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人工智能论文范文1
以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，（1）中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，（2）中人类预设的求解目标也不见得完全合理，（3）中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也有可能不如人类自己求出的解答。换言之，人工智能系统所模拟的人类显性智慧能力，原则上不可能超过人类自己的显性智慧能力。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。至于一些人所宣传的机器超越人类甚至机器淘汰人类的说法，是没有根据的。无论是人工智能系统，还是其他各种机器系统，它们共同的问题之一是：机器没有生命，没有目的，不可能自主发现应当解决的实际问题，不可能自主形成机器的智慧，尤其不可能无中生有地形成超越人类和淘汰人类的荒唐愿望，因此更不可能产生淘汰人类或灭绝人类的行为。
2人工智能与信息技术的关系
图2的人工智能系统模型表明，完整的人工智能技术系统必须具有如下环节：信息获取（感知）、信息传递（通信）、信息处理（计算）、知识生成（认知）、策略创建（决策）、策略执行（控制）以及反馈学习优化等基本技术系统，这正像“人”这个智能系统必须具有感觉器官（信息获取）、传输神经系统（信息传递）、思维器官（信息处理、知识生成、策略创建）以及执行器官（策略执行）。 其中传感（感受信息）、通信（传递信息）、计算（处理信息）、控制（执行信息）等技术属于信息技术。可见，人工智能系统是一个全局整体，其中包含着传感、通信、计算、控制等信息技术环节；这正像人这个智能系统是一个全局整体，其中包含感觉器官、传输神经、丘脑和执行器官这些信息器官。如果把人工智能系统称为完整的人工智能系统，而把其中的知识生成和策略创建称为核心人工智能系统，那么，则有：完整的人工智能系统＝核心人工智能系统＋信息技术系统其中，核心人工智能系统处于完整人工智能系统的核心，处理知识和智能层次的问题；信息技术系统处于完整人工智能系统的外周，处理信息层次的问题，同时担任核心系统与外部环境之间的两端接口：一端是从环境获取本体论信息（传感），另一端是对环境施加智能行为（控制）。这就表明，信息技术系统提供给人类的服务主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何认识事物本质的服务（因为这需要知识），更不可能提供如何解决问题的服务（因为这需要智能策略）[2]。
3“新型”信息技术
近十多年来，先后出现了大数据、云计算、物联网、移动互联网以及各种互联网的应用技术。人们把它们称为“新型”信息技术或“新一代”信息技术。深入分析可以发现，这些新型信息技术的核心技术正是核心人工智能系统的知识生成和策略创建技术。不妨以大数据技术为例加以说明。图3表示了大数据技术系统的工作流程。由于有着多种来源、多种背景以及多种格式，大数据通常是病态结构或不良结构的大规模数据集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻击程序。因此，如图3所示，大数据技术的第一个环节就是智能分类：把无用的数据识别分类出来加以过滤和抑制，把有用的数据按照某些特征进行分类，再分门别类地送到恰当的云计算（和云存储）系统，进行相应的信息处理，为知识生成（知识挖掘）做好必要的准备。通过知识挖掘生成了足够的知识之后，才可以把这些知识（结合求解目标）转换成为用来解决问题的智能策略。其中，智能分类、知识挖掘和策略创建都是人工智能的基本技术。可见，如果没有这些人工智能技术，大数据就只能是数据，而不可能转换成为有用的知识和可以用来解决问题的智能策略。
