智能调度心得体会实用 如何才能做好智能调度(五篇)

心中有不少心得体会时，不如来好好地做个总结，写一篇心得体会，如此可以一直更新迭代自己的想法。那么我们写心得体会要注意的内容有什么呢？下面小编给大家带来关于学习心得体会范文，希望会对大家的工作与学习有所帮助。

有关智能调度心得体会实用一

按照“以信息化推进城市化、以信息化推进现代化”的智慧城市发展模式，通过三到六年努力，形成“基础设施畅达易用，城市管理协同高效、公众服务整合创新”智慧城市运行体系,将园区建成中西部领先的信息化开发区和国际一流水平的智慧型城市新区，为开发区打造具有国际竞争力的一流开发区提供信息化的技术支撑。

发展目标划分为两个阶段：

第一阶段：至2017年。信息化应用基础框架形成，完善新一代信息通信网络，建立城市运行感知网络和智能化管理服务系统，智慧城市运行架构初步形成，成为中西部智慧城市（开发区）建设的先行区。

第二阶段：至2020年。在进一步完善智慧城市运行的基础上，发展培育一批智慧型产业，突破一批新一代信息技术，到2020年，实现信息网络广泛覆盖、智能技术高度集中、智能经济高端发展、智能服务高效便民，成为中国智慧城市建设示范区。

第一阶段的细化目标：

——坚持“适度超前”战略，建成高速、融合的智慧城市网络基础设施。依托国家信息通信枢纽优势，基本建成新一代宽带网络、若干个云计算中心，建设私有云模式的城市大数据信息资源库。互联网普及率达到80%以上，企业平均接入带宽达到100兆位每秒，家庭平均接入带宽达到20兆位每秒，确保各通讯运营商新一代通讯网路对全区的无缝覆盖，无线局域网在重点街区及商务楼宇高密度、高流量覆盖，无线城市和网络融合建设水平走在中西前列。

——践行“整合创新”理念，建成智能精准的智慧城市建管体系。进一步推进数字城建、数字城管平台建设，提升城市建设和管理的规范化、精准化、智能化水平。加快推进社会治安监控、灾难预警、应急响应、安全生产重点领域防控体系等智慧安保系统建设，完善公共安全事件应急处臵机制。90%以上行政许可审批事项实现网上办理，城市资源得到优化配臵，生态城市建设和节能减排取得明显成效。

——强化“以人为本”意识，建成便捷高效的智慧城市公共服务体系。开发区各部门和事业单位普遍实现信息共享和业务协同，全面推进面向市民的住房、教育、就业、文化、社会保障、供电、供水、供气、防灾减灾等公共服务智慧应用系统建设；大力推进面向企业的投资融资、企业信用、产品供销、食品药品监管等公共服务信息平台建设。60%以上的成年居民和企业享受个性化政府信息服务，智慧应用系统建设取得显著成效。

（一）指导思想

以“智融服务、慧聚创新”为工作主线，坚持“顶层设计、系统推进、全民参与”思路，通过“感知促应用、整合促管理、智慧促转型”三个层面的建设，加强信息化手段在城市规划、建设、管理和运行中的综合应用，促进信息资源整合、共享和利用，提升城市管理能力和服务水平，促进产业转型升级，推动园区建设成为具有国际竞争力的一流开发区。

（二）基本原则

1、统筹规划，协调发展

从园区经济社会发展的实际问题入手，注重顶层设计和统一规划，在规划指引下，突出重点、以点带面、分步实施、逐步深入，不断增强实施应用效果，统筹推进各行业、各领域、各产业协调发展。

2、需求主导，服务为先

将智慧城市建设重心聚焦于满足公众和企业需求以及城市发展的重要问题，重视信息化对园区综合服务能力的不断提升，将“用得上、用得起、用得好”作为深化信息化应用和智慧城市建设的基本要求，为优化民生质量和营商环境创造条件。

3、整合共享，创新优化

充分整合现有信息资源，打破条块分割，推动智慧城市基础设施与应用系统的集约建设，创新信息化应用体系和政府服务方式，不断优化项目管理机制。

4、政府引导，多元参与

突出政策和资金对智慧城市建设的引导、鼓励、扶持效用，强化市场机制的主导作用和企业的主体地位，调动社会各方的积极性和主动性，鼓励社会力量参与智慧城市建设、运营、筹资和管理，实现智慧园区的可持续发展。

(一)信息基础设施建设方面

1.加快“宽带园区”建设，畅通智慧城市信息通道。进一步推动“城市光网”建设，构建“百兆进户、千兆进楼、t级出口”的网络能力，加快电信、移动、联通三大运营商在全区的新一代网络的技术改造步伐，尽快实现4g网络制式全覆盖；采取政府扶持引导、运营商自建与商户自建相结合的方式，全面启动“wifi园区”建设，持续增加热点区域及ap数量，提高网络稳定性和用户体验，拓展wifi门户资源在园区形象宣传、商务旅游服务等方面的应用。

2.建设全面覆盖、资源共享的视频监控系统综合公安、交警、城管、应急指挥等各业务部门的技术

有关智能调度心得体会实用二

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2.1逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。

3.2非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理