先讲个故事给你们听：
从前，哦不，应该是在未来，一个全面科技化的未来，有一个小男孩。
他叫大卫，11岁，体重27公斤，身高1米37，头发棕色。
他的爱是真实的，但存在是虚假的。
那是因为他只是一个机器男孩，一个会“爱”的机器人，是一个失去孩子的父母的慰藉，这爱的程序一旦启动了就不会停止，任凭时间流逝，任凭世代变迁……
索非亚夫妇的孩子患了绝症，他被冷冻起来直到科技足够发达救他。所以他们自愿参与了大卫的实验计划，人们也需要通过他们证实他是否真的可以爱人。
当索非亚，这个美丽却被而儿子的病折磨的痛苦不堪的母亲，亲手启动了大卫的程序时，他缓缓地睁开眼睛，如同出生的婴孩一般，似乎一切都那么陌生，却又那么清楚地明白这面前的一切：是了，这就是我以后要爱一生一世的人了。当大卫轻轻地张开双臂，拥住索非亚，一句：“妈妈，我爱你。”着实让索非亚感动了。
索非亚看着他，照顾着他，似乎找到了儿子的影子;却又疏远他，惧怕他。她觉得他的爱只是程序，她想爱，又怕爱。大卫却享受着这每一分每一秒，对他而言，母亲就是这个世界的全部了。我们是人类，有着选择的权力，也有权决定爱不爱爱我们的东西。或许有点残忍，但这是个道德问题，在创世纪的时候，神不也创造亚当来爱他吗?
但后来世界就变了，索非亚的儿子奇迹般的痊愈了，抉择的时刻就到了，索非亚最终决定放弃大卫，却又不想让他被销毁，在他们一次的野餐中，把他留在了荒野。因为内心深处，抛开一切压力，或许，她爱他……
大卫固执地认为这是因为他不是一个真的男孩，于是踏上了寻找蓝仙女的路途。记得小木偶皮诺曹吗?就是蓝仙女让他变成小男孩的。他不知道那是一个童话，心中只有一个信念。越过千山万水，终于在海底找到几百年前被人遗弃的蓝仙女的雕塑，他在潜水艇里望着她，一遍一遍的说着自己的愿望，直到时间一点一滴的流逝，不知不觉，大海被冰雪覆盖，几千几万年就这样过去了……
最后，高速发达的机器人完成了他的愿望，他们可以让他的妈妈复活，但是只有一天，有一天她可以全心全意爱他，足够了。在度过了这珍贵的一天后，他躺在不会醒来妈妈身边沉沉睡去，希望永远不要再醒来……
这个故事的名字就叫做，人工智能。虽然说这只是个科幻故事，但故事的主旨却不容忽视：我们人类不断的进步，不断的向前走,是否走的太快了.在科技的进步中我们是否忽略了某些事物,我们不断的求新,求快,求进步,求超越.到头来反而忘了人性,信任忘了......爱!!有如故事中,凝真电子的老板,为了抚慰自己的丧子之痛以及在未来的高科技事业中争得一片天,创造了了一个,会[爱]的机器人-----大卫.他踏过千里土壤走过千年时空为的,只是一份爱.而它只是个在人类眼中有如草芥的______机器人，这种进步,真的,是我们要的吗?
但是换个角度，我们也该庆幸自己是人类，因为到后来出现的高速发达的机器人，强调，他羡慕人类拥有灵魂以及对百万种生存意义。我觉得这和一句俗谚：“人为万物之灵”，有异曲同工之处。除了这是一种人类沙文主义作祟外，试想：若是高等机器人高等智慧，何必去羡慕，他们口中的“原始”人类?而就因为机器人永远不可能有灵魂，不可能懂得爱，所以才有“羡慕”一词出现。
所以，请人们在科技飞速发展的时候，不要忽略身边的一切，或者可能失去的东西只能靠机器来填补。从人工智慧看起，记住，科技无论再怎么发达，创造它们的始终是人类，一切科技，一切可能，以人为本，以爱为本。 【篇二】
1977年英国世界上的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来!
