智能制造技术工作总结(推荐18篇)

智能制造技术工作总结1

1.不断超越，追求完美。

2.诚信为本，创新为魂。

3.居安思危，自强不息。

4.关爱生命，保护环境，预防为主，持续改进。

5.严守标准，履行合同，工程优质，信誉至上。

6.对工程负责，让用户满意!

7.公司是我家，发展靠大家。

8.奋发努力，扎实工作，创精品工程，建一流电厂!

9.创建精品工程，加速与国际接轨!

10.创建精品工程，回报xx人民!

11.干甲中华工程，创新世纪名牌!(外高桥工程)

12.建中国最好电厂，创世界一流品牌!(阜阳工程)

13.重回旧战场，再度创辉煌!(平圩工程)

14.全力干好电厂工程，努力振兴安徽经济!(省内其他工程)

15.带出一流的队伍，创出一流的业绩，展现一流的风貌!

16.向质量要市场，向管理要效益。

17.人人爱岗敬业，公司兴旺发达。

18.隐患险于明火，防范胜于救灾。

19.落实安全规章制度，强化安全防范措施。

20.求生存，敬业爱岗与公司共命运;谋发展，开拓进取创企业新局面!

21.树企业形象，创优质工程!

22.热烈欢迎各级领导莅临我公司检查指导工作!

23.衷心感谢社会各界对电建事业的理解、关心和支持!

24.创建精品工程，再展铁军雄风!

25.高起点、严要求、抓质量、保安全、促进度、争一流!

26.克服困难，精心施工，优质、安全、准点完成工程建设任务!

27.质量是企业的生命，安全是职工的生命!

28.人人守规章，个个保平安!

29.遵章是安全的保证，违章是事故的祸根!

30.你投入了心血、汗水、智慧，工程回报你安全、优质、效益!

31.安全是最大的节约，事故是最大的浪费!

32.安全保证生产，生产必须安全!

33.事故不难防，重在守规章!

34.质量是安全基础，安全为生产前提!

35.抓质量、保平安、促进度、创效益!

36.严格工艺纪律，确保工程优质!

37.劳动创造财富，安全带来幸福!

38.一人把关一处安，众人把关稳如山!

39.安全是遵章者的光荣花，事故是违纪者的耻辱碑!

40.质量第一，确保安全，文明施工，艰苦创业!

41.消灭习惯性违章作业，牢固树立安全第一的思想!

42.树立“下道工序就是用户”的思想，讲求职业道德和职业责任!

43.安全责任重于泰山，安全警钟时刻长鸣。

44.强化社会治安，打击犯罪活动，为工程建设创造出良好的施工环境!

45.讲职业道德，爱本职工作，树企业形象!

46.充分发挥党员先锋模范作用，全面完成各项工作任务。

47.坚持团结稳定，齐心协力干事业。

48.我与公司荣辱与共，公司与我共同发展。

49.我们依靠企业生存，企业依靠我们发展。

50.给我一次机遇，还你一个奇迹。

2、行动是成功的阶梯，行动越多，登得越高。

3、我不能左右天气，但我能转变我的心情。

4、世界上那些最容易的事情中，拖延时间最不费力。

5、人生不如意事，十之常有八九，看伤口目标模糊，看目标伤口不痛。

6、人生伟业的建立，不在能知，乃在能行。

7、执着，服从命令，坚决执行。

8、最大的破产是绝望，最大的资产是希望。

9、追求成就的人每天都在改造人生。

10、投入多一点，方法好一点，绩效自然会高一点。

11、追求，就是一个不断地行动，反省再行动的过程。

12、成功者就是要比对手多做一下，坚持到底的人。

13、厚德载物，处众人之所亚，故几于道。

14、成功仅代表了你工作的1%，成功是99%失败的结果。

15、成功的秘诀在于设定明确的目标，并全力去挑战。

16、拼搏，生活因拼搏而存在，拼搏因生活而永恒。

17、价值，人生最重要的不在乎增高地位。

18、成功的人就是因为他比别人多了一些挑战困难的经验。

19、欲望以提升热忱，毅力以磨平高山。

20、人生的价值在于奉献，生命的价值在于创造。

21、行动，实现一世理想的最有效的武器！

22、优秀的员工是帮助企业走向成功的人，而不是帮助企业做事的人。

23、出门走好路，出口说好话，出手做好事。

24、生命之灯因热情而点燃，生命之舟因拼搏而前行。

25、人之所以有两只手一张嘴是因为做的要比说的多。

26、成功者需不断地累积知识和人脉的质和量。

27、昨天多几分钟的准备今天少几小时的麻烦。

28、追求成功的人要向成功的人学习，要与追求成功的人一起共事。

29、厚德载物，天行健，君子以自强不息。

30、团结，团结协作，顾全大局。

31、拿望远镜看别人，拿放大镜看自己。

32、即使是不成熟的尝试，也胜于胎死腹中的策略。

33、厚德载物，地势坤，君子当厚德载物。

34、要用正面的积极的心态来面对挫折。

35、今天工作不安全、明天生活不保障。

36、人是靠梦想活下来的，也是靠梦想活下去的。

37、成败之间仅一步之遥，关键是你是否踏出那一步。

38、失去金钱的人损失甚少，失去勇气的人损失一切。

39、世上没有绝望的处境，只有对处境绝望的人。

40、厚德载物，上善若水，水善利万物而不争。

41、为别人鼓掌的同时也是为自己生活加油。

42、信心永远是成功的第一把钥匙。

43、工作，工作是人们要用生命去做的事。

44、诚信，诚信立企，德行天下。

45、敬业，专业执着，精益求精。

46、追求成功的人要向成功的人学习，要与追求成功的人一起共事。

47、成功的人就是因为他比别人多了一些挑战困难的经验。

48、人生不如意事，十之常有八九，看伤口目标模糊，看目标伤口不痛。

49、追求成就的人每天都在改造人生。

50、成功的秘诀在于设定明确的目标，并全力去挑战。

51、优秀的员工是帮助企业走向成功的人，而不是帮助企业做事的人。

52、投入多一点，方法好一点，绩效自然会高一点。

53、人生的价值在于奉献，生命的价值在于创造。

一、目的：

鉴于企业的特点及管理的需求，在公司《绩效管理制度》中，重点强调了《每月工作计划》的重要性，并作为重点的考核项目。为了对考核工作提供基础性的支持，逐步规范工作计划的管理，提高各项工作的效率，为完成年度各项经营计划提供保障。

二、适用：

本规定适用于公司所有部门及管理岗位。

三、责任：

1、工作计划管理的职能管理责任为公司企划部。

2、工作计划管理的直接管理责任为公司各部门的负责人。

3、工作计划管理在分管系统的责任为公司各分管副总经理。

4、工作计划管理的总负责人为总经理。

5、公司所有管理岗位(员级以上)的员工、公司各部门及公司整体每月都必须制定月度工作计划。相应管理岗位的员工对于工作计划的管理都应承担相应的责任。

四、程序：

工作计划制定的程序是：

1、各管理岗位员工先制定本人的工作计划。

2、各管理岗位员工(包括部门负责人本人)的工作计划制定完成后，由部门负责人主持进行汇总、平衡，甄选出具有共性的、重要的、急办的，且需要部门整体配合的工作，形成本部门的月工作计划。

3、各部门的工作计划制定完成后，由各系统分管副总经理主持进行汇总、平衡，甄选出具有共性的、重要的、急办的;且需要系统整体配合的，或需要与其他系统(或部门)协调的;公司本月需要完成的重要工作，形成分管系统的月工作计划，即副总经理的月工作计划。

