人工智能与大数据论文5000字怎么写

2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商 Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop 供应商 Hortonworks 与数据分析公司 New Relic 甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。　　我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊 2015 年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。　　战略：国家政策　　今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：　　2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视; 　　2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。　　挑战：BI(商业智能) 　　2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以 QlikView、Tableau和 SpotView 为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 为中心的 BI 分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。　　崛起：深度学习/机器学习　　人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近 AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook 开源深度学习工具“Torch”、PayPal 使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司 Perceptio ……同时在国内，百度、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。　　共存：Spark/Hadoop 　　Spark 近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM 宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与 Spark 相关的项目。　　与 Hadoop 相比，Spark 具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择 Hadoop 做大数据平台，而 Spark 是运行于 Hadoop 顶层的内存处理方案。Hadoop 最大的用户(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中运行着 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 将 Spark 列为他们 Hadoop 发行的一部分。Spark 对于 Hadoop 来说不是挑战和取代相反，Hadoop 是 Spark 成长发展的基础。　　火爆：DBaaS 　　随着 Oracle 12c R2 的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了 DBaaS (数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c 多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。　　据分析机构 Gartner 预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS 能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

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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。

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大数据与人工智能论文5000字怎么写

1绪论1研究背景与研究目的意义中国互联网络信息中心（CNNIC，2018）发布了截至2018年12月的第43次中国互联网发展统计报告。根据该报告，截至2018年12月，中国互联网用户数量为29亿，并且每年保持在5000多万增量。而且这种趋势将在未来几年继续保持。5G时代的来临将会加快促进互联网与其他产业融合，网络规模必然会进一步增大。传统的网络管理系统以分布式网络应用系统为基础，采用软件和硬件相结合的方式。SNMP协议是目前网络管理领域运用最为广泛的网络管理协议，它将从各类网络设备中获取数据方式进行了统一化，几乎所有的网络设备生产厂商都支持此协议。然而传统的基于SNMP的网络管理软件大多基于C/S架构，存在着扩展性和灵活性差，升级维护困难等缺点，对网为网络的管理带来了一定程度的不便。因此，基于三层的网管系统己经成为发展趋势，随着Web技术迅猛发展，诞生了以Web浏览器和服务器为核心，基于B/S ( Browser/Server)架构的“Web分布式网络管理系统”，它具有不依赖特定的客户端应用程序，跨平台，方便易用，支持分布式管理，并且可动态扩展和更新等优点。本文将重点研究基于BP故障诊断模型，实现了一种以接口故障为研究对象的智能网络管理系统模型，并以此为基础，设计与实现基于web的智能网络管理系统，不仅可以通过对网络数据实时监控，而且基于BP网络故障诊断模型可以诊断通信网中的接口故障，在一定程度上实现网络故障管理的自动化。该系统在保证网络设备提供稳定可靠的网络服务同时，也可以降低企业在维护网络设备上的成本。2国内外研究现状网络设备管理是指对各种网络设备(如核心层、汇接层、接入层路由与交换设备、服务器和计算机)进行各种操作和相关配置，管理服务器（Manager）用来处理网络信息，配合管理服务器对网络信息处理并管理的实体被称为代理服务器（Agent），被管对象是指用于提供网络服务或使用网络服务等设备的全部资源信息，各种不同的被管对象构成了管理信息库。在实际的网络管理过程当中，管理服务器和代理服务器以及代理服务器和被管对象三种实体之间都是通过规范的网络管理协议来进行信息的交互（王鹤 2015）。