Ⅰ 人工智慧的畢業論文範文
人工智慧是20世紀計算機科學發展的重大成就，在許多領域有著廣泛的應用。以下是我整理的人工智慧的畢業論文範文的相關資料，歡迎閱讀!
摘要：人工智慧是20世紀計算機科學發展的重大成就，在許多領域有著廣泛的應用。論述了人工智慧的定義，分析了目前在管理、教育、工程、技術、等領域的應用，總結了人工智慧研究現狀，分析了其發展方向。
關鍵詞：人工智慧;計算機科學;發展方向
中圖分類號：TP18
文獻標識碼：A
文章編號：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智慧的定義
人工智慧(Artificial Intelligence，AI)，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。“人工智慧”一詞最初是在1956年美國計算機協會組織的達特莫斯(Dartmouth)學會上提出的。自那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展。由於智能概念的不確定，人工智慧的概念一直沒有一個統一的標准。著名的美國斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授對人工智慧下了這樣一個定義“人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。”而美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為“人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《從“人機大戰”到人機共生》中這樣定義人工智慧：“雖然現在的機器不能思維也沒有“直覺的方程式”，但可以把人處理問題的方式編入智能程序，是不能思維的機器也有智能，使機器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智慧。”諸如此類的定義基本都反映了人工智慧學科的基本思想和基本內容。即人工智慧是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
2人工智慧的應用領域
2.1人工智慧在管理及教學系統中的應用
人工智慧在企業管理中的應用。劉玉然在《談談人工智慧在企業管理中的應用》一文中提到把人工智慧應用於企業管理中，認為要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智慧的關系，了解人工智慧的外延和內涵，搭建人工智慧的應用平台，搞好企業智能化軟體的開發工作，這樣，人工智慧就能在企業決策中起到關鍵的作用。
人工智慧在智能教學系統中的應用。焦加麟，徐良賢，戴克昌(2003)在總結國際上相關研究成果的基礎上，結合其在開發智能多媒體漢德語言教學系統《二十一世紀漢語》的過程中累積的實踐經驗，介紹了智能教學系統的歷史、結構和主要技術，著重討論了人工智慧技術與方法在其中的應用，並指出了當今這個領域上存在的一些問題。
2.2人工智慧專家系統在工程領域的應用
人工智慧專家系統在醫學中的應用。國外最早將人工智慧應用於醫療診斷的是MYCIN專家系統。1982年，美國Pittsburgh大學Miller發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist 2I內科計算機輔助診斷系統的研究成果，1977年改進為Internist 2Ⅱ，經過改進後成為現在的CAU-CEUS，1991年美國哈佛醫學院Barnett等開發的DEX-PLAIN，包含有2200種疾病和8000種症狀。我國研製基於人工智慧的專家系統始於上世紀70年代末，但是發展很快。早期的有北京中醫學院研製成“關幼波肝炎醫療專家系統”，它是模擬著名老中醫關幼波大夫對肝病診治的程序。上世紀80年代初，福建中醫學院與福建計算機中心研製的林如高骨傷計算機診療系統。其他如廈門大學、重慶大學、河南醫科大學、長春大學等高等院校和其他研究機構開發了基於人工智慧的醫學計算機專家系統，並成功應用於臨床。
人工智慧在礦業中的應用。與礦業有關的第一個人工智慧專家系統是1978年美國斯坦福國際研究所的礦藏勘探和評價專家系統PROSPECTOR，用於勘探評價、區域資源估值和鑽井井位選擇等。20世紀80年代以來，美國礦山局匹茲堡研究中心與其它單位合作開發了預防煤礦巷道底臌、瓦斯治理和煤塵控制的專家系統;弗尼吉亞理工學院及州立大學研製了模擬連續開采過程中開采、裝載、運輸、頂板錨固和設備檢查專家系統Consim;阿拉斯加大學編寫了地下煤礦采礦方法選擇專家系統。
2.3人工智慧在技術研究中的應用
人工智慧在超聲無損檢測中的應用。在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛採用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質，形狀和大小進行判斷和歸類;專家在傳統超聲無損檢測與智能超聲無損檢測之間架起了一座橋梁，它能把一般的探傷人員變成技術熟練。經驗豐富的專家。所以在實際應用中這種智能超聲無損檢測有很大的價值。
人工智慧在電子技術方面的應用。沈顯慶認為可以把人工智慧和模擬技術相結合，以單片機硬體電路為專家系統的知識來源，建立單片機硬體配置專家系統，進行故障診斷，以提高糾錯能力。人工智慧技術也被引入到了計算機網路領域，計算機網路安全管理的常用技術是防火牆技術，而防火牆的核心部分就是入侵檢測技術。隨著網路的迅速發展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統的防範手段已遠遠不能滿足現實的需要，把人工智慧技術應用到網路安全管理領域，大大提高了它的安全性。馬秀榮等在《簡述人工智慧技術在網路安全管理中的應用》一文中具體介紹了如何把人工智慧技術應用於計算機網路安全管理中，起到了很好的安全防範作用。
3人工智慧的發展方向
3.1人工智慧的發展現狀
國外發展現狀。目前，AI技術在美國、歐洲和日本發展很快。在AI技術領域十分活躍的IBM公司。已經為加州勞倫斯・利佛摩爾國家實驗室製造了號稱具有人腦的千分之一的智力能力的“ASCII White”電腦，而且正在開發的更為強大的新超級電腦――“藍色牛仔(blue jean)”，據其研究主任保羅・霍恩稱，預計“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當。麻省理工學院的AI實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為，該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏並將其在鼓上演奏出來。由於人工智慧有著廣大的發展前景，巨大的發展市場被各國和各公司所看好。除了IBM等公司繼續在AI技術上大量投入，以保證其領先地位外，其他公司在人工智慧的分支研究方面，也保持著一定的投入比例。微軟公司總裁比爾・蓋茨在美國華盛頓召開的AI(人工智慧)國際會議上進行了主題演講，稱微軟研究院目前正致力於AI的基礎技術與應用技術的研究，其對象包括自我決定、表達知識與信息、信息檢索、機械學習、數據採集、自然語言、語音筆跡識別等。
我國人工智慧的研究現狀。很長一段時間以來，機械
和自動控制專家們都把研製具有人的行為特徵的類人性機器人作為奮斗目標。中國國際科技大學在國家863計劃和自然科學基金支持下，一直從事兩足步行機器人、類人性機器人的研究開發，在1990年成功研製出我國第一台兩足步行機器人的基礎上，經過科研10年攻關，於2000年11月，又成功研製成我國第一台類人性機器人。它有人一樣的身軀、四肢、頭頸、眼睛，並具備了一定的語言功能。它的行走頻率從過去的每六秒一步，加快到每秒兩步;從只能平靜地靜態不行，到能快速自如的動態步行;從只能在已知的環境中步行，到可在小偏差、不確定環境中行走，取得了機器人神經網路系統、生理視覺系統、雙手協調系統、手指控制系統等多項重大研究成果。
3.2人工智慧發展方向
在信息檢索中的應用。人工智慧在網路信息檢索中的應用，主要表現在：①如何利用計算機軟硬體系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術，包括機器感知、機器思維、機器行為，即知識獲取、知識處理、知識利用的過程。②由於網路知識信息既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識，這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素，對其進行推理，需要利用人工智慧的研究成果。
基於專家系統的入侵檢測方法。入侵檢測中的專家系統是網路安全專家對可疑行為的分析後得到的一套推理規則。一個基於規則的專家系統能夠在專家的指導下，隨著經驗的積累而利用自學習能力進行規則的擴充和修正，專家系統對歷史記錄的依賴性相對於統計方法較小，因此適應性較強，可以較靈活地適應廣普的安全策略和檢測要求。這是人工智慧發展的一個主要方向。
人工智慧在機器人中的應用。機器人足球系統是目前進行人工智慧體系統研究的熱點，其即高科技和娛樂性於一體的特點吸引了國內外大批學者的興趣。決策系統主要解決機器人足球比賽過程中機器人之間的協作和機器人運動規劃問題，在機器人足球系統設計中需要將人工智慧中的決策樹、神經網路、遺傳學的等演算法綜合運用，隨著人工智慧理論的進一步發展，將使機器人足球有長足的發展。
4結語
由上述的討論我們可以看到，目前人工智慧的應用領域相當廣泛。無論是學術界還是應用領域對人工智慧都高度重視。人工智慧良好的發展和應用前景，要求我們必須加大研究和投入力度，以使人工智慧的發展能為人類服務。
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Ⅱ 淺談計算機人工智慧論文
近年來，隨著信息技術以及計算機技術的不斷發展，人工智慧在計算機中的應用也隨之加深，其被廣泛應用於計算機的各個領域。下面是我給大家推薦的淺談計算機人工智慧論文，希望大家喜歡!
