国际学术会议人工智能与翻译论文

国际学术会议是一种学术影响度较高的会议，它具有国际性、权威性、高知识性、高互动性等特点，其参会者一般为科学家、学者、教师等。具有高学历的研究人员把它作为一种科研学术的交流方式，够为科研成果的发表和对科研学术论文的研讨提供一种途径；同时也能促进科研学术理论水平的提高。针对自然语言处理方向比较重要的几个会议有：ACL、EMNLP、NACAL、CoNLL、IJCNLP、CoNLL、IJCNLP、COLING、ICLR、AAAI、NLPCC等

会议链接地址： ACL 它是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议，由计算语言学协会主办，每年一届。主要涉及对话(Dialogue)、篇章(Discourse)、评测( Eval)、信息抽取( IE)、信息检索( IR)、语言生成(LanguageGen)、语言资源(LanguageRes)、机器翻译(MT)、多模态(Multimodal)音韵学/ 形态学( Phon/ Morph)、自动问答(QA)、语义(Semantics)、情感(Sentiment)、语音(Speech)、统计机器学习(Stat ML)、文摘(Summarisation)、句法(Syntax)等多个方面。 ACL 成立于1962年，每年举办一次。这个学会主办了 NLP/CL 领域最权威的国际会议，即ACL年会。1982年和1999年，ACL分别成立了欧洲分会（[EACL）和北美分会（NAACL）两个区域性分会。近年来，亚太地区在自然语言处理方面的研究进步显著，2018年7月15日，第56届ACL年会在澳大利亚墨尔本举行。开幕仪式上，ACL主席Marti Hearst正式宣布成立国际计算语言学学会亚太地区分会（ AACL ，The Asia-Pacific Chapter of Association for Computational Linguistics）。此次成立ACL亚太分会，将进一步促进亚太地区NLP相关技术和研究的发展。据悉，首届AACL会议预计在2020年举行，此后将每两年举行一次。

会议链接地址： EMNLP EMNLP涉及多个研究方向，其中包括：信息提取、信息检索和问答系统，语言和视觉，语言理论和心理语言学，机器学习，机器翻译和多语言，分割、标记和语法分析，语义学，情感分析和观点挖掘，社交媒体和计算社交科学，口语处理，概述，生成，论述和对话，文本挖掘和自然语言分析。 EMNLP也是由ACL主办的，其中ACL学会下设多个特殊兴趣小组（Special Interest Groups )，SIGs聚集了NLP/CL不同子领域的学者，性质类似一个大学校园的兴趣社团。其中比较有名的诸如 SIGDAT（Special Interest Group on Linguistic Data & Corpus-based Approaches to Natural Language Processing）、SIGNLL（Special Interest Group on Natural Language Learning）等。这些 SIGs 也会召开一些国际学术会议，其中比较有名的就是 SIGDAT 组织的 EMNLP 和 SIGNLL 组织的 CoNLL（Conference on Computational Natural Language Learning），均为每年举办一次。

会议链接地址： NACAL NACAL会议主要涉及对话，篇章，评测，信息抽取，信息检索，语言生成，语言资源，机器翻译，多模态，音韵学/ 形态学，自动问答，语义，情感，语音，统计机器学习，文摘，句法等多个方面。 NACAL是 ACL 的的北美分会，当然也是由 ACL 主办。这里把 NAACL 单独列出来是因为相比于 ACL 的欧洲分会 EACL（之前是每三年举办一次，过去存在感不太强，据说从2020年开始将改为每年举办，相信会逐渐被大家重视起来），NAACL 是每年举办一次，就目前而言，大家对它的认可度比 EACL 高。ACL、EMNLP、NAACL 均为每年举办一次。因为是同一学术组织举办，所以会有些有意思的潜规则。例如 ACL、EMNLP 会在各大洲轮流举办，而每当ACL在北美举办时，当年NAACL就停办一次（同理，当ACL在欧洲举办时，当年EACL就停办一次）。

会议链接地址： CoNLL SIGDAT 组织的 EMNLP 和 SIGNLL 组织的 CoNLL（ Conference on Computational Natural Language Learning），均为每年举办一次。其中CoNLL的主要涉及的方向有：对话与互动系统、信息提取、信息检索，问题回答、从认知角度研究学习方法(如机器学习、生物启发、主动学习、混合模型)、语言模型、分割、词汇语义和成分语义、语言理论与资源、用于NLP的机器学习、机器翻译、语言学中的归纳法和类比法、词法分析、词性标注和序列标注等。

会议链接地址： COLING COLING会议主要涵盖的方向有：信息提取、信息检索和问答系统；机器学习；机器翻译；分割、标记和语法分析；语义学；情感分析和观点挖掘；社交媒体和计算社交科学；口语处理；对话生成；文本挖掘等。 COLING 全称 International Conference on Computational Linguistics，1965年开办，它是由老牌 NLP/CL 学术组织 ICCL(The International Committee on Computational Linguistics) 组织的，每两年举办一次。不过可能由于不是每年举行，感觉最近几次会议的质量起伏比较大，从认可度上也确有被EMNLP赶超的趋势。

