智能与机器人期刊投稿经验

一定要看流程不走淘宝或者咸鱼的，开口就是交定金的，会有以下情况:1.拿到定金就删了你，你直接钱，可是时间没被耽误。2.拿到定金以后假装写作，期待你介绍同学，然后一群人，过了一段时间会在百度下载一篇相关论文，然后把题目和标题改掉，假装截图给你，然后你从截图根本就不知道是不是下载的……你先先稿他说他了无数次什么什么的，最终你为了不白费定金给了全款，收到一篇重复率95的论文。时间所剩无几！3.祖上积德，你遇到百分之五的概率了，他收了定金真的写了，然后给了你初稿，你查了重复率也OK，然后给了全款，可是后续修改他不改了……他借口手上稿子很多哔哩吧啦的，最终就是快定稿了你没办法自己动手，后来运气好毕业了运气不好延毕了。4.遇到良心写手，概率约百分之一，给了定金写了稿子，全部通过了才给他尾款，或者全部通过了，学生删了写手…以上不是全部，只是说，对于一个良心中介或者写手，不走第三方，大家都不安全，中介怕稿删人，写手的钱还要给，学生怕收到废稿上千，报警无法立案，不报警气炸了无法发泄，对社会失望。各位注意保护自己就好，我就当拯救每年的那几万人吧…

南京理工大学 计算机科学与技术学院有智能机器人专业，是与美国卡耐基梅隆大学（CMU）合作培养双学位项目。具体如下。南京理工大学智能机器人专业2015年考研招生简章招生目录 专业代码:0812Z2 研究方向 01、智能机器人环境理解02、智能机器人运动规划03、人机交互技术 考试科目 101 思想政治理论201 英语一301 数学一A组：877 计算机专业基础C（计算机组成原理、数据结构、操作系统）B组：823 电子技术基础 复试科目、复试参考书 复试笔试科目：程序设计（C++上机操作） A组 数据库与计算机网络 B组 机械设计备注：与美国卡耐基梅隆大学（CMU）合作培养双学位项目。要求具有托福成绩，执行中外合作项目学费标准。详情参见项目主页：根据选择初试科目的不同，分别划复试分数线

1、注意时间,不要耽误里递交材料的时间.一般学术期刊从投稿到出刊再到邮递杂志到手,之间需要1-2个月的时间.杂志一般为定期出刊,但不定期截稿,部分投稿较多的杂志,截稿会比出刊时间提前2-4个月.2、鉴别杂志,非法的期刊杂志发表的论文无效.正规期刊当在国家新闻出版总署查询系统里可以查询到,凡查询不到的,均为非法期刊.作者选择杂志的时候,应当先在新闻出版总署的查询系统里查询后再决定,以防发表论文到非法期刊上而使论文发表无效.3、控制字符数(计空格),杂志都有版面字符要求.第一次发表论文的作者,常不了解杂志的版面要求而使文章没有通过或多花很多冤枉钱.一般杂志一个版面字符数在2200-2800字符间,如果作者文章字符太多很容易遇到高昂的版面费.比如某杂志一个版面要求2500字符,而作者文章3000字符,多了500字符,但版面费用却要多加了一倍,需要付1.5或2个版面的费用,实在有点冤.而又有作者把文章写成10000多字或,不足2000字,这样的文章都不符合发表要求,常会被杂志社审核不通过.所以,发表论文,投稿前了解杂志的字符数要求是必要的.4、论文写作应规范.论文要有标题,作者,作者单位,摘要,关键词,正文,参考文献(没有可无)等.论文内容要有论点,一些解题类,课堂备案类的文章是最不容易通过审核的.尤其文章含有过多专业公式或符号的,杂志往往考虑排版的问题而给予否定.5、注明联系方式,让编辑能随时与你沟通.一般情况下,作者投稿需要说明自己的联系方式及通讯地址,这涉及到了杂志邮递,文章沟通等问题.这类联系方式内容是不会被刊登出来的,但必须要添加,一般都添加在文章的最后.以上就是发表论文的注意事项(学术堂提供更多论文知识)

它就是一普通刊物，连知网都还没有收录。

英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。

《每日科学》网刊登了来自英国金斯顿大学的文章，称科学家将为机器人装配人工智能视觉技术。

英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。

这项为期三年的研究项目与伦敦国王学院（King's College London）和伦敦大学学院（University College London）合作，研究如何采集、压缩这些最先进的摄像头所提供的数据，并以远低于现在的能源消耗在机器之间进行数据传输。

该项目得到了英国工程和自然科学研究委员会（Engineering and Physical Sciences Research Council）130万英镑的资助，将致力于利用新开发的动态视觉传感器进行学术研究。这种传感器只更新图像中产生移动的部分，大大降低了对计算能力和数据存储的要求。

这些神经形态传感器模仿哺乳动物的眼睛处理信息的方式，能够快速有效地检测其视野中的光线变化，一位研究人员指出。在该项目中，她领导团队寻找创新的方法来处理和传播通过传感器获得的信息。

