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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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人工智能专业在一个月内写出论文方法如下：1、确定写的论文的研究主题，这将是整个论文的核心。2、请查阅相关的研究文献，以获得当前的研究内容。3、开始制定论文的大纲，以便安排文章的结构。4、尝试集成所从研究文献和网络文章中获得的信息，并处理其写作。5、在完成论文的正文和结论部分后，需要将论文的各个部分进行整理并进行最后的审查。即可。
发论文的方向：人工智能应该算是综合性边缘学科，基本含有了计算机科学、统计学、信息论等多种学科。针对人工智能不同的特点肯定选题也不一样，我个人认为计算机方向比较好发一些，可以多看一点人工智能和机器学习方面的论文，特别是自然语言处理和图像处理方面的。而选方向应该是一个”先见树林后见参天大树“的过程。刚开始应该试图去了解的是简单地，概括性的内容，比如基本概念/术语，研究内容和对应的方法。选择一个你感兴趣好写的方向，进而关注某一个方向，也是真正研究工作的开始。
ai研究民工论文
首尔大学AI团队论文抄袭被曝，一文抄10篇
首尔大学AI团队论文抄袭被曝，一文抄10篇，据报道，首尔大学涉抄袭论文数量在10篇上下。首尔大学AI团队甚至直接照抄某些句子，一个单词都没有改。首尔大学AI团队论文抄袭被曝，一文抄10篇。
据新浪科技报道，韩国SBS电视台25日消息，韩国顶级学府首尔大学人工智能（AI）研究团队23日在全球顶级学术会议（CVPR）上展示了研究成果，但被发现抄袭并受到各方严厉批评。
韩国国内担心，该丑闻有可能发酵为第二起“黄禹锡事件”。该事件就是2006年韩国克隆之父黄禹锡博士干细胞造假风波，曾被改编为电影《举报者》。
CVPR 2022是人工智能和机器学习领域的全球顶级学术会议，于6月19日至24日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。
去年11月，首尔大学研究团队向CVPR提交了一篇学术论文，结果被选为“优秀论文”，本月23日，该成果在与会的全球研究人员面前进行了展示。但第二天开始，舆论便出现首尔大学团队论文抄袭的争议。
视频网站YouTube上的一个视频表示，首尔大学论文中的部分英语表达和公式没有标注引用来源，论文还包含不少与已经发表论文相同的内容。
据报道，首尔大学涉抄袭论文数量在10篇左右。被剽窃的论文包括加州大学伯克利分校2018年发表的一篇论文、加拿大多伦多大学2019年发表的一篇论文，以及韩国科学技术研究院和英国牛津大学2021年发表的论文等。
以多伦多大学的论文为例，首尔大学AI团队甚至直接照抄某些句子，一个单词都没有改变。此外，作为论文核心的公式结构，首尔大学的论文与去年某海外研究团队所发表论文的结构也是一模一样。
据韩国SBS电视台报道，韩国顶级学府首尔大学人工智能（AI）研究团队23日在全球顶级学术会议（CVPR）上展示了研究成果，但被发现抄袭并受到各方严厉批评。
图：首尔大学
据悉，该论文于2021年11月被首尔大学研究团队提交，并被CVPR选为“优秀论文”，而就在6月23日CVPR 2022开幕并展示该成果期间，该论文剽窃现象被揭露。
由于几名涉事作者分别来自首尔大学和韩国科学技术研究院，堪称韩国国内水平最高的学术研究团队。韩国国内担心，该丑闻有可能发酵为第二起“黄禹锡事件”。
CVPR是IEEE下设、人工智能和机器学习领域的全球顶级学术会议。“CVPR 2022”于6月19日至24日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。
图：首尔大学AI论文
本届大会第二天开始，舆论便出现首尔大学团队论文抄袭的争议。视频网站YouTube上的一个视频表示，首尔大学论文中的部分英语表达和公式没有标注引用来源，论文中还包含不少与已经发表论文相同的内容。
据报道，首尔大学涉抄袭论文数量在10篇上下。被剽窃的论文包括加州大学伯克利分校2018年发表的一篇论文、多伦多大学在2019年发表的一篇论文，以及韩国科学技术研究院和牛津大学2021年发表的`论文等。
以多伦多大学的论文为例，首尔大学AI团队甚至直接照抄某些句子，一个单词都没有改。此外，作为论文核心的公式结构，首尔大学的论文与去年某海外研究团队所发表论文的结构也是完全一模一样。
图：CVPR回应论文抄袭
随着争议的升级，CVPR方面在社交平台推特上发文，称“抄袭是不可接受的”，已委托世界电气和电子工程师协会对首尔大学的论文进行调查，同时宣布撤回该论文。
有海外学者认为，CVPR未充分核验抄袭论文，造成了动摇口碑的恶劣后果。
随后，涉事论文的第一作者首尔大学在读博士兼研究员金某和其他3名合著者在指控抄袭的YouTube视频下留言，承认论文抄袭。
金某表示：“论文所有的错误都在我身上，我将接受任何惩处，不再寻找借口。”其他研究人员也表示，“虽然论文的主要内容是第一作者所写，但作为合著者未能发觉论文剽窃，对此深感歉意。”
韩国最近曝出了一则丑闻，几乎惊呆了众人！
据环球时报消息，韩国SBS电视台本月25日报道，韩国顶级学府首尔大学人工智能（AI）研究团队23日在全球顶级学术会议（CVPR）上展示了研究成果，但第二日就被发现存在抄袭现象。
据悉，这项学术论文于去年11月份提交，还被评为了“优秀”，6月23日，这项论文在与会的全球研究人员面前进行了展示。
不过好景不长，24日，有舆论称首尔大学的团队论文存在抄袭，其中部分英语表达和公式没有标注引用来源，论文还包含不少与已经发表论文相同的内容。
报道称，首尔大学涉抄袭的论文数量在10篇左右，剽窃的对象包括美国加州大学伯克利分校2018年发表的一篇论文、加拿大多伦多大学2019年发表的一篇论文，以及韩国科学技术研究院和英国牛津大学2021年发表的论文等。
其中最为恶劣的是，抄袭的论文不仅连核心的结构样式没有发生改变，甚至照抄了某些句子，连一个单词都没有改变。
抄袭是件曝光后，CVPR在社交媒体上发文称“抄袭是不可接受的”，已委托世界电气和电子工程师协会对首尔大学的论文进行调查，同时宣布撤回该论文。
数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭，哪些地方有抄袭嫌疑？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。
北京智源人工智能研究院回复谷歌脑部的知名生物学家NicholasCarlini对一项中外合资大中型学术研究论文因涉嫌抄袭的控告称：“大家早已注意到对《ARoadmapforBigModel（关于“大模型”的路线图）》一文的怀疑，已经对有关情形开展核查，智源研究院激励学术研究自主创新和学术论坛，对学术造假零容忍，相关进度将尽早通告。”
先前4月8日，这篇数十位国内AI大神参加论文被指比较严重抄袭，NicholasCarlini公布发文，控告一篇于2022年3月26日发表在论文预印网址Arxiv的论文《关于“大模型”的路线图》（ARoadmapforBigModel）一文因涉嫌比较严重抄袭。
该文是不久前世界各国好几家高校和公司互相配合的将近200页的学术研究具体描述论文，有高达100名作者，各自来自于清华大学、北京大学等国内高校，哥伦比亚大学、蒙特利尔大学等海外高校，巨量引擎、华为、京东、腾讯等公司及其中科院和北京智源等组织。
