大数据下科技信息领域需要解决的主要问题
（1）大数据下科技信息处理的标准化体系研究相比传统的科技信息，大数据环境下的科技信息的来源、类型、内容和数据格式更为复杂，制定和完善科技信息的标准化体系和内容是及其必要的。信息资源的标准化体系是保证信息有效存储、处理、分析和利用的基础和前提。本文认为将依据当前科技信息现状，针对具体领域研究和制定大数据下的科技信息处理规范和建议是必要的。（2）大数据下的科技信息资源的建设方法研究借助大数据技术可实现科技信息的大数据处理与大数据存储，实现多源异构的科技信息完成数据的存储、处理、交换等功能。大数据下的科技信息资源的建设方法研究需要从数据本身和数据的组织两个研究视角出发，分析梳理大数据环境下科技信息资源在建设中面临的难点和关键性技术问题，研究和提出科技信息资源的知识组织系统框架和基本构建方法。（3）大数据下的科技信息资源的分析方法研究结合科技大数据特点，主要利用深度学习技术解决科技大数据的高维数据降维处理问题。研究和探索面向科技信息资源的分析方法，提出不同类型科技信息资源的关联分析、重要性分析、主题演化路径等深层次的信息分析方法和技术，通过系列分析方法和技术研发，解决科技信息资源管理工作中存在的问题，研究方法在实践中进行创新和发展。世界的发展、科技的换代、媒介的延伸以及人文的变更，汇聚成一股巨大的洪流，加速了我们所处时代的变换，人工智能技术已经渗透到各个技术领域，以上问题涉及科技信息的组织和分析，需要人工智能技术的融合，即与人工智能技术的深度融合必将推动科技信息进入全新时代。
人工智能应用于科技信息领域的研究意义和主要研究内容
人工智能为解决科技信息的获取和分析提供解决途径（1）人工智能可拓展获取科技信息的来源。从事智能分析的美国Stabilitas公司的首席运营官ChrisHurst认为：“人工智能可以扩大信息工作的范围，不会遗漏那些有价值的细节。”科技信息同样需要通过各种渠道获取世界各国的同类信息，利用分布式网络爬虫等人工智能技术可获取全世界的开源信息，包括文本和音视频数据。（2）人工智能可加快处理科技信息数据的速度。美国中央信息局肯特学校教信息分析的校长JosephGartin认为：“梳理社交媒体来获得信息并不是什么新鲜事，让人耳目一新的是如今我们收集社交媒体数据的数量之大和速度之快。”海量的科技信息通过人工智能技术可以快速处理亿万比特的数据，从而了解世界各国同类信息或事件，将每天接收到的大量数据转变为能够用于政策和战场行动的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自动化、智能化。据俄罗斯通讯社报道，俄罗斯总统普京表示：“无论谁在这一领域中处于领先地位，都将成为世界的统治者。”普京认为：人工智能是未来权力的关键。利用自然语言处理技术、语音识别、图像检索等人工智能技术可以极大的提高信息人员检索有用信息的速度。此外，知识图谱作为人工智能的知识库基础，基于知识图谱可实现分析对象的多维多步自动关联分析，利用深度学习模型可大大提高多因素影响的系统分析，获得更好的信息分析效果。主要研究内容（1）基于人工智能技术的科技信息的知识存储和管理大数据下的科技信息具有海量、异构、跨媒体的特点，其知识存储和管理需要对结构化或非结构化的跨模态数据进行语义智能化计算研究，以为统一语义范畴下的数据查询提供便捷的元数据服务；对跨媒体知识统一组织进行研究，为不同关系结构，不同模态数据的统一存储与管理提供结构基础；同时，需要对跨媒体知识的更新进行研究，为动态的数据存储与多变的业务管理提供支撑。最后，对跨媒体知识检索与查询进行研究，从实际的检索和查询业务角度出发，制定规则，优化性能，提升知识数据被获取时的准确性与高效性。（2）基于人工智能技术的科技信息与知识的深度揭示与聚类加强科技信息资源的多源多模态数据整合关联、信息抽取、不确定推理、机器学习、自然语言处理等人工智能技术研发与应用；利用人工智能技术实现科技信息资源的外在层面的资源整合，资源内在特征的深度聚合，实现科技信息与知识的深度揭示与聚类。通过可视化方式实现科技信息知识（研发技术、研发机构、研发人员等）的聚合、揭示与展示。其中重点利用语义分析技术、词表/本体构建技术、知识图谱技术、大数据分析等人工智能技术，通过可视化方式实现科技信息知识的聚合、揭示与展示；实现对格式各异、内容复杂的数字资源进行深层次的揭示，从资源外在层面的资源整合，深入到资源内在特征进行深度聚合，实现信息与知识的深度揭示与聚类，同时将科技信息知识服务嵌入知识交流之中。技术路线图如图1所示。（2）基于人工智能技术的科技信息前沿技术发现与预警研究前沿技术发现与预警旨在有效指导和开展科技研究，国内外已有研究在信息对象和研究方法上比较单一，信息价值和服务效果受限。科技信息前沿技术发现与预警研究应更强调面向信息源的全面收集、处理、分析的一定程度智能化生产过程，更好的感知非完备信息，辅助信息用户把不确定性预测变成更确定性预测。研究将不同类型的信息源进行整合、融合，多维度的分析科技前沿技术特征，从不同角度实现有价值信息的综合叠加和映射，从中发现、分析和描述科技前沿技术问题，为科技领域专家实现科技前沿的准确辨识提供服务，实现有效的技术预警。技术路线图见图2所示。
基于人工智能技术的科技政策动态分析平台设计
科技政策动态分析脱离原有人工分析为主的模式，而借助技术手段进行辅助分析是时展的必然趋势，海量数据的现实对情报分析方法的冲击不可避免。技术参与的目的是提高人工分析的效率和质量，采用技术辅助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技术的科技政策动态分析平台的目的在于如何利用技术手段提供获取情报数据、情报多维分析能力和自动生成可读性的分析报告的能力，帮助提高人类思维的效率。1）科技政策动态信息监测科技政策动态信息监测主要采用网络信息的监测方式，只有在有效采集网络信息的基础上才能进而实现具体内容分析与信息服务。信息监测是对互联网上共享的科技政策资源进行提取、解析、收集和存储等的过程。科技政策动态信息监测的一般框架可由图3表示。科技政策动态信息监测系统的层次模型：表示层，业务逻辑层和数据访问层。数据访问层：连接数据库，执行插入和查询等操作。主要是用数据集访问。业务逻辑层：调用数据访问层的方法然后返回结果给表示层。表示层：获取表单的数据，然后调用业务逻辑层的方法处理数据，然后根据结果显示相应的数据。科技政策动态信息监测的系统框架：系统分为数据层与应用层两个层次。其中，数据层为整个平台提供数据支撑，包括监测站点、情报、文章、等基础信息数据，以及用户信息、日志信息等数据。应用层主要提供站点管理、信息服务、编辑撰文三大功能模块，为用户使用系统进行信息检索、筛选、浏览、定制、撰文等提供服务，同时也为管理员进行系统管理、任务分配、成果组织等提供相应接口。具体系统框架如图4所示。
