人工智能和生物技術(shù)精選(九篇)
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第1篇：人工智能和生物技術(shù)范文
讀了下面這12個問答，你就會對人工智能的未來發(fā)展有一個較為全面的了解。
人工智能的發(fā)展包括哪些階段？
人工智能的發(fā)展可分為三個階段：弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能，比如“阿法狗”，只會下圍棋。
強(qiáng)人工智能，達(dá)到了人類級別的人工智能，也就是在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強(qiáng)人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，我們現(xiàn)在還做不到。
超人工智能，即超級智能。牛津哲學(xué)家，知名人工智能思想家尼克?博斯特羅姆把超級智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識和社交技能?！背斯ぶ悄芸梢允歉鞣矫娑急热祟悘?qiáng)一點，也可以是各方面都比人類強(qiáng)萬億倍的。超人工智能也正是為什么人工智能這個話題這么火熱的緣故。
為什么說我們正在越來越快地接近超人工智能？
通過觀察歷史，我們可以發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律，即人類出現(xiàn)以來所有技術(shù)發(fā)展都是以指數(shù)增長。也就是說，一開始技術(shù)發(fā)展是小的，但是一旦信息和經(jīng)驗積累到一定的基礎(chǔ)，發(fā)展開始快速增長，以指數(shù)的形式，然后是以指數(shù)的指數(shù)形式增長。
未來學(xué)家瑞?庫茲韋爾把這種人類的加速發(fā)展稱作加速回報定律。之所以會存在這種規(guī)律，是因為一個更加發(fā)達(dá)的社會，能夠繼續(xù)發(fā)展的能力也更強(qiáng)，發(fā)展的速度也更快。
李四光也曾經(jīng)寫道：“人類的發(fā)展不是等速度運(yùn)動，而是類似一種加速度運(yùn)動，即愈到后來前進(jìn)的速度愈是成倍地增加。”
人工智能技術(shù)的關(guān)鍵難點是什么？
用計算機(jī)科學(xué)家高德納的說法，“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠(yuǎn)?！币恍┪覀冇X得困難的事情――微積分、金融市場策略、翻譯等，對于電腦來說都太簡單了。我們覺得容易的事情――視覺、動態(tài)、移動、直覺――對電腦來說則太難了。
摩爾定律真的那么有效嗎？
摩爾定律認(rèn)為全世界的電腦運(yùn)算能力每兩年就翻一倍，這一定律有歷史數(shù)據(jù)所支持，這同樣表明電腦硬件的發(fā)展和人類發(fā)展一樣是指數(shù)級別的。我們用這個定律來衡量1000美元什么時候能買到1億億cps（每秒運(yùn)算次數(shù)）?，F(xiàn)在1000美元能買到10萬億cps，和摩爾定律的歷史預(yù)測相符合。瑞?庫茨維爾提出的加速回報定理，也就是摩爾定律的擴(kuò)展定理。
我們什么時候能用上和人腦一樣聰明的電腦？
現(xiàn)在1000美元能買到的電腦已經(jīng)強(qiáng)過了老鼠，并且達(dá)到了人腦千分之一的水平。1985年的時候，同樣的錢只能買到人腦萬億分之一的cps，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬分之一，而2015年已經(jīng)是千分之一了。按照這個速度，我們到2025年就能花1000美元買到可以和人腦運(yùn)算速度抗衡的電腦了。
我們?nèi)绾卧斐龀斯ぶ悄埽?/p>
第一步：增加電腦處理速度。這步比較簡單。
第二步：讓電腦變得智能。這步比較難，有三種可能的途徑：一是模擬人腦，二是模擬生物演化過程，讓計算機(jī)演化出智能，三是建造一個能進(jìn)行兩項任務(wù)的電腦――研究人工智能和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進(jìn)自己的架構(gòu)了，我們直接把電腦變成了電腦科學(xué)家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務(wù)。
為什么說強(qiáng)人工智能可能比我們預(yù)期的更早降臨？
因為，一，指數(shù)級增長的開端可能像蝸牛漫步，但是后期會跑的非?？臁６?，軟件的發(fā)展可能看起來很緩慢，但是一次頓悟，就能永遠(yuǎn)改變進(jìn)步的速度。就好像在人類還信奉地心說的時候，科學(xué)家們沒法計算宇宙的運(yùn)作方式，但是日心說的發(fā)現(xiàn)讓一切變得容易很多。創(chuàng)造一個能自我改進(jìn)的電腦來說，對我們來說還很遠(yuǎn)，但是可能一個無意的變動，就能讓現(xiàn)在的系統(tǒng)變得強(qiáng)大千倍，從而開啟朝人類級別智能的沖刺。
超人工智能為什么會導(dǎo)致智能爆炸？
這里我們要引出一個概念――遞歸的自我改進(jìn)。這個概念是這樣的：一個運(yùn)行在特定智能水平的人工智能，比如說腦殘人類水平，有自我改進(jìn)的機(jī)制。當(dāng)它完成一次自我改進(jìn)后，它比原來更加聰明了，我們假設(shè)它到了愛因斯坦水平。而這個時候它繼續(xù)進(jìn)行自我改進(jìn)，然而現(xiàn)在它有了愛因斯坦水平的智能，所以這次改進(jìn)會比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改進(jìn)使得他比愛因斯坦還要聰明很多，讓它接下來的改進(jìn)進(jìn)步更加明顯。如此反復(fù)，這個強(qiáng)人工智能的智能水平越長越快，直到它達(dá)到了超人工智能的水平――這就是智能爆炸，也是加速回報定律的終極表現(xiàn)。
我們還要多久才能迎來超人工智能？
著名人工智能專家、谷歌公司的技術(shù)總監(jiān)瑞?庫茲韋爾相信電腦會在2029年達(dá)成強(qiáng)人工智能，而等到2045年，我們不但會造出超人工智能，還會迎來一個完全不同的世界――奇點時代。
什么是奇點時代？
所謂奇點時代，指的是超人工智能的出現(xiàn)將世界帶入的一個新的時代。在這個時代中，人類將無法預(yù)測技術(shù)如何發(fā)展，因為超人工智能的行為將超出人類的理解能力。
超人工智能可能給人類帶來的最大益處是什么？
永生。在理論上，死亡并非是不可克服的，只不過這需要超人工智能在納米技術(shù)和生物技術(shù)方面取得我們難以想象的突破。超人工智能可以建造一個“年輕機(jī)器”，當(dāng)一個60歲的人走進(jìn)去后，再出來時就擁有了年輕30歲的身體。就算是逐漸糊涂的大腦也可能年輕化，只要超人工智能足夠聰明，能夠發(fā)現(xiàn)不影響大腦數(shù)據(jù)的方法來改造大腦就好了。一個90歲的失憶癥患者可以走進(jìn)“年輕機(jī)器”，再出來時就擁有了年輕的大腦。這些聽起來很離譜，但是身體只是一堆原子罷了，只要超人工智能可以操縱各種原子結(jié)構(gòu)的話，這就完全不離譜。
超人工智能最值得我們?nèi)?dān)心的問題是什么？
第2篇：人工智能和生物技術(shù)范文
【關(guān)鍵詞】計算機(jī)；人工智能技術(shù)；應(yīng)用
1引言
人工智能技術(shù)已經(jīng)成為目前最受社會關(guān)注的新興科技之一，隨著該技術(shù)在各行業(yè)和領(lǐng)域中的應(yīng)用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發(fā)展，工作和學(xué)習(xí)效率都得到了質(zhì)的飛躍，未來，人工智能技術(shù)也必然會獲得更加廣闊的發(fā)展前景。
2人工智能技術(shù)概述
人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，這門學(xué)科的主要目標(biāo)是了解人類智能的本質(zhì)，并通過將人類智能轉(zhuǎn)移到智能機(jī)器中，使智能機(jī)器能在不同應(yīng)用場景下做出類人思維的反應(yīng)。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學(xué)科，包含5項核心技術(shù)，分別是計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)和生物識別技術(shù)。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)計算機(jī)人工智能技術(shù)的核心技術(shù)，該技術(shù)使智能機(jī)器在算法復(fù)雜度理論、凸分析、統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經(jīng)發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)策略主要包括模擬人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)和采用數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)方法2種策略。其中模擬人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)策略又可細(xì)分為符號學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，符號學(xué)習(xí)是以認(rèn)知心理原理為基礎(chǔ)，在機(jī)器中輸入符號數(shù)據(jù)，用推理過程在圖或狀態(tài)空間中搜索并進(jìn)行符號的運(yùn)算，對概念性和規(guī)則性知識的學(xué)習(xí)能力較為突出，如示例學(xué)習(xí)、記憶學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)等；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是從微觀生理角度對人腦活動進(jìn)行模擬，利用函數(shù)結(jié)構(gòu)模型代替人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以函數(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，并在數(shù)據(jù)迭代過程中在系數(shù)向量空間中搜索，對函數(shù)型問題具有較好的學(xué)習(xí)能力，如拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、修正學(xué)習(xí)等。采用數(shù)學(xué)方法的機(jī)器學(xué)習(xí)主要是利用統(tǒng)計機(jī)器，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，擬定超參數(shù)，輸入樣本數(shù)據(jù)后根據(jù)不同的運(yùn)算策略對模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行結(jié)果預(yù)測。
