软件Agent技术读后感
软件Agent技术读后感伴随着网络技术和信息技术的发展，软件Agent技术引起了人们的热切关注，有着广泛的应用前景。Agent这个词就是“代理”的意思。比如，我们想到某地旅游，最简单快捷的办法就是找一个旅游代理。为什么呢？因为旅游社掌握着大量关于旅游的知识和执行的能力。这些事如果要我们自己办，会费时费力。视点再高一点看这个问题，那就是社会化问题。随着人类社会的文明进步，社会分工越来越细。同样，计算机应用系统也面临着这样的问题。众所周知，计算机网络起源于20世纪70年代，经过30年的进步，网络技术以惊人的速度在进步和发展，今天的计算机系统已不是单击系统了，而是跨州连郡。那么这样的系统给我们带来什么负担呢？信息量巨大，系统复杂，异构平台，地理分布，多组织协作等。这样大系统的开发和维护绝对是对人智慧的挑战，这意味着我们不能用原始的技术来解决这个问题，必须寻找新的方法。软件技术也提出一些新的方法，如分布对象和接口技术，典型的如CORBA和COM/DCOM,这些技术解决了分布处理的一些问题，但我们面临的更大困难是网络在动态变化，不论是是从它的规程、拓扑，还是资源，谁也不能说出Internet上有些什么？动态变化带来大量的不确定问题。CORBA和DCOM技术是基于静态的接口知识，很难解决这个问题。这个问题需要一个具有智能的灵活的可以移动的软件实
体来解决，这就是软件Agent，简称SA，这就是SA在今天兴起和发展的原因。
SA的发展来源于两个分支技术，一个是70-80年代的人工智能技术，另一个是后来的移动代码技术。正是由于这两种技术，才使SA得出现成为可能。
对于SA的定义，众说纷纭。但基本上认为SA是一种具有自治性，社会性，反应性和目标驱动的软件实体。自治性是Agent最基本的特性，指行动上的独立性。Agent鸭蛋被初始化后，独立执行，无需用户直接干预。Agent控制着自己的外部行为和内部状态，它可以被授权去做某种决定，完成一些重要的事情。社会性是指Agent不是孤立的，而是存在于一个群体中，可以与其他Agent通讯交流合作。反应性是指Agent清醒地对待所处的环境，感知和作用其所处的环境（环境可能是物理的世界，使用图形接口的客户，其他Agent集合或者所有这些的集合），能对环境变化发生的改变及时做出响应。当Agent遇到例外情况时，可以及时采取措施。目标驱动之Agent具有自己的目标，而且事先有计划。Agent能探测到适合客户目标的有利场景，通知客户这个场景出现的时机。也就是说，Agent不仅能对所处环境做出响应，也能主动地展现面向目标的行为。
除以上基本特性外，还可能拥有以下性质(1)移动能力：Agent有能力在一个网络上随时、随地，自主地从一台主机
迁移到另一台主机。正在运行中的Agent状态可以被存储且传送到新的主机上，在那里Agent程序被恢复且继续从暂停的地方开始执行。（2）学习能力：基于历史活动的执行情况（经验）指导未来的行为，Agent这种对时间上的适应性成为学习性。（3）推理能力：基于当前的知识和一定的规则进行判断推理，从而决定自身的动作。（4）协作能力：和其他Agent协作完成任务。有些任务不是单个Agent能完成的，比如遇到复杂的任务，一些Agent可以形成Agent群共同完成。
由于Agent技术有上述的点，使得他与目前其他的分布计算方法相比有很多优点。Agent技术使得分布计算更简单，灵活，可以将复杂的计算任务分解成子任务，让Agent去完成；由于Agent是将代码送到信息资源处运行，而不是将信息资源远程下载，因此大大节省了网络宽带资源；Agent因为有智能型和移动性，所以对网络的动态适应性很好，能自主的寻找可用资源，充分利用网络资源；Agent还有磋商协作能力。
从Agent的特性就可以看出，Agent与对象既有相同之处，又有很大的不同。但Agent可以看做是一类特殊的对象，既具有心智状态和智能的对象，Agent本身可以通过对象技术进行构造，而且大多数Agent都采用了面向对象的技术，Agent本身具有的特性又弥补了对象技术本身存在的不足，
成为继对象技术后，计算机领域的又一次飞跃。全球范围内的Agent研究浪潮正在兴起，包括计算机、人工智能、系统集成以及其他行业的研究人员正在对该技术进行更深入的研究，并将其引入到各自的研究领域，为更将有效的解决生产实际问题提供了新的工具。
软件Agent技术的这些特性，使他在目前的网络迅速发展的形势下有着广泛的应用。例如电子商务，信息挖掘，智能工作流，以及个人智能助理等方面。
基于Agent技术方法不仅能提高软件的智能性，而且更加适合于解决复杂系统问题，其解决问题的方法，具体可由下述4步来完成：
1.分解：将复杂系统分解成为多个灵活运行并交互作用的Agent子系统，按照其功能和它们之间的关系进行划分，并尽力做到每一个子系统尽可能的在功能和目标上相互独立，保持只处理一种问题，并自成一完整的系统。这将有助于对子系统的设计、开发，并在组合上减少复杂的对应关系。
2.提取：对分解后的每个子系统进行分析。定义要实现的功能，找出合适的解决该问题的模型。定义相应的内外接口。
3.软件实现：针对每一个子问题进行编码，应做到内部算法自我完善性，即周围环境的变化只影响输入输出的结果，而不影响其内部的算法。
4.组合：组合的过程就是根据复杂系统问题解决的要求，将各种子问题的解决方法通过关联关系将他们组织起来。由各种最基本问题的解决部件组合成更高级复杂问题的解决系统，并且每个子系统根据需求可重复的被使用。
可以说Agent技术可以像以前的面向对象技术一样可
预示着软件开发的一次新的变革。
Agent的设计
Agent是一种特殊的软件系统。传统语言中是过程调用模型，面向对象设计是对象模型。这些前有的模型的一个共同基本特性是静态关系。Agent技术为什么要出现，前面已经论述了。因为要解决网络环境中的分布计算，它面对的是动态的不确定的环境，各种关系千变万化，不可预测。因此原有的模型不能被用来描述和设计Agent，必须有新的模型出现。BDI模型是一种被广泛认同的Agent设计模型。
