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人工智能技術知識范文1
關鍵詞：人工智能；智能分類；知識體系
文章編號：1672-5913(2010)08-0025-04
中圖分類號：G642
文獻標識碼：A
1 人工智能
斯坦福大學的Nilsson提出人工智能(ArtificialIntelligence AI)是關于知識的科學，即知識的表示、知識的獲取以及知識的運用。人工智能在AI學科的基本思想和內容是研究人類智能活動規律，研究模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術，構造具有一定智能的人工系統，讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作。
AI涉及計算機科學、控制論、信息論、神經心理學、哲學及語言學等多個學科，是一門新理論和新技術不斷出現的綜合性邊緣學科。AI與思維科學是實踐和理論的關系，屬于思維科學的技術應用層次，延伸了人腦的功能，實現腦力勞動的自動化。
作為一門多學科交叉的課程，人工智能在機器學習、模式識別、機器視覺、機器人學、航空航天、自然語言理解、Web知識發現等領域取得了突破性進展。機器學習與知識表達的關系，模式識別與機器人學、機器視覺的關系，是學習的難點。人工智能的研究方法、學術流派、理論知識非常豐富，應用領域十分廣泛。沒有一個比較科學的AI知識體系，學生找不到體系和關系，會對AI產生神龍見首不見尾的感覺，嚴重影響學習興趣。
本文從以下幾個方面進行闡述：(1)智能與AI的關系；(2)AI的知識單元；(3)AI的相關學科、理論基礎、代表性成果及方法；(4)AI的知識體系及應用。把握好上述的幾個方面，就可以確準地表達知識，利用知識進行問題求解，掌握發現知識的方法，感知與理解智能系統構建的成果及技術。
2 AI及分類
認為智能源于腦，把腦(主要人腦)宏觀層次的智能稱為腦智能。而蜜蜂群、螞蟻群等群體行為表現出的智能稱為群智能。兩種智能分屬不同的層次和應用，腦智能是個體智能，群智能是社會智能或系統智能。模擬上述智能而生成的AI分兩種，模擬腦智能的符號智能和模擬群智能的計算智能。
AI劃分為符號智能和計算智能有些籠統。如進行仔細區分，AI來源于心理模擬、生理模擬、行為模擬和群體模擬。
2，1心理模型，符號推演
以心理模擬為依據，智能模型起源于數理邏輯。因人腦的記憶、聯系、推理等思維活動在心理層面進行。Boole在《思維法則》中首次用符號語言描述思維活動的基本推理法則。
符號智能將信息和知識表示為符號形式，邏輯建模人的思維活動，通過邏輯推理，模擬人腦的思維過程進行問題求解。稱為心理學派、邏輯學派或符號主義。
2，2生理模擬，神經計算
認為AI源于仿生學，特別是人腦模型。代表性成果是生理學家McCulloch和數理邏輯學家Pitts創立的腦模型，即MP模型。Hopfield提出用硬件模擬神經網絡，Rumelhart提出多層網絡中的反向傳播BP算法。從模型到算法，從理論分析到工程實現，生理模擬及神經計算成為AI的一個研究流派。
2，3行為模擬，控制進化
基于行為模擬的AI稱為行為主義及控制論學派。起源于控制論，模擬人及動物與環境交互、控制過程中的智能活動或行為，認為智能只有在環境中才是真正的智能。其批評符號主義和仿生學派對真實世界的過分簡化。控制論的系統研究在上個世紀60年代播下智能控制和智能機器人的種子，在80年代誕生智能控制和智能機器人系統。
2，4群體智能，仿生計算
模擬生物群落的群體智能行為，將仿生計算的成果，直接付諸應用。代表性成果有遺傳算法，進化計算，蟻群算法和粒子群算法等。計算智能以數據為基礎，主要通過數值計算，運用算法進行問題求解。通過符號智能的知識表達、推理及模式識別等前期處理得到的數值，運用計算智能算法進行搜索計算。
AI主要體現為符號智能和計算智能，符號智能的研究內容主要有知識模型化及表示、搜索理論、推理、不確定性推理、系統結構和符號學習等。計算智能的研究內容有進化計算、模糊邏輯、神經計算和統計學習。這些研究內容所涵蓋的研究方法在表1中進行詳細的說明，同時較為完整地體現AI課程的知識體系結構。
