人工智能与计算机应用融合发展策略

人工智能与计算机应用融合发展策略

付彪

中石油吉林化工工程有限公司  132002 

摘要：随着人类社会的快速发展，所产生的信息数量不断增加，面对大量的数据信息时，传统的计算机网络技术显然存在诸多不足。人工智能是指将计算机技术、物联网技术、机器学习等现代科技手段运用到社会生产、生活中，通过对各种信息进行收集、处理、分析，使机器能够模拟人类的智能行为，同时实现更高效、更精确、更智能的操作和服务。为此，把人工智能与计算机网络技术相融合是一个必然的发展方向。如今，二者的融合已经被运用到多个行业与领域之中，但其融合的深度还需进一步加强，以促进社会朝着更加积极的方向发展。

关键词：人工智能；计算机应用；融合发展策略

引言

随着科技的迅速发展，人工智能的不断创新，与计算机应用融合发展已经成为未来发展的趋势。因此，应该认真研究人工智能的应用，设计出更加高效、便捷和智能的管理系统，提高管理效率和质量，减少资源浪费和风险，获得更大的经济效益和社会效益。

1人工智能技术的概述

1.1人工智能技术的概念

人工智能技术是指人类利用计算机技术模仿大脑，从而产生相应于人体动作的指令。其实，实现人类各种动作的过程就是对传统数学、计算机技术等领域成果的总结。同时，它还融合了自然科学与社会的人文科学知识。计算机技术可以被应用到多个应用领域中，以达到对人脑的有效模拟。因此，工作效率更高，系统运行更加灵活稳定，各种设备的自动处理水平可以提高。

1.2人工智能技术的特点

人工智能技术是由于计算机科学的进展而出现的计算机领域的重要学科。它的突出优势在于能够代替人工复杂的脑力劳动，利用电脑程序处理数据收集、信息处理分析及模式识别等过程，进而通过计算提出适当的处理对策。将该技术运用于电力自动化，能够大大提交系统计算的准确度，从而提高系统和设备的运行效率。此外，还可以大大降低人力资源成本，提高企业经济效益。人工智能的特点表现为以下几个方面：（1）高效性，使得整个操作过程能够更加高效完成且无误；（2）准确性，能够对各种信息进行准确获取、分析、处理，避免了人为因素的干扰；（3）自适应性，机器能够根据实时信息对自身进行调整和优化，提高工作效率和性能；（4）学习能力，机器具备学习新知识和自我提升的能力，能够不断优化和改进自身的性能；（5）交互性，人工智能还可以实现人机之间的交互，使得机器不仅仅是单纯的工具，还能够成为人类的智能助手，为人们的工作和生活带来更多便利。

2计算机应用技术水平的提升要点

2.1强化安全设计

为保障计算机运行功能的妥善实现，必须借助于接口之间良好的数据传输运行功能。数据传输领域，需要配合对适配器的应用，辅助计算机的稳定运行。数据采集期间，需要完善跨隔离装置，支持通信功能实现，预防数据错误或采集偏差，进而对计算机网络系统运行产生积极影响。同时，从计算机应用功能的安全设计角度进行分析，为保障数据传输质量，还需要将正方向隔离装置引入其中，保障平台数据传输稳定运行，提升监管质量，优化数据采集水平。

2.2强化计算机信息监控系统整合

为保障节点监控功能顺利实现，需要确保管理信息库站点的独立运行。网络设备管理需要建立在统一分配基础之上，实现回馈收集功能以及网络管理传输功能。在计算机应用信息监控系统全面整合期间，需要对比各类运行数据，实现网络监管功能。在此期间，通过整合信息监控资源的方式，搭建在中间处理模块基础之上，与数据采集以及策略模块进行全面整合，从而满足网络设备监控功能的妥善实现。

