人工智能和生物技術精選(九篇)
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第1篇：人工智能和生物技術范文
讀了下面這12個問答，你就會對人工智能的未來發展有一個較為全面的了解。
人工智能的發展包括哪些階段？
人工智能的發展可分為三個階段：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能，比如“阿法狗”，只會下圍棋。
強人工智能，達到了人類級別的人工智能，也就是在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多，我們現在還做不到。
超人工智能，即超級智能。牛津哲學家，知名人工智能思想家尼克?博斯特羅姆把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。超人工智能也正是為什么人工智能這個話題這么火熱的緣故。
為什么說我們正在越來越快地接近超人工智能？
通過觀察歷史，我們可以發現一個規律，即人類出現以來所有技術發展都是以指數增長。也就是說，一開始技術發展是小的，但是一旦信息和經驗積累到一定的基礎，發展開始快速增長，以指數的形式，然后是以指數的指數形式增長。
未來學家瑞?庫茲韋爾把這種人類的加速發展稱作加速回報定律。之所以會存在這種規律，是因為一個更加發達的社會，能夠繼續發展的能力也更強，發展的速度也更快。
李四光也曾經寫道：“人類的發展不是等速度運動，而是類似一種加速度運動，即愈到后來前進的速度愈是成倍地增加。”
人工智能技術的關鍵難點是什么？
用計算機科學家高德納的說法，“人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”一些我們覺得困難的事情――微積分、金融市場策略、翻譯等，對于電腦來說都太簡單了。我們覺得容易的事情――視覺、動態、移動、直覺――對電腦來說則太難了。
摩爾定律真的那么有效嗎？
摩爾定律認為全世界的電腦運算能力每兩年就翻一倍，這一定律有歷史數據所支持，這同樣表明電腦硬件的發展和人類發展一樣是指數級別的。我們用這個定律來衡量1000美元什么時候能買到1億億cps（每秒運算次數）。現在1000美元能買到10萬億cps，和摩爾定律的歷史預測相符合。瑞?庫茨維爾提出的加速回報定理，也就是摩爾定律的擴展定理。
我們什么時候能用上和人腦一樣聰明的電腦？
現在1000美元能買到的電腦已經強過了老鼠，并且達到了人腦千分之一的水平。1985年的時候，同樣的錢只能買到人腦萬億分之一的cps，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬分之一，而2015年已經是千分之一了。按照這個速度，我們到2025年就能花1000美元買到可以和人腦運算速度抗衡的電腦了。
我們如何造出超人工智能？
第一步：增加電腦處理速度。這步比較簡單。
第二步：讓電腦變得智能。這步比較難，有三種可能的途徑：一是模擬人腦，二是模擬生物演化過程，讓計算機演化出智能，三是建造一個能進行兩項任務的電腦――研究人工智能和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進自己的架構了，我們直接把電腦變成了電腦科學家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務。
為什么說強人工智能可能比我們預期的更早降臨？
因為，一，指數級增長的開端可能像蝸牛漫步，但是后期會跑的非常快。二，軟件的發展可能看起來很緩慢，但是一次頓悟，就能永遠改變進步的速度。就好像在人類還信奉地心說的時候，科學家們沒法計算宇宙的運作方式，但是日心說的發現讓一切變得容易很多。創造一個能自我改進的電腦來說，對我們來說還很遠，但是可能一個無意的變動，就能讓現在的系統變得強大千倍，從而開啟朝人類級別智能的沖刺。
超人工智能為什么會導致智能爆炸？
這里我們要引出一個概念――遞歸的自我改進。這個概念是這樣的：一個運行在特定智能水平的人工智能，比如說腦殘人類水平，有自我改進的機制。當它完成一次自我改進后，它比原來更加聰明了，我們假設它到了愛因斯坦水平。而這個時候它繼續進行自我改進，然而現在它有了愛因斯坦水平的智能，所以這次改進會比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改進使得他比愛因斯坦還要聰明很多，讓它接下來的改進進步更加明顯。如此反復，這個強人工智能的智能水平越長越快，直到它達到了超人工智能的水平――這就是智能爆炸，也是加速回報定律的終極表現。
我們還要多久才能迎來超人工智能？
著名人工智能專家、谷歌公司的技術總監瑞?庫茲韋爾相信電腦會在2029年達成強人工智能，而等到2045年，我們不但會造出超人工智能，還會迎來一個完全不同的世界――奇點時代。
什么是奇點時代？
所謂奇點時代，指的是超人工智能的出現將世界帶入的一個新的時代。在這個時代中，人類將無法預測技術如何發展，因為超人工智能的行為將超出人類的理解能力。
超人工智能可能給人類帶來的最大益處是什么？
永生。在理論上，死亡并非是不可克服的，只不過這需要超人工智能在納米技術和生物技術方面取得我們難以想象的突破。超人工智能可以建造一個“年輕機器”，當一個60歲的人走進去后，再出來時就擁有了年輕30歲的身體。就算是逐漸糊涂的大腦也可能年輕化，只要超人工智能足夠聰明，能夠發現不影響大腦數據的方法來改造大腦就好了。一個90歲的失憶癥患者可以走進“年輕機器”，再出來時就擁有了年輕的大腦。這些聽起來很離譜，但是身體只是一堆原子罷了，只要超人工智能可以操縱各種原子結構的話，這就完全不離譜。
超人工智能最值得我們去擔心的問題是什么？
第2篇：人工智能和生物技術范文
【關鍵詞】計算機；人工智能技術；應用
1引言
人工智能技術已經成為目前最受社會關注的新興科技之一，隨著該技術在各行業和領域中的應用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發展，工作和學習效率都得到了質的飛躍，未來，人工智能技術也必然會獲得更加廣闊的發展前景。
