人工智能在电气工程自动化的应用

人工智能在电气工程自动化的应用

是在科学技术方面还是在国民经济方面我国都取得了高速发展，在电力领域，特别是在电气工程自动化技术方面的发展更是可以用翻天覆地来形容。作为新兴技术人工智能技术的整体发展被大多数企业所看好，同时还给予了大量的资金支持使其用于产品开发。在电气工程自动化当中AI技术为其带来的益处较多，比如：能够将工作效率有效提升上来，从根本上降低对物力以及人力各方面的消耗；再者因为其应用情况，有效防止了许多人工可能出现的误差，所以，有效确保了电力领域当中各个产业的发展。

1概述

1.1人工智能技术。时代的不断进步加速了人工智能技术的产生，同时也是进入信息化的标志之一，主要是研究智能发展模式和人们的工作状态，其主要就是为了通过智能机器人系统对部分人工操作进行替代，进而从根本上保证工程运行的智能化。人工智能所包含的领域十分广泛，主要有语言学、计算机科学等。所以，从另一方面来讲，人工智能能够将其划分为思维科学技术的一种，其理论研究和具体实践工作主要是围绕思维科学来进行的。从思维方面来讲，其同时涵盖的有逻辑思维、形象思维以及灵感思维等。和其他学科相比，人工智能技术的发展离不开数学的大力支持。将人工智能和数学融合在一起，可以从根本上促进人工智能技术的不断进步。

1.2电气工程与自动化中人工智能技术的应用特点和优势。人工智能技

术在电气工程与自动化当中具体应用主要体现在数字化系统管理方面，在电气工程与自动化当中应用人工智能技术能够从根本上减小工人劳动强度，降低生产成本，从根本上确保生产效率的不断提高，有效推动电气工程与自动化水平的健康可持续发展，对部分人工操作进行替代，减少了人工成本的支出，从根本上确保企业运行的持久性和稳定性。利用人工智能技术还能够对电气工程与自动化的具体生产制造情况进行实时监控，如果有紧急情况发生的话，能够在第一时间内找出解决的办法，有效防止安全事故的发生。

2电气工程自动化中的应用

2.1人工智能技术在故障诊断中的运用。在具体运行的时候，由于在操作电气设备的时候存在着操作不当的现象，再加上经过长时间的运行，零部件存在着老化的情况，难免会导致设备故障的产生。设备产生故障之后必须要及时找出发生故障的位置及其原因，进而采取对应的措施进行解决。发生故障之后对其进行准确的分析是非常重要的，现阶段诊断故障的方法主要有以下三种：在规则的基础上对故障进行推理、基于故障树模型的故障诊断、基于案例对故障进行推理。以上三种对故障进行推理分析的方法可以只使用一种，也可以多种组合在一起进行使用。人们通过人工智能技术，进行了人工智能算法的开发，与传感技术和数据采集技术相结合，进行了故障诊断系统的设计，可以及时准确的将故障所在位置及其原因找出来，从根本上减少了时间和维修成本的浪费。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统

和专家系统人机界面等部分。所谓的案例库其实就是对相关知识和故障案例进行收集；在规则库当中主要涵盖了电气工程与自动化领域的相关准则等；知识处理环节主要是为系统推理提供便利，对相关参数和案例特征进行提取，归纳整理相关知识和案例。而解释器的主要作用就是将修改办法、产生故障的原因以及故常类型等采用客户可以接受的方式将其翻译出来；作为故障诊断系统的核心部件，推理机主要是对用户输入的故障信息进行分析，结合诊断规则库得出科学结论，然后在故障案例库中寻找相似度最高的案例。在具体诊断故障的时候，首先要做的就是提取故障特征，这一部至关重要。诊断结构受提取特征的完整性和准确性的直接影响，所以在提取信号和分析等方面应用人工智能技术，在提取特征的时候可以采取敏感特征对比的方式来进行。

2.2采用智能技术控制电气工程。通过对人工智能技术的充分应用可以实现电气工程的自动化控制。神经网络控制技术应用于电气自动化控制当中，从根本上增多了控制结构，在进行具体控制的过程当中采用多种控制方法相结合的方式，同时通过对反向学习算法的应用来优化并完善电气自动化控制水平。电气工程控制系统的子系统在具体运行的时候，通过对系统参数的应用能够完成电气设备的调解和控制的工作，对转子的具体运行情况进行精准的判断。神经网络控制技术在电气自动化控制中的应用，能够准确、及时的处理电气自动化信息，应用人工智能技术能够有效增强信息的准确性，信息的传递十分可靠和安全，一般情况下不会有误差产生。

