大数据与人工智能论文3000字怎么写

人工智能与大数据论文3000字怎么写

大数据Big data，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。人工智能Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它的领域范畴是研究、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。大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等。大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。人工智能目前还处在初级阶段，主要的研究方向集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。大数据与人工智能的关系大数据和人工智能虽然关注点不相同，但关系密切，可以这样说，大数据是人工智能的基石，动力。大数据和AI中的深度学习是密不可分的，有了大量数据，作为深度学习的“学习资料”，计算机可以从中找到规律，海量数据，加上算法的突破和计算力的支撑让人工智能获得突破、走向应用。一是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，二是大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品)。人工智能就是大数据应用的体现，是大数据、云计算的应用场景。没有大数据就没有人工智能，人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。关于大数据与人工智能之间有何联系，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

所谓的大数据，是指非常多的数据的集合，机器从这些数据中提取普遍规律，进而形成一种流程或者模式化的处理应对机制，这就是所谓的人工智能。人工智能在处理或运作时，根据大数据进行分析，筛选出最合适的应对模式。

我觉得大数据和人工智能的联系就是大数据为人工智能提供了一些数据基础，比如说人工智能，他是需要去通过一些数据的分析来做出一些反应的，所以说大数据就给了人工智能这样的一个大的数据库，提供给人工智能很多的数据，让他可以足够的去分析。