其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市! 【篇三】
据我所知，人工智能可以做家务。譬如扫地机器人，可以自动将地清扫干净，不需我们动丝毫。我们可以用这些零碎的时间干更多的事。
有人说，人类做的事情人工智能都可以做到，我觉得不然。我每日伴着晨曦出门上学，都会在门口的早餐店买早点，空气中夹杂着湿润的淡淡白雾，一股浓郁的清香钻入鼻腔，新鲜的包子出炉了。老阿姨笑着把早餐递给我，触及她温热的双手时，心中涌出一股暖意。这与人工智能截然不同。
而且计算机本就有人类产出，本就是没有情感的死物，它不会像人类有复杂的心绪，充盈的精神世界。假如，让一个人与人工智能同处月下，人工智能或许只能回答实时的温度与天气情况，而人类或许回因自身的遭遇而由衷地感叹月凉如水，明月几多愁。
但是现在，许多人活着跟机器人越发相像。他们都过着千篇一律的生活，对身边的一切都异常冷漠，失去了价值观与同情心，成为生活的傀儡。他们会在看到别人的悲惨后冷笑；会对别人的缺陷冷嘲热讽；会对别人的乞求熟视无睹……每当我遇见这些毫无情感的机器人时，我总会思考萦怀为什么会有如此可悲的人出现？
我认为的生活，虽有一点黑白，但不乏姿彩；虽有喧闹和烦忧，却时有银铃般的欢笑；虽会有挫折与艰辛，但也有克服苦难，战胜挑战后真正的快乐……这些丰富的情感，它们是否能感受到呢？
是这个时代生产出这些机器人，也是他们把自己改变成机器人。人际关系的日渐淡薄，亲人间的疏远，朋友间的虚情都在提醒着我，让我不要成为这种人。
我向往的生活是邻里间的相互问好，而非漠视；是与陌生人之间的一个微笑，而非向下的唇角；是与亲人间的拥抱，而非礼貌性的点头……
希望我向往的生活是我以后的生活，人与人之间充满爱与温情。也希望机器人越来越少，能有欢笑与泪水，泪水虽咸，亦是真情……
在倡导智能化的信息时代，人工智能在新世纪科学体系中占有重要的地位，以下是我精心整理的人工智能的论文的相关资料，希望对你有帮助!人工智能的论文篇一 开启人工智能时代 也许你压根没听说过一个叫乔布斯的人，这没关系;也许你并不打算成为苹果iPhone的果粉，这也没关系;但你要是对Siri表示毫不知情，那就危险了，这会导致你在一个即将到来的时代无法立足。 《纽约时报》拍摄了一支让Siri同真人助理比赛办事效率的视频;YouTube上有人手抱吉他和Siri深情对唱;哥伦比亚广播公司的科技记者Larry Magid甚至采访了Siri，虽然采访只有四分钟的时间，但Siri回答了Larry提出的大部分问题，甚至还向Larw解释了生命的含义。 Siri到底是什么呢?它是苹果iPhone 4S里面内置的一款虚拟个人助理软件，通过自然语言处理技术来实现人机交互功能。这意味着，Siri既能听懂我们说的话，也能以 我们听得懂的语言来回答。单独拆开来看，Siri所包含的语音指令、搜索等功能并不是什么全新的技术。但 只有在Siri那里，1+1才真正大于2。对计算机研究人员来说，一台能真正实现与人对话的设备就像是圣杯一样，是Siri让他们离梦想又近了一步。 自从iPhone 4S开始发售，关于Siri的传说就开始了。随便在网上一搜，你会看到海量有关Siri的真机评测视频，里面除了让Siri完成诸如查收短信和创建备忘录等任务外，有人开始问Siri的姓名、年龄、最喜欢的手机等怪问题;有人向Siri各种倾诉：“我觉得很累”、“我要怎样挽回女友的芳心”、“生命的意义是什么”;有人让Siri讲几个冷笑话或者唱首歌来 听;还有人直接向Siri示爰甚至求婚，而Siri都能够一本正经跟人侃上半天，回答足够机智，有时候还很萌。甚至有人把两部iPhone 4S放在一起，两位Siri竟然开始喋喋不休聊起天来。 如果你认为Siri仅仅是一个陪你说废话打发时间的话痨，那你就大错特错了。Siri所展示出的在准确语音识别的基础之上进行语义的智能分析判断，并且实现系统功能和后代数据，包括个人偏好和历史记录的调 用，实现所答即所问与服务即所想——真正实现助理的功能，从识别，执行，再到互动之间的飞跃，这些才是Siri的革命性所在。 在Siri之前，人与机器之间的交流就像一部默片。无论借助的是键盘、鼠标或触摸屏，我们总是以无言的方式向电脑传递我们的喜怒哀乐。