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人工智能档案样例十一篇

时间:2023-10-11 09:58:25

序论:速发表网结合其深厚的文秘经验,特别为您筛选了11篇人工智能档案范文。如果您需要更多原创资料,欢迎随时与我们的客服老师联系,希望您能从中汲取灵感和知识!

人工智能档案

篇1

中图分类号:G271.6 文献标识码:A

档案是人们从事政治、经济、文化等各项活动的真实记录,是先进生产力和先进文化的重要组成部分。近年来,随着档案工作的创新,对档案人员的素质也提出了新的更高的要求。目前,档案工作人员队伍中,还有不少人的专业知识与思想观念仍停留在原来的基础上,自觉主动服从和服务于大局的意识还不够强,这一现状极大地制约了经济社会发展赋予档案管理新的特点和新的使命,笔者认为,新形势下档案工作人员要实现三个转型:

一、、服务理念由静态管理控制向以人为本的服务转型,让政治素质强起来。

档案工作人员的服务理念和工作质量直接关系到档案资料的完整齐全和利用效果。重点要做到三条:一是要政治素质强。档案工作者必须具有坚定、正确的政治方向,树立正确的人生观、价值观,对党的事业忠心耿耿,忠于党和人民的利益,坚持以人为本的科学发展观,要有强烈的事业心,高度的责任感,具有较高的政治鉴别力。二要恪尽职守好。档案工作是一项复杂、细致的工作,热爱档案事业,忠于职守,具有求真务实、爱岗敬业、热情服务、严肃认真的工作态度,任劳任怨、一丝不苟、不辞辛苦的工作作风,勇于坚持真理、忠于历史、尊重历史的求实精神,这是作为档案工作人员应具备的基本素质。三要敬业精神高。一个档案工作者对事业的热爱、对工作的迷恋,必然促使他积极思考问题,勇于提出改进工作的意见和设想,而且不满足于一得之功,一孔之见,从而不断进行档案工作的探索和创新。档案人员要不计个人得失,甘当配角,甘当无名英雄,要有强烈的敬业精神,勤勤恳恳,树立有为才能有位的观念,在平凡的岗位上创造出不平凡的业绩。

二、工作方法由墨守成规向开拓创新转型,让业务能力硬起来。

档案工作要在经济建设服务中取得更大的生存空间,档案人员必须要以与时俱进的精神,不断地充实自己,善于用创新的理念和丰富的实践,解决在新形势下出现的新情况和新问题,要着力提升三种能力。一是积极主动的协调能力。如何才能得到各方面的支持,除靠有关规章制度外,更主要是靠档案工作者自身的素养和协调能力的发挥,通过积极地努力工作,来达到各部门档案管理的协调统一,上下形成合力齐抓共管。二是组织文字的写作能力。档案人员有一部分工作直接与文字打交道,要有较高文字书写能力和较强的概括能力及语言表达能力。有了一定的文字修养水平,才能胜任档案工作,才能将零散的文件材料和丰富的资源信息编纂成汇编、史志、年鉴等编研材料,直接为各项工作服务,为社会大众服务,为发展先进文化服务。三是应用现代化手段的管理能力。档案管理人员要掌握计算机和网络等相关知识,促进档案人员对档案信息进行电子化、数字化的有效控制与管理。将丰富的档案信息予以数字化,并通过专用网络向社会传播档案信息,使档案成为重要的信息资源。

三、信息收集由被动接受向主动挖掘转型,让档案管理活起来。

档案工作人员要更新观念、善于捕捉信息,善于挖掘和捕捉信息,发挥档案知识宝库的巨大能量,为社会经济全面发展提供服务。一要学会扬弃。档案工作人员如何在大量的信息中开发、寻找有效的档案信息资源,档案工作人员除要努力学习专业知识,就要提高业务素质和工作效能。在认真做好档案资料的收集、整理、登记、归档等基础工作中,要将有用的东西加以总结,学会扬弃,充分发挥档案工作在信息时代的服务效能。二要学会利用。要提高档案的查考利用价值,将“死”资料变成“活”资源,变“看摊守业,等客上门”等被动式服务为“走出去,招客上门”主动式的服务,增强服务本领,创新服务机制,充分发挥“五位一体”的服务功能,真正使档案工作服务发展大局。三要学会开发。档案人员要对档案中相关联的信息进行分析、分类,用科学的方法开发档案更多的功能,挖掘档案资料中蕴涵的知识资源,便于及时获取信息。同时充分发挥基层档案科室的作用,实行档案管理双向互动,推动档案管理与利用相互促进。

总之,随着社会、科学技术的进步和发展,档案工作的任务、工作环境、服务对象、管理方式都发生着新的变化,档案工作人员要进一步提高业务素质,拓展服务领域,创新档案工作,推动档案事业健康、持续发展。

参考文献:

1、韩秀琳.搞好档案咨询服务途径和方法之我见. 科技情报:开发与经济.期刊 2002年 第05期

篇2

因此,只有加强档案工作的领导,提高档案意识,规范档案管理,大胆改革传统的档案管理方式,强化服务意识,着力提高档案管理人员的政治、业务素质,才能使人事档案工作为学校的稳定和发展服务。

关键词 高校;人事档案;服务

高校人事档案工作,是高校组织人事部门的一项基础性工作,为学校干部队伍建设、教职工职称评审、岗位聘任等工作服务。一句话,为学校的稳定和发展是高校人事档案管理工作的出发点和归宿。高校是干部尤其是专业技术干部密集的地方,人事档案工作做得好不好,直接影响到学校的稳定与发展。而目前许多高校尤其是刚刚合并升格的地方本科院校,由于种种原因,人事档案管理工作存在不少问题,如档案意识不强,领导不够重视,基础工作薄弱,管理不够规范;管理手段、管理方式落后;管理人员素质不高,服务意识不强等等。所有这些严重制约和影响了人事档案工作服务功能的正常发挥。要想改变这种状况,充分发挥学校人事档案工作的服务功能,笔者认为,必须树立档案意识、规范意识、改革意识及服务意识,改革管理方式,提高档案管理人员素质。

一、牢固树立档案意识,切实加强对档案工作的领导

人事档案是记录和反映个人德能勤绩等方面情况的,经组织认可归档保存的个人材料。干部职工的人事档案材料是否完整、准确与安全,关系到每一位干部职工的切身利益和政治前途。但由于人事档案的保密性,使很多人对人事档案工作不是很了解,不知道什么材料该存档,什么材料不该存档,档案意识比较淡薄。其表现为:很多干部职工不积极配合人事部门,不主动把诸如学历、学位,资格考试、注册考试、获奖材料、继续教育证明等个人材料交到人事部门归档保存,而当晋升职务、升学考试等急需有关材料时,才心急火燎地来查找。不少领导甚至分管人事的领导也对档案工作不够重视,主要表现为:一是思想上不够重视。认为现在使用干部主要看工作能力和现实表现,档案只是拿来参考的材料,用处不大。二是不甚了解人事档案工作。认为人事档案工作就是收集材料、整理材料,有档案管理人员干就行,不需要领导亲力亲为。

由于不重视档案工作,在实际工作中就存在如下问题:一是没有按要求配备档案管理人员;二是没有按要求去搞好基础设施的配套建设;三是档案管理岗位上的人员变动比较大;四是需收集的人事档案材料比较多,工作人员负担过重。这些问题既影响了人事档案管理人员的工作积极性,又制约着人事档案管理工作水平的提高。

因此,要使高校人事档案工作更好地为学校的建设和发展服务,就必须加大人事档案工作重要性的宣传力度,使教职工尤其是领导干部进一步提高对人事档案工作重要性的认识,牢固树立档案意识。从而一方面积极主动地配合组织人事部门工作,把应当归档的个人材料递交组织人事部门。另一方面,学校领导要重视人事档案工作,在基础设施的配套建设、人员的配备、业务培训等方面给予支持,从而从整体上使人事档案工作水平得到提高。

二、牢固树立档案意识,切实抓好人事档案的基础工作

许多高校尤其是近年来由专科升格为本科的地方本科高校,人事档案不够规范,具体表现为:一是档案材料收集不齐全,对人事档案中必备的材料没收集全,造成档案材料流失。二是对档案材料的鉴别不准确,把一些不应当归档的材料或手续不完备的材料归入人事档案中,损害了档案的真实性。三是整理不及时,对收集来的档案材料没及时整理归档,使档案利用起来不方便。四是基础设施不达标,档案保管条件差,影响了档案的寿命和使用。五是管理制度不到位,管理不规范。

以上问题的存在,既有客观原因也有主观原因,就客观原因而言,一是新升本的本科高校无一例外地是由几所学校合并后才升格的,合并前由于隶属关系不同,其人事档案保管分属于不同的部门,呈多头管理状态。二是合并升格前,从领导到干部职工都忙于迎接升本评估的准备工作,无暇顾及人事档案管理规范化建设。三是合并升格后,在校教职工人数成倍增加,而档案管理人员没有相应增加,工作量大,任务繁重,人手短缺。从主观方面来说,人事档案管理规范意识淡薄,认识不到位导致工作不到位。

要使人事档案管理规范化,首先要树立规范意识。要充分认识到维护和保证教职工人事档案的完整性、准确性与安全性,是人事档案管理工作的基本任务,它直接关系到组织部门对干部的评价、培养和使用,涉及到贯彻落实党的干部路线,关系到每一位教职工的切身利益和政治前途,不能掉以轻心,容不得半点马虎。其次,切实抓好基础工作,努力做到以下四点:

一是建立材料收集制度。人事档案材料的收集是一项贯穿始终的经常性工作,不能单纯靠突击收集,要建立必要的工作制度,使人事档案材料收集制度化、程序化。二是认真鉴别材料的真伪和价值。按《干部人事档案管理规范》规定,对收集来的材料进行审查,本着“取之有据,弃之有理”的原则,对收集来的材料进行取舍。三是基础设施标准化。按档案管理基础设施建设的有关要求,设专用库房、阅览室、办公室,配置铁质档案柜,配备电脑、扫描仪等现代化设备,建立数据库及网络,使人事档案管理实现现代化。四是制定工作制度。按人事档案规范管理目标制定具体的工作制度,使每项工作有章可循,保证工作正常、有序、规范地进行。

三、强化改革意识,大胆改革传统的档案管理方式

据笔者了解,目前高校人事档案管理方式大多是比较传统的,大多数院校的档案还没实现数字化,档案管理还是以手工为主,收集材料的手段落后,常常因收集材料不及时,造成整理、归档不及时,使信息不能及时更新和补充,人事档案的管理停留在建档、管档的层面上;服务方式被动、方向单一,坐等用户上门来为其服务,只满足人事工作需要,没能将人事档案工作与学校干部队伍建设、师资队伍建设、学科建设等工作结合起来开展,对人事档案信息资源开发利用不够;人事档案只向组织开放,个人很难看到自己的档案,不大清楚档案里有哪些内容,因而制约了档案的利用。当前,我国的干部人事制度改革正在不断深化,高校也不例外,显然,传统的人事档案管理方式,已难以适应不断改革深化的人事管理工作的需要,因此,必须强化改革意识,从下面几个方面改变传统的管理方式。

一是运用现代化的手段、科学管理。信息技术的发展,为人事档案现代化管理提供了有效的技术手段,利用计算机在信息处理方面的强大功能,建立和完善干部人事档案数据库,及时更新信息,保证人事档案信息的时效性、真实性和准确性,从而提高档案的利用率。

二是与时俱进,丰富人事档案的内容。一方面建立档案材料收集的绿色渠道,确保档案材料收集齐全。另一方面,丰富人事档案内容,把能反映个人教学、科研、继续教育情况、道德品质、潜在能力等材料增加到档案中,真实、准确、完整、立体地反映干部职工情况,提高决策工作水平。

三是转变观念,主动服务。随着时代的进步和社会的要求,人们利用人事档案的比例在逐年上升,管理者应改变观念,提高服务意识,在工作中根据实际情况,除必须要保密的内容外,在教职工职称评审、进修学习、岗位聘任、工资晋升、办理退休等事宜时,尽最大努力为单位或个人用足用好档案材料,使人事档案工作真正为学校人事工作服务。

四、强化服务意识,不断提高档案人员的综合素质

如上所述,加强人事档案管理的目的,是为了充分利用人事档案资源,为学校建设和发展服务。因而,从某种意义来说,人事档案工作人员所从事的工作就是服务性工作。而要做好服务工作,必须强化服务意识,不断提高人事档案管理人员的综合素质。当前高校尤其是地方本科高校人事档案管理人员整体素质不高。主要表现为:有的政治素质不高,工作原则性不强;有的缺乏奉献精神,工作不安心,总想跳槽;有的没有受过系统或专门的学习培训,业务理论知识缺乏,业务不熟悉或业务水平不高;有的兼职人员,没有把主要时间放在档案管理上;有的服务意识淡薄,对前来查(借)阅档案的人员,不热情、不耐烦,脸难看、话难听。由于素质不高,严重影响了学校人事档案管理质量,使人事档案的服务功能没有得到充分发挥。

针对上述问题,高校组织人事部门应该采取有效措施,加强对人事档案管理工作的人才队伍建设。一是抓培训,通过培训,提高档案管理人员的政治素质和业务水平,这是提高工作效率和工作质量的主要途径,也是解决矛盾,提高人事档案服务功能的重要保证。二是从政治上关心档案管理人员的培养和成长。三是根据人事档案管理的有关规定,制定严格的工作制度。通过一系列措施,从整体上提高人事档案管理人员的综合素质,提高人事档案的管理水平。

参考文献:

篇3

1 人工智能应用于计算机网络技术中的可行性分析

首先,人工智能对不确定信息的处理效果较理想,可对系统资源呈现的局部或全局实时、变化状态进行掌握和跟踪,在对获取信息进行处理的基础上可以实现实时向用户提供有效的信息功能;其次,人工智能的协作能力较突出,在对有效资源整合基础上实现资源的合理共享和传输,将其应用于网络管理中,可有效的提升其工作的效率和效益;再次,人工智能凭借其学习能力和推理能力的优越性,有利于网络智能化护理中信息处理效率和质量的提升。另外,人工智能在记忆能力方面的优势,有利于信息库的建立,在推动网络管理水平提升方面作用突出;除此之外,人工智能在处理非线性问题、计算资源消耗等方面也具有优越性,所以将人工智能应用于计算机网络技术中具有可行性。

2 人工智能在计算机网络技术中的应用

2.1 人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用分析

现阶段计算机网络安全管理技术主要表现在防火墙、入侵检测和反垃圾邮件系统三方面,所以在实践中尝试将人工智能应用于以上方面,智能防火墙主要应用智能化识别技术,利用统计、概率等计算方法将存在文献的信息数据识别并处理,使计算机网络管理技术原本的大量计算被舍去,网络安全管理的效率也大幅提升,不仅将有害信息及时的拦截和限制,而且安检效率也明显增加,使普通防火墙拒绝服务攻击的缺陷得到弥补,有效的遏制了高级入侵和病毒传播。而智能型反垃圾邮件系统其以威胁计算机网络安全的垃圾邮件作为防御的主要对象,其虽然具有开启式扫描和分类提供、危险预警等功能,但其保护的范围具有局限性。入侵检测是网络计算机安全管理的核心,对其应用人工智能具有显著的效果,通常情况下入侵检测需要通过数据采集、数据减少、行为分类、报告反映四个阶段完成,现阶段应用于入侵检测的人工智能主要包括以下几种:

2.1.1 规则产生式专家系统

此种人工智能现阶段在入侵检测方面应用最为广泛,其建立在专家经验性知识构建的数据库和推理机制的基础上,主要原理是计算机网络安全管理人员事先将已知的入侵特征编码成固定的规则,并将大量的规则构建成数据库,在安全管理的过程中专家系统可自动将审计记录和规则作为入侵检测的判断依据,实现入侵的及时发现,并判断入侵的种类和危害等,可见此项人工智能对提升入侵检测的效率和准确性具有积极的作用,但其建立在已知经验的基础上,检测的范围存在的一定的局限性。

2.1.2 人工神经网络

此项人工智能建立在人脑学习机能模拟的基础上,所以在容错性、学习能力等方面具有优越性,此项人工智能可以对存在畸变或噪声的输入模式有效的识别,在并行方式的推动下其入侵检测的效率较理想,所以在计算机网络安全管理技术中的应用相对较广泛。

2.1.3 数据挖掘技术

此技术的应用原理是通过审计程序对网络连接和主机会话的特征进行准确、全面的提取和描述,然后利用此项人工智能对准确捕捉入侵模式的规则或计算机网络正常活动轮廓规则等进行学习和记忆,进而在计算机网络中出现异常检测的情况下,进行有害入侵的准确识别,可见此项人工智能技术充分发挥了自身的记忆功能和学习功能,在提升入侵检测的针对性方面具有较好的效果。

2.1.4 人工免疫技术

人工免疫技术建立在人体免疫系统的基础上,其主要包括基因库、否定选择和克隆选择三种机制,其可以有效的弥补传统入侵检测在杀毒能力和未知病毒识别等方面的缺陷。例如,在基因库中可以实现基因片段重组、突变,使入侵检测系统对各类未知病毒也可以及时有效的识别,但现阶段基因库的有效建立仍存在现实困难;在否定选择的过程中,先在系统中随机产生一定的字符串,其次在否定选择算法的作用下将与自我匹配的字符串删除,如果其否定选择的正确则被视为合格的监测器,进而逐步完成检测入侵等,此项技术在计算机网络安全管理中的应用仍需要进一步的完善,但应用价值巨大。

2.1.5 自治AGENT技术

此项技术是人工智能向面向对象技术方面发展的成果,其通常被作为底层数据收集和分析的结构,在基于自治Agent的入侵检测系统框架中每台被监控的主机都可以视为IDS系统,此技术在学习能力、适应能力、自主能力、灵活性和兼容性等方面均较突出,所以此项技术不仅可以有效的检测入侵,而且可以对入侵的影响范围有效的控制,在应用的过程中对环境的依赖性较低,可推广应用。

2.1.6 数据融合技术

此项技术建立在人类不断对自身信息处理能力进行模仿的基础上,其原理是在数据组合的基础上获取更多的信息,实现资源协同,将其应用于计算机网络安全管理技术中,可以使过个传感器共同或联合发挥作用,使整个传感器系统的能行得到提升,进而将个体传感器入侵检测的范围局限性削弱,使入侵检测的全面性更加有保证,此项技术如果与其他人工智能结合应用,检测的效果会更加理想。

可见,人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用,对提升计算机网络安全监测、防御能力具有积极的作用,使计算机网络传统安全管理技术不能识别未知风险、风险识别不全面、杀毒能力较弱等问题得到有效的解决,而且计算机网络安全管理的效率和准确性也更加有保证。

2.2 人工智能在计算机网络系统管理和评价技术中的应用分析

由于计算机网络自身具有动态性和瞬变性等特点,所以计算机网络系统管理的难度较大,将人工智能应用于计算机网络系统管理和评价方面对提升其管理的有效性、全面性和评价的客观性等具有积极的作用,现阶段应用于此方面的人工智能主要包括以下方面:

