导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能电脑如何选择网络的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能涉及到计算机网络osi协议吗
涉及到。根据查询相关公开信息显示，OSI七层模型优点：将功能分开，降低了网络传输中的耦合性，每一部分完成自己的功能，可以在开发和实施的过程中各司其职。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，人工智能是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式。
怎样通过电脑网络的检索来了解有关研究的历
摘 要：针对目前网络信息检索中面临的网络信息泛滥且网站质量良莠不齐、搜索引擎存在缺陷、检索效率低、个性化需求差等问题，提出了加强宏观调控、统一搜索引擎分类标准、提高网络信息检索技术水平、完善用户指导等相应的对策。
关键词：网络信息；信息检索；搜索引擎；个性化需求
自20世纪80年代末以来，我国的计算机技术、通讯技术以及网络技术发展迅猛，对信息检索领域造成了很大的冲击，引发了诸多的网络信息问题。为促进网络信息检索的进一步发展，本文就网络信息检索中遇到的问题进行深入的研究，并给出相应的对策。
1 目前网络信息检索中存在的问题
网络信息资源具有数量大，增长快，形式多样，分布广泛等特点，在给网络信息检索带来强大功能的同时，也由于网络信息没有统一的组织管理，没有统一的目录，使得人们虽然面对丰富的资源，却难以找到自己所需的、恰当的信息。
1．1 网络信息泛滥且网站质量良莠不齐
由于任何组织和个人都可以在网上发布信息，使得网上信息以几何级数急剧膨胀，网上的信息资源不计其数，基本上涵盖了人类知识的各个方面。由于其发布具有很大的自由性和随意性，缺乏规范，使得信息质量和精度低，可靠、权威、利用价值受到质疑。同时，信息类型庞杂，垃圾、虚假、冗余过时信息以及政治反动信息等增加了信息的不确定性和用户的不安全性，造成了信息污染。部分网站质量差，栏目设置混乱，无导航措施，内容无特色、陈旧，长期不更新。而部分网站信息变化大，重复率高，无规律可循，搜索引擎常常是被重复显示十几次甚至几十次，所给结果并非用户所需信息而是一系列网址，获得所需确切信息需以牺牲大量时间为代价。用户面对眼花缭乱的信息无所适从，难以找到适合需要的信息。
1．2 搜索引擎存在缺陷且智能化程度低
搜索引擎起着网络导航的作用，在给我们提供方便的同时，也存在一些问题。目前还缺乏一部统一的网络资源分类法，多数信息机构都是依据现有的《中图法》稍加改造后就用于网上信息的分类，虽取得了一定的成绩，但也存在类目设置不科学，内容重复交叉等现象。分类目录搜索引擎采用人工干预技术，信息分类不规范，没有一个统一的控制词表和参照标准，分类目录差别较大，搜索范围较小，数据库更新慢，查询交叉类目时容易遗漏，查全率低。关键词式全文搜索引擎采用机器人搜索技术，数据库更新快，检索功能强，但是自动标引不完善，信息关联难以控制且重复链接信息较多，查准率低，输出信息重复，检索结果太多且不一定与用户需求相关。现有搜索引擎在信息维护，信息重复，网络及站点负载方面还存在很大的不足，检索的查准率不高，同时信息资源层出不穷，无人组织控制，查全率无法得到保证，信息检索结果不太令人满意。
1．3 检索效率低
网络信息导航只支持单步信息定位，只允许导航系统一步一步地追踪信息，客户机在追踪过程中接受了诸多冗余信息，造成效率降低，即使是一些优秀的搜索引擎，也需按屏幕提示一步一步追踪，如果查到的地址有几百条、几千条，要确定哪个符合要求就很困难。目前，许多网站提供的搜索引擎都是自动分词，自动抓取的检索原理，这样的检索只是对网络信息用词表面的分析，不能提示文章用词所隐含的有价值的信息。搜索引擎无统一严格的标准，给查找特定主题的文献带来困难。在查找特定主题的文献时，一般依赖于关键词检索，可是目前搜索引擎采用的排序方法有所不同，大多考虑关键词出现的位置和频次，所以会出现许多结果。更重要的是用户对特定主题的检索往往难以定义其关键词，即使定义了关键词，命中记录数往往很多，不易查准，若再进一步限定，命中记录数会减少却又很容易漏检，而不能查全。大多数的检索工具都用自然语言标引和检索，同义词和近义词得不到控制，词间关系得不到提示，造成检索结果中的大量误检。检索工具覆盖范围有限，即使功能最完善的也只能搜寻到大约1/3的网页。由于一些隐性信息的存在，使得用户不能及时准确地从繁杂的网络信息资源中找到自己所需的信息。
