发布时间：
据学术堂了解,毕业论文的展望与未来与总结部分相似,所以在这里建议大家在论文定稿时写,主要是说明论文的不足之处,可以从其他的角度来研究论文,从而完善自己的论文观点
首先分析你解决了什么问题，解决的方法全不全面，如不全面，未来怎么补全。
首先要有自己的想法，自己的目标，然后朝着目标去奋斗，对自己未来工作的期望以及要求吧
干这份工作的还要来这里找寻答案合适吗？劝你还是多看几年书和再去好好重新补习算了；真的是悲哀呀！
总结的写法（一）工作总结的结构形式及其内容年终总结（含综合性总结）或专题总结，其标题通常采用两种写法，一种是发文单位名称+时间+文种，如《XXX2007年工作总结》；另一种是采用新闻标题的形式，如XXX开展十七大专题教育总结：《干警齐教育，精神明方向》。正文一般分为如下三部分表述：1、情况回顾这是总结的开头部分，叫前言或小引，用来交代总结的缘由，或对总结的内容、范围、目的作限定，对所做的工作或过程作扼要的概述、评估。这部分文字篇幅不宜过长，只作概括说明，不展开分析、评议。2、经验体会这部分是总结的主体，在第一部分概述情况之后展开分述。有的用小标题分别阐明成绩与问题、做法与体会或者成绩与缺点。如果不是这样，就无法让人抓住要领。专题性的总结，也可以提炼出几条经验，以起到醒目、明了。运用这种方法要注意各部分之间的关系。各部分既有相对的独立性，又有密切的内在联系，使之形成合力，共同说明基本经验。3、今后打算这是总结的结尾部分。它是在上一部分总结出经验教训之后，根据已经取得的成绩和新形势、新任务的要求，提出今后的设法、打算，成为新一年制订计划的依据。内容包括应如何发扬成绩，克服存在问题及明确今后的努力方向。也可以展望未来，得出新的奋斗目标。二、工作总结文字表述的要求1、要善于抓重点总结涉及本单位工作的方方面面，但不能不分主次、轻重、面面俱到，而必须抓住重点。什么是重点？是指工作中取得的主要经验，或发现的主要问题，或探索出来的客观规律。不要分散笔墨，兼收并蓄。现在有些总结越写越长，固然有的是执笔人怕挂一漏万，但有的是领导同志怕自己所抓的工作没写上几笔就没有成绩等等，造成总结内容庞杂，中心不突出。2、要写得有特色特色，是区别他事物的属性。单位不同，成绩各异。同一个单位今年的总结与往年也应该不同。现在一些总结读后总觉有雷同感。有些单位的总结几年一贯制，内容差不多，只是换了某些数字。这样的总结，缺少实用价值。总结经验是提高自己、提高本单位工作的重要方法。任何单位或个人在开展工作时都有自己一套不同于别人的方法，经验体会也各有不同。写总结时，在充分占有材料基础上，要认真分析、比较，找了重点，不要停留在一般化上。3、要注意观点与材料统一总结中的经验体会是从实际工作中，也就是从大量事实材料中提炼出来的。经验体会一旦形成，又要选择必要的材料予以说明，经验体会才能“立”起来，具有实用价值。这就是观点与材料的统一。但常见一些经验总结往往不注意这一点，如同毛泽东同志批评的那样，“把材料和观点割断，讲材料的时候没有观点，讲观点的时候没有材料，材料和观点互不联系”，这就不好。4、语言要准确、简明总结的文字要做到判断明确，就必须用词准确，用例确凿，评断不含糊。简明则是要求在阐述观点时，做到概括与具体相结合，要言不繁，切忌笼统、累赘。
AI 是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了，我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI 都将会在里边起到重要的作用。今天我们就要来谈一谈怎么在这样一个必然的趋势里去正确的理解 AI 的发展趋势？怎么去理解 AI 与人在未来的协作和共振？甚至再具象的说，如果未来你有机会成为一个 AI 产品经理，你将怎样去构建一个真正有效的 AI 产品，能够在不断发展的技术之中，有效地帮助它落地，去在各个领域创造更大的价值。而这一切我相信都需要我们对 AI 的发展有一个正确和全面的未来认知。很多人提到 AI 第一反应就是图像识别，语音识别。确实如果看一下现在 AI 在商业领域的落地情况，这两个应该是应用最广的方向了。但是无论是图像识别还是语音识别，这其实都是 AI 发展的初级形态。我们把它称为感知智能的阶段，这个阶段的 AI 它的理论基础框架其实是在统计学上，也就是说数据和数据之间只有相关关系，没有因果关系比如说它可以从 A 联想到和 A 具有某些共同特征的 B，但是 A 和 B 之间可能没有什么逻辑关系。所以对于感知阶段的 AI 他自己本身没有分析和推理的能力，只能机械地处理人的指令和需求。从功能上来看，它的主要作用是模拟人的眼睛耳朵等等这样的局部器官。具体到商业应用的时候它通常是从解决某个具体场景的具体问题来突破，但是很难给整个行业提出一个系统的解决方案。