2.2.1 人工智能问题求解技术

此项技术是在给定条件下,可解决某类问题并在有限步骤内可以完成的算法,主要包括以状态图为基础的搜索技术、以谓词逻辑为基础的推理技术和以结构化知识表示为基础的求解技术,搜索技术主要针对状态空间、问题空间、博弈搜索进行,通常情况下相同的问题具有多个搜索技术,所以要提升搜索的效率需要对最优的搜索技术进行判断。其评价标准通常包括搜索空间和最优解两方面,为获取最优搜索,需要利用公式f*(n)=g*(n)+h*(n)进行评估,其中g*(n)代表从网络S节点到n节点的最短路径;h*(n)代表从网络n节点到g节点的最短路径。可见将人工智能问题求解技术应用于计算机网络系统管理和评价中,相比传统的计算方法可以缩减网络资源的浪费,提升网络资源的管理效率和质量,应积极推广应用。

2.2.2 专家知识库技术

专家知识库是专家系统的重要构成,其对专家系统的应用效果产生直接的影响,现阶段专家知识库主要包括基础原理理论和直接或间接获取经验积累的专门知识,通过将已知的计算机网络管理与评价经验进行编码、建库,使计算机网络管理决策获取专家经验支持,使相似或同种管理、评价问题等可以得到较好的完成,此项技术现阶段在计算机网络管理与评价方面得到较广泛的应用。

3 人工智能在计算机网络技术中的应用案例分析

3.1 人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用案例分析

某档案馆为保证应用的计算机网络系统不会对存储的档案信息安全构成威胁,积极的将人工智能应用于计算机网络系统安全技术中,实践证明,通过应用智能防火墙和智能入侵检测系统,该档案馆的计算机网络安全性得到明显的提升,笔者针对该档案馆在此方面对人工智能的应用展开分析。

3.1.1 智能防火墙

该档案馆长期以防火墙作为其网络安全管理的主要手段,但由于传统防火墙自身不可见加密的SSL流数据,不能对其迅速的拦截和解密,使此类对计算机网络的攻击难以通过防火墙实现防范,甚至任何应用程序在加密后均可以顺利的通过传统防火墙,使档案馆的网络安全一直受到严重的威胁,档案馆网络体系结构特点决定其对应用数据流的监控能力无法满足实际需要;而智能防火墙将统计、决策等智能算法应用于数据识别的过程中,对外来针对档案馆网络的访问进行有效的控制,使档案馆网络特征值更加明显,该档案室应用的智能防火墙将和过滤技术有机结合,不仅可以使传统防火墙在安全性方面的问题得到有效的解决,而且监控范围涵盖数据链路层至应用层全部,对TCP/IP协议层落实全面的安全控制,可见该档案馆的防火墙在应用人工智能后,客户端配置任务得到大幅度的缩减,而且数据加密、解密等均可以在防火墙拦截过程中实现,虚拟网VPN得到强有力的支持,在智能防火墙的作用下,档案馆内部信息对外完全隐藏,服务的作用更加突出,在服务与包过滤服务的功能相融合的作用下,使该档案馆计算机网络的安全性得到了明显的提升。

3.1.2 智能入侵检测系统

入侵检测技术属于积极的安全管理手段,是在危害发生前的有效预防,该档案馆在应用传统入侵检测技术时,通过对计算机内部的各类信息进行搜集,然后通过检测引擎对各类信息中是否存在入侵进行判断,进而针对检测的误用模式提出警告,控制台结合监测结果确定相应的控制措施,可见在该档案馆应用的传统入侵检测中检测的范围、有效性等均不能得到有效的保证,使档案馆的网络信息受到危害入侵的威胁。在该档案馆应用智能入侵检测系统后,其将规则产生式专家系统、基于神经网络的入侵检测、数据挖掘技术共同应用于入侵检测系统,使该档案馆的入侵检测系统不仅可以有效的检测出已知专家管理经验中涉及的威胁,并制定出有效的解决方案,而且利用人工智能在记忆、学习、适应性等方面的突出功能,使各类未知的病毒、危害等也可以得到有效的识别,而且使病毒危害的范围和程度得到有效的控制,结合该档案馆对人工智能的应用效果,类似的单位或组织也可以积极的应用,例如图书馆、会计师事务所等。

3.2 人工智能在计算机网络管理与评价技术中的应用案例分析

某图书馆在向数字化发展的过程中,计算机网络存储的信息不断增多,实施网络管理和评价的难度不断加大,为缩减图书馆计算机网络管理的任务量,提升网络管理和评价的质量,该图书馆积极应用人工智能相关技术,该图书馆应用的人工智能技术主要是专家知识库的建立和应用,其首先将国内外专家已知的图书馆管理和评价经验收集、整理、编码,建立规则库,在进行图书馆网络管理的过程中,专家知识库会通过对计算机网络的自动检索与专家知识库中的编码相匹配,为管理人员提供相对应的管理方案,并在管理人员同意的情况下完成网络管理与评价,这不仅减轻了图书馆网络管理人员的管理压力,而且在提升管理效率和质量方面也发挥着积极的作用。

4 结论

通过上述分析可以发现,现阶段人们已经认识到人工智能的优势,并在实践中有意识的将其应用于计算机网络技术中,这对优化计算机网络技术的性能具有积极的作用,所以应结合实际进一步的深化和优化,这是计算机网络技术深化发展的具体体现。

参考文献

[1]马越.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].计算机光盘软件与应用,2014,22:43-44.

[2]吴振宇.试析人工智能在计算机网络技术中的运用问题[J].网络安全技术与应用,2015,01:70+74.

[3]卢昌龙.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[J].电子制作,2015,05:87-88.

篇4

一、企业兼并中资产评估的问题

第一,无形资产难以准确评估。不同于有形资产的有形性和可观测性,无形资产的核算给资产评估带来了极大的挑战。首先是无形资产的无形性,使得评估难以通过其本身得出精确的评估结果;其次,对于无形资产的评估还缺乏统一的核算标准,使得评估的结果差异较大,使得无形资产的评估结果得不到客观公正科学的有效保证。第二,资产评估缺乏统一的行业标准。在市场经济快速发展的今天,资产评估作为新兴的行业具有突飞猛进的发展,且未来市场前景广阔[1]。但其发展的速度超过资产评估的行业建设速度,使得在一些规章制度和行业准则方面发展还不健全,难以建立统一的资产评估准则。在企业兼并中,其评估结果存在无法避免的差异,影响资产评估的质量,因此在整个评估行业中就很难控制风险。

二、企业兼并中资产评估智能化

人工智能是一项新兴的科学技术,它不是像人那样通过思考来工作,而是通过搜集、统计某一工作的大量信息,模拟人的意识和思维处理信息的过程,并拓展延伸人的工作技术和方法。人工智能融入资产评估后,无论是资产评估工作内容还是与之相关的评估人员都有了一些变化。随着人工智能对资产评估的多方面渗入,对企业资产评估来说,加快资产评估与人工智能的结合是必然选择,代表了当今社会对人工智能运用的更高要求。快节奏时代,企业也在为高效率、高价值的生产发展,谋求与之匹配的智能化配置,人工智能与资产评估密切融合是大势所趋。资产评估是为了便于确定企业价值,而形成一份准确无误的资产评估报表是一项繁杂且艰巨的工作。资产评估人员需要将核算好的资产评估资料进行系统的清算和整合,通过人工检查清算,制成报表,生成资产评估报表的过程中需要注意很多事项,稍有不慎就会给被兼并企业投资者的利益造成损失。传统的资产评估清算是人工操作的,这种机械性的工作需要耗费资产评估人员大量的精力。引入大数据、云计算后,不仅提高了资产评估中某些工作流程的效率,还减少了部分资产评估人员中重复且单一任务,并能自动整理保留与资产评定相关的资料。但随着人工智能化在提高效率的同时,也给资产评估增加了传统行业没有的一些风险和费用。

三、人工智能对资产评估发展的风险和挑战

(一)智能化评估档案保管的风险

传统资产评估资料是手工编制的,因此直接保存即可。纸质的资产评估资料在保管期间一般需要防火防水,一旦丢失和损坏将很难找回。电子资产评估资料的存放虽然占据的空间小,但是存储空间不仅要防火防水,还要注意空间内温度的控制,温度过高或者过低都会影响硬盘读取信息的速度,损坏硬盘,进而导致储存的资产评估资料丢失。防尘防潮也是硬盘存储需要注意的问题。除了这些问题,硬盘的存放也不是永久的,不同的硬盘质量也有不同的保质期。电子资产评估资料要依托于计算机和网络,才能传输、打印,没有设备就不能查看资产评估资料。虽然工作效率提高了,但这些问题的出现也增加了企业财务管理的费用。

(二)智能化评估软件的安全风险

一是外部。人工智能依托于计算机网络技术,那么就有很多网络安全风险问题。企业间的恶意竞争可能会从智能软件下手,首先,智能化评估软件会遭遇黑客非法入侵,黑客攻击可能造成评估信息的泄露,对委托方和投资方造成不可逆的风险;其次,智能化软件遭遇病毒侵袭、系统故障、线路故障等也会造成系统“瘫痪”和计算机线路中断,轻微的会影响日常资产评估工作,严重的会使资产评估数据丢失。另外,电子档案相对纸质的来说,窃取和泄露信息变得更加容易,短时间即可拷贝盗取大量评估信息。二是内部。每一位资产评估人员对应一个账户进行智能化软件处理资产评估工作,每个账户都有各自的密码和权限,账户使用者只能进行权限范围内的工作,而权限又是按照资产评估人员各自的岗位职责设置的,这可以在一定程度上保证资产评估的正常进行,避免资产评估人员的越权操作。但网络环境下,也不排除个别资产评估人员可能会滥用权限,利用系统漏洞泄露评估信息,造成被兼并企业和投资者的巨大损失。