NicholasCarlini在文章内容《机器学习研究中的一个抄袭案例》（“ACaseofPlagarisminMachineLearningResearch”）中则详尽例举了该论文存有一大段抄袭别的论文的行为，直接证据是规模性的文字重合，疑是被抄袭的论文也包含他自己的论文“DeduplicatingTrainingDataMakesLanguageModelsBetter”。
先前3月31日，北京智源社区发文以《如何炼大模型？200页pdf100+位作者19家单位！北京智源清华唐杰等发布》详细介绍该篇论文：“伴随着以深度神经网络为象征的AI技术应用的迅速发展趋势，智能化模型的练习运用方式慢慢由‘大炼模型’向‘炼大模型’变化。
大模型科学研究在近些年进步快速，模型的参总数以令人吃惊的速率拓展。北京智源人工智能研究院近期公布的《ARoadmapforBigModel》由禅悟大模型科学研究项目经理，智源学术副院长，清华大学计算机系专家教授唐杰带头，从大模型基本资源、大模型搭建、大模型核心技术与大模型运用探寻4个方面考虑，对15个实际行业的16个有关主题风格开展全方位详细介绍和讨论。十分需要关心。”
人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
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3.蔡自兴，徐光�人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
4.(美)Sternberg,.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年
5.(美)Nils 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料，欢迎阅读!
浅谈人工智能技术的发展
摘要：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，对人工智能的发展进行讲述，并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。
关键词：人工智能 发展 智能
1、人工智能的概念
人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。
第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。
第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。
第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。
第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。
第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3、人工智能可否超过人的智能
那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析：
首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军)，这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。
第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?
第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。
第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。
4、结束语
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和 教育 等带来更大的影响。
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中美两国ai研究论文数量对比
文/陈根
人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点 。
作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进 社会 发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动 社会 形态转变的基本潜质， 因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮 科技 革命和产业变革的关键力量 。
纵观 历史 ，每一次 科技 革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。
美国领先，中国跟进
2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算—— 美国以分领先，中国以分位居第二，欧盟则以分位居第三 。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。
事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。 1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。
60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。 比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。
而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段 。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。
从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位 。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了倍。
尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。 但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。 2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为次，而中国为 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。
尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。 近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60% 。
在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位 。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 ，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到美元。