3人工智能与计算机应用融合发展策略

3.1人脸识别与语音识别系统

人脸识别系统在各个领域中获得了较为广泛的运用，其原因在于人工智能与计算机技术之间的融合发展，利用人工智能技术可以对人脸识别中的各项信息进行提取，并可实现对人脸面部特征的分析与比对，从而能够在较短时间内准确定位人物的关键信息。随着信息技术的加入，又进一步拓宽了人脸识别的使用范围，除一些进出的场景之外，人脸识别也被运用到安全管理系统中。比如，现代许多智能门锁就使用了人工智能技术，并在其中加入了人眼虹膜识别系统，此类系统能准确识别人脸，并在一些比较重要的场合，也可用来对关键信息进行保存。除了人脸识别系统外，语音识别系统也能引入人工智能技术。现阶段很多电子设备中已经加入了语音识别系统，这使得电子设备在使用时更加安全、便利。该技术在使用过程中能够对用户的声音特征进行提取，并可以与相应的数据进行比对，避免了以往电子产品需要远程语音操作的不便。而随着语音识别系统的进一步发展，在融入计算机网络技术后，也可使这一系统的应用范围更广，除了可以用于人们日常生活之外，也可以在军事化领域中进行使用，同时还能实现对于机械设备的远程操控和定位。

3.2数据挖掘方面的应用

人工智能属于神经网络的一种算法模型，主要是通过对动物神经行为的模仿来完成相应的信息处理工作。从应用的角度来看，神经网络可以通过对系统内部各节点之间关系上的调整来进行信息处理工作。神经网络本身具有较强的自我组织能力及适应能力，能够在不断训练的过程中调整权重的数值，还可以依据环境的实际情况来进一步拓宽自身的功能。该模型已经超出了设计人员本身的知识储备，并可以在没有协助的情况下对一些规律性及特征性的内容进行学习，并把所学习的内容储存到相应位置。在人工智能神经网络中，还需对数据挖掘给予足够重视，并利用分布式存储等方式，进一步提高运算效率，从而有效提升程序的适应性与容错性。总之，人工智能模式识别，主要是利用计算的方式来对样本进行分类化处理，并实现自动化的判读。

3.3实时监控

实时监控可以将采集到的视频信息，利用计算机视觉技术进行实时处理，并利用分析结果进行决策和控制。目前，实时监控主要基于图像处理技术，通过视频检测、目标检测、视频分析、运动分析等多种手段实现对视频图像的智能化处理。通过对图像信息的综合分析，提取视频中的目标信息，对其进行跟踪定位，判断目标在视频中的位置。基于人工智能技术的实时监控系统，可以实现自动识别目标并进行跟踪定位，而无需人工干预。目前常见的实时监控技术主要基于深度学习算法的实时监控技术。基于深度学习算法的实时监控技术，主要通过训练计算机视觉模型，实现对视频图像的自动识别和分析，并根据分析结果进行决策和控制。在人脸检测方面，基于深度学习算法的实时监控技术，利用卷积神经网络（CNN）对视频图像进行学习和训练，从而实现对视频中的人脸进行自动检测和定位。

结束语

通过加强人工智能与计算机应用融合发展策略，使控制设备自动化操作更精确、简单、安全，故障诊断排除工作更快捷、高效，从而进一步保证现代企业系统的可靠稳定生产。随着我国科学技术研究的全面飞速发展，人工智能与计算机应用融合将越来越全面成熟，人工智能技术有着很大发展机会和潜在的应用开发空间，从而能够促进我国社会的不断进步发展。

参考文献

[1]姚芳.人工智能应用与计算机网络技术分析[J].安阳工学院学报，2022，21（6）：88-90，125.

[2]董云鹏.计算机网络技术与人工智能技术的融合应用[J].网络安全技术与应用，2022（4）：172-173.

[3]欧明华.计算机网络技术与人工智能技术的融合应用研究[J].信息与电脑（理论版），2023，35（2）：191-193.

[4]徐建红.计算机网络与人工智能的技术融合分析[J].电子技术，2023，52（4）：94-95.