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作为中国古代第一部浪漫主义长篇神魔小说，该书深刻地描绘了当时的社会现实，是魔幻现实主义的开创作品。主要描写了孙悟空出世，后遇见了唐僧、猪八戒和沙和尚三人，一路降妖伏魔，保护唐僧西行取经，经历了九九八十一难，终于到达西天见到如来佛祖，最终五圣成真。
自《西游记》问世以来在民间广为流传，各式各样的版本层出不穷，明代刊本有六种，清代刊本、抄本也有七种，典籍所记已供版本十三种。被译为英、法、德、意、西、手语、世（世界语）、俄、捷、罗、波、日、朝、越等文种。
并发表了不少研究论文和专著，对这部小说作出了极高的评价。与《三国演义》《水浒传》《红楼梦》并称为中国古典四大名著之一。在《西游记前传》中详细介绍了西游记主要人物故事的来历。
吴承恩生活在明代的中后期，历经孝宗弘治、武宗正德、世宗嘉靖、穆宗隆庆、神宗万历五个朝代。明朝中后期的社会情况与开国之初有很大的.不同，政治上阶级矛盾、民族矛盾以及统治阶级内部矛盾不断激化，并日趋尖锐。
思想文化上启蒙思想兴起，人性解放思潮高涨，市民文学日益蓬勃发展，小说和戏曲创作进入一个全面繁荣兴盛的时期。经济上产生了资本主义萌芽。
吴承恩(1500年-1582年)，字汝忠，号淮海浪士，又号射阳山人。淮安府山阳县(今江苏省淮安市淮安区)人。中国明代杰出的小说家，著有中国古典四大名著之一《西游记》，被翻译成世界语言。吴承恩一生创作丰富，但是由于家贫，又没有子女，作品多散失。据记载还著有志怪小说集《禹鼎记》，现在已不见。吴承恩的外甥孙小球搜集其残存之稿，仅存"十一于千百"，包括诗一卷、散文三卷。后人将其诗文编成《阴阳稿》。
《西游记》为明代小说家吴承恩所著。取材于《大唐西域记》和民间传说、元杂剧。宋代《大唐三藏取经诗话》（本名《大唐三藏取经记》）是西游记故事见于说话文字的最早雏形，其中，唐僧就是以玄奘法师为原型的。
作为中国古代第一部浪漫主义长篇神魔小说，该书深刻地描绘了当时的社会现实，是魔幻现实主义的开创作品。先写了孙悟空出世，然后遇见了唐僧、猪八戒和沙和尚三人，但还是主要描写了孙悟空、猪八戒、沙和尚三人保护唐僧西行取经，唐僧从投胎到取经受了九九八十一难，一路降妖伏魔，九九归一，终于到达西天见到如来佛祖，最终五圣成真。
自《西游记》问世以来在民间广为流传，各式各样的版本层出不穷，明代刊本有六种，清代刊本、抄本也有七种，典籍所记已佚版本十三种。鸦片战争以后，中国古典文学作品大量被译为西文，西渐欧美，已有英、法、德、意、西、手语、世（世界语）、俄、捷、罗、波、日、朝、越等文种。并发表了不少研究论文和专著，对这部小说作出了极高的评价。被尊为中国古典四大名著之一。
吴承恩是明代的。吴承恩，字汝忠，号射阳山人，出生于淮安府山阳县河下（现江苏省淮安市淮安区），明代文学家。吴承恩自幼敏慧，博览群书，尤喜爱神话故事。在科举中屡遭挫折，嘉靖中举为岁贡生。嘉靖二十八年（1549年）迁居南京，卖文为生。嘉靖三十九年（1560年）任浙江长兴县丞，不久辞官归去。由于宦途困顿，他晚年绝意仕进，闭门著述。其代表作《西游记》是中国“四大名著”之一。吴承恩小时候勤奋好学，一目十行，过目成诵。精于绘画，擅长书法，爱好填词度曲，对围棋也很精通，还喜欢收藏名人的书画法帖。少年时代就因为文才出众而在故乡出了名，受到人们的赏识。《淮安府志》载吴承恩“性敏而多慧，博览群书，为诗文下笔立成”。
吴承恩是中国明代有名的小说家，他所著的《西游记》是经典的四大名著之一，对当时以及后世小说文化的发展产生了深远影响。
吴承恩人物像
吴承恩出生于1500年，字汝忠，号射阳山人，淮安府山阳县人士，家境清贫。年幼时聪慧过人，阅读过非常多的稗官野史、志怪小说，熟悉各种神话传说和民间故事，这也造就了他深厚的素材积累和文学底蕴。
1529年，吴承恩进入龙溪书院念书，这家书院是当时的淮安知府葛木所创建的。吴承恩凭借自己的勤奋好学和博览群书，很快就得到了葛木的赏识。
之后一直过了二十一年，在此期间，吴承恩的生活并不平顺，长期科考上的失利以及生活上的困顿，使得他更多的寄情于志怪小说，抒发内心的郁结。直到1550年，吴承恩补得一个岁贡生，这时他已年近五十。
1551年，吴承恩来到河南新野县担任知县。五年的任职期间，他在儒学、水利等德政事迹方面都有着不错的表现。1556年，因母亲年老和生活贫困所迫，他去做了浙江长兴县丞。早年生活的失意，境遇的拮据，官场的腐败，社会的黑暗，以及吴承恩自身性格上的清廉耿直、不容于世，都让他对现实生活愈加不满，最终因为被人诬告，于1558年愤而辞官，拂袖归去，自此专心于创作。
晚年的吴承恩生活愈加潦倒，曾辗转到过杭州、南京等地靠卖诗文谋生，后在家中逝世，享年八十二岁。
吴承恩是中国明代有名的小说家。他一生创作丰富，但由于家境清贫，后又丧子，膝下再无子女，因而没有人来保留他的著述，导致其流传于后世的作品数量并不多。其中最脍炙人口也最具有代表性的应该就是他历时长达7年完成的长篇神魔章回小说《西游记》了，其余的作品只有《射阳先生存稿》四卷以及志怪小说集《禹鼎记》，后者目前已经失传，这不得不说是古代小说文学发展的一大遗憾。
86版电视剧《西游记》剧照
众所周知，《西游记》是中国非常经典的四大名著之一，讲述的是唐僧在孙悟空、猪八戒、沙僧三个徒弟的护送下，师徒四人历经各种磨难，一路上降妖伏魔，前往西天取得真经的故事。
作者吴承恩拥有着无比丰富的想象力，他采用浪漫主义的创造方式，构造出了一个充满幻想、精彩绝伦的神魔世界，塑造了四个性格分明的鲜活人物。一个个神话故事情节紧凑、扣人心弦，曲折巧妙地揭露了现实中的世态和情怀。因此，西游记也是一部有智慧有深意的小说，后被译为西文流传各国，广受欢迎。更有不少的学者专门对它进行研究并为之发表专著和论文。直到现代，《西游记》也被改编成多种影视版本，以更多更生动形象的艺术形式展现在广大观众眼前。
