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应该从物联网提出，概念化，发展的趋势前景，目前的阶段，重点发展领域等角度分析，这种论文不需要有多少技术层面的知识，应着重理论的描述和发展趋势的判断，可以去天仕物联网看看相关的文章，应该对你有帮助，希望对你有帮助吧
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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。
摘要：物联网作为一种新的网络形式，相关理论研究和实践应用正在探索过程中。本文介绍了物联网的概念，给出了基于智能物体层、数据传输层、信息关联层、应用服务层的物联网四层体系架构，最后探讨了物联网在实现过程中所面临的问题和挑战。关键词：物联网，RFID一、概念物联网（Internet of Things）这个概念最早由麻省理工的Auto-ID中心在1999年提出，其基本想法是将RFID和其他传感器相互连接，形成RFID架构的分布式网络。欧洲委员会[1]提出“物联网是未来因特网的综合部分之一，可以被定义为一个动态的全球网络基础。基于标准的和互操作的通信协议，无论物理的还是虚拟的“物”均有身份、物理属性和虚拟特质，具备自配置能力且使用智能接口，可以无缝地集成到信息网络中去。”本文认为，物联网实质上是将真实世界映射到虚拟世界的过程：真实世界中的事物，通过传感器采集一定的数据，在虚拟世界中形成与之对应的事物。“相关物体可能在虚拟电子空间中被创造出来，源于物理物体空间，且与物理空间的物体有关联。”[2]传感器采集到数据的详细程度，将影响到该事物在虚拟世界中的抽象程度。在虚拟世界中，对该事物最简单也最重要的描述是物体提供了一个ID用于识别（如使用RFID标签），最详细的描述则是真实世界中该事物的所有属性和状态均可在虚拟世界中被观察到。进一步的，在虚拟世界中对该物体做出控制，则可通过物联网改变真实世界中该物体的状态。对于一个真实的事物，其所需的各种应用与操作，只需在虚拟世界中对与之对应的虚拟事物进行应用和操作，即达到目的。这样将会对世界带来巨大的改变：实地实时监测和控制一个事物的成本是高昂的，通过物联网，所有事物都将在虚拟世界中被找到，以较低的成本被监测和控制，从而实现4A（anytime, any place, anyone, anything）[3]连接。虚拟世界提供了对所有事物的实时追踪的可能，所有的信息都不是孤立的，这将为各种海量运算和分析提供了最基础和最重要的信息源。真实世界存在于某一时刻，而当物联网发展到能将真实世界中的所有事物都映射到虚拟世界中时，无数个某一时刻的世界汇集起来，在虚拟世界中将形成一个可以追溯的历史，如同过去以纸质保存历史事件的发生，将来将以电子数据对所有事物进行全息描述的形式存储世界的历史。二、体系架构目前, 物联网还没有一个广泛认同的体系结构，最具代表性的物联网架构是欧美支持的EPCglobal和日本的UID物联网系统。EPC系统由EPC 编码体系、射频识别系统和信息网络系统3 部分组成。UID 技术体系架构由泛在识别码(uCode)、泛在通信器、信息系统服务器、和ucode 解析服务器等4部分构成。EPCglobal 和UID上只是RFID 标准化的团体，离全面的“物联网”体系架构相去甚远。美国的IBM公司在2008年提出“智慧的地球”这一与物联网概念相近的概念，并提出通过INSTRUMENTED，INTERCONNECTED和INTELLIGENT这三个层面来实现智慧地球。在文献基础上，本文提出了物联网体系架构。1、智能物体层：通过传感器捕获和测量物体相关数据，实现对物理世界的感知。同时具备局部的互动性，需要一定的存储和计算能力。2、数据传输层：以有线或无线的方式实现无缝、透明、安全的接入，提供并实施编码、认知、鉴权、计费等管理。3、信息关联层：通过云计算实施对海量数据的存储和管理、数据处理与融合，屏蔽其异质性与复杂性，形成一个与真实世界对应的虚拟世界。4、应用服务层：从虚拟世界中提取信息，提供丰富的面向服务的应用。如智能交通、智能电网、智能医疗等等。需要指出的是，数据由底部的传感器通过网络到达应用服务层面，而实际上，在服务应用层面，各个中心、用户可以反向的通过网络由执行器对物体进行控制。 在该体系结构中，感知层面的各种传感器、执行器都是具体的，随着技术的发展会不断升级，新设备不断引入物联网。而服务应用层的各种需求也是不断提出的，并不是一层不变的。若是每个具体的服务应用和传感设备都形成一个独立的网络，最后可能形成许多套特殊的网络，这不利于推广和不便于维护。