[关键词]人工智能；电气工程；智能控制；遗传算法
中图分类号：S258 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）16-0344-01
引言
近年来，人工智能在电气智能控制方面应用已经越来越广泛、深入[1]。例如：基于人工智能的故障的诊断和预测、电气产品设计优化和保护与控制等领域。电气产品的设计随着计算机技术的发展，逐渐由手工设计向计算机辅助设计不断转变，，尤其是在引进了人工智能技术之后，大大提高了设计产品的质量和效率[2]。人工智能技术在电气设计方面的应用主要包括专家系统和遗传算法。其中的遗传算法是一种优化的先进算法，在产品的设计优化上有举足轻重的作用[3]。因此电气产品的人工智能化设计很多都采用了这种方式进行优化。
本文中，主要以遗传算法在电气智能化控制领域的应用为例，分析基于人工智能的电气智能控制技术。
1 人工智能控制器的优势
人工智能控制的主要优势[4]在于：（1）它们的设计不需要控制对象的模型；（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能；（3）比古典控制器的调节容易；（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们；（5）运用语言和响应信息可能设计它们；（6）它们对新数据或新信息具有很好的适应性。
2 人工智能控制技术的主要方法及优化算法
2.1 人工智能控制技术的主要方法
（1）模糊控制
模糊控制系统是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示以及模糊逻辑的推理规则为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统[5]。
（2）专家控制
专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合，仿效专家的经验，实现对系统控制的一种智能控制。专家控制可以灵活地选取控制率，灵活性高。通过专家规则，系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作，鲁棒性强[1]。
（3）神经网络控制
神经网络模拟人脑神经元的活动，利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息，通过不断修正连接的权值进行自我学习，以逼近理论为依据进行神经网络建模，并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制[3]。
（4）集成智能控制
智能控制技术的集成包括两方面：一方面是将几种智能控制方法或机理融合在一起，构成高级混合智能控制系统；另一方面是将智能控制技术与传统控制理论结合，形成智能复合型控制器。
2.2 人工智能控制技术常用的优化算法
（1）遗传算法
遗传算法依照所选择的适配值函数，通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，新群体既继承了上一代的信息，又优于上一代，这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件[7]。
（2）蚁群算法
蚁群算法是群体智能的典型实现，是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。蚁群算法的基本思想：当一只蚂蚁在给定点进行路径选择时。被先行蚂蚁选择次数越多的路径。被选中的概率越大[6]。
3 电动机控制中的遗传算法PID参数优化
本文以直流电动机系统进行了仿真验证，使用了具有突出寻优能力和计算简单的遗传算法进行参数整定，并通过Matlab编程进行参数寻优，整定出的参数使性能指标达到最优。
（1）参数的确定及表示
首先确定参数范围，该范围一般是由用户给定的，然后由精度的要求，对其进行编码。选取二进制字串表示每一个参数，并建立与参数间的关系。再把二进制串连起来就组成一个长的二进制字串，该字串为遗传算法可以操作的对象。
（2）选取初始种群
因为需要编程来实现各过程，所以采用计算机随机产生初始种群。针对二进制编码而言，先产生0～1之间均匀分布的随机数，然后规定产生的随机数0～0.5之间代表0，0.5～1之间代表1。此外，考虑到计算的复杂程度来规定种群的大小。
（3）适应度函数的确定
在实际应用中会因系统中固有的饱和特性而导致系统不稳定，为了防止控制能量过大，在目标函数中加入控制量。因此为了使控制效果更好，本文给出了包含控制量、误差和上升时间作为约束条件的目标函数。因为适应度函数同目标函数相关，所以目标函数确定后，直接将其倒数作为适应度函数进行参数寻优。最优的控制参数也就是在满足约束条件下使最大时，所对应的控制器参数。
（4）优化步骤
下面就可以编程使用遗传算法对PID参数进行寻优。利用遗传算法优化Kp、Ki、Kd的具体步骤如下：
①确定每个参数的大致范围和编码长度，进行编码；
②随机产生n个个体构成初始种群P（0）；
③将种群中各个体解码成对应的参数值，用此参数求代价函数值J 及适应度函数值，；
④应用复制、交叉和变异算子对种群P（t）进行操作，产生下一代种群P（t+1）；
⑤重复步骤③和④，直至参数收敛或达到预定的指标。
试验的电机性能参数如下：
La电机电感0.24mH=0.00024H
Ra电机电阻2.32Ω
Cm电动机的转距常数23.2mN・m/A=0.0232N・m/A
Ce为电动势常数
Jm转子以及电动机转轴相连的负载总的转动惯量1.1×10-6kg・m2
Fm粘滞摩擦系数2.2×10-4kg・m2/s
根据被控电动机特性，建立电动机的连续传递函数模型为：
，。
遗传算法中使用的样本个数为30，参数Kp的取值范围为[0，20]，Ki 、Kd 的取值范围为[0，1]，取wl=0.999，w2=0.001，w3=100，w4=2.000。采用实数编码方式，经过100代进化，获得的优化参数如下：
简单遗传算法
Bestfi=0.1408
BestS=11.12200.03590.1276
Best_J=7.1034
改进遗传算法
Bestfi=0.1358
BestS=8.91780.03050.5474
Best_J=7.2538
代价函数J的优化过程和采用整定后的PID控制阶跃响应。
文章应用遗传算法对电机的PID控制器参数进行了优化设计，得到了优化的PID控制参数，从响应曲线可以看出，应用改进后的遗传算法电机响应速度加快，跟踪性良好，控制效果明显提高。
参考文献
[1] 牛红.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].世界家苑，2014，32（8）：43-46.