4、根据同样方法，由总经理督导，企划部组织，选出共性、重要、急办，且需要各部门整体配合的;工作，或需要与外部协调且需要公司层面沟通的;月度或年度总体计划但需要在本月完成的工作，形成公司整体的月工作计划，即总经理的月工作计划。

5、各岗位及各级的月工作计划的制定，必须按照规定的程序批准，否则视为无效。

五、内容：

为了尽快规范和完善公司工作计划的管理，公司暂对工作计划的总体内容做硬性规定：

1、按照规定的模板填写。

2、按照规定的工作项目分类比例安排。

3、暂规定每月工作计划的工作项目原则上必须有十项。(但不是流水账式的普通日常工作)

4、在各岗位的每月工作计划中，重点工作要求要有2—4项，关于岗位工作的创新项目(包括制度、建议、方法、流程等)必须有1项，其他为每月必须完成的工作。

5、在部门的每月工作计划中，重点工作要求要有3—5项，关于部门基础建设(包括管理、制度、流程、技改、建议等)的工作必须有1—2项，公司月度必须完成的工作由本部门负责组织(或协调)的3—5项，需要配合其他部门的1—2项，其他为每月必须完成的工作。

6、副总经理(系统)的月度工作计划同上。

7、在公司每月度的工作计划中，重点工作要求要有3—5项，关于公司基础建设的工作(包括文化、管理、技改、基建、投入等)要有2—4项，公司战略规划或年度经营管理计划必须在本月完成的1—2项，其他为每月必须完成的工作。

六、要求

1、工作计划的制定及管理必须按照规定的程序进行。编制栏由本人签字，审核栏由直接上级签字，批准栏由间接上级签字。

2、工作计划在制定中，经过两次(含)以上调整未被批准的，不能参与本月绩效考核，即本月绩效考核为零分。

3、各项工作计划在执行过程中，要根据《月工作计划》表中规定的期间，定期进行检查、沟通或调整，以保证工作计划能顺利完成，同时也体现工作计划执行的严肃性。各项检查均要形成相关纪录，相关记录的检查和处理结构必须逐级上报，直至总经理。

4、重大检查和处理意见(或有争议的)需报每周的总经理办公会议批准。

5、各项工作计划执行期完成后，要在下月初按规定时间进行总结和评价，由企划部统计、汇总形成分析意见和各项考评结果。

6、每月各项工作计划执行的特殊情况(重大和特殊的奖罚)的总结和考评结果及处理意见(包括物质的和精神的)，通过总经理办公会议讨论通过后，要向全公司进行通报或公示，以体现考评的公开、公正、公平。激励员工的进取精神。考评会议要形成会议纪要。

七、工作计划管理的工作由总经理亲自主持，企划部具体组织，各系统、各部门负责人重点操作。

各管理岗位员工要全力配合，其配合的程度与其结果是相关的，所以也在考评项目中。

八、具体的操作程序，按《月度工作计划管理流程》执行。

电影《我，机器人》里面描述的那种正常的机器人，这种机器人没有自我意识，但有足够的智能和行动力可以完成所有所有人类需要完成的工作，甚至可以包括战争。同样，电影《终结者》也清楚的展示了机器人的魅力。20_年底的《超能陆战队》。“大白”属于医疗机器人。它可以通过扫描人体，就能迅速发现哪些地方需要治疗，并且立即就能给出治疗方案。“大白”和一般机器人不同的地方还在于它具备“共情”能力，可以感知并分析出主人的情绪起伏，除了身体上的疗愈，它与人类之间个性化的互动也是心灵治愈的灵药。“人人都想和大白来一次治愈的拥抱”，可以说，“大白”满足了人类对医疗人工智能的终极幻想——可靠、全能、快速、精准，甚至还有点幽默的私人医生。那我们今天就来谈谈在不久的将来与我们会有密切联系的——人工智能。

20_年3月9日中午12时，韩国九段棋手李世石与谷歌公司开发的软件“阿尔法围棋”在首尔四季酒店举行人机大战。双方一共进行5盘比赛。在记者会上李世石表示，他认为到目前为止还是人类比人工智能强。不过，在围棋人机大战首场比赛中，经过4个半小时的对弈，人工智能“阿尔法围棋”战胜了李世石。当韩国棋王李世石投子认输的那一刻，人类开始以另一种眼光看待这个人工智能程序，从不被看好到连胜两局，人们在惊愕之余不得不承认，人工智能已经发展到可以轻易超越人类的水平了。对于这场大赛，人们已经失去了最初的期待，反而是人工智能这个新“物种”吸引了大家的注意，这个看不见摸不着的电脑程序，就这样将人类最后的骄傲摧毁，这场人机大战让人工智能再次成为关注焦点。我们不得不可能会问，除了下棋之外，人工智能还会做些什么？

4月25日下午，xxx总理在成都菁蓉创客小镇，应邀与创业团队设计的羽毛球机器人“切磋”球技。这台机器人出自成都电科创品机器人科技有限公司，该公司创始人之一骆德渊接受本报记者采访时表示，这台机器人目前已经进入市场，骆德渊把这款机器人定义为休闲健身机器人，他透露，这台羽毛球机器人于20_年9月投入研发，它还曾获20_年亚太大学生机器人大赛冠军，打羽毛球的实力不输一般业余选手。

人工智能的本质（每一条的解释）

1相对于人的智能而言，正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化。

2人工智能本身并没有生命活性的成分，只能算是人工仿真的部分生命活动程序。所以人工智能并没有自我意识的成分。

3这是计算机和人脑两者都可以做到的。计算机的记忆过程是被动的执行指令，所能记住的东西仅仅是工作所需的程序和要处理的数据。所以计算机的记忆内容和记忆过程是可以被控制。

人工智能对经济的影响：

1 专家系统效应

2 推动计算机技术的发展

智能制造技术工作总结2

[摘要]经济全球化形势下，英语教学需求增长，尤其对于高校教育机构而言，传统英语教学模式的局限性弊端已逐渐显露，新型教学技术的引入与应用成为大势所趋。人工智能技术作为现代科技的重要产物，于近年来开始被尝试应用于教学工作当中，在语言类教学课堂中发挥着尤为重要的辅助作用。基于高校英语教学的现实需求，如何构建有益于提升教学实效性的教学模式，并由此实现人工智能技术在英语教学课堂中的有效利用，成为亟待解决的关键问题。现由人工智能视野出发，尝试在高校英语教学中拟建混合式课堂，以期实现教学效率及质量的优化。

[关键词]人工智能;高校英语;混合式教学;构建策略

从高校教育阶段的英语教学目的来看，其核心主要在于语言应用能力的培养，要达成这一目标，仅仅依靠单一的课堂内教学远远不够，在缺乏课外训练的情况下容易导致学生出现语义理解、口语表达方面的短板，不利于全面应用能力的构建。因此，以“线上+线下”为特征的混合式教学模式在高校英语课堂逐渐兴起，在很大程度上弥补了以往单一性教学模式的不足，也更有利于为人工智能等现代教学技术的引入与应用扩大空间。但由于长期受传统教学模式影响，人工智能与混合式教学模式在高校英语课堂中的融合构建容易受阻，需要以科学合理的策略加以推进，现提出相应方案。

