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交通人工智能技术范文1
摘要：全球信息化的发展为教育提供了新的手段，互联网的诞生和发展为教育提供了更广泛的发展空间，将现代信息技术与教育有机结合，即在现代教育中应用人工智能技术，使学习成为了一种持续性的、终身性的过程。在各个高校中，网络化课程的建设正在兴起，如何在教学平台中体现智能化是各个网络化课程的热门课题，当前已有的智能化产品大多处于实验和理论研究阶段，其智能化程度有限，还没有达到推广应用，因此，设计一个基于网络的人工智能辅助教学系统具有十分重要的现实意义。
关键词：信息化 人工智能 网络 计算机技术
1、计算机等级考试智能系统的优化
计算机等级考试的教育模式强调学生不但要有理论能力，还要有操作能力。以往的辅导教学主要靠书本，和老师讲题来实现，缺乏系统的能力评估和改进体系，不能对个人的学习状况有适时的分析及评价，所以我们需要及时调整培训方案。为顺利实施人工智能的计算机等级考试辅助系统的教育模式，需建立一种学生能够自己学习，自主练习，自主评分的专家系统，将不同的能力评价要求纳入其中，并提供一种方法对学生的做题情况进行解析，给出采分点，并在数据库中给出答案库，使学生知道自已错在哪里，并对学习情况有及时的分析与指导。
在大学的计算机等级考试辅助教学中应用人工智能技术及网络信息技术，开发辅助教学专家系统，对教学改革中面临的师资不足、教学模式单一等问题，实现教学资源共享，有效提高教学质量、减轻教师负担，加强学生自主学习能力，提高学习效率，从而提高计算机等级考试的应试能力。
2、计算机辅助教学的现状
就目前计算机辅助教学的发展来看，主要分为两类，一类偏重于学生学习，主要由各类CAI课件、专业辅助教学软件组成；另一类偏重于对学生学习情况进行评估，主要由各类考试系统组成。本系统结合这两个方面，将教学评估和自主学习相结合，加强教师和学生之间的联系和互动，更好的实现辅助教学的目的。
现在国内外有很多智能化的基于网络的教学辅助系统，但是智能化程度都不高，相对于掌握每个学生的学习情况来说，教师的一个很大任务是要了解一个群体学生的知识掌握情况而不单单是一个学生。本系统运用规则式专家系统，能对老师指定的某个群体，比如几个班、一个学院等的所有学生进行测试，从而使本系统能更好的为教学服务。
综上所述，通过对当前研究现状的分析来看，应用人工智能技术、计算机等级考试辅导的智能化教学专家系统研究还不多见。
3、智能辅助教学的系统架构
本系统以适应大学计算机国家等级二级考试的辅导教学，加强学生自主学习能力为特色，运用专家系统及网络开发技术，研究构建基于人工智能技术的计算机等级考试的辅助教学专家系统，为学生的自主学习和探索学习提供了有效平台，成为计算机等级考试教学中的强大助手。
（1）自主学习模块。自主学习模块主要实现四大功能：在线练习、诊断练习、知识点强化练习、提高练习。学生自主学习系统的主要用户对象是学生，学生登录系统后，选择练习模式进行练习或测试。在测试过程中可以进行自我诊断，通过学习模块中的适当的视频演示，使学生在没有老师的指导上，仍能正确练习，学会操作，并且能看到自己的得分情况。根据单次练习提供个性化的界面，根据历史练习结果提供学习方案，发挥学生的主观能动性，最大程度激发学生记忆潜能，提高学习效率，提高通过率。同时，学习模块会将诊断结果传送到专家系统模块，进行智能分析。（2）专家系统模块。专家系统模块主要实现三大功能：智能分析、试题库维护、知识库维护。系统将学生练习或结果传送给专家系统模块，由专家系统模块进行智能分析。可以概括为两方面，一是知识点定量分析，二是学生定量分析。知识点定量分析是指教师在上传答案后，针对某个知识点来诊断某些学生的知识点掌握情况。学生定量分析时，对学生的选取和考题的选取同时决定了分析结果。智能分析结果后专家系统一方面可以反馈给辅导教师，辅导教师在实际的教学当中对掌握不好的知识点进行加强指导与练习；同时智能分析结果将加入知识库，并反作用于试题库的维护，使知识点强化练习、提高联系等功能的选题更有针对性，从而更有效的提高学生的知识水平和操作能力。