从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告， 截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家 。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。
而从企业 历史 统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。
美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲 。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。
人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。 只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术 。
根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。
中美角逐，追赶和超越
尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。
经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。 不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。
从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。 美国和中国政府都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进 。
早在2016 年 10 月，奥巴马政府就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国政府也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国政府工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。
美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。
从研发资源的投入来看，美国政府对研发的资金投入相对不足。 纵向来看，在过去的几十年中，联邦政府用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的下降到2018年的。
目前，美国联邦政府的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的政府债务相当于 GDP的107%。 这些因素都会限制美国政府对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。
横向上看，美国政府对研发的投入正在被中国和欧盟追赶 。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。
2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦政府的投资则是相形见绌。
从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局 。
对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。 百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。
应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。
着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势， 包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。
此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。
人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。
第一，美国的AI企业数量遥遥领先全球。
在全球范围内，人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截止到2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，其中美国拥有1078家，占据42%；中国其次，拥有592家，占据23%。中美两国相差486家。其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。
从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展早于中国5年。美国最早从1991年萌芽；1998进入发展期；2005后开始高速成长期；2013后发展趋稳。中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期。在2015年达到峰值后进入平稳期。
第二，美国全产业布局，而中国只在局部有所突破。
美国AI产业布局全面领先，在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。
基础层（主要为处理器／芯片）企业数量来看，中国拥有14家，美国33家，中国仅为美国的42%。
技术层（自然语言处理／计算机视觉与图像／技术平台），中国拥有273家，美国拥有586家，中国为美国的46%。
应用层（机器学习应用／智能无人机／智能机器人／自动驾驶辅助驾驶／语音识别），中国拥有304家，美国拥有488家，中国是美国。
第三，从人才队伍来看，美国梯队完整，中国参差不齐。
AI产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。
美国研究者更关注基础研究，人工智能人才培养体系扎实，研究型人才优势显著。具体来看，在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上，美国形成了能够持久领军世界的格局。
美国产业人才总量约是中国的两倍。美国1078家人工智能企业约有78000名员工，中国592家公司中约有39000位员工，约为美国的50%。
美国基础层人才数量是中国的倍。美国团队人数在处理器／芯片，机器学习应用，自然语言处理，智能无人机4大热点领域全面压制中国。
在研究领域，近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长，已进入第一梯队。相较而言，中国在人工智能需要在研发费用和研发人员规模上的持续投入，加大基础学科的人才培养，尤其是算法和算力领域。
第四，从AI行业热点领域来看，中美各有优势。
深度学习引领了本轮AI发展热潮。究其原因，在于算力和数据在近十年来获得了重大的突破。当下，人工智能产业出现了九大发展热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶。