3人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程
3.1人工智能技術(shù)的興起
雖然新興技術(shù)的興起獲得了廣泛的關(guān)注，但由于人工智能技術(shù)涵蓋的學(xué)科和技術(shù)范圍過大，興起階段的該技術(shù)的理論知識、產(chǎn)品應(yīng)用、發(fā)展應(yīng)用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機(jī)技術(shù)在當(dāng)時也并不成熟，當(dāng)時的計算機(jī)編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當(dāng)時的技術(shù)水平來說實現(xiàn)較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術(shù)在興起階段并未得到快速發(fā)展。
3.2人工智能技術(shù)的高速發(fā)展
人工智能技術(shù)這一概念在提出后近20年的時期中其發(fā)展始終處于停滯狀態(tài)，直至20世紀(jì)70年代，該領(lǐng)域的專家研發(fā)出全新的人工智能專家系統(tǒng)DENDRAL，該系統(tǒng)的誕生帶動人工智能技術(shù)邁向新的發(fā)展階段，并且在這之后進(jìn)入高速發(fā)展時期。日本始終重視本國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，并且在20世紀(jì)80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經(jīng)濟(jì)得到迅速恢復(fù)和發(fā)展。在1982年，日本國內(nèi)對第五代計算機(jī)的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機(jī)算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應(yīng)用效果，這一創(chuàng)新進(jìn)一步促進(jìn)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展建立在多項先進(jìn)學(xué)科共同發(fā)展的基礎(chǔ)上，與其他技術(shù)相比，人工智能技術(shù)在處理數(shù)據(jù)、整合資源方面具有更大優(yōu)勢。
3.3人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.1專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)指的是一種智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，是人工智能技術(shù)應(yīng)用最為廣泛也最為重要的領(lǐng)域之一，系統(tǒng)中涵蓋大量某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，通過應(yīng)用人類在該領(lǐng)域中的專家級別知識來為用戶解決在該領(lǐng)域中遇到的問題。專家系統(tǒng)有效地將人類智能延伸到專業(yè)領(lǐng)域中，實現(xiàn)了理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用方向過渡的目標(biāo)，大幅提高了人類對專業(yè)問題的處理效率，并且專家系統(tǒng)依托復(fù)雜的算法能對專業(yè)問題未來發(fā)展的可能性進(jìn)行更全面的計算，工作效率甚至?xí)热祟悓＜腋咝А⒏鼫?zhǔn)確。隨著對專家系統(tǒng)研究的不斷深入，目前很多專家系統(tǒng)都能依據(jù)對人類行為的模擬在不同的應(yīng)用場景中作出智能化的反應(yīng)和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復(fù)雜問題的內(nèi)在聯(lián)系。專家系統(tǒng)已經(jīng)在多個領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，幫助企業(yè)更客觀地摸索市場規(guī)律，從而作出正確的生產(chǎn)決策、調(diào)度規(guī)劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業(yè)經(jīng)營的科學(xué)性，使企業(yè)能在節(jié)省生產(chǎn)成本的同時，獲得更好的經(jīng)濟(jì)效益。
3.3.2模式識別
模式識別是利用計算機(jī)技術(shù)將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術(shù)在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機(jī)視覺、腦網(wǎng)絡(luò)組等，希望通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)對復(fù)雜信息的識別和處理，這一應(yīng)用能促進(jìn)多個行業(yè)向智能化方向發(fā)展，如軍事領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域等。
3.3.3機(jī)器人學(xué)
機(jī)器人學(xué)的主要研究方向是機(jī)器人的設(shè)計、制造和應(yīng)用，隨著人工智能技術(shù)的成熟與應(yīng)用，機(jī)器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，日常生活中常見的機(jī)器人包括掃地機(jī)器人、迎賓機(jī)器人、快遞機(jī)器人、早教機(jī)器人、無人機(jī)等，人們可以利用可移動設(shè)備對其進(jìn)行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。
3.3.4機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器設(shè)備并不具備自主思考能力，在不同應(yīng)用場景下的反應(yīng)主要是依托計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和算法對人類思維模式進(jìn)行模擬，并將人類行為進(jìn)行充分消化以使自身性能得到優(yōu)化，能對不同問題進(jìn)行處理。機(jī)器學(xué)習(xí)是一項涵蓋多個學(xué)科且復(fù)雜程度很高的科學(xué)，包含統(tǒng)計學(xué)、概率學(xué)、算法復(fù)雜度理論等，是人工智能的核心技術(shù)，也是推動計算機(jī)向智能化方向發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。
3.3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)自進(jìn)入高速發(fā)展時期后廣泛研究的重點內(nèi)容。利用計算機(jī)算法將人腦神經(jīng)元進(jìn)行簡單化、抽象化、模式化，并構(gòu)建成與人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相似的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟與發(fā)展為專家系統(tǒng)、模式識別、機(jī)器人學(xué)、生物、經(jīng)濟(jì)等多個學(xué)科的發(fā)展提供了技術(shù)支持，解決了很多人工智能技術(shù)發(fā)展中的實際難題。
4人工智能技術(shù)的應(yīng)用
4.1人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
4.1.1計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理