1．4 个性化需求差
信息服务的内在机理要求信息服务的出发点和立足点是用户信息活动，而不是信息资源，信息服务应基于用户信息活动而不是信息资源来开展。网络信息资源的指数级膨胀使得用户在获得自己所需要的信息资源时要花费大量的时间和精力。同时随着社会信息化程度的不断提高，用户对信息的需求增加，信息需求也呈现出了多样化、个性化的趋势，每个人的不同信息需求将凸现于标准化单一的“大众需求”之上。个性化服务也就是针对性的个别服务，具体来说就是指以用户为中心，有针对性地为用户提供服务。不同的用户有着不同的信息需求，若要每一位用户都感到满意，仅仅提供网络信息获得途径或者是直接从网上获得信息是远远不够的，只有针对不同用户的不同需求“对症下药”，提供个性化服务，才有可能使每位用户都感到满意，信息的价值才能得以实现，但这方面的技术还不成熟，有关专家正在积极探索这一方面的技术，以求最大限度地为用户提供所需信息。
1．5 缺少基于内容的信息搜索引擎
计算机技术、数字化技术、高密度存储技术为非文本信息——图像、声频、视频等多媒体信息提供了广阔的发展舞台，图文并茂的多媒体信息已经逐渐成为Web的主流。但目前信息检索都是基于文本方式匹配的，有时并不能客观反映信息内容的多样性。 比如进行图像检索， 必须事先使用人工标注的方法将图像的内容以文本形式表达出来，但这种检索方式具有明显不足：首先，人工标注需要大量的人力物力，无法满足大型的多媒体数据库的需求，如Web网络资源、数字图书馆等，更不能适应大量的新资源的出现。其次，人工标注难以描述蕴藏在图像数据中的丰富内容，也无法解决内容描述的主观性问题，因为同一幅图像，每个人可能有不同的见解，从而标注的内容也不一样。最后，对于实时媒体流的处理，手工是完全无法适应的。所以，传统信息检索技术无法满足现代图像数据检索的需要，必须从一个新的角度来管理海量的图像信息，使非结构化的数据向结构化的数据进行转换。
自20世纪80年代末以来，我国的计算机技术、通讯技术以及网络技术发展迅猛，对信息检索领域造成了很大的冲击，引发了诸多的网络信息问题。为促进网络信息检索的进一步发展，本文就网络信息检索中遇到的问题进行深入的研究，并给出相应的对策。
1 目前网络信息检索中存在的问题
网络信息资源具有数量大，增长快，形式多样，分布广泛等特点，在给网络信息检索带来强大功能的同时，也由于网络信息没有统一的组织管理，没有统一的目录，使得人们虽然面对丰富的资源，却难以找到自己所需的、恰当的信息。
1．1 网络信息泛滥且网站质量良莠不齐
由于任何组织和个人都可以在网上发布信息，使得网上信息以几何级数急剧膨胀，网上的信息资源不计其数，基本上涵盖了人类知识的各个方面。由于其发布具有很大的自由性和随意性，缺乏规范，使得信息质量和精度低，可靠、权威、利用价值受到质疑。同时，信息类型庞杂，垃圾、虚假、冗余过时信息以及政治反动信息等增加了信息的不确定性和用户的不安全性，造成了信息污染。部分网站质量差，栏目设置混乱，无导航措施，内容无特色、陈旧，长期不更新。而部分网站信息变化大，重复率高，无规律可循，搜索引擎常常是被重复显示十几次甚至几十次，所给结果并非用户所需信息而是一系列网址，获得所需确切信息需以牺牲大量时间为代价。用户面对眼花缭乱的信息无所适从，难以找到适合需要的信息。
1．2 搜索引擎存在缺陷且智能化程度低
搜索引擎起着网络导航的作用，在给我们提供方便的同时，也存在一些问题。目前还缺乏一部统一的网络资源分类法，多数信息机构都是依据现有的《中图法》稍加改造后就用于网上信息的分类，虽取得了一定的成绩，但也存在类目设置不科学，内容重复交叉等现象。分类目录搜索引擎采用人工干预技术，信息分类不规范，没有一个统一的控制词表和参照标准，分类目录差别较大，搜索范围较小，数据库更新慢，查询交叉类目时容易遗漏，查全率低。关键词式全文搜索引擎采用机器人搜索技术，数据库更新快，检索功能强，但是自动标引不完善，信息关联难以控制且重复链接信息较多，查准率低，输出信息重复，检索结果太多且不一定与用户需求相关。现有搜索引擎在信息维护，信息重复，网络及站点负载方面还存在很大的不足，检索的查准率不高，同时信息资源层出不穷，无人组织控制，查全率无法得到保证，信息检索结果不太令人满意。