在美国AI创业公司中排名前三的领域为：自然语言处理252家，机器学习242家，以及计算机视觉与图像190家。
参考消息网12月8日报道 港媒称，中国近年着力发展人工智能（AI），已成为AI大国，无论在人才数量、企业数量均在全球均占第二位，唯美国在各领域均大幅领先中国。值得注意的是，在有研究AI的高等院校中，美国占了，中国要追赶美国，一定要加紧在高等院校中开始培养人才。
据《香港经济日报》网站12月7日报道，《财富》全球论坛昨在广州开幕，今年论坛以“开放与创新 构建经济新格局”为主题。中央近年推动科技创新，以带动经济转型，人工智能是关键一环。中国龙头科技近年也投放大量资源在AI领域上，目前已见到成绩。
报道称，发展AI产业最重人才，《全球人工智能人才白皮书》显示，全球AI领域人才总数约30万，而目前市场的需求则在百万量级，AI人才供应存在很大缺口。
截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，亦即美国企业占全球总数逾40%，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。其中，美国1078家人工智能初创企业约有78700名员工，中国592家公司中约有39200位员工。
具体来看，全球30万AI人才中，高校领域约有10万人，产业界约20万人。目前，全球共有367所具有AI研究方向的高校，但每年AI相关领域的硕博毕业生只有约2万名。在这367所高校中，美国拥有168所，占据全球的，反观中国只有20所。
报道称，中美两国AI人才聚集的产业并不相同。在美国，投资者对于基础层面更为看重，而中国投资者对应用层的关注更多。
事实上，近年中国在AI领域发展的确在全球前列，成绩比不少发达国家更佳，但相比于美国，基础仍相对薄弱，要追赶美国仍有一大段距离。特别是美国高等院校研究AI占了全球近半壁江山，每年有大量人才补充，这点是包括中国在内的其他国家难以冀及。
报道称，更值得注意的是，美国投资者及企业，更注重基础技术研究，这些成果未必能即时商业化，但对未来科技的影响深远；而中国投资者更着重应用，这在起步之初无可厚非，但切忌急功近利。
资料图片：12月2日，第四届世界互联网大会·互联网之光博览会在浙江省桐乡市乌镇拉开帷幕，这是参观者在博览会上了解智能悬浮平台。
【延伸阅读】美媒宣称美国用人工智能分析卫星照片 搜寻他国导弹发射场
参考消息网11月26日报道 美媒称，在情报机构中，只有为数不多受过训练的分析人员从事从浩如烟海的卫星图像中寻找未公开宣布的核设施或秘密军事场所的工作。但是，使谷歌和脸书公司的人脸和喵星人图片的自动过滤成为可能的那种深度学习人工智能，在针锋相对的间谍世界中也可能被证明是无价之宝。一个早期的例子是：美国研究人员已经训练了发现中国地对空导弹发射场的深度学习算法，其速度要比人工分析快数百倍。
据美国连线杂志网站11月21日报道，深度学习算法被证明能够帮助先前不具备图像分析经验的人员，找到散布在中国东南地区近9万平方公里区域内的地对空导弹发射场。这种基于神经网络——即能够对海量数据进行过滤并从中学习的层状人造神经元——的人工智能可媲美人类图像分析专家在定位导弹发射场时取得的90%的总体准确率。也许更加令人叹为观止的是，深度学习软件帮助人类把找出潜在导弹发射场的时间从60个小时缩短至仅42分钟。
密苏里大学地理空间智能中心主任、电机工程和计算机科学教授柯特·戴维斯说：“算法被用来寻找据说被高度怀疑存在导弹发射场的位置，然后由人工对搜索结果进行评估以确保准确，并弄清算法节约了多少时间。”
报道称，密苏里大学的这项研究于10月6日发表在《应用遥感杂志》上。该研究是在卫星成像分析人员正在被大数据的洪流淹没的背景下展开的。知名商业卫星成像公司DigitalGlobe每天生成大约70兆兆字节的原始卫星成像数据，更不用说来自其他商业卫星和政府间谍卫星的所有成像数据了。
戴维斯和同事们证明了现有的深度学习模型——它们经过了针对卫星成像分析的培训和改进——能够如何发现让情报机构和国家安全专家产生极大兴趣的潜在目标。这些深度学习模型——包括GoogleNet和微软研究公司的ResNet——最初建立时的目的是从传统照片和视频信息中发现目标并进行分类。戴维斯和同事们对这些模型进行了调整以使它们适应解读卫星成像数据的难题和局限，例如培训一些能够解读彩色和黑白图像的深度学习模型，以备在只能获得地对空导弹发射基地的黑白图像时使用。
事实上，分析人员广泛依赖于卫星成像技术对朝鲜武器计划的发展进行跟踪。人类分析员很可能已经发现了这个幅员相当狭小的国家境内现有的大部分、甚至全部的地对空弹发射场。但是类似的深度学习工具可以帮助自动标记在朝鲜或其他国家境内出现的新的地对空发射场。对已有和新的导弹发射场的了解有时可以引导分析人员发现其他可疑地点，因为各国通常把地对空导弹发射场设置在特定区域以防其附近的宝贵装备遭到空中打击。
报道称，研究人员最终只利用了大约90个得到肯定确认的中国导弹发射基地样本来训练人工智能。规模如此小的培训数据集在正常情况下或许无法取得准确的深度学习成果。为了绕过这一问题，戴维斯和同事们通过在不同方向上对原始图像稍作改变，把这90多个培训样本转化成了万个培训样本。
报道称，这项研究令人印象深刻的深度学习成绩很可能得益于地对空导弹发射场的规模相当庞大，并且从卫星的俯拍照片上呈现独特的形状。戴维斯提醒说，在试图分析较小的目标如车载导弹发射器、雷达天线、车载雷达系统和军车等的时候，深度学习算法将面临大得多的挑战，因为现有卫星图像在提取识别特征时没有那么多的像素可以使用。
资料图片：这张拍摄于2012年12月2日的卫星图像显示的是朝鲜丰溪里核试验场地区的交通线路图。（卫星图像由DigitalGlobe公司拍摄、约翰·霍普金斯大学高级国际研究学院美韩研究所下属网站“38 North”添加注解并于2012年12月28日发表。）
【延伸阅读】外媒称中国人工智能5年内比肩美国：解放军将凭此获得优势
参考消息网11月29日报道 外媒称，美国情报界的一个研究机构近日举行了一场竞赛，看谁开发出的人脸识别技术最优秀。在所有参赛者中，荣获万美元最高奖的是一家名叫依图科技的中国初创公司。
路透社11月28日报道称，美国一家智库的报告举出类似的众多例子证明，中国军方也许会利用该国在人工智能领域的快速进步，推动武装力量现代化并有可能谋求对美军事优势。
由新美国安全中心的埃尔莎·卡尼亚撰写的这份报告称：“中国不再处于相对于美国的技术劣势，而是已经成为真正的对手，在人工智能方面也许会有能力超越美国。”
卡尼亚写道，未来美中两国在人工智能领域的竞争“可能会改变未来的经济和军事力量对比”。
“字母表”公司的执行董事长埃里克·施密特前不久在华盛顿的一次聚会上就中国的潜力发出了类似警告。他指出，中国7月份公布的《新一代人工智能发展规划》要求在未来几年赶上美国，并最终成为全球首要的人工智能创新中心。
施密特在这次会议上说：“我认为我们在今后5年里仍会处于领先地位，但中国的赶超速度会非常快。所以，5年后我们可能就会差不多处于同一水平。”
今年早些时候，五角大楼的一份未公开文件渲染说，中国企业正在通过购买美国公司的股权来绕开美国的监管，获取有潜在军事用途的美国人工智能敏感技术。
针对这种情况，一些美国国会议员本月提出了加强美国外资管理的议案。新美国安全中心的报告指出了中国的收购活动，并表示北京在培育国内人工智能产业与美国竞争方面有一些障碍，包括招聘顶尖人才。
然而，施密特说：“如果你们认为他们的制度和教育体系培养不出我所说的那种人，那你们就错了。”
