认知型企业:发挥人工智能优势,全面重塑企业

认知型企业:发挥人工智能优势,全面重塑企业
认知型企业:发挥人工智能优势,全面重塑企业

认知型企业:发挥人工智能优势,全面重塑企业认知型企业发挥人工智能优势

第一个成功要素是确立平台战略,开启进化之路

简单地说,平台战略的关键就是积极打造业务平台,加强竞争优势。在打造业务平台时必须利用深厚的专业技能、开放式工作流以及数据的协同效应,才能发挥生态系统的扩展潜力。同时,采用设计思维、共创和敏捷方法可以加快平台的建设速度。

咱们来看一个打造行业平台的例子,这也是一个在旧系统与新模式同时并存下打造业务平台的案例。

CEMEX是一家全球化的水泥及重型建筑材料公司。为了促进企业文化转型,CEMEX 决定采用设计思维方法重新规划客户体验,并运用敏捷方法推动创新,加快产品面市速度。

在确立了客户体验的核心地位后,CEMEX 动员企业的其他部门,重新设计业务模式,不断扩展认知型前台和后台的职能。包括实施动态产品目录和定价引擎、面向客户和销售人员的智能推荐程序,“从订单到收款”业务流程的智能自动化,以及库存和运输管理的供应链优化等。

一年时间CEMEX 就在 18 个国家和地区吸引了 20,000家客户加入他的业务平台,占客户群的 60%。之后,CEMEX可以源源不断地获得有关客户业务运行状况的深入洞察,用以前根本无法想象的方式吸引客户并为他们提供帮助。

同时,为了拓展新业务领域,CEMEX还与初创企业、生态系统合作伙伴以及行业标准机构开展了一系列的广泛合作。2019 年,CEMEX 联合 IBM 以及一家建筑材料企业推出了数字化解决方案,用于帮助其他材料企业充分利用 CEMEX 的数字投资,推动他们的市场营收和利润增长机遇。

CEMEX 公司还计划整合客户关系管理、数字化商务和供应链解决方案、企业对消费者联网商店和最后一公里配送平台,采用优步模式改造长途和短途材料运输,让他的中型分销网络能够在陌生市场中与成熟分销商一决高下。

第二个成功要素是挖掘数据价值,强化固有优势

大家都说数据就像是黄金,挖掘数据价值就像是在挖掘金矿,下面我们来看一个黄金开采的故事。

Goldcorp是一家在美洲经营业务的黄金生产商,这家公司虽然拥有丰富的地质数据,但因数据异构性太强,也就是同样的数据分散在不同系统,有很多不同的存储形式,因此很难访问和使用。因此,Goldcorp 的地质学家将80%的时间都用在了从钻探日志、地质块模型及其他非结构化信息中搜索和准备数据以供分析上。

为解决这个问题,Goldcorp 实施了“Watson 助力勘探”计划,先将数据迁移到云端的高性能 3D 地理空间数据平台,让他们获得了复杂的3D 距离计算和数据探索能力。然后,这家企业还部署了特定于地质领域的机器学习模型,用于为新钻探目标提供认知型决策支持。通过使用 Watson,Goldcorp 将数据处理时间从 165 小时缩短为4.5 小时,让地质学家能够腾出更多时间,通过创造性协作性的方式来寻找金矿。

在挖掘数据价值时,有几点需要注意。企业最好建立一个数据综合管理体系,提高数据利用效率和业务平台的绩效,在这个过程中一定要注意数据质量,保证数据可信并尽量避免人工智能算法中的偏见。同时,要注意数据权限问题和信息访问控制。

第三个成功要素点是描绘企业架构,助力业务转型

前面提到业务平台需要新的企业架构进行支撑,所以企业架构应该调整为以业务平台为目标,有较高敏捷性和灵活性,能够在多个业务网络和生态系统中以智能方式统筹谋划的开放式混合架构。

大家都知道每年的“双11”都是对物流行业的一大挑战。在刚刚过去的2018“双11”有一家大型物流集团从容应对了超过1亿的业务订单量,业务系统运行平稳、保障远超预期。我们来听听这是怎么做到的。

随着中国经济的高速成长,中国的物流行业进入了高度竞争、迅速成长的阶段。该物流集团希望打造一个以提升客户服务与体验为核心,面向邮件全生命周期的现代化核心业务系统。IBM基于客户的私有云环境,设计了一体化的寄递业务信息平台。这一平台将两个前端业务版块整合在同一个平台中运作,实现了全渠道业务接入,多模式揽收,端到端的邮件跟踪、时限管理、异常处理及质量控制,为客户提供全渠道寄递和一体化运营支持。该平台现在已在全国31个省(区、市)的分支机构全面上线。

在重塑企业架构的过程中,有三点需要注意:

1、从业务平台的目标出发,决定认知型企业的架构形态,促进形成目标运营模式。

2、要实现敏捷性和灵活性,需要做出一些基本的架构选择,以便提供实用框架,确保

取得进展,这些选择与工作流程、数据、人工智能和计算相关。

3、需要在多个业务网络和生态系统中以智能方式统筹谋划开放式混合架构。

第四个成功要素是再造工作流程,积极利用 AI

随着人工智能应用不断成熟,企业对人工智能的应用会越来越多,需要一个与之相匹配的工作流程。

需要注意的是人工智能和呈指数级发展的技术并不是强迫工作人员按指令执行流程,而是让企业解放思想,重新思考完成工作的方式。他们通过统筹整个企业内智能设备甚至智慧人员之间的互动,重新思考工作流。这里面的要点包括:

1、面向客户的工作流必须实现端到端的人性化和自动化。

2、自适应运营流程和工作流能够不断学习并具有自我意识。

3、平台工作流是开放的,能覆盖多个生态系统和业务网络。

 

第五个成功要素,打造敏捷文化,快速推动创新

我们都熟悉的化妆品公司欧莱雅就通过设计思维的方法获得了全新的敏捷性,比如缩短了新品开发周期使得每年平均可以开发 1300 个新产品,提高了制造中心的灵活性,生产线可在 5 分钟内切换大约 20 种不同产品。

除了研发和生产的敏捷,欧莱雅还实现了管理的敏捷性。比如通过移动应用将生产车间发送的实时数据传输到Watson物联网平台,运营人员通过使用这个平台能够随时随地与生产线工作人员进行交谈,及时获得所需信息,有效管理产品线的切换并预测与质量和安全相关的关键任务。

为了满足敏捷文化的需求,“认知型企业”需要建立涵盖业务、IT以及其他职能部门的跨越组织边界的敏捷团队。其中,需要在三个关键领域实现突破:

1、改变软件开发的方法,使各部门之间的沟通、协作更为顺畅,以满足业务变革需求。

2、实施战略敏捷性,确保日益普及的敏捷活动与核心平台目标始终保持一致。

3、实施运营敏捷性,实现“流动性”,消除工作流中的瓶颈。

第六个成功要素是重塑员工技能,激发组织潜力

新的业务平台和工作流需要员工不断掌握新技能,企业需要一种新型的工作模式,有利于快速传授和培养技能。

2018 年世界大型企业联合会最高管理层挑战调研和最近的 IBM全球最高管理层调研,都将人员技能列为CEO 面临的主要挑战之一。在重塑员工技能方面,有三个核心要点:

1、新型业务平台和工作流需要员工不断掌握新技能。

2、人工智能有助于促进技能推理,推动员工队伍管理和学习转型。

3、敏捷团队合作是一种新型工作模式,有利于快速传授和培养技能。

在人力资源平台的建设方面,汉能走在了前列。汉能的总部位于北京,是全球薄膜太阳能发电的领导者。随着集团的业务进入高速发展期,人员规模急速扩张,招聘及入职需求达到每月1000人以上,而按照“千里挑一”的招聘原则,人力资源部门遇到了前所未有的挑战。要应对这一挑战,汉能需要搭建一个具备强大数据整理和分析功能的云平台,以实现数据的精确化管理以及优秀人才的招募。通过实施SAP SuccessFactors,IBM帮助汉能打造了全球人力资源管理一体化平台,实现了人才的全生命周期管理。这一新平台将本地私有云部署的人力资源核心功能和公有云部署的招聘、绩效、培训等人才管理功能,以及第三方的平台进行了紧密集成,有效支撑了汉能的人才战略落地和共享服务推行。

最后一个成功要素是选择安全信任,赢得公司未来

不管是业务平台的安全性还是增进客户信任,安全对企业的长久发展都至关重要。

通过结合人工智能、适当的人才以及有效的监管措施,就能够加速转变网络安全模式,反守为攻。为了实现这种转变,企业应该重点考虑三点原则:

1、业务平台的安全性对于增进信任和确保企业的长久发展至关重要,但企业必须在安全与无摩擦的客户和员工体验之间实现平衡。

2、企业必须兼顾人机要素以及关键工作流和数据源的安全。

3、业务平台生态系统需要采用开放的网络方法,保障各方的安全性,快速促进协作及深化洞察。

我们来看一个银行的例子,有一家中国领先的城市商业银行,希望进一步完善信息安全体系,增强新兴业务风险的识别与应对能力。IBM为客户规划了新一代信息安全认知运营体系,打造信息安全可视、可测、可管、可控的四大能力,使安全服务于银行业务,保护并推动业务创新增值。同时,建立了智能化认知安全运营机制,形成预警、监控、防御、处置、加固的运营管理流程,实现了安全运营的智能化和自动化。

最后总结一下,在今天的IBM超in播之“读懂商业经”中,IBM为您呈现了以下几个观点:

“认知型企业”的关键层次包括:

?敏捷创新的文化,包括新的技能、员工队伍和工作方式,以及以人为本的企业文化

?业务平台生态系统,包括特定的行业平台和交易平台

?面向前台流程、后台流程及决策的认知型工作流

?以呈指数级发展的应用技术为基础,例如人工智能、物联网、自动化和区块链

?为支持关键工作流和平台而进行综合管理的数据,由数据推动企业的决策和流程

?覆盖新旧解决方案的新一代应用

?开放、混合、安全的多云基础架构

人类智能与人工智能的认识

人类智能与人工智能 姓名:康李伟学号:2015387950721 学院:生化学院 随着信息技术的发展,人类把最新的计算机技术应用于各个学科,对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段,促使大量的新的研究成果不断涌现。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面,但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充,而不是一种独立的思维,机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处,但由于其思维的物质承担者不同,在智能活动中的地位和思维程序也不同,所以有本质的区别。 什么是人类智能呢?人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类之所以能成为万物之灵,是因为人类具有能够高度发展的智能。它包括“智”和“能”两种成分。“智”主要是指人对事物的认识能力;“能”主要是指人的行动能力,它包括各种拔能和正确的习惯等等。人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一,是人类独有的智能活动。意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动,一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等,对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想,而思想的核心又地思维。“人是一种思维的动物”,没有思维就没有人类的智能。有了思维,人类才能形成各种较复杂的意向,从而主导着人的活动,表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维,人类才能探索自然界的奥秘,发现自然现象背后的规律。有了思维,人类才能发明各种技术,突破自己认识器官和行动器官的限制,大大提高改造世界的能力。 而人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。 人工智能的本质是对人类智能思维的模拟从方法论上讲模拟一般分为 两种结构模拟和功能模拟结构模拟方法根据系统之间形态结构的相似性运 用物理模拟和数学模拟方法用模型去模拟对象通过模型来间接地研究原型 的规律性这种传统模拟方法在科学技术的发展过程中发挥了巨大的作用。 但是当系统之间在形态和结构上相差极大,或原型的结构机制没有得到充分的理解时,结构模拟方法就很难进行对人脑进行结构模拟,就是仿照人脑的结构机制试图制造出类人脑,其模拟的前提是人脑这个原型的结构机制已有了可靠的理解。但是由于人脑这一巨大系统的极端复杂性,当代脑科学尚没

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。 1976年7月,美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机,花去1200小时CPU时间,并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序,这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库,能够把句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,以主题和对话情况为基础,注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

人工智能技术在企业财务管理中的应用

人工智能技术在企业财务 管理中的应用 The document was prepared on January 2, 2021

人工智能技术在企业财务管理中的应用 [提要] 随着人工智能的深入发展,其应用领域越来越广泛,对越来越多的行业均产生了深远的影响。本文研究和探讨人工智能在企业财务管理领域中的应用,从人工智能技术的研究背景及意义入手,分析在人工智能背景下企业财务管理人员的定位策略,并通过人工智能技术在企业财务管理中的相关应用及前景分析,希望能够为企业财务管理工作提供一些有用的借鉴及参考。 关键词:人工智能;企业管理;财务管理 中图分类号:F275 文献标识码:A 收录日期:2018年7月12日一、研究背景及意义 随着2016年围棋领域的“人机大战”掀起了一股人工智能浪潮。由此人工智能的发展引人深思,许多人认为人工智能其实是一件非常遥远的事情,总是对它持怀疑态度。事实上,自20世纪40年代以来,人工智能一直在稳步发展,除了下棋,人工智能的应用正逐步渗透到计算机行业、金融业、服务业等方方面面,也包括财务管理领域,而且应用的范围越来越广,技术越来越深入。 伴随着信息化浪潮汹涌而来,对企业财务管理智能化管理的研究已经是大势所趋。随着人工智能的逐步深入发展,智能财务管理系统以智能财务共享平台和智能管理会

计平台为基础,财务机器人可以基于强大的深度学习、计算和响应能力,根据财务管理流程,自主收集相关信息,进行信息分析及财务决策,来逐步取代人类。在企业财务管理中应用人工智能完全可以实现高效、先进的财务工作,例如预测、计划、预算、决策、分析和控制等。因此,研究人工智能在企业财务管理中的应用具有重要的意义。二、人工智能背景下企业财务管理人员的定位策略在信息时代背景下,面对不断更新的人工智能技术,我们首先要意识到高重复性、低复杂性的工作正在逐渐被人工智能所取代。这是一个不可避免的趋势。在这样的背景下,为了不被人工智能所取代,作为财务管理从业者应当至少做到以下两点:一是做同样的事情,你可以比人工智能便宜。要做到这一点,你的工作性质必须是低重复性的工作,因为低重复工作使人工智能无法通过高频计算实现其规模成本优势;二是你可以做人工智能做不到的事情。要做到这一点,你的工作性质需要是一项非常复杂的工作。对于人工智能来说,有两个最困难的地方:一个是与人沟通(例如我们说的政治);另一个是不断获取和判断新的信息(例如当前商业环境正在迅速变化,人工智能很难根据新情况做出准确的判断)。人工智能的第一次替代必然是高重复性、低复杂性的工作,如收银员、会计、报税、报告生成等。因此,作为财务人员,有必要不断提

人工智能技术在企业财务管理中的应用

人工智能技术在企业财务管理中的应用 人工智能技术在企业财务管理中的应用[提要] 随着人工智能的深入发展,其应用领域越来越广泛,对越来越多的行业均产生了深远的影响。本文研究和探讨人工智能在企业财务管理领域中的应用,从人工智能技术的研究背景及意义入手,分析在人工智能背景下企业财务管理人员的定位策略,并通过人工智能技术在企业财务管理中的相关应用及前景分析,希望能够为企业财务管理工作提供一些有用的借鉴及参考。 关键词:人工智能;企业管理;财务管理 一、研究背景及意义 随着2016年围棋领域的“人机大战”掀起了一股人工智能浪潮。由此人工智能的发展引人深思,许多人认为人工智能其实是一件非常遥远的事情,总是对它持怀疑态度。事实上,自20世纪40年代以来,人工智能一直在稳步发展,除了下棋,人工智能的应用正逐步渗透到计算机行业、金融业、服务业等方方面面,也包括财务管理领域,而且应用的范围越来越广,技术越来越深入。 伴随着信息化浪潮汹涌而来,对企业财务管理智能化管理的研究已经是大势所趋。随着人工智能的逐步深入发展,智能财务管理系统以智能财务共享平台和智能管理会计平台为基础,财务机器人可以基于强大的深度学习、计算和响应能力,根据财务管理流程,自主收集相关信息,进行信息分析及财务决策,来逐步取代人类。在企业财务管理中应用人工智能完全可以实现高效、先进的财务工作,例如预测、