由此可知，大数据技术的核心就是人工智能技术，可以把它比较确切地称为面向大数据的智能技术。而把它称为新型信息技术则没有真正抓住大数据技术的要害和本质，模糊了人们对大数据技术和人工智能技术的认识，不利于大数据技术的研究和发展，也不利于人工智能的研究和应用。真正的智能物联网模型不是别的，正是图2所示的模型。如图2所示，只要在综合知识库内设置“对物控制的目标”，那么“外部世界的物”的信息就经由传感器获得，经过通信系统传送到计算系统并在这里进行必要的处理即把信息变成适用的信息，接着由认知系统转换成为知识，然后由决策系统根据控制目标把信息和知识转换成为智能策略，智能策略再经通信系统传到执行系统之后转换成为智能行为反作用于所关注的“物”，使它的状态符合预设的目标。近来人们在密切关注着“互联网＋”。其实，“互联网＋”可以有两种不同的理解。一种理解是当前人们所关注的互联网推广，这里的“＋”就相当于信息化的“化”，就是互联网的各种应用。另一种更有意义的理解则把“互联网＋”理解为互联网升级，就是把以计算机为终端的现有互联网升级为以人工智能系统为终端的智能互联网。这就是2015年全国两会期间全国政协委员的“中国大脑”提案。应当认为，互联网推广,即把互联网应用到各行各业是完全必要的，这是信息化建设的正常要求。但是，从信息化建设的发展大势来看，互联网升级即把当前常规互联网升级为智能互联网则更为必要，这将为中国信息化建设注入更为强大的新活力，是转变经济发展方式的需要，是国民经济产业升级的需要。综上所述，大数据技术、云计算技术、智能物联网技术，其实都是人工智能技术的相关具体应用。可以这么说，如果没有人工智能技术，单凭信息技术很难有效地应对大数据和物联网以及未来更多更复杂的技术挑战。
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人工智能论文范文2
机械电子产品虽然结构相对简单化，没有掺杂过多的运动元件或者部件，但是它的内部结构是非常复杂的，若想要产品的性能得到提高，就必须将传统落后的笨探究机械电子工程与人工智能的关系姚磊河北农业大学机电工程学院河北保定071000重机械面貌彻底抛弃，缩小物理体积。由于机械电子工程所涉及和利用到的内容非常广泛，所以电子机械工程是一种具有极强综合性的学科。机械电子工程的基础是传统机械工程，同时充分利用计算机的辅助作用，来强化机械电子工程的核心力量。这使得机械电子工程与其他学科相比较而言更能体现出科学性，并且能够保证满足系统配置方面的设计需求。机械电子工程充分利用到专业设计模板来完善机械电子设备，发挥设计应用中的模板作用，这样有利于保证机械电子工程设计能够顺利进行。机械电子工程产品在设计结构方面较为简单，并且元件利用数量也是相对较少的。所以在这种情况下，要通过持续提升产品性能，强化机械电子产品质量，优化机械电子产品的结构，来满足消费者的更多需求。
2人工智能的定义及特点
何为人工智能，人工智能是一门综合了计算机科学、信息论、控制论、神经生理学、语言学、心理学、哲学等多门学科的交叉性学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。人工智能的发展其实经历了一段非常漫长的历程，人工智能在计算机开始发展的初期就已经被应用到了各个方面，只是它在起初所发挥的作用相对而言是非常小的，并没有得到足够的重视或者引起足够的注意。但是随着时代的进步，人工智能已经摆脱了过去相对弱小的形象，发生了翻天覆地的变化，得到了很大的改善。人工智能发生的这些转变正是人类对计算机的应用和熟悉程度的转变。信息时代的趋势已经使人工智能技术得到了很大的强化，在社会中的地位也越来越重要。机械电子工程的发展需要依靠人工智能的力量和支撑，相信随着人们对人工智能更加深入的研究，人工智能模仿人类思维的能力定会越来越强大。只有对人工智能不断创新和改善，才能在计算机语言理解和应用方面得到更大的进步，才能更加符合机械电子工程的发展需求。