《西游记》的艺术魅力征服了古今中外无数人的内心，也成为了吴承恩的代表作。
吴承恩的一生虽然经历坎坷、境遇拮据、生活困顿，但他历时7年完成的著作《西游记》在后世广为流传，成为经典的四大名著之一。然而这位明代杰出的小说家留存于世的肖像图却并不多，更多的还是后来世人为了纪念他，在荧幕上创造出的各种生动鲜活的作品形象以及人物形象。
吴承恩古代画像图
从现在流传最广的一幅吴承恩古代画像图来看，他的形象是头戴帽子，两边的眉毛稍稍上挑，眼睛微睁，鼻梁不高，嘴唇紧闭，下巴长有一撮胡子。他的面容不若一般的人物像那样给人以严肃拘谨之感，反倒是神态平静，眼神温和，透出一股睿智以及淡然。再结合他的经历，仿佛能让人透过画像看到他平凡却又伟大一生。他在生活和官场上可以说是失败的，经历的生活困顿和科举腐败都让他感受到了社会的黑暗，从而不得不对现实生活充满失望。可他在小说上的成就无疑又是巨大的，《西游记》的诞生对当时乃至后世小说文化的发展都产生了深远影响。
为了纪念他，2010年播出了一部名为《吴承恩与西游记》的电视剧，里面由六小龄童扮演吴承恩，演绎他的一生，使得观众更加了解这位写就《西游记》的人到底有着什么样的故事和经历。此后，提到吴承恩，并不再止于单纯的古代人物画像了，他的形象在大众面前愈加生动丰满起来。
吴承恩是明代杰出的小说家、文学家，他一生创作颇丰，但由于家境清贫，且他唯一的儿子早丧，膝下再无其他子女，导致他的作品多数都遗失了。
《吴承恩集》中国社会科学出版社
吴承恩曾写下了《二郎搜山图歌》这首著名的诗篇，讽刺痛斥当时随明世宗南巡承天府的文武大臣大捞民众的钱财，使百姓怨声载道、民不聊生之事。
在吴承恩编著《西游记》时，除了自幼看各类志怪小说和神话故事打下的文学基础，他还游览名山大川，以此积累更多的感性素材，最终完成了这本家喻户晓的《西游记》。这部小说中的故事与人物都写得生动有趣，含义深刻，逐渐被翻译成多国语言流传出去，驰名世界。
《射阳先生存稿》是吴承恩的一本诗文集。其诗歌的内容占了绝大多数，主要是吟咏歌颂各类的山川景物以及抒发作者内心的情怀，也有一部分作品反映了当时的社会生活。
除了上述这些作品之外，吴承恩还曾参考唐代小说《酉阳杂俎》、《玄怪录》等书而写下了一本短篇志怪小说合集――《禹鼎志》，但后来因为生活动荡不安而散失了，仅存一篇原序。还有一本《花草新编》，是吴承恩编辑过的一本词集，同样也失传了。
因此，吴承恩虽创作了不少的作品，但是保存下来被世人所知的却并不多。他散失的文稿可能是现今存稿的十倍、百倍，甚至更多，这不得不说是文学史上的一大遗憾。
吴承恩是中国明代有名的小说家，其著述的小说《西游记》是中国经典的四大名著之一，后世广为流传。
电视剧《吴承恩与西游记》吴承恩晚年剧照
吴家原本是学官之家，吴承恩的曾祖和祖父都曾为官。后来祖父病逝，祖母只好带着吴承恩的父亲回到家乡淮安，那时其父才只有四岁，家中没有积蓄和收入，生活越来越穷困。吴承恩出生的时候，家庭就是这样经济困难、人丁凋零的情况。
吴承恩虽自幼聪慧，但其实他早年生活很不平顺。在很长的一段时间里，生活的困顿和多年科考不中，让他加深了对官场科举腐败和封建社会黑暗的认识。尽管后来补得一个岁贡生，然而那时他已年近五十，且此后的官场之路也是坎坷艰辛。直到1558年，他因被人诬告，愤而辞官去，拂袖归故里。
吴承恩辞官后的晚年生活并不平稳，生活依然穷困潦倒，境遇拮据，曾辗转到过杭州、南京等地靠卖诗文谋生。也就是在此期间，他完成了《西游记》的后续部分，使得这本著作得以问世。这样一位伟大的小说家，在生活上却有着如此艰辛的境遇，令无数人感到难过和心酸。
官场生活对待他已经如此的不平顺，可在现实生活中，痛苦依然没有减少。吴承恩曾有一个儿子凤毛，可惜后来夭折了。丧子之痛加上晚年无儿无女，景况甚是凄凉，他终回到淮安老家安养，后无病而终，享年八十二岁。
吴承恩是明代有名的小说家，他生于1500年，卒于1582年，享年八十二岁。
淮安区马甸镇吴承恩墓
吴承恩去世之后，他的墓碑与他一生的际遇一样，经历了不少的坎坷。那么，吴承恩的墓究竟是怎么被发现的呢？这要从他和他父亲吴锐的墓同时被盗说起了。
在上个世纪七十年代，淮安当地时常有一些好吃懒做之人通过盗掘古墓的途径换得不正当的钱财。1975年1月，淮安马甸乡的一位教师在某天上班的路上发现了一座新被挖掘的古墓，旁边有两块石碑。其中一块能隐约认出墓主姓吴，而另一块石碑上书有文字“孤小子承恩”，这马上让这位教师联想起了《西游记》的作者吴承恩，史料记载他是淮安府山阳县人士。这个发现让教师激动不已，连忙上报给了学校，学校又报给了县文化馆。此事件得到了重视，后经过仔细严密的考证，确定了这块墓碑系吴承恩的父亲吴锐之墓。而之前发现的文字则是吴承恩为其父撰写的墓志铭。
南京博物馆接到此事的上报，马上组织人员进行调查，后来却因故暂停。
直到1981年8月，在相关部门的指示下，淮安县 *** 组织专人对吴承恩的墓展开了调查。最终发现，吴承恩的墓在被盗后，棺材板已经被改制成了一所学校的门窗，这对寻访墓碑一事产生了严重的阻碍，再加上古墓被破坏也让人心中觉得难过、失望。
之后，事情又发生了转机，当时改制的木匠吴师傅私自留下了棺材横板的上半部分，上面刻有明代的独设官职“纪善”，并有“射阳吴公”四字，吴承恩正是号“射阳山人”。种种迹象都证明了这座墓的主人正是吴承恩。
调查人员顺势找到了吴承恩的墓地并清理了墓穴。现吴承恩的墓园位于淮安区马甸镇二堡村的郭大庄，吴承恩是与他的两位夫人合葬的，墓碑与其父吴锐之墓相隔三米，也算是父子两代的家族墓地了。