相比国外的网络管理系统及产品，国内相应的网络管理系统和产品起步比较晚，但是随着互联网技术的发展网络管理软件发展势头迅猛，诞生了很多优秀的网络管理软件，这些软件已经广泛运用在我国网络管理领域。1国外研究现状目前国外大型网络服务商都有与其产品相对应的网络管理系统。从最初步的C/S架构逐步过渡到现在的B/S架构。比较著名的:Cabletron系统公司的SPECTRUM，Cisco公司的CiscoWorks，HP公司的OpenView，Tivoli系统公司的TH NetView。这些网络管理产品均与自家产品相结合，实现了网络管理的全部功能，但是相对专业化的系统依旧采用C/S架构。NetView这款管理软件在网络管理领域最为流行。NetView可以通过分布式的方式实时监控网络运行数据，自动获取网络拓扑中的变化生成网络拓扑。另外，该系统具有强大的历史数据备份功能，方便管理员对历史数据统计管理。OpenView具有良好的兼容性，该软件集成了各个网络管理软件的优势，支持更多协议标准，异种网络管理能力十分强大。CiscoWorks是Cisco产品。该软件支持远程控制网络设备，管理员通过远程控制终端管理网络设备，提供了自动发现、网络数据可视化、远程配置设备和故障管理等功能。使用同一家产品可以更好的服务，因此CiscoWorks结合Cisco平台其他产品针对Cisco设备可以提供更加细致的服务。Cabletron的SPECTRUM是一个具有灵活性和扩展性的网络管理平台，它采用面向对象和人工智能的方法，可以管理多种对象实体，利用归纳模型检查不同的网络对象和事件，找到它们的共同点并归纳本质。同时，它也支持自动发现设备，并能分布式管理网络和设备数据。2国内研究现状随着国内计算机发展迅猛，网络设备规模不断扩大，拓扑结构复杂性也随之日益增加，为应对这些问题，一大批优秀的网络管理软件应运而生。像南京联创OSS综合网络管理系统、迈普公司Masterplan等多个网络管理系统。华为公司的iManager U2000网络管理系统，北京智和通信自主研发的SugarNMS开源网络管理平台，均得到较为广泛应用。Masterplan主要特点是能够对网络应用实现良好的故障诊断和性能管理，适用于网络内服务器、网络设备以及设备上关键应用的监测管理。SugarNMS具有一键自动发现、可视化拓扑管理、网络资源管理、故障管理、日志管理、支付交付等功能，并提供C/S和B/S两种使用方式。iManager U2000定位于电信网络的网元管理层和网络管理层，采用开放、标准、统一的北向集成，很大程度上缩短OSS集成时间，系统运行以业务为中心，缩短故障处理时间，从而减少企业故障处理成本。近些年来，随着人工智能技术的崛起，越来越多的企业开始将人工智能技术应用在网络管理上面，替代传统的集中式网络管理方式。为了减小企业维护网络的成本，提高网管人员工作效率，智能化、自动化的网络管理系统成为许多学者研究的热点。3神经网络在网络管理中的适用性分析网络管理的功能就是对网络资源进行管控、监测通信网络的运行状态以及排查网络故障。管控网络资源，本质上就是管理员为了满足业务需求下发相关设备配置命令改变网络设备状态，以保证稳定的服务；监测网络运行状态一般是指周期的或者实时的获取设备运行状态进行可视化，以方便管理员进行分析当前设备是否正常运行。排查网络故障是管理员通过分析网络设备运行数据与以往数据进行比较或者根据自身经验进行分析，确定故障源头、故障类别、产生原因、解决方法。故障排除是针对前一阶段发现的网络故障进行特征分析，按照诊断流程得出结果，执行特定的指令动作来恢复网络设备正常运行（洪国栋，2016）。神经网络具有并行性和分布式存储、自学习和自适应能力、非线性映射等基本特点。当下最为流行的神经网络模型就是BP(Back-Propagation)神经网络，是一种按照误差逆向传播算法训练多层前馈神经网络，属于监督式学习神经网络的一种。该模型分为输入层、隐含层以及输出层，网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值，将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转，使得网络输出不断逼近期望输出，其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力，善于处理分类问题。BP网络是目前常用的误差处理方式，在众多领域得到了广泛的应用，它的处理单元具有数据量大、结构简单等特点，并且神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，模拟大脑某些机制与机理组成十分繁杂的非线性动力学系统，其在处理网络设备运行中的数据时以及在比较模糊信号问题的时候，能够自主学习并得出需要的结果。能够将模型中输入输出矢量进行分类、连接、来适应复杂的传输存储处理。因此，本文会基于现有网络管理技术结合BP神经网络去解决网络故障问题。4本文主要研究目标1本文研究目标针对传统网络管理中故障方案的问题与不足，本文探究基于BP神经网络的方法来构建基于通信网接口故障诊断模型。通过构建的通信网接口故障诊断模型可以有效的诊断接口故障并判别出故障类型。推动现有网络管理系统更趋近于智能化。以此为基础，分析、设计、实现基于三层架构的智能网络管理系统2技术路线智能网络研究首先要确定该系统的开发技术路线，课题研究的主要过程首先是在查阅相关科研资料的基础上，搭建实验环境。在保证网络正常通信的前提下采集各个端口的流入流出流量，记录设备的运行状态并对设备进信息进行管理。同时布置实验环境相应故障，包括：改变端口状态、更改端口ip地址、子网掩码，采集通讯网络接口故障发生时网络拓扑中产生的异常数据。查阅BP神经网络在故障在诊断方面的相关论文，基于网络通讯设备接口的常见故障以及相关故障文档构建BP神经网络故障模型，并判断故障模型的有效性。逐步地实现系统的全部功能。最后进行系统测试，得出结论，应用于实际。5本文组织结构本文主要由六个章节构成，各章节主要内容如下：第一章绪论。本章首先简要介绍了网络管理系统当前的发展及应用现状从而进一步分析出建立智能网络管理系统的重要意义。阐述了网络管理系统国内外研究现状。最后论述了本文研究目的与组织结构。第二章相关概念及相关技术。本章对SNMP的相关技术进行详细介绍，SNMP组织模型、SNMP管理模型、SNMP信息模型、SNMP通讯模型。然后对前端框架Vue和绘图插件Echarts技术进行介绍，其次介绍了常见的故障分析技术，专家系统、神经网络等，最后对神经网络基本概念和分类进行简要描述。第三章基于BP神经网络故障推理模型。介绍了BP神经网络的基本概念、网络结构、设计步骤、训练过程，以接口故障为例详细介绍了BP神经网络故障模型的构建过程。第四章智能网络管理系统分析与系统设计。首先进行了需求分析，其次对体系结构设计、系统总体模块结构设计进行说明，对系统各个功能模块分析设计结合活动图进行详细说明，最后对数据库设计进行简要说明。