人工智能驅(qū)動(dòng)的信息管理優(yōu)化策略與實(shí)踐路徑

摘要：隨著人工智能（AI） 技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在信息管理中的應(yīng)用已成為優(yōu)化各類決策支持和資源調(diào)度系統(tǒng)的關(guān)鍵。本文探討通過引入深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、決策支持及資源調(diào)度的智能化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方法相比，智能化技術(shù)在處理時(shí)間、資源消耗、診斷準(zhǔn)確度和系統(tǒng)負(fù)載等方面均展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢(shì)。研究表明，這些技術(shù)不僅提升了系統(tǒng)的效率和精度，而且有效降低了運(yùn)行負(fù)荷，展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：人工智能；信息管理優(yōu)化；深度學(xué)習(xí)；強(qiáng)化學(xué)習(xí)；智能決策；資源調(diào)度

中圖分類號(hào)：TP311" " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）19-0033-04

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID）

傳統(tǒng)信息管理方法因數(shù)據(jù)冗余、處理效率低下和決策精準(zhǔn)度不高等問題，難以滿足現(xiàn)代需求。人工智能（AI） 技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，憑借卓越的數(shù)據(jù)處理能力和智能決策支持功能，為解決這些問題提供了有效手段[1]。

1 人工智能驅(qū)動(dòng)的信息管理的理論基礎(chǔ)

1.1 信息管理的定義與挑戰(zhàn)

信息管理指通過采集、存儲(chǔ)、處理、分析和決策等活動(dòng)，對(duì)信息資源進(jìn)行有效管理和利用。傳統(tǒng)方法面臨數(shù)據(jù)冗余、信息不一致性和決策復(fù)雜性等挑戰(zhàn)，不僅增加了計(jì)算負(fù)擔(dān)，還影響了決策的效率和精準(zhǔn)度，在海量信息環(huán)境下尤為突出[2]。

1.2 人工智能與信息管理優(yōu)化的關(guān)系

人工智能（AI） 技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理，通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理、模式識(shí)別和特征提取，有效應(yīng)對(duì)信息管理中的數(shù)據(jù)復(fù)雜性和效率低下等挑戰(zhàn)。特別是深度學(xué)習(xí)，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠高效處理圖像、語音和文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為智能決策支持提供關(guān)鍵技術(shù)支撐[3]。自然語言處理（NLP） 則使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語言，從而改善信息檢索、智能客服等應(yīng)用。

1.3 AI在信息管理中的具體應(yīng)用

人工智能在信息管理中的應(yīng)用廣泛且多樣。在數(shù)據(jù)挖掘與分析中，AI可以通過對(duì)大數(shù)據(jù)集的處理，挖掘出潛在的規(guī)律和信息，幫助企業(yè)或組織更好地了解其運(yùn)營(yíng)狀況[4]。例如AI能夠識(shí)別用戶行為模式，優(yōu)化推薦系統(tǒng)或廣告投放策略。在智能決策支持方面，AI系統(tǒng)能夠結(jié)合多維度數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息，提供高效的決策建議，尤其在面對(duì)不確定性和復(fù)雜性的情況下，AI可以通過預(yù)測(cè)和優(yōu)化算法提升決策的準(zhǔn)確性[5]。在智能決策支持方面，AI系統(tǒng)結(jié)合多維度數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息，顯著提升決策效率和精準(zhǔn)性。例如在物流行業(yè)，AI優(yōu)化配送路徑，通過實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整方案，降低運(yùn)輸成本；在醫(yī)療領(lǐng)域，AI輔助診斷系統(tǒng)分析病歷和影像數(shù)據(jù)，提高疾病診斷準(zhǔn)確率并縮短診療時(shí)間。這些應(yīng)用表明，AI技術(shù)不僅提高了運(yùn)營(yíng)效率，還創(chuàng)造了顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)價(jià)值。

2 人工智能優(yōu)化策略與方法

2.1 數(shù)據(jù)優(yōu)化模型

數(shù)據(jù)優(yōu)化模型在人工智能驅(qū)動(dòng)的信息管理優(yōu)化中起著至關(guān)重要的作用。線性回歸模型常用于預(yù)測(cè)和分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，尤其是在處理連續(xù)型變量時(shí)，能夠幫助提取數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征。其基本公式如下：

[y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+?]