1．3 检索效率低
网络信息导航只支持单步信息定位，只允许导航系统一步一步地追踪信息，客户机在追踪过程中接受了诸多冗余信息，造成效率降低，即使是一些优秀的搜索引擎，也需按屏幕提示一步一步追踪，如果查到的地址有几百条、几千条，要确定哪个符合要求就很困难。目前，许多网站提供的搜索引擎都是自动分词，自动抓取的检索原理，这样的检索只是对网络信息用词表面的分析，不能提示文章用词所隐含的有价值的信息。搜索引擎无统一严格的标准，给查找特定主题的文献带来困难。在查找特定主题的文献时，一般依赖于关键词检索，可是目前搜索引擎采用的排序方法有所不同，大多考虑关键词出现的位置和频次，所以会出现许多结果。更重要的是用户对特定主题的检索往往难以定义其关键词，即使定义了关键词，命中记录数往往很多，不易查准，若再进一步限定，命中记录数会减少却又很容易漏检，而不能查全。大多数的检索工具都用自然语言标引和检索，同义词和近义词得不到控制，词间关系得不到提示，造成检索结果中的大量误检。检索工具覆盖范围有限，即使功能最完善的也只能搜寻到大约1/3的网页。由于一些隐性信息的存在，使得用户不能及时准确地从繁杂的网络信息资源中找到自己所需的信息。
1．4 个性化需求差
信息服务的内在机理要求信息服务的出发点和立足点是用户信息活动，而不是信息资源，信息服务应基于用户信息活动而不是信息资源来开展。网络信息资源的指数级膨胀使得用户在获得自己所需要的信息资源时要花费大量的时间和精力。同时随着社会信息化程度的不断提高，用户对信息的需求增加，信息需求也呈现出了多样化、个性化的趋势，每个人的不同信息需求将凸现于标准化单一的“大众需求”之上。个性化服务也就是针对性的个别服务，具体来说就是指以用户为中心，有针对性地为用户提供服务。不同的用户有着不同的信息需求，若要每一位用户都感到满意，仅仅提供网络信息获得途径或者是直接从网上获得信息是远远不够的，只有针对不同用户的不同需求“对症下药”，提供个性化服务，才有可能使每位用户都感到满意，信息的价值才能得以实现，但这方面的技术还不成熟，有关专家正在积极探索这一方面的技术，以求最大限度地为用户提供所需信息。
1．5 缺少基于内容的信息搜索引擎
计算机技术、数字化技术、高密度存储技术为非文本信息——图像、声频、视频等多媒体信息提供了广阔的发展舞台，图文并茂的多媒体信息已经逐渐成为Web的主流。但目前信息检索都是基于文本方式匹配的，有时并不能客观反映信息内容的多样性。 比如进行图像检索， 必须事先使用人工标注的方法将图像的内容以文本形式表达出来，但这种检索方式具有明显不足：首先，人工标注需要大量的人力物力，无法满足大型的多媒体数据库的需求，如Web网络资源、数字图书馆等，更不能适应大量的新资源的出现。其次，人工标注难以描述蕴藏在图像数据中的丰富内容，也无法解决内容描述的主观性问题，因为同一幅图像，每个人可能有不同的见解，从而标注的内容也不一样。最后，对于实时媒体流的处理，手工是完全无法适应的。所以，传统信息检索技术无法满足现代图像数据检索的需要，必须从一个新的角度来管理海量的图像信息，使非结构化的数据向结构化的数据进行转换。
2 应采取的对策
2．1 加强宏观调控
要确立因特网信息服务管理的战略目标和任务，加强国家信息管理机构的职能，制定网络信息服务的有关政策。加强政策调控，完善信息产权的保护政策，建立一个完善的网络安全管理制度，通过立法程序把一些最基本的规范上升为法律、法规，强制性地使人遵守，才能保证起码的网络社会秩序，促进网络信息健康有序地发展。目前世界上许多国家都已把互联网立法提上了议事日程，我国近年来也加快了互联网法律、法规的制定步伐。在加强法制建设的同时，也应对网民进行道德教育，倡导以德治网，教育用户在使用网络时注意信息的选择和遵守规则，提高网民辨别是非的能力，维护网络健康发展。
2．2 统一搜索引擎分类标准