人工智能技術(shù)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)互相依存、互相促進(jìn)、共同發(fā)展，在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的多個方面都有深入的應(yīng)用。其中，在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面主要有如下應(yīng)用：①智能防火墻技術(shù)。防火墻技術(shù)隨著計算機(jī)的普迅速發(fā)展，應(yīng)用人工智能技術(shù)的防火墻技術(shù)比傳統(tǒng)防火墻技術(shù)的性能更加優(yōu)異。智能防火墻技術(shù)具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續(xù)應(yīng)用過程中依據(jù)記錄直接優(yōu)化計算機(jī)匹配環(huán)節(jié)，減少計算機(jī)數(shù)據(jù)量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結(jié)合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權(quán)限、有害信息等進(jìn)行智能化攔截。②計算機(jī)入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機(jī)設(shè)備創(chuàng)造安全的運(yùn)行環(huán)境，保證系統(tǒng)和內(nèi)部數(shù)據(jù)不被侵害。計算機(jī)入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎(chǔ)功能模塊，對提高計算機(jī)數(shù)據(jù)的安全性和可靠性具有直接的影響。應(yīng)用人工智能技術(shù)的入侵檢測功能，能對計算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行智能化分析和處理，根據(jù)預(yù)定算法將處理數(shù)據(jù)整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機(jī)設(shè)備的安全狀態(tài)。③垃圾郵件智能化處理。該技術(shù)依托人工智能技術(shù)中的模式識別功能，對接收郵件進(jìn)行掃描和歸類，發(fā)現(xiàn)垃圾郵件后直接將其標(biāo)注為垃圾郵件，為用戶發(fā)出風(fēng)險警告，避免用戶因誤操對計算機(jī)系統(tǒng)造成損害。
4.1.2計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理
人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用促進(jìn)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)向智能化方向發(fā)展。在實際應(yīng)用中，除計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理模塊外，還能解決多種網(wǎng)絡(luò)管理問題。隨著計算機(jī)技術(shù)的普及，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，網(wǎng)絡(luò)管理工作量和工作難度都達(dá)到了空前高度，通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，能大幅提高計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理效率，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理效能。
4.2人工智能技術(shù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用
企業(yè)是市場經(jīng)濟(jì)活動的主要參與主體，是維持市場經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行和發(fā)展的關(guān)鍵要素，在企業(yè)生產(chǎn)活動中科學(xué)地應(yīng)用人工智能技術(shù)，能有效提高企業(yè)的生產(chǎn)能力，促進(jìn)企業(yè)獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。具體應(yīng)用渠道如機(jī)械自動化、智能監(jiān)控、推薦系統(tǒng)、用戶購物行為分析、零售分析、數(shù)據(jù)提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細(xì)微之處實現(xiàn)工作效率上的提升，進(jìn)而提升企業(yè)整體的運(yùn)行效率。對工業(yè)行業(yè)來說，應(yīng)用機(jī)械自動化技術(shù)還能有效降低傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)中對人工的依賴性，大幅提高工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)能力，在行業(yè)發(fā)展的過程中起到了非常積極的促進(jìn)作用。
4.3人工智能技術(shù)在航空航天技術(shù)中的應(yīng)用
航空航天技術(shù)是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學(xué)科，如信息技術(shù)、衛(wèi)星技術(shù)、生物技術(shù)、天文學(xué)、生命科學(xué)等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進(jìn)國家經(jīng)濟(jì)增長都具有非常重要的意義。航天器設(shè)計是航空航天領(lǐng)域中的關(guān)鍵工作之一，而遠(yuǎn)程控制又是航空航天技術(shù)長久發(fā)展以來研究的重點，因我國對該技術(shù)的研發(fā)起步較晚，我國對航空航天技術(shù)的研發(fā)存在重重困難，但經(jīng)過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術(shù)已處于世界先進(jìn)水平。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于航天遠(yuǎn)程控制中，利用智能系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)分析結(jié)果制定運(yùn)行決策，對提高航天器的運(yùn)行安全性和運(yùn)行質(zhì)量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業(yè)獲得進(jìn)一步發(fā)展。
4.4人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用
目前，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，使醫(yī)護(hù)人員的工作內(nèi)容不斷得到優(yōu)化，提高工作效率，還有效提高了國家醫(yī)療水平。具體應(yīng)用包括以下幾項內(nèi)容：①在電子病歷中的應(yīng)用。傳統(tǒng)就醫(yī)診斷環(huán)節(jié)，醫(yī)生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據(jù)病例詳細(xì)列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應(yīng)用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫(yī)療系統(tǒng)中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機(jī)中進(jìn)行儲存，且現(xiàn)階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性。②在健康管理中的應(yīng)用。在現(xiàn)代醫(yī)療中應(yīng)用人工智能技術(shù)，對病患的病情進(jìn)行智能化分析，能使醫(yī)生對疑難病癥的分析更加全面準(zhǔn)確，制定針對性更強(qiáng)的醫(yī)療方案，提高醫(yī)療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。
5結(jié)語
綜上所述，計算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，對社會各行業(yè)都產(chǎn)生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優(yōu)化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強(qiáng)對計算機(jī)人工智能技術(shù)的研究，推動人工智能技術(shù)在各個行業(yè)中的應(yīng)用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進(jìn)人類社會的發(fā)展具有非常重要的意義。
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第3篇：人工智能和生物技術(shù)范文
這些預(yù)言是危言聳聽還是未雨綢繆？基于這樣的判斷，我們是否應(yīng)當(dāng)反對人工智能的發(fā)展？該如何應(yīng)對可能發(fā)生的不平等？帶著這些問題，《中國經(jīng)濟(jì)周刊》記者采訪了尤瓦爾?赫拉利。
Q：有這樣一種擔(dān)心，人工智能或許會令許多人喪失工作，對于普通人而言應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對這種可能性？我們是否應(yīng)當(dāng)反對人工智能的發(fā)展？
