网络人工智能研究方向有哪些
网络人工智能(NetworkArtificialIntelligence，NAI)指将人工智能技术应用在网络中，使用机器替代或优化目前依靠人工进行的工作，使运营商能够更加便捷地提供更加优质的网络服务。
网络人工智能研究方向有哪些？
网络人工智能研究方向如下：1、网络可视化
网络可视化是构建统一的网络视图，以便对网络的服务质量有更加清晰化、数据化和直观化的洞察。网络运营者可以从多个维度，多个视角全局和局部观察网络。主要内容包括网络质量分析、业务质量分析和网络质量监控。
2、智能运维
对电信网络和业务的运行状况进行持续有效的监控、对故障进行及时恢复是业务保障的重要工作。运营商通过部署相应的性能监控类、告警处理类应用帮助运维人员履行上述职责。
3、网络优化
网络优化主要包括流量优化、能耗优化、无线网络覆盖和容量优化3方面。
网络人工智能研究方向有哪些？
4、网络规划部署
网络可视化的一个重要目的就是发现网络服务中的问题，提升网络规划的科学性。目前，可引入人工智能的网络规划部署技术主要包括网服务部署和网络切片编排管理等方面。
5、智慧经营
运营商网络资源云化进程中，依托大数据资源和数据挖掘能力进行业务创新，提升用户体验，是运营商提升运营能力、向智慧经营转型的手段。数据记录的采集和分析处理，可以更加精准地对用户轨迹和偏好进行分析预测。分析的结果除了进行智能业务经营，还可以作为网络规划优化的输入，以及用于更加广泛的公益类及行业类大数据应用。
6、智能安全
人工智能技术支持下的网络安全的保障有着坚强后盾，把人工智能和网络安全管理紧密结合，能够大大提高网络技术的应用水平，有效保障网络运行的安全。如人工智能垃圾邮件安全检查、智能防火墙安全技术、入侵检测和异常检测等。
计算机人工智能识别系统应用领域,人工智能论文3000字以上
人工智能论文3000字以上
《计算机人工智能识别技术的应用瓶颈探赜》
【摘要】21世纪以来，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速发展，人工智能识别技术应运而生，成为一种新兴计算机技术，在各行各业、各个领域的应用范围不断扩大，为经济增长、社会发展提供重要基础保障。然而，就当前应用情况来看，计算机人工智能识别技术的应用面临一系列瓶颈问题。基于此，文章通过研究和探析计算机人工智能识别技术应用瓶颈问题，为计算机人工智能识别技术的应用和发展奠定坚实基础。
【关键词】计算机人工智能识别技术应用瓶颈
作为一种自动化、智能化、科学化计算机技术，计算机人工智能识别技术通过将人类思维模式从抽象化到具体化，进行准确识别、科学判断和准确模拟，最终通过计算机程序完整体现出来。计算机人工智能识别技术被广泛运用于各个领域，与其他计算机技术相比，人工智能识别技术的应用前景更为广阔，能够为人类提供更为高效、便捷和优质服务。近年来，计算机人工智能识别技术在我国相关领域中取得一系列显着应用成效，然而由于发展时间较短，尚未形成一套完整的运行体系，整个应用过程依然面临诸多瓶颈问题。因此，本文研究具备一定的实践意义。
1、计算机人工智能识别技术的含义及类型
1．1、人工智能识别技术的含义
人工智能识别技术，实质上指的是基于计算机技术和人工智能平台所衍生出来的一种科学技术，人工智能识别技术能够对人类各种思维模式、行为方式进行准确识别和完整模拟，经过智能化、自动化，所形成的一种自动智能化机器。在实际应用过程中，计算机人工智能识别技术装置可以对相关物品信息进行扫描、识别。比如:超市中所利用的扫描装置，就是一种人工智能识别装置