3 AI的知識體系
從思維觀點看，AI不僅僅限于邏輯思維，同時需要形象思維和靈感思維。數學是基礎科學，也進入語言和思維領域，在邏輯、模糊數學等范圍發揮作用。
AI是一個龐大的家族，包括眾多的基礎理論、重要的成果及算法、學科分支和應用領域等。如果將AI家族作為一棵樹來描述，智能機器應作為樹的最終節點。將AI劃分為問題求解、知識與推理、學習與發現、感知與理解、系統與建造等五個知識單元。表2總結了AI家族的知識體系及其相關的學科、理論基礎、代表性成果及方法。
3，1問題求解
1957年，Newell和Simon通過心理學實驗，發現人在問題求解時思維過程的一般規律大致可分為三個階段：①先思考出大致的解題計劃：②根據記憶中的公理、定理和推理規則組織解題過程：③進行方法和目的分析，不斷修正解題計劃。
搜索是問題求解的核心技術，符號智能進行圖搜索，計算智能進行智能優化搜索。
3，2知識和推理
知識就是力量，知識是智能基礎和來源。推理是人腦的基本功能，知識與推理是AI的重要內容，在表1中對這部分內容進行了詳細描述。知識表示模型有謂詞邏輯、產生式表示、語義網絡、框架等方法。推理方法有自動推理和不確定推理等。
AI的研究對象，大多具有不確定性。不確定性是針對系統或問題含有的不確定結構、參數等信息，如天氣預報下雨概率45.6％，此預報屬結論的不確定性。
3，3學習與發現
機器學習是指機器對自身行為的修正或性能的改善，使計算機具有學習能力，自動獲取新的事實及新的推理算法。機器學習的研究重點是學習過程的認知模型、機器學習的計算理論、新的學習算法、綜合多種學習方法的機器學習系統等。主要有符號學習、連接學習和統計學習等。
機器發現客觀規律的過程稱為知識發現，主要從大規模數據集或數據庫發現知識或模式。知識發現方法有統計方法、粗集和模糊集、機器學習、智能計算等方法。知識發現的任務分為數據總結、概念描述、分類、聚類及相關性分析等。
機器學習的研究成果主要是機器的直接學習，類似人類通過閱讀、講課等間接繼承性學習涉及很少。在智能硬件方面卻舉步維艱，要實現人工智能的最終目標，作為載體的智能計算機系統必須由質的飛躍。 人工智能的研究仍然是機遇與挑戰并存。
3，4感知與理解
機器感知涉及圖像、聲音、文字等信息的識別問題。
模式識別的主要目標是用計算機模擬人的識別能力，運用知識表達和推理方法，主要從圖形、圖像和語音抽取出模式，表征或刻畫被識別對象類屬特有的信息模型。模式識別前，先提取樣例模式，通過模式辨識或機器學習識別出分類知識，并對新的待識別模式進行類比判決。
目前有基于模式、基于判別函數、基于統計決策、神經網絡、自適應等模式識別方法。
理解包括自然語言、圖形和圖像的理解，是智能系統進行交流的關鍵。
自然語言理解需要大量知識表示方法和推理技術，在機器翻譯和語音理解程序方面取得了長足進步。
機器視覺在圖像處理基礎上，需要模式識別、機器學習理解視覺對象。由低層視覺提取對象特征，通過機器學習理解視覺對象。
3，5系統與建造
自從1965年第一個專家系統DENDRAL問世后，出現了各種實用的系統。專家系統的發展依托大量知識表示技術和推理技術，是最先發展的智能系統。
Agent系統是典型的分布式智能系統，由多個智能個體協作或競爭體現智能，是比群智能高級的社會智能。Agent系統采用了知識表示、推理、機器學習、模式識別等領域知識。
智能機器人是一個具有感知機能、運動機能、思維機能、通信機能的Agent系統，需要Agent理論和多Agent協同系統的技術支持。機器人是人工智能標志性研究成果，是一個實用的Agent系統。是人工智能多個基礎應用的綜合，同時依據了融合了多種基礎理論。
4 結論
人工智能源于數理邏輯，20世紀30年代開始用于描述智能行為。并在計算機上實現了邏輯演繹系統。正是這些符號主義者，首先采用“人工智能”這個術語，后來又發展了啟發式算法一專家系統一知識工程理論與技術。專家系統的成功開發與應用，為人工智能走向工程應用和實現理論聯系實際奠定了基礎。在AI其它學派出現之后，符號主義仍然是主流派。
人工智能技術知識范文2