A：我不認(rèn)為我們應(yīng)當(dāng)停止發(fā)展人工智能，它會帶來很多益處，并不是那種我們需要對抗的危險之物。但為了保持貼近，最重要的能力是保持改變的能力、靈活性，尤其是在精神上。
傳統(tǒng)而言，人生會被分成兩個階段。在第一個階段，你學(xué)習(xí)知識，獲取技能，形成個性并建立起一定的職業(yè)身份。在第二個階段，當(dāng)然你會繼續(xù)學(xué)習(xí)，在一定程度上保持改變。但更多數(shù)的情況是，你要利用早年已經(jīng)學(xué)會的知識和技能。
這種模型在21世紀(jì)已經(jīng)不再適用。改變的速度非?？?，你在今天學(xué)會的大多數(shù)東西將會很快變得無用。要保持貼近，你需要終身保持學(xué)習(xí)，持續(xù)改變，改變你的職業(yè)身份、個性等等。這非常困難。如何在壓力中保持平衡？我想，這個問題將會成為21世紀(jì)人類生活中最大的挑戰(zhàn)。
人們曾經(jīng)認(rèn)為，在現(xiàn)代科技如空調(diào)、電腦等等的幫助下，生活將會更加舒適和平靜。但實際上，我們的生活比一個世紀(jì)以前更有壓力了。如何保持改變，不被壓力淹沒？這是你我都將面對的挑戰(zhàn)。
Q：對商業(yè)社會而言，未來組織會以什么樣的形式存在？
A：今天，我們甚至無法預(yù)知20或30年后的經(jīng)濟(jì)是什么樣子的。這在人類歷史上是史無前例的。回顧歷史，人類對未來的經(jīng)濟(jì)形態(tài)總有較好的預(yù)期。
如果你生活在一千年以前的中國，在1017年的宋朝，你或許會想到各種情況，1050年，宋朝（北宋）可能會，契丹可能會從北方打過來，未來可能會有瘟疫，或者是地震。你可以肯定未來基本的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，你甚至能夠肯定，即便到了1050年，絕大多數(shù)中國人還是農(nóng)民，男人依舊支配著女人，最好教育孩子的方式是教他們種植和紡織，學(xué)習(xí)儒家經(jīng)典。
而到了今天，沒人知道到2050年的世界經(jīng)濟(jì)會是什么樣子，我們不知道未來就業(yè)市場會怎樣，貨幣系統(tǒng)是怎樣。很可能，現(xiàn)有的貨幣體系將會完全顛覆。新科技，如區(qū)塊鏈技術(shù)，將會成為未來全新的貨幣系統(tǒng)的框架。在我們有生之年，類似于銀行、保險、信貸類的機(jī)構(gòu)會有完全不同的形態(tài)。
另外一個巨大的未知是，經(jīng)濟(jì)活動集中度的鐘擺將走向何方。歷史上，高度集中的商業(yè)活動帶來金融、財富、勞動力和權(quán)力的集中。我們常?？吹剑粋€地區(qū)、一個公司、一個國家擁有巨大優(yōu)勢。因此，我們看到了許多壟斷組織的誕生。但是，在歷史的一些時刻，這些大公司變成了恐龍，非常低效。而許多中小企業(yè)則欣欣向榮，它們比大公司更靈活，更能創(chuàng)新。
可以肯定的是，在未來30年，這個鐘擺仍會擺動，只是不知走向何方?；ヂ?lián)網(wǎng)公司誕生之初，許多人相信，它將鼓勵中小企業(yè)的蓬勃。而我們今天看到的情況是，許多互聯(lián)網(wǎng)寡頭誕生了。在西方，谷歌、蘋果、Facebook、Amazon等控制了一切。
在未來，我們會否有一個數(shù)據(jù)方面的超級寡頭？有這么一個公司或者政府幾乎控制了一切？又或者，這些巨頭會分崩離析，剩下了許多小的靈活的公司。人工智能可能促使數(shù)據(jù)的集中，從而導(dǎo)致權(quán)力的集中。也可能，區(qū)塊鏈技術(shù)打破了傳統(tǒng)的巨頭，如金融系統(tǒng)。今天最好的專家也無法預(yù)測，未來基本的經(jīng)濟(jì)形態(tài)是怎么樣的。
Q：人工智能或其他技術(shù)會否導(dǎo)致人類的滅亡？
A：我不認(rèn)為我們將會看到像許多科幻小說中所描寫的人類滅絕。很大程度上是因為人工智能并沒有意識、感覺和情緒，因此也不會有自己的欲望，更遑論殺掉人類掌控世界。
但危機(jī)在于，人工智能會導(dǎo)致人類內(nèi)部的不平等。一小部分人將會擁有前所未有的權(quán)力，他們很可能會與機(jī)器融合成為科技人（scibots），他們的大腦可能直接與電腦相連，他們可能擁有更高級的物理能力。
另一方面，更多人將會變得毫無實力，長期來看，這些人可能會被喪失所有權(quán)力甚至滅絕。所以，人工智能不會導(dǎo)致全體人類的滅亡，更可能的是將人類割裂為不同的等級，從而走向完全不同的軌道，迎來不同的命運(yùn)。
Q：在您看來，什么樣的人可能成為“少數(shù)人”？
A：如果我們對此毫無作為，很有可能，在未來2%乃至5%的人類會成為“權(quán)勢物種”。我想，他們會包含最富有的人，政治上最有權(quán)勢的人，這二者常常是一類人。這與你是否聰明無關(guān)，設(shè)想一下，你非常聰明，但卻生長在埃及的某個貧困家庭。對你而言，要贏得足夠的財富和權(quán)勢成為精英階層，是非常困難的。但若我們對此毫無作為，這將會成為一個問題：經(jīng)濟(jì)或政治精英將會成超級人類物種。
歷史上，富人和窮人間有很多差別，但僅僅是社會、法律或者政治上的不同?，F(xiàn)在危險的是，有了將經(jīng)濟(jì)上的不平等轉(zhuǎn)變?yōu)樯锷系牟黄降鹊目赡苄?。富裕的人很可能擁有超越所有人的更高的能力。?dāng)然，這只是一種危機(jī)，如果我們現(xiàn)在采取行動的話，可以防止這樣的危險變?yōu)楝F(xiàn)實。
Q： 我應(yīng)當(dāng)采取什么樣的行動？
A： 人們需要試圖理解現(xiàn)在在世界上發(fā)生著什么。你需要的不是更多的信息，而是少量的信息。對于大多數(shù)人而言，他們被海量的信息所取悅，無法判斷區(qū)別什么是重要的。
你會看到很有錢、有權(quán)勢的人并沒有智能手機(jī)。有智能手機(jī)的人常常被海量的無關(guān)信息所轟炸，致使一個人沒有足夠的時間和注意力，專注于那些更深層次的東西。
我鼓勵人們不要讀屏幕上彈出的碎片的字節(jié)。如果你們想真正理解這個世界，去讀一整本書，而不是彈出的300字的內(nèi)容。我還建議，要與你的身體保持聯(lián)系。許多人經(jīng)常對著屏幕，關(guān)注虛擬空間中發(fā)生在其他地方、其他時間的事情，他們喪失了當(dāng)下現(xiàn)實的感受。我希望人們能夠找到一種方式，真正感受現(xiàn)實，而不是在電子數(shù)據(jù)的取悅下喪失自我。
《未來簡史》
推薦指數(shù)：
作 者：尤瓦爾?赫拉利
譯 者：林俊宏
出版社：中信出版集團(tuán)
第4篇：人工智能和生物技術(shù)范文
數(shù)字潮流引發(fā)工作模式改變
該書由來自政策網(wǎng)絡(luò)智庫與英國蘇塞克斯大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究人員共同編著。他們認(rèn)為，信息技術(shù)的計算能力、存儲能力、連通性以及軟件應(yīng)用的發(fā)展速度日益加快，影響著就業(yè)與商業(yè)發(fā)展，并為勞動法規(guī)的制定帶來了挑戰(zhàn)，無論企業(yè)、政府還是個人都在努力地追趕這一潮流。
世界經(jīng)濟(jì)論壇創(chuàng)始人施瓦布曾提出，第四次工業(yè)革命對經(jīng)濟(jì)和社會的影響不再局限于某一特定領(lǐng)域，而是將物理、數(shù)字與生物技術(shù)有機(jī)地結(jié)合在一起，包含大數(shù)據(jù)、算法管理、3D打印、量子計算、智能機(jī)器人、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、納米技術(shù)等多種形式。數(shù)字平臺的傳播創(chuàng)造出一系列新的工作崗位或商業(yè)機(jī)會，人們希望此類轉(zhuǎn)型能夠推動經(jīng)濟(jì)增長、提高生產(chǎn)力水平、打造更具包容性的社會融合新前景。
在談到勞動力失業(yè)與人工智能對就業(yè)產(chǎn)生的影響時，布勒哲爾研究員喬治斯·彼得羅普洛斯（Georgios Petropoulos）認(rèn)為，那些需要常規(guī)體力勞動與認(rèn)知技能的中等水平工作崗位是最易被取代的。在此前的工業(yè)革命中，當(dāng)常規(guī)性體力勞動被取代時，會產(chǎn)生新的非常規(guī)性勞動。然而當(dāng)今時代變化飛快，情況與以往已截然不同。彼得羅普洛斯重點從機(jī)器學(xué)習(xí)與性能提高層面進(jìn)行分析，認(rèn)為這是一種“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展”的結(jié)果，其靈感來自于人類的大腦。他表示政策制定者需制定機(jī)器與人工智能系統(tǒng)運(yùn)行的規(guī)則，這需要各利益相關(guān)方以及專家的集體協(xié)商，同時還涉及對責(zé)任、安全、隱私領(lǐng)域進(jìn)行監(jiān)管的討論。
據(jù)英國華威大學(xué)榮譽(yù)教授科林·克勞奇（Colin Crouch）預(yù)測，一些“非雇員”（non-employees）勞動者的增長，將使不完善的法律與社會保護(hù)政策面臨挑戰(zhàn)。目前勞動法在新興經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域存在的爭議，體現(xiàn)了當(dāng)下勞動關(guān)系的重塑。比如，如何在法庭上定義雇員、勞動者、承包商等。受數(shù)字技術(shù)、監(jiān)管體系以及管理控制的影響，諸如優(yōu)步等公司的“非雇員”勞動者在工作中的自主性大大降低，這些變化都在推動對勞動關(guān)系的重新定義。
用行動代替焦慮
荷蘭馬斯特里赫特大學(xué)國際經(jīng)濟(jì)關(guān)系教授羅克·蘇特（Luc Soete）表示，如今自動化發(fā)展給就業(yè)帶來的潛在變化，加重了民眾的焦慮情緒。從早期研究結(jié)果來看，美國民眾的焦慮感似乎比歐洲民眾更深。媒體的宣傳與互聯(lián)網(wǎng)的作用進(jìn)一步加深了這種情緒，隨之變化的還有民粹主義與保護(hù)主義的態(tài)度。雖然民眾的焦慮情緒發(fā)作跟前幾次工業(yè)革命相似，但也有不同的特點，首先在于對以知識為基礎(chǔ)的虛擬經(jīng)濟(jì)的投資增多，其次在于人們進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)的門檻大大降低。