会议链接地址： ICLR ICLR主要发表深度学习各方面的前沿研究，其中涵盖人工智能、统计学和数据科学以及机器视觉、计算生物学、语音识别、文本理解、游戏和机器人等重要应用领域。 ICLR由Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 等大牛发起，会议开创了公开评议机制（open review），但在今年取消了公开评议，改为双盲评审。它是一个很年轻的会议，今年举办到第6届，但已经成为深度学习领域不容忽视的重要会议，甚至有深度学习顶会“无冕之王”之称。ICLR也是世界上发展最快的人工智能会议之一，今年将有4000多名参会者。

会议链接地址： AAAI AAAI是人工智能领域的主要学术会议，由美国人工智能促进协会主办。AAAI 成立于 1979 年，最初名为 “美国人工智能协会” （American Association for Artificial Intelligence），2007 年才正式更名为 “人工智能促进协会”（Association for the Advancement of Artificial Intelligence ）。致力于促进对思维和智能行为机制及其在机器中的体现的科学理解。AAAI旨在促进人工智能的研究和负责任的使用。AAAI还旨在提高公众对人工智能的理解，改善人工智能从业者的教学和培训，并就当前人工智能发展的重要性和潜力以及未来方向为研究规划者和资助者提供指导近年的 AAAI 会议不乏中国学者的身影，据统计 AAAI 2018 接收的 910 多篇论文中有1/3以上一作是华人名字。此外，2019 年 AAAI 程序主席是南京大学周志华教授，另一位程序主席是密歇根大学教授 Pascal Van Hentenryck。

会议链接地址： NLPCC NLPCC主要涉及的方向有：分词和命名实体识别、句法分析、语义分析、语篇分析、面向少数民族和低资源语言的NLP、自然语言处理的应用、数字出版、文档工程、OCR和字体计算、用于移动计算的NLP、机器翻译和多语言信息访问、NLP的机器学习、Web/文本挖掘与大数据、信息检索与提取、知识表示与获取、个性化与推荐、用于搜索和广告的NLP等作为自然语言处理和汉语计算领域的国际领先会议，NLPCC最近被CCF确认为C类会议。它为来自学术界、工业界和政府的研究人员和实践者提供了一个主要论坛，以分享他们的想法、研究成果和经验，并促进他们在该领域的研究和技术创新。NLPCC历届会议分别在北京(2012)、重庆(2013)、深圳(2014)、南昌(2015)、昆明(2016)、大连(2017)、呼和浩特(2018)、甘肃（2019）成功举办。

ACL、EMNLP、NAACL 和 COLING 可以说是 NLP 领域的四大顶会。其中 ACL、EMNLP、NAACL都是一家的（均由 ACL 举办）。ACL 、AAAI是 CCF 推荐A类国际学术会议，EMNLP 和 COLING 是B类，NAACL 、CoNLL、NLPCC则是C类。

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你是想先写中文的大数据与人工智能的论文，然后再翻译成英文投稿国际会议对吧。这个方法不对，一般情况下是先写英文再翻译成中文的，很少说会先写中文再翻译成英文，这样难度大，而且耗费双倍时间。此外，学术类的资料翻译是没有捷径可走的，用翻译软件翻译出来的简直不能看，建议你直接写英文再翻译成中文。

CVPR的workshop审稿还是很严格的。虽然reviewers和主会不是一套班子，但也都是来自Google/Facebook的顶级学者。难度上，CVPR workshop=B类主会>C类主会。

CVPR录用标准

CVPR有着较为严苛的录用标准，会议整体的录取率通常不超过30%，而口头报告的论文比例更是不高于5%。而会议的组织方是一个循环的志愿群体，通常在某次会议召开的三年之前通过遴选产生。CVPR的审稿一般是双盲的，也就是说会议的审稿与投稿方均不知道对方的信息。

通常某一篇论文需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席(area chair)决定论文是否可被接收。

第一届CVPR会议于1983年在华盛顿由金出武雄和Dana Ballard举办，此后每年都在美国本土举行。会议一般在六月举行，而举办地通常情况下是在美国的西部，中部和东部地区之间循环。

例如，2013年该会议在波特兰召开。而2014年有超过1900人参加了在哥伦比亚举办的会议。而接下来的2015,2016和2017年，该会议分别于波士顿，拉斯维加斯和夏威夷举办。

CVPR有着较为严苛的录用标准，会议整体的录取率通常不超过30%，而口头报告的论文比例更是不高于5%。

而会议的组织方是一个循环的志愿群体，通常在某次会议召开的三年之前通过遴选产生。CVPR的审稿一般是双盲的，也就是说会议的审稿与投稿方均不知道对方的信息。通常某一篇论文需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席(area chair)决定论文是否可被接收。