1.神經網絡的架構正變得越來越復雜。感知和翻譯等大多數神經網絡的架構正變得越來越復雜，遠非此前簡單的前饋神經網絡或卷積神經網絡（CNN）所能比。特別需要注意的是，神經網絡正與不同的技術（如LSTMs、自定義目標函數等）相混合。
神經網絡是多數深度學習項目的根基。深度學習基于人腦結構，一層層互相連接的人工模擬神經元模仿大腦的行為，處理視覺和語言等復雜問題。這些人工神經網絡可以收集信息，也可以對其做出反應。它們能對事物的外形和聲音做出解釋，還可以自行學習與工作。
2.長短期記憶網絡（LSTMs）。當你閱讀本文時，你是在理解前面詞語的基礎上來理解每個詞語的。你的思想具有連續性，你不會丟棄已知信息而從頭開始思考。傳統神經網絡的一大缺陷便無法做到這一點，而遞歸神經網絡能夠解決這一問題。
RNN（循環神經網絡）擁有循環結構，可以持續保存信息。過去幾年里，RNN在語音識別和翻譯等許多問題上取得了難以置信的成功，而成功的關鍵在于一種特殊的RNN――長短期記憶網絡。
3.“注意力模型”?！白⒁饬Α笔侵干窠浘W絡在執行任務時知道把焦點放在何處。我們可以讓神經網絡在每一步都從更大的信息集中挑選信息作為輸入。例如，當神經網絡為一張圖片生成標題時，它可以挑選圖像的關鍵部分作為輸入。
4.神經圖靈機依然有趣，但還無法勝任實際工作。當你翻譯一句話時，并不會逐詞進行，而會從句子的整體結構出發。機器難以做到這一點，這一挑戰就被稱為“強耦合輸出整體估計”。
神經圖靈機就是研究者們在硅片中重現人類大腦短期記憶的嘗試。它的背后是一種特殊類型的神經網絡，它們可以適應與外部存儲器共同工作，這使得神經網絡可以存儲記憶，還能在此后檢索記憶并執行一些有邏輯性的任務。
5.深度學習讓計算機視覺和自然語言處理不再是孤島。卷積神經網絡最早出現在計算機視覺中，但現在許多自然語言處理（NLP）系統也會使用。LSTMs與遞歸神經網絡深度學習最早出現在NLP中，但現在也被納入計算機視覺神經網絡。
此外，計算機視覺與NLP的交匯仍然擁有無限前景。
6.符號微分式越來越重要。隨著神經網絡架構及其目標函數變得日益復雜，手動推導出“反向傳播”的梯度也變得更加困難而且容易出錯。谷歌的TensorFlow等最新的工具包已經可以超負荷試驗符號微分式，能夠自動計算出正確的微分，以確保訓練時誤差梯度可被反向傳播。
7.神經網絡模型壓縮的驚人成果。多個團隊以不同方法大幅壓縮了訓練一個良好模型所需的素材體量，這些方法包括二值化、固定浮點數、迭代修剪和精細調優步驟等。
這些技術潛在的應用前景廣闊，可能將會適應在移動設備上進行復雜模型的訓練。例如，不需要延遲就可以得到語音識別結果。此外，如果運算所需要的空間和時間極大降低，我們就可以極高幀率（如30 FPS）查詢一個模型，這樣，在移動設備上也可以運用復雜神經網絡模型，近乎實時地完成計算機視覺任務。
8.深度學習和強化學習繼續交匯。在“端對端”機器人等領域出現了令人激動的進展，現在機器人已經可以一起運用深度和強化學習，從而將原始感官數據直接轉化為實際動作驅動。我們正在超越“分類”等簡單工作，嘗試將“計劃”與“行動”納入方程。
人工智能技術知識范文3
【關鍵詞】電氣自動化 控制 人工智能技術 應用
1 人工智能技術概述
人工智能技術，是在對人類智能理論研究的基礎上，研究出的對于人類智能模擬、延伸和擴展的應用方法和技術[1]。該項技術是計算機技術的分支之一，主要目的是使得生產過程運用智能機器操作，實現生產的高效化、自動化和智能化。其涉及的研究內容包括機器人和語言圖像處理、專家系統等。人工智能技術涉及到多種學科科學，是自動化、仿生學和邏輯學、語言學、控制論等多種學科的集大成。隨著研究的不斷深入，其在人類社會的多個領域得到有效運用，通過精確化的信息收集和處理，大幅提高生產運作效率。
2 電氣自動化控制存在的問題
2.1電氣自動化控制系統缺陷問題
我國電氣自動化控制存在的問題之一，即系統的缺陷問題。電氣自動化控制系統的缺陷，表現在多個方面。如許多企業的隔離開關和電流短路操作上，均采用硬操作，這樣一來，電氣自動化控制無法發揮其自動化操作功用，造成操作效率較低，生產作業時間延長，也就使得生產效率大大降低，經濟效益受損。又如發電廠升壓站中，其使用傳統的開關操作，多為按鍵操作方式，也使得電氣自動化控制系統作用受限，自動化生產無法有效開展[2]。
