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人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。人工智能啊近年来，随着计算机技术的发展，人工智能技术已经广泛应用于工业控制的各个领域，尤其是机械制造业中，普通机械正逐渐被高效率、高精度、高自动化的人工智能所代替。
得分方向，计算机很多方向是相对容易发SCI的，如光通信等，但对于某些方向就难了，更别说顶级了。发一篇可能说刚刚起步～顶级的就另当别论了哈～
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
挺难的，相当于顶级SCI期刊，你觉得呢~
基本上SCI二区以上的论文发上3-6篇就能在一所普通211高校破格评选副教授了。二区以上发上5-8篇就能破格评选教授了。而有的人从讲师到教授估计要二十到三十年时间，基本上十五年左右都算正常速度。十五年专职搞科研，可能就发了五六篇SCI，很难吧？至于良莠不齐的问题，因为SCI也分一、二、三区
根据自身能力选择合适刊物，一般if值越高审核越严，如果稿件质量过硬就没有什么难度。
据学术堂了解,SCI一共收录3700多本期刊,所有的期刊根据学科领域来划分的话,一篇文章能够找到几十个适合投稿的刊物如果文章是跨学科论文的话,适合投稿的期刊的数量就更多了 sci发表一篇论文难度需要根据学科领域来分情况讨论,某些学科领域自身就具有容易发表的优势,更容易做出成果对于sci某些学科来说,能够很容易的作出成绩,这样想要发表一篇论文并不是什么难事,因为这个学科领域的行业现状和评审规则本身要求就比较低 至于发表一篇sci论文难度有多大,需要根据期刊每年最新的影响因子来探讨,因为期刊的影响因子每年都会更新,但每年更新的数值相差不会太多大多数国内单位都会以期刊的影响因子来判断期刊的学术价值,所以说不同期刊发表一篇sci论文的难度自然也根据影响因子的大小不同而不同
华中科技大学、清华大学、西南电子科技大学、中国科学技术大学等。人工智能定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。[1]关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。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。”而另一个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。”这些说法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。人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
启明星医学论文解答：SCI：科学引文索引（Science Citation Index） EI：工程索引(Engineering Index)ISTP：国际会议录索引（Index to Scientific & Technical Proceedings）SSCI：社会科学引文索引（Social Science Citation Index）A&HCI：艺术与人文科学索引( Arts & Humanities Citation Index) ISSHP：《社会科学和人文会议录索引》
ISSHP1、SCI:科学引文索引(Science Citation Index)美国科技信息研究所(ISI--Institute for Scientific Information)挑选了3300 种核心期刊，为其编制索引并收入 SCI。SCI 所涵盖的学科超过 100个，主要涉及以下领域:农业、生物及环境科学;工程技术及应用科学;医学与生命科学;物理学及化学;行为科学。所收资料每年以60万条新记录及 900 万条以上引文参照的速度增长。2、EI:工程索引(Engineering Index)是工程技术领域的综合性检索工具，由美国工程信息中心编辑出版，它囊括世界范围内工程的各个分支学科，如:土木工程、能源、环境、地理和生物工程;电气、电子和控制工程;化学、矿业、金属和燃料工程;机械、自动化、核能和航空工程;计算机、人工智能和工业机器人。3、ISTP:国际会议录索引(Index to Scientific & Technical Proceedings) 是由ISI公司出版的重要数据库之一，它专门收录世界各种重要的自然科学及技术方面的会议，包括一般性会议、座谈会、研究会、讨论会、发表会等的会议文献，所收会议达1100多种，涉及学科基本与SCI相同。以上是著名的三大检索工具，下面是与三大检索工具相关的其它数据库:1、A&HCI:艺术与人文科学索引( Arts & Humanities Citation Index)完整地收录了艺术与人文科学25个学科的1100多种期刊，还包括ISI各个数据库中有关艺术与人文科学方面的其它7000种期刊中的内容，其内容涉及各个艺术领域，如视觉、音乐、表演、文学、工艺、历史、宗教等等，还有人文科学的。