(三)智能化对评估机构和评估人员的挑战

第一,评估机构作为企业兼并过程中的中介,其评估过程需要大量的数据进行分析、预测。随着人工智能化、互联网数据、云计算等科技的不断渗入,评估机构要提高抗风险能力,内部需要加强监管力度,建立、完善风险管理与防控体系,保持精益求精的工作态度,预防评估流程中存在的疏漏,采用智能化评估软件,拟定科学合理的评估计划,提高评估计算的准确性,编写出高质量的评估报告[2]。并且,还需要注意政府介入风险,虽然企业兼并是一种市场经济行为,但在社会主义市场经济的发展下,政府的介入犹如一双无形的手,为了达到特定的经济目的,干预市场经济,介入兼并行为,限制资产评估的过程,导致评估价值区间与客观价值的偏离,影响评估结果的客观准确性。使得评估结果的参考价值下降,从而给企业及其利害关系人造成重大经济损失。第二,在企业兼并资产评估中,传统资产评估在资产清查和资产价值评定估算等方面的工作需要安排大量的人员进行,企业因这些工作流程产生了很多评估岗位。高质量的资产评估不仅要对企业综合资产有准确了解和评估,还要对资产各方面的利益要求和评估方法有很高的把握和知识武装,这就需要有丰富的理论知识以及专业素养的综合型评估人才。人工智能的引入使得企业资产评估的用人率降低,同一资产评估岗位的部分人员闲置,特别是那些只会简单操作的初级资产评估人员,仅掌握了与资产评估工作相关的知识和技能,对现今的计算机网络技术不了解、不熟悉,进而影响对智能化评估软件的实际操作,这部分评估人员在竞争中更容易被淘汰出局。因此,人工智能的运用是这些资产评估人员适应社会发展的一大挑战。第三,由于人工智能是设定好的一种“算法”。在资产评估里有很多重复性强、过程单一、不需要创新的工作,而人工智能在其中的运用,出错率远低于人类。例如,企业、银行的发票、原始凭证就可以使用智能扫描功能,直接录入电脑。这种方式有效地提高了发票信息的准确性,减少了在这方面投入的劳动力,但也造成了以这些工作为生的评估人员的失业。因此,评估智能化既是资产评估人员对计算机知识深度和广度的再一次汲取,又是传统资产评估人员就业升职的巨大挑战。

四、企业兼并中风险和挑战的应对措施

(一)科学客观的评估兼并企业价值

无论是有形资产还是无形资产,都要根据国家的法律法规,并依据企业兼并的目的,运用智能化资产评估方法,科学准确地评定估算出资产的价值[3]。在评估资料硬盘保管方面要不断地改善保存环境和加强评估档案管理的安全防护性,提高环境条件,安排管理人员定期对电子评估资料进行整理和检查,防止电子评估资料因客观条件而损坏和读写空白。评估机构既要保存电子评估资料,还要保存纸质的评估资料,对电子评估档案备份两份以上,并且打印出纸质的同时保存,实现一旦其中一方损坏遗失,可以再次恢复评估数据的目标。

(二)建设良好的评估环境

建立统一的行业标准,制定统一行业规章制度,缩小核算差异,降低评估程序的复杂性。对系统外部的安全风险方面,企业需要对智能化评估软件系统进行定期的维护和检查,检查计算机线路是否正常,定期检查系统杀毒功能,进行系统维护,不断升级软件以应对新型攻击手段,减少问题的发生。同时,要加强内部管理,建立良好的内部管理体制和运行机制。同级评估人员账户权限要相互牵制、相互监督,使得每项指令都有迹可循,避免评估人员产生违法行为。借助线上视频课程和线下培训相结合的模式,系统地学习相应的评估制度和智能化评估系统,可以此加强机构在评估风险层面上的预防和控制能力[4]。

(三)注意评估过程的流畅性

在计算机和网络条件下,评估机构应尽快做好评估前资料准备工作,提前制订好评估计划,形成完整的评估体系,确保评估内容保持完整性,评估过程规范性,针对评估过程中可能出现的问题,及时做好预防风险应对处理方案,在减少安全风险的基础上,选择适当的评估方法和计算公式提高评估效率,使得评估业务更具有灵活性。注重企业的整体价值评估,准确把握被兼并企业的资产价值。同时,也要通过政府等各方的努力,建设规范统一的资产评估市场环境,充分发挥资产评估在企业兼并中的作用,降低评估风险,提高评估的有效性,使资产评估在企业兼并中做的工作更具可靠性。

参考文献:

[1]刘丽芳.森林资源资产评估信息披露研究初探[J].现代经济信息,2014(19):403-404.

[2]申海霞.大数据时代资产评估业的机遇与挑战[J].企业改革与管理,2018(14):211-212.

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[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197

1 中学教育现状

教育乃立国之本,而中学教育乃是重中之重。一方面,中学生处于青春的成长期,各项综合素质逐渐完善中,中学教育意义和责任重大;另一方面,中学教育仍然是应试教育为主,仍然需要面对千军万马过独木桥的“中考”“高考”,中学教育很大程度左右了学生的未来。

目前的中学教育资源,分为公共教育资源――公办/民办学校教育,和社会教育资源――私人家教、补习班等,有如下两个特点。

1.1 学生得到的公共教育资源不足

学校班级结构的构成是:一名班主任教师,多名科任教师。在大多数学校中,无论是班主任教师,还是科任教师,均会承担其他班级的教学任务。可以看出,教师资源是非常有限的,加上“中考”“高考”的上线压力,教师往往会将有限的精力分散关注在所有的学生上,每个学生得到的公共教育资源并不多。

1.2 学生获取的社会教育资源不公

学生若在学校无法获取更多的教育资源,将不得不转向社会教育资源去求助。据统计,学生参与社会教育资源的成本在200元/小时,学习费用成本过高,进一步造成普通学生的社会教育资源也无法获取。

本文要探讨的,正是通过人工智能这一现代信息化技术,构建智能辅助学习系统,使中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。

2 智能辅助学习

2.1 人工智能简介

人工智能(Artificial Intelligence)是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科,能够对人的意识、思维等信息过程进行模拟。随着计算机科学技术的发展,特别是近年来大数据技术的成功应用,人工智能在越来越多的行业展现出蓬勃的冲击力。以谷歌围棋机器人“阿尔法”、微软助理机器人“小娜”等为代表的虚拟智能机器人,能像人那样思考,也具备超过常人的智能。

在国内,人工智能在教育领域的理论研究和教学实践表现得越来越活跃,尽管人工智能并不是为教育专门研发的,但是人工智能的不断发展,使得其在教育中的应用也越来越广泛,教育的智能化一直是教育界和教育技术领域的理想和目标。

2.2 智能辅助学习系统

智能辅助学习系统,其表现形式是能够为每个学生,配备一个虚拟教师。学生能够通过电子设备(如手机、计算机),与虚拟教师进行交流对话,咨询虚拟教师各学科的问题,并得到有效的学习辅助。

该智能辅助学习系统,具备以下几个特征。

2.2.1 虚拟教师跨学科能力

与传统的教师专一某一学科不同,虚拟教师并没有学科边界划分。只要学习系统研发出某一学科的学习算法,该虚拟教师就能够获取该门学科的能力。

2.2.2 虚拟教师深度自学习

虚拟教师的“智能”来源于三方面。一是学生基本信息档案,该档案涵盖了从小学教育开始的学科成绩、综合能力、爱好特长等,虚拟教师得到学生的人物画像。二是虚拟教师对学生的自学习,每一次双方的沟通交流,虚拟教师都能够不断更新发展学生的画像。三是虚拟教师对学校课堂内容的自学习,虚拟教师并不是独立于学校教育存在的,而是作为学习教育资源的一个补充,虚拟教师能够掌握课堂进展、作业部署、考试动态等信息。

2.2.3 接近自然语义的沟通

学生与虚拟教师之间,可以通过自然语义的语音和文字进行沟通,如 “今天数学作业第2题不会”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他计算辅助手段为补充,如上传某道数学题图片,虚拟教师通过图形识别匹配,给出该题的解题思路和讲解。

2.3 优势分析

智能辅助学习系统,有三大核心优势。

一是“即学即问”,相比目前的学校教育和社会教育,学生在学习遇到困难时,只有有限的时间与教师交流,在智能辅助学习系统中学生将不受空间、时间限制,随时随地可以与虚拟教师互动,获取充足的教育资源。

二是“定制教学”,相比目前的教育形式,课堂上教师与学生是一对多的关系,教师不可能专为某个学生定制教学方案,在智能辅助学习系统虚拟教师与学生是一对一的关系,虚拟教师能够更了解学生,根据学生的具体情况制订最佳学习方案。

三是“受众广阔”,相比目前的公共教育资源紧缺、社会教育资源费用昂贵,智能辅助学习系统一旦推广,受众学生可无限增加,边际效应非常明显。并且计算机系统设计特有的水平扩展能力,能够随着学生人数的增加而增加,支撑广大的学生辅助学习。

2.4 前景预测

笔者比较看好人工智能在中学辅助教育中的落地前景,除了前文所述的人工智能技术发展,为中学教育带来的价值外,当前国家政策和社会环境也非常有利。

第一,未来10年国家政府和教育部门会大幅增加在教育信息化产业上的投入,随着《国家中长期教育改革和发展纲要(2010―2020年)》和《教育信息化十年发展规划(2011―2020年)》等相关规划相继出台,各级地方政府和教育部门都非常重视教育信息化产业的投入,人工智能+云计算是重中之重,人工智能技术的兴起必将教育信息化推向一个新的高度。

第二,教育信息化逐渐成为风口,根据前瞻产业研究《中国在线教育市场前景与投资战略规划分析报告》统计,2015年在线教育市场规模大约为479亿美元,而这一数字在2020年预计将增长到504亿美元。这个持续迅猛增长的市场正在吸引越来越多的创意和资本,教育领域中的人工智能也很快会成为热点,涉足其中的高科技公司也会越来越多。

3 结 论

本文通过智能辅助学习系统,探索了人工智能在中学辅助教育中的一个应用。虽然没有介绍具体的技术实现、系统研发,但对现状痛点、应用前景做了综合性分析概述,相信随着科学技术的持续发展、教育领域的融合开放,本文探索的这个应用将实现于市场,使广大中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。

参考文献:

[1]何维贵.利用现代化教学手段打造高效课堂[J].广西教育(中等教育),2013(6).

