智能推荐系统的发展趋势
智能推荐系统的发展趋势
随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情，互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头和信息处理软件(各种滤镜、剪辑等工具)技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容，信息的产生以指数级增长，我们的生活中充斥着海量的信息。
在上述背景下，怎么高效快速地获取对自己有价值的信息对每个互联网公民来说是愈发重要的事情，推荐系统的出现可以轻松地应对这一棘手的难题。推荐系统作为一种高效的信息过滤工具，可以很好地部分解决用户精准高效获取信息的问题(搜索、导航等也是解决用户获取信息的手段)，并且也是非常重要甚至是不可或缺的一种手段(在人们需求不明确时，借助推荐系统获取信息是非常必要的，而每一个人都有不明确的需求)。
推荐系统作为一项技术在国内的发展时间不长，从2012年头条成立之初将推荐系统作为核心产品功能到现在差不多有8年时间，在这8年中推荐系统的商业价值在国内逐步得到认可和肯定，大家都认可推荐系统在内容分发、用户体验、商业变现等方面的重大价值。推荐系统目前已经成为toC互联网产品的标配技术，任何一个toC产品要想很好地为用户提供一种被动高效获取信息的工具，推荐系统是绕不过去的。在特定情况下人类需求的不确定性、信息的爆炸式增长这两个条件让推荐系统成为一项长久而实用的技术，推荐系统不会昙花一现，它会伴随着人类的发展而不断发展进化。
在前面的一系列文章中，我们对推荐系统的算法、工程、评估、展示、交互、业务等方方面面都进行了深入的介绍。虽然推荐系统在国内的出现只有短短8年，但是在各个方面都取得了极大的进步，发展越来越快，各种新的方法、应用场景、产品形态层出不穷。未来推荐技术会朝哪些方向发展？推荐行业又有哪些变化？推荐系统的应用场景和价值体现又有什么新的特点呢？这些问题都值得我们深入思考。
针对上述问题，作者结合自己对推荐系统的理解和行业判断，在这篇文章中讲讲推荐系统的未来发展与变化。具体我会从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6个方面来讲解推荐系统的未来发展和变化。本文为读者提供多角度来观察推荐系统的未来
发展与变化，期望读者读完可以更好地把握推荐系统未来发展的脉络，对推荐系统的未来变化有更深入的了解。
一、政策及技术发展对推荐系统的影响
推荐系统的发展是与整个大环境和技术发展趋势密不可分的，一定会受到国家政策层面和技术发展的影响。不过对推荐系统来说，我认为政策和技术的影响是都正向的。下面我们就从政策和技术两个维度来分析。
1. 政策层面
随着智能化、数据化等概念的兴起，大数据与人工智能在科技发展中起着越来越重要的作用，大数据与人工智能得到了国家层面的重视。要想发展好大数据与人工智能，首先必须有相关人才。国内从2016年开始逐渐有一些高校开始开设大数据和人工智能专业甚至创办大数据、人工智能学院，这类高校呈上涨趋势，目前全国开设了大数据相关专业的高校超过282个(见参考文献1)。在2019年全国已经有35所高校获得人工智能建设资格(见参考文献2)。除了国家政策层面的支持，这也间接说明这类专业受到市场的青睐，就业前景较好，高校才愿意不遗余力地推进大数据与人工智能专业的建设。教育层面对大数据与人工智能的支持，为依赖这些技术的业务和产品提供了源源不断的人才储备。
推荐系统本身就是人工智能中非常重要并且有极大业务价值的子领域，同时构建推荐算法模型也依赖于对大规模用户行为数据的处理，大数据技术也是推荐系统必备的技术。因此，推荐系统直接受益于国家在教育层面对大数据与人工智能的支持，未来有充足的人才来源。上面提到的只是国家在教育层面的布局，其实国家将大数据与人工智能提到了战略的高度，希望通过大数据与人工智能来革新各个产业。政策层面的大力支持，媒体的大势宣导，今日头条的样板示范作用，让个性化推荐相关产品和业务得到更多投资人、公司管理层的重视，这也有利于推荐系统在更多产品和业务中落地。
2. 科技层面
云计算技术是最近几年非常火的技术，云计算行业已经发展得越来越成熟，大公司早已布局，并已成为盈利源泉，是业务的第三增长极，国外的有亚马逊的AWS、微软的Azure，国内有阿里云和腾讯云。经过近十年的发展，云计算基础设施已经相对健全，未来会在SAAS服务和toB行业应用中大力发展，这
其中就包括推荐SAAS服务。创业公司只需要利用云平台提供的各种SAAS服务就可以轻松搭建推荐系统各个模块，大大降低了推荐系统的准入门槛。除了云计算公司提供这类服务，toB的创业公司也在这方面有所布局，也提供PAAS或者SAAS的推荐服务。
构建一套完善、稳定、高效、低成本、灵活的推荐系统是一件非常困难的事情，涉及到数据、算法、工程、产品交互、业务指标等方方面面，只有对这些知识点有深入全面的了解，再结合公司的业务才能构建出具备商业价值的推荐系统。在这一背景下，创业公司一般可以选择利用云服务来构建推荐业务，这种方式投入低，无固定成本，是非常好的选择。只有中、大规模公司或者将推荐作为核心竞争力的公司才会自建一套推荐算法业务体系。
2020年突如其来的新冠病毒疫情，给每个人的生活带来了极大的影响，限制了每个人的线下活动，用户将更多时间用在了线上。有很多研究认为这些变化是持久的，不会随着疫情的消失而消失。这也间接提升了推荐系统等互联网服务面对的用户规模，为推荐系统的发展创造了新的机遇与挑战。上面这些变化，对推荐行业产生了深远的影响，对推荐系统各方面都会带来极大的改变。最直接受到影响的是推荐系统就业的变化，这就是我们下一节主要讲述的内容。
二、推荐系统的就业
我们在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐系统是一个非常好的职业选择，主要表现在就业范围广(推荐、搜索、广告技术一脉相承，技术体系极为类似)、薪资高、有业务价值(读者可以参考这篇文章第一节“为什么说推荐算法是好的职业选择”)。本节我们就来讲解在大环境和科技层面不断发展变化的情况下推荐系统就业的变化。我们在第一节讲到各类高校开设大数据与人工智能课程、成立相关院系，未来推荐相关的人才供给会更加充裕。大数据和人工智能是当下的热点，而推荐系统是人工智能中非常重要并且有极大应用前景和商业价值的方向，人的从众本性会导致对热点盲目追随崇拜，趋之若鹜，因此一定会有很多从其他方向转岗到推荐算法领域的人才。虽然将来会有更多的企业提供推荐产品和服务，但我个人判断推荐方向的人才肯定会供过于求，相关职位竞争压力极大。构建一套完善的推荐系统是一个非常复杂的系统工程，因此才有这么多云计算公式和toB创业公司将推荐系统打造为高效易
用的SAAS或者PAAS服务了，在不久的将来，很多公司不会自己去从零开始搭建推荐算法团队了，而是直接购买云平台或者toB公司的推荐服务。因此，推荐方向的工作形式和工作重点可能会有如下几类变化。
1. 推荐算法商业策略师是新的职业方向
随着推荐系统相关的云产品越来越成熟，创业公司会更倾向于直接购买推荐云服务，快速搭建自己的推荐算法产品，而不是从零开始自己摸索。利用云产品的好处是轻量、快速，让公司将更多的精力放到核心业务上，轻装上阵，快速发展业务。关于这一块的介绍，读者可以参考《从零开始构建企业级推荐系统》这篇文章第二节3中的介绍。为了更好地将云推荐产品落地到企业中，对需要的人才技能及要求会有变化，这时不需要特别懂具体的算法实施和工程，更多的是希望了解各类算法的优缺点和应用场景，能将推荐算法跟本公司的业务结合起来，让推荐算法更贴合本公司的业务情况，最终让推荐算法产生业务价值。
这类人员需要了解推荐系统全流程，知道构建推荐系统可能遇到的困难，有全局把控能力，善于沟通，有对商业的敏锐嗅觉。这样的人才我称为推荐算法商业策略师，他们的主要工作是怎么基于推荐云服务将推荐落地到本公司的业务中。
