Page 58 - 基于人工智能的图像识别技术研究

基于人工智能的图像识别技术研究
Research on Image Recognition Technology Based on Artificial Intelligence

大的作用，可以极大地简化智能芯片的实现。
ELM理论于2006年提出，在提出后约10年间，哈佛、哥伦比亚、斯坦福、

MIT、IBM Watson、Georgia Tech等机构的研究人员分别在老鼠的嗅觉系统、
猴子的视觉系统、人的感知系统，以及果蝇的嗅觉系统中直接或间接地得到了
验证，人们发现这些系统中的神经元其实是可以随机产生的，正好满足ELM理
论。作为ELM理论的一个特例，傅里叶变换作为隐层输出，来自谷歌、微软、

斯坦福等机构的科学家也有相应的研究。2016年，IBM研究出基于ELM的第一个
类生物神经元，随机神经元/随机连接也逐步在越来越多的深度学习中使用。由
于是随机神经元/随机连接，因此诸如此类的芯片实现也会越来越简单，越来越

方便。
总体来说，智能芯片的微型化，离不开智能材料，离不开从生物学习中得到
的启发，离不开智能传感器。因此，研究人员预测，超限学习机（ELM）作为
存在于机器学习和生物学习中的共同基学习单元，相当于一个基本的学习粒子，
人之所以具有超强的学习能力，一个基本的学习功能，基本的学习粒子是必不可

少的，而未来，超限学习机（ELM）将在智能微芯片的研发中起到关键作用。

第三节 大数据与云计算

一、计算机软件技术在大数据发展中的应用

就目前的调查研究显示，大数据时代的出现，帮助各行各业节省了大量的人

力、物力、财力，同时还简化了市场的调研时间，为社会各方面的发展提供了有
力的数据支撑。不仅如此，大数据时代的进步和发展，离不开计算机数据处理软
件，同时人们对于数据的信息依赖程度也越来越强，对于计算机软件的服务水平
以及处理能力也提出了更高的要求。所以在这种时代背景下，计算机软件技术开

发公司必须采取有效的措施，优化和升级软件，提高计算机软件技术的智能化以
及数据化，从而扩展计算机软件在大数据时代的应用，实现中国经济社会的可持
续发展。
（一）计算机软件技术在大数据时代的应用意义

1.可以有效地提升社会的经济发展水平
科学技术的进步可以有效地推动经济社会的发展，而计算机软件技术作为一

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