计算机通信技术与电子信息技术在人工智能领域的应用分析

2023-12-23冯佳康

数字通信世界 2023年10期

冯佳康，黄昊

（华东交通大学，江西南昌 330044）

1 人工智能的特点

1.1 大数据计算能力

通过各种算法和技术，如机器学习、深度学习、神经网络等，人工智能系统可以处理和分析大量的数据，并从中提取有用的信息[1]。人工智能系统可以自动地从数据中学习，不断优化和改进自己的性能。人工智能系统可以处理多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这使得人工智能系统可以应用于各种不同的领域，如金融、医疗、交通、能源和零售等。人工智能的大数据计算能力可以为企业和组织带来许多好处。它可以帮助企业和组织更好地了解客户和市场，提高生产效率和产品质量，提供更好的客户服务支持，预测未来发展的趋势和需求等。

1.2 自主学习的能力

人工智能的自主学习能力是指它可以从数据中自动学习并改进自己的性能，无须人类干预。这种能力是通过机器学习和深度学习技术实现的。通过自主学习能力，人工智能系统可以从大量数据中学习到模式和规律，并从中发现新的知识。在训练阶段，系统通过不断的试错和调整来提高自己的性能。在应用阶段，系统可以根据之前学习到的知识来自主地做出决策和推荐。自主学习能力使得人工智能系统可以适应不断变化的环境和任务，提高其鲁棒性和适应性。

1.3 语言能力

人工智能的语言能力是指它可以处理和理解自然语言，如英语、中文等。这种能力是通过自然语言处理技术和自然语言生成技术实现的。通过语言能力，人工智能系统可以理解和分析文本、语音和语音识别数据，从中提取信息并做出推理和决策。例如，在自然语言处理领域，并实现文本分类、情感分析、文本生成等任务。在智能客服领域，人工智能系统可以通过语音识别和语义理解技术来识别客户的语音输入，并自动回答问题或提供相关信息。语言能力的重要性在于，语言是人类交流和沟通的基础。

1.4 仿生能力

人工智能的仿生能力是指它可以从生物学和神经科学中汲取灵感，并模拟和实现生物系统中的特点和机制[2]。这种能力是通过生物启发式算法、神经网络等技术实现的。通过仿生能力，人工智能系统可以实现更高效和更灵活的处理方式。在图像处理领域，人工智能可以从人类视觉系统中获取灵感，并实现更高效的图像识别和分类。仿生能力还可以帮助人工智能系统实现更高的可靠性和稳定性。生物系统中的特点和机制经过亿万年的演化和优化，具有非常高的鲁棒性和适应性。

2 计算机通信技术和电子信息技术在人工智能领域的应用

2.1 在智能交通领域中的应用

自动驾驶技术是一项通过计算机和传感器来控制车辆行驶的技术。它基于人工智能和计算机视觉等技术，可以使车辆感知道路情况、识别交通标志和信号，并做出自主驾驶的决策。自动驾驶技术可以在各种交通场景下运行，包括高速公路、市区道路、停车场等。它可以提高交通安全性，避免人为因素造成的交通事故；减少交通堵塞，提高交通效率；降低能源消耗和环境污染，促进可持续发展。交通预测和优化是一种通过计算机模拟和优化交通流动的技术。交通预测和优化可以实现交通流量预测、交通状况实时监测、交通信号优化等任务。通过计算机模拟和优化交通流动，可以使交通系统更加智能化，缩短车辆通行时间，减少能源消耗和环境污染。交通安全监控是一种通过计算机视觉和传感器来监控交通安全的技术[3]。交通安全监控可以实现交通事故预警、交通违法监测、交通行为分析等任务。通过计算机视觉和传感器技术，可以实现车辆和行人的智能监测，发现交通安全隐患，预警交通事故，提高交通安全性。

2.2 在智能网络安全中的应用

威胁情报分析是对网络威胁情报进行收集、分析和处理的技术。通过对大量数据的分析和挖掘，可以发现网络威胁的踪迹，及时发现和识别网络攻击行为，提高网络安全性。威胁情报分析的实现需要多种技术的支持，其中包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。计算机视觉技术可以识别图像和视频中的攻击行为；自然语言处理技术可以对网络威胁情报进行语义分析；机器学习技术可以对网络威胁情报进行分类和预测，提高网络安全预测的准确性和效率。自动化安全响应是一种通过计算机通信及电子信息技术，对网络攻击进行自动化响应和防御的技术。自动化安全响应的实现需要多种技术的支持，其中包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。机器学习技术可以对网络攻击进行分类和预测，制定相应的防御策略；自然语言处理技术可以对网络攻击的语义进行分析；计算机视觉技术可以对网络攻击行为进行实时监控和识别，提高网络防御的精度和效率。

2.3 在网络智能管理中的应用

网络监控与诊断技术可以通过对网络流量监测和分析，及时发现和诊断网络故障，提高网络可用性和稳定性。计算机通信技术可以保障网络的快速传输和存储，电子信息技术可以对网络流量进行分析和处理，发现潜在的网络问题[4]。这些技术可以应用于多个领域，如云计算、物联网等。网络优化与自适应技术可以通过网络流量控制和调度，提高网络的质量和效率。计算机通信技术可以保障网络的快速传输和存储，电子信息技术可以对网络流量进行优化和调度，提高网络的质量和效率。这些技术可以应用于多个领域，如5G网络、智能制造等。