《計算機在人工智慧中的應用研究》
摘要：近年來，隨著信息技術以及計算機技術的不斷發展，人工智慧在計算機中的應用也隨之加深，其被廣泛應用於計算機的各個領域。本文針對計算機在人工智慧中的應用進行研究，闡述了人工智慧的理論概念，分析當前其應用於人工智慧所存在的問題，並介紹人工智慧在部分領域中的應用。
關鍵詞：計算機;人工智慧;應用研究
一、前言
人工智慧又稱機器智能，來自於1956年的Dartmouth學會，在這學會上人們最初提出了“人工智慧”這一詞。人工智慧作為一門綜合性的學科，其是在計算機科學、資訊理論、心理學、神經生理學以及語言學等多種學科的互相滲透下發展而成。在計算機的應用系統方面，人工智慧是專門研究如何製造智能系統或智能機器來模仿人類進行智能活動的能力，從而延伸人們的科學化智能。人工智慧是一門富有挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學與哲學。人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是其應用分支之一。數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言及思維領域，人工智慧學科須借用數學工具。數學在標准邏輯及模糊數學等范圍發揮作用，其進入人工智慧學科，兩者將互相促進且快速發展。
二、人工智慧應用於計算機中存在的問題
(一)計算機語言理解的弱點。當前，計算機尚未能確切的理解語言的復雜性。然而，正處於初步研製階段的計算機語言翻譯器，對於演算法上的規范句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的信息多來自於上下文的關系以及自身掌握的知識。人們在日常生活中的個人見解、社會見解以及文化見解給句子附加的意義帶來很大影響。
(二)模式識別的疑惑。採用計算機進行研究及開展模式識別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產品進行實際應用，但其理論以及方法和人的感官識別機制決然不同。人的形象思維能力以及識別手段，即使是計算機中最先進的識別系統也無法達到。此外，在現實社會中，生活作為一項結構寬松的任務，普通的家畜均能輕易對付，但機器卻無法做到，這並不意味著其永久不會，而是暫時的。
三、人工智慧在部分領域中的應用
伴隨著AI技術的快速發展，當今時代的各種信息技術發展均與人工智慧技術密切相關，這意味著人工智慧已廣泛應用於計算機的各個領域，以下是筆者對於人工智慧應用於計算機的部分領域進行闡述。具體情況如下。
(一)人工智慧進行符號計算。科學計算作為計算機的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數值的計算，如求函數值。其次是符號的計算，亦稱代數運算，是一種智能的快速的計算，處理的內容均為符號。符號可代表實數、整數、復數以及有理數，或者代表集合、函數以及多項式等。隨著人工智慧的不斷發展以及計算機的逐漸普及，多種功能的計算機代數系統軟體相繼出現，如Maple或Mathematic。由於這些軟體均用C語言寫成，因此，其可在多數的計算機上使用。
(二)人工智慧用於模式識別。模式識別即計算機通過數學的技術方法對模式的判讀及自動處理進行研究。計算機模式識別的實現，是研發智能機器的突破點，其使人類深度的認識自身智能。其識別特點為准確、快速以及高效。計算機的模式識別過程相似於人類的學習過程，如語音識別。語音識別即為使計算機聽懂人說
的話而進行自動翻譯，如七國語言的口語自動翻譯系統。該系統的實現使人們出國時在購買機票、預定旅館及兌換外幣等方面，只需通過國際互聯網及電話網路，即可用電話或手機與“老外”進行對話。
(三)人工智慧計算機網路安全中的應用。當前，在計算機的網路安全管理中常見的技術主要有入侵檢測技術以及防火牆技術。防火牆作為計算機網路安全的設備之一，其在計算機的網路安全管理方面發揮重要作用。以往的防火牆尚未有檢測加密Web流量的功能，原因在於其未能見到加密的SSL流中的數據，無法快速的獲取SSL流中的數據且未能對其進行解密。因而，以往的防火牆無法有效的阻止應用程序的攻擊。此外，一般的應用程序進行加密後，可輕易的躲避以往防火牆的檢測。因此，由於以往的防火牆無法對應用數據流進行完整的監控，使其難以預防新型攻擊。新型的防火牆是通過利用統計、概率以及決策的智能方法以識別數據，達到訪問受到許可權的目地。然而此方法大多數是從人工智慧的學科中採取，因此，被命名為“智能防火牆”。
(四)人工智慧應用於計算機網路系統的故障診斷。人工神經網路作為一種信息處理系統，是通過人類的認知過程以及模擬人腦的組織結構而成。1943年時，人工神經網路首次被人提出並得到快速發展，其成為了人工智慧技術的另一個分支。人工神經網路通過自身的優點，如聯想記憶、自適應以及並列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關注，並且發揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開辟新的道路。人工神經網路的診斷方法異於專家系統的診斷方法，其通過現場眾多的標准樣本進行學習及訓練，加強調整人工神經網路中的閥值與連接權，使從中獲取的知識隱藏分布於整個網路，以達到人工神經網路的模式記憶目的。因此，人工神經網路具備較強的知識捕捉能力，能有效處理異常數據，彌補專家系統方法的缺陷。
四、結束語
總而言之，人工智慧作為計算機技術的潮流，其研究的理論及發現決定了計算機技術的發展前景。現今，多數人工智慧的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應加強人工智慧技術的研究及開發，只有對其應用於各領域中存在的問題進行全面分析，並對此採取相應措施，使其順利發展。人工智慧技術的發展將給人們的生活、學習以及工作帶來極大的影響。
參考文獻：
[1]楊英.智能型計算機輔助教學系統的實現與研究[J].電腦知識與技術,2009,9
[2]毛毅.人工智慧研究熱點及其發展方向[J].技術與市場,2008,3
[3]李德毅.網路時代人工智慧研究與發展[J].智能系統學報,2009,1
[4]陳步英,馮紅.人工智慧的應用研究[J].邢台職業技術學院學報,2008,1
Ⅲ 關於智能計算機的論文
智能計算機迄今未有公認的定義。在工具書中的解釋為能存儲大量信息和知識，會推理(包括演繹與歸納)，具有學習功能，是現代計算技術、通信技術、人工智慧和仿生學的有機結合，供知識處理用的一種工具。下面是我為大家整理的關於智能計算機的論文，希望大家喜歡!