2. 在特定领域和场景下出现新的推荐形态
随着科技的发展，特别是智能硬件、5G通信技术、语音等新交互方式的发展，推荐系统的应用场景及交互方式会拓展到更多场景和领域。在新的业务场景及新交互方式下，怎么构建推荐业务及推荐算法是非常值得思考的一个问题，也是未来新的机会。读者可以参见下一节关于推荐场景及交互方式变化的介绍。由于是新的行业和场景，短期云计算公司提供的推荐服务还很难覆盖到这些行业和场景，因此，在这些新兴的行业和场景中，是需要企业自己来实现相关的推荐服务的(当然云计算公司的产品可以提供一定的补充作用)，这对于推荐算法从业人员来说也是新的机遇。
随着新领域的逐步成熟，云计算与toB服务公司也会涌入新赛道。提供推荐SAAS或者PAAS服务的云计算公司或者toB创业公司也需要大量精通推荐算法和工程的专业人才，在这些新领域提供推荐解决方案。
3. 推荐从业者需要更加关注业务价值产出
推荐系统本身就是一个比较偏业务和工程的方向，企业构建推荐系统的目的就是希望借助推荐系统来获得更多的商业价值(读者可以参考《推荐系统的商业价值》这篇文章对推荐系统的商业价值有更多了解)。在当前互联网红利见顶的情况下，原来那种通过融资烧钱发展用户的粗放经营模式不再有市场。在当前竞争日益激烈的商业环境下，企业从创立第一天就应该考虑商业变现的事情，需要在创业早期阶段就尝试商业化，学习这方面的技能，积累相关经验，这样才更有可能生存下来。
推荐系统作为一个非常有价值的变现工具，需要肩负起商业变现的责任，因此推荐从业人员需要更加关注推荐系统的业务价值产出，并尽量量化推荐系统的价值，建立价值产出的闭环体系。只有让老板看到推荐的价值，推荐业务才有更好的发展空间。
4. 推荐系统相关技术培训市场更加火爆
前面提到很多新兴toC互联网行业都将推荐系统作为核心功能，加上云计算和toB创业公司对推荐工程师的大量需求，市面上对推荐算法人才的需求是比较旺盛的。推荐算法工程师的工资水涨船高，吸引很多其他方向的工程师转行从事推荐算法相关工作，他们没有推荐相关技能储备及项目经验，因此需要进行学习和培训。另外虽然很多高校开设了人工智能方面的专业，但是大学所学课程跟企业对技能的要求还是有比较大的差距的，严重脱节，这些学生要想在激烈的竞争环境中找到推荐相关工作，也需要找推荐相关实习或者参加相关职业技能培训。这两个情况促使市面上出现很多从事推荐系统相关技能培训的副业及相关技术培训创业公司。这些公司进行在线或者线下技能培训，这也间接提供了录制推荐课程或者培训推荐技能的工作机会。
三、推荐系统的应用场景及交互方式的多元化
目前的推荐系统主要应用于PC端和移动端，特别是在移动端，占推荐系统产品的绝大多数。未来随着智能化的发展，智能设备会出现在更多的场景中，这些场景中的应用当然也可能需要借助推荐技术来进行信息的分发。同时这些场景不同于移动端，在交互方式上会有变化，可以借助语音、手势等更多新的交互方式来与用户互动。下面我们就对3个可行的推荐系统应用场景进行说明。
1. 家庭场景
国内最早在2015年5月份乐视智能电视发布，随后小米、微鲸、暴风、华为、传统5大电视厂商(长虹、创维、TCL、海信、康佳)纷纷入局智能电视行业，国外电视厂商也强势杀入智能电视市场。各类智能盒子(小米盒子、天猫魔盒等)种类繁多，五花八门，家庭互联网进入智能时代。目前智能电视上唯一的杀手级应用就是看视频。在智能电视上的操作主要是以遥控器为主(虽然很多智能电视具备语音交互能力，但是目前还存在居多问题，导致交互能力有限)，操作相对手机来说更为不便，因此个性化推荐的作用就凸显出来，智能电视上是更适合做智能推荐的。
作者所在公司开发的家庭智能软件产品电视猫，作为聚焦家庭智能终端(电视机、智能盒子)上的视频应用，从2012年就开始构建个性化推荐系统，目前已有超过15种智能推荐产品形态。推荐系统在提升用户体验、创造商业价值等方面产生了巨大的价值。爱奇艺、腾讯视频、优酷等互联网视频巨头都已经布局智能电视端，并且它们都提供了各种各样的智能推荐能力。
在智能电视或者智能盒子上构建推荐系统，由于交互方式及展示方式的特点，以及面对的是非移动多人场景，跟移动端有很大的差别，且更有难度，这里面是有很多点是值得探索和挖掘的，比如怎么更好地跟用户交互、怎么识别多人场景并提供精准推荐能力。
家庭场景中另外一个不得不说的智能硬件是智能音箱。前几年亚马逊的Echo在美国大热，引爆了智能音箱市场，国内快速跟进，BAT、小米、科大讯飞等一众企业纷纷布局，上演了智能音箱大战。国内目前每年有千万级的销售量，逐步成为家庭中仅次于智能电视的现象级硬件产品。智能音箱以语音交互为主(带屏智能音箱也可以采用触控的方式交互)，智能音箱上的应用目前种类非常多，以音乐、故事知识、生活帮助(查天气股票等)为主，除了音乐这类音频的产品可以非常自然地整合个性化推荐能力(是手机上的个性化电台在智能音箱上可以自然延伸)，目前还没有看到将智能推荐应用到智能音箱中的其他场景(比如购物等)。由于交互方式、展现方式的限制，在除音乐等音频之外的应用上，怎么整合智能推荐的精准推荐和信息分发作用，是一个比较难的事情，也是一个非常值得探索的方向。
2. 车载场景
车载场景是一个非常重要的场景，用户规模巨大，同时也是一个比较特殊的场景。在车载场景下司机的主要注意力在开车，车载智能设备的交互方式一定以语音交互为主，应用也会有所局限，音乐、新闻等是主要的应用场景。推荐系统也会聚焦在音乐、新闻等信息流推荐上，其他的智能推荐应用场景很难挖掘。这跟智能音箱类似，这里不再赘述。
3. VR(虚拟现实)/AR(增强现实)/MR(混合现实)场景
虚拟现实/增强现实/混合现实等技术的发展，给人类提供了了解世界、获取信息的一扇窗，目前这些智能设备还不够成熟，基于设备之上的应用也相对少(主要是游戏类、视频类)。这类设备的交互方式以语音、手势、触控等为主。这类设备上生态还极不成熟，内容也相对少，目前还不满足做智能推荐的条件，但是是一个比较值得期待的方向。特别是当混合现实发展成熟时，就像谷歌眼镜那样，人可以在行动中获取信息，并可以整合当下的环境信息，推荐系统一定有很多新奇的玩法。
除了上面提到的三类应用场景，其他场景如智能冰箱上做智能推荐也是可行的。智能冰箱可以记录家居生活中食物的消费情况，了解家庭的饮食习惯。基于对家庭消费习惯的挖掘，进行精准的个性化食物推荐是非常可行的一种策略，这就跟电商直接联系起来了，非常有商业价值，值得期待和探索。
应用场景的变化一定伴随着交互方式的变化，在上述几类场景中主流的交互方式都跟手机上的触屏交互不一样，因此应用场景对基于这些场景下的智能推荐的交互及展示方式是有极大影响的。对于推荐系统UI交互和视觉展示的未来发展，读者可以参考《推荐系统的UI交互与视觉展示》这篇文章第五节“推荐系统UI交互和视觉展示的展望”进行深入了解。
四、推荐算法与工程架构的发展
推荐系统中最重要、最核心、最有技术含量的一个模块非推荐算法莫属了。目前主流的、在工业界大量使用的推荐算法有基于内容的推荐、各类协同过滤算法等。这些传统的推荐算法时至今日还在推荐系统中发挥着巨大的价值。随着机器学习技术、大数据技术、云计算及软硬件的发展，会有更多新的学习范式应用于推荐系统中。除了算法层面的变化外，通信技术的发展让实时推荐成为可能，推荐系统在数据处理、工程架构等方面也会迎来新的发展与机会。下面我们就从算法和工程两个角度来梳理推荐推荐系统的未来发展。
1. 推荐算法新的机会
最近几年随着深度学习技术的发展，深度学习在推荐系统中的应用也越来越广泛。深度学习由于可以获得比传统算法更好的精准度、不需要做复杂的人工特征工程而受到推荐算法工程师的追捧，深度学习技术逐渐成了推荐系统中的主流技术。作者在《深度学习在推荐系统中的应用》这篇文章中对深度学习在推荐中的应用进行了比较全面的介绍，其中第七节“深度学习推荐系统的未来发展”中对深度学习在算法模型维度、工程维度、应用场景维度、数据维度、产品呈现与交互维度等进行了探讨，读者可以参考和学习。
