计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用分析

计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用分析

李帅

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摘要：随着数据处理速率、网络信息传输技术的飞速化提升，计算机通信技术以及电子信息技术均得到了蓬勃发展，而立足于该项技术之上的人工智能技术水平稳步提升。人工智能技术在信息领域也具有一定的反向推动作用，其主要依托于电子信息技术以及计算机通信技术实现对信息数据的采集以及出来，并顺利完成相应的工作指令，而这也充分展现了信息技术、人工智能之间存在直接关联。本文主要分析计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用。

关键词：计算机通信技术；电子信息技术；人工智能；领域；实践应用；分析

引言

在网络信息时代，科学技术水平飞速提升，人工智能领域极大地推动了网络技术的发展，而对于电子信息技术来讲，其是人工智能技术飞速发展过程中的重要基石，而对于计算机通信技术来讲，其是人工智能技术飞速发展过程中的重要驱动力，人工智能主要是通过电子通信技术、电子信息技术实现信息数据的收集以及整理，然后通过人工智能平台实现数据的传输，同时根据数据结果，基于云算法构建合理化、科学化的矩阵模型，然后在此基础之上对数据的参数、权重等进行剖析，最后把所求出的信息数据直接应用于人工智能领域。

1、计算机通信技术与电子信息技术概述

在人工智能领域，计算机通信技术主要发挥着基础性作用，由于其具备多层网络架构，内部含有线性信息以及非线性信息，所以在人工智能技术开发方面得到了极为广泛的应用，例如语音识别、视觉图像采集等，特别是对一些容量相对较大的数据、复杂数据进行处理的过程之中，可以通过计算机通信技术进行快速化识别以及分析，通过该种方式提升运算速度。对于人工智能技术来讲，其是以计算机通信技术为基础而快速发展，利用计算机通信技术实现数据标记、信息处理等功能，基于神经网络学习、数据传播训练等构建科学化以及合理化的人工智能数据处理模型，所以计算机通信技术为人工智能技术的深度学习提供了重要保障。电子信息技术根据互联网时代的飞速化分为两大部分，其一是电子科学、其二是信息技术，电子科学以及信息技术均是将计算机硬件作为重要基础，然后在此基础之上利用计算机硬件的之间的完美配合实现信息数据的传输。在现代化发展环境之下，电子信息技术也被广泛应用于云计算、智能化等方面，电子信息数据处理中心可以在云端实现对信息数据的快速化处理以及分析。在计算机通信技术的大力支持之下，网络云计算结果可以实现实时传输的目的，提高人工智能在深度学习、能力提升方面的能力，保证人工智能技术可以在多个领域得到广泛化应用。

2、人工智能的概述

人工智能发展经历三个阶段。第一阶段是模拟性思维能力，该阶段主要是对信息和数据的收集处理，主要是对人类各种逻辑思维之后产生的行为方式进行模拟，这种模拟过程在人工智能的主要应用是机器学习以及人机交互。第二个阶段是对人类大脑结构的模拟，该阶段主要以神经构成细胞学说为理论基础，通过人工智能来模拟神经网络，使人工智能具备了基本的人类大脑思维能力，这个阶段典型的应用为感知模拟。第三个阶段是模拟人类行为的能力，该阶段主要实现人类感知周围环境所产生的行为模式和学习方法的模拟，主要研究对象是人工智能对周边环境的适应能力，生物智能算法是这个阶段的主要应用范围。人工智能的三个发展阶段从模仿人类的思维到具备人类的大脑结构，再到感知周围能力的适应性，实现了人工智能的自我学习和进化能力，是人工智能的发展方向。对人工智能进行准确的描述还应包括3个基本特征。一是跨媒体感知计算能力，人工智能应当包含针对不同媒体进行信息收集的能力。二是大数据计算，通过计算机所形成的强大的数据存储和计算能力，加上传输效率和数量极大提升的网络传输能力，使得云计算成为了可能并对人工智能提供了较大的帮助。三是自主性学习能力，人工智能通过对人类各种行为的学习，使其具备了自身学习和思考的能力，通过一系列的算法来对需要解决的问题进行分析并提出解决方案。

3、人工智能在工业生产领域中的应用分析

3.1人工智能图像识别

图像识别技术是人工智能系统的一个重要分支，它涉及计算机处理、分析和理解图像的技术，用于识别不同模式下的不同目标和对象。该技术模仿人体图像识别过程，提取图像特征，综合检测信息，最终形成一个完整的分层检测信息感知图像，以显示检测目标。人工智能图像识别的具体流程是:信息采集预处理特征选择培训过程(分类设计、分类决策)。根据流程图，智能检测系统首先采集和处理图像信息，然后提取图像信息中的特征，对这些特征进行深入分析。最后，结合分类器设计模块中的相应规则进行评估，同时对特征信息做出决策，使其更好地显示检测对象。当前，人工智能图像识别技术广泛应用于许多领域，包括人脸识别和车牌识别，这些技术应用最为广泛，与生命密切相关。人脸识别首先收集人脸图像信息并对其进行预处理，以提取图像特征。最后，通过匹配和识别保留的图像信息，可以验证检测到的面孔是否是数据库中的合适面孔。目前这项技术比较成熟，故障率很低。它在移动支付应用程序和社区安全领域取得了良好的应用效果。车牌识别直接对车牌图像进行预处理，将图像单位分为规范化和细节处理。然后根据特征信息提取车牌图像中的字符，最后完成检测过程。

3.2人工智能领域中计算机通信技术的实现

在计算机的不断发展中，大数据的汇总是计算机发展促进人工智能形成的结果。数据统计和数据搜索可以促进在许多领域和行业中使用人工智能。今后，人工智能的应用更多的是关于神经网络的设置。根据相关研究，情感也是人工神经智能系统开发过程中不脱离智力的一部分。它可能导致计算机在未来人工智能的发展中具有情感能力。21世纪的今天，人工智能面临着广泛的发展平台。因此，在今后设计和使用人工智能时，可以更好地为人们服务，利用人工智能使许多领域的生活更加舒适。人工智能技术可以从正向调整和数学统计方面研究数据集中的数据。对于计算机通信系统中给定的采样点，使用相应的拟合曲线表示采样点与独立变量之间的关系。同时，在人工智能深度学习过程中标记的采样点不仅是(x，y)点，而且是矢量矩阵构成的任何其他点。这些点可以形成复杂的多层神经网络，能够自动优化传输数据库的流量大小。

3.3人工智能当中电子信息技术的应用

电子信息技术包括硬件和软件两个方面。关于硬件，我们可以看到高度集成电路的发展，这使得人工智能组件的准确性和集成性得到了提高。随着嵌入式芯片的不断发展，智能机器人的处理器水平已从传统的20nm依次转变为当前的7nm，从而使人工智能计算核心硬件取得了良好的进步，并为人工数据的快速开发提供了相应的支持。从软件角度看，智能信息控制系统的出现使工业生产逐步实现了自动化控制的目标，提高了电气工程自动化程度，提高了电气工程设备的效率。

结束语

总而言之，在人工智能技术水平快速化发展的时代环境之下，社会在计算机通信技术以及电子信息技术方面的需求也渐渐提高，极大地促进了人工智能技术的发展。目前在社会上多个领域均应用了计算机通信技术以及电子信息技术，并且展现出了较为突出的应用效果，在人工智能技术飞速发展的时代环境之下，将极大促进社会发展与时代进步，把计算机通信技术与电子信息技术应用于人工智能领域之中将会为人们的生活带来极大的便利，切实提高人类的生活质量。

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