第五章智能网络管理系统的实现。对整体开发流程进行了说明，对用户管理模块、配置管理模块、设备监控模块、故障诊断模块实现流程进行描述并展示实现结果。第六章系统测试与结论。并对系统的部分功能和性能进行了测试，并加以分析。第七章总结与展望。总结本文取得的研究成果和存在的问题，并提出下一步改进系统的设想与对未来的展望。2相关概念及相关技术1网络管理概述网络管理就是通过合适手段和方法，确保通信网络可以根据设计目标稳定，高效运行。不仅需要准确定位网络故障，还需要通过分析数据来预先预测故障，并通过优化设置来降低故障的发生率。网络管理系统的五大基本功能，分别为:配置管理、性能管理、故障管理、计费管理和安全管理：1）配置管理：配置管理是最重要和最基础的部分。它可以设置网络通讯设备的相关参数，从而管理被管设备，依据需求周期的或实时的获取设备信息和运行状态，检查和维护设备状态列表，生成数据表格，为管理员提供参考和接口以更改设备配置。2）性能管理：性能管理是评估系统网络的运行状态和稳定性，主要工作内容包括从被管理对象获取与网络性能相关数据，对这些数据进行统计和分析，建立模型以预测变化趋势、评估故障风险，通过配置管理模块修改网络参数，以确保网络性能最优利用网络资源保证通信网络平稳运行。3）故障管理：故障管理的主要功能就是及时辨别出网络中出现的故障，找出故障原因，分析并处理故障。故障管理一般分为四个部分：（1）探测故障。通过被管设备主动向管理站发送故障信息或者管理站主动轮询被管设备两种方式发现故障源。（2）发出告警。管理站发现故障信息之后，会以短信、信号灯等方式提示管理员。（3）解决故障。对故障信息进行分析，明确其故障原因和类型，找到对应方法得以解决。（4）保存历史故障数据。对历史故障数据进行维护备份，为以后的故障提供一定依据，使得处理网络故障更为高效。4）计费管理：计费管理主要功能是为客户提供一个合理的收费依据，通过将客户的网络资源的使用情况进行统计，例如将客户消费流量计算成本从而向客户计费。5）安全管理：目的就是保证网络能够平稳安全的运行，可以避免或者抵御来自外界的恶意入侵，防止重要数据泄露，例如用户的个人隐私泄露问题等。根据网络管理系统的体系结构和ISO定义的基本功能，基于Web的网络管理系统基本模型如图基于Web的网络管理系统基本模型所示，整个模型包括六个组成部分:Web浏览器，Web服务器，管理服务集，管理信息库，网络管理协议，被管资源。 2 SNMP协议简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)，既可以作为一种协议，也可以作为一套标准。事实上SNMP己经成为网络管理领域的工业标准，从提出至今共有八个版本，在实践中得到广泛应用的有三个版本，分别是SNMPv1， SNMPv2c和SNMPv3（唐明兵2017）。最初的SNMPv1主要是为了满足基于TCP/IP的网络管理而设计的，但是随着网络管理行业的迅猛发展，第一版本的SNMP协议已经不适应网络行业的发展，身份验证、批量数据传输问题等暴露导致SNMPv1难以支持日益庞大的网络设备。第二版本就演变成了一个运行于多种网络协议之上的网络管理协议，较第一版本有了长足的进步，不仅提供了更多操作类型，支持更多的数据类型而且提供了更加丰富的错误代码，能够更加细致的区分错误，另外支持的分布式管理在一定程度上大大减轻了服务器的压力。但是SNMPv2c依旧是明文传输密钥，其安全性有待提高。直到1998年正式推出SNMPv3，SNMPv3的进步主要体现在安全性能上，他引入USM和VACM技术，USM添加了用户名和组的概念，可以设置认证和加密功能，对NMS和Agent之间传输的报文进行加密，提升其安全性防止窃听。VACM确定用户是否允许特定的访问MIB对象以及访问方式。1 SNMP管理模型与信息模型SNMP系统包括网络管理系统NMS（Network Management System）、代理进程Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Informoation Base）四部分组成管理模型图如图所示：1）NMS称为网络管理系统，作为网络管理过程当中的核心，NMS通过SNMP协议向网络设备发送报文，并由Agent去接收NMS发来的管理报文从而对设备进行统一管控。NMS可以主动向被管对象发送管理请求，也可以被动接受被管对象主动发出的Trap报文。2）Agent相当于网络管理过程中的中间件，是一种软件，用于处理被管理设备的运行数据并响应来自NMS的请求，并把结果返回给NMS。Agent接收到NMS请求后，通过查询MIB库完成对应操作，并把数据结果返回给NMS。Agent也可以作为网络管理过程中的中间件不仅可以使得信息从NMS响应到具体硬件设备上，当设备发生故障时，通过配置Trap开启相应端口，被管设备也可以通过Agent主动将事件发送到NMS，使得NMS及时发现故障。3）Management object指被管理对象。一个设备可能处在多个被管理对象之中，设备中的某个硬件以及硬件、软件上配置的参数集合都可以作为被管理对象。4）MIB是一个概念性数据库，可以理解为Agent维护的管理对象数据库，里面存放了被管设备的相关变量信息。MIB库定义了被管理设备的一系列属性：对象的名称、对象的状态、对象的访问权限和对象的数据类型等。通过读取MIB变量的值， Agent可以查询到被管设备的当前运行状态以及硬件信息等，进而达到监控网络设备的目的。Agent可以利用修改对应设备MIB中的变量值，设置被管设备状态参数来完成设备配置。SNMP的管理信息库是树形结构，其结构类型与DNS相似，具有根节点且不具有名字。在MIB功能中，每个设备都是作为一个oid树的某分支末端被管理。每个OID（object identifier，对象标识符）对应于oid树中的一个管理对象且具有唯一性。有了树形结构的特性，可以高效迅速地读取其中MIB中存储的管理信息及遍历树中节点，读取顺序从上至下。目前运用最为广泛的管理信息库是MIB-Ⅱ，它在MIB-Ⅰ的基础上做了扩充和改进。MIB-Ⅱ结构示意图如3图如所示：（1）system组：作为MIB中的基本组，可以通过它来获取设备基本信息和设备系统信息等。（2）interfac组：定了有关接口的信息，例如接口状态、错误数据包等，在故障管理和性能管理当中时常用到。（3）address translation组:用于地址映射。（4）ip组：包含了有关ip的信息，例如网络编号，ip数据包数量等信息。（5）icmp组：包含了和icmp协议有关信息，例如icmp消息总数、icmp差错报文输入和输出数量。（6）tcp组：包含于tcp协议相关信息，例如tcp报文数量、重传时间、拥塞设置等。应用于网络拥塞和流量控制。（7）udp组：与udp协议相关，可以查询到udp报文数量，同时也保存了udp用户ip地址。