在动笔之前要做好充分的准备，一旦下笔之后，则要坚持不懈地一口气写下去，务必在最短时间内拿出初稿。这是许多文章家的写作诀窍。有的人写文章喜欢咬文嚼字，边写边琢磨词句，遇到想不起的字也要停下来查半天字典。这样写法，很容易把思路打断。其实，初稿不妨粗一些，材料或文字方面存在某些缺陷，只要无关大局。暂时不必去改动它，等到全部初稿写成后，再来加工不迟。鲁迅就是这样做的，他在《致叶紫》的信中说： 先前那样十步九回头的作文法，是很不对的，这就是在不断的不相信自己——结果一定做不成。以后应该立定格局之后，一直写下去，不管修辞，也不要回头看。等到成后，搁它几天，然后再来复看，删去若干，改换几字。在创作的途中，一面炼字，真要把感兴打断的。我翻译时，倘想不到适当的字，就把这些字空起来，仍旧译下去，这字待稍暇时再想。 否则，能因为一个字，停到大半天。这是鲁迅的经验之谈，对我们写毕业论文也极有启发。
要根据自己兴趣和能力慎重选择专业，院校和导师。首先，是专业。相关专业:计算机类+数学类+自动化类+软件类+电子类+信息科学类（信息管理和图书情报），学院与之对应其次，对应专业的院校。考量指标:院校级别和排名+正教授人数及学者头衔数量+基金类目、级别及数量+博士后流动站有无和数量+国家重点实验室有无和数量+科研成果产出质量数量。
ISSHP1、SCI:科学引文索引(Science Citation Index)美国科技信息研究所(ISI--Institute for Scientific Information)挑选了3300 种核心期刊，为其编制索引并收入 SCI。SCI 所涵盖的学科超过 100个，主要涉及以下领域:农业、生物及环境科学;工程技术及应用科学;医学与生命科学;物理学及化学;行为科学。所收资料每年以60万条新记录及 900 万条以上引文参照的速度增长。2、EI:工程索引(Engineering Index)是工程技术领域的综合性检索工具，由美国工程信息中心编辑出版，它囊括世界范围内工程的各个分支学科，如:土木工程、能源、环境、地理和生物工程;电气、电子和控制工程;化学、矿业、金属和燃料工程;机械、自动化、核能和航空工程;计算机、人工智能和工业机器人。3、ISTP:国际会议录索引(Index to Scientific & Technical Proceedings) 是由ISI公司出版的重要数据库之一，它专门收录世界各种重要的自然科学及技术方面的会议，包括一般性会议、座谈会、研究会、讨论会、发表会等的会议文献，所收会议达1100多种，涉及学科基本与SCI相同。以上是著名的三大检索工具，下面是与三大检索工具相关的其它数据库:1、A&HCI:艺术与人文科学索引( Arts & Humanities Citation Index)完整地收录了艺术与人文科学25个学科的1100多种期刊，还包括ISI各个数据库中有关艺术与人文科学方面的其它7000种期刊中的内容，其内容涉及各个艺术领域，如视觉、音乐、表演、文学、工艺、历史、宗教等等，还有人文科学的。
启明星医学论文解答：SCI：科学引文索引（Science Citation Index） EI：工程索引(Engineering Index)ISTP：国际会议录索引（Index to Scientific & Technical Proceedings）SSCI：社会科学引文索引（Social Science Citation Index）A&HCI：艺术与人文科学索引( Arts & Humanities Citation Index) ISSHP：《社会科学和人文会议录索引》
创作者自身发表得话，就必须设计构思sci论文的总体构造，列举详尽的大纲，并且要尽可能详尽，这就会耽搁许多的时间，而在技术专业导师的具体指导下就会非常容易很多，他们会给您出示论文创作具体指导，给各位出示很多论文创作参考文献，他们针对sci论文科学研究技术规范，关键技术，实验全过程等是十分掌握的。
据学术堂了解,SCI一共收录3700多本期刊,所有的期刊根据学科领域来划分的话,一篇文章能够找到几十个适合投稿的刊物如果文章是跨学科论文的话,适合投稿的期刊的数量就更多了 sci发表一篇论文难度需要根据学科领域来分情况讨论,某些学科领域自身就具有容易发表的优势,更容易做出成果对于sci某些学科来说,能够很容易的作出成绩,这样想要发表一篇论文并不是什么难事,因为这个学科领域的行业现状和评审规则本身要求就比较低 至于发表一篇sci论文难度有多大,需要根据期刊每年最新的影响因子来探讨,因为期刊的影响因子每年都会更新,但每年更新的数值相差不会太多大多数国内单位都会以期刊的影响因子来判断期刊的学术价值,所以说不同期刊发表一篇sci论文的难度自然也根据影响因子的大小不同而不同
如果对于一个本科生来说的话，SCI论文并不是那么好发表，但是对研究生或者博士生来说的话，他的毕业要求都需要SCI的
发表SCI 论文有多难?SCI论文发表是一名博士毕业的硬性条件。大部分高校要求博士毕业至少有一篇SCI检索的论文，但是对于博士而言，在读博期间能发表5篇以上的话，足可以用优秀或学术精英来表征博士的优秀了。可见发表SCI论文很难。