大数据与人工智能论文3000字怎么写

最多追加100好吧，怎么都喜欢骗人啊微型机器人的发展和研究现状摘要: 微型机器人是微电子机械系统的一个重要分支，由于它能进入人类和宏观机器人所不及的狭小空间内作业，近几十年来受到了广泛的关注。本文首先给出了近年来国内外出现的几种微型机器人，在分析了其特点和性能的基础上，讨论了目前微型机器人研究中所遇到的几个关键问题，并且指出了这些领域未来一段时间内的主要研究和发展方向。关键词: 微型机器人; 微驱动器近年来，采用MEMS 技术的微型卫星、微型飞行器和进入狭窄空间的微机器人展示了诱人的应用前景和军民两用的战略意义。因此，作为微机电系统技术发展方向之一的基于精密机械加工微机器人技术研究已成为国际上的一个热点，这方面的研究不仅有强大的市场推动，而且有众多研究机构的参与。以日本为代表的许多国家在这方面开展了大量研究，重点是发展进入工业狭窄空间微机器人、进入人体狭窄空间医疗微系统和微型工厂。国内在国家自然科学基金、863 高技术研究发展计划等的资助下，有清华大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、广东工业大学、上海大学等科研院所针对微型机器人和微操作系统进行了大量研究，并分别研制了原理样机。目前国内对微型机器人的研究主要集中在三个领域[6] : (1) 面向煤气、化工、发电设备细小管道探测的微型机器人。(2) 针对人体、进入肠道的无创诊疗微型机器人。(3) 面向复杂机械系统非拆卸检修的微型机器人。 1 微型机器人的发展和研究状况根据国内开展微型机器人研究的实际情况，我们着重讨论微型管道机器人、无创伤微型医疗机器人和特殊作业的微型机器人。 111 微型管道机器人微管道机器人是基于狭小空间内的应用背景提出的，其环境特点是在狭小的管状通道或缝隙行走进行检测，维修等作业。由于与常规条件下管内作业环境有明显不同，其行走方式及结构原理与常规管道机器人也不同，因此按照常规技术手段对管道机器人按比例缩小是不可行的。有鉴于此，微型管道机器人的行走方式应另辟蹊径。近年来随着微电子机械技术的发展和晶体压电效应和超磁致伸缩材料磁- 机耦合技术应用的发展，使新型微驱动器的出现和应用成为现实。微驱动器的研究成果已成为微管道机器人的重要发展基础[1] 。日本名古屋大学研制成一种微型管道机器人，可用于细小管道的检测，在生物医学领域的小空间内作微小工作。这种机器人可以由管道外面的电磁线圈驱动，而无须以电缆供电。日本东京工业大学和NEC 公司合作研究的螺旋式管内移动微机器人，在直径为 Φ2514mm的直管内它的最大运动速度是260mm/ s ，最大牵引力是12N。法国Anthierens 等人研制出了适用于Φ16mm的蠕动式机器人，此种微型机器人的最大运动速度为5mm/ s ，负载可达20N ，具有很高的运动精度，负载大，但运动速度较慢且结构复杂。国内的上海大学和上海交通大学都研制出了惯性冲击式管道微机器人，上海交通大学的微机器人采用层叠型压电驱动器驱动; 上海大学的微机器人驱动器有层叠型和双压电薄膜两种类型[3] 。图1 所示为双压电薄膜微小管道机器人其运动机理，该机器人采用双压电薄膜驱动器，相对于单压电薄膜，增大了驱动力，提高了承载能力。该机构的最大移动速度可以达到15mm/ s ，具有前进、后退、上升和下降功能。 112 微型医疗机器人的发展近几年来，医疗机器人技术的研究与应用开发进展很快，微型医疗机器人是其中最有发展前途的应用领域，据日本科学技术政策研究所预测，到2017 年医疗领域使用微型机器和机器人的手术将超过全部医疗手术的一半。因此日本制定了采用“机器人外科医生”的计划，并正在开发能在人体血管中穿行、用于发现并杀死癌细胞的超微型机器人。美国马里兰州的约翰·霍普金实验室研制出一种“灵巧药丸”，实际上是装有微型硅温度计和微型电路的微型检测装置，吞入体内，可以将体内的温度信息发给记录器。瑞典科学家发明了一种大小如英文标点符号的机器人，未来可移动单一细胞或捕捉细菌，进而在人体内进行各种手术。国内的的许多科研院所主要开展了无创伤微型医疗机器人的研究，取得了一些成果。