人工智能技术促进了自动驾驶汽车的出现，可能会彻底改变交通运输的面貌。此外，这种技术还给医学带来重大进展。据估计，它也有能改变战场形势的军事用途。
五角大楼有一个项目，着眼于让计算机帮助筛选无人机拍摄的影像资料，从而减少人类分析师的工作量。这其中已经运用了一些机器学习技术。
报道称，报告引述公开文件的内容指出，中国人民解放军正投资于各种和人工智能有关的项目，解放军的研究机构正与中国国防工业合作。报告称：“解放军预计人工智能的出现会从根本上改变战争的性质。”
卡尼亚承认，鉴于人工智能的发展尚处于早期，且中国及其他国家有关人工智能的政策尚不完善，她的这一研究结果相当大一部分是推测性的。尽管如此，她在报告中表示，一些解放军思想家预计战场上即将出现“奇特景象”，届时人类在作战过程中会跟不上机器主导决策的速度和节奏。
资料图：青少年AI人工智能设计大赛苏州开赛。
【延伸阅读】美媒：第四次工业革命来临？人工智能将消灭过时岗位
参考消息网11月24日报道 美媒称，无人驾驶汽车和卡车占领公路，机器人“操作”工厂。超级智能手机呼来优步公司直升机，将手机主人送到迅速扩大的城区。机器利用算法自学完成一度需要人类智慧才能掌握的认知任务，消灭了无数管理及工业岗位。
据美国《华盛顿邮报》网站11月22日文章，这就是技术进步导致的第四次工业革命重塑世界的愿景——多半会在未来五至十年内实现。今天，这个景象不仅在硅谷初露端倪，而且在巴黎的智库、中国的电动车工厂甚或在撒哈边沙漠周边都能看到。
21世纪，技术所带来的影响不同以往。过去，蒸汽机、电力和计算机诞生时，社会有数年时间适应技术带来的变化。今天，变化是随时随地的，瞬间就以数字化形式遍布全球。
世界各地各级政府突然认识到社交媒体、其他形式的算法以及人工智能已迅速超出了其掌控范围，甚至令其毫无察觉。
文章称，美国人今天的生活受技术影响的范围要远比过去几十年更为广泛。自动驾驶汽车、云（技术）以及送货上门的成群结队的无人机都是众所周知的概念了。但是，这些技术步步紧盯你我，这个现实的确令人措手不及。
本月，法国国际关系研究所在摩洛哥召开世界政策年会期间，一位发言者说：“中国不仅是全球工厂，而且正在成为全球实验室。”他指的是北京迅速发展的军用和民用人工智能技术。
文章称，美国政府置身事外，任凭市场力量发展具有全球影响的技术公司巨头。中国则选择了正面竞争。欧洲允许美国技术公司进入市场，对其加以管理而不是与其竞争。俄罗斯则把信息技术武器化，为军队、导弹和坦克增添社交媒体。
外交官和战略家已经开始探讨技术与国际事务的交集，希望找到办法，将冷战式威慑和军备控制协议原则应用到网络威胁领域。
也有人呼吁，政府应当开始想办法解决技术影响对国内劳工市场和日益脆弱的政治体系造成的紧迫问题。
文章称，人工智能和自动化在消灭过时岗位的同时也在创造新的岗位，新岗位常常需要持续不断的再培训和多种职业与场所转换。美国用人单位报告目前空缺610万个就业岗位，主要是因为求职者缺乏所需要的技能或就业流动性。
人工智能机器人
【延伸阅读】外媒称中国在人工智能领域挑大梁：高科技非西方专属游戏
参考消息网10月30日报道 英媒称，高科技曾被认为只是美欧日等发达经济体的专属游戏，但如今中国正在颠覆这种偏见，在人工智能研发领域，中国已经令人意外地与美国共挑大梁。
据英国《金融时报》网站10月20日报道，“到2018年，中国政府对人工智能的研发支出可望达到150亿美元。”麦肯锡董事长兼全球总裁鲍达民如此预测。鲍达民是一名中国通，在成为麦肯锡掌门人之前曾长期驻扎上海。今年9月底他空降北京，再次呼吁中国加大力度发展人工智能产业。他认为，中国在这方面蕴藏着巨大的潜力，一个最根本的原因是这里拥有海量活生生的数据。他表示，20年前全球范围内曾出现过一次“假曙光”，但是当时没有可匹配的计算能力，如今随着计算技术的提升，加之移动互联网的发展，更多数据得以采集，人工智能正在从构想变为可应用的现实。
此前麦肯锡全球研究院在一份报告中做过三点判断：人工智能投资已进入到世界领先科技公司对专利和知识产权的竞争阶段；早期进入人工智能行业的公司往往更接近数字化前沿；高科技、通信与金融服务三年内将成为人工智能的主导产业。麦肯锡预计，人工智能应用的市场规模将在八年后达到1270亿美元。在2017年3月举行的中国发展高层论坛上，鲍达民在讲演中称，一些中国的互联网企业在自然语言处理、图像和语音识别等技术方面走在了前沿，可整合进诸如私人助理、自动驾驶等新产品中。
作为执掌这家全球顶尖合伙人咨询公司近九年的资深人士，鲍达民在每日与各类客户的接触过程中，训练出了非常敏锐的洞察力。一个趣闻是，现在越来越多机构开始认真对待中国2013年提出的“一带一路”倡议，其实早在2010年鲍达民就谈到可能会出现一个“新的贸易轴心”、“这是以前的一条丝绸之路”。
鲍达民对中国问题很感兴趣，也懂得如何发挥影响力。跟其他很多行业一样，今天的咨询业也面临着被人工智能大肆改造的命运，在高薪聘请员工与高价引进人工智能技术之间，以做决策为每日工作的鲍达民，此时更需要仔细权衡。他表示，公司要承担起“双重使命”——为满足客户需求而大力引进机器人和自动化程序，另一方面需要培训员工掌握运用人工智能必需的相关技能。
以下是鲍达民接受《高端视点》视频访谈的部分文字选编：
问：你为什么呼吁中国要加大力度发展人工智能？
鲍达民：我定期来中国的一个原因是，如果你不了解现在中国正在发生什么，你就会被边缘化。人工智能是我感兴趣的领域，因为我觉得它是会改变世界的重要技术。我认为中国在人工智能领域将具有重要的地位，主要得益于这里的人才和智力资源。（中国的参与）也会促进世界的发展，我们可以解决诸如医学方面的许多难题，像癌症；还有对孤独症的治疗等很多世界级难题，都是人工智能可以帮助解决的。另外，它还有助于提高生产力水平。因此，出于各个方面的原因，中国需要在人工智能领域扮演重要角色。
问：中美都集中发展人工智能，而中国的人口是美国的近五倍，中国仍是发展中国家，中国有什么优势吗？
鲍达民：美国在这一领域处于领先地位英国则是在研究领域十分先进，比如有“深层思维”这类公司，聚集了很多神经科学家、生物学家、计算机科学家等。即便是加拿大也在努力推动人工智能的发展，像多伦多和蒙特利尔都在尽力推动相关产业。于我而言，我认为对人才和领导力的把握更重要，人工智能是重要的机遇。中国已经拥有了数据，再次强调，发展人工智能仅仅有技术也不行，还得有数据。你提到了中国拥有美国五倍的人口，这些数据就是发展人工智能的重要材料。
问：你非常珍惜人才，注重教育。过去的几年里，中国毕业生留给你的印象有什么变化吗？
鲍达民：中国学生的质量一直都很高，也很有才干。我记得在几个大学举行招聘的时候，我说既然这些人都有能力进入这些大学，我们为什么还要费劲去测试他们解决问题的能力？我自己有可能都考不上这些学校。所以，他们都是非常聪明的人。我想我注意到的一个变化就是，我们现在招了很多没有那么多社会经验的人，有一次我在上海招聘了两个学生，他们非常棒，我让他们在肯德基工作了两晚，但他们的父母非常沮丧。一个学生的父母问，他们被招进了麦肯锡，为什么要在快餐连锁店工作？我说，因为你需要看看那些不冲厕所的人、偷东西的人，还有毫不讲理的顾客，这就是生活。如果一直仅身处学术环境中，你没有办法适应那些做奇怪事情的人。我发现如今更多毕业生拥有此类真实的社会经验，这非常重要，否则你会没办法与人打交道。
鲍达民。
【延伸阅读】美媒文章：下一场科技竞赛将聚焦人工智能
参考消息网11月9日报道 美国《外交政策》双月刊网站11月3日刊发美国布鲁金斯学会主席、前驻阿富汗美军司令约翰·艾伦以及美国人工智能专家阿米尔·侯赛因的文章《下一场太空竞赛目标是人工智能》称，虽然美国历史上是人工智能领域大部分最重要的创新和研究机构的所在地，但国际竞争对手正紧随其后。
