知识表示就是研究这些数据结构，构建数据库，使用算法将物质世界的可以处理的信息尽可能量化，过程化。人工智能也就是让计算机模拟人的思维过程。将这些海量的数字化后的信息快速处理，以获得人们需要的结果。
人工智能应用在构建试题库时，知识表示也成为一个非常关键的问题。
知识的表示与对问题的处理和解决以及解决问题的效率有很大的影响。一个正确的知识表示，可以将知识很好的转化为数字信息，从而使得计算机能够更好的处理，那么对知识表示的要求，主要从下面四个方面去处理：
(a)可表达性：能够正确有效的将要解决的问题所需要的知识表达出来。
(b)可理解性：知识表结果是容易理解的，简单明了的。
(c)可访问性：知识表示是可以利用的
(d)可扩充性：当有新增知识的时候，原来的知识表示可以扩展、补充。
2.4 知识库的构建
知识库是按照一定要求存储在计算机中的相互关联的事实知识的集合，是经过分类和组织、序化的知识集合，是构建专家系统(ES)的核心和基础[3]。
对知识的处理，很关键的一步是知识库的构建，即创建知识的物理结构及逻辑结构，在计算机技术及人工智能理论中，可以理解为数据结构的建立。知识库的组织方式，依赖于知识表示模式，也依赖于数据库等计算机技术。目前的数据库技术发展很快，也有很多模式可供选择。总之，知识库的组织应尽可能全面、高效、最大化利用存储空间。
知识库的构建模型如图1所示。
图1 知识库构建模型
Fig.1 The knowledge base model
2.5 知识库的管理
在人工智能的专家系统中，知识库会随着时间推移，越来越大，知识的尝试和广度也相应变化。知识库管理维护得好，会成为日常工作的好帮手，处理得不好，知识库就是一堆没有用甚至是有害的信息垃圾[4]。管理知识库涉及到数据存储的安全性、访问效率、多用户等等，依赖于计算机软件技术。
2.6 实现过程
(1)构造试题库数据结构表见图2。主键为“ID”。
图2 综合试题库表
Fig.2 The examination bank table
(2)所考知识点难度数据表结构
所考知识点难度数据表结构如图3所示。主键为“序号”。
图3 知识点难度数据结构表
Fig.3 Construction table of the database in difficulty
coefficient of knowledge point
(3)知识点数据分析及客观题知识点难度计算程序的算法实现
先将所选课程考试大纲要求的知识点按照掌握、理解、了解的要求每个知识点设置一个或两个关键字，并设置知识点难度系数数据库，考试大纲要求不是很多，所以数据量不大，可由教研室讨论每个知识点的难度系数。考试的题库却是不断增加的，每增加一个选择题时，就遍历知识点难度系统数据库，按词法匹配，如果选择题含有某知识点，即将此知识点的难度系统加到累加变量中，并将计数器加1，遍历完整个表，将累加变量值除以计数器，得到此选择题的知识点难度系统。实现算法如图4所示。
图4 试题库难度系数生成算法流程图
Fig.4 Flow chart of algorithms in the degree of
difficulty of examination bank
3 结论(Conclusion)
用人工智能技术，基于知识点属性建立的知识点库;试题库建库时，试题能按词法匹配，遍历知识点库，智能生成难度系数。解决了在无纸化考试中遇到的考试公平的问题，也减轻了出题者的工作量，避免了出题者主观判断题目难度导致的随意性和不准确性。
但系统仍存在不足：可实现是部分智能推导，知识点的堆积是一个继承过程，仍然可以继续研究。人工智能在计算机考试中仍有很多可研究的方面，如：主观题的阅卷等。这也是今后可努力的方向。
农业人工智能技术范文5
1.农业机械门类品种有一定的缺陷
我国水稻种植面积和产量均有下降趋势，主要原因就是我国水稻机械化的水平明显落后和南方的部分土地存在抛荒的现象，棉花目前还没有机械化的能力，而玉米机械化在少数地区也还是刚刚起步，一些节种节肥节水性能较好的机具普遍都存在着水平低、数量少的问题，所以始终都无法大面积的推广使用。
2.农业机械使用中的问题
农民之所以愿意购买农业机械产品，就是要在省时省力的同时获取更大的经济效益，而在我国的很多地区的农民的经济条件不允许他们购买农业机械，或是他们用不好这些产品，这也就制约了农机水平的提高。具体表现为：一是“买不起”。我国农田机械产品的价格基本都在1-10万元之间，最小型的产品也在5000元左右，即使各地都出台了购买农机产品的补贴政策，但补贴的力度较小，对于普通的农民来说，价格还是无法承受的；二是“不会用”。在农民购买了这些产品后，各地的农机管理部门对于农机具的引进、推广以及使用技术的培训等工作都还无法有效、顺畅的开展；三是“效益差”。因为农民的文化素质较低，所以在他们使用农机产品的过程中经常会遇到问题，设备也容易出现故障，也没有形成完善的农机作业市场，很多农机具都处于闲置的状态，无法发挥出农机产品应有的经济效益，这也就降低了农民购买和使用农机产品的积极性。
