发布时间：
在2020年全球疫情暴发和世界被彻底颠覆之前，人工智能，尤其是人工智能的分支——机器学习（ML）——已经在广泛扰乱几乎所有行业。新冠病毒疫情对我们行为方式的许多方面产生了影响，但它并没有削弱人工智能对我们生活的影响。事实上，有一点已经变得显而易见，即自学算法和智能机器将在当下抗击这场疫情的战斗中和我们在未来可能面对的其他事件中发挥重大作用。当谈到挑选在不远的将来将改变我们生活、工作和玩耍方式的技术时，人工智能无疑仍是一个关键趋势。为此，我们在下面概述了在我们重建生活以及重新思考商业战略和优先事项的这一年里，我们可以期待什么。01更智能的大数据分析在当下的这场疫情中，我们亲眼目睹了迅速分析和解读病毒在全世界传播的相关数据的迫切需要。各国政府、全球卫生机构、学术研究中心和业界共同制定收集、汇总和利用信息的新方法。技术进步是这场疫情（尚）未像1918年西班牙大流感那样造成那么多人死亡的主要原因。多达5000万人在那场疫情中丧生。从医疗技术和医疗标准的进步，到通讯技术的进步，它们使我们能够更快发现疫情和实施封锁。明年，人工智能将被列入使我们能够更有效应对疫情的技术发展清单。仅科学和医学文献的数量就大幅增加，今年4月之前就发表了28000多篇与新冠病毒有关的论文。目前还在进行开发人工智能解决方案的工作，以帮助处理癌症等大量积压的其他医学问题，这些疾病的治疗因资源被转用于抗击新冠病毒而受到影响。明年，我们很可能会看到人工智能在其他许多医疗领域被加速采用，而不仅是应对病毒。通过发展我们的能力来把机器学习解决问题技术应用到这些庞大、实时的全球数据集，我们将更容易发现疫情，跟踪密切接触者，实现更准确的诊断，并通过预测病毒未来可能演化的方式，开发更有效和持久的疫苗接种。02自动检测和预防我们已经看到在包括美国在内的几个司法管辖区使用无人机来至少检验无人机是否有可能被用来监视人们是否遵守了保持社交距离的准则。更先进的应用即将出现——比如能够检测出人群中有人出现发热等新冠肺炎症状的无人机。这些系统利用计算机视觉技术分析无人机上的摄像头获取的数据，并向相关部门或当地管理人员通报有关病毒传播的统计数据和概率。另一个相关的发展领域将是使用面部识别技术，这种技术也由计算机视觉算法提供动力。面部识别比较有争议的一点是，它把重点放在识别个体、而非人群中的模式，因此警方利用这项技术来发现逃避封锁和隔离的人，并追踪人群中出现症状的个体活动。03预测行为变化我们的生活、工作和社交方式受到了新冠病毒蔓延的巨大影响。虽然在社会的许多方面都已经出现了稳定和强劲的数字化趋势，但今年我们目睹了一场热潮。亚马逊公司2020年第二季度的销售额比去年同期增长了40%，就连那些迄今为止一直避免在线零售的公司也被迫重新评估自己的选择。人工智能工具和平台已经在帮助企业了解客户适应新现实的方式。此前在商业和关系培养方面对数字渠道的采用滞后的机构逐渐认识到这种局面的紧迫性，并在迅速掌握行为分析和个性化等概念。在2021年，让组织自助获取这项技术的工具将越来越流行，因为中小型企业正在寻求建立自己的竞争优势。04把下一次疫情消灭在萌芽状态大多数人工智能算法都是针对预测的，人工智能辅助流行病学研究的必杀技将是建立能够准确预测未来疫情何时、何地暴发的系统。这项研究已经进行了一段时间，事实上，一些关于当前疫情的最早警报是由人工智能生成的。我们可以预计，人工智能研究将在未来18个月取得进一步突破，从而提高我们发现和应对病毒暴发危险的能力。然而，要做到这一点，还需要各国政府和私营企业之间持续不断的全球合作。
有很多网站是专门“卖”这些文献的，我记得有万方数据什么，那个可以搜索文献，但是都是要付费的，不知道你是不是大学生，一般学校会为学生老师提供搜索，并且是免费的，就是学校买的
能力水平逐渐显示出超强优势，但是还需要加强
在很多领域已经成熟啦哈，很多人都不太了解人工智能哈，我来细说一下：首先不要一提到人工智能就想到机器人什么的，那个确实是属于人工智能，但只是其一小部分现在人工智能在以下这几个领域，已经成熟：（1）搜索，google就是一个人工智能的经典例子，其web spider（也就是我们国人常说的搜索引擎）大量应用人工智能，如果没有人工智能绝对没有今天的（2）自然语言解析：iphone的siri是经典例子之一，其实自然语言解析这块已经研究了20多年了，不能说很完美，但几近于成熟啦，用过siri就知道，其真的很强大，其实google做自然语言解析这块也很强大，2005年时有个google wave的项目，但因为太前卫了，没有适应人们落后的生活方式，而最终不了了之（3）航天：中*国*的*航*天用的人工智能还不是很明显，因为我们现在所涉及到的领域还用不到这么高的东西，几个月前的神九用的“迭代制导”其实也算不上人工智能，充其量是”动态规划“算法，但最近的美国的好奇号，你可以关注一下，这个真的是应用了大量的人工智能，其降落火星的仅仅7分钟的这个过程，完全自主完成，仅这个过程就用了几十万行代码，（4）工业方面：还是老话题，工业机器人，这是标准的人工智能，不要有怀疑哈，举个例子：例如自动将物品分类就是一个很典型的人工智能的例子，你可能觉得这个是不是太简单了，但基本每本人工智能的书上都会有这个例子（5）军*事：这个不用说了吧，现代战机，基本都是人工智能，当然还有什么为了&国&家&安&全&的”过#滤#系#统“（6）还有很多方面：例如模式识别，什么的都是老话题啦，还有什么图像解析什么的（7）总之，我们现在正在用着很多人工智能，今年12月末的时候google就要推出google的project glass啦，其必将成为人工智能的又一个经典的例子，你可以关注一下（8）你是计算机专业的吗，如果对人工智能感兴趣的话，可以研究这方面啊，这应该很有前景
人工智能和机器人自动化对全球劳动力市场的潜在影响。
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
用 深度搜 搜索试试吧
要学会上网查资料，不行就到大学图书馆的网上图书馆去查查！
具体什么方面的？最好提供关键词。
以搜索“离子液体"相关文献的总数为例，打开web of science TM搜索网站，搜索关键词”ionic liquid“，点击检索稍等片刻，页面便会弹出搜索出所有跟离子液体相关的文献搜索结果，搜索结果会显示在页面的右端在这个页面的左边，会有很多提供更进一步精炼搜索结果的选项，包括：在结果中搜索，研究领域，研究方向下拉此页面，找到文献类型这一选项，点击右边的下拉菜单，在出现的选项中选择”REVIEW“这个选项，点击精炼这样关于离子液体的综述文献都会出现在新的搜索结果中了，我们还可以在页面上看到我们检索的条件是哪些
人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。
人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科