Siri却可以真正理解你所表达的意思，并结合当前话题做出回答。比如询问天气，你可以不用一字一字说出标准问题，而是像和朋友闲聊一样问Siri：“我明天需要带雨伞出门吗?”Siri照样能理解并且给你答复。 无论是谷歌还是百度，你只能按照严格的语法输入需要搜索的关键词，对于“离我当前最近的餐厅在 哪里”这样的问题根本无从下手。而Siri首先通过卫星定位找到你当下所处位置，再搜索出附近的各色餐厅，甚至顺带还帮你找到打折和团购的信息 “有一家意大利餐厅就在拐角处，很多人评价说味道不错，6点以后牛排还打5折。” 我们可以想象在不久的将来，Siri将应用在更多的领域，目前宝马公司已经表示要将Siri整合到他们的车载系统里。未来的电脑、电视甚至洗衣机、冰箱都可以植入S九与iPhone等手持设备形成一个偌大的智能网络。你只需要告诉Siri“帮我录下明天曼联跟皇马的比赛，并提醒我后天晚上8点收看。”“明天的早餐是一杯豆浆和2片土司，在7点前做好并叫醒我。” Siri归根到底是三个技术领域的完美结合对话式界面、个体情景感知和服务委托。换句话说，Siri要能够明白你说的话，再结合你的个人背景进行运算，最后提供你所需要的信息。这个过程不仅要求移动设备有强大的运算能力处理前端任务，还需要足够的带宽以保证与云端服务器的数据交换。所以目前的Siri还处于beta测试版，离全方位的个人生活应用还有很长的路要走，但毫无疑问，这是一个伟大的开始，人工智能，已经来到我们身边。
人工智能助力辅助诊断事实上，国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。人的大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。基因分析和精准医疗当然，人工智能不仅仅只在辅助诊疗方面发光发热，它在基因分析和精准医疗方面更能展现自己的优势。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，主要的是基因数据。对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，但随着深度学习的出现，像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统，他们能够不断的通过已有数据进行训练，在“黑盒”中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。人工智能的计算能力还有效地推动更多精准治疗新药的出现，让我们攻克现有的一些疑难杂症，比如癌症、艾滋病等一些当前医疗水平较难处理的疾病。在美国像AtomWise、Flatiron Health等公司已经在尝试这方面的创新。人工智能仍然代替不了医生虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)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》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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以医学为载体的人工智能论文可以投计算机期刊。计算机领域的期刊对于以医学为载体的人工智能论文也会有一定的接受度，而且随着人工智能技术在医学领域的应用逐渐普及，越来越多的计算机期刊也开始关注医学方面的人工智能研究。
人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。
首先，登录中国期刊全文数据库、万方数据库或者 维普数据库（此为中国三大专业文献数据库）或Pubmed/Medline等国外专业数据库，然后搜索相关的文献，写出您的文章。其次，再去以上数据库中搜索相关专业期刊编辑部信息，找到投稿联系方式，这样的方法避免网上很多钓鱼网站，确保您投稿的期刊是合法的。最后,祝好运。欢迎交流。静石医疗，竭诚为您服务。
