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人工智能發展分析報告范文第1篇

有意思的是，趙宇辰曾經供職于LinkedIn，要知道，數據科學家的概念最早就是由LinkedIn提出的。

定位為新型移動CRM軟件的銷售易為什么會需要人工智能？是未雨綢繆？還是趕時髦？

AI在企業級業務中扮演什么角色？

在今年的全國兩會上，人工智能首次被寫入政府工作報告，這意味著，人工智能技術已經上升為國家戰略。

一般大家會認為，AI就是個高端的機器人，或者是個會下棋的AlphaGo。其實，這只是人工智能在應用層面很小的一部分。

我們在淘寶、在亞馬遜上買東西，總會收到各種推薦，而這些推薦總是正中下懷；甚至托福、GRE在線模擬考試中，作文可以“電腦自動判分”；還有跟春天的花一樣燦爛，在朋友圈頻頻刷屏的“微軟識花”……所有這些，都是AI的應用點。“神經網絡也好，分類器也罷，大家并不會覺得后面是什么算法在驅動?！壁w宇辰說。

以上的這些，也只是人工智能在消費級領域的一些應用。

在美國，企業級市場對于數據挖掘、機器學習的研究早已如火如荼，正在從BI（商業智能）向AI方向發展，美國企業級服務巨頭們也正在開發各類基于AI的企業應用。

IDC最新研究報告顯示，到2018年，55%的企業以及ISV開發者都將在產品中嵌入至少一個認知AI或機器學習的功能，在商業分析工具領域，這一比例將會更高。

對此，銷售易創始人兼CEO史彥澤表示：“新的技術趨勢也給CRM企業帶來新的機遇和挑戰。未來的CRM不僅僅是幫企業定義一些工作流或者實現銷售自動化，而且是要往智能化方向發展，真正為企業帶來幫助和產生價值。一套承載了公司最核心數據的智能化CRM管理系統，對未來企業智能化運營、精準決策和高效管理有著巨大的意義?！?/p>

傳統的客戶服務和客戶管理方式都是透過單向客戶信息來進行互動來往的，比如通過知道客戶的聯系方式，利用郵件、通訊軟件、電話與客戶溝通，但如果之后的商務往來中需更多的使用協助與效率增進就變得更為困難，這正人工智能在商業協作領域的商機所在。

AI能否重構CRM？

Gartner2016年的CRM市場分析報告通過對Salesforce、SAP、Oracle、Microsoft、Adobe 等 CRM 供應商進行數據分析，得出了“分析、機器學習和人工智能是CRM未來發展方向”的結論，認為這將在未來3年內徹底改變CRM。

CRM的本質是客戶關系管理，最大特點是連接內外。過去，傳統CRM定義銷售、市場、客服、自動化，其實是銷售記錄管理?！皞鹘yCRM是將內部打通，而在數字化時代，更重要的是如何把外部的合作伙伴、經銷的合作伙伴，以及合作伙伴服務的合作伙伴，甚至把最終用戶給連接起來?！笔窂裳a充道，“當內外部全盤聯通起來以后，這中間就產生了非常大的化學反應和變化?！?/p>

據史彥澤透露，銷售易會在今年內陸續幾條重要的產品線，從而完成人工智能和大數據重構CRM的布局。

銷售易在年初宣布完成2.8億元D論融資時，史彥澤表示，該輪融資資金將用于加強產品和技術方面的能力提升。時隔2個月，趙宇辰的加入可謂是銷售易在這一方向深耕的標志性動作，

人工智能發展分析報告范文第2篇

大數據下科技信息領域需要解決的主要問題

（1）大數據下科技信息處理的標準化體系研究相比傳統的科技信息，大數據環境下的科技信息的來源、類型、內容和數據格式更為復雜，制定和完善科技信息的標準化體系和內容是及其必要的。信息資源的標準化體系是保證信息有效存儲、處理、分析和利用的基礎和前提。本文認為將依據當前科技信息現狀，針對具體領域研究和制定大數據下的科技信息處理規范和建議是必要的。（2）大數據下的科技信息資源的建設方法研究借助大數據技術可實現科技信息的大數據處理與大數據存儲，實現多源異構的科技信息完成數據的存儲、處理、交換等功能。大數據下的科技信息資源的建設方法研究需要從數據本身和數據的組織兩個研究視角出發，分析梳理大數據環境下科技信息資源在建設中面臨的難點和關鍵性技術問題，研究和提出科技信息資源的知識組織系統框架和基本構建方法。（3）大數據下的科技信息資源的分析方法研究結合科技大數據特點，主要利用深度學習技術解決科技大數據的高維數據降維處理問題。研究和探索面向科技信息資源的分析方法，提出不同類型科技信息資源的關聯分析、重要性分析、主題演化路徑等深層次的信息分析方法和技術，通過系列分析方法和技術研發，解決科技信息資源管理工作中存在的問題，研究方法在實踐中進行創新和發展。世界的發展、科技的換代、媒介的延伸以及人文的變更，匯聚成一股巨大的洪流，加速了我們所處時代的變換，人工智能技術已經滲透到各個技術領域，以上問題涉及科技信息的組織和分析，需要人工智能技術的融合，即與人工智能技術的深度融合必將推動科技信息進入全新時代。

