留学生论文润色是论文写作中非常重要的一部分，前期的规划以及写作技巧是重要的，但是一篇高分的论文离不开不断的写作和润色修改，但是很多同学同时存在一个问题，自己写作后就形成了固定思维，无论是大的框架上还是小的细节上，都很难把握论文的润色修改。论文的问题1、逻辑思路混乱一个很重大的原因是因为审题不清，没有找到通常所说的"题眼"，导致一步错，步步错，一路下来，整篇文章的逻辑与题目不匹配，导致接下来的写作没有准确地抓住中心，甚至完全写偏题。 2、框架结构 可以说框架结构没有对错之分，只有是否适合。有些框架结构只覆盖了问题的前半部分，忽视了后半部分，以至于没有完整回答essay的问题。3、论述内容方面很多学生普遍的一个问题就是观点缺乏evidence或者不能体现critical analysis。建议argument后面，要有references内容支撑，再在后面加上自己的analysis;另一个就是，遇到那种要二选一的论题，argument counterargument refutation这种写法可以集中体现学生的critical thinking ability。4、语言 语句通顺，措辞准确又具备学术性，没有任何文法和句法错误，让老师赏心悦目，理所当然会给老师留下好的印象。论文润色怎么做？1、语法优化其实语法优化在英文论文润色上面显示出重要性的比例是非常大的，其中涉及到词语的选择。好比说同样一句话，怎么说出较高的文学素养。2、短语优化其实如果你将短语优化放在语法优化里面也是可以的，但是将其特意拿出来说，作为一个单独的润色特点而言，也是可以的。在英文论文里面，增加必要性的幽默化的词语是非常重要的。3、跳出自身局限如果是一个专业性较强的人，如何利用好语法，跳出自身的局限，得到一个更好的表达方式，这个就需要运用到论文润色的小技巧。4、赋予文章生动形象对于论文而言，专业技术的阐述和表达是非常关键的。但是这个过程中，文章的整体表达方式是不是足够的形象生动，这个也是非常关键的。
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人工智能是否超越人类大脑的论文详情可以具体和我说说
人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。
严格意义上讲，人是人生的，人工智能是人造的，差别只有两个：出生方式与智能水平。拿出生说事儿的人都有公主病，而拿智能说事儿的人通常都有歧视残疾之嫌，都不是啥好事儿。总的来说，人类与智能未来的关系主要取决于智能水平，对于弱智能会和使用家电一样，对于类人智能应该类似邻里关系。毕竟最早实现的类人智能，很可能就是移植了某个人的思维意识的人工智能。人工智能和人类的区别在于，人工智能是人造人，人类是地球生态造人。所以，假设这个世界是唯物可知论的，那么人工智能将来是一定会取代人类作为人类文明的延续的。地球生态对于进化的影响因素是有限的，人类是地球生态造的，其复杂程度一定也是有限的，当我们通过望远镜和显微镜看到了更加复杂的世界时，更进一步的进化就不是地球生态能完成的了，这需要我们自己努力。我想这是可以预见的，当人工智能拥有了自我学习和自我进化能力后，超过人类是一定的事情。我认为，人工智能不是人类的工具，更不是人类的敌人，他就是人类本身，是人类文明进化的表现，从碳基到硅基，从自然进化到自我进化，从顺从环境到改造环境。这才是人类文明的未来，不然受限于大脑的容量，寿命的长短，人类文明就走到末路了。把细胞捏把捏把造出个生命，并不比把零件组装组装造出个生命伟大，之所以觉得机器不像生命，是因为他还太简陋，太不完善。当他完善的比人体组织还复杂，造个机器人和生个孩子是一样的，还更聪明懂事。所以原始的人类一定会逐渐灭绝，被新人类取代。不要觉得人类灭绝好像是件悲惨的事情，这和人去世是一样的，我们和父母长得不一样，性格不一样，能力也不一样，但当我们的父母去世，我们不会说父母灭绝了，因为他们创造了我们，影响了我们，我们是他们的延续，也是文明的延续。人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等。2、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。3、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
没有
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人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。 人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？ 对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。 现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。 他认为，如果一台计算机能过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍， 人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 人工智能的传说可以追溯到古埃及 但随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造 出机器智能"人工智能"(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的从那 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在它还不长的历史中,人工智能的发 展比预想的要慢,但一直在前进从40年前出现到现在,已经出现了许多AI程序,并且它们也影响到了其它 技术的发展 计算机时代 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介 AI的开端 虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系 Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果而反馈机制是有可 能用机器模拟的这项发现对早期AI的发展影响很大 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序这个程序被许多人 认为是第一个AI程序它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题"逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础 Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了 Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题两年以后,IBM成立了一个AI研 究组Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言 LISP到今天还在用"LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐 大量的程序 以后几年出现了大量程序其中一个著名的叫"SHRDLU""SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助 70年代另一个进展是专家系统专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律专家系统的市场应用很广十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为 可能 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图象的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图象通过分析这些信 息,可以推断出图象可能是什么同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域1986年,美国AI相关软硬件销售高达25亿 美元专家系统因其效用尤受需求象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来 从实验室到日常生活人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前有了象美国人工智能协会这样的基金会因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮150多所象DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公 司共花了10亿美元在内部的AI开发组上 其它一些AI领域也在80年代进入市场其中一项就是机器视觉 Minsky和Marr的成果现在用到了生 产线上的相机和计算机中,进行质量控制尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不 同到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元 但80年代对AI工业来说也不全是好年景86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车"这个项目目的是研制一种 能完成许多战地任务的机器人由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费 尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊 逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径总之,80年代AI被引入 了市场,并显示出实用价值可以确信,它将是通向21世纪之匙 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器AI技术也进入了家庭智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活