3机械电子工程与人工智能的关系
机械电子工程在应用上不稳定主要表现在系统输入输出的问题，即利用数学方程来建立模型，并且依靠人工智能来完成对传统知识学习的更新，这种解析数学的相关方式在机械电子工程中的应用是非常广泛的。传统机械工程方式的应用是非常简单的，但是随着时代的发展和科学技术的进步，新时期出现的机械电子工程系统在处理各种问题时是相对复杂的，会通过配置多种系统对信息类型来进行区分。但是人工智能在机械电子工程领域还存在着一些不确定的因素，在计算机电子工程中，人工智能信息处理的方式主要采用的是解析数学措施，其应用方式主要是利用网络神经系统对网络系统进行合理安排，将神经系统迷你成人脑的结构，根据相关数字所传达出来的信号，对已经搜集到的资源进行参数分析。其实，人工智能在机械电子工程中的应用是有差异的，这种差异性也是人工智能的一种特点，没有办法对网络系统进行有效的描述，同时在建设系统资料库的过程中进行严密数学分析，在分析过程中若是出现错误会直接影响到网络系统的建设，甚至导致网络系统的崩溃。创新工程方式，加强人工智能信息的服务建设是保证机械电子工程能够顺利开展和进行的关键。随着时代的发展和人民日益增长的需求，生活方式的单一性早已不能满足社会的发展需求速度。不断完善的综合性人工智能系统必将会使生产模式发生转变。利用模型推理系统和神经网络系统的优势来补充综合性人工智能，逐步完善机械电子工程的发展，网络系统得到完善的必然结果就是模型推理系统。同时，模型推理系统也是二者功能性融合的重要体现。人工智能通过网络信息资源进行完整性表达，完善机械电子和人工智能的密切关系。
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人工智能论文范文3
一、银行反欺诈发展趋势
国内外银行在传统反欺诈管理中主要依赖专家经验，通过人工方式制定检测规则，当申请或交易信息与反欺诈规则匹配后即执行相应的业务策略。这种管理模式得出的反欺诈规则存在一定的局限性，不能枚举所有业务场景，无法对各类欺诈行为进行全面覆盖。与此对应，欺诈者会针对性的对已有规则进行回避，导致专家规则处于被动调整的位置，无法跟上欺诈手段的更新换代[1， 2]。另外，当专家规则积累达到一定数量后误报率通常会比较高，能够影响到实际风险决策制定和实际业务开展。
机器学习是一种重要的金融科技创新手段，近年来在国内外金融机构和金融科技企业中被尝试应用到风险防范、反欺诈等领域。例如花旗银行、美国银行、汇丰银行等机构广泛应用逻辑回归、神经网络等技术以提升欺诈识别能力；京东金融与ZestFinance组建的合资公司以数据挖掘建模为核心竞争力，在反欺诈领域深入应用机器学习技术以发挥大数据价值。机器学习是一种研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的方法[3]；通常针对大规模数据集进行全方位综合考量，挖掘深层次业务场景特征进而建立监督、无监督等类型的学习模型，在大量应用中模型的准确性、稳定性也得到了充分验证[4]。
为此，我们针对信用卡申请审批这一典型业务场景，应用机器学习技术进行欺诈风险管理并设计数据产品对异常客户进行监控预警。区别于将机器学习技术应用到单一反欺诈规则制定的典型做法，我们尝试从整体视角对欺诈风险进行评估，实现精准量化预测并以此作为应对欺诈风险的强有力手段。建模思路及方法具有一定的可迁移性，可以被广泛应用到银行风险防范、反欺诈等业务领域。
二、“会思考”的风控模型
在应用大数据支持业务发展转型的过程中，我们提出构建增强智能(Augumented Intelligence)系统[5]的创新思路。一个务实的增强智能系统包括客户画像、数据挖掘模型和决策引擎三个组成部分。数据挖掘模型是智能化的核心，客户画像为建模过程持续提供特征输入，决策引擎将模型输出成果转换为实际业务行动。增强智能系统的一个重要目标是提升传统业务流程的自动化水平，过程中的大数据能力主要体现在三个方面，也就是下图中的三个组成部分：更好的客户认知、更智能化的算法、更快速的决策支持。