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电子商务档案是企业管理的重要组成部分,是企业从事商务活动中最原始、最可靠的数字化信息。充分利用电子商务档案信息,为企业发展提供商情预测、营销策划、客户关系管理、维护企业或经营者合法权益已经成为电子商务档案应用的一个重要领域。而电子商务档案应用的智能化趋势无疑已经成为电子商务行业的重要研究方向。

1、客户关系管理的智能化。客户档案毫无疑问将是电子商务档案的一个不可忽视的组成部分。在企业从事电子商务的过程中,电子商务系统将提供一种商家与客户进行交流的新方式,这就要求企业管理者以全新的思维来看待客户关系管理。客户关系管理源于“以客户为中心”的新型商业模式,是企业树立以客户为中心的发展战略的核心部分。企业通过智能化的客户关系管理系统来加强对客户的服务提高客户满意度和忠诚度,提高企业效率和利润水平。通过客户关系管理系统企业加强与客户的联系、分析客户的需求、研究产品的市场、拓展潜在的利润空间、提高产品的市场竞争能力、改进企业的管理漏洞、吸引更多的优质客户进而达到优化、提升企业管理能力、提高企业利润水平的目的。而这一切的实现都依赖于智能化的客户关系管理系统、智能化的客户数据库的开发与应用。智能化的数据库技术是所有其他技术的基础。

2、智能化的商情预测。面对浩如烟海的客户及企业营销、销售和服务信息,如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想象的。智能化的商情预测系统利用数据挖掘的思想、数据仓库的管理技巧、一对一的营销策略、个性化的售后服务、智能化的数据分析和数据处理工具不断满足客户的需求,提高企业的赢利能力、拓展企业的赢利空间。同时,智能化的数据分析和数据处理系统将不仅实现现有的商业实践和商业需求,更将不断地实现向市场、客户的学习过程,不仅仅只是重塑企业商业流程,而是能够为管理者提供智能化的决策分析工具。

3、智能化的营销策划。借助于智能化的营销策划管理系统,企业将能够更加全面地分析产品及市场信息,制定高效的营销计划,设计切实可行的销售及服务指标,协调产品、服务、物流等渠道的配合关系,实现企业管理的最优目标。

总之,随着电子商务的发展,智能化电子商务将逐渐走入人们的日常生活。电子商务智能化是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理,并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析,提供各种分析报告,如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等,为企业的各种经营活动提供决策信息。或者说电子商务智能化是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息,创造和累计商务知识和见解,改善商务决策水平,采取有效的商务行动,完善各种商务流程,提升各方面商务绩效,增强综合竞争力的智慧和能力。而电子商务档案管理的智能化将是电子商务智能化的一个靓丽的奇葩。

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1.1处理模糊信息和协作的能力

人工智能技术一般在建立数据模型的时候采用的多为模糊的逻辑推理方式,即数据模型具有一定的不确定性。所以,其具有处理模糊问题的能力。在广泛的计算机网络中,往往存在有大量的模糊信息,这些信息不能被现有的计算机技术所识别,处理这些问题也相对比较困难,同时也会造成运算能力的占用。运用人工智能来处理这些信息可以有效提高网络管信息的能力,随着计算机网络的运营,其规模不断地扩大,运用的领域也不短的扩展,相对应的网络管理能力也需要亟待的提升。对计算机网络的管理,应该进行集约化分散处理,即对所需管理的计算机网络进行分类,在各类别下进行分级管理。而人工智能具有独立的模仿思维能力,人工智能中的模块化处理,不仅具有简单的处理能力,还具有分级处理的能力,这样能够快速高效的处理这些计算机网络。

1.2拥有学习和处理非线性的能力

人工智能技术,顾名思义:机器模仿人类的能力并将学习到的能力进行整合和运用,达到人类设计所需的目标甚至是超过人类的能力的技术。在计算机网络中,存在着大量的低层次,简单原始的信息和计算机协议指定的概念,人工智能在这些信息中相当于刚出生的婴儿,在大量的片段信息和基础信息的包围下,逐渐的学习吸收,并将其进行应用,达到知识的存储,能力的学习等能力。在基础能力的学习基础上,对人工智能进行进一步的学习训练,让仍只能掌握一些具有处理复杂问题和非线性的问题处理能力,这使得人工智能拥有一定的独立思维和解决适量问题的能力。

1.3控制成本的能力

传统的运算方式是通过不断地解决一定的问题,运用同一种方式进行反复的运算和验证,这样不仅会降低运营的速度,也会增加每次运算的成本,随着问题复杂程度的增加,资源的消耗量会随之呈指数是的增长。而人工智能的计算方式是控制算法,这种算法会快速、高效的从中找到一种最优的解决办法,同样也会在问题库中搜索同类型的问题,尽量减少计算过程,进而高效的完成计算任务。

2人工智能在计算机网络中的应用

人工智能是计算机的一个分支,对计算机的融合性较好。现如今大量的计算机网络被建立,形成了一个全面覆盖,信息量大的数据库,人们也逐渐养成了事事运用计算机的习惯,所以一些重要的数据资料都存储在计算机中。然而一些不法分子,通过寻找计算机的安全漏洞和系统的模糊协议进行破解,使用户的个人信息和隐私暴露在网络中,一些运营商也在网络中通过各种方式获得用户的数据信息等,这些严重的危害了网络的健康安全。另外,人工智能在网络评价和人工待处理技术中也能发挥重要的作用。

2.1人工智能在计算机网络安全中的作用

计算机的安全管理技术中主要工作是,对用户个人信息和隐私的保护、对垃圾邮件以及广告窗口弹出的智能化反应、建立更加高效完善的人工智能防火墙等。随着科学技术的发展这些方面需要着重的进行加强,这是保证人们享受更高级别的计算机网络服务的基本条件。

2.1.1计算机网络存储的安全

网络中的存储记录着大量的用户信息和网络数据,一些用户的重要信息和公司的重要资料以及客户的相关资料以电子档案的形式存在计算机网络中。一些网络黑客肆意攻击计算机网络的薄弱环节,入侵公司的计算机等众多具有重要信息的计算机,并利用这些资料进行利益的输出。将人工智能技术运用到网络存储安全中可以先建立一个不同于现在加密方式的一种逻辑关系,使加密技术处在一个变化中,每次密码的输入记录都已不同的存储计算方式写入计算机中,并将AI人脸识别技术加入其中。

2.1.2计算机网络系统的安全

一些软件在设计的时候被恶意篡改其中的代码,将垃圾邮件植入到计算机软件中,每次打开就会弹出相关的垃圾邮件,进而感染相关联计算机。将人工智能技术引入到垃圾邮件安全处理中去,对邮件进行数据库垃圾邮件预处理分类,通过智能检测扫描,检测出其中的敏感信息和木马编码进行及时的拦截,使垃圾邮件在到达用户之前就被消灭,从而使用户免受垃圾邮件的危害。

2.1.3进行防火墙的建立

当今网络漏洞不断地被攻克和肆意进入,严重的威胁到网络的安全,所以入侵技术的提升已经迫在眉睫。传统的防火墙技术在检测速度、检测范围和体系结构等方面存在一定的不足。为了将安全威胁信息及时的拦截和消除,智能入侵检测系统借助人工智能中的模糊信息识别、规则产生式专家系统、数据挖掘和人工神经网络等技术,提升入侵检测效率,将各种病毒以及潜在的威胁信息最大程度而抵御在计算机之外。

2.1.4网络环境的检测和控制

计算机网络的检测功能是保证计算机安全的基础,对网络的入侵检测是必不可少的。要保证计算机数据的完整性和安全性,就一定需要智能入侵检测技术,充分发挥人工智能在信息处理能力上的优势,对计算机的各种漏洞进行检测筛查,并进行分类,在一定的时间内自行进行修复,并推送修复报告,告知用户,让用户对自己的计算机状态有一个完整的掌握。

2.2人工智能运用在企业计算机网络中

现代企业要想获得飞速的发展,企业内部的管理、大数据的分析、以及对市场的监控是必不可少的,而人工智能技术运用到企业计算机网络的管理中可以有效地提升企业运营的效率,对数据的分析更加准确和全面,根据大数据进行市场占有率以及市场运营的情况等进行监察。在企业内部引入人工智能,首先,可以根据公司运营情况合理分配计算机网络的资源,增加资源利用率,可以提高企业网络运营的安全性和可靠性,减少闲置网络的占有率,提高运营的效率。与此同时还可以将人工智能运用到新产品的研发上面,通过人工智能的模拟,辅助以大数据的结果将之运用到新产品市场营销状况的预测上,可以加大企业的盈利能力,提高产品的分配率,从而帮助企业计算出最佳的分配方案。

2.3人工智能在网络系统管理中的应用

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计算机技术发展至今,已经遍布人们的生产与生活,从而在很多程度上实现了全面的发展和应用。但是,目前计算机技术在智能领域的发展还是存在一定的困难,尤其是在人工智能方面,出现了较多的问题。实际上,人工智能就是希望计算机能够具备人的大脑思维,通过对随机出现的问题进行主观判断,从而实现真正的智能控制。因此,目前计算机智能领域中出现了比如语音智能识别以及视觉智能扫描等领域。对于计算机的技术应用,其突破性的进展也必然从这些智能领域中诞生。本文就对这些智能领域中的技术应用进行分析,从而探讨其未来的发展前景。

