ai论文期刊

人工智能综述可以在学术期刊、会议论文集、书籍和在线资源中找到。以下是一些常见的来源：1. 学术期刊：例如《人工智能》（Artificial Intelligence）、《机器学习》（Machine Learning）等。2. 会议论文集：例如国际人工智能大会（AAAI）、国际机器学习大会（ICML）等。3. 书籍：例如《深度学习》（Deep Learning）、《统计自然语言处理》（Statistical Natural Language Processing）等。4. 在线资源：例如，Google Scholar，GitHub上的开源项目等。需要注意的是，由于人工智能领域发展迅速，新技术和方法层出不穷，因此综述也需要及时更新才能保持其价值。

有。人工智能是顶级期刊，还有人看。人工智能期刊杂志大全:包括人工智能下财会行业发展趋势分析、人工智能的现状及未来展望研究、人工智能在计算机网络中的运用研究等。

论文查重ai

为用户人性化完美实现了“免费论文检测—在线实时改重—全面再次论文检测—顺利通过论文检测“的整个全过程。老牌查重软件，海量数据库，查重范围广，价格优惠，性价比超高。

对于第一次接触论文查重的学生来说，不知道论文查重系统是什么，怎么做。尤其是对于大学生来说，面对各种论文查重网站，会感到迷茫，不知道如何选择。那么大学生如何查重论文呢？1.市面上的论文查重软件价格昂贵，尤其是在毕业论文查重高峰期，价格也会上涨，不适合进行初稿检测。我们可以选择免费的论文查重网站对论文初稿进行查重，免费查重系统的种类比较多如果你不知道选择哪种查重系统，小编推荐可以使用paperfree论文查重系统，安全可靠，很多人初稿检测都是用的这个系统，然后使用与学校一致的论文查重系统对我们的期末论文进行适当的修改和降重后进行查重。2.确认论文查重网站后，将自己的论文上传到查重页面。该系统将根据其独特的查重算法将我们的论文与数据库的资源进行比较。重复的部分通常用红色字母标注，在查重报告和论文的总重复率中可以看出。3.上传论文后。接下来，我们需要耐心等待论文查重结果，通常是以报告的形式。论文的重复部分会明确的用百分比表示出来，发现的重复部分也会标识出来。根据论文查重的结果，我们将能够修改和调整论文的重复部分，报告中会把具体的重复内容部分标注出来，这样有利于我们修改重复部分，很快就能降到要求的范围内。

维普查重、万方论文查重网站、PaperPP论文查重系统、中国知网、学术不端网都是不错的查重软件

1、维普查重：维普查重可个人查重，在该官网内付费即可查重论文，检测完成下载查重报告即可查看到信息的论文重复率结果。维普网论文查重报告通常分为5大部分报告内容，分别是相似度对比报告、片段对照报告、格式分析报告、原文对照报告、PDF报告等内容。

2、万方论文查重网站：而万方论文查重网站查重的价格，其检测收费模式与知网论文查重系统的收费模式有很大不同，知网是按论文篇数与次数定价收费的，不同查重版本检测一篇论文一次所收取的费用各有不同，而万方论文查重网站对于查重论文的收费却不是按篇收费，而是按查重论文的全文字数来收费的。

通常本科论文查重的费用是按照上传查重的论文的字数以每1万字收取20元来收费的，且不满足1万字的论文按1万字来计算，而对于万方的硕、博论文的检测查重费用为每1万字25元。可见万方论文查重网站查重价格是十分物美价廉了，无论是价格还是查重系统本身的查重准确度都是较为适合论文初稿查重的。

3、PaperPP论文查重系统：属于PaperPP品牌产品，致力于为毕业生提供完善的学术不端论文检测服务，通过对比库及智能AI技术为用户提供毕业论文查重。PaperPP论文查重系统定期更新比对数据库，保证学术期刊，学位论文，硕博等论文查重结果的精准，坚决保护用户隐私。聚合文献检索、知网查重等众多论文检测功能。

