人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。范文怎么写才能发挥它最大的作用呢？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。
人工智能免疫算法论文2如何写一
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能免疫算法论文2如何写二
《人工智能》这部电影看完之后，我感触很深。
故事讲述了一个名叫大卫的机器人来到期梦妮卡的家，起初梦尼卡很讨厌他，认为自己的儿子马丁是不能用其他人替代的，但渐渐的，梦妮卡发现自己已经爱上了大卫，她已经把他当作第二个儿子了，她还把“超级玩具”泰迪送给了大卫。
可笑的是大卫对现实生活了解很少，再加上病好了的马丁蓄意刁难他，他闯了很多祸：吃人类的食品，剪梦妮卡的头发、伤害了马丁??终于，在家人的反对下，决定要把大卫送到科研所去，想把他拆掉，但梦妮卡不忍心，只好把大卫丢在公路旁，让大卫自己活下去，可怜的大卫认为他不是人类的小孩，所以妈妈不爱他。
大卫在丛林里呆呆的走着，心里一直想着蓝仙女，他想让蓝仙女像把小木偶变成人一样，也把他变成人，这样妈妈就会爱他了，他走着走着，碰到了许多机智人，他们都被“月亮”抓起来了，送到机智人屠宰场，他目睹了机智人被残忍的拆开，不过由于他
的独特，他幸运的活了下来，他和另一个机智人一起去找蓝仙女，经历了无数困难，他终于找到了，在海底找到了!
他一遍遍的乞求着蓝仙女，可他并不知道那只是个雕塑，就这样他被冰冻了起来，一直过了两千年。两千年以后，外星人把他救了出来，他们查看了大卫的记忆，很同情他，于是便帮助他，让梦妮卡复活，可惜失败了，梦妮卡只能活一天，于是大卫和梦妮卡高兴地玩了一整天。
看完这部电影，我明白了，机智人也需要好好对待，他们也有感情，不要随意践踏他们。还有，我们要更执着地追求梦想，就象大卫，他成就了一个奇迹!
人工智能免疫算法论文2如何写三
论人工智能与自然智能的关系
摘要：人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的工具，它开拓了解放人类智能的道路。但与人类智能相比，其局限性也非常明显，只有在人类智能的配合下，它才能真正发挥预先设定的功能。不论从人工智能与自然智能的关系以及能动与被动的关系看，还是从认识论的基本原理看，人工智能超过人类智能、甚至统治人类智能都是不可能的。
中图分类号：b80文献标志码：a文章编号：1009-4474()02-0137-04
延长和增强人脑的智能，提高主体认识能力，是研究人工智能的目的。在某些局部功能上，人工智能已经可以代替甚至超过人类智能，但从全局看，造出一个与人一样能够思维的机器来，是不可能的。人的认识能力是无限发展的，人的智能水平处于进化之中，作为人类认识工具的人工智能也在不断发展，但人工智能与人的智能的差距始终存在，人的主体地位是改变不了的。
当我们对智能机器作哲学分析时，应当实事求是、恰如其分地评价，否则，对人工智能这门新学科的发展是不利的。实际上，人工智能的重大突破，还有待智能科学、思维科学的发展。现在距离真正的智能系统尚很远，尽管就其潜力而言，人工智能是2l世纪的科学。
一、人工智能的发展
人工智能是相对人类智能而言的，它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能，也称“机器智能”或“智能模拟”。人工智能的发展主要有两条途径：一是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的智能活动，即结构模拟；二是以控制论、信息论为理论基础，采取黑箱的方法，用电子计算机从功能或行为方面模拟和代替人的某些智能，即功能模拟。
人工智能作为具有高度综合性的学科范畴，包含着非常丰富深广的内容。它是系统论、控制论、信息集约论、电子学、仿生学、心理学、语言学、机器人学、数理逻辑学、模糊数学、神经生理学等多学科横断跨界、交融结合的产物，其包罗各门学科的广泛性，可以说除哲学之外，任何一门科学都不能与之相比。概括地说，人工智能是自然科学技术、社会科学技术和思维科学技术三大领域有机综合的产物，其诞生和发展将促使人类认识改造客观世界及主体自身升华到一个划时代的新高度。
虽然人工智能这个控制论的分支，从产生到现在还只有很短的历史，但无论在理论方面，还是在应用研究方面都已取得很大成绩。
二、人工智能的优越性
人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。
1、人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。