【关键词】人工智能信息管理效率
引言
人工智能技术已经成为当今计算机网络信息科技的重点产业，在国民经济发展中占有重要比重，加强人工智能技术的信息管理领域的应用可以极大的提高信息处理的效率和信息的准确性，不会因为面对海量信息而无法找到一条有用信息而苦恼，通过人工智能技术可以快速准确的识别数以亿计的海量信息，完成信息优化组合，因此，大力发展计算机人工智能技术，可以极大的提高信息管理的效率。
一、人工智能技术的发展概述
人工智能技术是一种借助于计算机语言和电子计算机将多种学科知识综合而形成的一种高科技技术，使其具有和人的思维类似的方式，产生多种类人行为结果[1]。当前人工智能技术在各种信息管理领域都有很好的应用，比如在信息传播领域中智能电视的出现可以根据人们的爱好自动的播放人们喜欢的节目并记录这种爱好，同时通过不断的强化为人们喜好推送感兴趣的信息。在对车牌的信息的管理中可以借助于人工智能技术快速识别车牌信息和车主信息，并在计算机中通过人工智能技术进行交通违法的处理和判断。人工智能是在上世纪由一位美国科学家提出的，共计经历了三个阶段的发展，首先是由人的推理变为机器的推理；其次是随着机器人的出现，可以在复杂的多变的信息环境中找到人类所需要的信息，并进行简单的类人思维活动；最后是人工智能技术的出现，并显示其极强的类人思维能力，可以代替人类完成更加复杂的信息的处理和判断，完成多种人类需要的工作。
二、人工智能技术在信息管理中的多种能力
2.1海量信息的快速处理能力
随着智能设备的普及，每天都会产生海量的数据信息，而这些信息包含文字、图片、视频、语音等，面对海量的信息，借助于计算机网络系统中的人工智能技术，可以提高信息管理的效率，通过不断的优化人工智能技术，了解信息管理中存在的问题，不断的优化人工智能模型，可以对大量不确定的信息进行识别，将大量信息进行分类整理，提高信息的质量和节约存储设备。
2.2与计算机的协同能力
随着高新技术的不断发展和计算机技术的大量普及，办公逐步网络化和电子化，人工智能机在信息管理中的应用规模也在不断的扩大，通过运用人工智能技术，可以不断的强化信息管理的安全和信息有效性的增强，通过人工智能对不同信息进行智能监控，不断的完善信息管理的流程，不断的提高信息传输和搜索的效率。
2.3类人的思维能力
随着信息量的逐步增加，通过应用人工智能技术对大量的数据库中信息利用网络管理协议进行管理，保证信息管理措施的有效应用，通过人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技术及其强大的学习搜索能力进行信息的收集和整理，为人类科学决策提供支持。
三、人工智能技术在各种信息管理场景中的应用
3.1垃圾邮件识别场景中的人工智能技术应用
随着人们工作任务逐渐增加，电子邮件的交往日渐频繁，在保证信息安全的前提下，智能型反垃圾邮件系统可以对用户接收到的各种邮件进行智能检测和分类，智能识别各种垃圾邮件并标记，让用户对垃圾邮件进行及时处理，同时根据用户对各种邮件的厌恶，做出进一步的细致分类，减少用户受垃圾邮件的干扰，保证计算网络的安全和工作的高效。
3.2家居信息管理场景中的人工智能技术应用
随着物联网技术的发展，各种电气化的产品在人们日常生活中逐步增加，对各种家电设备的应用提出了更高的要求，通过对各种家电设备信息进行收集和管理，综合运用人工智能技术实现对各种家电的完美应用，实现各种家具的如电饭煲智能开启和关闭、室内环境的智能清洁等，可以极大的提高人们的生活质量和效率，节约时间成本。
3.3教育知识信息管理场景中人工智能技术的应用
随着我国中小学到各类大学教育信息的逐渐增加和计算机网络的应用增加，将教育知识信息和人工智能技术结合，可以极大的提高教学质量和效率。这是由于人工智能技术的核心是基于大量的知识数据库，而数据库中存储有大量的教育知识信息，老师在教育教学知识信息传授的过程中，人工智能技术可以快速的提取所需要的各个知识点，并进行优化组合，提高教育知识信息利用效
关键词：计算机网络；人工智能；综合素质
1引言
随着经济的大力发展，科学技术在也不断更新，现代社会正逐渐从信息化时代走向智能化时代。目前，计算机网络技术应用广泛，人工智能是基于计算机网络技术模拟人的逻辑思维的应用科学技术，也是科技发展的产物。因此，相关人员要结合人工智能的应用来完善计算机网络技术，结合各个优势完善数据和信息，保证整个计算机的应用顺畅，有助于行业发展。为了强化计算机网络技术中人工智能的应用，要收集各种知识，通过知识来改善计算机网络技术中的不足，通过有效的逻辑思维和计算加速人工智能的发展，为行业发展节省大量的资源和信息，从而提高网络速度。在计算机模型上，可以抛开传统网络计算的局限性，通过稳定和安全有效的思维模式，来完善人工智能化的发展，同时也要不断努力拓展其应用，为未来计算机网络技术的发展不断努力。
2计算机网络技术中人工智能的重要性
第一，计算机网络技术是现代科技进步的产物，计算机网络已广泛应用在各行各业中。然而，随着时代的不断发展，传统计算机网络技术已不能顺应时代的发展，需要结合当前局势不断完善计算机网络技术。目前，人工智能的使用是社会发展的趋势。第二，人工智能是指利用计算机、机械模仿人类大脑进行一系列复杂的工作和活动，它是应用型技术，也是结合计算机的高科技技术，对现展来说是一个不断推进的阶段。智能化系统的出现，需要结合自动化进行数据分析，保证计算机网络技术在人工智能化的应用上发挥作用。第三，从当前生活发展来说，电脑给人们的学习和工作带来了极大便利，人们对电脑的利用率越来越高，为人工智能的发展和计算机网络技术的应用奠定了基础。可以说，计算机网络技术对人工智能的发展有很大的作用。
3人工智能在计算机网络技术中的优势
3.1提高信息处理能力，降低成本
对于计算机网络系统来说，人工智能是当前信息处理的尖端技术，为了提高信息处理的效率，要对网络技术进行实效性的完善资源，解决整个网络运行的问题。为了提高整个信息的处理能力，使得在运行过程中更加稳健，需要利用人工智能技术。在发展过程中，传统网络信息处理已无法满足现代技术的需求。因此，在整个过程中要不断完善网络技术以满足现代技术的要求，使得网络信息的应用更加广泛。与传统网络技术相比，人工智能技术在数据处理方面，不仅速度快、效率高，而且准确性也非常高。此外，它在人力、物力和时间上的消耗相对更少。人工智能在计算机网络系统中，不但能提高信息的处理能力，还能降低系统运行的成本。