2.2 電氣自動化控制系統監控效果不佳
電氣自動化控制系統監控效果不佳，是許多企業面臨的重要問題。傳統的監控設備支持下，雖然能夠獲得一定的監控效果，但多為點狀分布，無法覆蓋多方位和全方面，造成監控死角，監控效果不佳。這樣一來，工作人員無法對設備的運行狀況進行有效把握，導致電氣自動化控制系統的運行安全得不到保障。監控設備落后，不能及時有效地顯示出現問題的系統，導致電氣自動化控制系統運行有效性受損，生產效率和質量得不到保證。
3 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用
3.1 人工智能技術在電氣自動化設備中的應用
人工智能技術在電氣自動化設備中的應用，是該技術融入電氣自動化控制的基礎性應用。電氣自動化設備要想實現高效化運作，需要操作技術人才在掌握多領域和多學科知識的基礎上，保證其高素質和高責任感。這就對人才的要求大大提高，成本也相對較高。使用人工智能技術，通過計算機編程技術，模擬人腦復雜的運算和運作機制，使得電氣自動化設備在高效化、精準化模式下運行，保證了生產的高效率，還能降低人力成本，實現經濟效益的提高。
3.2 人工智能技術在電氣控制過程中的應用
電氣控制過程是電氣領域的重要部分，實現電氣控制過程的自動化，才能實現整體電氣系統的自動化和高效率。應用人工智能技術，能夠有效實現電氣控制過程的自動化，通過專家系統控制和模糊控制、神經網絡控制等方式，完成對電氣過程的自動化控制。模糊控制是電氣控制中的主要控制方式，其通過傳統電氣控制過程的交流或直流傳統來實現。電氣直流傳動控制中的模糊邏輯控制，多以Mamdani實現調速控制，以Sugeno來完成前者的例外情況控制[3]。
3.3 人工智能技術在事故診斷處理中的應用
人工智能技術能夠應用于電氣事故的診斷和處理當中，使得診斷處理過程更加精準化和高效化。如發動機、發電機和變壓器出現事故后，傳統的診斷方法則主要通過人工的檢查，并結合相關知識和經驗，既無法保證診斷的準確性，且消耗大量時間，事故處理效率慢。而利用人工智能技術，通過模糊理論、專家技術和神經網絡等能夠快速準確地找到事故點，并診斷出事故原因，提出事故處理方法，大大提高事故診斷和處理的效率[4]。
3.4 人工智能技術在日常操作中的應用
電氣領域的日常操作步驟多樣且繁瑣，且每個環節的重要性均十分顯著，如某個環節出現故障問題，將造成整體電氣系統出現故障，甚至導致重大事故損失發生。人工智能技術的應用，使得電氣自動化控制的日常操作得到有效簡化，且在遠程控制技術的實施下，使得相關數據資料信息得以準確收錄和儲存。操作的流程簡化，故障發生率大大降低，且日常操作的信息均能存留和備份，實現報表的生成，方便以后的生產和研究時的信息查閱，使得電氣自動化控制系統的運行和發展更加高效。
4 結語
人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，是社會發展的必然結果，也是社會需求不斷增加的必然結果。其能夠應用于電氣自動化設備中，還能實現電氣控制過程中和電氣控制事故診斷處理中的應用，對于電氣自動化控制運行的效率有極大的提升效果。就當前電氣自動化控制存在的問題而言，人工智能技術能夠有效實現系統缺陷的彌補和監控問題的不足。隨著人工智能技術在電氣自動化控制中應用融合程度的不斷加深，其發揮的作用將會越來越大，在電氣領域當中產生的生產推動力和影響力也越來越大。
參考文獻：
[1] 靳虎.人工智能技術在電氣工程自動化中的應用[J].科技展望，2015，15（02）：74-76.
[2]馬龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].山西焦煤科技，2014，20（S1）：114-115.
[3] 馬仲雄.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].電子技術與軟件工程，2014，12（11）：153-154.
