论文人工智能在中小学教学管理中的应用有哪些现象

论文人工智能在中小学教学管理中的应用有哪些现象

人工智能应用于少儿英语教育领域又要迈过哪几道坎？AI教育未来走向何方？商业财经频道容众财经《真财实料》栏目邀请葡萄智学创始人茹立云先生与讯飞投资副总裁俞越女士，带来一场关于AI落地教育的思辨。

但是如何做到大批量的个性化，这里面有很难很难跨越的点。在AI层面，实现精准化的匹配，需要数据标注。具体表现为，一方面是用户的能力项的定义需要明确，另一方面是解决方案需要足够精准。可以把能力项和解决方案都定义为数据，并进行标注，那这数据到底如何细分和标注，才能让机器进行有效的深度学习，这是很难的一个点。举个例子，淘宝卖家培训，卖家的流量获取能力弱，但是影响流量的指标项就很多，列出来包括标题优化，主图点击，销量递增，下架时间等。而另外，给用户推荐的内容又必须围绕精准的能力项进行匹配，这样效率才能更高。比如需要如何做主图优化，如何做标题优化，如何做销量递增，如何设置下架时间。否则，根本就无法匹配出来。而这对于现有的内容体系是需要进行重新的构造并进行数据标注。这将是一个很大很大的工程。匹配也是很难的一个点，里面的维度就更多了，比如同样的知识点薄弱，学习时间是6个月和3个月的推荐维度是不一样的，还有提升的难易程度等等，一些列复杂因素，需要不断的调优。

目前，人工智能发展还处于初级阶段。自然语言处理(NLP)和自然语言理解，特别是语音转文字技术、图像处理技术是当前人工智能AI企业研发的重点产品，而教育系统对智能教学助理、助学机器人和语言技术产品的需求日益增多。就AI自动批阅系统来讲，是近年来出现的比较好的一款智慧教育产品。从功能上来讲AI自动批阅系统主要有以下功能：自动批阅AI自动批阅：试卷答案自动定位、自动识别、自动判决、自动切分人工批阅题誊分系统：自动算分，自动成绩单下发，自动考试分析报告支持原卷打印批阅痕迹，完全贴合老师学生考试习惯题库卷库系统库：海量题库，自动排重校本库：每个学校私有我的库：每个老师私有平台组卷：多种模式选题组卷考情分析考试分析：多维度考试分析，可定制学情分析：每个学生个性化分析，因材施教易错题：定位薄弱知识点，精准施教易错题错题本、易错题自动归集易错题：定位薄弱知识点，精准施教，事半功倍微课共享教学：校内名师、精品课、重点知识点共享重点内容回顾：学生课后巩固课堂要点，上课内容带回家作业在线布置作业，自动推送可在线批改，在线订正口算、背诵、默写等自动批改打分老师可语音留言批改意见人工智能环境下的未来教师必须熟悉人工智能带来的教育变革，熟悉大数据分析技术、语音技术、图像技术、虚拟技术，熟悉各种教育平台和APP终端的使用。同时，人工智能也引发教育评价体系的不断变革。翌学AI自动批阅系统在智慧教育上努力迈出了第一步。

1、课堂监控分析2、学习时间分析3、睡眠质量分析4、运动路径分析

论文人工智能在中小学教学管理中的应用有哪些

人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。

机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统……这些听起来“高大上”的科技名词，真的要进入中小学课堂了。近期，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出应实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育。建设和完善人工智能科普基础设施，支持开展人工智能竞赛，鼓励进行形式多样的人工智能科普创作。

目前，人工智能发展还处于初级阶段。自然语言处理(NLP)和自然语言理解，特别是语音转文字技术、图像处理技术是当前人工智能AI企业研发的重点产品，而教育系统对智能教学助理、助学机器人和语言技术产品的需求日益增多。就AI自动批阅系统来讲，是近年来出现的比较好的一款智慧教育产品。从功能上来讲AI自动批阅系统主要有以下功能：自动批阅AI自动批阅：试卷答案自动定位、自动识别、自动判决、自动切分人工批阅题誊分系统：自动算分，自动成绩单下发，自动考试分析报告支持原卷打印批阅痕迹，完全贴合老师学生考试习惯题库卷库系统库：海量题库，自动排重校本库：每个学校私有我的库：每个老师私有平台组卷：多种模式选题组卷考情分析考试分析：多维度考试分析，可定制学情分析：每个学生个性化分析，因材施教易错题：定位薄弱知识点，精准施教易错题错题本、易错题自动归集易错题：定位薄弱知识点，精准施教，事半功倍微课共享教学：校内名师、精品课、重点知识点共享重点内容回顾：学生课后巩固课堂要点，上课内容带回家作业在线布置作业，自动推送可在线批改，在线订正口算、背诵、默写等自动批改打分老师可语音留言批改意见人工智能环境下的未来教师必须熟悉人工智能带来的教育变革，熟悉大数据分析技术、语音技术、图像技术、虚拟技术，熟悉各种教育平台和APP终端的使用。同时，人工智能也引发教育评价体系的不断变革。翌学AI自动批阅系统在智慧教育上努力迈出了第一步。

人工智能即是大赛文件要求热点，也是当下行业热点 ，很多教师在教学活动中融入了人工智能测评的环节，比如语文，英语等的发音评价，但是体育专业的老师应用于专业训练的信息化技术目前比较少见