3结束语

总而言之，在电气工程与自动化当中应用人工智能技术，可以对部分人工操作进行替代，尤其是部分操作流程一成不变的工作岗位，通过对人工智能技术的有效应用就能够完成，在减少人工成本的基础上，还从根本上减小了人才操作所导致的风险，进而使控制效率得到了有效提高。

人工智能：推动银行转型的新引擎

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/2517296209.html, 人工智能：推动银行转型的新引擎 作者：李霞 来源：《时代金融》2020年第11期 摘要：金融科技是技术驱动的金融创新，人工智能与金融的深度融合给银行业的发展带来了新的生机和活力。金融机构要想在新一轮科技革命和产业变革中赢得先机，就要深刻的认识到人工智能的影响，将语音识别、机器人、深度学习、人脸识别等人工智能的核心技术应用到银行业务和管理的关键流程、产品创新、客户营销、理财、运营、风险防控等细化领域，让人工智能成为促进银行业转型升级的新引擎。 关键词：人工智能金融领域深度学习引擎 随着移动互联网、云计算、大数据、深度学习等技术的发展和不断的成熟，人类社会已经由信息时代迈入到以开放、兼容、共享为特征的数字化经济时代，人工智能也迎来了新的发展浪潮。人工智能在各行业的应用正在深刻改变人类社会的生产和生活方式，人工智能和金融的深度融合正在为银行业的发展提供源源不断的创新活力，推动金融行业形成新的经营模式、流程、产品和生态，人工智能在金融领域的广泛应用必将成为银行转型升级的新引擎。 一、人工智能的内涵 1950年艾伦.图灵在论文《计算机械与人工智能》中第一次引用人工智能的概念，1956年在达特茅斯夏季人工智能研究会议上，参会的专家达成共识：用“人工智能”一词作为本领域的名称，也标志着人工智能的诞生。 人工智能简单来理解就是机器可以像人类一样能够感知外界事物、形成认知并做成决策，人工智能的核心是“智能”。人工智能的“智能”表现在三个层面，分别为：运算智能、感知智能和认知智能。运算智能：计算机拥有快速计算和存储信息的能力，计算机的运算能力要远远的超过人类，AlphaGo能够横扫世界围棋高手就是机器出色运算能力的证明;感知能力：机器在 与外界事物进行交互时拥有听觉、视觉、触觉等感知能力，如：语音识别和处理、人脸识别的底层技术就是基于机器的感知能力;认知智能：机器可以做到“能理解、会思考”，这是机器可 以自主学习、深度学习的基础。随着人工智能技术的不断发展，人工智能已经逐步的从类人类行为模式、类人类思维模式向泛智能模式跨越，机器的运算智能、感知智能和认知智能的相互交互将使人工智能拥有着无限的潜能和应用价值。 二、人工智能对金融行业的影响

人工智能及其在金融领域的应用

人工智能及其在金融领域的应用 当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。 下载论文网 人工智能概述 定义 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 主要技术及应用 人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的

相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”人类的语言，语义识别是让机器能够理解文字后面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等领域。 发展历程 按照人工智能的发展程度，大致可分为三个阶段： 第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和复杂的计算，这一步是感知和认知的基础。 第二阶段：感知智能。机器具备像人类一样的感知能力，帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发

电气自动化控制中人工智能分析

电气自动化控制中人工智能分析 1.人工智能应用理论分析 人工智能属于自然科学和社会科学交叉的一门边缘学科，涉及众多学科，比如哲学与认知科学、计算机科学等，其研究范畴是智能搜索、感知问题、逻辑程序设计、遗传算然、自然语言处理等。从本质上来讲，人工智能就是模拟人的思维的信息过程。两条道路可以用于对人的思维模拟，一条是结构模拟，对人脑的结构机制进行模仿，将类人脑的机器制造出来；另一条是功能模拟，暂时将人脑的内部结构撇开，在模拟是从人脑的功能过程出发。对人脑思维功能的模拟的典型事例就是现代电子计算机，它模拟了人脑思维的信息过程。人工智能并不意味着人的智能，更不意味着对人的智能的超越。从本质上来将，机器思维不同于人类思维的地方表现在四个方面，一，前者是无意识的机械的物理的单纯过程，而后者主要是心理和生理的过程；二，前者没有社会性；三，前者没有人类的意识所特有的能动的创造能力；四，电脑的功能总是在人脑的思维之后。 2.人工智能控制器的优势 人工智能控制器诸如模糊神经，遗传算法等都可以看做一类非线性函数近似器，经过这样的分类，我们就能够较好地对其进行总体理解，也有利于统一开发控制策略。和常规的函数估计其相比，这些人工智能控制器具有下列优势：没有控制对象的模型也可以设计人工智能