（8）egp组：包含EGP协议相关信息，例如EGP协议下邻居表信息、自治系统数。（9）cmot组：为CMOT协议保留（10）transmission组：为传输信息保留（11）snmp组：存储了SNMP运行与实现的信息，例如收发SNMP消息数据量。2 SNMP通讯模型SNMP规定了5种协议基本数据单元PDU，用于管理进程与代理进程之间交换。（1）get-request操作：管理进程请求数据。（2）get-next-request操作：在当前操作MIB变量的基础上从代理进程处读取下一个参数的值。（3）set-request操作：用于对网络设备进行设置操作。（4）get-response操作：在上面三种操作成功返回后，对管理进程进行数据返回。这个操作是由代理进程返回给管理进程。（5）trap操作：SNMP代理以异步的方式主动向SNMP管理站发送Trap数据包。一般用于故障告警和特定事件发生。SNMP消息报文包含两个部分：SNMP报头和协议数据单元PDU。根据TCP/IP模型SNMP是基于UDP的应用层协议，而UDP又是基于IP协议的。因此可以得到完整的SNMP报文示意图如下：（1）版本号表示SNMP版本，其中版本字段的大小是版本号减1，如果SNMPv2则显示的字段值是1。（2）团体名（community）本质上是一个字符串，作为明文密钥在管理进程和代理进程之间用于加密传输的消息，一般默认设置成“public”。（3）请求标识符(request ID)用于消息识别。由管理进程发送消息时自带一个整数值，当代理进程返回消息时带上该标识符。管理进程可以通过该标识符识别出是哪一个代理进程返回的数据从而找到对应请求的报文。（4）差错状态(error status)表示出现错误时由代理进程返回时填入差错状态符0～5中的某一数字，数字对应相关错误信息。差错状态描述符如下表：（5）差错索引(error index)表示在通信过程当中出现上表2的差错时，代理进程在应答请求时设置一个整数，整数大小对应差错变量在变量列表中偏移大小。（6）变量名-值对以key-value的方式存储变量名称和对应值。（7）trap报文是代理进程主动向管理进程发送的报文，不必等待管理进程下一次轮询。SNMPv2的trap报文格式较SNMPv1的trap报文格式更趋近于普通的SNMP响应报文，更加统一化。以SNMPv2为例的trap报文格式如下：trap类型已定义的特定trap共有7种，后面的则是由供养商自己定制。Trap类型如下表所示：3 SNMP组织模型SNMP代理组织分成分散式和集中式模型。在分散模型中，每一个服务器对应一个SNMP代理，可以理解为一一对应的关系，管理站分别与每个被管服务器上的代理进行通信。集中模型当中，在管理服务器上只创建一个SNMP代理。管理站只与管理管理服务器上的SNMP代理进行通信， SNMP代理接收来自某一固定区域的所有数据。如图6所示：3 Vue为实现前后端分离开发的理念，Vue应运而生。作为构建用户界面框架的Vjs简单易上手使得前端开发人员不必再编写复杂的DOM操作通过this来回寻找相关节点，很大程度上提高了开发的效率。通过MVVM框架，可以自动完成视图同步数据更新，在对实例new Vue（data:data）进行声明后data中数据将与之相应的视图绑定，一旦data中的数据发生变更，视图中对应数据也会发生相应改变。Vjs基于MVVM框架实现了视图与数据一致性，MVVM框架可以分为三个部分：Model、ViewModel、View。MVVM框架模式：Vjs的理念是“一切皆为组件”，可以说组件是Vjs的最强大功能。组件可以扩展HTML元素，将HTML、CSS、JavaScript封装成可重用的代码组件，可以应用在不同的场景，大大提高效率。它与传统的JavaScript相比，采用虚拟DOM渲染页面。当有数据发生变更时，生成虚拟DOM结构与实际页面结构对比，重新渲染差离部分，进一步提供了页面性能。4 EchartsEcharts（Enterprise Charts），它是由百度公司研发的纯JavaScript图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上。ECharts兼容当前主流浏览器，底层依赖轻量级Canvas库ZRender，Echarts提供直观、生动、交互性强、高度自定义化的可视化图标。ECharts包含了以下特性：1）丰富的可视化类型：既有柱状图、折线图、饼图等常规图，也有可用于地理数据可视化的热力图、线图等，还有多维数据可视化的平行坐标。2）支持多种数据格式共存：在0+版本中内置的dataset属性支持直接传入包括二维表中。3）多维数据的支持：可以传入多维度数据。4）移动端优化：特别针对移动端可视化进行了一定程度优化，可以使用手指在坐标系中进行缩放、平移。5）动态类型切换：支持不同类型图形随意切换，既可以用柱形图也可以用折线图展示统一数据，可以从不同角度展现数据。6）时间轴：对数据进行可视化的同时，可以分为周期或者定时进行展示，所有利用时间轴可以很好的动态观察数据的变化。5目前常见的故障诊断方法1基于专家系统的故障诊断方法专家系统是目前最常使用的诊断方法。通俗来讲，专家系统就是模拟人类专家去解决现实中某一特定领域的复杂问题。专家系统接收用户界面数据，将数据传递到推理引擎进行推理，做出决策并执行。专家系统作为人工智能的前身，从上世纪60年代开始到现在专家系统的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益，灵活可靠、极高的专业水平和良好的有效机制使得专家系统已经成为最受欢迎、最活跃的领域之一。2基于模糊理论的故障诊断方法在实际的工业生产过程当中，设备的“故障”状态与“正常”状态之间并没有严格的界限，它们之间存在一定的模糊过渡状态，并且在特征获取、故障判定过程中都中存在一定的模糊性。因此，该方法不需要建立精确的数学分析模型，本质上是一个模式识别问题。根据建议的症状参数，得出系统状态。通常选择“择近原则”和“最大隶属原则”作为基本诊断原理（尤海鑫，2012）。3基于免疫算法的故障诊断方法通过模拟自然生物免疫系统的功能，即快速识别外来生物和外来生物，最后通过自我排斥将异物排出体外。生物免疫系统还建立了一套算法来测试各种条件，主要是在线检测，通过不合格的自我和外部组织消除系统来实现故障识别的能力。免疫算法的故障诊断方法属于并行处理能力，可以进行很多复杂的操作和处理。同时可以与遗传算法等其他智能优化算法结合使用，以增强自适应能力和自学习能力。从公开的文献中，学者们并不热衷于这种原理的方法。一般来说，在故障诊断领域，目前人工免疫理论的研究尚处于萌芽阶段。4基于神经网络的故障诊断方法神经网络是由大量简单的神经节点组成的复杂网络，以网络拓扑分布的方式存储信息，利用网络拓扑分布和权重实现对实际问题的非线性映射调整，并运用使用全局并行处理的方式，实现从输入空间到输出空间的非线性映射。该方法属于典型的模型诊断模式，不需要了解内部诊断过程，而是使用隐式方法完全表达知识。在获取知识时，它将自动生成由已知知识和连接节点的权重构成的网络的拓扑结构，并将这些问题完全连接到互连的网络中，有利于知识的自动发现和获取。并行关联推理和验证提供了便利的途径；神经网络通过神经元之间的交互来实现推理机制。