4、智能辅助教学系统的重大作用
本系统以适应大学计算机国家等级考试的辅导教学，加强学生自主学习能力为特色，运用专家系统及网络开发技术，研究构建基于人工智能技术的计算机等级考试的辅助教学专家系统，为学生的自主学习和探索学习提供了有效平台，成为计算机等级考试教学中的强大助手。（1）实现网络自主式学习。本项目所构建的计算机国家等级考试系统能够让学生选择不同模块进行自主式学习；能够进行综合练习、自我诊断、知识点强化、提高练习等。（2）实现学习的智能评价与指导。学习模块将学生练习或结果传送给专家系统模块，由专家系统模块进行智能分析。得到智能分析结果后专家系统一方面可以反馈给辅导教师，辅导教师在实际的教学当中对掌握不好的知识点进行加强指导与练习。（3）实现智能组卷功能。智能分析结果将加入知识库，并反作用于试题库的维护，使知识点强化练习、提高联系等功能的选题更有针对性，从而更有效的提高学生的知识水平和操作能力。
交通人工智能技术范文2
无人车一直被当做一项奢侈品技术，但实际上，这是一项每年可以拯救几千人生命的重要安全技术。NXP引用了一项2015年的NHTSA报道(Nass国家机动设备车祸伤亡调研)，其中显示94%的道路交通意外是由司机的失误或能力不足而引起的。如果使用自动驾驶技术控制车辆，能够管理车辆运行、预防事故情况，这样许多的事故都可以避免。要达到这样的及自动驾驶水平，必须获得额外的传感器和更多的处理能力。许多公司都在努力研发这项技术，而NXP的自动驾驶平台已经准备好上路了。
在FTF论坛，NXP的系统演示融入了公司专为自动驾驶设备的BlueBox中央计算引擎。BlueBox结合了雷达、LIDAR(激光探测与测量)、视觉传感以及加载的车联网(Vehicle to Everything， V2X)系统，来将车辆周围的情景建模，进行安全决策，来保护车辆及乘客。所有的计算元素使用了量产或样本的NXP硅，让系统做好了上路准备。
公司称，BlueBox已经出货，全球五大汽车制造商的中的四家都已经收到了BlueBox。从2015年9月起，公司就已经为这些优选的客户发货。因为NXP产品已经被许多制造商认可选用，公司可以更快地将技术带向市场，让公司在市场化的时间节点方面有很好的优势，并且有广阔的市场网络。虽然，很多公司都对汽车电子市场想要分一杯羹——例如Cypress、英特尔、高通和NVIDIA——在NXP和Freescale兼并后，新的NXP是全球汽车市场的头号硅供应商。公司还自称在ADAS处理器领域位于世界领先地位，目前已经出货超过3千万台ADAS处理器。
在无人驾驶车辆系统中，多个传感器数据流都汇入BlueBox引擎，数据流结合起来，将车辆周围的物理环境创造一个360°实时模型。平台具有NXP硅支持的LIDAR系统、雷达和视觉节点，NXP S32V处理器从中获取传感数据输入，通过传感融合能力创造一个地图。S32V包括了图形引擎，专门带有高质量图形处理加速器，还带有汽车级别的功能性安全引擎。
BlueBox引擎还加入了公司的LS2088A嵌入式计算处理器。LS2088A带来了主要的人工智能与机器学习能力。处理器中使用了8个2GHz的64比特ARM Cortex-A72核心，以及专门化的加速器、高质量通讯界面和DDR4记忆控制，使之成为如今最强大的嵌入式产品之一。BlueBox可以实现9万DMIPS(每秒百万个命令)的高效运行，只需不到40瓦特的电力，不需要使用例如液体降温等外部温度管理办法。
这项技术通过管理和预防紧急情况发生，大大提升了车辆安全。BlueBox及其车联网系统还加入了完整情景评估所必须的嵌入式人工智能和机器学习，支持了高级分类任务、物体监测、定位、地图显示和车辆行驶决策。
除了性能优越，NXP还通过使用了可以用C语言编程的、基于Linux的系统，采取了更加开放的平台策略。通过使用开源的、标准编程模型，公司让各个汽车制造商可以打造区分化产品。每一家制造商都会希望能够根据自己的品牌定位和形象，打造不同的自动驾驶与协助控制方法。