主要有综述，就是对于某些方向的研究进展进行总结，不过一般是约稿，或者已经发表过一些相关论文，还有就是研究性论文，包括基础研究和临床研究，在医学方面如有临床数据再加入一些基础研究的数据，还是比较容易发表的，主要还是看你的实验设计，如果研究数据相对较少，但是有不错的创新点，可以写通讯文章，这种文章一般只需要对试验结果进行描述，篇幅较小，最后就是病理报道，一般是发表比较特殊的病理，或者对某种疾病的诊断有特殊意义的，也可以对大量临床病理进行某方面的统计总之，没有哪种更容易写，文章是否可以发表，主要看你写的怎么样，还有就是实验的创新点
我认为要回答这个问题需要从多个方面进行分析。首先，我们需要了解当前硕士、博士研究生数量大幅度增长的原因，以及增加人数是否会对社会和经济带来影响；其次，我们还需要探讨读研究生对于个人发展和未来职业发展的意义和作用。最后，我们还可以从政策方面看看能否对读研做出一些优化和调整，以适应当前社会的需求。一、研究生数量增长原因在过去几年中，中国的高等教育系统经历了快速扩张。自2010年开始实施的"211工程"和"985工程"是国家用于提高高等教育质量和水平的两项主要计划。这些计划为高校提供了更多的经费和资源支持，促进了学校教学与科研水平的提高。此外，在过去十年中随着国民经济发展迅速，中国市场越来越需要培养更多的专业人才。许多企事业单位都更加倾向于雇佣受过高等教育并拥有硕士或博士学位的人才。这些因素使得越来越多的本科毕业生选择读研，而随着学位的获取门槛不断降低，更多的人也能够选择攻读硕士、博士学位。二、研究生数量增多带来的影响近年来，硕士、博士研究生已经成为高校教育系统中不可忽视的一部分。然而，在大量的研究生中也存在诸多问题，比如：1.就业难度大：由于研究生数量大幅度增长，竞争变得更加激烈。对于很多毕业的研究生来说，找工作已经成为了不小的挑战。2.时间成本高：攻读硕士或博士学位需要大量的时间和精力投入，并且有许多其他要求需要满足（例如必须发布文献等），这使得那些想尽快进入职场或者寻求其他机会发展的人不愿意继续深造。3.金钱成本高：攻读硕士或者博士学位需要较高费用支出，包括学费、住宿费和生活费等等。这对于家庭经济条件较差的人来说，是一个很大的困难。三、读研带来的意义和作用尽管读研究生可能存在一些问题和挑战，但对于个人发展和未来职业而言，它们仍然具有不可替代的价值。1.提升知识水平：通过攻读硕士或者博士学位可以系统地学习更深入的专业知识。掌握更多的实践技能和理论知识，有助于人们在今后的职业生涯中更好地应对各种复杂问题。2.增强竞争力：相比于只拥有本科学位的人员，拥有硕士或博士学位可以给求职者带来更大优势。这通常表现为更高的薪资、更好的福利待遇、更好的晋升机会等等。3.促进个人成长：读研期间需要在各种方面进行工作和研究，比如参加项目研究、完成论文发表、进行学术交流等等。这些经历都可以让人得到锻炼和成长。四、政策方面调整为了缓解当前硕士、博士研究生的数量过剩问题，政府可以考虑采取一些措施或者政策调整，以适应当前社会需求。1.控制招生规模：可以通过限制招生规模来有效减少研究生数量。同时，政府也可以鼓励高校增加其他人才培养项目，以帮助更多人进入职场并提高就业率。2. 加强专业规划指导：在招生时候可以切实做好专业规划指引，告诉有意愿学习的人攻读硕士、博士的优势和不足，并且实现对毕业后就业市场的全面调查和信息收集，真正做到针对行业需求有针对性地开设各类课程。3. 加强财政支持：如果政府可以提供更多财政支持给准备读研究生或正在读研究生的学生们，那么这些学生们将更有可能完成学位，并且能够迅速地进入到职场行列中来补充市场所需。综上所述，虽然目前读研究生会面临一系列问题和挑战，但攻读硕士或博士学位仍然是一个值得考虑的选项。政府、高校和个人都可以采取一些措施来有效地控制研究生数量，加强就业指导和提供更多支持等，以确保这些毕业生毕业并能够为国家、社会和经济做出更大的贡献。
新药研发一直是耗时又耗钱的复杂工程，但现在，科学家们似乎找到了破解之道——引进人工智能技术。
据《麻省理工 科技 评论》杂志9月3日报道，在一次引入AI技术的新药研发中，人工智能制药初创公司Insilicon Medicine的一个团队与多伦多大学的科学家合作，从开始研发新的靶向药，到完成初步的生物学验证，仅仅花了46天时间。这项研究结果已发表在本周的《自然生物技术》杂志上。