网站信息瞬息万变，纷繁杂乱，需要对数据进行挖掘以实现精确分类。虽然目前存在有大量的搜索引擎，但还没有一个统一严格的分类方法来管理，制定一个统一的分类标准势在必行。这个标准应当是传统分类标准与当前网络信息分类方法相互融合的产物，兼备了传统文献分类的科学性与目前网络信息分类方法的灵活性。可以参照国际标准，也可以制定国内标准，还要规范网络术语，使其与常规术语接轨，提高资源共享的程度。
2．3 提高网络信息检索技术水平并实现智能检索
智能化是网络信息检索未来主要的发展方向。智能检索是基于自然语言的检索形式，机器根据用户所提供的以自然语言表述的检索要求进行分析，而后形成检索策略进行搜索。智能检索技术就是采用人工智能进行信息检索的技术，它可以模拟人脑的思维方式，分析用户以自然语言表达的检索请求，自动形成检索策略进行智能、快速、高效的信息检索。近几年来，智能信息检索作为人工智能的一个独立研究分支得到了迅速发展，目前已有一些搜索引擎支持智能检索，但其智能化程度还不高，在这方面如果多做一些研究，一定会更好地满足用户的需求。
2．4 加强网站管理以提高质量水平
目前的网站中虽不乏一些优质的网站，但一些质量差的网站也大量存在，国家应制定相关法律来加强网站管理监督，严格把关，对质量较差的加以限制，甚至于取缔。同时，制定相关政策，提高网络规范程度，以保证用户的检索效率。网站的设计者与开发者也应加强自身素质，掌握信息检索的发展动向，虚心听取用户建议和要求，客观地评价自己的网络，有目的有重点地不断改进自己的网站，提高自己的职业道德水平，努力为用户奉献一个优质的网站。
2．5 完善用户指导
进行网络检索，归根结底还是要由人来操作的，由于各个检索工具都有自己独特的检索要求，有时检索结果连一些专业人员都很难做到满意，更何况网络面对的是众多的用户，他们对网络信息资源的了解及其利用的程度都各有不同，大部分人还受着原来传统文献检索行为习惯的影响，对于新的事物还有一个认识、接受、熟悉的过程，因而教育程度、知识结构的不同直接影响到了检索的效果。目前的检索结果有时不令人满意，很大程度上就是工作人员的操作技术不过关，不懂得查询技巧和数据库的技巧。对用户应当加以培训，使他们能较快地转变角色，从只会一些简单的检索到能掌握复杂的检索方法，直到能检索到令自己满意的信息。
2．6 善于总结心得体会
面对浩如烟海的信息资源，要想快速准确地找到自己所需的恰当的信息，就需要在检索实践中注意总结及掌握一些检索技巧，要充分分析检索课题，选择合适搜索引擎、构造检索式，准确表达检索要求，掌握一些高效率检索的技巧。由于网络数据库的多样性，各个检索系统所包含的范围、检索提问式不尽相同，因此，当第一次检索失败后，不要轻易放弃，可以对检索词进行新的排列组合，添加或删除检索词，添加或改变检索逻辑符，或用同义词代替，再次进行查找，一般会得到较好的检索结果。另外，还可以更换不同的数据库，运用不同的搜索引擎，来得到满意的检索结果。在检索过程中会遇到各种各样的问题，灵活解决这些问题，就会找到满意的答案。
、检索提问式不尽相同，因此，当第一次检索失败后，不要轻易放弃，可以对检索词进行新的排列组合，添加或删除检索词，添加或改变检索逻辑符，或用同义词代替，再次进行查找，一般会得到较好的检索结果。另外，还可以更换不同的数据库，运用不同的搜索引擎，来得到满意的检索结果。在检索过程中会遇到各种各样的问题，灵活解决这些问题，就会找到满意的答案。
大学生人工智能专业用什么电脑
让人工智能专业的话一定要用CPU比较强了，然后存储系比较好的。当然，如果有条件的话，用苹果的电脑应该是最好了。
互联网技术有哪些专业？
1、传感技术
传感技术同计算机技术与通信一起被称为信息技术的三大支柱。从物联网角度看，传感技术是衡量一个国家信息化程度的重要标志，作为第二届杭州物联网暨传感技术应用高峰论坛，推进我国传感器产业化快速发展。
2、通信技术
通信技术，又称通信工程（也作信息工程、电信工程，旧称远距离通信工程、弱电工程）是电子工程的重要分支，同时也是其中一个基础学科。该学科关注的是通信过程中的信息传输和信号处理的原理和应用。通信工程研究的是，以电磁波、声波或光波的形式把信息通过电脉冲，从发送端（信源）传输到一个或多个接受端（信宿）。
