计算机与电子信息技术在人工智能领域的应用

计算机与电子信息技术在人工智能领域的应用

王凡 陈宽 岳廖

航空工业西安航空计算技术研究所 陕西西安 710065

摘要：我国经济水平的普遍发展，计算机与电子信息技术在人工智能领域中是主要信息技术。信息技术的发展和应用日益受到重视，其应用范围不断扩大，为社会经济发展带来了极大的便利。当前，我国的现代电子信息工程技术正面临着非常大的发展需要，但是，也有很多的制约因素，对我国的电子信息工程技术发展不利。从目前的情况来看，与国际上先进水平有较大的差距。政府要支持和创造一个良好的发展环境，使电子信息技术能够更好地为我们的社会发展做出贡献。

关键词：计算机；电子信息技术；人工智能

引言

将人工智能融入计算机网络技术，可以实现智能化的网络应用。人工智能可以用于网络管理、故障诊断、优化和资源分配等方面，大大提升网络的性能和可靠性。然而，人工智能的应用还面临着挑战，如数据隐私、算法公平性等问题，需要进一步的研究和探索。总之，人工智能在计算机网络技术中的应用研究具有巨大的潜力和意义，将为我们的网络生活带来更多的便利和创新。

1人工智能

人工智能(artificialintelligence)也被人们称作AI，是一种从人类思考角度对于事物进行分析和判断的学科以及技术。结合百度百科、搜狗百科等方面的资料来看，人工智能是模拟、延伸、扩展人类智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。从目前人工智能技术以及相关模型的发展看来，普遍具备大数据计算、跨媒体感知、自主学习、语言和仿生能力。人工智能能够利用计算机信息技术完成数据的储存、计算和分析工作，并且云计算和5G技术也具有十分重要的作用。在人工智能模型持续完善的背景下，信息模型能够在不同的媒介、平台上搜集所需的数据和信息，同时能够模仿人类的思维，根据设定的规则解决问题，拥有一定的自主学习能力。目前，在智能终端中设置的各种智能语音助手便是人工智能的应用代表，有着良好的语言能力，能够在揣摩人们语义的基础上和人们进行交流。从某种程度上看，这种语言交流与人工智能的仿生和感知能力有着密切的联系，能够实现人机之间信息的同步交流和交换。

2人工智能在电子信息技术中的重要性

人工智能在电子信息技术中扮演着重要的角色，推动了电子信息技术的发展和创新，带来了许多显著的好处和优势。通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以自动化地从大量的电子信息数据中提取有用的信息，并执行各种任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理，从而大大提高工作效率，减少人工干预的需求，并降低错误率。此外，人工智能还可以通过对大量数据的分析和学习，来帮助电子信息系统做出智能化的决策。在电子商务中，人工智能可以利用用户行为数据和个性化推荐算法，为用户提供个性化的商品推荐和服务建议。在智能交通系统中，人工智能可以分析交通流量和预测交通状况，以优化交通信号控制和路径规划，提高交通效率。此外，人工智能技术还可以通过深度学习和优化算法，提高电子设备和网络的性能，提升数据处理和传输的速度，减少资源的浪费。人工智能还可以实现能源管理的智能化，通过智能调控和优化算法，提高能源利用效率，降低能源消耗。同时，人工智能也为电子信息技术开拓了全新的应用场景和商机。

3计算机与电子信息技术在人工智能领域的应用

3.1人工智能中的计算机体系结构和技术

在人工智能领域,计算机体系结构和技术的选择至关重要。人工智能算法的复杂性和巨大的数据处理量对计算机体系结构和技术提出了更高的要求。为了满足这些要求,人工智能计算机需要具备高性能、低功耗、可扩展性等特点。其中,神经网络是人工智能中最为广泛使用的计算机体系结构之一。神经网络通过模拟人脑神经元之间的连接和信号传递过程,实现对复杂数据的处理和分析。在神经网络中,每个神经元都与其他神经元相连,并通过接收和传递信号来进行计算。这种体系结构具有高效性和自适应性,能够处理大量的非结构化数据。

3.2模式识别技术

模式识别技术利用计算机运算程序模拟人类的感官能力，如视觉、听觉、嗅觉等，以应对多种任务。该技术被应用到医疗、金融等行业，并取得了显著成果。模式识别技术可以用于网络异常检测，识别网络中的异常行为。常用的异常检测方法包括统计方法、机器学习方法、基于规则的方法等，可以通过对网络流量、登录行为、数据包等进行分析，及时发现异常情况并采取相应的应对措施。

3.3在计算机网络安全中的运用

计算机网络安全隐患始终是影响网络运行质量的重要因素，人工智能技术的出现有效解决了网络安全问题。首先是基于人工智能技术的智能防火墙的应用，该技术能够通过对网络数据短时间内的多次重复处理，将带有安全隐患的信息数据过滤筛选出来，以实施监督的方式确保网络的安全运行。智能防火墙能够更有效地阻挡黑客和各类病毒的入侵，通过自学习技术选择有效的应对方案阻挡数据入侵。其次是基于人工智能技术的智能反垃圾邮箱，该系统能够对邮箱进行实时监测，对带有骚扰、广告性质的低质量邮件进行标记、识别判断，从而组织类似垃圾邮件的推送。过程中还可以实现对垃圾邮件的自动化分类，定时处理，有助于人们工作效率的提升。

3.4人工智能中的神经网络技术应用

针对人工智能神经网络技术而言，其在实际中的应用主要是对人类的脑神经结构进行模拟，该技术为现阶段较为先进的一种并行分布处理器，神经网络内部包含了相对较多的信息处理模块，各模块都具有一定的独立性，可以独立运行，也可以与其他模块之间展开协调配合，共同为软件运行提供支持，提高软件运行效率。神经网络技术在计算机软件开发工作中的应用，有利于充分满足当前人们在高效工作方面的需求。该技术拥有较为良好的信息储存功能，同时其在开展信息处理以及组织工作中，同样能够如同人脑一般开展相应的学习活动，实现对各类信息的高效处理。并且，神经网络技术还拥有相对较好的安全防护功能，在实际的应用中，可以在高效存储信息的同时，还能够为信息的安全性提供保障。神经网络也会不断学习相应的网络知识，从而在运行期间更具精准性与可靠性地识别风险，实现对多种类型的安全影响因素的有效应对。计算机软件在运行期间，在神经网络的支持下，可以对软件的相关入侵信息展开精准性与高效性的识别以及检测，如果发现存在不良因素对软件造成威胁，神经网络便可以自动化进行拦截。现阶段所开展的计算机软件开发工作，一般会加强循环网络、入侵检测等多种技术的综合应用，通过此种方式来形成比较完善的入侵检测神经网络系统，通过对该系统的应用，有利于促使神经网络检测功能得到充分发挥。

结束语

计算机网络技术在人工智能技术的助力下得到了显著的提升和创新发展。但是也需要注意到人工智能所带来的一系列风险和挑战，如数据隐私保护、算法歧视等，需要引起相关部门和研究者的高度关注和探讨。人工智能技术在计算机网络技术中的应用前景非常广阔，未来的发展趋势也非常乐观。然而，在推动人工智能技术的同时，也需要思考如何解决相关的问题和面对相关风险。只有充分认识到其发展现状和未来趋势，才能更好地促进人工智能和计算机网络技术的相互融合，推动信息化事业的健康快速发展。

参考文献

［1］罗春兰．计算机信息技术在人工智能发展中的应用［J］．数字技术与应用，2023，41(8):81－83．

［2］宫小冬．计算机通信与电子信息技术在人工智能领域中的应用［J］．自动化应用，2023，64(10):236－238．