人工智能成必争之地
文章称，约60年前，时任美国参议院多数党领袖林登·约翰逊预测说，谁赢得太空竞赛，谁就将“控制、彻底控制地球”。美国最终赢得了那场竞赛，不仅登上了月球，而且还激发了下一代的科学家、技术人员和乐观主义者。
最近，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京在预测下一场伟大的科技竞赛——人工智能时，重复了约翰逊的这种表述。
文章认为，约翰逊和普京对技术力量的理解中，存在一条跨越时代和地缘政治的真理。不过，现在美国担心的是，它正面临在这场关键竞赛中落后的风险。
文章称，很快，在包括工作和娱乐在内的大多数社会经济领域，人工智能将成为给我们带来竞争优势的最具潜力的改变者，其影响将远远超过人们通常有关自动化取代制造业工作岗位的辩论。
文章认为，虽然美国是人工智能的诞生地，也是历史上这一领域大部分最重要的创新和研究机构的所在地，但国际竞争对手正紧随其后。
文章称，中国最近宣布了一项斥资数十亿美元的人工智能发展计划，到2030年要在这一技术领域领先世界。俄罗斯正在开发具有人工智能的下一代米格-41战机，能够在高达6马赫的极超音速下控制战机。
美国或被中俄赶超
文章称，美国用肉眼就能看到自己的弱点：高层国家计划中人工智能项目的缺乏、科技经费缩减、限制移民等，这一切都在损害其竞争力。问题在于，美国能否在为时已晚之前纠正错误。
文章对美国所面临的问题，以及应该采取什么样的措施，进行了大量思考：
首先，鼓励美国研究人员引领世界创新的开放性，同样也在促使他们的研究成果在得到保护前迅速地进入公众视野。虽然美国珍视学术开放文化，但美国企业需要更快的专利程序和政府支持，这样在与海外侵权者发生知识产权纠纷时，它们才能拥有一些优势。
其次，监管部门使得在美国生产商品并销往别国变得非常困难，从而为外国竞争者创造了一个他们本来毫无机会的市场。多年来，美国一直禁止出口加密技术和基础处理器。这种做法所带来的仅仅是国际竞争者满足了需求，为它们自己创造出了一个市场。
第三，中国在深度学习方面发表的论文数超过了美国，超级计算机数量也超过了美国。美国需要在人工智能方面进行更多的公共投资。
第四，中国正吸引更好的人工智能人才，收购美国技术公司。解决办法很简单：为这一领域的专家提供更多绿卡；为公立大学的研究实验室提供更多的联邦资助；向罗兹奖学金这样的教育项目提供更多投资，以吸引未来的博士。
文章称，美国永远不能忘记，人工智能代表了人类创造能力的一个突破。人工智能是人类下一个伟大的跃进。最先登上月球的国家现在必须正确地迈出走向明天的那一步。
处于世界前列的水平，因为某些方面确实比美国强，而且生产出了很多震惊世界的产品。
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会查重，为了规范人工智能学院本科生毕业论文的管理，杜绝学术不端的行为，现对“查重”工作规定如下：第一条 拟申请本科毕业论文答辩的学生，经指导教师同意，在答辩前一个月须向学院提交论文的电子版（具体时间以当年学院规定为准），进行论文的文字复制比比对，逾期未交者不能参加答辩。同时，指导教师需对学生提交的论文版本进行备案。第二条 经比对，论文总文字复制比超过30%（含30%）的，须重新完成论文，下一年重修；论文总文字复制比超过20%（含20%）但未超过30%的，须修改，经指导教师同意后重新提交论文，进行第二次文字复制比比对。第三条 经第二次对比，论文总文字复制比超过 15%（含 15%）的，须重新完成论文，下一年重修；总文字复制比低于 15%（不含15%）的论文允许进入申请答辩程序。指导教师需对进入申请答辩程序的论文版本进行备案。第四条 进入申请答辩程序的论文，以及最后提交给学院的论文，需要与通过文字复制比比对的论文内容基本保持一致。如果有较大修改，需要在指导教师的指导下进行，并需要提交论文的电子版进行再一次的文字复制比比对，总文字复制比低于 20%（不含 20%）的论文允许提交给学院，指导教师需要保存最后提交给学院的论文版本。第五条 如果学生提交的论文不满足第四条条件，本科毕业论文工作领导小组有权取消其答辩资格及成绩。第六条 如果学生对文字复制比的比对结果有异议，经指导教师同意，可以向学院提出申诉，学院将提交给院学术委员会进行评议，其评议结果将为最终结果。
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浣熊在水溪中洗它们的肉食。正无神地凝视记忆的某个角落而使那思想麻木 哦，窃贼的大门世界没有篱笆和栅栏 历经的却是这个的的悲欢苦中哈哈
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本科毕业论文（设计）撰写规范为了进一步规范本科毕业论文（设计）的撰写，提高本科毕业论文（设计）质量，特制定本规范。一、毕业论文（设计）内容组成本科毕业论文（设计）应包括以下几个部分：l、论文题目；2、摘要（中、英文）；3、关键词；4、目录；5、正文；6、参考文献； 7、附录（可选）；8、外文文献与翻译；9、致谢。二、毕业论文（设计）各部分撰写要求1、论文题目毕业论文（设计）题目以简明的词语恰当、准确地反映论文最重要的内容（一般不超过20字）。论文题目通常由名词性短语构成，应尽量避免使用不常用缩略词、首字母缩写字、字符、代码和公式等。如论文题目内容层次很多，难以简化时，可采用题名和副题名相结合的方法，其中副题名起补充、阐明题名的作用。题名和副题名在整篇毕业论文的不同地方出现时，应保持一致。2、摘要摘要是论文内容的简要陈述，是一篇具有独立性和完整性的短文，一般以第三人称语气写成，不加评论和补充的解释。摘要应具有独立性和自含性，即不阅读论文的全文，就能获得必要的信息。摘要一般应说明研究工作的目的、方法、结果和结论等，重点是结果和结论。中文摘要一般字数为300~600字，英文摘要要实词在300个左右，如遇特殊需要字数可以略多。摘要中应尽量避免采用图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语。3、关键词关键词（包括中文和英文关键词）是表述论文主题内容信息的单词或术语，应体现论文特色，具有语义性，在论文中有明确的出处。关键词数量一般为3~8个，每一个关键词之间用分号隔开，最后一个关键词后不用标点符号，中英文关键词应一一对应，中文关键词前应冠以“关键词：”，英文关键词前冠以“Key words:”作为标志。4、目录目录即毕业论文（设计）各章节的顺序列表。毕业论文（设计）应写出目录，标明页码，便于阅读和掌握毕业论文（设计）的主要内容，目录层次要求不多于3级。5、正文正文包括：绪论（或前言、序言）、本论、结论。（1） 绪论：是毕业论文的开头部分，包括以下几项内容：① 说明论文写作的目的、意义，对所研究问题的认识；② 提出问题。（2） 本论：是论文的主体，是论文中最重要的部分，整个论证过程在此展开。本论一般包括：① 根据中心论点的需要，确定分论点并安排好文章层次、段落；② 提出分论点，并展开论述。（3） 结论：是论文的结尾，主要包括三部分内容：① 提出或强调得出的结论；② 对论题研究未来发展趋势的展望；③ 有关问题的简要说明。（理工科专业、经管文法类专业要求10000~15000字；英语专业用英文书写论文，要求实词6000以上）。6、参考文献参考文献是文中引用的有具体文字来源的文献集合，是毕业论文（设计）不可缺少的组成部分，也是作者对他人知识成果的承认和尊重。