時間：2023-05-30 08:53:23
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇人工智能檔案，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
人工智能即機(jī)器智能，即對人的意識、行為、思維信息過程等進(jìn)行模擬，使及其具有人工智能功能，進(jìn)而代替人完成危險(xiǎn)性、復(fù)雜性或機(jī)械性突出的任務(wù)，提升工作的效率和質(zhì)量，將人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中與人工智能自身的優(yōu)勢具有密切的關(guān)系。
1 人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的可行性分析
首先，人工智能對不確定信息的處理效果較理想，可對系統(tǒng)資源呈現(xiàn)的局部或全局實(shí)時、變化狀態(tài)進(jìn)行掌握和跟蹤，在對獲取信息進(jìn)行處理的基礎(chǔ)上可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時向用戶提供有效的信息功能；其次，人工智能的協(xié)作能力較突出，在對有效資源整合基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)資源的合理共享和傳輸，將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)管理中，可有效的提升其工作的效率和效益；再次，人工智能憑借其學(xué)習(xí)能力和推理能力的優(yōu)越性，有利于網(wǎng)絡(luò)智能化護(hù)理中信息處理效率和質(zhì)量的提升。另外，人工智能在記憶能力方面的優(yōu)勢，有利于信息庫的建立，在推動網(wǎng)絡(luò)管理水平提升方面作用突出；除此之外，人工智能在處理非線性問題、計(jì)算資源消耗等方面也具有優(yōu)越性，所以將人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中具有可行性。
2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
2.1 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用分析
現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)主要表現(xiàn)在防火墻、入侵檢測和反垃圾郵件系統(tǒng)三方面，所以在實(shí)踐中嘗試將人工智能應(yīng)用于以上方面，智能防火墻主要應(yīng)用智能化識別技術(shù)，利用統(tǒng)計(jì)、概率等計(jì)算方法將存在文獻(xiàn)的信息數(shù)據(jù)識別并處理，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)原本的大量計(jì)算被舍去，網(wǎng)絡(luò)安全管理的效率也大幅提升，不僅將有害信息及時的攔截和限制，而且安檢效率也明顯增加，使普通防火墻拒絕服務(wù)攻擊的缺陷得到彌補(bǔ)，有效的遏制了高級入侵和病毒傳播。而智能型反垃圾郵件系統(tǒng)其以威脅計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的垃圾郵件作為防御的主要對象，其雖然具有開啟式掃描和分類提供、危險(xiǎn)預(yù)警等功能，但其保護(hù)的范圍具有局限性。入侵檢測是網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)安全管理的核心，對其應(yīng)用人工智能具有顯著的效果，通常情況下入侵檢測需要通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)減少、行為分類、報(bào)告反映四個階段完成，現(xiàn)階段應(yīng)用于入侵檢測的人工智能主要包括以下幾種：
2.1.1 規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)
此種人工智能現(xiàn)階段在入侵檢測方面應(yīng)用最為廣泛，其建立在專家經(jīng)驗(yàn)性知識構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫和推理機(jī)制的基礎(chǔ)上，主要原理是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理人員事先將已知的入侵特征編碼成固定的規(guī)則，并將大量的規(guī)則構(gòu)建成數(shù)據(jù)庫，在安全管理的過程中專家系統(tǒng)可自動將審計(jì)記錄和規(guī)則作為入侵檢測的判斷依據(jù)，實(shí)現(xiàn)入侵的及時發(fā)現(xiàn)，并判斷入侵的種類和危害等，可見此項(xiàng)人工智能對提升入侵檢測的效率和準(zhǔn)確性具有積極的作用，但其建立在已知經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，檢測的范圍存在的一定的局限性。
2.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
此項(xiàng)人工智能建立在人腦學(xué)習(xí)機(jī)能模擬的基礎(chǔ)上，所以在容錯性、學(xué)習(xí)能力等方面具有優(yōu)越性，此項(xiàng)人工智能可以對存在畸變或噪聲的輸入模式有效的識別，在并行方式的推動下其入侵檢測的效率較理想，所以在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用相對較廣泛。
2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
此技術(shù)的應(yīng)用原理是通過審計(jì)程序?qū)W(wǎng)絡(luò)連接和主機(jī)會話的特征進(jìn)行準(zhǔn)確、全面的提取和描述，然后利用此項(xiàng)人工智能對準(zhǔn)確捕捉入侵模式的規(guī)則或計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)正?；顒虞喞?guī)則等進(jìn)行學(xué)習(xí)和記憶，進(jìn)而在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)異常檢測的情況下，進(jìn)行有害入侵的準(zhǔn)確識別，可見此項(xiàng)人工智能技術(shù)充分發(fā)揮了自身的記憶功能和學(xué)習(xí)功能，在提升入侵檢測的針對性方面具有較好的效果。
2.1.4 人工免疫技術(shù)
人工免疫技術(shù)建立在人體免疫系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，其主要包括基因庫、否定選擇和克隆選擇三種機(jī)制，其可以有效的彌補(bǔ)傳統(tǒng)入侵檢測在殺毒能力和未知病毒識別等方面的缺陷。例如，在基因庫中可以實(shí)現(xiàn)基因片段重組、突變，使入侵檢測系統(tǒng)對各類未知病毒也可以及時有效的識別，但現(xiàn)階段基因庫的有效建立仍存在現(xiàn)實(shí)困難；在否定選擇的過程中，先在系統(tǒng)中隨機(jī)產(chǎn)生一定的字符串，其次在否定選擇算法的作用下將與自我匹配的字符串刪除，如果其否定選擇的正確則被視為合格的監(jiān)測器，進(jìn)而逐步完成檢測入侵等，此項(xiàng)技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用仍需要進(jìn)一步的完善，但應(yīng)用價值巨大。
2.1.5 自治AGENT技術(shù)
此項(xiàng)技術(shù)是人工智能向面向?qū)ο蠹夹g(shù)方面發(fā)展的成果，其通常被作為底層數(shù)據(jù)收集和分析的結(jié)構(gòu)，在基于自治Agent的入侵檢測系統(tǒng)框架中每臺被監(jiān)控的主機(jī)都可以視為IDS系統(tǒng)，此技術(shù)在學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力、自主能力、靈活性和兼容性等方面均較突出，所以此項(xiàng)技術(shù)不僅可以有效的檢測入侵，而且可以對入侵的影響范圍有效的控制，在應(yīng)用的過程中對環(huán)境的依賴性較低，可推廣應(yīng)用。
2.1.6 數(shù)據(jù)融合技術(shù)
此項(xiàng)技術(shù)建立在人類不斷對自身信息處理能力進(jìn)行模仿的基礎(chǔ)上，其原理是在數(shù)據(jù)組合的基礎(chǔ)上獲取更多的信息，實(shí)現(xiàn)資源協(xié)同，將其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中，可以使過個傳感器共同或聯(lián)合發(fā)揮作用，使整個傳感器系統(tǒng)的能行得到提升，進(jìn)而將個體傳感器入侵檢測的范圍局限性削弱，使入侵檢測的全面性更加有保證，此項(xiàng)技術(shù)如果與其他人工智能結(jié)合應(yīng)用，檢測的效果會更加理想。
可見，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用，對提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測、防御能力具有積極的作用，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)安全管理技術(shù)不能識別未知風(fēng)險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)識別不全面、殺毒能力較弱等問題得到有效的解決，而且計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理的效率和準(zhǔn)確性也更加有保證。
2.2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和評價技術(shù)中的應(yīng)用分析
由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)自身具有動態(tài)性和瞬變性等特點(diǎn)，所以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理的難度較大，將人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和評價方面對提升其管理的有效性、全面性和評價的客觀性等具有積極的作用，現(xiàn)階段應(yīng)用于此方面的人工智能主要包括以下方面：
2.2.1 人工智能問題求解技術(shù)
此項(xiàng)技術(shù)是在給定條件下，可解決某類問題并在有限步驟內(nèi)可以完成的算法，主要包括以狀態(tài)圖為基礎(chǔ)的搜索技術(shù)、以謂詞邏輯為基礎(chǔ)的推理技術(shù)和以結(jié)構(gòu)化知識表示為基礎(chǔ)的求解技術(shù)，搜索技術(shù)主要針對狀態(tài)空間、問題空間、博弈搜索進(jìn)行，通常情況下相同的問題具有多個搜索技術(shù)，所以要提升搜索的效率需要對最優(yōu)的搜索技術(shù)進(jìn)行判斷。其評價標(biāo)準(zhǔn)通常包括搜索空間和最優(yōu)解兩方面，為獲取最優(yōu)搜索，需要利用公式f*（n）=g*（n）+h*（n）進(jìn)行評估，其中g(shù)*（n）代表從網(wǎng)絡(luò)S節(jié)點(diǎn)到n節(jié)點(diǎn)的最短路徑；h*（n）代表從網(wǎng)絡(luò)n節(jié)點(diǎn)到g節(jié)點(diǎn)的最短路徑。可見將人工智能問題求解技術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和評價中，相比傳統(tǒng)的計(jì)算方法可以縮減網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi)，提升網(wǎng)絡(luò)資源的管理效率和質(zhì)量，應(yīng)積極推廣應(yīng)用。
2.2.2 專家知識庫技術(shù)
專家知識庫是專家系統(tǒng)的重要構(gòu)成，其對專家系統(tǒng)的應(yīng)用效果產(chǎn)生直接的影響，現(xiàn)階段專家知識庫主要包括基礎(chǔ)原理理論和直接或間接獲取經(jīng)驗(yàn)積累的專門知識，通過將已知的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理與評價經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行編碼、建庫，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理決策獲取專家經(jīng)驗(yàn)支持，使相似或同種管理、評價問題等可以得到較好的完成，此項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)階段在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理與評價方面得到較廣泛的應(yīng)用。
3 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用案例分析
3.1 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)中的應(yīng)用案例分析
某檔案館為保證應(yīng)用的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)不會對存儲的檔案信息安全構(gòu)成威脅，積極的將人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全技術(shù)中，實(shí)踐證明，通過應(yīng)用智能防火墻和智能入侵檢測系統(tǒng)，該檔案館的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全性得到明顯的提升，筆者針對該檔案館在此方面對人工智能的應(yīng)用展開分析。
3.1.1 智能防火墻
該檔案館長期以防火墻作為其網(wǎng)絡(luò)安全管理的主要手段，但由于傳統(tǒng)防火墻自身不可見加密的SSL流數(shù)據(jù)，不能對其迅速的攔截和解密，使此類對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的攻擊難以通過防火墻實(shí)現(xiàn)防范，甚至任何應(yīng)用程序在加密后均可以順利的通過傳統(tǒng)防火墻，使檔案館的網(wǎng)絡(luò)安全一直受到嚴(yán)重的威脅，檔案館網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn)決定其對應(yīng)用數(shù)據(jù)流的監(jiān)控能力無法滿足實(shí)際需要；而智能防火墻將統(tǒng)計(jì)、決策等智能算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)識別的過程中，對外來針對檔案館網(wǎng)絡(luò)的訪問進(jìn)行有效的控制，使檔案館網(wǎng)絡(luò)特征值更加明顯，該檔案室應(yīng)用的智能防火墻將和過濾技術(shù)有機(jī)結(jié)合，不僅可以使傳統(tǒng)防火墻在安全性方面的問題得到有效的解決，而且監(jiān)控范圍涵蓋數(shù)據(jù)鏈路層至應(yīng)用層全部，對TCP/IP協(xié)議層落實(shí)全面的安全控制，可見該檔案館的防火墻在應(yīng)用人工智能后，客戶端配置任務(wù)得到大幅度的縮減，而且數(shù)據(jù)加密、解密等均可以在防火墻攔截過程中實(shí)現(xiàn)，虛擬網(wǎng)VPN得到強(qiáng)有力的支持，在智能防火墻的作用下，檔案館內(nèi)部信息對外完全隱藏，服務(wù)的作用更加突出，在服務(wù)與包過濾服務(wù)的功能相融合的作用下，使該檔案館計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全性得到了明顯的提升。
3.1.2 智能入侵檢測系統(tǒng)
入侵檢測技術(shù)屬于積極的安全管理手段，是在危害發(fā)生前的有效預(yù)防，該檔案館在應(yīng)用傳統(tǒng)入侵檢測技術(shù)時，通過對計(jì)算機(jī)內(nèi)部的各類信息進(jìn)行搜集，然后通過檢測引擎對各類信息中是否存在入侵進(jìn)行判斷，進(jìn)而針對檢測的誤用模式提出警告，控制臺結(jié)合監(jiān)測結(jié)果確定相應(yīng)的控制措施，可見在該檔案館應(yīng)用的傳統(tǒng)入侵檢測中檢測的范圍、有效性等均不能得到有效的保證，使檔案館的網(wǎng)絡(luò)信息受到危害入侵的威脅。在該檔案館應(yīng)用智能入侵檢測系統(tǒng)后，其將規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)共同應(yīng)用于入侵檢測系統(tǒng)，使該檔案館的入侵檢測系統(tǒng)不僅可以有效的檢測出已知專家管理經(jīng)驗(yàn)中涉及的威脅，并制定出有效的解決方案，而且利用人工智能在記憶、學(xué)習(xí)、適應(yīng)性等方面的突出功能，使各類未知的病毒、危害等也可以得到有效的識別，而且使病毒危害的范圍和程度得到有效的控制，結(jié)合該檔案館對人工智能的應(yīng)用效果，類似的單位或組織也可以積極的應(yīng)用，例如圖書館、會計(jì)師事務(wù)所等。
3.2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理與評價技術(shù)中的應(yīng)用案例分析
某圖書館在向數(shù)字化發(fā)展的過程中，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)存儲的信息不斷增多，實(shí)施網(wǎng)絡(luò)管理和評價的難度不斷加大，為縮減圖書館計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理的任務(wù)量，提升網(wǎng)絡(luò)管理和評價的質(zhì)量，該圖書館積極應(yīng)用人工智能相關(guān)技術(shù)，該圖書館應(yīng)用的人工智能技術(shù)主要是專家知識庫的建立和應(yīng)用，其首先將國內(nèi)外專家已知的圖書館管理和評價經(jīng)驗(yàn)收集、整理、編碼，建立規(guī)則庫，在進(jìn)行圖書館網(wǎng)絡(luò)管理的過程中，專家知識庫會通過對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的自動檢索與專家知識庫中的編碼相匹配，為管理人員提供相對應(yīng)的管理方案，并在管理人員同意的情況下完成網(wǎng)絡(luò)管理與評價，這不僅減輕了圖書館網(wǎng)絡(luò)管理人員的管理壓力，而且在提升管理效率和質(zhì)量方面也發(fā)揮著積極的作用。
4 結(jié)論
通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段人們已經(jīng)認(rèn)識到人工智能的優(yōu)勢，并在實(shí)踐中有意識的將其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，這對優(yōu)化計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的性能具有積極的作用，所以應(yīng)結(jié)合實(shí)際進(jìn)一步的深化和優(yōu)化，這是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)深化發(fā)展的具體體現(xiàn)。
參考文獻(xiàn)
[1]馬越.探討人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2014，22：43-44.
[2]吳振宇.試析人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運(yùn)用問題[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2015，01：70+74.
[3]盧昌龍.人工智能及其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運(yùn)用[J].電子制作，2015，05：87-88.
[4]譚仕平.人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用分析[J].硅谷，2013，18：11+4.
