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人工智能論文范文1
以上論證說明：人工智能技術可以在人類隱性智慧定義的工作框架內模擬人類顯性智慧（人類智能）生成知識，創建主客雙贏的策略解決各種復雜問題。而這是現今其他各類技術做不到的。不過，由于在人工智能系統工作的基本過程中，（1）中客觀存在各種不確定性，人類給定的知識未必能夠理想地體現客觀規律，也未必能夠完全滿足求解問題的需要，（2）中人類預設的求解目標也不見得完全合理，（3）中人工智能系統各個環節必然存在各種不理想性。因此，人工智能系統對人類顯性智慧能力的模擬不可能完全到位，人工智能系統提供的問題解答也有可能不如人類自己求出的解答。換言之，人工智能系統所模擬的人類顯性智慧能力，原則上不可能超過人類自己的顯性智慧能力。如果說人工智能系統確實也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是顯性智慧中的智慧品質。至于一些人所宣傳的機器超越人類甚至機器淘汰人類的說法，是沒有根據的。無論是人工智能系統，還是其他各種機器系統，它們共同的問題之一是：機器沒有生命，沒有目的，不可能自主發現應當解決的實際問題，不可能自主形成機器的智慧，尤其不可能無中生有地形成超越人類和淘汰人類的荒唐愿望，因此更不可能產生淘汰人類或滅絕人類的行為。
2人工智能與信息技術的關系
圖2的人工智能系統模型表明，完整的人工智能技術系統必須具有如下環節：信息獲取（感知）、信息傳遞（通信）、信息處理（計算）、知識生成（認知）、策略創建（決策）、策略執行（控制）以及反饋學習優化等基本技術系統，這正像“人”這個智能系統必須具有感覺器官（信息獲?。鬏斏窠浵到y（信息傳遞）、思維器官（信息處理、知識生成、策略創建）以及執行器官（策略執行）。 其中傳感（感受信息）、通信（傳遞信息）、計算（處理信息）、控制（執行信息）等技術屬于信息技術?？梢姡斯ぶ悄芟到y是一個全局整體，其中包含著傳感、通信、計算、控制等信息技術環節；這正像人這個智能系統是一個全局整體，其中包含感覺器官、傳輸神經、丘腦和執行器官這些信息器官。如果把人工智能系統稱為完整的人工智能系統，而把其中的知識生成和策略創建稱為核心人工智能系統，那么，則有：完整的人工智能系統＝核心人工智能系統＋信息技術系統其中，核心人工智能系統處于完整人工智能系統的核心，處理知識和智能層次的問題；信息技術系統處于完整人工智能系統的外周，處理信息層次的問題，同時擔任核心系統與外部環境之間的兩端接口：一端是從環境獲取本體論信息（傳感），另一端是對環境施加智能行為（控制）。這就表明，信息技術系統提供給人類的服務主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何認識事物本質的服務（因為這需要知識），更不可能提供如何解決問題的服務（因為這需要智能策略）[2]。
3“新型”信息技術
近十多年來，先后出現了大數據、云計算、物聯網、移動互聯網以及各種互聯網的應用技術。人們把它們稱為“新型”信息技術或“新一代”信息技術。深入分析可以發現，這些新型信息技術的核心技術正是核心人工智能系統的知識生成和策略創建技術。不妨以大數據技術為例加以說明。圖3表示了大數據技術系統的工作流程。由于有著多種來源、多種背景以及多種格式，大數據通常是病態結構或不良結構的大規模數據集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻擊程序。因此，如圖3所示，大數據技術的第一個環節就是智能分類：把無用的數據識別分類出來加以過濾和抑制，把有用的數據按照某些特征進行分類，再分門別類地送到恰當的云計算（和云存儲）系統，進行相應的信息處理，為知識生成（知識挖掘）做好必要的準備。通過知識挖掘生成了足夠的知識之后，才可以把這些知識（結合求解目標）轉換成為用來解決問題的智能策略。其中，智能分類、知識挖掘和策略創建都是人工智能的基本技術?？梢姡绻麤]有這些人工智能技術，大數據就只能是數據，而不可能轉換成為有用的知識和可以用來解決問題的智能策略。