图1：增强智能系统组成模块
数据挖掘模型发挥动力引擎作用，吸收学术界和产业界先进机器学习知识成果并应用于银行实践。客户画像重点体现大数据背景下的客户多维度刻画，在静态信息和交易行为信息之外可以补充社交网络维度特征信息。伴随大数据的持续采集、生产和交换，客户画像能够进一步补充情绪属性、价值观属性乃至道德属性等信息，为数据挖掘建模提供源源不断的能源输入。决策引擎能够面对业务场景进行快速响应，通过可视化等手段提供自助式业务分析能力，促进数据价值转化为业务行动。
践行上述思路，我们结合传统风险管控和社交网络分析技术，加工基础维度信息和社交维度信息特征指标组成反欺诈客户画像，并应用随机森林等分布式机器学习算法建立欺诈风险预测模型。不同于传统风控模型以年为单位的更新优化周期，智能化预测模型每天都能够进行“思考”，通过更新网络关系并重新训练模型确定最新的欺诈预测思维模式。模型在研发和使用的过程中灵活运用机器学习和社交网络分析技术，催生新型数据产品的开发与应用从而带动传统业务流程的优化。
三、模型构建与结果分析
以银行信用卡申请反欺诈为应用场景，详细描述社交网络构建、特征处理、算法实现、运行结果分析等阶段过程。
1、结合社交视角构造客户特征信息
社交网络分析是融合多学科理论和方法，为理解各种社交关系的形成、行为特点分析以及信息传播的规律提供的一种可计算的分析方法[6]。社交网络分析方法旨在建立一个网络与真实世界的实体与关系映射，在银行应用中的典型实体包括客户、账户、员工等。社交网络分析通常关注静态和动态两个层面的网络特征，静态特征包括提取网络指标、对网络特征刻画、识别网络群组等；动态特征主要包括描述网络如何随时间推移进行扩散、如何影响其他节点等。
分析信用卡进件审批数据，确定数据中包含四种角色，分别是申请人、申请人亲属、联系人和推广人。在建模实施过程中将申请人角色作为社交网络的关键节点，把申请人、申请人亲属、联系人及推广人这四种角色的移动电话、家庭电话、办公电话的相同作为关系类型。建模过程中构建的社交网络包括780万节点，2.33亿条关系。
在构建完成社交网络后，设计并计算一二阶度、一二阶欺诈数、一二阶欺诈占比、最短路径等网络指标。从网络视角衡量欺诈风险的传播，度反映节点关联好友数量，最短路径反映网络中节点间亲密程度。此外，建模中的客户基础信息包括申请人年龄、手机号、单位电话、电子邮箱、学历、年收入、职位等，针对这些信息需要进行结构化分解、离散化、频度计算等数据预处理操作，共同构建特征以用于后续模型的训练和验证。
图2：反欺诈模型特征构造过程
2、建模方案设计
对进行特征工程化处理的数据进行拆分，设置三组建模数据集，分别是基础信息的数据集(base)、社交信息的数据集(social)，以及组合在一起的数据集(combine)。建模过程中采用3折交叉验证的方式完成欺诈风险预测模型建立和训练，并比较多组模型输出的计算结果。
算法选择方面，分别选择逻辑回归(LogisticsRegression， LR)，随机森林[7](Random Forests， RF)和深度学习[8](Deep Learning， DL)。逻辑回归是银行风控领域的经典算法，以此作为模型结果的标杆参考。随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对样本进行训练并预测；通常单棵树性能表现较弱，但进行组合之后能够提供较好的分类性能，同时算法稳定性较好。深度学习(DL)模型是包含多隐层的多层感知器系统，通过应用综合复杂结构和多重非线性变换构成的多个处理层及对数据进行高层抽象的一系列算法，建立具有数个隐层的多层感知网络并实现各种模式的识别和认知。
