人工智能发展分析报告

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能发展分析报告范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能发展分析报告范文第1篇

有意思的是，赵宇辰曾经供职于LinkedIn，要知道，数据科学家的概念最早就是由LinkedIn提出的。

定位为新型移动CRM软件的销售易为什么会需要人工智能？是未雨绸缪？还是赶时髦？

AI在企业级业务中扮演什么角色？

在今年的全国两会上，人工智能首次被写入政府工作报告，这意味着，人工智能技术已经上升为国家战略。

一般大家会认为，AI就是个高端的机器人，或者是个会下棋的AlphaGo。其实，这只是人工智能在应用层面很小的一部分。

我们在淘宝、在亚马逊上买东西，总会收到各种推荐，而这些推荐总是正中下怀；甚至托福、GRE在线模拟考试中，作文可以“电脑自动判分”；还有跟春天的花一样灿烂，在朋友圈频频刷屏的“微软识花”……所有这些，都是AI的应用点。“神经网络也好，分类器也罢，大家并不会觉得后面是什么算法在驱动。”赵宇辰说。

以上的这些，也只是人工智能在消费级领域的一些应用。

在美国，企业级市场对于数据挖掘、机器学习的研究早已如火如荼，正在从BI（商业智能）向AI方向发展，美国企业级服务巨头们也正在开发各类基于AI的企业应用。

IDC最新研究报告显示，到2018年，55%的企业以及ISV开发者都将在产品中嵌入至少一个认知AI或机器学习的功能，在商业分析工具领域，这一比例将会更高。

对此，销售易创始人兼CEO史彦泽表示：“新的技术趋势也给CRM企业带来新的机遇和挑战。未来的CRM不仅仅是帮企业定义一些工作流或者实现销售自动化，而且是要往智能化方向发展，真正为企业带来帮助和产生价值。一套承载了公司最核心数据的智能化CRM管理系统，对未来企业智能化运营、精准决策和高效管理有着巨大的意义。”

传统的客户服务和客户管理方式都是透过单向客户信息来进行互动来往的，比如通过知道客户的联系方式，利用邮件、通讯软件、电话与客户沟通，但如果之后的商务往来中需更多的使用协助与效率增进就变得更为困难，这正人工智能在商业协作领域的商机所在。

AI能否重构CRM？

Gartner2016年的CRM市场分析报告通过对Salesforce、SAP、Oracle、Microsoft、Adobe 等 CRM 供应商进行数据分析，得出了“分析、机器学习和人工智能是CRM未来发展方向”的结论，认为这将在未来3年内彻底改变CRM。

CRM的本质是客户关系管理，最大特点是连接内外。过去，传统CRM定义销售、市场、客服、自动化，其实是销售记录管理。“传统CRM是将内部打通，而在数字化时代，更重要的是如何把外部的合作伙伴、经销的合作伙伴，以及合作伙伴服务的合作伙伴，甚至把最终用户给连接起来。”史彦泽补充道，“当内外部全盘联通起来以后，这中间就产生了非常大的化学反应和变化。”

据史彦泽透露，销售易会在今年内陆续几条重要的产品线，从而完成人工智能和大数据重构CRM的布局。

销售易在年初宣布完成2.8亿元D论融资时，史彦泽表示，该轮融资资金将用于加强产品和技术方面的能力提升。时隔2个月，赵宇辰的加入可谓是销售易在这一方向深耕的标志性动作，

人工智能发展分析报告范文第2篇

大数据下科技信息领域需要解决的主要问题

（1）大数据下科技信息处理的标准化体系研究相比传统的科技信息，大数据环境下的科技信息的来源、类型、内容和数据格式更为复杂，制定和完善科技信息的标准化体系和内容是及其必要的。信息资源的标准化体系是保证信息有效存储、处理、分析和利用的基础和前提。本文认为将依据当前科技信息现状，针对具体领域研究和制定大数据下的科技信息处理规范和建议是必要的。（2）大数据下的科技信息资源的建设方法研究借助大数据技术可实现科技信息的大数据处理与大数据存储，实现多源异构的科技信息完成数据的存储、处理、交换等功能。大数据下的科技信息资源的建设方法研究需要从数据本身和数据的组织两个研究视角出发，分析梳理大数据环境下科技信息资源在建设中面临的难点和关键性技术问题，研究和提出科技信息资源的知识组织系统框架和基本构建方法。（3）大数据下的科技信息资源的分析方法研究结合科技大数据特点，主要利用深度学习技术解决科技大数据的高维数据降维处理问题。研究和探索面向科技信息资源的分析方法，提出不同类型科技信息资源的关联分析、重要性分析、主题演化路径等深层次的信息分析方法和技术，通过系列分析方法和技术研发，解决科技信息资源管理工作中存在的问题，研究方法在实践中进行创新和发展。世界的发展、科技的换代、媒介的延伸以及人文的变更，汇聚成一股巨大的洪流，加速了我们所处时代的变换，人工智能技术已经渗透到各个技术领域，以上问题涉及科技信息的组织和分析，需要人工智能技术的融合，即与人工智能技术的深度融合必将推动科技信息进入全新时代。