由此可知，大數據技術的核心就是人工智能技術，可以把它比較確切地稱為面向大數據的智能技術。而把它稱為新型信息技術則沒有真正抓住大數據技術的要害和本質，模糊了人們對大數據技術和人工智能技術的認識，不利于大數據技術的研究和發展，也不利于人工智能的研究和應用。真正的智能物聯網模型不是別的，正是圖2所示的模型。如圖2所示，只要在綜合知識庫內設置“對物控制的目標”，那么“外部世界的物”的信息就經由傳感器獲得，經過通信系統傳送到計算系統并在這里進行必要的處理即把信息變成適用的信息，接著由認知系統轉換成為知識，然后由決策系統根據控制目標把信息和知識轉換成為智能策略，智能策略再經通信系統傳到執行系統之后轉換成為智能行為反作用于所關注的“物”，使它的狀態符合預設的目標。近來人們在密切關注著“互聯網＋”。其實，“互聯網＋”可以有兩種不同的理解。一種理解是當前人們所關注的互聯網推廣，這里的“＋”就相當于信息化的“化”，就是互聯網的各種應用。另一種更有意義的理解則把“互聯網＋”理解為互聯網升級，就是把以計算機為終端的現有互聯網升級為以人工智能系統為終端的智能互聯網。這就是2015年全國兩會期間全國政協委員的“中國大腦”提案。應當認為，互聯網推廣,即把互聯網應用到各行各業是完全必要的，這是信息化建設的正常要求。但是，從信息化建設的發展大勢來看，互聯網升級即把當前常規互聯網升級為智能互聯網則更為必要，這將為中國信息化建設注入更為強大的新活力，是轉變經濟發展方式的需要，是國民經濟產業升級的需要。綜上所述，大數據技術、云計算技術、智能物聯網技術，其實都是人工智能技術的相關具體應用。可以這么說，如果沒有人工智能技術，單憑信息技術很難有效地應對大數據和物聯網以及未來更多更復雜的技術挑戰。
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人工智能論文范文2
機械電子產品雖然結構相對簡單化，沒有摻雜過多的運動元件或者部件，但是它的內部結構是非常復雜的，若想要產品的性能得到提高，就必須將傳統落后的笨探究機械電子工程與人工智能的關系姚磊河北農業大學機電工程學院河北保定071000重機械面貌徹底拋棄，縮小物理體積。由于機械電子工程所涉及和利用到的內容非常廣泛，所以電子機械工程是一種具有極強綜合性的學科。機械電子工程的基礎是傳統機械工程，同時充分利用計算機的輔助作用，來強化機械電子工程的核心力量。這使得機械電子工程與其他學科相比較而言更能體現出科學性，并且能夠保證滿足系統配置方面的設計需求。機械電子工程充分利用到專業設計模板來完善機械電子設備，發揮設計應用中的模板作用，這樣有利于保證機械電子工程設計能夠順利進行。機械電子工程產品在設計結構方面較為簡單，并且元件利用數量也是相對較少的。所以在這種情況下，要通過持續提升產品性能，強化機械電子產品質量，優化機械電子產品的結構，來滿足消費者的更多需求。
2人工智能的定義及特點
何為人工智能，人工智能是一門綜合了計算機科學、信息論、控制論、神經生理學、語言學、心理學、哲學等多門學科的交叉性學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。人工智能的發展其實經歷了一段非常漫長的歷程，人工智能在計算機開始發展的初期就已經被應用到了各個方面，只是它在起初所發揮的作用相對而言是非常小的，并沒有得到足夠的重視或者引起足夠的注意。但是隨著時代的進步，人工智能已經擺脫了過去相對弱小的形象，發生了翻天覆地的變化，得到了很大的改善。人工智能發生的這些轉變正是人類對計算機的應用和熟悉程度的轉變。信息時代的趨勢已經使人工智能技術得到了很大的強化，在社會中的地位也越來越重要。機械電子工程的發展需要依靠人工智能的力量和支撐，相信隨著人們對人工智能更加深入的研究，人工智能模仿人類思維的能力定會越來越強大。只有對人工智能不斷創新和改善，才能在計算機語言理解和應用方面得到更大的進步，才能更加符合機械電子工程的發展需求。