二、我国农业机械化发展的策略和趋势
1.我国农业机械化的发展策略
首先，我国的农业机械发展应更加重视对高科技的投入和应用，我国的农业机械装备技术应与信息技术、仪器与控制技术、现代液压技术以及现代微电子技术等先进的科学技术有机的融合，同时应朝着机电一体化和智能化的方向快速发展；其次，应继续研发和生产与我国农业生产的实际特点相适应的农业技术设备，认真分析和研究我国农业的生产规模、农业资源、经济实力以及农艺制度等现状，结合我国农业生产的自身特点，研发与之相适应的农业技术设备；第三，应逐步提高农业装备产品的质量，提升自身的市场竞争力。生产农业装备产品的企业应建立一套完善的产品质量保证和质量管理的体系，提高农机产品使用过程中的安全性、可操作性和舒适性，进一步的改善使用人员的作业条件，从而提升自身的市场竞争力。
2.我国农业机械化技术的发展趋势智能化以及自动化将是我国社会农业机械化发展的必然趋势，这也是我国发展高效节约农业的最重要措施。
（1）应用农业传感器技术
要想真正的实现农业机械的自动化控制，首先我们必须能够实时的监测农业装备的工作状态，发现问题及时改善，其次就是要能够准确的评价农产品的生物学的活动和性状，所以应用农业专用的传感器技术就显得尤为关键了。现阶段，农业传感器的应用效果还是比较理想的，比如采用谷物湿度传感器可以对谷物的湿度进行实时的监控；采用温度传感器能够准确的测量粮食烘干和储存过程中的实时温度等等。
（2）计算机技术和电子技术的应用
在农业机械装备中应用计算机技术和电子技术，将进一步的促进我国农业机械化技术的发展，小型化、微型化的芯片的出现也为农机产品实现完全的智能化和自动化提供了可能，比如说在农机装备上安装电子监控装置，这样农民就可以实时掌握装备的工作状态，提高作业质量，其可靠性和耐久性也得到了显著的提升。
（3）农用机器人技术
作为机电一体化的实例，农用机器人集合了人工智能、自动控制以及机械电子计算机等多种高新技术，农业的作业对象和环境的复杂多变性对农用机器人提出了很高的要求，虽然现阶段农用机器人技术还存在着一定的问题，但是随着计算机智能技术的不断发展，这项技术也将越来越完善。
（4）建立更加精确的农业体系
农业人工智能技术范文6
关键词：林业院校；人工智能；课程教学
1背景
近年来，随着“互联网+”的快速普及，互联网跨界融合创新模式进入林业领域，利用移动互联网、物联网、大数据、云计算等技术推动信息化与林业深度融合，开启了智慧林业的大门。我国林业信息化、智能化建设逐步走上了有序、快步发展的轨道，取得了重要的进展。
2011―2013年，国家林业局先后开展了中国林业信息化体制机制研究和中国智慧林业发展规划研究，在此基础上出台了《国家林业局关于进一步加快林业信息化发展的指导意见》和《中国智慧林业发展指导意见》。2012―2013年，在深入研究的基础上，林业局编制了《中国林业物联网发展框架设计》，2016年3月正式了《“互联网+”林业行动计划》。
国家林业局制定的《中国智慧林业发展指导意见》指出，信息化、智能化在林业中的应用已经从零散的点的应用发展到融合的、全面的创新应用。随着现代信息技术的逐步应用，能实现林业资源的实时、动态监测和管理，更透彻地感知生态环境状况、遏制生态危机，更深入地监测预警事件、支撑生态行动、预防生态灾害。
人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个重要分支。国际上，人工智能的研究已取得长足的进展；在国内，也呈现出极好的发展势头，人工智能已得到迅速的传播与发展，并促进了其他学科的发展。我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能的研究与学习，人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的庞大的、交叉的前沿学科。特别是经过近几十年的发展，智能技术及其应用已经成为各行业创新的重要生长点，其广泛的应用前景日趋明显，如智能机器人、智能化机器、智能化电器、智能化楼宇、智能化社区、智能化物流等，对人类生活的方方面面产生了重要的影响。
近年来，人工智能已经在智慧林业相关领域中得到了广泛应用，例如，在智能机器人的应用方面，已经有大量的嫁接机器人、水果采摘机器人、农药喷洒机器人、果实分检机器人等投入使用；在专家系统的应用方面，森林病虫害诊断专家系统、病虫预测预报专家系统、林产品生产管理专家系统、专家咨询和人员培训专家系统等也得到了广泛应用。
随着人工智能在智慧林业中的广泛应用，涉林企业和事业单位对智能型林业高技术人才的需求也在不断加大。为了适应市场对智能型人才的需求，自2003年起，国内诸多林业高等院校在计算机科学与技术专业本科阶段、林业相关专业的研究生阶段陆续开设人工智能课程，同时不断加大人工智能课程的比重，因此，人工智能课程教学对于林业院校显得越来越重要。