吴承恩(1501年-1582年)，字汝忠，号射阳山人。汉族，淮安府山阳县(今江苏省淮安市淮安区)人。祖籍安徽桐城高甸(今枞阳县雨坛乡高甸)，以祖先聚居枞阳高甸，故称高甸吴氏。父吴锐，字廷器，卖"彩缕文羯"，是"又好谭时政，竟有所不平，辄抚几愤惋，意气郁郁"之人。因随祖辈迁徙至淮安府(今江苏省淮安市淮安区)人。中国明代杰出的小说家，是中国四大名著之一《西游记》的作者。他生于一个由学官沦落为商人的家族，家境清贫。吴承恩自幼聪明过人，《淮安府志》载他"性敏而多慧，博极群书，为文下笔立成。"但他科考不利，至中年才补上"岁贡生"，后流寓南京，长期靠卖文补贴家用。晚年因家贫出任长兴县丞，由于看不惯官场的黑暗，不久愤而辞官，贫老以终。美猴王，即孙悟空是中国明代小说家吴承恩的著作《西游记》中的角色之一。孙悟空带领群猴进入水帘洞后成为众猴之王，自此，高登王位，将"石"字 儿隐了，遂称美猴王。孙悟空在花果山遍访英豪之时，结识了牛魔王等六大魔王，七人结拜为兄弟，因此孙悟空成为七大圣之一，位排第七。之后孙悟空大闹天宫，自称"齐天大圣"。美猴王的诞生地花果山(十洲祖脉、三岛来龙)究竟在哪里一直是一个有争议的课题，对此课题进行了研究，取得了成果并发表了学术论文《试析《西游记》之花果山的真实地点》、《黄岭、廉泉详考》。经严密考证，按原著地理信息与特征，可以明确大圣祖地花果山为广东东莞大岭山区。大岭山亦是岭南第一名山黄岭，为宋代堪舆大师赖布衣南下寻找到的皇家龙脉之山。
明朝啊 他写的神魔小说 << 西游记>>家喻户晓
吴承恩是明代的。吴承恩，字汝忠，号射阳山人，出生于淮安府山阳县河下（现江苏省淮安市淮安区），明代文学家。吴承恩自幼敏慧，博览群书，尤喜爱神话故事。在科举中屡遭挫折，嘉靖中举为岁贡生。嘉靖二十八年（1549年）迁居南京，卖文为生。嘉靖三十九年（1560年）任浙江长兴县丞，不久辞官归去。由于宦途困顿，他晚年绝意仕进，闭门著述。其代表作《西游记》是中国“四大名著”之一。吴承恩小时候勤奋好学，一目十行，过目成诵。精于绘画，擅长书法，爱好填词度曲，对围棋也很精通，还喜欢收藏名人的书画法帖。少年时代就因为文才出众而在故乡出了名，受到人们的赏识。《淮安府志》载吴承恩“性敏而多慧，博览群书，为诗文下笔立成”。
吴承恩（1500-1582），字汝忠，号射阳，明代文学家，淮安河下人，小说《西游记》的作者。少年时，吴承恩喜听淮河水神及僧伽大圣等故事，中年后，开始将唐僧西游故事，结合唐人传奇、佛道经典、民间故事，淮安地方掌故，在其书房"射阳（竹移）"中，创作成百回本小说《西游记》。此书一问世，就被誉为“四大名著”之一，成为世界文坛瑰宝。吴承恩擅长绘画、书法，多才多艺。
一、寻根溯祖 1、上古时已有吴姓。一是舜的后代有封在虞的，因"虞"与"吴"音相近，故舜后有吴姓。一是颛顼帝时有吴权，其后亦有吴氏。一是少康帝时有神箭手吴贺，其后有吴姓。 2、出自姬姓，以国为氏，是黄帝轩辕氏的直系后裔。商时，黄帝的12世孙古公亶父（周太王）建立了周部落。太王有三子，其中小儿子季历颇有才干，生子姬昌，姬昌出世时，有圣瑞出现，所以太王就属意姬昌接位。太王的大儿子太伯和二儿子仲雍知道了父王的意思是先传位给季历，再传位给姬昌，就决定自动让贤，便一起南下荆蛮（周人敌视楚国的称呼）。太伯和仲雍给当时比较落后的江南带去了中原先进的文化，被当地土著推举为君长，号称句吴。太伯死后，由仲雍继位。周武王（姬昌为文王，其子姬发为武王）灭商后，仲雍的3世孙周章为诸侯，国号改称吴，并追封太伯为吴伯。至仲雍的第19世孙寿梦称王，建都今江苏吴县。寿梦的第四子季扎本该继承王位，但他避而不受，逃到延陵以耕田为生。此后吴王寿梦的后裔分为两支：一支在政治上发展，出现了吴王阖闾，吴王夫差等著名国君；另一支则是季扎及其后裔独立发展，人丁繁衍众多，构成了当今吴姓的绝大部分。吴国被越国所灭后，其子孙便以国为氏，称吴氏。 二、迁徙分布 吴国灭亡后，夫差的太子吴鸿被流放到江西，夫差之后还繁衍于江浙、安徽、山东、河南境内的一些地方。隋唐时期，吴氏已广泛地分布于大江南北。唐高宗时有吴姓将佐随陈政、陈元光父子入闽开辟漳州，唐僖宗时，有吴姓将佐随王审知入闽，皆在福建安家落户。宋明以后，吴氏称雄于东南，其中季扎的53世孙吴宣是后蜀驸马，家族显赫一时。吴宣的5世孙吴吉甫是吴氏入粤始祖。 吴氏迁居台湾始于1291年，入台第一人是元朝礼部员外郎吴光斗，他奉命率6000人乘船"往使琉球"（即台湾）。明朝末年以后，福建、广东沿海吴氏有许多人前往澎湖、台北、高雄等地谋生创业。发展至今，其中最为显赫的一支是吴伯雄家族。吴伯雄现任台湾国民党中央常委、台北市市长等要职，其家族号称吴氏"全台第一家"。 吴氏迁居香港，大约始于元代。 吴氏向海外拓展，最早是到日本。吴人东渡日本在公元前450年左右，其中有一支演变成日本皇室。吴氏在东渡日本的同时，还有大批人南迁，进入今越南地区。其中季扎的50世孙吴权于939年称王，建立了越南历史上最早的独立王朝--吴朝。南越政权最后一任总统吴庭艳即吴权之后。现在越南有二百多姓，吴姓为第六大姓。东汉时有吴风进入朝鲜，发展至今，吴姓称为朝鲜143个姓氏中最常见的20大姓之一。明代以后，吴姓还有人移民南洋，迁至马来西亚、菲律宾、印尼、新加坡以及泰国、缅甸等国，近代，又有人旅居欧美。 三、郡望堂号 【堂号】 "延陵堂"：季扎是吴王寿梦的第四子，以贤德著称，寿梦想让他继承王位，他坚辞不受，寿梦只好把他封在延陵。他的三个哥哥先后为吴王，临死时要传位给他，他仍然不接受。因此他被后人奉为"至德第三人"，又因其封邑在延陵，故时人称其为"延陵季子"。 【郡望】 延陵县：西晋时分曲阿县置县。 濮阳郡：晋代时改东郡置国，西晋末改为郡。