3機械電子工程與人工智能的關系
機械電子工程在應用上不穩定主要表現在系統輸入輸出的問題，即利用數學方程來建立模型，并且依靠人工智能來完成對傳統知識學習的更新，這種解析數學的相關方式在機械電子工程中的應用是非常廣泛的。傳統機械工程方式的應用是非常簡單的，但是隨著時代的發展和科學技術的進步，新時期出現的機械電子工程系統在處理各種問題時是相對復雜的，會通過配置多種系統對信息類型來進行區分。但是人工智能在機械電子工程領域還存在著一些不確定的因素，在計算機電子工程中，人工智能信息處理的方式主要采用的是解析數學措施，其應用方式主要是利用網絡神經系統對網絡系統進行合理安排，將神經系統迷你成人腦的結構，根據相關數字所傳達出來的信號，對已經搜集到的資源進行參數分析。其實，人工智能在機械電子工程中的應用是有差異的，這種差異性也是人工智能的一種特點，沒有辦法對網絡系統進行有效的描述，同時在建設系統資料庫的過程中進行嚴密數學分析，在分析過程中若是出現錯誤會直接影響到網絡系統的建設，甚至導致網絡系統的崩潰。創新工程方式，加強人工智能信息的服務建設是保證機械電子工程能夠順利開展和進行的關鍵。隨著時代的發展和人民日益增長的需求，生活方式的單一性早已不能滿足社會的發展需求速度。不斷完善的綜合性人工智能系統必將會使生產模式發生轉變。利用模型推理系統和神經網絡系統的優勢來補充綜合性人工智能，逐步完善機械電子工程的發展，網絡系統得到完善的必然結果就是模型推理系統。同時，模型推理系統也是二者功能性融合的重要體現。人工智能通過網絡信息資源進行完整性表達，完善機械電子和人工智能的密切關系。
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人工智能論文范文3
一、銀行反欺詐發展趨勢
國內外銀行在傳統反欺詐管理中主要依賴專家經驗，通過人工方式制定檢測規則，當申請或交易信息與反欺詐規則匹配后即執行相應的業務策略。這種管理模式得出的反欺詐規則存在一定的局限性，不能枚舉所有業務場景，無法對各類欺詐行為進行全面覆蓋。與此對應，欺詐者會針對性的對已有規則進行回避，導致專家規則處于被動調整的位置，無法跟上欺詐手段的更新換代[1， 2]。另外，當專家規則積累達到一定數量后誤報率通常會比較高，能夠影響到實際風險決策制定和實際業務開展。
機器學習是一種重要的金融科技創新手段，近年來在國內外金融機構和金融科技企業中被嘗試應用到風險防范、反欺詐等領域。例如花旗銀行、美國銀行、匯豐銀行等機構廣泛應用邏輯回歸、神經網絡等技術以提升欺詐識別能力；京東金融與ZestFinance組建的合資公司以數據挖掘建模為核心競爭力，在反欺詐領域深入應用機器學習技術以發揮大數據價值。機器學習是一種研究機器獲取新知識和新技能，并識別現有知識的方法[3]；通常針對大規模數據集進行全方位綜合考量，挖掘深層次業務場景特征進而建立監督、無監督等類型的學習模型，在大量應用中模型的準確性、穩定性也得到了充分驗證[4]。
為此，我們針對信用卡申請審批這一典型業務場景，應用機器學習技術進行欺詐風險管理并設計數據產品對異?？蛻暨M行監控預警。區別于將機器學習技術應用到單一反欺詐規則制定的典型做法，我們嘗試從整體視角對欺詐風險進行評估，實現精準量化預測并以此作為應對欺詐風險的強有力手段。建模思路及方法具有一定的可遷移性，可以被廣泛應用到銀行風險防范、反欺詐等業務領域。
二、“會思考”的風控模型