中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法；二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。
2、人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活面
貌的巨大杠杆。现在，自动化技术不仅渗透到工业、 农业、 建筑、交通、航天和武器等生产和军事领域，例如，现代军事技术的重要分支——战术模拟技术，就是用“蒙特一卡洛法”的处理随机因素的数学方法，在 计算机上完整地模拟包含在战斗过程中可能出现成百上千的偶然性因素，并使过程多次重复，从而模拟出可能出现的战斗结局；而且渗透到产品订货、自动售货以及分配等流通领域；还渗透到银行 管理等金融领域，图书馆管理、情报资料检索，电化 教育以及通信等信息领域；甚至在家庭里面，也出现了各种自动化家用电器。有人把这些自动化叫做四“a”革命或者五“a”革命，即四个或五个方面的自动化：工业自动化、农业自动化、信息自动化、办公自动化或家庭自动化。
三、人212智能的局限性
同人的智能比较，人工智能有若干局限性。人工智能是利用了人和机器的共性——两者都是一个信息转换系统，而抛开了人和机器的区别。但实际上这种区别是存在的，而且是不容忽视的本质区别：人工智能不等于人的智能，而是人的智能的物化，它既有可能性，又有局限性。
1、人工智能只能模拟人的某些自然属性，人的 社会属性是不能模拟的。以电子计算机为基础的人工智能只是主体认识客体的手段。电子计算机的主要特点是它的逻辑结构建立在二值逻辑基础上，计算机只懂机器 语言，即由“1”与“0”组成的代码。严格地说，机器连“1”与“0”也不认识，只不过是穿孔卡片通过光电管把代码变成脉冲信号而已。即使给计算机配上智能 软件，可以称之为智能机器，也不能改变计算机的性质，它仍然是 认识工具。早期的电子计算机由人直接操作，是人在使用工具。目前虽已部分用程序完全代替了人的操作，使信息处理自动化，但程序体现的是人的认识活动，它仅把人的直接操作变为间接操作，因此，仍然是人在使用工具。作为认识工具的计算机，在本质上是一种处理信息的机器。
人脑与这种信息转换器不同，它不仅是加工厂，而且是信息源。虽然人的认识过程也需要信息处理，但更需要对所理解的信息进行思维，加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造，由感性认识上升到理性认识。
2、人工智能不具有人的主观能动性。如果以控制论的观点来分析，那么所谓能动性，就是人的大脑在获取外界各种信息后，自动地进行分析、综合而作出反映；同时，又与原来储存的信息进行比较、概括，最后作出控制客观对象的决策，付诸具体的行动。在整个过程中，相对于主观来说，认识和 改造的客观对象总是处于被动的地位。
智能机可以模拟人的思维，甚至可以部分地超过人的思维功能，但在人事先没有给它安排好程序的情况下，它不能主动地提出任何一个问题，更不能有目的地改造客观世界。就是说，它没有人和人脑那样的能动性。相对于人来说，它只能是被动的。由此可见，信息处理与认识活动之不同，就在于机器只“理解”信息的形式，进行符号加工；人脑却能理解信息的内容，进行能动思维。
3、人工智能只有在自然智能密切配合之下，才能真正发挥自己的作用。人工智能和自然智能之间存在自然而合理的分工，决不是相互排斥和相互取代，而是要相互补充和相互支援，并合理地 组织优化相互间的关系。对这两个系统而言，人是主要的。人工智能应处处为人 工作，适应并满足人的需要。人和自然智能不仅是人工智能的建立者和使用者，而且是人工智能的唯一掌握者。
四、人工智能不可能取代人类智能
随着控制论研究的深入和智能机器的 发展，出现了人与计算机的关系问题，包括机器能否思维，人工智能与人类智能有无界限，机器能否超过人、统治人等。对于人和（人工）智能机器的关系问题，应该进行辩证的考察，既要看到两者的 联系，又要看到两者的区别；既不能把有机物和无机物之间的界限绝对化，又不能抹煞两者在性质上的差异。
就人类的总体而言，智能机的 应用，只能保证人类思维的发展，决不会取消或减弱人的思维活动。
1、从人工智能与自然智能的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。人的自然智能，就是指人的智慧和能力。它与人的知识不同。如果说，人的知识是对客观外界规律性的认识，那么智能则是运用这种对客观外界规律性的认识来解决矛盾，有目的地改造客观世界的能力。从信息论的观点看，知识主要指一个人有目的地以某种很好的方式使用这些有用信息的能力。因此，我们认为，知识是智能的基础，智能是知识的深化和发展。