人工智能技術知識范文4
關鍵詞：人工智能技術;供水設備;電氣自動化控制技術
人工智能技術在各行各業中的應用越來越普遍，極大地推動了生產效率的提高。作為一門邊緣學科，人工智能技術屬于自然學科和社會學科的交叉，涉及到的學科里面包括不定性論、控制論、計算機科學、心理學、數學、認知科學等等。在供水設備機械電氣自動化控制中應用人工智能技術，能夠有效地節約人力資源成本，提高供水設備的運行效率，減少供水設備的運行故障，推動供水企業的健康穩定發展。
1 人工智能技術
人工智能技術主要是對新設備、新技術和新理論進行拓展、研究和開發而形成的一種新興技術。計算機發展的過程中，人工智能是一個重要的發展方向和組成部分，在該領域產生了各種應用設備，例如圖像識別系統、語言識別系統、機器人等等?？傮w而言，人工智能技術是多個領域和技術的結合，可以使機械設備完成與人類智能相似的功能，從而達到提高生產效率的目的，減少人力資源方面的投入[1]。
2 在供水設備機械電氣自動化控制中應用人工智能控制器
不同類別的人工智能控制器需要不同的研究手段，例如遺傳算法、模糊神經或者神經算法等等，本文將人工智能控制器作為非線性函數近似器進行研究，從而對人工智能進行開發和研究。與普通的函數估計其相比，人工智能非線性函數計時器具有非常明顯的優勢，其在供水設備機械電氣自動化控制中的應用也能夠取得良好的效果。首先，如果使用普通的函數估計器，研究的過程中會遇到一些不確定性因素，對供水設備的穩定性造成影響。而使用非線性函數近似解，則無需將研究對象的模型建立起來，能夠對個別對象進行便利的研究，從而推動了電氣自動化控制系統在供水設備中的應用。其次，為了達到一定的目的，研究者可以對供水機械設備的性能進行調整，從而有效地提高供水設備的適應性。第三，與控制器或者普通函數估計其相比，人工智能非線性函數近似器在調節數據方面更加便利，能夠對供水設備的數據進行便利的調節。第四，在設計供水設備機械電氣自動化控制系統的過程中，設計者只需獲取供水設備中的數據，就能夠應用人工智能技術對其進行設計。在設計供水設備機械電氣自動化控制系統時，只需根據其所響應的數據和語言，就可以完成全部的設計，極大地簡化了設計過程[2]。
在反模糊化和模糊化的過程中，使用隸屬函數、規則庫、自適應性模糊神經控制器能夠進行自動實時確定。
3 人工智能技術在供水設備機械電氣自動化控制中的具體應用
本文以恒壓供水中的AI 人工智能調節器為例，對人工智能技術在供水設備機械電氣自動化控制中的具體應用進行了簡要的介紹。
3.1 工作原理 該系統包括壓力變送器、閥門、水泵、控制接觸器組、AB-PLC-1756系統、AB軟啟動設備、AI- 808 人工智能調節器幾個組成部分。由于水泵具有較大的功率，380V的低壓電機5臺供水，分別為2臺355KW，2臺220KW，1臺160KW。
出水總管的壓力可以由壓力傳感器進行檢測，由變送器向AI- 808 儀表進行傳送，通過比較設定值，將誤差的變化率和壓力誤差得出來。使用AB軟啟動設備進行降壓啟動，使用AB-PLC-1756系統進行機組開、停控制，及檢測各儀表，利用上位機組態軟件RSVIEW32對全廠生產設備進行監控，通過各監測設備在上位機人員控制調節供水壓力。AB軟啟動設備具有軟啟動功能，起動加速時間不超過30秒，并具有自行調節功能。在進行起動斜坡加速時，電機壓力會不斷上升，當電動機的壓力已經到達額定的轉速狀態時，軟啟動器的控制器就會對其進行監測，并自動將輸出電壓切換為全電壓。如果在30秒之內電動機就已經到達了額定轉速，則可以進一步縮短啟動加速的時間。
3.2 控制算法 供水系統的對象還有時變成非線性環節，一些參數會出現未知式的緩慢變化，如果要達到理想的控制效果，單獨使用PID 控制是不行的。因此使用改進PID和AI人工智能調節器進行模糊控制，形成雙模控制算法[3]。
3.3 AI-808人工智能工業調節器 AI- 808人工智能工業調節器具有參數自整定功能、模糊邏輯 PID調節的先進控制算法，能夠通過模糊算法來避免PID的飽和積分。如果誤差減小，則可以對PID算法進行改進，對被控對象的特征進行自動學習和記憶，從而優化控制效果。這樣一來，即使對復雜的對象也能夠進行良好的控制，具有參數確定簡單、精度高、無超調的優點。
3.4 可編程控制器 可編程控制器的輸出是繼電器類型，主要使用Micrologix系列。水泵的邏輯功能主要由PLC來完成，無需設置模擬量的輸入輸出模塊，有力地節省了造價投資。使用AI- 808人工智能儀表來進行系統的壓力閉環控制。
3.5 控制臺 手動和自動兩種操作模式在控制臺的設計中都有所兼顧，通過手動操作來單獨開啟或停止每一臺水泵和閥門，并通過多圈電位器來對變頻器的頻率進行手動調節。如果處于自動模式之下，則可以通過開關來將需要投入運行的水泵選擇出來。如果某臺水泵需要維修，則可以令其自動退出運行行列，不會對系統正常運行造成影響。
4 結語
本文對人工智能技術在工程設備機械電氣自動化控制中的具體應用進行了簡要的分析，人工智能技術得到了迅速的發展，在各行各業中都得到了廣泛的應用。應用人工智能技術的恒壓供水系統，在民用供水系統和工業供水系統中都已經得到了應用，并取得了良好的應用效果，已經成為了供水設備機械電氣化自動控制發展中的一個重要發展方向。
參考文獻：
[1]孫斌.解析電氣自動化控制中人工智能技術的運用[J].科技傳播，2014（04）.