3、计算机技术
计算机技术的内容非常广泛，可粗分为计算机系统技术、计算机器件技术、计算机部件技术和计算机组装技术等几个方面。
计算机技术包括：运算方法的基本原理与运算器设计、指令系统、中央处理器(CPU)设计、流水线原理及其在CPU设计中的应用、存储体系、总线与输入输出。
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扩展资料
利用网络，人们不仅可以实现资源共享，还可以交换资料、保持联系、进行娱乐等。现在很多人的生活和工作已经和网络密不可分了。网络的实现，使单一的、分散的计算机有机地连成一个系统，它主要有以下功能：
1、资源共享
网络的主要功能就是资源共享。共享的资源包括软件资源、硬件资源以及存储在公共数据库中的各类数据资源。网上用户能部分或全部地共享这些资源，使网络中的资源能够互通有无、分工协作，从而大大提高系统资源的利用率。
2、快速传输信息
分布在不同地区的计算机系统，可以通过网络及时、高速地传递各种信息，交换数据，发送电子邮件，使人们之间的联系更加紧密。
3、提高系统可靠性
在网络中，由于计算机之间是互相协作、互相备份的关系，以及在网络中采用一些备份的设备和一些负载调度、数据容错等技术，使得当网络中的某一部分出现故障时，网络中其他部分可以自动接替其任务。因此，与单机系统相比，计算机网络具有较高的可靠性。
4、易于进行分布式处理
在网络中，还可以将一个比较大的问题或任务分解为若干个子问题或任务，分散到网络中不同的计算机上进行处理计算。这种分布处理能力在进行一些重大课题的研究开发时是卓有成效的。
5、综合信息服务
在当今的信息化社会里，个人、办公室、图书馆、企业和学校等，每时每刻都在产生并处理大量的信息。这些信息可能是文字、数字、图像、声音甚至是视频，通过网络就能够收集、处理这些信息，并进行信息的传送。因此，综合信息服务将成为网络的基本服务功能。
参考资料来源：/baike.baidu.com/item/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E6%8A%80%E6%9C%AF/617749?fr=aladdin#6"target="_blank"title="百度百科--互联网技术"百度百科--互联网技术
浅谈计算机人工智能论文
近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。下面是我给大家推荐的浅谈计算机人工智能论文，希望大家喜欢!
浅谈计算机人工智能论文篇一
《计算机在人工智能中的应用研究》
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智能在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
(三)人工智能计算机网络安全中的应用。当前，在计算机的网络安全管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。
(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及工作带来极大的影响。
参考文献：
[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9
[2]毛毅.人工智能研究热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3
[3]李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J].智能系统学报,2009,1
[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台职业技术学院学报,2008,1
关于智能计算机的论文
智能计算机迄今未有公认的定义。在工具书中的解释为能存储大量信息和知识，会推理(包括演绎与归纳)，具有学习功能，是现代计算技术、通信技术、人工智能和仿生学的有机结合，供知识处理用的一种工具。下面是我为大家整理的关于智能计算机的论文，希望大家喜欢!