電子商務(wù)檔案是電子商務(wù)活動過程中各經(jīng)濟(jì)主體直接形成的具有保存價值的各種形式的原始記錄。電子商務(wù)檔案與其它類型的紙質(zhì)檔案相比具有明顯的復(fù)雜性、集成性、虛擬性等數(shù)字化特征。隨著電子商務(wù)時代的到來，智能化的電子商務(wù)檔案管理是目前電子商務(wù)檔案管理的必然趨勢。
一、電子商務(wù)檔案應(yīng)用的智能化趨勢
電子商務(wù)檔案是企業(yè)管理的重要組成部分，是企業(yè)從事商務(wù)活動中最原始、最可靠的數(shù)字化信息。充分利用電子商務(wù)檔案信息，為企業(yè)發(fā)展提供商情預(yù)測、營銷策劃、客戶關(guān)系管理、維護(hù)企業(yè)或經(jīng)營者合法權(quán)益已經(jīng)成為電子商務(wù)檔案應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域。而電子商務(wù)檔案應(yīng)用的智能化趨勢無疑已經(jīng)成為電子商務(wù)行業(yè)的重要研究方向。
1、客戶關(guān)系管理的智能化。客戶檔案毫無疑問將是電子商務(wù)檔案的一個不可忽視的組成部分。在企業(yè)從事電子商務(wù)的過程中，電子商務(wù)系統(tǒng)將提供一種商家與客戶進(jìn)行交流的新方式，這就要求企業(yè)管理者以全新的思維來看待客戶關(guān)系管理?？蛻絷P(guān)系管理源于“以客戶為中心”的新型商業(yè)模式，是企業(yè)樹立以客戶為中心的發(fā)展戰(zhàn)略的核心部分。企業(yè)通過智能化的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)來加強(qiáng)對客戶的服務(wù)提高客戶滿意度和忠誠度，提高企業(yè)效率和利潤水平。通過客戶關(guān)系管理系統(tǒng)企業(yè)加強(qiáng)與客戶的聯(lián)系、分析客戶的需求、研究產(chǎn)品的市場、拓展?jié)撛诘睦麧櫩臻g、提高產(chǎn)品的市場競爭能力、改進(jìn)企業(yè)的管理漏洞、吸引更多的優(yōu)質(zhì)客戶進(jìn)而達(dá)到優(yōu)化、提升企業(yè)管理能力、提高企業(yè)利潤水平的目的。而這一切的實(shí)現(xiàn)都依賴于智能化的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、智能化的客戶數(shù)據(jù)庫的開發(fā)與應(yīng)用。智能化的數(shù)據(jù)庫技術(shù)是所有其他技術(shù)的基礎(chǔ)。
2、智能化的商情預(yù)測。面對浩如煙海的客戶及企業(yè)營銷、銷售和服務(wù)信息，如果沒有一個具有高度商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析和處理系統(tǒng)是不可想象的。智能化的商情預(yù)測系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)挖掘的思想、數(shù)據(jù)倉庫的管理技巧、一對一的營銷策略、個性化的售后服務(wù)、智能化的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理工具不斷滿足客戶的需求，提高企業(yè)的贏利能力、拓展企業(yè)的贏利空間。同時，智能化的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)將不僅實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有的商業(yè)實(shí)踐和商業(yè)需求，更將不斷地實(shí)現(xiàn)向市場、客戶的學(xué)習(xí)過程，不僅僅只是重塑企業(yè)商業(yè)流程，而是能夠?yàn)楣芾碚咛峁┲悄芑臎Q策分析工具。
3、智能化的營銷策劃。借助于智能化的營銷策劃管理系統(tǒng)，企業(yè)將能夠更加全面地分析產(chǎn)品及市場信息，制定高效的營銷計(jì)劃，設(shè)計(jì)切實(shí)可行的銷售及服務(wù)指標(biāo)，協(xié)調(diào)產(chǎn)品、服務(wù)、物流等渠道的配合關(guān)系，實(shí)現(xiàn)企業(yè)管理的最優(yōu)目標(biāo)。
總之，隨著電子商務(wù)的發(fā)展，智能化電子商務(wù)將逐漸走入人們的日常生活。電子商務(wù)智能化是指利用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)地儲存和管理，并通過各種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工具對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提供各種分析報(bào)告，如客戶價值評價、客戶滿意度評價、服務(wù)質(zhì)量評價、營銷效果評價、未來市場需求等，為企業(yè)的各種經(jīng)營活動提供決策信息。或者說電子商務(wù)智能化是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息，創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識和見解，改善商務(wù)決策水平，采取有效的商務(wù)行動，完善各種商務(wù)流程，提升各方面商務(wù)績效，增強(qiáng)綜合競爭力的智慧和能力。而電子商務(wù)檔案管理的智能化將是電子商務(wù)智能化的一個靚麗的奇葩。
二、電子商務(wù)檔案信息檢索的智能化需求
電子商務(wù)檔案信息智能化檢索是歷史發(fā)展的必然結(jié)果。電子商務(wù)檔案信息是眾多檔案信息的一種，是伴隨著電子商務(wù)的發(fā)展而產(chǎn)生的。從人類社會利用檔案信息的歷史發(fā)展過程來看，檔案信息檢索大致經(jīng)歷了自然檢索、手工檢索、計(jì)算機(jī)輔助檢索、計(jì)算機(jī)智能檢索四個發(fā)展階段，電子商務(wù)檔案信息的檢索也不例外。隨著計(jì)算機(jī)智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是圖情信息智能檢索的最新成果，為電子商務(wù)檔案信息檢索的智能化發(fā)展注入了新的活力。電子商務(wù)檔案信息存儲形式多種多樣，既有一般固定長度的信息，也有非固定長度的信息，既有用文字、數(shù)字表達(dá)的信息，也有用圖形、圖像、聲音表達(dá)的信息、既有加密信息，也有不加密的信息，既有存儲于本地存儲設(shè)備上的信息，也有存儲于異地設(shè)備甚至“存儲云”上的信息。因此，對電子商務(wù)檔案信息的智能檢索意義重大。所謂“智能檢索”，就是以文獻(xiàn)和檢索詞的相關(guān)度為基礎(chǔ)，綜合考查文獻(xiàn)的重要性等指標(biāo)，對檢索結(jié)果進(jìn)行排序，以提供更高的檢索效率。智能檢索的結(jié)果排序同時考慮相關(guān)性和重要性，相關(guān)性采用各字段加權(quán)混合索引，相關(guān)性分析更準(zhǔn)確，重要性指通過對文獻(xiàn)來源權(quán)威性分析和引用關(guān)系分析等實(shí)現(xiàn)對文獻(xiàn)質(zhì)量的評價，這樣的結(jié)果排序更加準(zhǔn)確，更能將與用戶愿望最相關(guān)的文獻(xiàn)排到最前面，提高檢索效率。由此可見，在電子商務(wù)飛速發(fā)展的今天，電子商務(wù)活動的全球化特征越來越顯著，頻繁的商務(wù)活動遍布世界的每一個角落，由此產(chǎn)生的電子商務(wù)檔案信息越來越具有商務(wù)活動全球性、信息管理系統(tǒng)分布性、交易語言復(fù)雜性、交易方式多樣性等特點(diǎn)。因此，傳統(tǒng)檔案信息檢索工具已經(jīng)不能滿足用戶的需求，智能檢索工具的開發(fā)和使用必然成為信息時代用戶暢游信息海洋的必然選擇。同時，科技的進(jìn)步，人工智能技術(shù)的發(fā)展，超大型計(jì)算機(jī)的使用也為電子商務(wù)檔案信息檢索智能化發(fā)展提供了技術(shù)支撐。未來電子商務(wù)檔案智能化的發(fā)展將借助于人工智能技術(shù)的最新成果而更加人性化。將人工智能領(lǐng)域中的計(jì)算推理等思維活動滲透到檔案管理的智能化應(yīng)用中，利用人工智能的研究成果開展基于模式識別、物景分析的圖形圖像檢索系統(tǒng)，滿足用戶對圖形圖像檔案信息的檢索需求，利用人工智能關(guān)于聯(lián)想記憶模擬、自動定理證明、專家系統(tǒng)、自然語言處理等基礎(chǔ)理論開展電子商務(wù)的自動談判系統(tǒng)、跨越語言障礙的檔案信息搜索工具，滿足電子商務(wù)國際化的需求。例如：模式識別可用于基于圖像的檢索，而電子商務(wù)活動的基礎(chǔ)就是建立在對圖形、圖像的選擇上，交易雙方首先是根據(jù)對被交易商品的圖形、圖像進(jìn)行商務(wù)洽談，然后達(dá)成交易意向。因此，對被交易商品的圖形、圖像的保存是電子商務(wù)檔案信息的一個重要組成部分。再如，專家系統(tǒng)是智能檢索實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，而從海量商務(wù)信息中篩選出能夠進(jìn)行交易的產(chǎn)品信息離不開人工智能檢索系統(tǒng)的應(yīng)用。
從電子商務(wù)檔案的特征來看，有關(guān)電子商務(wù)檔案智能化管理的需求更加依賴于圖形圖像智能檢索工具的研究和利用，而對于圖形圖像智能檢索工具的研究和利用始于上個世紀(jì)七十年代，首先開展的是基于內(nèi)容的圖像智能檢索的研究，重點(diǎn)在于采用標(biāo)注的方法對圖像設(shè)置檢索關(guān)鍵字，并建立文本數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對圖像的智能檢索。這種方法的缺點(diǎn)在于當(dāng)圖像數(shù)據(jù)庫中圖像數(shù)據(jù)較大時則檢索較難實(shí)現(xiàn)，當(dāng)圖像內(nèi)容復(fù)雜時，標(biāo)注起來較困難，因此，這種檢索方法同時還要求圖像內(nèi)容比較單一。而另一種基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)逐漸受到業(yè)界的關(guān)注即基于視覺特征的圖像檢索技術(shù)。由于任何圖像都包含物體本身的紋理、形狀、顏色、空間關(guān)系等特征，因此，基于視覺特征的圖像檢索技術(shù)采用提取圖像所包含的紋理、形狀、色彩、對象的空間關(guān)系等信息建立圖像的特征矢量庫，并以此特征矢量作為索引關(guān)鍵字。與以往采用人工標(biāo)注方式對圖像內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注的方法不同的是視覺特征的提取是從圖像中自動提取的，并且檢索的過程采取視覺特征間的匹配。與傳統(tǒng)的檢索方法相比，基于內(nèi)容的圖像檢索融合了圖像理解技術(shù)，從圖像的紋理、形狀、色彩、對象的空間關(guān)系等維度分析圖像的特征，從而可以提供更加有效的檢索途徑。已經(jīng)投入運(yùn)行的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)包括：IBM公司的QBIC系統(tǒng)、Virage公司的VIR工程系統(tǒng)、MIT的Photobook系統(tǒng)、美國伊利諾斯大學(xué)的MARS系統(tǒng)等等。國內(nèi)近年來對于基于圖像顏色的檢索系統(tǒng)的研究也取得了豐碩成果，例如：Photo Navigator系統(tǒng)和Photo Engineer系統(tǒng)。而這一發(fā)展方向更加符合電子商務(wù)的智能化發(fā)展需求。可以預(yù)計(jì)，為適應(yīng)未來網(wǎng)絡(luò)化、智能化以及個性化的需要，并行檢索、分布式檢索、知識的智能檢索、知識挖掘、異構(gòu)信息整合檢索和全息檢索、自然語言檢索、跨語言信息檢索、問答系統(tǒng)、概念空間、信息融合技術(shù)等檢索技術(shù)都將在電子商務(wù)檔案管理領(lǐng)域得以應(yīng)用。屆時用戶將獲得完整、準(zhǔn)確、及時、有效的而且是簡潔、明了的商務(wù)信息。
如今，提到人工智能，相信很多人都不再像以前那樣陌生了，人工智能的產(chǎn)物已經(jīng)慢慢融入到我們的生活之中。但是這一切在二三十年前是不敢想象的。到底是什么帶來了人工智能的高速發(fā)展呢？
是算設(shè)備能力的提升。由于過去我們的機(jī)器迭代一次需要很長時間?，F(xiàn)在則不同了，如今的計(jì)算設(shè)備的能力有了很大的提升，過去要幾天完成的工作，現(xiàn)在只需幾分鐘就可以做到了。這也為人工智能進(jìn)一步的發(fā)展，特別是形成產(chǎn)業(yè)提供了很重要的支撐。
人工智能是一個內(nèi)涵非常豐富的學(xué)科，可以說，是人類對于自身世界的認(rèn)知和實(shí)踐相結(jié)合的結(jié)晶。它的發(fā)展會給人類社會帶來深刻變革，可以消除貧困、饑餓，提高人類的醫(yī)療和健康水平，提高教育質(zhì)量，改善氣候………
在我們構(gòu)建智慧城市，構(gòu)建智慧生活的時候，人工智能也起到了不可或缺的作用。
2017年6月15日，在大連舉辦的第十五屆“中國國際軟件和信息服務(wù)交易會”（以下簡稱軟交會）上，阿里云、微軟、華為等在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域的大咖們分享了很多關(guān)于人工智能，包括智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧制造方面的經(jīng)驗(yàn)和感受。
智慧城市 智慧生活
隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，以及人工智能的高速發(fā)展，智慧城市這個詞被越來越多的人熟知，而更加智慧的生活也離我們越來越近了。早在2004年，韓國政府就曾提出名為U-KOREA的發(fā)展戰(zhàn)略，旨在建造更加智能、智慧的城市。
2016年10月在杭州舉辦的“云棲大會”上，杭州市政府公布了一個“瘋狂”的計(jì)劃：為杭州安裝一個人工智能中樞――杭州城市數(shù)據(jù)大腦。
城市大腦的內(nèi)核采用阿里云ET人工智能技術(shù)，可以對整個城市進(jìn)行全局實(shí)時分析，自動調(diào)配公共資源，修正城市運(yùn)行中的Bug。城市大腦項(xiàng)目的第一步，是將交通、能源、供水等基礎(chǔ)設(shè)施全部數(shù)據(jù)化，連接散落在城市各個單元的數(shù)據(jù)資源，打通城市“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。
而阿里云的“野心”不止于此，在ET城市大腦之后，阿里云還致力于研究ET醫(yī)療大腦、ET工業(yè)大腦，以及ET環(huán)境大腦等，想要為實(shí)現(xiàn)全行業(yè)智能化做出自己的一份貢獻(xiàn)。
構(gòu)建智慧城市的核心推動力就是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，以及物聯(lián)網(wǎng)。就像前文提到的那樣，如果沒有云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的支持，想要實(shí)現(xiàn)智慧城市的理念是不可能的，因?yàn)橹腔鄢鞘袑τ诩夹g(shù)的要求很高。這里談到的技術(shù)不僅僅包含對硬件的要求，還有對于軟件的要求，以及網(wǎng)絡(luò)的要求。這些綜合因素的提升才帶來了現(xiàn)在的“萬物智聯(lián)”。
智慧交通解決城市擁堵
現(xiàn)如今，在中國的馬路上，尤其是一些大城市的十字路口，除了一些特殊的時期，我們已經(jīng)很難看到指揮交通的交警了，這是智慧交通帶來的結(jié)果。通過布置在各個路口的監(jiān)控?cái)z像頭，集合了物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)，通過機(jī)器設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能的交通指揮，以及管控。
智慧交通是在智能交通（簡稱ITS）的基礎(chǔ)上，在交通領(lǐng)域中充分運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、自動控制、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，通過高新技術(shù)匯集交通信息，對交通管理、交通運(yùn)輸、公眾出行等交通領(lǐng)域全方面，以及交通建設(shè)管理全過程進(jìn)行管控支撐，使交通系統(tǒng)在區(qū)域、城市甚至更大的時空范圍具備感知、互聯(lián)、分析、預(yù)測、控制等能力，以充分保障交通安全，發(fā)揮交通基礎(chǔ)設(shè)施效能，提升交通系統(tǒng)運(yùn)行效率和管理水平，為通暢的公眾出行和可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展服務(wù)。
智慧交通是在整個交通運(yùn)輸領(lǐng)域充分利用物聯(lián)網(wǎng)、空間感知、云計(jì)算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，綜合運(yùn)用交通科學(xué)、系統(tǒng)方法、人工智能、知識挖掘等理論與工具，以全面感知、深度融合、主動服務(wù)、科學(xué)決策為目標(biāo)，通過建設(shè)實(shí)時的動態(tài)信息服務(wù)體系，深度挖掘交通運(yùn)輸相關(guān)數(shù)據(jù)，形成問題分析模型，實(shí)現(xiàn)行業(yè)資源配置優(yōu)化能力、公共決策能力、行業(yè)管理能力、公眾服務(wù)能力的提升，推動交通運(yùn)輸更安全、更高效、更便捷、更經(jīng)濟(jì)、更環(huán)保、更舒適的運(yùn)行和發(fā)展，帶動交通運(yùn)輸相關(guān)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、升級，最終有效解決城市擁堵問題。
而智慧交通的體現(xiàn)不僅僅是在這些宏觀的對于城市交通的管控，其實(shí)在我們身邊就隨處可見，比如摩拜、ofo等共享單車，它們也是智慧交通的產(chǎn)物。摩拜、ofo的成功也基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，摩拜通過GPS定位，以及“魔方”系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對單車淤積（即在一個時間內(nèi)，一個地點(diǎn)出現(xiàn)大量閑置單車）的預(yù)測，從而進(jìn)行智能疏導(dǎo)（即通過紅包獎勵制度讓用戶幫助疏導(dǎo)單車），以及人工疏導(dǎo)。同時摩拜、ofo的成功也很好地緩解了城市交通擁堵，讓更多的人愿意使用自行車作為出行工具。
智慧醫(yī)療解決看病難題
智慧醫(yī)療是最近興起的專有醫(yī)療名詞，通過打造健康檔案區(qū)域醫(yī)療信息平臺，利用最先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動，逐步達(dá)到信息化。
隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，以及人工智能等核心技術(shù)的發(fā)展，智慧醫(yī)療這個詞也漸漸被更多人所熟知。而智慧醫(yī)療這個詞現(xiàn)在也不僅僅是只能在實(shí)驗(yàn)室里應(yīng)用在小白鼠身上的研究階段的技術(shù)了，越來越多的高科技的人工智能醫(yī)療設(shè)備被應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)治療之中。
在此次軟交會上。來自杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)院的神經(jīng)生物學(xué)教授米格爾?尼科萊利斯分享了一個來自巴西的例子。
