人工智能在工业上的应用论文题目有哪些

人工智能在工业上的应用论文题目有哪些

不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。

人工智能在工业上的应用论文题目

人工智能在工业领域上的应用非常多，比如自动驾驶汽车所需的高效、可靠的数据整合都需要人工智能来实现。 人工智也可以用在工业领域的很多方面，像是RS PRO关注的MRO行业，目前正在致力于推动工厂预测性维护的发展。人工智能可以深化人机交互，实现质量测量检测自动化，提高生产力。

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先给你点资料看看，写论文还是要自己动脑筋的！激光加工技术是利用激光束与物质相互作用的特性对材料(包括金属与非金属)进行切割、焊接、表面处理、打孔、微加工以及做为光源，识别物体等的一门技术，传统应用最大的领域为激光加工技术。激光技术是涉及到光、机、电、材料及检测等多门学科的一门综合技术，传统上看，它的研究范围一般可分为：　　激光加工系统。包括激光器、导光系统、加工机床、控制系统及检测系统。　　激光加工工艺。包括切割、焊接、表面处理、打孔、打标、划线、微调等各种加工工艺。　　激光焊接：汽车车身厚薄板、汽车零件、锂电池、心脏起搏器、密封继电器等密封器件以及各种不允许焊接污染和变形的器件。目前使用的激光器有YAG激光器，CO2激光器和半导体泵浦激光器。　　激光切割：汽车行业、计算机、电气机壳、木刀模业、各种金属零件和特殊材料的切割、圆形锯片、压克力、弹簧垫片、2mm以下的电子机件用铜板、一些金属网板、钢管、镀锡铁板、镀亚铅钢板、磷青铜、电木板、薄铝合金、石英玻璃、硅橡胶、1mm以下氧化铝陶瓷片、航天工业使用的钛合金等等。使用激光器有YAG激光器和CO2激光器。 　　激光打标：在各种材料和几乎所有行业均得到广泛应用，目前使用的激光器有YAG激光器、CO2激光器和半导体泵浦激光器。　　激光打孔：激光打孔主要应用在航空航天、汽车制造、电子仪表、化工等行业。激光打孔的迅速发展，主要体现在打孔用YAG激光器的平均输出功率已由5年前的400w提高到了800w至1000w。国内目前比较成熟的激光打孔的应用是在人造金刚石和天然金刚石拉丝模的生产及钟表和仪表的宝石轴承、飞机叶片、多层印刷线路板等行业的生产中。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主，也有一些准分子激光器、同位素激光器和半导体泵浦激光器。　　激光热处理：在汽车工业中应用广泛，如缸套、曲轴、活塞环、换向器、齿轮等零部件的热处理，同时在航空航天、机床行业和其它机械行业也应用广泛。我国的激光热处理应用远比国外广泛得多。目前使用的激光器多以YAG激光器，CO2激光器为主。　　激光快速成型：将激光加工技术和计算机数控技术及柔性制造技术相结合而形成。多用于模具和模型行业。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主。　　激光涂敷：在航空航天、模具及机电行业应用广泛。目前使用的激光器多以大功率YAG激光器、CO2激光器为主。

应该是比较多的吧，像楼上所说的自动驾驶就是现在应用研究比较广泛的一个领域了。除此之外，人工智能在其他领域的应用也是比较广的，田蜜智能电话机器人就是利用语音识别技术发展起来的人工智能系统，它能够很好的帮助企业去代替基础的电销客服岗位，为企业带来更多的盈利空间。

人工智能在医学上的应用论文题目有哪些

网页链接在制药公司中使用人工智能（AI）可以帮助提供更好的诊断，开发更高质量的药物以及改善患者的医疗程序。制药行业是医疗保健行业不可或缺的一部分。但是，该行业的增长在最近几年中有所放缓。许多行业专家认为，制药市场已经达到饱和阶段。但是，技术的创新任然给该领域带来了更多的希望。

精准医学是组学大数据跟临床医学的结合 精准医学有可能改变医疗健康的基本概念精准医学我觉得至少要具备两个条件，第一个，要具备组学大数据的基础，我们知道，精准医学就是把组大数据用到临床当中来，所以第一个你要获取组学大数据，那么也就是获取基因组，蛋白组、转入组、代谢组等等这些组学数据，这些数据本身是没有用的， 第二步就是组学数据的挖掘，挖掘的话就会用到大数据分析的理论方法，包括刚才张钹院士讲的人工智能的方法，深度学习的方法等等，以知识为基础的方法用来挖掘这些组学，以获得在分子水平上跟疾病相关的知识。中科智谷联手复旦大学，正在建立智慧医疗中心，为精准医学领域做出贡献。