1 计算机的智能领域应用开发

计算机智能领域是目前计算机技术的应用巅峰,也是其应用的瓶颈,诸多的问题在智能领域中无法得以实现。对于计算机的智能应用而言,其并非是一个具体的概念。实际上,可以通过抽象化的方式来对计算机智能应用领域进行解读。计算机智能技术领域中,由于缺乏诸多的基础支持,以及计算机自身的技术难题,目前还处于一种待开发的状态。虽然,在市场上已经出现了一些比较使用的智能技术应用。但是,还会出现一定的问题。就是说,目前还没有真正意义上的人工智能。现在的计算机智能化技术只是通过计算机技术与其他领域技术的结合无限的接近计算机技术,但是却无法真正实现计算机人工智能。目前,计算机智能技术其应用领域主要存在于视觉识别技术以及指纹识别技术,甚至包括比较流行也是非常主流的语音识别技术。触控领域是目前应用最为深度的,市场用户体验等方面也是非常不错的。

2 计算机可触控技术研究

触控系统目前应用的主体比较集中在手机上。智能手机目前都采用触屏功能,就是计算机触控功能的一种扩展。此外,计算机也开始出现触控计算机,例如平板电脑就是这一技术领域的主流产品。触控技术在计算机智能技术应用领域中,其表现还是非常不错的,也受到了诸多领域的支持。

2.1 触控技术的温控技术分析

温控技术是触控技术的主流技术之一,也是应用比较广泛的技术之一。温控技术的主要原理是通过在硬件显示器的表面安装电容,通过温度的感触,来进行智能判断。这类技术的应用显示屏非常常见,也就是人们常说的电容屏。这类电容屏幕非常灵活,触控效果较好,用户体验度也非常好。优势也是十分明显的,在很多领域中也得到了应用和发展,并且这类技术将在未来的应用中有着更广阔的应用空间。

2.2 触控技术的力控技术分析

力控技术是相对于温控技术而言,温控技术是采用了电容作为智能判断元器件,通过温度的变化来实现对逻辑的开关操控。而力控则是需要指尖的压力来进行对屏幕的操控,该屏幕的硬件设施安装的是电阻。通过压力来改变阻止,从而改变电流,最终实现了力控的技术核心。

以上两种触控方式,是目前主流的控制方式,也是最为有效的控制方式。在触控领域中,温控占据较大的市场。其优势比较明显,触控灵敏,用户体验度较高。而力控相对比较便宜,但是却无法得到良好的用户体验。

3 计算机感官技术应用分析

计算机的感官技术应用十分广泛,其应用领域主要存在于视觉识别技术以及指纹识别技术,甚至包括比较流行也是非常主流的语音识别技术。在技术应用方面,目前主要的应用为计算机的语音识别技术。由于语音识别技术更加适合于人们日常生活,从而给人们的生活和生产都带来了一定的积极影响。因此,语音识别技术的应用就更加广阔。在智能手机领域中,语音识别被应用于语音呼叫以及简单的语音操作。在高端的汽车领域中,语音同样成为了导航以及电子狗之类的汽车电子设备等的主流技术。但是,在视觉识别技术中,其应用的范围就相对比较狭窄,甚至在应用方面,准确度还是有待提高的。例如在一些计算机的开机密码设置中,就有一部分品牌的计算机采用了人脸识别技术。这项技术的应用在一定程度上显得并不成熟,非常容易造成误差现象。尤其是在设置加密的过程中,如果无法通过加密流程,很容易造成系统崩溃等。因此,在这项技术中,视觉识别技术还有待提高。那么,分析视觉识别技术不完善的原因主要有以下几点:

第一、计算机图像处理系统的不完善;视觉识别主要的技术问题是对外界图像的一种收录与存储。如果存储的过程中出现了失真,那么就会造成识别效果不佳。

第二、计算机主观判断能力的缺失;计算机的运行原理是逻辑推理与执行,但是却没有主观的判断能力。因此,在进行分析的过程中,就无法实现真正的智能识别。

4 结语

通过以上几点对智能领域中计算机技术的分析,在很大程度上明确了目前计算机技术的应用瓶颈。其技术的发展是需要多个领域的技术进行结合,从而给予足够的支持。对于在触控领域和感官识别领域中,由于存在较多的技术问题,因此这两个领域相对而言,还不是非常成熟。实际上,两者都属于人工智能领域的技术应用。但是,由于计算机技术目前本身无法实现真正的智能识别和判断能力。由此,也就造成了这两个领域的停滞性。但是,未来其发展的空间还是非常的巨大,并且相信能够通过一定的技术公关,从而实现真正的计算机人工智能。

参考文献

[1]郑箭锋.基于二乘二取二计算机系统机车操纵自动优化装置的研究[J].铁道科学与工程学报,2013(03).

[2]艾里亚尔・阿不都克里木.云技术中数字档案资源共享与管理体系的构建[J].中国档案,2013(01).

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当前AMIS基本上是对已有档案信息的管理、利用、编研等环节进行管理,而对档案界反映比较强烈的“采全率低、采准率低、及时性差(即档案收集不齐、质量不高、期限不准、归档滞后等)”等问题无法处理。由于档案的收集范围、保管期限对不同单位具有特定性,一般档案管理人员难于把握,使得大量的原生信息源未能收集保管,直接影响了档案的收集、著录以及今后提供利用的水平。

目前,在档案整理的过程中,每个环节都需要大量的人工干预或检查,才能达到理想的整理效果,也就是说一个单位的档案要想整理得好,就必须需要一个高素质的档案人员,做到仔细、认真,并且必须非常了解单位的业务运作。

二、应用业务规则技术的解决之道

针对国内档案管理现状,广东万维博通信息技术有限公司在自有系列档案信息资源管理系统(AMIs)产品基础上,引入人工智能技术,研发了一套“基于业务规则的档案信息资源管理平台”,该平台除具备一般AMIS的档案管理、利用、编研的功能外,重点研究了基于信息资源规划,依托业务规则库的档案信息资源收集管理体系:通过信息资源规划确定各立档单位的归档范围、保管期限表,并将其抽象为档案业务规则库(Archives Business Rules Database,简称ABR),同时也将档案主管部门与指导部门的规范、制度、标准等也整理到ABR,通过强大的推理引擎(RM),对已有的档案信息数据(AID)进行分析与推理,作出相应的判断,以帮助立档单位达到“档案收集齐、保管期限设置准、档案著录规范”的目标,同时也为档案管理部门建立起智能化的网上监督指导系统、绩效评估系统和上岗人员自学习系统等。也可通过基于档案知识规则库(ABR)和推理引擎(RM)构建的档案信息雷达自动从相关业务系统收集档案信息资源。基本实现以下功能:

1)采用人工智能技术,建立档案业务规则库(ABR),利用规则引擎,贯穿整个档案轨迹的全过程,控制档案收集、整理的质量与数量;

2)构建档案信息雷达,利用档案业务规则库(ABR)。通过数据挖掘技术自动收集立档单位的各种业务数据:

3)建立新型的档案移交、接收模式,做到档案实体正式移交前进行相应的非现场预检查,保证档案接收质量并减少后续的著录量与数字化加工量:

4)建立新型的档案监督指导管理体系与绩效考核体系,实现远程指导、远程考核。

5)建立新型的档案自学习系统,提供档案上岗人员接受培训的新途径,并找到传承资深档案人士知识的快捷方法等。

三、主要研究内容

1、档案业务规则库(ABR)的建立与管理

与档案业务相关的规范、制度、标准等内容,称为业务规则(Business Rules,简称BR),特别是档案管理部门制定的档案收集、归档范围、保管期限表等。

每个立档单位都有不同的规则,每个资深的档案从业人员都有不同的经验总结,在档案指导的过程中可能也会定期加入相关规则,规则在不断地更新。档案业务规则库分为三类,是将档案各项专业知识分门别类融合。

1)针对外部的业务规则库:以《档案法》为主的相关法律、法规和制度等;

2)针对结构化的内部规则库:对综合档案以立档单位为基础的《归档范围》、《保管期限表》,对工程档案以工程性质为基础的《建设工程峻工档案归档范围》:

3)针对非正式的内部规则库:档案指导长期实践的经验,单位经验丰富的档案从业人员的知识总结等。

2、档案业务规则库(ABR)在档案轨迹的各个环节的用处

通过完善的业务规则管理系统(BRMS)将相关的档案规范、制度、标准及各立档单位的归档范围、保管期限表等抽象为档案业务规则库。

BRMS是系统服务堆栈中的一部分,提高了SOA的便捷性,利用它建成的ABR及档案信息库(AID),可较快地搭建与档案配套的其他业务系统。

档案业务规则库(ABR)建设完成后,在档案轨迹的各个环节可以开始发挥作用。

可对各立档单位的档案信息(包含全宗、目录/项目、案卷、卷内等)自动分析,提高决策水平,推理得出相关结论:

档案著录是否规范?

档案收集范围是否齐全?

