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  • 简介:摘要:随着人工智能技术的快速发展,基于人工智能巡检故障预警系统在工业领域中逐渐得到广泛应用。该系统通过对设备状态的实时监测与数据分析,结合机器学习深度学习算法,能够有效识别潜在故障并提前发出预警。这种方法不仅提高了设备的运行效率和安全性,也降低了传统人工巡检的工作负担。系统的核心在于对海量数据的智能处理,能够精确预测故障发生的可能性,并为维护决策提供数据支持,推动智能化管理的发展。

  • 标签: 人工智能,巡检系统,故障预警,机器学习,深度学习
  • 简介:<正>现在,人工智能正经历着惊人的发展,它的思想和方法的应用正出现在许多领域之中。人工智能最明显、最重要的成功包括专家系统的开发、自然语言理解系统的实施、计算机视觉和言语理解研究的显著进展以及对于高功能推理系统设计的新认识。人工智能中这些活动的迅速扩展,使人们确信:人工智能的新成功就要到来。在这种背景下,提出现有方法的局限以及在这个领域内应采取的新研究方向,是十分重要的。人工智能的明显局限之一,也是进一步研究的一个方向,与机器学习有关。

  • 标签: 人工智能系统 机器学习 学习能力 学习系统 计算机视觉 专家系统
  • 简介:摘要从人脑科学和现代心理学分析,人类的认知主要还是通过学习和试错中完成。观看这几年人工智能发展,也是这样我们周围的事物正变得越来越智能。从汽车到智能手机,到个人数字助理,甚至包括机器人。我们不只是在讲每天层出不穷的、突破性的新功能。更重要的是,设备、计算机和机器都在聪明地执行任务。

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  • 简介:摘要:本文旨在探讨人工智能深度学习之间的关系。通过对两者的定义、发展历程和应用领域进行分析,揭示了深度学习人工智能领域中的重要性和优势。通过逐步阐述深度学习的基本原理和常用模型,以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用案例,展示了深度学习在实际应用中的强大能力。本文还讨论了深度学习面临的挑战和未来的发展方向。通过本文的研究,读者将更好地理解人工智能深度学习的联系,并对深度学习的应用和发展有更深入的认识。

  • 标签: 人工智能 深度学习 基本原理 应用案例 挑战 发展方向
  • 简介:摘要:人工智能(AI)已经成为现代科技领域的一个重要组成部分,它的应用已经渗透到我们生活的各个方面。在这个广阔的领域中,机器学习深度学习算法是两个关键的研究领域,它们为数据分析、预测和自动化决策提供了强大的工具。然而,尽管这两种算法都属于AI的范畴,但它们在理论基础、实现方法和应用领域上都存在显著的差异。

  • 标签: 人工智能,机器学习,深度学习,边缘计算
  • 简介:摘要:随着信息时代的快速到来,人工智能技术在当前社会发展中具有非常重要的影响。而机器学习人工智能领域研究的核心,为了实现更好的机器学习发展,人们必须对机器学习有着全面的了解。本文从人工智能的视域入手,探析机器学习在当前社会的各领域的发展,并通过与实例的结合分析机器学习在网络安全应用和森林地上生物生物量的探索。

  • 标签: 人工智能,机器学习
  • 简介:摘要 : 机器学习是现代人工智能的关键技术基础,其涵盖的内容也非常广阔。本文通过参阅多篇文章和书籍,阐述了机器学习的定义、分类、应用和发展趋势,并大体概述了“机器学习”对新一代人工智能开发的重要性。

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  • 简介:摘要:随着科技的快速发展,人工智能深度学习技术通过海量数据收集、分析和建模,不依赖人类事前编程即可自主习得创造能力,已在艺术科学等领域广泛应用,但其数据输入阶段的复制行为可能引发著作权侵权风险。为了维持利益平衡,促进技术发展,有必要将人工智能深度学习行为判定为合理使用。影响判定的主要因素有两个:使用性质和目的、对原作品潜在市场利益的影响。完善我国的人工智能深度学习合理使用判定规则,或是可以通过《著作权法实施条例》明确新的合理使用情形;或是可以细化合理使用一般条款,在三步检验法的基础上,设置以四要素标准为内容的司法解释,重点考量转换性使用和市场影响因素。

  • 标签: 人工智能 深度学习 合理使用 研究
  • 简介:设想一个场景,如果让你一分钟内打动一个妹子,你会选择怎么做?或许,有人会想,这是个物质的社会,“高富帅”是“撩妹”的必要条件,没有豪车豪房只会是自讨没趣。又或许,很多人会说,一分钟时间实在太短了,还不够开场,想要这么做的人要么是自己疯了,要么是认为妹子们疯了。更现实的想法,在普通大众心理预期上,这简直就是不可能完成的事。

  • 标签: 深度学习 人工智能 魔方 心理预期 大众
  • 简介:摘要 :在社会和经济发展过程中,人工智能技术应用范围不断扩大,为人们的生活和工作提供便利的条件。许多领域积极应用人工技术,用于提高机器学习能力,使机器具备掌握人工操作方法,并充分发挥智能优势,使机器保持长久的运行状态,有效提高工作效率。本文 WIR 人工智能机器学习研究及其应用展开讨论,为机器学习人工智能技术提供参考依据。

