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人工智能的关键词_人工智能的关键词英语

zmhk 2024-05-14 人已围观

简介人工智能的关键词_人工智能的关键词英语       大家好,今天我想和大家分享一下我在“人工智能的关键词”方面的经验。为了让大家更好地理解这个问题,我将相关资料进行了整理,现在就让我们一起来学习吧。1.人工智能发展的结课论文2.

人工智能的关键词_人工智能的关键词英语

       大家好,今天我想和大家分享一下我在“人工智能的关键词”方面的经验。为了让大家更好地理解这个问题,我将相关资料进行了整理,现在就让我们一起来学习吧。

1.人工智能发展的结课论文

2.人工智能技术的应用?

3.人工智能对生活的影响有哪些?

4.科技人工智能论文

人工智能的关键词_人工智能的关键词英语

人工智能发展的结课论文

        自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料,欢迎阅读!

人工智能发展的结课论文篇一

        浅谈人工智能技术的发展

        摘要:自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始,对人工智能的发展进行讲述,并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。

        关键词:人工智能 发展 智能

        1、人工智能的概念

        人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支,它探究智能的实质,并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命,它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命,同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题,它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来,对人工智能研究存在两种态度:强人工智能和弱人工智能,前者认为AI可以达到具备思维理解的程度,可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知,其智能只是模仿的不完全的智能。

        2、人工智能的发展

        对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。

        第一个阶段是人工智能的兴起与冷落,这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段,人工智能的概念首次被提出,并相继涌现出一批科技成果,例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段,很多地方都存在着缺陷,在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因,人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点:对问题求解的方法过度重视,而忽视了知识重要性。

        第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。

        第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制,人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快,于1982年开始了?第五代计算机研制计划?。这个计划虽然最终结果是以失败结束,但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。

        第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年,美国召开了第一次神经网络国际会议,并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后,世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。

        第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展,为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究,同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究,让人工智能有更多的实际用途。

        3、人工智能可否超过人的智能

        那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析:

        首先,从哲学量变会引起质变的角度来说,人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道,人工智能从最初的简单模拟功能,到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军),这本身就是巨大的量变。在一部科幻**中,父亲把儿子生前的记忆输人芯片,装在机器人中,这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆,虽然他不会长大。从技术的角度来说,科幻**中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候,真的就很难辨别是人还是机器了。

        第二,有的人会说,人工智能不会超过人的智能,因为人工智能是人制造出来的,所以不可能超过人的智能。对于这个观点,我们这样想一想,起重机也是人造出来的,它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的,它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说,智能和力气、速度一样,也是人的某个方面的特性,为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?

        第三,还有的人认为,人工智能是人制造的,必有其致命的弱点,所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立,因为人与机器人比较,也可以说有致命弱点,比如说人如果没有空气的话,就不能生存,就好比是机器人没有电一样。再比如,人体在超过一定的温度或压力的环境下,不能生存,在这一点上,机器人却可以远胜于人类。因此,在弱点比较方面,我认为人工智能的机器人并不比人差,在某些方面还远胜于人类。

        第四,随着科学技术的发展,人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多,他们越加肯定情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。

        4、结束语

        人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和 教育 等带来更大的影响。

        下一页分享更优秀的<<<人工智能发展的结课论文

人工智能技术的应用?

       说到人工智能(AI)的定义,映入脑海的关键词可能是“未来”,“科幻小说”,虽然这些因素看似离我们很遥远,但它却是我们日常生活的一部分。语音助手的普及、无人驾驶的成功,人工智能、机器学习、深度学习已经深入我们生活的各个场景。例如京东会根据你的浏览行为和用户的相似性,利用算法为你推荐你需要的产品;又比如美颜相机,会基于你面部特征的分析,通过算法精细你的美颜效果。还有众所周知的谷歌DeepMind,当AlphaGo打败了韩国职业围棋高手Lee Se-dol时,媒体描述这场人机对战的时候,提到了人工智能AI、机器学习、深度学习等术语。没错,这三项技术都为AlphaGo的胜利立下了汗马功劳,然而它们并不是一回事。