人工智能技術知識范文5
[關鍵詞] 舒適護理；老年癡呆；認知功能；生活質量
[中圖分類號] R47 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-0742（2014）10（c）-0168-02
老年癡呆是老年人常見病癥之一，以認知功能障礙、精神行為異常、情感障礙為主要臨床表現，屬慢性進行性精神衰退性疾病。老年癡呆包括血管性癡呆、阿爾茲海默病及混合性癡呆。老年癡呆在我國的發病率呈明顯的上升趨勢，已經處于老年人致死疾病的第4位[1]，此病對患者的生活質量有嚴重影響，為社會及患者家庭帶來沉重的經濟、精神負擔，而目前臨床還無完全治愈手段，因此及早發現疾病并采取干預措施延緩病情發展是治療的關鍵。舒適護理是以患者為中心的護理模式，也是保證患者生活質量的關鍵。為探討舒適護理對老年癡呆患者認知功能及生活質量的影響研究。該次研究對該院2010年2月―2013年10月收治的60例患者采取舒適護理，并與常規護理進行對比，現將結果報道如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料
選取該院120例老年癡呆患者為研究對象，均滿足美國國立精神病學、語言技能障礙及中風研究所（NINCDS-ADRDA）《診斷與統計手冊》中的有關老年癡呆的診斷標準[2]。其中男76例，女44例，年齡61～80歲，平均（75.10±8.12）歲，將上述患者隨機分為觀察組與對照組，兩組均為60例，且性別、年齡等基線資料差異無統計學意義（P>0.05），具有可比性。
1.2 方法
對照組采取常規護理措施，包括病情監測、常規給藥護理等。觀察組基于舒適護理理念與認知障礙護理采取以下措施。
1.2.1 認知障礙舒適護理 記憶強化護理：護理中應該通過數字、圖片、實物等不同的記憶方式讓患者反復記憶，并鼓勵患者定期看報紙、看電視，刺激其大腦皮層，進而提高記憶能力。老年癡呆患者主要臨床癥狀為智力下降，因此必須加強腦部練習，必要時可給予增強認知功能的藥物。思維障礙患者應該給予引導，以信息和語言進行刺激，同時給予充分的關心和鼓勵，使其大腦興奮。
1.2.2 心理舒適護理 盡管老年癡呆患者的腦功能明顯下降，但仍對愛和關心充滿渴望，因此護理人員必須了解患者的心理特點，了解其對環境的陌生感與恐懼感。首先應該關心體貼患者的生活，對其一點點的進步也要給予充分的鼓勵，為其提供心理上的支持，例如：打撲克、下象棋等，使患者在玩耍中保持樂觀情緒，建立良好的心態，使其能夠自主從生活中發現樂趣和滿足，這對改善患者認知能力與生活質量有重要意義。
1.2.3 生活舒適護理 ①睡眠舒適護理：為患者創造良好的睡眠環境，養成正常的生活作息，睡前控制飲食，必要時可服用少量鎮靜藥，睡前應用溫水泡腳，不應飲用咖啡、濃茶等刺激性飲用物及食物，睡眠時間保持在6～8 h，養成良好的睡眠習慣。②安全護理：保證病房的干凈、整潔與舒適，同時考慮患者可能存在空間與時間的定向障礙，當患者活動時應專人陪護，避免跌倒或走失等護理風險出現。另外應該在病房內關鍵處設置醒目標志，例如床位、坐便器、防滑地面等，病床應維持原狀，不可隨意移動。病房內若有危險物品，例如繩索、刀具等應該收回。③飲食護理：患者應多攝入高蛋白食物以增加腦細胞內去甲腎上腺素含量，促進細胞功能的活躍，所以應該多食用豆制品、瘦肉、魚類、蛋類、谷類等富含高蛋白的食物，同時食用果仁、花生等有益大腦功能的食物。④環境舒適護理：病區應保持整潔、舒適，注意采光與通風，溫度維持在22～24°C，濕度60%。⑤身體舒適護理：在患者可承受范圍內進行一定的體力鍛煉，培養患者的自理能力，包括穿衣、吃飯、上廁所等，并通過簡單的智力游戲來刺激大腦，延緩疾病進程，長期臥床患者應采取氣墊床或膠原蛋白泡沫敷料防止壓瘡發生。
1.2.4 社會舒適護理 觀察患者社會角色的變化，使患者保持樂觀的參與積極性，病情不嚴重的患者應積極參與到社會活動中，并定期讓患者家屬前來看望，維持患者與社會的正常交往關系。閑暇時可通過談話或物品來激發患者回憶過去，刺激其產生遠期記憶。
1.3 觀察指標