人工智能應用于科技信息領域的研究意義和主要研究內容

人工智能為解決科技信息的獲取和分析提供解決途徑（1）人工智能可拓展獲取科技信息的來源。從事智能分析的美國Stabilitas公司的首席運營官ChrisHurst認為：“人工智能可以擴大信息工作的范圍，不會遺漏那些有價值的細節?！笨萍夹畔⑼瑯有枰ㄟ^各種渠道獲取世界各國的同類信息，利用分布式網絡爬蟲等人工智能技術可獲取全世界的開源信息，包括文本和音視頻數據。（2）人工智能可加快處理科技信息數據的速度。美國中央信息局肯特學校教信息分析的校長JosephGartin認為：“梳理社交媒體來獲得信息并不是什么新鮮事，讓人耳目一新的是如今我們收集社交媒體數據的數量之大和速度之快?！焙Ａ康目萍夹畔⑼ㄟ^人工智能技術可以快速處理億萬比特的數據，從而了解世界各國同類信息或事件，將每天接收到的大量數據轉變為能夠用于政策和戰場行動的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自動化、智能化。據俄羅斯通訊社報道，俄羅斯總統普京表示：“無論誰在這一領域中處于領先地位，都將成為世界的統治者。”普京認為：人工智能是未來權力的關鍵。利用自然語言處理技術、語音識別、圖像檢索等人工智能技術可以極大的提高信息人員檢索有用信息的速度。此外，知識圖譜作為人工智能的知識庫基礎，基于知識圖譜可實現分析對象的多維多步自動關聯分析，利用深度學習模型可大大提高多因素影響的系統分析，獲得更好的信息分析效果。主要研究內容（1）基于人工智能技術的科技信息的知識存儲和管理大數據下的科技信息具有海量、異構、跨媒體的特點，其知識存儲和管理需要對結構化或非結構化的跨模態數據進行語義智能化計算研究，以為統一語義范疇下的數據查詢提供便捷的元數據服務；對跨媒體知識統一組織進行研究，為不同關系結構，不同模態數據的統一存儲與管理提供結構基礎；同時，需要對跨媒體知識的更新進行研究，為動態的數據存儲與多變的業務管理提供支撐。最后，對跨媒體知識檢索與查詢進行研究，從實際的檢索和查詢業務角度出發，制定規則，優化性能，提升知識數據被獲取時的準確性與高效性。（2）基于人工智能技術的科技信息與知識的深度揭示與聚類加強科技信息資源的多源多模態數據整合關聯、信息抽取、不確定推理、機器學習、自然語言處理等人工智能技術研發與應用；利用人工智能技術實現科技信息資源的外在層面的資源整合，資源內在特征的深度聚合，實現科技信息與知識的深度揭示與聚類。通過可視化方式實現科技信息知識（研發技術、研發機構、研發人員等）的聚合、揭示與展示。其中重點利用語義分析技術、詞表/本體構建技術、知識圖譜技術、大數據分析等人工智能技術，通過可視化方式實現科技信息知識的聚合、揭示與展示；實現對格式各異、內容復雜的數字資源進行深層次的揭示，從資源外在層面的資源整合，深入到資源內在特征進行深度聚合，實現信息與知識的深度揭示與聚類，同時將科技信息知識服務嵌入知識交流之中。技術路線圖如圖1所示。（2）基于人工智能技術的科技信息前沿技術發現與預警研究前沿技術發現與預警旨在有效指導和開展科技研究，國內外已有研究在信息對象和研究方法上比較單一，信息價值和服務效果受限?？萍夹畔⑶把丶夹g發現與預警研究應更強調面向信息源的全面收集、處理、分析的一定程度智能化生產過程，更好的感知非完備信息，輔助信息用戶把不確定性預測變成更確定性預測。研究將不同類型的信息源進行整合、融合，多維度的分析科技前沿技術特征，從不同角度實現有價值信息的綜合疊加和映射，從中發現、分析和描述科技前沿技術問題，為科技領域專家實現科技前沿的準確辨識提供服務，實現有效的技術預警。技術路線圖見圖2所示。