推荐系统本质上是一个交互式学习引擎，它会根据用户对推荐物品的反馈(是否浏览、点击、购买等)来调整后续给该用户的推荐结果，这个过程是一个互动的过程，用户与推荐系统互动得越多越频繁，推荐系统就越懂你，给你的推荐也会越精准。在机器学习领域有一种学习范式就是互动式学习的典范，这就是强化学习(参见下面图1)。强化学习中智能体通过与环境互动(action)获得环境的反馈(feedback)，基于反馈调整自己与环境的交互，形成新的交互方式与策略，最终通过多轮互动，智能体可以更好地从环境中学习，获得更大的综合回报。
如果我们在强化学习范式下考虑推荐系统，推荐算法就是智能体，而使用推荐系统的人就是环境，推荐系统通过与人互动(推荐系统给人推荐标的物，而人对推荐的标的物进行行为操作)更深入地了解人的行为特点、兴趣偏好。推荐系统从与人互动中不断迭代，获得更好的推荐效果。强化学习在推荐系统中的应用，工业界已经有一些成果，感兴趣的读者可以查看参考文献3、4、5、6，分别是今日头条、京东、YouTube将强化学习应用于推荐中的案例。
对强化学习感兴趣的读者可以学习参考文献7，这是强化学习之父Sutton 写的一本非常有影响力的书。随着推荐系统越来越趋向于实时化，我相信强化学习在推荐中的应用一定是未来非常值得探索的方向，也一定会产生极大的商业价值。
机器学习中另外一个非常重要的学习范式是迁移学习，所谓迁移学习简单来说是将从一个领域获得的知识通过某种方式应用于另外一个领域(需要寻找到这两个领域之间的某种关联关系)。这种学习范式对人类来说是再平常不过的事情了，我们平时所说的举一反三、触类旁通等就是人类大脑的迁移学习能力。迁移学习在推荐系统中的应用目前有少量尝试，读者可以查看参考文献8、9、
10、11、12，这些都是迁移学习在推荐系统上的探索。我们在《嵌入方法在推荐系统中的应用》第五节3中讲到盒马利用迁移学习将淘宝用户特征迁移到盒马中可以很好地解决用户冷启动问题，这算是迁移学习在工业级推荐系统中一个比较好的应用案例。
目前很多平台型的大公司都孵化出了很多产品，构建出了超大规模的产品矩阵，比如阿里系下的产品、头条系下的产品等，在这些产品之间进行迁移学习是非常自然的事情。另外云计算公司服务于非常多的同类型公司，这里面就有非常多迁移学习可以落地的场景，云计算公司从一个公司构建推荐算法服务的经验和获得的算法成果都可以迁移到另外一家同类型的公司中(当然需要考虑到信息安全和隐私，这在下面提到的联邦学习框架下是可行的)。
监督学习目前还是机器学习中最重要应用最广的学习范式，但是获得大量标准样本是非常费时费力费钱的，怎么在没有大量标注样本的情况下学习是一个非常重要的问题(在医学等领域标记样本不足是很自然的事情)。迁移学习提供了一种可行的方案，另外一个可行的方式就是半监督学习(参见参考文献13)，半监督学习利用标记样本和无标记样本来进行学习，可以很好解决标记样本不足的问题。目前我们所获得的数据中无标记数据量是非常巨大的，比如视频、音频、评论信息、标的物介绍文本等，这些信息在半监督学习范式下都可以使用。参考文献14就是半监督学习在推荐系统上的尝试。这方面的技术目前还很少看到在企业级推荐系统上的应用，但是一定是未来非常值得深入挖掘的一个方向。
目前国内的产品一般都是通过霸王协议来获取用户数据，多多少少都是不太符合人性和道义的，随着用户隐私意识的增强和法律层面对隐私保护的重视，未来推荐系统可能更难获得更多的用户数据，这就要求推荐算法从更加保护用户隐私的方向努力，在这个方向上联邦机器学习(见参考文献15)就是一种非常好的学习范式。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。联邦机器学习在推荐系统中的应用已经在业界有比较好的尝试了，未来肯定会是推荐系统发力的一个方向。关于用户隐私和联邦机器学习相关的知识点读者可以参考《推荐系统的价值观》第三节3中的介绍。上面讲到了在推荐算法上未来推荐系统可能的方向和变化，在数据处理及工程方面，推荐系统也会面对很多的调整、变化与发展，下面我们就来简单梳理一下。
2. 推荐系统工程层面的发展变化
现在主流的基于内容的推荐和协同过滤推荐算法都只利用了部分用户数据进行模型训练，还远远没有将所有可用的信息综合起来进行推荐。这一方面是数据量太大，二是数据处理复杂(特别是富媒体数据处理起来成本高技术复杂)，三是更多的数据对推荐算法性能及可拓展性的要求更高。在不久的将来随着特征工程技术的进步、数据处理能力的增强、计算成本的降低以及算法自身的发展，获取更多的数据进行更加复杂模型的训练成为可能，更多的数据和更复杂的模型也会让最终的推荐效果更好。这种复杂的模型可以是更深层的深度学习模型还可以是各种模型的混合推荐(读者可以参考《混合推荐系统介绍》这篇文章)。
随着通信技术的发展，特别是5G技术的普及，信息传输的速度更快、传输费用更便宜，我们可以在极短的时间内获得大量的信息，计算能力的增强和算法模型的发展让处理信息更加快速及时，同时用户也趋向于获得及时快速的互动，在这些因素的影响下，推荐系统正变得越来越实时。目前大火的信息流推荐就是很好的体现。实时推荐不光用户体验好，并且还具备更好的商业价值(实时推荐增加了信息分发的效率，让单个推荐位的产出大大提高)，实时推荐是推荐系统未来最为重要的发展方向之一。
要想做好实时推荐，除了算法外，对工程架构、交互方式等都需要进行相应调整。在工程上需要采用流式处理技术(如Flink、Spark Streaming等)来进行特征处理与模型训练，这样才可以更好地响应用户的实时操作。交互方式上也需要给用户提供更加自然流畅的交互，目前在移动端的下拉刷新就是一种比较好的交互方式，当推荐场景拓展到家庭智能设备、车载设备、甚至虚拟设备上时，交互方式都需要进行重大革新。作者在《实时个性化推荐介绍》这篇文章第八节“实时推荐系统的未来发展”中对实时推荐系统未来的发展方向进行了比较全面的介绍，读者可以参考学习。
还有一个不得不提的点是特征工程，这是任何机器学习算法必须要面对的问题，随着富媒体信息在所有信息中所占比重越来越大以及实时推荐对特征处理时效性的要求，这个问题变得日益严峻。幸好深度学习等技术可以减少人工特征工程的难度，另外自动化特征工程在某种程度上也可以缓解这个问题。关于特征工程未来发展及变化，读者可以参考《推荐系统之数据与特征工程》第五节“推荐系统数据与特征工程未来趋势”中的相关介绍。
目前的推荐算法都是部署在云端的，所有人共用一套推荐算法体系。随着边缘计算技术的发展，未来是极有可能在终端上部署比较复杂的模型的，到那时就可以为每个用户构建一个个性化的推荐算法模型，直接在终端给用户生成推荐结果。这种部署方式有几大优点：一是推荐会更加及时，可以给用户更好的体验；二是每个人拥有自己量身定制的算法，算法精准度也会更高；三是信息直接在终端进行处理，也更加安全可靠。《实时个性化推荐介绍》第八节“实时推荐系统的未来发展”2中对这个情况进行了比较细致的描述，读者可以参考。
总之，随着机器学习算法自身的发展，随着硬件、信息处理技术、信息传输技术的发展，未来的推荐系统在算法实现方案、工程架构等方面都会产生极大的变化，会出现更多的可能性。这些都是值得我们去期待、去思考、去探索的方向。
五、在与推荐系统协作上凸显人的价值
虽然以深度学习为代表的第三次人工智能浪潮给学术界和产业界带来了极大的变化，机器学习在很多方面的能力达到甚至超越了人类。但在涉及到创造和情感方面，在可预见的未来机器是无法取代人的。而为用户提供有价值的信息和情感联系是好的、具备人文关怀的推荐系统必须要具备的能力，这就要求人和机器有效协同，这也是未来很长一段时间推荐系统的常态。
从数据过滤、特征选择、模型调整、结果干预、展示优化、效果调控等推荐系统的各个维度人工都可以发挥极大的价值。《推荐系统的人工调控》这篇文章对人工怎么调控推荐系统，人工在推荐系统中的定位和作用等进行了比较深入的介绍，读者可以学习了解。加入了人工因素的推荐系统更有情感也更加可控。
