导读：很多朋友问到关于人工智能方案怎么写的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
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人工智能课程报告
摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。
概述
自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。
人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。
学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的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。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐
人工智能学习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。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。
计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。
图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。
人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。
人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：
(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。
(b)利用知识解决问题的推理机。
大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。
80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。
在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。
首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。
其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。
由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。
我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。
综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。
二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势
目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。
神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。
最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。
人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。
人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。
学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。
机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。
指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。
归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。
类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。
基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。
增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。
使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。
人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能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。
由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。
结束语
许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。
本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。
参考文献
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[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年
人工智能基本研究思路是什么?
我个人的思路为：
1、将全部单一文化中的名词及含义分层分类。例如，将汉语文化的名词及含义分层分类。
2、再次分层分类另外一至两种文化。例如英文。
3、将两种文化做对比。找出共同的基本名义。
例如，颜色形状与声音，是不同人种及文化之间共同处。
4、搞清人类整体的含义层级结构之间的关系及原理。绘制《人类文明名义关系总表》。
其作用类似《化学元素周期表》。表内所有的名义及关系结构工整庄严，一目了然。
5、搞清逻辑演义原理。教科书上流行的逻辑原理，很肤浅。
不能满足人工智能事业的需求。必须深化细化。编写《逻辑演义原理》
6、编写《编码方案》。也就是编写一门人机通用的程序语言。
7、全部名义内容数码化。以上几条都搞完以后，数码化并不难。只是很费时间。
编写《数码总塔》(人类文明结构的数码总模型会呈现出一种塔式结构，故以此命名)。