人工智能应用于科技信息领域的研究意义和主要研究内容

人工智能为解决科技信息的获取和分析提供解决途径（1）人工智能可拓展获取科技信息的来源。从事智能分析的美国Stabilitas公司的首席运营官ChrisHurst认为：“人工智能可以扩大信息工作的范围，不会遗漏那些有价值的细节。”科技信息同样需要通过各种渠道获取世界各国的同类信息，利用分布式网络爬虫等人工智能技术可获取全世界的开源信息，包括文本和音视频数据。（2）人工智能可加快处理科技信息数据的速度。美国中央信息局肯特学校教信息分析的校长JosephGartin认为：“梳理社交媒体来获得信息并不是什么新鲜事，让人耳目一新的是如今我们收集社交媒体数据的数量之大和速度之快。”海量的科技信息通过人工智能技术可以快速处理亿万比特的数据，从而了解世界各国同类信息或事件，将每天接收到的大量数据转变为能够用于政策和战场行动的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自动化、智能化。据俄罗斯通讯社报道，俄罗斯总统普京表示：“无论谁在这一领域中处于领先地位，都将成为世界的统治者。”普京认为：人工智能是未来权力的关键。利用自然语言处理技术、语音识别、图像检索等人工智能技术可以极大的提高信息人员检索有用信息的速度。此外，知识图谱作为人工智能的知识库基础，基于知识图谱可实现分析对象的多维多步自动关联分析，利用深度学习模型可大大提高多因素影响的系统分析，获得更好的信息分析效果。主要研究内容（1）基于人工智能技术的科技信息的知识存储和管理大数据下的科技信息具有海量、异构、跨媒体的特点，其知识存储和管理需要对结构化或非结构化的跨模态数据进行语义智能化计算研究，以为统一语义范畴下的数据查询提供便捷的元数据服务；对跨媒体知识统一组织进行研究，为不同关系结构，不同模态数据的统一存储与管理提供结构基础；同时，需要对跨媒体知识的更新进行研究，为动态的数据存储与多变的业务管理提供支撑。最后，对跨媒体知识检索与查询进行研究，从实际的检索和查询业务角度出发，制定规则，优化性能，提升知识数据被获取时的准确性与高效性。（2）基于人工智能技术的科技信息与知识的深度揭示与聚类加强科技信息资源的多源多模态数据整合关联、信息抽取、不确定推理、机器学习、自然语言处理等人工智能技术研发与应用；利用人工智能技术实现科技信息资源的外在层面的资源整合，资源内在特征的深度聚合，实现科技信息与知识的深度揭示与聚类。通过可视化方式实现科技信息知识（研发技术、研发机构、研发人员等）的聚合、揭示与展示。其中重点利用语义分析技术、词表/本体构建技术、知识图谱技术、大数据分析等人工智能技术，通过可视化方式实现科技信息知识的聚合、揭示与展示；实现对格式各异、内容复杂的数字资源进行深层次的揭示，从资源外在层面的资源整合，深入到资源内在特征进行深度聚合，实现信息与知识的深度揭示与聚类，同时将科技信息知识服务嵌入知识交流之中。技术路线图如图1所示。（2）基于人工智能技术的科技信息前沿技术发现与预警研究前沿技术发现与预警旨在有效指导和开展科技研究，国内外已有研究在信息对象和研究方法上比较单一，信息价值和服务效果受限。科技信息前沿技术发现与预警研究应更强调面向信息源的全面收集、处理、分析的一定程度智能化生产过程，更好的感知非完备信息，辅助信息用户把不确定性预测变成更确定性预测。研究将不同类型的信息源进行整合、融合，多维度的分析科技前沿技术特征，从不同角度实现有价值信息的综合叠加和映射，从中发现、分析和描述科技前沿技术问题，为科技领域专家实现科技前沿的准确辨识提供服务，实现有效的技术预警。技术路线图见图2所示。