这一里程碑式的研究证实，AI 技术可以帮助加速药物开发，这意味着，专利保护期限的延长，从而提高了药物开发的经济性。如果这种方法可以推广，它将被制药行业广泛采用。
AI协助将8年药物研发时间缩短到46天
基于两种流行的人工智能技术，生成对抗网络和强化学习，该团队在这次药物开发中引进了一个新的AI系统——生成张力强化学习（GENTRL）。
研究人员选择将DDR1激酶（一种在上皮细胞中表达的酪氨酸激酶）作为靶点，这是一种与组织纤维化疾病密切相关的蛋白质。确定目标后，GENTRL系统用21天时间设计出了3万个不同的分子结构，然后通过查阅此前研究和专利中对药物靶标起作用的已知分子，优先筛选出了可以在实验室合成的新分子结构。
以《深度学习能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂》为题的研发结果已发表在《自然生物技术》杂志上。截图自《自然生物技术》杂志
在GENTRL设计合成的6种候选DDR1 抑制剂化合物中，有4 种化合物在生化分析中具有活性。而在下一阶段的体外细胞实验中，4种具有活性的化合物，有2 种展现了预期的 DDR1 抑制能力，且能有效降低与纤维化进程有关的标志物含量。通过对比，最具潜力的1种化合物又进一步在小鼠体内实验中得到成功验证。
从最初的靶点确定、潜在新药分子结构筛选、合成到临床前的生物学验证，GENTRL系统将传统药物研发方法需要至少8年完成的工作，缩短到了仅需46天。
2013 年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学结构生物学教授 Michael Levitt 评价道，“这篇论文无疑是一个令人印象深刻的进步，很可能适用于药物设计中的许多其他问题。基于最先进的强化学习，我也对这项研究的广度印象深刻，因为它涉及到分子建模、亲和度测量和动物研究。”
AI取代药物化学家角色正成为主流
《麻省理工 科技 评论》杂志指出，这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的“费钱费时又费劲儿”的困境。
这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的困境。图据《麻省理工 科技 评论》杂志
“人工智能将对制药行业产生革命性的影响，我们需要更多的实验验证结果来加速这一进展，”人工智能领域众多核心技术和初始概念发明者、瑞士人工智能研究所教授Jürgen Schmidhuber表示。
众所周知，将一种新药推向市场需要花费高昂的金钱和时间成本，根据塔夫茨药物开发研究中心（Tufts Center for the Study of drug Development）的数据，一种新药从开始研发到最终上市可能需要10年时间，耗资高达26亿美元，且绝大多数候选药物在测试阶段就会以失败告终。
因此，减少研发周期和经济成本，对制药领域药物研发活动的成功至关重要。据《福布斯》杂志报道，使用Insilicon Medicine的方法，此次药物的研发成本仅仅为15万美元。
Insilicon Medicine希望，能在将AI深度学习带入药物研发过程中。图据《福布斯》杂志
美国能源部人类基因组计划首席科学家、波士顿大学教授Charles Cantor 表示，关于人工智能 AI 在改善医疗保健和开发新医疗工具方面的前景，存在着许多夸张的说法。然而，这项最近发表在《自然生物技术》杂志的成果的确具有重要意义。
它首先证明了，人工智能能够取代通常由药物化学家扮演的角色，而这个角色往往存在人手不足；其次，药物开发速度的加快意味着专利保护期限延长，从而提高了药物开发的经济性。“如果这种方法可以推广，它将成为制药工业中广泛采用的方法，” Cantor博士说道。
当然，对于全球的药物研发工作而言，这只是第一步。尽管这是一个里程碑，显示了人工智能具有识别候选药物的潜力，但在任何有潜力的药物被批准用于治疗之前，仍需要多年的临床试验和数百万美元的调研。
AI技术能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂。图据Insilicon Medicine