關於智能計算機的論文篇一
《計算機在人工智慧中的應用研究》
摘要：近年來，隨著信息技術以及計算機技術的不斷發展，人工智慧在計算機中的應用也隨之加深，其被廣泛應用於計算機的各個領域。本文針對計算機在人工智慧中的應用進行研究，闡述了人工智慧的理論概念，分析當前其應用於人工智慧所存在的問題，並介紹人工智慧在部分領域中的應用。
關鍵詞：計算機;人工智慧;應用研究
一、前言
人工智慧又稱機器智能，來自於1956年的Dartmouth學會，在這學會上人們最初提出了“人工智慧”這一詞。人工智慧作為一門綜合性的學科，其是在計算機科學、資訊理論、心理學、神經生理學以及語言學等多種學科的互相滲透下發展而成。在計算機的應用系統方面，人工智慧是專門研究如何製造智能系統或智能機器來模仿人類進行智能活動的能力，從而延伸人們的科學化智能。人工智慧是一門富有挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學與哲學。人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是其應用分支之一。數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言及思維領域，人工智慧學科須借用數學工具。數學在標准邏輯及模糊數學等范圍發揮作用，其進入人工智慧學科，兩者將互相促進且快速發展。
二、人工智慧應用於計算機中存在的問題
(一)計算機語言理解的弱點。當前，計算機尚未能確切的理解語言的復雜性。然而，正處於初步研製階段的計算機語言翻譯器，對於演算法上的規范句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的信息多來自於上下文的關系以及自身掌握的知識。人們在日常生活中的個人見解、社會見解以及文化見解給句子附加的意義帶來很大影響。
(二)模式識別的疑惑。採用計算機進行研究及開展模式識別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產品進行實際應用，但其理論以及方法和人的感官識別機制決然不同。人的形象思維能力以及識別手段，即使是計算機中最先進的識別系統也無法達到。此外，在現實社會中，生活作為一項結構寬松的任務，普通的家畜均能輕易對付，但機器卻無法做到，這並不意味著其永久不會，而是暫時的。
三、人工智慧在部分領域中的應用
伴隨著AI技術的快速發展，當今時代的各種信息技術發展均與人工智慧技術密切相關，這意味著人工智慧已廣泛應用於計算機的各個領域，以下是筆者對於人工智慧應用於計算機的部分領域進行闡述。具體情況如下。
(一)人工智慧進行符號計算。科學計算作為計算機的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數值的計算，如求函數值。其次是符號的計算，亦稱代數運算，是一種智能的快速的計算，處理的內容均為符號。符號可代表實數、整數、復數以及有理數，或者代表集合、函數以及多項式等。隨著人工智慧的不斷發展以及計算機的逐漸普及，多種功能的計算機代數系統軟體相繼出現，如Maple或Mathematic。由於這些軟體均用C語言寫成，因此，其可在多數的計算機上使用。
(二)人工智慧用於模式識別。模式識別即計算機通過數學的技術方法對模式的判讀及自動處理進行研究。計算機模式識別的實現，是研發智能機器的突破點，其使人類深度的認識自身智能。其識別特點為准確、快速以及高效。計算機的模式識別過程相似於人類的學習過程，如語音識別。語音識別即為使計算機聽懂人說
的話而進行自動翻譯，如七國 語言的口語自動翻譯系統。該系統的實現使人們出國時在購買機票、預定旅館及兌換外幣等方面，只需通過國際互聯網及電話 網路，即可用電話或手機與“老外”進行對話。
(三)人工智慧 計算機網路安全中的 應用。當前，在計算機的網路安全 管理中常見的技術主要有入侵檢測技術以及防火牆技術。防火牆作為計算機網路安全的設備之一，其在計算機的網路安全管理方面發揮重要作用。以往的防火牆尚未有檢 測加密Web流量的功能，原因在於其未能見到加密的SSL流中的數據，無法快速的獲取SSL流中的數據且未能對其進行解密。因而，以往的防火牆無法有效的阻止應用程序的攻擊。此外，一般的應用程序進行加密後，可輕易的躲避以往防火牆的檢測。因此，由於以往的防火牆無法對應用數據流進行完整的監控，使其難以預防新型攻擊。新型的防火牆是通過利用 統計、概率以及決策的智能方法以識別數據，達到訪問受到許可權的目地。然而此方法大多數是從人工智慧的學科中採取，因此，被命名為“智能防火牆”。
(四)人工智慧應用於計算機網路系統的故障診斷。人工神經網路作為一種信息處理系統，是通過人類的認知過程以及模擬人腦的 組織結構而成。1943年時，人工神經網路首次被人提出並得到快速 發展，其成為了人工智慧技術的另一個分支。人工神經網路通過自身的優點，如聯想記憶、自適應以及並列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關注，並且發揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開辟新的道路。人工神經網路的診斷方法異於專家系統的診斷方法，其通過現場眾多的標准樣本進行學習及訓練，加強調整人工神經網路中的閥值與連接權，使從中獲取的知識隱藏分布於整個網路，以達到人工神經網路的模式記憶目的。因此，人工神經網路具備較強的知識捕捉能力，能有效處理異常數據，彌補專家系統方法的缺陷。
四、結束語
總而言之，人工智慧作為計算機技術的潮流，其研究的理論及發現決定了計算機技術的發展前景。現今，多數人工智慧的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應加強人工智慧技術的研究及開發，只有對其應用於各領域中存在的問題進行全面分析，並對此採取相應措施，使其順利發展。人工智慧技術的發展將給人們的生活、學習以及 工作帶來極大的影響。
參考文獻：
[1]楊英.智能型計算機輔助教學系統的實現與研究[J].電腦知識與技術,2009,9
[2]毛毅.人工智慧研究 熱點及其發展方向[J].技術與市場,2008,3
[3]李德毅.網路時代人工智慧研究與發展[J].智能系統學報,2009,1
[4]陳步英,馮紅.人工智慧的應用研究[J].邢台 職業技術學院學報,2008,1
關於智能計算機的論文篇二
《基於智能計算的計算機網路可靠性分析》
摘 要：當今社會是一個信息化社會，網路化應用已經遍及生產、生活、科研等各個領域，計算機網路化已經成為一種趨勢，計算機網路的可靠性研究也越來越得到計算機業界的廣泛重視。本文主要論述了智能粒度計算分割理論方法，採用動態數組分層實現計算機網路系統最小路集運算，闡述了計算機網路系統可靠性分析的手段。
關鍵詞：智能演算法;計算機網路;可靠性分析
1 影響計算機網路可靠性的因素
1.1 用戶設備。用戶設備是提供給用戶使用的終端設備，其功能是否可靠深刻影響著用戶的使用感受，而且還會對計算機網路的可靠性產生重要影響。確保用戶終端在使用過程中的可靠性是計算機網路運行過程中日常維護的重要組成部分，用戶終端的交互能力越高，其網路就越可靠。
1.2 傳輸交換設備。傳輸設備包括了傳輸線路和傳輸設備，在實踐中，如果是由於傳輸線路原因造成的計算機網路故障，一般是比較難以發覺的，有時候為了找出這一故障原因所在，所需要耗費的工作量是比較大的。所以，在安裝傳輸設備的時候要採用標准化的通信線路和布線系統，而且要充分考慮到冗餘和容錯能力，以最大程度保障網路的可靠性。在條件允許的情況下，最好採用雙成線布線方式，以便在出現故障的時候可以切換網路線路。
1.3 網路管理。在一些比較大型的網路設備結構中，所使用的網路產品和設備都是不同的生產廠商生產的，規模比較大，結構也相對比較復雜。提高計算機網路的可靠性，可以保證信息傳輸具備完整性、降低信息丟失的發生率、減少故障及誤碼的發生率。提高計算機網路的可靠性需要採用先進的網路管理技術對運行中的網路參數進行實時採集，並排除存在的故障。
1.4 網路拓撲結構。網路拓撲結構是指採用傳輸介質將各種設備相互連接布局起來，主要體現在網路設備間在物理上的相互連接。計算機網路拓撲結構關繫到整個網路的規劃結構，是關繫到計算機網路可靠性的重要決定因素之一。網路拓撲結構的性能主要受到網路技術、網路規模、用戶分布和傳輸介質等因素的影響。隨著人們對網路性能要求的提高，現在計算機網路拓撲結構需要滿足更多的要求，比如容錯直徑、寬直徑、限制連通度、限制容錯直徑等等。這些參數更加能夠精確的衡量計算機網路的可靠性和容錯性，以實現計算機網路規劃的科學性和可靠性。
2 基於智能計算的網路可靠性分析
2.1 基於智能計算的網路可靠性概念。計算機網路系統的組成部分包括了節點和連接節點的弧，節點又可以分為輸入節點(只有輸出弧但沒有節點屬於輸入弧的)、輸出節點(只有輸入弧而沒有輸出弧的節點)和中間節點(非輸入、輸出節點);網路又可以分為有向網路(全部都是由有向弧組成的網路)、無向網路(全部由無向弧組成的網路)以及混合網路(包含了有向弧和無向弧)。在一些結構比較復雜的網路系統中，為了能夠准確分析系統的可靠性，一般會用網路圖來表示。在分析網路可靠性的時候，我們通常會做這樣的簡化：系統或弧只存在正常和故障兩種狀態;無向弧不同方向都有相同的可靠度;任何一條弧發生故障都不會影響到其他弧的正常使用。