在應用大數據支持業務發展轉型的過程中，我們提出構建增強智能(Augumented Intelligence)系統[5]的創新思路。一個務實的增強智能系統包括客戶畫像、數據挖掘模型和決策引擎三個組成部分。數據挖掘模型是智能化的核心，客戶畫像為建模過程持續提供特征輸入，決策引擎將模型輸出成果轉換為實際業務行動。增強智能系統的一個重要目標是提升傳統業務流程的自動化水平，過程中的大數據能力主要體現在三個方面，也就是下圖中的三個組成部分：更好的客戶認知、更智能化的算法、更快速的決策支持。
圖1：增強智能系統組成模塊
數據挖掘模型發揮動力引擎作用，吸收學術界和產業界先進機器學習知識成果并應用于銀行實踐?？蛻舢嬒裰攸c體現大數據背景下的客戶多維度刻畫，在靜態信息和交易行為信息之外可以補充社交網絡維度特征信息。伴隨大數據的持續采集、生產和交換，客戶畫像能夠進一步補充情緒屬性、價值觀屬性乃至道德屬性等信息，為數據挖掘建模提供源源不斷的能源輸入。決策引擎能夠面對業務場景進行快速響應，通過可視化等手段提供自助式業務分析能力，促進數據價值轉化為業務行動。
踐行上述思路，我們結合傳統風險管控和社交網絡分析技術，加工基礎維度信息和社交維度信息特征指標組成反欺詐客戶畫像，并應用隨機森林等分布式機器學習算法建立欺詐風險預測模型。不同于傳統風控模型以年為單位的更新優化周期，智能化預測模型每天都能夠進行“思考”，通過更新網絡關系并重新訓練模型確定最新的欺詐預測思維模式。模型在研發和使用的過程中靈活運用機器學習和社交網絡分析技術，催生新型數據產品的開發與應用從而帶動傳統業務流程的優化。
三、模型構建與結果分析
以銀行信用卡申請反欺詐為應用場景，詳細描述社交網絡構建、特征處理、算法實現、運行結果分析等階段過程。
1、結合社交視角構造客戶特征信息
社交網絡分析是融合多學科理論和方法，為理解各種社交關系的形成、行為特點分析以及信息傳播的規律提供的一種可計算的分析方法[6]。社交網絡分析方法旨在建立一個網絡與真實世界的實體與關系映射，在銀行應用中的典型實體包括客戶、賬戶、員工等。社交網絡分析通常關注靜態和動態兩個層面的網絡特征，靜態特征包括提取網絡指標、對網絡特征刻畫、識別網絡群組等；動態特征主要包括描述網絡如何隨時間推移進行擴散、如何影響其他節點等。
分析信用卡進件審批數據，確定數據中包含四種角色，分別是申請人、申請人親屬、聯系人和推廣人。在建模實施過程中將申請人角色作為社交網絡的關鍵節點，把申請人、申請人親屬、聯系人及推廣人這四種角色的移動電話、家庭電話、辦公電話的相同作為關系類型。建模過程中構建的社交網絡包括780萬節點，2.33億條關系。
在構建完成社交網絡后，設計并計算一二階度、一二階欺詐數、一二階欺詐占比、最短路徑等網絡指標。從網絡視角衡量欺詐風險的傳播，度反映節點關聯好友數量，最短路徑反映網絡中節點間親密程度。此外，建模中的客戶基礎信息包括申請人年齡、手機號、單位電話、電子郵箱、學歷、年收入、職位等，針對這些信息需要進行結構化分解、離散化、頻度計算等數據預處理操作，共同構建特征以用于后續模型的訓練和驗證。
圖2：反欺詐模型特征構造過程
2、建模方案設計
對進行特征工程化處理的數據進行拆分，設置三組建模數據集，分別是基礎信息的數據集(base)、社交信息的數據集(social)，以及組合在一起的數據集(combine)。建模過程中采用3折交叉驗證的方式完成欺詐風險預測模型建立和訓練，并比較多組模型輸出的計算結果。
算法選擇方面，分別選擇邏輯回歸(LogisticsRegression， LR)，隨機森林[7](Random Forests， RF)和深度學習[8](Deep Learning， DL)。邏輯回歸是銀行風控領域的經典算法，以此作為模型結果的標桿參考。隨機森林是一種集成學習算法，利用多棵決策樹對樣本進行訓練并預測；通常單棵樹性能表現較弱，但進行組合之后能夠提供較好的分類性能，同時算法穩定性較好。深度學習(DL)模型是包含多隱層的多層感知器系統，通過應用綜合復雜結構和多重非線性變換構成的多個處理層及對數據進行高層抽象的一系列算法，建立具有數個隱層的多層感知網絡并實現各種模式的識別和認知。