>一、人工智能与混合式教学模式的相关理论概述

(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技术是建立在计算机信息处理基础上的一种智能化技术，能够对人类行为逻辑、方式及习惯做出相应的解析与模仿，使机器的运作能够在智能程序的驱使下更贴合人类的交互需求[1]。基于这一应用方向，人工智能技术主要由理论研究与工程研究两个方面共同推进完整体系的构建，其中，理论研究工作旨在为后续工程研究的实践奠定基础，重点一般放在对现有技术经验的总结探索、对相关理论体系的整合提炼等方向;工程研究工作则旨在利用现有人工智能技术独立完成产品的开发与设计，重点一般放在人工智能系统与设备的应用、新产品的研发实验与调整改进等。从人工智能目前的主要功能来看，大致可分为以下三类：一是通过智能系统完成信息的存储、提取及内部处理;二是通过智能化能力完成信息的符号化处理;三是建立与人类行为逻辑相近的程序逻辑，并利用这一能力对人类提出的问题予以解答或处理[2]。从语言学习的视角来看，人工智能的功能呈现更为具体，如语言解析技术、语言识别技术、语言翻译技术等均较为常见，随着人工智能普及率的增长，这些技术在语言教学课堂中的利用也更为广泛，且目前仍处于不断升级的进程当中，为语言教育方式的革新转变带来了巨大的契机。

(二)混合式教学模式的应用价值结合混合式教学模式在高校英语教学中的应用现状来看，其教学价值大致体现在以下两个方面：一是优势整合价值。语言学习中，传统课堂与网络信息课堂所能够提供的支持效果各不相同，且各有优势与短板。通过应用混合式教学模式能够有效提取并整合两种教学状态下的主要优势，使其相互补充、相互作用，进而发挥“1+1>2”的更优教学效果。二是范围拓展价值。语言类科目不仅对基础知识体系具有较高要求，同时也有着明显的实践需求，而单一的课堂教学模式很难将教学范围进行有效拓展[3]。在混合式教学模式支持下，这一问题得以解决，通过利用庞大的线上资源来突破线下教学范围的局限性，能够达到开辟新渠道、巩固认知结构的教学目的，有助于为学生跨文化交际能力的提升奠定基础。三是推进教学改革。混合式教学模式的深入开展，有助于实现教学方式的多元化和丰富性。充分借助于线上教学与线下教学的优势，综合运用多样化的教学手段，根据不同教学内容的要求来选择合适的混合式教学手法，这不仅可以为学生的学习活动提供良好的支持，同时还有助于调节课堂教学氛围，让教学实效性得以大大增强。

>二、人工智能视野下高校英语混合式教学模式的应用路径

(一)听力训练———应用语料库完成自动化资源匹配及交互听力训练属于英语教学中的基础性部分，对于学生英语应用能力的构建有着决定性影响，且听力资源的广度及与学习需求的匹配度在很大程度上决定着学习效果。因此，在构建高校英语混合式教学模式时，可将人工智能技术作为打开听力训练资源广度的关键渠道，借助其特有的语料库储备来完成自动化匹配、交互，使学生能够快速在庞大的英语听力素材中获取与自身学习需求相符的听力资料，并根据资料内容，与人工智能设备展开具有针对性的自动化练习[4]。首先，学生可在线上人工智能系统中录入自己的年龄、学段、英语听力基础、重点训练方向等基本资料，由系统根据数据资料自动筛选、匹配相应的听力材料，从而省略手动搜集资料的繁琐工序。另外，为进一步增强线下课堂学习与情境的交互性，还可进一步利用人工智能的自动识别功能，由学生根据学习需求，随机选取某物体进行扫描，再由系统根据识别出的物品类别筛选出相关的听力练习资料，使学生能够在自动且随机的语言场景中获得更良好的学习体验。例如，当学生选择“手机”这一物品进行识别后，语料库便可自动筛选出与“手机”有关的听力材料，整理出类似主题：T，学生再根据听力内容展开自主练习，从而规避千篇一律的重复训练。

(二)写作指导———应用自动批改功能完成查漏补缺英语教学中，写作是用于锻炼学生词句表述水平、语法运用水平的重要环节，但传统英语写作教学课堂常受困于题材范围狭窄、批改过于主观等因素，既不利于学生创造能力的发挥，也容易导致学生对于自身英语写作的优缺点难以客观把握[5]。因此，在利用人工智能技术展开英语写作指导时，同样可由线上、线下两个不同角度出发，分别借助框架搭建功能与自动批改功能完成的自我审视与查漏补缺，进一步夯实英语书面表述能力。线上教学中，首先可由教师向学生布置以某一话题或某一词汇为主题的写作任务，如“E”，学生根据自身思路，在人工智能技术支持下的作文系统中进行写作，系统则由此发挥框架搭建功能，结合主题与基本思路提供大致的框架模板，以及用作参考的相关词汇、句式，使学生能够跟随框架的指导，形成更为清晰的写作逻辑链条，达到深化表达的训练目的。线下教学中，首先可针对经过系统自动批改后的写作内容与批改意见进行回顾，找出系统评测下的亮点与不足所在，梳理出写作过程中的存疑之处，通过与他人交流和询问教师的形式找出解决办法，并于课堂上完成习作修改，最后由教师根据写作主题，给出主观意见，从而达到主客观相结合的综合评定目的，使反馈成果更具辅助改进意义。

(三)翻译练习———应用云平台技术实现重难点突破英语翻译是以足够的词句积累、听力练习为基础的语言转换过程，对于学习者的语法运用水平、实时解析能力、组织表达能力都具有较高要求，因此学习过程中的重、难点也相对更多，如何提高翻译精准性成为教学过程中的重要问题[6]。人工智能支持下的云平台应用能够为英语翻译教学带来新的渠道，一方面可通过创设翻译情境来使学生快速投入到语言环境当中，另一方面也可透过知识模块拆分功能来理顺语句间的联系，从而使得翻译精确性提升。首先，可在线下课堂当中借助人工智能技术来营造身临其境的语言氛围，如通过追踪文本内容，自动化匹配并呈现与之相关的场景，给人以身临其境之感，如在进行“Foratime，-denly，heavyrainandthunder，.”一句的翻译时，系统可自动提取“Thunderstorm”这一关键词，并在设备中播放关于“暴雨雷鸣”的音像，将学生引入语言情境当中[7]。在情景背景下完成翻译练习后，学生可各自将翻译成果上传至线上云平台，由云平台根据翻译内容，出具动态的评价链条，对翻译结果进行量化评定，使学生更快地从中厘清重点、难点，并结合不同的知识模块展开针对性补充练习。

(四)口语对话———应用人工智能机器人展开一对一对话高校教育阶段，英语教学的最终诉求在于实际语言应用能力的构建，因此，口语对话练习成为贯穿教学始终的必要环节，关系着学生最终能否将课堂学习成果转化为语言应用基础。人工智能技术的出现，在很大程度上打破了以往英语课堂中对话组织困难的僵局，学生可通过与人工智能机器人建立起一对一的对话关系，来解决师资有限而同学指导能力不足的问题，同时取得训练成效与查漏补缺成效。学生在进行线上自主练习时，可根据想要练习的方向设置关键词或主题，再将人工智能机器人作为对话对象，围绕主题展开聊天式对话，从而达到口语训练目的，同时还可避免与真人对话时羞于启齿的情况，有助于在放松状态下激发出更良好的表达水平[8]。线下课堂教学中，同样可利用人工智能机器人来催化练习效果，例如，在组织小组口语练习时，为避免话题匮乏、接话困难的情况，可利用智能机器人来提供一些固定的框架或句式搭配，并根据不同成员的薄弱点，对对话的层级与难度进行适当智能化调整，从而实现对话练习效果的提升。