“这篇论文是我们在人工智能驱动药物研发路上的一个重要里程碑。我们从2015年开始从事AI合成化学的工作，但当Insilicon的理论论文在2016年发表时，所有人都对此持怀疑态度。而现在，这项技术正在成为主流，我们很高兴它正在动物实验中被验证。当这些模型被整合到全面的药物研发过程中时，它们适用于众多目标靶点。我们正与领先的生物技术公司合作，将进一步推动合成化学和合成生物学的极限，”论文第一作者、Insilico Medicine 创始人兼 CEO Alex Zhavoronkov 博士表示。
编辑 卢燕飞
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国家一级医学刊物中没有医学院的院刊。国家一级医学刊物有以下：
1、中华血液学杂志
《中华血液学杂志》是中华医学会主办的血液学专业综合性学术期刊。主要报道血液学与输血等方面的研究成果、新技术、新经验，包括血液学基础理论研究、血液病临床病理、输血血液制品、代血液研制及临床应用等方面。
2、中华消化杂志
中华消化杂志是由中国科学技术协会主管、中华医学会主办的全国性的消化专业医学学术期刊。1981创刊，规格为国际通用的大16开本，月刊。
3、中华泌尿外科杂志
《中华泌尿外科杂志》是由中国科协主管、中华医学会主办的高级专业性学术期刊，读者对象为从事泌尿外科临床及基础研究工作的中高级医学科学工作者。主要报道泌尿外科领域的科研成果和临床诊疗经验，以及对临床工作有指导意义且与泌尿外科临床密切相关的基础研究。
4、中华麻醉学杂志
《中华麻醉学杂志》1981年创刊，为中华医学会主办的麻醉学专业学术期刊，以广大麻醉学专业人员为主要读者对象。中华麻醉学杂志报道麻醉学领域领先的研究成果和临床经验，以及对麻醉科临床有指导作用、且与麻醉科临床密切结合的基础医学研究。
5、中华显微外科杂志
《中华显微外科杂志》为我国显微外科专业性刊物，是中华医学会显微外科学分会的专业性的学术性期刊。前身为《显微外科》，1985年更名为《显微医学杂志》,1986年改为现刊名。以坚持党的基本路线，坚持四项基本原则，认真贯彻执行国家有关科技出版的政策、法令；遵守科技道德和编辑道德，严守国家机密，重视知识产权保护为办刊方针。
参考资料：百度百科-中华显微外科杂志
百度百科-中华麻醉学杂志
百度百科-中华泌尿外科杂志
百度百科-中华消化杂志
百度百科-中华血液学杂志
张康。2021年4月15日，澳门科技大学医学院张康讲座教授作为主要通讯作者，参与并联合多个单位在人工智能诊断新冠肺炎研究上再创佳绩。张康，医学博士，遗传学博士，现任澳门科技大学医学院教授和科大医院眼科临床医生。张康教授在四川大学获得生物化学学士学位后赴美，成为新中国成立以来哈佛大学和麻省理工学院第一个来自中国大陆3个博士学位获得者（医学博士：哈佛大学和麻省理工学院。遗传学博士：哈佛大学），也是美国约翰霍普金斯大学威尔马眼科中心第一个来自新中国的眼科住院医生。
医学期刊常规来说只分为 SCI 核心期刊 和普通期刊但是有一些省份会自己把期刊划分为一类二类三类，比如浙江省一类期刊是国家级的核心期刊，二类的是除国家级核心期刊之外的其它核心期刊，三类的就是普通期刊。还有河南、陕西、四川 等地也把期刊分为A类B类或者一类二类也有的是一类为中文核心或者中华牌，二类为科技核心
本文核心数据：区域竞争格局
上游减速器亚太地区资源丰富
根据Business Research Company 等公司的披露，2019年，亚太和欧洲地区已成为全球减速器最主要市场，为全球贡献了80%的减速器销量。未来，亚太地区将成为减速器行业扩张最主要的区域市场，市场份额将持续增长。预计到2023年，亚太地区将成为最大的市场，占比达到58%。
机器人产业供给以欧美国家为主
依据IFR数据，全球机器人主要消费国家有中国、美国、韩国、加拿大、墨西哥、泰国、印度等国家/地区，对应全球主要机器人出口为日本、德国、法国和意大利等国家/地区。整体来看，全球机器人出口国家较为集中，生产集中度较高，对应出口国机器人的国际竞争力较强。