式中：y為目標(biāo)變量，xi為輸入特征，βi為回歸系數(shù)，?為誤差項(xiàng)。決策樹算法則通過構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)來進(jìn)行數(shù)據(jù)分類和回歸，適用于復(fù)雜的非線性關(guān)系。決策樹的生成過程可通過信息增益或基尼系數(shù)來衡量節(jié)點(diǎn)分裂的優(yōu)劣。在數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理中，AI算法能夠自動(dòng)識(shí)別并剔除噪聲數(shù)據(jù)或缺失值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強(qiáng)后續(xù)模型的預(yù)測(cè)能力。

2.2 智能決策優(yōu)化方法

智能決策優(yōu)化方法通過使用AI算法來解決復(fù)雜的決策問題，尤其是在多變量和動(dòng)態(tài)環(huán)境下。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL） 是一種基于獎(jiǎng)懲機(jī)制的學(xué)習(xí)方法，它通過智能體與環(huán)境的交互，不斷優(yōu)化其決策策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是找到最優(yōu)策略，使得累積獎(jiǎng)勵(lì)最大化，具體的優(yōu)化公式如下：

[Qs，a=Qs，a+αRs，a+γmaxaQs'，a'-Qs，a]

式中：Q（s， a）為狀態(tài)s下采取行動(dòng)a的價(jià)值，α為學(xué)習(xí)率，γ為折扣因子，R（s， a）為即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)。對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化問題，AI能夠同時(shí)考慮多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，如成本、時(shí)間和質(zhì)量等，并通過Pareto前沿等方法找到各目標(biāo)間的最佳折中解。多目標(biāo)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

[minfx=f1x，f2x，...，fkx]

式中：fi（x）為第i個(gè)目標(biāo)函數(shù)，x為優(yōu)化變量。

2.3 信息流與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

信息流與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是信息管理中的核心問題，特別是在大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸和資源調(diào)度中。通過AI算法對(duì)信息流進(jìn)行優(yōu)化，能夠有效提升系統(tǒng)的吞吐量和效率。最大的問題是典型的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題，其目標(biāo)是在給定容量約束的情況下，最大化從源點(diǎn)到匯點(diǎn)的流量。該問題的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

[maxi=1nxi subject to j=1naijxj≤bi]

式中：xi表示流量，aij為網(wǎng)絡(luò)連接的容量，bi為約束條件。結(jié)合AI尤其是深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，能夠在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化和自適應(yīng)調(diào)整，從而有效提高信息流的傳輸效率，減少網(wǎng)絡(luò)瓶頸。AI驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的信息流調(diào)度，提升網(wǎng)絡(luò)資源的利用率，減少延遲和擁堵問題。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與仿真

3.1 仿真環(huán)境與數(shù)據(jù)集選擇

為了驗(yàn)證人工智能優(yōu)化策略在信息管理中的應(yīng)用效果，本研究選擇了多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，包括智能城市、醫(yī)療健康、金融行業(yè)等，目的是模擬實(shí)際應(yīng)用中面臨的復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境和優(yōu)化需求。各行業(yè)在信息流管理、決策支持及資源調(diào)度等方面具有不同的挑戰(zhàn)，因此能夠全面評(píng)估AI技術(shù)在這些領(lǐng)域的優(yōu)化效果。

以智能醫(yī)療管理系統(tǒng)為例，實(shí)驗(yàn)使用了來自真實(shí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的匿名患者數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)規(guī)模覆蓋約50萬條患者記錄，涉及患者的基本信息（如年齡、性別） 、病歷記錄（如病史描述、用藥信息） 、診斷結(jié)果（如影像學(xué)報(bào)告、實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果） 以及醫(yī)療資源的使用情況（如住院時(shí)長(zhǎng)、設(shè)備占用率） 。數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果） 、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如電子病歷中的文本信息） 以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如醫(yī)療影像數(shù)據(jù)） 。數(shù)據(jù)來源多樣，涵蓋醫(yī)院的電子健康記錄系統(tǒng)（EHR） 、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)庫(kù)以及患者流轉(zhuǎn)記錄。