在各种学术会议统计中，CVPR被认为有着很强的影响力和很高的排名。目前在中国计算机学会推荐国际学术会议的排名中，CVPR为人工智能领域的A类会议。在巴西教育部的排名中排名为A1。基于微软学术搜索(Microsoft Academic Search)2014年的统计，CVPR中的论文总共被引用了169,936次。

人工智能和机器学习技术的快速发展，使得AI 主题会议也层出不穷，下面带大家一起了解一下人工智能领域的顶会都有哪些1. CVPR 国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是 ICCV 和 ECCV ），近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。 2. ECCV ECCV 的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。每次会议在全球范围录用论文300篇左右，主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所，中国大陆的论文数量一般在10-20篇之间。ECCV2010的论文录取率为27% ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议，被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议，在业内具有极高的评价。不同于在美国每年召开一次的CVPR和只在欧洲召开的ECCV，ICCV在世界范围内每两年召开一次。ICCV论文录用率非常低，是三大会议中公认级别最高的. 4. ICLR ICLR ，全称为「International Conference on Learning Representations」（国际学习表征会议），2013 年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年(2018)才办到第六届，但已经被学术研究者们广泛认可，被认为「深度学习的顶级会议」。这个会议的来头不小，由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。 5. NIPS NIPS （NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。 ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。 7. IJCV 国际期刊计算机视觉，详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论，以及当今发展现状的概括。 8. PAMI PAMI 是IEEE旗下，模式识别和机器学习领域最重要的学术性汇刊之一。在各种统计中，PAMI被认为有着很强的影响因子和很高的排名。 9. AAAI 国际人工智能协会。前身为美国人工智能协会，目前是一个非盈利的学术研究组织，致力于推动针对智能行为本质的科学研究 10. IJCAI IJCAI 全称为人工智能国际联合大会（International Joint Conference on Artificial Intelligence），是国际人工智能领域排名第一的学术会议，为 CCF A 类会议。该会议于 1969 年首度在美国华盛顿召开，随着人工智能的热度日益攀升，原本仅在奇数年召开的IJCAI 自 2015 年开始变成每年召开。 11. ACM/MM ACMMM 是全球多媒体领域的顶级会议，会议每年通过组织大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等影响多媒体行业的前沿命题竞赛，引领全球新媒体发展方向。 12. TNNLS 从英文翻译而来-IEEE神经网络与学习系统交易是由IEEE计算智能学会出版的月度同行评审科学期刊。它涵盖了神经网络和相关学习系统的理论，设计和应用。