模型評價方面，選用AUC、Precision、Recall、Accuracy、F1-measure等指標。其中AUC[9](Area under Curve)是ROC曲線下的面積，介于0和1之間；AUC值表示將兩樣本正確分類的概率，AUC值越大說明模型分類性能越好。其他指標均是從不同角度衡量模型性能，這里不再詳細說明。
3、建模結果分析
如下表所示，前三列數據為應用隨機森林(RF)算法在不同數據集上進行的三組模型輸出結果。比較結果數據可以發現，通過整合社交屬性信息模型各項評價指標較基礎信息模型結果均有大幅度提升。不同于基礎信息，社交維度重在刻畫實體在網絡中的關系，其加工指標在建模后呈現出與欺詐風險相關的強特征關系。建模結果中AUC提升7個百分點，F1-measure提升2個百分點，充分驗證了建立多維度視角對于提升客戶欺詐風險識別能力的有效性。更重要的是，伴隨大數據的采集和處理，可以從深度和廣度上對客戶欺詐風險認知進一步補強，進而持續優化模型的底層數據源。
后面三組數據是在整合數據集上應用三種不同算法，整體表現邏輯回歸算法較弱，深度學習居中，隨機森林表現最優。結果表明目前模型輸入特征與預測目標關聯性較好，并且總體特征數量為數十個的量級，還不足以發揮深度學習海量特征無監督優化選擇的特性，相比之下隨機森林、GBDT[10]等集成學習算法表現更為突出。
表1：欺詐風險預測模型結果比較
四、欺詐監控數據產品
大數據在實際應用中體現出強產品化的特點，通過構建反欺詐數據產品能夠快速實現決策引擎的功能；同時原始數據從積累到建模均與該數據產品關聯，用戶畫像建立和持續豐富也與反欺詐業務場景相結合。數據產品通過可視化技術實現自助式分析能力，在數據價值轉化為業務行動過程中發揮橋梁作用。
針對信用卡申請反欺詐場景，設計專項數據產品對接相關業務系統。數據產品提供全國進件審批疑似欺詐情況分布圖，實時獲得所關注區域的欺詐進件分布、欺詐發展趨勢、欺詐比重等動態。另外，提供分地區信息概要、進件詳情、明細檢索和社交網絡檢索等功能，能夠在系統頁面查詢基礎指標統計圖(手機和電話特征分布)、不同模型輸出的欺詐風險概率值、進件基本信息、進件網絡特征、社交指標統計(一度、二度、最短路徑)等內容。
圖3審批疑似欺詐情況分布圖
五、總結與展望
人工智能論文范文4
癡呆是一種臨床綜合征，血管性認知功能障礙(血管性癡呆)，近年來有上升趨勢。其原因由于各種腦血管病在增加，導致腦內血液循環障礙，引發腦功能降低以致癡呆發生。如腦卒中后出現記憶力下降、智能減退、行為異常、人格改變等征象。
目前世界上發生癡呆病人逐漸增加，尤其是血管性癡呆。主要由于老年人壽命延長，腦卒中發病率也日益增加。歐美國家老年性癡呆占所有癡呆病人50%～60%，血管性癡呆占10%～20%，在亞洲，中國和日本一樣，血管性癡呆發病率最高，占老年人癡呆＞50%。
1血管性癡呆病因與病理基礎
總體說，是腦血管病引起的腦內循環障礙。主要原因由于高血壓、糖尿病、高血脂、高血粘度，引起腦內動脈硬化，血管彈性減退，導致腦內血管狹窄或閉塞，血流緩慢，致腦組織缺血、缺氧，引起腦組織結構損害，和腦代謝功能下降。臨床上發現大片狀多發性腦梗死，尤其是特殊部位腦梗死及多發性腔隙性梗死病人，多見于大、中動脈閉塞，病變累及皮質、皮質下區域。如累及角回、丘腦、頂葉、基底節及腦室周圍白質等易發生血管性認知功能障礙。尚有大面積腦梗死，由于心臟病附壁血栓脫落發生在腦內主要血管梗死，尤其是在額葉、頂葉、顳葉等區域腦梗死也易發生癡呆。此外，皮質下動脈硬化性腦病，也稱為白質疏松癥，主要腦深部白質，長時期處在缺血、缺氧情況下，可導致腦內循環障礙，腦代謝功能下降。有學者研究認為，持續性腦內呈低灌注狀態，也可導致腦內血液循環不良，造成腦組織不可逆性損害，引起認知功能下降。總之，大腦前、中、后動脈供血區域發生的腦梗死，發生癡呆機會多見，這些區域稱為“要害性梗死”。它破壞了腦內與其他區域的特殊神經纖維聯絡通路有關。其次認為腦血管病損害面積愈大，超過腦代謝功能時，也可逐漸出現認知功能下降。再加上老年人有腦萎縮存在，神經功能逐漸退化，乙酰膽堿含量減少，更會促進癡呆發生。最近也有學者研究提出，長時期高血壓、高血糖可能會影響大腦功能結構損害，而認知功能下降與葡萄糖耐量下降也有一定關系。
