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.     

大数据背景下人工智能在智慧交通中的应用研究

近年来,随着社会经济的不断发展,人们的生活质量也发生了极大的改变,得到了极大的提高.在经济高速发展的时代,城市中车辆的保有量越来越多,由此而引发的交通问题也越来越多,如何改善城市的交通压力、使人们的出行更加便捷、高效,是城市公共交通管理者必须思考的问题.在大数据、云计算、人工智能飞速发展的今天,通过将新兴技术融入现有交...     

大数据人工智能时代下网络安全的实践研究

随着我国信息技术的发展,人们对网络的运用也逐渐加强,但是在普遍运用的同时网络安全也会给人们生活带来危害.例如信息泄露等问题.信息技术的发展让网络上出现越来越多的垃圾信息,这就让很多不法分子有利可图.如果把人工智能与网络安全结合起来,不仅可以提高相关部门的工作效率,也会提升工作速度与时间,跟传统的工作相比较,人工智能的运...     

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。     

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.     

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.     

大数据下人工智能计算机网络技术中的发展探究

现阶段,计算机网络技术虽然具有极高的应用优势,但由于大数据时代的来临,其在处理某些问题时也会存在吃力的情况.此时,适当的引入人工智能,两者的巧妙融合进一步提高用户体验,也能够提高整体工作效益.     

基于大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的应用

本文围绕大数据背景下人工智能的内涵与优势进行分析讨论,提出基于大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的应用路径,以此强化网络系统运行效率,提高网络稳定性与安全性,满足信息数据时代多样化的应用需求。     

基于人工智能及大数据的养老服务模式研究

随着人工智能及大数据时代的到来,养老服务正面临着变革,但是在现行的养老服务体系中,人工智能及大数据环境下的养老服务构架将如何发展引起了我们的思考。在了解了目前养老服务现状后,又分析了当下养老行业所存在的问题,发现养老服务的发展需要结合不同时代的实际情况,设置过渡阶段最终实现人工智能及大数据环境下的高智能化、人文化的养老服务。     

大数据与人工智能:大数据智能时代

继移动互联技术和云计算技术之后,能够称得上颠覆性信息技术的当属大数据技术了.它使得我们能够对数量大、种类多、价值密度低、本身快速变化的数据进行有效地、低成本地存取、检索、分类以及统计.但这不代表我们可以高效率和低成本地掌握这些数据中蕴藏的巨大价值,诸如隐性社会科学规律和经验.不过值得一提的是,人工智能技术在大数据分析、预测等领域已经开始崭露头角,展现出了强劲的发展势头,大数据的核心使用价值在人工智能技术的发展与运用下展示了巨大潜力.同时,大数据技术的发展也为人工智能领域带来了大量机遇和挑战,更加激发了该领域的无限发展可能性.     

大数据时代的人工智能范式

由于大数据技术对于当前人工智能的范式研究具有一定助推作用,因此要求科研人员对于大数据的相关内容有着良好的把握,以便准确掌握大数据技术对于人工智能发展的作用,尽快转变常规的思维模式,可在大数据时代做好人工智能范式研究及机器的应用工作。基于此,笔者对大数据、人工智能涉及的相关内容进行了概述,并对大数据背景之下的人工智能主要范式做出了详细的探究与分析。     

面向人工智能和大数据的高效能计算

【目的】本文主要分析人工智能和大数据应用随着迅速增大的数据规模,给计算机系统带来的主要挑战,并针对计算机系统的发展趋势给出了一些面向人工智能和大数据亟待解决的高效能计算的若干研究方向。【文献范围】本文广泛查阅国内外在超级计算和高性能计算平台进行大数据和人工智能计算的最新研究成果及解决的挑战性问题。【方法】大数据既为人工智能提供了日益丰富的训练数据集合,但也给计算机系统的算力提出了更高的要求。近年来我国超级计算机处于世界的前列,为大数据和人工智能的大规模应用提供了强有力的计算平台支撑。【结果】而目前以超级计算机为代表的高性能计算平台大多采用CPU+加速器构成的异构并行计算系统,其数量众多的计算核心能够为人工智能和大数据应用提供强大的计算能力。【局限性】由于体系结构复杂,在充分发挥计算能力和提高计算效率方面存在较大挑战。尤其针对有别于科学计算的人工智能和大数据领域,其并行计算效率的提升更为困难。【结论】因此需要从底层的资源管理、任务调度、以及基础算法设计、通信优化,到上层的模型并行化和并行编程等方面展开高效能计算的研究,全面提升人工智能和大数据应用在高性能计算平台上的计算能效。     