2人工智能技術概述
人工智能是計算機科學的一個分支，這門學科的主要目標是了解人類智能的本質，并通過將人類智能轉移到智能機器中，使智能機器能在不同應用場景下做出類人思維的反應。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學科，包含5項核心技術，分別是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術。其中，機器學習是實現計算機人工智能技術的核心技術，該技術使智能機器在算法復雜度理論、凸分析、統計學等學科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經發表的機器學習策略主要包括模擬人腦的機器學習和采用數學學習方法2種策略。其中模擬人腦的機器學習策略又可細分為符號學習和神經網絡學習，符號學習是以認知心理原理為基礎，在機器中輸入符號數據，用推理過程在圖或狀態空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規則性知識的學習能力較為突出，如示例學習、記憶學習、演繹學習等；神經網絡學習是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數結構模型代替人腦神經網絡，以函數結構進行數據運算，并在數據迭代過程中在系數向量空間中搜索，對函數型問題具有較好的學習能力，如拓撲結構學習、修正學習等。采用數學方法的機器學習主要是利用統計機器，建立相應的數學模型，擬定超參數，輸入樣本數據后根據不同的運算策略對模型進行訓練，最后根據訓練結果進行結果預測。
3人工智能技術的發展歷程
3.1人工智能技術的興起
雖然新興技術的興起獲得了廣泛的關注，但由于人工智能技術涵蓋的學科和技術范圍過大，興起階段的該技術的理論知識、產品應用、發展應用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術在當時也并不成熟，當時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當時的技術水平來說實現較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術在興起階段并未得到快速發展。
3.2人工智能技術的高速發展
人工智能技術這一概念在提出后近20年的時期中其發展始終處于停滯狀態，直至20世紀70年代，該領域的專家研發出全新的人工智能專家系統DENDRAL，該系統的誕生帶動人工智能技術邁向新的發展階段，并且在這之后進入高速發展時期。日本始終重視本國科學技術的發展，并且在20世紀80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經濟得到迅速恢復和發展。在1982年，日本國內對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應用效果，這一創新進一步促進了人工智能技術的發展。人工智能技術的發展建立在多項先進學科共同發展的基礎上，與其他技術相比，人工智能技術在處理數據、整合資源方面具有更大優勢。
3.3人工智能技術的發展現狀
3.3.1專家系統
專家系統指的是一種智能計算機程序系統，是人工智能技術應用最為廣泛也最為重要的領域之一，系統中涵蓋大量某領域專家水平的知識與經驗，通過應用人類在該領域中的專家級別知識來為用戶解決在該領域中遇到的問題。專家系統有效地將人類智能延伸到專業領域中，實現了理論研究向實際應用方向過渡的目標，大幅提高了人類對專業問題的處理效率，并且專家系統依托復雜的算法能對專業問題未來發展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至會比人類專家更高效、更準確。隨著對專家系統研究的不斷深入，目前很多專家系統都能依據對人類行為的模擬在不同的應用場景中作出智能化的反應和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復雜問題的內在聯系。專家系統已經在多個領域中都得到了廣泛的應用，幫助企業更客觀地摸索市場規律，從而作出正確的生產決策、調度規劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業經營的科學性，使企業能在節省生產成本的同時，獲得更好的經濟效益。
3.3.2模式識別
模式識別是利用計算機技術將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網絡組等，希望通過人工智能技術實現對復雜信息的識別和處理，這一應用能促進多個行業向智能化方向發展，如軍事領域、醫療領域等。
3.3.3機器人學
機器人學的主要研究方向是機器人的設計、制造和應用，隨著人工智能技術的成熟與應用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業中的應用已經較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。
3.3.4機器學習
機器設備并不具備自主思考能力，在不同應用場景下的反應主要是依托計算網絡技術和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優化，能對不同問題進行處理。機器學習是一項涵蓋多個學科且復雜程度很高的科學，包含統計學、概率學、算法復雜度理論等，是人工智能的核心技術，也是推動計算機向智能化方向發展的關鍵技術。
3.3.5人工神經網絡
人工神經網絡是人工智能技術自進入高速發展時期后廣泛研究的重點內容。利用計算機算法將人腦神經元進行簡單化、抽象化、模式化，并構建成與人腦神經元網絡相似的網絡結構。人工神經網絡技術的成熟與發展為專家系統、模式識別、機器人學、生物、經濟等多個學科的發展提供了技術支持，解決了很多人工智能技術發展中的實際難題。