关于智能计算机的论文篇一
《计算机在人工智能中的应用研究》
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智能在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国 语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话 网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
(三)人工智能 计算机网络安全中的 应用。当前，在计算机的网络安全 管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检 测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用 统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。
(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的 组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速 发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及 工作带来极大的影响。
参考文献：
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[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台 职业技术学院学报,2008,1
关于智能计算机的论文篇二
《基于智能计算的计算机网络可靠性分析》
摘 要：当今社会是一个信息化社会，网络化应用已经遍及生产、生活、科研等各个领域，计算机网络化已经成为一种趋势，计算机网络的可靠性研究也越来越得到计算机业界的广泛重视。本文主要论述了智能粒度计算分割理论方法，采用动态数组分层实现计算机网络系统最小路集运算，阐述了计算机网络系统可靠性分析的手段。
关键词：智能算法;计算机网络;可靠性分析
1 影响计算机网络可靠性的因素
1.1 用户设备。用户设备是提供给用户使用的终端设备，其功能是否可靠深刻影响着用户的使用感受，而且还会对计算机网络的可靠性产生重要影响。确保用户终端在使用过程中的可靠性是计算机网络运行过程中日常维护的重要组成部分，用户终端的交互能力越高，其网络就越可靠。
1.2 传输交换设备。传输设备包括了传输线路和传输设备，在实践中，如果是由于传输线路原因造成的计算机网络故障，一般是比较难以发觉的，有时候为了找出这一故障原因所在，所需要耗费的工作量是比较大的。所以，在安装传输设备的时候要采用标准化的通信线路和布线系统，而且要充分考虑到冗余和容错能力，以最大程度保障网络的可靠性。在条件允许的情况下，最好采用双成线布线方式，以便在出现故障的时候可以切换网络线路。
1.3 网络管理。在一些比较大型的网络设备结构中，所使用的网络产品和设备都是不同的生产厂商生产的，规模比较大，结构也相对比较复杂。提高计算机网络的可靠性，可以保证信息传输具备完整性、降低信息丢失的发生率、减少故障及误码的发生率。提高计算机网络的可靠性需要采用先进的网络管理技术对运行中的网络参数进行实时采集，并排除存在的故障。
1.4 网络拓扑结构。网络拓扑结构是指采用传输介质将各种设备相互连接布局起来，主要体现在网络设备间在物理上的相互连接。计算机网络拓扑结构关系到整个网络的规划结构，是关系到计算机网络可靠性的重要决定因素之一。网络拓扑结构的性能主要受到网络技术、网络规模、用户分布和传输介质等因素的影响。随着人们对网络性能要求的提高，现在计算机网络拓扑结构需要满足更多的要求，比如容错直径、宽直径、限制连通度、限制容错直径等等。这些参数更加能够精确的衡量计算机网络的可靠性和容错性，以实现计算机网络规划的科学性和可靠性。
2 基于智能计算的网络可靠性分析
2.1 基于智能计算的网络可靠性概念。计算机网络系统的组成部分包括了节点和连接节点的弧，节点又可以分为输入节点(只有输出弧但没有节点属于输入弧的)、输出节点(只有输入弧而没有输出弧的节点)和中间节点(非输入、输出节点);网络又可以分为有向网络(全部都是由有向弧组成的网络)、无向网络(全部由无向弧组成的网络)以及混合网络(包含了有向弧和无向弧)。在一些结构比较复杂的网络系统中，为了能够准确分析系统的可靠性，一般会用网络图来表示。在分析网络可靠性的时候，我们通常会做这样的简化：系统或弧只存在正常和故障两种状态;无向弧不同方向都有相同的可靠度;任何一条弧发生故障都不会影响到其他弧的正常使用。