“传统的摄像头技术可以在一系列单独的帧或图像中采集视频。如果其中的某些区域比另一些区域变动更多，就可能导致资源浪费。”该研究人员指出，“在一个真正的动态场景中，例如爆炸，由于帧率和处理能力的限制，且使用了太多的数据来表示静态区域，导致最终不能准确采集快速移动的部分。”“但这些传感器是由一家正与我们就该项目进行合作的公司生产，它们会按照不同的速度对现场的不同部分进行采样，且仅在光线条件发生变化时才获取信息。”

这大大降低了摄像头的能源和处理需求。在项目进行期间，研究团队将研究如何从动态视觉传感器中高效地获取高质量的镜头，然后在机器之间共享或上传到云端服务器。

据该研究人员介绍，该研究还可能对这种传感器在医学领域的应用产生广泛的影响。“这种节能措施为机器人、无人机和下一代视网膜植入物等打开了新世界，极大地扩展了这些设备的监视作用和其他用途。”她说，“它们可以用于人类无法进入且无法为电池充电的小型设备中。”

“有时传感器被从飞机上扔到森林里，并停留多年。这样做的目的是让配备了这些传感器的不同设备能够相互高效地共享高质量的数据，而不需要人的干预。”

作为项目的一部分，该团队将探讨这些传感器如何作为物联网（IoT）的一部分协同发挥作用。物联网是通过互联网连接的可以远程操作的设备。

计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。

计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。

机器学习

机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。

机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。

现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011~2014年这段时间内就已吸引了近10亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

自然语言处理

自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。

自然语言处理像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。

因为语境对于理解“timeflies”（时光飞逝）和“fruitflies”（果蝇）的区别是如此重要，所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄，这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈，自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义，自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文，等等。

机器人

将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。

语音识别

语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词（“buy”和“by”听起来是一样的）方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino抯Pizza，最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

上述5项技术的产业化，是人工智能产业化的要素。人工智能将是一个万亿级的市场，甚至是10万亿级的市场，将会为我们带来一些全新且容量巨大的子产业，比如机器人、智能传感器、可穿戴设备等，其中最令人期待的是机器人子产业。

机器人应用的分法有很多种，从应用层面可以粗略地分为以下几个类别。第一个类别是工业级机器人，像富士康这种公司已经运用得很好了，因为劳工成本越来越高，用工风险越来越高，而机器人则可以解决这些问题。第二个类别是监护级机器人，它可以在家里和医院里作为病人、老人或孩子的护理，帮助他们做一定复杂程度的事情。中国对监护级机器人需求其实更迫切一些，因为中国人口红利在下降，同时老龄化又不断地上升，这两个矛盾，机器人都可以帮助解决。因此，这个领域的需求在民用市场占比很大。第三个类别就是探险级机器人，用来采矿或者探险等，大大避免了人所要经历的危险。此外还有用来打仗的军事机器人等。

网络媒体Business Insider预测，机器人将在许多岗位上取替人类：电话营销员、校对员、手工裁缝师、数学家、保险核保人、钟表修理师、货运代理商、报税员、图像处理人员、银行开户员、图书馆员、打字员等。因为它们的价格竞争力惊人。麦肯锡全球研究院的研究表明，当中国制造业工资每年增长10%~20%时，全球机器人的价格每年下调10%，一台最便宜的低阶机器人只需花费美国人年平均工资的一半。国际研究机构顾能预测：2020年机器人将导致全球新一波失业潮。

同时，人工智能技术的发展还将让许多旧产业获得改头换面式的新生，其中最典型的是汽车产业。汽车产业已存在上百年了，其间的变革也是非常大的，但驾驶汽车的始终是人，可最近几年，随着谷歌等公司的大力投入，机器或者说某种自动化的系统已经有望取代人来驾驶汽车，从而形成一个市场容量巨大的新产业，即无人驾驶汽车产业。这个产业的规模也将是万亿级甚至是10万亿级的。而且，这个产业还将与新能源产业叠加、融合在一起，形成“车联网＋能联网＋互联网＋电动汽车”的复合产业——未来，我们会把插电式汽车和氢燃料汽车作为发电厂使用，从而使新能源汽车成为电网的一部分，成为新能源的供给者，与现在一些装有太阳能发电系统的房屋是太阳能的供给者一样。

毫无疑问，与互联网一样，智能技术会向几乎所有旧产业渗透。华泰证券在一份人工智能产业的研究报告中提及了九大行业：生活服务O2O、医疗、零售业、金融业、数字营销业、农业、工业、商业和在线教育。实际上，将获得新生的旧产业还有许多，如军事、传媒、家居、医疗健康业、生命科学、能源、公共部门……甚至包括受VR/AR（虚拟现实与增强现实）技术发展影响而产生的虚拟产业。（内容来自机器人家）

