大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用研究

概述了大数据和人工智能（Artificial Intelligence,AI）的基本概念,详细探讨了其在网络技术中的优势,如大数据时代下人工智能改进了神经网络功能、提高了信息安全管理水平。最后提出了一系列应用策略,包括构建智能防火墙以及增强问题解决能力等。分析了大数据时代下AI在计算机网络技术中的潜力,为未来的研究提供了启示。     

大数据时代人工智能技术在农业领域的研究进展

大数据时代人工智能技术的出现为农业领域的发展提供了新思路,人工智能技术不仅能够应用于农业技术方面,还能够应用于农产品加工销售等多个方面,促使农业发展理念得到全面更新。本文分析了人工智能技术对农业领域的影响,探讨了大数据时代人工智能技术在农业领域的应用,研究了大数据时代人工智能技术促进农业发展策略,以及农业领域人工智能技术应用的发展趋势,以供参考。     

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

计算机网络发展进程中,新兴技术是强大的驱动力。2018年,新兴技术的在计算机网络发展成果中亮点频频。大数据、云计算、移动互联、AI、VR、AR和全息投影技术在计算机网络领域落地应用,给网络用户带来了全新的体验感受。笔者分析了当前我国人工智能的发展现状、人工智能与计算机网络技术的关系、计算机网络技术对人的影响,通过列举人工智能在计算机网络技术中的应用和对大数据时代人们生活生产方式的转变方向,探讨大数据时代计算机网络技术面临的挑战,从而为以大数据时代为背景的计算机网络技术中人工智能的应用创造更为广阔的前景。     

可解释人工智能在气象预报中的应用和展望

本研究探讨了可解释的人工智能在现代气象预报服务业务中的应用和展望。目前,AI技术在强对流监测、临近预报等方面提高了准确性,但仍存在训练数据集不完备、不平衡和模型解释性不足等问题。未来,可解释的人工智能将成为重要发展方向,提高预测模型可靠性和可信度,其与数值预报融合将成为另一趋势,提供更准确、可靠的天气预报。研究应关注解释性AI模型开发应用以及AI技术与传统数值预报融合方法,以推进可解释的人工智能在气象预报服务业务中的应用和发展。     

基于可解释性人工智能的软件工程技术方法综述

在信息处理与决策方面,人工智能(AI)方法相比传统方法表现出了优越的性能。但在将AI模型投入生产时,其输出结果并不能保证完全准确,因此AI技术的“不可信”逐渐成为AI大规模落地的一大阻碍。目前人工智能被逐步应用到软件工程中,其过度依赖历史数据和决策不透明等弊端愈发明显,因此对决策结果做出合理的解释至关重要。文中对可解释性人工智能的基本概念、可解释模型的评估进行了详细阐述,探讨了软件工程与可解释人工智能结合的可行性;同时调研了相关文献,对软件工程中的恶意软件检测、高风险组件检测、软件负载分配、二进制代码相似性分析这4个人工智能的典型应用方向做出分析,讨论如何通过可解释AI揭示系统输出的正确程度,进而提高系统决策的可信度;最后展望未来软件工程与可解释人工智能相结合的研究方向。     

大数据时代下人工智能应用研究探讨

大数据时代背景下,人工智能研究初露锋芒.如何利用海量数据为人工智能技术的应用普及添砖加瓦成为研究热点.本文简要探讨大数据时代背景下,人工智能的发展现状、研究热点、应用优势、运行条件及应用前景等内容.文章主要讨论分析大数据时代人工智能所涉及的领域,为了不断更新应用服务,将大数据和人工智能进行有效结合.     

人工智能的逆向工程——反向智能研究综述

在大数据时代,人工智能得到了蓬勃发展,尤其以机器学习、深度学习为代表的技术更是取得了突破性进展.随着人工智能在实际场景中的广泛应用,人工智能的安全和隐私问题也逐渐暴露出来,并吸引了学术界和工业界的广泛关注.以机器学习为代表,许多学者从攻击和防御的角度对模型的安全问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的方法.然而,当前对机器学习安全的研究缺少完整的理论架构和系统架构.从训练数据逆向还原、模型结构反向推演、模型缺陷分析等角度进行了总结和分析,建立了反向智能的抽象定义及其分类体系.同时,在反向智能的基础上,将机器学习安全作为应用对其进行简要归纳.最后探讨了反向智能研究当前面临的挑战以及未来的研究方向.建立反向智能的理论体系,对于促进人工智能健康发展极具理论意义.     