4人工智能技術的應用
4.1人工智能技術在計算機網絡技術中的應用
4.1.1計算機網絡安全管理
人工智能技術與計算機網絡技術互相依存、互相促進、共同發展，在計算機網絡技術的多個方面都有深入的應用。其中，在網絡安全管理方面主要有如下應用：①智能防火墻技術。防火墻技術隨著計算機的普迅速發展，應用人工智能技術的防火墻技術比傳統防火墻技術的性能更加優異。智能防火墻技術具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續應用過程中依據記錄直接優化計算機匹配環節，減少計算機數據量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設備創造安全的運行環境，保證系統和內部數據不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎功能模塊，對提高計算機數據的安全性和可靠性具有直接的影響。應用人工智能技術的入侵檢測功能，能對計算機系統進行智能化分析和處理，根據預定算法將處理數據整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設備的安全狀態。③垃圾郵件智能化處理。該技術依托人工智能技術中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發現垃圾郵件后直接將其標注為垃圾郵件，為用戶發出風險警告，避免用戶因誤操對計算機系統造成損害。
4.1.2計算機網絡管理
人工智能技術的發展和應用促進計算機網絡技術向智能化方向發展。在實際應用中，除計算機網絡安全管理模塊外，還能解決多種網絡管理問題。隨著計算機技術的普及，網絡數據呈爆炸式增長，網絡管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應用人工智能技術，能大幅提高計算機網絡管理效率，優化網絡管理效能。
4.2人工智能技術在企業管理中的應用
企業是市場經濟活動的主要參與主體，是維持市場經濟穩定運行和發展的關鍵要素，在企業生產活動中科學地應用人工智能技術，能有效提高企業的生產能力，促進企業獲得更高的經濟效益和社會效益。具體應用渠道如機械自動化、智能監控、推薦系統、用戶購物行為分析、零售分析、數據提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細微之處實現工作效率上的提升，進而提升企業整體的運行效率。對工業行業來說，應用機械自動化技術還能有效降低傳統工業生產中對人工的依賴性，大幅提高工業企業的生產能力，在行業發展的過程中起到了非常積極的促進作用。
4.3人工智能技術在航空航天技術中的應用
航空航天技術是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學科，如信息技術、衛星技術、生物技術、天文學、生命科學等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經濟增長都具有非常重要的意義。航天器設計是航空航天領域中的關鍵工作之一，而遠程控制又是航空航天技術長久發展以來研究的重點，因我國對該技術的研發起步較晚，我國對航空航天技術的研發存在重重困難，但經過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術已處于世界先進水平。將人工智能技術應用于航天遠程控制中，利用智能系統對數據進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態，根據分析結果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業獲得進一步發展。
4.4人工智能技術在醫療領域中的應用
目前，人工智能技術在醫療領域中的應用已經非常廣泛，使醫護人員的工作內容不斷得到優化，提高工作效率，還有效提高了國家醫療水平。具體應用包括以下幾項內容：①在電子病歷中的應用。傳統就醫診斷環節，醫生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據病例詳細列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫療系統中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫療診斷的準確性。②在健康管理中的應用。在現代醫療中應用人工智能技術，對病患的病情進行智能化分析，能使醫生對疑難病癥的分析更加全面準確，制定針對性更強的醫療方案，提高醫療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。
5結語
綜上所述，計算機人工智能技術的應用，對社會各行業都產生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術的研究，推動人工智能技術在各個行業中的應用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發展具有非常重要的意義。
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第3篇：人工智能和生物技術范文
這些預言是危言聳聽還是未雨綢繆？基于這樣的判斷，我們是否應當反對人工智能的發展？該如何應對可能發生的不平等？帶著這些問題，《中國經濟周刊》記者采訪了尤瓦爾?赫拉利。
Q：有這樣一種擔心，人工智能或許會令許多人喪失工作，對于普通人而言應當如何應對這種可能性？我們是否應當反對人工智能的發展？
A：我不認為我們應當停止發展人工智能，它會帶來很多益處，并不是那種我們需要對抗的危險之物。但為了保持貼近，最重要的能力是保持改變的能力、靈活性，尤其是在精神上。
