大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能应用的多选题的问题，以及和人工智能在计算机网络的运用的选题背景和选题意义的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

一、适合写研究论文的题材

1.互联网时代下电商平台的竞争战略分析

2.众创空间模式及其对创业生态的影响

4.AI技术应用于医疗领域的研究与探讨

5.可穿戴设备在智能家居应用中的研究

6.电子商务对实体零售业的影响与对策

7.区块链技术在金融领域中的应用研究

8.企业知识管理系统的设计与实现

9.大数据在互联网金融风险管理中的应用

10.人工智能在智能交通中的应用研究

11.吸引并留住人才的企业文化建设研究

12.电商物流最优路径图寻优算法研究

其中每个题目都有很深入的研究空间和角度，具体的研究方向和内容需要根据不同研究者的兴趣和实际需求进行选择和设计。

二、人工智能的深度发展利大于弊

1、第一，人工智能让人类生活更美好。例如，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。

2、第二，人工智能推动社会进步，实现人类进一步解放。人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富以几何形式快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。

3、第三，人工智能推动了人类的理性进步，可以反过来促进人类的发展。人工智能研发过程的本身就具有研究人脑认知与功能的需求和特性，而使人类在这个过程中就学习了学习的方法，从而增强人类的逻辑思维能力。

4、第一，我们今天题目是比较性命题，但是对方辩友从头到尾只提利不提弊，甚至连大小关系也没听清楚。而我方要论证的正是人工智能对人类发展带来的利端是可以取代，并且不必要的；而它给人类带来的弊端却是毁灭性，并且不可挽回的。

5、第二，人工智能分为强弱人工智能，最早是由赛尔提出的。弱人工智能是一种科技手段，是把计算机作为……（差二字）的有力工具。强人工智能则主张人工智能最终必能完全模拟人类心理与智能活动。

6、第三，我们应该赋予人工智能人权吗？这是一个很值得深思的问题。当人工智能在岗位上工作的时候，或许它犯了一些小的错误，被无情地拔掉电源，剥夺了它的自由平等，这难道对它来说是公平的吗？

三、人工智能在计算机网络的运用的选题背景和选题意义

人工智能在计算机网络的运用是一个非常热门的研究领域，以下是一些可能的选题背景和选题意义：

1.人工智能技术的快速发展：近年来，人工智能技术取得了长足的发展，尤其是在机器学习、深度学习等领域，为其在计算机网络中的应用提供了技术支持。

2.计算机网络的复杂化：随着互联网的普及和应用的不断扩展，计算机网络变得越来越复杂，需要更加智能化的管理和控制。

3.网络安全问题的凸显：网络安全问题越来越受到关注，人工智能技术可以用于网络安全检测、防御等方面。

1.提高网络管理效率：人工智能技术可以实现对网络的智能管理，提高网络管理的效率和准确性。

2.增强网络安全：人工智能技术可以用于网络安全检测、防御等方面，提高网络的安全性。

3.推动计算机网络的发展：人工智能技术的应用可以推动计算机网络的发展，促进其智能化、高效化和安全化。

总之，人工智能在计算机网络的运用是一个非常有前途的研究领域，具有重要的理论和实际意义。

四、如何用人工智能做题

使用人工智能（ArtificialIntelligence，AI）来做题可以涵盖多种方法和技术。以下是一些常见的方式：

1.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：NLP是一种AI技术，可以帮助计算机理解和处理自然语言的能力。通过将题目输入到AI系统中，它可以分析和理解问题的含义，并提供相应的答案或解决方案。

2.机器学习（MachineLearning，ML）：机器学习是一种AI技术，允许计算机从大量数据中学习和识别模式。通过训练模型并提供大量有标签的样本数据，AI系统可以在给定类似问题时进行预测、分类或生成答案。

3.知识图谱（KnowledgeGraph）：知识图谱是将信息和关系组织成图形结构的AI技术。通过构建知识图谱，并将问题映射到已有的知识库中，AI系统可以根据关联关系推断答案或提供相关信息。

4.深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种机器学习的分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能来进行学习和推理。通过构建深层神经网络模型，AI系统可以从数据中提取复杂的特征，并对问题进行建模和求解。

1.数据准备：收集和整理与题目相关的数据，包括题库、答案、文本资料等。

2.模型训练：选择合适的AI技术和算法，根据收集到的数据进行模型的训练和优化。

3.模型部署：将训练好的模型部署到具体的应用场景中，例如一个在线答题系统或智能教育平台。

需要注意的是，人工智能在做题方面仍然存在一些挑战，例如理解复杂问题、处理模糊语言等。因此，在实际使用时，还需要根据具体情况进行调试、改进和优化，以提高AI系统的准确性和可靠性。

文章到此结束，如果本次分享的人工智能应用的多选题和人工智能在计算机网络的运用的选题背景和选题意义的问题解决了您的问题，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！那么我们由衷的感到高兴！

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