智能船舶低速柴油主机监测系统配置

<正>智能船舶的设计、建造和应用越来越广泛,智能船舶的主要功能包括智能机舱,而船舶智能机舱相关技术涉及传感器技术、人工智能技术、计算机软件技术等,并包括船舶机舱设备状态监测（即感知系统）与健康评估、辅助决策和视情维护等技术1）。机舱设备状态监测功能,主要通过设备上不同部件安装的传感器收集设备各个部件的运行状态信息,对设备工况和工作环境实行实时监测,借助人工智能及相关计算方法,对船舶设备的工作状态进行及时的、准确地评估和预判,预测低速柴油主机未来的有效工作周期,并对设备的多种异常状态或故障状态做出诊断,给出故障原因和维护指令,提供必要的决策支持,诊断与合理安排设备未来的维修调度时间,     

人工智能在计算机网络技术中的应用

人工智能的优势及具体特征主要体现在模糊信息处理和非线性处理。人工智能在计算机网络技术中的应用主要体现在大数据挖掘和智能防火墙,促进对信息数据的收集和处理能力,增强计算机在处理大量和未知信息数据时的稳定性。文章重点论述了人工智能在网络智能诊断中的应用,从多个角度对计算机网络技术中人工智能技术的具体应用加以分析,以期人们更加深刻地理解人工智能。     

螺杆泵井采油系统工况诊断方法综述

本文针对螺杆泵井工作中出现的主要问题,调研了目前常用的诊断方法,总结了近年来专家学者在螺杆泵井工况诊断领域的研究,并提出人工智能方法在螺杆泵井工况诊断方面的应用将会大大提高螺杆泵采油系统的日常管理水平,促进螺杆泵采油技术的进一步发展。     

自动控制在人工智能技术中的运用

新时期,随着时代的进步,电子信息技术发展速度快,在日常生活中,人工智能技术应用日益广泛,。高科技时代,新型电子技术备受人们青睐,而在人工智能技术中,如何应用电子信息技术已成为人们关注的焦点。基于此,主要论述了自动控制电子信息在人工智能技术中的应用相关知识,仅供相关领域参考。     

人工智能在康复医学领域中的发展应用

目前人工智能技术已在医疗诊断、手术操作、脑机接口等方面广泛渗入,由此可见,通过人工智能技术来促进医疗康复已成为一种可能,但目前国内将人工智能技术应用于康复医学领域的研究相对较少,尤其是有关的理论知识和应用研究尚缺乏针对性。通过查阅相关文献,现对人工智能技术在康复医学领域中的应用现状进行阐述,以期人工智能技术能够在康复医学领域发展的更加智能、精准和专业。     

人工智能监管对策思考

基于人工智能的实时性、高效性,目前在金融领域中,人工智能技术得到了快速推广。但是随着人工智能在金融领域的快速发展,其存在的风险问题随之展现出来,为了降低风险问题影响,做好金融领域的人工智能监管工作是非常必要的。本文就结合人工智能的发展现状,重点探究了金融领域人工智能的监管相关对策。     

人工智能技术在机械电子工程领域的应用

在宏观科技发展的主潮流下,我国在人工智能领域的研究取得了巨大成果,并带动了社会生产力的全新提升。而机械电子工作作为我国现代经济建设的重要板块,随着人工智能技术的应用导入,迈入了新的发展时段,相关生产产品质量得到了大幅提升,该类课题研究备受关注和热议。本文基于对人工智能技术的相关概述解析,着重就其在机械电子工程领域的应用进行了探究。     

驱动智能教育奇点式发展的人工智能数据技术——评《人工智能与大数据技术导论》

2017年由于人工智能技术的应用范围迅速拓展而被称为人工智能元年。但在教育领域,因为相关数据收集难度较高,人工智能技术驱动下的智能/智慧教育领域发展的速度一直差强人意。直到2020年,大数据技术支撑下的人工智能才真正以奇点模式迅速覆盖教育领域,彻底改变了人们的学习和教学工作方式。由杨正洪、郭良越和刘玮编著、清华大学出版社于2019年出版的《人工智能与大数据技术导论》一书,深入浅出地阐述了人工智能与大数据涉及的技术逻辑与理论基础,进而帮助读者全面理解人工智能技术的知识构架。     

人工智能在医学领域中的应用

介绍了人工智能在医学领域中的应用,其中分别阐述了人工智能在临床医学诊断、骨科、口腔科、妇产科以及影像诊断中的应用以及发挥的重大贡献,最后对人工智能在医学领域中出现的问题进行了分析,并对人工智能技术在医学领域中的发展作了展望。     

人工智能在计算机网络中的应用分析

在计算机网络系统内应用人工智能技术,从而满足人们对计算机智能化、人性化的需求,计算机网络系统智能化技术主要展现在人机界面、信息服务等各个方面,以上需求促进人工智能应用在计算机网络技术的发展因素。本文对人工智能在计算机网络中的应用策略和相关问题分析。     