器。在很多场合，实际控制对象的精确动态方程是很难得到的，在设计控制器时实际控制对象的模型通常也存在着诸多不确定性因素，比如，和最优 PID 控制器相比，模糊逻辑控制器的上升时间是其1.5倍，下降时间是其 3.5 倍，过冲更加小；相对于古典控制器，人工智能控制器的调节更容易；在缺乏必要的专家知识时，通过相应数据也能够将人工智能控制器设计出来；对语言和相应信息进行运用也可能将人工智能控制器设计出来；人工智能的一致性良好，即使使用一些新的位置输入数据也能得到良好的估计，和驱动器的特性是没有关系的。目前，如果没有使用人工智能的控制算法，也许对特定对象具有良好的控制效果，但是对其他控制对象就不一定具有一致性的良好的控制效果，因此应该依据徒具对象进行具体设计；对新信息或新数据，人工智能控制器的适应性良好；人工智能控制器能够将常规方法解决不了的问题解决掉；人工智能控制器的抗噪声干扰能力良好；实现人工智能控制器控制价格低廉，尤其是只是对最下配置进行使用的情况下；人们和容易扩展和修改人工智能控制器。 3.人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用 3.1 人工智能在直流传动中的应用 3.1.1 模糊逻辑控制应用 Mamdani 和 Sugeno 型是主要的两类模糊控制器。现阶段，在调速控制系统中只用到了 Mamdani 模糊控制器。需要注意的是这两种控制器都有一个 if-then 模糊规则库，但是如果 x 是 A，并且 y 是B，那么 Z=f（x，y）是 Sugeno 型控制器的典型规则，这里 A、B 是

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。

人工智能在金融领域应用的初步思考

人工智能在金融领域应用的初步思考 中国银行网络金融部杨涛 在阿尔法狗战胜李世石后，人工智能在全球的热议程度达到一个新的高度。得益于神经网络深度学习在算法上的突破，使得多个基础人工智能技术水平得到飞跃提升。计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术快速发展对整个社会带来的改变将远大于互联网。 从未来的角度看，我们现在极有可能处在“互联网+”向“人工智能”转变的时点。在笔者看来，在金融领域，由于其服务的本质仍然是人与人之间的交流，人工智能带来的影响将是重新解构金融服务的生态，将互联网时代下银行转嫁给客户的服务成本以一种更有效的方式重新回归银行怀抱，从而降低客户选择倾向，加深客户对于金融机构的服务依赖度。本文就国内外金融行业人工智能应用情况进行了简单分析，重点就人工智能在金融的综合运用进行了探讨。 一、人工智能对金融行业带来的影响分析 基础层的云计算、大数据等因素的成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮，使得复杂任务分类准确率大幅提升，从而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的快

速发展。人工智能未来将会给各个产业带来巨大变革，其影．响将远大于互联网对各行业的改造，在所有领域彻底改变人类，并产生更多的价值，取代更多人的工作，也会让很多现在重复性的工作被取代，让人可以从劳动密集型的工作中解放出来，释放人力去做更具有价值的事情。对于金融领域来讲，主要有以下几方面的影响： 一是金融行业服务模式更加主动 金融属于服务行业，从事的正是关于人与人服务价值交换的业务，人是核心因素。在互联网技术大规模应用之前，金融机构需要投入大量人力物力资源用于客户关系维护交流，发现客户需求，以获取金融业务价值。如银行与客户发生关系的媒介主要在网点，客户与网点人员通过人与人的交流，能迅速的发现并满足客户金融需求，甚至通过一些交谈、观察客户的细节挖掘到潜在的需求。通过一段时间的人与人交流，客户与银行工作人员建立了深厚的关系，而这种关系提高了客户对于银行人员的依赖程度，我们称之为客户黏性（或者称为“使客户变傻”）。一旦黏性存在，客户很少会去比较银行人员所推荐的金融服务，如购买理财产品的时候，不会去比较多个银行的收益水平。 而在互联网时代，互联网技术和互联网金融企业的蓬勃发展，共同促使金融机构大力开展系统建设工作，网银、APP的出 现降低了银行服务客户的成本。而不管是客户端或者是网页