基于人工智能技术的科技政策动态分析平台设计

科技政策动态分析脱离原有人工分析为主的模式，而借助技术手段进行辅助分析是时展的必然趋势，海量数据的现实对情报分析方法的冲击不可避免。技术参与的目的是提高人工分析的效率和质量，采用技术辅助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技术的科技政策动态分析平台的目的在于如何利用技术手段提供获取情报数据、情报多维分析能力和自动生成可读性的分析报告的能力，帮助提高人类思维的效率。1）科技政策动态信息监测科技政策动态信息监测主要采用网络信息的监测方式，只有在有效采集网络信息的基础上才能进而实现具体内容分析与信息服务。信息监测是对互联网上共享的科技政策资源进行提取、解析、收集和存储等的过程。科技政策动态信息监测的一般框架可由图3表示。科技政策动态信息监测系统的层次模型：表示层，业务逻辑层和数据访问层。数据访问层：连接数据库，执行插入和查询等操作。主要是用数据集访问。业务逻辑层：调用数据访问层的方法然后返回结果给表示层。表示层：获取表单的数据，然后调用业务逻辑层的方法处理数据，然后根据结果显示相应的数据。科技政策动态信息监测的系统框架：系统分为数据层与应用层两个层次。其中，数据层为整个平台提供数据支撑，包括监测站点、情报、文章、等基础信息数据，以及用户信息、日志信息等数据。应用层主要提供站点管理、信息服务、编辑撰文三大功能模块，为用户使用系统进行信息检索、筛选、浏览、定制、撰文等提供服务，同时也为管理员进行系统管理、任务分配、成果组织等提供相应接口。具体系统框架如图4所示。

人工智能发展分析报告范文第3篇

论文摘要：随着数据库技术和人工智能技术的不断进步，数据挖掘技术逐步发展起来，作为当前计算机信息技术中的一项较为新兴的技术，综合运用了数理统计、模式识别、计算智能、人工智能等多项先进技术，主要是从大量的数据中来发现和挖掘一些隐含的有价值的知识，从大型的数据库数据中挖掘一些人们比较感兴趣的知识，本文主要讲了数据挖掘技术的概念、数据挖掘技术在保护设备故障信息中的实现方法以及数据挖掘技术保护设备故障信息管理的基本功能等问题。

数据挖掘技术作为当前计算机信息技术中的一项较为新兴的技术，综合运用了数理统计、模式识别、计算智能、人工智能等多项先进技术，主要是从大量的数据中来发现和挖掘一些隐含的有价值的知识，也就是从大型的数据库数据中挖掘一些人们比较感兴趣的知识，这些被提取的知识通常会表现为模式、规律、规则和概念，将数据挖掘的所有对象定义成数据库或者是文件系统以及其他的一些组织在一起的数据集合，数据挖掘技术也是现在智能理论系统的重要研究内容，已经开始被应用于行政管理、医学、金融、商业、工业等不同的领域当中，在保护设备故障信息管理方面发挥出了积极的作用。

一、数据挖掘技术的概念

随着数据库技术和人工智能技术的不断进步，数据挖掘技术逐步发展起来，主要是指从大量的数据中发现和挖掘一些隐含的有价值的有用信息和知识，这些被提取的知识通常会表现为模式、规律、规则和概念，将数据挖掘的所有对象定义成数据库或者是文件系统以及其他的一些组织在一起的数据集合，当前数据挖掘技术已经逐渐被应用于了医药业、保险业、制造业、电信业、银行业、市场营销等不同的领域，随着计算技术、网络技术以及信息技术的不断进步，在故障诊断过程中所采集到的数据可以被广泛地存储在不同的数据库当中，如果依然采用传统的数据处理方法来对这些海量的信息数据进行分析处理，不仅会浪费大量的实践而且也很难挖掘到有效的信息数据，同时，尽管智能诊断以及专家系统等方式在故障的诊断过程中已经被得到了广泛的应用，但是这些方法却仍然存在着很多推理困难、知识瓶颈等一些尚未完全被解决的问题，采用数据挖掘技术就可以比较有效地来解决这些难题，在故障诊断的过程中发挥其独特的优势。从不同的角度进行分析，数据挖掘技术可以分为不同的方法，就目前的发展现状来看，常用的数据挖掘技术方法主要有遗传算法、粗集方法、神经网络方法以及决策树方法等。