2014年巴西舉辦足球世界杯，開幕式有這樣一個特殊的內(nèi)容：是一個已經(jīng)癱瘓十年的小孩穿上一套用腦部來控制的機(jī)器“外骨骼”，恢復(fù)了行走的能力，從而讓他在世界杯開幕式上走進(jìn)球場并完成開球。這一機(jī)器“外骨骼”主要是集中在他的下肢，大腦成為一個主導(dǎo)者，實(shí)現(xiàn)人腦和機(jī)器對話，人腦和機(jī)器成為一個完整的整體，這樣人就可以走路，除此之外機(jī)器外骨骼與大腦之間還形成了一個良好的回應(yīng)系統(tǒng)，項(xiàng)目組稱這套機(jī)器外骨骼為“機(jī)械戰(zhàn)甲”?，F(xiàn)在，項(xiàng)目組還擁有諸多的合作者，而這些合作者來自世界各地。同時，項(xiàng)目組還成立了全球第一個神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室，實(shí)驗(yàn)室分布在全球多個地點(diǎn)，包括美國、巴西等，各地的實(shí)驗(yàn)室在技術(shù)上是共享和互通的，在腦機(jī)對接研究方面是同步進(jìn)行的。因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)需要神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)的共同合作來實(shí)現(xiàn)。
“病人可以穿上‘機(jī)械戰(zhàn)甲’，電腦的CPU就在頭甲里面，可以把腦部的信號傳遞給其他部位，腳部的感知行為可以傳遞回大腦，可以感知地面壓力等各方面信息。我們稱之為共享控制。人會有不同的想法，想走路或想轉(zhuǎn)彎，這是由大腦做的決定，下肢的一些機(jī)器設(shè)備是聽從大腦的指揮。它們具備非常復(fù)雜和微妙的功能。這是依據(jù)非常細(xì)致的計(jì)算功能來實(shí)現(xiàn)的。我們選了8個病人，他們有不同時間長度的癱瘓歷史。我們想讓他們動起來，同時又不想讓他們感到無感知的恐懼感。我們給他們裝上機(jī)器外骨骼，讓他們經(jīng)歷了一個循序漸進(jìn)的訓(xùn)練過程，長達(dá)7個月。”米格爾?尼科萊利斯介紹道。
而在國內(nèi)，由于國內(nèi)公共醫(yī)療管理系統(tǒng)還不太完善，醫(yī)療成本高、渠道少、覆蓋面窄等問題困擾著患者。 “效率較低的醫(yī)療體系、質(zhì)量欠佳的醫(yī)療服務(wù)、看病難且貴的就醫(yī)現(xiàn)狀”成了社會關(guān)注的主要焦點(diǎn)。大醫(yī)院人滿為患，社區(qū)醫(yī)院卻無人問津，病人就診手續(xù)繁瑣等問題都是由于醫(yī)療信息不暢、醫(yī)療資源兩極化、醫(yī)療監(jiān)督機(jī)制不全等原因?qū)е?，已?jīng)影響到人們的生活。所以，我們需要建立一套智慧的醫(yī)療信息網(wǎng)絡(luò)平臺體系，使患者用較短的等療時間、支付基本的醫(yī)療費(fèi)用，就可以享受安全、便利、優(yōu)質(zhì)的診療服務(wù)，從根本上解決“看病難、看病貴”等問題，真正做到“人人健康，健康人人”?！叭斯ぶ悄?醫(yī)療”給人口基數(shù)大、醫(yī)療資源相對不足、醫(yī)療資源分布不均衡的中國醫(yī)療事業(yè)帶來了福音。由阿里云研究開發(fā)的ET醫(yī)療大腦，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算，以及人工智能的基礎(chǔ)之上，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療診斷準(zhǔn)確率80%以上，而在此之前，醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確率只有70%左右。
而聯(lián)想也早在2013年就開始了他們在醫(yī)療領(lǐng)域的布局，與溫州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院成功合作。北京聯(lián)想智慧醫(yī)療信息技術(shù)有限公司的創(chuàng)業(yè)成功也標(biāo)志著聯(lián)想成功在智慧醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了重要突破。
現(xiàn)在，越來越多的新技術(shù)被應(yīng)用到了智慧醫(yī)療之中，也有越來越多的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)公司涉足醫(yī)療行業(yè)，這也有力地推動了智慧醫(yī)療的發(fā)展。比如，前不久萬達(dá)與IBM合作，正式進(jìn)軍醫(yī)療行業(yè)，致力于提高醫(yī)療和養(yǎng)老的服務(wù)效率與質(zhì)量。
如今，智慧醫(yī)療已經(jīng)不僅僅是紙上談兵，越來越多的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，以及人工智能等技術(shù)被應(yīng)用到了醫(yī)療行業(yè)中。筆者相信，未來，我們真正可以實(shí)現(xiàn)足不出戶就能享受到三甲大醫(yī)院高水平醫(yī)生的服務(wù)，真正解決“看病難”的問題。
未來，智慧醫(yī)療不僅僅能解決 “看病難，看病貴”的問題，還能給我們帶來整套的健康管理系統(tǒng)，能讓我們隨時隨地掌控自己的健康，通過將包括遺傳基因、過往病史、歷史病例在內(nèi)的多種數(shù)據(jù)整合到云平臺上，為每個人提供自己的私人隨身醫(yī)生、健康顧問，在為醫(yī)院提供及時的診療幫助的同時，還能為我們預(yù)防疾病、O督健康做出貢獻(xiàn)，并最終實(shí)現(xiàn)每個人都有一個專屬于自己的隨身私人健康管理員，這也是智慧醫(yī)療最終將實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)之一。
從制造到“智造”
人工智能的應(yīng)用不僅僅是在醫(yī)療行業(yè)，在制造業(yè)也有很多的應(yīng)用。過去，工廠的一條流水線可能需要幾十個，甚至上百個工人來進(jìn)行操作。而現(xiàn)在，同一條流水線，制造同樣的東西，可能只需要幾個人來進(jìn)行操作、監(jiān)管就可以了。這一切的轉(zhuǎn)變也是因?yàn)槿斯ぶ悄艿耐苿印６蚁啾戎?，一條智能化的流水線的錯誤率也要比過去非智能化的流水線低得多。
在“智造”這個領(lǐng)域，也有很多國內(nèi)外的大公司涉足，比如阿里云、西門子、SAP。由阿里云開發(fā)、研究的ET工業(yè)大腦，可以實(shí)現(xiàn)對車間工藝、濕度、空氣，甚至是流水線上各個齒輪之間溫度的準(zhǔn)確監(jiān)控，從而提升產(chǎn)品的良品率，進(jìn)一步提高企業(yè)的效率和收益。拿一個年利潤百億元的公司來說，使用ET工業(yè)大腦以后，可以實(shí)現(xiàn)年利潤提升1億元。
在此次軟交會上，來自大連的本土企業(yè)――大連天翼信息科技有限公司（以下簡稱天翼）也分享了他們在智能制造領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)。
天翼公司是“工業(yè)4.0”“中國制造2025”大連工業(yè)軟件領(lǐng)域的核心企業(yè)，始建于1998年。在2016年授權(quán)為用友首批智能制造戰(zhàn)略合作伙伴。天翼智能解決方案全面涵蓋了智能研發(fā)、智能計(jì)劃、智能生產(chǎn)、智能倉儲、智能物流等生產(chǎn)過程的業(yè)務(wù)協(xié)作和監(jiān)管控制，致力于幫助中國制造走向精益化、敏捷化和智能化。
天翼在智能研發(fā)領(lǐng)域，主要實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)制造一體化；在智能計(jì)劃領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)有限能力排產(chǎn)，基于有限資源，將企業(yè)的生產(chǎn)需求、資源能力、工作日歷等生產(chǎn)中的真實(shí)情況全盤考慮，實(shí)現(xiàn)資源利用率最大化，生產(chǎn)任務(wù)延遲最小；在智能生產(chǎn)領(lǐng)域，天翼執(zhí)行MES系統(tǒng)，有效加強(qiáng)MRP計(jì)劃的執(zhí)行能力，實(shí)現(xiàn)MRP計(jì)劃和車間作業(yè)現(xiàn)場控制，并通過執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行連接。其中，現(xiàn)場控制包括機(jī)臺工位的任務(wù)分配、DNC/PLC控制、數(shù)據(jù)采集器、條形碼、各種計(jì)量和檢測儀器、機(jī)械手等。MES系統(tǒng)還設(shè)置了必要的接口，與生產(chǎn)現(xiàn)場的控制設(shè)施實(shí)現(xiàn)全方位對接。
在智能倉儲領(lǐng)域，天翼的倉儲條碼管理系統(tǒng)將條碼技術(shù)、手持智能終端、無線網(wǎng)絡(luò)，以及實(shí)時數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)應(yīng)用到倉庫作業(yè)各個環(huán)節(jié)管理當(dāng)中，不僅實(shí)現(xiàn)了倉庫貨品的先進(jìn)先出，還能使倉庫貨品的出庫、入庫、盤點(diǎn)等操作直接通過條碼掃描槍來完成，很大程度上減輕了倉庫工作人員的壓力，提高了管理水平、效率和精細(xì)化程度。
關(guān)鍵詞：人工智能 心血管 超聲
大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)模式的重要特征。在這種醫(yī)療模式下，要求醫(yī)療人員在確?；颊甙踩徒】档耐瑫r追求效率的最大化[1]。對于高分辨率的醫(yī)學(xué)影像成像，集中體現(xiàn)在醫(yī)務(wù)人員快速、準(zhǔn)確、有效地解釋影像數(shù)據(jù)（包括肉眼可見和不可見），挖掘利于診斷和治療的有用信息。在此背景下，人工智能（artificial intelligence,AI）應(yīng)運(yùn)而生，它為促進(jìn)圖像采集、測量、報(bào)告和隨后的臨床路徑以及影像和臨床數(shù)據(jù)的整合提供了有效手段[2]。心血管影像的精確性成為AI臨床應(yīng)用中的主要領(lǐng)域之一，本文對此作一綜述。
1 人工智能及其在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用
AI是一個廣義的術(shù)語，指的是機(jī)器或計(jì)算程序執(zhí)行具有人類智能特征的任務(wù)的能力，如模式識別和解決問題的能力等。AI可以通過彌補(bǔ)人類智能，使現(xiàn)有醫(yī)療診斷和預(yù)后價值最大化，同時使醫(yī)師負(fù)擔(dān)最小化，從而顯著改善健康診療過程和結(jié)果。AI在臨床實(shí)踐中的應(yīng)用預(yù)示著醫(yī)學(xué)領(lǐng)域一個更為劇烈變化時代的到來，在影像學(xué)方面尤其如此。一項(xiàng)通過分析科學(xué)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫的研究[3]發(fā)現(xiàn)，目前AI在醫(yī)學(xué)的研究領(lǐng)域主要集中在大數(shù)據(jù)分析、腦卒中康復(fù)、心臟手術(shù)和醫(yī)療診斷和預(yù)后預(yù)測等方面。其中，用于醫(yī)學(xué)診斷、預(yù)后預(yù)測和分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)是主要熱點(diǎn)，占所有文獻(xiàn)的26%；而未來最引人關(guān)注的研究主題是基于AI的微創(chuàng)手術(shù)。然而，關(guān)于AI數(shù)據(jù)管理、模型可靠性、模型臨床效用驗(yàn)證等問題尚未進(jìn)行廣泛研究。
2 人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)法
大數(shù)據(jù)是一個經(jīng)常用來描述大量收集數(shù)據(jù)的術(shù)語，如來自大型生物信息庫的基因組數(shù)據(jù)、電子健康記錄檔案和大型研究隊(duì)列數(shù)據(jù)以及影像學(xué)掃描數(shù)據(jù)等。AI系統(tǒng)通過識別和提取一組觀測數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集）的模式來自主獲取知識的過程稱為機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning,ML）。ML是人工智能的一個組成部分，描述為計(jì)算機(jī)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的過程，并在沒有事先知識的情況下執(zhí)行預(yù)定的任務(wù)[4]。機(jī)器學(xué)習(xí)可以進(jìn)一步分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，這取決于用于學(xué)習(xí)的樣本是否完全標(biāo)記、部分標(biāo)記或未標(biāo)記。ML的典型例子是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后者基于人類大腦的神經(jīng)元及其連接，神經(jīng)元之間的相互依賴關(guān)系反映出不同的權(quán)重，每個神經(jīng)元接受多個輸入，所有的輸入一起決定了神經(jīng)元的激活。通過樣本訓(xùn)練找到這些合適權(quán)重的過程就是學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)過程的復(fù)雜性和所需的樣本量隨著神經(jīng)元數(shù)量的增加而增加。由于計(jì)算能力和樣本大小的限制，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的成功依賴于從原始樣本中手工提取特征來減少神經(jīng)元的數(shù)量。為了解決這一問題，人們提出了深度學(xué)習(xí)的方法，即自動學(xué)習(xí)代表性的樣本。深度學(xué)習(xí)是指一種特別強(qiáng)大的ML方法，它利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類的認(rèn)知，常用于影像模式識別和分類。
模型訓(xùn)練是所有ML類型的共同過程，它是利用模型分析所提供的數(shù)據(jù)中的各種特性來學(xué)習(xí)如何生成輸出標(biāo)簽的過程[5]。如在超聲心動圖中，一個模型可以分析各種特征，如左心室壁厚度和左心室射血分?jǐn)?shù)，以確定患者是否具有特定的條件。然而，在分析中包含不相關(guān)的特征可能會導(dǎo)致模型過度擬合，從而在呈現(xiàn)新數(shù)據(jù)集時降低其準(zhǔn)確性。這強(qiáng)調(diào)了擁有一個能夠代表總體的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的重要性。數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對于最終ML模型的質(zhì)量至關(guān)重要。盡管ML算法可以使用小數(shù)據(jù)集或大數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，但大數(shù)據(jù)集可以最大限度地提高訓(xùn)練算法的內(nèi)部和外部有效性，降低過度擬合的風(fēng)險(xiǎn)。正確模型的選擇通常取決于操作員的專業(yè)知識、數(shù)據(jù)集的性質(zhì)和最終人工智能系統(tǒng)的目的。
3 人工智能在心血管超聲的應(yīng)用
心血管成像領(lǐng)域，包括超聲心動圖、心臟計(jì)算機(jī)斷層掃描、心臟磁共振成像和核成像，具有復(fù)雜的成像技術(shù)和高容量的成像數(shù)據(jù)，處于精準(zhǔn)心臟病學(xué)革命的前沿。然而，在基于AI的臨床轉(zhuǎn)化方法中，心血管成像一直落后于腫瘤學(xué)等其他領(lǐng)域。人工智能在超聲心動圖中的應(yīng)用包括自動心室定量和射血分?jǐn)?shù)計(jì)算、應(yīng)變測量和瓣膜形態(tài)及功能評估以及ML在心臟疾病自動診斷中的應(yīng)用。
3.1 心室定量和EF自動化。
自動心室量化和EF計(jì)算的算法旨在提供準(zhǔn)確、快速和可重復(fù)的心尖視圖分類、解剖標(biāo)志檢測、心室壁分割和心內(nèi)膜跟蹤。有研究[6]比較了AI軟件自動測量（AutoEF）和手工追蹤雙平面Simpson法測量左室EF的準(zhǔn)確性，并與心臟MRI進(jìn)行了比較。結(jié)果表明AutoEF與手動雙平面Simpson法測得的EF相關(guān)性較好，且與MRI相關(guān)性良好，但AutoEF低估了左室舒張末期容積（EDV）和收縮期末期容積（ESV）。此外，在不同切面，測量的準(zhǔn)確性存在差異，以胸骨旁長軸切面的準(zhǔn)確性最高，達(dá)96%，而在心尖切面時整體精度降低（84%）。腔室定量和左室EF測量的中位數(shù)絕對偏差在15%～17%，其中ESV的絕對偏差最小；左房容積和左室EDV被高估。
3.2 心肌運(yùn)動和應(yīng)變測量。
Kusunose等[7]研究發(fā)現(xiàn)與傳統(tǒng)二維超聲心動圖相比，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可更好的檢測區(qū)域壁運(yùn)動異常并區(qū)分冠狀動脈梗死區(qū)域。Cikes等[8]利用復(fù)雜超聲心動圖數(shù)據(jù)（整個心動周期的左室容積和變形數(shù)據(jù)，而不是單個數(shù)據(jù)點(diǎn)）和臨床參數(shù)的ML算法識別心衰并對心臟再同步化治療的反應(yīng)進(jìn)行評估，證實(shí)通過整合臨床參數(shù)和全心周期成像數(shù)據(jù)，無監(jiān)督的ML可以為表型異質(zhì)性心力衰竭隊(duì)列提供一個有臨床意義的分類，并可能有助于優(yōu)化特定治療的反應(yīng)率。另有研究證實(shí)[9-10],ML算法有助于區(qū)分縮窄性心包炎、限制性心肌病以及肥厚性心肌的重塑。Zhang等[11]采用AI軟件和手工勾畫對左室心肌的縱向應(yīng)變進(jìn)行了比較研究。發(fā)現(xiàn)AI自動測量的心肌全局縱向應(yīng)變與手動應(yīng)變變化最?。ń^對值為1.4%～1.6%）。
3.3 心臟瓣膜評估。
有學(xué)者[12]采用AI軟件對二尖瓣幾何形狀進(jìn)行測量，測量參數(shù)包括二尖瓣環(huán)面積、瓣環(huán)高度和寬度、瓣葉連合間距、前后葉長度等。發(fā)現(xiàn)相對于常規(guī)超聲心動圖，所有評估的成像參數(shù)均獲得了更好的觀察者間一致性，而且所花費(fèi)的時間明顯較少。Prihadi等[13]研究證實(shí)，經(jīng)食管超聲心動圖AI軟件能夠精確地對主動脈瓣結(jié)構(gòu)以及冠狀動脈開口進(jìn)行測量和定位，且與多層螺旋CT的測量結(jié)果具有良好的相關(guān)性。
4 展望
在海量醫(yī)學(xué)信息和影像數(shù)字化日益積累的現(xiàn)代醫(yī)學(xué)時代，AI和ML為疾病診斷和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等問題提供了新的解決方案。通過AI對超聲心動圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測、建模和精確分析，可以幫助超聲醫(yī)師快速、準(zhǔn)確地處理大量心臟超聲影像學(xué)數(shù)據(jù)，既有利于應(yīng)對當(dāng)前醫(yī)療信息數(shù)量的急劇增長，又有利于提高處理數(shù)據(jù)信息的能力。未來，針對AI的研究應(yīng)關(guān)注超聲圖像數(shù)據(jù)特征定義及其提取方法的標(biāo)準(zhǔn)化，以確保可推廣性和可再現(xiàn)性，促進(jìn)AI向更加個性化的醫(yī)療模式轉(zhuǎn)變。此外，AI系統(tǒng)與遠(yuǎn)程醫(yī)療等軟件的集成，將使智能心臟超聲診斷系統(tǒng)滲透到資源消耗負(fù)擔(dān)最繁重的地區(qū)，提高經(jīng)濟(jì)效益。
參考文獻(xiàn)
[1]Oikonomou EK,Siddique M,Antoniades C.Artificial intelligence in medical imaging:A radiomic guide to precision phenotyping of cardiovascular disease[J].Cardiovasc Res,2020,Feb 24;cvaa021.