因此这需要物联网的网络层有一定前瞻性，物体设备层可以变化，服务应用层可以变化，但它们都是通过一个普适的网络进行连接，这个网络可以在一定的时间内保持稳定。三、面临的挑战1、统一标准物联网其实就是利用物体上的传感器和嵌入式芯片，将物质的信息传递出去或接收进来，通过传感网络实现本地处理，并联入到互联网中去。由于涉及到不同的传感网络之间的信息解读，所以必需有一套统一的技术协议与标准，而且主要是集中在互联上，而不是传感器本身的技术协议。现在很多所谓的物联网标准，实际上还是将物联网作为一种独立的工业网络来看待的具体技术标准，而应对互联需要的技术协议，才是真正实现物联网的关键。2、安全、隐私在物联网中所有“事物”都连接到全球网络，彼此间相互通信，这也带来了新的安全和隐私问题，例如可信度，认证，以及事物所感知或交换到的数据的融合。人和事物的隐私应该得到有效保障，以防止未授权的识别和攻击。安全与隐私这个问题，是人类社会的问题，不论是物联网还是其他技术，都是面临这两个问题。因此，不仅要从物联网内部的技术上做出一定的控制，而且要从外部的法规环境上作出一定的司法解释和制度完善。参考文献 Commission, IDE, Internet of things Strategic Research R CASAGRAS Final Report: RFID and the inclusive model for the Internet of ITU Internet Reports 2005: The Internet of T 2005, ITU
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。
我刚好写了一个物联网应用在食品追溯的产业分析。2万字。用来凑合作业的 不是很好，你可以考虑。还有就是一个物联网市场分析，估计1万字，还有行业分析，你看看你要什么？我邮箱
一、选题选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。二、设计设计是在论文写作选题确定之后，进一步提出问题并计划出解决问题的初步方案，以便使科研和写作顺利进行。护理论文设计应包括以下几方面：（1）专业设计：是根据选题的需要及现有的技术条件所提出的研究方案；（2）统计学设计：是运用卫生统计学的方法所提出的统计学处理方案，这种设计对含有实验对比样本的护理论文的写作尤为重要；（3）写作设计：是为拟定提纲与执笔写作所考虑的初步方案。总之，设计是护理科研和论文写作的蓝图，没有“蓝图”就无法工作。三、实验与观察从事基础或临床护理科学研究与撰写论文，进行必要的动物实验或临床观察是极重要的一步，既是获得客观结果以引出正确结论的基本过程，也是积累论文资料准备写作的重要途径。实验是根据研究目的，利用各种物质手段（实验仪器、动物等），探索客观规律的方法；观察则是为了揭示现象背后的原因及其规律而有意识地对自然现象加以考察。二者的主要作用都在于搜集科学事实，获得科研的感性材料，发展和检验科学理论。二者的区别在于“观察是搜集自然现象所提供的东酉，而实验则是从自然现象中提取它所愿望的东西。”因此，不管进行动物实验还是临床观察，都要详细认真．以各种事实为依据，并在工作中做好各种记录。有些护理论文写作并不一定要进行动物实验或临床观察，如护理管理论文或护理综述等，但必要的社会实践活动仍是不可缺少的，只有将实践中得来的素材上升到理论，才有可能获得有价值的成果。四、资料搜集与处理资料是构成论文写作的基础。在确定选题、进行设计以及必要的观察与实验之后，做好资料的搜集与处理工作，是为论文写作所做的进一步准备。论文写作资料可分为第一手资料与第二手资料两类。前者也称为第一性资料或直接资料，是指作者亲自参与调查、研究或体察到的东西，如在实验或观察中所做的记录等，都属于这类资料；后者也称为第二性资料或间接资料，是指有关专业或专题文献资料，主要靠平时的学习积累。在获得足够资料的基础上，还要进行加工处理，使之系统化和条理化，便于应用。对于论文写作来说，这两类资料都是必不可少的，要恰当地将它们运用到论文写作中去，注意区别主次，特别对于文献资料要在充分消化吸收的基础上适当引用，不要喧宾夺主。对于第一手资料的运用也要做到真实、准确、无误。五、论文写作提纲拟写论文提纲也是论文写作过程中的重要一步，可以说从此进入正式的写作阶段。首先，要对学术论文的基本型（常用格式）有一概括了解，并根据自己掌握的资料考虑论文的构成形式。对于初学论文写作者可以参考杂志上发表的论文类型，做到心中有数；其次，要对掌握的资料做进一步的研究，通盘考虑众多材料的取舍和运用，做到论点突出，论据可靠，论证有力，各部分内容衔接得体。第三，要考虑论文提纲的详略程度。