4、中国知网：凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务，中国知网在业界享有极高的声誉，在2007年，中国知网旗下的《中国学术期刊网络出版总库》获首届“中国出版政府奖”，《中国博士学位论文全文数据库》、《中国年鉴网络出版总库》获提名奖。这是中国出版领域的最高奖项。国家“十一五”重大网络出版工程-----《中国学术文献网络出版总库》也于2006年通过新闻出版总署组织的鉴定验收。

5、学术不端网：学术不端网是最准确的中国知网论文查重检测系统入口:知网期刊AMLC、知网本科PMLC、知网等CNKI论文查重软件,可供高校硕士博士研究生学位毕业论文查重、大学生论文抄袭行为检测和已发表文献职称评审使用。被誉为最靠谱的论文重复率相似性检测网站。

Paperbye论文查重系统，是自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。

优秀功能1、自动降重，根据论文重复率情况，自己选择性软件自动降重辅助提高论文修改效率；2、自动排版，根据各校论文要求格式会自动进行格式排版，一键生成，快速便捷；3、同步改重，在查重报告里实现一边修改文章，一边进行查重，及时反馈修改结果。4、自建库，自建上传参考过的文章进行单独比对，可以查出所有抄袭内容。5、自动纠错，AI识别文档中的错别字和标点误用，提示错误位置并提供修改建议。

总结了五种修改论文方法，感觉是降重必备的。

1、变换表达。先理解原句的意思，用自己的话复述一遍。

2、词语替换，在变换表达方式的基础上结合同义词替换，效果更好。

3、变换句式，通过拆分合并语句的方式进行修改，把长句变短句，短句变长句，。

4、图片法，针对专业性太强不好修改的语句或段落（比如计算机代码，法律条款，原理理论等），可以适当把文字写在图片上展现，但是这种方法不宜用的太多。

5、翻译法，用百度翻译或谷歌翻译，中文翻译成英文，英文翻译成日语或其他语种，再从日语翻译成中文，这种看似不错，感觉效果还是不好。

ai论文查重

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。

1、直接搜索学校要求的论文查重系统/搜索论文查重关键词/微信公众号等，找到一个论文查重系统；2、登录后点击论文查重，提交内容以及填写相关信息，点击提交检测；3、一般3-10分钟完成检测，查看报告（这里建议直接下载报告保存）；4。如果重复率没有达标，对照重复部分进行修改降重。

Paperbye论文查重系统，无论从查重内容准确度，修改论文效率，还是使用体验，都在不断精进，2018年下半年正式推出全新的论文查重系统，不光可以查重还可以自动降重。因此paperbye并不是纯粹的论文查重系统，准确的描述是，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。

论文降重方法

论文查重后的论文降重方法很多，但是有个宗旨就是：遵循原意，语句通顺。这个是基本原则，根本的方法就是理解原意，用自己的话表达出来，这种表达就需要很多技巧，这些技巧就是论文降重方法。

1、句式变换

通过变换表达方式，改变句子结构；比如“把”字句换成“被”字句，"我把他打了”，改成“他被我打了”。

2、图片法

就是把一些表格，数据或不好修改的部分等适量做成图片，现在好多查重系统不识别图片，目前也只有知网查重可以查图片，公式，表格等，这种方法可以适当在其他的查重软件进行使用。

3、翻译法

通过把原文翻译成其他小语种，比如泰语，韩语，然后在翻译成英语，再翻译成汉语，这样有一定效果，但是效果没有想象的好，可以作为参考，自己酌情使用。

4、同义词替换

这种可以把近义词，时间等用另一种表达同义词方式进行表达，比如2003年，可以写成“二十一世纪初”。

这些方法是常有的方法，不拘泥于这些，自己可以根据情况可以大胆发挥，在遵循原意的基础上，随便怎么改都行，自己发挥的空间很大，自己改改就会有体会。

(2)、机器论文降重方法

打开Paperbye论文查重软件网站，选择机器降重页面，如果在网站已经查重好，可以直接的查看报告里直接一键降重。

学习通怎么论文查重如下：

1、打开网页版学习通，点击页面左下角的“论文检测”。

论文查重率软件 - 论文免费查重系统 - PaperRay查重入口查看详情>>广告

2、选中“大雅全文对比库”。填写文章的相应内容，选择文件或复制文字进行上传。

上传格式仅限于TXT、DOC、PDF、DOCX、ZIP、RAR、WPS，附件大小50M以下。请勿上传加密过的文档。本站点承诺对上传的原文不做保留，请用户自行保存好，以确保原文的安全。