傳統而言，人生會被分成兩個階段。在第一個階段，你學習知識，獲取技能，形成個性并建立起一定的職業身份。在第二個階段，當然你會繼續學習，在一定程度上保持改變。但更多數的情況是，你要利用早年已經學會的知識和技能。
這種模型在21世紀已經不再適用。改變的速度非常快，你在今天學會的大多數東西將會很快變得無用。要保持貼近，你需要終身保持學習，持續改變，改變你的職業身份、個性等等。這非常困難。如何在壓力中保持平衡？我想，這個問題將會成為21世紀人類生活中最大的挑戰。
人們曾經認為，在現代科技如空調、電腦等等的幫助下，生活將會更加舒適和平靜。但實際上，我們的生活比一個世紀以前更有壓力了。如何保持改變，不被壓力淹沒？這是你我都將面對的挑戰。
Q：對商業社會而言，未來組織會以什么樣的形式存在？
A：今天，我們甚至無法預知20或30年后的經濟是什么樣子的。這在人類歷史上是史無前例的。回顧歷史，人類對未來的經濟形態總有較好的預期。
如果你生活在一千年以前的中國，在1017年的宋朝，你或許會想到各種情況，1050年，宋朝（北宋）可能會，契丹可能會從北方打過來，未來可能會有瘟疫，或者是地震。你可以肯定未來基本的經濟形態，你甚至能夠肯定，即便到了1050年，絕大多數中國人還是農民，男人依舊支配著女人，最好教育孩子的方式是教他們種植和紡織，學習儒家經典。
而到了今天，沒人知道到2050年的世界經濟會是什么樣子，我們不知道未來就業市場會怎樣，貨幣系統是怎樣。很可能，現有的貨幣體系將會完全顛覆。新科技，如區塊鏈技術，將會成為未來全新的貨幣系統的框架。在我們有生之年，類似于銀行、保險、信貸類的機構會有完全不同的形態。
另外一個巨大的未知是，經濟活動集中度的鐘擺將走向何方。歷史上，高度集中的商業活動帶來金融、財富、勞動力和權力的集中。我們常常看到，一個地區、一個公司、一個國家擁有巨大優勢。因此，我們看到了許多壟斷組織的誕生。但是，在歷史的一些時刻，這些大公司變成了恐龍，非常低效。而許多中小企業則欣欣向榮，它們比大公司更靈活，更能創新。
可以肯定的是，在未來30年，這個鐘擺仍會擺動，只是不知走向何方。互聯網公司誕生之初，許多人相信，它將鼓勵中小企業的蓬勃。而我們今天看到的情況是，許多互聯網寡頭誕生了。在西方，谷歌、蘋果、Facebook、Amazon等控制了一切。
在未來，我們會否有一個數據方面的超級寡頭？有這么一個公司或者政府幾乎控制了一切？又或者，這些巨頭會分崩離析，剩下了許多小的靈活的公司。人工智能可能促使數據的集中，從而導致權力的集中。也可能，區塊鏈技術打破了傳統的巨頭，如金融系統。今天最好的專家也無法預測，未來基本的經濟形態是怎么樣的。
Q：人工智能或其他技術會否導致人類的滅亡？
A：我不認為我們將會看到像許多科幻小說中所描寫的人類滅絕。很大程度上是因為人工智能并沒有意識、感覺和情緒，因此也不會有自己的欲望，更遑論殺掉人類掌控世界。
但危機在于，人工智能會導致人類內部的不平等。一小部分人將會擁有前所未有的權力，他們很可能會與機器融合成為科技人（scibots），他們的大腦可能直接與電腦相連，他們可能擁有更高級的物理能力。
另一方面，更多人將會變得毫無實力，長期來看，這些人可能會被喪失所有權力甚至滅絕。所以，人工智能不會導致全體人類的滅亡，更可能的是將人類割裂為不同的等級，從而走向完全不同的軌道，迎來不同的命運。
Q：在您看來，什么樣的人可能成為“少數人”？
A：如果我們對此毫無作為，很有可能，在未來2%乃至5%的人類會成為“權勢物種”。我想，他們會包含最富有的人，政治上最有權勢的人，這二者常常是一類人。這與你是否聰明無關，設想一下，你非常聰明，但卻生長在埃及的某個貧困家庭。對你而言，要贏得足夠的財富和權勢成為精英階層，是非常困難的。但若我們對此毫無作為，這將會成為一個問題：經濟或政治精英將會成超級人類物種。
歷史上，富人和窮人間有很多差別，但僅僅是社會、法律或者政治上的不同。現在危險的是，有了將經濟上的不平等轉變為生物上的不平等的可能性。富裕的人很可能擁有超越所有人的更高的能力。當然，這只是一種危機，如果我們現在采取行動的話，可以防止這樣的危險變為現實。
Q： 我應當采取什么樣的行動？
A： 人們需要試圖理解現在在世界上發生著什么。你需要的不是更多的信息，而是少量的信息。對于大多數人而言，他們被海量的信息所取悅，無法判斷區別什么是重要的。
你會看到很有錢、有權勢的人并沒有智能手機。有智能手機的人常常被海量的無關信息所轟炸，致使一個人沒有足夠的時間和注意力，專注于那些更深層次的東西。
我鼓勵人們不要讀屏幕上彈出的碎片的字節。如果你們想真正理解這個世界，去讀一整本書，而不是彈出的300字的內容。我還建議，要與你的身體保持聯系。許多人經常對著屏幕，關注虛擬空間中發生在其他地方、其他時間的事情，他們喪失了當下現實的感受。我希望人們能夠找到一種方式，真正感受現實，而不是在電子數據的取悅下喪失自我。
《未來簡史》
推薦指數：
作 者：尤瓦爾?赫拉利
譯 者：林俊宏
出版社：中信出版集團
第4篇：人工智能和生物技術范文
數字潮流引發工作模式改變
該書由來自政策網絡智庫與英國蘇塞克斯大學等機構的研究人員共同編著。他們認為，信息技術的計算能力、存儲能力、連通性以及軟件應用的發展速度日益加快，影響著就業與商業發展，并為勞動法規的制定帶來了挑戰，無論企業、政府還是個人都在努力地追趕這一潮流。
世界經濟論壇創始人施瓦布曾提出，第四次工業革命對經濟和社會的影響不再局限于某一特定領域，而是將物理、數字與生物技術有機地結合在一起，包含大數據、算法管理、3D打印、量子計算、智能機器人、人工智能、物聯網、納米技術等多種形式。數字平臺的傳播創造出一系列新的工作崗位或商業機會，人們希望此類轉型能夠推動經濟增長、提高生產力水平、打造更具包容性的社會融合新前景。
在談到勞動力失業與人工智能對就業產生的影響時，布勒哲爾研究員喬治斯·彼得羅普洛斯（Georgios Petropoulos）認為，那些需要常規體力勞動與認知技能的中等水平工作崗位是最易被取代的。在此前的工業革命中，當常規性體力勞動被取代時，會產生新的非常規性勞動。然而當今時代變化飛快，情況與以往已截然不同。彼得羅普洛斯重點從機器學習與性能提高層面進行分析，認為這是一種“深度神經網絡發展”的結果，其靈感來自于人類的大腦。他表示政策制定者需制定機器與人工智能系統運行的規則，這需要各利益相關方以及專家的集體協商，同時還涉及對責任、安全、隱私領域進行監管的討論。