无损伤医用机器人主要应用于人体内腔的疾病医疗，它可以大大减轻或消除目前临床上使用的各类窥镜、内注射器、内送药装置等医疗器械给患者带来的严重不适合及痛苦。中国科学技术大学在国家自然科学基金的资助下研制出了基于压电陶瓷驱动的多节蛇行游动腹腔手术术微型机器人，该机器人将CCD 摄像系统，手术器械及智能控制系统分别安装在微型机器人的端部，通过开在患者腹部的小口，伸入腹腔进行手术。其特点是响应速度快，运动精度高，作用力与动作范围大，每一节可实现两个自由度方向上±60°范围内迅捷而灵活的动作，图2 所示的是利用腹腔手术机器人进行手术的场景[5] 。浙江大学也研制出了无损伤医用微型机器人的原理样机，该微型机器人以悬浮方式进入人体内腔(如肠道，食道) ，可避免对人体内腔有机组织造成损伤，运行速度快，速度控制方便。 113 特殊作业微型机器人的发展除了上述提到的微型管道机器人和无创伤微型医疗机器人以外，国内外一些科研工作者广泛开展了进行特殊作业微型机器人的研究。这种微型机器人配备相应的传感器和作业装置，在军事和民用方面具有非常好的发展前景。美国国家安全实验室制造出了有史以来世界上最小的机器人，这部机器人重量不到28g ，体积为 411cm3 ，腿机构为皮带传送装置，该机器人可以代替人去完成许多危险的工作。美国海军发明了一种微型城市搜救机器人，该机器人曾在2001 年“9111”事件发生后的世贸废墟搜救现场大显身手。日本三菱电子公司、松下东京研究所和Sumitomo 电子公司联合研制出只有蚂蚁大小的微型机器人，该机器人可以进入空间非常狭小的环境从事修理工作，身体两侧有两个圆形的连接器可以与其他机器人相连接完成一些特殊的任务。由于自然界中的生物具有人类无法比拟的某些机能，因此近年来利用自然界生物的运动行为和某些机能进行机器人设计、实现其灵活控制、受到了机器人学者的广泛重视。国内已有多所高校和科研院所在开展微型仿生机器人方面的研究。上海交通大学基于仿生学原理，利用六套并联平面四连杆机构、微型直流电动机及相应的减速增扭机构研制出了微型六足仿生机器人，体积微小，具有良好的机动性。该机器人长 30mm，宽40mm，高20mm，重613 克，其步行速度达到3mm/ s[2] 。上海大学也进行了一些微型仿生机器人的研究工作。 2 微型机器人发展中面临的问题 (1) 驱动器的微型化微驱动器是MEMS 最主要的部件，从微型机器人的发展来看，微驱动技术起着关键作用，并且是微机器人水平的标志，开发耗能低、结构简单、易于微型化、位移输出和力输出大，线性控制性能好，动态响应快的新型驱动器(高性能压电元件、大扭矩微马达) 是未来的研究方向。 (2) 能源供给问题许多执行机构都是通过电能驱动的，但是对于微型移动机器人而言，供应电能的导线会严重影响微型机器人的运动，特别是在曲率变化比较大的环境中。微型机器人发展趋势应是无缆化，能量、控制信号以及检测信号应可以无缆发送、传输。微型机器人要真正实用化，必须解决无缆微波能源和无缆数据传输技术，同时研究开发小尺寸的高容量电池。 (3) 可靠性和安全性目前许多正在研制和开发的微型机器人是以医疗、军事以及核电站为应用背景，在这些十分重要的应用场合，机器人工作的可靠性和安全性是设计人员必须考虑的一个问题，因此要求机器人能够适应所处的环境，并具有故障排除能力[4] 。 (4) 新型的微机构设计理论及精加工技术微型机器人和常规机器人相比并不是简单的结构上比例缩小，其发展在一定程度上和微驱动器和精加工技术的发展是密切相关的。同时要求设计者在机构设计理论上进行创新，研究出适合微型机器人的移动机构和移动方式。 (5) 高度自治控制系统微机器人要完成特定的作业，其自身定位和环境的识别能力是关键，开发微视觉系统，提高微图象处理速度，采用神经网络及人工智能等先进的技术来解决控制系统的高度自治难题是最终实现实用化的关键。 3 结论微机器人还处于实验室理论探索时期，离实用化还有相当的距离。存在许多关键的技术没有得到解决，这些问题的解决过程中同时会带动许多相关学科的发展。只有当这些问题解决以后，微型机器人的实用化才会成为可能。我们要勇于创新，抓住这个前沿课题，将微型机器人技术应用到国民经济建设发展影响较大的领域。