3、上传检测后可在【历史记录】页面等待查看检测结果；也可关闭页面离开，稍后再进入查看检测结果。

上传检测后免费查看到相似度，点击“查看”进行支付。

论文降重技巧：

技巧1，插入符号新词法。

注意知网的查重阈值以及连续字符重复超过13字符时，会触发知网查重阈值，所以大家可以在适当的位置加上标点符号和新词。以此来化解连续字符重复的问题！

技巧2，增加文章总体字数。

有些文章全文已经进行了彻底的修改，如果继续修改的话会使文章五花八门，但是重复率依然不达标。这时候我们可以通过增加文章篇幅，合理增加全文总字数来稀释总重复率。例如：法律条文，是绝对不可以随意修改的，这种情况可以删除或者增加字数以化解重复比。

技巧3，AI智能降重。

目前部分查重系统已把AI技术用于论文降重辅助中，实战效果不错。要知道查重本身就是一个数据比对的过程，而对于降重来说互联网大数据，AI技术有绝对优势，在结合其他有效的降重技巧，效果就更不错。也是很多学长们常用的方法之一。

智能降重的特点是速度快，操作简单，性价比高。

毕业论文ai模板

2015毕业论文格式模板

毕业设计(论文)是实现学生培养目标的重要教学环节，其质量是衡量教学水平、学生毕业和学位资格认证的重要依据。毕业设计(论文)撰写是本科生培养过程的基本训练之一，必须按照确定的规范认真执行。指导教师应加强指导，严格把关。

毕业设计(论文)撰写应符合国家及各专业部门制定的有关标准，符合汉语语法规范。

1、内容要求

题目

题目应恰当、准确地反映本课题的研究内容。毕业设计(论文)的中文题目应不超过25字，并不设副标题。

摘要与关键词

摘要

摘要是毕业设计(论文)内容的简要陈述，是一篇具有独立性和完整性的短文。摘要应包括本设计(论文)的创造性成果及其理论与实际意义。摘要中不宜使用公式、图表，不标注引用文献编号。避免将摘要写成目录式的内容介绍。

关键词

关键词是供检索用的主题词条，应采用能覆盖毕业设计(论文)主要内容的通用技术词条(参照相应的技术术语标准)。关键词一般列3～5个，按词条的外延层次排列(外延大的排在前面)。

毕业设计(论文)正文

毕业设计(论文)正文包括绪论、论文主体及结论等部分。

绪论

绪论一般作为第一章。绪论应包括：本研究课题的学术背景及理论与实际意义;国内外文献综述;本研究课题的来源及主要研究内容;研究的基本思路与采用的方法。

毕业设计(论文)主体

毕业设计(论文)主体应结构合理，层次清楚，重点突出，文字简练、通顺。主体的内容应包括以下各方面：

本研究内容的总体方案设计与选择论证;

本研究内容各部分(包括硬件与软件)的设计计算;

本研究内容试验方案设计的'可行性、有效性以及试验数据处理与分析;

本研究内容的理论分析。对本研究内容及成果应进行较全面、客观的理论阐述，应着重指出本研究内容中的创新、改进与实际应用之处。理论分析中，应将他人研究成果单独书写，并注明出处，不得将其与本人提出的理论分析混淆在一起。对于将其他领域的理论、结果引用到本研究领域者，应说明该理论的出处，并论述引用的可行性与有效性。

结论

毕业设计(论文)的结论单独作为一章排写，但不加章号。

结论是对整个毕业设计(论文)主要成果的总结。在结论中应明确指出本研究内容的创造性成果或创新点理论(含新见解、新观点)，对其应用前景和社会、经济价值等加以预测和评价，并指出今后进一步在本研究方向进行研究工作的展望与设想。结论内容一般在2字以内。

