大家好，人工智能基础和应用论文相信很多的网友都不是很明白，包括人工智能研究生根据什么写论文也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能基础和应用论文和人工智能研究生根据什么写论文的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

一、人工智能应用面概念和研究意义

1、人工智能的应用，我们用白话解释一下。

2、人工智能应用面的概念，其实就是利用人工智能的算法和判断来替代人工的劳动。

3、人工智能可以在基本上现行社会上所有的生产活动的过程当中使用。

4、人工智能的研究的意义主要是体现在。几个方面吧。

5、第一人工智能可以增加劳动生产量，大幅的提高生产能力。

6、第二人工智能在有一些方面可以做到比人工更好更快。

7、但是人工智能也有一些缺点，在限行阶段上不能完全替代手工和人脑思考。

8、现阶段的人工智能主要是在程序应用和一些明显的容错判断上可以达到一定程度，但。在很多细分行业和领域内，是不能完全替代人力或者是人脑的。比如科技的发展和拓展，精细加工等

二、人工智能在农业农作物采摘方面的应用论文

1、人工智能协作型采摘机器人将机器人的导航、目标探测和定位等需要高智能的任务剥离出来,由人完成。而机器人控制系统只负责计算并优化采摘路径、控制关节运动、实施采摘任务。

2、人工智能机器需要人的参与,同自主型智能机器人相比,其优势表现在系统可靠性高、采摘成功率和采摘效率高。

三、人工智能研究生根据什么写论文

1、人工智能研究生在写论文时，通常会根据以下几个方面进行研究和撰写。

2、首先，他们会基于已有的学术研究和文献进行文献综述，了解当前领域的研究进展和问题。

3、其次，他们会选择一个具体的研究问题，并提出明确的研究目标和假设。

4、然后，他们会设计和实施相应的实验或模型，收集和分析数据，并进行结果解读和讨论。

5、最后，他们会总结研究的贡献和局限性，并提出未来的研究方向和建议。整个论文的写作过程需要严谨的逻辑思维、科学的研究方法和清晰的表达能力。

四、人工智能的社会功能

从经济上来说，人工智能虽然会替代掉部分人工，但借助人工智能新技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本；通过优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率，通过创造新市场、新就业等促进市场更加繁荣，开拓更广阔的市场空间。

这些，都将极大地提升社会的劳动生产率，促进社会的繁荣与发展。来自埃森哲与经济学前沿公司最近的一份报告大胆提出，到2035年，基于人工智能的技术的普遍采用，可能会将很多发达国家的经济增速提高一倍。

报告估计认为，人工智能有可能将美国、英国和日本的总增加值（与GDP近似）年度增速分别提高到4.6%、3.9%和2.7%。对于中国来说，更是一个巨大的机遇。去年以来，人工智能开始变为政府和企业之间的新话题。

在今年两会上，人工智能甚至被写进国家战略层面。在专利方面有数据表明，在2015年全球顶尖期刊上发表的人工智能论文里，华人/中国人作者的比例达到了43%。同时，根据乌镇智库去年发布的报告显示，中国人工智能的专利申请数、授权数在2012年就已经超过美国。

五、人工智能的起源与发展

人工智能（ArtificialIntelligence,AI）起源于20世纪50年代，已经走过了半个多世纪的发展历程。它的起源可以追溯到以下几个关键事件：

1.1950年：艾伦·图灵（AlanTuring）发表论文《计算机器与智能》（ComputingMachineryandIntelligence），提出了著名的图灵测试（TuringTest），作为衡量机器智能的标准。

2.1956年：约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·明斯基（MarvinMinsky）、克劳德·香农（ClaudeShannon）和纳撒尼尔·罗切斯特（NathanielRochester）等科学家齐聚达特茅斯会议（DartmouthConference），共同提出了“人工智能”的概念，标志着人工智能领域的正式诞生。

3.1958年：罗斯·瑞森布拉特（RossQuillian）发明了基于逻辑和规则的专家系统，是一种能够模拟人类专家决策过程的人工智能程序。

4.1965年：约瑟夫·维森鲍姆（JosephWeizenbaum）开发出第一个聊天机器人ELIZA，展示了自然语言处理的潜力。

5.1970年代：随着专家系统的普及，人工智能进入了第一个繁荣期。然而，由于专家系统存在的局限性，如知识获取难度大、无法处理不确定信息等，人工智能在1970年代末陷入了低谷。

人工智能发展的第二个高潮出现在1980年代，得益于机器学习算法的进步和专家系统的局限性得到解决。其中，最具代表性的成果是杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）和戴维·鲁姆哈特（DavidRumelhart）等人提出的反向传播算法，为神经网络的发展奠定了基础。

1990年代，人工智能继续发展，出现了许多新的技术，如支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）和演化计算（EvolutionaryComputation）等。此外，人工智能还开始在其他领域得到应用，如语音识别、图像识别等。

21世纪初，深度学习（DeepLearning）技术的突破性进展使人工智能进入了新一轮快速发展时期。2012年，杰弗里·辛顿和杨立昆（YannLeCun）等人在ImageNet图像识别挑战赛上取得了突破性成果，标志着深度学习技术在计算机视觉领域的成功。此后，深度学习技术迅速蔓延到人工智能的其他领域，如自然语言处理、语音识别等。

目前，人工智能正在继续快速发展，各种新技术和应用不断涌现。可以预见，人工智能将在未来社会和经济发展中扮演越来越重要的角色。

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