信念描述了Agent对他自身和周围环境的认识，Agent 有一个总的任务目标，可以分解成多个小的目标，即有多个不同的愿望。愿望可以有多种实现的途径和选择，具体实施不是静态固定的执行路线（像传统程序那样），而是随着对环境的感知和自己的知识判断，选择当前的动作，这就是意图。
SA系统的设计必须有一个总体框架，这就是SA系统（Software Agent Framework,简称SAF）.一般来说，它至
少包括3部分：SA,SA的运行环境以及SA需要使用的资源。运行环境负责Agent的运行和管理，没有了它，Agent就不会存在。
在SAF中，以下问题是需要考虑和解决的：
（1）Agent必须有一个存在的地方，我们称为Agent Host.它管理Agent,为Agent提供资源，帮助Agent和周围环境交互，和其他主机通讯，负责Agent的安全运行。
（2）通讯。通讯是Agent的重要能力，否则Agent将一事无成。Agent的通讯有2个方面。其一是Agent之间的通讯，其二是Agent与Agent平台之间的通讯。通讯方式是以消息为主。KQML和ACL是这方面典型的通讯语言。当然上述通讯都是建立在操作系统的基础网络通讯支持之上的。
通讯分为同步和异步2种模式。同步通讯就是发送消息一直等待直到收到回答消息，异步通讯则是发送消息后，继续做其他工作，当回答消息到来时以中断的方世继续通知。
（3）代理人proxy.Agent并不是直接获取资源，也不是直接和其他Agent通讯，而是通过proxy作为媒介和借口。Proxy和我们生活中的邮递员很相似。当我们想给甲发一封信时，很少有人会直接投递到甲的邮箱，而是投到邮局，有邮局负责安全的送到目的地。而且邮局只需知道信件的目的地，对它的内容一无所知。Proxy和邮局的功能很相似。
（4）命名服务。没有这项服务，将无法找到任何Agent，
尤其是寻找一个在网络上四处移动的Agent.
（5）Agent的移动。Agent应该是可以移动的，这样才可以迁移到异地，获取合适的资源。当Agent要移动时，它首先告诉本地主机，然后主机和目的地的主机取得联系，最终将Agent发送出去。Agent移动过去后，在那里继续运行，并获取那里的资源。Agent移动技术可以有2种方式。其一是基于面向对象的对象序列化技术，这在Java环境中有支持；另一种是基于XML的文本。
（6）Agent的安全问题。Agent的安全问题包括Agent 自身安全和Agent运行环境的安全。后者指Agent运行平台和其操作系统免受恶意Agent的攻击。从某种意义上讲，Agent是一种Agent系统侵入体，与病毒一样。区别是一个是善意活动，一个是恶意活动。这方面一般借助于身份认证和加密保护，以及严格的资源管理策略；而前者是指Agent 自身要免受各种攻击。这在目前仍然是一个关键的技术难题。
Agent系统
目前有许多SA系统，比如IBM开发的Aglets，一个非常有名和流行的系统。它支持Agent间的远程通讯，但是Agent 移走后，主机就不能再给它发消息了、安全方面不理想。还有Voyager,适合开发企业应用。Voyager中的Agent是遵从一些规则的Java对象，可以很容易地进行移动。Ajanta是
由Minnesota大学开发的、是一个比较全面的SA系统。有强大的安全性支持，灵活的编程模式，支持移动，也提供了全局的命名服务，缺点就是没有提供强大的接口和现存的非SA系统交互。下面介绍一下Bond系统。e大学计算机系研制的一个
Bond系统是由美国purdue大学计算机系研制的一个SA 系统。它是一种基于Java的分布对象系统和Agent框架。注重灵活性和性能。和其他Agent系统相比，它的最大不同是它注重软件的重用和Agent的快速开发。应用Bond系统，用户使用现成的组件写一个Agent的描述结构就可以创建多个Agent.而且它还实现了智能，协作，Agent重用和移动，它由3部分组成：核心层包括对象模型和面向消息的中间件，服务层包括目录等分布式服务，Agent框架提供了创建异地网络Agent的基本工具。
Bond中的Agent是由Agent描述语言blueprint或XML 描述的一种数据结构，而不是一段代码。Agent是由4部分组成的：1.多平面状态机；2.策略库；3.模型；4.目标。Model 就是信念，它是Agent对自身和周围环境的认识，这种认识可以以一种数据结构或只是库方式表示，它提供查询匹配和更新的能力；多平面状态机是Agent意图的表现，每个平面执行一个任务，代表Agent的不同的愿望。平面上有一个或
多个状态，包括初态，中间态和终态。Agent在某一时刻总是处于一个特定的状态。当外界环境变化时，Agent根据Model和目前的愿望选择策略，进行状态转移，Agent总是从平面的初态经过一系列的中间态，执行一系列的策略，到达终态，完成任务；策略库是一行一系列的策略，到达终态，完成任务；策略库是一个执行具体行为的函数库。当Agent 执行状态转移时，总是要根据Model中的状态选择一个或几个策略函数执行。结果是一方面作用外部世界，另一方面是改变内部，更新Model中的状态和造成新的状态转移；目标是Agent的总目标完成（或完成程度）的度量判断。它决定Agent何时进入终态，以示完成了自己的使命。从这种结构可以看到在Bond系统中是如何其体的实现BDI模型的。它的突出优点是采用了一种面向对象的现实方法，将Agent的几个组成变成了可重用组件。
针对第3部分所提出的关于SA系统的一些技术问题，Bond系统是这样解决的：
（1）在每台主机上都有一个resident,resident的中文意思是居住场所的意思。Agent生活在resident里，resident 中有一个AgentFactory负责管理Agent.