基于人工智能技術的科技政策動態分析平臺設計

科技政策動態分析脫離原有人工分析為主的模式，而借助技術手段進行輔助分析是時展的必然趨勢，海量數據的現實對情報分析方法的沖擊不可避免。技術參與的目的是提高人工分析的效率和質量，采用技術輔助手段是可以做到事半功倍的?；谌斯ぶ悄芗夹g的科技政策動態分析平臺的目的在于如何利用技術手段提供獲取情報數據、情報多維分析能力和自動生成可讀性的分析報告的能力，幫助提高人類思維的效率。1）科技政策動態信息監測科技政策動態信息監測主要采用網絡信息的監測方式，只有在有效采集網絡信息的基礎上才能進而實現具體內容分析與信息服務。信息監測是對互聯網上共享的科技政策資源進行提取、解析、收集和存儲等的過程。科技政策動態信息監測的一般框架可由圖3表示?？萍颊邉討B信息監測系統的層次模型：表示層，業務邏輯層和數據訪問層。數據訪問層：連接數據庫，執行插入和查詢等操作。主要是用數據集訪問。業務邏輯層：調用數據訪問層的方法然后返回結果給表示層。表示層：獲取表單的數據，然后調用業務邏輯層的方法處理數據，然后根據結果顯示相應的數據?？萍颊邉討B信息監測的系統框架：系統分為數據層與應用層兩個層次。其中，數據層為整個平臺提供數據支撐，包括監測站點、情報、文章、等基礎信息數據，以及用戶信息、日志信息等數據。應用層主要提供站點管理、信息服務、編輯撰文三大功能模塊，為用戶使用系統進行信息檢索、篩選、瀏覽、定制、撰文等提供服務，同時也為管理員進行系統管理、任務分配、成果組織等提供相應接口。具體系統框架如圖4所示。

人工智能發展分析報告范文第3篇

論文摘要：隨著數據庫技術和人工智能技術的不斷進步，數據挖掘技術逐步發展起來，作為當前計算機信息技術中的一項較為新興的技術，綜合運用了數理統計、模式識別、計算智能、人工智能等多項先進技術，主要是從大量的數據中來發現和挖掘一些隱含的有價值的知識，從大型的數據庫數據中挖掘一些人們比較感興趣的知識，本文主要講了數據挖掘技術的概念、數據挖掘技術在保護設備故障信息中的實現方法以及數據挖掘技術保護設備故障信息管理的基本功能等問題。

數據挖掘技術作為當前計算機信息技術中的一項較為新興的技術，綜合運用了數理統計、模式識別、計算智能、人工智能等多項先進技術，主要是從大量的數據中來發現和挖掘一些隱含的有價值的知識，也就是從大型的數據庫數據中挖掘一些人們比較感興趣的知識，這些被提取的知識通常會表現為模式、規律、規則和概念，將數據挖掘的所有對象定義成數據庫或者是文件系統以及其他的一些組織在一起的數據集合，數據挖掘技術也是現在智能理論系統的重要研究內容，已經開始被應用于行政管理、醫學、金融、商業、工業等不同的領域當中，在保護設備故障信息管理方面發揮出了積極的作用。

一、數據挖掘技術的概念

隨著數據庫技術和人工智能技術的不斷進步，數據挖掘技術逐步發展起來，主要是指從大量的數據中發現和挖掘一些隱含的有價值的有用信息和知識，這些被提取的知識通常會表現為模式、規律、規則和概念，將數據挖掘的所有對象定義成數據庫或者是文件系統以及其他的一些組織在一起的數據集合，當前數據挖掘技術已經逐漸被應用于了醫藥業、保險業、制造業、電信業、銀行業、市場營銷等不同的領域，隨著計算技術、網絡技術以及信息技術的不斷進步，在故障診斷過程中所采集到的數據可以被廣泛地存儲在不同的數據庫當中，如果依然采用傳統的數據處理方法來對這些海量的信息數據進行分析處理，不僅會浪費大量的實踐而且也很難挖掘到有效的信息數據，同時，盡管智能診斷以及專家系統等方式在故障的診斷過程中已經被得到了廣泛的應用，但是這些方法卻仍然存在著很多推理困難、知識瓶頸等一些尚未完全被解決的問題，采用數據挖掘技術就可以比較有效地來解決這些難題，在故障診斷的過程中發揮其獨特的優勢。從不同的角度進行分析，數據挖掘技術可以分為不同的方法，就目前的發展現狀來看，常用的數據挖掘技術方法主要有遺傳算法、粗集方法、神經網絡方法以及決策樹方法等。