人工智能则是用电子计算机模拟人的思维活动，完成一部分原来需要人的大脑担负的工作。人工智能的本质是用机器模拟人脑的功能，是人脑的延长。人工智能只是人脑智能的放大和延伸，它是由人创造的。机器智能所具有的“思维”能力，不过是人的思维能力在机器上的投影，是模拟人的思维的结果。人工智能仅仅是对输入的信息根据指令进行归纳和选择，它决没有自身的目的性，不会产生自觉的目标。
人工智能不具有人类智能的本质特征。人工智能只能在原有的知识中进行排比、筛选，而不能产生创造的灵感。人脑的思维可以通过概念、判断、推理等形式，直接越过一系列复杂的逻辑次序，可以不拘泥于原来脑中储存的信息辨认客体。人工智能和人类思维的不同还在于，人工智能不能模拟人类思维的社会本质。由于人工智能不具有社会属性，因而它永远也不能成为独立的思维主体。
2、从认识论的基本原理看，机器超过人、统治人是不可能的。人工智能的本质是用机器模拟人的思维功
能。因为作为物质的一种运动形式的思维活动是可以认识的，是有一定的物质基础的，因此人们可以制造出特定的机器来模拟思维的一定方面和特性。机器模拟思维的前提是对思维的认识，其中包括对思维的物质基础、思维规律以及思维功能的认识。然而，辩证唯物论的认识论的一条基本原理就是，认识的客体决定认识的主体，认识的客体先于认识的主体。主体对客体的认识总是受客体发展程度的制约。作为认识客体和模拟对象的认识在后，只有随着人脑及其思维能力的发展，人对大脑及其思维能力的认识才能发展，从而机器模拟大脑及其思维能力的活动才能深入。因此，人工智能只能理解信息的形式，而人却能理解信息的内容。
3、从能动与被动的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。用哲学语言说，就是人具有主观能动性。这种主观能动性是建立在实践基础上的，因此，不仅机器不可能有这种能动性，连动物也没有这种能动性。正是这一点，电子计算机虽然可以在某些方面，如运算速度、精确性及记忆容量等方面超过人，但在总体方面，永远不可能等同于大脑，更谈不上超过人、统治人。综上所述，人工智能是以机器为主体，模拟人的智能而人工地制作出来的。作为模拟，它就不是机器作为主体的智能，而是人的智能向机器的传导和转移。机器本身没有智能，它不能自我控制和自我调节，不能作为智能活动的主体。人与机器智能效应是互补互促的关系，彼此相互作用、取长补短，互相推动、携手并进，因而既要发挥人的主导作用，又要充分利用机器的高效处理信息的特长。这样，人类将会更好地认识世界和改造世界。可见，用人工智能系统来模拟人、模拟思维，是自然科学中唯物主义路线的体现；仿生学、控制论、自动化的成就，是唯物主义的胜利和唯心主义的破产。
人工智能免疫算法论文2如何写四
江都十二年磨一剑，连续三届获评“全国平安建设先进县（市、区）”，20xx年9月19日成功捧回全国综治工作最高奖——“长安杯”。如何在高起点上再次起航、再创辉煌，江都区委、区政府深入贯彻落实中央加强和创新社会治理的战略部署，围绕打造社会治理“江都样本”的总目标，牢固树立以人民为中心的发展思想，坚持以科技支撑为着力点，系统构建“1 n”网格化社会治理大数据平台，全力实施大数据汇集、智能化运行、惠民生发展“三步战略”，探索出一条具有江都特点、区域特色的社会治理新路径，全力推动区域社会治理现代化工作走在前列。
1、建优社会治理“一系统”。系统建设是实现智治的决定性因素。坚持顶层设计，结合区域实际，高标准规划、高起点建设，强化数据整合、功能拓展，以科技支撑提升社会治理效能。
一是在系统设计上“攀高枝”。突出高位谋划，放眼全国寻求与顶尖龙头企业合作，选定世界500强企业中国航天科技集团第五研究院开展共建，充分利用该院院士专家学者多的人才优势、丰富智慧城市建设的经验优势、航天系统领先完善的天地空一体化优势、大型复杂工程组织管理的方法论优势以及多学科融合、信息安全等优势，搭建了1个信息聚合共享服务（cig）和n个重点领域的“1 n”网格化社会治理应用平台，夯实了江都智慧治理的基础。
二是在功能设置上“接地气”。突出“优政、兴业、惠民”目标导向，围绕打造社会治理“江都样本”需求，20xx年建设之初，突出创新网格化社会治理重点，健全完善城乡协同治理、产业经济服务、智慧民生服务、智能政府服务、生态环境服务等“1 n”平台功能设置。今年初，出台《关于开展“1 n”系统平台升级改造的方案》，推动系统平台2。0版升级改造，新增无形资产管理、企业价值评估、智慧交通、智慧校园、智慧运管、智慧工地等更多功能，进一步提升区域社会治理现代化水平。
三是在数据整合上“破壁垒”。突出数据鲜活度是系统运行“生命”的理念，加快部门互通、条线贯通，多元化对接各部门业务系统的数据资源，加快感知数据、政务数据、社会数据等各类数据资源的整合、开发和利用，建立人口、法人、电子证照、空间地理等主题库，目前已汇聚全区55个部门811类60余万条数据，对接省市11个部门34类数据，形成了信息聚合共享服务平台、物联网统一接入平台和视频汇聚分析平台“三大平台”的数据共享应用，打通了部门之间、条线之间的数据壁垒，全面提升了大数据的服务和保障能力。