(2)通讯是通过Agent通讯语言KQML（Knowledge Query and Manipulation Language）进行的。使用KQML,Agent to Agent,Agent to Agent,Agent to Host,Host to Host,Host
to Agent可以互相发送消息进行通讯。
（3）shadow在Bond中充当proxy的作用。当Agent间进行通讯时，实际上通讯的是它们各自的shadow.
（4）每个resident上都有一个bondDirectory提供目录服务。每创建一个Agent,bondDirectory就要为它生成一个唯一的标示符作为名字，并在目录中注册，它保存所有在本地主机上的Agent。这样，寻找Agent就是就是查找bondDirectory。
（5）在Bond中，Agent的移动不是代码的迁移，而是Agent 的描述文件，一个文本文件的迁移，迁移到目的地后，根据此文件重新生成Agent。Agent移动时，首先向本地一的AgentFactory发送一条migrate_from_here的消息，由AgentFactory向远程的AgentFactory发送一条migrate_agent的消息告诉它有Agent要移动过去，在移动完成后，远程的AgentFactory返回一条Agentmigrate消息确认移动已经完成。本地AgentFactory收到消息后从本地目录中注销此Agent。
（6）Agent的安全问题。Bond提出一个安全框架Bond Security Framework.BSF允许用户在性能和安全两方面作出折衷，并提出在给定环境中的特定应用一个最适合的安全模型，它包含一个可扩展的核心层和已定义的安全借口集合。任何Bond对象只需扩展一个动态属性就会成为安全的。
我们再看一下在Bond中Agent是如何运行的。首先在微机上运行启动resident,resident同时提供一个简单的用户界面。对于既定的任务，我们必须先准备好策略函数，新开发或重用已有的，借助于工具描述Agent,既注明其平面状态机，以及状态与策略函数的映射关系。至此，Agent设计好了，可以派遣出去了。可以简单地先指定一个IP目标地址。这种迁移中的Agent实际上是一种文本描述，当它到达目标host时，将由Agent平台中的AgentFactory组件来解释重新生成Agent的组成并启动其运行，即启动其平面状态机。其后的行为就由多平面状态机、策略库、模型和目标决定了。
Agent的体系结构描述了组成Agent的基本成分及其作用、各成分的联系与交互机制、如何通过感知到的内外部状态确定Agent应采取的不同行动的算法，以及Agent的行为对其内部状态和外部状态的影响等。目前，人们提出的Agent 的体系结构大致可以分为三类，根据这三类不同的体系结构，Agent也可以分为以下三类：
（1）审慎式Agent
审慎式Agent的最大特点就是将Agent看作是一种意识系统。人们设计的基于Agent系统的目的之一是把它们作为人类个体或社会行为的智能代理，那么Agent就应该（或必须）能模拟或表现出被代理者具有的所谓意识态度，如信念、愿望、意图、目标、承诺、责任等。
（2）反应式Agent
在实际中，审慎式Agent带来了很多尚未解决、甚至根本无法解决的问题，这就导致了反应式Agent的出现。Agent 的智能取决于感知和行动，从而提出Agent智能行为的“感知动作”模型。反应式Agent中，Agent不需要知识，不需要表示，也不需要推理，Agent
可以像人类一样逐步进化，Agent的行为只能在现实世界与周围环境的交互作用中表现出来。
（3）混合式Agent
反应式Agent能及时而快速地响应外来信息和环境的变化，但其智能程度较低，也缺乏足够的灵活性。审慎式Agent具有较高的智能，但无法对环境的变化做出快速响应，而且执行效率相对较低。混合式Agent综合了二者的优点，具有较强的灵活性和快速响应性。
Agent的主要应用
1．Agent在Internet中的应用
Agent技术的提出．为解决Internet存在的一些问题提供了有力的保证。Agent是一个具有一定程度的自主性的软件实体，这样一来，Agent技术与Internet的结合是用户能更方便、快捷地存取Internet上的资源，其主要的应用体现在以下
几个方面：
（1）智能交易代理
随着Internet的迅速发展，电子商务方兴未艾，网上购物已成为时尚。但是在网上提供商品的商家往往很多，用户不可能遍访每个网站，智能交易代理的概念由此产生。智能交易代理是智能化的Agent，它能够在网上一次访问多个站点．自己获取并分析商品信息来决定是否为它的主人买卖商品。智能交易代理能够为用户节省大量的时间和精力．这一点对于在激烈的市场竞争当中能够的企业尤为重要。
（2）信息Agent
WWW提供了难以计数的WEB页面．是Internet上最重要，最大的信息来源。也正是因为WEB页面数量庞大．内容繁杂．给用户的直接使用造成了困难。信息Agent能够根据用户的需求先对www 上的WEB信息进行抽取．分析，鉴别挖掘，再将结果提供给用户。如何在从WEB中抽取有用的信息是页面挖掘的关键问题。WEB页面包含的是半结构化的信息．它们是以HTML的格式出现的。目前这方面的研究已经取得了很大的成果
A.Ashish采用启发式方法．按照各个部分字体的大小和缩进距离推导出页面上的层次结构。JHammar采用用户输入页面描述文件对层次结构进行抽取。NKushmeriek提出WRAPPER算法，能够抽取页面中的关系型数据。这些都为实现信息Agent奠定了技术上的基础。
2．Agent技术在网络教育中的应用研究
目前的网络教育课程很大程度上是把传统的教育课程搬到了网上，教学方式单一，教学内容缺乏很好的针对性，对于学生的关心程度几乎为零。智能Agent可以作为虚拟的教师、虚拟的学习伙伴．虚拟的实验室设备，虚拟的图书管理员
等出现在远程教育系统中，增加教学内容的趣味性和人性化色彩，改善教学效果，有望较好地解决这些存在的问题。智能Agent教学系统由于具有教学决策“模块（相当于推理机），学生模型”模块（用于记录学生的认知结构和认知能力）和自然语言接口，因而基于Agent的网络教学体系比起以往的体系来说，具有个性化教育、人性化教学、资源利用、智能化协作学习等优点。另外，在协作学习的环境中嵌入Agent模块，可以更好地实现各部分功能，如学习者登录注册、任务分配、协作学习的实施评价等。