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用 随着移动互联网技术不断向纵深发展，金融科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，在此背景下，银行如何积极参与金融科技创新，打造“智慧银行”，抓住金融科技新机遇，是银行业转型发展关键。本文从加快数据基础设施投入，提升技术开发和数据处理能力，提升组织和运营能力等方面，探讨“大数据+人匸智能”在银行转型发展中的应用。 一、“大数据+人工智能”发展背景 随着移动互联网技术不断向纵深发展，信息科技从产业基础走向产业核心，以“大数据、人工智能"为代表的现代信息科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，金融科技正在逐步成为催化金融行业改革创新的重要驱动力和牵引力。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向203。年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，标志着人工智能的发展进入全新阶段并上升为国家战略。在此背景下，北京银行持续加快转型步伐，在"科技引领"的战略指导下，提出以“智慧数据”“智慧渠道”“智慧服务”为支撑，着力打造“智慧银行”的建设目标。依托大数据、人工智能技术，深入数据价值链核心，

从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，引领传统业务模式变革，用创新的理念与行动，主动拥抱“大数据”时代，驱动转型发展的引撃全面升级。 二、加快“大数据+人工智能”能力建设 在战略层面，顺势而为，做到“三个注重”:注重数据分析、注重数据挖掘、注重数据営销；实现“三个提升”：一是提升在战术层面，从数据来源、分析手段、交付模式等方面入手，“以数为尺、聚数为擎、变数为宝”，不断提升银行在当前市场环境下的核心竞争力。一是开渠引水，加强内外部数据的结合运用，实现银行数据资产增值。大数据时代下的企业核心资产就是数据，银行大数据平台在今年构建了外部数据平台。通过对接第三方数据，可以找准实体经济需求的重点领域和关键环节，促进客户需求与金融供给高效对接，解决提供金融服务时信息不对称的痛点。二是开拓创新，探索机器学习算法的落地实现，提升银行风险防控能力。将分类、聚类、时间序列等业内经典机器学习算法应用于行内各业务场景。区别于传统的基于语义规则与业务经验的事后判断，算法模型能够基于历史数据的分布及特征，针对可能发生的风险事件进行事前预警。三是顺应时代，结合大数据客户全景视图，探索精准营销新模式。在利率市场化的环境下，银行需要思考如何

人工智能在电气工程自动化的应用

人工智能在电气工程自动化的应用 是在科学技术方面还是在国民经济方面我国都取得了高速发展，在电力领域，特别是在电气工程自动化技术方面的发展更是可以用翻天覆地来形容。作为新兴技术人工智能技术的整体发展被大多数企业所看好，同时还给予了大量的资金支持使其用于产品开发。在电气工程自动化当中AI技术为其带来的益处较多，比如：能够将工作效率有效提升上来，从根本上降低对物力以及人力各方面的消耗；再者因为其应用情况，有效防止了许多人工可能出现的误差，所以，有效确保了电力领域当中各个产业的发展。 1概述 1.1人工智能技术。时代的不断进步加速了人工智能技术的产生，同时也是进入信息化的标志之一，主要是研究智能发展模式和人们的工作状态，其主要就是为了通过智能机器人系统对部分人工操作进行替代，进而从根本上保证工程运行的智能化。人工智能所包含的领域十分广泛，主要有语言学、计算机科学等。所以，从另一方面来讲，人工智能能够将其划分为思维科学技术的一种，其理论研究和具体实践工作主要是围绕思维科学来进行的。从思维方面来讲，其同时涵盖的有逻辑思维、形象思维以及灵感思维等。和其他学科相比，人工智能技术的发展离不开数学的大力支持。将人工智能和数学融合在一起，可以从根本上促进人工智能技术的不断进步。 1.2电气工程与自动化中人工智能技术的应用特点和优势。人工智能技