此支吴氏，其开基始祖为广平侯吴汉的裔孙吴遵。 陈留郡：西汉时置郡。此支吴氏是季扎的后裔，为东汉吴恢之族所在。 长沙郡：秦时置郡。此支吴氏系季扎之后，其开基始祖为西汉长沙王吴芮。 吴道子：唐代著名画家。被后人奉为"画圣"。其画线条遒劲雄放，变化丰富，一变古来沿袭的高古游丝描的细笔，发展了线描的艺术方法，故表现出来的物象富有运动感、节奏感，被人们称为"吴带当风"。 吴承恩：明朝小说家。著有《西游记》传世。 吴勉：贵州黎平侗族英雄 吴起：战国时著名军事家。卫国人。初为鲁将，继为魏将，后奔楚国，任令尹，主持变法，后被杀。 吴广：秦末农民起义领袖。公元前209年与陈胜发动戍卒九百人起义，建立张楚政权。后为部将田臧假借陈胜命令杀害。 吴三桂 ：明末清初人物，字长伯。明末清初辽东人，祖籍江苏高邮，大将军 。 吴敬梓：清代人，以小说《儒林外史》而著称的杰出讽刺作家。 吴沃尧：清代著名小说家。著有《二十年目睹之怪现状》。 吴昌硕：清代著名的篆刻家、书画家。工诗，善书法，尤精篆刻。 吴其浚：清代著名政治家、科学家。著有被誉为19世纪中国重要的植物学著作《植物名实图考长编》22卷和《植物名实图考》38卷。 吴懋： 瑞德祥公司董事长，曾创建中华人民共和国共产社会主义先锋党。
吴姓历来是中国人口最多的大姓氏之一。追根溯源，吴姓是从上古周族生根发派的。古公亶父是上古周族的领袖，即周太王，传为后稷自发第博十二代孙，也就是周文王之祖父。相传古公亶父有3个儿子，太伯、仲雍和季历。小儿子季历颇有才干，其子姬昌又自幼聪明过人，因此古公亶父打算让季历当继承人，以便将来传位给姬昌。太伯和仲雍明白父意，就自动让贤，到东南海去。他们带去先进的中原文化，在江苏一带建立了吴国。太伯、仲雍相继为君，以后仲雍的子孙世代相传。春秋后期，吴国逐渐强大起来，吴国君王阖闾任用子胥为相，孙武为将，一度攻破楚国。他的儿子夫差打破越国，战服齐军，北上与晋争霸，吴成为当时的强国。后来夫差骄傲自大，不听伍子胥的劝谏，贻误战机，结果被越王勾践打败，弄得国灭身亡。夫差的子孙流散四方，以国为姓，称吴氏，这便是吴姓的由来。吴襄，清代大臣，著作家，安徽青阳人，字七云，号悬水，1661年生。康熙52年（1713年）中进士，由编修官至礼部尚书。对诗文尤其喜爱，无书不读。晚年因患有眼疾，目难久视，常常令后人或者侍人为他朗诵。他曾任《明.史》.《八.旗通志》等书的编修总裁，并著有《锡老堂诗抄》15卷（安徽省图书馆藏通志馆抄本），《锡老堂文集》5卷，《畿辅河渠考略》2卷，1735年去.世。 六十一 .吴曙东，当.代林学家，教育家，安徽桐城人，1902年生，家庭十分贫.穷，在宗.族的资助下在桐城中学毕业。1921年去日.本.鹿.儿.岛高级农林学校攻读林业学，1925年回.国，先后任.浙江省林场技术员，浙江大学农学院，安徽学院皖南分院教员，教授，安徽东流高级农林学校校长。新.中.国.成.立后，历任安徽大学，安徽农学院（现安徽农业大学）林学系教授。1956年加入九.三.学.社。主要著作有：《森林苗圃学》（上海永祥印书馆，1952年），《造林学本论》，《森林经营学》，《农田防护林》，《城市公.害防治》等。1982年逝.世。 六十.吴德修，当代农学家，安徽宣城人，1926年生，1949年毕业于安徽大学农学专业，1953年后从事农业技术工作，历任安徽省肖县农业科学研究所所长，高级农艺师。主持“淮北小麦大面积增产途径及栽培技术”课题研究，获得安徽省科技进步奖。主要著作有：《小麦栽培》（安徽科技出版社出版），《治碱改地造良田》（中国科技出版社出版），《董建议谈养猪》（安徽人民出版社出版）。另有《郑州一号高产栽培技术探讨》等数十篇论文发表。 五十九.伍蔚曾，现代外国语文学家，安徽定远人，1906年生，1932年毕业于北京师范大学英文系。建.国.后，曾任四川大学外文系教授。主要著作有《现代英语简单陈述句的常用句型》.《英汉语法词典》.《英汉科技常用短语词典》等。 五十八.吴瑾光，当代著名物理学家，安徽歙县人，1956年毕业于北.京大学化学系物理化学专业，后在该专业攻读硕士研究生。毕业后，历任北.京大学技术物理系教师，化学系教授，从事溶液络合物及萃取机理的研究，近年来，用傅立叶交换红光谱方法研究稀土络合物化学.萃取化学和生物无机络合物，开展稀土复合氧化物高温超导材料的研究，在国.内.外学术刊物和国.际会议上发表的《萃取机理与稀土络合物的红外光谱研究》（此论文获得国.家科.委.科技成果奖）等论文100多篇。 五十七.吴震生，清代戏曲家，安徽歙县人，号可堂，寄寓浙江杭州，1692年生。曾任刑.部主事，与历鹗交情很深。虽然为官刑.部，但是对戏曲独有情钟，创作了大量的戏曲作品。其主要著作有：传奇《换身荣》.《天福降》.《世外欢》.《秦洲乐》.《成双谱》.《乐安春》.《生平足》.《万年稀》.《闹华州》.《临濠喜》.《人难赛》.《三多全》.《地行仙》等，合称《玉屋书屋十三种传奇》，又名《太平乐府》，清代乾隆年间刻本刊印，现多家图书馆有收藏，1752年病.逝。 五十六.吴澄，清代康熙.乾隆年间著名医学家，安徽歙县人，字鉴泉，号师郎。少年时期勤奋好学，熟读经书，特别喜爱《易经》。后因多次应试不中，随弃文学医。他关门闭户，攻读医书达十年之久，并拜师学习，能博采众长，结合临床，创造了自己独特的医疗技术，治好的病人不可记数，一时名声大振。后结合自己的医疗经验，汇集各家学说，于乾隆四年（1739年）著成了五十卷的医书《不居集》，并刊行于世。这是一部中国医学史上具有重要学术价值的著作，直至今日，仍然是中医学不可不读的著作，并有着重要的实际指.导作用。另外，他还留下《伤寒症治明条》，《推拿神书》，《易医会参》，《师朗医案》等著作。 五十五.