2.4 在数据信息采集、分析和标记中的应用

数据采集技术是对数据进行采集、处理和存储的技术。通过各种传感器和网络设备，可以实时采集各种数据，包括图像、视频、声音、文本等。计算机通信技术可以保障数据的快速传输和存储，电子信息技术可以对数据进行预处理和清洗，以保证数据的质量和准确性。数据分析技术通过对数据进行分析，可以挖掘数据之间的关系和规律，发现隐藏在数据背后的信息。计算机通信技术可以快速传输和处理大量数据，电子信息技术可以对数据进行预处理和清洗，提高数据的准确性。数据分析技术可以应用于多个领域，如商业智能、金融风险管理等。数据标记技术通过标记和分类，可以对数据进行清晰地分类，使其更易于被理解和使用。计算机通信技术可以保障数据的快速传输和存储，电子信息技术可以对数据进行标记和分类，提高数据的可读性和使用性。数据标记技术可以应用于多个领域，如自然语言处理、计算机视觉等。

2.5 在网络数据云共享中的应用

云存储技术可以提供高可用性和可靠性的数据存储服务，满足不同用户对数据存储和管理的需求。云存储技术的实现需要分布式系统、网络通信、数据压缩等。分布式系统可以实现多台服务器的协同工作，提高云存储的可用性和可靠性；网络通信技术可以实现数据在云端的传输和访问；数据压缩技术可以减少数据存储的空间和带宽占用，提高数据存储和传输效率。云计算平台是一种通过云计算和网络通信技术，实现数据计算和处理的一种技术模式。云计算平台的实现需要分布式系统、虚拟化技术、网络通信等。分布式系统可以实现多台服务器的协同工作，提高云计算平台的计算和存储能力；虚拟化技术可以将硬件资源虚拟化为多个虚拟机，提高云计算平台的灵活性和可扩展性；网络通信技术可以实现数据在云端的传输和访问，保证云计算平台的高效运行。

2.6 在智能医学方面的应用

医学图像处理是指利用计算机通信及电子信息技术，对医学图像进行处理、分析、识别等。医学图像处理在医学领域中广泛应用，如CT、MRI、PET、X射线等医学图像的处理。计算机通信及电子信息技术在医学图像处理中的应用主要包括图像采集、图像分割、图像配准、特征提取、分类识别等。通过医学图像处理技术，可以提高医学图像识别和分析的准确性和效率，提高医学诊断的准确性和可靠性。健康大数据包括人体健康状态、疾病预测和治疗、药物开发等方面的数据。计算机通信及电子信息技术在健康大数据分析中的应用主要包括大数据分析、机器学习、数据挖掘等技术。通过健康大数据分析技术，可以发现健康数据的规律和趋势，实现对疾病的预测和预防，提高医学研究和治疗的效率和可靠性。

3 计算机通信技术与电子信息技术在人工智能领域实践应用对策

3.1 有效提高技术创新水平

数据是人工智能技术的基础，数据的质量和应用价值对于技术创新和发展至关重要。应加强数据质量的控制和管理，以提高数据的完整性、准确性和安全性，提高数据应用价值，加速数据在人工智能领域的应用和发展。技术创新和产业发展是相互促进的，应加强技术创新和产业发展的合作，将技术创新与实际应用相结合，鼓励和支持科技企业创新和发展，加快人工智能技术的应用和推广，推动人工智能技术的快速发展。

3.2 提升创新成果的转化效率

加强产学研合作，共同探讨和研发新技术。学术界和产业界应加强合作，共同解决技术瓶颈，提高技术创新水平[5]。同时，政府应该积极引导企业和高校间的技术合作，推动科技成果的转化。建立一个完善的智慧产业生态系统，为技术转化提供更好的环境。包括建立智慧产业基金，为科技成果提供投资支持；构建知识产权保护机制，鼓励知识产权的保护和利用；建立技术转移平台，促进技术转移和创新成果的转化，降低技术转移成本，提高技术转化效率。政府可以采取一系列政策措施，包括财政支持、税收优惠等，鼓励技术转化和产业升级。

3.3 电子信息技术在人工智能的应用

在人工智能中，信号处理技术被广泛应用于各种智能系统和设备中，用于处理和分析传感器采集的数据。信号处理技术可以对数据进行滤波、降噪、压缩、分析和识别等操作，从而提高数据的质量和准确性，为人工智能的应用提供可靠的数据支持。采用电子电路设计技术可以设计和制造各种智能设备和系统所需的电路板、芯片和传感器等电子元器件，为人工智能的应用提供可靠的硬件支持。采用电子电路设计技术还可以优化智能设备和系统的功耗和性能等指标，提高智能设备和系统的稳定性和可靠性。

3.4 加强科研人才队伍的建设

注重培养具有计算机通信技术和电子信息技术背景的人才，如计算机科学、通信工程、电子工程等专业的本科生和研究生。此外，应当注重开展与人工智能相关的专业培训和继续教育项目，以提升从业人员的技能水平和实践经验。吸引优秀的人工智能领域的科学家、工程师和技术人才，建立国际化的学术交流平台，扩大国内与国际人工智能领域的合作和交流。建立科学的人才评价机制，注重评价人才的综合素质、实践能力和学术成果，鼓励人才在人工智能领域开展创新实践和实践应用。同时，建立相应的奖励机制，鼓励科研人员在人工智能领域开展创新研究和实践应用。