2.2 網路系統最小路集的節點遍歷法。求網路系統最小路集的方法一般有以下三種方法：其一，鄰接矩陣又叫聯絡矩陣法，其原理就是對一個矩陣進行乘法和多次乘法運算，這種方法比較適合節點不多的網路進行手算操作，但在節點數非常多的時候就不太適合了，因為那樣運算量會很大，對計算機的容量要求也很高，運算時間也很長，不太適合這種方法;其二，布爾行列式法，該種方法類似於求矩陣行列式，這種方法比較容易理解，操作簡便，可以用手工處理，但是在節點比較多的網路中的應用就比較繁瑣;其三，節點遍歷法以其條理清晰、能夠求解多節點數的復雜網路而被廣泛使用，但是該方法判斷條件較多，在考慮欠周全的時候容易出現差錯。求網路系統最小路集的基本方法是：從輸入節點I開始逐個點遍歷，一直到輸出點L，直到找到所有的最小路集為止，在這個過程中需要作出以下幾個判斷：判斷當前節點是否有跟之前的節點重復;判斷是否有找到最小路集;判斷是否已經完成所有最小路集的尋找。
2.3 基於智能粒度計算分割的計算機網路系統最小路集運算。粒是論域上的一簇點，而這些點往往難以被區別、接近，或者是跟某種功能結合在一起，而粒計算是蓋住許多具體領域的問題求解方法的一把大傘，具體表現為區間分析、分治法、粗糙集理論。基於智能粒度計算改進節點遍歷法的計算機網路系統最小路集運算方法一般作如下操作：首先是將傳統網路系統最小路集節點遍歷計算方法中的二維數組用一維表示出來，容易表示為n-1，這是因為n節點的網路系統最小路集的最大路長小於或等於n-1，即是啟用一維動態數組，從輸入節點到輸出節點，逐個節點遍歷，並將結果存放在一維數組中，當找到最小路集之後，就可以將結果寫入到硬碟的文件中，再繼續尋找下一個最小路集，找到後寫入硬碟文件，依次類推下去直到找到所有的最小路集，釋放一維動態數組;其次，將融入到運算中的數組以動態的方式參與到運算中去，完成運算功能後就立即釋放掉，這樣就可以節省內存空間，提高整體的運算速度;再者，根據節點表示的最小路集文件，將其轉變成用弧表示的最小路集，並儲存起來以便於後續的相關計算;最後，利用智能粒度計算分割對象理論方法，採用動態數組分層實現，從而實現對計算機網路系統的可靠性分析。
3 計算機網路可靠性的實現
3.1 計算機網路層次、體系結構設計。可靠的計算機網路除了要配套先進的網路設備，且其網路層次結構和體系結構也要具備先進性，科學合理的網路層次和體系結構設計可以將網路設備的性能充分的發揮出來。網路層次設計就是要將分布式的網路服務隨著網路吞吐量的增多而搭建起規模化的高速網路分層設計模型。網路的模塊化層次設計可以隨著日後網路節點的增加，網路容量不斷的增大，以加大確定性，方便日常的操作性。
3.2 計算機網路的容錯能力實現。容錯性設計的指導原則是“並行主幹、雙網路中心”，其具體設計為：其一，將用戶終端設備和伺服器同時連接到計算機網路中心，一般需要通過並行計算機網路和冗餘計算機網路中心的方法來實行;其二，將廣域網范圍內的數據鏈路和路由器相互連接起來，以確保任何一數據鏈路的故障不會對局部網路用戶產生影響;其三，盡量使用熱插熱拔功能的網路設備，這樣不但可以使得組網方式靈活，還可以在不切斷電源的情況下及時更換故障模塊，從而提高計算機網路長時間工作的能力;最後，採用多處理器和特別設計的具有容錯能力的系統來操作網路管理軟體實現容錯的目的。
3.3 採用冗餘措施。提高計算機網路系統的容錯性是提高計算機網路可靠性的最有效方法，計算機網路的容錯性設計就是尋找常見的故障，這可以通過冗餘措施來加強，以最大限度縮短故障的持續時間，避免計算機網路出現數據丟失、出錯、甚至癱瘓現象，比如冗餘用戶到計算機網路中心的數據鏈路。
4 結束語
研究計算機網路系統的可靠性對解決問題有著重要的意義，所以研究其可靠性是很有必要的，但從理論方法上看還需要進一步深入探討。隨著計算機網路系統的應用遍及各個角落，其可靠性分析已經越來越備受業界的關注。網路可靠性分析的手段要本著理論服務於實踐的宗旨，將可靠性分析理論應用到實際生產中，使計算機網路的建設更加的科學、合理。
參考文獻：
[1]劉君.計算機網路可靠性優化設計問題的研究[J].中國科技信息，2011(18)：29.
[2]鄧志平.淺談計算機網路可靠性優化設計[J].科技廣場，2010(10)：52.
[3]高飛.基於網路狀態之間關系的網路可靠性分析[J].通信網路，2012(25)：19.
Ⅳ 科技人工智慧論文
人工智慧是一項前瞻性科學研究，已經成為ICT產業發展的突破口。以下是我整理的科技人工智慧論文的相關 文章 ，歡迎閱讀!
科技人工智慧論文篇一人工智慧技術推動我國ICT產業發展模式探討
【摘 要】人工智慧是一項前瞻性科學研究，已經成為ICT產業發展的突破口。通過比較國內外ICT產業中人工智慧技術研發現狀， 總結 我國相關技術和產業的優劣勢，有針對性的從國家政策層面和企業層面探討人工智慧技術在促進我國ICT產業發展的對策和建議。
【關鍵詞】人工智慧;政策引導;發展模式
0 引言
工信部在2010年工作會議上重點部署了戰略性新興產業的發展，信息和通信技術(Information and Communication Technology， ICT)產業排在首位。當前以智慧城市、智能家居、車聯網等構成的物聯網、移動互聯網等應用為代表的新一代ICT產業不斷創新，正在全球范圍內掀起新一輪科技革命和產業變革，相關產業布局如圖1所示。2013年前後歐美等國家和地區相繼啟動的人腦研究計劃，促進人工智慧、神經形態計算和機器人系統的發展。而人工智慧就是機器模擬人腦的具體表現形式，以雲計算、深度學習、智能搜索等一系列新技術在大規模聯網上的應用，已經成為ICT產業進一步發展的重要方向[1-2]。面對人工智慧在ICT產業上的迅猛發展，急需對我國在此方面的發展模式進行梳理。
1 國內外人工智慧技術在ICT產業的發展現狀
從發展脈絡看，人工智慧研究始終位於技術創新的高地，近年來成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴設備等領域得到了前所未有的重視，成為產業界力奪的前沿領域。目前國際ICT產業在人工智慧技術上的發展重心涉及以下幾個方面。
1.1 搜索引擎方向的發展
信息搜索是互聯網流量的關鍵入口，也是實現信息資源與用戶需求匹配的關鍵手段，人工智慧的引入打開了搜索引擎發展的新空間。融合了深度學習技術的搜索引擎正大幅度提升圖像搜索的准確率，同時吸納了自然語言處理和雲操作處理技術的搜索引擎，可將語音指令轉化為實時搜索結果，另外人工智慧搜索引擎可能添加意識情感元素，發展出真正意義上的神經心理學搜索引擎[3]。
從搜索引擎的發展上來看，國內企業起步稍晚，搜索領域較窄，但也有新浪、搜狐、網路、阿里巴巴、騰訊等公司等紛紛運用獨特的技術與 商業模式 進行中國式的創新與超越，以及科大訊飛等企事業研究單位在部分方向已經具有了一定的基礎，發展態勢較好。
1.2 人腦科學助推人工智慧技術發展
人工智慧技術都是通過機器來模擬人腦進行復雜、高級運算的人腦研究活動。目前基於信息通信技術建立的研究平台，使用計算機模擬法來繪制詳細的人腦模型，推動了人工智慧、機器人和神經形態計算系統的發展，預計將引發人工智慧由低級人腦模擬向高級人腦模擬的飛躍。
谷歌公司早就通過自主研發以及收購等方式來獲取人工智慧的必要技術，包括使用一萬六千個處理器建立的模擬人腦神經系統的、具備學習功能的谷歌大腦。國內該方面的研究發展起步偏重於醫學單位，在中華人類腦計劃和神經信息學方面具有一定的科研成果，在某些領域達到了國際先進水平，但在新一輪全球人工智慧競賽中，中國至今處於觀望和模仿階段。直至2013年初，網路成立深度學習研究院，提出網路大腦計劃，如圖2所示，擁有了超越天河二號的超級計算能力，組建起世界上最大的擁有200億個參數的深度神經網路。作為國內技術最領先的互聯網公司，網路此次爭得人工智慧領域最頂尖的科學家，在矽谷布局人工智慧研究，被視為與美國科技巨頭直接展開了技術和人才競爭。
1.3 智能終端和可穿戴設備引起產業變革
移動終端通過嵌入人工智慧技術破除了時空限制，促進了人機高頻互動，穿戴式智能聯網設備正在引領信息技術產品和信息化應用發展的新方向。
我國在智能終端和可穿戴設備晶元的研發方面，還處於探索的階段，特別是大型晶元企業未進行有力的支持。目前只有君正發布了可穿戴的晶元，製造工藝與國際上還有一定的差距。應該說國內晶元現在還是處於剛剛起步階段，相比市場對可穿戴設備概念的熱捧，用戶真正能體驗到的可穿戴設備屈指可數，大多停留在概念階段。
1.4 物聯網部分領域發展
全球物聯網應用在各國戰略引領和市場推動下正在加速發展，所產生的新型信息化正在與傳統領域深入融合。總的來看，在公共市場方面發展較快，其中智能電網、車聯網、機器與機器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年來發展較為突出的應用領域[4]。
物聯網涉及領域眾多，各國均上升至國家戰略層次積極推動物聯網技術研發，我國也在主動推進物聯網共性基礎能力研究和建立自主技術標准。在射頻識別(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工業控制、標識解析等領域已經獲得部分知識產權，其中中高頻RFID技術接近國際先進水平，在超高頻(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中介面物理層和MAC層均有重要技術突破。在標准方面，已建立感測網標准體系的初步框架，其中多項標准提案已被國際標准化組織採納。作為國際感測網標准化四大主導國(美國、德國、韓國、中國)之一，我國在制定國際標准時已享有重要話語權。
2 我國ICT產業的政策引導