计划、预算、决策、分析和控制等。因此,研究人工智能在企业财务管理中的应用具有重要的意义。 二、人工智能背景下企业财务管理人员的定位策略 在信息时代背景下,面对不断更新的人工智能技术,我们首先要意识到高重复性、低复杂性的工作正在逐渐被人工智能所取代。这是一个不可避免的趋势。在这样的背景下,为了不被人工智能所取代,作为财务管理从业者应当至少做到以下两点:一是做同样的事情,你可以比人工智能便宜。要做到这一点,你的工作性质必须是低重复性的工作,因为低重复工作使人工智能无法通过高频计算实现其规模成本优势;二是你可以做人工智能做不到的事情。要做到这一点,你的工作性质需要是一项非常复杂的工作。对于人工智能来说,有两个最困难的地方:一个是与人沟通(例如我们说的政治);另一个是不断获取和判断新的信息(例如当前商业环境正在迅速变化,人工智能很难根据新情况做出准确的判断)。人工智能的第一次替代必然是高重复性、低复杂性的工作,如收银员、会计、报税、报告生成等。因此,作为财务人员,有必要不断提高高复杂性,减少重复工作在自己工作内容中的比例。如果能做到这一点,至少在短的时间内,在进行复杂商业环境中分析和决策,以及在需要与他人不断进行沟通和分析的情况下,人工智能难以实现超越并取代人类。 由此来说,在人工智能背景下企业财务管理人员的定位策略如下:(一)从基础会计人员转型到复合型财务管理人才。基础会计人员目前已达到饱和状态,高级复合型财务管理人才的短缺是中国财务

人工智能与实体经济深度融合创新项目申报方案

附件 人工智能与实体经济深度融合创新项目申报方案 为推动人工智能与实体经济深度融合,找准人工智能产业创新发展的切入点,加快落实《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,切实做好人工智能与实体经济深度融合创新项目申报工作,特制定本方案。 一、总体思路 以推动人工智能与制造业融合为主线,设置“智能产品、行业应用、支撑体系”3个方向,重点关注项目的创新性、推广性、应用价值等方面要素,支持一批创新性强、应用效果好的产品和项目,发现一批研发实力突出、具有明显带动作用的企业,探索形成可推广的新业态和新模式,调动各地区积极性,促进人工智能产业加速发展。 二、申报条件和流程 (一)申报要求 请各地工业和信息化主管部门紧密结合地区人工智能发展基础和优势,面向各自区域人工智能产业和应用单位全面征集,汇总后上报部科技司。中央企业及相关单位直接报送至部科技司。筛选评审工作由部科技司统一组织。申报主体应在行业具有较好的经济实力、技术研发水平和融合创新

能力。创新产品及服务项目要求拥有自主知识产权、技术先进、应用带动作用良好,并具有一定的代表性和标志性,对其他企业或行业具有较强借鉴意义和推广价值。 (二)申报数量 人工智能与实体经济深度融合创新项目由各地工业和信息化主管部门、中央企业集团推荐。项目容包括3类9项,每个申报主体只能申报一项。各省、自治区、直辖市及计划单列市、生产建设兵团工业和信息化主管部门推荐的创新项目数量一般不超过15个,中央企业集团推荐的创新项目数量一般不超过3个。 (三)遴选要求 工业和信息化部组织行业专家依据项目申报书进行评审,坚持公平公正原则,筛选出具备行业代表性的创新项目。申报材料要求描述详实、重点突出、表述准确、逻辑性强、具有较强可读性,既包括实践容,又涵盖理论剖析,杜绝虚构和夸大。 (四)评选标准 申报单位应在人工智能领域致力技术发展创新、促进行业深度应用。创新产品或服务应具有为企业创造和改变商业机会、重塑产业格局、改变人才团队结构等效果,为企业盈利状况及市场价值带来提升。产品类项目应基于人工智能技

《人工智能与认知科学》期末考核要求及评分标准

人工智能读书报告要求: 此读书报告是在读书提纲基础之上撰写完成。 要求: 一、内容: 1、你所读的书目,作者、出版社等基本信息; 要求:所读书目与你所选的课题有关。 2、你所重点精读的章、节、标题及主要讲述的内容。 要求:章、节、大小标题可采用原文,但所学的或收获的内容要点要求自己语言概括,每部分字数不少于200字) 3、思考与质疑部分: 包括对提纲中所不懂的内容的进一步学习;所提问题的回答;所质疑问题的进一步探讨。 本部分字数不做具体要求,多则多写,少则少写。 贴士:此部分需要同学们扩展阅读,寻找资料,自主学习,积极探寻,完成对自己疑问的解答。在此过程中,欢迎同学们与我讨论交流。 6、对本次读书的小结,要求:不少于1000字。 可包括: 你对本次阅读主要研究内容、方法及总体认识及未来发展方向的展望等。 你的评价、思考、质疑等。 或者你的想象,你的收获等。 二、格式要求:

大类通识课程读书报告Array 课程人工智能与认知科学 姓名 学号 教师杨丽华 日期2014年**月**日

《人工智能与认知科学》课程读书报告成绩评定表学号姓名

报告题目(黑体二号) 姓名学号(宋体小四)阅读书目:(宋体加粗小四,下同) 编者: 出版社: 报告正文: 第一层次(章)(题序和标题用小二号黑体字) 第二层次(节)(题序和标题用小三号黑体字) 第三层次(条)(题序和标题用四号黑体字) 第四层次正文用宋(或楷)体小四号 (英文用新罗马体12号) 思考及质疑:(宋体加粗小四) 正文用宋(或楷)体小四号页面设置:注意装订线,页码一律用小5号居中标明。小结(小二号黑体字) 其他同章、节、条及正文要求。 参考文献:(宋体加粗小四) 顺序要根据引用先后顺序排列,序码用[1][2]。格式如: [1] 余敏. 出版集团研究[M]. 北京:中国书籍出版社,2001: 179-193. [2]蒋有绪,郭泉水,马娟,等. 中国森林群落分类及其群落学特征[M]. 北京: 科学出版社,1998.

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

人工智能在企业管理中的应用探究.docx

人工智能在企业管理中的应用探究 人工智能在企业管理中的应用探究 刘佳辉 (河北大学管理学院唐山 063000) 摘要:人工智能作为计算机的学科的分支之一,是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展,我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段,毫无疑问,社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此,企业应该加强人工智能技术的发展,将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合,以推动企业的可持续发展。由此,本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究,以期望将对人工智能与企业发展的结合,和我国企业的飞速发展有所借鉴。 关键字:人工智能企业管理企业发展 application of artificial intelligence in enterprise management liu jiahui (tangshan 063000, school of management, hebei university) abstract: as one of the branches of computer science, artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development, the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. the appearance of unmanned supermarkets in hangzhou has brought the development of ai to an unprecedented stage. there is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of ai technology. therefore,enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with

人工智能与企业人才管理

一、人工智能的发展及其与企业人才管理的结合 人工智能(Artificial Intelligence,也称AI),是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。尽管“人工智能”的概念于 1956 年才首次被提出,但人工智能领域的起源可以追溯到 20 世纪 40 年代。从那时起,人工智能研究经历了多次的跌宕起伏,直到 20 世纪 90年代后期才开始出现加速发展,主要因为研究人员开始更加关注现实世界的 AI 子问题和子应用,例如图像识别、语音识别、机器人和数据处理等。发展到今天,人工智能领域已处于第三次浪潮的初始阶段,更加注重解释性和通用人工智能技术。 与此同时,随着人工智能技术的不断发展和进步,其应用领域也不断得到扩展,在企业人才管理领域,人工智能也深入其中,扮演了日趋重要的角色,给企业带来的全新的机遇和挑战。 四、人工智能在企业人才管理中的具体功能及当前实践 1、聘用选拔 人才的聘用选拔过程一直是个复杂且繁琐的过程,企业往往在这方面付出了大量的精力,例如人工筛选海量简历,发送面试通知,全程跟踪记录面试的各个流程及结果,最后选择适合企业的人才。在这当中工作量巨大繁复并且会掺杂许多人为的因素影响最后结果。人工智能则可以解决这个问题,它可以应用在诸多招聘环节,从阅读简历到最后面试。首先可以通过识别纸质简历及图片,对简历进行分析,结合简历的特征和文字内容,抽取其中关键性的信息,加以规整,通

过建立数据库的方式使简历结构化模型化,从而精准快速地把简历推送给面试官。同时也可以通过对简历的解析和职位的匹配,逆向地把合适的工作岗位推荐给候选人,针对一些高端稀有人才收效颇佳。在面试环节可以通过人工智能技术建立企业相关数据题库,与候选人简历内容相结合,为面试官提供更有针对性的问题,逐步深入,帮助面试官更好的了解求职者的具体信息。 通过人工智能技术应用,可以将HR从以往沉重的工作中解脱出来,使面试官能够将更多的精力放在与候选人进行深入交流、识别候选人是否与企业文化及价值观相匹配以及说服高端人才加入本企业等方面。 2、培养发展 在员工的培育发展过程中,要注重刺激员工的学习能力及意愿。通过人工智能技术,结合员工兴趣爱好及潜能,进行个性化课程的推荐,形成员工地图;对员工的岗位,级别,发展目标,兴趣爱好,社交群体,历史记录等等数据的发掘整理与匹配,绘制出个人的学习画像,对企业员工进行360°洞察,为员工在企业中的学习发展提供导航,注重互动,分享,用户体验,游戏化来增强课程的吸引力。同时通过人工智能技术可以设置AI顾问,能够24小时不间断的解决员工在日常工作生活中遇到的种种问题,利用AI进行培训,为员工提供沉浸式的培训体验和环境。 3、绩效管理 在以往工作方式下,企业管理者会将大量的精力放在管理考察监