3.2结合计算机网络技术完善协作能力
随着科学技术的不断发展，计算机网络技术得到了应用广泛，为了扩大发展规模，要结合现代化技术，建立合理的网络结构。计算机网络技术已不再是传统的单个网络技术管理，而是需要完善网络的层次化，从每个层次上对各个系统进行协作监督，保证各层之间的协作关系，使得整个网络技术管理更加有序，保证计算机网络的正常运行[1]。
3.3人工智能的推理能力
当前，网络技术已广泛应用到各个行业的信息管理工作中，为了实现信息网络的发展，要不断通过推理能力强化管理力度，前期做好协作能力，保证整个网络管理的实施，确保能够有效监测整个网络工作。将人工智能应用到计算机网络技术中，不仅可以保证网络的正常运行，还可以判断网络是否正确。
3.4实现节能优化，减少资源消耗
为了完善网络信息的拓展，要不断实现现代化节能优势，不断减少资源消耗，通过快速的计算来实现控制，结合计算的整个过程对网络技术进行控制，不仅能够实现计算机网络的管理，还能减少资源消耗，从而达到节能优化的目的[2]。
4计算机网络技术中人工智能的具体应用
4.1防止泄漏出现，实现安全管理
首先，针对计算机网络技术来说，需要结合智能化来完善系统的控制。保护计算机上的账户号和邮箱，保证人工智能的优越性。要结合安全保护功能，对电子邮件进行有效跟踪和监测。此外，可以通过智能化自动清理电子邮件垃圾，从而保证计算机网络的安全性和可靠性。其次，为了实现对计算机网络的有效管理，人工智能可以保证网络技术的安全性，比如，智能防火墙，传统的防火墙技术已无法满足现代科技技术的要求，需要通过智能化来实现统计。为了保证其有效性，要加强防护，在系统中设置有害信息，并结合设置权限访问加以保证，从而提高软件信息检测的效率，防治病毒入侵。最后，为了防止系统当中侵入有害信息，要不断优化软件信息的检测，严格控制各类病毒，从而保证系统资源的安全。
4.2综合管理人工智能
将人工智能应用在网络管理中，需要结合人工智能和计算机网络技术来实现。在计算机网络中应用人工智能技术，需要确保管理的综合性，完善人工智能技术管理。人工智能的应用需要结合当前的决策，在这个过程中，要以专家经验和知识不断完善计算机网络技术，以实现网络技术的有效处理[3]。
4.3提高专业技术人员的综合素质
为了强化计算机网络技术中人工智能的应用，要加强专业人士的培养力度，保证计算机网络技术的有效性，不断完善相关知识。不断提高管理措施效率和整体实施质量，及时解决网络中的问题。此外，需要不断培养专业技术人员，提高技术人员的综合素质，为网络的安全性和稳定性奠定基础。
关键词：人工智能技术；教学方法；编程能力
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。
人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。
通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。
《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。
因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。
2 教学与实践的探索
2.1 教材和实验教学内容的选取
1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。
此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。
2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。
2.2 教学方法和手段的改革
人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。
1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。
2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。
3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。
4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。
5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。
6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。
2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议
《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。
学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。
针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。
学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。
3 结论
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。
参考文献：
[1] 蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京： 清华大学出版社，2003.
[2] 蔡自兴，肖晓明，蒙祖强，等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.