人工智能与大数据的联系一方面，人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。数字信息基础设施建设加速，数字经济获得更广阔空间，数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响，是抓住新一轮产业革命机遇转型升级，提高经济效率、获得更广阔发展空间的重要抓手。数字基础设施和产业化数字技术，是数字化转型的基石，也能创造新的经济增长点。据天眼查数据显示，目前我国已有4万家数字经济相关企业。以5G为代表的数字信息综合基础设施，推动着经济社会数字化升级，关系着经济社会发展信息“大动脉”的打通。“十四五”期间以及更长时期，建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能绿色、安全可控的综合性数字信息基础设施存在广阔空间。天眼查大数据显示，我国现有5G相关企业超5万家，2021年新增注册企业7万家，增速4%；广东、山东、江苏三地5G相关企业数量最多，分别有5万家，9100余家以及8400余家。

巴以冲突的历史由来：巴勒斯坦位于亚洲西部地中海沿岸，古称迦南，包括现在的以色列、加沙、约旦河西岸和约旦。历史上，犹太人和阿拉伯人都曾在此居住过。公元前20世纪前后，闪米特族的迦南人定居在巴勒斯坦的沿海和平原地区，成为巴勒斯坦最早的居民。公元前13世纪未，希伯莱各部落迁入巴勒斯坦，并曾先后建立希伯莱王国及以色列王国。此后巴勒斯坦又先后被亚述人、巴比伦人、波斯人及罗马人占领和统治。公元7世纪，阿拉伯人在战胜罗马帝国接管巴勒斯坦后不断迁入，并被当地土著人同化，逐渐形成了现代的巴勒斯坦阿拉伯人。19世纪末，犹太复国主义运动在世界各地兴起，各地的犹太人大批移入巴勒斯坦。第一次世界大战期间，巴勒斯坦沦为英国的“委任统治地”。英国将其分为两部分：即以约旦河为界把巴勒斯坦分为东西两部分，东部称外约旦（即今约旦王国），西部仍称巴勒斯坦（即今以色列、约旦河西岸和加沙地带）。此后，世界各地犹太人开始陆续移居巴勒斯坦地区。在犹太人纷纷涌入巴勒斯坦的过程中，犹太人与当地的巴勒斯坦阿拉伯人发生过多次流血冲突。1947年11月，联合国通过第181号巴勒斯坦分治决议。决议规定，在7万平方公里的巴勒斯坦领土上建立犹太国和阿拉伯国，耶路撒冷国际化。1948年5月14日，以色列国宣告成立。由于这项决议遭到巴勒斯坦人以及阿拉伯方面的强烈反对，巴勒斯坦国却未能诞生。以色列宣布建国后，阿以之间爆发了5次大规模战争。以色列通过战争占领了包括耶路撒冷在内的大量的巴勒斯坦领土，数百万巴勒斯坦阿拉伯人被逐出家园，沦为难民。长期以来，以色列在被占领的阿拉伯领土上实施犹太移民政策，大量兴建犹太移民定居点，力求通过改变其占领领土上的人口结构，建立一个大以色列国。为了恢复民族权利，重返家园，巴勒斯坦人开始了武装斗争。1964年5月，巴勒斯坦解放组织（简称“巴解组织”）成立，其目标就是要在“巴勒斯坦领土上消灭犹太复国主义”。从此，巴勒斯坦开始了反对以色列入侵的武装斗争。多年的战争使双方认识到，谁也无法消灭谁，战争解决不了问题。在国际社会的斡旋下，巴以双方开始寻找政治解决的途径。1991年10月马德里中东和会召开，阿以间开始艰难的和平谈判。在阿以和谈中，巴以和谈是构成中东和平进程的关键。1993年9月，巴以双方签署了第一个和平协议-巴勒斯坦自治《原则宣言》以来，双方还签署了一系列协议，然而这些协议由于以历届政府的有意拖延而未能彻底执行。尽管根据有关协议，1994年5月巴勒斯坦开始自治，但关于巴勒斯坦最后阶段谈判却因双方在耶路撒冷的归属、犹太人定居点、巴勒斯坦难民回归、巴以边界划定等棘手问题上分歧太大，巴以双方至今没有达成永久性和平协议。2000年9月，以强硬派领导人沙龙强行进入伊斯兰圣地阿克萨清真寺，引发了一场旷日持久的巴以流血冲突，特别是2001年3月沙龙政府上台以后，由于沙龙采取了一系列强硬政策，巴勒斯坦一些激进组织针对以色列人制造了一系列“恐怖活动”，致使以色列采取了强烈打击报复，巴以双方陷入报复与反报复的恶性循环。中东和平进程为了恢复民族权利，重返家园，巴勒斯坦人开始了武装斗争。1964年5月，巴勒斯坦解放组织（简称“巴解组织”）宣告成立，开始反对以色列入侵的武装斗争。此后，巴解组织改变谋求建国的斗争方式，开始以和平谈判来实现建国的漫长历程。1988年11月15日，巴解组织全国委员会第19次特别会议通过《独立宣言》，宣布建立以耶路撒冷为首都的巴勒斯坦国。此后有130多个国家先后承认巴勒斯坦国。由于没有自己的领土，巴勒斯坦国不是一个真正意义上的国家。1991年10月马德里中东和会召开，阿以间开始艰难的和平谈判。这是阿拉伯国家与以色列第一次坐到一起试图解决长达40多年的冲突。这次会议构筑了中东和谈的基本框架——和谈分成双边会谈和多边会谈两个层次，确立了以“土地换和平”的基本原则。1993年9月13日，巴以双方第一个和平协议——巴勒斯坦自治《原则宣言》在华盛顿签署。根据协议，巴勒斯坦人首先在加沙－杰里科地区实行自治，临时过度期为5年。根据1994年5月，巴以双方签署的关于实施加沙－杰里科自治原则宣言的最后协议，5月4日巴勒斯坦开始自治。1995年9月巴以双方签署了塔巴协议，以色列军队先后撤出约旦河西岸的7座主要城市，由巴方自治。1996年5月4日，巴以开始就关于巴勒斯坦最后阶段谈判进行了首轮会谈。但以色列在1996年6月内塔尼亚胡执政后，背弃以“土地换和平”的原则，强调以“安全换和平”的原则取而代之，使中东和平进程停滞不前。尽管巴以先后签署了《希伯伦协议》和《怀伊协议》，但终因以政府的拖延而未能彻底执行。1999年5月，巴拉克当选以色列总理。为落实怀伊协议，巴以签署了《沙姆沙伊赫备忘录》，双方同意1999年9月13日开始最终地位谈判，并于2000年2月15日前就耶路撒冷地位等问题达成框架协议，9月13日前达成最终协议。由于以方蓄意拖延，协议条款没有得到很好的执行。2000年7月巴以美三方首脑会晤在美国马里兰州的戴维营举行。因涉及耶路撒冷地位、边界划分、犹太人定居点前途、巴难民回归以及水资源分配等棘手问题，会谈未能达成协议。同年9月28日，以色列强硬派领导人沙龙强行进入伊斯兰圣地阿克萨清真寺，引发了巴以间一场旷日持久的流血冲突。2001年3月沙龙政府上台以后，巴以关系更加恶化。阿拉伯与以色列矛盾概况阿拉伯国家和以色列之间矛盾的实质是领土问题，双方的领土争端是在过去几十年中陆续形成的。