致谢

对导师和给予指导或协助完成毕业设计(论文)工作的组织和个人表示感谢。内容应简洁明了、实事求是。对课题给予资助者应予感谢。

参考文献

外文资料翻译

是毕业设计(论文)工作阶段，对学生外文阅读能力的培养和锻炼，内容要求与学生进行毕业设计(论文)内容相关，或与学生本专业相关。字数不少于1万外文字符，有中文译文，并附上翻译资料原文。作为附件打印，放入毕业设计(论文)资料袋存档。

2、书写规定

毕业设计(论文)字数

1.学生应完成毕业设计(论文)任务，做到设计合理，叙述简练，文字工整，绘图整洁、正确、规范，并完成不少于1万外文字符的翻译，用外文写出本人的毕业设计(论文)摘要(不少于5汉字)，在答辩时用外语宣读。

2.土木、机械类专业设计型题目，一般而言每个学生至少应完成相当于两张号的设计图，说明书不少于一万五千字;论文型题目其说明书不少于二万八千字，答辩时应附上本人第六或第七学期课程设计图。

3.电、运输、管理、材料类专业设计型题目说明书不少于二万四千字，要有一定数量的设计图;论文型题目其说明书不少于二万八千字。

4.文科类专业论文原则上不少于一万五千字，并附资料索引，外语类专业论文要求三千到五千单词。

5.应用理科类专业论文中要有定性的分析，定量的计算，熟练地掌握计算机程序处理和阅读外文资料的能力，论文说明书不少于二万字。

论文书写

毕业设计(论文)一律要求采用A4幅面的纸张打印。

论文版心大小为155mm×245mm，页边距：上，下，左，右2cm，装订线位置左，装订线1cm，包括页眉和页脚，页码放在页眉右端;摘要、目录、物理量名称及符号表等正文前部分的页码用罗马数字单独编排，正文以后的页码用形如第M页，其中M为阿拉伯数字。

摘要

外文摘要与中文摘要的内容应完全一致，在外文语法、用词上应正确无误。编排上中文摘要在前、外文摘要在后。

目录应包括毕业设计(论文)中全部章节的标题及页码，含：

正文章节题目(要求编到第3级标题，即□.□.□)

致谢

参考文献

附录

毕业设计(论文)正文

章节及各章标题

毕业设计(论文)正文分章节撰写，每章应另起一页。

各章标题要突出重点、简明扼要。字数一般在15字以内，不得使用标点符号。标题中尽量不采用英文缩写词，对必须采用者，应使用本行业的通用缩写词。

层次

层次不宜太多，根据实际需要选择。层次代号采用中表1的格式。

层次要求统一，但若节下内容无需列条的，可直接列款、项。层次用到哪一层次视需要而定。

引用文献

引用文献标示应置于所引内容最末句的右上角，用小五号字体。所引文献编号用阿拉伯数字置于方括号“[ ]”中，如“二次铣削[1]”。当提及的参考文献为文中直接说明时，其序号应该用4号字与正文排齐，如“由文献[8，1～14]可知”。

不得将引用文献标示置于各级标题处。

名词术语

科技名词术语及设备、元件的名称，应采用国家标准或部颁标准中规定的术语或名称。标准中未规定的术语要采用行业通用术语或名称。全文名词术语必须统一。一些特殊名词或新名词应在适当位置加以说明或注解。

采用英语缩写词时，除本行业广泛应用的通用缩写词外，文中第一次出现的缩写词应该用括号注明英文全文。

物理量名称、符号与计量单位

物理量的名称和符号

物理量的名称和符号应符合GB31～312-86的规定。论文中某一量的名称和符号应统一。

物理量的符号必须采用斜体。表示物理量的符号作下标时也用斜体。

物理量计时单位

物理量计量单位及符号应按国务院1984年发布的《中华人民共和国法定计量单位》及GB21～312执行，不得使用非法定计量单位及符号。计量单位符号，除用人名命名的单位第一个字母用大写之外，一律用小写字母。

