人工智能论文2000字范文五：电气自动化控制中的人工智能技术
摘要：电气设备也在人工智能技术的应用下实现了电气自动化，本文将围绕着电气自动化控制中的人工智能技术展开探讨。
关键词：电气自动化，人工智能，应用
电气自动化是比较重视实践的一门科学，主要对电力系统的开发与运行进行研究。在社会发展的过程中，大部分的人类现代文明都离不开自动化与智能化。在电气工程中，热工智能化的实现。对于电气系统的运行具有非常大的影响，不仅提高了运行效率而且方便管理，节约大量的人工，在一定程度上降低了运行成本。
1、人工智能技术
毫无疑问，人工智能技术的出现是社会与科技发展的必然成果，并且随着人工智能技术的成熟，其在社会各个行业的应用也越来越多。人工智能技术是以计算机技术理论为基础，其他多个专业学科共同作用下共同构建出的。
人工智能技术的出现，让人类的智慧得以延伸，使只有人类可以完成的工作可以找到替代设备。
2、人工智能技术在电气自动化过程中的应用
2.1、在电气设备中的应用
在电气工程中，人工智能技术主要应用在电气设备的设计方面。电气设备的设计程序繁多、复杂，进行设计的时候，不仅要熟练掌握电路、电磁场、电机、电器等等相关理论知识，还应该有足够的判断能力和设计经验，能够处理一些临时的变化。按照传统的设备设计方法，设计程序主要依靠人工编制，这种方式远远不能满足电气自动化的标准设计，但是，如果加以计算机辅助，就会大大缩减设计时间，同时还可以在很大程度上提高产品质量以及其工作效率。
2.2、平常操作中的应用
随着社会的不断进步，人们的生活水平有了很大的提升，无论是平常的生活，还是工作，学习，都已经不能缺少电气设备，所以说，电气设备安全、稳定的运行，在一定意义上，就是社会生产，人们生活的安全与稳定。在利用电气设备的时候，应该按照设计说明书，遵循操作规范进行操作使用。传统的操作方法不仅复杂，而且操作程序比较死板，一个环节出错就可能引发重大失误，带来严重后果。而人工智能化的出现，在很大程度上改变了这些问题，不仅简化了设备的操作程序，提高了操作效率，而且可以智能化的识别错误、提示错误，进而更正错误，降低错误率，甚至在一定程度上将错误发生率降至零。大大提高了电气设备的安全与稳定，对电气设备的运行具有很大的促进作用，提高了设备的实用性。
2.3、应用于事故及故障诊断
电气自动化中事故与故障诊断，就是指对相关机械设备进行信息确定，对其运行状态进行判断。杳看是否正常，一旦发现异常，能够快速对故障进行准确的定位，并分析故障类型，然后有针对性的找出对策。电气设备的运行受到各种干扰因素的影响，特别容易出现故障或者事故，如果没有及时的进行处理，就有可能小故障变大故障，甚至引发安全事故，对工作人员、电气系统以及企业都造成重要的损害，同时带来不良的社会影响。所以，对于电气设备的故障进行准确而又及时的判断，是非常重要的。
2.4、电气控制工作中的应用
在电气系统中，对电气设备的控制同样是非常重要的一部分工作。现如今，实现电气设备的自动化与智能化已经是一个大的趋势，智能化的实现主要就是通过对设备的控制。不仅能够在很大程度上提高工作效率，适当降低成本，还可以减少人员用工。例如，在人工智能技术中，比较先进的技术有模糊控制、神经网络控制、专家系统等，他们都可以实现对电气设备的智能化控制，而且非常精确，控制效果非常不错。就拿模糊控制来说，最常用的方法就是Sugeno与Mamdani,Mamdani技术主要是对设备的速度进行调节，其主要是一种高效率的交流传动控制技术，在很大程度上提高了电气设备的工作质量和工作效率。
2.5、在产品设计中应用人工智能技术
在传统的电气设备设计中，主要是依靠设计人员的经验，缺乏一定的技术性，同时设计工序比较简单，设计质量不高。然而，当经济水平与科技力量都有所提高，国家也开始注重这方面的开发，加大了资金的投人。随着研究力度的加大，我国在这方面的成就也逐渐显现出来，人工智能技术也逐渐被应用于产品设计。人工智能化的应用，提高了产品的自动化程度，提高了生产效率，加大了产品的智能化，对产品质量来说是一个巨大的保障。
3、结束语
综上所述，随着科学技术的不断发展，人工智能技术已经逐渐成熟，其精度与控制力都有了很大的提高，将其应用在电气工程中，不仅提高了系统的运行效率，还极大的方便了管理，提高了电气设备的安全与稳定，在很大程度上提高了企业的经济效益，带来了很大的社会效益，所以说，在电气工程中使用人工智能化技术是值得推广的。
参考文献
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人工智能论文2000字范文六：人工智能与智慧医疗研究