二、数据挖掘技术在保护设备故障信息中的实现方法

1.基本原理。在设备出现故障时采用数据挖掘技术对设备进行一系列的故障诊断，也就是说根据这一设备的运行记录，对其运行的趋势进行预测，并对其可能存在的运行状态进行分类，故障诊断的实质就是一种模式识别方式，对机器设备的故障进行诊断的过程也就是该模式匹配和获取的过程。

2.对故障诊断的数据挖掘方法建模。针对机械故障的诊断来说，首先就应当获取一些关于本机组的一些运行参数，既要包括机器在正常运行以及平稳工作时的信息数据，也应当包括机器在出现故障时的一些信息数据，在现场的监控系统中往往就会存在着相应的正常工作状态下以及出现故障时的不同运行参数，而数据挖掘的任务就是从这些杂乱无章的信息样本库中找出其中所隐藏着的内在规律，并且从中提取各自故障的不同特征，在对故障的模式进行划分时，我们通常可以借助概率统计的方式，在对故障模式进行识别时可以采用较为成熟的关联规则理论，实现变量之间的关联关系，并最终得到分类所需要用到的一些规则，从而最终达到分类的目的，依据这些规则，就可以对一些新来的数据进行判断，而且可以准确地对故障进行分类，找出故障所产生的原因和解决故障的正确方法。

三、数据挖掘技术保护设备故障信息管理的基本功能

1.数据传输功能。数据挖掘技术保护设备故障信息管理与分析系统的主要数据来源就是故障信息的分站系统，而分站系统中的数据是各个子站的一个数据汇总，而保护设备故障信息管理与分析系统所采用的获取数据的主要方式就是一些专门的通信程序构建起系统与分站之间的联系，将分站上的一些汇总数据传输到故障信息系统的数据库中，分析系统所具有的数据传输功能，在进行数据的处理时又能做到不影响原先分站数据库的正常运行，并且具备抗干扰能力强、计算效率高的优点。

2.数据的分析功能。系统在正常运行时，会从故障信息子站或者是分站采集相关的数据并且对这些采集到的数据进行分析整理，最终得到有用的数据信息，利用数据挖掘技术对庞大的故障数据进行分析、分类以及整理，能够有效地找出有用的信息，归并一些冗余的信息，对信息进行有效地存储和分类。另外，数据挖掘技术还具有信息查询的功能，可以进行不同条件下的查询，例如按时间段、报告类型、设备型号以及单位等进行查询，实现查询后的备份转存等，根据故障信息系统所提供高的数据信息以及本系统库中所保存的一些整定阻抗值，可以通过逻辑判断生产继电保护动作的分析报告，主要包括对故障过程的简述、故障切除情况以及保护动作情况等，可以便于继电保护人员直观的对保护装置的动作情况进行分析。

四、结语

随着企业自动化程度的不断提高以及数据库技术的迅速发展，很多企业在一些重要的设备方面都安装了监测系统，对设备运行过程中的一些重要参数和数据进行采集，采用数据挖掘技术可以有效地解决设备故障诊断中的一些知识获取瓶颈，将数据挖掘系统充分应用到监控系统中，有效解决故障诊断中的一些困难，事实证明，将数据挖掘技术应用到故障诊断中是非常有效的，也是值得研究和学习的新型技术手段。

参考文献：

[1]李勋,龚庆武,杨群瑛,罗思需,李社勇.基于数据挖掘技术的保护设备故障信息管理与分析系统[j].电力自动化设备,2011,9

[2]李建业,刘志远,蔡乾,赵洪波.基于web的故障信息系统[j].电力信息化,2007,s1

人工智能发展分析报告范文第4篇

在教育信息化飞速发展的时代，经常会听到某高校建成了“智慧教学环境”或“智慧校园”，甚至有些高校进行了简单的信息化教学设施的改造，也冠名为“智慧教育环境”建设。是技术发展太快，还是概念炒作呢？或者是人们对“智慧教学环境”的内涵理解有偏差呢？带着这些问题，笔者对智慧教育的概念进行了深入研究，并对现阶段已经建成的智慧教学环境进行了实地调研。希望通过开展此项研究找到当前智慧教学环境建设中存在的问题与漏洞，为今后智慧教学环境的建设提供建议。