  • 标签: 人工智能 机器学习
  • 简介:摘要我国的经济建设在进入21世纪以来发展得越发迅速,同时现代化的科学技术也有了十分明显的进步,其中在计算机技术基础上发展起来的人工智能技术发展尤为明显,作为一门融合了信息科科学、数学等多种知识的新学科,其在未来社会必将对机器学习产生极其深远的影响。本文首先介绍了机器学习的三个发展进程,随后分析了基于人工智能技术的机器学习研究,旨在明确机器学习在未来社会的发展方向。

  • 标签: 人工智能 机器学习 发展
  • 简介:摘要:在信息技术迅猛发展以及全球经济一体化进程不断加快的当下,物流行业作为国民经济的关键构成部分,正面临着业务量持续攀升以及管理需求日益繁杂的严峻挑战。深度学习作为人工智能领域的核心范畴,为智能物流管理系统的进步和完善赋予了全新的思路与方法。

  • 标签: 深度学习 人工智能 智能物流管理系统
  • 简介:摘要:在信息技术迅猛发展以及全球经济一体化进程不断加快的当下,物流行业作为国民经济的关键构成部分,正面临着业务量持续攀升以及管理需求日益繁杂的严峻挑战。深度学习作为人工智能领域的核心范畴,为智能物流管理系统的进步和完善赋予了全新的思路与方法。

  • 标签: 深度学习 人工智能 智能物流管理系统
  • 简介:摘要:随着科技的迅猛发展,智能制造已成为全球制造业转型升级的关键驱动力。智能制造不仅仅是自动化和信息化的简单叠加,更是通过集成先进的技术手段,实现生产过程的智能化、柔性化和高效化。在这一背景下,人工智能(AI)与机器学习(ML)的融合为智能制造带来了前所未有的机遇。AI和ML技术的应用,能够使制造系统具备自我学习、自我优化和自我决策的能力,从而大幅提升生产效率、降低成本并提高产品质量。基于此,以下对人工智能机器学习智能制造中的融合策略进行了探讨,以供参考。

  • 标签: 人工智能 机器学习 智能制造 融合策略
  • 简介:摘要:针对我国新能源工程建设中故障风险及使用寿命问题,创造性提出基于人工智能的预测方法,研发CNN-LSTM-SVM算法融合,提高效率并减少运维成本,节能低碳且延长系统使用寿命。基于人工智能故障风险预警与寿命预测系统通过历史及实时数据获取参数,进行清洗、去噪、归一化处理,构建状态特征向量。CNN-LSTM算法进行融合,利用SVM支持向量机进行分类,采用自适应学习优化模型参数和预测结果。已在天津市重点工程项目中进行典型示范应用,具有巨大市场推广价值。

  • 标签: 新能源 人工智能 状态特征向量 融合算法 节能低碳
  • 简介:摘要:本文探讨了人工智能机器学习在通信领域的应用现状及未来发展方向。首先介绍了智能调度与资源分配、自适应调制与解调、信道编码与解码等基础应用。然后分析了机器学习在无线信号识别与分类、信道建模与频谱预测、网络性能优化与故障检测等方面的应用案例。未来展望中,强调了深度学习在通信中的潜力、基于强化学习的通信系统优化以及边缘计算与智能通信设备的融合。然而,也指出了面临的挑战,包括数据隐私保护和算法鲁棒性等。最后强调,未来的研究应注重技术创新的同时,重视法律法规和伦理规范的建立,以确保人工智能机器学习在通信领域的可持续发展,为社会带来更大的价值和福祉。

  • 标签: 人工智能 机器学习 通信
  • 简介:摘要:机电系统在工业生产中拥有重要的地位,而故障的发生往往会给生产带来严重的影响。目前,机电系统故障预警领域的研究已具有相当的发展,但是在实际应用中,仍存在一些问题。本文通过对机电系统故障预警的相关研究进行分析,提出了基于深度学习故障预警方法。

  • 标签: 深度学习 机电系统 故障预警
  • 简介:摘要:深度学习算法在人工智能系统中的优化与性能评估一直是研究的热点。本文探讨了深度学习算法在人工智能系统中的优化方法和性能评估指标。首先,文章介绍了深度学习算法的基本原理和应用领域,然后详细讨论了当前优化算法的发展趋势,包括梯度下降、自适应学习率等。接着,我们探讨了性能评估的关键问题,包括模型的准确性、泛化能力、计算效率等指标。最后,我们总结了目前深度学习算法优化与性能评估领域的研究进展,并提出了未来研究的方向和挑战。本文的研究对于深度学习算法在人工智能系统中的进一步应用和发展具有重要的指导意义。

  • 标签: 深度学习算法 优化方法 性能评估 梯度下降 自适应学习率
  • 简介:摘要:在当今科技日新月异的时代,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面,从智能手机的语音助手到推荐算法,再到自动驾驶汽车等前沿应用。在这场AI革命中,深度学习作为其核心技术之一,起到了至关重要的作用。深度学习,顾名思义,是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法,它允许计算机从大量数据中自动提取特征并进行复杂的决策。本文将深入探讨深度学习人工智能领域中的关键作用,以及其对未来发展的深远影响。

  • 标签: 深度学习 人工智能 关键应用