最后，老年人如發生癡呆，除了老年性癡呆外，有的是混合性癡呆，如老年性癡呆合并血管性癡呆，血管性癡呆合并酒精性癡呆或合并帕金森病癡呆等。
2血管性癡呆診斷標準
根據中華醫學會1995年全國第四屆腦血管病學術會議提
出的診斷標準草案為準。
2.1符合美國《精神病診斷和統計手冊第4版-R》癡呆診斷標準：主要是認知功能明顯下降，尤其自身前后對比，除記憶力下降外，伴有＞2個認知功能障礙，如定向、注意力、語言、視覺空間功能，執行能力，運動控制等。
2.2急性和亞急性發病的腦血管疾病診斷，有局灶性神經系統體征，如偏癱、偏盲、感覺障礙、語言障礙(失語或球麻痹)等。
2.3既往有腦卒中史，≥1次。
2.4病程波動呈階梯性發展。
2.5常合并有高血壓、糖尿病、冠心病、高脂血癥。
2.6Hachinski缺血量表記分＞7分。
2.7CT或MRI證實腦內有多發性皮質或皮質下缺血灶。如有多發性腦梗死灶及多發性腔隙性梗死灶，以及大面積腦梗死灶或重要功能部位腦梗死灶，如白質，基底節、角回、腦室周圍等。
2.8血管性癡呆常發生在腦卒中后3個月，并持續＞6個月，或認知功能障礙突然加重。
3對血管性癡呆這一病名商榷
國內有些學者曾提出，有些老年人腦卒中后出現認知功能障礙，但尚未達到診斷血管性癡呆標準。此外，無腦卒中史的慢性腦血管病，如皮質下白質長期缺血、缺氧時也可引起白質疏松癥引起癡呆。腦血管病的危險因素如高血壓、糖尿病，據研究有可能會促進癡呆發生。遺傳性腦淀粉樣變的腦血管病也可發生癡呆等。以上這些腦血管病如單用血管性癡呆這一病名較難完全解釋。因此，有學者提出用血管認知功能障礙這一病名較妥當。它既包括血管性癡呆，也包括其他原因引起的認知功能障礙。
4血管性癡呆與其他原因引起癡呆鑒別
首先與老年性癡呆(Alzhemer)鑒別，老年性癡呆是腦老化，腦萎縮明顯，有老年斑(Senileplaquas)和神經原纖維纏結，平野小體等病理改變。而無血管性癡呆病人有腦卒中史及影像學改變。假性癡呆如抑郁癥，精神分裂癥均有明顯的發病期，病程較短，進展快，有明顯的精神創傷史，家屬易發現并可鑒別。帕金森病癡呆及酒精性癡呆均有明顯的長期飲酒史，及原有帕金森病臨床表現也易區別。
5血管性認知功能障礙治療
本病一經臨床確診需給予藥物治療，但目前世界上對癡呆的治療尚無一種特效藥物，有些只能改善一些記憶及認知功能。使其病情進展緩慢，延長生命。下面列舉一些目前常用治療癡呆的藥物。
5.1改善和促進腦內血液循環及腦細胞代謝激活劑
(1)尼麥角林(麥角溴咽酯)，商品名叫腦通或思爾明，國產叫富路通及樂喜林等，用于急性或慢性腦血管的循環障礙或腦代謝功能不良，它具有擴張血管，增加腦血流量，增加腦對氧和葡萄糖的利用，改善腦梗死后遺癥，抑制血小板聚集和抗血栓作用，同時能增加和改善記憶作用。
(2)海得琴(二氫麥角類)又名喜得鎮，該藥80年代以來廣泛用于腦功能減退藥物，都可喜(二甲磺酸烯丙哌三嗪和阿瑪堿復合劑及倍磊倫等，這些藥物能增加腦細胞能量代謝，有效提高動脈血氧含量，增加氧和葡萄糖利用，改善腦的血液循環，促進神經遞質DN轉換，從而改善和增加記憶作用。
(3)鹽酸丁咯地爾，長春胺，環扁桃酯等，均可增加腦血流量，改善氧對腦的供應，抑制血小板凝聚和降低血粘稠度作用，有助于神經細胞代謝過程中恢復，對腦卒中、腦動脈硬化血管性癡呆均有改善記憶力作用。
(4)萘呋胺脂，極易通過血腦屏障，促進細胞代謝，增加紅細胞變形，對細胞缺氧具有保護作用，對血管性癡呆和混合性癡呆病人亦能改善和提高認知功能。
5.2神經細胞保護劑