目前ICT產業的應用范圍在不斷的延伸，政策的制定必須考慮跨行業的需要，加速產業鏈的分工、合作和成熟。我國ICT企業正緊跟變革、激勵創新、發掘內需，再通過突破瓶頸的ICT政策必將迎來新的機遇和發展。
2.1 國家政策方面的引導
世界發達國家紛紛制定ICT產業發展計劃，並將其作為戰略性新興產業的重要組成部分。我國急需在國家政策方面進行引導，試圖搶佔下一程競爭制高點。政策應呈現如下趨勢，破除行業間壁壘，加快制定ICT跨行業標准和產業相關政策。
2.1.1 加強政策頂層設計
成立國家級ICT產業發展機構，盡快確立國家ICT中長期發展戰略，落實國家級監管機制、產業協同等各方面的工作，促進ICT產業及相關行業的發展。 2.1.2 加強自主創新能力
將戰略性新興產業作為發展重點，圍繞其需求部署創新鏈，掌握核心關鍵技術，突破技術瓶頸。加強技術集成和商業模式的創新，加快新產品、新技術、新工藝研發應用。
2.1.3 深化科技體制改革
將企業主體地位予以強化，建立以企業為主、以市場為導向、產學研一體化的創新體系。新體系要確保企業為產業技術研發、技術創新決策、成果轉化的主導地位，要促進人才、資源、技術等創新要素向企業流動，要主動與產學研機構開展深度合作，要扶植和壯大創新型企業。
2.2 知識產權方面的引導
2.2.1 專利方面
國際專利糾紛在一定程度上提高了國內企業的專利危機意識，但是由於在國內專利長期並未得到重視及專利技術研發周期長，企業對是否有能力實現布局認識不清[5]。初具國際競爭實力的國內企業應該緊抓全球重大的專利收購機遇，快速提升整體競爭力。針對新技術涉及專利問題應加快系統研究，重視前瞻性專利布局。積極探索統一專利池的構建，增強全產業專利授權及談判能力，探索構建國內企業面臨知識產權危機時的商業保護傘機制。一方面強化自身研發投入，另一方面仍需加強產學研結合、實現高校和科研院所的專利對企業轉移。
2.2.2 著作權方面
目前版權產業已經成為國民經濟新的增長點和經濟發展中的支柱產業。世界知識產權組織在與我國國家版權局的合作調研時發現，2013年我國著作權作品登記共845064件，其中軟體著作權登記164349件，同比增長超過18%。物聯網、雲計算、大數據等 熱點 領域軟體均呈現出了加速增長態勢，如物聯網軟體著作權共4388件，同比增長70.54%，雲計算軟體著作權共3017件，同比增長55.04%，明顯高於軟體登記整體增速。雖然我國軟體技術正處在一個高速增長期，但存在著低水平重復、起點較低的問題，仍需堅持不懈的進行引導、創新和保護。
3 ICT相關企業實現方式探討
經過多年的努力積累，在人工智慧究領域我國在不再僅是國外技術的跟隨者，已經能夠獨立自主地進行重大問題的創新性研究，並取得了豐碩的成果。今後我國相關企業應進一步拓展人工智慧在ICT產業的應用，並加快構建ICT產業生態系統。我國ICT相關企業在整個產業上應該逐步完成以下幾個方面。
3.1 政、學、研、產、用全面推進
政府與科研院所建立合作機制。我國已經在制定多個促進產學研合作的計劃，目的是將基礎研究、應用研究，以及國家工業未來的發展緊密聯系起來。大力資助具有應用前景的科研項目，促進大學與產業界聯合申請項目，同時對由企業參與投資開發的項目實行重點關注。企業參與高校的科研項目。鼓勵實力雄厚的公司通過向高校提供資金、轉讓科研設備等形式建立合作關系。高校積極參加企業研發項目。提供多種形式的合作方式，如高校教師充當企業顧問、舉辦學術講座或參加企業課題研究，公司科研人員到高校進修並取得學位等。隨著高校與政府、企業、研發機構合作的不斷深入，努力消除校企之間的空間和物理層面的隔閡。探索建立學校、地方、企業、研發機構四位一體的科技創新體系，盡快形成具有特色優勢和規模效益的高新技術產業群。
3.2 加強合作、推進新技術的產業化與商用
通信設備企業可與電信運營商、互聯網企業加強合作，共同搭建新型試驗網路，驗證基於融合技術的網路架構在各場景的運行狀況，排查可能出現的問題，推進相關技術、設備以及解決方案的成熟與商用化。加大與科研院所、專利中介、行業協會組織的合作，充分利用各方資源優勢。企業應著重關注和影響科研院所的研究方向，協助其加強研發的實用性，提高研發質量。可以採取與校企合作開發、企業牽頭申報課題，高校參與、企業設立課題由高校認領、建立聯合實驗室等方式。合作培育應用生態。企業在推進網路控制平檯面向標准化的過程中，應充分考慮和吸納包括電信運營商、互聯網企業及其他各類企業的網路應用創新需求，為網路應用生態體系的形成與繁榮創建良好的技術基礎與商業環境。
3.3 全力搶佔大數據
我國政府已經認識到大數據在改善公共服務、推動經濟發展以及保障國家安全等方面的重大意義。2014年《政府 工作 報告 》明確提出，「以創新支撐和引領經濟結構優化升級;設立新興產業創業創新平台」，在新一代移動通信、集成電路、大數據等方面趕超先進，引領未來產業發展。ICT企業在發展大數據的總體思路應該是：首先，明確國家關於大數據發展的戰略目標，促進電信、互聯網、金融等擁有海量數據的企業與其他行業進行大數據融合，擴展大數據應用領域;其次，在技術方面需要提高研發的前瞻性和系統性，近期重點發展實時大數據處理、深度學習、海量數據存儲管理、互動式數據可視化和應用相關的分析技術等[6];第三，集合產學研用各方力量，統籌規劃大數據應用，避免盲目發展;最後，解決個人信息的數據安全性需求。
3.4 重點發展雲計算
2014年3月，工信部軟體服務業司司長陳偉透露我國雲計算綜合標准化技術體系草案已形成。在政府建立標准化的同時，ICT企業應以企業的角度積極參與到雲計算領域研究中，服務國家雲產業發展戰略。建議向用戶充分開放企業平台資源，推進社會雲產業發展;加強技術應用深度，將雲計算技術著重應用於信息搜索、數據挖掘等領域，逐漸形成社會資源利用方面高效可行的 方法 技術;廣泛展開與社會各界合作，推動社會各類數據資源與企業雲計算技術的整合應用。雲計算企業擁有豐富的軟硬體資源、技術資源以及人力資源，並且服務政府信息化建設意願強烈。應通過與政府社會資源應用需求相結合，充分發揮企業雲計算資源在服務政府信息化建設、社會資源應用方面的潛力。
4 小結
發達國家對人工智慧技術在ICT產業應用的研究開展較早，為促進人工智慧技術的發展和ICT產業相關技術的發展已經提出並實施了一些行之有效的策略，積累了一定的 經驗 。本文通過對比國內外在人工智慧技術重點方向發展現狀，借鑒他國政策與經驗，根據我國的國情及產業發展所處的階段，提出符合我國目前產業發展現狀，適合我國的可借鑒的策略，以期為促進我國人工智慧技術在ICT產業發展提供參考。
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Ⅳ 人工智慧頂會有與網路安全方面結合的論文嗎
人工智慧與網路安全方面結合的論文很多
如網路智能安全防禦系統、網路智能安全檢測系統、智能防火牆、雲安全殺毒軟體等
Ⅵ 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些
近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。
1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。
入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。
預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。
網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智慧在網路安全領域的應用是什麼?這個領域才是最關鍵的》，近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。
Ⅶ 機器學習與人工智慧將應用於哪些安全領域
近年來，人工智慧程序在世界多個領域中都得到了廣泛應用，在人們的日常生產和生活中也應用較為廣泛，成為當今社會從事生產的重要支柱，並且也是社會生產的未來重要發展方向。尤其在互聯網、信息領域、安防領域應用效果顯著。該文結合自身對人工智慧的研究，對人工智慧在安全領域的應用進行相關探討。
關鍵詞：人工智慧 安全領域 應用
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）01（a）-00-02
人工智慧是進入21世紀以來重要的一項研究和科研課題，通過多年的研究和實踐，已經取得了一些成效，且仍然是未來的主要研究課題和方向。人工智慧不僅能夠解放人工傳統勞動力，還可以提升多個領域的工作效率和效果。在安防領域、網路領域、信息安全領域都有非常突出的優秀表現。下面針對於人工智慧在安全領域的應用進行如下的分析和探討，以推動人工智慧的發展，實現我國社會的快速進步，下面進行詳細的分析和探討。
1 人工智慧在網路安全領域的應用
人工智慧在網路安全領域的應用有非常突出的特點和優勢，由於近些年來大數據量的爆發、計算能力的大幅度增長，同時也讓人工智慧技術實現了質的飛躍。第一，針對於大數據的分析和識別威脅方面，可以為大數據做出安全保障。利用人工智慧能夠對原本模糊、非線性的海量數據進行甄別，非常有效地提升了大數據的安全檢測效率、准確度，並能夠進行自動化的檢測。第二，針對於關聯性安全態勢方面的分析，利用人工智慧可以全方位地分析出內外部所存在的安全隱患。其可以針對於非常多的對網路安全有影響的因素進行發現、分析、評估和預測的功能，是進行網路安全分析的一種有效方式和方法，其還能提供更加精準的安全性度量。通過對相應要素的歸納、分析、處理等，從而進行關聯性安全態勢分析和預測，最終可以對網路安全要素、情況進行綜合性分析，同時還能夠對其發展勢頭進行有效的預測，進而構建出完善的網路安全威脅台式感知系統。第三，利用人工智慧技術實現自學習應急響應防禦系統，可以構建並完善一套主動式安全防禦系統。如今的網路安全防禦需要更快、更準的能力，同時藉助於人工智慧的學習和進化能力，可以針對即將發生或位置的攻擊行為，同時與安全策略和威脅情報進行有機結合，最終實現智慧型、主動性的安全防禦措施和策略。