虽然Agent具有自主性、交互性、反应性、主动性、学习型和移动性等智能特性，但是单靠Agent很难完成动态分布、网络和异构环境下的大型、复杂问题。所以，Agent的研究最终要融入多Agent系统Multi-Agent System系MAS），决大型、复杂的问题。
MAS是由多个Agent组成的Agent社会，是一种分布式自主系统．MAS的现通过Agent的交互来实现，主要研究多个Agent为了联合采取行动或求解问题，如何协调各自的知识、目标、策略和规划，在表达实际系统时，MAS通过各Agent
间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的结构、功能及行为特性．由于在同一个MAS中各Agent可以异构，因此多Agent技术对于复杂系统具有无可比拟的表达力，它为各种实际系统提供了一种统一的模型，从而为各种实际系统的研究提供了一种统一的框架，其应用领域十分广阔，具有潜在的巨大市场．MAS的各Agent成员除了具有单个Agent的特点以外还具有以下特点：
（1）Agent成员之间的活动是自治独立的，其自身的目标行为不受其他Agent的限制，它们通过竞争和磋商等手段协商和解决各Agent成员的目标和行为之间的矛盾和冲突。（2）Agent成员可以接受另外一个实体（即主体可以是用户、计算机程序、系统或机器等）的委托并为之提供帮助和服务，能够在该目标的驱动下主动采取包括社交和学习在内的各种必要的行为以感知、适应并对动态环境的变化进行适当的反应，它与其服务主体之间具有较为松散和相对独立的关系。
（3）Agent成员对于所要完成的任务拥有不全面的信息或能力，只能与其它Agent合作、交互且通过自身的不断学习才能完成总体任务。
MAS的相关技术
分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）的发展为MAS的研究提供了技术基础．在研究早期提出的这
些经典结构，包括合同网、Actor系统、黑板结构以及一些有名的测试床等，这些都对当前MAS研究都有很大影响。除此之外，以下的一些技术也为MAS的研究和发展做出了巨大的贡献。
（1）CSCW技术
计算机支持的协同工作（Computer Support Cooperative Work，CSCW）是在20世纪80年代中期发展起来的，并由麻省理工学院的Irene Grief和美国数字设备公司的Paul Cashman等人于1984年在描述他们所组织的有关如何利用计算机来支持不同领域和学科的人们共同工作的研究课题时提出的。CSCW最早出现于工艺专家从经济学家、社会心理学家、人类学家、组织理论家、教育家那里学习的时候。CSCW系统的实质需求表现在模拟自然合作的工作环境，对共享工作对象进行的符合习惯和逻辑的多用户操纵，和群体行为的组织这3个方面。
（2）CORBA技术
公共对象请求代理体系（CORBA）是对象管理组织发起和制定的分布式对象计算标准，其目的是在分布异构环境下实现信息和资源的共享，以使不同的开发者可以通过网络进行互操作。互操作的关键是软件总线对象请求代理（ORB），它允许用户动态或静态地向服务提供者发出请求并接受应答，而用户不必介入底层机制．为了支持
Agent，OMG定义了Agent公共设施，并把Agent分为静态Agent和移动Agent两类，其中移动Agent代表与邮件消息相似的“智能消息”；静态Agent通过移动Agent进行交互，可独立完成一些工作，也可用于封装现有的应用以提供新的功能。
MAS的主要应用
1．MAS技术应用于工业控制
绝大部分工业控制设备都要求用户明确所有任务，并监视所有事件，或者说用户必须直接操作这些活动，但未受到训练的用户需要有效地使用该设备时用户会有一种明显不适应的感觉。MAS可以用来补充“直接操纵”的人机交互模式，在称为“间接管理”的人机交互方式中，用户从事于与MAS的协作完成任务的过程，在这一过程中：
（1）Agent隐藏了任务的复杂性；
（2）Agent了解用户的兴趣、习惯、偏好后，能逐渐替用户有效地执行任务；
（3）当Agent熟悉了处理某类任务的一般方法和过程后，能培训并施教于初学者；
（4）当不同用户合作时，Agent可以充当协调员或通讯员的角色；
（5）Agent能像用户一样监视事件和过程。
2．MAS技术应用于CAD
当前CAD技术正向着协同设计环境发展，是一个开放的、分布的、集成的协同工作环境，这时CAD表现的如下问题需要MAS技术：
（1）设计需要不同学科的知识，一部分为显式的（如手册、图纸等），另一部分为隐式的（设计的经验等），隐式知识是非结构化的。（2）设计技能是在特定的设计环境下表现的，如何在设计系统中反映设计技能是传统CAD面临的另一个难题。
（3）许多研究人员认为，设计在经过初始的一段时间后会由单一良定义的概念模型演化成最终设计，但在大的项目中，情况并非如此。事实上，是许多设计队伍同时进行设计，完成设计产品的，不同方面的要求，往往会产生不同设计，由人工协商重新变为一致，影响设计效率。
多Agent协作系统建立一个实现网络化、智能化、集成化的人机协调的专家系统成为现实。在网络环境下，基于MAS 的专家系统能够使处于异地的决策者通过系统的人机智能协调机制，共同参与决策，实现快速、灵活、有效的决策。 Agent技术提供了一种概念清晰、条理清楚地分布式系统建设思想，提高了软件系统的能力。应用Agent技术一方面为解决一些采用其他方法无法解决的问题提供了思路；另一方面也为更自然、更容易、速度更快、效率更高地解决一些现有问题提供了实现的手段。MAS放松了对集中式、规划和顺序控制的限制，提供了分散控制、应急和并行处理等功能，采
用MAS可以降低软件或硬件的费用，提供更快捷的问题求解。移动Agent本身目前还没有一个严格的规范，但是移动Agent能够更好地利用有限的带宽，能够和现有的技术相集成，尤其在分布式的体系结构中，能够充分展示它的优越性，在分布式智能信息提取，智能信息过滤，在移动通讯等方面有广泛的应用前景。随着人工智能相关技术的不断发展，Agent技术的不断完善和进步，Agent必定会为当前的计算机应用带来全新的、更优的、更好的发展前景。
软件1202
贺晓荣
20121611705
面向Agent的软件设计模式解析 欧展培