摘要：现如今，随着人们健康意识的日益提高和人工智能技术的逐步成熟，人工智能技术在医疗领域的应用已经在理论和实践上取得了诸多成果。无疑，以人工智能技术为内核的智慧医疗模式将是未来医疗领域发展的大方向。本文基于已有的智慧医疗研究成果和典型案例，总结了智慧医疗发展的现状；也对智慧医疗在发展过程中遇到的问题进行了归纳和总结；同时，针对问题提出了一系列对策性建议。
关键词：人工智能；智慧医疗；医疗技术革新
艾伦·麦席森·图灵（AlanTuring）早在1950年发表的《计算机器与智能》中就表达了自己对"人工智能"的看法。1956年达特茅斯会议上首次提出了"人工智能"这一词汇，标志着"人工智能"作为一个独立的研究领域首次出现在公众视野中。
在这次会议后，得益于大数据的积聚、理论算法的革新和计算机计算能力的提升，"人工智能"取得了快速的发展：2012年，在图片分类比赛ImageNet中，多伦多大学教员、谷歌大脑研究员杰弗里辛顿的学生IIyaSutskever和AlexKrizhevsky使用深度学习打败了Google团队；也就是在同一年，斯坦福大学教授吴恩达（AndrewNg）和谷歌首席架构师杰夫·迪恩（JeffDean）一起开展了"谷歌大脑"项目的研究，将人工智能技术成功地应用于语音和图像的识别上。
当今快速发展的人工智能技术逐步进入我们的日常生活和生产中，在医疗、安保、金融等广大领域发挥着独特的作用。如今造成看病难的一个重要原因便是医疗资源的供给不足，尤其是在欠发达的农村和西部地区，这一问题就更加明显；另一方面，不同医生的专业素养和诊疗水平也存在差距，医疗从业人员质量参差不齐，这也是造成看病难问题的一个原因。在医疗领域，人工智能技术因为成本较低，同时具有较强的可复制性和易推广性，在未来将会成为解决医疗资源供给不足、分布不均以及医生专业水平参差不齐等问题的有效手段。2017年，国务院提出要大力推广人工智能技术参与治疗的新医疗模式，同时出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018至2020年）》，加快构建智能医疗体系。
一、人工智能在医疗领域的运用
（一）智能数据诊断
在传统医疗中，在经过对患者的问诊和一系列医学检查后，医生方可得出最后的诊断结果，在这一过程中，医生无疑居于主导地位。近年来，随着医学诊疗技术的发展，在诊断中需要医生参考和审阅的数据越来越多，医生想要做出精确的判断，就必须大量阅读相关检查资料，这无疑增强了医生的工作强度，使医生很容易出现疲劳和诊断失误的情况。但是，利用人工智能技术开发出的应用对海量的数据进行分析，并在此基础上做出诊断，这将在很大程度上减轻医生的工作强度，并且提升诊断的准确性。
目前，该项研究已经取得了一定的成果。前期，使模型对海量存在明显异常的影像数据进行辨别和记忆，在此基础上，使模型最终可以实现对影像数据异常点进行自动识别和标注。智能影像诊断利用其高速性和较高的准确性来帮助医生审阅相关资料，无疑减少了医生大量的无意义劳动，在模型的判断和筛选下，诊断结果的准确性也得到了不同程度的提高。
但是，前文就已经提到过，高准确度的诊断模型的建立，是需要建立在大量标注异常的影像数据的记忆和识别的基础上，大多数情况下，医疗数据中或多或少都包含着患者的一些隐私信息，在国家和民众日益关注个人信息安全的今天，想要获取足够多的信息存在一定程度上的困难。
（二）语音电子病历
患者在正式治疗前，医生需要详细询问其症状、病史和检查结果等内容，并作为病历详细记录下来。但在很多情况下，医生的双手因为各种原因会被占用而不便进行记录，在后期的补录中，很可能会出现错记漏记的情况，也使得医生的工作量增加，不利于下一步治疗工作的开展。
为了解决这一问题，北京大学口腔医院协同科大讯飞共同研发了一套名为"基于语音的门诊病历采集系统",该系统利用自然语言处理和语音识别技术，在医生与患者的沟通和交流过程中，对谈话内容进行现场录音，再经过系统的进一步处理，就会生成结构性的电子病历，之后，医生对系统生成的电子病历进行简单的检查和确认，病历的书写和记录工作就可以在很短的时间内完成。该系统可以以一种更直接的方式记录医生与患者的诊疗数据，大幅度提高医生的诊断效率。
（三）智能问诊