术在电气工程与自动化当中具体应用主要体现在数字化系统管理方面，在电气工程与自动化当中应用人工智能技术能够从根本上减小工人劳动强度，降低生产成本，从根本上确保生产效率的不断提高，有效推动电气工程与自动化水平的健康可持续发展，对部分人工操作进行替代，减少了人工成本的支出，从根本上确保企业运行的持久性和稳定性。利用人工智能技术还能够对电气工程与自动化的具体生产制造情况进行实时监控，如果有紧急情况发生的话，能够在第一时间内找出解决的办法，有效防止安全事故的发生。 2电气工程自动化中的应用 2.1人工智能技术在故障诊断中的运用。在具体运行的时候，由于在操作电气设备的时候存在着操作不当的现象，再加上经过长时间的运行，零部件存在着老化的情况，难免会导致设备故障的产生。设备产生故障之后必须要及时找出发生故障的位置及其原因，进而采取对应的措施进行解决。发生故障之后对其进行准确的分析是非常重要的，现阶段诊断故障的方法主要有以下三种：在规则的基础上对故障进行推理、基于故障树模型的故障诊断、基于案例对故障进行推理。以上三种对故障进行推理分析的方法可以只使用一种，也可以多种组合在一起进行使用。人们通过人工智能技术，进行了人工智能算法的开发，与传感技术和数据采集技术相结合，进行了故障诊断系统的设计，可以及时准确的将故障所在位置及其原因找出来，从根本上减少了时间和维修成本的浪费。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统

人工智能的发展及应用()

人工智能的发展及应用 学院： 班级： 姓名： 学号： 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科，其范围

已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式，第一种叫做工程学方法（Engineering approach），是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语

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

人工智能在金融行业的应用及风险分析

人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习

利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。 交通银行在2015年推出了智能机器人大堂经理――“娇

完整word版,人工智能的发展应用与未来

人工智能的发展应用与未来 人工智能(Artificial Intelligence)。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。 人工智能作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，其发展之迅速给人类的生活水平带来了巨大的改善，而未来的发展趋势也无可限量。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 （1）“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。

人工智能在自动化学科中的应用

人工智能在自动化学科中的应用 社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。自动化领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化学科方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥,促进自动化的发展进步。 自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。 人工智能在电力系统运行控制中的应用综述人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。阐述了专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中各自的应用特点,展望了人工智能技术在电力系统中的发展趋势,指出混合智能是人工智能的重要发展方向之一。 电力系统应用人工智能的起因电力系统运行控制的一个基本目标就是在经济合理的条件下向用户提供高质量的电能。为此,有必要对电力系统进行规划、监视和控制。随着电力系统规模的不断增加,能源管理系统(EMS)运行人员所面临的决策任务也日趋加大,这使得运行人员很难保证电力系 简要介绍了现有的高级人工智能技术的发展概况及其实现方法,全面综述了模糊逻辑(F L)、专家系统(ES)、人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)等典型人工智能技术在电能质量控制中的应用情况及国内外的研究现状,并就值得进一步研究的问题及今后的主要研究方向进行了展望. 近年来,电能质量问题受到人们越来越广泛的关注.对电能质量问题的正确诊断和处理 需要高水平的专家知识,并且所需要的专家知识不是仅仅在某一个领域,而是涉及到电气工程中的许多领域,如电子驱动、传感器、旋转电机、变压器、电力电子、电能传输与供应、保护、谐波、信号分 人工智能在智能传感器领域的应用 传感器在自动化信息系统中的重要性不言而喻,它的特性的好坏、输出信息的可靠性对整个系统的质量至关重要。各行各业的自动化程度的迅速提高,特别是工业生产的自动化程度的提高,对传感器的性能提出了更高的要求。传统的传感器技术由于存在着性能不稳定、可靠性差、准确度低等缺点已经不能够满足自动化技术迅猛发展的需要。而人类在人工智能方面取得的进展为人工智能与传感器技术的结合———新型智能传感器的出现提供了契机。

宁波银行人工智能应用布局研究

研究机构Array报告主编于百程 执笔陈成

bstract 摘要 本文聚焦宁波银行的人工智能应用，展示宁波银行在业务场 景中人工智能应用的赋能成效。 ●宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系，从前端独 立授信审批，终端设置4+N智能预警到后端业务独立回 访； ●宁波银行已经上线智能外呼，并使用智能机器人进行存 量零售客户维护，能够实现到期还款提醒、逾期催收、 产品综合营销等功能； ●针对对公业务，上线了ICR智能识别，在OCR的基础上， 植入了计算机深度学习等人工智能技术。

ontents 目录 一、宁波银行基本情况 (2) 二、宁波银行人工智能具体应用领域 (2) (一)智能风控 (2) (二)其他智能化应用 (5) 三、科技投入、合作及经营情况 (5) (一)科技投入 (5) (二)外部合作 (6) (三)营收情况 (6)