面向Agent的软件设计模式解析欧展培 摘要：就目前的形势而言，Agent技术在市场上的需求量还是比较大的，但是人们对于Agent技术还不够成熟和完善，人们都在致力研发该技术。设计形态是每个问题技术实现都具备的，不同种类的软件也都拥有不同的设计模式。为Agent 设计模式可以最大程度化的实现其技术潜力，发挥最大化的作用，为软件工程提供更大的帮助。而如何为Agent技术设计合适的模式则是需要人们探讨的。基于此，本文探析面向 Agent 的软件设计模式，旨在为软件设计领域有更好的发展。 关键词：Agent软件；软件设计模式；Agent软件设计模式 1、Agent技术解析 1.1 Agent的概念 由于Agent概念可以从多种方面进行定义，本文选择了较为容易理解的一种进行解释。该解释是从人工智能的角度对Agent技术进行定义的。Agent是指自主、灵活的一种执行动作，同时执行的动作能够令目标的实行主体感到满意。其中自主灵活的执行动作三个特点，分别是反应性、主动性和社会性。该概念也总结了Agent技术的外部行为方式和特点。 1.2 分析面向对象软件工程与面向Agent软件工程 首先从系统构成来看，两者的系统结构主体不同。Agent技术是由具有自主形态的实体计算Agent所构成的，而对象技术则是由不具自主性的计算实体对象构成的。另外Agent技术可以自动感知周围环境的变化情况，但是对象技术都是被动的接受环境变化的信息。从结构关系来看，Agent技术的主要关系是社会性的关系，对象技术则更偏重于继承、关联等一些类似的联系。除了以上三点的不同，Agent技术和对象技术还可以从协作实质和协作结果两者进行区别。图1为面向对象软件工程与面向Agent软件工程的对比分析。 图1 1.3 个体Agent的模式 个体Agent的模式一共有三种。分别是以下几点： 1.3.1环境感知模式，该模式的主要目的使Agent更加完善的解决环境感知类的问题。 1.3.2状态模式，该模式旨在使Agent解决在其内部发生状态变化时，通过灵活改变其本身的行为方式的问题。 1.3.3单件模式，该模式的存在是为了保证在一个多Agent系统中，一个Agent只能扮演一个特定的某个单一的角色。 2、面向Agent的软件设计模式 2.1 Gaia面向Agent的分析和设计方法 为了更好的分析Agent软件设计模式我们可以利用Gaia的理论进行分析。虽然Gaia的理论在某些方面存在着一些局限性，但是从另一方面来说Gaia在Agent系统中有值得人们挖掘的某一开发功能。其次，将Gaia运用到Agent软件设计的过程中可以分为微观和宏观。在使用Gaia方法进行Agent设计共有以下几个过程，首先是在某一个Agent类中画入某个角色。并在这之后，将所制作每一个类的Agent进行编辑相应号码。接着在Agent中制作一个与角色特点想符合的最佳模型。最后再建立一个合适的模型解释Agent之间的关联性。 2.2 多Agent软件分析和设计方法 多Agent软件分析与Gaia的分析方法有些类似，但也还是有些不同。多Agent软件设计研究的深层次内容是对利用多Agent软件工程进行支持，并使用其进行工具的自动编码。与Gaia相比，它还具有一个特别的作用传送对应和不多点，此作用属于Agent的交互作用。 多Agent软件分析一共有七个过程分别是：①找到目标②申请合适的事例③将角色进行训练，到达最佳情况。④建立相对应的Agent类⑤创建具有交互作用的Agent会话⑥将
浅谈数据挖掘技术及其应用
浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
2019年度专业技术人员公需科目人工智能与健康考试
2019 年度人工智能与健康 1.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（ 2.0 分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案： C √答对 2.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0 分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 我的答案： A √答对 3.在（）年，AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石。（ 2.0 分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017
我的答案： C √答对 4.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（ 2.0 分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案： C √答对 5.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（ 2.0 分） A.6 B.7 C.8 D.9 我的答案： B √答对 6.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（2.0 分） A.1 B.2 C.3 D.4
我的答案：C√答对 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：D√答对 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：C√答对 9.据2005年美国一份癌症统计报告表明，在男性的所有死亡原因中，排在第二 位的是（）。（ 2.0分） A.肺癌 B.肝癌 C.前列腺癌
鼎捷、用友、金蝶ERP软件对比
用友、金蝶、鼎捷软件ERP对比 用友金蝶鼎捷软件（DIGIWIN） 公司背景 用友软件股份有限公司成立于1988年，一直 专注财务软件领域，涉及行业广泛，政府、 教育、电力、制造业、地产、移动商务等等 都有涉猎，其中电力行业是与瑞典IFS公司 合资投入，每年十多亿的营业也是多个行业 的总和。而用友每年的利润也相当大一部分 来源于投资领域。金蝶软件1993年成立，01年香港上市，其 发展历程与用友非常相似，财务、进销存软 件都是适用很多行业，尤其是一些大型国企 的集团财务的需求支撑了金、用两家的生 存，这些项目的金额一般也比较大。他们一 直在争夺ERP行业第一的宝座，金蝶和用友 虽然与鼎捷软件共享国内ERP三巨头之称 誉，但是实际上细分到制造行业，国内很多 企业会告诉您制造业还是不要考虑金蝶、用 友。 鼎捷软件股份有限公司（DIGIWIN）原本是大陆神 州数码与台湾鼎新合资成立，与鼎新是分工是分 管大陆和台湾市场，2008年DIGIWIN与鼎新两岸 重新整合成了鼎捷股份，DIGIWIN与鼎新为神州 数码子公司，两岸研发合并，共同推进ERPII （PDM、CRM、HR、BI、OA、电子商务）产品线的 完善和升级，为客户提供持续的信息化一体化解 决方案。2006、2007、2008年DIGIWIN都是国内 细分到制造业ERP市场占有率第一的厂商。