人工智能翻译论文

Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines and the branch of computer science which aims to create it. Textbooks define the field as "the study and design of intelligent agents,"[1] where an intelligent agent is a system that perceives its environment and takes actions which maximize its chances of success.[2] John McCarthy, who coined the term in 1956,[3] defines it as "the science and engineering of making intelligent machines."[4]The field was founded on the claim that a central property of human beings, intelligence—the sapience of Homo sapiens—can be so precisely described that it can be simulated by a machine.[5] This raises philosophical issues about the nature of the mind and limits of scientific hubris, issues which have been addressed by myth, fiction and philosophy since antiquity.[6] Artificial intelligence has been the subject of breathtaking optimism,[7] has suffered stunning setbacks[8] and, today, has become an essential part of the technology industry, providing the heavy lifting for many of the most difficult problems in computer science.[9]AI research is highly technical and specialized, deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[10] Subfields have grown up around particular institutions, the work of individual researchers, the solution of specific problems, longstanding differences of opinion about how AI should be done and the application of widely differing tools. The central problems of AI include such traits as reasoning, knowledge, planning, learning, communication, perception and the ability to move and manipulate objects.[11] General intelligence (or "strong AI") is still a long-term goal of (some) research.[12]Thinking machines and artificial beings appear in Greek myths, such as Talos of Crete, the golden robots of Hephaestus and Pygmalion's Galatea.[13] Human likenesses believed to have intelligence were built in every major civilization: animated statues were worshipped in Egypt and Greece[14] and humanoid automatons were built by Yan Shi,[15] Hero of Alexandria,[16] Al-Jazari[17] and Wolfgang von Kempelen.[18] It was also widely believed that artificial beings had been created by Jābir ibn Hayyān,[19] Judah Loew[20] and Paracelsus.[21] By the 19th and 20th centuries, artificial beings had become a common feature in fiction, as in Mary Shelley's Frankenstein or Karel Čapek's . (Rossum's Universal Robots).[22] Pamela McCorduck argues that all of these are examples of an ancient urge, as she describes it, "to forge the gods".[6] Stories of these creatures and their fates discuss many of the same hopes, fears and ethical concerns that are presented by artificial problem of simulating (or creating) intelligence has been broken down into a number of specific sub-problems. These consist of particular traits or capabilities that researchers would like an intelligent system to display. The traits described below have received the most attention.[11][edit] Deduction, reasoning, problem solvingEarly AI researchers developed algorithms that imitated the step-by-step reasoning that human beings use when they solve puzzles, play board games or make logical deductions.[39] By the late 80s and 90s, AI research had also developed highly successful methods for dealing with uncertain or incomplete information, employing concepts from probability and economics.[40]For difficult problems, most of these algorithms can require enormous computational resources — most experience a "combinatorial explosion": the amount of memory or computer time required becomes astronomical when the problem goes beyond a certain size. The search for more efficient problem solving algorithms is a high priority for AI research.[41]Human beings solve most of their problems using fast, intuitive judgments rather than the conscious, step-by-step deduction that early AI research was able to model.[42] AI has made some progress at imitating this kind of "sub-symbolic" problem solving: embodied approaches emphasize the importance of sensorimotor skills to higher reasoning; neural net research attempts to simulate the structures inside human and animal brains that gives rise to this intelligenceMain articles: Strong AI and AI-completeMost researchers hope that their work will eventually be incorporated into a machine with general intelligence (known as strong AI), combining all the skills above and exceeding human abilities at most or all of them.[12] A few believe that anthropomorphic features like artificial consciousness or an artificial brain may be required for such a project.[74]Many of the problems above are considered AI-complete: to solve one problem, you must solve them all. For example, even a straightforward, specific task like machine translation requires that the machine follow the author's argument (reason), know what is being talked about (knowledge), and faithfully reproduce the author's intention (social intelligence). Machine translation, therefore, is believed to be AI-complete: it may require strong AI to be done as well as humans can do it.[75][edit] ApproachesThere is no established unifying theory or paradigm that guides AI research. Researchers disagree about many issues.[76] A few of the most long standing questions that have remained unanswered are these: should artificial intelligence simulate natural intelligence, by studying psychology or neurology? Or is human biology as irrelevant to AI research as bird biology is to aeronautical engineering?[77] Can intelligent behavior be described using simple, elegant principles (such as logic or optimization)? Or does it necessarily require solving a large number of completely unrelated problems?[78] Can intelligence be reproduced using high-level symbols, similar to words and ideas? Or does it require "sub-symbolic" processing?[79][edit] Cybernetics and brain simulationMain articles: Cybernetics and Computational neuroscience There is no consensus on how closely the brain should be the 1940s and 1950s, a number of researchers explored the connection between neurology, information theory, and cybernetics. Some of them built machines that used electronic networks to exhibit rudimentary intelligence, such as W. Grey Walter's turtles and the Johns Hopkins Beast. Many of these researchers gathered for meetings of the Teleological Society at Princeton University and the Ratio Club in England.[24] By 1960, this approach was largely abandoned, although elements of it would be revived in the can one determine if an agent is intelligent? In 1950, Alan Turing proposed a general procedure to test the intelligence of an agent now known as the Turing test. This procedure allows almost all the major problems of artificial intelligence to be tested. However, it is a very difficult challenge and at present all agents intelligence can also be evaluated on specific problems such as small problems in chemistry, hand-writing recognition and game-playing. Such tests have been termed subject matter expert Turing tests. Smaller problems provide more achievable goals and there are an ever-increasing number of positive broad classes of outcome for an AI test are:Optimal: it is not possible to perform better Strong super-human: performs better than all humans Super-human: performs better than most humans Sub-human: performs worse than most humans For example, performance at draughts is optimal,[143] performance at chess is super-human and nearing strong super-human,[144] and performance at many everyday tasks performed by humans is quite different approach is based on measuring machine intelligence through tests which are developed from mathematical definitions of intelligence. Examples of this kind of tests start in the late nineties devising intelligence tests using notions from Kolmogorov Complexity and compression [145] [146]. Similar definitions of machine intelligence have been put forward by Marcus Hutter in his book Universal Artificial Intelligence (Springer 2005), which was further developed by Legg and Hutter [147]. Mathematical definitions have, as one advantage, that they could be applied to nonhuman intelligences and in the absence of human is a common topic in both science fiction and in projections about the future of technology and society. The existence of an artificial intelligence that rivals human intelligence raises difficult ethical issues and the potential power of the technology inspires both hopes and Shelley's Frankenstein,[160] considers a key issue in the ethics of artificial intelligence: if a machine can be created that has intelligence, could it also feel? If it can feel, does it have the same rights as a human being? The idea also appears in modern science fiction: the film Artificial Intelligence: . considers a machine in the form of a small boy which has been given the ability to feel human emotions, including, tragically, the capacity to suffer. This issue, now known as "robot rights", is currently being considered by, for example, California's Institute for the Future,[161] although many critics believe that the discussion is premature.[162]Another issue explored by both science fiction writers and futurists is the impact of artificial intelligence on society. In fiction, AI has appeared as a servant (R2D2 in Star Wars), a law enforcer (. "Knight Rider"), a comrade (Lt. Commander Data in Star Trek), a conqueror (The Matrix), a dictator (With Folded Hands), an exterminator (Terminator, Battlestar Galactica), an extension to human abilities (Ghost in the Shell) and the saviour of the human race (R. Daneel Olivaw in the Foundation Series). Academic sources have considered such consequences as: a decreased demand for human labor,[163] the enhancement of human ability or experience,[164] and a need for redefinition of human identity and basic values.[165]Several futurists argue that artificial intelligence will transcend the limits of progress and fundamentally transform humanity. Ray Kurzweil has used Moore's law (which describes the relentless exponential improvement in digital technology with uncanny accuracy) to calculate that desktop computers will have the same processing power as human brains by the year 2029, and that by 2045 artificial intelligence will reach a point where it is able to improve itself at a rate that far exceeds anything conceivable in the past, a scenario that science fiction writer Vernor Vinge named the "technological singularity".[164] Edward Fredkin argues that "artificial intelligence is the next stage in evolution,"[166] an idea first proposed by Samuel Butler's "Darwin among the Machines" (1863), and expanded upon by George Dyson in his book of the same name in 1998. Several futurists and science fiction writers have predicted that human beings and machines will merge in the future into cyborgs that are more capable and powerful than either. This idea, called transhumanism, which has roots in Aldous Huxley and Robert Ettinger, is now associated with robot designer Hans Moravec, cyberneticist Kevin Warwick and inventor Ray Kurzweil.[164] Transhumanism has been illustrated in fiction as well, for example in the manga Ghost in the Shell and the science fiction series Dune. Pamela McCorduck writes that these scenarios are expressions of the ancient human desire to, as she calls it, "forge the gods."[6]