8、编写操作系统及各种必要的算法。其实也不是在编写创造一个操作系统。而是发现那个本来就被人机共同遵循的操作系统——逻辑系统，找到系统中不同位置上的输入输出运行方案而已。
9、对现有硬件结构进行必要的改造。例如中央处理器、摄像头感光电路等硬件几乎都需要相应修改。
10、运行调试。
关于智慧交通方案怎么写？
随着经济和社会发展迅速，城市规模不继扩大，城市化进程的不断加快，城市人口迅速增长，并随着居民生活水平的不断提高，而现在很多人群都向往大城市，不仅是因为城市的繁华，更主要还是城市交通发达，现如今，很多城市都面临着停车难问题。而智慧交通是将先进的信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术等有效地综合运用于整个交通运输管理体系，从而建立起一种大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。目前我们正在考察迪蒙智慧交通解决方案，他们的应用案例很多，经验丰富，其智慧交通的功能：1、停车收费功能。收费管理人员只要对POS机进行简单的操作就能实现自动计时、计费、交易等收费服务，并将数据实时传输到后台。支持多种支付方式，包括武汉通，银联磁条卡/接触式IC卡/非接触式IC卡，手机支付等，同时支持现金支付。2、监督管理功能。系统可以对停车收费的设备进行管理，对收费人员进行考勤，对收费数据、泊位实时空闲、道路泊位利用率等进行分析。能清晰打印停车定价记时凭条及收费凭条。对逃逸停车收费的车辆有积极有限的监管机制，支持逃逸处理和逃逸补缴。3、财务结算功能。系统通过武汉通、银行、或支付公司等电子财务结算平台，实现收费管理人员的电子交款和实时对账，免去人工交款对账的麻烦。4、社会服务功能。系统产生的实时停车信息，可根据社会需求为公众提供综合停车诱导等服务功能。
在智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、GPS定位信息等每天产生的数据量十分可观，需要进一步规范完善顶层设计和统筹水平，保护用户隐私和信息安全。
对人工智能在农业方面的愿景怎么写
1、人工智能和闭路电视可以使农民远程观察和监测家畜的食物摄入量和活动水平。实时健康监测可以快速解解决家畜受伤问题，并将受到感染的家畜和其他健康的家畜分开。农场主历都会雇佣大量季节性工人去收割作物和维持农场。在农业社会向城市社会过度的阶段，解决劳动力短缺问题的最佳方案是使用人工智能驱动的农业机器人。由于这些人工智能机器人拔除杂草和收割作物的速度比人类更快，他们可以协助农民处理多项工作。在人工智能的帮助下，未来将以更少的人力来满足世界的粮食需求。
人工智能Ai如何建立物业管理中的巡更系统、保洁登记、设备维护日志？
在物业管理中，会有很多的日志及设备管理相关的工作，比如巡更巡检日志、保洁日志、设备维护日志等。
这些日志的处理有个特点，就是经手人需要在不同的现场点或是在设备所在位置进行登记，因此很难像其它管理信息系统那样，在电脑前就能录入相关信息，如果说保洁人员做完后到管理处电脑前告知保洁任务完成倒还尚可接受，但巡更人员到处看了才跑到管理处电脑前签到，那显然有点不太合适。
所以这个现场点需要有一定的设备来让经手人登记，比如，在现场点配个电脑，每次需要登记时，在电脑上点一下即可，不过那样显然也不太合适，投入设备成本高，还要联网，配电，还要经常维护电脑本身，所以这样的投入太高了。
那么如何在现场点做信息的录入呢？传统的方式是一种登记表，由管理人员制做一种纸质登记表，经手人到现场点后，按要求检查，将检查情况手写在登记本上。后期由管理人员收集并更换新的登记表。这种登记表需要经手人手工填上写，自由方便，想怎么么登记会行，是最简单的信息收集手段。这种方案叫纸质登记表。
后来随着设备的发展，现场点的收集改为专用设备，就是在现场点布置一种设备，然后经手人手中再拿一个设备，经手人到达现场点，用设备对接，就是一种信息的签到，然后配合信息系统，可输入相关信息。这种方案是目前比较流行的方案，叫巡更设备方案。
现在用得越来越多的一种方案，是二维码方案，在现场点布置二维码，经手人用智能手机扫描，就可以实现信息的录入，还能拍摄现场情况提交。这种方法叫巡更二维码方案。
将来的方案将会是人工智能识别的，即在现场点安装智能设备，经手人经过时，看看智能设备就可以，智能设备自动识别经手人，自动记录相关情况，如果经手人发现异常，对着智能设备说出来就行，智能设备自动记录，传至后台。
每一种方案因其采用的方式不一样，操作也不一样，各有优缺点，要根据物业本身的规模与设备投入预算来选择合适的解决方案。但不管如何实现的，都是一种现场的信息采集，也只是一种工具。
这种信息的采集只能是一种事后的跟进，并无法正真对巡更检查的水平、保洁清洁的质量起到监管作用，重要的还是需要物业管理人员制定详细的计划，并依据执行情况进行具体的查验与校正，以及人员的相应管理，管理人员的参与才是提高物业管理服务质量的关键。
云可贴是一种二维码登记方案，它是一种贴纸，贴在现场点就可以扫描一键签到，无需特别设备，只需要智能手机就可轻易实现巡更系统和保洁登记系统、设备维护系统，这种自由度大，低成本的系统更加适合规模较小的物业。
人工智能时代如何做好职业规划?
1、注重计算机基础知识的学习
计算机作为工具已经渗透到人类工作、生活的各个角落，联合国早已将不懂电脑知识列为“文盲”范畴。随着人工智能迅速发展，作为助手，它能极大提高您的工作效率，减少您的工作误差。您可以不懂得原理，但至少要学习如何使用。举个简单例子：有家大型国企，原来工资表是写在纸上，现在是登进电脑。裁员时根据不同方案计算补偿金，原来一个方案要计算数日，还要反复校对;现在只要建立模型，输入数字，EXCEL表格立即能生成每位职工新的数据结果，而且只需校对公式，无需校对计算结果。未来，计算机知识，尤其是人工智能相关运用软件的学习务必重视，因为效率落后，不仅会被企业淘汰，还会被社会淘汰。
2、注重专业技能的技术含量和前景
越是要求涉及复杂社交关系，要求具备较强沟通能力、创意或复杂推理能力，或者要求在无指导环境下完成体力任务，越是难以被人工智能替代。因此，提高专业技术含量，是未来职业稳定和发展的重要途径。不过，在提高技术能力的同时，也要留意行业或职业的发展讯息，注重新知识的学习。一般产业升级并不意味着旧的完全淘汰。例如汽车代替马车，但毕竟都是在公路上行驶，因此车轮，车身等很多部件的制作标准还是一致的。所以旧产业职工只要能及时更新制造知识，依然能在新产业中找到安身之处。综上所述，即使找到一份满意又稳定的工作，也最好建立终身学习的习惯，莫等夕阳西下才追悔莫及。
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