模型评价方面，选用AUC、Precision、Recall、Accuracy、F1-measure等指标。其中AUC[9](Area under Curve)是ROC曲线下的面积，介于0和1之间；AUC值表示将两样本正确分类的概率，AUC值越大说明模型分类性能越好。其他指标均是从不同角度衡量模型性能，这里不再详细说明。
3、建模结果分析
如下表所示，前三列数据为应用随机森林(RF)算法在不同数据集上进行的三组模型输出结果。比较结果数据可以发现，通过整合社交属性信息模型各项评价指标较基础信息模型结果均有大幅度提升。不同于基础信息，社交维度重在刻画实体在网络中的关系，其加工指标在建模后呈现出与欺诈风险相关的强特征关系。建模结果中AUC提升7个百分点，F1-measure提升2个百分点，充分验证了建立多维度视角对于提升客户欺诈风险识别能力的有效性。更重要的是，伴随大数据的采集和处理，可以从深度和广度上对客户欺诈风险认知进一步补强，进而持续优化模型的底层数据源。
后面三组数据是在整合数据集上应用三种不同算法，整体表现逻辑回归算法较弱，深度学习居中，随机森林表现最优。结果表明目前模型输入特征与预测目标关联性较好，并且总体特征数量为数十个的量级，还不足以发挥深度学习海量特征无监督优化选择的特性，相比之下随机森林、GBDT[10]等集成学习算法表现更为突出。
表1：欺诈风险预测模型结果比较
四、欺诈监控数据产品
大数据在实际应用中体现出强产品化的特点，通过构建反欺诈数据产品能够快速实现决策引擎的功能；同时原始数据从积累到建模均与该数据产品关联，用户画像建立和持续丰富也与反欺诈业务场景相结合。数据产品通过可视化技术实现自助式分析能力，在数据价值转化为业务行动过程中发挥桥梁作用。
针对信用卡申请反欺诈场景，设计专项数据产品对接相关业务系统。数据产品提供全国进件审批疑似欺诈情况分布图，实时获得所关注区域的欺诈进件分布、欺诈发展趋势、欺诈比重等动态。另外，提供分地区信息概要、进件详情、明细检索和社交网络检索等功能，能够在系统页面查询基础指标统计图(手机和电话特征分布)、不同模型输出的欺诈风险概率值、进件基本信息、进件网络特征、社交指标统计(一度、二度、最短路径)等内容。
图3审批疑似欺诈情况分布图
五、总结与展望
人工智能论文范文4
痴呆是一种临床综合征，血管性认知功能障碍(血管性痴呆)，近年来有上升趋势。其原因由于各种脑血管病在增加，导致脑内血液循环障碍，引发脑功能降低以致痴呆发生。如脑卒中后出现记忆力下降、智能减退、行为异常、人格改变等征象。
目前世界上发生痴呆病人逐渐增加，尤其是血管性痴呆。主要由于老年人寿命延长，脑卒中发病率也日益增加。欧美国家老年性痴呆占所有痴呆病人50%～60%，血管性痴呆占10%～20%，在亚洲，中国和日本一样，血管性痴呆发病率最高，占老年人痴呆＞50%。
1血管性痴呆病因与病理基础
总体说，是脑血管病引起的脑内循环障碍。主要原因由于高血压、糖尿病、高血脂、高血粘度，引起脑内动脉硬化，血管弹性减退，导致脑内血管狭窄或闭塞，血流缓慢，致脑组织缺血、缺氧，引起脑组织结构损害，和脑代谢功能下降。临床上发现大片状多发性脑梗死，尤其是特殊部位脑梗死及多发性腔隙性梗死病人，多见于大、中动脉闭塞，病变累及皮质、皮质下区域。如累及角回、丘脑、顶叶、基底节及脑室周围白质等易发生血管性认知功能障碍。尚有大面积脑梗死，由于心脏病附壁血栓脱落发生在脑内主要血管梗死，尤其是在额叶、顶叶、颞叶等区域脑梗死也易发生痴呆。此外，皮质下动脉硬化性脑病，也称为白质疏松症，主要脑深部白质，长时期处在缺血、缺氧情况下，可导致脑内循环障碍，脑代谢功能下降。有学者研究认为，持续性脑内呈低灌注状态，也可导致脑内血液循环不良，造成脑组织不可逆性损害，引起认知功能下降。总之，大脑前、中、后动脉供血区域发生的脑梗死，发生痴呆机会多见，这些区域称为“要害性梗死”。它破坏了脑内与其他区域的特殊神经纤维联络通路有关。其次认为脑血管病损害面积愈大，超过脑代谢功能时，也可逐渐出现认知功能下降。再加上老年人有脑萎缩存在，神经功能逐渐退化，乙酰胆碱含量减少，更会促进痴呆发生。最近也有学者研究提出，长时期高血压、高血糖可能会影响大脑功能结构损害，而认知功能下降与葡萄糖耐量下降也有一定关系。