具体从供给来看，在机器人领域，目前发展处于前列的国家中，西方国家以美国、德国和法国为代表，亚洲以中国、日本和韩国为代表。依据IFR数据，全球机器人企业中欧洲机器人供给商占全球总数;美洲机器人供给商占全球总数的;欧美机器人供给商合占全球总数的。
医疗机器人消费以亚太地区为主
目前美国整体服务机器人的技术和产品质量均处于世界领先地位，从整体医疗机器人市场来看，亚太地区占据了主要的市场份额，根据Grand View Research公布的数据，2021年亚太地区在医疗机器人方面的市场份额占比超50%。
从具体从产品区域分布来看，以外骨骼机器人为例，其技术的全球领先者主要分布在美国、日本、欧洲等发达地区，比如三家上市公司Ekso ionics、CYBERDYNE和ReWalk，它们已有20年及以上的技术沉淀。过去十至十五年中，技术扩散和创业企业推动了新一轮外骨骼机器人产业的发展热潮，新一批的进入者主要分布在中国、印度等国家。过去五年中，中国的外骨骼机器人创业公司在数量上增长较快，但仍处于早期阶段。
注：圆圈大小代表技术强度。
新药研发一直是耗时又耗钱的复杂工程，但现在，科学家们似乎找到了破解之道——引进人工智能技术。
据《麻省理工 科技 评论》杂志9月3日报道，在一次引入AI技术的新药研发中，人工智能制药初创公司Insilicon Medicine的一个团队与多伦多大学的科学家合作，从开始研发新的靶向药，到完成初步的生物学验证，仅仅花了46天时间。这项研究结果已发表在本周的《自然生物技术》杂志上。
这一里程碑式的研究证实，AI 技术可以帮助加速药物开发，这意味着，专利保护期限的延长，从而提高了药物开发的经济性。如果这种方法可以推广，它将被制药行业广泛采用。
AI协助将8年药物研发时间缩短到46天
基于两种流行的人工智能技术，生成对抗网络和强化学习，该团队在这次药物开发中引进了一个新的AI系统——生成张力强化学习（GENTRL）。
研究人员选择将DDR1激酶（一种在上皮细胞中表达的酪氨酸激酶）作为靶点，这是一种与组织纤维化疾病密切相关的蛋白质。确定目标后，GENTRL系统用21天时间设计出了3万个不同的分子结构，然后通过查阅此前研究和专利中对药物靶标起作用的已知分子，优先筛选出了可以在实验室合成的新分子结构。
以《深度学习能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂》为题的研发结果已发表在《自然生物技术》杂志上。截图自《自然生物技术》杂志
在GENTRL设计合成的6种候选DDR1 抑制剂化合物中，有4 种化合物在生化分析中具有活性。而在下一阶段的体外细胞实验中，4种具有活性的化合物，有2 种展现了预期的 DDR1 抑制能力，且能有效降低与纤维化进程有关的标志物含量。通过对比，最具潜力的1种化合物又进一步在小鼠体内实验中得到成功验证。
从最初的靶点确定、潜在新药分子结构筛选、合成到临床前的生物学验证，GENTRL系统将传统药物研发方法需要至少8年完成的工作，缩短到了仅需46天。
2013 年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学结构生物学教授 Michael Levitt 评价道，“这篇论文无疑是一个令人印象深刻的进步，很可能适用于药物设计中的许多其他问题。基于最先进的强化学习，我也对这项研究的广度印象深刻，因为它涉及到分子建模、亲和度测量和动物研究。”
AI取代药物化学家角色正成为主流
《麻省理工 科技 评论》杂志指出，这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的“费钱费时又费劲儿”的困境。
这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的困境。图据《麻省理工 科技 评论》杂志
“人工智能将对制药行业产生革命性的影响，我们需要更多的实验验证结果来加速这一进展，”人工智能领域众多核心技术和初始概念发明者、瑞士人工智能研究所教授Jürgen Schmidhuber表示。
众所周知，将一种新药推向市场需要花费高昂的金钱和时间成本，根据塔夫茨药物开发研究中心（Tufts Center for the Study of drug Development）的数据，一种新药从开始研发到最终上市可能需要10年时间，耗资高达26亿美元，且绝大多数候选药物在测试阶段就会以失败告终。