关键词：计算机网络技术；人工智能；Agent技术；
引言
随着我国步入信息化时代进程的不断加快，人们对计算机网络技术的应用需求越来越大。人工智能是改进计算机网络技术设计运行效率、功能以及智能化数据库建立效果的主要方向。为此，研究人员应在明确计算机网络技术应用发展现状的情况下，找出其优化建设的方向途径，从而使人工智能在其中发挥出更大的优势。这是丰富国现代化经济建设产业结构的重要课题内容，相关建设人员应将其重视起来，以加快全面信息化的发展建设进程。
1研究人工智能应用于计算机网络技术的重要性
人工智能具有涉及学科较广的特点，因此，研究人员应将语言学、心理学、生理学以及计算机科学等功能作用发挥出来，从而实现我国当前的科技发展目标。然而，在实际应用过程中，尤其是计算机网络技术方面，作用系统本身具有复杂性大、运行危险性高的特点，要想使人工智能真正落实于其中，需不断完善人工智能的应用手段。这里指的计算机网络系统运行问题主要体现在安全性方面，即网络技术的飞速发展，使得网络犯罪量也在随之增加，因此，相关建设人员应处理模糊、不完全以及其他问题的控制中，应用人工智能，从而通过提高信息获取和后期处理的时效性，来提高网络系统监控的效果。具体来说，计算机网络技术可将人工智能作为核心控制技术，从而将系统运行过程中出现的问题影响以及数值计算问题通过转变化知识方式，来进行处理。这是实现计算机网络技术健康发展目标的关键，研究人员应将现有的科学技术充分利用起来，以作用于实践。
2计算机网络技术中人工智能应用特点优势
研究表明，人工智能主要是以网络技术作为载体进行发展应用的，其能够保证网络系统运行环境的安全稳定性。其作用于计算机网络技术中的特点，主要集中在三个方面，即不确定信息处理、便于网络智能化管理以及写作能力强。对于不确定信息的处理，是利用网络分析模糊处理方式打破原有的固定程度限制，从而实现对人类智能活动的模拟。这样一来，计算机网络技术人员就能对系统资源有个全面的了解，进而为用户提供更为精准的信息数据。而计算机网络的智能化处理，就是利用人工智能的记忆功能来建立起完整的信息数据库，从而提高信息存储、总结、解释以及综合分析能力，以为计算机网络系统提供更为科学准确的平台。对于写作能力的应用特点，人工智能因其具有资源整合优势，使得各个用户之间资源的传输与共享更为高效。具体来说，此目标是通过有机整合写作与网络管理方式来实现的。基于上述人工智能作用特点及优势，研究人员应在明确计算机网络技术应用发展现状及需求的情况下，将人工智能作用于其中，从而加快当前科学技术发展的信息化进程。
3计算机网络技术应用发展现状
就目前来说，计算机设备应用范围呈现出不断增加的趋势，而用户的增加在一定程度上影响了网络信息管理的安全性。要想对其进行优化控制，需通过网络管理控制与网络监控功能来进行实现，但这两个目标的实现，需通过实时的信息获取与处理来完成的。然而，当前计算机网络技术的运行环境导致网路数据传输存在不规则性以及不连续性，这就阻碍了网络监控管理控制作用的发挥。对于计算机网络控制的初期阶段，技术人员仅通过网络逻辑化分析和处理，来进行网络环境安全性的优化控制，但这并不能保证数据存在状态判断的真实性。因此，要想提高计算机网络数据信息处理的真实性，需朝着智能化的方向发展，从而从大量的网络信息数据中筛选出具有真实性、有效性的信息内容。此外，随着计算机网络技术的不断进步，软件开发技术的发展应用衍生出了诸多网络犯罪现象，这就为实现用户数据信息提供安全性保障增加难度。这种市场环境中，要想遏制侵犯计算机用户信息安全问题的现象出现，需采用人工智能技术系统建立的反应快捷以及科学完善优势，实现计算机网络数据信息的自动收集以及运行故障诊断与分析的运行功能。这样一来，当计算机网络系统出现故障时，基于人工智能的系统功能就能快速而准确地找出故障发生节点，进而对其采取必要的措施方法，从而恢复计算机网络系统运行的正常状态。这是未来，计算机网络技术应用发展的主要方向，研究人员应极大人工智能在此过程中的功能系统建立，从而实现确保计算机网络用户数据信息安全性的目标。
4优化计算机网路技术中人工智能应用策略
当前阶段，人工智能在计算机网络技术中的应用主要集中在三个方面，即网络安全管理、系统评价与网络管理以及Ag-ent人工智能技术应用。
4.1网络安全管理
首先，在应用人工智能作用计算机网络系统的入侵检测时，即应作为系统防火墙技术的核心部分，这是保证网络系统信息数据安全可靠性的关键。入侵监测功能主要是通过对数据信息进行分类处理以及综合分析操作，来进行实现的。具体来说，就是可疑的数据进行过滤，从而将生产的计算机网络系统运行情况报告给用户，从而提高系统技术应用的安全性。此外，在应用人工智能的入侵检测功能进行网络运行状态监测过程中，为不影响网络性能，应以避免操作失误与保护网络外部与内部不受攻击，作为系统构建原则。现阶段，计算机网络技术人员已经将人工智能作用于人工神经网络系统、专家系统以及模糊识别系统的入侵检测过程中。其次，在智能防火墙方面的应用，其与其他计算机网络防御系统不同，智能防火墙能够将实现智能化的识别技术来处理相关数据信息。这里的数据信息识别采用的处理方式为：统计、决策、概率以及记忆等。这一系统的应用，不仅降低了计算机网络安全管理系统构建的计算量，还能及时限制有害信息甚至是无效信息的访问，最大程度的提高了数据信息的安全性。这里的有害信息包括：计算机网络系统的病毒攻击和黑客攻击。此外，对于智能防火墙系统来说，人工智能作用于计算机网络系统的安检效率要远高于传统防御系统软件，解决了拒绝服务等共计问题。最后，对于计算机网络系统中反垃圾邮件的人工智能应用，其目标为对用户邮箱加以有效监测，即通过自动扫描和识别垃圾邮件，来保证网络系统用户信息数据的安全性。其应用系统的过程为，当垃圾邮件进入到计算机网络邮箱后，人工智能作用下的系统就能够为用户发送相关垃圾邮箱的分类信息，从而提高用户处理垃圾邮件的便捷性，并最终达成保证系统邮箱的安全性。
