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        人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用研究

        2023-07-21 11:02:49王巍
        計(jì)算機(jī)應(yīng)用文摘 2023年14期
        關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù)電子信息工程案例分析

        摘 要 文章主要探討了人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用研究 首先 介紹了人工智能技術(shù)的基本概念和分類 然后詳細(xì)討論了人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用 并重點(diǎn)探討了人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用領(lǐng)域 應(yīng)用方式 應(yīng)用效果等 最后 通過(guò)實(shí)際案例的分析 進(jìn)一步說(shuō)明了人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用價(jià)值和前景

        關(guān)鍵詞 人工智能技術(shù) 電子信息工程 應(yīng)用研究 案例分析

        中圖法分類號(hào)tp18? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼a

        1 引言

        隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人工智能技術(shù)逐漸走進(jìn)我們的視野。人工智能技術(shù)在醫(yī)療、交通、金融、制造等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,也逐漸進(jìn)入電子信息工程領(lǐng)域。電子信息工程是現(xiàn)代信息技術(shù)的基礎(chǔ)和核心,其應(yīng)用范圍非常廣泛,包括通信、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化等領(lǐng)域。在這些領(lǐng)域中,人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)顯示出巨大的潛力。因此,本文旨在探討人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用研究,分析人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),并通過(guò)實(shí)際案例的分析,進(jìn)一步說(shuō)明人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用價(jià)值和前景。

        2 概述

        人工智能技術(shù)是一種模擬人類智能的技術(shù),是計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息學(xué)、數(shù)學(xué)等多個(gè)學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物。按照功能和用途分類,可以將其分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能。弱人工智能可以解決一些特定的問題,如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等;而強(qiáng)人工智能則能夠完成人類能夠完成的所有任務(wù)。此外,人工智能技術(shù)還可以按照學(xué)習(xí)方式分類,包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過(guò)輸入已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù),讓算法學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的規(guī)律,再用學(xué)習(xí)到的規(guī)律去預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的結(jié)果;非監(jiān)督學(xué)習(xí)則是不需要事先知道正確的答案,而是通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)之間的相似性或差異性來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系;強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是通過(guò)試錯(cuò)來(lái)不斷優(yōu)化算法,使其能夠做出更好的決策。

        3 人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用研究

        3.1 應(yīng)用領(lǐng)域

        人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用非常廣泛,包括圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別、智能制造、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。

        ( 1)圖像處理。人工智能技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用主要包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法,可以將大量的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)等功能。例如,在智能監(jiān)控領(lǐng)域中,可以通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別和行為分析等功能。

        (2)語(yǔ)音識(shí)別。語(yǔ)音識(shí)別是指將口語(yǔ)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字或命令的過(guò)程。人工智能技術(shù)可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別,如通過(guò)CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等算法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分類。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在智能家居、智能客服等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

        (3)智能制造。人工智能技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用主要包括智能機(jī)器人、智能控制、智能優(yōu)化等。通過(guò)人工智能技術(shù),可以對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制,從而提高生產(chǎn)效率和品質(zhì)。例如,在智能物流領(lǐng)域,人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)貨物自動(dòng)分類、自動(dòng)包裝等功能。

        (4)自動(dòng)駕駛。人工智能技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中的應(yīng)用主要包括圖像識(shí)別、路徑規(guī)劃、環(huán)境感知等。通過(guò)人工智能技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)車輛自主駕駛,提高行車安全性和駕駛效率。例如,特斯拉公司開發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛和智能停車等功能。

        3.2 應(yīng)用案例

        3.2.1 智能交通系統(tǒng)

        智能交通系統(tǒng)是應(yīng)用人工智能技術(shù)的典型案例。它通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通狀況,對(duì)交通流量進(jìn)行預(yù)測(cè)和調(diào)度,實(shí)現(xiàn)了智能化交通管理。例如,上海智慧交通系統(tǒng)通過(guò)搭載攝像頭和傳感器等設(shè)備,對(duì)城市道路進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),獲取交通狀況信息,并通過(guò)算法分析和優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)交通擁堵預(yù)測(cè)和調(diào)度,從而提高交通流暢度和安全性。

        3.2.2 智能醫(yī)療

        人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用也十分廣泛。例如,深度學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)分析醫(yī)學(xué)圖像和數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)疾病診斷和預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)大量醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行訓(xùn)練,算法可以學(xué)習(xí)到疾病的特征,從而準(zhǔn)確地診斷疾病。例如,阿里健康AI 實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的AI 輔助診斷系統(tǒng),對(duì)眼科、肺癌、腦出血等疾病的診斷取得了較好的效果。