人工智能在智能家居的应用论文题目有哪些

未来，人工智能只有你想象不到的，所有新事物的可能性都是非常大的，所以我们不必惊讶。你不知道，我们每天接到的一些推销电话，有多少是AI呼叫的。你以为对面给你打电话的是一个甜美的小姐姐，其实是算法和模型。前一段时间杨幂换脸朱茵的视频成为热点，但是这并不是个例。在国外不可言说的视频网站上，什么刘亦菲，杨幂，佟丽娅都被换脸换成了不可描述的视频里面，那个活色生香的场景，你想象一下都觉得可怕。

1．智能机器人 智能机器人是一种具有感知能力、思维能力和行为能力的新一代机器人。这种机器人能够主动适应外界环境变化，并能够通过学习丰富自己的知识，提高自己的工作能力。目前，已研制出了肢体和行为功能灵活，能根据思维机构的命令完成许多复杂操作，能回答各种复杂问题的机器人。2．智能网络 智能网络方面的两个重要研究内容分别是智能搜索引擎和智能网格。智能搜索引擎是一种能够为用户提供相关度排序、角色登记、兴趣识别、内容的语义理解、智能化信息过滤和推送等人性化服务的搜索引擎。智能网格是一种与物理结构和物理分布无关的网络环境，它能够实现各种资源的充分共享，能够为不同用户提供个性化的网络服务。可以形象地把智能网格比喻为一个超级大脑，其中的各种计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等都像大脑的神经元细胞一样能够相互作用、传导和传递，实现资源的共享、融合和新生。3．智能检索 智能检索是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需要的信息或知识。随着科学技术的迅速发展和信息手段的快速提升，在各种数据库，尤其是因特网上存放着大量的、甚至是海量的信息或知识。面对这种信息海洋，如果还用传统的人工方式进行检索，已经很不现实。因此，迫切需要相应的智能检索技术和智能检索系统来帮助人们快速、准确、有效地完成检索工作。4．智能游戏 游戏是一种娱乐活动。游戏技术与计算机技术结合产生了“计算机游戏”或“视频游戏”，与网络技术结合产生了“网络游戏”，与人工智能技术结合产生了智能游戏

软件和硬件进行升级，通过互联网将信息注入，为产品提供人工智能算法，促成新一代产品的智能升级。如谷歌开发出的专用于大规模机器学习的智能芯片TPU，腾讯AI对外提供计算机视觉AI能力的开放平台均是如此。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能在工业上的应用论文目录

前言第1章 绪论1 人工智能概况2 人工智能的学科范畴3 人工智能的研究领域4 人工智能系统结构及特点习题第2章 知识及其表示方法1 知识表示技术2 状态空间表示表3 与或图表示法4 知识的逻辑表示法5 产生式表示法6 语义网络表示法7 框架表示法8 Petri网知识表示表习题第3章 智能求解及其搜索策略1 搜索系统的组成2 问题表示及求解方法3 基本推理技术4 搜索策略的效率5 基本搜索策略6 启发式搜索策略7 基于规划的启发式搜索原理习题第4章 专家系统第5章 知识学习第6章 遗传算法第7章 人工智能系统应用参考文献……

位于杭州下沙的中策橡胶是目前国内最大的轮胎制造企业。国内轮胎制造企业的生产质量和世界领先的企业仍有一定差距。这些差距归根于生产的各个细小环节。不同胶源产地、加工厂、批次等数千个复杂因子都会间接或直接影响成胶质量。尽管多变量分析是一个很成熟的统计学问题，但把这些方法落地到实际的工厂数据应用还要面临诸多挑战。例如，统计学方法中的假设在现实当中很难成立。完美的理论真正落地产生效果仍然需要对理论和现实问题的准确把握和应用。阿里云的数据科学家通过对数据的科学探索，准确定位问题，并选用合适的方法进行建模分析。排除掉数据分析中经常出现的伪现象，找到和成胶质量最相关的因素。评价成胶质量的门尼值在算法模型的指导下比相比之前得到了有效的控制。最终，混炼胶平均合格率得到了3%-5%的提升。

人工智能这个帽子太大，个人更喜欢“数据科学”这种提法。相比紧跟技术前沿的互联网、金融、自动驾驶之类的领域，传统制造业要逼格要低很多，可能更关注于寻找实际问题的具体解决方案而不是如何应用更先进的技术。打个不恰当的比方，对于制造业来说，是为一颗钉子寻找更合适而不是更强大的锤子。

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