《人工智能在生活中应用的论文 人工智能及其应用论文【最新3篇】》

现在人工智能技术逐渐完善，那么我们应该怎么应用人工智能技术呢？这次漂亮的小编为您带来了人工智能在生活中应用的论文 人工智能及其应用论文【最新3篇】，希望可以启发、帮助到大家。

2023年人工智能在生活中应用的论文 篇1

甲方：

乙方：

根据工程需要，甲方将 的人工挖孔桩项目承包给乙方施工，依照《中华人民共和国合同法》遵循平等、自愿、公平和诚实信用的原则，结合现场实际，经双方共同协商，明确责、权、利的关系，特制定以下条款，双方共同遵守执行。

一、工程名称：

二、工程地点：

三、承包内容：本工程项目的所有人工挖孔桩项目含：①孔桩土方开挖、石方爆破、孔桩扩头、装土石碴入筐、提拉或绞盘、将土石碴倒于离井口1m以外。②孔桩护壁模板制作、安装、拆除(模板及支架由乙方自备)。③孔桩护壁钢筋笼制作、绑扎、安装。④孔桩护壁混凝土现场人工自拌、运输、浇捣、养护。⑤孔桩内抽水、降水、排水。⑥孔桩验收及填芯前抽水、清底。

四、承包方式：包工不包料。包工具、用具、包除塔吊外的所有施工所需的机械设备、水泵、照明灯具、电缆等，包质量、包安全、包工期、包验收通过。

五、承包价格：按承包内容范围内全部完成，综合单价按258元每立方米计算。

六、工期要求：按照施工图纸工程量(无论孔桩直径大小、穿流砂层多厚、地下水多少、桩内是土方还是石方、不可预见的气候影响、孔下和场地操作难度多大)每个孔桩每天必须保证完成1米。

七、质量要求：按照施工图纸、施工规范、操作规程、质量验评标准组织施工，人工挖孔桩成孔质量保证百分百合格。

八、结算依据：桩径及护壁平均厚度按设计图纸所示尺寸，桩长以现场收方实际长度计算。

九、付款方式：所有孔桩全部完成，办理完结算后，在20xx年春节前一次性支付工程款。

十、甲方责任：

1、提供建筑施工图纸及相关的设计变更一份。

2、按照施工进度计划进行分段安全技术交底。

3、提供二级电源开关箱至操作现场距离不大于50米。

十一、乙方责任：

1、组织制定安全生产规章制度和操作规程，保证安全生产投入的有效实施，督促跟班检察安全生产工作。

2、必须对本队伍施工人员负安全生产中的经济、法律一切责任，对施工人员进行安全生产书面产，严格履行班前、班中、班后检查、监督、制止违章、杜绝事故的发生。

3、严格按照施工图纸、施工规范、安全技术操作规程组织施工，确保工程质量为百分百合格。

4、孔桩施工期间必须定专人负责下班前(或暂停操作)孔口盖板、护栏遮盖防护安全工作。

5、负责孔桩内的照明设施(安全电压36v内)，孔内抽水、检测有害气体、送风。

6、乙方必须保证一个孔桩最少两人施工操作，如孔桩停滞时间过长造成护壁垮塌等所造成的返工费用由乙方承担。

十二、安全生产管理

1、乙方进入施工现场要严格遵守安全文明施工的一切规定，认真落实各项安全措施，单次工伤费用在2万元(含2万元)内由乙方自行负责，超过2万元的，超出部份甲方承担80%，乙方承担20%。

2、甲乙双方应保持工作上的联系，发现质量、安全事故隐患要及时通知对方，积极采取措施，迅速清除隐患后才能继续施工，确保工期、质量、安全文明施工，做到工完料尽场地清。

十三、违约

1、乙方如在施工中质量不能满足国家施工规范、质量标准、安全生产、甲方进度要求，甲方有权限定3天整改，超过时间甲方有权终止合同，一切经济损失和赔偿责任由乙方承担。

2、乙方若中途停工退场，所有施工产品经项目部验收合格后按完成的工程量70%进行结算，余30%作为甲方另请班组造成的延误工期和临时请工加价等其它损失。

十四、本合同一式二份，甲乙双方各执一份，由双方签字之日生效，办理结算和清算完尾款后失效。

甲方：

乙方：

2023年人工智能在生活中应用的论文 篇2

在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

1、分布式人工智能与艾真体

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

2、计算智能与进化计算

计算智能（computing intelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

进化计算（evolutionary computation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（genetical gorithms）、进化策略（evolutionary strategies）和进化规划（evolutionary programming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

3、数据挖掘与知识发现

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努。里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。

（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

2023年人工智能在生活中应用的论文 篇3

后金的第二位大汗皇太极正在被一个问题所困扰。有一个100人的小部落被明军所包围，是就还是不救？思考良久，他做出了决定：4万骑兵主力冒险进攻吸引明军注意力，把那个部落带回来，他成功了。这一幕的效果在历史上可比《拯救大兵瑞恩》更加轰动且得人心。

这是一个属于理智和情感的抉择，人工智能是永远无法在测算出此举的巨大风险之后，下执行命令的。因而人工智能也同样不会理解此举在争夺天下中取得的重大作用，而我所恐惧的是，有一天我们人类也会像人工智能一样做出一样的选择，这代表着我们的社会开始向机械，冷漠和畸形发展。没有了责任，荣耀诸如此类的感性因素，这个社会也就即将走向陌路。

越来越多影视作品中塑造出出这样的精英形象——面若冰霜，不近人情，站在利益最大化角度上思考问题。而我们往往送这样的精英一个称呼“机器人”。如果仅在工作上如此，那倒还有救。问题是。问题是这些人会将如此姿态不自觉的延续到自己的生活中去。忙于工作，疏于交流。年复一年，日复一日，他们真的成为了机器人。而如果我们的社会充斥着这样的怪物，那多让人胆寒！

人类，应当是一只脚在天堂，一只脚在地狱；一半邪恶，一半善良；一半理智，一半感性。理性的思维和科学建立了辉煌的现代化建设，但情感才是那颗丢失的眼睛，点上它才变得鲜活。我们来到世间走一遭，是为了见一见大千世界的生机与活力。否则生我何欢，死我何苦？

似乎伴随着时代的前进发展，理性的思考素养是必不可少的。高素质人才的诞生和培养无法缺失理性思维。我们无法改变时代大势，就像我们无法将时间回溯到鼎盛周礼，赳赳汉唐，宋时仁义，明时肃瑾，回溯到皇太极的那个抉择。理智是一种必然的选择，但生而为人，你养成的价值观和同情心，不应该嫌弃他们太重而中途丢弃。因为走着走着，这些包袱就会化作夜空中的星辰，点亮你前进的道路。

壮志凌云，慨然赴死，这向来是千古不衰的英雄悲歌。退守复仇，从长计议，这亦是自古以来为人赞誉的理智抉择。青史记叙过太多的故事，只要内心一点情感尚存，前路就不会迷茫。

计算机学不来如人类思考，整个世界由零，一组成的它们怎会理解人类的感情？对人来说，最可悲的是因为生活，将价值观，同情心和爱一点点抛弃。那么你和婴儿什么都不懂，又有什么区别？莫非是你懂得像机器人那样判断？把握好理智与情感的天平，不忘初心，方得始终，好好做个人。