4.2系统评价和网络管理
对于计算机网络系统技术应用环境来说，其智能化目标的实现，离不开人工智能技术以及电信技术的发展应用。在人工智能技术方面，其不仅能够作用于计算机网络系统的安全管理，还能通过建立计算机网络系统运行问题的求解与专家知识库等综合管理体系，来为计算机网络用户提供安全稳定的使用环境。此外，由于计算机网络技术系统具有动态性和瞬变性特点，这就为系统进行智能化评价与网络管理带来一定难度。而人工智能技术条件下的专家知识库系统建立，就能将专业领域人员使用计算机的经验与知识信息数据，纳入到计算机网络系统安全管理环境中。这样一来，计算机网络技术系统就能有效处理相关领域内的运行不稳定问题。对于计算机网络的系统评价和网络管理而言，能够利用网络管理中的专家系统来开展评价和管理工作，促进网络管理水平的提升。
4.3Agent人工智能技术
Agent技术又被称为人工智能技术。其就是通过作为一种软件实体，能够构建出为计算机网络系统的通讯部分、知识域库以及数据库。具体来说，就是对网络系统中新产生的信息数据进行处理与沟通，从而完成相应的工作任务。因Agent技术能够在用户自定义的基础上自动搜索信息，并将其传输至指定位置，所以，其是实现为计算机网络系统用户提供智能化以及人性化服务目标的关键。这种情况下，用户在利用计算机对信息进行查找时，人工智能Agent技术可分析和处理信息，并向用户传递有效的信息，从而促进用户查找时间的节省。此外，人工智能Agent技术在人们日常生活中得到了广泛的应用，如邮件的收发、会议的安排、日程的安排以及网上购物等，能够为人们提供优质服务。同时，该技术具有一定的学习性和自主性，能够使计算机对用户分配的任务进行自动完成，促进计算机技术和网络技术的有序发展。
5结语
综上所述，人工智能应用是未来现代化经济快速发展环境中，实现计算机网络系统高效运行管理功能的主要方向。具体来说，其作为提高计算机网络系统防火墙设置、故障处理以及系统构建项目功能细化等作用效果的重要组成部分，相关建设人员应将其重视起来，以推动信息化建设的发展步伐。事实证明，在应用人工智能中的Agent技术后，成果实现了计算机网络系统的分区管理，优化了大量网络数据信息的处理效率，这就实现计算机网络系统发展有序性目标的关键，研究人员将其重视起来，从而不断细化计算机系统的运行管理内容。
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1.1确保网络系统的稳定运行
在网络技术的管理中，有关工作者务必检测与控制一系列不同的网络资源，这样才能够保障网络运行的稳定。在此过程中，应有效把握系统资源的状况，并且进行合理分析，如果存在异常，需要异常关注，强化状态监控。通常而言，网络系统的运行状态都是高速化的，这就要求综合把握网络系统每时每刻的情况，人工智能可以有效地确保网络系统的稳定运行。
1.2具备非常强的协作能力
当今，计算机网络的规模日益庞大，系统结构日益复杂化。因此，单一管理网络系统越来越暴露出缺陷，这不利于计算机网络技术的进步，应用人工智能技术能够层次化地管理网络，确保计算机网络运行的稳定性.
1.3具备高效的非线性处理能力
以之前的网络控制理论作为视角而言，难以高效地管理计算机网络安全，这是因为网络系统具备复杂的拓扑结构，较难估计用户的操作行为，进而难以保障网络管理中的高度线性管控。人工智能具备非常强的模拟以及学习技能，因而能够有效地解决非线性问题。
2人工智能在计算机网络技术中的具体应用
人工智能在计算机网络技术中的应用，需要技术工作者在把握人工智能发展现状基础之上，坚持实用性与科学性的原则，基于多个维度出发，根据计算机网络技术的发展趋势和方向，促进高效、科学地应用人工智能技术。
2.1人工智能在计算机网络安全监控中的应用
在控制环节中应用人工智能技术，有效地实现了当前时期管理计算机网络工作的需要，在管理工作中应用控制技术的流程是系统化的。具体而言，应用人工智能控制技术先应采集和处理数据信息，在此过程中，以特定的形式储存有关的数据，方便之后提取与应用。为了便于应用信息和管理工作者实施人工操作，要求设置控制界面，以使良好的人机交互界面形式形成。并且，为了有效地处理突发的计算机网络管理现象，在人工智能控制组成部分中，应优化报警和监控部分，以实时监控计算机网络的一系列运行环节，保障如果存在运行缺陷，人工智能控制技术可以迅速和及时地进行识别，保障监控有效性。针对管理时存在的报警情况，能够以图像、电话、语音信息输出报警信息，通过各种各样的报警方式，提高了报警工作的有效性，管理工作者能够结合报警信息，实时解决一系列突发现象，以使技术损失减小。还能够应用人工智能控制技术设定权限，各种管理工作者因为工作岗位职责或管理工作水平存在不同之处，所以在设置管理权限的基础上可以有效防范管理工作者管理失误形成的风险。并且，也方便管理计算机网络管理工作者自身，以贯彻实施管理职责。