毕业论文（设计）的参考文献要求10篇以上，其中至少有2篇以上的外文参考文献。7、附录根据毕业论文（设计）的内容要求，确定是否需要附录。包括放在正文内过分冗长的公式推导、以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性的数据图表、论文使用的符号意义、缩写、程序全文及有关说明等。8、外文文献与翻译要求翻译的外文文献来自毕业论文（设计）的参考文献，或与毕业论文（设计）密切相关的资料。翻译中文3000~5000字。9、致谢对指导教师及给予指导或协助完成毕业论文（设计）工作的组织和个人表示感谢。文字要简捷、实事求是，切忌浮夸和庸俗之词。三、毕业论文（设计）撰写规范1、毕业论文（设计）按学校规定要求，一律用A4纸打印。2、毕业论文（设计）题目页格式（1）“题目：……”用二号宋体字加粗居中，间距段前设为“5行”，段后为“10行”。（也可根据题目长短稍作调整）。（2）“院系”、“专业”、“学生姓名”、“导师姓名”、“导师职称”均用三号楷体字居中，“班级”、“学号”均用三号Times New Roman字体居中，填写内容须加下划线并对齐，行距为“倍行距”。（3）200×年×月×日为三号宋体字居中，行距为“倍行距”。3、毕业论文（设计）摘要格式（1）页面按上边距、下边距、左边距、右边距。各页不打印页码、页眉和页脚。左侧预留1 cm装订线。（2）文字结构及字体要求：①中文摘要：“摘要”用四号宋体加粗居中加“【】”括号，上下间距为：段前1行，段后1行。“关键词：”用四号宋体加粗居左空两字；关键词用小四号宋体。中文摘要正文用小四号宋体，行距为固定值20磅。②英文摘要：“Abstract”用四号Times New Roman字体加粗居中加“【】”括号，上下间距为：段前1行，段后1行。“Key words:”用四号Times New Roman字体加粗居左空两字；关键词用小四号Times New Roman字体。英文摘要正文用小四号Times New Roman字体，行距为固定值20磅。4、毕业论文（设计）目录格式目录按不多于三级标题编写，要求层次清晰，且要与正文标题一致。主要包括绪论、正文主体、结论、致谢、主要参考文献及附录等。“目录”两字，采用三号宋体加粗，居中；上下间距为：段前1行，段后1行。目录字体用小四号宋体，行距为固定值20磅。5、毕业论文（设计）正文格式（1） 标题标题直接反映毕业论文（设计）的层次结构。论文撰写通行的标题层次结构主要有以下两种格式：表1 标题格式种类 第一种 第二种一级标题 一、（左空两字） 1（左顶格）二级标题 （一）（左空两字） （左顶格）三级标题 1、（左空两字） （左顶格）四级标题 （1）（左空两字） （左顶格）适用对象 经管文法类 理工类标题格式是保证文章结构清晰、纲目分明的编辑手段，撰写毕业论文（设计）采用的格式必须符合上表规定，并前后统一，不能混杂使用。一级标题用三号宋体字加粗，上下间距为：段前1行，段后1行；二级标题用四号宋体字加粗，上下间距为：段前行，段后行；三级标题用小四号宋体字加粗，行距为固定值20磅；四级标题用小四号宋体字，行距为固定值20磅。（2）正文正文采用小四号宋体字打印，行距为固定值20磅。正文页不再打印毕业论文（设计）题目。正文的页眉用五号字设置，打印“北京物资学院××××届毕业论文（设计）”字样，并居中设置；在每页的右下角标明页号（页号从正文开始标起）。页面按上边距、下边距、左边距、右边距，左侧预留1 cm装订线。（3）图正文中所有图都应有编号和图题。图的编号由“图”和从1开始的阿拉伯数字组成，例如：“图1”、“图2”等。图的编号可以一直连续到文末，图较多时，也可分章编号。图题即图的名字，每幅图都应有图题，并置于图的编号之后，与编号之前空一格排写。图的编号和图题置于图下方的居中位置，字体采用5号宋体。图中若有分图时，分图的编号用(a)、(b)等置于分图之下。正文中与相关图对应文字处须在括弧中注明“见图n”字样。图与其图题不得拆开排写于两页，插图处的该页空白不够排写该图整体时，可将其后文字部分提前排写，将图移至次页最前面。（4）表正文中所有表都应有编号和表题。表的编号由“表”和从1开始的阿拉伯数字组成，例如“表1”、“表2”等。表的编号可一直连续到文末，表较多时，也可分章编号。表题即表的名称。每个表都应有表题，并置于表的编号之后，与编号之前空一格排写。表的编号和表题应置于表上方的居中位置，字体采用5号宋体。正文中与相关表对应文字处须在括弧中注明“见表n”字样；表题中不允许使用标点符号。表与其表题不得拆开排写于两页，表格应写在离正文首次出现处的近处，不应过分超前或拖后。表格允许下页接写，接写时应重复表的编号，后跟表题（可省略）和“（续）”，续表均应重复表头和关于单位的陈述。例如：表1（续）表中各栏应注明量和相应的单位，全表如用同一单位，将单位符号移至表头右上角。表内数字或内容须上下对齐。相邻栏内的数字或内容相同时，不能用“同上”、“同左”或其它类似用词，应一一重新标注；数字空缺的格内加“--”字线（占2个数字），不允许为空。（5）公式公式书写应在文中另起一行，并缩格书写，与周围的文字留足够的空间分开。如有多个公式，应用从“1”开始的阿拉伯数字进行编号，并将编号置于括号内。公式的编号右端对齐，公式与编号之间可用“…”连接。公式较多时，可分章编号。示例：A=b+c …(5)（6）标点符号标点符号应遵守《中华人民共和国国家标准标点符号用法》的规定。（7）数字数字使用应执行《中华人民共和国国家标准出版物上数字用法》的规定。（8）注释当论文中的字、词或短语，需要进一步加以说明，而又没有具体的文献来源时，用注释。应控制论文中的注释数量，不宜过多。注释采用文中编号（在正文中需要说明的位置采用上标形式的1、2……阿拉伯数字标明）加脚注的方式标注。脚注字体为小5号宋体；例如：本地注册的银行是同业市场港元资金的主要供应者，占贷款净额的2/3，资金供应方式以存放为主；而同业港元资金的需求者主要是海外注册的银行，特别是那些在港只有一家分行1的银行。……1 1978年以后，申请香港银行牌照且已在海外注册的银行，只允许设一家分行。6、毕业论文（设计）参考文献格式：参考文献按在正文中出现的先后次序列于文后，以“参考文献（字体大小同一级标题规定）居中作为标识；参考文献的序号左顶格，用数字加方括号表示，如〔1〕，〔2〕，…，并在正文中引用的位置采用上标形式的[1]、[2]……标明。每一参考文献条目的最后均以“.”结束。正文中未被直接引用、但具有补充参考价值的文献，可列在已引用的文献之后，序号续接。参考文献著录格式示例：a. 普通图书(包括教材等)、会议论文集、资料汇编、学位论文、报告(包括科研报告、技术报告、调查报告、考察报告等)、参考工具书(包括手册、百科全书、字典、图集等) [序号] 主要责任者. 文献题名：其他题名信息(任选) [文献类型标志]. 其他责任者(任选).版本项(任选).出版地:出版者（有编号的知名系列报告可不注出版地和出版者）,出版年:起止页码(当整体引用时不注).[1]刘国钧,陈绍业,王凤翥.图书馆目录[M].北京:高等教育出版社,1957:15－18.[2]昂温 G,昂温 P S.外国出版史[M].陈生铮,译.北京:中国书籍出版社,. 期刊文章[序号] 主要责任者.文献题名[J].刊名(建议外文刊名后加ISSN号),年,卷(期):起止页码.[3]何龄修.读顾城《南明史》[J].中国史研究,1998,(3):167－173.[4]闵周植. ‘东方美学的前景’笔谈:全球化时代东方美学的角色[J].文史哲,2001,(1):16－.