制造业ERP发展历程2001年左右宣布转型开始涉足ERP领域，当 时他们所谓的ERP产品只有财务、进销存部 分，但是用友的选择并不是自己开发生产部 分，因为他们知道ERP不是坐在家里写出来 的，要有大量客户长期的实践才行。因此王 文京收购台湾汉康P2软件制造部分（P2，汉 康出售老版P2后迅速自行推出新版P3版本， 汉康公司早已倒闭），与自己原有模块进行 整合，这就是U8M的由来，这个工作一直没 有做好，一直到后来的U852、U860、U870、 U872，都没有多少制造业客户得到良好的体 验。用友的开发平台也经历了从PB、VB到现 在U9的.NET。 2001年12月28日，金蝶也差不多同样的 时间收购了国内一直做MRP软件并濒临倒 闭的开思来弥补自己没有的生产模块。许少 春希望金蝶能与开思做无缝整合，实际上做 过软件开发的都知道两个由不同团队开发 的软件要做无缝的结合是几乎无法实现的 事情，况且开思的系统是基于JAVA平台， 金蝶是用微软的VB，分别基于软件界势同 水火的两大巨头的平台。这也是金蝶所谓的 高端产品EAS基于JAVA平台的原因，当时 金蝶收购开思是就定位开司的TEEMS系统 是高端产品。 台湾鼎新电脑成立于1982年，成立之初就专注制 造业管理软件研发，并且也只做制造业，经过二 十多年、三万多家客户的积累，诸如富士康、华 硕这样台湾几家最大型的企业都一直在应用鼎新 的系统，可以为国内制造业提供成熟稳定的ERP 解决方案。 ERP系统的市场使用状况客户使用大部为财务+进销存，号称几十万家客户，但是制造业ERP客户数量有多少，完 整应用ERP的有多少？制造业ERP客户的销售业绩在公司整体业绩中只占很小的一部分， 一旦应用到生产制造模块，很多客户在陆续选择其他成熟的解决方案。当然金蝶、用友 也包装出几个可以过去“参观”的客户，比如东方纸箱机械厂，几乎碰到类似行业的客 三万多家真正的制造业ERP用户，从进销存生产 到成本都有完整体验。
浅谈数据挖掘技术及其应用
１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38
鼎捷软件2020年三季度财务分析详细报告
鼎捷软件2020年三季度财务分析详细报告 一、资产结构分析 1.资产构成基本情况 鼎捷软件2020年三季度资产总额为222,341.48万元，其中流动资产为120,506.24万元，主要以货币资金、交易性金融资产、应收票据为主，分别占流动资产的47.28%、26.55%和10.09%。非流动资产为101,835.23万元，主要以固定资产、无形资产、长期股权投资为主，分别占非流动资产的75.89%、12.12%和5.91%。 资产构成表(万元) 项目名称 2018年三季度2019年三季度2020年三季度 数值百分比(%) 数值百分比(%) 数值百分比(%) 总资产 198,215.13 100.00 204,749.3 100.00 222,341.48 100.00 流动资产92,554.75 46.69 99,382.01 48.54 120,506.24 54.20 货币资金26,512.88 13.38 36,264.73 17.71 56,980.3 25.63 交易性金融资产0 - 34,300 16.75 32,000 14.39 应收票据8,760.96 4.42 8,944.05 4.37 12,164.92 5.47 非流动资产 105,660.38 53.31 105,367.28 51.46 101,835.23 45.80
固定资产78,872.55 39.79 78,642.24 38.41 77,282.51 34.76 无形资产12,521.79 6.32 12,377.34 6.05 12,342.08 5.55 长期股权投资6,125.68 3.09 6,083.01 2.97 6,014.29 2.70 2.流动资产构成特点 企业持有的货币性资产数额较大，约占流动资产的83.93%，表明企业的支付能力和应变能力较强。但应当关注货币性资产的投向。 流动资产构成表(万元) 项目名称 2018年三季度2019年三季度2020年三季度 数值百分比(%) 数值百分比(%) 数值百分比(%) 流动资产92,554.75 100.00 99,382.01 100.00 120,506.24 100.00 货币资金26,512.88 28.65 36,264.73 36.49 56,980.3 47.28 交易性金融资产0 - 34,300 34.51 32,000 26.55 应收票据8,760.96 9.47 8,944.05 9.00 12,164.92 10.09 应收账款16,941.57 18.30 14,410.17 14.50 11,351.71 9.42 预付款项2,825.33 3.05 2,145.46 2.16 3,070.52 2.55 其他流动资产35,800 38.68 0 - 1,821.79 1.51 存货1,023.29 1.11 894.91 0.90 1,628.96 1.35 3.资产的增减变化 2020年三季度总资产为222,341.48万元，与2019年三季度的
大数据时代下数据挖掘技术的应用
应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现 通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在，短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘 数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术，这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中，能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析 在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组，然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法 特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性，可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域 根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结，能够在大数据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域 随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析，针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域 现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行改进，提高电信业的服务质量。