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直接去看看（临床医学进展）上的文献吧
我也在等答案嘿嘿
计算机检索、网络文献检索将成为信息检索的主流。 网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。 信息检索的对象包括：文献检索（Document Retrieval)，是以文献（包括题录、文摘和全文）为检索对象的检索，可分为全文检索和书目检索两种；数据检索（Data Retrieval)是以数值或数据（包括数据、图表、公式等）为对象的检索； 事实检索 （Fact Retrieval)是以某一客观事实为检索对象，查找某一事物发生的时间、地点及过程的检索。 1990年以前，网络信息检索的现状与发展没有任何人能够检索互联网上的信息。应该说，所有的网络信息检索工具都是从1990年的Alan Emtage等人发明的Archie开始的，虽然它当时只可以实现简单意义上的FTP文件检索。随着World Wide Web的出现和发展，基于网页的信息检索工具出现并迅速发展起来。1995年基于网络信息检索工具本身的检索工具元搜索引擎由美国华盛顿大学的Eric Selberg 等发明。伴随着网络技术的发展，网络信息检索工具也取得了十足的发展，那么这些检索工具的现状和发展趋势如何呢？ 基于网页的网络信息检索工具的现状和发展趋势现状。网页是因特网的最主要的组成部份，也是人们获取网络信息的最主要的来源，为了方便人们在大量繁杂的网页中找寻自己需要的信息，这类检索工具发展的最快。一般认为，基于网页的信息检索工具主要有网页搜索引擎和网络分类目录两种。网页搜索引擎是通过“网络蜘蛛”等网页自动搜寻软件搜索到网页，然后自动给网页上的某些或全部字符做上索引，形成目标摘要格式文件以及网络可访问的数据库，供人们检索网络信息的检索工具。网络目录则是和搜索引擎完全不同，它不会将整个网络中每个网站的所有页面都放进去，而是由专业人员谨慎地选择网站的首页，将其放入相应的类目中。网络目录的信息量要比搜索引擎少得多，再加上不同的网络目录分类标准有些混乱，不便人们使用，因此虽然它标引质量比较高，利用它的人还是要比利用搜索引擎的人少的多。
文献检索的意义 文献检索是利用文献获取知识、信息的基本手段。无论对读书治学和宏观决策的需要来说，都有着重要的意义。 1·文献检索是读书治学的基本功。文献检索技能是智能的重要组成部分。无论是在求学还是在工作期间，都需要进行各种智能的培养和训练。掌握了文献检索方法如同有了打开知识宝库的金钥匙、泛舟书海的指南，它有助于指引读书治学门径，正如清代学者张之洞在《书目答问·略例》中所指出的：“读书不知要领，劳而无功；知某书宜读而不得精注本，事倍功半。”“得门而入，事半功倍。”可见掌握一定的文献检索知识——目录学知识的重要性。《荀子·劝学篇》云：“不积硅步，无以至千里；不积细流无以成江海。”从文献检索角度来说，所谓“硅步”和“细流”就是文献检索技能及对检索工具书刊的鉴别、利用知识的积累。对在校大学生来说，正是接受这种技能训练的黄金时代。 2·文献检索是科学研究的组成部分。科学研究首先是从课题调研掌握资料起步的。文献检索有助于掌握本课题研究的进展动态，开拓思路、避免重复劳动，把研究水平提到新的高度。科研成果的评估与鉴定，也需要通过文献检索——资料的查新活动，才能作出正确的结论。特别是在社会科学文献检索系统尚不完备的条件下，文献检索能力的高低，往往影响着科研成果的价值。 3·文献检索是科学决策的先导。信息化时代的经济管理、政治控制、艺术创造乃至心理状态的演变等，均受到各种社会信息的影响。适时掌握有关信息才能实现有效的管理。因此说，文献检索是进行科 学决策的先行工作。 邓小平同志“开发信息资源，为四化建设服务”的题词，不仅深刻地揭示了信息是宏观决策的重要智力资源，也指出开发信息资源的目的。从信息开发手段来说，也是对文献检索意义的高度概括。 总之，文献检索能力是从事物质文明生产和精神文明建设不可缺少智能之一。在某种意义上说，国家经济实力的差距，归根结底是国民吸收社会信息能力上的差距。而文献检索能力正是衡量吞吐社会信息能力的一个重要标识。