近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。下面是我给大家推荐的浅谈计算机人工智能论文，希望大家喜欢!

《计算机在人工智能中的应用研究》

摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。

关键词：计算机;人工智能;应用研究

一、前言

人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。

二、人工智能应用于计算机中存在的问题

(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。

(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。

三、人工智能在部分领域中的应用

伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。

(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。

(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说

的话而进行自动翻译，如七国语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。

(三)人工智能计算机网络安全中的应用。当前，在计算机的网络安全管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。

(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。

四、结束语

总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及工作带来极大的影响。

参考文献：

[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9

[2]毛毅.人工智能研究热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3

[3]李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J].智能系统学报,2009,1

[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台职业技术学院学报,2008,1

人工智能与机器人研究这本期刊的领域有这些：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科具体那个好写就看你自己的专业知识了，你擅长哪方面的就写哪方面的吧

关于人工智能的定义众说不一。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授下过这样一个定义:“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。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI,也称机器智能。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。它是从计算机应用系统的角度出发 , 研究如何制造出人造的智能机器或智能系统 , 来模拟人类智能活动的能力, 以延伸人们智能的科学。人工智能就其本质而言 , 是对人的思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能 , 更不会超过人的智能。对于人的思维模拟可以从两条道路进行, 一是结构模拟 , 仿照人脑的结构机制 , 制造出 “类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构, 而从其功能过程进行模拟。人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的, 有自我意识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器 , 这些机器只不过看起来像是智能的 , 但并不真正拥有智能 , 也不会有自主意识。人工智能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后,出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有限,以及机器翻译失败等,使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代,专家系统出现使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。第三阶段:20 世纪 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:20 世纪 80 年代末,神经网络飞速发展。1987 年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后, 各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。第五阶段:20 世纪 90 年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 , 知识表现,智能搜索,推理,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统等。目前,人工智能是与具体领域相结合进行研究的,有如下领域:(1)专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言,便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带极大的便利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械,对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作,环境稍有变化就会出问题,甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器, 能取得作业环境、操作对象等简单的信息,并由机器人体内的计算机进行分析处理,控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机器人具有类似人的智能,它装备了高灵敏度传感器,因而具有超过人的视觉、听觉、、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自己的行为,处理环境发生的变化,完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

毕业论文人工智能翻译

在阅读SCI论文时，英文的翻译总是会难倒很多人。今天学术堂为大家整理了一些好用的英文翻译工具，总有一款适合你！

1、谷歌浏览器翻译

在百度搜索引擎或者360软件管家中搜索“谷歌浏览器”，因谷歌浏览器默认安装C盘，所以直接点击安装即可。待安装完成后点击设置，点击管理搜索引擎，将默认搜索引擎修改为百度或者其他（因防火墙限制，不要修改为Google），这样就可以正常使用谷歌浏览器。