人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。

屌丝和高富帅幸福的生活在一起

有言在先近期有些起伏，这种情况最适合回归书本，寻找一些你内心认同的东西。这几天花了点时间重温《大数据时代》，整理、总结出了精华的东西，分享给大家。大数据引起了变革当今社会所独有的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。? 震人心魄的数据2003年，人类第一次破译人体基因密码的时候，辛苦工作10年才完成了三十亿对碱基对的排序；大约10年后，世界范围内的基因仪每15分钟就可以完成同样的工作。在金融领域，美国股市每天的成交量高达70亿股，而其中三分之二的交易都是邮件里在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的。在2007年，所有数据中只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据，其余全部是数字数据；在2000年时，数字存储信息仍只占全球数据量的四分之一；当时，另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。? 大数据的精髓大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。A不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制）；B不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力；C不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系；相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。? 大数据的核心是预测大数据的核心就是预测，它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。大数据不是要教机器人像人一样思考，而是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。●●●不是随机样本，而是全体数据历史上，因为记录、储存、分析数据的工具都不够好，为了让分析变得简单，我们选择了把数据量减少，统计学的一个目的就是用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现。? 传统抽样的精确性采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大，大致原因是当样本数量达到某个值后，我们从新个体身上得到的信息会越来越少，这与经济学中的边际效应类似。? 随机采样的问题随机采样有一个很大的问题：人们只能从随机采样中得出事先设计好的问题的结果，调查得出的数据不可以重新分析以实现计划之外的目的，而且一旦采样过程中存在任何偏见，分析结果就会相去甚远。? 样本=总体采样的目的就是用最少的数据得到最多的信息，当我们可以获得海量数据的时候，它就没有什么意义了；生活中真正有趣的事情经常藏匿在细节之中，而采样分析却无法捕捉到这些细节（因为采样不能得到计划之外的东西）；大数据建立在掌握所有数据，至少是尽可能多的数据的基础上，所以我们就可以正确地考察细节并进行新的分析。●●●不是精确性，而是混杂性执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的，如果不能接受混乱，剩下的95%的非结构化数据都无法被利用。? 小数据时代的精确性在“小数据时代”，人们收集、处理数据的能力有限，对“小数据”而言，最基本、最重要的要求就是减少错误，保证质量（收集信息的有限意味着细微错误会被放大，甚至有可能影响整个结果的准确性）。人们创造了很多精确的系统，这些系统试图让我们接受一个世界困乏而规整的惨象——假装世间万物都是整齐地排列的；事实上现实是纷繁复杂的，天地间存在的事物也远远多于系统所设想的。? 我们要的是概率我们总是为了一个“答案”而活着，精确性似乎一直是我们生活的支撑，但认为每个问题只有一个答案的想法是站不住脚的。“一个唯一的真理“的存在是不可能的，而且追求这个唯一的真理是对注意力的分散。大数据也许是拯救我们的关键方法：大数据通常用概率说话，而不是板着“准确无疑”的面孔。●●●不是因果关系，而是相关关系在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”。我们不再一味追求人们为什么这么做，知道人们为什么这么做可能是有用的，但这个问题目前并不是很重要，重要的是我们能通过大数据分析出人们的相关行为。? 相关关系相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系：相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加；相关关系弱就意味着当一个数据值增加时，另一个数据值几乎不会发生变化。相关关系通过识别有用的关联物来帮助我们分析一个现象，而不是通过揭示其内部的运作机制。相关关系没有绝对，只有可能性。? 人们的直接目的就是寻找因果关系人们的直接愿望就是了解因果关系，我们已经习惯了信息的匮乏，故此亦习惯了在少量数据的基础上进行推理思考。以前我们用实验来证明因果关系，它是通过是否有诱因来分别观察所产生的结果是不是和真实情况相符。但是，凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果，而这个结果又是由其他原因导致的，以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了——所有的生命轨迹都只是受到因果关系的控制了——这显然是不正确的。? 相关关系和因果关系并不矛盾相关关系分析本身意义重大，同时它也为研究因果关系奠定了基础，通过找出可能相关的事物，我们可以在此基础上进行进一步的因果关系分析，如果存在因果关系的话，我们再进一步找出原因。在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道“是什么”时，我们就会继续向更深层次研究因果关系，找出背后的“为什么”。在小数据时代，我们会假象世界是怎么运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假象；在大数据时代，我们会在数据的指导下探索世界，不再受限于各种假想；我们的研究始于数据，也因为数据我们发现了以前不曾发现的联系。A大量的数据意味着“理论的终结”：用一系列的因果关系来验证各种猜测的传统研究范式已经不实用了，如今它已经被无需理论指导的相关关系研究所取代；B现在已经是一个有海量数据的时代，应用数学已经取代了其他的所有学科工具，而且只要数据足够，就能说明问题，如果你有一拍字节的数据，只要掌握了这些数据之间的相关关系，一切就迎刃而解了；C“理论的终结”：所有的普遍规则都不重要了，重要的是数据分析，它可以揭示一切问题；但大数据并不意味着理论已死，因为大数据就是在理论的基础上形成的。●●●大数据时代的商业变革在一个可能性和相关性占主导地位的世界里，专业性变得不那么重要了；行业并不会消失，但是他们必须与数据表达的信息进行博弈。? 数据化：一切皆可量化大数据的核心发展动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。为了得到可量化的信息，我们要知道如何计量；为了数据化量化了的信息，我们要知道怎么记录计量的结果。如今我们经常把“数字化”和“数据化”这两个概念搞混，但是对这两个概念的区分实际上非常重要：A数据化：一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程；B数字化：把模拟数据转换成0和1表示的二进制码；数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化；数字化是把模拟数据变成计算机课读的数据，和数据化有着本质的不同。? 当方位变成了数据1978年见证了一个伟大的转变，当时构成全球定位系统（GPS）的24颗卫星第一次发射成功，通过与技术手段的融合，全球定位系统能够快速、相对低价地进行地理定位，而且不需要任何专业知识。地理位置信息汇集起来，可能会揭示事情的发展趋势；位置信息一旦被数据化，新的用途就犹如雨后春笋般涌现出来，而新价值也会随之不断催生。? 当沟通变成数据社交网络平台不仅给我们提供了寻找和维持朋友、同事关系的场所，也将我们日常生活的无形元素提取出来，再转化为可作新用途的数据。数据化不仅能将态度和情绪转变为一种可分析的形式，也可能转化人类的行为，这些行为难以跟踪，特别是在广大的社区和其中的子人群环境中。AFacebook将关系数据化——社交关系在过去一直被视作信息而存在，但从未被正式界定为数据，直到Facebook“社交图谱”的出现；BTwitter通过创新，让人们能轻易记录以及分享他们零散的想法，从而使情绪数据化得以实现。? “取之不尽，用之不竭“的数据创新尽管数据长期以来一直是有价值的，但通常只是被视作附属企业经营核心业务的一部分，或者被归入知识产权或个人信息中相对狭窄的类别，但在大数据时代，所有数据都是有价值的。我们的时代，数据收集不再存在固有的局限性，由于存储成本的大幅下降，保存数据比丢弃数据更加容易，这使得以较低成本获得更多数据的可能性比以往任何时候都大。不同于物质性的东西，数据的价值不会随着它的使用而减少，而是可以不断地被处理，信息不会像其他物质产品一样随着使用而有所损耗。数据的价值并不仅限于特定的用途，它可以为了同一目的而被多次使用，也可用于其他目的。作者 _Glen_ 本文转自简书，转载需授权