保管期限定义是否准确?如数据符合要求,可以搬档案实体过来或下去检查等,并衍生出相应的人工智能子系统:

1)档案接收即时检查系统

接收档案范围确定后,系统可即时根据档案业务规则库(ABR)将各立档单位的档案信息(AID),通过知识规则推理引擎(RM),对录入或导入的档案信息进行检查,系统自动提出整改意见或验收意见。

2)档案著录规范检查系统

根据已存在的档案业务规则库(ABR)对责任者、题名、保管期限等自动进行检查。

3)网上监督指导系统

档案局/馆、档案主管单位利用基于Internet/Intranet的档案信息扫描技术,结合档案业务规则库(ABR),自动监督各立档单位的档案整理情况,发现问题自动提醒,并及时反馈,信息转入Workflow,档案监督指导人员根据实际情况作出处理。

它利用人工智能的原理,借助计算机模拟人类的思维过程,对档案信息数据进行分析与推理,作出相应的判断,提出建议及线索,以供档案管理部门进行进一步的重点检查与监督指导。其目的就在于:提高监督指导效率,降低监督指导风险,进而保证档案收集入库的质量。

4)立档单位绩效评估系统

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人机大战1∶4的比分让相当多的人感到失望和悲观,还有人感到了恐惧,认为人工智能战胜人和主宰人类社会的时代已经开启。

然而,即便“阿尔法围棋”最终以5∶0的大比分大胜李世石,也不意味着人工智能主宰世界和人类被奴役时代的到来,理由也并非只是“阿尔法围棋”是人类设计出来的,而是因为,“阿尔法围棋”其实开启了人类利用人工智能的新时代,准确地说,是拓宽了让人工智能为人类干活的新天地,并有可能深入而广泛地让人类文明迅速发展。

“阿尔法围棋”是靠深度学习、蒙特卡洛树搜索算法和自我进化三招战胜人类棋手的,这三大功能也是人类驾驭人工智能为人类服务的途径。由于人工智能能够自我学习,学习能力会越来越强,而且搜集和贮存的数据会越来越多,将会在更多的方面成为人的助手或替代人的工作。例如,除了替代一些体力劳动以及低级岗位外,会学习的人工智能还会接手一些需要创造性、技术性和复杂运算的工作。此外,在各个领域的新产品的研发、预测分析、推广等方面,人工智能也能产生巨大的作用,创造不可估量的效益。

设计“阿尔法围棋”的深度思想公司(Deep Mind)的CEO杰米斯・哈萨比斯提出了人工智能的通用性,即通用人工智能,这种智能与人类专家协作可以解决和处理更多需要智慧才能解决的问题,如诊治疾病,处理气候变化、能源、基因组学、宏观经济学、金融系统、物理等方面的几乎所有问题。哈萨比斯称,人类想要掌握的学科越来越复杂,即使是最聪明的人,穷其一生也难以掌握其中一个领域。如果将“阿尔法围棋”看成一个能够自动将非结构化信息转化为可用知识的过程,那么通过筛选泛滥的数据得出合理的观点就指日可待。研究人员正在努力研究的是一种可以解决任何问题的人工智能超级解决方案。

具体而言,如果“阿尔法围棋”的自我学习能力、大数据存储和分析功能应用到医药领域,将诞生一种新的医疗和医药模式,即智能医疗(有人称智慧医疗,但由于智慧似乎为人类所特有,以人工智能为基础的新型医疗称智能医疗更好)。

智能医疗是指通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的计算机和互联网技术,实现患者与医务人员、基础研究(医学和药物研究)与临床治疗、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化防治疾病和健身强体的目标。

例如,通过无线网络,使用掌上电脑便捷地联通各种诊疗仪器,医务人员能随时掌握每个病人的病案信息和最新诊疗报告,随时随地快速制定诊疗方案;在医院任何一个地方,医护人员都可以登录距自己最近的系统查询医学影像资料和医嘱;患者的转诊信息及病历可以在任意一家医院通过医疗联网方式调阅;任何科学研究,包括医学和与医学相关的物理、化学等领域的研究最新成果能在互联网上及时公布等,让诊断、治病和用药以及公众的保健得到最有效、最迅速、最适宜、最廉价和最科学的处理。

智能医疗的具体表现

以“阿尔法围棋”为例,可以知道什么是智能医疗。

研发出“阿尔法围棋”的深度思想公司并非只是专注于让“阿尔法围棋”与人类棋手过招,而是注重把人工智能通过学习解决实际问题的能力贯穿应用到医学领域。2016年2月深度思想公司就已经了在医护领域使用的深度学习程序――深度思想健康(Deep Mind Health)。这是一款手机应用程序(APP),包括“识别风险病人”(Stream)和“早期临床护理管理”(Hark)两个模块。

这种手机应用程序当然也是一种人工智能,它们需要学习和帮助医护人员监护一些表面上不严重但实际很危险的病人,或者一些急性发病者。例如,深度思想健康的“识别风险病人程序”可以及时发现急性肾衰竭高风险病人,以便让医生及时治疗并改善对病人的护理。这个程序是通过检读血液检查报告,以辨别哪些病人存在风险。结果表明,有25%的急性肾衰竭死亡可以通过这个程序避免。“早期临床护理管理程序”则能帮助医生制定治疗方案和采取行动。使用该项程序能避免38%的患者病情恶化。

当然,这些只是人工智能开发和应用的冰山一角。实际上,在医药领域利用计算机技术和人工智能最早和进展较大的是药物的研发与监控。计算机和人工智能对于药物的研发在很多方面都起到了作用,如研发新药、老药新用、药物筛选、预测药物副作用、药物跟踪研究等。这实际上已经产生了一门新学科,即药物临床研究的计算机仿真(CTS)。

一种新药的开发一般估计需要15年时间,耗资10亿美元,但最近的估计是可能耗资40亿~120亿美元,还不能保证成功。因为,除了要求新药要有疗效外,还需要安全性的保障。如何监控和预测药物的副作用或不良反应就成为研发一种新药或老药新用的重要保证。

对于传统的药物研发来说,一种药物必须经过动物试验和人体的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期临床试验。而且,即便Ⅲ期试验后批准上市,还有Ⅳ期临床研究,即新药上市后进行的临床研究,而且一类新药要求进行2000个病例的IV期试验。这也是造成药物研发周期长、费用高的重要原因。

但是,在今天有了计算机程序,特别是以“阿尔法围棋”为代表的能自我学习的计算机程序(软件),就为人们提供了一个检测药物的人工智能安全专家。首先是在新药筛选时可以获得安全性较高的几种备选物质。当很多个甚至成千上万个化合物都对治疗肝癌显示出某种疗效,但又对它们的安全性难以判断时,便可以利用“阿尔法围棋”的策略网络和评价网络,以及蒙特卡洛树搜索算法来挑选最具有安全性的化合物,成为新药的最佳备选者。

同样,对于尚未进入动物和人体试验阶段的药物,也可以利用类似“阿尔法围棋”这样的人工智能来检测新药的安全性。因为,每一种药物作用的靶向蛋白和受体都并不专一,如果作用于非靶向受体和蛋白就会引起副作用。类似“阿尔法围棋”的程序可以通过对既有的数千种已知药物的副作用进行筛选搜索,以判定一种药物是否会有副作用,或副作用的大与小以及最小,由此选择那些副作用概率最小和实际产生副作用最小的药物进入动物和人体试验,就会大大增加成功的概率,节约时间和成本。当然,利用“阿尔法围棋”等程序还可模拟和检测药物进入人体内的吸收、分布、代谢和排泄、给药剂量-浓度-效应之间的关系等情况,让药物研发进入快车道。

大数据和信息共享

大数据和信息共享同样是智能医疗的核心。信息共享成为智能医疗的重要性在于,全球的科研人员只有科研共享,才能对各种危害人们健康的疾病和顽症,如艾滋病、癌症等进行有效的治疗,挽救人们的生命。这一点在突发公共卫生事件,尤其是暴发危害人们生命的疾病时,具有重大的作用,例如最近在南美爆发的寨卡病。

由于医护人员对寨卡病的发病机理、传播途径和危害胎儿和孕妇的机理并不清楚,对待这种疾病既无有效的药物,也没有疫苗,因此需要更多更新的研究结果来指导防治疾病,而对于最新研究信息的共享,则有助于指导全球医务人员和公共卫生专业人员,并通过医护人员向公众提供科学的防治方法。

正是在寨卡病的防治上,信息共享得以突破。现在,美国威斯康星大学麦迪逊分校病毒学家康纳研究团队用寨卡病毒感染猴子进行试验,并在网上公开了首批数据。这一行为改变了过去研究人员只是在学术期刊发表研究结果和数据的传统做法。美国研究人员在网上的是2016年2月15日他们将寨卡病毒注射进3只印度恒河猴体内获得的血液、唾液和尿中所检测到的病毒数量的原始数据。这些数据能让每个人都看到,并且每天都会更新研究结果。

此次康纳等人首先在网上公布动物试验的数据意味着,生物医学已经正式踏入智能医疗门槛。与此同时,中国研究人员也借寨卡的防治和研究而跨入智能医疗和大科技的门槛。中国疾控中心与江西省疾控中心、浙江省疾控中心、军事医学科学院等单位合作,分别对寨卡病毒感染病例血液和尿液标本中的寨卡病毒基因组进行了全面解析,获得病毒全基因组序列,并到网上。

这种科研的资源共享显然为人们认识寨卡病的病理、研制药物和疫苗奠定了基础。而且,基于对不同来源的寨卡病毒特点的认识,将进行针对性的药物和疫苗研发。例如,中国疾控中心和江西省疾控中心合作测序的寨卡病毒基因组有10676个碱基,与目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是,浙江省疾控中心测序的寨卡病毒核酸序列与太平洋岛国法属波利尼西亚地区报道的病毒基因组序列高度同源,而与中国其他省份报告的输入病例的病毒核酸序列存在差异。

不过,美国研究人员在网上公布恒河猴试验的数据还具有更多的意义。寨卡病是一起非常紧急的公共卫生突发事件,所有人都在与寨卡病毒赛跑,也与时间赛跑。除了不应让科学家的竞争成为保密理由而延缓对寨卡病的认知和防治外,还要意识到,对人的研究有很多伦理限制而无法获得相应的数据和知识。

由于寨卡病毒感染的形式和机制在人和恒河猴体内相似和相同,研究人员能通过向猴子体内注射不同剂量的寨卡病毒而获得该病有价值的第一手相关信息。科学家能对怀孕恒河猴体内的羊水反复取样,以判断寨卡病毒能否以及多染胎儿。这些数据一方面不可能从人身上快速且合乎伦理地获取到,另一方面也可能因此而延误人们对寨卡病毒是否导致小头儿等的认知。