歐洲進(jìn)步研究基金會主席瑪利亞·羅德里格斯（Maria Rodrigues）表示，第一次工業(yè)革命可能是人類歷史上首次經(jīng)濟(jì)增長、技術(shù)進(jìn)步與落后的生活水平、就業(yè)狀況產(chǎn)生沖突，導(dǎo)致了較大的社會動蕩。隨著時展，技術(shù)進(jìn)步及經(jīng)濟(jì)增長已不再需要與社會變革產(chǎn)生必然聯(lián)系，因此各國政府的治理目標(biāo)應(yīng)該是，確保工業(yè)與社會的轉(zhuǎn)型能夠為社會流動，以及個人發(fā)展提供良好的機(jī)遇，而非成為民眾憂慮與社會動蕩的源頭。
第5篇：人工智能和生物技術(shù)范文
1.做“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的開拓者
作為學(xué)校管理者，必須要保持持續(xù)學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)的態(tài)度。對未來技術(shù)變革的動向高度關(guān)注，敢做“互聯(lián)網(wǎng)+教育”背景下的開拓者。
在2016年的達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上，第四次工業(yè)革命被定義為集合物聯(lián)網(wǎng)、3D打印、機(jī)器人、人工智能、大數(shù)據(jù)等融合技術(shù)（納米技術(shù)+生物技術(shù)+信息技術(shù)+認(rèn)知科學(xué)）發(fā)展的智能型信息物理系統(tǒng)所主導(dǎo)生產(chǎn)的社會結(jié)構(gòu)性革命。那么，學(xué)校管理者就需要根據(jù)現(xiàn)有的經(jīng)驗，判斷未來教育技術(shù)可能出現(xiàn)的改變，充分地認(rèn)識和學(xué)數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)這些概念和技術(shù)應(yīng)用。
基于以上的認(rèn)識，學(xué)校下一階段的工作重點會放在三個方向上，即信息化基礎(chǔ)環(huán)境的建設(shè)，如校園網(wǎng)絡(luò)環(huán)境持續(xù)升級、校園數(shù)字平臺資源持續(xù)完善等；重點信息化項目的建設(shè)與開發(fā)投入，如走班制下的排課系統(tǒng)、師生互動社區(qū)建設(shè)等；大力扶持特色信息項目，如STEAM課程、AR/VR虛擬現(xiàn)實教學(xué)等。
2.做教育的整體變革者
學(xué)校管理者在保持敏銳前瞻意識的同時，還應(yīng)該時刻保持理性，遵從教育規(guī)律，明確“互聯(lián)網(wǎng)+教育”是教育的整體變革，敢做“互聯(lián)網(wǎng)+教育”背景下教育的整體變革者。
應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)并不等于有先進(jìn)的教育內(nèi)容和先進(jìn)的教學(xué)方式，如果不將先進(jìn)的技術(shù)與優(yōu)質(zhì)的教育內(nèi)容、教育方式融合起來，是不能夠產(chǎn)生真正的優(yōu)化作用的?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+教育”的本質(zhì)在于，教育與技術(shù)的結(jié)合絕不是一個物理變化，而是一種化學(xué)變化，其結(jié)果是產(chǎn)生新的教育內(nèi)容、新的教育方法和新的教育成果，因此，“互聯(lián)網(wǎng)+教育”是教育的整體變革。
3.做實驗型的創(chuàng)新者
第6篇：人工智能和生物技術(shù)范文
[關(guān)鍵詞]微生物；發(fā)酵工藝；工藝優(yōu)化；培養(yǎng)基；培養(yǎng)條件
中圖分類號：Q939.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）22-0336-01
1 微生物發(fā)酵概述
生物發(fā)酵工程的概念較多，現(xiàn)代意義上關(guān)于生物發(fā)酵工程的理解為：在合適的pH酸堿度值、陽光照射度、培養(yǎng)基等條件上，利用微生物的一些特點，并借助一些現(xiàn)代工程技術(shù)對微生物進(jìn)行生產(chǎn)，從而培育出一些能夠滿足人類進(jìn)行生產(chǎn)活動的物質(zhì)，或是將微生物用于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的一種技術(shù)體系。
微生物發(fā)酵過程的優(yōu)化控制可以分為過程模型和控制策略。發(fā)酵過程建模如機(jī)理分析建模、黑箱建模和混合建模近年來都得到了快速的發(fā)展，而優(yōu)化控制策略方面的研究內(nèi)容與成果有：基于線性化近似的經(jīng)典優(yōu)化控制、基于非線性系統(tǒng)理論的優(yōu)化控制以及基于人工智能技術(shù)的優(yōu)化控制等。微生物發(fā)酵過程控制技術(shù)的優(yōu)化決定著發(fā)酵工程的質(zhì)量與效益。傳統(tǒng)的發(fā)酵工程過程為了快速提高發(fā)酵生產(chǎn)率與發(fā)酵水平，發(fā)酵過程更側(cè)重于菌種的篩選和改造上。隨著生物科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，基因工程與代謝工程研究領(lǐng)域都出現(xiàn)了長足的進(jìn)步與發(fā)展，利用基因重組與誘發(fā)等技術(shù)可以實現(xiàn)高產(chǎn)菌株普遍生產(chǎn)。但只有通過發(fā)酵過程的優(yōu)化控制，才能實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量最高、生產(chǎn)力最大、成本消耗最低的生產(chǎn)過程，因此對微生物發(fā)酵過程的優(yōu)化控制成為發(fā)酵工程中研究人員日益關(guān)注的焦點。
2 存在的現(xiàn)狀
現(xiàn)階段，微生物發(fā)酵工程面臨的一大問題是自動化控制問題。為了順利解決該難題，首先應(yīng)對微生物的不同特點有充足的了解。在科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的背景下，人們了解微生物的方式已經(jīng)發(fā)生了改變，已經(jīng)由原來的借助微生物形態(tài)進(jìn)行表面認(rèn)識，轉(zhuǎn)變?yōu)閷?fù)雜生物學(xué)與細(xì)胞調(diào)節(jié)等方面。然而，微生物細(xì)胞較復(fù)雜，這使得生物發(fā)酵工程也變成了一類重復(fù)性差、高度非線性、慢性變、復(fù)雜的生化過程。因此，在研究過程中，不可僅從表面對生物發(fā)酵過程進(jìn)行分析，而根據(jù)檢測得到的過程參數(shù)對生化發(fā)酵過程進(jìn)行詳細(xì)分析。一般來說，檢測的過程參數(shù)主要包括物理參數(shù)、生物參數(shù)與化學(xué)參數(shù)這幾類。
3 生物發(fā)酵過程的在線檢測與控制技術(shù)進(jìn)展分析
微生物發(fā)酵過程屬于一種生化反應(yīng)過程，主要是為了促進(jìn)最終產(chǎn)物利用率的提升，確保微生物生長環(huán)境的舒適度。在舒適、適宜的環(huán)境中，有利于微生物進(jìn)行有效的生長代謝，并能實現(xiàn)對微生物發(fā)酵過程的在線檢測與控制，從而提升微生物發(fā)酵產(chǎn)品的利用率，發(fā)揮其最大作用。具體來說，主要包括以下幾個方面。
（1）電機(jī)攪拌熱、冷卻水溫度、微生物發(fā)酵熱等因素，均可能影響發(fā)酵的溫度。此外，發(fā)酵罐體積大小，也會在一定程度上影響發(fā)酵溫度的控制。如果發(fā)酵罐的體積較大，往往會采用冷卻水或發(fā)酵溫度為主回路的串級控制方式；如果是體積較小的發(fā)酵罐，多采用冷卻水流量、發(fā)酵溫度為主的簡單回路控制方式。
（2）在微生物發(fā)酵過程中，生物發(fā)酵也會受溶解氧濃度的控制情況影響。然而，現(xiàn)階段國內(nèi)對該方面的研究較少，僅限于了解到哪些因素會對溶解氧濃度產(chǎn)生影響。目前，影響溶解氧濃度的因素主要有：供給的空氣量、發(fā)酵罐本身的壓力、攪拌槳的轉(zhuǎn)速及形狀。
（3）在微生物發(fā)酵過程，pH酸堿度值也是影響在線檢測與控制的一個重要因素[4]。若pH酸堿度值過高或過低，微生物的生成及代謝過程都會發(fā)生變化，故必須保證酸堿度值得合適。若發(fā)酵液的酸堿度為強(qiáng)酸性，可通過加氧水的方法弱化其酸性；若發(fā)酵液濃度為強(qiáng)堿性，可通過加糖的方式弱化其堿性，調(diào)節(jié)發(fā)酵液的酸堿度，直至合適。
（4）消泡控制也是影響生物發(fā)酵工程的一個重要因素。發(fā)酵前，微生物的生長往往較旺盛，而此時若加滿液料，并將攪拌槳馬達(dá)最大速度啟動，空氣通入量也加到最大，很容易導(dǎo)致發(fā)酵液上浮的現(xiàn)象，最終發(fā)生逃液現(xiàn)象。若發(fā)生該類情況，一般會采用雙位式控制方法進(jìn)行處理，可取得較好的效果。
（5）在生物發(fā)酵過程中，補(bǔ)料控制也是影響發(fā)酵的一個重要因素。在發(fā)酵的進(jìn)行狀態(tài)中，微生物生成代謝也會在半連續(xù)式發(fā)酵過程的變化情況下發(fā)生相應(yīng)的改變。所以，在這過程中，應(yīng)該連續(xù)不斷地為生物補(bǔ)充營養(yǎng)成分，保證微生物能夠按優(yōu)生物軌跡生長，才能促進(jìn)微生物代謝產(chǎn)物產(chǎn)量的提升。