非物理量单位(如件、台、人、元、次等)可以采用汉字与单位行号混写的方式，如“万t·km”，“t/(人·a)”等。

文稿叙述中不定数字之后允许用中文计量单位符号，如“几千克至1kg”。

表达时刻时应采用中文计量单位，如“上午8点3刻”，不能写成“8h45min”。

计量单位符号一律用正体。

外文字母的正、斜体用法

按照GB31～312及GB7159-87的规定使用，即物理量符号、物理常量、变量符号用斜体，计量单位等符号均用正体。

数字

按国家语言文字工作委员会1987年发布的《关于出版物上数字用法的试行规定》，除习惯中文数字表示的以外，一般均采用阿拉伯数字。

公式

原则上居中书写。若公式前有文字(如“解”、“假定”等)，文字空两格写，公式仍居中写。公式末不加标点。

公式序号按章编排，如第一章第一个公式序号为“(1-1)”，附录A中的第一个公式为(A-1)等。

文中引用公式时，一般用“见式(1-1)”或“由公式(1-1)”。

公式中用斜线表示“除”的关系时应采用括号，以免含糊不清，如1/(bcosx)。通常“乘”的关系在前，如acosx/b而不写成(a/b)cosx。

插表

表序一般按章编排，如第一章第一个插表的序号为“表1-1”等。表序与表名之间空一格，表名中不允许使用标点符号，表名后不加标点。表序与表名置于表上，用中文居中排写。

表头设计应简单明了，尽量不用斜线。表头中可采用化学符号或物理量符号。

全表如用同一单位，将单位符号移至表头右上角，加圆括号。

表中数据应正确无误，书写清楚。数字空缺的格内加“-”字线(占2个数字宽度)。表内文字或数字上、下或左、右相同时，采用通栏处理方式，不允许用“″”、“同上”之类的写法。

表内文字说明，起行空一格、转行顶格、句末不加标点。

插图

插图应与文字紧密配合，文图相符，技术内容正确。选图要力求精练。

制图标准

插图应符合国家标准及专业标准。

机械工程图：采用第一象限投影法，严格按照GB4457～446，GB131-83《机械制图》标准规定。

电气图：图形符号、文字符号等应符合有关标准的规定。

流程图：原则上应采用结构化程序并正确运用流程框图。

对无规定符号的图形应采用该行业的常用画法。

图题及图中说明

每个图均应有图题(由图号和图名组成)。图号按章编排，如第一章第一图的图号为“图1-1”等。图题置于图下，用中文居中书写。有图注或其他说明时应置于图题之上。图名在图号之后空一格排写。引用图应说明出处，在图题右上角加引用文献号。图中若有分图时，分图号用a)、b)等置于分图之下。

图中各部分说明应采用中文(引用的外文图除外)或数字项号，各项文字说明置于图题之上(有分图题者，置于分图题之上)。

插图编排

插图与其图题为一个整体，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，则可将其后文字部分提前排写，将图移到次页最前面。

坐标单位

有数字标注的坐标图，必须注明坐标单位。

毕业设计(论文)原件中照片图及插图

毕业设计(论文)论文原件中的照片图均应是原版照片粘贴，不得采用复印方式。照片可为黑白或彩色，应主题突出、层次分明、清晰整洁、反差适中。照片采用光面相纸，不宜用布纹相纸。对金相显微组织照片必须注明放大倍数。

毕业设计(论文)原件中的插图不得采用复印件。

参考文献

参考文献写格式应符合BG7714-87《文后参考文献著录规则》。常用参考文献编写项目和顺序规定如下：(仅作参考，没有引用者不写引用起止页)