目前人工在推荐系统中所起的调控作用还比较粗暴，更多可能是对结果层面的干预，未来人工怎么跟推荐系统更好地协同，怎样在推荐系统中发挥人的创造力和情感力量是非常值得思考和探索的。
六、关注推荐系统多维价值体现
推荐系统作为一种获取商业价值的工具，已经被过度商业化了。在用户体验上虽有所考虑、有所收敛，但是做得还不够。作者在《推荐系统的价值观》
这篇文章中对推荐系统应该从哪些维度来体现价值进行了比较深入的介绍，特别是人文关怀、生态健康发展和弘扬社会正向价值观这3个方向上，给出了自己的思考，这也是当前推荐系统价值体现中非常缺失的部分。
随着科技的发展，特别是云计算将很多技术能力变成像水电煤一样可以方便获取的资源，大家在技术能力上的差异会越来越小，这时能够让你脱颖而出的可能是你的产品能不能打动用户、能不能跟用户产生共情。推荐系统作为一个跟用户强交互的产品，也是满足这种趋势变化的。因此，未来能够做好推荐系统的企业一定是能做定义好推荐系统价值的企业，不光要考虑商业价值，更应该考虑用户体验和人文关怀。
总结
这篇文章基于作者在推荐领域多年的实践经验和深入思考，从多个维度对推荐系统的未来发展进行了总结和介绍。
国家层面对大数据与人工智能技术的大力支持，有利于推荐系统行业获得更多的专业人才，同时竞争也显著加剧。云计算等技术的发展让构建推荐系统就像购买商品一样方便，创业公司可以更轻量、更便捷、低成本地在产品中整合推荐能力。
政策层面的支持、技术的发展，对推荐行业就业也会产生深远影响。企业更需要推荐算法的商业策略师更好地落地推荐算法，而推荐从业人员需要关注推荐系统的业务价值产出。
物联网、通信技术、硬件技术的发展，拓展了推荐系统的应用场景，推荐系统会应用到更多的领域，包括家庭场景、车载场景、虚拟现实场景等。在这些新场景中推荐与人的交互方式会发生极大的变化，语音交互、手势交互成为可能。
在推荐算法上，最近几年深度学习已经在推荐上取得了非常好的效果，未来新的推荐范式，如强化学习、迁移学习、半监督学习、联邦机器学习等都会在推荐系统中获得规模化使用。技术的进步让推荐系统利用更多的富媒体数据训练模型成为可能，推荐系统也会更加实时化、个性化，甚至可能每个人都会拥有一套量身定制的个性化推荐引擎。
推荐系统不光要获得商业价值，在用户体验、人文关怀、生态繁荣、弘扬正向价值观等维度也需要有所突破，这些多维度的价值会越来越重要，会成为
推荐系统的核心竞争力。在这些价值发挥中人的作用就凸显出来，未来很长一段时间，人与机器是协同发展的，推荐系统只有更多地注入人的情感和灵魂，才会有更好的发展。
我国his系统现状及未来发展趋势
我国HIS系统现状及未来发展趋势 目录 一、我国医院信息系统发展现状 (2) 二、与国外医院信息系统的比较 (4) 1.投资规模差距明显 (4) 2.技术人员比例差距明显 (4) 3.电子病历的建立，国外的涵不一 (5) 4.缺乏先进管理思想 (5) 三、医院信息系统发展趋势 (6) 1.医院信息化标准逐步完善 (6) 2.hcis成为建设重点 (7) 3.专业细分化、应用软件小型化 (8) 4.新技术融入his (8)
一、我国医院信息系统发展现状 医院信息系统(hospital information system , his),亦称“医院管理信息系统”，是指利用计算机软硬件技术、网络通信技术等现代化手段，对医院及其所属各部门的人流、物流、财流进行综合管理，对在医疗活动各阶段产生的数据进行采集、储存、处理、提取、传输、汇总、加工生成各种信息，从而为医院的整体运行提供全面的、自动化 美国该领域的著名教授morris.collen曾作如下定义：利用电子计
算机和通讯设备，为医院所属各部门提供对病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取及数据交换的能力，并满足所有授权用户的功能需求。既包括医院管理信息系统，又包括临床医疗信息系统。
按照his 的功能划分，医疗系统的发展可以分为 3个阶段：医院 管理信息化阶段(hospital management information system ， hmis)、临床管 理信息 化阶段(hospital com muni cati on and in formatio n system ， hcis)和局域医疗卫生服务阶段(global medical information system ，gmis)。 医院管理信息系统(hmis )是现代化医院运行必备的基础管理与 技术环境。hmis 的建成，将对医院起到提高效率、降低消耗的作用。 全院级的hmis 并不是各部门mis 的简单相加，它要求在全院实现各 部门之间各种信息的共享。 临床管理信息系统(hcis)是整个医院信息系统中非常重要的一个 部分，指以患者信息的采集、存储、处理为中心，为临床医护人员提 供支持的信息系统。临床信息系统主要包括：医生工作站系统、护理 信息系 药库管理系统 护士工作站系统 农合医保管理系统 手术室管理系统 院长综合查询管理系统 病案管理系统 医院信息管理系统岀1$) 系统管理系统 门诊收费管理系统 外延接口管理系统 门诊药房管珂系统 His 系统功能划分图
智能交通系统的必要性
城市智能交通系统的必要性 摘要:智能交通系统整合了尖端信息与通信技术来提供交通和运输信息，提高交通管理的效率和道路系统的承受能力，增强了道路的安全性、改善环境。鉴于我国城市交通严重拥堵及事故发生率急剧增加的现状，建立城市智能交通系统已成为解决交通问题的有效手段。本文就国内外交通系统现状提出了发展智能交通的必要性，简介了智能交通的相关内容，并对发展中国智能交通系统提出了几点建议。 关键词: 智能交通系统运输 国内外交通系统现状 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车拥有量及道路交通量急剧增加。国内大多数城市的平均行车速度已降至20km/h以下,有些路段甚至只有7～8km/h;由于车辆速度过慢,尾气排放增加,使得城市的空气质量进一步恶化。交通问题也造成了巨大的经济损失,据研究报道，美国每年因交通阻塞造成的经济损失约410亿美元,日本东京每年因交通拥挤造成的时间损失相当于1 000多亿美元,欧洲每年因交通事故、交通拥挤和环境污染造成的经济损失分别为500~5000和50～500亿欧元。 解决交通问题的传统办法是修建道路，但对于有限的城市区域来说，可供修建道路的空间越来越小。另外，交通系统是一个复杂的大系统，单独从车辆考虑或单独从道路方面考虑，都很难完善的解决道路交通问题。在此背景下把车辆和道路综合起来系统解决交通问题的思想就油然而生了，这就是智能交通系统。
智能交通系统的概念及内容 智能交通系统（Intelligent Transport System，简称ITS）是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。 智能交通系统主要包含以下内容： 1.先进的交通信息服务系统（ATIS）：先进的交通信息服务系统是建立在完善的信息网络基础上的，交通参与者可以通过装备在道路上、车上、换乘站上、停车场上以及气象中心的传感器和传输设备，向交通信息中心提供各处的交通信息,该系统得到这些信息并进行处理后，适时向交通参与者提供道路交通信息、公共交通信息、换乘信息、交通气象信息、停车场信息以及与出行者相关的其他信息，出行者根据这些信息确定自己的出行方式和选择路线。这样可以提高人们的出行能力和安全系数。 2.先进的交通管理系统（ATMS）：交通管理部门对道路系统中交通状况、交通事故、气象状况和交通环境进行实时的监控，通过收集到的信息，对交通车辆进行有效的实时疏导、控制与处理等。 ３．先进的公共交通系统（APTS）：该系统的主要目的在于改善公共交通的效率（包括：公共汽车、地铁、轻轨、城郊铁路和城市间的公共汽车等），提高公共交通的可靠性和安全性，以提供便捷、经济、大运量的公交系统。 4.先进的车辆控制和安全系统（AVCSS）：从当前的发展看，由
