数据挖掘技术的分析研究

随着计算机信息技术的迅猛发展,全球信息化是越来越受到人们的重视。人们面对着大量的数据,却往往无法找到需要的信息,如何有效地利用和处理大量的数据信息成为我们共同关心的问题。随着数据库技术、人工智能等技术的发展成熟,数据挖掘技术也应运而生。数据挖掘是从海量的数据信息中提取有用信息的一种有效工具,在金融业、零售业、医疗和电信等领域已经得到广泛的应用。该文从数据挖掘的本质,特点,分类以及应用等方面进行了介绍。数据挖掘已经成为一种利用信息资源的有效方法和途径,具有广阔的开发前景和应用市场。     

人工智能对科研信息化的推动作用

随着科技的不断发展,国家相关部门的重视,人工智能掀起了又一轮热潮。国家相关部门发布了关于人工智能的行动实施方案,明确了人工智能的重点研究领域和相关任务,为人工智能的强力有序发展提供了保障。本文概述了人工智能的国家战略以及主要任务,如加快建设文献、语音、图像、视频、地图等多种类数据的海量训练资源库和基础资源服务公共平台,建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群,建立完善产业公共服务平台。本文列举了人工智能在各行各业的应用,包括化学,物理学,生物信息学,地质学,药物设计,建筑领域等方面,其中包括深度学习方法的运用,重点强调了人工智能对于科研信息化的巨大推动作用,包括超级计算领域,科学数据领域,无线网络领域,物联网领域,生物信息领域等。之后从政府、科研院所、企业多个层面详细阐述世界各国以及中国在基于人工智能的科研信息化方面的探索,对中国基于人工智能的科研信息化建设方面提出可行性建议。最后,对人工智能的应用范围以及发展前景做了展望。     

人工智能在教育领域的应用

近几年,人工智能应用领域不断扩大,理论和技术日益成熟,互联网+教育成为一种发展趋势,人工智能已经上升到国家战略的高度,教育逐渐向智能化方向发展。现阶段,在教育改革下,为满足教育的信息化需求,将人工智能应用到教育中,提高了教育的高效性和便捷性。基于此,以人工智能技术在教育领域的应用与发展为主题,进行了全方位、多角度的论述。     

人工智能技术在五年制高职数控实训教学中的应用

人工智能是一门研究利用计算机模拟特定思维过程和智能行为的学科,涵盖了数据挖掘和深度学习两种数学方法。在具有充分数据源的地方,人工智能可以展现出非凡应用。目前,一些信息化技术走在前列的高校数控教学,已基本实现了基于信息化的教学过程管理,已有大量的数据沉淀,为以数据和计算为基础的人工智能奠定了数据基础。随着人工智能+智能制造模式的出现,人工智能技术和自动化技术在中高职数控教学领域的需求日益明显。笔者围绕传统高校数控领域教学的缺陷与不足,在现有信息化的基础上,应用机器学习、数据挖掘等手段实现人工智能,以提升高校数控专业教学质量。     

基于大数据的隧道交通事故因素分析

随着现代社会互联网技术的快速发展,大数据技术与人工智能技术已经被逐渐应用于各个领域中,有关人员更是将这些先进的技术引进隧道交通管理与控制中,促进了我国城市智慧化建设的发展,推动了我国隧道交通管理与控制体系的智能化、信息化、现代化进程。本文简要分析了隧道交通事故因素与基于大数据的隧道交通事故影响因素,对基于大数据与人工智能的隧道交通事故控制系统发展趋势、基于大数据的隧道交通事故控制策略进行深入探究。     

电力调度自动化系统中的人工智能技术应用

随着现代社会的不断发展,电力在社会生产生活中影响力也在不断深化,社会电力需求的不断增加也给电力系统工作带来了更大挑战,在电力系统内部复杂的运行过程中,涉及大量的数据信息,对这些数据信息的管理仅仅依靠人工力量已经远远不能满足不断增长中的社会电力需求.当前人工智能在社会各行业和各领域的运用范围在不断扩展,电力部门也将人工智能技术引入到电力系统运行之中作为电力调度.整个供电工作的最后一个环节,其安全稳定运行对电力供应的正常运行的重要性不言而喻,而将人工智能技术引入到电力调度自动化系统中对提高电力调度工作效率、稳定电力系统有着重要的作用.     

