计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用

计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用

王伟琦

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摘要：近年来，人工智能领域同其他产业、领域的协作成为了现代科技发展的必然趋势，与人类生产生活的结合变得更为科学。在此背景下，现代科技与信息技术在人工智能领域研发与应用的重要性逐渐凸显，对此，必须针对计算机通信技术和电子信息技术的实践应用展开深入研究，为人工智能领域的未来发展奠定良好基础。

关键词：计算机；通信技术；人工智能

1 计算机通信技术与电子信息技术概述

1.1 计算机通信技术

计算机通信技术为人工智能技术的发展提供了基础的技术保障，其中网络架构、线性信息、非线性信息等科学技术是推动人工智能领域建设发展的重要依据。诸如语音识别、视觉图像采集等人工智能技术，在应对大容量或复杂程度过高的数据时有着良好的表现，因此，计算机通信技术与人工智能技术的结合是提升数据处理效率质量的有效方法。目前来看，要实现人工智能技术的发展，计算机通信技术是必不可少的。计算机通信技术所提供的数据标记、信息处理等功能，为人工智能技术的深入发展提供了科技基础，由此诞生出了神经网络学习、数据传播性训练等现代化的人工智能技术。

1.2 电子信息技术

电子信息技术可依据目前科学技术的发展阶段分为两个领域，分别是电子科学和信息技术。电子科学与信息技术的发展均以计算机系统为硬件支撑，随后在此基础上通过技术与计算机系统硬件之间的有效合作与配合来实现电子信息技术的应用。目前，电子信息技术已然成为科技领域发展的重要动力，其中云计算、智能化等方面的贡献是最为明显的，这对于人工智能技术的发展有着积极的推动作用。计算机通信技术与电子信息技术在科技领域的贡献并非孤立的，在科学技术快速发展的今天，云网络计算的出现是对信息数据处理方式的有效创新，而该技术正是由计算机通信技术与电子信息技术共同构建而成。在云网络计算的实际应用过程中，一方面能够保证传输的实时性、有效性，另一方面则是提升了人工智能在该领域的学习深度学习能力，成为了人工智能领域的基础性技术。

2 人工智能概述

2.1 人工智能的特点

结合目前人工智能领域技术应用的实际状况，我们能够将人工智能的特征划分为三个方面：(1)大数据处理能力。相比传统的信息技术以及科学技术，人工智能技术建立在计算机通信技术与电子信息技术的合作基础上，其对于信息数据的处理效率、质量均有着显著提升，在信息的存储、运算、分析等方面，人工智能技术可通过云计算的方式来提升大数据的处理能力，为各个行业以及领域的信息数据处理提供了有效的技术支持；(2)自主学习能力。人工智能技术与传统科技的差别，很大程度上体现于自主学习能力的提升。随着人工智能技术的深入发展，目前，人工智能技术对于大量问题的分析、处理、解决以及应对，均有着较为科学有效地应对方案；(3)语言表达能力。人工智能技术的语言表达能力，始终与人类的语言表达存在一定程度上的差异，因此在进行该技术的应用时，需要全面地分析技术应用环境、技术应用条件等因素，由此带来对技术进行综合性的使用以及开发。

2.2 人工智能的作用

(1)人工智能的应用是对社会生产生活的优化与调节，一方面为人工智能技术的应用奠定了良好的实践环境，另一方面则是为行业和领域的现代化转型提供了技术支持，对于技术的应用实施和人类生产生活质量的提升有着积极的意义。(2)人工智能技术在社会生产生活中的应用为人类的生产生活提供了大量的便利条件，以消费为例，人工智能技术能够根据消费者的消费记录、浏览记录、消费状况以及消费倾向等对个人的消费喜好、消费需求进行科学分析，以此为基础进行个性化的推荐，减少了消费中的干扰性，提高了消费的质量和效率，这种现代化的技术服务方式相比传统人工服务而言更具效率。除此之外，人工智能技术的应用提高了科学研究中的操作质量和精确率，符合科学研究中的严谨性以及专业性，切实保障了科学研究质量和效率，与传统技术相比，对于科学研究的推动具有更为显著的智能化特征。

3 计算机通信技术与电子信息技术在人工智能领域的实践应用

3.1 计算机通信技术在人工智能领域的技术实现

计算机通信技术能够帮助人工智能技术在神经网络的基础上进行高效的深度学习。具体来说，则是通过对信息数据的系统标注以及整理为人工智能技术的自主学习提供技术支持。在计算机通信技术的应用过程中，该技术对于样本点的标记能够形成系统的拟合曲线，以此来体现样本点与自变量之间的关系，为人工智能的深度学习提供标准。需要注意的是，为切实保障人工智能技术的学习质量和深度，样本点的标记不能仅仅以（x,y）为标准，应当由多种标记方式共同组成，实现标记方式的多元化，由此来实现任意点的应用和学习。在任意点标注的同时，计算机通信技术与人工智能技术能够构建多层次的神经网络，进而丰富数据信息的活动类型以及学习的方式。计算机通信技术为多层神经网络的深度学习提供了优化的空间以及技术支持。以TensorFlow和NEON为例子，它们在Google和ARM公司的深度学习框架构建中起到了核心作用，其中，TensorFlow解决了传统神经网络构架中单CPU运作的弊端，突破了传统的运行上限，采用多个GPU卡与C++接口的分布式连接，大幅度提升了数据的处理和运算效率。

3.2 计算机通信技术在人工智能领域的实践应用案例

社会经济发展水平的提升以及社会制度的完善为现代科技的发展提供了保障，计算机通信技术与其他领域、行业的融合愈发深入，尤其在商业、医疗、教育、自动驾驶等方面应用成果较为显著。近年来，计算机通信技术在人工智能领域的实践应用依然取得了一定的成效，但随着人工智能系统规模和数量的提升，对于信息数据处理能力的要求愈发严格，因此，传统的范式传输模式在面对大量数据信息时出现了运算效率低下的现象，在此背景下，计算机通信技术与人工智能技术联合构建了NoSQL数据库，以此来满足人工智能领域的数据需求。该技术具有强大的数据支持和信息处理平台，其中Hadoop平台具有强效的实时数据信息处理能力，能够依照数据信息的处理需求进行实时检索、储存、统计和分类。该技术目前，对于智能交通系统的构建有着重要的意义，具体来说，智能交通系统需要大量的外部空间环境，智能传感器的使用为该空间环境的构建提供了设备支持。NoSQL技术的使用能够与智能设备进行有效联动，及时将采集的数据信息上传至数据库，并提供给Hadoop平台进行处理，以此来构建出相应的问题应对方案或是智能数据模型。在此基础上，数据信息处理平台，能够对数据库上传的视频内容或是图片内容进行有效地识别分类，以此来实现智能交通系统的安全性、高效性。

4 结语

综上所述，计算机通信技术与电子信息技术对于人工智能领域的发展起到了基础性的支撑作用，同时也是实现人工智能未来可持续发展的重要依据，为多个行业和领域建设提供了技术保障，是实现现代科技与社会经济高质量发展的必要因素。

参考文献

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