人工智能的发展及未来畅想
人工智能的发展及未来畅想 最近看了电影《黑客帝国》系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？ 在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为其暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。 智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。 虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。 当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种受控于人类的智能机器或智能程序，人类输入指令后让其达到预期的目的；另一类，能自主推理、逻辑、判断、学习、进步的智能，而后一种而有吸引力，更增加了人工智能无穷的魅力。 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，在不断的接近。她并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，黑客帝国的实现就要到来了。 研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域。 一、专家系统：专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。 二、机器学习：机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究
智能门禁系统(毕业设计)开题报告
滨江学院 毕业论文(设计) 开题报告 题目智能门禁系统设计 学生姓名尤佳 学号20092305004 院系滨江学院电子工程系 专业电子信息工程 指导教师裴晓芳 二Ｏ一二年十二月三十日
1．本课题的目的及研究意义 门禁系统是智能建筑楼宇自动化系统中的安全系统，是一种新型现代化安全管理系统。在社会财富不断增长的今天，建筑物内的主要管理区、出入口、贵重物品的库房、设备控制中心、电梯口等重要部门的通道口都需要加强安全防护措施，这就需要开发出与之相对应的智能门禁系统，识别出入口人员的身份，对出入口进行控制。同样小区门禁系统是保障住户的人身财产安全的重要方法。并且可以通过小区门禁系统的设计，熟悉掌握单片机的特点、编程技巧以及其应用，同时在设计过程加深对其他相关课程内容的学习、理解和掌握。 论文研究的意义： （1）小区门禁系统是安全防范系统中常见的设施，能够对智能住宅的重要通道进行管理，保障住户的人身及财产安全，减少或防止非法行为的发生。 （2）小区门禁系统可以对住户及访客的出入情况进行常规统计管理，并记录档案为突发事件提供相关资料，便于以后的查阅。 （3）该设计可以为住户和访客提供了便捷有效的出入方式，方便了人们间的交往，实现了社会的融洽相处。 2．本课题的国内外的研究现状 目前，国内对门禁系统的研究已经从认知教育和试用进入到了研发阶段，但在门禁系统的设计与研发过程中还有一些不足之处，其表现为：(1) 对国外已有的系统进行仿造；(2) 采用国外现有的集成模块，如门禁控制器，读写器，天线模板等；(3)产品形式缺乏多样化、投入资金消耗量大。
3．本课题的研究内容 系统的硬件由单片机、按键、液晶显示、声光提示电路，数据存储、非接触式IC 卡读写器件、收发天线及与上位机(PC 机)的串口通信接口等构成。 ◆ 液晶显示卡号及读卡成功与否的信息。 ◆ AT24C02串行EEPROM ，存储刷卡IC 卡号信息。 ◆ 按键模拟关门。 ◆ 蜂鸣器，发光二极管作为声光提示电路，以作操作响应。 4．本课题的实行方案、进度及预期效果 进度： 1、2012.12.1-2012.12.30做好充分调研工作，明确课题设计任务，完善课题研究方案，完成开题报告等工作。 2、2013.1.1-2013.2.31结合设计任务的具体要求，进行初步设计的扩展和修正，进行方案的论证、确定课题设计方案,并完成外语文献翻译工作。 3、2013.3.1-2013.4.20 进行系统硬件的焊接、调试，完成电路原理图，对系统进行整体调试检验。 4、2013.4.21-2013.5.20整理所有相关的材料，完成毕业论文的撰写。 5、2013.5.21-2013.6.1 准备毕业论文答辩工作。 预期效果：当有卡进入10cm 射频区，蜂鸣器响一声，绿灯闪烁，显示卡号，门打开，红灯亮，液晶显示读卡成功。当按键按下，表示门关上，红灯灭。当卡无效时，蜂鸣器响一声，绿灯闪烁，显示卡号，液晶显示读卡错误。此外，可由串口设置可通行卡号。 天线模块 读写器 声光提示电路 按键电路 液晶显示电路 数据存储器 计算机 单片机STC89C52
企业管理信息系统的发展趋势
企业管理信息系统的发展趋势 企业在进行信息化规划时，要根据企业自身的特点,按照863／CIMS倡导的:总体规划，分步实施,效益驱动，重点突破的方针逐步实施。技术进步是永无止境的,企业信息化没有终点。 管理思想现代化 社会和科学技术总是不断发展的,适应知识经济的新的管理模式和管理方法不断涌现:敏捷制造、虚拟制造、精益生产、客户关系管理、供应商关系管理、大规模定制、基于约束理论的先进计划和排产ＡPＳ、电子商务、商业智能，基于平衡记分卡的企业绩效管理……不一而足。管理信息系统必须不断增加这些新思想、新方法以适应企业的管理变革和发展要求。 系统应用网络化 我们现在处在全球经济一体化的年代，网络经济的时代,由于互联网络和通信技术的高速发展，彻底改变了我们的经营管理模式、生活方式和做事的方法。企业对互联网络的依赖将像今天企业对电力和电话的依赖一样重要。离开互联网络的应用就谈不上敏捷制造、虚拟制造、精益生产、客户关系管理、供应商关系管理、电子商务。只有采用基于互联网络的系统才能方便地实现集团管理、异地管理、移动办公，实现环球供应链管理。 开发平台标准化 计算机技术发展到今天，那种封闭的专有系统已经走向消亡。基于浏览器／服务器的体系结构，支持标准网络通信协议，支持标准的数据库访问，支持XML的异构系统互联；实现应用系统独立于硬件平台、操作系统和数据库；实现系统的开放性、集成性、可扩展性、互操作性;这些已成为应用系统必须遵守的标准，反之,不符合上述标准的系统是没有前途的系统。 业务流程自动化 传统ＥRP是一个面向功能的事务处理系统。它为业务人员提供了丰富的业务处理功能，但是每个业务处理都不是孤立的,它一定与其他部门、其他人、其他事务有关,这就构成了一个业务流程。传统EＲＰ对这个业务流程缺乏有效的控制和管理。一些业务流程被写死在程序里,非此既彼，必须按其执行,否则就要修改程序。许多流程是由人工离线完成的。工作流管理技术是解决业务过程集成的重要手段，它与EＲP或其他管理信息系统的集成,将实现业务流程的管理、控制和过程的自动化,使企业领导与业务系统真正集成，实现企业业务流程的重构。所以工作流管理技术受到人们的高度重视并得到快速的发展。 应用系统集成化 企业信息化包括了很多内容：技术系统信息化包括ＣAD、CAM、CAPP、PＤＭ、PＬM；管理信息化包括ERP、CRM、SRM、ＢI、ＥC;生产制造过程自动化包括NC、FMS、自动化立体仓库AS／RS、制造执行系统ＭES。所有这些系统都是为企业经营战略服务的，它们之间存在着大量的共享信息和信息交换,在单元技术成功运行的基础上，它们之间要实现系统集成,使其应用效果最大化。 其他技术有重多的文章报道,这里不再赘述。但是对于制造执行系统MES(manufacturｉn ｇｅxeｃutioｎsyｓteｍs)国内讨论甚少。按照美国AMR研究公司对MEＳ的定义：ME Ｓ是一个常驻工厂层的信息系统，介于企业领导层的计划系统与主生产过程的直接工业控制系统之间。它以当前视角向操作人员/管理人员提供生产过程的全部资源（人员、设备、材