在智能醫(yī)療管理系統(tǒng)中，AI技術(shù)被用于優(yōu)化資源調(diào)度效率（如病床分配、手術(shù)室排班） 、提高診斷準(zhǔn)確度（通過分析影像數(shù)據(jù)和電子病歷信息） 并優(yōu)化患者治療路徑（如推薦個(gè)性化治療方案） 。這些數(shù)據(jù)集真實(shí)反映了醫(yī)療決策和資源分配的復(fù)雜性，為實(shí)驗(yàn)提供了可靠的驗(yàn)證基礎(chǔ)。通過對(duì)這些多維度數(shù)據(jù)的處理與分析，AI技術(shù)能夠更高效地應(yīng)對(duì)醫(yī)療管理中的動(dòng)態(tài)需求和復(fù)雜問題。

3.2 實(shí)驗(yàn)方法與對(duì)比分析

在實(shí)驗(yàn)過程中對(duì)比了基線方法與基于人工智能優(yōu)化的解決方案，特別是在資源調(diào)度、決策支持和信息流管理等領(lǐng)域的表現(xiàn)。基線方法通常依賴傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化算法，如遺傳算法、啟發(fā)式算法等，而AI優(yōu)化方法則利用深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的決策和優(yōu)化。為了衡量實(shí)驗(yàn)效果，設(shè)定了以下幾個(gè)評(píng)估指標(biāo)：效率、準(zhǔn)確性、資源消耗、魯棒性和用戶滿意度。這些指標(biāo)分別從計(jì)算效率、決策準(zhǔn)確度、系統(tǒng)資源消耗、系統(tǒng)在不同環(huán)境下的適應(yīng)能力以及最終用戶體驗(yàn)等方面，全面評(píng)估了AI優(yōu)化方法的優(yōu)越性。

從表1中可以看出，人工智能（AI） 優(yōu)化方法在多個(gè)關(guān)鍵性能指標(biāo)上顯著優(yōu)于基線方法。在資源調(diào)度效率方面，AI優(yōu)化方法達(dá)到了92%，相比基線方法的78%提升了14個(gè)百分點(diǎn)，表明其在優(yōu)化資源分配和提高調(diào)度能力方面表現(xiàn)卓越。在診斷準(zhǔn)確率上，AI優(yōu)化方法從基線方法的85%提升至94%，顯示其在復(fù)雜數(shù)據(jù)處理和決策支持中的精確性優(yōu)勢(shì)。

系統(tǒng)資源消耗方面，AI方法降低至22%，相比基線方法的30%減少了8個(gè)百分點(diǎn)，表明其在計(jì)算效率和資源利用上的優(yōu)化能力。系統(tǒng)魯棒性從基線方法的75%提升至88%，反映了AI優(yōu)化方法在不同環(huán)境和復(fù)雜情況下的穩(wěn)定性更高。此外，用戶滿意度也從78%提升至91%，說明AI方法顯著改善了用戶體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量。這些結(jié)果表明AI優(yōu)化方法在效率、準(zhǔn)確性、資源節(jié)約和用戶滿意度等方面均具有顯著優(yōu)勢(shì)，展現(xiàn)了其在信息管理優(yōu)化中的強(qiáng)大潛力。

3.3 算法實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化過程

在本研究中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于智能醫(yī)療管理系統(tǒng)的仿真優(yōu)化中。強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于智能決策支持系統(tǒng)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過與環(huán)境的交互，不斷改進(jìn)決策策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)被應(yīng)用于資源調(diào)度決策中，AI系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)的病人流動(dòng)情況、資源空閑情況和治療優(yōu)先級(jí)等因素，選擇最優(yōu)的資源調(diào)配方案。深度學(xué)習(xí)則用于處理醫(yī)療圖像和病歷數(shù)據(jù)，以提高診斷準(zhǔn)確率。通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 模型，系統(tǒng)能夠自動(dòng)從病歷數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，并輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的更新過程如下：