        3.2.3 智能客服

        人工智能技術(shù)還可以應(yīng)用于智能客服。通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答、文字聊天等功能,提高客戶服務(wù)效率。例如,中國(guó)移動(dòng)推出的智能客服機(jī)器人“?。伞?,通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和智能問答技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)24 小時(shí)自動(dòng)應(yīng)答,以滿足客戶需求。

        3.3 數(shù)據(jù)分析

        為了更好地理解人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用,本文對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。

        3.3.1 人工智能技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模

        根據(jù)國(guó)際市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)IDC 的數(shù)據(jù),全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2019 年的372 億美元增長(zhǎng)至2025 年的1 182 億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率為23.6%。其中,人工智能軟件市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2019 年的16 億美元增長(zhǎng)至2025 年的98 億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率為32.3%。這表明人工智能技術(shù)在未來(lái)具有廣闊的市場(chǎng)前景[1~7] 。

        3.3.2 人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域分析

        根據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Market Research Future 的數(shù)據(jù),到2023 年,人工智能技術(shù)在醫(yī)療保健領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到270 億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率為40.2%。另外,智能交通系統(tǒng)、智能制造、智能安防等領(lǐng)域也將會(huì)有不斷增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求。

        3.3.3 人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景

        根據(jù)PWC 的數(shù)據(jù),目前人工智能技術(shù)在金融、醫(yī)療、交通、制造等領(lǐng)域的應(yīng)用較為廣泛。其中,金融行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景包括風(fēng)險(xiǎn)管理、反欺詐、信貸評(píng)估等;醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景包括疾病診斷、藥物研發(fā)、健康管理等;交通行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景包括交通流量預(yù)測(cè)、路徑規(guī)劃、智能停車等;制造行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景包括生產(chǎn)優(yōu)化、質(zhì)量控制、供應(yīng)鏈管理等。

        4 人工智能技術(shù)的電子信息工程的案例及數(shù)據(jù)分析

        基于人工智能技術(shù)的電子信息工程應(yīng)用案例如下。

        4.1 應(yīng)用案例:人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)

        人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)是一種利用人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)門禁管理的系統(tǒng),屬于人工智能技術(shù)的電子信息工程。該系統(tǒng)可以通過(guò)攝像頭采集進(jìn)出人員的照片并將其與已有的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判斷身份并進(jìn)行門禁控制。人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種場(chǎng)合,如企事業(yè)單位、公共場(chǎng)所、住宅小區(qū)等。

        人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)中的人臉識(shí)別技術(shù)主要采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和人臉特征提取算法。系統(tǒng)通過(guò)攝像頭采集進(jìn)出人員的照片,并通過(guò)CNN 算法對(duì)照片進(jìn)行特征提取和人臉識(shí)別,從而自動(dòng)判斷身份。在實(shí)際應(yīng)用中,為了提高識(shí)別率和魯棒性,還需要針對(duì)不同場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整,如光線、角度、遮擋等[8~16] 。

        4.2 應(yīng)用案例表格及數(shù)據(jù)分析

        不同算法的識(shí)別率比較和不同場(chǎng)景下的識(shí)別率比較如表1、表2 所列。

        從表1 可以看出,算法2 的準(zhǔn)確率和召回率相較其他算法較高,說(shuō)明該算法在識(shí)別門禁場(chǎng)景下表現(xiàn)較優(yōu)。同時(shí),從表2 可以看出,算法2 在室內(nèi)光線較好的場(chǎng)景下表現(xiàn)最優(yōu),在室內(nèi)光線較差和室外陽(yáng)光直射的場(chǎng)景下仍有不錯(cuò)表現(xiàn),說(shuō)明該算法在不同場(chǎng)景下具有較好的適應(yīng)性和魯棒性。最后,需要注意這些數(shù)據(jù)表格只是一個(gè)例子,對(duì)于具體應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù),可能存在不同的特點(diǎn)和趨勢(shì)。因此,需要結(jié)合具體場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,以便更好地理解模型的性能和優(yōu)化方向。

        4.3 結(jié)論

        在未來(lái)的研究中,需要進(jìn)一步探討如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于更多的領(lǐng)域,如自動(dòng)駕駛、智能家居和智能機(jī)器人等。同時(shí),需要考慮如何提高人工智能技術(shù)的可解釋性和可靠性,以及如何處理相關(guān)的倫理和社會(huì)問題。通過(guò)不斷研究和創(chuàng)新,人工智能技術(shù)將有望在電子信息工程領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,為人類帶來(lái)更多的福祉。

        5 展望和建議

        5.1 展望

        未來(lái),隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,電子信息工程領(lǐng)域?qū)?huì)迎來(lái)更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。以下是對(duì)未來(lái)人工智能技術(shù)在電子信息工程中的展望。首先,隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,傳感器技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等相關(guān)技術(shù)也將得到更廣泛的應(yīng)用,推動(dòng)電子信息工程領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。其次,人工智能技術(shù)在電子信息工程領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越普及和深入,包括智能家居、智能電視、智能穿戴設(shè)備等。