著作图书文献

序号作者. 书名. 版次. 出版者，出版年：引用部分起止页

第一版应省略

翻译图书文献

序号作者.书名. 译者. 版次. 出版者，出版年：引用部分起止页

第一版应省略

学术刊物文献

序号作者. 文章名. 学术刊物名.年，卷(期)：引用部分起止页

学术会议文献

序号作者. 文章名. 编者名. 会议名称，会议地址，年份. 出版者，出版年：引用部分起止页

学位论文类参考文献

序号研究生名. 学位论文题目. 学校及学位论文级别. 答辩年份：引用部分起止页

产品说明书、各类标准、各种报纸上刊登的文章及未公开发表的研究报告(著名的内部报告如PB、AD报告及著名大公司的企业技术报告等除外)等不宜作为参考文献引用。

附录

对需要收录于毕业设计(论文)中且又不适合书写正文中的附加数据、资料、详细公式推导等有特色的内容，可作为附录排写，序号采用“附录1”、“附录2”等。

以上是我为大家整理的2015毕业论文格式模板，希望对大家有所帮助。

本科毕业论文的格式模板图解

每个大学毕业生都要面临最后毕业论文设计这一大关，毕业论文的每个部分都有严格的格式要求。接下来我为你带来本科毕业论文的格式模板图解，希望对你有帮助。

题目：毕业论文的题目最好是简明扼要，有概括性，必须通过标题就能概括说明整篇论文的主要内容，题目字数不宜超过20字；

封面：

页面设置：论文页边距：上30mm，下25mm，左25mm，右25mm，页眉20 mm、页脚15 mm；

题目、作者、学院、专业、学号、指导教师：二号黑体；

日期：必须用中文填写；（如图）

诚信声明：作者签名必须手写；（如图）

中文摘要：

”摘要“两个字：黑体小二加粗；

摘要内容：宋体小四、倍行距；

”关键词“三个字：黑体小四加粗；

关键词内容：宋体小四；（如图）

英文摘要：

”ABSTRACT“：小二号Times New Roman加粗；

英文摘要内容：小四号Times New Roman；

“Keywords”：小四号Times New Roman加粗；

关键词内容：小四号Times New Roman；（如图）

“目录”：黑体小二号字加粗；

一级标题：黑体加粗四号字；

二、三级标题：宋体小四号字；（如图）

前言：

标题：黑体小二加粗，居中；

正文内容：宋体，小四号，段前段后不空行，倍行距，首行缩进2字符；（如图）

发展阶段：

大标题：黑体小二加粗，居中；

小标题：黑体四号加粗；

内容：宋体小四号；（如图）

正文：一级标题：黑体小二加粗，居中；

二级标题：黑体四号加粗；

三级标题：黑体小四加粗；

四级标题：宋体小四加粗；

内容：宋体小四号；（如图）

结论：

“结论”：黑体小二加粗，居中；

内容：宋体小四号；（如图）

参考文献：

左顶格对齐，悬挂缩进，所有标点符号均为半角，中文五号宋体字，英文、数字五号Times New Roman字；（如图）

致谢：

标题：黑体小二加粗，居中；

内容：宋体小四号；（如图）

附录：

图表标题：宋体加粗小四号，数字用Times New Roman体五号；

表内文字：中文宋体五号字，英文、数字Times New Roman体五号字；（如图）

ai研究论文排行

目前论文查重软件比较多，一般高校定稿的是知网及维普，除了学校提供1-2次免费查重机会，多次检测是需要付费的，前期初稿检测可以使用papertime等免费查重软件，独创同步在线改重，实时查重；边修改边检测，修改哪里检测哪里。

清华大学清华大学在人工智能领域的研究水平一直处于世界领先地位。并于2018年6月成立了人工智能研究院，在2018年的计算机科学排名CSRankings网站上，清华大学在全球人工智能领域学术机构的排名中仅次于卡耐基梅隆大学，位居第二位，并且清华大学发表人工智能国际论文数为1916篇，在国内位居第一。

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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2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。

去年也有很多游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的游戏，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。

机器之心整理了去年全年在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究。让我们以时间的顺序来看：

第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种大型无监督语言模型，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。

该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。

GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。

最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的社会影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略：仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重。

机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。

论文链接：

在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。

首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。

研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下，无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战。

去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。

论文链接：

通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？

来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。

为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。

BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。

来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。

作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。

基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。