报纸文章[序号] 主要责任者. 文献题名 [N]. 报纸名，出版日期 (版次).[5]谢希德.创造学习的新思路[N].人民日报,1998-12-25(10).d.标准(包括国际标准、国家标准、规范、法规等)[序号] 主要责任者(任选).标准编号,标准名称[S]. 出版地(任选):出版者(任选),出版年(任选).[6] GB/T 7714-2005,文后参考文献著录规则[S].e.专利[序号] 专利申请者或所有者. 专利题名：专利国别，专利编号[P].公告日期或公布日期.[7]姜锡洲.一种温热外敷药制备方案:中国,[P]..各种未定义类型的文献[序号] 主要责任者.文献题名[Z].出版地:出版者,出版年.g.析出文献[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[文献类型标志]// 原文献主要责任者(任选).原文献题名.出版地:出版者,出版年:析出文献起止页码.[8]钟文发.非线性规划在可燃毒物配置中的应用[C]//赵玮.运筹学的理论与应用—中国运筹学会第五届大会论文集.西安：西安电子科技大学出版社,1996:468－.电子文献对于载体为“DK”“MT”和“CD”等的文献，将对应的印刷版的[文献类型标志]换成 [文献类型标志/载体类型标志](包括[DB/MT]和[CP/DK]等)；对于载体为“OL”的文献，除了将对应的印刷版的[文献类型标志]换成 [文献类型标志/载体类型标志]以外，尚须在对应的印刷版著录项目后加上发表或更新日期(加圆括号，有出版年的文献可不选此项)、引用日期(加方括号)和电子文献的网址.建议在网址和相应的文献间建立起超链接。[9]方舟子.学术评价有新招[N/OL].中国青年报,2006-01-11.(2006-01-11）[2006-03-02]. .[10]萧钰.出版业信息化迈入快车道[EB/OL].(2001-12-19)[2002-04-15]..对网上文献的引用,在网上可以省略作者和题名等信息,但印刷在纸张载体上应作完整著录。i.外文文献各类外文参考文献的格式与中文示例相同；为了计算机检索方便，建议题名的首字母及各个实词的首字母大写，期刊的刊名等可用全称或按ISO 4规定的缩写格式。[11]GUO Show Revs up Customers' Desire[N].China Daily, 2002-06-07(1).[12]WANG Chun-yong, Mooney W D, WANG Xi-li, et al. A Study on 3-D Velocity Structure of Crust and Upper Mantle in Sichuan Yunnan Region[J]. Acta Seismologica Sinica(S1000-9116),2002,15(1):12－17.引用参考文献类型及其标识说明如下：根据GB3469规定，以单字母方式标识以下各种参数文献类型，如表2：表2 参数文献的标识参考文献类型 普通图书 会议论文 报纸文章 期刊文章 学位论文 报告 标准 专利 汇编 参考工具 其他文献文献类型标志 M C N J D R S P G K Z对于数据库、计算机程序及光盘图书等电子文献类型的参考文献，以下列字母作为标识，如表3：表3 电子文献的标识电子参考文献类型 数据库 计算机程序 电子公告电子文献类型标志 DB CP EB7、附录格式：附录应有附录编号和附录标题。附录编号以“附录”和以大写的“A”开始的拉丁字母组成，并居中放置，字体设置要求同一级标题设置相同。附录编号、附录标题各占一行，每一个附录通常应另起页，如果有多个较短的附录，也可连排。8、外文文献与翻译格式：以“外文文献与翻译”为标识居中放置，字体设置要求同一级标题设置相同。先附外文文献原文，并注明出处，再附中文翻译。9、致谢格式：致谢放在论文最后部分，以“致谢”为标识居中放置，字体设置要求同一级标题设置相同。
据学术堂了解，论文的写作并不是像写作文一样，它的要求和规定都是非常严格的，所以我们在论文撰写之前就必须要把这些写作的要求弄清楚，这样才能帮助我们更好的撰写论文，下面就一起来学习一下关于论文格式要求及字体大小。一、封面题目：小二号黑体加粗居中。各项内容：四号宋体居中。二、目录目录：二号黑体加粗居中。章节条目：五号宋体。行距：单倍行距。三、论文题目小一号黑体加粗居中。四、中文摘要1、摘要：小二号黑体加粗居中。2、摘要内容字体：小四号宋体。3、字数：300字左右。4、行距：20磅5、关键词：四号宋体，加粗。词3-5个，每个词间空一格。五、英文摘要1、ABSTRACT：小二号、内容字体：小四号、单倍行距。4、Keywords：四号加粗。词3-5个，小四号TimesNewRoman.词间空一格。六、绪论小二号黑体加粗居中。内容500字左右，小四号宋体，行距：20磅七、正文(一)正文用小四号宋体(二)安保、管理类毕业论文各章节按照一、二、三、四、五级标题序号字体格式章：标题小二号黑体，加粗，居中。节：标题小三号黑体，加粗，居中。一级标题序号如：一、二、三、标题四号黑体，加粗，顶格。二级标题序号如：(一)(二)(三)标题小四号宋体，不加粗，顶格。三级标题序号如：.标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字。四级标题序号如：(1)(2)(3)标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字。五级标题序号如：①②③标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字。医学、体育类毕业论文各章序号用阿拉伯数字编码，层次格式为：1××××(小2号黑体，居中)××××××××××××××(内容用4号宋体)。××××(3号黑体，居左)×××××××××××××(内容用4号宋体)。××××(小3号黑体，居左)××××××××××××××××××××(内容用4号宋体)。①××××(用与内容同样大小的宋体)a.××××(用与内容同样大小的宋体)(三)表格每个表格应有自己的表序和表题，表序和表题应写在表格上方正中。表序后空一格书写表题。表格允许下页接续写，表题可省略，表头应重复写，并在右上方写“续表××”。(四)插图每幅图应有图序和图题，图序和图题应放在图位下方居中处。图应在描图纸或在洁白纸上用墨线绘成，也可以用计算机绘图。(五)论文中的图、表、公式、算式等，一律用阿拉伯数字分别依序连编编排序号。序号分章依序编码，其标注形式应便于互相区别，可分别为：图、表、公式()等。文中的阿拉伯数字一律用半角标示。八、结束语小二号黑体加粗居中。内容300字左右，小四号宋体，行距：20磅。九、致谢小二号黑体加粗居中。内容小四号宋体，行距：20磅十、参考文献(一)小二号黑体加粗居中。内容8—10篇，五号宋体，行距：20磅。参考文献以文献在整个论文中出现的次序用[1]、[2]、[3]……形式统一排序、依次列出。(二)参考文献的格式：着作：[序号]作者.译者.书名.版本.出版地.出版社.出版时间.引用部分起止页期刊：[序号]作者.译者.文章题目.期刊名.年份.卷号(期数).引用部分起止页会议论文集：[序号]作者.译者.文章名.文集名.会址.开会年.出版地.出版者.出版时间.引用部分起止页十一、附录（可略去）小二号黑体加粗居中。英文内容小四号TimesNewRoman.单倍行距。翻译成中文字数不少于500字内容五号宋体，行距：20磅。十二、提示论文用A4纸纵向单面打印。页边距设置：上，下，左，右。