①采用MMSM簡易智能精神狀態檢查量表[3]評價患者的認知功能，包括定向力、記憶力、注意力和計算力、回憶能力與語言能力，總分30分，27～30為正常，低于27分為認知功能障礙。②家庭功能評分采用APGAR家庭功能評估表[4]，包括家庭適應度、成長度、親密度、情感度、合作度5個指標，分別對應0～2分，0分很少，1分為偶爾，2分為經常，0～3分為重度家庭障礙，4～6分為中度家庭障礙，7～10分為無障礙。③采取改編版老年癡呆生活質量評定量表（ADL量表）[5]對患者生活質量進行評價，于護理3個月后進行評價，包括穿衣、衛生、營養、活動能力、安全性、居家生活共6個指標，每個指標分為5個等級，分別對應1～5分，1分為完全自理，2分為少量需協助，3分為部分需協助，4分為少量自理，5分為無法自理。
1.4 統計方法
應用SPSS15.0統計學軟件分析數據，計量資料（x±s）行t檢驗。
2 結果
2.1 兩組護理前后生活質量及家庭功能對比
2.2 兩組護理前后ADL量表對比
3 討論
舒適護理最早由臺灣學者蕭豐富提出，是一個具有整體性、創造性、個體化的護理模式，通過對護理活動與患者舒適感之間內在關系的研究采取針對性的護理措施，目的為了患者在生理、心理上獲得舒適的狀態，可緩解病癥為患者帶來的消極影響，從而提高治療及護理的依從性，達到恢復認知功能、改善生活質量的目的。
目前老年癡呆還無具有特異性的治療方式，且此病進展緩慢，一般7個月～11年，平均4.7年[6]?；颊咝栝L期住院，且生活質量出現下降，并以記憶力減退、智力下降、人格行為改變等為臨床表現。后期會完全喪失生活自理能力，對外界事物無認知能力和應激反應，最終因身體多器官衰竭引發感染、壓瘡死亡。其具體發病及病情進展機制不明，但此階段患者的認知能力仍有較大的可塑空間。胡竹芳[7]等人研究發現，采取迎合老年患者心理的干預方法能夠提高對患者行為的控制能力，改善其認知能力，進而改善患者及其家屬的生活質量。老年癡呆患者的護理難度較大，關鍵在于早期的護理干預，這是延緩患者認知能力下降的關鍵，因此必須采取全方位的護理措施，通過覆蓋各個生活細節的舒適護理可一定程度上恢復患者的身心健康，最終實現舒適護理以人為本的護理理念[8-9]。
該次研究中對觀察組患者采取認知障礙舒適護理、心理舒適護理、生活舒適護理、社會舒適護理，目的均是為了提高患者的腦功能，保持樂觀的精神狀態面對疾病。研究結果顯示觀察組認知功能、生活質量及家庭功能指標均高于常規護理的對照組，穿衣、衛生、營養、活動能力及安全性與護理前比較均有顯著改善?？勺C實優質護理在老年癡呆患者康復進程中的臨床價值，與李華[10]等人的研究結果基本吻合。
綜上所述，在老年癡呆患者護理中應用舒適護理可顯著提高患者的生活質量與認知功能，具有較高的臨床推廣價值。
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人工智能技術知識范文6
［關鍵詞］人工智能會計變革;應對策略;會計人才
數據和人工智能技術逐步應用于會計行業，德勤等四大會計師事務所相繼推出財務機器人，RPA技術被越來越多的企業廣泛運用。這一科技創新將幫助會計從業人員從許多重復性、標準化、流程化的核算工作中解放出來，與此同時也催生了新型會計崗位，給會計從業人員帶來新的挑戰。毋庸置疑，人工智能技術引發會計變革，究竟會帶來何種變革，會計從業人員該如何應對會計變革是文章探討的關鍵問題。
1人工智能概述
人工智能(ArtificialIntelligence)是計算機科學的分支，它試圖通過研究、開發用于模擬和擴展人的智能的理論、方法、技術，以構建出一種新的能模擬人類意識和思維模式的一門新的技術科學。其研究內容包括知識表示與自動推理、機器學習與知識獲取、自動編程與智能化機器人等。人工智能的發展經歷了萌芽、誕生、發展到集成四個階段。人工智能應用于財務領域始于1987年美國注冊會計師協會發表的《人工智能與專家系統簡介》，后來國外對此進行了深入的研究與探索，開發出相應技術與專家系統解決財會領域的分析決策工作，目前主要是運用模型化的財務管理理論，將匹配后的數據導入信息庫，據以分析得出企業財務報告，形成戰略經營建議。財務領域中的人工智能技術主要在于機器視覺和語音識別兩個方向，著重模仿人類的財務操作和判斷，多應用于業務收支預測、風險管控、稅務優化等方面。