據英國華威大學榮譽教授科林·克勞奇（Colin Crouch）預測，一些“非雇員”（non-employees）勞動者的增長，將使不完善的法律與社會保護政策面臨挑戰。目前勞動法在新興經濟領域存在的爭議，體現了當下勞動關系的重塑。比如，如何在法庭上定義雇員、勞動者、承包商等。受數字技術、監管體系以及管理控制的影響，諸如優步等公司的“非雇員”勞動者在工作中的自主性大大降低，這些變化都在推動對勞動關系的重新定義。
用行動代替焦慮
荷蘭馬斯特里赫特大學國際經濟關系教授羅克·蘇特（Luc Soete）表示，如今自動化發展給就業帶來的潛在變化，加重了民眾的焦慮情緒。從早期研究結果來看，美國民眾的焦慮感似乎比歐洲民眾更深。媒體的宣傳與互聯網的作用進一步加深了這種情緒，隨之變化的還有民粹主義與保護主義的態度。雖然民眾的焦慮情緒發作跟前幾次工業革命相似，但也有不同的特點，首先在于對以知識為基礎的虛擬經濟的投資增多，其次在于人們進入數字經濟的門檻大大降低。
歐洲進步研究基金會主席瑪利亞·羅德里格斯（Maria Rodrigues）表示，第一次工業革命可能是人類歷史上首次經濟增長、技術進步與落后的生活水平、就業狀況產生沖突，導致了較大的社會動蕩。隨著時展，技術進步及經濟增長已不再需要與社會變革產生必然聯系，因此各國政府的治理目標應該是，確保工業與社會的轉型能夠為社會流動，以及個人發展提供良好的機遇，而非成為民眾憂慮與社會動蕩的源頭。
第5篇：人工智能和生物技術范文
1.做“互聯網+教育”的開拓者
作為學校管理者，必須要保持持續學習、終身學習的態度。對未來技術變革的動向高度關注，敢做“互聯網+教育”背景下的開拓者。
在2016年的達沃斯世界經濟論壇上，第四次工業革命被定義為集合物聯網、3D打印、機器人、人工智能、大數據等融合技術（納米技術+生物技術+信息技術+認知科學）發展的智能型信息物理系統所主導生產的社會結構性革命。那么，學校管理者就需要根據現有的經驗，判斷未來教育技術可能出現的改變，充分地認識和學數據、人工智能、物聯網這些概念和技術應用。
基于以上的認識，學校下一階段的工作重點會放在三個方向上，即信息化基礎環境的建設，如校園網絡環境持續升級、校園數字平臺資源持續完善等；重點信息化項目的建設與開發投入，如走班制下的排課系統、師生互動社區建設等；大力扶持特色信息項目，如STEAM課程、AR/VR虛擬現實教學等。
2.做教育的整體變革者
學校管理者在保持敏銳前瞻意識的同時，還應該時刻保持理性，遵從教育規律，明確“互聯網+教育”是教育的整體變革，敢做“互聯網+教育”背景下教育的整體變革者。
應用先進技術并不等于有先進的教育內容和先進的教學方式，如果不將先進的技術與優質的教育內容、教育方式融合起來，是不能夠產生真正的優化作用的。“互聯網+教育”的本質在于，教育與技術的結合絕不是一個物理變化，而是一種化學變化，其結果是產生新的教育內容、新的教育方法和新的教育成果，因此，“互聯網+教育”是教育的整體變革。
3.做實驗型的創新者
第6篇：人工智能和生物技術范文
[關鍵詞]微生物；發酵工藝；工藝優化；培養基；培養條件
中圖分類號：Q939.9 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）22-0336-01
1 微生物發酵概述
生物發酵工程的概念較多，現代意義上關于生物發酵工程的理解為：在合適的pH酸堿度值、陽光照射度、培養基等條件上，利用微生物的一些特點，并借助一些現代工程技術對微生物進行生產，從而培育出一些能夠滿足人類進行生產活動的物質，或是將微生物用于現代工業生產的一種技術體系。
微生物發酵過程的優化控制可以分為過程模型和控制策略。發酵過程建模如機理分析建模、黑箱建模和混合建模近年來都得到了快速的發展，而優化控制策略方面的研究內容與成果有：基于線性化近似的經典優化控制、基于非線性系統理論的優化控制以及基于人工智能技術的優化控制等。微生物發酵過程控制技術的優化決定著發酵工程的質量與效益。傳統的發酵工程過程為了快速提高發酵生產率與發酵水平，發酵過程更側重于菌種的篩選和改造上。隨著生物科學技術的發展，基因工程與代謝工程研究領域都出現了長足的進步與發展，利用基因重組與誘發等技術可以實現高產菌株普遍生產。但只有通過發酵過程的優化控制，才能實現產品質量最高、生產力最大、成本消耗最低的生產過程，因此對微生物發酵過程的優化控制成為發酵工程中研究人員日益關注的焦點。
2 存在的現狀
現階段，微生物發酵工程面臨的一大問題是自動化控制問題。為了順利解決該難題，首先應對微生物的不同特點有充足的了解。在科學技術快速發展的背景下，人們了解微生物的方式已經發生了改變，已經由原來的借助微生物形態進行表面認識，轉變為對復雜生物學與細胞調節等方面。然而，微生物細胞較復雜，這使得生物發酵工程也變成了一類重復性差、高度非線性、慢性變、復雜的生化過程。因此，在研究過程中，不可僅從表面對生物發酵過程進行分析，而根據檢測得到的過程參數對生化發酵過程進行詳細分析。一般來說，檢測的過程參數主要包括物理參數、生物參數與化學參數這幾類。
3 生物發酵過程的在線檢測與控制技術進展分析
微生物發酵過程屬于一種生化反應過程，主要是為了促進最終產物利用率的提升，確保微生物生長環境的舒適度。在舒適、適宜的環境中，有利于微生物進行有效的生長代謝，并能實現對微生物發酵過程的在線檢測與控制，從而提升微生物發酵產品的利用率，發揮其最大作用。具體來說，主要包括以下幾個方面。
（1）電機攪拌熱、冷卻水溫度、微生物發酵熱等因素，均可能影響發酵的溫度。此外，發酵罐體積大小，也會在一定程度上影響發酵溫度的控制。如果發酵罐的體積較大，往往會采用冷卻水或發酵溫度為主回路的串級控制方式；如果是體積較小的發酵罐，多采用冷卻水流量、發酵溫度為主的簡單回路控制方式。