吴蔚光，清代著作家，安徽休宁人，寄籍江苏常熟，字哲甫，号执虚，自号竹桥，别号湖田外史，1743年生，乾隆45年（1780年）中进士，官礼部主事，后因身体不佳，辞.官回归家乡（常熟），居家20多年，潜心读书著述，并将家中书楼命名为“素修堂”，擅长古文，诗词尤佳。主要著作有：《古金石斋诗前后集》六十卷，《素修堂文集》二十卷，《小湖田乐府》十四卷，《杜诗义法》八卷，《唐律六长》四卷，《寓物偶留》四卷，《毛诗臆见》四卷，《春秋去例》四卷，《读礼知意》四卷，《方言考据》二卷，《洪范音谐》二卷，《诗余辨讹》二卷等。1803年病势。 五十四.吴嘉棠，当代著作家，编辑学家，安徽歙县人，号自惜楼主，笔名楼自惜。1913年生，早年毕业于上.海圣.约.翰大学新闻系，1934年去美.国.密.苏.里大学新文学院留学获得文学硕士学位。回国后，历任上海英文报刊《大.陆报》编辑，总编辑；《大.美晚报》（英.文）执行编辑兼任《申报》采访主任。1949年去日.本，创办泛.亚.通.讯.社。1956年后，任香.港《英.文虎报》主编，《中..国邮.报》编辑；1967年任香.港贸易发展局北.美区代表，1983年在香港去世。 五十三.吴颖芳，清代著作家，安徽休宁人，，字西林。年幼时赴童.子.试，为衙役所训斥，后决心不再应试。与历鹗交游，从之学诗。为学宗守汉代章法，特别深于乐律，六书，音韵的研究，晚年学习佛.教，精心研究唯树论，自号树虚。闭户村居，不愿外人知晓，潜心著作，收获甚多。主要著作有：《吹幽录》五十卷（清代抄本，现藏北京图书馆），《金石文释》六卷，《说文理董后编》六卷，《临江乡人诗附拾遗》五卷等。 五十二.吴新智，当代古人类学家.考古学家。安徽合肥人。1928年生，1953年毕业于上.海医学院，1957年--1961年在中国科学院古脊椎动物与古人类研究所攻读研究生。毕业后，历任中.国.科.学.院古.脊.椎.动.物与古人.类研究所助理研究员，副研究员，研究员，古人类研究室主任，副所.长，所.长；中.国解.剖学会常.务理事，中国解.剖学会人类学专业委.员会副主任，中.国古生物学会理事，《人类学学报》副主编等。主要著作有：《周口店山顶洞人化石人种类型的研究》.《陕.西大荔的早期智人古老类型的一个保存完好的头骨》，《中.国汉族髋骨的性别差异和判断》.《中国古人类的年代学》.《中国早.期智人》.《中国旧石器时代晚期和新石器时代人类》.《人体测量法》.《中国和欧.洲早期智人的比较研究》等。 五十一.吴景超，当.代.社.会.学家.，安徽歙县人，字北海。1901年生，1923年毕业于清.华，1923年--1928年在美.国.明.尼.苏.达大学和芝.加.哥大学学习，获得硕.士和博.士学.位。回.国后，曾任金陵大学教授兼任社会学系主任；清.华大学教授，社会学系主任，教务长；国.民.政.府.行.政.院.秘.书，《新经济》.《社会研究》.《新略》等杂志主编。新.中.国.成.立后，历任清华大学.中央财经学院.中国人民大学等著名大学的教授，全国政协委员，民.盟.中.央.委.员。主要著作有：《都市社会学》.《社会组织》.《第四种国家的出路》.《劫.后.灾.难》.《马.克.思.论.危.机》.《中国人口新论》.《中国社会学向何处去》等。1968年去世。 五十.吴敬梓，清代著名小说家，安徽全椒人，字敏轩，一字文木，康熙末诸生一七零一年生，吴敬梓十三岁丧母，跟随在江苏赣榆县任教谕的父亲吴霖起（康熙二十五年拨贡）生活，生性豪放，放荡不羁，曾畅游大江南北。雍正十三年（一七三五年）荐举博学宏词，不就，后屡次考场失意，心灰意冷，只好变卖家产，于三十三岁迁居金陵（今江苏南京），靠典当变卖衣物和朋友接济生活。一七五四年在贫困中去世。但是，他在贫困中写下了中国文学史上不朽的讽刺长篇小说《儒林外史》（五十卷，五十六回），另外还著有《文木山房集》四卷，《文木山房词集》一卷。新中国成立后，又发现吴敬梓诗文三十九篇。一九五四年在北京举行了吴敬梓逝世二百周年纪念大会；一九八一年在安徽省滁州市琅琊山举办了吴敬梓诞生二百八十周年纪念大会和《儒林外史》学术讨论会，编辑出版了《儒林外史研究论文集》。如今，《儒林外史》被翻译成数十种文字在国内外出版，吴敬梓也成为举世闻名的伟大的文学家。 四十九.吴涫，明代著作家，安徽歙县人，字仲虚，隆庆年间进士。主要著作有：《唐诗纪》一百七十卷（明刊本，现北京国家图书馆收藏）；《古今逸史》五十五种（校辑，现江苏南京图书馆藏三十一种九十九卷，安徽省图书馆藏六种十一卷）；《合刻山海经水经》（明刊本，现北京国家图书馆收藏）。 四十八.吴道新，明代末官吏，诗人。安徽桐城人。字汤日，号无斋。天启七年举人，官至工部主事。明朝灭亡后，隐居白云山，人称无斋先生。主要著作有：《潜德居诗集》五十卷；《龙眠风雅》一卷（录诗七十五首）；《桐旧集》一卷（录诗十七首）；《潜德居文集》十卷；《浮山志》十卷。 四十七.吴谦，清代康熙.乾隆年间医学家，安徽歙县人，字六吉。博学多才，精通各科。熟读今古医书，临床经验丰富，曾被誉为清初三大名医之一。官至太医院判供奉内廷。乾隆时与刘裕铎为总修官，主编综合性大型医学丛书《医宗金鉴》，包括医学各科共十五种九十卷，其中《订正伤寒论注》和《订正金匮要略注》为他自己撰写。全书注重临床实用，图说方论具备，附有汤头歌诀，曾作为太医院教本。由于简明扼要，切合实际，流传很广。新中国成立后，人民卫生出版社曾多次出版。 四十六.吴绮，清代官吏，词人，安徽歙县人，号丰南，又号红豆词人。顺治九年贡生，授中书舍人曾任湖州知府。主要著作有：《宋金元诗咏》二十卷补遗二卷；《林惠堂全集》二十六卷；《六怀词》一卷；《红豆记》一卷，《选声集附词韵简》四卷；《扬州吹鼓词序》一卷；《岭南风物记》一卷。 四十五.吴立真，当代地质学家，安徽省金寨县人，系吴氏阳山分支著名科学家。