有了对恒河猴的研究结果,并且能在网上,就能较快地获得诸如寨卡病毒是否与小头儿关联的确切信息和机理,例如,正在发育的胎儿可能何时会被寨卡病毒侵袭而导致出生缺陷,也就能为人们提供防治的线索和方式。

此外,由于世界一些国家反对动物试验,尤其是反对用灵长类动物进行医学试验的呼声越来越大,浪潮越来越高。欧洲一些国家,如德国已经在减少灵长类动物的医学试验,美国国立卫生研究院(NIH)也已决定结束其下属一家实验室存有争议的猴子试验,并终止了对黑猩猩侵入性试验的经费支持。

在这样的情况下,美国研究人员在网上公布寨卡病毒感染猴子的数据就更具有意义,因为这是在实现一个共同的目标,资源共享能让那些并没有进行动物试验的研究人员了解动物试验的情况和数据,也就会减少使用灵长类动物进行试验。

当然,大科技时代的资源共享也会让科研人员产生疑虑,其中最核心的是,研究成果的界定和归属,以及其他研究人员是否采信网上的动物和其他研究数据及结果。

对于第一个问题,也许可以用网上公布的时间来判断一项研究结果的最早时间和进行研究的科研人员,至于对网上公布的研究结果的采信与否,可能会随着大科技时代的进展由实践做出回答。无论其他研究人员是否采信网上公布的结果和数据,都会进行验证,因此,可能会有效地检验网上公布的研究结果。

患者也要利用智能医疗

一般而言,智能医疗通常指的是计算机、大数据和互联网+如何让医生和专业机构对病人的疾病诊治更准确和更科学,让人们既能看病有效,又能少花钱。

例如,现在飞利浦公司设计了一个智能软件飞利浦健康套件数字平台,希望将消费者、患者和医疗服务人员三方进行串连,在互联的护理领域进行尝试。这个平台是一个基于云技术的开放安全平台,能够收集和分析从健康手表、血压计、耳式体温计和身体分析仪等多个设备源头的健康数据。医生也可以在第一时间了解到患者的情况并做出医疗判断和治疗方案,从而大大降低医疗成本和漏诊误诊的发生率。

智能医疗的另一个维度是患者和家属,以及需要保健的正常群体,他们也需要大数据和智能分析来选择自己所需的诊治疾病的方式和程序,以及正常人需要选择的保健措施。

在这方面,利用大数据设计成智能软件,为患者和公众提供就医和保健的信息也格外重要。现在,美国已经出现了主流医院评价平台的智能软件,供广大公众选择。这个平台对美国近5000家医院、约14万医生以及16个医疗领域的137家专业医院排名。这个排名对医院声誉、患者存活率、患者安全性以及其他医疗相关指标在内的数十项评价指标进行综合排序,由第三方公司或组织进行多方位、多元化评价,更加关注医疗产出以及患者满意度。如此,这种智能平台可以向公众提供他们可以选择和信赖的医院进行就诊和治病。

现在,中国对医院和医生的评价还是采用最普遍的医院等级划分标准(3级10等)。医院评审分级标准包括医院的规模、技术水平、医疗设备、管理水平、医院质量等5个标准,但由于其他评审内容设置缺乏直观指标,容易量化的硬件标准(床位、科室设置、医疗设备、人员配备等)成为划分医院等级的决定因素,暂时未能考虑医院的综合医疗效果、患者存活率、患者安全性等。

篇11

多重光环加身,不经让人疑惑,这两个领域是如何走到一起的?ObEN想做的究竟是什么?现在的进展情况又如何?链得得App特意拜访了ObEN的联合创始人兼COO郑毅,与其共同讨论其区块链+人工智能的未来落地应用场景。

一、专注人工智能的ObEN为什么需要区块链?

作为一家创业公司,ObEN最开始的初衷是想为每个人打造出自己的人工智能PAI(个性化人工智能,Personal AI),它不仅长得像你,而且说话的声音也像,未来甚至还会拥有与真人相似的性格。

郑毅先向链得得编辑展示了一个应用虚拟人像的软件,它可以说话、唱歌、给小朋友读书,给微信朋友留言,提醒每天的日程,除了中文外,还可根据算法切换为英语、韩语、日语等。

随后,郑毅展示了一个三维立体虚拟人物宣传视频,其以周大福郑裕彤的长孙为模型,以他的人工智能形象讲解艺术馆中的展览,现于上海K11的大堂播放,虚拟形象可通过算法训练将其语言改为普通话,弥补了香港人本身普通话不流利的缺陷。

最让人惊喜的是PAI的语音和舞蹈学习功能。

郑毅介绍:“ObEN与上海丝芭传媒合作,让旗下一女艺人读过一百句话后,即可算出她的发声模型,此后便可用她的发音唱流行歌曲。”他补充道,“这比那个初音未来唱的更像人”。

同时,还可根据女孩上传的跳舞视频,根据其骨骼结构让虚拟人物形象地学习她的跳舞动作。而在此之前,这一技术需在人身上放传感器才可实现,如今只需通用算法就可直接学习,郑毅说:“随着用户上传视频的方法越来越多,人工智能会不断学习,还可将学出来的动作让大家来使用,让其它人的虚拟模型展示一样的舞蹈动作。”

这显然是一款充满惊喜与乐趣的科技产品,然而随着算法不断的进步,云端算力、数据处理难度不断提升。在得到大量用户数据后,如何处理虚拟形象版权问题?如何增加其可信度,以便于明星选择用虚拟形象PAI与粉丝互动?

作为曾是百合网联合创始人的郑毅,深谙交友行业对信任的要求,只有确立了人工智能背后是真实的人,用户才愿意付出时间与精力。

在众多版权认证、溯源的技术方式中,区块链脱颖而出。

郑毅说:他们也尝试了其他的认证方式,但均不具备公信力,而只有区块链作为一个去中心化的共识网络,受到广泛的认可。

他认为:区块链社区可以看作是一个诚信的社区,通过互相的认证,可以确保每个人的PAI都属于自己,代表自己,是自己在数字世界的映射,而这正可以满足ObEN对PAI最核心的基本要求。

二、搭建底层公链,开拓衍生链

从2016年起,ObEN就开始与pai基金会尝试搭建自己的底层公链,将其命名为PAI公链。其架构主要分为三部分:中间层是比特币区块链架构,底层是P2P的数据部分,顶层是进行数据的认证和智能合约的编程。

之所以选择比特币作为区块链架构,是因为比特币的风险较小。郑毅说:“POW是比特币的价值共识基础,在设计的时候需要消耗电力、算力来挖币,根据电力的成本不同,就会产生比如说比特币3000到5000美元的成本价格。

而以太坊是建立在货币定价公式——费雪公式之上,费雪公式的影响因素是货币供应量、流动速度和GDP,这就意味着如果要保证以太坊有价格,就必须得有足够多的持币人,而且持币人要锁仓,锁得时间越长,币的价格就会越高,同时在链上还需要有很多基于币的消费或者使用场景,相当于GDP高,币的价值也会高。

同样,EOS的DPOS、超级节点等也是基于费雪方程式,目的是让大家全锁币。持币人约多,投票人越多、并且都锁仓的话,它的币值也会高。这些本质都是通过金融理论的方法,使本来没有价值的东西变得更有价值。

从我们的角度看,因为ObEN是做个人数据,希望通过算力处理数据,这样的话本来就有成本,相比之下更适合采用比特币的区块链架构。“

除了搭建自己的底层公链,ObEN还把目光放在跟其他垂直行业领导者合作上,目前已与新加坡最大的私立医院集团、中国的二手车数据平台、韩国的SM明星公司等企业合作,郑毅将这类细分行业的应用模式称之为“衍生链”。

他认为“衍生链”将是未来区块链的主要应用场景之一,在链得得文章未来区块链应用落地重要方向:衍生链中有提及。

郑毅说:“美国的摩根大通与以太坊合作衍生(复制出来并再开发)了以太链,但加上了新的加密智能合约交易方式以及数据隐私保障通讯层,并最终形成了 Quorum。当新的跨银行交易发生时,既保护了用户的隐私,也给银行间业务带来便捷。

同理,PAI链的合作伙伴也可以把PAI链克隆出来,然后根据不同行业的需求进行修改。只要是跟个体数据有关的,都可以在我们的链上进行开发,然后由企业自己决定他们是否要发币,比如把病人的数据健康档案上链,二手车贷款买卖数据上链等。

如果是中心化的公司,它就可以做无币区块链,如果是去中心化,他们就可以做有币区块链。然后在这之上,也可以做各种各样的Dapp开发。”

这类模式中存在一个风险,即“衍生链”中的数据若出现问题时,最终责任将由哪方承担?

郑毅回答道:“PAI链会不断迭代,让PAI的生态系统更稳定安全。因为合作伙伴把PAI链、程序都克隆衍生了,所以再开发的算法的法律责任将由对方去承担。”他继续补充,“我们合作的企业主要还是以实业公司为主,实业公司比较传统,更担心数字货币挖矿、价格泡沫等风险,所以我们选择经历时间最久比特币,从安全性上看也会好很多。”

三、区块链技术进步的关键是硬件结合

要为每个人实现足够强大的人工智能,还有一个问题是解决人工智能计算效率的问题,这里涉及到许多待解决的技术瓶颈,比如分布式芯片、边缘计算的进一步优化等。

郑毅认为当下区块链技术进步的关键是软件系统要与硬件结合。他说:“这跟早年的互联网、计算机的操作系统与服务器、intel芯片配合很像。”

“我们做人工智能的时候,技术与应用是环环相扣,光研究算法没有数据,算法也得不到提升,所以我必须在研发算法的同时抓数据,然后用数据才能不断的迭代算法进步,然后你才能把算法做得越来越好。

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