浅谈操作系统(操作系统论文)
浅谈操作系统 摘要 随着科学技术的不断发展与创新，计算机得到了广泛的普及和应用，同时计算机的操作系统也在不断的发展和完善当中。21世纪是信息的时代，最重要的体现就是计算机技术的广泛应用及发展，操作系统作为计算机系统的基础是管理计算机软硬件资源、控制程序运行、改善人机界面和为应用软件提供支持的一种系统，本文主要是通过对操作系统及其发展情况来进行分析，了解计算机操作系统发展的基本情况，阐述未来操作系统的发展趋势，从而促进计算机技术的不断的进步。 关键词：计算机；操作系统；发展； 一、计算机操作系统的发展史 操作系统是管理计算机硬件资源，控制其他程序运行并为用户提供交互操作界面的系统软件的集合。操作系统是计算机系统的关键组成部分，负责管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本任务。操作系统所处位置作系统是用户和计算机的接口，同时也是计算机硬件和其他软件的接口。 原始的操作系统主要是从批次模式开始，然后逐渐的发展到分时机制的模式，后来由于多处理器时代的到来，整个操作系统也逐渐有多处理器的协调功能，继而出现了分布式的系统。操作系统主要发展可分为四个阶段：纯手工操作阶段、批次处理阶段、多道程序系统阶
段及现代操作系统阶段。整个系统的发展主要面临着技术上的难题，主要体现的是计算机硬件技术的发展限制了软件的发展和操作系统的不稳定性。 二、计算机中常用的操作系统 计算机操作系统作为计算机系统的基础是管理电脑软硬件系统的程序。计算机系统的种类多，经常是通过应用领域来划分的，其中应用程序主要是包括桌面、服务器、主机以及嵌入几个应用领域的操作系统。常用的操作系统分类如下。 1.Windows系统 Windows系统作为计算机内较为常见的操作系统，在人们的日常生活和学习中都应用的较为普遍，Windows系统作为现代最为流行的操作系统，其在技术方面也是非常成熟的。目前最新版本的Windows 操作系统为Windows10。 2.UNIX系统 UNIX系统有自身较为统一的实施标准和认证规范，并且利用该规范，还可以对UNXI系统进行程序的移植，并且促进了UNIX的发展及应用程序的开发，UNXI已经开始作为大型机器、网络服务器及工作中的主流操作系统，并且其自身的发展还在一定的程度上推动了Linux等开源UNIX类操作系统的发展。 3.Linux系统 Linux系统是在UNIX的基础上进行发展的，其开源模式的软件环境极其价值越来越受到社会，并且其软件的运行环境及其价值越来
智能交通行业现状及发展趋势分析
报告编号：1597871
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.sodocs.net/doc/2315921731.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称： 报告编号：1597871←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥8100 元可开具增值税专用发票 网上阅读：ongHangYeXianZhuangYuFaZhanQianJing.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 中国智能交通系统已从探索进入到实际开发和应用阶段，且保持着高速的发展态势。2012年中国城市智能交通市场规模保持了高速增长态势，包含智能公交、电子警察、交通信号控制、卡口、交通视频监控、出租车信息服务管理、城市客运枢纽信息化、G PS与警用系统、交通信息采集与发布和交通指挥类平台等10个细分行业的项目数量达到4527项；市场规模达到163.3亿元，同比增长21.68%。2013年，我国城市智能交通市场规模为192.9亿元，同比增长20.6%。预计，2014年城市智能交通市场规模将达到230.98亿元，到2018年市场规模将达488.21亿元左右。各地政府高度重视智能交通建设，市场持续增长，从目前智能交通行业整体发展来看，预计到2015年，我国智能交通领域规模将达到1500亿元左右，智能交通市场正在不断扩容，为各类相关智能交通软硬件提供商带来了巨大的发展商机。 从发展趋势来看，物联网和智能交通的结合将是必然的选择，物联网、云计算等现代信息技术处理能力将成为未来智能交通发展的核心技术。从行业的投资机会来看，由于智能交通项目往往地域性较强，因此在投资时可关注区域内领先的企业以及拥有有效核心技术的企业。其中，从长期发展趋势来看，一线城市的智能交通市场竞争相对更加激烈，而未来二三线城市的智能交通也将获得更快的发展。同时，从风险投资机构的投资细分市场来看，预计智能交通前端的视频监控设备厂商、整体解决方案厂商以及城市智能交通运营商将获得更多的关注。 我国的智能交通系统具有广阔的发展前景，在未来几年，ITS主要应用于我国的城市交通和城际交通这两个领域。随着公路、铁路、城轨、水路、航空建设的进一步加快，智能交通行业的发展必将加快其步伐，预计未来几年仍将以超过25%的年增长率高速增长。目前在全国2300个县级以上城市中，近半数以上的城市不同程度地安装了现代化的交通管理技术系统，“十二五”期间，我国将在200个以上的大中型城市建立城市交
浅谈智能交通系统在我国的发展现状与对策
目录 绪论 (2) 一、智能交通运输系统的内涵及其一些功能特点 (2) （一）交通智能系统的概念 (2) （二）国内外智能运输系统的发展状况 (4) （三）ITS所包含的内容 (4) （四）智能交通运输系统中的主要技术平台 (6) 二.智能交通技术在我国的发展现状及问题 (7) （一）我国的发展概述 (7) （二）新形势下我国智能交通发展潜力 (9) （三）智能交通系统建设在我国已取得的初步成果.............................................（四）国内智能交通发展现状.....................................................................（五）国内智能交通发展问题 (10) 三、中国智能交通运输系统的对策和建议 (15) （一）进一步加强智能交通发展的组织建设 (15) （二）建立部门间信息共享和协调机制 (15) （三）加强市场培育，扶持国内企业做大做强 (15) （四）加大科技研发投入，统一标准并提高执行力度 (15) （五）尝试建立智能交通开发信贷基金 (16) （六）开展跨省高速公路不停车收费系统联网的试点工作 (15) 结论 (17) 论文综述 (18) 中文摘要 (19) 英文摘要 (20) 参考文献 (21)