二、數據挖掘技術在保護設備故障信息中的實現方法

1.基本原理。在設備出現故障時采用數據挖掘技術對設備進行一系列的故障診斷，也就是說根據這一設備的運行記錄，對其運行的趨勢進行預測，并對其可能存在的運行狀態進行分類，故障診斷的實質就是一種模式識別方式，對機器設備的故障進行診斷的過程也就是該模式匹配和獲取的過程。

2.對故障診斷的數據挖掘方法建模。針對機械故障的診斷來說，首先就應當獲取一些關于本機組的一些運行參數，既要包括機器在正常運行以及平穩工作時的信息數據，也應當包括機器在出現故障時的一些信息數據，在現場的監控系統中往往就會存在著相應的正常工作狀態下以及出現故障時的不同運行參數，而數據挖掘的任務就是從這些雜亂無章的信息樣本庫中找出其中所隱藏著的內在規律，并且從中提取各自故障的不同特征，在對故障的模式進行劃分時，我們通常可以借助概率統計的方式，在對故障模式進行識別時可以采用較為成熟的關聯規則理論，實現變量之間的關聯關系，并最終得到分類所需要用到的一些規則，從而最終達到分類的目的，依據這些規則，就可以對一些新來的數據進行判斷，而且可以準確地對故障進行分類，找出故障所產生的原因和解決故障的正確方法。

三、數據挖掘技術保護設備故障信息管理的基本功能

1.數據傳輸功能。數據挖掘技術保護設備故障信息管理與分析系統的主要數據來源就是故障信息的分站系統，而分站系統中的數據是各個子站的一個數據匯總，而保護設備故障信息管理與分析系統所采用的獲取數據的主要方式就是一些專門的通信程序構建起系統與分站之間的聯系，將分站上的一些匯總數據傳輸到故障信息系統的數據庫中，分析系統所具有的數據傳輸功能，在進行數據的處理時又能做到不影響原先分站數據庫的正常運行，并且具備抗干擾能力強、計算效率高的優點。

2.數據的分析功能。系統在正常運行時，會從故障信息子站或者是分站采集相關的數據并且對這些采集到的數據進行分析整理，最終得到有用的數據信息，利用數據挖掘技術對龐大的故障數據進行分析、分類以及整理，能夠有效地找出有用的信息，歸并一些冗余的信息，對信息進行有效地存儲和分類。另外，數據挖掘技術還具有信息查詢的功能，可以進行不同條件下的查詢，例如按時間段、報告類型、設備型號以及單位等進行查詢，實現查詢后的備份轉存等，根據故障信息系統所提供高的數據信息以及本系統庫中所保存的一些整定阻抗值，可以通過邏輯判斷生產繼電保護動作的分析報告，主要包括對故障過程的簡述、故障切除情況以及保護動作情況等，可以便于繼電保護人員直觀的對保護裝置的動作情況進行分析。

四、結語

隨著企業自動化程度的不斷提高以及數據庫技術的迅速發展，很多企業在一些重要的設備方面都安裝了監測系統，對設備運行過程中的一些重要參數和數據進行采集，采用數據挖掘技術可以有效地解決設備故障診斷中的一些知識獲取瓶頸，將數據挖掘系統充分應用到監控系統中，有效解決故障診斷中的一些困難，事實證明，將數據挖掘技術應用到故障診斷中是非常有效的，也是值得研究和學習的新型技術手段。

參考文獻：

[1]李勛,龔慶武,楊群瑛,羅思需,李社勇.基于數據挖掘技術的保護設備故障信息管理與分析系統[j].電力自動化設備,2011,9

[2]李建業,劉志遠,蔡乾,趙洪波.基于web的故障信息系統[j].電力信息化,2007,s1

人工智能發展分析報告范文第4篇

在教育信息化飛速發展的時代，經常會聽到某高校建成了“智慧教學環境”或“智慧校園”，甚至有些高校進行了簡單的信息化教學設施的改造，也冠名為“智慧教育環境”建設。是技術發展太快，還是概念炒作呢？或者是人們對“智慧教學環境”的內涵理解有偏差呢？帶著這些問題，筆者對智慧教育的概念進行了深入研究，并對現階段已經建成的智慧教學環境進行了實地調研。希望通過開展此項研究找到當前智慧教學環境建設中存在的問題與漏洞，為今后智慧教學環境的建設提供建議。