大数据时代下智能戒毒系统实施探究

随着云计算、移动互联网、大数据及人工智能等技术的蓬勃发展,新时代下的戒毒系统信息化建设需将大数据技术综合应用到戒毒工作中.本文通过分析戒毒场所信息化管理需求,提出大数据技术下的智能戒毒系统的实施方案,最终实现戒毒工作信息化对维护场所安全稳定、提高教育矫治质量、创新管理理念.     

分布式并行网络数据存储技术

1 引言到目前为止的信息系统中,都是以服务器和客户端为中心,存贮系统被定位于周边设备。不过,近年来随着社会信息化进程的加快,信息量急剧增加,例如在因特网上存在着数以亿计的WWW网页,而著名的门户网站每个星期要制造出数以T(Tera)Byte计算的信息。此时因特网的心脏部已经不再是“服务器”,实际上已经成为“存贮系统”。与此同时,高速网络技术、数据库技术、人工智能、多媒体技术等的发展和彼此渗透结合,不断扩展着数据存储新的研究和应用领域,为新的     

大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的应用研究

随着互联网技术的不断进步,人工智能技术与计算机网络技术之间的融合已经成为未来的发展趋势,两者之间的结合能够使数据信息在传输过程中更加便捷、安全。本文通过对人工智能技术展开分析,并结合实际提出人工智能技术在计算机网络技术中的应用方法,希望为关注人工智能技术与计算机网络技术的人群带来参考。     

建设具有公安特色的信息安全保障体系

公安机关经过20多年的信息化建设,科技强警的意识深入人心。网络已覆盖到了全国各个地区,做到了有人的地方就有公安,有公安的地方就有公安网。在行政治安管理、打击犯罪、维护稳定等方面,积累了大量的数据。公安信息化的应用已经进入到了一个收获时期。多样化的信息化应用也带来了大量的信息网络安全问题,在"金盾一期工程"建设时,     

信息资源整合打通税务信息化建设的经络

经过多年的不断努力．中国税务信息化建设取得了长足发展。同时．中国的税收信息化建设已经到了最关键的时刻：各项应用已经逐步地建立起来．可是各个应用之间却存在信息共享困难、系统数据和功能交叉重复、应用平台林立、跨系统的业务监控无法实时响应等诸多难题。     

大数据时代人工智能在网络中的应用

云计算、大数据的出现和发展引领社会步入了全新的信息科技时代.如今大数据、人工智能等技术被广泛应用到人们日常生产生活的各个方面.在计算机网络技术领域中,人工智能的运用使网络的技术水平和运行能力得到了进一步提升,计算机已不再是传统意义上的独立工具.为提高计算机的数据处理能力和准确性,更好地掌控人工智能技术的应用场景,本文就大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用展开研究.     

数据资源体系在大数据中的应用

随着互联网、大数据、人工智能等先进技术的发展,信息数据呈现几何增长。这些数据已经渗透到当今社会的各行各业,为政府和企业进行科学决策、开展各类研究、规划未来发展方向等方面提供了充分的科学依据,成为政府和企业发展中不可或缺的战略资源。     

基于大数据背景下的高校计算机基础课程改革

现代计算机网络信息化时代已经到来,手机、平板、笔记本电脑等一些移动终端的作用越来越多样化,尤其是微信、微博、QQ等通信手段的兴起,使大学生每天都产生很多数据信息,如何分析和处理这些数据已经成为了高校教师的一项重要工作.大数据下的信息力量已经影响到了高校教学的发展和创新,特别是学习方式、学习过程、学习行为、学习思维方式等.所以我们相信以大数据为背景的教育模式必将引起一场教学革命.     