医生在做出诊断和给出治疗方案之前，需要深入了解患者的情况，患者在这一过程中，有迫切得到合理治疗的愿望，如何提高医生诊断效率，切实保障每名患者得到及时救治的权利，将是一个十分重要的议题。北京康夫子科技有限公司研发了一套预问诊系统，系统会从预约挂号开始，通过模拟医生来进行一系列先导性的问诊，详细记录患者的相关信息。为了帮助医生在正式诊断前提前了解患者情况，该系统还会将患者所回答的问题整理成规范的病历形式。该系统主要的优势有以下几点：（1）患者由于医学专业知识有限，在预问诊阶段，患者的回应大部分是日常生活中的通俗用语，为方便医生的进一步诊断，系统能够将其翻译为标准的医学用语；（2）在预问诊时，每则医学术语都配有易于大众理解的详细解释，降低了系统使用的门槛，使患者能更加高效准确地回复，提高预问诊的效率。
二、人工智能为医疗技术革新带来的机遇
（一）提升医疗服务水平
通过与物联网、智能健康设备等途径，人工智能对其搜集的用户健康数据进行分析和汇总，建立用户个人健康档案。在此基础上，进行包括个人健康、产后调理、慢病管理等方面的个性化的用户健康指导，使用户更好地进行自我健康管理。具体操作是：人们在身体不舒服的情况下，可先通过问诊平台，对自身状态有初步了解，在有需要的前提下，根据指导去医院做相关检查治疗。
（二）缓解医疗压力
基层社区医疗是医疗服务体系中的基础部分，同时也是面对问题最多、医疗压力最大的部分，人工智能技术对于提升基层社区的医疗水平、缓解医疗压力发挥着十分重要的作用。
人工智能技术在基层社区医疗中发挥作用的最显着的标志，便是卫生站医疗AI的普遍应用：一方面，医疗AI的使用，使得诊断信息的共享成为可能，即相当于给基层医生提供了更多的诊断样例；同时，当疾病复杂且来势较急时，亦可通过医疗AI进行远程紧急处理，防止病情的恶化，为患者接受进一步的治疗奠定基础和争取时间。
三、智慧医疗面临的挑战
（一）技术问题
大量的数据信息是智慧医疗发展的基本条件。近些年来，由于电子病历的应用和发展，大量病历数据在医院积累下来，但由于不同医院之间缺乏共同的数据标准以及病例数据共享机制，所以智慧医疗的发展受到了很大程度的限制。
同时，人工智能模型在医疗领域的应用，有很大一部分都是很难解释其决策原理的黑箱模型。医生不了解模型做出决策的机制，就无法向病患解释，很大程度上制约了智慧医疗的进一步发展。所以想要进一步发展和推广智慧医疗，提高其可解释性是十分必要的。
（二）隐私问题
在医疗领域，人工智能技术的应用将会收集许多包含个人隐私的医疗信息。这些被采集的患者医疗信息，如果发生泄露并被不法分子利用，那么将对当事人造成极大的不利影响，也会使当事医院产生严重的信任危机，降低医院社会公信力。例如，可以利用这些泄露的医疗信息来抨击竞争对手，使其受到不利的影响；不法黑客也可以通过侵入医院数据库获取患者信息，如果患者恰好患有诸如艾滋病等一类的病症，那么这些信息的泄露将很可能导致患者受到世人的疏远。
云计算技术已经成为人工智能应用的主要架构，但无疑，储存在云端的医疗领域的隐私信息，如果不能使用更加可靠的加密技术，将会进一步增加医疗数据的泄露风险。
（三）法律问题
对于智慧医疗这一新生事物，在应用过程中产生法律上的纠纷，将是无法避免的问题。相较于传统医疗而言，人工智能技术的应用虽然可以提高诊断结果的准确性，但如果人工智能诊疗系统做出误判，就会产生误诊，甚至造成医疗事故。由于相关法律法规的不健全，一旦产生问题，患者将面临无法可依的窘迫情况，难以保护自己的合法权益。
相关法律法规的不健全将会是智慧医疗发展过程中不可避免的问题，如何明确当事各方责任和义务，切实保护患者合法权益，将是未来立法者和相关部门要重点考量的问题。
四、对策建议
（一）建立信息共享机制
建立医疗信息及时共享机制以及相关医疗数据标准，将是接下来智慧医疗发展的大方向：首先，各级各类医疗机构应在保护患者隐私的大前提条件下尽可能多地共享医疗数据，这样会便于医疗人工智能应用研发机构的研发工作；其次，开发相关医疗人工智能应用的企业应在模型的可理解性上加大研发力度，使智慧医疗真正成为未来全民化的医疗新模式。
（二）保护云端信息安全
在保护患者隐私、防止其遭受不法侵害方面，应加大对患者诊疗信息的法律和技术保护力度，在法律上，用高昂的犯罪成本使不法分子不敢为，在技术上，用过硬的加密技术使不法黑客不能为。
（三）完善相关法律法规
针对智慧医疗面临的法律问题，最重要的就是要做到有法可依，立法者应加强调研和论证，针对目前智慧医疗已经出现的问题，制定能有效解决纠纷、保护各方合法权益的法律法规；同时，各级各类医疗机构应增强法律意识，严格依规依法使用人工智能技术，将风险及时地告诉患者；作为患者，更应积极保护自己的合法权益，与医院签订相关文件，达成共识，在自己的合法权益被侵犯时，更应积极地拿起法律武器保护自己的合法权利。
参考文献
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