3.4 教育领域 数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析，然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语 综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭，吕丹，安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018，36（09）：73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用 梁?瀚 （青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛 266000） 摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。 关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0194-01
人工智能的发展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”
鼎捷软件2018年财务状况报告-智泽华
鼎捷软件2018年财务状况报告 一、资产构成 1、资产构成基本情况 鼎捷软件2018年资产总额为242,962.85万元，其中流动资产为 137,572.92万元，主要分布在货币资金、其他流动资产、应收账款等环节，分别占企业流动资产合计的59.12%、17.96%和11.31%。非流动资产为105,389.93万元，主要分布在固定资产和无形资产，分别占企业非流动资产的76.16%、11.7%。 资产构成表 2、流动资产构成特点 企业持有的货币性资产数额较大，约占流动资产的67.72%，表明企业的支付能力和应变能力较强。但应当关注货币性资产的投向。
流动资产构成表 3、资产的增减变化 2018年总资产为242,962.85万元，与2017年的197,868.15万元相比有较大增长，增长22.79%。 4、资产的增减变化原因 以下项目的变动使资产总额增加：货币资金增加43,954.09万元，固定资产增加34,853.03万元，长期投资增加5,608.32万元，应收票据增加 1,564.75万元，应收账款增加1,186.62万元，其他非流动资产增加670.97万元，预付款项增加616.88万元，存货增加263.85万元，其他应收款增加156.47万元，共计增加88,874.98万元；以下项目的变动使资产总额减少：应收利息减少5.11万元，长期待摊费用减少73.34万元，无形资产减少394.18万元，递延所得税资产减少1,226.94万元，其他流动资产减少 15,233.29万元，在建工程减少26,847.43万元，共计减少43,780.29万元。增加项与减少项相抵，使资产总额增长45,094.7万元。 主要资产项目变动情况表
数据挖掘技术及其应用
论文题目数据挖掘技术及其应用 姓名 学科、专业 指导教师 学号
数据挖掘技术及其应用 摘要: 数据挖掘技术作为一个新兴的技术在许多领域都取得了成功的应用，它是一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术。据挖掘技术是一门综合多个学科的从数据中寻找规律的技术,该技术已经成功地应用于金融分析、市场分析、客户关系管理等多个行业。本文介绍了数据挖掘技术的基本情况及其应用，最后展望了数据挖掘技术的发展和今后的研究工作。 关键词: 数据挖掘 ;数据分类;关联规则;机器学习
随着现代信息技术、通讯技术和计算机技术的高速发展,数据库应用的范围、深度和规模不断扩大。传统的信息系统大部分是查询驱动的,数据库作为历史知识库对于一般的查询过程是有效的,但当数据和数据库的规模急剧增长时,传统的数据库管理系统的查询检索机制和统计分析方法已远远不能满足现实的需求,它迫切要求能够自动、智能和快速地从数据库中挖掘出有用的信息和知识。数据挖掘技术就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的,它为研究现代信息处理提供了一种新的方法和研究领域。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘的定义 数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 1.2数据挖掘系统的体系结构 数据挖掘系统由各类数据库、挖掘前处理模块、挖掘操作模块、模式评估模块、知识输出模块组成，这些模块的有机组成就构成了数据挖掘系统的体系结构。 数据挖掘系统的体系结构图 2 数据挖掘技术
浅谈人工智能技术及其应用发展