具体使用方法是：

把PDF或者word文档导出为HTML格式，用谷歌浏览器打开。然后点击右键，选择翻译成中文即可。

这是一篇论文翻译之后的结果：

优点：页面简洁，使用方便，随开随用，不用担心软件升级问题，也不会弹出各种小广告，多种语言随时切换，支持段落翻译，极其方便，只要有网就能翻译。

缺点：功能比较单一，排版比较乱，界面不是很美观。

2、SCI

目前有普通版以及VIP版，两者区别在于：

VIP版内置Google 人工智能云翻译引擎，翻译精准度号称史上最强；

VIP版没有广告。

最重要的是两个版本都不需要用户再输入API了！

3、专业词汇翻译--MedSci

MedSci，拼写检查及中英互译 ,收录超过200万个专业词汇，尤其是对新词的收录能力强。象生物医药领域出现的新词，或复杂的化学名均有收录，很全面，更新及时。与各家相比，算是更全面。

要花费一定的时间寻找润色公司,有时会像楼主一样选到不靠谱或者不专业的公司。那作为行业者就给大家几个找靠谱、专业论文润色公司的秘诀,希望能在选择上帮到大家。秘诀一:100%英语母语通常情况来说SCI论文润色要达到以下要求:1、对论文的观点进行“画龙点睛”。2、对论文的用语进行有“针对性”和“渲染性”的收缩。3、对论文的段落以及字数的添加、减少、合并、归类。4、对“独创性的观点”进行突出。5、对“专业用语”进行精准性的描述和表达。6、对论文第一次出现的英文缩写名词“进行全英文”和“中文标识”。 7、对参考文献来路进行路径准确性表达。要达到以上这些要求我们就必须选择一个编辑团队为100%英语母语的专业润色团队。所以在选择sci论文润色公司时一定要了解清楚公司编辑团队,看看是否有与自己专业相同的学术编辑,这样的sci论文润色才能在语言及学术问题上更准确,更能达到自己本身想要表述的效果。秘诀二:公司服务保障有时选择了一家sci论文润色公司进行润色,会遇到这样一类问题,最后的润色成果比预期的糟糕或者达不到

国际化庭审智能翻译系统论文答辩

项目答辩一般会问到的问题是：项目资料来源，课题如何实现，项目方案中的数据从何而来是否真实，以及对项目方案的swot分析。项目答辩是项目能否通过的重要考核方式，自如灵活的应变显然是最重要的。对于很多人来说，项目答辩、论文答辩都是一个很苦恼的问题。项目答辩或者论文答辩不能通过，也就意味着无法毕业，因此很多大学生在做完项目和论文之后，都会提前准备应对项目答辩。当然了，事实上我们也很容易能了解答辩的问题会跟项目和论文本身相关。只要我们能对项目和论文的了解程度足够熟识应对答辩其实并不是太大的难题。同时，论文答辩项目答辩的问题也表明了我们在做项目和论文的时候需要注意的重要内容。首先就是资料的来源，资料来源有没有权威性，代表着整个论文和项目的说服力有多少，必须要十分重视。事实上，我们也能清楚，野史不能解释历史，没有足够权威的资料来源同样不能支撑起一个项目或者论文的说服力。另外，数据的真实有效性同样重要。数据来源可以是自己在实际调查中通过科学的统计方式得来，也可以借助权威机构、媒体的数据。当然了，答辩的题目并非一成不变，考核官也很可能临时发问。这就要求学生们在答辩之前一定要做好充足的准备，提前预测考官会问到的问题，并对这些问题提前作出准备。当然，答辩能否通过的最重要因素就在于对项目和论文本身的透彻程度，只有这样才能随机应变游刃有余，不至于在答辩的时候自乱阵脚。当然，在项目和论文答辩之前，一定要保持好心态，有好的心态才能有最好的发挥。

答辩老师主要还是会围绕着你的论文来的。什么是归化，异化？举例？你的论文是什么观点，是支持归化还是异化？你认为今后的翻译潮流会是归化还是异化，或者是二者结合？为什么你会这么认为？可能会说个简单的句子，让你分别用归化或者异化的方式来翻译。你把自己的论文思路内容整理清楚，别到时候老师问你关于论文里写的内容，你一问三不知。你也可能请教下你的论文导师，看他会出些什么题目，作为参考。

论文答辩决议（通用6篇）

论文的答辩决议是决定学生的论文通过的关键点，这也取决于老师的评价。以下是我为大家带来的论文答辩决议，希望大家喜欢。

本文对分级进风燃烧室内的高温气固两相流动与燃烧过程进行了实验研究，对于了解分级燃烧过程的两相流动、燃烧与污染物生成机理，发展分级燃烧技术，具有重要的学术意义和实用价值。

本文取得了以下主要成果：

1)建立了分级进风燃烧室高温气固两相流动热态实验装置系统。

2)应用三维激光粒子动态分析仪对分级进风燃烧室内有气相燃烧的高温气固流动进行了测量，得到了气固两相平均轴向与切向速度和湍流脉动特性以及两相轴向与切向速度的概率密度函数，揭示了燃烧室内高温气固两相流动的特点。