1947年联合国安理会通过的巴勒斯坦分治决议，把总面积为2·6万多平方公里的巴勒斯坦领土一分为二，14477平方公里划给犹太人建以色列国，11655平方公里划给阿拉伯人建立巴勒斯坦，并将耶路撒冷暂定为“国际城市”，即归属未定。在以色列建国的第二天，即1948年5月15日爆发的阿以战争中，以色列吞并了划归给巴勒斯坦的6200多平方公里的土地，并强行占领了西耶路撒冷。当时的约旦国王阿卜杜拉占领了划归巴勒斯坦的约旦河西岸领土，包括东耶路撒冷，共5268平方公里。1967年第三次中东战争中，以色列占领了约旦河西岸和加沙地带，同时还占领了6000多平方公里的埃及西奈半岛、1600平方公里的叙利亚戈兰高地、埃及管辖的加沙地带，又从约旦手中夺走了东耶路撒冷，并宣布整个耶路撒冷为以色列的首都。1982年黎巴嫩战争中，以色列又占领了黎巴嫩南部一条10－15公里宽的狭长地带。根据1978年埃以达成的戴维营协议，以色列把西奈半岛归还了埃及。1974年，以色列曾把戈兰高地的一部分退还给叙利亚，但继续占领戈兰高地其余的700平方公里的土地，并于1981年宣布将其并吞。近几年来，以色列在它所占领的阿拉伯领土上大量兴建犹太移民定居点。在约旦河西岸和加沙地带，以色列已建立200个定居点，犹太移民达10·4万。以色列的犹太移民政策是谋求通过改变其占领的阿拉伯领土上的人口结构，建立一个从约旦河直至地中海的大以色列国。多年来，阿拉伯国家要求以色列遵照联合国242号和338号决议，在被占领土上停止兴建犹太移民定居点，撤出1967年其占领的领土，以“土地换和平”。以色列却认为，西奈半岛归还埃及后，它已完成履行联合国决议的要求，现在只需要以“和平换和平”。巴勒斯坦人民要求在被占领土上建立自己独立的国家，以色列却只顾同西岸和加沙地带的代表讨论“有限自治”问题。叙利亚要求以色列归还戈兰高地，黎巴嫩要求以色列撤出黎巴嫩南部，而以色列却一再表示坚持“寸土不让”。以巴分治和以色列建国公元70年，古罗马大军占领耶路撒冷，摧毁犹太教圣殿。公元135年，犹太人被逐出巴勒斯坦，由此开始了持续1800多年的漂泊生涯。从被逐出故土那天起，犹太人就没有忘记过重返故园。19世纪末，欧洲出现了大规模反犹太主义浪潮，犹太复国主义的思潮和运动也由此相应兴起。1881年，俄籍犹太医生平斯克尔出版了《自我解放》一书，提出了建立犹太民族国家的想法。该书被认为是犹太复国主义的发端。1896年，匈牙利犹太律师赫茨尔又出版了《犹太国》一书，完整地提出了犹太复国主义的思想。针对当时欧洲到处可以听到的“犹太人滚出去”的口号，他这样写道：“我现在要以最简单的形式提出这个问题：我们现在要‘出去’吗？到哪里去呢？”“应该把地球的某一部分的主权授予我们，其面积足以满足一个民族的正常需要；其余的事情将由我们自己来做。”赫茨尔的著作在犹太人中引起了很大的反响，但这个民族家园究竟建在何处，犹太人内部也有过分歧。他们设想过在南非和阿根廷，还认真考虑过乌干达，并为之进行过投票。直到1897年8月29日在瑞士巴塞尔召开的第一次世界犹太复国主义者代表大会，才将其最终定在犹太人心目中的文化根——巴勒斯坦。这次大会提出，犹太人应建立“一个得到公众承认的、有法律保障的家园（或国家）”。与此同时，“世界犹太复国主义组织”成立并开始活动。他们组织犹太人向许多世纪以来阿拉伯人聚居的巴勒斯坦移民，并成立了“犹太国民基金”和“巴勒斯坦土地开发公司”等相应机构。这次大会召开的1897年，被认为是犹太人将自己的家园梦想开始付诸实践的一年，也被认为是巴以争端的开始之年。从《贝尔福宣言》到《巴勒斯坦白皮书》第一次世界大战期间，巴勒斯坦被英军占领，战后成为英国的“委任统治地”。1917年11月2日，英国外交大臣贝尔福写信给犹太复国主义者联盟副主席罗斯查尔德，声称“英王陛下政府赞成在巴勒斯坦建立一个犹太人的民族国家，并将尽最大努力促其实现”。此信后被称为《贝尔福宣言》。犹太人据此开始向巴勒斯坦大批移民。但是，此举遭到巴勒斯坦当地阿拉伯人的强烈反对，他们以暴动和罢工的方式向英国施加压力，要求限制犹太人移民。这场动乱一直持续了3年之久。与此同时，在纳粹迫害下生计无着的犹太人继续向巴勒斯坦大批移民，至1939年，移居巴勒斯坦的犹太人总数已增加到5万人。1936至1939年期间，英国曾建议在巴勒斯坦分别建立一个犹太人国家（面积远比后来联合国划定的小）和一个阿拉伯人国家，但被阿拉伯人拒绝。1939年5月，英国政府害怕进一步激起阿拉伯各国的反抗，遂主动向阿拉伯各国示好，提出了所谓的《巴勒斯坦白皮书》。白皮书提出：在今后5年中，每年只限移入5万名犹太人；限制犹太人购买阿拉伯人的土地，准备把巴勒斯坦逐步移交给一个阿拉伯人占多数的当地政府，犹太人可在该政府管辖下实行高度自治。阿拉伯人的动乱是平息了，但是，在对立情绪强烈的犹太人与阿拉伯人之间建立信任，显然不是一件容易的事。《巴勒斯坦白皮书》公布之时，恰是欧洲犹太人为逃避纳粹大屠杀，苦苦寻求安身立命的绿洲之日。在纳粹惨绝人寰的大屠杀中，全世界1/3的犹太人被杀害，遇难者总数达600万，欧洲犹太人所剩无几。英国在向德国宣战前，由于坚持白皮书的立场，不让受迫害的德国和奥地利犹太人进入巴勒斯坦，使得当地犹太人和托管当局处在了战争边缘。只是基于对德国法西斯的共同仇恨，才使暴力活动有所限制。但是，在战时，犹太突击队从未停止过对拦截非法移民的英军设施的破坏。联合国第181号决议和以色列立国二战结束后，从纳粹集中营里解放出来的几十万波兰犹太囚徒，成了无家可归之人。他们不能返回故园，因为此时在波兰各地相继发生了杀害返乡犹太人的事件；除了几个北欧国家之外，饱受战争蹂躏的西欧国家无力收容他们；连素以移民国家著称的美国都不愿敞开大门。此时，惟一张开臂膀欢迎他们的，就是巴勒斯坦的犹太社区。由于英国继续坚持白皮书的政策，导致犹太突击队同英国托管当局的冲突不断升级。犹太人炸路断桥，袭击拘禁非法移民的营地，暗杀英国官员。对英国而言，这将是一场不得人心的战争。此时，希特勒杀害600万犹太人的罪行，正被逐步揭露，国际舆论一边倒地同情犹太人。让那些被解放的波兰犹太人继续住集中营，实在是说不过去。随着轴心国秘密文件的曝光，英国当年拒绝意大利的提议、不同意德国和奥地利犹太人经意大利转送巴勒斯坦的决定，也大白于天下，舆论视英国为残杀犹太人的帮凶。在国际舆论的压力下，英国决定从巴勒斯坦脱身。1947年2月15日，英国宣布把巴勒斯坦这块烫手山芋转交联合国。1947年11月29日，第二届联合国大会以33票赞成、13票反对（其中10个是伊斯兰国家）、10票弃权的结果，表决通过了巴勒斯坦分治的决议，即联合国第181号决议。决议规定：英国于1948年8月1日之前结束在巴勒斯坦的委任统治，并撤出其军队；两个月后，在巴勒斯坦的土地上建立两个国家，即阿拉伯国和犹太国。根据分治决议的蓝图，阿拉伯国国土可达11203平方公里，约占当时巴勒斯坦总面积的43％，人口中阿拉伯人为5万人，犹太人为1万人；犹太国国土为14942平方公里，约占巴勒斯坦总面积的57％，人口中阿拉伯人为7万人，犹太人为8万人。