有尼莫地平，鹽酸氟桂利嗪、美金剛等，前者是鈣能通道阻斷劑，能抑制鈣超載，后者能抑制缺氧時，導致突觸前興奮性氨基酸釋放，以減輕大腦在缺血、缺氧時對神經細胞損害作用，達到保護腦細胞作用。腦復康(吡拉西坦)，圣和凱寧(茴拉面擔)，三樂喜(阿尼西坦)及奧拉西坦等，均為腦細胞代謝激活劑，能增加神經傳遞，調節離子流。同時對中樞膽堿能神經通路有刺激作用。也能改善記憶作用。
5.3膽堿酯酶抑制劑
有安理申(多萘哌齊)、加蘭他命、卡馬拉丁及石杉堿甲等。膽堿酯酶抑制劑以往用于老年性癡呆(Alzhemer''''sdisease)。現在認為血管性癡呆病人也伴有膽堿能神經原功能減退，由于腦基底膽堿能核團局部缺血時引起膽堿神經元缺失，現已得到臨床證實。因此，多數學者認為提高膽堿能神經元功能，可能是膽堿酯酶抑制劑治療血管性癡呆的理論依據。
(1)安理申(多奈哌齊)為中樞乙酰膽堿酯酶選擇性抑制劑，增加乙酰膽堿作用，通過腦內膽堿與卵磷酯誘導下，促進乙酰膽堿合成。當前國內、外常用于老年性癡呆藥物，對血管性癡呆也有效，能改善和增加記憶作用，對輕-中度癡呆病人有效、副作用少，個別病人長期服藥后會出現肌肉痙攣、乏力、惡心、失眠等副作用。
(2)艾斯能該藥物能增加大腦皮質與海馬區域膽堿能神經通路，現已證實，這些通路與記憶力、學習、注意力等認識功能有密切聯系。有選擇性乙酰膽堿酯酶抑制劑，能釋放出乙酰膽堿，促進膽堿能神經傳導。但該藥副作用大，特別對消化道，肝腎功能有一定損害。
(3)石杉堿是我國中草藥中千足塔提取的一種可逆的高效、高選擇性中樞乙酰膽堿酯酶抑制劑，通過臨床研究，改善記憶功能明顯優于腦復康。
(4)加蘭他命對中樞乙酰膽醇酯酶也有選擇性抑制作用，經臨床、雙盲、多中心實驗，也有改善認知功能障礙作用。
5.4雌激素替代療法
據反復研究，女性雌激素水平下降可能誘發癡呆的危險因素。雌激素能刺激乙酰膽堿等神經遞質，激活神經生長因子，具有促進和維持神經功能生長，保護腦細胞作用。
5.5祖國醫藥治療癡呆研究
人工智能論文范文5
移動互聯網讓分享經濟成為流行的生活方式，甚至讓市場做起了政府的事情。政府解決不好的自行車出行問題，資本和市場卻從中發現了商機，并讓大眾愛上這樣一種出行方式。相對于共享單車給我們帶來的便捷，一個更有意思的話題是：隨著技術進步，市場還能夠替政府干哪些事情？
尤其是，即將到來的人工智能時代，企業獨自解決或者和行政部門合力解決的事情越來越多，一場政務革命即將爆發。
2016年10月，杭州市政府公布了一項“瘋狂”的計劃：為這座擁有2200多年歷史的城市，安裝一個人工智能中樞――杭州城市數據大腦。
城市大腦的內核采用的正是阿里云ET人工智能技術。這項人工智能技術，可以對整個城市進行全局實時分析，自動調配公共資源，修正城市運行中的Bug，最終將進化成為能夠治理城市的超級人工智能。在杭州蕭山區部分路段的初步試驗中，城市大腦通過智能調節紅綠燈，車輛通行速度最高提升了11%。
如今，中國人工智能研究已進入世界第一集團，中國從事人工智能研究的科學家已經占據世界半壁江山。據報道，在2015年全球頂尖期刊上發表的人工智能論文里，華人/中國人作者的比例達到了43%。2017年美國人工智能促進協會（AAAI）年會，原定于一月底在新奧爾良舉行，但是，由于正好趕上中國春節，最后會議不得不延后一周舉行。在這個會議上提交的論文，中美兩國最終被接受的論文幾乎一樣多。
現在，地方政府與掌握人工智能技術企業的合作，已經遠遠超出了大眾的想象。除了智慧交通，在城市信用體系建設、供水乃至醫保結算等領域，人工智能技術已經深度介入，并開始積累數據，進行深度挖掘。
在這方面，美國政府也看得很清楚，而且早早就開始動手。2009年12月，美國政府公布以“透明性”、“公眾參與”、“官民合作”為三大核心的“開放政府指令”，其核心內容就是，政府向社會公開數據，鼓勵社會參與，通過政府與企業的合作，提升行政效率。