最近，宁波银行上线了6.0.2版本的手机银行APP，优化升级了九大板块、87项细分功能。据了解，此次升级后的宁波银行手机APP，优化了理财产品的精准营销功能，在“为您推荐”栏目能够为用户推荐精选理财产品。此外，客户还可以一键连接智能财富顾问，即智能投顾模块，能根据客户需求，提供专业的资产配置方案。 一、宁波银行基本情况 宁波银行成立于1997年4月，总部设立在浙江省宁波市，2007年7月作为国内首家城市商业银行在深圳证券交易所挂牌上市。目前，宁波银行在上海、杭州、南京、深圳、苏州、温州、北京、无锡、金华、绍兴、台州、嘉兴和丽水、湖州设立14家分行，各地设有营业网点355家，拥有员工人数超1.5万人。宁波银行的第一和第二大股东分别是宁波市政府和新加坡华侨银行，新加坡华侨银行是东南亚第二大金融服务集团，是国际上具有最高评级的银行之一，拥有穆迪Aa1级评级。 2019年三季度末，宁波银行总资产1.24万亿元，同比增长14.14%；实现营业总收入255.53亿元，同比提升20.37%；归属母公司净利润107.12亿元，同比上升20.04%。 图1-1：宁波银行智能化应用布局 资料来源：宁波银行，零壹智库 二、宁波银行人工智能具体应用领域 (一)智能风控 根据公开披露信息，宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系，从前端独立授信审批，终端设置4+N智能预警到后端业务独立回访，覆盖了银行贷款审批链条整个过程。 宁波银行还搭建了以“4+N”预警、个人预警、产品预警为主体的综合式预警管理体系，