>三、人工智能视野下完善高校英语混合式教学模式的主要策略

(一)完善教学管理系统，拓宽混合式教学范围无论是人工智能技术还是混合式教学模式的利用，都需要以完善的教学管理系统作为依托，才能够最大限度发挥其价值与成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在构建高校英语混合式教学模式的同时，还需要紧密结合内部教学需求与教学现状，组织校内各部门共同参与到教学管理工作中来，积极发挥监督与合作职能，在寻求改革发展契机的同时进一步拓宽混合式教学的应用范围[9]。一方面，打造以融入人工智能技术为核心的混合式教学方案，将其应用于英语教学工作当中，动态化观察各阶段教学成果，并用作后期修改教学管理方向的依据，同时积极举办教学比赛及教学研讨会议，以便及时发现方案中的问题所在;另一方面，将混合教学范围逐步扩大，如尝试通过校外拓展实践来探索人工智能的新应用渠道，同时建立综合线上、线下两个教学环节评价指标的教学反馈体系，以便于及时由反馈体系当中获取新的教学动向，并由此探索更利于发展的新模式。可以说，人工智能背景下的英语混合式教学，是以完善的教学管理系统为先导的，必须要不断地对教学管理系统进行完善，有效地拓展并延伸混合教学范围，才能够最大化地提升混合式英语教学的实际意义，真正促进教学质量的提升，为学生的成长和发展奠定坚实的基础。

(二)优化课件制作体系，突出合作互动功能除混合式教学方法的应用外，英语教学课件的制作也直接影响着最终教学成效。为突出人工智能技术的教学优势，在后期英语混合式教学课件的制作中，可进一步强调学习过程中的合作与互动，通过留置更大的交互空间来激发个体的主观能动性，从而达到强化训练效果的目的。一方面，高校可组建精于网课制作的教师队伍，在分析人工智能教学数据、总结以往经验的基础上，尽可能地丰富素材、去粗取精，使学生在线上学习中获得更优体验;积极打造线上精品网课，带给学生专业化的网络课程内容，使之可以从中收获知识的积累和能力的提升，此外还可以将精品网课作为范本在其他高校进行推广，这既可以进行课程推广还能够实现学术交流，以此来更好地强化课件制作效果;另一方面，在线下课件的制作中，更多地增加由学生作为主导的实践板块，如互动对话环节、实时翻译环节等，从根源上提高学生在混合式课堂中的参与度[10]。总而言之，在人工智能背景下，积极开展英语混合式教学，必须要以优质课件制作体系为先导，以课件优势来促进学生对于知识的吸收，这样有助于最大化发挥混合式英语教学的意义，强化教学实效性。

(三)重建教学评价制度，设置多元考核指标在混合式教学模式践行基础上，可通过重建教学评价制度、设置多元化考核指标来进一步倒逼教学质量的提升。例如，除了平时表现，期末考试成绩作为基础考核以外，可另外增加线上教学评价板块，即将学生在线资源学习情况、线上线下课堂活跃度以及师生互动情况等都纳入评价考核范围。借助人工智能技术及网络平台，将学生的学习情况细化为多个考核内容，如听、说、读、写能力的构建情况等，从而保证考核结果更加公正、有效，能够真实反映学生的学习情况以及英语应用水平，并帮助学生完成针对性改进。此外，为了进一步延伸教学评价效果，可以通过线上师生互评、学生互评、小组评价、学生自我评价等方式来实施多元化评价，这样通过多维度、多元化的混合式评价，有助于实现最真实、最客观、最全面的教学评价，能够全面衡量教学质量和教学效果，以便于为后续的教学改进创造基础。

参考文献：

[1]刘凡.高校英语教学线上+线下混合式模式的构建研究[J].吉林广播电视大学学报，20_(9)：62-63.

[2]安琦.民族高校英语专业课程混合式教学模式初探———以内蒙古民族大学为例[J].民族高等教育研究，20_，7(5)：90-92.

[3]郭玺平.混合式教学模式下的高校英语演讲课程设计与实践———以内蒙古师范大学为例[J].内蒙古师范大学学报(教育科学版)，20_，31(3)：87-90.

[4]陈洁.混合式教学法在高校英语专业《基础英语》课程中的应用[J].黑河学院学报，20_，11(2)：107-109.

[5]贺红艳.混合式教学模式下课堂评价体系改革对高校英语教师评价素养的挑战[J].国际公关，20_(5)：41-42.

[6]毛为慧,余庆泽.基于AI语音识别平台的英语混合式教学模式探讨[J].河南教育(职成教),20_(3):28-30.

[7]王艳红.人工智能背景下英语写作教学中混合式教学模式的应用[J].西部素质教育,20_,6(12):122-123.

[8]阚常娟.多模态视域下的英语教学云平台建设研究[J].江西电力职业技术学院学报,20_,33(3):37-38.

[9]王璐.浅议人工智能背景下的大学英语口语教学与评价[C].外语教育与翻译发展创新研究(第九卷).四川西部文献编译研究中心,20_:44-46.

[10]季燕.5G+人工智能视角下的英语教学创新探索[J].创新创业理论研究与实践,20_,3(7):67-68.

智能制造技术工作总结3

智能设计是一个较为宽泛的命题，需要多方面的理论和实践支持。该论文理论应用程度较浅，仍有许多工作需要继续深入和展开。该课题今后需要重点解决的问题和深入学习的领域主要在优化产品模型方面，随着模型的组件和特征定义的越来越复杂，模型现阶段面临的突出矛盾和解决策略是：特征兼容性差,时常会在特征变异时出现建模冲突，而设计师因为难以理解装配树的层次结构导致错误难以排查，这需要更科学的运用建模技术;约束类知识的定义较为死板和欠缺，只能实现一定程度的知识决策和驱动，今后要丰富模型的约束规则；模型包含的信息过于庞大，在加载参数时，模型更新较为缓慢，并占用大量内存，对此问题暂无解决策略，需要更深入的研究。

智能制造技术工作总结4

>一、人工智能的定义解读

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，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,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

>二、人工智能的发展历程

事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：

第一阶段:20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。

第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI)。

第三阶段:80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段:80年代末，神经网络飞速发展,。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段:90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。

>三、人工智能的多元应用

1、人工智能在管理系统中的应用

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。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。也就是说，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，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。

2、人工智能在工程领域中的应用

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在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“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程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、人工智能在技术研究中的应用

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,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此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,开发更高级的AI通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

>四、人工智能的未来思考

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：

1、宏观与微观隔离

一方面是 哲学、认知科学、思维科学和 心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经 网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2、全局与局部割裂

人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理论与实际脱节

大脑的实际 工作，在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只 是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

>五、结语

人工智能一直处于 计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的 发展方向。人工智能研究与 应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和 教育等带来更大的影响。

智能制造技术工作总结5

通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。

人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，19xx年成立了国际人工智能联合会议

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。 日本19xx年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。

19xx年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生

在当前社会中的呢 ?

在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界?