不同于物理、化學(xué)反應(yīng)，生物過程反應(yīng)速度相對較慢，反應(yīng)物質(zhì)、產(chǎn)物濃度等的轉(zhuǎn)化率也不高。若要解決上述問題，工業(yè)微生物學(xué)通常是從兩個方面入手：（1）正確選育或改良菌種，提高發(fā)酵菌種的優(yōu)良性；（2）對培養(yǎng)條件進(jìn)行合理控制，為生產(chǎn)出更好的目標(biāo)產(chǎn)物創(chuàng)造條件。從某種程度上看，通過控制與優(yōu)化發(fā)酵過程，能夠?qū)⑸镞^程較好地控制在一種優(yōu)化的操作環(huán)境或條件下，被認(rèn)為是促進(jìn)生產(chǎn)力提升的有效措施或捷徑之一，具有非常重要的意義。因此，在發(fā)酵過程中，相關(guān)人員必須重視對發(fā)酵過程的線檢測與控制，力將發(fā)酵環(huán)境或操作條件控制在一個較理想的狀態(tài)下，為進(jìn)一步提升生產(chǎn)水平提供強(qiáng)大的技術(shù)支持。
4 微生物發(fā)酵過程的優(yōu)化控制策略
4.1 基于線性化近似的經(jīng)典優(yōu)化控制
基于“極大值原理”經(jīng)典的優(yōu)化控制方法在早期發(fā)酵過程優(yōu)化控制中應(yīng)用較為廣泛。在發(fā)酵過程狀態(tài)空間描述中利用極大值原理以及迭代法可以實現(xiàn)發(fā)酵的最優(yōu)實施效果。極大值原理方法適用于比較復(fù)雜的發(fā)酵過程控制對象，但極大值原理只能得到開環(huán)控制，當(dāng)發(fā)酵過程中的計算量較大時，僅能對少數(shù)過程制定出優(yōu)化曲線，忽視了環(huán)境因素對系統(tǒng)的干擾。相關(guān)研究人員后來將極大值原方法融入理變量方法，得到最佳的變量優(yōu)化曲線，控制效果較好，但是還沒有達(dá)到理想的實驗精度與簡便性；發(fā)酵過程的建模質(zhì)量對經(jīng)典優(yōu)化控制的發(fā)展產(chǎn)生了很大程度的影響。
4.2 基于人工智能技術(shù)的優(yōu)化控制
利用計算機(jī)科學(xué)技術(shù)結(jié)合人工智能理論對發(fā)酵過程進(jìn)行優(yōu)化控制成為近幾年的發(fā)酵過程研究的熱點，人工智能技術(shù)能突破很多復(fù)雜的系統(tǒng)問題，主要包括專家控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等。利用智能方法對發(fā)酵過程進(jìn)行優(yōu)化控制，在研究與仿真中呈現(xiàn)出優(yōu)良的效果。研究人員建立了基于乙醇生產(chǎn)的專家系統(tǒng)，實現(xiàn)了乙醇發(fā)酵過程的發(fā)酵單元的檢測，系統(tǒng)的誤差非常小，系統(tǒng)的穩(wěn)定性也得到了提高。但智能控制方法在模擬活動時仍存在局限性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制對于網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的確定具有不可控性，因此智能方法交叉成為目前急需研究的發(fā)酵控制的技術(shù)問題。
5 結(jié)論
隨著科技的不斷進(jìn)步以及生物技術(shù)水平的持續(xù)提升，微生物發(fā)酵技術(shù)已經(jīng)得到了非常廣泛的發(fā)展，除了在農(nóng)業(yè)與工業(yè)方面獲得了廣泛的應(yīng)用外，其在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用更加值得期待。利用微生物發(fā)酵技術(shù)可以有效地解決許多正常生產(chǎn)不能夠解決的難題。合理運(yùn)用微生物發(fā)酵技術(shù)，并對發(fā)酵工藝進(jìn)行持續(xù)地優(yōu)化與改進(jìn)，可以有效地提升生產(chǎn)效率，推動發(fā)酵工程技術(shù)不斷前進(jìn)與健康發(fā)展，從而擴(kuò)大微生物發(fā)酵在各領(lǐng)域的應(yīng)用價值。？
參考文獻(xiàn)
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第7篇：人工智能和生物技術(shù)范文
2017年6月27日至29日，第十一屆夏季達(dá)沃斯論壇在大連舉行，本屆達(dá)沃斯圍繞“在第四次工業(yè)革命中實現(xiàn)包容性增長”主題，從多個角度展開了深入討論。
在工業(yè)4.0全面到來的時代，中藥行業(yè)也面臨著新的形勢與挑戰(zhàn)。
作為全力推進(jìn)本行業(yè)第四次工業(yè)革命的領(lǐng)軍者，天士力從現(xiàn)代中藥、智能制造、大健康產(chǎn)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)+、投資并購等多方面思考，用創(chuàng)新與戰(zhàn)略的眼光應(yīng)對未來的產(chǎn)業(yè)大格局變化，實現(xiàn)“包容性增長”。
引I中藥國際化進(jìn)程
推動中國智造走出去
對于中藥行業(yè)來說，要積極參與第四次工業(yè)革命，國際化是必不可少的一步。作為天津達(dá)沃斯全球成長型企業(yè)協(xié)會會員企業(yè)，天士力響應(yīng)國家中藥現(xiàn)代化、國際化的戰(zhàn)略部署，進(jìn)行產(chǎn)業(yè)整合和分享發(fā)展，并帶動一批中國中藥走向世界，讓全球更多患者受益于中國中藥的效用。
天士力控股集團(tuán)創(chuàng)建于1994年，經(jīng)過20多年的發(fā)展，已經(jīng)確立了以大健康產(chǎn)業(yè)為主線，以大生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)為核心，以健康保健產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療健康服務(wù)產(chǎn)業(yè)為兩翼的發(fā)展戰(zhàn)略。
并致力于打造中藥現(xiàn)代化、國際化品牌，大健康產(chǎn)業(yè)領(lǐng)航品牌。
一直以來，中醫(yī)藥作為中華民族的瑰寶，其國際化不僅是幾代醫(yī)藥人的夢想，也是國家重要發(fā)展戰(zhàn)略之一。在中醫(yī)藥國際化道路上，天士力不僅是探路者，更是帶頭人。
早在1996年，天士力就以現(xiàn)代中藥復(fù)方丹參滴丸申報美國FDA，啟動了中藥國際化之路。
目前，作為復(fù)方現(xiàn)代中藥制劑，復(fù)方丹參滴丸已經(jīng)完成了美國FDAⅢ期隨機(jī)、雙盲、全球多中心大樣本臨床試驗，是全球首例，同時并形成了《臨床試驗頂層分析總結(jié)報告》。
繼復(fù)方丹參滴丸之后，天士力開始尋求將一些優(yōu)秀的中藥產(chǎn)品以聯(lián)盟整合的方式推向國際市場。目前已經(jīng)有14個產(chǎn)品中藥廠商，通過天士力在美國的平臺向FDA申報中藥，與天士力形成了走向全球的中藥產(chǎn)業(yè)航母。
第四次工業(yè)革命的一個重要體現(xiàn)是智能化，天士力控股集團(tuán)董事局主席閆希軍表示：“隨著復(fù)方丹參滴丸的研究走向國際化，通過全球多中心、雙盲雙對照的方法，是全球首例復(fù)方中藥能夠經(jīng)得起嚴(yán)格科學(xué)實驗和評價的藥品，證明了中藥安全有效、質(zhì)量可控，實現(xiàn)了中藥的國際化臨床價值。隨著中藥國際化的進(jìn)程加快，推動中國原創(chuàng)性的智能制造走出去，就是中藥的智能制造要走出去。”
重構(gòu)競爭力和理念知識
布局中藥行業(yè)蛻變升級
本屆達(dá)沃斯論壇同樣對健康話題表達(dá)了強(qiáng)烈關(guān)注，天士力控股集團(tuán)董事局執(zhí)行主席、天士力醫(yī)藥集團(tuán)股份有限公司董事長閆凱境認(rèn)為，這是一個啟發(fā)，向天士力明確了大健康一定會成為未來的朝陽產(chǎn)業(yè)。天士力一直致力于從醫(yī)藥制造型企業(yè)向大健康服務(wù)的全產(chǎn)業(yè)鏈公司轉(zhuǎn)變。
閆凱境眼中的產(chǎn)業(yè)終局是：包括中藥在內(nèi)的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)、以西醫(yī)為主的現(xiàn)代醫(yī)學(xué)、細(xì)胞生物技術(shù)和基因技術(shù)融合交叉，新的商業(yè)物種產(chǎn)生；在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)據(jù)分析工具的進(jìn)化下，社會需求迭代加速，醫(yī)學(xué)診斷更加精準(zhǔn)；患者被不斷更新的交互模式充分賦能，從而獲得更為強(qiáng)勢的評價權(quán)和選擇權(quán)；醫(yī)療模式更加多樣和細(xì)分，管理式醫(yī)療成為主流，商業(yè)保險實現(xiàn)跨越式發(fā)展，與國家醫(yī)保平衡存在。這是一個整合醫(yī)學(xué)為王的時代。
第8篇：人工智能和生物技術(shù)范文
關(guān)鍵詞：機(jī)械加工 智能化 發(fā)展趨勢
中圖分類號：TH164 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）009-054-02
1 前言