一、智慧教學環境的內涵

今天我們所說的智慧教育源于IBM提出的“智慧地球”，智慧地球的核心是以一種更智慧的方法通過利用新一代信息技術來改變政府、公司和人們交互的方式，以便提高交互的明確性、效率、靈活性和響應速度。智慧地球具有三個明顯的特征：①對環境透徹的感知力，通過利用物聯網等實現隨時隨地感知、測量、捕獲和傳遞信息；②更全面的互聯互通，在有線和無線網絡支持下，利用先進的系統協同工作實現全面互通；③深入的智能化，利用人工智能技術獲取智能化的洞察并付諸實踐，進而創造新的價值。[1]

《2015中國智慧學習環境白皮書中》指出，智慧學習作為一類學習系統，是通過物聯網技術、大數據系統和人工智能技術等現代高科技來全面感知學習情境、識別學習者特征，提供合適的學習資源與便利的互動工具，自動記錄學習過程和測評學習結果，有效支持人們的終身學習、職業發展和自我價值的實現。從而可以實現人們能夠在任意時間（Any time）、任意地點（Any where），以任意方式（Any way）和任意步調（Any pace）（簡稱4A）進行學習，這類學習環境能夠支持學習者輕松地（Easy Learning）、投入地（Engaged Learning））和有效地（Effetive Learning））（簡稱3E）學習。[2]

我國學者祝智庭教授認為：智慧教育的真諦就是通過構建技術融合的學習環境，讓教師能夠施展高效的教學方法，讓學習者能夠獲得適宜的個性化學習服務和美好的發展體驗，使其由不能變為可能，由小能變為大能，從而培養具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質、較深的創造潛能的人才。[3]

通過對上述概念的分析可以看出，智慧教學環境的基本條件是對環境的感知、全面的互聯互通和深入的人工智能；智慧教學環境中主要用到物聯網、大數據和人工智能來感知學習環境和學習者特征、營造學習情景，主動提供學習資源、自動記錄和評價學習結果；智慧教學環境建設為培養具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質、較深的創造潛能的人才，提供環境保障。

智慧教學環境主要具有如下特征：①?ρ?習者和環境的感知，比如，通過一些傳感設備（物聯網）實時控制教室的溫度、濕度、亮度等，為學習者提供最為舒適的學習環境；②個性化資源的推送，在智慧教學環境中，可以實時感知學習過程，并主動推送個性化的學習資源；③對學習結果的記錄與分析。智慧教學環境通過對學習者學習過程的記錄與分析，可自動分析學習者的特征和學習情況，并產生相應的學習報表或者學習建議；[4]（4）智慧教育最根本的特征是要實現教育信息化的終極目標。

二、智慧學習環境的建設現狀

當前智慧教學環境的建設正在如火如荼的進行，部分高校已經建成了智慧教學環境示范區。為深入研究智慧教學環境的建設與應用情況，筆者對部分高校的智慧教學環境示范區進行了實地考察，發現當前的智慧教學環境可分如下幾類：

1.普通多媒體教室的改造升級

在已經建設成功的“智慧教室”中最為初級的是普通多媒體教室的升級版，此類教室只是對普通多媒體教室進行了裝修和改造，使得教室中的座位靈活、舒適，其多媒體設備配置更加先進。當前改造成功的多媒體教室中基本都安裝了高清投影、交互式電子白板或互動式大屏幕、無線擴音系統等。

2.課堂互動工具應用型

當前智慧教室中的互動系統種類繁多，比較常見的主要包括：利用臺式電腦通過局域網進行互動、利用Internet進行遠程的互動教學、基于手機或平板電腦的互動系統：

（1）基于臺式電腦的互動系統。這種類型的教室中，每個學生座位上配有一臺臺式計算機，通過相關的互動軟件，可實現師生之間、學生之間在網絡環境下的實時互動交流，包括教師單獨輔導，下發、上傳資料等。

（2）基于網絡的遠程直播、互動系統。為實現跨校區之間、跨區域之間的教學直播互動，部分院校建設了“遠程直播”教室。在此類型教室中通過高清攝像機、直播管理系統，可實現遠距離直播、互動等功能。此外，通過錄播控制系統，也可以實現對教師授課過程的自動錄制和保存。