人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

>一，融合阶段(20_—20xx年)：

1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

>二、自我发展阶段(20_—20xx年)：

1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

>三、升华阶段(2024—20xx年)：

1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。 人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。 网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力， 让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

智能制造技术工作总结6

人工智能的发展会为人类带来很多便利，比如我们可以运用它做一些事。（事情举例）但是，人类会由于人工智能系统的不断完善而变得懒惰，失去对许多问题的思考与敏感度，变得过分的依赖智能机器，主动思维能力和计算能力也会明显下降 。如，（举例1）一旦专家系统的用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。（举例2）那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显下降。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。

智能制造技术工作总结7

1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。20_年，由于阿尔法狗在围棋人机大战中力压世界冠军，人工智能引起全球的广泛关注。之后因为智能手机上的语音助手、智能机器人等普及，人工智能逐渐走入我们的生活。但这都只是人工智能的“容器”并不是人工智能。

人工智能是对人类智能的模仿，并力图实现某些任务。它是研究用计算机来模拟人类学习、思考、推理等思维活动和智能行为的基本理论、方法和技术。当下已经发展比较成熟的人工智能技术包括图像处理、语音识别以及自然语言处理等领域。

随着科学技术的不断发展，人工智能、大数据等金融科技技术成为各国关注的焦点。目前，包括我国在内的许多国家都将人工智能发展划入到国家长期战略的规划中，力争抢占该领域制高点。当前各行各业都在探索人工智能的种种可能。其中金融领域由于其科技手段应用广泛、信息化建设起步早、新技术投资回报率高等特性，成为人工智能最好的应用领域之一。

近年我国人工智能市场发展非常迅猛，而AI在不同的行业中处于不同的发展阶段，其中金融领域不管是从底层基础设施还是应用成熟度方面都处于领先地位。目前，“AI+”主导的行业智能化提升正处于初级阶段，人工智能在各个行业尤其是金融行业中的应用仍具有极大的深度挖掘空间。

人工智能与金融强势合作

金融科技的重点就是两个:一个是赋能,一个是风控。一方面是注重科学技术在金融领域里面的应用，推动金融业更好地服务实体经济,提高金融产品和金融服务的质量；另一个非常重要的方面就是控制金融风险。

1.人工智能+金融投资与服务

人工智能目前在金融投资领域和服务领域的应用较多。在金融投资领域，人工智能有智能投顾、反欺诈、投资预测等方向的应用。在服务领域，人工智能有身份识别和智能客服等方向的应用。人工智能技术与金融投资和服务领域相结合，助力金融投资与服务的标准化、模型化、智能化，大大升级优化了金融业现有的服务模式，最大限度的保障了消费者的收益要求，减少了金融风险事件的发生，同时降低了人工投入成本，提高了工作效率。

2.人工智能+风控

以“互联网+金融”为代表的金融科技发展阶段更多的属于“渠道革命”，那么新一代的“AI+金融”的影响则包括两方面：产品和风控——让产品更加智能，让风控更加安全。

人工智能由于其具有的技术属性，使之在识别和应对系统性金融风险中更具优势。目前，国际和国内都积极将人工智能应用于风险控制和金融监管上，以期尽可能的降低金融风险、探索更加有效的监管范式。

当前，一些国际监管机构，例如澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）及美国证券交易委员会（SEC），都在使用人工智能进行可疑交易识别，比如从证据文件中识别和提取利益主体，分析用户的交易轨迹、行为特征和关联信息，更快更准确地打击地下_等犯罪活动。

在国内，人工智能在风控上的应用主要是数据搜集和处理、风险控制和预测模型、信用评级和风险定价以及实现金融监管的实时监控。在风控与管理上，人工智能依托高维度的大数据和人工智能技术对风险进行及时有效的识别、预警、防识，包含数据收集、行为建模、用户画像和风险定价四个流程。开发神经网络、专家系统、支持向量机以及混合智能等人工智能模型应用在金融风险管理领域。在对于金融监管上，人工智能的应用实现了金融监管实时监控，随时暂停。在实际应用中当某些金融机构的金融活动超过监管部门所规定的红线时，人工智能自动连接监管部门的接口便会识别出不符合规定的业务并且在第一时间叫停此项业务，并且生成相关报告以备使用。当被叫停的金融业务指标回归到正常水平时，系统也可以及时取消锁定、恢复业务办理，这样便实现了实时监控。

人工智能的变革和风险

人工智能技术越来越成熟，依托语音识别、机器人技术、机器学习、人脸识别等人工智能技术研究成果开始走向产业端。人工智能应用的三要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景，供应链金融领域已具备人工智能快速发展的必要条件，而事实上，主动拥抱人工智能，拥抱人工智能带来的福利，AI在金融中运用具有广阔的市场空间。

在经历了1990年代和2024年初的寒冬之后，人工智能正在复苏。人工智能的发展在金融业得到了充分证明。作为新兴技术的早期应用者，银行和其他金融服务提供商正在快速拥抱人工智能。

因人工智能的应用，Autonomous预计金融业可节省高达1万亿美元的资金。在金融领域引领人工智能浪潮的是金融科技公司，其中大部分都直接或间接地与金融行业企业合作创建真实的人工智能应用程序。

1、人工智能实现信用风控模型。

人工智能的核心是大数据风控建模能力。传统征信中，数据依赖于银行信贷数据，而大数据并不仅仅包括传统的信贷数据，同时也包括了与消费者还款能力、还款意愿相关的一些描述性风险特征。利用大数据技术，能搜集许多的数据维度来描述，作为风险评估的重要依据。这样就使大数据征信不单一依赖于传统信贷数据，可以对传统征信无法服务的人群进行征信，实现对整个消费者人群的覆盖。

2、人工智能实现风控和反欺诈。

在复杂的市场经济中，核心企业与供应商之间的复杂的贸易关系，存在各种不可控的潜在风险。机器学习里的图谱网络很好地解决了这一诉求，基于申请人、手机号、设备、IP地址等各类信息节点构建庞大网络图，并可在此之上进行基于规则和机器学习的反欺诈模型实时识别。其中一个比较普遍的情况，人工智能可监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行了注册、同一设备是否下载多个借贷App，可以实时发现多头贷款的征兆，把风险控制到最低。

从整体氛围来看，金融界对于AI技术还并没有彻底的接受。一方面可能是AI在业界的表现并不算好。它使用更复杂得多的模型，却很难做出更好的效果。另一方面还是风险控制问题。金融业，尤其是量化交易，对风险控制极其严格，对模型最重要的要求是稳健、可解释性强。而AI的风险是很难测量和控制的。

金融中人工智能的下一次迭代

金融中的人工智能是一个广泛且快速发展的趋势。所有这些创业公司中的一个共同点是，他们正在使用人工智能来应对当今金融业所面临的挑战。很明显，人工智能正在帮助简化当前流程并提高效率。

人工智能的下一次迭代将会引入全新的服务和解决方案，从而颠覆当前的金融服务。这种颠覆可能包括彻底消除欺诈（颠覆欺诈跟踪服务），即时信贷（颠覆信用模型服务），自主和个性化财务顾问（颠覆金融咨询服务）等。

普遍认为人工智能有三个发展阶段：计算智能、认知智能和感知智能。第一个阶段是计算智能，能存会算，比如我们现在使用的个人计算机；第二个阶段是认知智能，能说会听、能看会认，能够对各种类型的输入数据进行感知和处理；第三个阶段也是目前的最高阶段，是感知智能，它要求机器或系统能理解会思考，这是人工智能领域正在努力的目标。

目前人工智能在金融行业的应用仅仅停留在算法、数据处理等金融电子化层面（计算智能、认知智能），金融智能化（感知智能）还需要技术更进一步的发展。正如计算机科学家DonaldKnuth所说，“在金融领域的应用主要还是局限于一些认知任务，而对于一些更加复杂的任务，涉及到感知领域的，需要人来进行理解、思考和推理。人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