2.2人工智能在计算机网络数据处理中的应用
应用人工智能技术可以显著提高计算机网络处理数据的能力，人工智能技术能够进行计算机科学预测和动态模拟，进而以技术上支持开展一系列网络管理事宜，特别是针对预设性管理事宜，方便管理者进行管理活动，降低了额外投入的管理成本，奠定了之后处理数据和其它有关管理工作的良好基础。为了更好地在计算机网络数据处理中发挥人工智能技术的优势作用，工作者应立足于实际现状，切入人工神经网络，结合建构的人工神经网络机制，有效预测和处理一系列的网络信息。具体而言，人工神经网络可以结合实际运行的计算机网络状况，迅速取得网络运行的重点参数，且对比网络标准跟取得的参数，再输出对比结果，从而直观呈现计算机网络。通过神经元件的阈值和连接权衔接输出值、输入值，以使最理想的拟合函数形成，基于人工神经网络框架体系下，可以高效处理计算机网络运行中的一系列中心数据，特别是在阅读计算机网络中一系列技术参数和设备运行状况的基础上，确保人工智能技术可以迅速地预测管理过程中存在的缺陷，且高效设置应对缺陷的方案，此操作因为要求运算很多数据，为此，应前移数据信息处理工作，以建构计算机网络预测网络和动态模拟网络。
2.3人工智能在计算机网络模型中的应用
纵观实际运行的计算机网络状况而言，遗传算法相比较于其它算法，其也属于一种计算机网络数值模型，具备的优势是处理信息高效、模型简单等，并且属于一种人工智能被应用于计算机网络模型当中，从某种意义上来讲，遗传算法使智能化的模型实现。针对一些潜在的问题，遗传算法可以迅速地实施综合梳理和评估，提高了处理数据的有效性。在实际建构模型时，技术工作者应先调整编码环节，在优化编码的基础上，从技术上支持实现遗传算法，基于该思维模型的引导之下，工作者务必有效设置数学模型，以体现编码的价值。具体而言，在设置数学函数模型时，应兼顾计算机网络的评估适应性和初始状况，在处理以上两种数据信息的前提条件下，尽可能更科学地提升遗传算法评估计算的准确性。兼顾到遗传算法的技术特点，在管理计算机网络的情况下，能够耦合处理地理信息系统和遗传算法，结合地理信息系统的空间属性，实现遗传算法处理空间数据效果的持续提高，很好地发挥储存数据、分析数据、管理数据环节上遗传算法的价值，从而建构高效化的数据处理体系，真正使当前时期发展计算机网络的需要实现，将尤为高效、便捷的用户体验提供给用户。并且，切入遗传算法，可以实时监管计算机网络的工作状态，对于网络的运行而言，倘若存在有关的问题，工作者可以结合遗传算法迅速获得反映，从而奠定检修和排除故障的良好基础，以及实现计算机网络故障出现概率的显著减小，保障网络更加稳定地运行。
2.4人工智能在教育领域中的应用
在当今改革教学的进程中，课堂教学中业已日益普遍地应用先进的互联网技术。教育教学中应用人工智能技术，可以很好地激发学生的学习兴趣以及学习积极主动性，因而可以实现教学效率和质量的提升。结合当前时期的应用现状而言，人工智能的应用重点表现为早教方面，尤其是出现的AI智能机器人，推动早教向一种全新的教学视角转变，使教学并非仅仅限制在教材文本上。除此之外，互联网与人工智能的统一，还可以实时处理课堂教学中的一些问题，针对难以解答的问题，能够迅速、准确地搜索，从而实现更加理想的教学效果。
2.5人工智能在大众生活中的应用
基于社会经济的进步，人工智能技术业已逐步应用于人们平时的生活过程中，像是智能家居的出现大大方便了人们的生活，实现了人们高层次的生活需求。像是当今经常见到的窗帘智能控制、灯光智能控制，以及存在的智能家居远程控制系统等，都很好地呈现了人工智能的优势作用和极大的便捷性。因此，在人工智能将来的发展中，大众的生活中必将普遍地应用人工智能技术，从而将尤为优质的生活服务保障提供给人们。
关键词：人工智能；电子信息技术；模糊信息
引言
科学技术在电子信息技术中的高效应用十分普及，并且随着时展的潮流，智能化已经成为当下时展的主流，各种智能化产品的衍生也代表了我国的各种信息技术已经在世界前沿。随着当下我国各种智能化产品的普及，无论是什么产品都能对人们的生产生活起着至关重要的作用。人工智能与电子信息技术的高效融合，是信息时展的必然趋势。
1人工智能与电子信息技术的特点
人工智能在电子信息技术中的应用特点随着时代的更新进步，人工智能和电子信息技术得到了全面的发展，人工智能在电子信息技术中的应用成为时代进步的重要发展方向，为了能够更好地适应智能化和电子信息化全面普及的今天，全面剖析其人工智能在电子信息技术中应用特点，是促进人工智能在电子信息技术中能得以更好发展的关键性因素。双赢性。将人工智能与电子信息技术的高效整合，是一件双赢的结合。它涵盖了广域的学科技术。无论是计算机还是心理学、工程学等等，都添进了很多国内外先进的技术，电子信息加以融合从而更加精准高效地实现对各种复杂信息的处理能力，进而在很大程度上提高了人工智能和电子信息技术[1]。同时，在复杂多变的现代环境下，多元化也成为人工智能与电子信息技术高效融合的显著特点，人工智能技术通过机器人模仿人、物的动作，呈现出它的作用，电子信息技术通过计算机的高效处理与计算，让更加高效的机器将人的思维模式表现出来，进而实现它的价值。