望采纳，谢谢

学成后能不能研究出类似asimo那样的？ ------------------------------------------------ “学成”这个话太大了，国内的院士有几个敢说学成的？asimo是N多牛人N年的智慧结晶，一个研究生这样定位不现实。你可以把它当成一生的理想，但是绝不是三年硕士的目标。 三年时间很短，还有N多的课程要你学习，你还有找工作的时间，真正能踏实搞课题，可能就1年多的时间。所以你自己能在一个很小的领域研究明白就很难得了，比如机器人路径规划的问题，你能提出一个新的算法，或者改进一下现有的模糊算法，神经网络，遗传算法，蚁群算法，甚至证明一下你的算法收敛性，那就足够你毕业了。再比如研究多机器人通信，如果你对传感器或者对通信协议或者对ARM，SOC，DSP无论哪一小块，你能研究明白，就很不简单了。 当然如果你不打算深究原理和设计，只做实现工作，只要求三年做出来一个能实现某种单一功能的小型机器人（比如拧魔方机器人），这个也可以，但是你可能只是照猫画虎，对很多信号采集的，通信的，机械的，建模的，嵌入式的，芯片的，控制算法的细节知识，你可能就不精通了。所以看你怎么选择了。 学不学电子和机械，要看你的导师要你搞哪一块，如果你单纯搞软件，做算法研究，不学也可以。 我的水平有限，只能体会到这种层次，再深层的体会，建议你和你们学校的教授博导们多沟通，他们的建议会让你终生受益匪浅的。 --------------------------------------------------国内做机器人方面，东北大学人工智能与机器人研究所和中科院沈阳自动化所应该都不错。 东北大学人工智能与机器人研究所建议你报考 薛定宇教授的研究生，薛老师在国内比较有名。沈阳自动化所牛X的导师太多了，国内在智能机器人方面绝对权威，如果有实力建议你报考。 国内其他自动化方面牛B学校，建议选择清华，中科院北京自动化所，北京航空航天大学 ，哈尔滨工业大学 ，上海交通大学 ，浙江大学 ，华中科技大学 西安交通大学 ，国防科学技术大学 ，但是这些学校的优势不一定在智能机器人方面。------------------------------------------ 东北大学人工智能与机器人研究所简介： 东北大学人工智能与机器人研究所是在东北大学控制仿真研究中心的基础上建立的（仍在仍继续使用仿真中心的名称）。研究所现有教授3人、副教授3人、其他教师4人，博士、硕士研究生各20余人。 学科领域：控制科学与工程——模式识别与智能系统、控制理论与控制工程 科研目标：出成果，育英才，创效益，争发展 科研方针：顶天立地 主要科研方向： 1．智能机器人——足球机器人，自主机器人，单足机器人（倒立摆）等，已小批量生产集控式足球机器人系统，供国内兄弟院校使用。 2．计算机视觉与模式识别——视觉定位、视觉导航、视觉伺服、电子警察、指纹识别等。 3．系统仿真与虚伪现实 4．智能控制与调度 5．多智能体系统 ------------------------------------- 沈阳自动化所 沈阳自动化研究所拥有机器人技术国家工程研究中心、中国科学院机器人学重点实验室、机器人学国家重点实验室、国家科技部高技术研究发展计划成果产业化基地、国家863计划机器人主题产业化基地、中国科学院先进制造技术研究发展基地。 沈阳自动化所拥有一支具有丰富科研与教学经验的导师队伍，博士生导师和硕士生导师近百名。其中有2位中国工程院院士、多名科技攻关项目首席科学家以及973项目、 863领域、主题专家及海外高级访问学者。几个机器人研究方向的主要课程要求： 机器人学实验室（第一研究室） 主要研究方向： 1. 机器人学 ² 环境适应机构学理论 ² 环境感知与建模方法 ² 机器人自主行为理论与方法 ² 自主学习以及人与机器人合作理论与方法 ² 微纳操作机器人学 ² 实验系统集成包括：地面、水面、空中移动机器人、微型移动机器人、仿生机器人等。 2．面向应用的机器人系统集成 ² 机器人化制造装备与系统 ² 重大科学工程的机器人系统 ² 灾难救援、社会服务机器人系统 ² 危险作业以及面向国防安全的机器人系统 水下机器人研究室（第二研究室） 主要研究方向： 1. 水下机器人理论、方法及应用技术研究 ² 水下机器人总体技术研究 ² 新概念水下机器人研究 ² 特种水下机器人研究 ² 多水下机器人协同作业研究 2. 无缆自治水下机器人（AUV） ² 水下机器人智能控制及方法研究 ² 水下机器人导航、传感器融合研究 ² 载体线型、水动力研究 3. 有缆遥控水下机器人（ROV） ² 强作业深水ROV研究 ² 海底爬行水下机器人研究 ² 水下作业系统研究 新松机器人自动化股份有限公司(新松公司) 主要研究方向： ² 新一代工业机器人 ² 移动机器人 ² 服务机器人 ² 洁净机器人 ² 微纳米机器人及极限制造 ² 智能制造系统