未来展望

在未来几年，预计会有更多初创公司在金融领域推出这些突破性的人工智能应用程序。

AI技术的赋能、全球化企业竞争方式的转变，再加上产业内部转型升级的迫切，新金融无论是在时代发展大势上，还是在社会经济发展驱动上，都将是一项长久不衰的“黄金”产业，毫无疑问，一场掘金新金融盛宴即将到来。得趋势者得天下，未来，中国将成为‘AI+金融’成功落地应用的典型代表。

智能制造技术工作总结8

通过此次阅读文献，我在阅读文献上有以下收获：

1、文献阅读的顺序:找到相关文献后，一般先看文献的摘要，看看摘要是否跟自己的研究课题方向相关;接着看参考文献，如果参考文献中80%以上不是最近3-5年的文章，该文献的参考价值就不大了(阅读经典文献除外);然后再看引言，注意引言中是怎么阐述其研究思路的，是怎么得出要做所做研究的想法的。如果这三个方面都跟自己的研究方向相关，就可以仔细的阅读全文了。

2、泛读与精读相结合:如果一篇文献看完摘要后感觉对自己的研究思路帮助不大，仅仅能够帮助了解别人研究进展，读完摘要即存档不再继续读下去，这种文献阅读叫“略读”;除了读完摘要，还仔细看完参考文献和引言的文献阅读叫“概读”;将全文看完，并结合自己的研究思路进行分析,这种文献阅读叫做“详读”。详读了一篇论文后发现有很多的启发和思路，并且根据自己在读这篇文献时的问题和想法，展开来查看其他的相关文献和书籍，以便弄懂相关概念和问题，这样对一.篇文献进行阅读叫“精读”。在展开文献阅读时，需要将这些阅读方法结合使用，我的经验是“略读”、“概读”的文献占总阅读量的70%，“详读”的文献占总阅读量的20%，“精读”的文献占总阅读量的10%。

3、坚持记笔记和反复阅读:总结一套适合自己记笔记的方法，重要的结论，经典的句子，精巧的试验方案一定要记下来，供以后参考、引用和学习;看完的文献千万不要丢在一边不管，几个月后一定要重新温习一遍，可以根据需要，对比自己的试验结果来看，在以后看文献过程中遇到相似的文献，可以把以前阅读过的论文和笔记拿出来对照阅读。

4、电子文献与纸质文献结合看:对于“略读”、“概读”的文献可以直接看电子版，但“详读”，特别是“精读”的文献一-定要找纸质文档来看，可以找期刊或论文集原本，也可以打印出来读,我大部分打印出经典的或重要的文献进行“精读”。

5、抓住主要文献的主要内容进行总结和评述:阅读完一-篇文献后，特别是“精读”过的文献，不能一句一字的读完了就万事大吉了，需要对文献进行总结和评述，这样才能使阅读过的文献对自己写论文真正有帮助。

>参考文献

[2]国家制造强国战略咨询委员会，中国工程院战略咨询中心.智能制造[M].北京:电子工业出版社，20_:52-54.

智能制造技术工作总结9

今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。

人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。

通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。

智能制造技术工作总结10

随着人工智能的继续发展，像大白这样的高科技机器人，它和一般机器人不同的地方还在于它具备“共情”能力，可以感知并分析出主人的情绪起伏，除了身体上的疗愈，它与人类之间个性化的互动也是心灵治愈的灵药。但是它也使社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。当机器人具备了学习、认知能力甚至产生情感后，人类还能否对其进行控制，是大家较为关心的问题,当人工智能超过人的自然智能，有可能会使得人类变成智能系统的奴隶。

智能制造技术工作总结11

【摘要】本文以人工智能为研究主体，探究出其在证券投资领域的应用，来分析证券投资领域人工智能对其的影响。并在人工智能的智能投顾、智能交易和智慧经营等几方面做出概述，最后针对完善人工智能在证券市场的发展基础上提出改善对策，为我国证券市场的持续发展指明方向。

【关键词】人工智能;金融;证券投资;应用分析

>一、人工智能+金融在证券投资领域应用的意义

（一）提升工作效率

在风控中，利用用户数据积累和人工智能技术，评估贷款人贷前还款意愿和还款能力，贷中的异常行为监控以及贷后信用评分的评定;在征信中，基于大数据和人工智能技术可以实现智能征信审批，极大地提高工作效率。证券市场借助人工智能技术对贷款人的还款能力提前做出评估，进而针对性的作出评估，风控在证券市场的应用可以极大的对工作效率做出提升。具体表现在以下方面。

第一，人工智能加金融更具智能化，借助智能化工具，可以梳理信息流、社会数据以及各个资金流之间的关联，全面分析金融微观维度，借助智能化项工具，也会第一时间找寻潜在的风险，从而通过跨市场关联探究来强化流动管理，明确风险传播路径，对金融风险进行识别，来提高其具备的系统性。

第二更具合规性。例如人工智+金融可以涵盖现有制定的各项条规、法律、流程文件和内部控制制度，利用时下智能和大数据技术来进行分析对比，提升合规以及适用性，在应用程序编程接口向业务流程进行嵌入，通过对合规成本的降低来提高合规能力。

（二）帮助市场做好投资决策

市场投资决策指的是各个投资主体提前作出论证和调查，为最终的活动投资决策提供参考依据。投资决策在市场活动决策中至关重要，直接决定着企业的未来。有效的做出市场决策可以辅助企业预防风险，未雨绸缪，对应的，错误的投资决策会加大企业面临的金融风险，严重还会影响企业的资金周转。

与此同时，人工智能还具备自动投资能力。华夏基金曾指出“现有机器都具备深度学习能力，克服了人性对恐惧和贪婪的弱点，也不会像人类一样受到外部情绪化的影响”。人工智能机器具备自行交易等优势，会总结之前失败的经验，在顺应科技特征基础上提升自主探究学习的深度和广度，也会收集历史数据，拓宽投资者的交易模型，在互相对抗中提出最优质的交易对策。所以人工智能在市场投资决策上属于良好的辅助工具。

（三）降低人力成本

在大规模知识处理基础下，智能客服衍生而来，它属于一项面向各行各业应用的智能客服，不但可以为企业提供各项管理技术，还能连接企业和用户，创建快捷有效的基于自然语言基础上的技术手段，在为企业提供管理技术的同时，统筹各项分析信息。

在金融或商业活动中生成的大量数据，包括结构化和非结构化数据，必须转换为可读、可见和交互式数据，而非人工智能。人工智能为企业转型和产品创新提供了科学的决策，进而推动了金融智能的发展。目前，智慧投资能力是人工智能在金融投资领域的一项重要成就。智能投资是基于投资组合理论，如资本资产定价模型、套利定价模型等。相关算法用于为具有不同风险偏好的用户提供智能化、自动化的投资组合决策或资产配置建议。招商证券市场的“莫杰智能投资”和工商证券市场的“A1投资”都是在人工智能技术的基础上发展起来的，取得了可喜的成绩。中信证券、海通证券、华泰证券等国内大型证券公司也利用人工智能金融技术的东风，在智能投资顾问领域开展了人工智能定量交易，取得了顯著的成就。

>二、人工智能在证券投资市场上存在的问题

（一）人工智能在业务运用方面没有得到实质性的突破

现阶段我国证券投资市场工作的主体依旧是传统业务，人工智能的应用被市场看做是“锦上添花”，或者是没有对人工智能做出一定的关注，究其原因是因为第一，在证券市场内部，传统业务依旧属于主要的业务利润来源，很多工作人员因为受到业绩考核以及外部竞争的压力导致在日常经营中无法兼顾其他;第二是因为人工智能的应用还没有基于风险和成本的角度上做出考量，还比较倾向于待同业取得进步之后再继续跟进。因为以上等因素，使得我国证券市场在人工智能创新上没有取得本质性的突破，无法改变传统的生产形式，由此也会对新技术的应用产生一定的影响。

