各位老铁们好，相信很多人对人工智能在网络方面的应用都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能在网络方面的应用以及多媒体技术的应用领域有哪些的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

一、人工智能给信息化发展带来什么影响

1、简化数据准确：人工智能和分析项目都有一个共同点：对获得更多数据的欲望。为了处理和清理这些数据，以便它能够为这些分析和人工智能系统提供信息，这是一项巨大的工作——人工智能正在使这项工作变得更简单。

2、保护企业网络：网络攻击者和企业安全团队一直在博弈。许多工具使用机器学习技术来发现网络流量、电子邮件或用户活动中的异常。因此，即使网络攻击不同于人们以前见过的攻击，它们也能够确定何时发生网络攻击，并有可能阻止或减轻网络攻击。

3、处理极其复杂的文档：例如，企业可以向这些人工智能系统提供来自不同供应商的发票，所有这些供应商都具有不同的布局，并且人工智能可以确定发票的来源、付款金额、到期日期等。

4、了解对话中的自然语言：很多人也听说过聊天机器人（并且可能已与之互动），因此自然语言处理（NLP）功能似乎并不是什么新鲜事物。但是，供应商正在继续改善其自然语言处理（NLP）功能，并将其应用于允许企业改善其客户服务的新用例。

二、多媒体技术的应用领域有哪些

多媒体技术的应用进入人类生活的各个领域，如游戏、教育、档案、图书、娱乐、艺术、股票债券、金融交易、建筑设计、家庭、通讯等等。

1、能够完成在内容上相关联的多媒体信息的处理和传送，如声音、活动图像、文本、图形、动画等；

2、交互式工作，而不是简单的单向或双向传输；

3、网络联结，即各种媒体信息是通过网络传输的，而不是借助CD-ROM等存储载体来传递的。

三、人工智能给会计信息化发展带来什么影响

人工智能时代的来临，许多大中型企业都自行研发或外购了会计办公软件。首先，在企业设立时注册账套系统，并根据企业具体特点分别设置各部门、岗位人员的职责和权限，完善企业基础档案，建立业务子系统。

在企业日常业务发生时，再通过财务软件进行相应的凭证建立、发票的开具、差旅费报销等工作。财务人员只需点击相应系统，根据企业已发生的经济业务输入相应的数据和信息，即可“一条龙”式完成相应的会计工作。

这样，大大节省了会计工作者进行常规化、琐碎的工作时间，提升其工作效率，从而有更多精力投注于公司内部管理型的工作，并根据系统生成的财务数据和信息及时为企业作出相应决策。

会计软件的普及和应用，只需设置一定的公式，系统便可自动生成一系列财务数据，而无需财务人员的计量、核算和记录等工作，进而减少因人为核算而导致的失误。本来会计工作量较大，每天需要处理大量的数据信息，难免会出现一系列错误，而人工智能则可以避免出现核算错误的问题，从而大大提高了会计信息的质量和规范性。

同时，电子档案记录也可以防止人为对会计凭证、发票等进行篡改，或者不及时登账、故意记错账户等问题，在人工智能环境下，会计信息变得更加透明可靠，也便于审计人员开展取证工作。

人工智能的发展，使得许多财务工作得以直接在网上进行，网上缴费系统日趋健全，操作便捷高效，也节省了一系列交通费及人力成本。

例如，近年来国家和地方税务总局官网的纳税服务平台均已开通网络报税服务。企业只需在税务局办理网上纳税手续，之后办理交税服务时只需在官网上填制纳税申报表和相关会计资料，即可轻松完成报税服务，便捷高效，且为企业节省了相应成本。

对于企业而言，财务软件的高效使用，一方面使得数据处理更加精准，得出的财务信息比传统会计方法下更为可靠、真实；另一方面人工智能完成了财务核算的主要工作，为财会人员腾出更多的精力和时间。

会计的两大基本职能分别是核算、监督，企业管理层可以专注于建立健全内部控制系统，使公司费用报销、借支流程等更加规范化，并提出对于企业战略管理可行性意见。同时，通过人工智能计算出的各项指标，合理预测企业未来的发展趋势和方向，做好成本控制工作，及时提出战略性决策，从而提高企业的核心竞争力。

四、人工智能软件测试有前途吗

因为软件测试人员对于互联网来说目前还是属于稀缺人才的尤其是高级软件测试工程师，人工智能发展方向又是以后互联网发展的标杆，所以这方面的人才是非常稀缺的，所以学习人工智能软件测试是非常有前途的，而且经验越多越受欢迎。

五、人工神经网络发展史四个阶段

1、1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。

2、他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。

3、1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。

4、60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。

5、M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。

6、他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。

7、在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。

8、以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。

9、1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断

10、1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点

11、Rumelhart和McClelland出版了《Paralleldistributionprocessing:explorationsinthemicrostructuresofcognition》。

12、迄今，BP算法已被用于解决大量实际问题。

13、1988年，Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论，并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论，从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。

14、1988年，Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)提出分层网络的设计方法，从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。

15、90年代初，Vapnik等提出了支持向量机(Supportvectormachines,SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。

16、人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为

17、在日本的“真实世界计算（RWC）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。

关于人工智能在网络方面的应用和多媒体技术的应用领域有哪些的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站哦。

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