最后，老年人如发生痴呆，除了老年性痴呆外，有的是混合性痴呆，如老年性痴呆合并血管性痴呆，血管性痴呆合并酒精性痴呆或合并帕金森病痴呆等。
2血管性痴呆诊断标准
根据中华医学会1995年全国第四届脑血管病学术会议提
出的诊断标准草案为准。
2.1符合美国《精神病诊断和统计手册第4版-R》痴呆诊断标准：主要是认知功能明显下降，尤其自身前后对比，除记忆力下降外，伴有＞2个认知功能障碍，如定向、注意力、语言、视觉空间功能，执行能力，运动控制等。
2.2急性和亚急性发病的脑血管疾病诊断，有局灶性神经系统体征，如偏瘫、偏盲、感觉障碍、语言障碍(失语或球麻痹)等。
2.3既往有脑卒中史，≥1次。
2.4病程波动呈阶梯性发展。
2.5常合并有高血压、糖尿病、冠心病、高脂血症。
2.6Hachinski缺血量表记分＞7分。
2.7CT或MRI证实脑内有多发性皮质或皮质下缺血灶。如有多发性脑梗死灶及多发性腔隙性梗死灶，以及大面积脑梗死灶或重要功能部位脑梗死灶，如白质，基底节、角回、脑室周围等。
2.8血管性痴呆常发生在脑卒中后3个月，并持续＞6个月，或认知功能障碍突然加重。
3对血管性痴呆这一病名商榷
国内有些学者曾提出，有些老年人脑卒中后出现认知功能障碍，但尚未达到诊断血管性痴呆标准。此外，无脑卒中史的慢性脑血管病，如皮质下白质长期缺血、缺氧时也可引起白质疏松症引起痴呆。脑血管病的危险因素如高血压、糖尿病，据研究有可能会促进痴呆发生。遗传性脑淀粉样变的脑血管病也可发生痴呆等。以上这些脑血管病如单用血管性痴呆这一病名较难完全解释。因此，有学者提出用血管认知功能障碍这一病名较妥当。它既包括血管性痴呆，也包括其他原因引起的认知功能障碍。
4血管性痴呆与其他原因引起痴呆鉴别
首先与老年性痴呆(Alzhemer)鉴别，老年性痴呆是脑老化，脑萎缩明显，有老年斑(Senileplaquas)和神经原纤维缠结，平野小体等病理改变。而无血管性痴呆病人有脑卒中史及影像学改变。假性痴呆如抑郁症，精神分裂症均有明显的发病期，病程较短，进展快，有明显的精神创伤史，家属易发现并可鉴别。帕金森病痴呆及酒精性痴呆均有明显的长期饮酒史，及原有帕金森病临床表现也易区别。
5血管性认知功能障碍治疗
本病一经临床确诊需给予药物治疗，但目前世界上对痴呆的治疗尚无一种特效药物，有些只能改善一些记忆及认知功能。使其病情进展缓慢，延长生命。下面列举一些目前常用治疗痴呆的药物。
5.1改善和促进脑内血液循环及脑细胞代谢激活剂
(1)尼麦角林(麦角溴咽酯)，商品名叫脑通或思尔明，国产叫富路通及乐喜林等，用于急性或慢性脑血管的循环障碍或脑代谢功能不良，它具有扩张血管，增加脑血流量，增加脑对氧和葡萄糖的利用，改善脑梗死后遗症，抑制血小板聚集和抗血栓作用，同时能增加和改善记忆作用。
(2)海得琴(二氢麦角类)又名喜得镇，该药80年代以来广泛用于脑功能减退药物，都可喜(二甲磺酸烯丙哌三嗪和阿玛碱复合剂及倍磊伦等，这些药物能增加脑细胞能量代谢，有效提高动脉血氧含量，增加氧和葡萄糖利用，改善脑的血液循环，促进神经递质DN转换，从而改善和增加记忆作用。
(3)盐酸丁咯地尔，长春胺，环扁桃酯等，均可增加脑血流量，改善氧对脑的供应，抑制血小板凝聚和降低血粘稠度作用，有助于神经细胞代谢过程中恢复，对脑卒中、脑动脉硬化血管性痴呆均有改善记忆力作用。
(4)萘呋胺脂，极易通过血脑屏障，促进细胞代谢，增加红细胞变形，对细胞缺氧具有保护作用，对血管性痴呆和混合性痴呆病人亦能改善和提高认知功能。
5.2神经细胞保护剂