两者的融合，利用先进的计算机技术将高效的思维方式应用于人工智能上，让人工智能更加方便人们的生活，让人工智能呈现出更加多元的功能。服务性。人类的生活丰富多彩，工作的种类也有很多的不同，基于目前我国对人工智能的开发和应用尚处于基础阶段，对人们的生活而言也是较为基础的帮助，电子信息技术的融合，能够为人工智能提供更加精准地让人工智能拓宽自身的技能，从而为人类提供更加丰富的帮助。我国对人工智能的探索也愈发的深入，经过不断的探索、发展、变革，人工智能也呈现出了更多的优点。并且，将人工智能在电子信息技术的高效应用上，人工智能更是毫无保留地将自身的优势展现发挥出来，在促进电子信息技术发展的同时，也推进了我国综合国力的提升。无论是在我们的日常生活中，还是工作中，电子信息技术无处不在，为了能够保障其高效、安全、精准而又稳定的运行，支持我们的生活，就要不断提升其核心技术，随着时代的更新而变革发展，所以人工智能在电子信息技术的应用具有以下的优势。（1）高效处理模糊信息。在当前飞速发展的时代背景下，大数据的巨大冲击，使得信息数量多且杂，人工智能系统在电子信息技术的应用过程中，能够对各种未知复杂而又模糊的问题进行更加精准高效的处理，它的功能就是对海量的数据进行高速的分析，而电子信息技术却是集成海量信息却很难精准高效分析，所以在人工智能系统的帮助下，能够高效的提升信息处理的效率，从而大大弥补了在电子信息技术发展过程中的不足与缺陷。（2）精准选择排列信息。电子信息技术中囊括了种类丰富的信息，无论是低等信息还是高等信息都较为混乱，所以如何精准高效地实现信息的排序，就要利用人工智能的手段，将其海量信息进行高低有序的排列，对其进行深度分析后，再推理出信息的深度与层次，进而实现信息在利用的时候高效精准的选择，更好地模拟人类的思维方式，让其具有更强的实际问题，更加方便于人们的生活。（3）节约计算资源。人工智能在电子信息技术中的应用，能够更好地应用各种计算资源高效运用。我国将成本最小的人工智能发展至今，它通过利用各种迅速、精准的运算方式，来提升电子信息技术的效率，能够在很大程度上节省了不必要的计算资源，进而也在很大程度上节省了成本的输出[2]。
2人工智能在电子信息技术中的应用
（1）网络与信息安全维护中的应用。大数据云计算的时代背景下，信息数据的安全受到了很大的威胁，人工智能系统应用在电子信息技术上能够更好地维护网络信息安全的维护。虽然，电子信息技术随着时代进步而进步，但是在发展过程不可避免会出现很多不同程度的网络安全性问题，所以保障网络与信息安全是当前时展下必须要实现的难题。传统的网络信息安全所利用的计算机技术都是较为基本的，随着技术的更新发展，在现如今的网络信息安全的维护已经暴露出了很多的缺陷与问题，在较为严峻的网络安全形势下，人工智能系统能够巧妙地利用相关科技手段，使得网络信息安全得到更好的保障。例如，人工智能系统在电子信息技术的应用过程中，能够精准分析出海量信息中的危险信息类型，并且能够在短时间内快速分析采取科学正确的防范手段，从而在最大程度上高效节约了网络信息安全维护成本，大大提高了网络信息安全效率。（2）数据集成与分析中的应用。人工智能在电子信息技术中的应用，集中体现在了数据集成与分析。当前，受大数据云计算的时代冲击，电子信息技术在变革发展中收集了海量的数据信息，并且数量多而杂，电子信息技术虽然具备挖掘信息价值的作用，但是深度挖掘不够具备，并且大数据时代信息更新的速度特别快，如果不抓住就会很容易出现信息难以适应时代的问题。同时当前我国电子信息技术缺乏数据集成分析的作用，所以在数据采集的过程中难免会出现诸多的缺陷与问题。人工智能系统就能够弥补电子信息技术这方面的缺陷，它能够精准地对不同数据进行分类，从而将具有高等价值的信息从种类繁多的数据库中筛选出来，将类似的信息进行高度集成分析，得到更加有效有益的信息集，更方便于以后的工作与生活。（3）软件、硬件的更新升级中的应用。人工智能在电子信息技术中的高效应用也突出体现在了软件、硬件及系统的更新升级的维护中。电子信息技术高效而又安全的运行需要各项软件与硬件及核心系统的支撑，核心系统推动电子信息正常运行，软件硬件则让电子信息技术能够发挥自身真正的价值。现阶段，我国的电子信息技术仍然在变革发展中，软件硬件的升级更新能够更好表现出其技术优势。人工智能系统在电子信息技术的应用中，于软件、硬件的更新升级的维护而言，贡献巨大。其中表现最为突出的就是网易公司，它在各个软件的应用中安插了人工智能系统，实时跟踪用户的应用软件运行，并全程参与维护及时发现该应用软件是否更新升级，若是需要更新就及时向用户推送，用户再根据自身需求来进行更新下载。（4）网络资源共享中应用。网络平台具有一定的开放性，同时资源量也巨大，并且不同网络平台之间也能够实现资源共享。电子信息技术作为网络平台的技术载体，具有高度的应用价值。人工智能系统在电子信息技术中的应用也集中体现在不同网络平台的资源共享中。人工智能系统的参与，使得网络资源选取的效率也得到了很大的提升。例如，投屏影视这一共享形式就将用户的不同体验兴趣广泛的结合利用电子信息技术和人工智能系统将不同平台高效整合，进而将其视频内容得以呈现。在用户观看浏览的过程中，人工智能系统也能够精准的掌握其网络信号强度，对其进行缓存下载，让用户在畅通无阻的情况下，实现高度的网络资源共享。