[2]Dey D,Slomka PJ,Leeson P,et al.Artificial Intelligence in Cardiovascular Imaging:JACC State-of-the-Art Review[J].J Am Coll Cardiol,2019,73(11):1317-1335.
[3]Tran BX,Latkin CA,Vu GT,et al.The Current Research Landscape of the Application of Artificial Intelligence in Managing Cerebrovascular and Heart Diseases:A Bibliometric and Content Analysis[J].Int J Environ Res Public Health,2019,16(15):2699.
[4]Gandhi S,Mosleh W,Shen J,et al.Automation,machine learning,and artificial intelligence in echocardiography:A brave new world[J].Echocardiography,2018,35(9):1402-1418.
[5]Alsharqi M,Woodward WJ,Mumith JA,et al.Artificial intelligence and echocardiography[J].Echo Res Pract,2018,5(4):R115-R125.
[6]Xu B,KocyigitD,Grimm R,et al.Applications of artificial intelligence in multimodality cardiovascular imaging:A state-of-theart review[J].Prog Cardiovasc Dis,2020,19;S0033-0620(20)30060-8.
[7]Kusunose K,Abe T,Haga A,et al.A Deep Learning Approach for Assessment of Regional Wall Motion Abnormality From Echocardiographic Images[J].JACC Cardiovasc Imaging,2020,13(2 Pt 1):374-381.
[8]Cikes M,Sanchez-Martinez S,Claggett B,et al.Machine learningbased phenogrouping in heart failure to identify responders to cardiac resynchronization therapy[J].Eur J Heart Fail,2019,21(1):74-85.
[9]Narula S,Shameer K,Salem Omar AM,et al.Machine-Learning Algorithms to Automate Morphological and Functional Assessments in 2D Echocardiography[J].J Am Coll Cardiol,2016,68(21):2287-2295.
[10]Sengupta PP,Huang YM,Bansal M,et al.Cognitive machine-learning algorithm for cardiac imaging:a pilot study for differentiating constrictive pericarditis from restrictive cardiomyopathy[J].Circ Cardiovasc Imaging 2016,9(6):e004330.
[11]Zhang J,Gajjala S,Agrawal P,et al.Fully automated echocardiogram interpretation in clinical practice[J].Circulation,2018,138(16):1623-1635.
2020年上半年新舊動能轉(zhuǎn)換工作總結(jié)
今年以來，泰山區(qū)認(rèn)真落實(shí)市工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展大會精神，全面落實(shí)區(qū)委十三屆九次全會精神，深入推進(jìn)區(qū)委《關(guān)于推進(jìn)新舊動能轉(zhuǎn)換重大工程的實(shí)施意見》確定的重點(diǎn)任務(wù)落地，加快實(shí)施新舊動能轉(zhuǎn)換重大工程，全面提升發(fā)展質(zhì)量和效益，，全力實(shí)施工業(yè)興區(qū)戰(zhàn)略，大力培育和集聚區(qū)域發(fā)展新動能，全力推進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，各項(xiàng)工作取得新成效。
一、新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)
山東厚豐汽車散熱器有限公司汽車?yán)鋮s模塊機(jī)器人沖壓/焊接生產(chǎn)線技術(shù)改造項(xiàng)目獲得省級第二批“現(xiàn)代優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群+人工智能”試點(diǎn)示范企業(yè)及項(xiàng)目。堅(jiān)持項(xiàng)目導(dǎo)向，把產(chǎn)業(yè)發(fā)展落實(shí)到具體項(xiàng)目上。依托泰山信息科技“泰山office”研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目，積極引領(lǐng)企業(yè)研發(fā)高端軟件產(chǎn)品，構(gòu)建自主可控高端軟件，逐步實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵領(lǐng)域、重點(diǎn)行業(yè)軟件系統(tǒng)國產(chǎn)化。重重點(diǎn)培育思科賽德全國煤礦專用地震監(jiān)測臺網(wǎng)、融通電子基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧云校園服務(wù)平臺、國際文化大數(shù)據(jù)（泰山）產(chǎn)業(yè)城，大通前沿精細(xì)化軍事管理平臺研發(fā)等項(xiàng)目，日常做好項(xiàng)目調(diào)度和服務(wù)，集聚要素資源，確保項(xiàng)目早建成早投產(chǎn)。以項(xiàng)目建設(shè)帶動企業(yè)培植，重點(diǎn)做好信息科技智安園區(qū)監(jiān)測預(yù)警應(yīng)急一體化管控平臺，山東海天智能腦機(jī)接口康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，泰安泰山機(jī)電物資有限公司泰山智能制造供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺的項(xiàng)目建設(shè)工作，鼓勵企業(yè)做大做強(qiáng)。
二、高端裝備和智能制造產(chǎn)業(yè)
深入貫徹落實(shí)《中國制造2025》發(fā)展戰(zhàn)略，堅(jiān)持把培育和發(fā)展高端裝備和智能制造產(chǎn)業(yè)作為工業(yè)新舊動能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，把握“創(chuàng)新驅(qū)動、跨界融合、示范引領(lǐng)、協(xié)同推進(jìn)”四大原則，大力培育科技含量高、經(jīng)濟(jì)效益好、資源消耗低、環(huán)境污染少的高端裝備和智能制造業(yè)，引領(lǐng)全區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級?！疤┥街窃臁背尸F(xiàn)出蓬勃發(fā)展的良好局面，已成為我區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。6月8日，國家先進(jìn)印染技術(shù)創(chuàng)新中心獲工信部批復(fù)組建，這是我區(qū)新舊動能轉(zhuǎn)換重大工程的又一標(biāo)志性成果。康平納集團(tuán)筒子紗自動化染色智能制造技術(shù)與裝備入選世界智能制造大會“中國智能制造十大科技進(jìn)展”，其“筒子紗染色智能工廠”列入國家首批智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目；海天智能榮獲省人工智能領(lǐng)軍企業(yè)，其“智能康復(fù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化及醫(yī)聯(lián)體康復(fù)中心示范綜合體項(xiàng)目”列入工信部人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合創(chuàng)新項(xiàng)目；普瑞特機(jī)械制造股份有限公司智能化生產(chǎn)制造車間等3個項(xiàng)目被列入省智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目；厚豐汽車散熱器汽車?yán)鋮s模塊機(jī)器人沖壓/焊接生產(chǎn)線技術(shù)改造等3個項(xiàng)目列入省級“現(xiàn)代優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群+人工智能”試點(diǎn)示范企業(yè)及項(xiàng)目。
三、新材料產(chǎn)業(yè)
魯普耐特集團(tuán)參與制定了國家標(biāo)準(zhǔn) 9 項(xiàng)；主持制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) 22項(xiàng)，是繩網(wǎng)國家標(biāo)準(zhǔn)的編制單位，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的主編單位。申報(bào)各類專利 300 余項(xiàng)，其中，授權(quán)發(fā)明專利 7 項(xiàng)，實(shí)用新型 39 項(xiàng)，2019 年申報(bào)發(fā)明專利 41 項(xiàng)。是行業(yè)內(nèi)參與國家標(biāo)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定數(shù)量最多的單位，知識產(chǎn)權(quán)專利擁有最多的單位。魯普耐特集團(tuán)申請承擔(dān)國家及地方級科研項(xiàng)目，解決新材料繩網(wǎng)在海洋工程、深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖、航空航天、軍事國防等領(lǐng)域的綜合利用方面的難題，并深入繩網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游新材料的研究，開發(fā)新的生產(chǎn)技術(shù)工藝，并為企業(yè)發(fā)展提供技術(shù)支持和保障，并在國內(nèi)外期刊上發(fā)表相關(guān)文獻(xiàn)、專利，增加企業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)競爭力。
四、紡織服裝產(chǎn)業(yè)。
積極推進(jìn)科技創(chuàng)新，全力打造科技型企業(yè)。岱銀集團(tuán)、康平納集團(tuán)已建立省級企業(yè)技術(shù)中心、省級工業(yè)設(shè)計(jì)中心和山東省院士專家工作站三大省級研發(fā)平臺。致力于全產(chǎn)業(yè)鏈的新產(chǎn)品開發(fā)，打造核心競爭力?？灯郊{集團(tuán)以國家科技進(jìn)步一等獎成果為技術(shù)基礎(chǔ),在康平納本部建設(shè)年產(chǎn)2萬噸標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)制智能染色示范工廠，與傳統(tǒng)染色相比，染色一次合格率由70%提高到98%以上，提高生產(chǎn)效率28%，節(jié)約用工80%；與《印染行業(yè)規(guī)范條件（2017版）》明確指標(biāo)相比，噸紗節(jié)水70%、減少污水排放68%、綜合能耗降低45%。被列入國家首批智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目、《中國制造2025》2017年度重大標(biāo)志性項(xiàng)目、山東省新舊動能轉(zhuǎn)換重點(diǎn)項(xiàng)目，榮獲2018年中國工業(yè)大獎。岱銀集團(tuán)大力實(shí)施品牌創(chuàng)新，已擁有“岱銀”和“雷諾”兩個“山東省著名商標(biāo)”，旗下的“岱銀”牌棉紗、牛仔布、毛呢以及“雷諾”服裝四個產(chǎn)品均憑借優(yōu)異的品質(zhì)，獲得了“山東省名牌產(chǎn)品”稱號。“雷諾”服飾榮膺“中國馳名商標(biāo)”、“中國最具影響力商務(wù)休閑品牌”、“中國服裝招標(biāo)采購高端定制品牌”等殊榮，在各大中城市建立了100多家銷售網(wǎng)點(diǎn)，并成為全國200多家企事業(yè)單位的服裝采購優(yōu)秀供應(yīng)商?！袄字Z”服飾還在美國成立貿(mào)易公司進(jìn)行自主品牌銷信，品牌銷售網(wǎng)絡(luò)已覆蓋美國、加拿大的20多個城市，已成為當(dāng)前美國銷量最大的中國自主服裝品牌?？灯郊{集團(tuán)擁有國家認(rèn)定企業(yè)技術(shù)中心、重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、院士工作站、工業(yè)設(shè)計(jì)中心等國家省部級研發(fā)機(jī)構(gòu)，先后承擔(dān)完成國家863計(jì)劃、科技支撐計(jì)劃、智能制造專項(xiàng)等國家省部級科研項(xiàng)目80余項(xiàng)，榮獲國家省部級科技進(jìn)步獎11項(xiàng)，其中“筒子紗數(shù)字化自動染色成套技術(shù)與裝備”榮獲2014年度國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎一等獎?，F(xiàn)擁有專利技術(shù)150余項(xiàng)，其中授權(quán)發(fā)明專利31項(xiàng)（其中，歐洲授權(quán)發(fā)明3項(xiàng)），參與制定國家、行業(yè)、企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)30項(xiàng)?？灯郊{集團(tuán)實(shí)現(xiàn)了筒子紗染色從手工機(jī)械化、單機(jī)自動化到全流程數(shù)字化、系統(tǒng)自動化的跨越，使我國成為世界首家突破全流程自動化染色技術(shù)并實(shí)現(xiàn)工程化應(yīng)用的國家。發(fā)展智能化生產(chǎn)，推進(jìn)服裝紡織全球高級定制。
關(guān)鍵詞造船企業(yè)；安全管理；物聯(lián)網(wǎng)
0引言
造船行業(yè)是資金、技術(shù)、人員、工種密集型行業(yè)，涉及機(jī)械切割、裝配、氣割、焊接、電氣、起重、沖砂、油漆等十多個工種類型，高空、臨邊、密閉空間、立體交叉、水陸交通等多種空間作業(yè)類型，火災(zāi)、爆炸、觸電、高處墜落、物體打擊、機(jī)械傷害、起重傷害等安全事故頻發(fā)［1］，安全管理形勢十分嚴(yán)峻。梁文艷［2］指出：智能化是船舶行業(yè)發(fā)展的必然趨勢，作為船舶行業(yè)的重要組成部分，安全管理也必然要走向智能化。物聯(lián)網(wǎng)融合了各種現(xiàn)代化感知技術(shù)、信息技術(shù)、智能控制技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)人、物、環(huán)境之間高效信息交互［3］，是現(xiàn)代社會智能化應(yīng)用的典型代表，為造船行業(yè)安全管理智能化升級指明了方向。2016年3月，國務(wù)院的《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》明確提出“廣泛開展物聯(lián)網(wǎng)集成應(yīng)用和模式創(chuàng)新，豐富物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)”。探究物聯(lián)網(wǎng)在造船行業(yè)的應(yīng)用對推動產(chǎn)業(yè)升級，助力“中國制造2025”具有積極作用。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用對提高整個造船行業(yè)安全管理水平具有重大意義。
1物聯(lián)網(wǎng)介紹
物聯(lián)網(wǎng)，最早可追溯到1991年劍橋大學(xué)科學(xué)家研制的“咖啡壺觀測系統(tǒng)”。1995年，比爾蓋茨在他的《未來之路》中提出了構(gòu)想。1998年，美國麻省理工學(xué)院的凱文艾什頓首次提出物聯(lián)網(wǎng)的概念，并將其定義為：把所有物品通過射頻識別（RadioFrequencyIDentification，RFID）等信息傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)連接起來，實(shí)現(xiàn)智能化識別和管理。2005年，國際電信聯(lián)盟（InternationalTelecommunica－tionsUnion，ITU）《ITU互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告2005：物聯(lián)網(wǎng)》，正式提出“物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings，IoT）”這一概念，并將其擴(kuò)展為：未來廣泛應(yīng)用RFID技術(shù)、傳感器技術(shù)、納米技術(shù)與智能嵌入的物聯(lián)網(wǎng)將無處不在，能夠使萬物通過互聯(lián)網(wǎng)主動進(jìn)行數(shù)據(jù)交換［4］。2010年3月，物聯(lián)網(wǎng)被正式寫進(jìn)政府工作報(bào)告，引起中國廣泛關(guān)注。當(dāng)下物聯(lián)網(wǎng)一般指按照約定的協(xié)議，通過RFID裝置、傳感器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等傳感設(shè)備將網(wǎng)絡(luò)連接起來，進(jìn)行信息通信和交換，以實(shí)現(xiàn)智能化實(shí)時自動識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理［5］。物聯(lián)網(wǎng)主要架構(gòu)有感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。感知層是物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)層，通過各種RFID、傳感器、生物識別、圖像識別、嵌入式智能模塊、可穿戴設(shè)備等裝置識別感知對象，收集靜態(tài)、動態(tài)屬性信息后傳輸給網(wǎng)絡(luò)層。網(wǎng)絡(luò)層是物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)和中樞，它又可以細(xì)分為傳輸層和處理層。傳輸層利用ZigBee、Blue－tooth、Wi－Fi、WLAN、2／3／4／5G等無線網(wǎng)絡(luò)、光線通信網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)以太網(wǎng)等有線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至處理層。處理層運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)手段對海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行存儲、挖掘，做出智能化決策，并將處理結(jié)果通過傳輸層傳輸給應(yīng)用層。應(yīng)用層是網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)與其他領(lǐng)域的融合，通過將來自網(wǎng)絡(luò)層的決策信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換和處理，指導(dǎo)相關(guān)人、機(jī)、料、系統(tǒng)等做出高效、智能化動作，實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動、機(jī)器交流，最終有機(jī)融合為智能安防系統(tǒng)、智慧醫(yī)療、智慧工廠、智慧城市等大型或超大型智能系統(tǒng)。