大数据与人工智能论文3000字

大数据和人工智能为我们带来的便捷的话，我觉得最明显的就是在导航上面可以避开很多拥堵的路段。

人工智能和大数据比如阿里巴巴。京东。拼多多。支付宝。天眼，微信还有百度地图高德地图比如还有快手，抖音这些娱乐目也都是。人工智能和大数据能带来的更多的便利，让我们少走很多弯路，少花很多时间办事效率更高。足不出户，可以一览全球。

目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征，而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在，对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制，已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用，显然也是不现实的，相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”，同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用，它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征，就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候，它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度，但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程，并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现，因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的，而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远，所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”，帮助实现很大的战略企图。因此，这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响，这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起，值得思考。又如，“星球大战”计划和外层空间军事化的开启，实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为，它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身，并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容，这是不争的事实。但也应看到，无论是在战略的层面还是在战术的层面，它们仍然只是一种手段，并不能代替作战意志、作战经验等等，也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间，可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷（以一颗子弹垂直固定在硬物上，下边用一枚铁钉做撞针，人踩上去就被击穿脚掌）等作战手段和作战样式，因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。

人工智能与大数据论文3000字怎么写的

人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗有人认为将人工智能与大数据结合在一起是一个很自然的错误，其部分原因是两者实际上是一致的。但它们是完成相同任务的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定义。很多人并不知道这些。人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像，以了解飞机的构成，以便将来能够识别出它们。人工智能实现最大的飞跃是大规模并行处理器的出现，特别是GPU，它是具有数千个内核的大规模并行处理单元，而不是CPU中的几十个并行处理单元。这大大加快了现有的人工智能算法的速度，现在已经使它们可行。大数据可以采用这些处理器，机器学习算法可以学习如何重现某种行为，包括收集数据以加速机器。人工智能不会像人类那样推断出结论。它通过试验和错误学习，这需要大量的数据来教授和培训人工智能。人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。在过去，人工智能由于处理器速度慢、数据量小而不能很好地工作。也没有像当今先进的传感器，并且当时互联网还没有广泛使用，所以很难提供实时数据。人们拥有所需要的一切：快速的处理器、输入设备、网络和大量的数据集。毫无疑问，没有大数据就没有人工智能。

了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。1、大数据大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。2、人工智能人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。3、大数据与人工智能大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。

人工智能与大数据论文3000字开头怎么写

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号，经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。