人工智能大模型的隐私保护与数据安全技术研究

随着人工智能（AI）技术的快速发展,AI大模型在各个领域的应用越来越广泛。然而,这些模型在伦理、安全和治理方面面临着诸多挑战。本文旨在探讨人工智能大模型在这些方面的挑战以及相应的应对策略。首先,本文分析了人工智能大模型在伦理方面可能引发的问题,如数据隐私、算法歧视和决策透明度等。针对这些问题,提出加强数据保护、改进算法设计和提高透明度等措施。其次,本文讨论了人工智能大模型在安全方面的挑战,包括对抗性攻击、模型泄露和恶意使用等。为了应对这些挑战,提出加强安全防护、建立安全审计机制和制定严格的使用规范等建议。最后,本文探讨了如何建立有效的监管框架以确保人工智能大模型的合规性和可持续发展,提出推动社区合作等策略,期望通过采取适当的措施,能够在一定程度上降低人工智能大模型在伦理、安全和治理方面的风险。     

轩辕:AI原生数据库系统

大数据时代下,数据库系统主要面临3个方面的挑战:首先,基于专家经验的传统优化技术(如代价估计、连接顺序选择、参数调优)已经不能满足异构数据、海量应用和大规模用户对性能的需求,可以设计基于学习的数据库优化技术,使数据库更智能;其次,AI时代,很多数据库应用需要使用人工智能算法,如数据库中的图像搜索,可以将人工智能算法嵌入到数据库,利用数据库技术加速人工智能算法,并在数据库中提供基于人工智能的服务;再者,传统数据库侧重于使用通用硬件(如CPU),不能充分发挥新硬件(如ARM、AI芯片)的优势.此外,除了关系模型,数据库需要支持张量模型来加速人工智能操作.为了解决这些挑战,提出了原生支持人工智能(AI)的数据库系统,将各种人工智能技术集成到数据库中,以提供自监控、自配置、自优化、自诊断、自愈、自安全和自组装功能;另一方面,通过使用声明性语言,让数据库提供人工智能功能,以降低人工智能的使用门槛.介绍了实现人工智能原生数据库的5个阶段,并给出了设计人工智能原生数据库的挑战.以自主数据库调优、基于深度强化学习的查询优化、基于机器学习的基数估计和自主索引/视图推荐为例,展示了人工智能原生数据库的优势.     

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.     

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用探究

大数据时代的到来,极大推动了人工智能技术和网络计算机技术的优化发展。在大数据的推动下,人工智能技术逐渐由科技领域拓展至人们的日常生活。基于此,分析和阐述了大数据时代下人工智能技术的内涵及意义,探讨了大数据时代人工智能在计算机网络技术中的有效应用,并结合大数据技术进行深入研究,以实现人工智能技术的长远发展,为人们的生产、生活提供技术支撑与技术服务。     

刍议高级弱人工智能生成作品的著作权归属

1问题的提出 一般而言,人工智能被划分为强人工智能(Strong AI)与弱人工智能(Weak AI),其中强人工智能在传统上又被称为"人工通用智能"(Artificial general intelligence,又称AGI),弱人工智能又称"浅人工智能"(narrow AI).弱人工智能是指仅仅能够胜任非常有限的单一任务的人工智能,顾名思义是学习能力最弱、依靠人的指令对简单任务进行解决的人工智能.此类人工智能不具有自主学习意识,不能对问题进行自主的推演和计算.而高级的弱人工智能能够通过像人类一样的交流互动,再现人类智能的某些方面,虽未具备脱离编程者的算法架构并独立创作算法的能力,但比低级的弱人工智能(Low-Week AI)——如邮箱的拦截功能——表现更为聪敏,适用更为广泛. 当前学界缺乏将人工智能限定在高级弱人工智能范围内专门讨论其对生成作品权利的归属问题.本文对人工智能的探讨与研究将以高级的弱人工智能为基础和前提,切实关注人工智能生成物的著作权归属问题.     