另外，人工智慧在網路安全防禦領域的應用場景也十分豐富，其主要應用在網路入侵檢測、預測性惡意軟體防禦、網路安全動態感知等方面，這些方面在多個場景都將人工智慧充分應用。例如，在DDOS檢測方面，僵屍網路監測方面，都得到了良好的應用。
2 人工智慧在安防領域的應用
傳統的安防領域一般是通過被動防禦的方式開展相關工作，而在安防工作中應用人工智慧，就使得傳統的被動防禦轉變為主動防禦，從而不僅拓寬了安防的邊界束縛，同樣也增加了安防的主動防禦手段。例如，在「智能演算法、計算機視覺、語音識別」等方面的應用，這些應用使得當今的安防效率大幅度提升，也讓安防方案的有效性大大增加。人工智慧在安防領域的應用較為實際，其中主要在公安、交通、樓宇等多個方面都有實際的應用，其中以公共安全為主要的應用范圍。例如，在公安進行罪犯排查過程中，就可以利用人工智慧進行人臉識別（圖1）、行為分析等多方面的技術應用，從而綜合海量的數據和犯罪風險評估結果等，提高罪犯排查的成功率。尤其在今年，人工智慧技術在安防領域的應用更加迅猛發展。在相關人工智慧產品的生產上游廠家和機器生產廠家中，都將人工智慧作為企業的產業布局和未來發展主要方向。從而在市場中越來越多的人工智慧硬體產品技術得到了進步和發展，同時也為人工智慧的發展提供了良好的基礎。進而擁有人工智慧的安防產品將越來越智能化，其能夠創造更多的安防價值和作用。同時智能安防還可以做到事前預防，事發時干預，事後能夠有效追溯的功能。進而提升我國安防水平和質量。
3 人工智慧在信息安全領域的應用
網路安全和人工智慧這些在當今時代已經不再是新鮮詞彙，這些詞彙在全球各大媒體中出現或組合出現的頻率越來越高，以此可以看出人工智慧在網路安全方面的應用和成果也越來越顯著，同時在未來的網路安全方面也變得越來越重要。例如，其中AI技術就會是未來的網路安全重要技術。而人工智慧則是未來解決網路安全問題和方案的核心內容。現今時代的數據量更是劇增，人工智慧技術將是未來網路安全的重要工作內容和組成部分。雖然目前人工智慧仍然處在一個比較初期的階段，但對於未來的發展趨勢來看，人工智慧在網路安全中的應用研究已經迫在眉睫。
雖然人工智慧在生產生活中得到廣泛應用，同時也取得了良好的效果，但同時在信息安全方面也帶來了安全隱患。去年國務院曾經明確指出，在大力發展人工智慧的同時，也應該提高對其帶來的威脅和安全問題的重視，確保人工智慧可以朝著安全、可靠、可控的方向發展。信息安全領域應用人工智慧主要體現在網路入侵、惡意軟體防禦等方面。同樣隨著網路的發展，「網路戰」也是各國軍事對抗中的一項重要內容和手段，而在這其中應用人工智慧技術，能夠實現軍事網路對抗中的需求，不僅可以准確地感知和評估網路戰的台式，還能夠快速地做出決策，以及診斷出網路入侵，自動對其進行跟蹤。
另外將AI技術應用在反惡意軟體領域，這些惡意軟體的防護是當今很多企業的重點關注問題，其中包含了病毒軟體和勒索軟體等。伴隨著人工智慧在網路安全領域的應用，也涌現出諸多擁有代表性的企業，比如一些研究的大實驗室，如MIT CSAIL等，在該領域內是表現十分突出的實驗室，受到了諸多達投資上的青睞。當前時期，可以歸納為人工智慧的第三次浪潮，美國政府相關部門也造就規劃好了人工智慧的發展路線和戰略，我國的人工智慧安全在網路安全領域的應用也繼續提升，我國也應該做好迎接人工智慧時代的充分准備。
4 結語
人工智慧在多個安全領域的應用，體現出人工智慧的未來發展趨勢，其是人類在未來生產、生活中的重要組成部分，因此，我國應該大力支持和發展人工智慧在安全領域的應用，同時我們也好積極地利用人工智慧進行安全防範，提高各行各業的安全性，推動人工智慧的不斷發展，同時也實現我國社會的快速發展，推動人類社會的不斷前進。
Ⅷ 人工智慧神經網路論文
隨著科學技術的發展，人工神經網路技術得到了空前的發展，並且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智慧化的發展提供了強大的動力。以下是我整理分享的人工智慧神經網路論文的相關資料，歡迎閱讀!
人工神經網路的發展及應用
摘要隨著科學技術的發展，人工神經網路技術得到了空前的發展，並且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智慧化的發展提供了強大的動力。人工神經網路的發展經歷了不同的階段，是人工智慧的重要組成部分，並且在發展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經網路的發展歷程進行回顧，並對其在各個領域的應用情況進行探討。
關鍵詞人工神經網路;發展;應用
隨著科學技術的發展，各個行業和領域都在進行人工智慧化的研究工作，已經成為專家學者研究的熱點。人工神經網路就是在人工智慧基礎上發展而來的重要分支，對人工智慧的發展具有重要的促進作用。人工神經網路從形成之初發展至今，經歷了不同的發展階段，並且在經濟、生物、醫學等領域得到了廣泛的應用，解決了許多技術上的難題。
1人工神經網路概述
關於人工神經網路，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經網路簡單的概括為是模仿人腦的結構和功能的計算機信息處理系統[1]。人工神經網路具有自身的發展特性，其具有很強的並行結構以及並行處理的能力，在實時和動態控制時能夠起到很好的作用;人工神經網路具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經網路可以通過訓練掌握數據歸納和處理的能力，因此在數學模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經網路的適應性和集成性很強，能夠適應不同規模的信息處理和大規模集成數據的處理與控制;人工神經網路不但在軟體技術上比較成熟，而且近年來在硬體方面也得到了較大發展，提高了人工神經網路系統的信息處理能力。
2人工神經網路的發展歷程
2.1 萌芽時期
在20世紀40年代，生物學家McCulloch與數學家Pitts共同發表文章，第一次提出了關於神經元的模型M-P模型，這一理論的提出為神經網路模型的研究和開發奠定了基礎，在此基礎上人工神經網路研究逐漸展開。1951年，心理學家Hebb提出了關於連接權數值強化的法則，為神經網路的學習功能開發進行了鋪墊。之後生物學家Eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經網路研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎以及生物學的依據[2]。隨後，出現了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應線性網路模型，提高了人工神經網路的速度和精準度。這一系列研究成果的出現為人工神經網路的形成和發展提供了可能。
2.2 低谷時期
在人工神經網路形成的初期，人們只是熱衷於對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。Minskyh和Papert通過多年對神經網路的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質疑，認為當前研究出的神經網路只合適處理比較簡單的線性問題，對於非線性問題以及多層網路問題卻無法解決。由於他們的質疑，使神經網路的發展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學者也並沒有停止對神經網路的研究，針對他們的質疑也得出一些相應的研究成果。
2.3 復興時期
美國的物理學家Hopfield在1982年提出了新的神經網路模型，並通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經網路是能夠達到穩定的狀態的。通過他的研究和帶動，眾多專家學者又重新開始了對人工神經網路方面的研究，推動了神經網路的再一次發展[3]。經過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經網路的模型，神經網路理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經網路的研究和應用進入了一個嶄新的時期。
2.4 穩步發展時期
隨著人工神經網路研究在世界范圍內的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經網路和計算機技術方面取得了突破性的進展。到20世紀90年代時，國內對於神經網路領域的研究得到了進一步的完善和發展，而且能夠利用神經網路對非線性的系統控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經網路的相關刊物的創建和相關學術會議的召開，我國人工神經網路的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的關注。