2、建实社会治理“一中心”。中心建设是实现智治的关键性所在。坚持改革引领，建强指挥体系，厘清工作职责，实现处置闭环，以高效运行提升社会治理效能。
一是功能定位“实战化”。按照区级实战、镇级主战、村级应战的建设要求，建立区镇村三级实体化指挥调度中心，实现三级中心建设全覆盖。区级层面，整合组建正科建制“区域社会治理中心”，与区网格化服务管理中心和综治中心一体化运行，建成aioc智慧城市运营中心，实现智慧指挥调度、预警研判等功能，充分发挥中枢指挥职能作用；镇级层面，推动综治中心与网格化服务管理中心实战化建设运行，实现“一套班子、两块牌子”，充分发挥承上启下职能作用；村级层面，加快推进网格工作站规范化建设，构建了纵向到底、横向到边、高效实战的“一中心”指挥体系。
二是工作职责“清单式”。按照国家住建部普查标准，完成对中心城区48平方公里范围内22万余件部件普查和编码，实现指向唯一目标。围绕社会治安、公共安全、城市管理、环境保护、专项重点工作、城市部件等6大类987项社会治理事件，明确28个部门、11个专业公司、13个镇的事部件处置的主体责任，建立责任清单。围绕区委、区政府阶段性重点工作部署，将三大攻坚战、疫情防控等作为日常巡查内容、服务管理事项、工作重点环节，清单进一步明晰，责任进一步明确。
三是事件处置“全闭环”。按照“采集上报、核实立案、指挥派遣、处理反馈、核查结案、考核评价”“六步闭环”的处置流程，重点针对超期未办结案件较多的问题，结合“三级联动”开展督查督办推进工作。通过对巡查员开展业务培训，明确巡查重点，建立周点评机制，让巡查上报事件聚焦中心、注重质量；加强区中心与部门、专业公司的沟通衔接，协调部分有分歧事件，及时将事件推送给相关单位主要负责人，实现精准、快速、及时处置，处置质效明显提升。去年4月1日正式运行以来，“1+n”网格化社会治理平台共派单47269件，办结45987件，办结率97。28%。
3、建牢社会治理“一张网”。网格管理是实现智治的基础性工作。坚持筑牢底板，用科技划“格”、科技建“网”、科技管“人”，以精细管理提升社会治理效能。
一是网格划分“重科学”。围绕“人口规模适度、服务管理方便、资源配置有效、功能相对齐全”的要求，推进“1 n”平台与国家地理信息公共服务平台接口的实时数据对接，依托专业gis团队，通过数据建模等信息化手段，全面分析评估人、地、物、事、组织等要素规模，探索“网格警格”双网融合建设，科学智能划分城市网格、农村网格、专属网格，实现地理空间资源共享互通、网格划分准确规范。目前，全区村（社区）以下划分1091个综合网格和10个专属网格，精细勾勒出社会治理“一张网”底图。
二是人员配备“重专业”。围绕信息化、专业化队伍建设要求，严格制定网格员准入标准，选聘熟练操作智能设备、综合素质高、热爱社区工作、善做群众工作的人员作为网格员。其中，专职网格员采取从社区优秀工作者转隶一批、公开招聘一批、优秀网格员中选聘一批“三个一批”的方式，并参照事业单位人员管理标准进行择优选拔，逐步实现兼职网格员向专职网格员转变的发展目标，以不断适应网格化社会治理工作智能化、科技化的发展趋势。
三是考核考评“重精准”。围绕公正客观地评价网格员工作绩效，出台全区网格化服务管理考核等办法，针对网格员工作职能要求，打造网格员日常巡查、信息查询、工作辅助与绩效考核为一体的“移动办公桌”，通过轨迹核对、全流程评价、事件回访、满意度调查等功能进行系统评价评分，精准测算网格员绩效工资，减少人为因素对网格员考核结果的影响，奖勤罚懒、以考促效，推动网格员工作方式不断改进、服务流程不断优化、群众满意度不断提升。
1、百姓生活更“智惠”。通过“1 n”平台，整合便民服务事项，上线运行“智惠江都”app，将生活缴费、信息查询、医疗健康、法律咨询、交通路况等与百姓生活密切相关的功能应用融入其中，截止目前已发布25个便民服务事项，极大方便了群众工作生活。运行一年来，注册用户数高达30余万人，办理民生服务事项3126件。对于江都这座拥有106万人口的县级城市来说，几乎每个家庭都在使用这款app。江都老百姓都说，我们已经离不开“智惠江都”客户端，更加享受这种便捷高效的“智惠”生活新方式。
2、营商环境更“智优”。依托信息化手段，打造“互联网政务服务”模式，将网上办证、涉企服务、法律援助、政策咨询等事项植入网格，做到“不见面”审批、“不见面”服务；同时，通过“1 n”平台对全区全部634家规上企业开展立体画像、运行分析、预警预测、安全监管，整体把控全区企业和经济运行状态，为精准服务、精准施策提供了强力支撑保障。江都企业家们纷纷表示，大数据既让我们的审批事项“加速度”，又为我们企业运行、转型升级提供了“新动能”，助推我们企业高质量发展行稳致远。