（3）基于智能手機或平板電腦的課堂互動系統。有些學校的“智慧課堂”可以看到基于手機或平板電腦的互動系統，此類互動系統可以讓師生之間通過智能手機或平板電腦進行互動，下發、上傳資料，也實現了學生實時投票、搶答等功能。另外，此類課堂互動系統已經初步實現記錄課堂教學過程，并對授課情況可進行初步分析與統計。

3.教學資源庫及社會化軟件應用型

（1）有些地區或學校建設了相應的資源庫或學習平臺，便稱之為智慧教育環境。

（2）還有些學?？衫梦⑿?、QQ等社會化軟件實現新生注冊、宿舍查詢等功能，他們把這些社會化軟件的簡單應用說成了智慧校園。[5]

4.環境友好型

（1）教學環境的提升

部分智慧教學示范區中教室顏色鮮艷、明亮，走廊和學習區溫馨、清爽，桌椅板凳舒適、靈活，教室里面配置了中央空調、電動窗簾等，整個示范區使學生能感受到愉悅、清新。但在信息化智能技術的應用方面，很少看到大數據分析系統、物聯網、云計算等新型技術的應用，因此，這些環境也難以稱為智慧教學環境。

（2）物聯網的初步應用

有些學校建成的“智慧教室”中開始使用一些初級的物聯網設備，比如，顯示溫度、濕度、照度等參數設備。僅僅使用一些物聯網設備也難以稱之為智慧教學環境。

5.綜合應用型

一些學校智慧教室中綜合了各種前沿技術，我們似乎看到了智慧教育的影子。此類教學環境中：教室實現有線和無線網絡的全覆蓋；教室外安裝了人臉識別系統和RFID考勤機，這些系統采集的數據可直接傳送到教務系統；可以感知教室的溫度、光線等，并可實現自動控制；開發了基于云計算的教育資源庫和移動學習管理系統；此外，還有智能控制系?y、增強現實的互動演示和視頻會議系統、自動錄播系統等。[6]

三、現階段高等院校智慧教學環境“智慧”的缺失

通過對智慧教育內涵的研究，結合智慧教學環境的建設現狀，發現現階段“智慧教學環境”的建設與傳統教學環境相比已經有了很大的提升，但還沒真正實現“智慧教育”。下面筆者對照智慧教育的概念與特征，從環境建設、技術的運用以及對人才培養的支持等方面對現階段的“智慧教學環境”加以分析：

1.對環境和學習者的感知

感知學習情景涉及學習者特征分析、傳感器技術和自動推理等方面的應用，通過信息采集、動態建模和情景推理三個模塊來實現[7]，要感知學習情景，物聯網和人工智能技術是必不可少的。目前，智慧教學環境中對物聯網技術的應用還處在最初級的對基本環境的感知方面，比如，溫度、濕度和光線的感知，缺乏對物聯網的深入應用。要實現對學習者特征的自動識別，必然用到人工智能、學習分析等技術，但在目前的智慧教育環境中還沒有看到成功案例。

2.智慧教育資源的提供

智慧資源是指以培養具有21世紀生存技能的智慧創造者為目的，支持智慧學習和智慧教學活動的有效開展，具有泛在性、情景感知性、聯通性、進化性、多維交互性和個性化智能推送等核心特征的新型數字化學習資源[8]。在智慧教育資源的建設和應用過程中：首先，用到大數據分析技術，對學生的學習特征和學習情況進行全面的分析；其次，通過人工智能等技術實現向學習者進行優質教育資源的精準推送；第三，可通過物聯網、大數據和人工智能來全面感知學習環境，利用VR技術營造更為真實的學習情境。在當前建設的“智慧教學環境”中，雖然可以看到豐富的學習資源和互動工具，但它們并沒有達到智慧資源的標準。

3.對學習結果的記錄與分析

Siemens認為學習分析是：“關于學習者以及他們的學習環境的數據測量、收集、分析和匯總呈現，目的是理解和優化學習以及學習情境”[9]，學習分析必然會用到學習科學、人工智能、大數據等方面的理論和技術。目前我們看到的是一些授課軟件對課堂的記錄與初步的數據統計，并不能達到學習分析的標準。在對教學過程的記錄過程中，通過自動錄播系統，可以實現對教學過程的自動錄制，但這種記錄只能是機械的記錄，缺少智能成分。

