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主题:微笑曲线论文写作 时间:2024-02-26

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如果人工智能仍被视为一种“属于未来的技术”,那么,机器学习则是“早已发生的未来”,只是尚未普及.尤其是最近几年,机器学习已显现出扭转工业“微笑曲线”的迹象.

2017年7月,全球权威技术咨询机构Gartner公司发布了《2017年度新兴技术成熟度曲线》,并揭示未来10年人工智能(AI)将成为最具破坏能力的技术,主要是因为卓越的计算能力、漫无边际的数据集、深度神经网络领域的超乎寻常的进步,机器将逐渐具备人的思考能力(即机器学习),人们基于数据可以解决超乎想象的问题.

中国科学院陆汝钤院士则认为,机器学习掀起的热潮也许大过其本身真正的贡献,在理论和技术上并没有太多的创新,只不过是由于硬件技术的革命,计算机速度大大提高了,使得人们有可能采用复杂度更高的算法,从而得到比过去更精细的结果.

机器学习在工业领域的前沿应用已经被很好地理解,“用海量数据进行训练后将使机器运行变得更聪明的算法”,这是一种通用技术,可以应用于几乎任何问题.

从“程序自动化”到“人工智能”究竟有多难

普遍认为,智能制造是以“机器智能”为推动力的,机器将越来越聪明,机器越来越会自我学习.“流水线、标准化、规模化、集装箱、低成本”作为传统工业时代的标志性产物,都将被重新定义.写作化将会越来越多,IOT(物联网)、大数据对传统制造业造成的冲击影响极其深远.

而机器智能、机器学习的来源正是数据.以前,机器插上了电以后就听人的话;今后,机器不仅要通电,更要通数据.这一切创新的最终目的,是要实现“人机自然交互带来的效率跃升”.那么,人机交互不够“自然”,又会带来怎样的“效率损失”呢?

人工智能的构想最早在20世纪50年代就出现了,当年,麻省理工学院的计算机系教授以为“人工智能这个问题用一个夏天的时间就可以解决了.”而实际上,在此后20多年的时间里,学术领域、工业领域在用电脑模拟人脑上的努力几乎毫无进展.

以现代信息技术的角度看,机器模拟人和人之间的自然沟通可以分为五个步骤:信息生成——编码——通信渠道——解码——信息接收.

第一步,信息生成:就是在大脑中想好要表达什么意思,传递怎样一个信息;第二步,编码:组织语言进行表达就是“编码”,沟通中用的是汉语,或者英语、日语、意大利语、西班牙语等,都是对我想传递的信息进行编码,各种语言的语法就相当于机器语言的算法;第三步,信道:人和人进行自然沟通,空气就可以作为传递信息的通道,机器之间或者人和机器之间进行沟通,可以选择光缆,也可以选择无线信道;第四步,解码:我能听懂对方说过的话,就是将对方传递的信息进行成功“解码”;第五步,信息接收:完全理解对方要表达的意思.

学术界和工业界曾经进入一个长达20多年的漫长误区,认为人和机器进行沟通,类似于汉语與英语之间的翻译,必须同时懂得汉语和英语两种语言,然后才能进行“编码解码”.可是,人类语言太过复杂,相关语法仅能覆盖其中的很小一部分,正如莎士比亚戏剧、中国古典文学当中的很多经典名句并不符合语法规则,但并不妨碍它们成为经典.

直到20世纪90年代前后,“数字是最通用的语言”被广泛认可(数字语言几乎没有语法障碍),人工智能才开始获得可靠的技术进步.此后,由于互联网、浏览器以及搜索引擎的快速发展,运用海量数据的“机器学习”迅速崛起,计算机的“深度学习”开始模拟人脑的神经网络进行分析学习.

数字、文字和自然语言一样,都是信息的载体,而不是信息本身.使机器具备人工智能的直接目的,就是要使机器和人之间的沟通,能像人和人之间那样沟通顺畅.推动人工智能和制造业的结合,不断提高人和机器之间进行沟通的顺畅程度,这意味着越来越少的人,就能轻易操纵大量机器设备的高效运行,而这个过程中最重要的步骤就是要使机器自行学习、自行进化,不断适应多样化的制造需求.

机器编程语言一直非常复杂、不易掌握,只有少数工程师能学会,这也是机器人在制造业中推广应用的重要因素.目前,中国制造业每万人当中的机器人使用数量大概是50台左右,而日本、韩国的这一数据都超过300.工业机器人是一个复杂的系统工程,不是买来就能用的,需要进行编程,将机器本体和控制软件、应用软件、周边设备结合起来,组成一条完整的产业链.在中国推行工业机器人技术,最大的瓶颈不是谁会买,而是谁会用.

如果人工智能在制造业中的实际应用真正成熟起来,人机沟通达到可以接受的顺畅程度,工业机器人的效率和潜力将获得充分发挥,这绝对是智能制造的一个巨大成就,将使“机器换人”真正成为这个时代的趋势潮流.

机器学习的“体系化实现”

长期以来,国内普遍期待“互联网+”各种前沿技术能使中国制造业转型升级获得更强劲的“新动能”,而人工智能则被称为“互联网的下一幕”.目前看来,这似乎并未有效提升制造业的投资回报率,也没有类似内燃机、蒸汽机那样的革命性技术出现.

互联网技术主要经历了三个发展阶段——PC互联网、移动互联网和人工智能,整个过程中出现过各种前沿概念和资产泡沫.几年前“物联网”在中国特别火,但至今也没有出现一个特别大的“物联网”市场,可穿戴设备和VR(虚拟现实)也是如此.所以,当政策面期待“互联网+人工智能”能够催生一场新的工业革命时,只有极少数制造业巨头能从中找到“具有可操作性的着力点”.

当前最先进的IC,内部结构就像是一个层层叠叠的千层蛋糕,做出每一层所花时间的平均,就称为“生产周期”.早年在180纳米的时代(约15年前),一颗IC内部只有25层,但是生产一层得花上两天.当前最先进的10纳米手机芯片,内部已高达80层.如果一层还是两天,就代表一个产品要160天,将近半年才做得出来.无疑,没有人能等这么久.现在台积电10纳米的生产周期约1.1到1.2天.

生产周期已是产业胜负关键.格罗方德(globalfoundries)是从AMD分离出来的世界三大集成电路制造商之一,其生产周期约比台积电长上30%.这不但代表同样一个厂,台积电可以多创造三成营收,客户产品上市的时间也可以快上将近一个月(华为海思、紫光展讯都是台积电的长期客户).而一个月时间,在变化快速的智能手机市场,往往就能决定一款产品的生死.

结论:关于微笑曲线方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关微笑曲线理论的内容论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。

基于机器学习股市收益影响因子实证
[摘 要]本文通过对机器学习中AdaBoost算法的使用,分别对上证指数不同阶段的收益率中的财务数据进行特征学习,进而研究其不同阶段下的财务因子。

基于机器学习的不同属性数据的分类选择
摘 要:机器学习的分类算法广泛的应用于解决与数据分类有关的问题。文章基于理论分析详细地描述了常用的几种机器学习分类算法,并阐述了各种分类算法的优。

微笑曲线理论视角下产业链分析
摘 要:汉阳陵是西汉第四代皇帝刘启的陵墓,文章以文化产业链中的价值链为基础,运用微笑曲线理论,对汉阳陵文化产业链进行分析。通过对汉阳陵的文化资源。

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