浅谈智能交通系统在我国的发展现状与对策 绪论： 交通问题是世界各国面临的共同问题。交通拥挤造成了巨大的时间浪费，加大了环境污染。我国大多数城市的平均行车速度已降至20km／h以下，有些路段甚至只有7～8km ／h；由于车辆速度过慢，尾气排放增加，使得城市的空气质量进一步恶化。交通问题也造成了巨大的经济损失。为了缓解经济发展带来的交通运输发面的压力，尽量的利用现有的资源，使其发挥最大的作用，各国都加大了对智能交通系统的研究和建设的力度。 交通运输是国民经济的基础产业，对于经济发展和社会进步具有极其重要的作用。公路交通运输以其机动性好、可以实现“门到门”直达运输以及运送速度快的特点，成为我国城市和城间中短途客货运输的主要方式。加快交通基础设施建设，综合运用检测、通信、计算机、控制、GPS和GIS等现代高新技术，提高交通基础设施和运输装备的利用效率、减少交通公害对加速发展我国公路交通运输事业具有十分重要的意义。这是公路智能交通运输工程需要解决的关键问题。 智能交通技术是一项起源于美国的新兴技术，各个国家在引进的时候都必须考虑本国的实际情况，充分考虑引进技术与本国文化的整合，考虑技术位差。任何新技术如果没有现有技术对之消化吸收就是失败的，所以各个国家在制定本国ITS发展内容时，必须对本国现有技术进行整合，然后再把与现有技术相近的内容作为自己的近期发展目标。本文就智能交通体系在国内外的发展状况做了简要的介绍，对中国如何发展智能交通系统提出了自己的看法和建议。 关键词：智能交通运输系统发展状况对策 一、智能交通运输系统的内涵及其一些功能特点 1.交通智能系统的概念 所谓智能交通系统，就是在现有的交通状况下，充分利用现代高新技术进行合理的交通需求分配和管理，通过卫星导航系统、汽车自动引路系统、交通信息通信系统(VTCS)、视频监控和计算机管理等多种技术手段，将整个路网的通行能力迅速提高，实现安全、快速、便捷运输目的的一种交通综合治理方案。也就是说，智能交通系统能将采集到的各种道路交通及服务信息经交通管理中心处理后，传输到公路运输系统的各个用户、驾驶员、
人工智能技术和发展趋势论文
丁松老师的作业，15级信管班学生人工智能技术和发展趋势 1 / 20
摘要：人工智能，简称AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。人工智能一直是人们所追求的，所向往的一门科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大的推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学,数理逻辑、语言学、等多门学科。导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC,图像识别，智能驾驶等等。自从谷歌的阿法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。 关键词：人工智能，机器学习，发展趋势，神经网络，运用 2 / 20
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第一章人工智能 1.1人工和智能含义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵（包括无意识的精神等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 1.2人工智能的简介 使机器具有自主能动能力这一愿望，从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今：亚里士多德（公元前384-322年）的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐；中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器；近代“人工智能”（Artificial Intelligence）这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth学会，当时数字计算机研制成果显著，对编写有原始推理思想的程序有质的帮助；今天的各国在智能研究领域都有了重大发展，波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。 广义来讲，人工智能就是人造物的智能行为。人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展，在不同的发展阶段，对于人工智能有不同的理解，其概念也随 4 / 20
信息系统发展趋势
管理信息系统发展状况 管理信息系统在国内的企事业单位真正地发挥作用是在1992年前后。最初企事业单位通过FoxBASE系统开发单机版的企事业内部管理系统，把管理人员从复杂的记账、对账、账目分类统计中解放出来，从一定程度上提高了办公效率。随着计算机技术、网络技术的发展，特别是Internet技术的普及应用，十多年来，管理信息系统已经有了巨大的进步与发展，其主要表现为： ①、各级企事业单位领导都已经充分意识到管理信息系统建设在现代化管理中的重要性，都有逐步建立本单位管理信息系统、提高本单位办公效率的迫切要求。各类管理人员对计算机在MIS系统中应用要求越来越高，管理人员对管理信息系统提出的要求处于各级层次：有单纯地利用系统进行事务性处理，有利用系统做辅助统计分析，有需要使用系统为管理者做决策支持。 ②、管理体制和信息化标准问题已经引起企事业单位和政府的高度重视。国家于上世纪末就公布了很多信息集标准，例如：在各类信息系统中广泛使用的性别编码方案、民族编码方案、区域编码方案等；用于教育部门的专业编码方案、培养编码方案等。另外，各类企事业单位也通过交流，取长补短，逐步形成适合自己的管理体制； ③、据高等教育EMIS学会不完全统计，95%以上的高等院校都已经建立了自己的校园网平台，并在这个平台上实现了日常的事务性处理。另外，有一半的企业局部实现了基于MIS系统的网上办公。这方面的典型代表有：办公自动化系统、高校的教务管理系统、学籍管理系统、数字化图书馆系统，企事业单位的人事管理、财务管理系统和生产、销售管理系统。 现在还没有真正实施网上办公的单位也已经意识到管理现代化的必要性和建立企业级MIS系统的重要性。 ④、电子商务、电子政务理念的提出，极大地促进了管理人员利用MIS系统的热情，提高了管理人员的工作效率，方便了用户。北京、上海的网上地税系统、网上银行系统可以说是这方面的典型代表。 可以说，管理信息系统发展到今天，已经基本上具备了解决日常事务处理的要求，然而由于管理信息系统的发展具有不平衡性，在当前管理信息系统的建设中我们也必须注意到下列问题： ①、由于在MIS建设的初期，有些大型企业缺乏统一的部署，企业内部的各部门各自建立独自的内部管理信息系统，致使企业内部的各子系统使用的开发平台、开发工具、数据库都不相同，致使各子系统之间的数据共享出现障碍。因此，对大型的企事业单位来说，系统重组与系统整合已经成为当前MIS建设的重要任务之一。 ②、在MIS系统应用日益普及的今天，相关的法律、法规仍不完善，电子签名、电子认证的法律认可仍受一定的局限。因此为了MIS的进一步普及，国家、地方仍需要完善相应的政策和法律。 ③、随着MIS的广泛应用，系统的数据安全性日益突显。每年因病毒、网络窃听、数据失密造成的损失呈几何级数增长。特别是运行在TCP/IP协议下的B/S模式的MIS，因难以控制其用户群和登陆地点而造成的网络失密问题尤其严重。 ④、部分单位的领导只是看到了MIS系统给单位带来的效益，对MIS系统的运行缺乏必要的内部控制机制和必要的人员准备，致使MIS系统的项目开发匆匆上马，在MIS的运行过程中出现管理人员缺乏培训、技术队伍不稳定、系统建设重
大数据交通意义和发展趋势
大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 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、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助
电子门禁系统毕业设计论文