决议还规定：成立耶路撒冷市国际特别政权，由联合国来管理。苏联出于争取以色列执政的工党的考虑，一改从帝俄时期就固有的反犹态度，为以色列建国出了大力，并对以色列国的建立和巩固给予了外交和军事上的支持。苏联常驻联合国代表葛罗米柯在联大一番感人的演讲，对181号决议的顺利通过起了重要作用。而曾在《贝尔福宣言》中信誓旦旦地表示支持犹太人复国的英国，却在此时投了弃权票。当时，巴勒斯坦地区的阿拉伯人有120多万，占总人口的2/3强。但分治决议中的阿拉伯国的领土只占巴勒斯坦总面积的43％。更令阿拉伯人难以容忍的是，阿拉伯国的领土支离破碎，互不相连，大部分是丘陵和贫瘠地区。犹太国则不然，犹太人虽仅有60万，不到总人口的1/3，然而其领土却占巴勒斯坦总面积的57％，大部分又位处沿海地带，土地肥沃。1948年5月14日下午，特拉维夫现代艺术博物馆前面的广场上，挤满了犹太人。下午4时，身高6米的“以色列建国之父”本—古里安宣布《以色列国独立宣言》。本—古里安就任以色列第一任总理。以色列建国的消息通过电波传遍了全世界，大部分国家作出了积极的反应。本—古里安宣布建国17分钟后，美国白宫新闻秘书查理·罗斯向记者宣布：美国承认以色列。承认以色列的文告是美国人在还不知道这个新国家叫什么名字的时候就拟好的。当得知这个国家取名“以色列”时，杜鲁门总统用笔将文告上的“犹太国”字样划去，改为“以色列”。5月17日，苏联宣布承认以色列。建国次日即爆发战争1948年5月15日，也就是以色列宣布建国的第二天，英国宣布结束在巴勒斯坦的委任统治。当天，阿拉伯联盟国家埃及、伊拉克、黎巴嫩、叙利亚以及外约旦（1950年改称约旦）的军队相继进入巴勒斯坦，同时，阿拉伯联盟发表声明，宣布对以色列处于战争状态，第一次中东战争由此爆发。这次战争史称“巴勒斯坦战争”。与以后的几次中东战争不同，英美两国出于在阿拉伯世界的长远战略考虑，在巴勒斯坦战争中站到了阿拉伯人一边。倒是苏联为争取这个新生的国家，对以色列给予了充分的支持。当时在苏联控制之下的捷克斯洛伐克不仅为以色列提供了大量的军火，而且为以色列提供专用机场、建立空中走廊，为以色列训练空军和伞兵部队。战争进行之时，几名驻欧美国空军犹太裔士兵冒着军法审判的危险，偷了3架重型轰炸机，在捷克斯洛伐克的机场装满炸弹后，起飞轰炸开罗和大马士革。由于参战的阿拉伯各国彼此之间心存疑忌、内部不和，外约旦国王阿卜杜拉和埃及国王法鲁克各打算盘，使得只有游击队实力的以色列取得了战争的主动权。7月中旬，在英、美的催促下，以色列宣布停火，但零星战斗持续到1949年。这次战争后，巴勒斯坦被分为三部分：以色列占领了巴勒斯坦总面积的78％，超过“分治决议”规定面积5700多平方公里；约旦河西岸归约旦管辖；加沙地带归埃及管辖。近百万巴勒斯坦人被逐出家园成为难民。第一次中东战争的失败使周围阿拉伯国家备感耻辱，到处弥漫着革命的气息。1949年3月、8月和12月，叙利亚先后3次发生政变。1951年7月，约旦国王阿卜杜拉父子被巴勒斯坦难民刺杀。阿卜杜拉国王18岁的孙子侯赛因由于子弹击中了祖父亲手别在他胸口上的一枚勋章而幸免于难，于1953年继位成为约旦哈希姆王国国王。1952年7月，埃及军人推翻法鲁克王朝，自由军官组织领导人纳赛尔于1956年6月成为总统。五次中东战争简介第一次中东战争（1948—1949）：又称巴勒斯坦战争，以色列称“独立战争”。1948年5月14日，以色列宣布建国。次日凌晨，外约旦、伊拉克、叙利亚、埃及等阿拉伯国家出兵进攻以色列。第二次中东战争（1956—1957）：又称苏伊士运河战争，以色列称“西奈战役”。1956年10月，英、法、以色列借口埃及宣布苏伊士运河公司收归国有和禁止以船只通过运河与蒂朗海峡，联合向埃及发动进攻。第三次中东战争（1967）：又称“六五战争”，阿拉伯国家称“六月战争”，以色列称“六天战争”。1967年，以色列借口埃及封锁亚喀巴湾，于6月5日晨，对埃及、叙利亚、约旦发动突然袭击。第五次中东战争（1982年6月—9月）：又称黎巴嫩战争。1982年6月6日，以色列出兵占领黎巴嫩14的领土，袭击黎巴嫩境内的巴解组织及其武装力量，并与在黎的叙利亚军队交战。从历史的角度分析

大数据与人工智能论文5000字

人工智能：冲击，还是救赎？人工智能，人类期待的下一个科技新燃点正在试图“引爆”我们的社会交朋友、订餐、打车、网上购物、众筹投资等等，这些我们习以为常的生活技能已经被我们通过众多的社交媒体和App而掌握。然而，如今硅谷再次找到了下一个新燃点——人工智能（AI），试图再次“引爆”我们的世界。截至目前来看，人们对这一科技的未来十分有信心，并且部分学者及科学家，如牛津大学教授卢西亚诺·弗洛里迪，麻省理工斯隆管理学院的埃里克·布莱恩约弗森、安德鲁·麦卡菲等人，认为人工智能或许会成继哥白尼革命、达尔文革命后又一人类自我认知革命，蒸汽机工业革命后的又一机器革命。未来，人工智能究竟会成为人类认知的冲击力量，还是世界时代发展的技术革命救赎？“硅谷独家大王”，《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫，凭借他对互联网发展的惊人洞察力和敏锐度，为我们带来深刻解读。AI与IA《时间线》：尽管AI已经成为当前的热门话题，但是似乎AI还没有被给予一个较为完整的定义。在您看来，AI的定义是什么？马尔科夫：从普遍共识角度来看，AI是一个关注于执行类似人类能力的技术的领域，包括从认知到语音、视觉以及物理运动。因此机器人学是AI的一个子集。值得注意的是，麦克卡尼最初创造了这个词，因为他想创造和替代控制论领域，主要是因为他不喜欢Norbert Wiener。《时间线》：在您的《与机器人共舞》这本书中，您为我们呈现了另一个概念，IA（智能增强）。您能为我们详细解释一下IA吗？马尔科夫：智能增强，即IA，是在20世纪60年代由计算机科学家Douglas Engelbart创造的。Engelbart后来还发明了直到现在我们仍在电脑和网络上使用的电脑鼠标，超文本和其他技术。在提出智能增强一词时，他打算使用各种基于计算机的技术来帮助知识工作者更有效地进行工作。《时间线》：关于AI与IA的发展关系，您认为它们之间是互斥的还是互相支持的？马尔科夫：AI与IA的关系是分歧并悖论的。悖论的原因是如果你增强人类智能，意味着你可能需要较少的人类去处理某个任务。我着手写《与机器人共舞》就是为了探索这两个在过去半个世纪都没有任何联系的截然不同的计算机世界。面对这个挑战，我认为的解决办法即是以人类为中心的工程设计。人机关系与机器人犯罪《时间线》：人机关系一直是很有争议的话题。在您看来最合适的人机关系是怎样的？您是否同意《人工智能时代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能会加剧财富分配不均的观点？马尔科夫：计算机科学家Alan Kay曾说，我们可以选择去设计那些系统作为我们的奴隶，合作伙伴或主人。