论文提纲可分为粗纲和细纲两种，前者只是提示各部分要点，不涉及材料和论文的展开。对于有经验的论文作者可以采用。但对初学论文写作者来说，最好拟一个比较详细的写作提纲，不但提出论文各部分要点、而且对其中所涉及的材料和材料的详略安排以及各部分之间的相互关系等都有所反映，写作时即可得心应手。六、执笔写作执笔写作标志着科研工作已进入表达成果的阶段。在有了好的选题、丰富的材料和详细的提纲基础上，执笔写作应该是顺利的，但也不可掉以轻心。一篇高质量的学术论文，内容当然要充实，但形式也不可不讲究，文字表达要精炼、确切，语法修辞要合乎规范，句子长短要适度。特别应注意的是，一定要采用医学科技语体，用陈述句表达，减少或避免感叹、抒情等语句以及俗言俚语，也不要在论文的开头或结尾无关联系党政领导及其言论或政治形势。论文写作也和其他文体写作一样，存在着思维的连续性。因此，在写作时要尽量排除各种干扰，使思维活动连续下去，集中精力，力求一气呵成。对于篇幅较长的论文，也要部分一气呵成，中途不要停顿，这样写作效果较好。
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。
你也可以去参考下（人工智能与机器人研究）期刊上的相关文献
可以的呀，怎么给你呢这个我刚好有的哦整套的
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人工智能对整个人类都有影响，运用在医疗上肯定是好的呀，现在好多事情都已经运用了人工智能，给人们带来了方便。
高效、高质量和可负担的智慧医疗不但可以有效提高医疗质量，更可以有效阻止医疗费用的攀升。智慧医疗使从业医生能够搜索、分析和引用大量科学证据来支持他们的诊断，同时还可以使医生、医疗研究人员、药物供应商、保险公司等整个医疗生态圈的每一个群体受益。在不同医疗机构间，建起医疗信息整合平台，将医院之间的业务流程进行整合，医疗信息和资源可以共享和交换，跨医疗机构也可以进行在线预约和双向转诊，这使得“小病在社区，大病进医院，康复回社区”的居民就诊就医模式成为现实，从而大幅提升了医疗资源的合理化分配，真正做到以病人为中心。振邦电子健康档案/电子病历的建设，通过标准化的业务语言组件，在授权许可范围内，共享患者的病历信息，以供医护人员随时查询，为预防、诊断、康复提供可靠参考。这保证了患者在任何地方都能得到一致的护理服务，从而有效提升了医疗服务水平。振邦智慧医疗系统融合了中西方医疗方法与技术。中医医院将中西医各类临床信息整合成标准化、可计算的模型，使医务人员可以准确制定融合中西医的治疗方案。医疗信息整合平台和电子健康档案/电子病历不是振邦智慧医疗系统的全部，当前振邦正在大力发展的医疗信息整合平台和电子健康档案/电子病历、移动医疗设备、个人医疗信息门户、远程医疗服务和虚拟医疗团队等，都将有力地推动智慧的医疗的建设，也将助力于中国建设起覆盖城乡居民的基本医疗卫生制度，为群众提供安全、有效、方便、价廉的医疗卫生服务。在未来，当智慧元素融入整个行业，医疗信息系统必将以前所未有的速度开始进化，并对医疗卫生行业，乃至全人类的健康产生重大影响。随着物联网“十二五”规划的出台与各省市智慧城市的规划或落实，智慧医疗也被物联网和智慧城市的建设的牵引力拉着高歌猛进。中国移动还致力于推动医院诊疗服务向数字化、信息化发展。在医院信息系统与通信系统融合的基础上，中国移动通过语音、短信、互联网、视频等多种技术，为患者提供了呼叫中心、视频探视、移动诊室等多种功能，实现了医院、医生、患者三方的有效互动沟通。物联网技术在医疗领域的应用潜力巨大，能够帮助医院实现对人的智能化医疗和对物的智能化管理工作，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息、管理信息的数字化采集、处理、存储、传输、共享等，实现物资管理可视化、医疗信息数字化、医疗过程数字化、医疗流程科学化、服务沟通人性化，能够满足医疗健康信息、医疗设备与用品、公共卫生安全的智能化管理与监控等方面的需求，从而解决医疗平台支撑薄弱、医疗服务水平整体较低、医疗安全生产隐患等问题。利用物联网技术构建“电子医疗”服务体系，可以为医疗服务领域带来四大便利：一是把现有的医疗监护设备无线化，进而大大降低公众医疗负担；二是通过信息化手段实现远程医疗和自助医疗，有利于缓解医疗资源紧缺的压力；三是信息在医疗卫生领域各参与主体间共享互通，将有利于医疗信息充分共享；四是有利于我国医疗服务的现代化，有利于提升医疗服务水平。
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人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。