一九二八年生，高级工程师职称。一九四九年五月参军，在二野军政大学获一等学习模范称号；进军大西南后在昆明市政府工作。后去北京地质学院（现中国地质大学）学习，获得优秀学生称号。大学毕业后，先后在大庆油田，江汉油田，海洋石油研究中心工作，多次获得先进工作者和劳动模范称号，并荣立三等功两次。在编写的众多报告中，有八篇在国家级和国际学术会议上发表，十多篇研究报告结集出版，参加了《中国陆相大油汽田》，《中国近海大海气田》两部专著，有中国石油出版社出版；撰写的《流花11-1大油田》一文，获得部级优秀论文奖，负责研究的科研项目获得国家科委科技进步三等奖一个，国家教委科技进步二等奖两个，中国海洋总公司科技进步一等奖一个；中国海洋石油研究中心科技进步一等奖两个，并荣获全国第四届发明展览会金牌奖，与吉林大学合作研制的“石油与天然气资源评价专家系统”，经专家评定达到国际先进水平，在他负责制定的勘探部署和方案中，经钻探有五个地区发现油田。现已经从中国海洋石油研究中心离休。 四十四.吴泰昌，当代文学评论家，作家。安徽当涂人，一九三七年生，一九六零年毕业于北京大学中文系，同年考取该校文艺理论研究生。历任《河北文艺》《人民文学》编辑，《文艺报》文学评论组组长，副主编.副编审.编审，中国散文学会副会长，中华文学基金会理事，《散文世界》常务编委，《儿童文学》编委等。参加过《中国文学史》.《中国小说史》等专著的编撰，出版的散文集和文学评论集有《八方集》，《艺文轶话》，《文学情思》，《文艺随笔>>,<<吴昌泰散文选>>,选编和主编的有<<阿英文集>>,<<十年散文选>>等。 四十三.吴勉学，明末清初著作家，刻书家。安徽歙县人，字肖愚，号师古。生卒年月不详。博学多识，家富藏书。明代万历年间，曾校刻经史子集及医学书籍数百种。其闻名于世的有：《二十二子全书》一百六十九卷，《初唐诗汇》七十卷另有目录十卷，《盛唐诗汇》一百二十四卷另有目录二十二卷，《河间六书》二十七卷，《类证活人书》二十一卷，《对类考注》二十卷，《唐乐府》十八卷，《十三经》.《四史》.《资治通鉴》.《性理大全书》.《古今医统正脉全书》.《医学六种》.《痘症大全》.《师古斋汇聚简便单方》.《东垣十书》等。在刊刻这些书籍时，许多都有他进行校订，校注。 四十二.吴铠生，近代学者，著作家，安徽桐城人，号北江，字辟疆。吴汝纶之子。自幼随父亲习文，诗文继承父业，曾任大使幕僚。民国后，入总统府任秘监至终。主要著作有：《吴门弟子集》十四卷，《左传微》十二卷，《左传文法读本》八卷，《孟子文法读本》七卷，《北江先生文集》七卷，《北江先生诗集》五卷，《诗义会通》四卷，《汉碑文范》四卷，《晚清四十家诗抄》三卷，《尚书大义》二卷，《周易大义》二卷，《古文范》二卷。 四十一.吴昶，宋代学者，著作家，安徽歙县人，字叔夏，号友堂，生卒年月不详，师朱熹而友洪迈，程大昌。曾以征荐为郡校书，经史皆有著述，很得朱熹的喜爱和嘉勉。主要著作有：《吴友堂诗文》五十卷，《吴氏书说四十卷》（十分可惜的是此书已经失传），《易论》四十卷，《史评》七卷。 四十.吴柄南，当代作家，安徽泾县人，一九二九年生，一九四九年参加中国人民解放军，一九五零年进入华东军区文艺干部训练班学习，一九五五年至一九五七年跟随苏联专家学习戏剧理论，表演.导演，一九五七年后历任安徽省话剧团.安徽省文化局（厅）创作员，安徽省戏剧家协会常务理事，安徽省政协委员，主要著作有：剧本《茶棚会》.《春》等十多部，电视剧本《大江潮》等，并有散文.随笔等近二百多篇文学作品发表。 三十九.吴建国，安徽省金寨县人，一九五五年生，毕业于安徽大学中文系，现任安徽省金寨县图书馆馆长，中国图书馆学会会员，安徽省图书馆学会理事，六安市作家协会会员，一九九八年晋升副研究馆员职称。曾三次参加中国图书馆学会学术会议，其中一九九八年在全国第八届中青年图书馆学.情报学学术研讨会上发表的《公共图书馆创收活动之反思》获得中国图书馆学会优秀论文奖；两次参加华东六省一市学术年会。在省级以上报刊发表小说.散文.报告文学.诗歌等文学作品六十余篇，图书馆专业学术论文十多篇，创作小品《兰兰的小红帽》，参加安徽省小品大赛演出，参与《吴氏阳山分支宗谱》（八修）的编撰工作并为之作序。 三十八.吴组湘，当代著名作家，古典文学研究家。安徽泾县人，原名吴组襄，笔名寄谷，野松等。一九零八年生。一九二九年考入清华大学中文系，一九三一年参加社会科学研究会和中国人民反帝大同盟。一九三五年后任冯玉祥的国文教师和秘书，抗日战争期间中央大学国文系任教。曾当选为中华全国文艺界抗敌协会理事。建国后，历任清华大学，北京大学教授，并加入中国共产党，曾当选为中国作家协会理事，书记处书记，全国《红楼梦》研究会会长，北京市文联副主席。主要著作有：长篇小说《山洪》，《鸭嘴唠》；中短篇小说《一千八百担》，《天下太平》，《樊家铺》，《某日》；短篇小说集《西柳集》，《饭余集》；以及《吴组湘小说散文集》，《吴组湘选集》，《吴组湘全集》等。 三十七.吴绍青，当代医学家，安徽巢湖人，一八九五年生，一九二一年毕业于国立湘雅医学院，获得医学博士学位。一九二九年赴美国讲学并进行医学研究，一九四六年回国，历任重庆中央医院副院长，上海医学院教授，解放后，任上海第一医学院教授，附属医院肺科主任，中华医学会结核病学会常务理事，《中华结核病和呼吸》杂志副总编。一九五五年在第十四届国际结核病防治联合会年会上，发表《结核菌对异菸肼的耐药性和致病力之间的关系》的学术论文，引起国际医学界的广泛关注和好评。主要著作有：《肺功能测验在临床上的应用》，《实用内科学》，《实用结核病治疗学》等，在国内外发表专业论文一百多篇（部）。一九八零年逝世 三十六.吴昆，明代著名医学家，藏书家，安徽歙县人，一五五二年生，字山甫，号鹤皋。