（二）缺少专业的研发人员

证券市场内部信息技术部门日常的主要职责就是负责内部系统的开发和对人工智能、大数据以及云计算等技术的维护，但是实际发展中这些内部人员缺少对新技术的研发力度，同时内部的信息技术部门人员普遍缺乏对业务的了解，直接导致各大证券市场缺少专业的人工智能改造人员。虽然可以借助技术优势的互联网公司，但是证券市场为了对自身核心内容做出保护，不会将自身业务内容向互联网公司做出告知，一定程度上限制了技术的开发水平。人工智能人才不足，基础层人才储备尤其薄弱，是我国在该领域仍然落后于欧美国家的一个主要原因。

（三）监管体系不完善，存在多种安全隐患

虽然人工智能支撑能力较强，但是也会加大金融局部性风险，例如一些不成熟的人工智能不但会提升系统风险系数，还会对金融市场的稳定和谐造成影响。在证券金融领域，目前对人工智能监管还存在诸多问题，具体体现在：第一，监管的对象过于复杂，无法有效的界定各个责任主体，主要原因是，在人工智能应用阶段中涉及的参与主体较多，不但包含向证券领域提供人工智能技术的部门、应用人工智能机构以及设计人工智能模型以及系统的公司等等。与此同时，人工智能基于深度学习基础上具备自学习的作用，但是因为在技术创建中不够公开透明，所以，我国人工智能证券应用存在问题时，无法第一时间确定各个责任方。虽然在行业中目前已经构建了有效的监管罚则，但是因为没有确定具体的适用条文，基于法律层面也无法界定各个责任方应当承担的责任。

第二，随着近些年金融技术的不断发展，也对目前证券监管队伍提出了更高的标准要求，要求有关监管人员不但要了解人工智能基础知识，明确人工智能系统的运作流程，也要评估人工智能的系统算法，要加深对证券金融领域的认知程度。但是目前我国监管部门有关队伍综合素质还有待加强，在应用中还存在着部分监管人员不清晰人工智能系统算法和基础知识等问题，都对人工智能技术的有效应用造成了危害。

>三、完善人工智能在证券领域的应用分析

（一）适当转变经营策略，不断创新适应时代发展

1.开拓新的业务增长点

现阶段证券市场重要的利润增长点就是中间业务，针对我国大部分市场来说，资产负债依旧属于中间业务的重要来源， 证券市场与发达国家的55%相比，我国证券市场中间业务占总收入比较低。基于这一背景，我国证券市场就要提高中间业务的创新力度，借助对托管业务、投资证券市场业务的开展，来进行债卷联合承销模式，更好的对中间业务做出创新。

其次就要实施混业经营。目前混业经营已经成为了世界金融发展下的主要趋势，对于证券市场来说，贷款利息和股权投资收益之间具有较大的差距，这就使得证券市场一定要加快混业经营的开展速率，借助对客户资源渠道优势和证券市场品牌优势的利用，更好的提升证券市场的营业利润。

2.组建大数据库

在当代电子商务市场营销环节，应用大数据已经成为了主要的手段，并且随着信息数据的不断发展，证券市场本身已经构建了资源，规模较大的客户数据信息库。对比于互联网企业具备的优势较多。比如构建大数据库，证券市场的客户在网点进行业务时，大数据库就会将客户有关的职业、身份等信息做出保存，为证券市场预留有效的数据资源，同时也会降低大量的成本。因此，对于证券市场来说，如何总结客户资源、深度挖掘客户信息、在调研客户个性化需求基础上展开产品销售也是未来需要关注的话题。在此背景之下，建议我国证券市场要构建大数据库，来拓宽客户资源，提升业务分析能力，将证券市场具备的服务导向作用充分的发挥出来，融合各项数据信息技术，促进金融市场的不断发展。

（二）加大人工智能专业人才的培养力度

目前，我国还存在着人工智能缺少复合型人才等问题，很多需要的技术人才都需要于外国引进，本国在对高层次人才培养力度有待提升。依据数据显示：全球共计有370所人工智能方向的高校，其中美国有170所，我国仅仅不到30所，而且培养出来的复合型技术人才也无法顺应各个智能企业的需求。

当前属于知识引领的时代，归根结底，各个企业，各个行业竞争的主要需求依旧是人才和技术。在世界领域上，针对人工智能复合型高端人才的战争已经打响，不论是国际领域、互联网高科技企业还是传统行业以及多个高校之间，目前对人才的争夺都非常激烈。对于我国高校来说，如何在之后提高人才培养力度，构建完善的培育机制至关重要，为了促进人工智能+金融的长足发展，我国要在之后加大创新投入的资金和保障，为培养复合型高端人才奠定基础。

（三）推动政府构建行业标准化规范，加强风险防范力度

作为市场的基石，证券市场在之后也要强化和政府之间的沟通力度，和政府部门一起尽快的构建完善规范的金融体制行业标准，在其中融入it审计、评估机制、数据管理以及开发测试等标准内容，帮助金融统计、金融监管以及风险防控部门有标可依。同时，证券市场也要提前对客户实际需求做出调研，结合现实经营现状来开发产品，也要提前评估客户数据，着重分析客户的投资理念、消费理念以及客户资料等，在了解客户实际需求基础上，发展和优化人工智能技术，来为不同客户提供个性化的需求方案。

>四、结论

本文以人工智能为主体，通过对现阶段在证券投资市场应用分析，来分析出存在的问题，最后针对性的提出改善对策，本文的第一部分人工智能在证券市场的应用，介紹了带给市场的积极意义;第二部分找寻出人工智能在市场上存在的问题;第三部分针对存在的问题提出完善对策。通过本文的阐述概述出人工智能在证券投资市场上的应用，进而为有关人员提供发展方向。

智能制造技术工作总结12

相比于目前常见的机械参数化设计软件，突出创新点主要表现在以下方面:设计流程以需求和知识为导向，将产品配置和变型设计高度融合，能够实现智能化的配置和参数决策；变型模板基于自上而下的设计理念，复合了多种参数化和特征设计方法，一套模板即可表征组件和特征变异的所有形式;平台精简了人工化的参数定义，通过导航引导规范流程，并为复杂尺寸链和外观造型的设计开发了动画仿真演示功能，降低了设计门槛，提高了人机交互性。

此外，该设计弥补了三维设计缺失的短板。系统实现了多配置条件下，产品装配级的参数化和知识化变型设计，并提出了复杂尺寸链的优化决策。而且，知识导向贯穿设计过程。系统将KBE与CAX系统有机结合，以企业现有的数据库为数据源建立产品知识模型，运用多种知识表达与管理方法，实现设计流程的专家智能化。

该课题深刻把握产品开发模式的创新趋势，实现了手表智能设计、提高了产品知识的重用性，从而有效缩短新产品开发周期和提高市场竞争力。

智能制造技术工作总结13

工业机器人以高精度减速机为核心构成, 涉及多种技术类型, 要求较高

在工业机器人中, 关键性结构组成为高精度减速机, 涉及多种技术类型。首先, 材料成型控制技术十分关键, 尤其对减速机减速齿轮的耐磨性与刚性提出更高要求, 目的是保证运行的高精度标准。在材料构成方面, 要强化对金相组织、材料化学元素以及含量的科学控制。其次, 加工技术不容忽视。在减速器中, 非标特殊轴承是必不可少的组成部分, 结构极具特殊性, 需要减速器零件加工尺寸来确认间隙标准, 工人技术要求更高。