2人工智能技術對會計行業的影響
隨著大數據、人工智能、移動互聯網、云計算技術的發展和應用，為我國企業管理的模式注入新的理念，傳統的基礎會計核算工作會被財務機器人替代，會計數據的采集、挖掘、分析，會計核算流程的再造以及隨之而來的對新型會計崗位人才的需求，都將推動企業會計模式的變革。
2.1人工智能實現會計數據質的飛躍
數據是會計核算的起點，為企業決策提供依據。在人工智能技術的支持下，海量的結構化和非結構化數據在數據處理系統中整合和分類;數據挖掘技術對數據進行深度挖掘，發現其潛在價值，數據的質量隨之提升。會計人員通過人工智能輔助系統，利用信息自動集成技術，自動將各種會計信息記錄到會計系統，避免了以往財務人員花費大量時間和精力于采集和錄入數據信息。隨后利用人工智能自動核算功能進行賬務處理，智能分析系統進行一定的數據分析，避免了會計從業人員處理大量的基礎核算工作，將工作重心轉移到為企業創造更多價值的預測、分析與決策工作中去，提高企業決策的效率和準確性。
2.2人工智能促進會計信息互聯
在會計核算方面，大量企業采用PRA，其被普遍認為是業務流程自動化軟件，結構化、常規化會計流程均由自動化機器人來執行，不受時間和空間的限制，自動生成各項報表，及時快速，靈活準確。人工智能為企業管理者和財務信息使用者搭建起信息共享平臺，使企業與其客戶、銀行、稅務、會計師事務所等廣泛互聯，實現上下游企業溝通、銀企對賬、網上報稅等。財務智能系統通過科學的決策程序，利用會計數據和模式，以不同角度、不同層次、不同時期進行分析，揭示隱藏在財務數據背后的價值，使得會計信息質量大幅提高，提高企業決策效率。
2.3人工智能催生新型會計崗位
核算和監督是會計的兩個基本職能，財務人員日常主要完成建賬、填制和審核原始憑證、填制記賬憑證、登記賬簿、編制財務報告等基礎性工作。伴隨人工智能的發展，這種日常的標準化、流程化的基礎核算工作可由財務機器人完成。財務機器人高效低耗、精準可靠、快速反應的優勢相較于會計工作人員日益明顯。與此同時，機器人間無須回避職務職能的利害沖突，這些都降低了會計人員在單位內部運營管理的重要地位。未來財務領域對基礎會計從業人員的需求大幅減少，會計人員崗位需求結構面臨變革。管理會計人才是集財務會計、法律、財務管理、計算機等知識于一體的復合型人才，并具有數據分析思維和預測思維，國家倡導的未來的管理會計師應同時是價值分析師。利用大數據和云計算等信息技術，解析過去、控制現在、分析未來，是對未來會計崗位人才提出的新的要求。
3會計行業在人工智能時代下的應對策略
3.1提高思想認識
人工智能技術在財務領域的廣泛應用已是必然趨勢，利用數據挖掘技術、智能決策支持系統等將財務人員從煩瑣復雜的工作中解脫出來，會計核算職能向管理決策職能轉變，同時也對會計從業人員提出更高要求。面對人工智能技術帶來的巨大變革，財務人員應在了解人工智能技術的基礎上，努力學習新技能，加強計算機、信息技術知識的學習研究，以順應時展的需要。與此同時也應認識到，不論是信息化系統，還是財務機器人，僅僅起到輔助決策作用，仍由人類進行開發、使用和維護。因此會計人應審時度勢、轉變觀念，全面認識人工智能，努力使自己成為兼具財務知識和信息系統操作能力的駕馭財務機器人的復合型人才。
3.2實現管理會計轉型
2014年10月財政部頒布了《關于全面推進管理會計體系建設的指導意見》，要求在5年之內提升管理會計人才的職業能力。中國總會計師協會會長劉紅薇在2018年5月世界會計論壇上表示:管理會計已經在全球進入了一個大變革和大發展的歷史時期。財務人工智能技術實現了會計信息的標準化流程化處理，會計核算職能逐漸被財務機器人取代，這種以技術手段革新形式帶來的會計職能的變化，釋放出大量基礎會計核算人員，他們必須綜合學習會計、財務管理、稅務以及信息系統的相關知識，向管理會計人才轉型。在企業發展戰略的指導下，以管理會計的視角，將數據進行分析和提煉，編制預算計劃，對企業經營業務進行控制，對業績進行評價，為企業發展和治理提供指導，以適應時代變化，成為多元化人才。