生于书香门第，祖父吴正伦医名颇著，家有数世藏书。至吴昆时，家中藏书数万卷，其中以医书居多。他十五岁开始学医，除向祖父及家父学习外，还伯同乡余午亭为师，并悉读家中所有医书。成人后，又遍走江浙，宛陵（今安徽当涂）.姑溪（今安徽和县）等今安徽大部分地区行医，结交名医，拜师七十多人，取各家之长，兼收并蓄，以致医术精湛，名声大振。主要著作有：《内经吴注》二十四卷，《素问注》二十四卷，《医方考》六卷，《针方六集》六卷，《脉语》二卷，《十三科证治》，《药纂》，《参黄论》等。 三十五.吴孟复，当代古籍学家，古典文学研究家。安徽庐江人，一九一九年生。别名吴常焘，吴山萝。一九三七年毕业于无锡国学专科学校，民革成员。一九三七年后，曾任上海政法学院.暨南大学副教授.教授，上海古代文物管理委员会编纂。一九五六年回安徽工作，历任合肥师范学院教授.淮北煤炭师范学院教授.图书馆副馆长.中文系主任.古籍研究室主任，爱好教育学院教授，安徽省社会科学界联合会副主席，安徽省语言学会.文学学会.考古学会。诗词学会常务理事。主要著作有：《训诂通论》，《古书读校法》，《唐宋八大家概述》，《宋词鉴赏词典》（合著）等。 三十四.吴承仕，近代经学家，教育家，安徽歙县人，字检斋，号茧斋，一八八四年生，十八岁中举人，二十三岁参加殿试为一等第一名。章柄麟弟子。历任北京大学，北京师范大学教授，精通音韵.训诂及古代名物制度，旁及群经.各史.诸子.佛经.道藏。三十年代初，接受马列主义，是中国第一个运用马克思主义观点研究经学的学者。曾在北平创办《文史》，《时代文化》等进步刊物，参加“一二九运动”，一九三六年参加中国共产党，抗日战争爆发后，在天津从事秘密革命工作，支持进步刊物，宣传抗日救亡运动。一九三九年因遭受汉奸迫害而逝世。主要著作有：《经典释文序录疏证》.《经籍旧音辨证》.《三礼名物》.《尚书古文辑录》.《礼服释例》.《淮南旧注校理》.《六书条例》.《唐写本尚书舜典释文》.《监狱解蔽篇》等。 三十三.吴肃公，清代学者，著作家，安徽宣城人，字雨若，号晴岩，别号街南，自署匏道人。从叔父吴垌学，又随同沈寿民游学。为学以明诚为宗，慎独为枢，其文章格调似韩愈而简洁，近似《左传》《史记》体裁。主要著作有：《街南文集》二十卷.《街南文集续集》七卷.《阐义》二十五卷.《明语林》十四卷.《读书论世》十六卷.《姑山事录》八卷。 三十二.吴学静，当代逻辑学家。安徽合肥人，一九三三年生，一九五八年华东政法学院政法系。曾先后在上海社会科学院哲学研究所，安徽省委党校哲学教研室，安徽省委办公厅政策研究室工作，担任过安徽大学哲学系.安徽省经济管理干部学院教授，系主任等职。兼任安徽省逻辑学会副会长。主要著作有：《形式逻辑》.《形式逻辑研究》.《逻辑学简明辞典.数理逻辑部分》.《形式逻辑学》等 三十一.吴定，清代文学家，安徽歙县人，字殿麟，号瞻泉，一七四四年生，嘉庆元年举孝廉方正。曾从方立中，李仲醇受经学，后与刘大魁由黟县教谕移主歙县问政书院，拜刘为师，学习古文辞，，刘归枞阳后，他五次渡江求教，并和姚鼐.任大椿十分相好，姚鼐凡有新作，总是与他先睹为快。晚年回归故里歙县，精心研究经学，特别是对《周易》.先秦诸子和《史记》研究颇有建树。主要著作有：《紫石泉山房文集》十二卷，《周易集注》八卷，《中庸注》二卷，《紫石泉山房诗抄》二卷。一八零九年去世。
吴起，战国初期著名的政治改革家，卓越的军事家、统帅、政治家、改革家，兵家代表人物。吴广，秦末农民起义领袖，就是有名的陈胜、吴广起义。吴道子，唐代画家，被称作“画圣”“吴带当风”吴承恩，明小说家，《西游记》作者。吴敬梓，清小说家，《儒林外史》作者。吴三桂，明末清初大将军。吴沃尧：清代著名小说家。著有《二十年目睹之怪现状》。吴昌硕：清代著名的篆刻家、书画家。工诗，善书法，尤精篆刻。吴其浚：清代著名政治家、科学家。著有被誉为19世纪中国重要的植物学著作《植物名实图考长编》22卷和《植物名实图考》
转载：洋务运动与明治维新之比较研究改革的社会政治，经济状况对比（总述）在改革前，中日两国都是封建专制的国家，都面临着国内人民起义不断和外部列强侵略加剧。因此，两国近代化道路上都充满了激烈的斗争。但由于两国的传统以及当时的社会政治经济状况不同而又有所差异，并对近代化进程产生了深远的影响。● 中国属于集权官僚型的政体，权利集中于皇帝一人，官僚机构庞大，民间难以形成类似明治维新中的各种社会势力，政权的社会基础难以扩大，改革的道路必将曲折。中国的清末宪政只是一场统治阶层的自救运动，其目标不是改变落后面貌，而是为了加强对人民的控制，清政府发布的政令都流于书面，没有得到真正的贯彻。戊戌变法虽然有涉及政体方面，但光绪皇帝没有实权，他颁布的诏书对各地官员没有约束力，得不到实行；维新派没有注意到发动群众，改革仅局限于部分知识分子阶层，没有像明治维新那样强大的基础力量，康梁等人提出的改革措施很少涉及农民阶级的切身利益。中国洋务运动在国家出资兴办近代企业后，实行垄断经营，排斥商人投资新式企业，而明治维新时期，政府不但引进技术，而且鼓励和支持私人资本的经营。● 日本属于传统体制属于封建世袭领主制。在幕藩体制下，日本是一个松散的有多个藩地组成的国家，藩主有很大的自治权，可以说是地方自治；但是这些藩地有很强的天皇中心观念，这使得明治政府的中央集权体制相对简单得建立起来。幕藩体制下等级森严，被统治阶级受着本国统治阶级和外国侵略的双重压迫，日本农民阶级的反封建反侵略斗争高涨，成为明治维新成功的最根本动力。这一系列的反抗，使本身已经危机重重的统治秩序更加不稳定。在“尊王”的口号下，各阶层很自然得都拥戴天皇，使天皇在实际上取得了统治权。