认知科学的几个基础理论问题-智能科学与人工智能

认知科学的几个基础假设 刘晓力 一、认知科学概况 认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。20世纪70年代(50年代?)兴起,是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学的交叉学科。 认知科学不同的研究进路 认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路 心理学进路 语言学进路 生物物理学进路 神经生理学进路 人工智能进路 广义进化论进路 复杂性科学进路 认知科学的起源 认知科学起源于不同学科领域,特别是: 图灵机概念的产生 人工智能研究的兴起 心灵哲学中以普特南(H.Putnam)和福多(J.Fodor)为代表的“功能主义”理论的确立 心理学和语言学乔姆斯基(A.N.Chomsky)等反对激进行为主义的“认知革命” . 认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。认知科学不同的研究进路,决定了关于它的哲学观上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。 二、认知科学的几个基础假设 D.Kirsh (1991)提出认知科学(人工智能)的五大问题 1)知识和概念化是人工智能的核心吗? 2)认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究? 3)认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述? 4)学习能否与认知相分离加以研究? 5)是否有对于所有认知的统一结构? 这些问题最重要的是我们对于心灵哲学中的三个方面问题的困惑和困难 1、意向性问题 2、意识问题 3. 心灵是否是涉身的? Mark Johnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说,认知科学的三大发现是:心灵本质上是涉身的; 思想大部分是无意识的;

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径 摘要:SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统,并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术,自动对SQL语句进行重写,从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成:设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低,收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高,收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计,对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升,全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右,其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为,对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面:源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变,源代码的优化在时间成本和风险上代价很高,而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径,对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑,对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法,在性能上的差异非常大。 SQL语句易学,但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析,依靠经验,尝试重写SQL语句,然后对结果和性能进行比较,以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法,且依赖于人的经验,非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句,从数据库提取执行计划,并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议,它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析,来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划,还对输入的SQL语句本身进行语法分析,经过分析产生写法上的改进建议。

人工智能技术在企业财务管理中的应用

人工智能技术在企业财务管理中的应用 [提要] 随着人工智能的深入发展,其应用领域越来越广泛,对越来越多的行业均产生了深远的影响。本文研究和探讨人工智能在企业财务管理领域中的应用,从人工智能技术的研究背景及意义入手,分析在人工智能背景下企业财务管理人员的定位策略,并通过人工智能技术在企业财务管理中的相关应用及前景分析,希望能够为企业财务管理工作提供一些有用的借鉴及参考。 关键词:人工智能;企业管理;财务管理 中图分类号:F275 文献标识码:A 收录日期:2018年7月12日一、研究背景及意义 随着2016年围棋领域的“人机大战”掀起了一股人工智能浪潮。由此人工智能的发展引人深思,许多人认为人工智能其实是一件非常遥远的事情,总是对它持怀疑态度。事实上,自20世纪40年代以来,人工智能一直在稳步发展,除了下棋,人工智能的应用正逐步渗透到计算机行业、金融业、服务业等方方面面,也包括财务管理领域,而且应用的范围越来越广,技术越来越深入。 伴随着信息化浪潮汹涌而来,对企业财务管理智能化管理的研究已经是大势所趋。随着人工智能的逐步深入发展,智能财务管理系统以智能财务共享平台和智能管理会计平

台为基础,财务机器人可以基于强大的深度学习、计算和响应能力,根据财务管理流程,自主收集相关信息,进行信息分析及财务决策,来逐步取代人类。在企业财务管理中应用人工智能完全可以实现高效、先进的财务工作,例如预测、计划、预算、决策、分析和控制等。因此,研究人工智能在企业财务管理中的应用具有重要的意义。二、人工智能背景下企业财务管理人员的定位策略 在信息时代背景下,面对不断更新的人工智能技术,我们首先要意识到高重复性、低复杂性的工作正在逐渐被人工智能所取代。这是一个不可避免的趋势。在这样的背景下,为了不被人工智能所取代,作为财务管理从业者应当至少做到以下两点:一是做同样的事情,你可以比人工智能便宜。要做到这一点,你的工作性质必须是低重复性的工作,因为低重复工作使人工智能无法通过高频计算实现其规模成本 优势;二是你可以做人工智能做不到的事情。要做到这一点,你的工作性质需要是一项非常复杂的工作。对于人工智能来说,有两个最困难的地方:一个是与人沟通(例如我们说的政治);另一个是不断获取和判断新的信息(例如当前商业环境正在迅速变化,人工智能很难根据新情况做出准确的判断)。人工智能的第一次替代必然是高重复性、低复杂性的工作,如收银员、会计、报税、报告生成等。因此,作为财务人员,有必要不断提高高复杂性,减少重复工作在自己工

吴文俊人工智能科技进步奖(企业技术创新工程项目)

