人工智能在决策的应用论文 求计算机毕业论文人工智能技术在财务管理中的应用
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一、人工智能提出者
1、人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是指计算机像人一样拥有智能能力,是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科,可以代替人类实现识别、认知,分析和决策等多种功能。如当你说一句话时,机器能够识别成文字,并理解你话的意思,进行分析和对话等。
2、人工智能的起源:人工智能在五六十年代时正式提出,1950年,一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起,建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是,同样是在1950年,被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想:如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。而就在这一年,图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
二、人工智能用到的逻辑可分为哪两大类
1、人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。一类是经典命题逻辑和一阶渭词逻辑,其特点是任何一个命题的真值或者为“真”,或者为“假”,二者必居其一。
2、因为它只有两个真值,因此又称为二值逻辑。另一类是泛指除经典逻辑外的那些逻辑,主要包括三值逻辑、多值逻辑、模糊逻辑、模态逻辑及时态逻辑等,统称为非经典逻辑。
3、在非经典逻辑中,又可分为两种情况,一种是与经典逻辑平行的逻辑,如多值逻辑、模糊逻辑等,它们使用的语言与经典逻辑基本相同,主要区别是经典逻辑中的一些定理在这种非经典逻辑中不再成立,而且增加了一些新的概念和定理。另一种是对经典逻辑的扩充,如模态逻辑、时态逻辑等。
三、人是决策人是谁提出的
决策人假设是西蒙在一系列有关决策理论的论文和著作中,构造了决策人假设。要点包括:理性是有限的;寻求满意解;组织是一个“诱因和贡献”平衡系统。决策人假设的核心是设想把上至最高领导下至操作者的所有人都看成自主决策后采取相应行动的主体。
四、求计算机毕业论文人工智能技术在财务管理中的应用
1、财务管理专家系统是财务管理知识、经验和技能的程序系统,用来求解财务领域内的各种问题。具体地说,财务管理专家系统主要用来代替财务管理专家作复杂财务管理过程描述、诊断、分析、验证,作为结合技术、理念和财务管理环境而作出最终决策的依据。财务管理专家系统的思路是把复杂财务问题分解成一些比较容易的子问题,再通过搜索和问题归结实现求解。
2、智能财务管理的专家系统是智能化的专家系统,智能财务管理的专家系统按财务管理内容可分为筹资管理专家系统(含资金管理)、投资管理专家系统、营运管理专家系统(含风险管理、危机管理)和分配管理专家系统。上述每个系统又可嵌入财务规划与预测子系统、财务决策子系统、财务预算子系统、财务控制子系统和财务分析子系统。
3、通过系统的整合,使财务管理专家系统的功能发挥得淋漓尽致,财务预测更准确,财务决策更科学,财务预算将更贴近实际,财务控制更到位,财务分析更透彻,财务管理更全面,即时全面管理轻松在握。
4、在上述智能化的财务规划与预测系统、财务决策系统、财务预算系统、财务控制系统和财务分析系统中,财务决策系统处于中心地位,其他系统对财务决策系统起到支持作用,我们把它们集成起来统称智能财务决策支持系统。www.hdfinf.com医疗分类信息运用智能财务决策支持系统,可以开展内部控制评估、资产配置评估,通过分析投资时间、贸易活动、套期保值策略可优化投资方案,等等。
5、智能机器人超越人类的划时代发明为AI技术的发展描绘了宏远的蓝图,AI技术在财务管理中的应用已日渐成熟。相信在不久的将来,智能机器人财务管理将大行其道,依靠智能财务管理专家系统,必将大大提高财务管理的效率、效果和效益,即时化、人性化和智能化必将成为未来财务管理专家系统的主要特征。到那时,智能财务管理专家—容貌逼真的人型直立智能机器人将任劳任怨地帮助人们打理纷繁复杂的财务管理事务,而财务管理人员则从风云变幻的商业环境中脱身出来。从财务主体发展战略的高度,遵循以人为本的理念,开展财务科学管理,促使财务主体可持续发展,实现利益相关者价值组合最大化。
五、机器人科技论文一千字
1、机器人科技论文题目:人工智能在机器人领域的应用研究
2、随着科技的不断发展,人工智能(AI)已经广泛应用于各个领域,其中最为突出的就是机器人领域。现代机器人技术已经不再仅仅是传统意义上的机械装置,而是结合了传感器、控制器、执行器等高科技设备的智能系统。本文旨在探讨人工智能在机器人领域的应用,并展望未来的发展趋势。
3、二、人工智能在机器人领域的应用
4、机器学习:机器学习是一种通过让机器从数据中学习规律和模式,从而完成特定任务的方法。在机器人领域,机器学习技术可以应用于路径规划、物体识别、语音识别等领域,提高机器人的自主性和适应性。
5、深度学习:深度学习是机器学习的一种分支,其通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程。在机器人领域,深度学习技术可以应用于视觉导航、自然语言处理等领域,使机器人能够更好地理解和感知周围环境。
6、强化学习:强化学习是一种通过让机器人在模拟环境中进行试错学习,从而找到最优策略的方法。在机器人领域,强化学习技术可以应用于控制机器人行为和决策,提高机器人的适应性和自主性。
7、随着人工智能技术的不断发展,机器人领域也将迎来更多的创新和发展。未来机器人将更加智能化,具备更强的感知和决策能力,能够更好地适应复杂环境。同时,机器人也将更加人性化,与人类进行更紧密的合作和互动。此外,机器人还将应用于更多的领域,如医疗、农业、服务业等,为人类带来更多的便利和服务。
8、人工智能在机器人领域的应用已经取得了显著的成果,未来随着技术的不断发展,机器人将更加智能化和人性化。我们应该积极探索和应用新技术,推动机器人技术的发展,为人类带来更多的便利和服务。
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