2.2 网络系统最小路集的节点遍历法。求网络系统最小路集的方法一般有以下三种方法：其一，邻接矩阵又叫联络矩阵法，其原理就是对一个矩阵进行乘法和多次乘法运算，这种方法比较适合节点不多的网络进行手算操作，但在节点数非常多的时候就不太适合了，因为那样运算量会很大，对计算机的容量要求也很高，运算时间也很长，不太适合这种方法;其二，布尔行列式法，该种方法类似于求矩阵行列式，这种方法比较容易理解，操作简便，可以用手工处理，但是在节点比较多的网络中的应用就比较繁琐;其三，节点遍历法以其条理清晰、能够求解多节点数的复杂网络而被广泛使用，但是该方法判断条件较多，在考虑欠周全的时候容易出现差错。求网络系统最小路集的基本方法是：从输入节点I开始逐个点遍历，一直到输出点L，直到找到所有的最小路集为止，在这个过程中需要作出以下几个判断：判断当前节点是否有跟之前的节点重复;判断是否有找到最小路集;判断是否已经完成所有最小路集的寻找。
2.3 基于智能粒度计算分割的计算机网络系统最小路集运算。粒是论域上的一簇点，而这些点往往难以被区别、接近，或者是跟某种功能结合在一起，而粒计算是盖住许多具体领域的问题求解方法的一把大伞，具体表现为区间分析、分治法、粗糙集理论。基于智能粒度计算改进节点遍历法的计算机网络系统最小路集运算方法一般作如下操作：首先是将传统网络系统最小路集节点遍历计算方法中的二维数组用一维表示出来，容易表示为n-1，这是因为n节点的网络系统最小路集的最大路长小于或等于n-1，即是启用一维动态数组，从输入节点到输出节点，逐个节点遍历，并将结果存放在一维数组中，当找到最小路集之后，就可以将结果写入到硬盘的文件中，再继续寻找下一个最小路集，找到后写入硬盘文件，依次类推下去直到找到所有的最小路集，释放一维动态数组;其次，将融入到运算中的数组以动态的方式参与到运算中去，完成运算功能后就立即释放掉，这样就可以节省内存空间，提高整体的运算速度;再者，根据节点表示的最小路集文件，将其转变成用弧表示的最小路集，并储存起来以便于后续的相关计算;最后，利用智能粒度计算分割对象理论方法，采用动态数组分层实现，从而实现对计算机网络系统的可靠性分析。
3 计算机网络可靠性的实现
3.1 计算机网络层次、体系结构设计。可靠的计算机网络除了要配套先进的网络设备，且其网络层次结构和体系结构也要具备先进性，科学合理的网络层次和体系结构设计可以将网络设备的性能充分的发挥出来。网络层次设计就是要将分布式的网络服务随着网络吞吐量的增多而搭建起规模化的高速网络分层设计模型。网络的模块化层次设计可以随着日后网络节点的增加，网络容量不断的增大，以加大确定性，方便日常的操作性。
3.2 计算机网络的容错能力实现。容错性设计的指导原则是“并行主干、双网络中心”，其具体设计为：其一，将用户终端设备和服务器同时连接到计算机网络中心，一般需要通过并行计算机网络和冗余计算机网络中心的方法来实行;其二，将广域网范围内的数据链路和路由器相互连接起来，以确保任何一数据链路的故障不会对局部网络用户产生影响;其三，尽量使用热插热拔功能的网络设备，这样不但可以使得组网方式灵活，还可以在不切断电源的情况下及时更换故障模块，从而提高计算机网络长时间工作的能力;最后，采用多处理器和特别设计的具有容错能力的系统来操作网络管理软件实现容错的目的。
3.3 采用冗余措施。提高计算机网络系统的容错性是提高计算机网络可靠性的最有效方法，计算机网络的容错性设计就是寻找常见的故障，这可以通过冗余措施来加强，以最大限度缩短故障的持续时间，避免计算机网络出现数据丢失、出错、甚至瘫痪现象，比如冗余用户到计算机网络中心的数据链路。
4 结束语
研究计算机网络系统的可靠性对解决问题有着重要的意义，所以研究其可靠性是很有必要的，但从理论方法上看还需要进一步深入探讨。随着计算机网络系统的应用遍及各个角落，其可靠性分析已经越来越备受业界的关注。网络可靠性分析的手段要本着理论服务于实践的宗旨，将可靠性分析理论应用到实际生产中，使计算机网络的建设更加的科学、合理。
参考文献：
[1]刘君.计算机网络可靠性优化设计问题的研究[J].中国科技信息，2011(18)：29.
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[3]高飞.基于网络状态之间关系的网络可靠性分析[J].通信网络，2012(25)：19.
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