以电机与高精度伺服驱动器为核心, 实现对工业机器人的全方位控制

对于工业机器人的控制, 电机与高精度伺服驱动器作用突出, 强化对控制系统的管理, 尤其是在瞬间力、功率输出方面面临更高的标准。首先, 快响应伺服控制技术能实现对位置环、电流环以及速度的有序控制, 合理运用干扰观测以及前馈补偿算法。具体讲, 要采用指标预测法来构建内部预测模型, 达到闭环优化的目的。其次, 为了保证工业机器人能够有效发挥识别功能, 要依托在线参数自整定技术, 强化转动惯量以及PID参数的在线优化, 达到参数的精准判定。另外, 在线惯量辨识算法明确伺服驱动器的实际工况, 强化参数的智能化控制, 以现场实际为要求, 合理进行参数的调整。

以实时性为要求, 强化控制操作系统的稳定性与精确性

在工业机器人中, 运动学控制系统对实时性要求较高。目前, 机器人运动控制卡以定制方式为主, 同时, 强调与操作系统的密切配合, 强化数据传输、数据精确性以及稳定性的实现, 尤其是对于操作系统的消息处理机制, 更要关注稳定性与快速响应的需要, 增强实时性, 为机器人产业化道路的发展创造条件。

智能制造技术工作总结14

根据语言学的观点，语言是思维的表现和工具，思维规律可用语言学方法加以研究，但人的下意识和潜意识往往xxx只能意会，不可言传xxx。由于采用人工智能技术，综合应用语法、语义和形式知识表示方法，我们有可能在改善知识的自然语言表示的同时，把知识阐述为适用的人工智能形式。随着人工智能原理日益广泛传播，人们可能应用人工智能概念来描述他们生活中的日常状态和求解各种问题的过程。人工智能能够扩大人们交流知识的概念集合，为我们提供一定状况下可供选择的概念，描述我们所见所闻的方法以及描述我们的信念的新方法。

智能制造技术工作总结15

1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

尊敬的商务部领导、尊敬的各行业协会领导和各位同行友人：

大家好！

十分荣幸能够参加此次盛会，并作为企业代表在此发言！

首先，我代表各企业界的朋友，感谢商务部领导及各行业协会、各新闻媒体对企业的关心和支持；同时，也感谢《出口商品技术指南》筹备人员的忘我工作。

谢谢你们！

作为专业化生产空调企业，国际化市场对企业的发展越来越显著，据海关统计， xx年我国空调出口2334多万台，出口额34亿美元，占总产量的1/3左右。随着我国家电产品对外出口的逐年增加，各国的各项法规和技术要求的制修订工作越来越制约了企业的出口贸易。

xx年我公司出口量大幅度增加。尽管企业主动开展各项技术投入，加强市场竞争的技术实力，加大市场准入的各种投入。但还是无法摆脱各国日益增加或修改准入规则的种种壁垒和被动局面，给企业带来了沉重的负担。为摆脱困境，我们更应该积极参与国际间交流、国家标准的起草，及早掌握市场技术法规、标准和认证的动态；采取灵活应变的方式，多渠道、多形式的开展出口贸易活动，使得出口业绩更快增长。

与此同时，企业意识到，要削弱技术壁垒，争取更多的利润，摆脱被动局面，必须联合起来，共同应对。

在此，我们很高兴的看到，政府提供了《出口商品技术指南》这样一个公共产品；它系统、实用，为企业解决了应对国外技术壁垒的实际困难；对企业提升技术水平、提高出口产品竞争力具有重要的指导作用。《出口商品技术指南》缩短了企业对国际市场技术法规、技术要求和市场准入的广泛认识过程，加强了企业应变能力，加快了企业出口贸易进程，在信息化时代，《出口商品技术指南》对企业是一个共有财富。我们非常感谢政府和行业的大力支持和帮助！

随着我国经济发展，出口国际市场的产品日益增加，越来越多的信息资源急待了解和掌握。我们将积极参与政府和行业的《出口商品技术指南》的推进工作，响应和落实行业协会联合倡议，重视产业技术进步、产品质量和创新水品提升；优化配置资源，培育、发展关键技术；积极参与制修订“技术指南”；扩大国际交流与合作，互通信息，共同维护行业和企业利益。

最后，预祝《出口商品技术指南》在商务部的领导下、各行业协会和各企业的共同努力下越办越好；愿出口商品遍及全球。

谢谢大家！

珠海格力电器股份有限公司

xx年5月10日

一、工作总结

xxxx年以来，简州新城围绕推进城市建设快速成型、产业发展集群成势，突出抓好规划研究、功能建设和产业培育三项重点任务，取得阶段性成效。预计截至xx月底，全年共实施总投资xxx亿元各类重大项目xx个，完成投资亿元；签约引进总投资xxx亿元产业化项目xx个，其中百亿级重大项目x个。

（一）深化规划研究，智造新城发展蓝图初步绘就。围绕打造东部新区先进制造业核心承载地，以产业规模、能级倒推确定产业用地比例达xx%。依托“蓝绿交织、九湖链城”公园城市形态格局，突出“三生融合”导向，规划布局“双轴、双核、五片”产城融合功能组团，联动发展智能制造产业和检验检测高技术服务业，着力打造“绿园嵌城、两业互动、宜业宜居”的绿色生态智造新城。

（四）创新营城模式，片区开发逻辑基础初步建立。坚持规划先行，科学划定x大片区首开区范围，完成智能制造生态城、龙马湖CAZ、沱江活力湾区和智慧科创城x个片区设计方案公示，正加快深化各片区起步区城市设计。遵循商业化营城逻辑，由片区公司承担公基建、征地拆迁、产业扶持、城市运维等一级开发全部投入，片区产生的土地出让、政府税收、城市运维等全部收入进入共享资金池，片区公司按照投资内部收益率x%进行分享，剩余部分归新区管委会，目前已完成智能制造生态城、龙马湖CAZ、沱江活力湾区资金平衡测算及公开招商方案编制。强化重点项目示范引领，智造C立方等高品质科创空间加快建设，龙马大道南段、鸿永路等x个基础设施项目开工建设，各片区吸引力、承载力稳步提升。

（五）强化综合保障，新城投资环境持续优化提升。强化项目用地保障，分批次启动xx余个重大项目供地工作，预计截至xx月底，xxxx年完成总面积约xxx亩共xx宗项目用地出让。建立园区企业困难问题清单管理制度，积极帮助汇宇生物、航天模具等企业解决生产经营困难问题xx余个，企业满意度、归属感不断提升。全面推行安全生产、环境保护“包保”责任制，全覆盖开展xxx家管理企业和xx个在建工地排险除患、污染防止集中整治，建立“一企一册”风险防范档案，有效确保企业、工地生产安全、环保达标。

二、工作打算

xxxx年，简州新城将认真贯彻落实新区党工委管委会关于推动重大项目尽快呈现的部署要求，聚焦项目攻坚奋进工作主题，主动作为、奋力攻坚智能制造项目招引和城市公建配套建设，扎实抓好兴产业、强基础、优管理三项重点工作任务，全面提升产业发展水平和城市建设品质，努力推动新城建设再上新台阶。力争全年实施重大项目xx个，完成固定资产投资xxx亿元，其中完成工业投资xx亿元。

今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人

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