一、智慧教学环境的内涵

今天我们所说的智慧教育源于IBM提出的“智慧地球”，智慧地球的核心是以一种更智慧的方法通过利用新一代信息技术来改变政府、公司和人们交互的方式，以便提高交互的明确性、效率、灵活性和响应速度。智慧地球具有三个明显的特征：①对环境透彻的感知力，通过利用物联网等实现随时随地感知、测量、捕获和传递信息；②更全面的互联互通，在有线和无线网络支持下，利用先进的系统协同工作实现全面互通；③深入的智能化，利用人工智能技术获取智能化的洞察并付诸实践，进而创造新的价值。[1]

《2015中国智慧学习环境白皮书中》指出，智慧学习作为一类学习系统，是通过物联网技术、大数据系统和人工智能技术等现代高科技来全面感知学习情境、识别学习者特征，提供合适的学习资源与便利的互动工具，自动记录学习过程和测评学习结果，有效支持人们的终身学习、职业发展和自我价值的实现。从而可以实现人们能够在任意时间（Any time）、任意地点（Any where），以任意方式（Any way）和任意步调（Any pace）（简称4A）进行学习，这类学习环境能够支持学习者轻松地（Easy Learning）、投入地（Engaged Learning））和有效地（Effetive Learning））（简称3E）学习。[2]

我国学者祝智庭教授认为：智慧教育的真谛就是通过构建技术融合的学习环境，让教师能够施展高效的教学方法，让学习者能够获得适宜的个性化学习服务和美好的发展体验，使其由不能变为可能，由小能变为大能，从而培养具有良好的价值取向、较强的行动能力、较好的思维品质、较深的创造潜能的人才。[3]

通过对上述概念的分析可以看出，智慧教学环境的基本条件是对环境的感知、全面的互联互通和深入的人工智能；智慧教学环境中主要用到物联网、大数据和人工智能来感知学习环境和学习者特征、营造学习情景，主动提供学习资源、自动记录和评价学习结果；智慧教学环境建设为培养具有良好的价值取向、较强的行动能力、较好的思维品质、较深的创造潜能的人才，提供环境保障。

智慧教学环境主要具有如下特征：①?ρ?习者和环境的感知，比如，通过一些传感设备（物联网）实时控制教室的温度、湿度、亮度等，为学习者提供最为舒适的学习环境；②个性化资源的推送，在智慧教学环境中，可以实时感知学习过程，并主动推送个性化的学习资源；③对学习结果的记录与分析。智慧教学环境通过对学习者学习过程的记录与分析，可自动分析学习者的特征和学习情况，并产生相应的学习报表或者学习建议；[4]（4）智慧教育最根本的特征是要实现教育信息化的终极目标。

二、智慧学习环境的建设现状

当前智慧教学环境的建设正在如火如荼的进行，部分高校已经建成了智慧教学环境示范区。为深入研究智慧教学环境的建设与应用情况，笔者对部分高校的智慧教学环境示范区进行了实地考察，发现当前的智慧教学环境可分如下几类：

1.普通多媒体教室的改造升级

在已经建设成功的“智慧教室”中最为初级的是普通多媒体教室的升级版，此类教室只是对普通多媒体教室进行了装修和改造，使得教室中的座位灵活、舒适，其多媒体设备配置更加先进。当前改造成功的多媒体教室中基本都安装了高清投影、交互式电子白板或互动式大屏幕、无线扩音系统等。

2.课堂互动工具应用型

当前智慧教室中的互动系统种类繁多，比较常见的主要包括：利用台式电脑通过局域网进行互动、利用Internet进行远程的互动教学、基于手机或平板电脑的互动系统：

（1）基于台式电脑的互动系统。这种类型的教室中，每个学生座位上配有一台台式计算机，通过相关的互动软件，可实现师生之间、学生之间在网络环境下的实时互动交流，包括教师单独辅导，下发、上传资料等。

（2）基于网络的远程直播、互动系统。为实现跨校区之间、跨区域之间的教学直播互动，部分院校建设了“远程直播”教室。在此类型教室中通过高清摄像机、直播管理系统，可实现远距离直播、互动等功能。此外，通过录播控制系统，也可以实现对教师授课过程的自动录制和保存。