《自然》（英语：Nature）是世界上最早的科学期刊之一，也是全世界最权威及最有名望的学术杂志之一，首版于1869年11月4日。虽然今天大多数科学期刊都专一于一个特殊的领域，《自然》是少数（其它类似期刊有《科学》和《美国国家科学院院刊》等）依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的期刊。在许多科学研究领域中，每年最重要、最前沿的研究结果是在《自然》中以短文章的形式发表的。
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。 人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？ 对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。 现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。 他认为，如果一台计算机能过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍， 人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 人工智能的传说可以追溯到古埃及 但随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造 出机器智能"人工智能"(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的从那 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在它还不长的历史中,人工智能的发 展比预想的要慢,但一直在前进从40年前出现到现在,已经出现了许多AI程序,并且它们也影响到了其它 技术的发展 计算机时代 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介 AI的开端 虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系 Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果而反馈机制是有可 能用机器模拟的这项发现对早期AI的发展影响很大 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序这个程序被许多人 认为是第一个AI程序它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题"逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础 Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了 Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题两年以后,IBM成立了一个AI研 究组Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言 LISP到今天还在用"LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐 大量的程序 以后几年出现了大量程序其中一个著名的叫"SHRDLU""SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助 70年代另一个进展是专家系统专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律专家系统的市场应用很广十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为 可能 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图象的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图象通过分析这些信 息,可以推断出图象可能是什么同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域1986年,美国AI相关软硬件销售高达25亿 美元专家系统因其效用尤受需求象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来 从实验室到日常生活人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前有了象美国人工智能协会这样的基金会因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮150多所象DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公 司共花了10亿美元在内部的AI开发组上 其它一些AI领域也在80年代进入市场其中一项就是机器视觉 Minsky和Marr的成果现在用到了生 产线上的相机和计算机中,进行质量控制尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不 同到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元 但80年代对AI工业来说也不全是好年景86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车"这个项目目的是研制一种 能完成许多战地任务的机器人由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费 尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊 逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径总之,80年代AI被引入 了市场,并显示出实用价值可以确信,它将是通向21世纪之匙 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器AI技术也进入了家庭智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活
润色是一个汉语词语，读音为rùn sè，一指修饰文字，使有文采，二指使增加光彩，三指湿润，四指装饰点缀，五指粉饰，六指犹加工、使更完美。
艾德思呀，性价比高。
看一个润色公司靠谱与否，首先要看这家公司的编辑团队，润色编辑来源于哪些国家？是否具有学术背景？发表过多少篇sci论文？发表文章的质量如何？润色过多少文章？润色案例如何？对这些问题有清晰介绍的公司，才是有底气的，才是靠谱的。
在撰写sci论文的时候，写完自己回头检查常常不容易发现问题，通常我们会选择sci修改机构，还有相关的专业学术指导、修改服务，往往会事半功倍，小编在此推荐editsprings专业sci润色翻译平台。一篇sci论文的发表通常决定了你的硕士和博士学位是否能成功毕业，是否能提升医务工作者，是否能评估教育工作者的专业职称，等等。这种都和sci论文的发表密切相关。除了一篇优秀的sci论文的研究意义和价值可以收录在期刊上之外，关键是这篇文章的语言组织是否规范。然而，由于思维方式的不同，非英语作者和中国作者在加入sci英文期刊时。经常会出现词语不清、叙述模糊、句型混乱、写作延迟等问题。对大多数研究者来说，克服这些障碍不是一蹴而就的任务。此时，寻求专业的sci论文翻译润色机构的帮助确实能达到工作的一半的效果。选择editsprings机构，可以让你的论文润色更出色。一、母语化润色sci论文润色提供的母语润色主要是润色文件的论点、论点、语言、选择和缩写。论点可以更加明确，论点更加充分，语言更加准确，参考文献更加详细。避免简单的中文表达，提高论文的专业性。二、翻译润色部分由于sci论文对英语有更高的要求，审稿人会更加关注英文论文的语法和词汇。及其全文的思维逻辑、严密性和合理性。因此，翻译要求有很高的专业素质，不仅要有好的中文，还要有很强的英语基础。能马上分辨主题风格是不是合乎文章内容，应用专业术语是不是精确？因此，一般的国际sci翻译不仅要注意论文的质量，还要了解论文作者的专业领域，并有一颗精益求精的心。三、文章细节的润色点缀Sci论文润色关注的是论文的细节，主要取决于论文的结构是否按照标准的科技文章格式惯例正确书写。标点是不是合乎美国或美国的规范。论文中阐述的客观事实是不是与得出的文字表格或图片一致。前言是不是适当地表述了全文的具体内容，论文参考文献是不是排序详细，论文中的篇幅是不是太长，都必须编写来删掉内容中的篇幅。显而易见，科学研究的论文润色点缀能使大家的论文更合乎刊物的规范，递交率更高。