隨著人工神經網路的穩步發展，逐漸建立了光學神經網路系統，利用光學的強大功能，提高了人工神經網路的學習能力和自適應能力。對非線性動態系統的控制問題，採取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之後有專家提出了關於人工神經網路的抽取演算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經網路的效率，因此在此基礎上又提出了改進演算法FERNN。混沌神經網路的發展也得到了相應的進步，提高了神經網路的泛化能力。
3人工神經網路的應用
3.1 在信息領域中的應用
人工神經網路在信息領域中的應用主要體現在信息處理和模式識別兩個方面。由於科技的發展，當代信息處理工作越來越復雜，利用人工神經網路系統可以對人的思維進行模仿甚至是替代，面對問題自動診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統方法無法解決的問題，在軍事信息處理中的應用極為廣泛[4]。模式識別是對事物表象的各種信息進行整理和分析，對事物進行辨別和解釋的一個過程，這樣對信息進行處理的過程與人類大腦的思維方式很相像。模式識別的方法可以分為兩種，一種是統計模式識別，還有一種是結構模式識別，在語音識別和指紋識別等方面得到了廣泛的應用。
3.2 在醫學領域的應用
人工神經網路對於非線性問題處理十分有效，而人體的構成和疾病形成的原因十分復雜，具有不可預測性，在生物信號的表現形式和變化規律上也很難掌握，信息檢測和分析等諸多方面都存在著復雜的非線性聯系，所以應用人工神經網路決解這些非線性問題具有特殊意義[5]。目前，在醫學領域中的應用涉及到理論和臨床的各個方面，最主要的是生物信號的檢測和自動分析以及專家系統等方面的應用。
3.3 在經濟領域中的應用
經濟領域中的商品價格、供需關系、風險系數等方面的信息構成也十分復雜且變幻莫測，人工神經網路可以對不完整的信息以及模糊不確定的信息進行簡單明了的處理，與傳統的經濟統計方法相比具有其無法比擬的優勢，數據分析的穩定性和可靠性更強。
3.4 在其他領域的應用
人工神經網路在控制領域、交通領域、心理學領域等方面都有很廣泛的應用，能夠對高難度的非線性問題進行處理，對交通運輸方面進行集成式的管理，以其高適應性和優秀的模擬性能解決了許多傳統方法無法解決的問題，促進了各個領域的快速發展。
4總結
隨著科技的發展，人工智慧系統將進入更加高級的發展階段，人工神經網路也將得到更快的發展和更加廣泛的應用。人工神經網路也許無法完全對人腦進行取代，但是其特有的非線性信息處理能力解決了許多人工無法解決的問題，在智能系統的各個領域中得到成功應用，今後的發展趨勢將向著更加智能和集成的方向發展。
參考文獻
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[3]李會玲，柴秋燕.人工神經網路與神經網路控制的發展及展望[J].邢台職業技術學院學報，2009(5)：44-46.
[4]過效傑，祝彥知.人工神經網路的發展及其在岩土工程領域研究現狀[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永華.基於人工神經網路的河流匯流預報模型及應用研究[D].鄭州大學，2006.
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Ⅸ 關於計算機論文範文
當今時代,隨著科學技術不斷發展,計算機已成為處理信息的主要工具之一。掌握計算機的基礎知識和基本操作技能是科學發展和走向未來信息化時代的需要。下面是我為大家整理的關於計算機論文，供大家參考。
關於計算機論文 範文 一：計算機 網路技術 中人工智慧的應用
摘要：本文主首先針對現在計算機網路當中存在的普遍的問題進行了簡要的介紹，然後結合了現在人工智慧的特點以及優勢，對現在人工智慧在現在人們要求計算機為自己提供更加的智能化、人性化的服務工作，並且現在的計算機網路技術當中廣泛存在的問題，尤其是在計算機網路安全方面存在的問題，也在強調著現在人工智慧在計算機網路技術發展當中的重要的地位。
關鍵詞：人工智慧;計算機網路技術;應用
一、計算機網路技術存在的問題
隨著計算機技術的不斷的發展，現在不論是在我們的日常的生活當中還是在我們的工作當中，計算機網路技術的應用都是十分的廣泛的，人們對於計算機網路技術的引用越來越廣泛也就意味著現在人們對於計算機網路安全方面的問題採取了更多的關注，也就是說在現在計算機網路的監視以及網路控制已經成為了現在人們都比較關注的兩個方面，人們都認為計算機網路管理系統應該具有著這兩個方面的問題。但是由於我們想在計算機網路安全管理系統當中更好的實現網路監視以及網路控制這兩個方面的功能，我們就必須要對網路當中的信息進行及時的獲取以及處理，但是現在我們通過網路來進行信息的傳遞的時候經常性的會出現不連續或者是不規則的情況，並且在計算機網路技術發展的早起，人們只是能夠使用計算機來對數據進行一個簡單的處理，不能夠通過計算機來對數據的真實性來進行一定的分析以及判斷，同時更加不能夠實現在海量的網路信息當中對有效的信息來進行迅速的篩選的目的，，除此之外就是現在的計算機網路用戶的信息安全網路安全管理也是應該為其提供更加完善的保障的，現在的計算機軟體的開發速度是非常迅猛的，同時計算機網路犯罪也是十分的猖獗的，如果說計算機的網路安全系統自身沒有足夠的靈敏性以及足夠迅速的反應速度的話，完全不能夠應付現在計算機網路當中頻發的侵犯用戶信息安全等各種違法的網路犯罪活動。想要更好的實現計算機網路安全管理，我們就必須要建立一套完整的，並且有著靈敏反應速度的智能化管理系統，這一套智能化的管理系統能夠自動的對數據來進行手機並且對故障及時的做出診斷依據分析，並且及時的進行處理，恢復計算機網路系統的正常的運行。
二、人工智慧技術的特點以及優勢
我們在對人工智慧進行使用的過程當中，能夠有效的通過人工只能來對一些不確定性的信息進行處理，並且我們能夠通過人工智慧來對整個的系統當中的局部的狀態或者是全局的狀態來進行進行料及而並且對其變化進行跟蹤，能夠自己及時的來對系統當中的信息來進行適當的處理，並且我們還能夠及時的將用戶需要的信息及時的提供給用戶。除了這些能力之外，我們能夠利用人工智慧來進行寫作，也就是說現在的人工智慧的自身是有著非常良好的寫作能力的，能夠通過人工智慧自身來對已經得到的各種的信息以及資源來進行處理，並且能夠實現將這些信息在不同的用戶之間來進行相互的穿束以及共享，再就是現在我們將人工智慧應用到計算機網路智能方面，主要就是為了能夠更好的使現在我國的計算機網路系統能夠有著足夠的學習能力以及更好的推理能力，我們在對網路進行管理的過程當中採用人工智慧的話不僅僅能夠提高對於信息的處理的銷量，而且還能夠憑著人工智慧的記憶能力將信息進行儲存，通過對這些信息的儲存，人工智慧能夠自動的利用這些已經儲存的信息來構建一個完善的信息庫，然後在這個信息庫的基礎之上，在對信息進行一個信息的 總結 以及結束，然後通過總結以及解釋的這個過程形成一個高級的信息，然後將這個高級信息提供給網路給網路管理者。所以說我們在進行計算機網路管理的過程當中採用人工智慧進行管理的話，計算機網路的管理人員其實也就是相當於僱傭了一個非常的聰明並且任勞任怨的秘書，這個秘書不僅僅說能夠對自己的指令進行無條件的服從，並且這個秘書還能夠根據管理者的意願來靈活的對自己將要進行完成的任務來進行一個創新，自動的來尋求一個更加快捷並且有效的 方法 來進行任務的完成，這樣就能夠不斷的提高現在我國網路信息管理的效率。
三、人工智慧在計算機網路技術當中的應用
(一)人工智慧在計算機網路安全管理當中的應用
第一個方面就是一個智能型的反垃圾郵件系統，我們能夠在現在的計算機網路當中通過這么一個系統來對現在的客戶的郵箱來進行一個十分有效的安全保護，所謂的智能型的反垃圾郵件系統就是利用人工智慧技術來開發的一個系統，通過這個系統我們能夠對用戶的來及郵件來進行防護，並且我們在對電子郵件來進行監測以及防護的過程當中，這一個系統是不會對我們的用戶來產生任何的信息安全的威脅的，並且我們還能夠自動的形成一個來及郵件的分類信息，並且及時的將這個信息傳遞給客戶，然後客戶就能夠根據這一個分類信息來對郵箱當中的垃圾郵件來進行處理了。第二個方面，智能防火牆技術。人工智慧防火牆系統與現在我們正在使用的眾多的防火牆系統是有著很大的區別的，這種防火牆系統能夠利用自身的人工智慧的優勢來對需要處理的各種的數據進行自動的收集以及處理，能夠十分有效的提高信息處理的速度以及效率，從而能夠更好的提高防火牆發現現在的計算機網路當中的各種危害行為的能力，能夠更好的組織各種病毒在現在我國的計算機網路系統當中的傳播。第三個方面，入侵監測技術。入侵計策是計算機網路安全管理當中的首要環節，也是其中最為關鍵的一個環節，是整個的計算機防火牆系統的核心部分。
(二)人工智慧在網路管理以及系統評價當中的應用
我們現在在對人工智慧技術進行應用的過程當中不僅僅可以應用他的人工智慧，還可以對現在人工智慧當中的專家知識庫來進行應用。專家系統其實就是一個職能化的計算機系統，這個系統就是將某一個領域當中的專家的知識以及 經驗 進行了總結以及歸納，將這些知識以及經驗變成有效的資源來輸入系統當中，對系統處理這個領域的問題來提供幫助。
四、結束語
綜上所述，隨著現在計算機技術以及網路信息技術的不斷發展，人工智慧技術開始出現並且進入到了人們的生活當中，本文主要就是介紹而現在計算機網路當中存在的問題，以及現在人工智慧技術在現在的計算機網路技術當中的應用情況。
參考文獻：
[1]張彬.探討人工智慧在計算機網路技術中的應用[J].軟體,2012,11:265-266.