       人工智能和机器学习的同时出现,机器学习和深度学习的交替使用......使大部分读者雾里看花,这些概念究竟有何区别,我们可以通过下面一个关系图来进行区分。

       图一:人工智能、机器学习、深度学习的关系

       人工智能包括了机器学习和深度学习,机器学习包括了深度学习。人工智能是机器学习的父类,机器学习则是深度学习的父类。

       人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的与人类智能相似的方式作出反应的智能机器,它不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

       人工智能实际应用:机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。人工智能目前也分为:强人工智能(BOTTOM-UPAI)和弱人工智能(TOP-DOWNAI)。

       机器学习(Machine Learning,ML)是人工智能的核心,属于人工智能的一个分支。机器学习是指从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法,所以机器学习的核心是数据、算法(模型)、算力(计算机运算能力)。

       机器学习应用领域:数据挖掘、数据分类、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等。

       深度学习(Deep Learning,DL):是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据。

       数据挖掘(Data Mining,DM),顾名思义是指利用机器学习技术从海量数据中“挖掘”隐藏信息,主要应用于图像、声音、文本。在商业环境中,企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”,支持决策。所以数据挖掘更偏向于应用。

       图二:数据挖掘与机器学习的关系

       机器学习是数据挖掘的一种重要方法,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成。数据挖掘是机器学习和数据库的交叉,主要利用机器学习提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

不管是人工智能、机器学习、深度学习还是数据挖掘,目前都在解决共同目标时发挥了自己的优势,并为社会生产和人类生活提供便利,帮助我们探索过去、展示现状、预测未来。

人工智能对生活的影响有哪些?

       摘 要:在电气自动化控制中合理运用人工智能技术,能简化生产环节,控制人力成本,还能确保生产的安全性与稳定性,促进生产效率提升。本文将从人工智能的特点出发,并分析了电气自动化控制过程中人工智能技术的运用,对人工智能的应用现状加以分析的基础上,分别就人工智能在日常操作、电气设备、事故及故障诊断以及电力系统中的应用进行阐述,以促进人工智能与电气自动化的相互融合。

       关键词:国民经济;人工智能化;电气自动化

       现阶段,在电气自动化领域,人工智能技术已然成为该领域的发展趋势。将人工智能技术引入到电气工程中,能够实现智能计算机的有效应用,避免了人工失误,使电气自动化控制技术得到有效提升,能够减少人力资源投入,降低经营成本,进一步推动电气自动化的发展。

       一、人工智能的特点

       (一)可操作性高

       计算机技术是人工智能的设计基础。在具体的操作过程中,程序会根据输入的指令进行判断和分析,在技术推动下,人工智能具有较强的逻辑推理能力,不仅能够提高信息的准确度,还能让设备安全稳定的状态下运行。由于人工智能标准化的操作程序相对简单,因此,操作起来非常方便,使设备的利用率大大提高,很大程度上促进了人工智能的普及应用。除了部分指令必须通过专业的传输设备才能正常

科技人工智能论文

       摘 要:随着科学技术的飞速进步,人工智能已经开始加速发展并将深刻地影响人类社会,甚至会给人类带来某种挑战。事实上,人工智能已经在很多领域与人类形成竞争甚至开始替代人类。以至于比尔盖茨甚至发表了应该给机器人征税的观点。对于一些科学家和具有远见卓识的人来说,他们已经意识到机器人将主宰未来世界。人类社会发展到今天,面对这种局面,究竟该如何面对人工智能已经是摆在我们面前的一个不可回避的问题。是在智能机器人尚在萌芽时就扼杀其于摇篮,还是为了眼前商业利益的需要加速其发展,必将是我们人类不得不做出的抉择。

       关键词:人工智能;互联网;大数据;云计算;半机器人;纯机器人

       在科学技术日新月异的今天,人类社会正在进行着深度的变革。邓小平同志曾经说过科学技术是第一生产力,从近年来的发展来看,已经越来越证明小平同志的结论是正确的。而且,从目前互联网社会的飞速发展来看,在技术不断升级换代的推动下,这一虚拟世界已经日益变得真切和现实。过去曾经有人说过:在互联网上,与你聊天的对方可能只是一只狗。当时是一句玩笑话,现在想来真是一语成箴。只是,对面可能不是一支普通的自然界的肉狗,而是一支有点“冰冷”的阿法狗。

       前一段时间,谷歌阿法狗完胜韩国高手李世石,震惊了全世界。因为谁都没有想到,机器竟然可以在

        人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

科技人工智能论文篇一

        人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

        摘 要人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状, 总结 我国相关技术和产业的优劣势,有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。