4.對教育目標的實現

智慧教育最根本的特征是要實現教育信息化的根本目標，即“要破解制約我國教育發展的難題，促進教育的變革與創新；要對教育發展具有革命性影響”[10]。要對教育發展產生革命性影響，智慧教學環境應做到如下幾點：首先，要改變知識產生、傳播和管理的方法和模式，讓知識變得觸手可及；其次，要支持學習者的終身學習、職業發展和自我價值的實現；第三，要營造良性的教育生態環境，使學習者能隨時、隨地開展所需的學習。顯然目前的“智慧教學環境”還不能支持實現教育信息化的根本目標，因此還難以稱之為智慧教學環境。

四、智慧教學環境建設建議

通過上述分析可以看出智慧教學環境的建設還處在初級階段，目前建設的很多“智慧教學環境”只能說是現代教育環境，還不能稱之為智慧教學環境。要真正實現智慧教學環境，還需要在教育理論、技術和方法等方面大幅提升。結合上述分析，本文對智慧教學環境的建設提出如下幾點認識：

1.強化頂層設計，準確定位，系統規劃

智慧教學環境的建設是一個系統工程，它包括校園環境、教室環境、硬件設施、軟件系統，甚至還包括教師的教學理念、方法，學生的學習習慣、方式等方面的內容。因此，智慧教學環境的建設首先需要明確目標，強調頂層設計，對我們將要實現的目標進行系統的規劃。

2.遵從事物發展規律，循序漸進，穩步推進

智慧教學環境的建設是一個長期的過程，不可能一蹴而就。在智慧教學環境的建設過程中還伴隨著教學方法、理念的轉變。因此，智慧教學環境的建設應該在系統規劃的基礎上分階段開展，循序漸進地做好每個階段的工作，最后才有可能實現真正的智慧教育。

3.明確智慧教育本質，平心靜氣，不忘教育根本

智慧教育的本質是利用信息化手段，為學習者的學習提供更優質的環境、更人性化的服務。智慧教學環境的建設必然用到云計算、物聯網、大數據和人工智能等技術；智慧教學環境必然能給師生提供更便捷的教與學支持，讓學生可以開展任何時間、任何地點、任意方式的學習；智慧教學環境必然給師生提供豐富的、個性化的資源和及時的教與學的分析報告；智慧教學環境可以支持實現教育信息化的根本目標。滿足了上述條件才可稱之為智慧教學環境，切不可將簡單的環境改造、軟件應用和資源建設冠名為智慧教學環境。

人工智能發展分析報告范文第5篇

【關鍵詞】Web挖掘、網絡輿情、分析處理

0 引言

網絡輿情作為一種十分重要的輿情表現形式，是公眾在互聯網上對某種社會現象或社會問題公開表達的具有一定影響力和傾向性的共同意見。要加強對網絡輿情信息的分析，及時發現輿情熱點，及時對民意走勢做出正確引導。在此情況下，我們引入Web數據挖掘技術來提高對輿情的處理和分析的效率以及質量，實現網絡輿情的分析。

1 Web挖掘

Web挖掘是數據挖掘在Web上的應用，它是一種綜合使用自然語言處理、數據挖掘、人工智能、機器學習等技術的智能分析方法。根據挖掘對象的不同，Web挖掘可以分為Web內容挖掘、Web結構挖掘和Web使用挖掘三個方面。相比于傳統的網絡輿情分析方法，Web挖掘可以用更短的時間了解網絡輿情的狀況和走向以及與之相關聯的熱點問題，為網絡輿情的深入分析提供了技術支持。

1.1Web內容挖掘。Web內容挖掘是指從Web文檔的內容或者Web搜索的結果中獲取知識的過程。由于網頁的內容錯綜復雜不易于計算機理解，Web內容挖掘可以有效的對大量的Web文本集合進行總結、分類、聚類、關聯分析，以及利用Web文本進行趨勢預測。在網絡輿情分析中，Web內容挖掘可以發現與事件主題相關的知識內容和語義關聯模式。

1.2Web結構挖掘。Web結構挖掘是指對Web組織結構、Web頁面的鏈接關系等進行挖掘并從中提取出潛在的有用的知識的過程。Web鏈接信息包括了大量的關于Web內容相關性、質量和結構方面的信息，為網絡輿情的分析的提供了重要資源。通過Web結構挖掘，可以獲得與輿情主題高度相關的鏈接以及鏈接邏輯結構的語義知識，從而幫助輿情分析人員確定重要輿情源和中心頁面，有助于深入挖掘輿情信息。