文献时最好是从中文开始，然后是外文文献。主要有以下几种方法：根据文章出处，去一些较大图书馆查找原文。如果学校或单位有CNKI，维普，万方的话，就比较好，中文文献一般都可以搞定，把关键词、期刊名称、卷，期、年等信息输入即可检索到。对于自然科学来讲英文文献检索首推Elsevier，Springer等。这些数据库里面文献很多，可以为我们提供很多的文献资源。如果所在单位或大学没有购买这些数据库，我们可以去Science网上杂志找文章，对中国人完全免费！另外还可以通过Google学术搜索（）来查询。里面一般会搜出来你要找的文献，在Google学术搜索里通常情况会出现“每组几个”等字样,然后进入后，分别点击，里面的其中一个就有可能会下到全文。如果上面的方法找不到全文，就把文章作者的名字或者文章的title在Google里搜索（不是Google学术搜索），用作者的名字来搜索，是因为很多国外作者都喜欢把文章的全文（PDF）直接挂在网上，一般情况下他们会把自己的文章挂在自己的个人主页（homepage）上，这样可能也是为了让别的研究者更加了解自己的学术领域，这样你就有可能下到你想要的文献的全文了。第一作者查不到个人主页，就接上面的方法查第二作者。如果通过上面几种方式你还没有找到文献全文，那你还可以试一试以下几种方法：根据作者E-mail地址，向作者索要，这是最有效的方法之一，一般都愿意向你提供，但一定要简洁！为了更方便大家向作者索取原文，下面是模板：DearProfessor×××Iamin×××Instituteof×××,ChineseAcademyofS IIsearchoneofyourpapers:"________"（你想要的文献题目）,butIcannotreadfull-textcontent,wouldyoumindsendingyourpapersbyE-mail?TBestwishes!(orbestregards)出于礼貌，如果你要的文献作者E-mail给你了，千万别忘记回信致谢。让所在的研究所图书馆的管理员帮忙从外面的图书馆文献传递，不过有的文献可能是收费的。到网络资源上求助，如果你需要的文献目前还没有电子版，也可以通过馆藏求助获得全文。在找到中文文献之后，就可以通过其中的英文关键词来查找英文文献。总的来说，现在获得文献途径很多，越来越容易，但是对文献的消化吸收严重不够。我们不能变成文献的收集者，要做文献的利用和使用者，研读关键文献，注重基础学习才是关键；要让信息成为财富，关键是消化吸收，而不能成为信息的奴第，图书馆，文献几个G，自己却无一丝长进。
回答 文献检索就是从大量的文献中迅速、准确地查出与特定的科学研究课题有关的资料。文献检索在大学生毕业论文撰写中有着不可替代的重要作用。 1 文献检索便于继承和借鉴前人的科研成果， 避免重复研究 积累、继承和借鉴前人的研究成果是科学发展的重要前提， 没有继承和借鉴就不可能有创新。毕业论文选题同科研选题、立项一样， 必须通过文献信息检索或查新技术掌握国内外同类研究的动态进展， 从中吸收有益的启示或参考数据， 掌握大量相关信息， 或得到更多、更有价值的论证依据。正如英国物理学家牛顿所说的是"站在巨人的肩膀上", 是指科研要熟悉别人的劳动成果， 从前人研究的"终点"中， 找出自己研究的"起点", 从前人所用的研究方法、手段中受到启发， 拓宽思路， 分析研究所占有的资料， 提炼出正确鲜明的观点。 2 文献检索有利于节省大学生查找文献时间， 提高毕业论文质量 信息时代文献资料的迅猛增长， 使得文献资料的检索困难重重。如能灵活运用文献检索的技能， 缩减检索时间， 即能延长论文的写作时间。同时， 文献信息检索利用可为毕业论文的观点提供理论依据和支持。