2019.01科技论坛 浅谈人工智能技术及其应用发展 李思睿 (绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o) 摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。 人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。 关键词：物联网；计算机技术；人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术 人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很 多行业，进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技 术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学 习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大 量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。 表1人工智能主要技术体系 技术体系技术方法 机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监 督学习，强化学习 图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特 征提取 人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人 机界面技术，语音识别技术 自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化 1.1机器学习 机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重 要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰 自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技 术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术 图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或 多维的数据。在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息 iliiia m
鼎捷软件2018年财务分析详细报告-智泽华
鼎捷软件2018年财务分析详细报告 一、资产结构分析 1.资产构成基本情况 鼎捷软件2018年资产总额为242,962.85万元，其中流动资产为 137,572.92万元，主要分布在货币资金、其他流动资产、应收账款等环节，分别占企业流动资产合计的59.12%、17.96%和11.31%。非流动资产为105,389.93万元，主要分布在固定资产和无形资产，分别占企业非流动资产的76.16%、11.7%。 资产构成表 2.流动资产构成特点 企业持有的货币性资产数额较大，约占流动资产的67.72%，表明企业的支付能力和应变能力较强。但应当关注货币性资产的投向。
流动资产构成表 3.资产的增减变化 2018年总资产为242,962.85万元，与2017年的197,868.15万元相比有 较大增长，增长22.79%。
4.资产的增减变化原因 以下项目的变动使资产总额增加：货币资金增加43,954.09万元，固定资产增加34,853.03万元，长期投资增加5,608.32万元，应收票据增加 1,564.75万元，应收账款增加1,186.62万元，其他非流动资产增加670.97万元，预付款项增加616.88万元，存货增加263.85万元，其他应收款增加156.47万元，共计增加88,874.98万元；以下项目的变动使资产总额减少：应收利息减少5.11万元，长期待摊费用减少73.34万元，无形资产减少394.18万元，递延所得税资产减少1,226.94万元，其他流动资产减少 15,233.29万元，在建工程减少26,847.43万元，共计减少43,780.29万元。
鼎捷软件2020年一季度经营成果报告
鼎捷软件2020年一季度经营成果报告 一、实现利润分析 1、利润总额 2020年一季度实现利润为负5,271.26万元，与2019年一季度负 1,183.06万元相比亏损成倍增加，增加3.46倍。企业亏损的主要原因是内部经营业务，应当加强经营业务的管理。 2、营业利润
3、投资收益 2020年一季度投资收益为207.21万元，与2019年一季度的130.84万元相比有较大增长，增长58.37%。 4、营业外利润 2020年一季度营业外利润为负9.91万元，与2019年一季度负33.61万元相比亏损有较大幅度减少，减少70.51个百分点。 5、经营业务的盈利能力 从营业收入和成本的变化情况来看，2020年一季度的营业收入为23,136.54万元，比2019年一季度的25,519.37万元下降9.34%，营业成本为4,256.26万元，比2019年一季度的4,298.57万元下降0.98%，营业收入和营业成本同时下降，但营业收入下降幅度大于营业成本，表明企业经营业务盈利能力下降。 实现利润增减变化表 项目名称 2020年一季度2019年一季度2018年一季度 数值增长率(%) 数值增长率(%) 数值增长率(%) 营业收入23,136.54 -9.34 25,519.37 -3.69 26,497.53 0 实现利润-5,271.26 -345.56 -1,183.06 -287.64 630.5 0 营业利润-5,261.35 -357.73 -1,149.45 -277.11 649.01 0
投资收益207.21 58.37 130.84 -68.34 413.31 0 营业外利润-9.91 70.51 -33.61 -81.54 -18.51 0 二、成本费用分析 1、成本构成情况 2020年一季度鼎捷软件成本费用总额为25,554.23万元，其中：营业成本为4,256.26万元，占成本总额的16.66%；销售费用为16,835.14万元，占成本总额的65.88%；管理费用为4,460.51万元，占成本总额的17.46%；财务费用为-62.19万元，占成本总额的-0.24%；营业税金及附加为64.51万元，占成本总额的0.25%。 成本构成表(占成本费用总额的比例) 项目名称 2020年一季度2019年一季度2018年一季度 数值百分比(%) 数值百分比(%) 数值百分比(%) 成本费用总额25,554.23 100.00 23,553.76 100.00 26,768.45 100.00 营业成本4,256.26 16.66 4,298.57 18.25 3,679.57 13.75 销售费用16,835.14 65.88 15,405.72 65.41 15,383.99 57.47 管理费用4,460.51 17.46 3,568.11 15.15 7,250.16 27.08 财务费用-62.19 -0.24 5.82 0.02 -53.55 -0.20 营业税金及附加64.51 0.25 119.33 0.51 101.68 0.38 2、总成本变化情况及原因分析