举个例子，现在很多机场车站都安装了人脸识别系统，摄像头不断在拍摄每个人的人脸，后台也不断在拿大量的数据做对比，看看这些人脸数据跟犯罪分子的匹配度有多高。这样的产品确实在一定程度上提高了公安部门的工作效率，但是它的作用也是有限的，它可以高效率地发现可疑的人，但这个人到底是不是公安系统要找的犯罪分子？如果是的话，怎么证明？这一系列的调查取证的工作还是要拿人工来做的，通常情况下，这部分的工作可能会占到破案过程的 90% 的精力。其实就像生命的进化也是从感知阶段到认知阶段一样，AI 也不会只停留在感知智能的阶段。当技术和各方面条件成熟之后，它必然就会走向更高级的发展阶段，也就是认知智能的阶段。什么叫做认知智能呢？就是机器不仅仅能够识别，识别之后还要去理解分析决策，甚至能够自我的创新。
人工智能ai
人工智能的舞台有多大？中国《新一代人工智能发展规划》提出：到2030年，我国人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为6%，高于全球平均水平（约36%）。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到5亿元。前瞻推算，2019年我国人工智能市场规模达到554亿元左右。把人工智能作为新的基础设施来建设，是一项立足长远的规划。“当前，我国正在加快推进新型基础设施建设，并非仅仅是为对冲全球性经济下滑、提振受疫情拖累的经济活力出台的救市之策，而是推动经济转型升级的主动谋划，是一项‘既应需求而建，也谋未来而建’的战略布局。”中国科学技术发展战略研究院研究员、科技部新一代人工智能发展研究中心副主任李修全说。“在新一轮科技变革中，人工智能是发挥‘头雁’效应的引领型技术，将人工智能列入‘新基建’，充分体现出稳增长和促创新并驾齐驱、远近结合、系统布局的特点。”李修全说。与人工智能产业相关的公司也都看好行业未来。“AI是行业发展的倍增器，通过高效挖掘数据价值，赋能各行业各领域智慧升级。
Note that if there
虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 26% 增长至2017 年的 68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 64% 。 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
你还是自己去汉斯出版社 的官网找下相关文献看看学习学习吧
人工智能绝对是人类未来的发展方向，因为人工智能解决文的很多，很难解决的问题。
未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能还只能解决一些功能性问题。比如Alpha Go，只能下围棋。在不更改模型结构的情况下她不能学习和实现其他功能。另外，目前的人工智能还不能真正做到一边学习一边使用。我们通常只能在训练完成后才能使用模型。
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
虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 26% 增长至2017 年的 68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 64% 。 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
人工智能绝对是人类未来的发展方向，因为人工智能解决文的很多，很难解决的问题。
应用场景愈发丰富人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后期之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。发展规划国家政策层面看——《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。在国家层面政策的不断推动下，我国各省市也相继出台了适合本地发展环境的人工智能“十三五”相关规划，据前瞻对制定了具体产业规模发展目标省市的整理，中国12个省市2020年的规模目标达到4290亿，远远超过国家层面制定的1500亿的目标。另进一步研读各省市的政策，可知现阶段国家较为注重人工智能领域四个领域的建设——基础层看，注重芯片等硬件研发、技术层则注重智能计算平台的搭建、智能感知处理、智能交互中心的建设，而应用层则注重人工智能创新发展试验区建设。——以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。