（2）在微生物發酵過程中，生物發酵也會受溶解氧濃度的控制情況影響。然而，現階段國內對該方面的研究較少，僅限于了解到哪些因素會對溶解氧濃度產生影響。目前，影響溶解氧濃度的因素主要有：供給的空氣量、發酵罐本身的壓力、攪拌槳的轉速及形狀。
（3）在微生物發酵過程，pH酸堿度值也是影響在線檢測與控制的一個重要因素[4]。若pH酸堿度值過高或過低，微生物的生成及代謝過程都會發生變化，故必須保證酸堿度值得合適。若發酵液的酸堿度為強酸性，可通過加氧水的方法弱化其酸性；若發酵液濃度為強堿性，可通過加糖的方式弱化其堿性，調節發酵液的酸堿度，直至合適。
（4）消泡控制也是影響生物發酵工程的一個重要因素。發酵前，微生物的生長往往較旺盛，而此時若加滿液料，并將攪拌槳馬達最大速度啟動，空氣通入量也加到最大，很容易導致發酵液上浮的現象，最終發生逃液現象。若發生該類情況，一般會采用雙位式控制方法進行處理，可取得較好的效果。
（5）在生物發酵過程中，補料控制也是影響發酵的一個重要因素。在發酵的進行狀態中，微生物生成代謝也會在半連續式發酵過程的變化情況下發生相應的改變。所以，在這過程中，應該連續不斷地為生物補充營養成分，保證微生物能夠按優生物軌跡生長，才能促進微生物代謝產物產量的提升。
不同于物理、化學反應，生物過程反應速度相對較慢，反應物質、產物濃度等的轉化率也不高。若要解決上述問題，工業微生物學通常是從兩個方面入手：（1）正確選育或改良菌種，提高發酵菌種的優良性；（2）對培養條件進行合理控制，為生產出更好的目標產物創造條件。從某種程度上看，通過控制與優化發酵過程，能夠將生物過程較好地控制在一種優化的操作環境或條件下，被認為是促進生產力提升的有效措施或捷徑之一，具有非常重要的意義。因此，在發酵過程中，相關人員必須重視對發酵過程的線檢測與控制，力將發酵環境或操作條件控制在一個較理想的狀態下，為進一步提升生產水平提供強大的技術支持。
4 微生物發酵過程的優化控制策略
4.1 基于線性化近似的經典優化控制
基于“極大值原理”經典的優化控制方法在早期發酵過程優化控制中應用較為廣泛。在發酵過程狀態空間描述中利用極大值原理以及迭代法可以實現發酵的最優實施效果。極大值原理方法適用于比較復雜的發酵過程控制對象，但極大值原理只能得到開環控制，當發酵過程中的計算量較大時，僅能對少數過程制定出優化曲線，忽視了環境因素對系統的干擾。相關研究人員后來將極大值原方法融入理變量方法，得到最佳的變量優化曲線，控制效果較好，但是還沒有達到理想的實驗精度與簡便性；發酵過程的建模質量對經典優化控制的發展產生了很大程度的影響。
4.2 基于人工智能技術的優化控制
利用計算機科學技術結合人工智能理論對發酵過程進行優化控制成為近幾年的發酵過程研究的熱點，人工智能技術能突破很多復雜的系統問題，主要包括專家控制、神經網絡控制等。利用智能方法對發酵過程進行優化控制，在研究與仿真中呈現出優良的效果。研究人員建立了基于乙醇生產的專家系統，實現了乙醇發酵過程的發酵單元的檢測，系統的誤差非常小，系統的穩定性也得到了提高。但智能控制方法在模擬活動時仍存在局限性，神經網絡控制對于網格結構的確定具有不可控性，因此智能方法交叉成為目前急需研究的發酵控制的技術問題。
5 結論
隨著科技的不斷進步以及生物技術水平的持續提升，微生物發酵技術已經得到了非常廣泛的發展，除了在農業與工業方面獲得了廣泛的應用外，其在醫藥領域的應用更加值得期待。利用微生物發酵技術可以有效地解決許多正常生產不能夠解決的難題。合理運用微生物發酵技術，并對發酵工藝進行持續地優化與改進，可以有效地提升生產效率，推動發酵工程技術不斷前進與健康發展，從而擴大微生物發酵在各領域的應用價值。？
參考文獻
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[2] 董昌健.對如何推動微生物發酵工藝優化的研究[J].？吉林農業，2013，（10）.
第7篇：人工智能和生物技術范文
2017年6月27日至29日，第十一屆夏季達沃斯論壇在大連舉行，本屆達沃斯圍繞“在第四次工業革命中實現包容性增長”主題，從多個角度展開了深入討論。
在工業4.0全面到來的時代，中藥行業也面臨著新的形勢與挑戰。
作為全力推進本行業第四次工業革命的領軍者，天士力從現代中藥、智能制造、大健康產業、互聯網+、投資并購等多方面思考，用創新與戰略的眼光應對未來的產業大格局變化，實現“包容性增長”。
引I中藥國際化進程
推動中國智造走出去
對于中藥行業來說，要積極參與第四次工業革命，國際化是必不可少的一步。作為天津達沃斯全球成長型企業協會會員企業，天士力響應國家中藥現代化、國際化的戰略部署，進行產業整合和分享發展，并帶動一批中國中藥走向世界，讓全球更多患者受益于中國中藥的效用。
天士力控股集團創建于1994年，經過20多年的發展，已經確立了以大健康產業為主線，以大生物醫藥產業為核心，以健康保健產業、醫療健康服務產業為兩翼的發展戰略。
并致力于打造中藥現代化、國際化品牌，大健康產業領航品牌。
一直以來，中醫藥作為中華民族的瑰寶，其國際化不僅是幾代醫藥人的夢想，也是國家重要發展戰略之一。在中醫藥國際化道路上，天士力不僅是探路者，更是帶頭人。
早在1996年，天士力就以現代中藥復方丹參滴丸申報美國FDA，啟動了中藥國際化之路。
目前，作為復方現代中藥制劑，復方丹參滴丸已經完成了美國FDAⅢ期隨機、雙盲、全球多中心大樣本臨床試驗，是全球首例，同時并形成了《臨床試驗頂層分析總結報告》。
繼復方丹參滴丸之后，天士力開始尋求將一些優秀的中藥產品以聯盟整合的方式推向國際市場。目前已經有14個產品中藥廠商，通過天士力在美國的平臺向FDA申報中藥，與天士力形成了走向全球的中藥產業航母。
第四次工業革命的一個重要體現是智能化，天士力控股集團董事局主席閆希軍表示：“隨著復方丹參滴丸的研究走向國際化，通過全球多中心、雙盲雙對照的方法，是全球首例復方中藥能夠經得起嚴格科學實驗和評價的藥品，證明了中藥安全有效、質量可控，實現了中藥的國際化臨床價值。隨著中藥國際化的進程加快，推動中國原創性的智能制造走出去，就是中藥的智能制造要走出去。”
重構競爭力和理念知識
布局中藥行業蛻變升級