人工智能技术在供应链物流领域的应用分析

人工智能技术的飞速发展为现代供应链物流领域注入了新的活力,大数据、云计算、物联网等智能时代的产物已经成为供应链物流转型、升级的技术支撑与内驱动力,在提高供应链物流运作效率的同时,实现上下游资源整合及信息共享,对于优化改进物流业生态大有裨益。基于此,本文以人工智能技术架构为切入点,阐述了人工智能技术在供应链物流领域的应用对策。     

办公自动化系统在县域供电企业推广应用

办公自动化（OA）系统已成为供电企业信息化的重要组成部分。早期的办公自动化系统存在着数据信息流转速度较慢,安全性不够,对数据信息的处理、统计和分析比较繁琐,在沟通、协作和控制等方面存在不足。随着自动化程度的提高,目前电网企业办公自动化系统已经由早期以数据为核心发展到以信息为核心,继而提升到以系统的业务运用为核心模式。     

基于人工智能的信息化产品检验检测技术研究

随着信息技术的快速发展,信息化产品已经渗透到人们生活的各个方面。近年来,人工智能技术特别是深度学习,已经在诸多领域展现出强大的能力,将人工智能技术应用于信息化产品的检验、检测是研究的重要方向之一。本文尝试将卷积神经网络ResNet-50应用于智能手机显示组件的检测过程中,通过实例研究,验证了所采用方法的有效性,该技术在信息化产品检测中的应用有望进一步推动信息化产品的智能化发展,具有广阔前景。     

基于稳定信息的小数据学习方法

爆炸式增长的数据极大地推动了人工智能的进步与发展,在公共、国防安全领域得到了广泛应用,然而在这些安全攸关领域中存在分布特殊、以小概率出现的、具有动态不确定性的非完备小数据,难以利用传统的人工智能算法实现精准预测,从而出现被诱导、误判、偏见、分歧等与人类价值显著背离的潜在风险行为,引发针对智能算法模型应用的安全事件并造成灾难性后果。因此需针对这些小数据设计新型学习范式。本文首先梳理了小数据的概念并将其按照学习难度分为信息缺失、信息偏见、信息对抗三种情况,分析了其不满足常规人工智能算法的三种强假设条件,即独立、同分布、封闭世界假设。其次,系统提出基于稳定信息的小数据学习框架,介绍了稳定信息基于模型输入、模型模块、损失函数的嵌入方式,并给出形式化表达。随后,以因果干预及数理内嵌两种稳定信息为例,介绍了相应嵌入方式的小数据学习方法,并在轨迹预测任务上验证基于稳定信息的小数据学习的有效性。最后,给出未来展望。开展基于稳定信息的小数据学习方法研究,是小数据学习的实现途径之一,可有效缓解复杂环境下传统人工智能算法强假设不成立的学习困境,引导和支持人工智能算法的高效学习和精准预测,推动人工智能技术安全、可靠、可信发展。     

大数据技术在人工智能中的应用探讨

大数据技术的出现是互联网迅速发展的一项重要成果,"互联网+"时代的到来,就是靠大数据、云计算服务等基于计算机和互联网络发展起来的技术支持和延伸发展,人工智能,即现在所讲的AI技术,是一种将智能化、信息化、数字化等一系列的高科技手段集中在一个模拟人类行为模式甚至思维模式的智能化产品之上,而这个产品,从表象上来说就是一个具备人类行为能力或思维方式的机器人.虽然人工智能属于一项尖端的高科技产品,但在实际中,其已经在工业、医疗、军事等领域得到了一定的应用,就大数据技术应用在人工智能中的方式和效果进行探讨.     

人工智能模型数据泄露的攻击与防御研究综述

人工智能和深度学习算法正在高速发展,这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。然而,近年来研究者发现,当前主流的人工智能模型中存在着诸多安全隐患,并且这些隐患会限制人工智能技术的进一步发展。因此,研究了人工智能模型中的数据安全与隐私保护问题。对于数据与隐私泄露问题,主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。在基于模型输出的数据泄露问题中,主要探讨了模型窃取攻击、模型逆向攻击、成员推断攻击的原理和研究现状;在基于模型更新的数据泄露问题中,探讨了在分布式训练过程中,攻击者如何窃取隐私数据的相关研究。对于数据与隐私保护问题,主要研究了常用的3类防御方法,即模型结构防御,信息混淆防御,查询控制防御。综上,围绕人工智能深度学习模型的数据安全与隐私保护领域中最前沿的研究成果,探讨了人工智能深度学习模型的数据窃取和防御技术的理论基础、重要成果以及相关应用。