（他这番话来自黑格尔。）我也赞同通过设计那些可以充当工作同伴的系统来作为解决办法。至于Jerry Kaplan先生提出的关于技术产生更大的财富不平等的观点，我认为相关的证据和情况是复杂的。我看到有一些情况和趋势是反映了他的观点，但是另一些情况确实是与其相背离的。《时间线》：在机器帮人们解决很多问题同时也意味着人类在逐渐被机器简化。例如现在人们使用的智能手机将很多复杂程序简化，用户不用思考太多的操作流程，只要几步简单的操作就可以掌握它的功能，以至于帮助人们解决很多问题。您认为智能机器的“思维”是否会使人类智慧“退化”？马尔科夫：不得不说这确实是个问题，这事关我们怎样设计那些会与我们产生相互作用及相关性的AI。比如说，可能通过使用AI去增强一个医生的决策能力和诊断能力。或者，相反地，可能在AI的协助下使有较浅资历和能力的医生助手来替代医生。哪个是正确的选择呢？我想这是很难决定其一的，但它确实是一个社会选择。《时间线》：现在人们最直观的AI感受除了智能手机外就是目前大热的无人驾驶汽车，但是近期特斯拉无人驾驶汽车车祸死亡事故将安全问题推向舆论风口浪尖。关于最后的追责问题引起人们关注，您如何看待这类问题？在未来，机器人犯罪是否会成为重要的伦理问题之一？马尔科夫：完全无人驾驶要比欧洲、美国、亚洲的工程师所认为的无人驾驶挑战更大。来自技术和监管的挑战使得设计者需要比想象中更多的时间来设计完全无人驾驶系统。关于完全无人驾驶的责任认定问题，最简单的答案就是责任归属制造者。我认为AI技术将很快被滥用，正如现如今我们使用的相关计算机技术被滥用一样。或许，在未来，语音合成将很可能成为社会工程攻击人类诚信的武器。人工智能全球化与产业革命《时间线》：自集成电路发展开始，摩尔定律成为科技发展的默认趋势，但是似乎自大数据、云计算、AI等出现后，摩尔定律在逐渐被打破，您如何看待这种情况？对摩尔定律的突破是否也意味着科技发展的新形式？马尔科夫：摩尔定律的影响现在是失速的。登纳德缩放比例定律（关于处理器时针速度的指数增长）终结于2006年，并且单个晶体管成本的下降终结于2014年。这意味着始于1965年的“搭便车效应”现在已经终结了。我不知道制造技术在未来是否有新的突破，但是目前还未发生什么。这也不意味着计算机进程正在结束，只是未来可能更多的是依赖人类的创造力。《时间线》：随着技术的进步，AI技术已经成为部分国家的战略发展，从德国的工业0到中国的互联网+，AI全球化成为必然趋势，但这一趋势也毫无疑问地在挑战着目前的发展模式，您认为AI的爆发是否会彻底颠覆人类发展成为新一次的产业革命？马尔科夫：不，我认为不会的。AI本质是一种技术，就像汽锤或卡车一样。在任何社会中，它既可用来增强人类能力但也可取代人类。但这依赖于如何使用和部署AI技术。《时间线》：AI和智能机器人的渗透已经开始在影响人类生活了，我们看到在部分行业中，部分职业已经被机器人取代，同时因为AI的出现也衍生出不少新的行业，您认为这一变化是否在预示着AI对产业结构的改变？人类的工作真的会被智能机器抢走吗？您认为人们应该如何应对这一变化？马尔科夫：AI和机器人的到来要比其狂热者所认为的慢很多。这些技术在被演示的时候表现得非常好，但是目前有些技术在现实生活中仍有些不切实际。一些支持者认为，技术的快速发展在未来将是继续的趋势，但是事实上有些证据却表明速度是慢了下来，而不是持续加速。对于AI和机器人的到来，我认为在许多社会中，特别是那些正在加速成熟的国家，例如中国，如果机器人来得及时，那么对于这些国家来说将是很幸运的。中国竞争《时间线》：您能否简单对比下美国AI发展与中国AI发展，有何相同点和不同点？您对中国的AI技术和智能机器人的发展有何看法？对中国的企业家有何建议？马尔科夫：由于贵国政府没有允许我作为一个报道者在贵国工作，所以很抱歉我的观点很有限。不过，有证据表明，中国正在快速追赶美国的创新能力。但是我还没有见到中国计算机科学家和工程师有根本性的突破，大部分都还只是渐进式的发展。《时间线》：目前中国经济和科技在面临一次新的转型，中国逐渐在由“中国制造”转变为“中国创造”，您认为AI的爆发对这一转型会产生怎样的影响？马尔科夫：我认为“中国创造”是一个目标。当新奇的中国技术出现，或是源自中国想法而不是复制美国而产生的新技术平台出现时，那将会非常有意思。

1、交通出行领域：共享单车、共享电车、共享汽车方便了出行，让出行成本降低。智能辅助驾驶系统帮助人们安全驾驶，减少驾驶事故，安全出行。 2、家庭家居领域：智能互联家居在现在生活中应用广泛，它能够帮助人们对生活环境进行智能调控，对房屋进行安全监测、危险预警等，减少了煤气泄露、房屋被盗的风险。一句话打开音乐，一句话打开空调，一句话让生活变得很简单。 3、公共安全领域：人脸、指纹、虹膜等生物特征的识别和大数据的结合，再进行实时监测，人工智能的应用能够加强公安系统的管理和安全预测。由大数据和人工智能构建起来的智慧城市工程，对城市公共安全领域进行从局部到整体的改造，让我们的生活更加安全舒适。 4、手机及互联网娱乐领域：我们接触最多的人工智能领域的应用来自于手机及互联网。手机的语音助手、实时翻译功能、图片文字智能识别提取、听歌识曲、刷脸解锁、拍照优化、相册分类、影像处理、AR特效、VR游戏等等，都不同程度的应用到了人工智能技术。5、医疗健康领域：人工智能在医疗健康领域能够帮助医院对医疗资源进行整合并合理分配，减少资源不必要的浪费。现今医院都会给每一位患者建立一份完整的电子医疗档案，让患者在就医过程中可以向医生提供一份完善清晰的检查报告，避免医生的重复性工作，而且通过人工智能技术对医疗影像的分析，帮助医生进行综合性的判断，增加确诊率。医疗机器人可以帮助医生提高手术精度，提高手术成功率。人们还可以通过人工智能进行身体健康管理，通过对健康状态进行全方位的监测，对身体健康实现全方位的管理。

我觉得主要是温情片吧~小男孩虽是机器人，但对母爱有着惊人的依赖和执着，至始至终深深地爱着那个把她领回去的母亲。是一大催泪片哦~特别是影片的结尾更是让人不禁流下眼泪。蛮感人的，当时在寝室里看的，小男孩忧郁的眼神看了就心疼。

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你不会就想用100积分来换吧~

去图书馆知网上找，这种资料蛮多的

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回答您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有提问大一人工智能课程学习总结，八百字。回答我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢？AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。更多2条 