《吴文俊人工智能科技进步奖(企业技术创新工程项目)推荐 书》填写要求 为进一步激励企业自主创新,引导创新要素向企业集聚,促进我国智能科学技术创新体系的建立和完善,决定从2017年起将企业技术创新工程项目纳入吴文俊人工智能科技进步奖的奖励范围,设立企业技术创新工程评审工作。 根据《吴文俊人工智能科学技术奖励条例》、《吴文俊人工智能科学技术奖励实施细则》等行政法规和规章的规定,现对吴文俊人工智能科学技术奖励企业技术创新工程项目推荐、评审工作补充说明如下: 一、奖励范围及对象 “企业技术创新工程项目”是指企业为实现产业关键技术、共性技术和配套技术创新,提升我国相关智能化产业或行业的技术水平和竞争能力,通过创新制度建设、创新能力建设和保障体系建设等工作,在企业内实施的技术创新系统工程或技术创新平台建设。已获吴文俊人工智能科技奖励的单项技术或者产品,可以作为说明企业技术创新工程实施效果和效益的内容。 企业自主研发的项目成果(非国家及省部研究课题),原则上符合企业技术创新工程项目的申报范围。 吴文俊人工智能科技进步奖(企业技术创新工程项目)的奖项授予实施和完成技术创新工程的项目企业,一个项目只奖励一个企业单位。 二、推荐项目应当具备的条件 按照《吴文俊人工智能科学技术奖励实施细则》的规定,推荐吴文俊人工智能科技进步奖的企业技术创新工程项目应当同时符合以下三个条件: 1、创新性突出:通过体制机制创新、创新能力建设(创新人才、研发机构、创新资产、产学研合作机制)及有效的创新投入,建立了较为完善的技术创新体系,形成了较强的持续创新能力和发展能力。通过关键技术创新、系统集成创新、引进消化吸收再创新,解决了产业发展的共性技术、关键技术和配套技术,掌握了核心技术和自主知识产权。形成的产业关键技术及产品具有较强的国际竞争力,技术经济指标达到国际先进水平。 2、经济效益或社会效益显著:技术创新工程经过两年以上的实施和应用,主要技术及产品市场占有率较高,产生了较大的经济效益和社会效益,且每年新技术或者新产品的收益增长比例较高,实现了技术创新和管理创新的市场价值。

人工智能与认知过程

人工智能与认知过程 摘要: 人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。而认知过程是指人们认识活动的过程,即个体对感 觉信号接收、检测、转换、简约、合成、编码、储存、提取、重建、概念形成、 判断和问题解决的信息加工处理过程。为了能够更好地实现人工智能,首先要 对两者之间建立一定的联系。 关键词人工智能;认知过程;神经网络 前言 人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科,是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的,是一门综合性很强的边缘学科。总的来说,人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。想要很好地实现人工智能,必须要对人脑工作方式进行充分的了解,因此,对认知过程需要有充分的认识。 人的认知过程是一个非常复杂的过程,指人认识客观事物的过程,即是对 信息进行加工处理的过程,是人由表及里,由现象到本质地反映客观事物特征 与内在联系的心理活动。它由人的感觉、知觉、记忆、思维和想象等认知要素 组成。 一、人工智能 1.人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使 机器具有类似于人的智能。历史发展史:①孕育(1956年之前);②形成(1956年-1969年)[1969年第一届国际人工智能联合会议,1979年成立美国人工智能联合会];③发展(1970年至今) 2.人工智能研究的基本内容: ①知识表示——人工智能的永恒主题:将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法:符号表示法、连接机制表示法;

②机器感知:使机器(计算机)具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。 ③机器思维:对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目 的的处理。 ④机器学习:研究如何使计算机具有类似于人的学习能力,使它能通过学习自 动地获取知识。 ⑤机器行为:计算机的表达能力,即“说”、“写”、“画”等能力。 二、人工智能模拟认知过程所涉及的相关知识 1、知识表示及推理 知识表示是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来,便于人们识别和理解知识。 ①产生式的基本形式 一般形式:PQ 或IFPTHENQ 语义:如果前提P被满足,可推出结论Q或执行Q所规定的操作。P是前提,Q是 结论或动作,前提和结论可以是由逻辑运算符AND、OR、NOT组成的表达式。 例IF上课认真听讲AND下课及时复习 THEN将会取得好成绩 ②常见的知识表示方法:产生式系统,框架结构,语义网络,过程性知示,面向对 象知识表示,基于本体的知识表示法,产生式的基本形式 ③产生式系统的基本结构 规则库:描述领域知识的产生式规则集 综合数据库:记录求解(或推理)过程中各种信息的数据结构 推理机:负责匹配到得出结论的整个问题求解过程. ④产生式表示法的优点和缺点 优点:a.自然性知识表示形式自然,便于推理。b.模块性便于进行模块化处理, 利于规则库的扩展和管理。c.有效性可以表示不确定性知识和确定性知识。d.直观 性前提和结论部分非常直观,便于对规则进行设计。 缺点:a.效率不高;b.不能表达结构性知识。 ⑤框架的一般形式:

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来,我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商,致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位,其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一,自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来,一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。

人工智能作为一种通用目的技术(GPT),是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用,将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径,不断催生新的业态和新的商业模式,形成新的发展空间,同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支,既被称为20世纪世界三大尖端科技之一,也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来,我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时,我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍,研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局,如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此,我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日,国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》,将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一;而时至11月,《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