3、社会环境更“智安”。创新构建“互联网社会治理”新模式，深入推进“感知江都”“天眼工程”“智安小区”建设，依托“1 n”平台大数据的分析汇总功能，实现重点人员全面排查管控、重点区域全面实时监控、危化企业全面智能监管，社会公共安全保障能力显著提升，社会治安环境持续平稳向好，人民群众安全感始终保持在全省前列，得到中央督导组充分肯定。人民群众普遍感受到，生活在江都获得感、幸福感、安全感特别强。
4、突发处置更“智捷”。通过大数据、物联网、人工智能等技术的落地融合，实现城市状态的实时监测、异常情况的智能预警、关键问题的智慧决策、重大事件的协同处置。在今年新冠肺炎疫情防控中，有效组织、高效指挥和辅助决策，依托“1 n”平台，及时开展疫情线索摸排、跟踪和智能分析研判，先后排查167。09万人次，列管4。79万人，派发办结疫情防控工单6151件，为疫情防控构筑起源头防线。相关做法在《新华日报》刊载，得到省委娄书记、省委政法委充分肯定，在全省产生较好影响。
1、高点定位是智治的先手棋。江都“1 n”平台初获成功，最重要的是党委、政府高度重视、放眼长远，选择顶尖龙头企业航天五院合作，利用成功经验与先进技术，助力项目落地落效。后期与阿里、腾讯、金山云等知名公司、科研机构密切合作搭建工业大数据等n个平台，与南京大学共同打造基于大数据的网格化服务职能转变——“江都标准”建设，力求建成即领先、运行即品牌，形成了具有区域特色的智治之路。
2、集成融合是智治的方法论。强化模式创新，注重系统思维，智治支撑下的社会治理“江都实践”已经形成了势与能。江都区已经启动“推进区域社会治理现代化三年行动计划”，在战略性、全局性的高度，将大数据建设与社会治理同步推进，共同融入产业、城市、政务、生活等各个方面、各个环节，明确了路线图、任务书，全面提升区域社会治理现代化能力和水平，将社会治理优势转变为经济社会高质量发展的强大动能。
3、数据赋能是智治的硬支撑。加强部门配合、协作联动，打破各自为政的现状，突破数据传递的壁垒，由传统治理的盲目性、无序性向现代治理的精准性、靶向性转变，做到“事先预防”、“事前发现”的“快”与“准”。在“1 n”平台的功能拓展、优化升级中，注重把大数据的作用发挥摆在突出地位，让网格员与大数据在社会治理中实现有机衔接，推动数据更鲜活、管理更精细、治理更精准，实现数据治理效益最大化。
4、惠及民生是智治的落脚点。人民群众在民主、法治、公平、正义、安全、环境等方面的要求日益增强，尤其对公共安全、公共管理、公共服务等方面的要求不断提高。智治支撑的社会治理突出了以人民为中心的发展思想，有效实现了资源下倾、权力下放、力量下沉，探索警网融合等发展模式，为广大居民提供公共服务代办、法律服务、安全隐患排查等多样化、便捷式服务，让群众生活更放心、更安心、更舒心。
人工智能免疫算法论文2如何写五
１、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力
在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。
２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。
３、培养学生的团队协作能力
机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、扩大知识面，转换思维方式
在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识
考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。
1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式cpu、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。
2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。
3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。
教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎，教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。
人工智能免疫算法论文2如何写六
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生
在当前社会中的呢？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