（3）基于智能手机或平板电脑的课堂互动系统。有些学校的“智慧课堂”可以看到基于手机或平板电脑的互动系统，此类互动系统可以让师生之间通过智能手机或平板电脑进行互动，下发、上传资料，也实现了学生实时投票、抢答等功能。另外，此类课堂互动系统已经初步实现记录课堂教学过程，并对授课情况可进行初步分析与统计。

3.教学资源库及社会化软件应用型

（1）有些地区或学校建设了相应的资源库或学习平台，便称之为智慧教育环境。

（2）还有些学校可利用微信、QQ等社会化软件实现新生注册、宿舍查询等功能，他们把这些社会化软件的简单应用说成了智慧校园。[5]

4.环境友好型

（1）教学环境的提升

部分智慧教学示范区中教室颜色鲜艳、明亮，走廊和学习区温馨、清爽，桌椅板凳舒适、灵活，教室里面配置了中央空调、电动窗帘等，整个示范区使学生能感受到愉悦、清新。但在信息化智能技术的应用方面，很少看到大数据分析系统、物联网、云计算等新型技术的应用，因此，这些环境也难以称为智慧教学环境。

（2）物联网的初步应用

有些学校建成的“智慧教室”中开始使用一些初级的物联网设备，比如，显示温度、湿度、照度等参数设备。仅仅使用一些物联网设备也难以称之为智慧教学环境。

5.综合应用型

一些学校智慧教室中综合了各种前沿技术，我们似乎看到了智慧教育的影子。此类教学环境中：教室实现有线和无线网络的全覆盖；教室外安装了人脸识别系统和RFID考勤机，这些系统采集的数据可直接传送到教务系统；可以感知教室的温度、光线等，并可实现自动控制；开发了基于云计算的教育资源库和移动学习管理系统；此外，还有智能控制系?y、增强现实的互动演示和视频会议系统、自动录播系统等。[6]

三、现阶段高等院校智慧教学环境“智慧”的缺失

通过对智慧教育内涵的研究，结合智慧教学环境的建设现状，发现现阶段“智慧教学环境”的建设与传统教学环境相比已经有了很大的提升，但还没真正实现“智慧教育”。下面笔者对照智慧教育的概念与特征，从环境建设、技术的运用以及对人才培养的支持等方面对现阶段的“智慧教学环境”加以分析：

1.对环境和学习者的感知

感知学习情景涉及学习者特征分析、传感器技术和自动推理等方面的应用，通过信息采集、动态建模和情景推理三个模块来实现[7]，要感知学习情景，物联网和人工智能技术是必不可少的。目前，智慧教学环境中对物联网技术的应用还处在最初级的对基本环境的感知方面，比如，温度、湿度和光线的感知，缺乏对物联网的深入应用。要实现对学习者特征的自动识别，必然用到人工智能、学习分析等技术，但在目前的智慧教育环境中还没有看到成功案例。

2.智慧教育资源的提供

智慧资源是指以培养具有21世纪生存技能的智慧创造者为目的，支持智慧学习和智慧教学活动的有效开展，具有泛在性、情景感知性、联通性、进化性、多维交互性和个性化智能推送等核心特征的新型数字化学习资源[8]。在智慧教育资源的建设和应用过程中：首先，用到大数据分析技术，对学生的学习特征和学习情况进行全面的分析；其次，通过人工智能等技术实现向学习者进行优质教育资源的精准推送；第三，可通过物联网、大数据和人工智能来全面感知学习环境，利用VR技术营造更为真实的学习情境。在当前建设的“智慧教学环境”中，虽然可以看到丰富的学习资源和互动工具，但它们并没有达到智慧资源的标准。

3.对学习结果的记录与分析

Siemens认为学习分析是：“关于学习者以及他们的学习环境的数据测量、收集、分析和汇总呈现，目的是理解和优化学习以及学习情境”[9]，学习分析必然会用到学习科学、人工智能、大数据等方面的理论和技术。目前我们看到的是一些授课软件对课堂的记录与初步的数据统计，并不能达到学习分析的标准。在对教学过程的记录过程中，通过自动录播系统，可以实现对教学过程的自动录制，但这种记录只能是机械的记录，缺少智能成分。