3)对分级进风燃烧室内湍流燃烧的温度场和组分浓度场进行了测量，阐明了二次风率对气体温度场、组分浓度场和NO浓度场的影响规律。

论文表明作者掌握了本学科坚实的基础理论和系统的专门知识，具有独立从事科学研究工作的能力。论文写作规范，图表完备。答辩中叙述清晰，回答问题正确。答辩委员会经表决，5票一致同意通过论文答辩，并建议授予郑晓川工学硕士学位。

随着计算机主频、内存的快速发展，显示清晰度和显示尺寸的限制已经成为计算机系统的瓶颈。如何利用高性能价格比的机群实现超高分辨率的高清晰度大尺寸显示正在成为并行可视化方向一个重要的研究课题。李颖敏同学的硕士论文以设计基于机群的拼贴显示系统提供方便的编程接口和编程环境为目的，其选题具有前瞻性，论文的工作有很好的应用前景。

(第一段：选题的意义)

论文在分析调研国际目前研究动态的基础上应用“分布式共享显示内存”的新概念提出了一种并行程序环境下的拼贴显示接口，并以两种形式实现了该接口，简化了系统应用的编程实现。提供了一些测试用的应用程序，为今后的研究工作提供了有参考价值的研究平台。展示了基于机群作分布式显示的良好前景。同时作者还利用该拼贴显示接口为一个地理图像信息系统实现了多屏显示应用，满足了该应用对高分辨率显示的需求。

(第二段：论文工作取得的成果或新见解)

论文工作表明作者基础理论和专业知识都比较好，掌握了计算机系统结构领域分析问题、解决问题的基本方法和技能。对拼贴显示领域有较深的了解，对机群系统，尤其是有较好的基础知识和技术，具备了一定的独立工作能力和实际动手能力。

(第三段：对科研能力及对论文的评价)

论文组织合理，叙述清晰，文字简洁流畅，理论与实践结合得较好。答辩中表达清楚，思维敏捷，能够正确回答问题。经答辩委员会无记名投票，一致通过该同学的硕士论文答辩，并一致建议授予李颖敏同学工学硕士学位。

(第四段：答辩中的表现及结论性意见)

速生材改性研究是木材科学与应用研究领域十分重要的课题。论文选题紧密结合学科发展和实际应用需要，具有较强的理论意义和较好的应用背景。立题正确。

作者对国内外在木材改性领域的研究情况和发展趋势做了较充分的调研和分析，在此基础上，有针对性地开展了三倍体毛白杨木材化学改性研究。论文采用4种不同的方法对木材进行化学改性处理，通过尺寸稳定性、阻燃性、抗吸水性、硬度等的检测，考察了各种改性木材的物理力学性能，得出以下主要研究结论：

1)用含有纳米SiO2的UF、PF树脂复合处理剂处理木材时，二氧化硅对提高木

材的尺寸稳定性和硬度具有明显的作用，且纳米二氧化硅能够降低处理材的游离甲醛释放量;2)马来酸酐/苯乙烯和马来酸酐/环氧氯丙烷复合处理液均能够在一定程度上提高木材的尺寸稳定性、抗吸水性、抗吸湿性和硬度。研究成果具有一定的理论意义和实际应用价值。

论文实验设计合理，数据完整，撰写认真，文字流畅，图表清晰，工作量饱满。论文答辩中，讲解重点突出，回答问题基本正确，表明该同学具有较好的本学科理论基础及相关的专业知识，具备了较好的综合分析能力和从事科研工作的能力，论文达到了硕士学位水平要求。

全体答辩评委一致同意通过论文答辩，建议授予工学硕士学位。

xxx研究是xxx领域十分重要的前沿课题。论文选题紧密结合学科发展(和实际应用)需要，具有较强的(理论)意义(和较好的应用背景)。

作者对国内外在xxx领域的研究情况和发展趋势做了较充分的调研和分析，在此基础上，有针对性地研究了xxx。其所做主要工作及特色包括以下几个方面：

(1)采用xxx方法，研究分析了xxx，得出了xxx(结论)。

(2)应用方法对xxx 进行了xxx分析和优化，建立xxx(模型)。

(3)......

论文写作规范、层次分明、论述清楚、语言通顺、图表规范、内容翔实，答辩中能正确回答问题，表明该同学具有较好的本学科理论基础及相关的专业知识，具备了较好的综合分析能力和从事(科研)工作的能力，论文达到了硕士学位水平要求。

全体答辩评委一致同意通过论文答辩，建议授予文(工)学硕士学位。

论文 ([此部分事前由答辩秘书准备]简述论文选题及背景意义) ，具有重要的(较重要 / 一定的)理论意义和实践价值。

论文采用xxx方法，研究分析了xxx，得出的主要成果为 ([此部分事前由答辩秘书准备]根据评阅意见汇总2-4条) ，有独到的.新见解，成果突出。(有一定的见解和学术价值 / 有一定的参考价值)。

论文工作表明作者对 (学科范围或课题[此部分事前由答辩秘书准备])领域和相关的研究具有全面深入(较为深入 / 一定的)的了解，并具有很强的(较强的 / 一定的)创新和科研能力。论文概念清晰，层次分明，论证深入，文笔流畅，文字图表规范，学风严谨。(论文概念清晰，结构较完整，论证较为充分，