2造船企業(yè)安全管理物聯(lián)網(wǎng)
造船企業(yè)安全管理的難點(diǎn)主要如下：（1）現(xiàn)場工況復(fù)雜，危險(xiǎn)源繁多，作業(yè)人員難以全面掌握，難以做到事故預(yù)防。（2）作業(yè)人員、工種、分布廣泛，安全管理人員相對較少，難以全面、實(shí)時管控和預(yù)測預(yù)警。（3）造船行業(yè)安全管理信息量十分巨大，傳統(tǒng)人為的信息收集、傳遞和處理過程緩慢，甚至滯后。（4）一線員工多數(shù)文化水平不高，流動性大，不利于安全管理策略連續(xù)開展，主要依賴監(jiān)管者的業(yè)務(wù)能力和水平，個人風(fēng)格強(qiáng)烈，安全管理穩(wěn)定性差。（5）缺乏對員工工作過程的全程監(jiān)管，違章、違反勞動紀(jì)律現(xiàn)象普遍。（6）傳統(tǒng)說教式崗位、安全教育培訓(xùn)作用效果有限。（7）缺少對設(shè)備、設(shè)施關(guān)鍵部件的精細(xì)化管理，維護(hù)和檢修不及時?；谏鲜鲈颍瑐鹘y(tǒng)的造船行業(yè)安全管理模式越來越難以應(yīng)對當(dāng)下日益嚴(yán)峻的安全情勢，尋找更加全面、高效的安全管理手段迫在眉睫。根據(jù)造船企業(yè)安全管理提升的迫切需要，可建設(shè)安全管理物聯(lián)網(wǎng)（以下簡稱“船安網(wǎng)”）。文章將“船安網(wǎng)”定義為通過智能手環(huán)、智能安全帽、智能機(jī)器人等船用傳感設(shè)備對造船過程中影響安全的要素（人員、設(shè)備、設(shè)施、物料、環(huán)境）進(jìn)行全方位感知，通過企業(yè)無線、有線互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸、存儲、提取、分析以及決策，從而實(shí)現(xiàn)智能化安全管理的系統(tǒng)性監(jiān)控平臺?！按簿W(wǎng)”感知的是人員、機(jī)械、環(huán)境、設(shè)施的狀態(tài)，安全生產(chǎn)管理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)、工序、部位和指標(biāo)等，以及企業(yè)中的供配電、排水、通風(fēng)空調(diào)等保障系統(tǒng)及其他安全管理中需要注意的方面。傳輸層需要傳輸?shù)氖菍?shí)時數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等實(shí)時數(shù)據(jù)。處理層需要通過數(shù)據(jù)清洗、建模分析、數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、耦合分析、信息融合等手段處理海量數(shù)據(jù)。應(yīng)用層可實(shí)現(xiàn)安全評估、安全預(yù)警、自動控制、專家系統(tǒng)、違章預(yù)判與糾正、最優(yōu)化決策等目標(biāo)?！按簿W(wǎng)”創(chuàng)新了造船企業(yè)安全管理模式，能夠克服傳統(tǒng)安全管理的局限性，實(shí)現(xiàn)精確性、全面性、實(shí)時性、本質(zhì)安全性、穩(wěn)定性與自主性安全管理。
2．1精確性安全管理
應(yīng)用“船安網(wǎng)”的造船企業(yè)，可通過感知層精確地識別、跟蹤各安全要素的靜態(tài)和動態(tài)信息。精確識別是“船安網(wǎng)”高效安全管理的基礎(chǔ)。
2．2全面性安全管理
由于感知層設(shè)備裝置將各個安全生產(chǎn)要素的所有重要信息都轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)信息傳入網(wǎng)絡(luò)，并24h工作，全過程不間斷，傳入通過云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)等手段進(jìn)行分析、處理，“船安網(wǎng)”可全面掌控所有接入網(wǎng)絡(luò)生產(chǎn)要素的各種狀態(tài)信息。
2．3實(shí)時性安全管理
實(shí)時性有兩方面的體現(xiàn)：一是由于“船安網(wǎng)”每時每刻都在動態(tài)地收集、傳輸、處理各安全要素的文檔數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等狀態(tài)數(shù)據(jù)，因此管理者可以在任何時候掌握所有生產(chǎn)要素的狀態(tài)信息；二是由于“船安網(wǎng)”是智能性網(wǎng)絡(luò)，信息的收集、傳輸、處理、決策幾乎同時完成，一旦安全要素出現(xiàn)問題或者偏差，立即就能得到解決或糾正。
2．4本質(zhì)安全性安全管理
通過智能可穿戴設(shè)備感知一線工人的體溫、心跳、腦電波、肌肉松弛程度等內(nèi)部數(shù)據(jù)，通過激光掃描、人臉識別、步態(tài)識別等手段獲取外在狀態(tài)數(shù)據(jù)，“船安網(wǎng)”中樞可智能評估作業(yè)前員工的心理狀態(tài)、身體狀況、健康狀況等，決定作業(yè)人員是否適合前往現(xiàn)場工作，推薦工作的最佳時長，提醒進(jìn)行工具、工裝的檢查，針對不同作業(yè)工況建議選擇穿戴合適的勞防用品，提供詳細(xì)的工藝技術(shù)交底和規(guī)范的操作程序，及時識別環(huán)境中的危險(xiǎn)源并及時反饋等，作業(yè)中全程跟蹤操作，判斷可能會出現(xiàn)的違章，及時糾正、發(fā)現(xiàn)環(huán)境中的危險(xiǎn)因素，提前預(yù)測預(yù)警，作業(yè)后組織人員消除隱患，安全撤離。對于設(shè)備設(shè)施，特別是關(guān)鍵設(shè)備設(shè)施，從投入使用開始，建立動態(tài)電子檔案，綜合評估設(shè)備設(shè)施的自身損耗和環(huán)境影響，確定最佳維護(hù)保養(yǎng)和修理時機(jī)，直至完全報(bào)廢，對使用的全過程進(jìn)行動態(tài)安全管控。依靠人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，“船安網(wǎng)”中控平臺可以科學(xué)組織生產(chǎn)、合理布置工藝流程，使人、機(jī)、物、環(huán)境都達(dá)到最佳狀態(tài)，最大限度地避免了事故的發(fā)生。大量自動化場景的實(shí)現(xiàn)可有效避免人身傷亡事故的發(fā)生，例如：自動化智能機(jī)器人可以代替人類進(jìn)行有觸電、爆炸、高墜、窒息等危險(xiǎn)性的焊接、噴砂、涂裝作業(yè)；自動駕駛技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)無人駕駛；自動化機(jī)床、生產(chǎn)線可減少機(jī)械傷害；自動塔吊、行車可有效避免發(fā)生起重傷害事故。在人員崗前、崗位安全教育培訓(xùn)方面，可以利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)保證員工在與現(xiàn)實(shí)世界幾乎一樣的虛擬場景中根據(jù)正確的方法反復(fù)操作練習(xí)至熟練掌握，經(jīng)平臺嚴(yán)格評估后上崗，不損耗資源且安全環(huán)保，
2．5穩(wěn)定性安全管理
通過大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)，“船安網(wǎng)”可不斷積累、儲存、學(xué)習(xí)、優(yōu)化安全生產(chǎn)管理水平，形成智能化專家系統(tǒng)，為各層級員工、管理人員提供詳細(xì)、最優(yōu)化決策，有利于一線員工、管理人員突破自身業(yè)務(wù)、管理水平限制，形成穩(wěn)定而高效的安全管理。
2．6自主性安全管理
在“船安網(wǎng)”中，從感知層的自主收集、轉(zhuǎn)化、發(fā)送各類安全生產(chǎn)過程中的信息數(shù)據(jù)，至網(wǎng)絡(luò)層自主傳輸、存儲、處理、分析數(shù)據(jù)并做出最優(yōu)化決策，應(yīng)用層最終自主執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)層的決策，形成人員、機(jī)器、物料、環(huán)境完美交互。自主性是“船安網(wǎng)”全面性、實(shí)時性等特點(diǎn)的基礎(chǔ)。
3結(jié)語
將物聯(lián)網(wǎng)的概念引入造船企業(yè)安全管理領(lǐng)域，探討利用物聯(lián)網(wǎng)解決當(dāng)下造船企業(yè)安全管理所面臨的主要困境的構(gòu)想。然而，安全管理物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)卻還有相當(dāng)長的路要走，主要原因在于：（1）物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)有待突破，例如：作為行業(yè)基礎(chǔ)的物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系不健全，傳感器技術(shù)、智能機(jī)器人技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、自動控制技術(shù)、人工智能技術(shù)等都需要長足的發(fā)展。（2）物聯(lián)網(wǎng)傳感、控制、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施等設(shè)備設(shè)施造價高，云技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等核心技術(shù)研發(fā)成本高，導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)投入過高。（3）由于物聯(lián)網(wǎng)基于互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，終端數(shù)量多，信息系統(tǒng)之間交互要求高，易造成物聯(lián)網(wǎng)遭受信息泄露、黑客入侵、病毒致癱等，安全問題突出。結(jié)合當(dāng)下實(shí)際情況，建議：（1）加強(qiáng)國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)研究機(jī)構(gòu)技術(shù)交流合作，打破國際間技術(shù)封鎖，集中力量突破制約物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展核心技術(shù)。（2）與造船企業(yè)智能化管理平臺共同建設(shè)，共用基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備，促進(jìn)融合發(fā)展，降低安全管理物聯(lián)網(wǎng)成本；做好國家資本、民營資本導(dǎo)流，引導(dǎo)更多人參與物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，同時防止物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)低端化發(fā)展和惡性競爭。（3）加強(qiáng)開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)安全防護(hù)技術(shù)，倡導(dǎo)樹立良好的網(wǎng)絡(luò)道德，建立健全國家網(wǎng)絡(luò)安全法律法規(guī)。
參考文獻(xiàn)
［1］楊創(chuàng)遠(yuǎn)．船舶制造業(yè)的本質(zhì)安全問題研究［J］．廣船科技，2008（04）：31－35．
［2］梁文艷．智能化船舶業(yè)發(fā)展的必然趨勢［N］．中國產(chǎn)經(jīng)新聞，2018－09－07．
［3］姚萬華．關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)的概念及基本內(nèi)涵［J］．中國信息界，2010（05）：22－23．
【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)技術(shù) 高校檔信息 服務(wù)應(yīng)用
1 論“大數(shù)據(jù)”技術(shù)在高校檔案發(fā)展的必需性
2010年，英國數(shù)據(jù)科學(xué)家維克托.邁爾.舍恩伯格教授提出了“大數(shù)據(jù)”理念，特別是他對“大數(shù)據(jù)”闡述的全新見解，引發(fā)了全球各方面人士的關(guān)注和熱議?！按髷?shù)據(jù)技術(shù)”是指為了更經(jīng)濟(jì)地從高頻率獲取的；大容量的，不同結(jié)構(gòu)和類型的信息數(shù)據(jù)中獲取價值，進(jìn)而設(shè)計(jì)的新一代架構(gòu)和技術(shù)。正如：高校檔案館（室）所擁有的檔案信息數(shù)據(jù)量規(guī)模已變得巨大且快速變化，檔案信息數(shù)據(jù)存儲，差孫，分析的形式與方法變得異常復(fù)雜，特別是針對原來相對較較小量的，靜態(tài)的，結(jié)構(gòu)化的“小數(shù)據(jù)”而存在的傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用方式，顯然已無法應(yīng)對海量數(shù)據(jù)發(fā)展之需，必須盡快找到適應(yīng)新環(huán)境；新需求的解決方案。
2 “大數(shù)據(jù)”技術(shù)使高校檔案管理智能信息服務(wù)化
大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用于高校檔案信息資源發(fā)掘。在校園的大數(shù)據(jù)時代，信息應(yīng)用服務(wù)及師生用戶的客觀需求引領(lǐng)著高校檔案由常規(guī)分析向廣度、深度分析轉(zhuǎn)變。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜等一系列大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠從海量檔案信息資源中分析潛在價值。未來，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行檔案的數(shù)據(jù)挖掘及其分析，也是高校檔案管理信息服務(wù)化的主營業(yè)務(wù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)更是推動高校檔案館（室）實(shí)現(xiàn)智能信息服務(wù)夙愿的發(fā)展方向和必由之路。
3 “大數(shù)據(jù)”技術(shù)在高校檔案信息服務(wù)中的應(yīng)用價值
“大數(shù)據(jù)”技術(shù)是“云計(jì)算”技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物，兩者相輔相成、相得益彰，且智能化服務(wù)是它們共同的追求目標(biāo)。從兩者發(fā)展的成因與趨勢發(fā)展來看，“大數(shù)據(jù)”與“云計(jì)算”的技術(shù)發(fā)展是緊密關(guān)聯(lián)、相得益彰的，沒有“大數(shù)據(jù)”的信息資源沉淀，則“云計(jì)算”的計(jì)算能力再強(qiáng)大，也難以找到用武之地；沒有“云計(jì)算”的處理能力，則“大數(shù)據(jù)”的信息資源沉淀再豐裕，也終究只是海市蜃樓。高校檔案館（室）如若能將這兩種技術(shù)緊密結(jié)合，“云計(jì)算”的強(qiáng)大計(jì)算能力將為“大數(shù)據(jù)”提供有力的工具與用途，可更加迅速的處理高校檔案“大數(shù)據(jù)”的豐富信息資源，并更方便地提供檔案信息資源檢索，利用等各類智能化、個性化服務(wù)；而應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)對檔案業(yè)務(wù)需求的考察論證，則可加速推動“云計(jì)算”技術(shù)在檔案領(lǐng)域落地。
4 高校檔案信息服務(wù)運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的策略方法
毋庸諱言，當(dāng)前還處于邁向“大數(shù)據(jù)”時代的早期，在應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的方式和規(guī)模上，與現(xiàn)實(shí)需求存在很大的差距。高校檔案館（室）若想在信息海洋中做到游刃有余，就需向熟悉水性一樣用好海量信息數(shù)據(jù)，尤其要密切關(guān)注“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的發(fā)展走勢，早日把概念性的東西變?yōu)榭蓱?yīng)用的“實(shí)體”，并通過不斷改善和提升服務(wù)手段和技術(shù)性能，使服務(wù)定位能夠更精準(zhǔn)，讓實(shí)時分析和響應(yīng)用戶互動訴求等技術(shù)支持能夠獲得新的突破和創(chuàng)新。
4.1 要運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”理念探尋挖掘檔案信息資源使用價值的創(chuàng)新思路
當(dāng)前，正處在步入“大數(shù)據(jù)”時代的早期，掌握敏銳的思維方法和領(lǐng)先的技能優(yōu)勢是最具有價值的競爭力，但這僅是具備了“采礦”的先進(jìn)手段，最終大部分的價值還必須從檔案信息數(shù)據(jù)之中去發(fā)掘。高校檔案館（室）坐擁豐裕的信息數(shù)據(jù)寶藏，必須充分意識到自己所擁有的寶貴財(cái)富。
4.2 要建立內(nèi)部檔案信息“數(shù)據(jù)資源集成庫”
運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)，對高校檔案館（室）現(xiàn)有的“小數(shù)據(jù)”，通過一系列的科學(xué)方法，進(jìn)行收集、整理和深度挖掘分析，想滾雪球般建立自己的檔案信息“數(shù)據(jù)資源集成庫”。
4.3 要建立檔案信息“數(shù)據(jù)資源精加工車間”（即核心資源數(shù)據(jù)模塊）
在搞清高校檔案用戶信息需求的基礎(chǔ)上，從“小數(shù)據(jù)”應(yīng)用開始來累積經(jīng)驗(yàn)，并通過整合優(yōu)化內(nèi)外部信息資源的數(shù)據(jù)構(gòu)架，從源頭上為建立核心資源數(shù)據(jù)模塊夯實(shí)地基，使之能夠盡快投入到高校檔案信息智能服務(wù)平臺的實(shí)際運(yùn)營中去。
5 結(jié)語
隨著高校數(shù)字校園、智慧校園建設(shè)的逐漸深入，未來將會有更多的信息技術(shù)融合到高校檔案信息管理中。如云計(jì)算與云存儲服務(wù)，將會解決高校海量檔案信息資源存儲不足問題，同時借助于云架構(gòu)模式實(shí)現(xiàn)檔案信息平臺互聯(lián)互通及檔案資源共享，而大數(shù)據(jù)技術(shù)更會引領(lǐng)高校檔案界從狹義檔案資源觀向大檔案觀里程碑式地發(fā)生轉(zhuǎn)變。
參考文獻(xiàn)
[1]陳鋒，孫森洋.大數(shù)據(jù)在高校檔案信息管理中的應(yīng)用研究[J].中國教育信息化，2015（07）.