大学生通过对文献信息检索分析比较后， 才能从论题的创新性、内容的科学性等方面进行质量评价， 进而提高论文质量。 3 文献检索启发学生的创造性思维与研究能力 图书馆文献是过去知识经验的总结， 也是未来知识发展的向导。在文献检索过程中与论题有关联的文献信息很容易激发、调动大学生的潜在知识和智能， 并从中获得灵感。不同的观点和方法， 可促进大学生以发散性思维思考分析问题， 拓展认识的深度和广度， 进而全面获取有关学科的文献信息， 及时了解学科领域中出现的新问题、新理论和新观点。图书馆文献信息检索利用的过程就是提高大学生研究能力的过程。 更多5条
我看人工智能 高三1班 胡懿仍记得，电影银幕上的机器人管家，机器人助手，甚至是机器人女友，让童年的我们对人工智能有了初步了解。如今，随着时代的进步和科技的发展，人工智能已无处不在，我们也已习以为常。然而，在享受其便利的同时，挑战与威胁也接踵而至，对于这种冲突，我们该持何种态度？不可否认的是，人工智能的普遍运用给人类带来了极大的便利。百姓的家庭中，扫地机器人灵活移动，所到之处一尘不染；小汽车里，智能导航精确指引，引领我们走向世界；工厂内外，机械手臂灵活运转，危险工作完美完成；育儿所里，智能机器人伴你玩乐，予你知识；商场门口，机器人维护安全，呵护和谐……不知不觉，人工智能已渗透个人生活与公众领域的方方面面，医疗、卫生、娱乐、安全、教育等等。它们遵循既定的程序，重复特定的工作，让人类摆脱各种麻烦、解除不少威胁、享受许多便利。这样的人工智能，毫无疑问是值得人类推广利用的。然而，凡事皆有利弊，人工智能也不例外。当阿尔法狗接连打败围棋高手李世石、柯洁，当自动驾驶汽车连连发生交通事故致人死亡，当娱乐公司依靠写作机器人撰写文章，当安保机器人不分目标攻击儿童，这注定是一种危险边界的失守。我们应该，也必须看到，人工智能发展目前并不完善，不仅在某些领域造成困扰，而且可能威胁人类的生命安全，更有甚者将挑战人类的伦理道德、法律底线、文化沉淀。高晓松曾说：“当机器代替人类创作与思考，我们的路也会走完的。”诚如其言，一方面。电脑终究不比人脑，存在的仅是冰冷的程序设定，而非温暖的、有人情味的理性思考，许多伦理规则、道德底线是无法设定的。如同轰动一时的自动驾驶汽车的伦理问题，试问马路上的一个行人和轿车上的五个乘客的生命，该何从选择？这种问题或许本来就是荒谬的，行人的去留，决不能交由一台机器抉择；生命的权利，又怎能被一台机器剥夺？另一方面，文艺作品，像电影、报刊、文章等，蕴含着人类的主流价值观和世界发展的潮流，反映的是上下五千年的文化积蓄与无穷无尽的人类内心世界。若交由机器完成，不过是对现有作品的复制粘贴、东拼西凑罢了，这种所谓的“再创作”，缺乏精神内涵和真情实感，终会将人类的精神世界引向匮乏与苍白，将人类的文明发展引向空洞与虚无。既然利与弊交错，既然是与非混淆，那我们到底该如何看待人工智能？持辩证的眼光，使人工智能真正成为帮手而非杀手。对于日常的琐碎事务、繁杂工作等，人工智能的进驻无可厚非。而对于文艺创作这种文化传承类工作，驾车这类需要价值判断的工作，安保等具有攻击性的工作，人类或许更胜一筹。“既然上帝造了我们，我们应该自信。”一如贾平凹先生说的。在现代社会，只有人类与人工智能和谐相处，各司其职，我们才能拥有更和谐的社会，才能走向更美好的未来。
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
屌丝和高富帅幸福的生活在一起
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音乐教育作为美育的一种实施方式，在幼儿园教育工作中占着极其重要的地位。由于幼儿年龄偏小，各方面的能力都还没有发展起来，如果要对幼儿实施较深层次的教育影响只能是一种设想，而无法真正施行。但是，人类对于音乐的敏感却可以说是与生俱来的，所以通过音乐的影响达到教育幼儿的目的是一种较为可行的办法。