因此，减少研发周期和经济成本，对制药领域药物研发活动的成功至关重要。据《福布斯》杂志报道，使用Insilicon Medicine的方法，此次药物的研发成本仅仅为15万美元。
Insilicon Medicine希望，能在将AI深度学习带入药物研发过程中。图据《福布斯》杂志
美国能源部人类基因组计划首席科学家、波士顿大学教授Charles Cantor 表示，关于人工智能 AI 在改善医疗保健和开发新医疗工具方面的前景，存在着许多夸张的说法。然而，这项最近发表在《自然生物技术》杂志的成果的确具有重要意义。
它首先证明了，人工智能能够取代通常由药物化学家扮演的角色，而这个角色往往存在人手不足；其次，药物开发速度的加快意味着专利保护期限延长，从而提高了药物开发的经济性。“如果这种方法可以推广，它将成为制药工业中广泛采用的方法，” Cantor博士说道。
当然，对于全球的药物研发工作而言，这只是第一步。尽管这是一个里程碑，显示了人工智能具有识别候选药物的潜力，但在任何有潜力的药物被批准用于治疗之前，仍需要多年的临床试验和数百万美元的调研。
AI技术能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂。图据Insilicon Medicine
“这篇论文是我们在人工智能驱动药物研发路上的一个重要里程碑。我们从2015年开始从事AI合成化学的工作，但当Insilicon的理论论文在2016年发表时，所有人都对此持怀疑态度。而现在，这项技术正在成为主流，我们很高兴它正在动物实验中被验证。当这些模型被整合到全面的药物研发过程中时，它们适用于众多目标靶点。我们正与领先的生物技术公司合作，将进一步推动合成化学和合成生物学的极限，”论文第一作者、Insilico Medicine 创始人兼 CEO Alex Zhavoronkov 博士表示。
编辑 卢燕飞
人工智能的面世,世界各个领域都发生了翻天覆地的变化，AI+医疗的结合也变得越来越紧密。人工智能（AI）在医疗上扮演一定的重要角色，在医疗领域可以显著降低成本、提高效率、改善医疗水平，为医疗行业点燃新的希望。这将是AI在医疗行业的主要驱动因素。 医疗影像 人工智能技术在医疗影像的应用，主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断，以传统医疗手段中采集到的医疗数据为根基，自动识别病人的临床变量和指标，同时结合相关医学知识，在病理诊断及医学影像识别中为医生提供辅助医疗工作，并为患者提供诊疗方法参考。新药研发 人工智能（AI）技术在新药开发领域逐渐兴起，特别是利用机器学习（ML）和深度学习（DL）算法来改善药物开发过程。利用人工智能技术对候选化合物进行鉴定和优化，使其具有所需要的药理学特性。利用人工智能算法可以将原本需要持续多年的开发过程缩短至仅需数月。手术机器人 利用机器人做外科手术已日益普及，美国仅2004年一年，机器人就成功完成了从前列腺切除到心脏外科等各种外科手术2万例。现在许多大医院正在将人工智能技术应用到手术中，通过数据化和3D技术，将传统的二维图像信息立体化，使医生的病患分析和手术治疗更加轻松精准。手术机器人可以极大提高手术的精准度、减少手术创伤和副作用，能加快手术后的恢复、降低患者的手术成本。康复机器人 康复机器人是工业机器人和医用机器人的结合，是目前世界上最成功的一种低价的康复机器人系统。如今一些医疗康复机器人，例如微创外科手术机器人、脊柱手术机器人、血管介入机器人、肢体功能康复机器人、智能假肢、外骨骼辅助机器人等，已经开始应用于临床或具备了临床应用的技术条件和基础。诸多临床试验表明，康复机器人能一定程度上帮助长期瘫痪的中风患者恢复自身主动控制肢体的能力。患者可以在康复机器人的帮助下，对肢体的患侧进行准确重复性的运动练习，从而加快运动功能的康复进程。未来，AI将发挥重要作用，通过提质增效、降本增益、模式创新，推动医疗体系各方的变革和提升。但是新的医疗技术在很多方面都不会取代医疗工作者，毕竟医者人心，这点机器是永远替代不了的。