[2]張倩.大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校檔案信息服務(wù)中的應(yīng)用探索[J].檔案與建設(shè)，2014（03），
[3]于暉.大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)與高校教師檔案管理[J].寶雞文理學(xué)院學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2015（04）.
[4]張文元.大數(shù)據(jù)技術(shù)與檔案數(shù)據(jù)挖掘[J].檔案管理，2016（02）.
在信息化發(fā)展的今天,圖書館,特別是大學(xué)圖書館不僅要對信息進(jìn)行簡單的數(shù)字轉(zhuǎn)換和管理,更要對新興事物網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檔案化管理和歸檔,包括文檔、文字翻譯轉(zhuǎn)換、圖片資料、聲像資料、多媒體遠(yuǎn)程會議等。所以網(wǎng)絡(luò)檔案化管理,成為當(dāng)今圖書管理的必然趨勢,這就必須對檔案化管理的技術(shù)和法律相關(guān)問題進(jìn)行深入闡述和探討。
所謂數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。這些數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的,如關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),也可以是半結(jié)構(gòu)化的,如文本,圖形,圖像數(shù)據(jù),甚至是分布在網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)型數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)知識的方法可以是數(shù)學(xué)的,也可以是非數(shù)學(xué)的;可以是演繹的,也可以是歸納的。發(fā)現(xiàn)了的知識可以被用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持、過程控制等,還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)自身的維護(hù)。數(shù)據(jù)挖掘借助了多年來數(shù)理統(tǒng)計(jì)技術(shù)和人工智能以及知識工程等領(lǐng)域的研究成果構(gòu)建自己的理論體系,是涉及數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)械學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可視化、并行計(jì)算等的交叉學(xué)科,是目前國際上數(shù)據(jù)庫和決策支持領(lǐng)域的最前沿的研究方向之一。
一、數(shù)據(jù)挖掘的功能
數(shù)據(jù)挖掘通過預(yù)測未來趨勢及行為,做出預(yù)測性的、基于知識的決策。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識,按其功能可分為以下幾類。
1、關(guān)聯(lián)分析
關(guān)聯(lián)分析能尋找到數(shù)據(jù)庫中大量數(shù)據(jù)的相關(guān)聯(lián)系,常用的一種技術(shù)為關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)一個事物與其他事物間的相互關(guān)聯(lián)性或相互依賴性。
2、聚類
輸入的數(shù)據(jù)并無任何類型標(biāo)記,聚類就是按一定的規(guī)則將數(shù)據(jù)劃分為合理的集合,即將對象分組為多個類或簇,使得在同一個簇中的對象之間具有較高的相似度,而在不同簇中的對象差別很大。聚類增強(qiáng)了人們對客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識,是概念描述和偏差分析的先決條件。數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)字檔案信息管理研究,聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。
3、自動預(yù)測趨勢和行為
數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行分類和預(yù)測,尋找預(yù)測性信息,自動地提出描述重要數(shù)據(jù)類的模型或預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢,這樣以往需要進(jìn)行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。
4、概念描述
對于數(shù)據(jù)庫中龐雜的數(shù)據(jù),人們期望以簡潔的描述形式來描述匯集的數(shù)據(jù)集。概念描述就是對某類對象的內(nèi)涵進(jìn)行描述并概括出這類對象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述,前者描述某類對象的共同特征,后者描述不同類對象之間的區(qū)別。生成一個類的特征性只涉及該類對象中所有對象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多,如決策樹方法、遺傳算法等。
5、偏差檢測
數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄,從數(shù)據(jù)庫中檢測這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識,如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結(jié)果與模型預(yù)測值的偏差、量值隨時間的變化等。偏差檢測的基本方法是尋找觀測結(jié)果與參照值之間有意義的差別。這常用于金融銀行業(yè)中檢測欺詐行為,或市場分析中分析特殊消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣。
二、數(shù)據(jù)挖掘在建設(shè)現(xiàn)代化高校檔案館中的應(yīng)用
1、資源類數(shù)據(jù)包括館藏檔案經(jīng)過數(shù)字化加工而產(chǎn)生的各類電子檔案、電子文件中心中存儲的各類電子檔案、檔案軟件收集的信息、檔案信息網(wǎng)建設(shè)和維護(hù)信息。我們從研究大學(xué)檔案用戶的信息需求出發(fā),數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榇髮W(xué)檔案館全面掌握和準(zhǔn)確理解檔案用戶的信息需求提供了方法。
(1) 利用Web訪問信息挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián)模式、序列模式和Web訪問趨勢等,構(gòu)建多維視圖的用戶興趣模型。從而可以確定檔案信息或服務(wù)受歡迎的程度,發(fā)現(xiàn)用戶訪問模式和用戶需求的趨勢,從不同側(cè)面來研究用戶的信息需求,為優(yōu)化檔案館的檔案信息資源建設(shè)提供了科學(xué)依據(jù)。
(2) 收集大學(xué)檔案網(wǎng)web服務(wù)器保留的用戶注冊信息、訪問記錄,以及有關(guān)用戶與系統(tǒng)交互的信息等原始數(shù)據(jù),經(jīng)過清洗、濃縮和轉(zhuǎn)換形成便于統(tǒng)計(jì)分析的用戶查閱數(shù)據(jù)庫、日志數(shù)據(jù)庫、用戶定制信息庫、用戶反饋信息等各種數(shù)據(jù)集合。
2、從建設(shè)大學(xué)檔案館館藏信息資源出發(fā),數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榇髮W(xué)檔案館提供了選擇一條科學(xué)發(fā)展道路的重要依據(jù)。
(1) 利用檔案網(wǎng)和檔案管理軟件訪問信息的挖掘分析出檔案資源的利用率,將利用率高、需求量大的傳統(tǒng)載體檔案優(yōu)先數(shù)字化。例如:通過對檔案信息的訪問記錄、檢索請求中用戶請求失敗的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,按類統(tǒng)計(jì)檔案拒用集和頻繁利用集,結(jié)合聚集算法發(fā)現(xiàn)館藏資源的缺漏,有針對性地補(bǔ)充和豐富檔案信息資源。
(2) 在大學(xué)檔案館藏管理過程中利用文本挖掘,運(yùn)用關(guān)聯(lián)、分類、聚類等方法,從海量檔案信息中按照相關(guān)專題進(jìn)行挖掘、分類、加工、整理和有序化重組,構(gòu)建特色檔案信息庫及各類專題檔案信息庫等。
3、從做好大學(xué)檔案館信息管理工作的角度出發(fā),數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閮?yōu)化館藏信息和對未來工作的預(yù)測發(fā)揮重要作用。
(1) 在提供利用環(huán)節(jié)中,對用戶每次借閱的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,發(fā)現(xiàn)各類檔案信息之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則或比例關(guān)系,這樣可以進(jìn)一步優(yōu)化館藏信息。
(2) 開展大學(xué)檔案館館藏信息文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集縮減和模型評價工作,實(shí)現(xiàn)對大量文檔集合的內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、分布分析,通過歸納與總結(jié),發(fā)現(xiàn)的知識可以為未來檔案工作的趨勢進(jìn)行預(yù)測。
三、數(shù)據(jù)挖掘在管理類數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
大學(xué)檔案館的管理類數(shù)據(jù)包括:智能監(jiān)控系統(tǒng)、
消防系統(tǒng)、溫濕度控制系統(tǒng)、智能密集架、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)利用系統(tǒng)等在日常工作產(chǎn)生大量的管理類數(shù)據(jù)。我們得用數(shù)據(jù)挖掘工具在這類看似無用的數(shù)據(jù)中提取有價值的知識并運(yùn)用到大學(xué)檔案館工作中,并在大學(xué)檔案館的現(xiàn)代化建設(shè)中發(fā)揮作用。
【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué);計(jì)算機(jī)技術(shù)
1.計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用
1.1 計(jì)算機(jī)輔助診斷和輔助決策系統(tǒng)（CAD&CMD）
計(jì)算機(jī)輔助診斷和輔助決策系統(tǒng)（CAD&CMD）可以幫助醫(yī)生縮短診斷時間。提供其他專家診治意見，以便盡快作出診斷，提出治療方案。診治的過程是醫(yī)生收集病人的信息，在此基礎(chǔ)上結(jié)合自己的醫(yī)學(xué)知識和臨床經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行綜合、分析、判斷，作出結(jié)論。計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)則是通過醫(yī)生和計(jì)算機(jī)工作者相結(jié)合，對病人的信息進(jìn)行處理，提出診斷意見和治療方案。這樣的信息處理過程，速度較快，考慮到的因素較全面，減少誤診率。此外，人工智能模擬醫(yī)生診治時的推理過程，為疾病等的診治提供幫助。比如：具有代表性的醫(yī)療專家系統(tǒng)的核心由知識庫和推理機(jī)構(gòu)成。知識庫包括書本知識和醫(yī)生個人的具體經(jīng)驗(yàn)，以規(guī)則、網(wǎng)絡(luò)、框架等形式表示知識，存貯于計(jì)算機(jī)中。推理機(jī)是一個控制機(jī)構(gòu)，根據(jù)病人的信息，決定采用知識庫中的什么知識，采用何種推理策略進(jìn)行推理，得出結(jié)論。這種人工智能不僅模擬專家思維，為臨床診治提供寶貴思路，還能不斷吸取新的經(jīng)驗(yàn)，更好地為臨床服務(wù)。
1.2 醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）
醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）用于醫(yī)院管理，具有明顯優(yōu)勢。一個完整的醫(yī)院信息系統(tǒng)可以完成如下任務(wù)：病人登記、預(yù)約、病歷管理、病房管理、臨床監(jiān)護(hù)、膳食管理、醫(yī)院行政管理、藥房和藥庫管理、病人結(jié)帳和出院、醫(yī)療輔助診斷決策、醫(yī)學(xué)圖書資料檢索、教育和訓(xùn)練、會診和轉(zhuǎn)院、統(tǒng)計(jì)分析、實(shí)驗(yàn)室自動化和接口。衛(wèi)生行政管理信息系統(tǒng)（MIS）利用計(jì)算機(jī)開發(fā)的“衛(wèi)生行政管理信息系統(tǒng)”，又稱“衛(wèi)生管理信息/決策系統(tǒng)”，能根據(jù)大量的統(tǒng)計(jì)資料給衛(wèi)生行政決策部門提供信息和決策咨詢。一個完整的衛(wèi)生行政管理信息系統(tǒng)包括三部分：數(shù)據(jù)自動處理系統(tǒng)（ADP），信息庫，決策咨詢模型。這樣的電子化管理系統(tǒng)極大的縮短了辦事時間，提高了工作效率，實(shí)現(xiàn)了龐大醫(yī)療機(jī)構(gòu)各個部門的協(xié)調(diào)合作。
1.3 在學(xué)習(xí)上的應(yīng)用
利用計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)對醫(yī)學(xué)圖書、期刊、各種醫(yī)學(xué)資料進(jìn)行管理。通過關(guān)鍵詞等即可迅速查找出所需文獻(xiàn)資料。計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（CAI）可以幫助學(xué)生學(xué)習(xí)、掌握醫(yī)學(xué)科學(xué)知識和提高解決問題的能力以及更好地利用醫(yī)學(xué)知識庫和檢索醫(yī)學(xué)文獻(xiàn);并可通過電子郵件與師生保持聯(lián)系，討論問題，提高學(xué)術(shù)水平。利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行醫(yī)學(xué)教育的另一種重要途徑是采用計(jì)算機(jī)模擬的方法，即用計(jì)算機(jī)模擬人體或?qū)嶒?yàn)動物，為實(shí)驗(yàn)研究提供極大便利。
1.4 疾病預(yù)測預(yù)報(bào)系統(tǒng)
疾病在人群中流行的規(guī)律，與環(huán)境、社會、人群免疫等多方面因素有關(guān)，計(jì)算機(jī)可根據(jù)存貯的有關(guān)因素的信息并根據(jù)它建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算，作出人群中疾病流行情況的預(yù)測預(yù)報(bào)，供決策部門參考。也就是說，對數(shù)據(jù)庫中的海量信息進(jìn)行分析，可以得到疾病的發(fā)生發(fā)展特點(diǎn)及流行病學(xué)規(guī)律，為疾病的防治提供新的思路。
1.5 計(jì)算機(jī)醫(yī)學(xué)圖像處理與圖像識別
醫(yī)學(xué)研究與臨床診斷中許多重要信息都是以圖像形式出現(xiàn)，醫(yī)學(xué)對圖像信息的依賴是十分緊密的。利用計(jì)算機(jī)處理、識別醫(yī)學(xué)圖像，在有的情況下，可以做人工做不到的工作。如心血管造影，當(dāng)用手工測量容積，導(dǎo)出血壓容積曲線時，只能分析出心臟收縮和舒張的特點(diǎn)。若利用計(jì)算機(jī)計(jì)算，每張片子只需一秒鐘，并可以得到瞬時速度、加速度、面積和容積等有用的參數(shù)。顯微圖像在醫(yī)學(xué)診斷和醫(yī)學(xué)研究中一直起著重要作用。人們已能用圖像處理技術(shù)和體視學(xué)方法半定量與定量地研究細(xì)胞學(xué)圖像以至組織學(xué)圖像。計(jì)算機(jī)三維動態(tài)圖像技術(shù)已使心臟動態(tài)功能的定量分析成為可能。
1.6 其它
計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用十分廣泛，包括護(hù)理中對各項(xiàng)生命指標(biāo)的實(shí)時監(jiān)測，藥代動力學(xué)分析等等。數(shù)據(jù)庫中的大量信息可以幫助人們更好地對基因進(jìn)行研究，推動生物醫(yī)學(xué)的發(fā)展與進(jìn)步。
2.醫(yī)學(xué)電子化特點(diǎn)與優(yōu)勢分析
醫(yī)學(xué)電子化特點(diǎn)包括以下幾個方面：減少差錯，保證患者的安全用藥;增加了醫(yī)院收費(fèi)的透明度，大大緩解了日趨增加的醫(yī)患關(guān)系;減輕了醫(yī)、藥、護(hù)人員的工作負(fù)荷;這主要體現(xiàn)在：運(yùn)用計(jì)算機(jī)管理后，醫(yī)護(hù)取消了重復(fù)轉(zhuǎn)抄，相對減輕了工作負(fù)荷，并使結(jié)果更為精準(zhǔn)，減少人工誤差，改善醫(yī)患關(guān)系。信息的實(shí)時采集和廣覆蓋性及信息的反饋?zhàn)饔?，保證了數(shù)據(jù)的及時、真實(shí)及準(zhǔn)確性。應(yīng)用計(jì)算機(jī)收集、貯存、處理有關(guān)病人的臨床信息，讓人感到應(yīng)用便捷，一目了然。方便快捷的信息查詢。大大提高了對病人疾病的認(rèn)識，即可在短時間內(nèi)制定病人的最佳治療方案。
3.結(jié)語
科技的發(fā)展日新月異，從醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)研究到臨床診斷都將廣泛地采用醫(yī)用計(jì)算機(jī)技術(shù)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，不僅大大改善了醫(yī)學(xué)研究的手段，促進(jìn)了醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)程，而且提高了對疾病的診斷和治療水平。相信隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)l(fā)生更大的巨變。
參考文獻(xiàn)
[1]唐驥，等.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)院臨床系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)，2009，1.