信息科學(xué)、材料科學(xué)、納米科學(xué)和制造科學(xué)是21世紀(jì)的主流科學(xué)，現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)催生下的高新技術(shù)將對全世界的制造業(yè)帶來重要影響。中國加入世貿(mào)組織以來，機(jī)械加工產(chǎn)業(yè)面臨著前所未有的競爭壓力，經(jīng)濟(jì)社會的不斷發(fā)展和進(jìn)步對機(jī)械加工生產(chǎn)水平產(chǎn)生更高的要求，使用簡單方便、外觀美觀大方、自動化程度高、價格適中的機(jī)械產(chǎn)品日益受到大眾的歡迎，這就需要制造企業(yè)要采用先進(jìn)的機(jī)械制造技術(shù)。與國際上發(fā)達(dá)的機(jī)械加工產(chǎn)業(yè)相比，中國的機(jī)械制造業(yè)一直處于落后水平，導(dǎo)致機(jī)械制造加工行業(yè)缺乏核心競爭力，影響著我國機(jī)械加工行業(yè)的國際競爭力。近年來，我國機(jī)械制造行業(yè)在新工藝、新技術(shù)上取得了長足的進(jìn)步，機(jī)械工程發(fā)展日益呈現(xiàn)數(shù)字化、智能化、精密化等態(tài)勢，其中智能化是機(jī)械加工中需要格外關(guān)注的，智能化是高科技水平的代名詞，當(dāng)前智能化產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代人的生活、學(xué)習(xí)和工作中，機(jī)械加工行業(yè)也不例外，我們倡導(dǎo)的機(jī)械加工智能化是指利用計算機(jī)綜合應(yīng)用人工智能技術(shù)（如遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、技術(shù)、現(xiàn)代管理技術(shù)及系統(tǒng)工程理論和方法等，實現(xiàn)機(jī)械加工的高標(biāo)準(zhǔn)、高要求、精細(xì)化以及高質(zhì)量。使整個企業(yè)制造系統(tǒng)各子系統(tǒng)智能化，從而系統(tǒng)整體達(dá)到集成化、高度自動化。目前我國在機(jī)械加工智能化建設(shè)上有兩種途徑：（1）對國外比較成熟的產(chǎn)品技術(shù)進(jìn)行引入，結(jié)合我國實際情況進(jìn)行消化吸收和創(chuàng)新。（2）自主研發(fā)國內(nèi)已經(jīng)初具基礎(chǔ)的機(jī)械加工技術(shù)，集成形成先進(jìn)適用技術(shù)和產(chǎn)品，以智能化技術(shù)引領(lǐng)提升我國裝備與設(shè)施智能化水平。
2 機(jī)械制造智能化發(fā)展的必然性
2.1 機(jī)械加工智能化決定著經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化水平和程度
馬克思曾經(jīng)說過，不同的社會時期之間的差別不在于到底生產(chǎn)了什么，而在于利用什么進(jìn)行生產(chǎn)以及怎么生產(chǎn)，這才是主要的，也是說生產(chǎn)技術(shù)決定一切。近年來機(jī)械制造日益呈現(xiàn)智能化、精細(xì)化趨勢，數(shù)控技術(shù)更是目前先進(jìn)制造技術(shù)的代表，數(shù)控技術(shù)是用數(shù)字信息對機(jī)械運(yùn)動和工作過程進(jìn)行控制的技術(shù)，是我國機(jī)械加工制造行業(yè)最核心的智能化生產(chǎn)技術(shù)。在我國生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)、國防航空產(chǎn)業(yè)以及信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)中都大行其道，數(shù)控技術(shù)引入到機(jī)械加工制造行業(yè)后也顯著的提高了機(jī)械制造的能力和水平，增強(qiáng)了企業(yè)適應(yīng)不斷變化是市場競爭需要。很多發(fā)達(dá)國家都將數(shù)控技術(shù)和裝備作為本國重要的戰(zhàn)略能源，數(shù)控裝備是以數(shù)控技術(shù)為代表的新技術(shù)對傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)和新興制造業(yè)的滲透形成的機(jī)電一體化產(chǎn)品，包括機(jī)械制造技術(shù)，信息處理、加工、傳輸技術(shù)，自動控制技術(shù)，伺服驅(qū)動技術(shù)，傳感器技術(shù)，軟件技術(shù)等。發(fā)達(dá)國家一方面保護(hù)本國的數(shù)控技術(shù)，控制技術(shù)服務(wù)出口。另一方面加強(qiáng)對數(shù)控產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的投資，尤其在一些“高精尖”數(shù)控關(guān)鍵技術(shù)方面更是重中之重，也對其他國家實行封鎖和限制政策，來使其該項技術(shù)能夠一直占據(jù)科技的最前沿，為其帶來豐厚的商業(yè)利益。對于我國而言，要充分認(rèn)識到一點，機(jī)械加工智能化不僅僅關(guān)乎到機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，更是關(guān)乎到國家制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略和發(fā)展前景，也是提高一個國家綜合能力和國家地位的重要體現(xiàn)。
2.2 機(jī)械加工智能化滿足市場的需要
機(jī)械加工行業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品具有雙重屬性，既可以看作使得生產(chǎn)資料，也可以當(dāng)作各種消費(fèi)產(chǎn)品。消費(fèi)者的消費(fèi)需求是機(jī)械加工智能化的動力。當(dāng)今社會，包括手機(jī)、電腦等智能化產(chǎn)品已經(jīng)走入千家萬戶，作為機(jī)械加工企業(yè)要迅速適應(yīng)這種變化，把握住市場消費(fèi)動向，不斷加強(qiáng)科技進(jìn)步，對原有生產(chǎn)工藝和設(shè)備進(jìn)行智能化改造，只有這樣才能大大減少產(chǎn)品從研發(fā)到投入市場的時間，機(jī)械加工企業(yè)智能化可以使產(chǎn)業(yè)研發(fā)速度加快十幾倍，對于追求消費(fèi)個性化、多樣化的消費(fèi)者而言，具有很大的吸引力。另外，傳統(tǒng)的機(jī)械加工行業(yè)主要是勞動密集型企業(yè)，需要大量的人力資源，隨著我國人口紅利的逐漸消失，工人工資大幅上漲，企業(yè)用工面臨巨大的壓力和挑戰(zhàn)。而且機(jī)械加工環(huán)境比較危險，工傷事故難以避免，一旦出現(xiàn)事故，對工人的人身傷害以及對企業(yè)的社會形象力都帶來惡劣影響，在此前提下，大力發(fā)展機(jī)械智能化加工就可以節(jié)約大量的勞動力，企業(yè)管理從低效率、多人力管理模式轉(zhuǎn)變成智力，由勞動密集型企業(yè)向技術(shù)密集型企業(yè)過渡，企業(yè)生產(chǎn)過程也由單品種、自動線式轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗥贩N、并行式、智能化模式。
3 機(jī)械加工智能化發(fā)展應(yīng)該遵循的原則和應(yīng)用
3.1 機(jī)械加工智能化發(fā)展應(yīng)該遵循的原則
（1）價值產(chǎn)出原則。機(jī)械制造智能化不是形象工程，是機(jī)械加工企業(yè)提高效率、降低成本、提高企業(yè)利潤的重要舉措，因此企業(yè)在智能化建設(shè)過程中要充分考慮企業(yè)的實際情況，從投入和產(chǎn)出兩方面進(jìn)行考慮，本著遵循科技發(fā)展規(guī)律的原則，不斷提高其智能化水平。（2）信息化原則。信息就是指資源，未來的機(jī)械加工是指智能化的集約生產(chǎn)，未來企業(yè)最主要的生產(chǎn)要素就是信息，信息化水平對機(jī)械制造企業(yè)智能化發(fā)展起著關(guān)鍵作用，信息技術(shù)就是對信息進(jìn)行收集整理、存儲傳輸、識別轉(zhuǎn)換等各種處理的整合過程，智能化的實現(xiàn)為提高企業(yè)生產(chǎn)水平生產(chǎn)效率以及生產(chǎn)競爭力提供了重要保障。當(dāng)前，人工智能研究的焦點就是人工智能和分布式計算相結(jié)合，用智能化來充實、改進(jìn)、提升機(jī)械加工企業(yè)的信息化、網(wǎng)絡(luò)化，實現(xiàn)高效率和高質(zhì)量。
3.2 機(jī)械加工智能化發(fā)展的應(yīng)用
下面以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，對機(jī)械加工智能化的具體應(yīng)用進(jìn)行了分析。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一些簡單的元件及其層次組織的大規(guī)模并行連接構(gòu)造的網(wǎng)絡(luò)，在機(jī)械加工領(lǐng)域的應(yīng)用十分廣泛，已滲透到機(jī)械加工領(lǐng)域的方方面面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械加工中的具體應(yīng)用有：
（1）應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇零件定位基面。如何選擇零件定位基面一直是工程設(shè)計中的難點所在，以前設(shè)計人員在確定零件定位基面時要認(rèn)真研究零件的幾何特征，然后根據(jù)幾何特征來進(jìn)行定位基面的選擇，在這個過程中必須作為定量化分析、計算出具體數(shù)值。事實上，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好的解決這一難題，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)從幾何形狀到編碼之間的影射。其次，對零件的幾何特征進(jìn)行編碼。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對機(jī)械零件幾何特點進(jìn)行編碼可以起到重要作用。對應(yīng)每一個位置碼設(shè)置類型碼和定位碼的方法實現(xiàn)對零件的幾何特征的編碼。