人工智能需要注意的三个发展方向

人工智能值得注意的三个研究方向 李德毅1刘常昱2 (1 中国电子系统工程研究所,北京,100840 2 解放军理工大学,南京,210007) Three Directions Need to Pay More Attention to in Artificial Intelligence Studies LI De-yi1 LIU Chang-yu2 (1 China Institute of Electronic System Engineering, Beijing, 100840 2 Department of Information Operation and Training of PLA National Defense University,Beijing,100091) 摘要:人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正的人 类智能还相差甚远。本文阐述新世纪人工智能科学有三个非常值得关注的研究方向。强调要 在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新,要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理 学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透,尤其是重视认知物理学的研究;自 然语言是人类思维活动的载体,是人工智能研究,尤其是知识表示无法回避的直接对象,要 对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用 现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法, 研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智能,从而适应信息时代数据挖掘 的普遍要求,迎接人工智能科学与应用新的辉煌。 关键词:学科交叉,认知物理学,数据场,云模型,网络化智能 从1956年著名的达特茅斯(Dartmouth)会议算起,人工智能学科诞生已有50年的历史,先后出现有逻辑学派(符号主义)、控制论学派(联结主义)和仿生学派(行为主义)。符号主义方法以物理符号系统假设和有限合理性原理为基础,联结主义方法以人工神经网络和进化计算为核心,行为主义方法则侧重研究感知和行动之间的关系。这些理论和方法在模式识别、知识工程、机器人等领域取得伟大成就,极大地推动了科技进步和社会发展。专家系统、智能控制、数据挖掘、智能机器人、智能社区随处可见,改变了我们的生活。有人把人工智能与基因工程、纳米科学被并称为21世纪三大尖端技术。 人工智能自诞生之日起就引发了人们无限美丽的想象和憧憬,但人工智能的发展过程也存在着不少争议和困惑:什么才算是真正的“智能”?为什么再高级的电脑、再智能的机器与人类的智能相比仍然那么幼稚?为什么人工智能与人们最初的想象和期望仍然相距甚远?未来的人工智能发展方向中那些更值得我们更多地关注? 最近十几年来,我们在国家自然科学基金项目、国家863计划、973计划的支持下,围绕不确定性人工智能做了一些研究工作。这些研究正走向一个有机的整体,把许多重要的、但又是局部的结果,统一到一个令人满意的框架内。这些研究也让我们深深陷入了对人工智能未来发展方向的思考。 1在交叉学科研究中实现人工智能的创新 人工智能虽然常常被划分为计算机科学或自动化的一个分支,但它的研究范畴一直是很 本文受国家自然科学基金资助(项目编号60496323) 作者简介: 李德毅(1944-)男,江苏泰县人,博士生导师,中国工程院院士,主要研究领域为人工智能,指挥自动化,复杂网络等;刘常

人工智能无人值守停车场管理系统技术方案

人工智能AI无人值守停车场管理系统 技术方案

引言 目前国内普遍采用出口人工收费,一个岗亭平均年人工成本超过10万并不断上升,加上对操作员的操作监管困难,收费及通行的效率低下,用无人值守淘汰人工收费已是行业的大势所趋。 国外的无人值守方案基本是纸票+自助缴费机,费用昂贵,而且体验不佳。随着AI人工智能和移动支付的发展有望破解这一难题。 XX成功研发出AI人工智能无人值守停车场管理系统,LCD屏的高速车牌识别道闸一体机,既可扫码付,还可播放广告。金色外观,高端大气,0.6秒高速道闸,快速通行。AI人工智能基于GPU,速度比现在的CPU快几百上千倍,通过对停车场海量的车辆进出图片做深度学习,就可以实现对车牌、车型、车标、车脸、车窗等特征的精准识别,对有牌车、无牌车的识别准确率无限接近100%,避免人工干预;车主通过扫码付等移动支付方便的完成自助缴费,从而实现停车场的无人值守。

第1章项目概述 1.1 项目状态 由于其地理位置的特殊性,周边车流量较大,给物业停车管理带来了很大的工作量,停车场使用卡识别可造成车位资源管理失控、收费管理失控、大量临时卡丢失,系统内的收卡收费记录远远小于实际情况,大量停车费被收费人员隐瞒,造成了大量的停车费用流失,高峰期时段车辆通行速度缓慢,停车场出入口车辆需要人工有序管理。 1.2 建设目标 阶段一目标:堵住收费漏洞,提高车辆通行速度,减少人工成本,增添停车场收入。 ?商业停车场出入口是车辆进出必经之地,它有效锁定有车一族的中高端消费人群,广 告到达率100%!不但为广告投放者提供了一个低成本,高回报的广告媒体平台,道闸广告这种新的媒介还使停车场又增添了一种新的增收方式。 ?临时车按车类型计时收费,车主通过扫码付可以方便的实现自主缴费,从而实现无人 值守,节约人工成本。 ?车辆进出采用实时识别,无需刷卡取票,最快3秒即可入场,驾驶员将体验停车场出 入口免取卡、免摇窗、免伸手等在恶略环境下快速不停车通行的高端体验。 ?通过自助缴费机、手机APP/微信公众号、支付宝、扫码支付等多种支付方式,可提前 缴费实现无人值守,预防出场车辆拥堵,即使有收费员,但也不接触现金,收费无漏洞,收费报表准确。 ?车牌识别道闸一体机的设计集成了停车场内的必备设备,简化了系统的接线、布线, 采用先进的实时识别技术+微波车检,运动目标检测,微波车检代替了施工麻烦的地感车检,无需切割地感线圈,安装快捷简便。 ?硬件设备采用金色外观,高端大气,提升大厦形象; ?通过建立数据中心和管理平台,可实现集中管理,进行数据的综合分析; 阶段二目标:基于基础平台,拓展应用,提升服务品质 ?建立停车场云平台运营管理,实现商户、业主服务平台;方便业主进行延期、缴费,商场购物、 各餐厅或酒吧消费等商户可凭消费小票对消费者进行抵扣停车费优惠,消费者可以用手机APP提

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