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用研究

经济社会的发展和科学技术的不断进步,人工智能方式的应用程度不断加深,在社会多个领域都产生了重要的影响,有效提了升网络运行的稳定性,且更好地满足大数据时代海量信息处理的需求。大数据发展背景下,要更好地带动计算机网络技术的运行发展,需要重视科学地使用人工智能方式,开展管理工作,合理使用大数据时代的人工智能,提升整体系统的运行效率,更好地满足时代发展需求。对大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用进行了探讨。     

AI服务器PCIe拓扑应用研究

CPU+GPU的架构设计广泛应用于AI服务器,以实现大数据、云计算和人工智能等领域的数据收集和处理,常用的CPU+GPU PCIe拓扑结构有Balance Mode、Common Mode和Cascade Mode 3种.结合实际需求,复杂多样的应用场景需要对各种拓扑结构的适用性进行研究.首先简要介绍3种拓扑结构;然后...     

2023年度人工智能创新企业100强

<正>埋锅造饭自ChatGPT爆火出圈以来,AI行业已经进入发展的新纪元,如英伟达CEO黄仁勋所言：“AI行业迎来了‘iPhone时刻’。”由生成式AI和大语言模型引发的人工智能热潮正在席卷全球,无数企业和团队纷纷投身到人工智能领域的研究和应用中,以期在这场科技革命中占得先机。     

云计算环境中智算AI的安全与隐私保护机制研究

智算人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术是信息技术领域的新兴核心,可以提高计算机计算效率,推动大数据分析、机器学习和人工智能等新兴技术的发展。文章主要研究云计算环境中智算AI的安全与隐私保护机制,重点探讨高级加密标准（Advanced Encryption Standard,AES）算法的初始化、子密钥生成和加密处理流程,实验测试了算法防御网络入侵攻击的有效性。结果显示,该算法在提升数据安全性方面表现出色,为云计算环境中智算AI的数据安全与隐私保护提供了实践方法。     

人工智能的新浪潮——深度学习

深度学习（Deep Learing）作为一种基于人工神经网络的无监督学习方法,是近年来兴起的一种新的混合机器学习模型,现成为人工智能领域中炙手可热的研究技术。深度学习带来了机器学习的一个新浪潮,受到学术界和工业界的广泛重视,并带来大数据的深度学习时代。本文结合大数据时代的具体需求,详细阐述了深度学习的发展和应用,突出了其在人工智能领域的重要地位。     

人工智能实验:图像的本地检测和云端识别

目前,中学阶段进行的人工智能教学采用的方式大多为采集数据,然后通过调用接口将数据上传到人工智能平台(如百度AI、讯飞等),再返回预测结果,或者调用已有的模型,进行结果预测。本实验将结合以上教学方式,运用Python代码进行中学人工智能教学的探索,进而引导学生体验人工智能的应用,了解人工智能基本原理,使用已有的人工智能平台和模型处理身边的问题。     

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用研究

随着人工智能技术的不断发展,其在各行各业的应用逐渐深入,为人们的生产生活提供了诸多便利。大数据时代下,人工智能的价值进一步凸显,凭借自身在数据处理和分析上的突出优势,其在计算机网络技术中的运用也日益普遍。基于此,本文分析大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用要点,从网络管理、安全管理、数据挖掘和故障诊断四个方面探讨人工智能技术的具体应用,以供参考。     

6月人工智能领域重要动态一览

随着科技的不断进步,人工智能已成为时代发展的潮流,越来越多的资本和企业加码布局,市场发展日趋火热.在此背景下,人工智能领域发展持续推进,那么在2021年6月里又发生了哪些值得关注的动态呢? 小冰公司与智源研究院、智谱AI宣布将深化合作 6月1日消息,北京智源人工智能研究院、智谱AI与小冰公司宣布,将联合促进超大规模预训练模型的基础研究.此外,三方将在超大规模预训练模型领域深化合作,并推进产品落地,加速构建国际领先的超大规模智能模型应用生态.