本屆達沃斯論壇同樣對健康話題表達了強烈關注，天士力控股集團董事局執行主席、天士力醫藥集團股份有限公司董事長閆凱境認為，這是一個啟發，向天士力明確了大健康一定會成為未來的朝陽產業。天士力一直致力于從醫藥制造型企業向大健康服務的全產業鏈公司轉變。
閆凱境眼中的產業終局是：包括中藥在內的傳統醫學、以西醫為主的現代醫學、細胞生物技術和基因技術融合交叉，新的商業物種產生；在大數據、云計算、人工智能等數據分析工具的進化下，社會需求迭代加速，醫學診斷更加精準；患者被不斷更新的交互模式充分賦能，從而獲得更為強勢的評價權和選擇權；醫療模式更加多樣和細分，管理式醫療成為主流，商業保險實現跨越式發展，與國家醫保平衡存在。這是一個整合醫學為王的時代。
第8篇：人工智能和生物技術范文
關鍵詞：機械加工 智能化 發展趨勢
中圖分類號：TH164 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）009-054-02
1 前言
信息科學、材料科學、納米科學和制造科學是21世紀的主流科學，現代科學技術催生下的高新技術將對全世界的制造業帶來重要影響。中國加入世貿組織以來，機械加工產業面臨著前所未有的競爭壓力，經濟社會的不斷發展和進步對機械加工生產水平產生更高的要求，使用簡單方便、外觀美觀大方、自動化程度高、價格適中的機械產品日益受到大眾的歡迎，這就需要制造企業要采用先進的機械制造技術。與國際上發達的機械加工產業相比，中國的機械制造業一直處于落后水平，導致機械制造加工行業缺乏核心競爭力，影響著我國機械加工行業的國際競爭力。近年來，我國機械制造行業在新工藝、新技術上取得了長足的進步，機械工程發展日益呈現數字化、智能化、精密化等態勢，其中智能化是機械加工中需要格外關注的，智能化是高科技水平的代名詞，當前智能化產品已經廣泛應用于現代人的生活、學習和工作中，機械加工行業也不例外，我們倡導的機械加工智能化是指利用計算機綜合應用人工智能技術（如遺傳算法、人工神經網絡）、技術、現代管理技術及系統工程理論和方法等，實現機械加工的高標準、高要求、精細化以及高質量。使整個企業制造系統各子系統智能化，從而系統整體達到集成化、高度自動化。目前我國在機械加工智能化建設上有兩種途徑：（1）對國外比較成熟的產品技術進行引入，結合我國實際情況進行消化吸收和創新。（2）自主研發國內已經初具基礎的機械加工技術，集成形成先進適用技術和產品，以智能化技術引領提升我國裝備與設施智能化水平。
2 機械制造智能化發展的必然性
2.1 機械加工智能化決定著經濟現代化水平和程度
馬克思曾經說過，不同的社會時期之間的差別不在于到底生產了什么，而在于利用什么進行生產以及怎么生產，這才是主要的，也是說生產技術決定一切。近年來機械制造日益呈現智能化、精細化趨勢，數控技術更是目前先進制造技術的代表，數控技術是用數字信息對機械運動和工作過程進行控制的技術，是我國機械加工制造行業最核心的智能化生產技術。在我國生物技術產業、國防航空產業以及信息技術產業中都大行其道，數控技術引入到機械加工制造行業后也顯著的提高了機械制造的能力和水平，增強了企業適應不斷變化是市場競爭需要。很多發達國家都將數控技術和裝備作為本國重要的戰略能源，數控裝備是以數控技術為代表的新技術對傳統制造產業和新興制造業的滲透形成的機電一體化產品，包括機械制造技術，信息處理、加工、傳輸技術，自動控制技術，伺服驅動技術，傳感器技術，軟件技術等。發達國家一方面保護本國的數控技術，控制技術服務出口。另一方面加強對數控產業和技術的投資，尤其在一些“高精尖”數控關鍵技術方面更是重中之重，也對其他國家實行封鎖和限制政策，來使其該項技術能夠一直占據科技的最前沿，為其帶來豐厚的商業利益。對于我國而言，要充分認識到一點，機械加工智能化不僅僅關乎到機械產品質量和生產效率，更是關乎到國家制造產業的發展戰略和發展前景，也是提高一個國家綜合能力和國家地位的重要體現。
2.2 機械加工智能化滿足市場的需要
機械加工行業生產的產品具有雙重屬性，既可以看作使得生產資料，也可以當作各種消費產品。消費者的消費需求是機械加工智能化的動力。當今社會，包括手機、電腦等智能化產品已經走入千家萬戶，作為機械加工企業要迅速適應這種變化，把握住市場消費動向，不斷加強科技進步，對原有生產工藝和設備進行智能化改造，只有這樣才能大大減少產品從研發到投入市場的時間，機械加工企業智能化可以使產業研發速度加快十幾倍，對于追求消費個性化、多樣化的消費者而言，具有很大的吸引力。另外，傳統的機械加工行業主要是勞動密集型企業，需要大量的人力資源，隨著我國人口紅利的逐漸消失，工人工資大幅上漲，企業用工面臨巨大的壓力和挑戰。而且機械加工環境比較危險，工傷事故難以避免，一旦出現事故，對工人的人身傷害以及對企業的社會形象力都帶來惡劣影響，在此前提下，大力發展機械智能化加工就可以節約大量的勞動力，企業管理從低效率、多人力管理模式轉變成智力，由勞動密集型企業向技術密集型企業過渡，企業生產過程也由單品種、自動線式轉變為多品種、并行式、智能化模式。
3 機械加工智能化發展應該遵循的原則和應用
3.1 機械加工智能化發展應該遵循的原則
（1）價值產出原則。機械制造智能化不是形象工程，是機械加工企業提高效率、降低成本、提高企業利潤的重要舉措，因此企業在智能化建設過程中要充分考慮企業的實際情況，從投入和產出兩方面進行考慮，本著遵循科技發展規律的原則，不斷提高其智能化水平。（2）信息化原則。信息就是指資源，未來的機械加工是指智能化的集約生產，未來企業最主要的生產要素就是信息，信息化水平對機械制造企業智能化發展起著關鍵作用，信息技術就是對信息進行收集整理、存儲傳輸、識別轉換等各種處理的整合過程，智能化的實現為提高企業生產水平生產效率以及生產競爭力提供了重要保障。當前，人工智能研究的焦點就是人工智能和分布式計算相結合，用智能化來充實、改進、提升機械加工企業的信息化、網絡化，實現高效率和高質量。
3.2 機械加工智能化發展的應用
下面以人工神經網絡為例，對機械加工智能化的具體應用進行了分析。人工神經網絡是由一些簡單的元件及其層次組織的大規模并行連接構造的網絡，在機械加工領域的應用十分廣泛，已滲透到機械加工領域的方方面面，人工神經網絡在機械加工中的具體應用有：