论文人工智能在中小学教学管理中的应用现状

随着物联网、大数据等技术不断完善，智慧化教育的优势凸显出来。尤其是在今年特殊情况下学生分批次返校，对校园内人员甚至环境精细化管理变得尤为必要。智慧校园运维是一个发展趋势，时代所向。管理与可视化技术的结合组建成新的智慧管理模式。回归以人为本的目的，让管理更轻松，使教育更简单。借助科技进步，均衡化、多元化、人性化的教育模式未来可期。教育信息技术契合学校日常需求，才能长久留存随着智慧教室设备和信息系统越来越多，信息技术与教学活动的融合程度也越来越深。但是根据中国教育信息网针对智慧教室的近一千名用户进行调研得出的数据发现，目前的智慧教室运维中存在颇多的问题。智慧教室运维机制不完善。主要体现在教室分散式管理，数据无法共享进行统一调配。操作细节标准不同，掺杂着大量的主观性。运维人员能力不足。缺乏相关经验和统一指挥。无法及时处理智慧教室故障。智慧教室运维方式滞后。没有支持教室运行的相关平台，仍以人工管理为主，被动式地应对各类故障，造成本末倒置的局面。那么如何让教室运维做到真正的智慧，还需靠自然大数据采集，形成3D可视化的管理系统，将内容呈现（Showing）、环境管理（Manageable）、资源获取（Accessible）、及时互动（Real-time Interactive）、情境感知（Testing）五个维度（SMART）互联共通起来，把传统教室变为无边界的未来教室，让教学提升到另一个维度。图扑软件对目前状况做出评价"改变教育就要从改变教师开始，改变教师则需要从改变教室开始"。改变教室运维，从建立3D可视化入手通过实时、智能化的大数据采集与分析，为管理者提供覆盖教学管理、教师使用、能耗管理、设备管理、预警管理等全方位的数据可视化呈现，同时评估老师、学生的行为特点和资源使用，在数据分析的基础上更加有"人情味"，让管理更为人性化。基于物联网技术建立的智慧教室可视化管理提高了智慧教室运维的效率。立足轻量，化繁为简通过大数据构成直观的3D画面，拥有最直接的视觉体验。让97%的教师可以不用通过专业培训就能自如的使用智慧教室（就像使用手机一样），告别臃肿的操作系统，让教师可以在不同时间不同地点进行管理。什么是轻量可视化可以参考一下 hightopo ，跨平台实现图形展示和交互体验，想必会给智慧教室运维带来优秀的操作体验。信息化有助改善教育效率智慧教室信息化，将管理变得简单，扫清师生们的后顾之忧，在处理琐事的方面上节省大量时间与精力，让教育回归传道授业解惑本身。同样，网络的介入，实现了优质教育资源的跨空间共享，打破了教育资源的不平衡的局面，推动搭建个性化和数字化的教育环境，改变教育模式。届时， hightopo 也将为智慧校园建设提供强劲的技术力量。资料扩展图扑软件(hightopo)，专业提供2D和3D可视化所需的一切。更多资料图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

人工智能有可能会取代人民教师，因为他们懂的知识比较多，且情绪不会受孩子的影响

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

人工智能会给教育带来什么？中国在很长一段时间都需要中国式的教育，不会因为人工智能发展而被取代。1现在的人工智能在教育的应用只是在沿海发达地区，中西部贫穷落后地区，知识的推广需要中国传统填鸭式教育。2基础教育是个体进一步发展的基础，其中所涉及的传统文化，不会因为技术的发展失去其传承价值。似乎人工智能冲击的更多是中国高等教育和职业教育，而不是中国教育。3人工智能的发展无法取代人类的自身的发展。4人工智能越发展越需要掌握更多的人工智能知识才能运用好人工智能。所以中国注重只是的教育在这方面应该也有它的价值。这里有篇文章我觉得写的很好%7B%22nid%22%3A%22news_9674291157046947079%22%2C%22sourceFrom%22%3A%22bjh%22%7D大家可以读一读

论文人工智能在中小学教学管理中的应用有哪些案例

人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。

1、课堂监控分析2、学习时间分析3、睡眠质量分析4、运动路径分析

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

人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：　计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。　　机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。　　自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。　　机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。　　生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

论文人工智能在中小学教学管理中的应用有哪些方面

人工智能在未来教育教学中有很大的应用作用，他可以作为一个百科全书作用，在课堂上也可以实时监测学生的学习情况。

人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。

但是如何做到大批量的个性化，这里面有很难很难跨越的点。在AI层面，实现精准化的匹配，需要数据标注。具体表现为，一方面是用户的能力项的定义需要明确，另一方面是解决方案需要足够精准。可以把能力项和解决方案都定义为数据，并进行标注，那这数据到底如何细分和标注，才能让机器进行有效的深度学习，这是很难的一个点。举个例子，淘宝卖家培训，卖家的流量获取能力弱，但是影响流量的指标项就很多，列出来包括标题优化，主图点击，销量递增，下架时间等。而另外，给用户推荐的内容又必须围绕精准的能力项进行匹配，这样效率才能更高。比如需要如何做主图优化，如何做标题优化，如何做销量递增，如何设置下架时间。否则，根本就无法匹配出来。而这对于现有的内容体系是需要进行重新的构造并进行数据标注。这将是一个很大很大的工程。匹配也是很难的一个点，里面的维度就更多了，比如同样的知识点薄弱，学习时间是6个月和3个月的推荐维度是不一样的，还有提升的难易程度等等，一些列复杂因素，需要不断的调优。

人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：　计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。　　机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。　　自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。　　机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。　　生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。