[2]張蕾.計(jì)算機(jī)技術(shù)與中醫(yī)診斷[J].中國中醫(yī)藥，2005，7.
[3]陳玲，湯庸.基于醫(yī)院信息系統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)，2006（1）.
[4]呂孟濤，李道蘋，吳靜，饒克勤.電子健康檔案現(xiàn)狀分析與展望[J].醫(yī)學(xué)與社會，2006（7）.
[5]馮俊升.《電子簽名法》若干問題研究[J].北京檔案，2004（10）.
[關(guān)鍵詞] 知識庫 學(xué)習(xí)模型 教學(xué)模型 設(shè)計(jì)原則
一、引言
人工智能的發(fā)展,使CAI出現(xiàn)了新的研究方向,通過在CAI中引入人工智能,可對教學(xué)加以適當(dāng)控制,即智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(Intelligent CAI,ICAI)。ICAI系統(tǒng)模擬的是教師,服務(wù)對象是學(xué)生,綜合了專家系統(tǒng)與人工智能技術(shù)、教育心理學(xué)、教學(xué)理論等領(lǐng)域知識,是一種新的教學(xué)手段和教學(xué)思想。本文提出了一種ICAI多媒體課件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu),介紹了各模塊的設(shè)計(jì)思想。
二、ICAI系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
教學(xué)是教、學(xué)兩個方面有機(jī)結(jié)合的過程。一個完善的ICAI系統(tǒng)應(yīng)能像優(yōu)秀教師那樣,具有豐富的專業(yè)知識、多樣的問題求解方法以及解釋問題的能力,并能根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況動態(tài)地組織和調(diào)整教學(xué)過程,而且能提出具有建設(shè)性的建議。因此,ICAI系統(tǒng)的重要標(biāo)志是具有綜合而有效的數(shù)據(jù)庫。
同時,ICAI系統(tǒng)要體現(xiàn)教師的教學(xué)思想,可以考慮把教學(xué)策略和教學(xué)內(nèi)容分開,通過學(xué)生模型及個別指導(dǎo)規(guī)則,動態(tài)生成適合于個別化教學(xué)的內(nèi)容,通過跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,隨時更新學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄,達(dá)到實(shí)現(xiàn)個別化教學(xué)的效果。為便于不同層次的教師應(yīng)用和功能擴(kuò)展,系統(tǒng)應(yīng)該采用模塊化和開放型設(shè)計(jì)。
三、系統(tǒng)各主體模塊的設(shè)計(jì)
考慮到系統(tǒng)實(shí)用性,ICAI采用Authorware、Borland C++以及SQL Server開發(fā)。在CAI教學(xué)中普遍應(yīng)用的Authorware用于系統(tǒng)的流程設(shè)計(jì)、邏輯控制及界面開發(fā);Borland C++用于生成推理診斷、計(jì)算過程和教學(xué)策略的動態(tài)鏈接庫,供Authorware調(diào)用;SQL Server用來開發(fā)綜合數(shù)據(jù)庫。
1.學(xué)生模型的設(shè)計(jì)。ICAI系統(tǒng)是以“學(xué)生”為中心,因此學(xué)生模型是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的中心問題,其作用是反映學(xué)生的學(xué)習(xí)要求、學(xué)習(xí)能力、知識水平,并建立和更新學(xué)生檔案。
學(xué)習(xí)者對于某一知識點(diǎn)的有關(guān)測試題的回答情況構(gòu)成了對該知識點(diǎn)的掌握程度。此外,考慮到不同認(rèn)知能力學(xué)生在學(xué)習(xí)不同類型的知識時表現(xiàn)出不同的學(xué)習(xí)能力,我們對某學(xué)生已學(xué)習(xí)過的所有知識點(diǎn),分類計(jì)算以下幾個平均值:
總平均值=已學(xué)習(xí)過的所有知識點(diǎn)得分的平均值;
平均值1=已學(xué)習(xí)過的所有難度為“簡單”的知識點(diǎn)得分的平均值;
平均值2=已學(xué)習(xí)過的所有難度為“較難”的知識點(diǎn)得分的平均值;
平均值3=已學(xué)習(xí)過的所有難度為“很難”的知識點(diǎn)得分的平均值;
記憶能力=已學(xué)習(xí)過的所有類型為“記憶型”的知識點(diǎn)得分的平均值;
理解能力=已學(xué)習(xí)過的所有類型為“理解型”的知識點(diǎn)得分的平均值;
應(yīng)用能力=已學(xué)習(xí)過的所有類型為“應(yīng)用型”的知識點(diǎn)得分的平均值;
學(xué)生模型根據(jù)這些信息建立學(xué)生檔案,并記錄入“學(xué)習(xí)歷史記錄”,供系統(tǒng)選擇合適的教學(xué)方案時參考。
2.教師模型的設(shè)計(jì)。教師模型的主要功能,是通過對“學(xué)習(xí)歷史記錄”信息的分析推理,判斷對知識的需求,根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)選擇教學(xué)策略和教學(xué)內(nèi)容;通過測試后的分析反饋,了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,以便組織下一次教學(xué)內(nèi)容和進(jìn)度,并能給提出相應(yīng)的建議。一般地,當(dāng)學(xué)生參加了某單元的測試后,教師模型便根據(jù)學(xué)生的成績自動地調(diào)整其教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)內(nèi)容,并動態(tài)地生成最佳教學(xué)序列,實(shí)現(xiàn)個別化教學(xué)。
3.綜合數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)。綜合數(shù)據(jù)庫是ICAI系統(tǒng)的基礎(chǔ),它包括:學(xué)科知識庫、教學(xué)材料庫、試題庫、學(xué)生答疑庫、教師評價庫等內(nèi)容,其中學(xué)科知識庫是其主要內(nèi)容和設(shè)計(jì)重點(diǎn)。
學(xué)科知識庫包含兩個方面內(nèi)容:一是有關(guān)課程內(nèi)容;二是有關(guān)應(yīng)用這些知識求解問題的知識。這些知識相互之間的關(guān)系構(gòu)成了一個知識網(wǎng)絡(luò)。該知識網(wǎng)絡(luò)可以用關(guān)系數(shù)據(jù)庫表示,這種知識體系有兩個典型的作用:可以確定知識點(diǎn)教學(xué)的先后次序;可以錯誤診斷。所有知識分為從易到難的多個層次,以知識點(diǎn)為索引用關(guān)系數(shù)據(jù)庫存放在課件中,為實(shí)現(xiàn)個別化教學(xué)提供材料,同時也便于教學(xué)材料的擴(kuò)充。
4.教學(xué)策略庫的設(shè)計(jì)。教學(xué)策略即教學(xué)方法以及實(shí)現(xiàn)該方法的教學(xué)過程,教學(xué)策略的選用由所教授知識以及學(xué)生的認(rèn)知結(jié)構(gòu)決定。教學(xué)策略庫中包含標(biāo)準(zhǔn)策略和自定義策略,教師可以根據(jù)不同的知識類型以及不同水平的學(xué)習(xí)者選用合理的教學(xué)策略模板,從而實(shí)現(xiàn)教學(xué)智能。
每一個教學(xué)策略均對應(yīng)的“適應(yīng)學(xué)生類型”設(shè)定值,教師模型根據(jù)每一個學(xué)生的“學(xué)習(xí)歷史記錄”與該設(shè)定值進(jìn)行匹配,選擇合適的教學(xué)策略。系統(tǒng)還可以將教學(xué)策略模板對不同知識和不同能力的學(xué)生的教學(xué)效果記錄下來加以分析。
5.診斷模塊的設(shè)計(jì)。本模塊的主要功能是對學(xué)生的提問做出判斷,給出結(jié)論和解釋。這里主要是在綜合數(shù)據(jù)庫中搜索,對關(guān)鍵詞進(jìn)行模糊匹配,并根據(jù)數(shù)據(jù)庫中關(guān)鍵詞的權(quán)值高低依次列出推理結(jié)果。如果學(xué)生問題中的有多個關(guān)鍵詞沒有匹配上時,應(yīng)根據(jù)現(xiàn)有知識進(jìn)行推理,得到最優(yōu)解作為臨時答案,同時將該問題記錄入數(shù)據(jù)庫,由教師回答。本模塊的推理判斷由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成。
四、ICAI課件設(shè)計(jì)中的教學(xué)原則
利用ICAI多媒體課件教學(xué)是一種新的教學(xué)思想和教學(xué)方式,還處于嘗試階段,在它的開發(fā)設(shè)計(jì)中有多種結(jié)構(gòu)和形式,也存在一些問題。筆者結(jié)合教學(xué)經(jīng)驗(yàn),簡要介紹在ICAI設(shè)計(jì)中應(yīng)該遵循基本原則。
1.多媒體素材與知識的科學(xué)性相結(jié)合,是ICAI課件編寫中應(yīng)堅(jiān)持的首要教學(xué)原則。多媒體素材必須以反映英語語言規(guī)律的科學(xué)性為前提,切不可本末倒置,在系統(tǒng)開發(fā)中盲目追求界面精致、動畫美觀。
2.多媒體課件應(yīng)方便與常規(guī)教學(xué)手段結(jié)合。不可一味追求多媒體教學(xué)課件在課堂上的展示,把由教師講述的內(nèi)容變?yōu)槎嗝襟w演示,把教師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的口頭交流變?yōu)槿藱C(jī)對話,企圖用ICAI包括一切教學(xué)內(nèi)容。
3.以學(xué)生為中心的原則。ICAI系統(tǒng)應(yīng)該能充分發(fā)揮學(xué)生的主動性,讓學(xué)生有多種機(jī)會在不同的情境下,應(yīng)用所學(xué)的知識和探索解決實(shí)際問題的方案。
4.ICAI系統(tǒng)應(yīng)強(qiáng)調(diào)對學(xué)習(xí)環(huán)境的設(shè)計(jì)。ICAI課件是針對學(xué)習(xí)環(huán)境而非教學(xué)環(huán)境的設(shè)計(jì),在學(xué)習(xí)過程中要為學(xué)生提供各種信息資源(教學(xué)媒體和教學(xué)資料),這些資源用于支持學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和協(xié)作式探索。
5.ICAI系統(tǒng)的評價結(jié)果要能準(zhǔn)確、及時地反饋給學(xué)生,使學(xué)生知道自己的學(xué)習(xí)狀況和學(xué)習(xí)效果,并據(jù)此變更學(xué)習(xí)策略、改進(jìn)學(xué)習(xí)方法。評價反饋功能不僅僅是指出“對”、“錯”,而且要幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)、分析、改正錯誤,還可指出要特別注意的相關(guān)知識點(diǎn)。
6.系統(tǒng)要具有開放性和模塊化的特點(diǎn),具有普遍性的功能可單獨(dú)封裝,各模塊采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的接口,便于教師更新教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法,也便于系統(tǒng)功能的擴(kuò)展。
五、結(jié)論
ICAI比CAI具有更大的靈活性,它以教師和專家的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),利用邏輯分析和計(jì)算能力,對學(xué)生的信息進(jìn)行分析、計(jì)算、推理和決策,具有廣闊的發(fā)展前景。本文提出了一種動態(tài)、智能的ICAI系統(tǒng)結(jié)構(gòu),進(jìn)行設(shè)計(jì)和系統(tǒng)原型開發(fā),從而可以更好地實(shí)現(xiàn)教學(xué)目的。
參考文獻(xiàn):
[1]劉煒,朱學(xué)增.ICAI的研究和發(fā)展概況[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,1994,14(5):17-20.
[2]段琢華.一ICAI課件模型[J].韶關(guān)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2000,21(4):37-41.