人工智能在商业银行中的应用

财经论坛 现代商贸工业２０１８年第３０期１１０一一 作者简介:吴梅,辽宁省环境监测实验中心,中级会计师. 得到很大的提升.以在美国发行A D R 的A 股上市公司为研究样本,张晓明等(２０１３)研究发现,对公司的治理结构,交叉上市具有一定的优化作用,同时促进公司权益资本成本显著下降,但是这种促进会因为融资规模等因素的干扰而受到反向的影响. ４一简要评议 基于信息渠道角度,本文系统梳理了交叉上市行为的理论与实践研究进展.从信息渠道看,交叉上市增加了外国投资者的公司意识(投资者认知理论),减少了投资者的信息成本(信息披露理论),提高了投资者的保护(法律约束理论),从而能够克服信息不对称和改善股票的信息环境.上述理论观点也得到了大量实证研究的支持,虽然不同国家公司交叉上市或在不同资本市场交叉上市之间存在显著的差异,但是,从总体上看,在改善信息与监管环境,提高投资者保护,降低权益资本成本,提升公司市场价值等方面,交叉上市发挥了重要的积极作用.在国外学者研究的基础上,国内学者的实证研究表明,上述理论假说总体上也适合解释中国公司的交叉上市行为. 参考文献 [１]A b d a l l a h ,A．A．,W．A b d a l l a h a n d M．S a a d ．T h e e f f e c t o f c r o s s Ｇl i s t Ｇ i n g o n t r a d i n g v o l u m e :R e d u c i n g s e g m e n t a t i o n v e r s u s s i g n a l i n g i n v e s Ｇt o r p r o t e c t i o n [J ]．J o u r n a l o f F i n a n c i a l R e s e a r c h ,２０１１,３４(４):５８９Ｇ６１６． [２]A m i r a ,K．a n d M．L ．M u z e r e ．C o m p e t i t i o n a m o n g s t o c k e x c h a n g e s f o r e q u i t y [J ]J o u r n a l o f B a n k i n g a n d F i n a n c e ,２０１１,３５(９):２３５５Ｇ２３７３． [３]B o u b a k r i ,N．,J ．C ．C o s s e t a n d A．S a m e t ．T h e c h o i c e o f A D R s [J ]．J o u r n a l o f B a n k i n g a n d F i n a n c e ,２０１０,３４(９):２０７７Ｇ２０９５．[４]B r i s ,A．,S ．C a n t a l e ,E ．H r n j i c a n d G．N i s h i o t i s ．T h e v a l u e o f i n f o r Ｇm a t i o n i n c r o s s Ｇl i s t i n g [J ]．J o u r n a l o f C o r p o r a t e F i n a n c e ,２０１２,１８(２):２０７Ｇ２２０． [５]C h a n g ,M．a n d R．C o r b i t t ．T h e e f f e c t o f c r o s s Ｇl i s t i n g o n i n s i d e r t r a d i n Ｇg r e t u r n s [J ]．A c c o u n t i n g a n d F i n a n c e ,２０１２,５２(３),７２３Ｇ７４１．[６]F e r r e i r a ,M．A．a n d P ．M a t o s ．T h e c o l o r s o f i n v e s t o r s m o n e y :T h e Ｇr o l e o f i n s t i t u t i o n a l i n v e s t o r s a r o u n d t h e w o r l d [J ]．J o u r n a l o f F i n a n c i Ｇa l E c o n o m i c s ,２００８,８８(３):４９９Ｇ５３３． [７]K i n g ,M．R．a n d D．S e g a l ．T h e l o n g Ｇt e r m e f f e c t s o f c r o s s Ｇl i s t i n g ,i n Ｇv e s t o r r e c o g n i t i o n a n d o w n e r s h i p s t r u c t u r e o n v a l u a t i o n [J ]．R e Ｇv i e w o f F i n a n c i a l S t u d i e s ,２００９,２２(６):２３９３Ｇ２４２１． [８]潘越,戴亦一．双重上市二信号幻觉与融资效应[J ]．经济管理,２０１０,(３):１１７Ｇ１２４． [９ ]张晓明,李金耘,贾骏阳．中美交叉上市与权益资本成本研究 基于美国股票交易所上市的A 股公司数据[J ]． 国际金融研究,２０１３,(６):７８Ｇ８７．[１０ ]周开国,周铭山．交叉上市能降低信息不对称吗? 基于A H 股的实证研究[J ]．证券市场导报,２０１４,(１２):５１Ｇ５９． 人工智能在商业银行中的应用 郭一非 (中国建设银行唐山分行,河北唐山０６３０００ )摘一要:对人工智能与商业银行业务内在联系的本质进行了分析,同时对我国商业银行利用人工智能开拓的业务进行了梳理,最后对人工带来的挑战与机遇进行了探讨与展望. 关键词:人工智能;商业银行;业务 中图分类号:F ２３一一一一一文献标识码:A一一一一一一d o i :１０．１９３１１/j ．c n k i ．１６７２Ｇ３１９８．２０１８．３０．０５７１一人工智能与商业银行业务 １．１一人工智能涵义 人工智能是研究人的思维模式,将研究成果应用于机器设备,使其具有人的思考学习行为的一门科学技术学科.人工智能按照研究程度分为三个进程,第一,机器存储与计算,机器能够存储已有的知识和根据程序会计算;第二,机器识别与判断,机器能够读懂各种媒体信息并进行分析判断;第三,机器主动学习,机器能够主动分析计算形成新的知识. 随着计算机的运算处理能力提高以及深度学习算法的革命性突破,人工智能得以在现实进行应用.人工智能是继互联网技术之后,能够使生产技术发生变革的技术,即将在每一个行业中产生巨大变革.１．２一人工智能与商业银行业务的内在关系 商业银行每时每刻都在进行各种金融数据的交换,本身是一个数据及其庞大密集的行业.基于本身特殊属性,其数据保存时间也很长.如果能够利用现在大数据计算,分析银行中各种金融业务和金融产品,发现其内在本质的变化规律.通过人工智能技术,计算机可以进行机器学习,以大数据计算结果为基本数

人工智能发展与应用简介

人工智能发展与应用综述 摘要：概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20 世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代，生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关，必然成为21 世纪初的主导学科。在20 世纪生物科学的发展中有许多重大突破，出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20 世纪50 年代以来，随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世，生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科，逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域，人工智能的发展尤为令人关注。 一．人工智能的概念 人工智能领域的研究是从1956 年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能” (Artificial Intelligence ，AI) 这个术语。 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为. 二．人工智能的发展历史 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现 了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s 求解程序、LISP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 60 年代末到70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、 PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-ll语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会