（1）應用人工神經網絡選擇零件定位基面。如何選擇零件定位基面一直是工程設計中的難點所在，以前設計人員在確定零件定位基面時要認真研究零件的幾何特征，然后根據幾何特征來進行定位基面的選擇，在這個過程中必須作為定量化分析、計算出具體數值。事實上，采用人工神經網絡可以很好的解決這一難題，運用人工神經網絡可以實現從幾何形狀到編碼之間的影射。其次，對零件的幾何特征進行編碼。利用人工神經網絡對機械零件幾何特點進行編碼可以起到重要作用。對應每一個位置碼設置類型碼和定位碼的方法實現對零件的幾何特征的編碼。
（2）人工神經網絡在加工參數優化中的應用。所謂加工參數就是在機械加工之前，設計人員根據工程加工要求以及各方面條件來確定機械加工參數。從以往經驗來看，加工參數與加工之間呈現正相關關系，加工參數制定正確，可以有效的提高加工效果，而人工神經網絡是解決加工參數優化的有效途徑。
（3）變切削條件下鉆頭磨損的監控。在自動生產線上，為了實現在線連續監控，對刀具的磨損量不能采用停車直接檢測法，而是采用在線間接檢測法，即通過測量一系列反映加工狀態的動態參數來推算刀具的磨損量。而動態參數和刀具磨損量之間存在著相當復雜的非線性關系，且無法用確切的數學模型加以描述。而人工神經網絡正擅長處理這類輸人輸出關系不明確的映射關系，因而可用來實現刀具磨損量的在線監控。
總之，機械的發展與現代科學技術和整體工業水平息息相關，加強智能化制造是提高機械加工的效率和質量的保證，能極大地提高生產效率、生產技術和生產競爭力。作為機械加工行業要充分認識到這一點，通過有效運用計算機信息系統發展智能化技術，來克服傳統加工制造中存在的弊端，促進機械加工產業化的發展。當然，這機械加工智能化是個系統工程，不是一蹴而就就可以完成的，還需要相關設計人員在工作實踐中不斷地研究和探討。
參考文獻：
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[3] 朱森第.我國裝備制造業的現狀與發展戰略[J].機電工程技術，2001，30（2）.
第9篇：人工智能和生物技術范文
【關鍵詞】大數據 生物信息 知識提取 數據挖掘
1 數據挖掘的功能
數據挖掘是從大量的數據中四棟搜索隱藏于其中的具有特殊關系性的信息過程。它是數據庫知識發現KDD中的一個步驟。知識發現KDD過程由以下3個階段組成：數據準備、數據挖掘、結果表示和解釋。數據挖掘跟許多學科都交叉關聯，包括數據庫技術、統計學、機器學習、人工智能、云計算和可視化等。
數據挖掘的實際應用功能可分為三大類和六分項：分類和聚類屬于分類去隔類；回歸和時間序列屬于推算預測類；關聯和序列則屬于序列規則類。分類常被用來根據歷史經驗已經分好的數據來研究它們的特征，然后再根據這些特征對其他未經分類或是新的數據做預測。聚類是將數據分群，其目的是找出群間的差異來，同時找出群內成員間相似性。回歸是利用一系列的現有數值來預測一個數值的可能值。基于時間序列的預測與回歸功能類似，只是它是用現有的數值來預測未來的數值。關聯是要找出在某一事件與數據中會同時出現的東西。
2 降維
從降維的角度講，整個數據挖掘的過程就是一個降維的過程。在這個過程中，需要對數據刪除線性關系比較強的特征數據，再用一些算法，如信號分析算法、傅里葉轉換、離散小波轉換等算法，從數據中提取特征，再對數據做主成分析處理，得到最后的特征，再用數據挖掘算法來將這些特征轉化為人類可讀取的數據或信息。
3 分布式數據挖掘解決方案
隨著分布式計算技術、云計算技術、hadoop生態圈和非結構化數據庫等技術的發展，以及對大數據挖掘的需求，出現了一批分布式數據挖掘，比較典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亞大學伯克利分校AMP實驗室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要實現3種類型的數據挖掘算法：分類、聚類（集群）和協同過濾。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代計算，它把數據拆分成若干份，對每一份使用不同的算法和參數運算出結果，看哪一種搭配方式得到的結果最優。
4 大數據下的具體應用實例――生物信息學的應用
生物信息學（Bioinformatics）是生命科學、計算機科學、信息科學和數學等學科交匯融合形成的一門交叉學科。近年來隨著先進儀器裝備與信息技術等越來越廣泛和深入的整合到生物技術中來，生物醫學研究中越來越頻繁的涉及到大數據存儲和分析等信息技術。在使用計算機協助生物信息時，處理僅有計算機輔助的方式存儲數據很顯然是不夠的，生物信息學研究的目的是運用計算機強大的計算能力來加速生物數據的分析，理解數據中所包含的生物學意義。當前生物信息學研究的熱點有：
（1）由以序列分析為代表的組成分析轉向功能分析。
（2）由對單個生物分子的研究轉向基因調控忘了等動態信息的研究。
（3）完整基因組數據分析。
（4）綜合分析。
生物信息數據具有如下特點：高通量與大數據量；種類繁多，形式多樣；異構性；網絡性與動態性；高維；序列數據等特點[5]。針對這樣的生物數據信息，要結合當前的大數據分析方法進行分析和理解。當前數據挖掘實現對生物信息分析的支持主要有：生物數據的語義綜合，數據集成；開發生物信息數據挖掘工具；序列的相似性查找和比較；聚類分析；關聯分析，生物文獻挖掘等方面。
參考文獻
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[4]宋杰.生物信息數據挖掘中的若干方法及其應用研究[D].大連理工大學（博士論文），2005（04）.
[5]孫勤紅.基于梯度采樣局部收斂的生物信息大數據挖掘[J].科技通報，2015（10）.
作者簡介
孫勤紅（1979-），女，山東省人。現為三江學院計算機科學與工程學院講師。研究方向為人工智能、數據挖掘。
沈鳳仙（1984-），女，江蘇省人。現供職于三江學院計算機科學與工程學院。研究方向為數據挖掘。