這些年來，美國政府已經將大數據挖掘，往前推進了很多。2013年5月9日，時任美國總統奧巴馬簽署行政命令《政府信息的默認形式就是開放且機器可讀》，把數據開放上升到了法規層面。政府數據開放的好處，就是為社會各種人工智能技術參與社會治理，提供了基礎。這幾年來，美國涌現出了各種基于政府數據開放而開發的應用，從災情預警、災情評估，到智能公共交通定r等等。
在人工智能時代，企業和社會能做的肯定會更多。有一天，我們可能不需要等到每個季度或者年初，才獲得國家統計部門的GDP數據公報，而是可以實時分析、查看今天這個國家又創造了多少GDP，有多少資金投入了實體經濟，又有多少資金參與制造了樓市泡沫。甚至，一個社會的疾控系統，也可能會發生革命性的改變。
人工智能論文范文6
1人工智能競賽驅動式軟件工程產學研模式的實施
以培養卓越軟件工程人才為目標，我們構建了人工智能競賽驅動下的軟件工程產學研培養新模式。通過構建2個層次培養競賽平臺，實現以點帶面、共同提高的培養目標。2個層層學科競賽平臺如下：一是基礎課程競賽平臺。面對中年級的學生，組織學生參加藍橋杯、GIS開發大賽、SDN軟件定義網絡賽等普適性、課程類競賽，可以快速鍛煉學生的知識應用、團隊協作、現場表達、創新思維等各方面能力，有效提升綜合能力，以激發學生對科研創新的興趣和自信。二是專業創新競賽平臺。面對中、高年級學生，組織學生參加專業創新競賽平臺。并且，按照學科方向，專業創新競賽平臺主要分為三個方向：數據科學競賽方向、人工智能方向以及互聯網方向。對于高年級學生，可以按照自己的選修方向或者興趣，選擇該方向的指導教師，參加專業水平的能力競賽。如數據科學競賽方向，有Kaggle平臺大賽,阿里天池大賽、KDD、圖像分類和目標檢測比賽等。高年級學生可以在已經具備基本學科知識和科研創新能力后，在更大的舞臺上檢驗自己的專業水準，在失敗和進步中提升創新能力和實踐能力，最終具備解決社會實際問題和企業實際問題的能力。
2人工智能競賽驅動式軟件工程產學研模式的意義
軟件工程技術是人工智能的重要載體，人工智能競賽可以與軟件工程專業的產學研有機地結合起來，更能取得良好的培養效果。其對軟件工程學科教學質量和人才培養都有著重要作用和意義。一是有利于教師教學觀念的更新和教師角色的轉變與知識更新。師生協同。改變傳統以教師為主導的培養模式，探索在學生競賽和實踐上的共建，鼓勵學生自主開展創新探索、組織和參加學生競賽，形成了“專業教師指導、學生自主組隊”的競賽組織管理指導新模式；二是有利于培養學生的創新能力和激發學生主動學習的意愿。一方面，信息化學習方式是以知識貫通式學習為主，學習方法靈活，更利于創新能力的培養；另一方面，學習過程由匹配問題和答案的過程，而更多地轉向如何理解問題、如何界定問題、如何解決問題等，學習者的“主體”地位得到回歸。三是利用互聯網+大數據競賽優質資源，有助于提高軟件工程專業教學質量，與國際一流高校培養模式接軌。以學生為中心，結合教與學的特性需求，把作為教師優化和完善教學模式、學生靈活和改善學習方法的輔助手段，充分結合師生教與學的個體需求，采用問題主導式教學模式，將有助于軟件工程專業探索教學模式創新，提高教學質量和學生學習成效.
3結語
綜上，軟件工程產學研可以與人工智能競賽相結合。以人工智能競賽為導向的產學研給學生提供了資源和平臺，有效提高學生的實踐能力、科研能力和團隊協作能力，對提高軟件工程專業學生的創新能力和實踐能力大有裨益。
【軟件工程碩士論文參考文獻】
[1]裘君，何小其，劉毅華.基于競賽驅動的自動化專業實踐教學改革探索[J].安徽電子信息職業技術學院學報.2013,59(11),4，20.
[2]王喜鴻，王良成，周密.論以學科競賽促進理工科學生實踐創新力的提高.實驗室科學，2011,14(4):1-3,6.
[3]李淑琴，劉均梅.科技競賽與學生創新能力的培養[J].新課程學習：學術教育，2011(7):95-96.
[4]徐曉飛.抓住MOOC之機遇促進計算機與軟件工程專業教學改革[J].中國大學教學,2014(01):29-33+47.