4.对教育目标的实现

智慧教育最根本的特征是要实现教育信息化的根本目标，即“要破解制约我国教育发展的难题，促进教育的变革与创新；要对教育发展具有革命性影响”[10]。要对教育发展产生革命性影响，智慧教学环境应做到如下几点：首先，要改变知识产生、传播和管理的方法和模式，让知识变得触手可及；其次，要支持学习者的终身学习、职业发展和自我价值的实现；第三，要营造良性的教育生态环境，使学习者能随时、随地开展所需的学习。显然目前的“智慧教学环境”还不能支持实现教育信息化的根本目标，因此还难以称之为智慧教学环境。

四、智慧教学环境建设建议

通过上述分析可以看出智慧教学环境的建设还处在初级阶段，目前建设的很多“智慧教学环境”只能说是现代教育环境，还不能称之为智慧教学环境。要真正实现智慧教学环境，还需要在教育理论、技术和方法等方面大幅提升。结合上述分析，本文对智慧教学环境的建设提出如下几点认识：

1.强化顶层设计，准确定位，系统规划

智慧教学环境的建设是一个系统工程，它包括校园环境、教室环境、硬件设施、软件系统，甚至还包括教师的教学理念、方法，学生的学习习惯、方式等方面的内容。因此，智慧教学环境的建设首先需要明确目标，强调顶层设计，对我们将要实现的目标进行系统的规划。

2.遵从事物发展规律，循序渐进，稳步推进

智慧教学环境的建设是一个长期的过程，不可能一蹴而就。在智慧教学环境的建设过程中还伴随着教学方法、理念的转变。因此，智慧教学环境的建设应该在系统规划的基础上分阶段开展，循序渐进地做好每个阶段的工作，最后才有可能实现真正的智慧教育。

3.明确智慧教育本质，平心静气，不忘教育根本

智慧教育的本质是利用信息化手段，为学习者的学习提供更优质的环境、更人性化的服务。智慧教学环境的建设必然用到云计算、物联网、大数据和人工智能等技术；智慧教学环境必然能给师生提供更便捷的教与学支持，让学生可以开展任何时间、任何地点、任意方式的学习；智慧教学环境必然给师生提供丰富的、个性化的资源和及时的教与学的分析报告；智慧教学环境可以支持实现教育信息化的根本目标。满足了上述条件才可称之为智慧教学环境，切不可将简单的环境改造、软件应用和资源建设冠名为智慧教学环境。

人工智能发展分析报告范文第5篇

【关键词】Web挖掘、网络舆情、分析处理

0 引言

网络舆情作为一种十分重要的舆情表现形式，是公众在互联网上对某种社会现象或社会问题公开表达的具有一定影响力和倾向性的共同意见。要加强对网络舆情信息的分析，及时发现舆情热点，及时对民意走势做出正确引导。在此情况下，我们引入Web数据挖掘技术来提高对舆情的处理和分析的效率以及质量，实现网络舆情的分析。

1 Web挖掘

Web挖掘是数据挖掘在Web上的应用，它是一种综合使用自然语言处理、数据挖掘、人工智能、机器学习等技术的智能分析方法。根据挖掘对象的不同，Web挖掘可以分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面。相比于传统的网络舆情分析方法，Web挖掘可以用更短的时间了解网络舆情的状况和走向以及与之相关联的热点问题，为网络舆情的深入分析提供了技术支持。

1.1Web内容挖掘。Web内容挖掘是指从Web文档的内容或者Web搜索的结果中获取知识的过程。由于网页的内容错综复杂不易于计算机理解，Web内容挖掘可以有效的对大量的Web文本集合进行总结、分类、聚类、关联分析，以及利用Web文本进行趋势预测。在网络舆情分析中，Web内容挖掘可以发现与事件主题相关的知识内容和语义关联模式。

1.2Web结构挖掘。Web结构挖掘是指对Web组织结构、Web页面的链接关系等进行挖掘并从中提取出潜在的有用的知识的过程。Web链接信息包括了大量的关于Web内容相关性、质量和结构方面的信息，为网络舆情的分析的提供了重要资源。通过Web结构挖掘，可以获得与舆情主题高度相关的链接以及链接逻辑结构的语义知识，从而帮助舆情分析人员确定重要舆情源和中心页面，有助于深入挖掘舆情信息。