[Qs，a=Qs，a+αRs，a+γmaxaQs'，a'-Qs，a]

式中：Q（s， a）表示狀態(tài)s下選擇動(dòng)作a的期望獎(jiǎng)勵(lì)，α為學(xué)習(xí)率，γ為折扣因子，R（s， a）為即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)。深度學(xué)習(xí)模型中的損失函數(shù)計(jì)算公式如下：

[L=1Ni=1Nyi-yi2]

式中：yi為實(shí)際標(biāo)簽，[yi]為模型預(yù)測(cè)值，N為樣本數(shù)量，L為損失函數(shù)。通過不斷優(yōu)化這些模型，AI優(yōu)化系統(tǒng)能夠在不同的環(huán)境下自動(dòng)適應(yīng)，并輸出最優(yōu)決策和資源調(diào)度方案。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)據(jù)分析

4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在實(shí)驗(yàn)中比較了AI優(yōu)化方法與傳統(tǒng)方法在智能醫(yī)療管理系統(tǒng)中的性能差異。通過以下幾個(gè)性能評(píng)估指標(biāo)（處理時(shí)間、資源消耗、準(zhǔn)確度、系統(tǒng)負(fù)載） 進(jìn)行分析，展示了AI方法在多個(gè)維度上的優(yōu)勢(shì)，如表2所示。

如圖1所示，AI優(yōu)化方法顯著提高了系統(tǒng)效率，處理時(shí)間從傳統(tǒng)方法的45.2秒縮短至12.8秒，資源消耗也減少了約13%，系統(tǒng)負(fù)載降低了22%。診斷準(zhǔn)確度從85.1%提高至94.2%，顯示出AI在醫(yī)療決策中的優(yōu)勢(shì)。這表明AI方法不僅優(yōu)化了計(jì)算性能，還有效降低了系統(tǒng)的運(yùn)行負(fù)荷。

4.2 結(jié)果分析

在不同的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下，AI優(yōu)化方法展現(xiàn)了其廣泛的適應(yīng)性和優(yōu)越性。在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，AI方法能夠高效處理大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，減少了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算的壓力，顯著提高了數(shù)據(jù)處理速度。在動(dòng)態(tài)決策支持方面，AI方法通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)決策能力，能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整決策策略，優(yōu)化醫(yī)療資源的配置，提升決策的響應(yīng)速度。在資源調(diào)度的任務(wù)中，AI算法通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化模型，最大限度地提高了資源的利用率，具體性能表現(xiàn)如表3所示。

如圖2所示，AI優(yōu)化方案在多個(gè)場(chǎng)景中均展現(xiàn)了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，AI方法效率提升了35%，同時(shí)降低了系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間。在動(dòng)態(tài)決策支持和資源調(diào)度中，AI方法的效率提升分別為40%和30%，資源利用率達(dá)到了90%以上。這些結(jié)果表明，AI優(yōu)化方法在各種應(yīng)用場(chǎng)景下都具有較高的性能和適應(yīng)性，能顯著提升系統(tǒng)的整體效率。

4.3 案例分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證AI優(yōu)化方案的實(shí)際效果，本研究結(jié)合智能醫(yī)療管理系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了案例分析。該系統(tǒng)部署于一家大型綜合醫(yī)療機(jī)構(gòu)，面臨患者數(shù)量激增、醫(yī)療資源有限以及診斷效率亟須提升等挑戰(zhàn)。醫(yī)院每日接待患者約3 000人次，涉及多個(gè)科室的資源調(diào)度，包括病房、手術(shù)室和影像檢查設(shè)備的高效分配。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包含50萬條匿名患者記錄，涵蓋基礎(chǔ)信息（如年齡、性別、住院時(shí)長(zhǎng)） 、病歷數(shù)據(jù)（如實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果和文本記錄） 以及醫(yī)療影像數(shù)據(jù)（如X光片和MRI圖像） 。數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)值型檢測(cè)結(jié)果） 、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如醫(yī)學(xué)影像） 和文本數(shù)據(jù)（如醫(yī)生診斷報(bào)告） 。