有尼莫地平，盐酸氟桂利嗪、美金刚等，前者是钙能通道阻断剂，能抑制钙超载，后者能抑制缺氧时，导致突触前兴奋性氨基酸释放，以减轻大脑在缺血、缺氧时对神经细胞损害作用，达到保护脑细胞作用。脑复康(吡拉西坦)，圣和凯宁(茴拉面担)，三乐喜(阿尼西坦)及奥拉西坦等，均为脑细胞代谢激活剂，能增加神经传递，调节离子流。同时对中枢胆碱能神经通路有刺激作用。也能改善记忆作用。
5.3胆碱酯酶抑制剂
有安理申(多萘哌齐)、加兰他命、卡马拉丁及石杉碱甲等。胆碱酯酶抑制剂以往用于老年性痴呆(Alzhemer''''sdisease)。现在认为血管性痴呆病人也伴有胆碱能神经原功能减退，由于脑基底胆碱能核团局部缺血时引起胆碱神经元缺失，现已得到临床证实。因此，多数学者认为提高胆碱能神经元功能，可能是胆碱酯酶抑制剂治疗血管性痴呆的理论依据。
(1)安理申(多奈哌齐)为中枢乙酰胆碱酯酶选择性抑制剂，增加乙酰胆碱作用，通过脑内胆碱与卵磷酯诱导下，促进乙酰胆碱合成。当前国内、外常用于老年性痴呆药物，对血管性痴呆也有效，能改善和增加记忆作用，对轻-中度痴呆病人有效、副作用少，个别病人长期服药后会出现肌肉痉挛、乏力、恶心、失眠等副作用。
(2)艾斯能该药物能增加大脑皮质与海马区域胆碱能神经通路，现已证实，这些通路与记忆力、学习、注意力等认识功能有密切联系。有选择性乙酰胆碱酯酶抑制剂，能释放出乙酰胆碱，促进胆碱能神经传导。但该药副作用大，特别对消化道，肝肾功能有一定损害。
(3)石杉碱是我国中草药中千足塔提取的一种可逆的高效、高选择性中枢乙酰胆碱酯酶抑制剂，通过临床研究，改善记忆功能明显优于脑复康。
(4)加兰他命对中枢乙酰胆醇酯酶也有选择性抑制作用，经临床、双盲、多中心实验，也有改善认知功能障碍作用。
5.4雌激素替代疗法
据反复研究，女性雌激素水平下降可能诱发痴呆的危险因素。雌激素能刺激乙酰胆碱等神经递质，激活神经生长因子，具有促进和维持神经功能生长，保护脑细胞作用。
5.5祖国医药治疗痴呆研究
人工智能论文范文5
移动互联网让分享经济成为流行的生活方式，甚至让市场做起了政府的事情。政府解决不好的自行车出行问题，资本和市场却从中发现了商机，并让大众爱上这样一种出行方式。相对于共享单车给我们带来的便捷，一个更有意思的话题是：随着技术进步，市场还能够替政府干哪些事情？
尤其是，即将到来的人工智能时代，企业独自解决或者和行政部门合力解决的事情越来越多，一场政务革命即将爆发。
2016年10月，杭州市政府公布了一项“疯狂”的计划：为这座拥有2200多年历史的城市，安装一个人工智能中枢――杭州城市数据大脑。
城市大脑的内核采用的正是阿里云ET人工智能技术。这项人工智能技术，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的Bug，最终将进化成为能够治理城市的超级人工智能。在杭州萧山区部分路段的初步试验中，城市大脑通过智能调节红绿灯，车辆通行速度最高提升了11%。
如今，中国人工智能研究已进入世界第一集团，中国从事人工智能研究的科学家已经占据世界半壁江山。据报道，在2015年全球顶尖期刊上发表的人工智能论文里，华人/中国人作者的比例达到了43%。2017年美国人工智能促进协会（AAAI）年会，原定于一月底在新奥尔良举行，但是，由于正好赶上中国春节，最后会议不得不延后一周举行。在这个会议上提交的论文，中美两国最终被接受的论文几乎一样多。
现在，地方政府与掌握人工智能技术企业的合作，已经远远超出了大众的想象。除了智慧交通，在城市信用体系建设、供水乃至医保结算等领域，人工智能技术已经深度介入，并开始积累数据，进行深度挖掘。
在这方面，美国政府也看得很清楚，而且早早就开始动手。2009年12月，美国政府公布以“透明性”、“公众参与”、“官民合作”为三大核心的“开放政府指令”，其核心内容就是，政府向社会公开数据，鼓励社会参与，通过政府与企业的合作，提升行政效率。