2林业院校人工智能课程教学现状
林业院校开设人工智能课程的专业不多，但有不断增加的趋势。以中南林业科技大学为例，该校计算机科学与技术本科专业自2003年起就开设了人工智能课程，所用教材一直是蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》；另外，面向部分专业的硕士和博士研究生开设了人工智能相关课程，如农业硕士的农业信息化领域研究生开设了人工智能技术，森林经理和森林培育两个专业的博士研究生开设了人工智能与专家系统。
针对计算机科学与技术本科专业，人工智能课程主要使用蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》教材施教，但由于课时数仅有32学时，关于人工智能的一些高级应用，如神经网络、专家系统、机器学习等，采用专题的形式组织教学。该专业没有设置实验学时，仅在理论课堂上演示了一些仿真软件，如BP神经网络仿真环境。
针对农业硕士的农业信息化领域研究生和森林经理及森林培育两个专业的博士研究生，教学计划安排的学时数为40学时，没有指定教材，仅给学生列了蔡自兴教授的《人工智能及其应用――研究生用书》等几本参考教材。课堂主要以专题的形式组织教学，每一讲除了相关的理论以外，还介绍一些工程实践应用的例子，让研究生能够了解这些人工智能算法如何在实际中得到具体应用。
3林业院校人工智能课程教学存在的问题
全国各高等院校的人工智能课程教学都或多或少地存在一些问题，林业院校更有区别于其他类型院校的显著特征，而且林业院校开设该课程教学相对较晚，因此林业院校的人工智能课程教学存在更多的问题。
（1）师资短缺。在林业院校，林学相关专业开设该课程往往由林学相关专业的教师主讲。这些非计算机相关专业的教师虽然曾从事过人工智能个别算法或领域研究，但不具备全面的人工智能相关专业知识，在讲授不熟悉的人工智能知识点时显得力不从心。
（2）教学内容专业性不强。人工智能是计算机科学的一个分支学科，一般的人工智能教材都比较适合计算机相关专业的学生使用，但是农业信息化、森林经理、森林培育等专业的学生不管是专业基础还是行业应用背景均与计算机类专业学生不同，如果我们仍然按普通的教材施教，教学内容就缺乏林科特色，显得专业性不强，无法吸引学生的听课兴趣。
（3）教学难度过大。林业院校涉林专业的学生一般只有计算机文化基础、C语言等简单的计算机课程基础，缺乏算法思想。而人工智能课程涉及很多高级、复杂的算法，不论从算法思想，还是从算法实现和算法应用，对非计算机类专业学生来说难度过大。因此，在教学内容和教学要求上要做一些取舍。
除此之外，还存在诸如缺少实验环节、教学手段单一、教学案例缺乏等其他普遍性问题。
4林业院校人工智能课程教学改革建议
通过分析林业院校人工智能课程教学存在的问题，结合自己近十余年来从事人工智能教学的经验，我们提出了一些改革建议。
（1）推行专题式教学，解决师资缺乏的问题。在师资缺乏的情况下，由一名教师完成整个人工智能课程教学比较困难，同时，可能有多名教师分别在人工智能的不同方面进行过深入研究。因此，可以将该课程按章节分成各个不同的模块，每一个模块设一个专题，如神经网络专题、专家系统专题、机器学习专题等，再由多名教师分别承担自己熟悉的专题进行讲授。这样既可以解决一位教师的知识不足，又可以让各位教师结合自己的科研将每一个熟悉的专题讲授得更加详细、更加有趣。
（2）教学内容与涉林专业紧密结合，解决专业性不强的问题。事实上，人工智能的各领域应用在林业行业都能找到对应的应用实例。例如，林果采摘机器人就是机器人在林业中的应用；林火识别和林木病虫害监测就是模式识别在林业中的应用；林火蔓延预测可以用到隐马尔科夫模型；PAID50专家系统平台就是专家系统在农林业中的应用典范等。因此，在教学过程中，我们可以考虑将人工智能知识与林业应用结合进行讲解，这样学生更容易接受也更乐意接受。更进一步，如果能够结合这些林业应用编写一本《人工智能及其林业应用》教材，将会更加适合涉林专业的学生学习这门课程。
（3）应用计算机仿真软件解决教学内容难度大的问题。非计算机类专业的学生计算机基础较差，编程能力不强，算法训练不足，对各种人工智能高级算法难以理解，更难以编程实现。针对这个实际问题，我们可以主动提供一些相关算法的计算机仿真软件，在课堂上通过演示这些仿真软件，让学生直观地理解算法，甚至能够通过仿真软件应用这些算法解决本专业相关的问题。例如可以开发如图1和图2所示的BP神经网络算法仿真软件，通过该仿真可以把神经网络的结构、训练时的权值偏差变化、训练过程中总误差的变化等信息完全呈现在学生面前，学生通过这个仿真过程就不难理解BP神经网络算法，甚至可以使用这个仿真软件来解决本专业相关的一些问题。