        关键词人工智能;政策引导;发展模式

        0 引言

        工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展,信息和通信技术(Information and Communication Technology, ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新,正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革,相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划,促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式,以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用,已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展,急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。

        1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

        从发展脉络看,人工智能研究始终位于技术创新的高地,近年来成果斐然,在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视,成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。

        1.1 搜索引擎方向的发展

        信息搜索是互联网流量的关键入口,也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段,人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率,同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎,可将语音指令转化为实时搜索结果,另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素,发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。

        从搜索引擎的发展上来看,国内企业起步稍晚,搜索领域较窄,但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越,以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础,发展态势较好。

        1.2 人脑科学助推人工智能技术发展

        人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台,使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型,推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展,预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。

        谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术,包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位,在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果,在某些领域达到了国际先进水平,但在新一轮全球人工智能竞赛中,中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初,百度成立深度学习研究院,提出百度大脑计划,如图2所示,拥有了超越天河二号的超级计算能力,组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司,百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家,在硅谷布局人工智能研究,被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。

        1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革

        移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制,促进了人机高频互动,穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

        我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面,还处于探索的阶段,特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片,制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段,相比市场对可穿戴设备概念的热捧,用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数,大多停留在概念阶段。

        1.4 物联网部分领域发展

        全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展,所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看,在公共市场方面发展较快,其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine, M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。

        物联网涉及领域众多,各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发,我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权,其中中高频RFID技术接近国际先进水平,在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面,已建立传感网标准体系的初步框架,其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一,我国在制定国际标准时已享有重要话语权。

        2 我国ICT产业的政策引导

        目前ICT产业的应用范围在不断的延伸,政策的制定必须考虑跨行业的需要,加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需,再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。

        2.1 国家政策方面的引导

        世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划,并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导,试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势,破除行业间壁垒,加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。

        2.1.1 加强政策顶层设计

        成立国家级ICT产业发展机构,尽快确立国家ICT中长期发展战略,落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作,促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力

        将战略性新兴产业作为发展重点,围绕其需求部署创新链,掌握核心关键技术,突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新,加快新产品、新技术、新工艺研发应用。

        2.1.3 深化科技体制改革

        将企业主体地位予以强化,建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位,要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动,要主动与产学研机构开展深度合作,要扶植和壮大创新型企业。

        2.2 知识产权方面的引导

        2.2.1 专利方面

        国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识,但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长,企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇,快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究,重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建,增强全产业专利授权及谈判能力,探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入,另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。

        2.2.2 著作权方面

        目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现,2013年我国著作权作品登记共845064件,其中软件著作权登记164349件,同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势,如物联网软件著作权共4388件,同比增长70.54%,云计算软件著作权共3017件,同比增长55.04%,明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期,但存在着低水平重复、起点较低的问题,仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。

        3 ICT相关企业实现方式探讨

        经过多年的努力积累,在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者,已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究,并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用,并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。

        3.1 政、学、研、产、用全面推进

        政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划,目的是将基础研究、应用研究,以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目,促进大学与产业界联合申请项目,同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式,如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究,公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入,努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系,尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。

        3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用

        通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作,共同搭建新型试验网络,验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况,排查可能出现的问题,推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作,充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向,协助其加强研发的实用性,提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题,高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中,应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求,为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。

        3.3 全力抢占大数据

        我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出,“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”,在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进,引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是:首先,明确国家关于大数据发展的战略目标,促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合,扩展大数据应用领域;其次,在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性,近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三,集合产学研用各方力量,统筹规划大数据应用,避免盲目发展;最后,解决个人信息的数据安全性需求。

        3.4 重点发展云计算

        2014年3月,工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时,ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中,服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源,推进社会云产业发展;加强技术应用深度,将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域,逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作,推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源,并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合,充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。

        4 小结

        发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早,为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略,积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状,借鉴他国政策与经验,根据我国的国情及产业发展所处的阶段,提出符合我国目前产业发展现状,适合我国的可借鉴的策略,以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。

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       今天关于“人工智能的关键词”的讨论就到这里了。希望通过今天的讲解,您能对这个主题有更深入的理解。如果您有任何问题或需要进一步的信息,请随时告诉我。我将竭诚为您服务。