1.绪论 随着现代化经济建设和管理的发展，各种酒店、宾馆、写字楼、智能大厦、政府机关和企事业单位、高级物业管理部门等，对门禁系统的需求正发生着重大的变化。 最近几年随着感应卡技术，生物识别技术的发展，门禁系统得到了飞跃式的发展，进入了成熟期，出现了感应卡式门禁系统，指纹门禁系统，虹膜门禁系统，面部识别门禁系统，乱序键盘门禁系统等各种技术的系统，它们在安全性，方便性，易管理性等方面都各有特长。在现今社会，随着人们对门禁系统各方面要求的不断提高，门禁系统的应用范围越来越广泛，因此门禁系统的研发已成为现代科技领域的一个热门课题。 通过本论文的研究，我不仅了解门禁系统的相关知识，还掌握了89S52 单片机的性能特点及连接使用，编程方法，以及一些外围芯片的使用及模拟电路的设计。2.系统设计 2.1系统方案的比较 2.1.1选题论证 在现今社会，随着人们对门禁系统各方面要求的不断提高，门禁系统的应用范围越来越广泛，因此门禁系统的研发已成为现代科技领域的一个热门课题。 目前，门禁系统已成为安全防范系统中极其重要的一部分，在一些发达国家，门禁系统正以远远高于其它类安防产品的进度迅猛发展；门禁系统之所以能在众多安防产品中脱颖而出，根本原因是因为其改变了以往安防产品，如：闭路监控，防盗报警等被动的安防方式，以主动的控制替代了被动监视的方式，通过对主要通道的控制，大大的防止了罪犯从正常通道的侵入，并且可以在罪案发生时通过对通道门的控制限制罪犯的活动范围，制止犯罪或减少损失。此外，人们对门禁系统的应用已不局限在单一的出入口控制，而且还要求它不仅可应用于智能大厦或智能社区的门禁控制、考勤管理、安防报
物业管理信息系统未来发展趋势
物业管理信息系统未来发展趋势 09物业管理1班吴菁芸090141397 随着我国国民经济的飞速发展，我们已经逐渐地进入信息化社会，对信息和数据的利用与处理也已进入自动化、网络化和社会化的阶段。于是乎各行各业纷纷开发相关的管理信息系统以期提高工作效率，获得竞争优势，而这在物业管理领域也不例外。 物业管理信息系统和其他行业的管理信息系统相比开发较晚，毕竟在我国，物业管理的发展也不过几十年光景，即便是发展相对成熟的欧美等国，与其他领域相比仍算是起步较晚的行业。但目前在许多发达国家及地区，许多物业管理企业都在不同程度上建立起来了自己的物业管理信息管理系统，以确保在竞争中处于有利的地位。 就以台湾地区物业管理信息系统为例，起源于集合式住宅因应小区财务管理数字化以防止占用公款之人为弊端以及行政作业计算机化以解决繁杂的庶务需求开始，逐渐发展出一套具备小区资产管理、小区财务管理、小区行政管理、小区讯息管理以及小区通路管理等以小区管理功能为主的物业管理信息系统。尤其是针对其商业经济的高度发展，物业公司通过数字化技术的导引，采取ERP系统开发特性及模块，整合物业管理对软件功能的要求，开发出符合台湾经济发展的商业型物业管理信息系统，如良缘科技开发的ePMS物业管理信息系统、新都兴有限公司开发的New City物业管理信息系统都是目前较为成熟的物业管理信息系统。 物业管理信息系统在近年来如此得到众多物业管理公司的重视，与其自身系统功能的优点是分不开的。 (1)能够合理、科学地对物业管理文件及资料进行管理。 随着物业管理的发展，其管理内容也不断增加，对于如小区房屋情况、住户档案、写字楼的公共设施维修情况、物业公司的各种统计报表等，若仍依赖于过去的手工方式，耗费大
未来的五到十年 操作系统的发展趋势分析
未来的五到十年操作系统的发展趋势分析 . 为了适应新时代要求，操作系统正在经历一系列重大变化，这些变化将给软件带来前所未有的发展空间，各大软件公司纷纷根据自己的特长提出相应的对策，如微软的.net和Sun的Java是其中最突出的两项技术。微软的.net计划紧密依托自己的操作系统，拓展操作系统的基础服务，尽可能地将中间件和网络平台的服务实现为操作系统的服务。Sun将J2EE技术整合到操作系统中，如将安全中间件融合到操作系统中开发出Trusted Solaris 8等。目前Linux的网络化服务支持还不够完善，许多针对网络化的改进主要是通过补丁方式实现的，与微软的Windows Server 2003相比还有一定的距离。 操作系统内核将呈现出多平台统一的趋势 传统的操作系统内核主要采用模块化设计技术，只能应用于固定的平台。随着组件化、模块化技术的不断成熟，操作系统内核将呈现出多平台统一的发展趋势，如Windows XP采用了组件技术可以灵活地进行扩展和变化，既有支持桌面系统的Windows XP Professional版本，也有支持嵌入式系统的Windows XP Embedded，有效实现了Windows操作系统内核技术的统一；Linux最新的2.6内核版本也加强了对多平台统一的支持，2.6内核不需要用户进行复杂的内核修改和裁剪就可以灵活地实现嵌入式Linux，同时该内核也可以支持Data Center Linux。 功能将不断增加，逐渐形成平台环境 操作系统功能的不断增加有两个方面原因：一个原因是不断满足用户的需求，另一个原因是新技术的不断出现。Mac OS X 10.2比第一版Mac OS X就增加150余项功能。不断增加的功能并不是每个用户所能用得到的，然而操作系统作为一个标准的套装软件必须满足尽可能多用户的需要，于是系统不断膨胀，功能不断增加，并逐渐形成从开发工具到系统工具再到应用软件的一个平台环境。 未来5～10年中间件发展趋势 技术发展趋势： 与软件构件技术紧密结合，支持现代软件开发方式，实现软件的工业化生产。已有的构件技术包括J2EE、CORBA、.NET等。 中间件的开发将越来越多地采用一些开源技术，例如Apache、OpenSSL、Linux、Eclipse、Jboss、Tomcat 等。 提供对移动计算等多种设备的支持，提出新的基于协调技术的软件协同模式。 原先的消息中间件、交易中间件已经成为标准的应用服务器中不可分割的一部分，并逐步向操作系统内核延伸。 应用服务器、门户、数据集成、Web服务、EAI厂商不断将中间件的功能扩充到他们的产品中。 微软.NET和GXA(Global XML Architecture)将不断占领非JA VA的中间件空间。
最新智能交通行业市场情况及发展趋势分析报告
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目录 一、概述 （一）概念及内涵 智能交通系统（ITS）是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术及计算机软件处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的高效、便捷、安全、环保、舒适、实时、准确的综合交通运输管理系统，是一种提
高交通系统的运行效率、减少交通事故、降低环境污染，信息化、智能化、社会化、人性化的新型交通运输系统。它将有助于最大程度地发挥交通基础设施的效能，提高交通运输系统的运行效率和服务水平，为公众提供高效、安全、便捷、舒适的出行服务。 智能交通系统主要由以下子系统构成： 1）智能化交通信息服务系统。即面向公众的智能交通信息服务系统。 2）智能化车辆控制系统。包括车载通讯设备、电子地图、全球定位系统、紧急制动、危险防护警告系统、防盗报警系统等。 3）智能交通管理系统。包括智能交通管制系统、动态路径引导系统、智能信号系统、公共交通优先系统、智能车辆管理等。 4）智能收费系统。自动识别、不停车自动收费。 5）智能应急管理系统。即紧急情况处理系统。 6）智能公共交通运营系统。包括高速公路、城市轨道交通、铁路、航运、空运的中央管理控制、指挥调度、信号信息系统。 7）智能商用车辆运营系统。货运及车队的调度、管理。 （二）行业概况 为解决城市交通拥堵和提高交通安全水平，近年来，我国各级地方政府对城市智能交通系统建设的投入逐步加大。2009年县级市及以下级别城市智能交通建设投资较2008年有明显增加，市场份额约增加15亿元，市场覆盖面拓展。2010年第一季度中国智能交通市场项目数量634个，市场规模57亿元，其中城市智能交通市场项目数量451个，
人工智能未来发展前景展望
人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。
复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运