1.3Web使用挖掘。Web使用挖掘是指通過挖掘Web服務器上的日志信息來提取瀏覽者的訪問記錄，獲取有價值的信息的過程。這些信息包括網絡服務器訪問記錄、服務器日志記錄、瀏覽器日志記錄、用戶信息、注冊記錄、用戶對話或交易信息、用戶提問等。通過上述信息可以發現用戶的訪問模式以及行為偏好，可以更好地理解用戶行為從而提供智能化的服務。通過Web使用挖掘，可以確定輿情熱點和焦點，從而更準確地預測網民行為。

2 基于Web數據挖掘的網絡輿情分析

2.1數據層。輿情信息采集的主要任務是提取與熱點相關度高的信息，為下面的輿情挖掘和分析做好準備工作。輿情信息采集由以下5步完成。

（1）確定主題和選擇采集地點。為了使采集效果更好，必須以主題的形式對信息需求進行描述。

（2）利用自動采集軟件采集數據。數據采集軟件可以自動采集相關信息，并下載到本地進行分析。

（3）頁面分析。采集完頁面之后，對頁面進行分析，提取重要信息，以便進行后續的過濾和處理。

（4）URL與主題的相關性判斷。在采集過程中增加過濾機制以便提高采集數據的質量。

（5）頁面過濾。對采集頁面進行主題相關性評價，去除相關性低的頁面，從而提高采集頁面的準確性。

2.2 挖掘層。挖掘層主要由語義信息集成和Web挖掘引擎兩部分組成，而且語義信息集成為Web挖掘引擎提供經預處理后的結構化信息，簡化并加速 了Web挖掘處理。

（1）語義信息集成。由于數據層的數據來自于不同的媒介，因而在結構和語義上都存在很多的不同，需要對其進行統一處理，并根據需要利用智能信息處理技術進行深入的預分析，從而提高挖掘引擎的效能和健壯性。

（2）Web挖掘引擎。Web挖掘引擎是網絡輿情分析的動力部分，執行Web挖掘任務。它定義了Web挖掘模型語言，選取了合適的挖掘算法和工具。其主要目的是從大量的網絡輿情信息中提取規律，并預測事件的發展趨勢。可根據網絡輿情信息源的特點，從多個方面更加深入的進行挖掘處理。

2.3分析層。分析層是核心部分，其主要技術應用于對網絡輿情信息的智能分析，該分析從六個層面進行，分別是：主體類聚分析、語義關聯分析、概念描述、趨勢預測分析、主題識別探測和傾向性分析。其功能主要是將經過挖掘處理后的知識進行描述，并生成網絡輿情分析報告來輔助決策機構。

2.4應用層。應用層的出現首先方便了與用戶之間的交互。用戶可以通過軟件來指導網絡輿情信息的采集、挖掘和分析處理，從而發現隱藏的規律和發展趨勢，同時也更易于輿情信息的理解和分析結果的應用。其次，為后續工作提供接口。由于計算機不能對隨機出現的各種警情進行判斷，因此需要提供系統交互接口，可以讓專家進行分析，實現人機互動，從而提高輿情分析的準確性。

3 基于Web挖掘的網絡輿情分析系統實例分析

本文以方正智思輿情預警輔助決策支持系統為例，討論Web挖掘技術在網絡輿情分析中的應用。正智思輿情預警輔助決策支持系統是一款由北大方正技術研究院研發而成的中文智能信息挖掘與處理的平臺軟件。其核心技術為中文信息處理技術與Web挖掘技術，采用B/S結構，利用J2EE技術框架，實現基于瀏覽器的瘦客戶、服務器模式。它不僅能對輿情信息進行全方位采集，還能對輿情信息進行智能分析處理。其實時響應、智能分析、輔助傾向性判斷等特點為相關職能部門全面掌握網絡輿論動態，作出正確引導，提供分析依據，從而提高各級政府應對突發事件的能力。

4 結語

Web挖掘是一種綜合使用自然語言處理、數據挖掘、人工智能、機器學習等技術的智能分析方法。實踐表明，將Web挖掘融入網絡輿情分析中，可以充分發揮Web挖掘技術從海量信息中發現隱藏的規律，實現對網絡輿情信息全方面深入的分析，從而輔助相關職能部門正確引導民意。在網絡輿情中應用Web挖掘技術，可以有效地提高網絡輿情分析結果的正確性，也是其未來的發展方向。

參考文獻：

[1]付業勤，鄭向敏. 國內外網絡輿情研究的回顧與展望[J]. 編輯之友，2013，12：56-58.

[2]張玉峰，何超. 基于Web挖掘的網絡輿情智能分析研究[J]. 情報理論與實踐，2011，04：64-68.