简介:摘要:传统语言学已经可以帮助人工智能解决一部分初级问题,但在语义、语用层面仍面临很多困难。要解决这三个方面的问题,需要从语言学范畴去深入了解理解词义的本质,语义的概念构建与表征以及语境对语义的作用。从认知科学的角度看,语言能力是一种认知能力。因此,语言的理解和产出也是认知任务的完成过程。因此探讨语言系统理解自然语言的机制对自然语言中语义的智能化处理能够提供有益借鉴。
简介:摘要:电力网络不断吸收新的科学技术,发展工具、强化技术、更新系统、并逐渐实现了智能化。与此同时,智能化电网更是让电力发展迈出了一大步,智能化电网的存在不仅降低了因手抄电表所造成的人力损耗,更为居民提供了更多的便捷,而这些主要依靠于智能化电网的重要组成部分(即电力通信、电力控制、调度自动化)在发电、变电、送电及配电等环节的相互协同调度,其中电力通信更是在维持和保护电网稳定性上发挥着不可或缺的作用。基于上述分析和现实情况,智能化电网凭借着自身优势深得民心,因此,电网企业要想发展迅猛,只能促进电网系统向着科学化、现代化、智能化方向更新,而加大对其的关注力度,转变传统的建设方案、合理应用通信技术更是必然趋势。
简介:摘要:本研究旨在解决当前人工智能算法在处理大数据时存在的问题,提出一系列优化策略。通过算法改进、数据预处理和模型优化等方面的措施,本文试图提高人工智能算法在大数据智能化处理中的效率和准确性。针对算法效率低下的问题,提出了一种基于深度学习的优化方法,以提高算法的计算效率和处理速度。针对数据质量影响算法准确性的问题,提出了数据预处理方法,包括数据清洗、特征选择和降维等技术。最后,为了提高模型的准确性和泛化能力,引入了集成学习和迁移学习等模型优化技术。实验结果表明,所提出的优化方法在大数据处理效率和准确性上取得了显著的提升,为大数据智能化处理提供了重要的技术支持和理论指导。