文字图表基本符合学术规范 / 论文结构较完整，论证较充分，文字图表基本符合学术规范)。答辩阐述清楚，重点突出，很好地回答了答辩委员的问题。(答辩阐述较清楚，能较好地回答答辩委员的问题 / 答辩阐述基本清楚，能正确回答答辩委员的问题)。表明作者具有较好的本学科理论基础及相关的专业知识，具备了较好的综合分析能力和从事科研工作的能力，论文达到了硕士学位水平要求。

全体答辩评委一致同意通过论文答辩，建议授予(工/文学)硕士学位。

为规范博士学位论文答辩工作，现将博士学位论文答辩委员会决议书写内容与体例要求说明如下，请各单位参照执行：

一、应对博士论文选题是否得当，以及选题的理论和现实意义做出确切评价。

二、应对答辩人是否充分掌握其研究领域的国内外相关文献，以及论文对相关前沿学术思想、观点的归纳和梳理工作做出准确的评价。

三、应说明论文的主要创新内容和方法(一般不超过3点)，并且明示其创新观点和结论。

四、应对论文的结构、逻辑、行文，及对数据资料的占有和写作是否规范做出评价，并说明其是否达到博士学位论文应有的学术水平（如果具备参加全国优秀博士学位论文评选的条件，则说明其是一篇优秀的博士学位论文）。

五、必须指出论文的缺陷与不足，或提出继续深入研究的努力方向。

六、结尾部分的体例应统一为：

答辩人对答辩委员会提出的问题做了____回答,答辩委员会表示____满意或基本满意。答辩委员会（共____人），经评议和无记名投票表决，一致(或____票)通过该论文答辩，并建议校学位委员会授予其____学博士学位。

国际会议论文与学术论文

会议论文和期刊论文区别详细：

1，会议论文一定是针对某个学术会议投稿，并且由学术会议的会务组决定是否录用，期刊论文肯定是针对某学术期刊投稿，而且是期刊编辑部决定是否录用，而不是审稿专家，审稿专家只是审稿并返回意见，真正决定录用权在于期刊编辑。

2，会议论文录用后，可以选择参加会议或者不参加会议，但是学术会议必须召开，而期刊论文录用后只需等着出版即可。

3，会议论文出版后一般会寄送论文集（部分会议会将论文提交到国际期刊上发表，并寄送期刊），但是期刊论文出版后一定是寄送期刊。

4，会议论文一般审稿周期都比较短2周左右，快的1周，甚至野鸡会议几天就可以录用，但是期刊论文相对慢些，国内中文核心期刊一般2个月，普刊也得1-3周左右，当然部分水刊也可以几天录用甚至1天录用。

写论文注意事项：

1，摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容；切忌把应在引言中出现的内容写入摘要；一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。

2，不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是《几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究》，摘要的开头就不要再写：“为了??，对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究”。

3，结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛，笼统，含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。摘要不分段。

4，用第三人称。建议采用“对??进行了研究”，“报告了??现状”，“进行了??调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题，不必使用“本文”，“作者”等作为主语。

5，要使用规范化的名词术语，不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的，可用原文或译出后加括号注明原文。

6，除非实在无法变通，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图，表格。

7，不用引文，除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。

8，缩略语，略称，代号，除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外。科技论文写作时应注意的其他事项，如采用法定计量单位，正确使用语言文字和标点符号等，也同样适用于摘要的编写。摘要编写中的主要问题有：要素不全，或缺目的，或缺方法；出现引文，无独立性与自明性；繁简失当。

我的理解啊论文只能算是会议论文。现在会议很多，基本都出论文集，所以不能算权威也不能算核心。除非你们学校或者单位有正式规定，这次会议出版的论文算成什么级别的，你的这一篇就可以也仅限于在你自己单位当成这一级别的来用。三大检索系统里有一个ISTP(国际会议论文)，需要被收录，能检索才算。但显然，你说的不是这个，所以只能看规定。没有规定就只叫会议论文。

国际会议论文与国际期刊论文区别如下：1、会议论文是针对某个学术会议投稿，并且由学术会议的会务组决定是否录用，期刊论文则是针对某学术期刊投稿，期刊编辑部决定是否录用，而不是审稿专家，审稿专家只是审稿并返回意见，真正决定录用权在期刊编辑上。2、会议论文录用后，可以选择参加会议或者不参加会议，但是学术会议必须召开，而期刊论文录用后只需等着出版即可。

期刊论文和会议论文是不同的文献类型。正式出版的期刊都有国际标准期刊号。会议论文，要看会议主办单位，有一些学术会议，在会前出论文集，会后不再出版论文集；有一些学术会议，在会后正式出版论文集，具有出版社和ISBN号。会议论文不是期刊，肯定没有期刊