（2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在加工參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用。所謂加工參數(shù)就是在機(jī)械加工之前，設(shè)計人員根據(jù)工程加工要求以及各方面條件來確定機(jī)械加工參數(shù)。從以往經(jīng)驗來看，加工參數(shù)與加工之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，加工參數(shù)制定正確，可以有效的提高加工效果，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是解決加工參數(shù)優(yōu)化的有效途徑。
（3）變切削條件下鉆頭磨損的監(jiān)控。在自動生產(chǎn)線上，為了實現(xiàn)在線連續(xù)監(jiān)控，對刀具的磨損量不能采用停車直接檢測法，而是采用在線間接檢測法，即通過測量一系列反映加工狀態(tài)的動態(tài)參數(shù)來推算刀具的磨損量。而動態(tài)參數(shù)和刀具磨損量之間存在著相當(dāng)復(fù)雜的非線性關(guān)系，且無法用確切的數(shù)學(xué)模型加以描述。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正擅長處理這類輸人輸出關(guān)系不明確的映射關(guān)系，因而可用來實現(xiàn)刀具磨損量的在線監(jiān)控。
總之，機(jī)械的發(fā)展與現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和整體工業(yè)水平息息相關(guān)，加強(qiáng)智能化制造是提高機(jī)械加工的效率和質(zhì)量的保證，能極大地提高生產(chǎn)效率、生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)競爭力。作為機(jī)械加工行業(yè)要充分認(rèn)識到這一點，通過有效運(yùn)用計算機(jī)信息系統(tǒng)發(fā)展智能化技術(shù)，來克服傳統(tǒng)加工制造中存在的弊端，促進(jìn)機(jī)械加工產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展。當(dāng)然，這機(jī)械加工智能化是個系統(tǒng)工程，不是一蹴而就就可以完成的，還需要相關(guān)設(shè)計人員在工作實踐中不斷地研究和探討。
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第9篇：人工智能和生物技術(shù)范文
【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 生物信息 知識提取 數(shù)據(jù)挖掘
1 數(shù)據(jù)挖掘的功能
數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中四棟搜索隱藏于其中的具有特殊關(guān)系性的信息過程。它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)KDD中的一個步驟。知識發(fā)現(xiàn)KDD過程由以下3個階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表示和解釋。數(shù)據(jù)挖掘跟許多學(xué)科都交叉關(guān)聯(lián)，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、云計算和可視化等。
數(shù)據(jù)挖掘的實際應(yīng)用功能可分為三大類和六分項：分類和聚類屬于分類去隔類；回歸和時間序列屬于推算預(yù)測類；關(guān)聯(lián)和序列則屬于序列規(guī)則類。分類常被用來根據(jù)歷史經(jīng)驗已經(jīng)分好的數(shù)據(jù)來研究它們的特征，然后再根據(jù)這些特征對其他未經(jīng)分類或是新的數(shù)據(jù)做預(yù)測。聚類是將數(shù)據(jù)分群，其目的是找出群間的差異來，同時找出群內(nèi)成員間相似性?；貧w是利用一系列的現(xiàn)有數(shù)值來預(yù)測一個數(shù)值的可能值?；跁r間序列的預(yù)測與回歸功能類似，只是它是用現(xiàn)有的數(shù)值來預(yù)測未來的數(shù)值。關(guān)聯(lián)是要找出在某一事件與數(shù)據(jù)中會同時出現(xiàn)的東西。
2 降維
從降維的角度講，整個數(shù)據(jù)挖掘的過程就是一個降維的過程。在這個過程中，需要對數(shù)據(jù)刪除線性關(guān)系比較強(qiáng)的特征數(shù)據(jù)，再用一些算法，如信號分析算法、傅里葉轉(zhuǎn)換、離散小波轉(zhuǎn)換等算法，從數(shù)據(jù)中提取特征，再對數(shù)據(jù)做主成分析處理，得到最后的特征，再用數(shù)據(jù)挖掘算法來將這些特征轉(zhuǎn)化為人類可讀取的數(shù)據(jù)或信息。
3 分布式數(shù)據(jù)挖掘解決方案
隨著分布式計算技術(shù)、云計算技術(shù)、hadoop生態(tài)圈和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫等技術(shù)的發(fā)展，以及對大數(shù)據(jù)挖掘的需求，出現(xiàn)了一批分布式數(shù)據(jù)挖掘，比較典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亞大學(xué)伯克利分校AMP實驗室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要實現(xiàn)3種類型的數(shù)據(jù)挖掘算法：分類、聚類（集群）和協(xié)同過濾。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代計算，它把數(shù)據(jù)拆分成若干份，對每一份使用不同的算法和參數(shù)運(yùn)算出結(jié)果，看哪一種搭配方式得到的結(jié)果最優(yōu)。
4 大數(shù)據(jù)下的具體應(yīng)用實例――生物信息學(xué)的應(yīng)用
生物信息學(xué)（Bioinformatics）是生命科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)和數(shù)學(xué)等學(xué)科交匯融合形成的一門交叉學(xué)科。近年來隨著先進(jìn)儀器裝備與信息技術(shù)等越來越廣泛和深入的整合到生物技術(shù)中來，生物醫(yī)學(xué)研究中越來越頻繁的涉及到大數(shù)據(jù)存儲和分析等信息技術(shù)。在使用計算機(jī)協(xié)助生物信息時，處理僅有計算機(jī)輔助的方式存儲數(shù)據(jù)很顯然是不夠的，生物信息學(xué)研究的目的是運(yùn)用計算機(jī)強(qiáng)大的計算能力來加速生物數(shù)據(jù)的分析，理解數(shù)據(jù)中所包含的生物學(xué)意義。當(dāng)前生物信息學(xué)研究的熱點有：
（1）由以序列分析為代表的組成分析轉(zhuǎn)向功能分析。
（2）由對單個生物分子的研究轉(zhuǎn)向基因調(diào)控忘了等動態(tài)信息的研究。
（3）完整基因組數(shù)據(jù)分析。
（4）綜合分析。
生物信息數(shù)據(jù)具有如下特點：高通量與大數(shù)據(jù)量；種類繁多，形式多樣；異構(gòu)性；網(wǎng)絡(luò)性與動態(tài)性；高維；序列數(shù)據(jù)等特點[5]。針對這樣的生物數(shù)據(jù)信息，要結(jié)合當(dāng)前的大數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行分析和理解。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)對生物信息分析的支持主要有：生物數(shù)據(jù)的語義綜合，數(shù)據(jù)集成；開發(fā)生物信息數(shù)據(jù)挖掘工具；序列的相似性查找和比較；聚類分析；關(guān)聯(lián)分析，生物文獻(xiàn)挖掘等方面。
參考文獻(xiàn)
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[2]洪松林.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工程實踐[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2014（11）.
[3]李榮.生物信息數(shù)據(jù)挖掘若干關(guān)鍵問題研究與應(yīng)用[D].復(fù)旦大學(xué)（博士論文），2004（11）.
[4]宋杰.生物信息數(shù)據(jù)挖掘中的若干方法及其應(yīng)用研究[D].大連理工大學(xué)（博士論文），2005（04）.
[5]孫勤紅.基于梯度采樣局部收斂的生物信息大數(shù)據(jù)挖掘[J].科技通報，2015（10）.
作者簡介
孫勤紅（1979-），女，山東省人。現(xiàn)為三江學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院講師。研究方向為人工智能、數(shù)據(jù)挖掘。
沈鳳仙（1984-），女，江蘇省人?，F(xiàn)供職于三江學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院。研究方向為數(shù)據(jù)挖掘。