基于CiteSpace的人工智能文献大数据可视化分析

随着数据量的上涨、计算机运算力的提升和深度学习算法的出现,人工智能受到越来越多的关注.文中以美国核心期刊数据库Web of Science收录的与人工智能相关的6879篇期刊论文为研究对象,以时空知识图谱及内容知识图谱分析为主要研究方法,基于信息可视化软件CiteSpace从合作国家、研究机构、引用文献、关键词和突现词五个方面对文献大数据进行可视化比较和分析,明确了人工智能领域的研究现状及重要文献,揭示了人工智能领域的研究热点和前沿.最后,通过对五个可视化分析方面的总结,给出了在人工智能领域中选择科研方向、探测学科前沿、辅助科技决策等方面的重要参考.     

依托大数据、人工智能技术的医工科研平台创业项目研究

依托医院临床与影像数据,以多机构协作大数据共享为目标,通过对医院数据进行整合→挖掘→分析→增值,实现病理采集、统计汇总、数据挖掘、智能分析、科研成果、指导临床、医疗人工智能分析等目的。     

人工智能背景下图书馆的研究

随着人工智能时代的到来,图书馆与人工智能的结合成为大势所趋。但是人工智能背景下的图书馆相比于传统图书馆应在哪些方面做出改变、其运营模式又将如何变化、如何使得图书馆信息合理融入社会信息中引起了我们的思考与设想。在了解目前人工智能与图书馆的结合应用之后,又设想了高度人工智能下的图书馆运营模式,针对当前及未来图书馆可能遇到的挑战,提出了相对应的问题,以此来不断推动未来人工智能背景下图书馆的发展。     

基于大数据和人工智能的军队院校教学改革

大数据技术和人工智能的快速发展潜移默化地加速军队院校教育领域的发展,为军队院校教育教学提供新的工具和方法。但在实际使用中也暴露出许多问题。比如保障教育人工智能的使用达到预期的理想状态;如何敦促教师的教学理念跟进人工智能技术的发展等。本文通过对军队院校教学资源与教学环境、教与学方式研究以及教学评价与教学管理等几个方面进行研究,探讨基于大数据技术和人工智能的军队院校特有的教学变革和创新,构建符合军队院校学员个性化学习与岗位需求发展相适应的的教育体系,提升军队院校的教学效果。     

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

人工智能技术基于对人类大脑信息处理模式的模仿,通过多种网络技术的融合,能够让计算机网络系统拥有与人类相似的信息感知、自我学习以及分析决策能力,在绝大多数领域都有极大的应用潜力。而基于万物互联的构想,为人工智能技术的应用描绘出了更多样化的场景。基于此,笔者首先分析了大数据时代下计算机网络形态、功能以及信息传输与应用形式的变化,阐释了人工智能在计算机网络技术中的应用价值,进而深入探讨了其在维护计算机网络信息安全和运行可靠性、提升服务品质方面的具体应用。     

大数据下的Web数据集成与挖掘研究

随着Web2．0技术的快速发展,社交网络、物联网、移动互联网等新兴服务行业日益涌现,Web数据呈爆炸式增长,成为炙手可热的“大数据”。Web大数据巨大的价值使得越来越多的人开始关注,如何获取Web数据并进行挖掘利用。在大数据的环境下,Web数据呈现出规模大、种类多、数据流高速性等特点,使得Web数据抽取与集成,数据分析,数据解释等方面的研究更加深入,与此同时,Web大数据的集成与挖掘仍存在着数据规模、数据多样性、数据时效性、隐私保护等方面的挑战。     

人工智能时代大数据风险管理的建议

伴随着信息技术的不断发展,人们的视野中不断涌进崭新的智能技术,人工智能在社会的发展过程中起到了关键性的作用。但是,人工智能在给社会带来价值和财富的同时,也存在很多安全隐患。因此,在人工智能时代,提高大数据风险管理能力,提高人们对大数据风险的管理意识十分重要。