AI算法采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式。強(qiáng)化學(xué)習(xí)被用于資源調(diào)度優(yōu)化，通過分析實(shí)時(shí)患者流動(dòng)、設(shè)備使用情況和醫(yī)療優(yōu)先級(jí)，動(dòng)態(tài)調(diào)整病床分配和手術(shù)排班。深度學(xué)習(xí)則用于影像分析和文本挖掘，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 處理醫(yī)學(xué)影像，提取病理特征，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。文本數(shù)據(jù)則通過自然語言處理（NLP） 技術(shù)進(jìn)行分類和關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)一步支持診斷決策。

AI優(yōu)化方案顯著提升了系統(tǒng)性能。醫(yī)療資源調(diào)度效率提高至95%，平均病房空置率降低了20%。診斷準(zhǔn)確率從傳統(tǒng)方法的84.2%提升至96.1%，尤其在癌癥早期檢測(cè)中，AI模型表現(xiàn)出更高的靈敏度和特異性。平均患者等待時(shí)間減少了30%，顯著提高了醫(yī)療服務(wù)效率。患者滿意度調(diào)查顯示，超過90%的患者對(duì)診療速度和準(zhǔn)確性表示認(rèn)可。具體性能對(duì)比數(shù)據(jù)見表4。

如圖3所示，通過AI優(yōu)化方法，處理時(shí)間顯著縮短，診斷準(zhǔn)確率提高了約12%，資源利用率和用戶滿意度分別提高了約13%和12%。AI方法不僅提升了系統(tǒng)效率，還優(yōu)化了醫(yī)療資源的配置，提高了診斷的準(zhǔn)確度，最終大幅提升了用戶體驗(yàn)和醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

5 討論與展望

5.1 研究的局限性

盡管本研究提出的AI優(yōu)化方法在多種應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)優(yōu)異，但仍存在局限性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性對(duì)模型的性能至關(guān)重要，不同領(lǐng)域間的數(shù)據(jù)異質(zhì)性可能導(dǎo)致模型在泛化能力上受限。AI優(yōu)化方法對(duì)計(jì)算資源的需求較高，尤其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)硬件性能和算法效率提出了更高要求。現(xiàn)有模型的適用性存在局限，部分算法在處理具有快速變化特征的新場(chǎng)景時(shí)表現(xiàn)不佳，需要改進(jìn)模型的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力。

5.2 未來研究方向

未來的研究可以圍繞以下方向展開，實(shí)時(shí)處理的AI優(yōu)化策略值得進(jìn)一步研究，特別是在動(dòng)態(tài)決策和快速響應(yīng)場(chǎng)景下，探索如何利用流數(shù)據(jù)增強(qiáng)決策效率。跨行業(yè)的應(yīng)用潛力尚未完全挖掘，如金融、物流和教育領(lǐng)域的信息管理優(yōu)化，研究如何整合不同領(lǐng)域的知識(shí)和數(shù)據(jù)資源以實(shí)現(xiàn)技術(shù)共享。自適應(yīng)AI優(yōu)化模型是一個(gè)重要方向，研究能夠快速適應(yīng)多樣化業(yè)務(wù)場(chǎng)景的算法將極大提升系統(tǒng)的智能化水平。具體課題包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架的構(gòu)建、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)調(diào)度策略優(yōu)化，以及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法的開發(fā)。

5.3 結(jié)論

本文通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了AI技術(shù)在信息管理優(yōu)化中的顯著潛力，表明其在提高效率、減少資源消耗和提升決策精度方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。這些方法不僅為傳統(tǒng)信息管理系統(tǒng)提供了重要補(bǔ)充，還展現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用前景，尤其在智能醫(yī)療和智能城市等領(lǐng)域具有重要實(shí)踐價(jià)值。本研究為AI技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用和推廣打下了基礎(chǔ)，并為未來的優(yōu)化方向提供了有力支持。

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【通聯(lián)編輯：梁書】