[2]馬越.探討人工智慧在計算機網路技術中的應用[J].計算機光碟軟體與應用,2014,22:43-44.
關於計算機論文範文二：電子商務中計算機網路安全技術研究
【摘要】隨著社會的飛速發展，計算機網路也在逐漸向著各個領域滲透和發展，尤其對於具有代表性的電子商務產業來說，時刻與計算機網路的應用緊密相連，然而隨著網路環境變得愈加復雜，網路安全技術則成為了大家共同關注的話題，只有將網路安全技術合理的在電子商務中進行利用，才能促使整個網路環境不受破壞，由此電子商務產業也會得到更加平穩快速的發展.
【關鍵詞】計算機網路;安全技術;電子技術;應用
前言
在電子商務產業不斷開拓與探索的進程中，計算機網路安全技術的應用在其中起著至關重要的作用，只有對網路環境進行一個系統的、全面的、科學的管理，才能構建一個可靠的網路防護屏障，進而使得電子商務產業的網路系統得到有效地保護和發展。
1電子商務中的計算機網路安全技術
在電子商務交易中，自然少不了計算機網路的支持與運用，與此同時，在極為復雜的網路環境下，電子商務的網路運行系統在交易中就存在著很多潛在的威脅，只有對電子商務中的計算機網路安全技術有一定的了解和掌握，才能更加有助於網路安全技術在電子商務中的應用。電子商務網路安全分為兩大部分，分別是計算機網路安全和商務交易安全。計算機網路安全指的是計算機系統內部網路環境的安全性能，主要包括計算機網路設備安全、計算機網路 系統安全 等幾個重要組織的安全性，其主要是以計算機網路自身的安全性為目標;商務安全則是以傳統商務網路為中心，從Internet在電子商務中應用中的安全問題展開研究，在計算機網路安全的基礎上，進而保障電子商務交易的順利進行，同時又實現了電子商務的保密性、完整性等特徵。
2電子商務網路存在的安全問題
根據對電子商務的了解，其發展以及交易主要是通過計算機網路實現的，那麼這其中就存在著很多的安全問題，尤其是在電子商務這個極其多元化的網路環境下，必定會在網路系統中埋下諸多安全隱患。
(1)病毒入侵
對於整個電子商務網路系統而言，最具有威脅性的就是病毒。由於其工作性質的限制，所以與外環境的接觸機率較大，在信息資源處於半封閉半公開的狀態下，很容易給病毒帶來可乘之機，一旦病毒侵入整個網路系統，計算機中的所有功能以及大量數據將會遭受巨大破壞，病毒的繁殖和復制能力非常迅速，在短時間內，就可以造成整個網路系統癱瘓，互聯網資源自動被侵蝕，最終導致電子商務網路環境崩潰的重大後果。
(2)信息盜用
當網路環境在實現資源傳輸或者共享的過程中，如果沒有對信息採取加密等保護手段進行信息維護的話，那麼傳輸的信息就會以明文的方式展現給大家，一些不法分子利用這一疏漏，可能會在數據經過的路線上對信息進行攔截或者提取，之後通過研究得出有價值的資源，嚴重的情況下，可以泄露個人信息、賬戶、密碼等重要信息，對個人和企業帶來難以估量的損失。
(3)信息篡改
在電子商務進行交易的過程中，交易雙方必須要保證個人信息真實有效，並且提供完整的個人資料，這樣雙方利益都會受到良好的保護，以免權益遭受侵害。如果在交易過程中，不慎將個人信息泄露，不法分子就會對信息進行掌握，在盜取用戶資料後，通過技術手段會對信息進行解除、修改，致使信息不真實，之後不法分子會將信息重新放置到傳輸地點，從而導致決策者判斷失誤，最終造成重大的經濟損失。
3計算機網路安全技術在電子商務中的應用
為了保證電子商務產業能夠正常的發展和運作，同時也為了電子商務網路環境得到改善和提高，就要採取一些必要的手段或者是方式方法對整個網路環境實施有效的管理，促使安全隱患在網路安全技術的控制下得以緩解和消除。
(1)安裝防火牆
使用計算的人都知道，計算機保護系統中通常都要設立防火牆對干擾因素進行攔截或者是清除，防火牆同樣也適用於電子商務網路安全系統的建立和保護。由於防火牆具有很強的識別能力和區域劃分能力，所以不僅可以為電子商務網路系統提供有力保障，而且通過對數據的有效偵察、過濾、篩選，可以使得整個互聯網交易過程更加安全可靠。很多大型企業使用的都是獨立的網路系統，利用防火牆就必須與獨立的外部網路系統相連接，同時要求網路服務的集中統一性，因此在實現信息傳輸的過程中就對企業網路實行了保護。
(2)個人身份認證
個人身份認證就是指在進行信息交易或者提取時，為了保證交易中參數或者數據的真實性和完整性，對於交易的個人實行的一種檢測手段，通過身份對比、驗證，對持有信息人進行核實，防止不法分子對用戶資料進行盜取、修改甚至是偽造。目前，最常用的身份認證方式有指紋識別、人體掃描識別等，這些識別方法主要是利用個人特徵，通過系統數據對比的方法進行身份驗證的，具有很高的識別性以及可操作性。電子商務交易採用這種身份認證的方式，可以大大增強信息的安全性，而且有利於網路系統對於信息的保存和提取，在某種程度上推動了電子商務網路市場的發展與開拓。
4結束語
通過本文的敘述，顯而易見，電子商務與計算機網路系統之間是密不可分的，然而由於電子商務系統運行的特殊性，所以很容易遭到安全問題的威脅，只有將計算機網路安全技術在電子商務中進行合理的安排與應用，才能保證電子商務網路系統不受侵害，更好的為國有經濟發展發揮出應有的作用。
參考文獻
[1]梁文陶.計算機技術應用與電子商務發展研究[J].太原城市職業技術學院學報，2013(08).
[2]沈國祥.計算機安全技術在電子商務中的應用[J].計算機光碟軟體與應用，2012(15).
[3]賈雅娟.計算機安全技術在電子商務中的應用探討[J].長春理工大學學報，2011(03).
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3. 關於計算機技術的論文
4. 關於計算機等級考試論文
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6. 關於計算機的小論文
Ⅹ 人工智慧在安全中的應用
人工智慧在網路安全領域有以下具體應用（包括但不限於）：
（1）防範網路攻擊
AI技術可以輔助人類搜索並修復軟體錯誤和漏洞，以防禦潛在的網路攻擊。目前，麻省理工學院（CSAIL）和機器學習初創公司PatternEx已經研發出了名為A12的人工智慧平台，該平台整合了人類專家的輸入及AI系統連續循環反饋，進行了主動式的上下文建模學習，使得A12演算法系統比僅使用機器學習的演算法系統攻擊檢測率提高了10倍。
（2）犯罪預防
AI技術可以協助預測恐怖分子或其他威脅何時會襲擊目標，可以利用包括載客數量和交通變化的數據來源，動態增加警察的數目來保證安全等。
（3）隱私保護
通過AI技術可以進行差異隱私，對不同的用戶提供定製化的隱私保護體驗。例如，差異化的隱私保護讓蘋果可以在不損害任何個人隱私的情況下，從大量用戶那裡收集數據。