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“人工智能-+X”-的应用方法 “人工智能-+X “人工智能-+X”-的应用方法全文共5页，当前为第1页。 摘 要 “人工智能”英文为“artificial Intelligence”，缩写即是我们说熟知的“AI”。它是专门研究如何使计算机完成一些人类智能才能完成的智能行为的科学。近年来，人工智能快速发展，其应用渗透了许多领域，本文介绍如何以“人工智能+X”进行类比，创新来扩展人工智能的应用领域并提出相应的问题与思考。 关键词：“人工智能+X”?新方向 数据分析 “X+人工智能”是类比“互联网+”进行扩展其应用领域，进行更深更广泛的应用。人工智能的核心是运用算法使计算机完成一系列高级任务，人们的需求也是各种各样，如果采取“人工智能+X”鼓励人们进行自主创新创业将为我国科技带来蓬勃发展。 一、关于“人工智能+X” （一）“人工智能+X”的方向 人工智能可以与我们生活的方方面面相结合，其有着广阔的应用空间。近年来，人工智能与电子终端和垂直行业相互促进与渗透，已经涌现出了智能家具、智能手环、无人驾驶汽车、各种新型机器人等一批人工智能产品，而且人工智能正在全面重塑家电、机器人、医疗、教育、金融等行业，将带来大量的经济效益。 此外，“人工智能+X”中的“X”可以是各类学科，通过人工智能的辅助作用，可以为各类学科带来前所未有的便利。 “人工智能-+X “人工智能-+X”-的应用方法全文共5页，当前为第2页。 教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》中要求将来要建设百个“人工智能+X”的学科建设。重视数学、统计学、物理学、心理学、生物学、社会学、法学等学科的交叉融合。该计划还指出到2030年是高校要达到培养人工智能人才高地，且要成为世界人工智能创新中心的核心力量。 《高等学校人工智能创新行动计划》重点要求加强人工智能基础理论研究，创新精神扩展，人工智能知识框架的完善，探索合适的培养人工智能技术人员的合理方案。该计划还要求高校要通过鼓励学生创新开放一系列比赛和展示平台来达到激励学习风气。加强对优秀人才的倾斜程度。 可见，国家为了国家科技和经济的快速发展，对培养高新技术人才有了足够的重视，这为人工智能这一蒸蒸日上的热门科技无疑有着举足轻重的优势。 二、“人工智能+X”的应用实例 （一）“人工智能+法律” 人工智能发展迅速主要得益于它能应用到社会的各行各业，这其中也包括法律的范围。人工智能在“语音识别”、“图像识别”、“语言处理”、“数据分析”、“机器学习”等领域的发展程度已经足以进行法律相关的工作。 法律有哪些信誉好的足球投注网站 以往我们在有哪些信誉好的足球投注网站我们想要了解的法律法规时，往往可以通过百度等有哪些信誉好的足球投注网站方式进行有哪些信誉好的足球投注网站。如今信息更新速度快速，广告和虚假信息弥漫，这时微信公众号和微信app小程序的开发者利用算法设计出能够进行法律问答的小程序，极大“人工智能-+X “人工智能-+X”-的应用方法全文共5页，当前为第3页。 搜集和分析证据 在传统的证据分析中存在无关信息过多的问题，这些无关数据往往容量很大，也有可能与真正的数据混淆，人工智能的数据分析就成为了该问题的突破口。目前上海高级人民法院推出的206系统利用大数据和云计算等核心科技能够合理进行案件分析和处理证据，它方便了收集审查起诉阶段的办案证据。 结果预测 英国大法官首席信息技术顾问认为人工智能可以通过分析数据，挖掘我们所需要的数据从而找出法律诉讼中潜在的危险因素。美国的人工智能产品Ross能够借助人工智能检索信息来回答人们提出的法律问题对应的答案。而人类律师完成该过程需要花数个小时的时间。在算法不断优化的过程中，法律相关的人工智能产品的效用会越来越好。 “人工智能+法医” 人工智能可以与法律结合，也可以与医学结合。“法医”自然而然为人工智能提供了应用舞台，但在“法医学”这一学科中，人工智能有独特应用之处。法医学在近几年内发展迅速，在新时代下人工智能为解决法医学在发展中的各种难题。 人工智能在法医物证DNA分型中的应用 合理利用AI将在DNA分型检验时把静态峰阈值转化为动态峰阈值可以很好地适应一些如仪器运行过程中的复杂现象。在拥有足够的DNA数据的情况“人工智能-+X “人工智能-+X”-的应用方法全文共5页，当前为第4页。 人工智能在死亡时间推算方面的应用 法医中比较重要的一部分就是对被害人的死亡时间进行判断，这样可以为警方办案得到有力协助。目前结合人工智能的技术，利用两种人工智能神经网络的方式估算尸体的PMI，可以得到高于80%的准确率。不过PMI推断对应的数据库要尽可能的多以便减少各种情况对判断准确率的影响。 人工智能在个体特征等方面的应用 人工智能能够快速有哪些信誉好的足球投注网站已搜集的资料，方便找出相似的DNA对应的形状。专家通过基于机器学习的方法，对1061个个体进行肤色、声音、性别的预测，尽管准确性不稳定，但是还是证明了，机器学习在