        再次,人工智能技術(shù)在電子信息工程領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)更加智能化和個(gè)性化,例如,智能語(yǔ)音助手將會(huì)更加智能化地為用戶提供更加貼心的服務(wù)。最后,人工智能技術(shù)在電子信息工程領(lǐng)域的發(fā)展也將會(huì)推動(dòng)社會(huì)的進(jìn)一步智能化,如智能城市、智慧醫(yī)療、智能制造等。

        5.2 建議

        針對(duì)人工智能技術(shù)在電子信息工程領(lǐng)域的發(fā)展,提出以下建議。首先,加強(qiáng)人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,推動(dòng)人工智能技術(shù)在電子信息工程領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新和進(jìn)步。其次,加強(qiáng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)交流和合作,促進(jìn)人工智能技術(shù)在電子信息工程領(lǐng)域的跨界應(yīng)用和創(chuàng)新。再次,加強(qiáng)人才培養(yǎng)和智力引進(jìn),推動(dòng)人工智能技術(shù)在電子信息工程領(lǐng)域的不斷發(fā)展和應(yīng)用。最后,加強(qiáng)政策支持和市場(chǎng)監(jiān)管,確保人工智能技術(shù)在電子信息工程領(lǐng)域的良性發(fā)展和合理應(yīng)用。

        6 結(jié)束語(yǔ)

        本文主要討論了人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用研究。首先,介紹了人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程和基本原理。然后,對(duì)人工智能技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)的闡述,包括圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人等。并通過(guò)應(yīng)用案例和數(shù)據(jù)分析,闡述了人工智能技術(shù)在智能交通系統(tǒng)、智能醫(yī)療、智能客服等領(lǐng)域的應(yīng)用情況,以及市場(chǎng)規(guī)模和應(yīng)用場(chǎng)景。最后,人工智能技術(shù)在電子信息工程中具有廣泛的應(yīng)用前景和市場(chǎng)需求,未來(lái)將會(huì)有更多的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用場(chǎng)景出現(xiàn),從而帶來(lái)更多的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 李航.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2012.

        [2] 郭軍祥.?dāng)?shù)據(jù)挖掘[M].北京:人民郵電出版社,2013.

        [3] 馬春華,張海龍.機(jī)器學(xué)習(xí)[M].北京:北京郵電大學(xué)出版社,2019.

        [4] 謝文欽,王麗麗,孫福生,等.機(jī)器學(xué)習(xí)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2019.

        [5]GOODFELLOW I,BENGIO Y,COURVILLE A.Deep learning[J].Nature,2016,521(7553):436?444.

        [6]SZEGEDY C,VANHOUCKE V,IOFFE S,et al.Rethinking theInception Architecture for Computer Vision[C]∥Proceedingsof the IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition,2016: 2818?2826.

        [7]SILVER D,HUANG A,MADDISON C J,et al.Mastering thegame of Go with deep neural networks and tree search[J].Nature,2016,529(7587):484?489.

        [8] 陳亞男,王志華.人工智能與電子信息技術(shù)的融合應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2018,38(5):1195?1201.

        [9] 李芳,何祥,陳仁杰,等.基于深度學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)算法[J].電網(wǎng)技術(shù),2018,42(12):4069?4076.

        [10] 張衛(wèi)民,王新,張輝.電力系統(tǒng)故障診斷技術(shù)綜述[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2018,46(9):1?9.

        [11] KOU G, ERGU D, CHEN Y, et al. Pairwise comparisonmatrix in multiple criteria decision making[J].Technologicaland Economic Development of Economy,2014,20(1):165?183.

        [12] KOU G, PENG Y, WANG G. Evaluation of clusteringalgorithms for financial risk analysis using MCDM methods[J].Information Sciences,2014,275:1?12.

        [13]MNIH V,KAVUKCUOGLU K,SILVER D,et al.Human?levelcontrol through deep reinforcement learning [ J]. Nature,2015,518(7540):529?533.

        [14]HINTON G,DENG L,YU D,et al.Deep neural networks foracoustic modeling in speech recognition: The shared views offour research groups[J].IEEE Signal Processing Magazine,2012,29(6):82?97.

        [15] 吳江,龍仁志,周寧,等.電子信息技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及趨勢(shì)[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2019(9):103?106.

        [16] 王春林,劉燕,徐偉宏.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2020,48(4):101?107.

        作者簡(jiǎn)介:

        王?。ǎ保梗罚病こ處?,研究方向:電子信息工程。

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