關(guān)鍵詞：信息技術(shù)；互聯(lián)網(wǎng)；電子文件；人工智能
一、檔案信息化建設(shè)的必要性
檔案信息化建設(shè)是在信息化時代背景下的產(chǎn)物，信息化建設(shè)已經(jīng)成為了經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展的重要組成部分，各個企業(yè)也積極地開展檔案信息化建設(shè)。企業(yè)檔案信息化建設(shè)能夠有效的解決企業(yè)的報(bào)表、合同、圖紙、數(shù)據(jù)等等的保管問題，比起以往的紙質(zhì)檔案更加方便查閱和調(diào)動整理。在計(jì)算機(jī)軟件的幫助下也可以為企業(yè)的決策提供數(shù)據(jù)支持，也可以有效的服務(wù)于企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動。
1、檔案信息化建設(shè)是信息時代檔案管理現(xiàn)代化的需要
在現(xiàn)代社會，計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)推動了信息時代的發(fā)展，而現(xiàn)代通訊信息化已經(jīng)成為一種潮流，為了適應(yīng)和跟上這種發(fā)展趨勢，檔案部門所面臨的信息化是必然的發(fā)展前景。而檔案的信息化建設(shè)所要依靠現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，檔案管理的現(xiàn)代化就是將原有的管理體制與大量的實(shí)體數(shù)據(jù)應(yīng)用計(jì)算機(jī)與人工智能轉(zhuǎn)換為數(shù)字化的信息管理模式，使檔案管理融合進(jìn)時代的現(xiàn)代化改變。
2、電子文件的大量出現(xiàn)，需要利用現(xiàn)代化的技術(shù)手段和管理方式。
現(xiàn)今的許多數(shù)據(jù)因計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用生成為電子文件，而這些文件就需要應(yīng)用新型的信息化的管理手段，傳統(tǒng)的固有管理模式已經(jīng)不能很好的完成電子時代的需求。而且電子信息相較于原有的檔案管理更為方便、清晰，更有利與檔案文件的管理，數(shù)字化的簡明彌補(bǔ)了原有的紙質(zhì)檔案過多、查找困難的缺陷。
3、檔案信息化建設(shè)，是充分開發(fā)利用檔案信息資源的需要
社會經(jīng)濟(jì)與活動的發(fā)展離不開信息資源的積累，作為信息資源的一種，檔案在其中也有一定的重要作用。信息資源的信息化可以使信息資源的整合與獲取更加方便，提高了工作效率。檔案信息化可以將繁多的信息系統(tǒng)的整理出來，開發(fā)信息中所具有的作用。
二、檔案信息化建設(shè)的有利條件
計(jì)算機(jī)的普遍應(yīng)用和計(jì)算機(jī)水平的不斷提高促進(jìn)檔案的信息化逐步提高，這對我國大中小企業(yè)檔案管理工作的發(fā)展與走向起到了很大的促進(jìn)作用。
信息化的建設(shè)已經(jīng)逐漸變得規(guī)范系統(tǒng)化，在一些企業(yè)中，檔案信息化的進(jìn)程都有不錯的進(jìn)展，應(yīng)用電子文件進(jìn)行處理與收集已經(jīng)日漸完善。第三點(diǎn)，管理系統(tǒng)已經(jīng)逐漸的走向新型的適合現(xiàn)代化的管理模式，在配合電子科技與人工智能進(jìn)行檔案管理上，檔案管理部門逐漸增添新型人才，制定合適與信息化管理的規(guī)劃。以上這些都為信息化建設(shè)奠定了基礎(chǔ)，提供了保障。
三、檔案信息化建設(shè)存在的問題及對策措施探討
雖說檔案信息化是一個跟隨時代潮流的決策，但是對于固有的管理模式的改變使這項(xiàng)工作中經(jīng)常會遇到一些問題，這些問題有存在與產(chǎn)生的原因有內(nèi)在與外在的，而這些都是急待解決的。
1、缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃，盲目建設(shè)的現(xiàn)象較為普遍
企業(yè)檔案信息化建設(shè)對企業(yè)未來的發(fā)展有著十分重要的意義，一些企業(yè)已經(jīng)清醒地認(rèn)識到了這一點(diǎn)，但是這并不意味著企業(yè)可以脫離自身的實(shí)力條件去盲目建設(shè)。很多公司在不顧自身技術(shù)水平、資金流動和公司實(shí)力，未充分意識到企業(yè)檔案信息化建設(shè)的艱巨性、長期性以及對人才隊(duì)伍的高要求，盲目跟進(jìn)，結(jié)果給企業(yè)帶來了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，這是得不償失的。還有一些企業(yè)雖然已經(jīng)建成了檔案信息數(shù)據(jù)庫，但是由于缺乏專門進(jìn)行更新和維護(hù)的工作人員，使得企業(yè)的檔案信息系統(tǒng)成為了名副其實(shí)的擺設(shè)，無法實(shí)現(xiàn)公司檔案信息資源的共享。
2、信息化建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，技術(shù)、資金等投入不足
企業(yè)檔案信息化建設(shè)普遍存在重視不夠、認(rèn)識不足、信息化程度低和基礎(chǔ)條件薄弱等問題。一些面臨轉(zhuǎn)型的公司由于對檔案信息化建設(shè)的認(rèn)識不到位，或者考慮到自身經(jīng)濟(jì)的實(shí)力，往往不愿意在這方面增加額外投入。從硬環(huán)境看，對企業(yè)檔案信息資源的開發(fā)深度不夠，缺乏相應(yīng)的技術(shù)設(shè)備，企業(yè)檔案信息系統(tǒng)建設(shè)質(zhì)量良莠不齊，數(shù)字化信息資源缺乏。從軟環(huán)境看，企業(yè)檔案信息管理人才缺乏，資金投入不足，對企業(yè)檔案信息資源網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化可行性研究開展不夠。
3、企業(yè)檔案信息化建設(shè)發(fā)展不平衡
企業(yè)檔案信息化建設(shè)存在發(fā)展不平衡的情況，部分企業(yè)開展了檔案信息化建設(shè)，而有一些則沒有，尤其是一些中小公司。即便是在已經(jīng)開展了企業(yè)檔案信息化建設(shè)的企業(yè)中，也存在著極大的不平衡。規(guī)模大且效益好的企業(yè)，其檔案信息化建設(shè)的投入也多，并且也取得了較好的效果；而對于一些規(guī)模小且效益差的企業(yè)，其檔案信息化建設(shè)投入較少，往往效果也差強(qiáng)人意，很多信息化建設(shè)項(xiàng)目比較落后或一直停留在原計(jì)劃中。
四、加強(qiáng)公司檔案信息化建設(shè)的措施
1、加強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)，統(tǒng)籌規(guī)劃
領(lǐng)導(dǎo)方向的正確與否直接關(guān)系到檔案信息化建設(shè)的成敗。沒有領(lǐng)導(dǎo)的支持和帶領(lǐng)，要實(shí)現(xiàn)企業(yè)檔案信息化建設(shè)便只能是一句空話。因此，在企業(yè)檔案信息化建設(shè)過程中，首先要成立一個專門領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)，由這個領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)組織相關(guān)部門和人員制定規(guī)劃，同時合理地協(xié)調(diào)各部門的工作，控制資金、技術(shù)和人員的調(diào)配。此外，加強(qiáng)對企業(yè)檔案信息化建設(shè)重要性的宣傳力度，使領(lǐng)導(dǎo)干部和檔案管理人員真正認(rèn)識到企業(yè)檔案信息化建設(shè)的重要性，只有這樣才能保證他們能夠真正地投入到檔案信息化建設(shè)中。
2、加強(qiáng)公司檔案信息化建設(shè)的基礎(chǔ)工作
企業(yè)檔案信息化建設(shè)很重要的一點(diǎn)便是加強(qiáng)企業(yè)檔案基礎(chǔ)整理工作，為做好公司檔案信息化建設(shè)打好基礎(chǔ)。加強(qiáng)對反傾銷檔案、公司文化檔案、信用檔案和知識產(chǎn)權(quán)檔案等公司核心信息資源的收集和管理；加強(qiáng)公司電子文件的管理歸檔；注重公司檔案信息數(shù)據(jù)庫的開發(fā)，致力于建設(shè)功能強(qiáng)大的公司檔案信息管理系統(tǒng)。目前，已保存的公司檔案信息資源主要是以傳統(tǒng)載體形式存在，公司檔案數(shù)字化信息資源較少，因此，必須加快傳統(tǒng)載體公司檔案信息數(shù)字化進(jìn)程，增加數(shù)字化公司檔案信息資源總量。公司檔案信息是國家重要的戰(zhàn)略資源和寶貴財(cái)富，必須從法律法規(guī)、技術(shù)保障、組織管理、基礎(chǔ)設(shè)施等多方面統(tǒng)籌考慮，構(gòu)建強(qiáng)大的公司檔案信息安全保障體系，制定相關(guān)的檔案信息安全保障措施，加強(qiáng)管理，運(yùn)用先進(jìn)的信息安全保障技術(shù)來保證公司檔案信息的安全。
3、加快相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的制定
標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范是企業(yè)檔案信息化建設(shè)中不可或缺的要素，是公司信息化建設(shè)的基本保障。無論是企業(yè)電子文件接收，還是企業(yè)館藏檔案數(shù)字化，都要堅(jiān)持規(guī)范性原則，制定出相應(yīng)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，按照統(tǒng)一的規(guī)范對公司電子文件進(jìn)行歸檔，傳統(tǒng)紙質(zhì)企業(yè)檔案的數(shù)字化及數(shù)字化檔案的保管、利用都需要按照規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行，避免互不兼容、各自為政和重復(fù)建設(shè)等現(xiàn)象的發(fā)生，讓企業(yè)檔案信息化建設(shè)有章可循、有法可依。
4、注重人才隊(duì)伍的建設(shè)
由于企業(yè)檔案信息化設(shè)是一項(xiàng)技術(shù)性和專業(yè)性很強(qiáng)的工作，因而人才隊(duì)伍的建設(shè)顯得尤為重要。企業(yè)檔案管理人員在日常工作中要加強(qiáng)自身素質(zhì)和專業(yè)的培養(yǎng)，注重法律、管理科學(xué)、信息技術(shù)等各方面知識的學(xué)習(xí)，以適應(yīng)檔案信息化建設(shè)的要求；招聘一些計(jì)算機(jī)技術(shù)同時，企業(yè)檔案管理人員還應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變觀念，積極探索檔案信息開發(fā)利用方式，主動去了解掌握企業(yè)檔案中的有用信息，實(shí)現(xiàn)從企業(yè)檔案管理者到企業(yè)檔案信息開發(fā)者的角色轉(zhuǎn)變。
參考文獻(xiàn)：
建設(shè)節(jié)約型能源企業(yè)
如何突破節(jié)能的瓶頸，必須針對發(fā)電企業(yè)生產(chǎn)營運(yùn)的新特點(diǎn)、新難點(diǎn)，在原燃料管理解決方案的基礎(chǔ)上，進(jìn)行新一代燃料智能化管理解決方案的研發(fā)，通過物聯(lián)網(wǎng)等IT技術(shù)與燃料管理變革深度融合，釋放發(fā)電企業(yè)更多的管理潛能。這是國電集團(tuán)信息中心副主任杜永勝的一個觀點(diǎn)。據(jù)了解，這個方案目前已在國電集團(tuán)進(jìn)行了應(yīng)用推廣。
燃料管理信息系統(tǒng)是國電集團(tuán)“GDI93”九大業(yè)務(wù)體系之一。系統(tǒng)于2010年2月開始建設(shè)，2011年1月在全集團(tuán)24家分子公司、113家火電廠正式上線。為適應(yīng)集團(tuán)、分子公司、火電廠三級燃料管理模式需求，系統(tǒng)從“統(tǒng)一規(guī)劃、集中部署、規(guī)范數(shù)據(jù)審核、統(tǒng)一數(shù)據(jù)出口、規(guī)范合同處理、統(tǒng)一工作平臺管理”等方面著手，采用成熟、先進(jìn)的體系結(jié)構(gòu)，建設(shè)了涵蓋“基礎(chǔ)體系管理、上報(bào)數(shù)據(jù)、審核數(shù)據(jù)、綜合查詢、數(shù)據(jù)圖表、內(nèi)部信息平臺、工作平臺、輔助決策分析”等模塊的集團(tuán)燃料管理信息系統(tǒng)，為集團(tuán)、分子公司、火電廠各級燃料管理工作提供有力支持。
該系統(tǒng)擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，可同時處理高達(dá)10億條信息記錄，采用客戶端數(shù)據(jù)交互與服務(wù)端數(shù)據(jù)交互結(jié)合的方式，確保了海量數(shù)據(jù)交互的實(shí)時性和準(zhǔn)確性；系統(tǒng)提供智能輔助決策功能模塊，利用BI數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，建立多個挖掘主題，從點(diǎn)、線、面全方位創(chuàng)新分析模式，實(shí)現(xiàn)了對“日報(bào)數(shù)據(jù)”、“月度數(shù)據(jù)”、“市場信息”的分析，以多層次、多維度、圖形化的方式展示集團(tuán)、分子公司和火電廠的燃煤進(jìn)、耗、存信息，同時深入分析市場煤價走勢，輔助管理者根據(jù)燃料周期數(shù)據(jù)及市場信息，及時調(diào)整工作方式、策劃，提升決策能力；系統(tǒng)支持短信平臺，通過短信的方式定時發(fā)送時間、內(nèi)容維護(hù)以及發(fā)送指標(biāo)維護(hù)，做到定時催報(bào)、指標(biāo)提醒。
隨著電煤價格的劇烈波動與IT信息技術(shù)的高速發(fā)展，國電集團(tuán)敏銳意識到智能化技術(shù)發(fā)展為發(fā)電企業(yè)燃料管理變革提供新的保障，通過智能化的燃料過程管理、燃煤摻配管理及數(shù)字化煤場管理，提升燃煤可控性，降低燃料成本，實(shí)現(xiàn)管理效率、效益雙提升。因此，自2012年1月開始，國電集團(tuán)開始要求集團(tuán)下屬企業(yè)加大力度開展燃料智能化管理建設(shè)，并在同年6月，正式啟動電廠燃料智能化管理建設(shè)實(shí)施，加強(qiáng)對燃料從入場、入爐燃燒到灰渣處理、廢氣排放等各個環(huán)節(jié)的全方面管理控制和精細(xì)化管理。
對燃料的數(shù)據(jù)挖掘
上海外高橋第三發(fā)電有限公司是國內(nèi)1000MW超超臨界機(jī)組的節(jié)能降耗技術(shù)與實(shí)踐的佼佼者，在馮偉忠總經(jīng)理看來，電力企業(yè)落實(shí)節(jié)能減排工作的核心在于發(fā)電環(huán)節(jié)，在這個環(huán)節(jié)，信息技術(shù)應(yīng)用對節(jié)能的作用主要體現(xiàn)在生產(chǎn)控制和設(shè)備管理兩個方面。在電力生產(chǎn)控制方面，通過信息技術(shù)的應(yīng)用，將不同煤質(zhì)的煤，按照合理的比例進(jìn)行配煤摻燒，能夠提高煤炭燃燒的充分性、降低單位發(fā)電量燃料消耗成本，減少單位燃煤含硫、含硝廢氣的排放量。在設(shè)備管理方面，通過加強(qiáng)設(shè)備管理，提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性、穩(wěn)定性，降低資源損耗，實(shí)現(xiàn)節(jié)能、降本增效的目標(biāo)。
對于國內(nèi)發(fā)電企業(yè)來說，從發(fā)電企業(yè)集團(tuán)層面、二級運(yùn)營公司層面，到基層電廠層面，不同管理層級對于燃料管理所涉及到的所有業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，存在著三個緯度的業(yè)務(wù)邊界，即集團(tuán)縱向管控的垂直業(yè)務(wù)信息邊界、橫向業(yè)務(wù)協(xié)同的一體化運(yùn)營信息邊界、企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的內(nèi)部管理信息邊界。由于信息邊界的存在，導(dǎo)致集團(tuán)層面對于燃料市場信息的搜取存在信息壁壘，不能有效地指導(dǎo)二級公司對下屬電廠進(jìn)行協(xié)同，基層電廠不能靈活機(jī)動地制定準(zhǔn)確的燃料計(jì)劃并高效執(zhí)行。因而，對于燃料的管控，發(fā)電企業(yè)集團(tuán)需在內(nèi)部建立起自上而下的統(tǒng)一的信息化平臺。
從電廠燃料采購、入廠檢驗(yàn)、質(zhì)量控制的角度，要嚴(yán)格控制入廠煤的數(shù)量和質(zhì)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，對入廠煤的數(shù)量檢驗(yàn)和煤質(zhì)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)需要能夠長期保存、實(shí)時查詢，能實(shí)現(xiàn)對不同批次的來煤進(jìn)行質(zhì)量比對，對燃料入廠、計(jì)量、采制化的全業(yè)務(wù)過程進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，建立燃料管理的全生命周期管理信息化手段。
遠(yuǎn)光GRIS集團(tuán)燃料管理解決方案提供了新形勢下從發(fā)電集團(tuán)到基層電廠的全面管理解決方案。在入廠煤環(huán)節(jié)，通過智能Ic卡管理方案規(guī)范車輛管理；在計(jì)量環(huán)節(jié)，通過實(shí)時采集器自動采集軌道衡、汽車衡、皮帶電子秤燃煤數(shù)量信息；在采制化驗(yàn)環(huán)節(jié)，通過與電廠采制樣機(jī)系統(tǒng)無縫集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的三級編碼和加密、解密，地杜絕了人為因素的影響。通過在燃料入廠、采制化環(huán)節(jié)對設(shè)備進(jìn)行信息化管理和數(shù)據(jù)抽取，能夠有效保證燃料的數(shù)量和質(zhì)量，降低單位發(fā)電量成本，達(dá)到降本增效的目的。
在煤場管理方面，實(shí)施數(shù)字化煤場管理，對燃煤進(jìn)行分堆存放管理，按照來煤入庫單自動計(jì)算煤場區(qū)域進(jìn)煤的數(shù)量、質(zhì)量，自動讀取皮帶電子秤數(shù)據(jù)，建立存煤檔案，利用GPS實(shí)時監(jiān)控顯示煤場煤堆數(shù)量和質(zhì)量，為人廠、入爐調(diào)度和摻燒加倉提供實(shí)時存放信息。在燃料入爐發(fā)電的過程中，全部采用優(yōu)質(zhì)煤和全部采用劣質(zhì)煤都是不經(jīng)濟(jì)的做法，方案提供自動計(jì)算燃料消耗，結(jié)合燃料存儲管理，自動生成混配摻燒的最佳方案。此外，還支持對綜合入爐消耗、庫存盤點(diǎn)、反平衡消耗三組燃料消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行消耗統(tǒng)計(jì)分析，能夠合理準(zhǔn)確的確定月發(fā)電煤耗。通過在燃料入爐摻燒環(huán)節(jié)，利用信息化手段，合理配煤、科學(xué)摻燒，能夠幫助電力企業(yè)降低單位發(fā)電量耗能，提高燃料的充分燃燒率，減少發(fā)電企業(yè)單位發(fā)電量含硫、含硝廢氣、廢水的排放量。