1.3Web使用挖掘。Web使用挖掘是指通过挖掘Web服务器上的日志信息来提取浏览者的访问记录，获取有价值的信息的过程。这些信息包括网络服务器访问记录、服务器日志记录、浏览器日志记录、用户信息、注册记录、用户对话或交易信息、用户提问等。通过上述信息可以发现用户的访问模式以及行为偏好，可以更好地理解用户行为从而提供智能化的服务。通过Web使用挖掘，可以确定舆情热点和焦点，从而更准确地预测网民行为。

2 基于Web数据挖掘的网络舆情分析

2.1数据层。舆情信息采集的主要任务是提取与热点相关度高的信息，为下面的舆情挖掘和分析做好准备工作。舆情信息采集由以下5步完成。

（1）确定主题和选择采集地点。为了使采集效果更好，必须以主题的形式对信息需求进行描述。

（2）利用自动采集软件采集数据。数据采集软件可以自动采集相关信息，并下载到本地进行分析。

（3）页面分析。采集完页面之后，对页面进行分析，提取重要信息，以便进行后续的过滤和处理。

（4）URL与主题的相关性判断。在采集过程中增加过滤机制以便提高采集数据的质量。

（5）页面过滤。对采集页面进行主题相关性评价，去除相关性低的页面，从而提高采集页面的准确性。

2.2 挖掘层。挖掘层主要由语义信息集成和Web挖掘引擎两部分组成，而且语义信息集成为Web挖掘引擎提供经预处理后的结构化信息，简化并加速 了Web挖掘处理。

（1）语义信息集成。由于数据层的数据来自于不同的媒介，因而在结构和语义上都存在很多的不同，需要对其进行统一处理，并根据需要利用智能信息处理技术进行深入的预分析，从而提高挖掘引擎的效能和健壮性。

（2）Web挖掘引擎。Web挖掘引擎是网络舆情分析的动力部分，执行Web挖掘任务。它定义了Web挖掘模型语言，选取了合适的挖掘算法和工具。其主要目的是从大量的网络舆情信息中提取规律，并预测事件的发展趋势。可根据网络舆情信息源的特点，从多个方面更加深入的进行挖掘处理。

2.3分析层。分析层是核心部分，其主要技术应用于对网络舆情信息的智能分析，该分析从六个层面进行，分别是：主体类聚分析、语义关联分析、概念描述、趋势预测分析、主题识别探测和倾向性分析。其功能主要是将经过挖掘处理后的知识进行描述，并生成网络舆情分析报告来辅助决策机构。

2.4应用层。应用层的出现首先方便了与用户之间的交互。用户可以通过软件来指导网络舆情信息的采集、挖掘和分析处理，从而发现隐藏的规律和发展趋势，同时也更易于舆情信息的理解和分析结果的应用。其次，为后续工作提供接口。由于计算机不能对随机出现的各种警情进行判断，因此需要提供系统交互接口，可以让专家进行分析，实现人机互动，从而提高舆情分析的准确性。

3 基于Web挖掘的网络舆情分析系统实例分析

本文以方正智思舆情预警辅助决策支持系统为例，讨论Web挖掘技术在网络舆情分析中的应用。正智思舆情预警辅助决策支持系统是一款由北大方正技术研究院研发而成的中文智能信息挖掘与处理的平台软件。其核心技术为中文信息处理技术与Web挖掘技术，采用B/S结构，利用J2EE技术框架，实现基于浏览器的瘦客户、服务器模式。它不仅能对舆情信息进行全方位采集，还能对舆情信息进行智能分析处理。其实时响应、智能分析、辅助倾向性判断等特点为相关职能部门全面掌握网络舆论动态，作出正确引导，提供分析依据，从而提高各级政府应对突发事件的能力。

4 结语

Web挖掘是一种综合使用自然语言处理、数据挖掘、人工智能、机器学习等技术的智能分析方法。实践表明，将Web挖掘融入网络舆情分析中，可以充分发挥Web挖掘技术从海量信息中发现隐藏的规律，实现对网络舆情信息全方面深入的分析，从而辅助相关职能部门正确引导民意。在网络舆情中应用Web挖掘技术，可以有效地提高网络舆情分析结果的正确性，也是其未来的发展方向。

参考文献：

[1]付业勤，郑向敏. 国内外网络舆情研究的回顾与展望[J]. 编辑之友，2013，12：56-58.

[2]张玉峰，何超. 基于Web挖掘的网络舆情智能分析研究[J]. 情报理论与实践，2011，04：64-68.