这些年来，美国政府已经将大数据挖掘，往前推进了很多。2013年5月9日，时任美国总统奥巴马签署行政命令《政府信息的默认形式就是开放且机器可读》，把数据开放上升到了法规层面。政府数据开放的好处，就是为社会各种人工智能技术参与社会治理，提供了基础。这几年来，美国涌现出了各种基于政府数据开放而开发的应用，从灾情预警、灾情评估，到智能公共交通定r等等。
在人工智能时代，企业和社会能做的肯定会更多。有一天，我们可能不需要等到每个季度或者年初，才获得国家统计部门的GDP数据公报，而是可以实时分析、查看今天这个国家又创造了多少GDP，有多少资金投入了实体经济，又有多少资金参与制造了楼市泡沫。甚至，一个社会的疾控系统，也可能会发生革命性的改变。
人工智能论文范文6
1人工智能竞赛驱动式软件工程产学研模式的实施
以培养卓越软件工程人才为目标，我们构建了人工智能竞赛驱动下的软件工程产学研培养新模式。通过构建2个层次培养竞赛平台，实现以点带面、共同提高的培养目标。2个层层学科竞赛平台如下：一是基础课程竞赛平台。面对中年级的学生，组织学生参加蓝桥杯、GIS开发大赛、SDN软件定义网络赛等普适性、课程类竞赛，可以快速锻炼学生的知识应用、团队协作、现场表达、创新思维等各方面能力，有效提升综合能力，以激发学生对科研创新的兴趣和自信。二是专业创新竞赛平台。面对中、高年级学生，组织学生参加专业创新竞赛平台。并且，按照学科方向，专业创新竞赛平台主要分为三个方向：数据科学竞赛方向、人工智能方向以及互联网方向。对于高年级学生，可以按照自己的选修方向或者兴趣，选择该方向的指导教师，参加专业水平的能力竞赛。如数据科学竞赛方向，有Kaggle平台大赛,阿里天池大赛、KDD、图像分类和目标检测比赛等。高年级学生可以在已经具备基本学科知识和科研创新能力后，在更大的舞台上检验自己的专业水准，在失败和进步中提升创新能力和实践能力，最终具备解决社会实际问题和企业实际问题的能力。
2人工智能竞赛驱动式软件工程产学研模式的意义
软件工程技术是人工智能的重要载体，人工智能竞赛可以与软件工程专业的产学研有机地结合起来，更能取得良好的培养效果。其对软件工程学科教学质量和人才培养都有着重要作用和意义。一是有利于教师教学观念的更新和教师角色的转变与知识更新。师生协同。改变传统以教师为主导的培养模式，探索在学生竞赛和实践上的共建，鼓励学生自主开展创新探索、组织和参加学生竞赛，形成了“专业教师指导、学生自主组队”的竞赛组织管理指导新模式；二是有利于培养学生的创新能力和激发学生主动学习的意愿。一方面，信息化学习方式是以知识贯通式学习为主，学习方法灵活，更利于创新能力的培养；另一方面，学习过程由匹配问题和答案的过程，而更多地转向如何理解问题、如何界定问题、如何解决问题等，学习者的“主体”地位得到回归。三是利用互联网+大数据竞赛优质资源，有助于提高软件工程专业教学质量，与国际一流高校培养模式接轨。以学生为中心，结合教与学的特性需求，把作为教师优化和完善教学模式、学生灵活和改善学习方法的辅助手段，充分结合师生教与学的个体需求，采用问题主导式教学模式，将有助于软件工程专业探索教学模式创新，提高教学质量和学生学习成效.
3结语
综上，软件工程产学研可以与人工智能竞赛相结合。以人工智能竞赛为导向的产学研给学生提供了资源和平台，有效提高学生的实践能力、科研能力和团队协作能力，对提高软件工程专业学生的创新能力和实践能力大有裨益。
【软件工程硕士论文参考文献】
[1]裘君，何小其，刘毅华.基于竞赛驱动的自动化专业实践教学改革探索[J].安徽电子信息职业技术学院学报.2013,59(11),4，20.
[2]王喜鸿，王良成，周密.论以学科竞赛促进理工科学生实践创新力的提高.实验室科学，2011,14(4):1-3,6.
[3]李淑琴，刘均梅.科技竞赛与学生创新能力的培养[J].新课程学习：学术教育，2011(7):95-96.
[4]徐晓飞.抓住MOOC之机遇促进计算机与软件工程专业教学改革[J].中国大学教学,2014(01):29-33+47.