人工智能在电气工程自动化中的应用

当前,科学技术正在不断发展着,不断有越来越多的高新技术被研发出来并且应用到各个领域当中去,其中应用比较广泛的就有人工智能技术。人工智能技术的发展比较迅速,并且正在处于一个不断更新换代的状态,生活中的很多领域都广泛应用了人工智能技术。人工智能技术从专业的角度来讲属于计算机的一部分,人工智能所涉及到的学科有很多,其中主要包括语言学、数学、仿生学等等,人工智能在技术上的研发与应用也包括很多方面,其中主要有图像处理、信息处理、文字处理等方面。文章主要研究的是人工智能在电气工程自动化中的应用,电气工程自动化引进了人工智能之后可以有效地提高机器设备的自动化水平,提高设备的安全性以及工作效果和效率,能够加快电气工程的进步步伐。     

日本特许厅引入人工智能优化专利审查和管理

日本特许厅在2016年成立了"利用人工智能技术改进专利行政管理实效研究项目组",旨在将人工智能技术引入专利审查和管理工作中,以提升专利行政工作的质量和效率。本文将日本特许厅公开发布的与该项目有关的文件进行汇总和整理,并对我国的相关工作的开展提出建议。     

人工智能在智慧校园建设中的应用探究

概述了人工智能的含义与历史,介绍了智慧校园的发展前景和人工智能技术在智慧校园中的具体应用,以期为进一步将人工智能技术深化应用在高校校园建设中提供相关参考。     

基于专利计量的人工智能发展现状研究及关键技术分析

本文以incoPat全球专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源,运用专利计量法对专利数据从时间、地域分布、技术分类等方面进行比较分析,得到人工智能主要发展国家或组织在人工智能领域的发展状态、重点技术发展方向,并对人工智能领域专利成果较多的中美日三国,对不同专利类型利用Ucinet软件进行关键技术分析,比较三个国家在人工智能领域的重点研究方向和产业应用情况,分析国际人工智能领域的发展趋势,再通过对我国国内人工智能领域专利申请人技术分布、地域分布等情况进行分析,发现我国国内人工智能领域技术的现状。     

自动驾驶发展及人工智能应用的相互探讨

人工智能技术现在已经被广泛的应用到多个领域中,并且对改善生活质量具有重要推动作用,被越来越多的人们所接受。将人工智能技术应用到汽车自动驾驶中,可以直接颠覆整个汽车和相关行业生态,同时还能够改善传统驾驶方式,降低交通风险。本文主要对汽车自动驾驶的发展现状及人工智能技术在自动驾驶领域的的应用方向进行了简单分析。     

智能建筑中人工智能技术的应用研究

随着计算机科学技术的高速发展,人工智能技术应运而生。人工智能作为一门新兴的学科,主要是通过模拟人的智能和思维过程,设计出更加智能化的机械,代替人进行更高效率的工作。这篇文章对人工智能技术做了详细的介绍,并且通过分析智能建筑的现状,进一步讨论智能建筑中人工智能技术的应用,为智能建筑未来发展提供了一定的参考价值。     

人工智能检索模式在图书信息分类工作中的应用

人工智能技术不断发展过程中也推动了应用领域的不断扩大,对于各个领域而言是一次由内到外的创新机遇。本文以人工智能技术与信息分类检索为背景,分析了在图书信息分类工作中应用人工智能检索模式的现实意义,并从内容过滤技术、图像视频识别检索技术、智能代理技术分析了人工智能检索技术在图书信息分类工作中的具体应用。     

人工智能在计算机网络技术方面的应用

人工智能极大的改变了人们的生活方式和生活习惯,在生活中的应用越来越广泛,人工智能广泛的应用在计算机网络技术中,加快了计算机网络技术的发展。文章主要对人工智能进行了概述,包括人工智能的含义及优缺点,重点对人工智能在计算机网络技术中的应用进行分析,这样可以更好的在计算机网络技术中应用人工智能。     

基于专利地图的人工智能研究总体格局、技术热点与未来趋势

本文基于德温特创新索引数据库,对人工智能专利全球地理分布、主要国家PCT布局、技术热点、未来趋势等进行了分析。研究发现:目前人工智能专利主要分布在北美、东亚和西欧地区;中国专利数量已赶超美国,但大部分集中于技术应用层面,存在结构不均衡问题;人工智能领域的跨国巨头均重视专利全球化布局,国外机构在中国申请的专利已近中国专利总数的50%;大数据、云计算、深度学习、语音识别、图像识别、人机交互等是当前人工智能领域的热点技术;智能机器人、智能医疗、智能金融、智能安防、智能教育、智能驾驶6个方面的新兴技术主题,与人工智能热点技术存在较强的交叉关联,创新机构需对上述热点与新兴技术加以重点关注。本研究可为中国相关企业与政府机构进行人工智能技术前瞻性布局与创新引导政策的制定提供参考。     

病理图像分析的深度学习方法研究综述

数字病理在临床诊断中的普及为人工智能在病理学中的应用创造了条件。由于强大的建模表征能力,深度学习技术在计算病理学中得到广泛应用,在改善疾病诊断方面展现了巨大潜力。本文回顾了深度学习和病理图像分析相结合的应用,并概述了三个关键任务的领域进展,包括分类、分割和检测。针对每一个任务,介绍了相关的临床价值、技术难点、以及主流的算法设计等。目前病理人工智能算法已经取得了一些令人瞩目的成果,但仍未达到临床应用的标准。本文分析了将人工智能技术从研究转化为临床应用时面临的挑战以及未来研究方向。