（中日两国都是“后发型”现代化，但日本“后发”的同时又是“外生”的，有学者认为日本实现较彻底改革的关键是立志推进现代化的领导人掌握了国家实际的政治权力，能将传统政治领导转化为具有现代化倾向的政治领导，并维持领导集团内部的高度团结。[高旺：《晚清宪政改革与日本明治维新：政治发展中的影响因素分析》求索，2001.5]日本在幕府时代名义上的最高统治者天皇并无实权，幕府末期，掌握实权的幕府统治者又不得人心，在对内对外的政策上引起了国内人民的不满，出现了统治危机。这使日本的资产阶级革命得以发动并成功。无实权的天皇和下层资产阶级可以联合以夺取实权，下层的资产者可以利用天皇的名义去反对幕府统治者，这些条件在中国是没有的。[董以山：《中国洋务运动与日本明治维新之比较》，山东大学学报，1995.1〕）（日本统一的国内市场形成较早，试图组织商品生产或商品流通的现象，主要只是在江户时代的初期才能见到，到了幕府末年，无论是幕府还是诸藩，都承认商品生产和商品流通的现实。中国传统的经济观主要以刘锡鸿为中心，他提出“农务久安”的观点，反对发展工商业，其主要观点是为了维护封建统治而强化对农民的封建剥削，为防止封建社会瓦解而极力反对采用新的交通手段去促进商品流通，阻止工商业的发展。日本建立了统一的国内市场，以次为背景商业资本也获得长足发展，并为求得利润的扩大而重视海外贸易，到了幕府末年出现了贸易振兴论和商品立国论等思想。随着传统的经济观逐步崩溃，中国的传统经济观在经历了林则徐、魏源等人之后也有所动摇，但是始终不能像日本那样彻底，在很长的一段时间里，封建的自然经济观仍然占统治地位。[依田憙家：《中日两国近代化比较研究》（上海远东出版社，2001年1月）第233、240-241、252页〕（中国戊戌变法时期与幕府末年经济水平相当，当时中国已经拥有一些正规的资本主义企业，而幕府时期的“日本资本主义还处于它的前身阶段--商业高利贷资产阶级的阶段”，然而这个阶级却“成了维新的社会基础和经济基础”。[吴嘉延：《戊戌与明治时期的中日维新运动之比较》世界历史，1987.4]中国农村自然经济接替过程缓慢，对资本主义生产方式形成强大的抵制力量，日本幕府的商品资本却冲破樊篱，侵占了生产领域。不像中国的商业资本停留在奢侈性消费，日本商业资本利用资本主义生产方式扩大生产，促使商业资本向工业资本转化。中国商业分散，且规模小，多与农业生产和家庭副业结合起来，成为资本主义资金积累的障碍。）（一）政治方面明治维新时期政治方面最突出的就是制定了资本主义性质的宪法，制定宪法的核心人物依藤博文在1888年（明治二十一年）的枢密院会议上说：“创立宪法的精神，第一是限制君权，第二是保护臣民的权利。”明治宪法规定大臣的任免权、对外缔约权、宣战、媾和、议会的开闭幕和解散权归天皇，但同时又规定天皇的权限要由国务大臣辅佐实施；规定统帅权归天皇，但“军人敕谕”中说：“朕统帅兵马大权，但其司掌委之臣下。”由此可见，明治宪法中相当强调“限君权”。在这样的明知体制下，操纵这一体制的元老们借助于天皇的权威逐步形成了后来的军部独裁。[依田憙家：《近代日本的历史问题》]加强中央集权。1868年3月，新成立的天皇政府发表了《五条御誓文》，阐明了新政府的基本方针，表明了“天皇亲政”和“广兴议会，万机决于公论”的大政方针。[王金林：《日本明治维新时期的太政官制和内阁制的确立》世界史，1999.5]同年闰4月又公布了《政体书》，整顿和充实了政府组织，确定了君主立宪制的政体。此后又通过建立常备军和警察制度进行了军事改革和警察治安制度的改革。通过“奉还版籍”和废藩置县铲除了地方割据势力，完成了建立现代资产阶级中央集权制国家的任务。同时明治政府通过颁布“征兵令”和实行“佚禄处分”等措施把旧有的饿剥削转变成新型资产阶级和新式地主。1885年起，政府又实行了内阁制，第二年开始设国会，从而建立起比较完善的君主立宪的国家制度，完成了政治制度领域的改革。[董以山：《中国洋务运动与日本明治维新之比较》，山东大学学报，哲学社会版，1995.1]与明治维新相比，同样是由一个皇帝领导的、涉及政治、经济、军事、思想文化等问题的戊戌变法却走向失败。在政治方面，中国维新派提出了开言路、兴民权、裁撤臃肿机构，以及在百日维新之前作为运动先声所提出的反对签订不平等条约等等，所涉及的都显然不是社会生活的个别问题或枝节问题，而是重大政治问题。以康有为、梁启超为首的知识分子精英们，簇拥着光绪皇帝在政坛上兴云布雨，以期达到运动的目的，而日本则是得到武士支持的长州、萨摩二藩以及一些有识之士，把天皇推到历史前沿，以实现自身的抱负。[孙光礼：《明治维新与戊戌变法的比较研究》，世界史，1998.5]两国在同样走过了围绕皇帝、发布政令之后，由“同途”走上了“殊归”。（二）经济方面经济改革是政治改革及其它一系列改革的基础。经济状况与社会稳定有着直接联系，中日两国在近代化改革中都涉及到了经济，但是由于两国改革的目的不同，引起的社会反响和结果也不相同。明治维新是一场大规模流血的暴力革命，而不是和平改良；通过战争，扫除了腐朽势力，日本才得以全新的面貌励精图治，奋发求强。对比之下，中国的洋务运动是通过太平天国战争，改组了清统治集团后，进行的经济方面慢步调整的改革。[罗肇前：《中日两国近代化殊途原因》，史学月刊2001.6]明治政府在经济方面首先改革了土地制度。1870年明治政府提出了田租改革方案，接解除了幕府规定的土地永世不得买卖的禁令，推行了新的有利于政府和资本主义商品经济发展的货币地租制度。在工商业方面，明治政府成立以后，采取了一系列直接扶植资本主义工商业的措施，成立了国家银行，创办了国营企业，扶植私人资本主义企业，使日本的工商业得以迅速发展起来。[董以山：《中国洋务运动与日本明治维新之比较》，山东大学学报（哲学社会版），1995.1]洋务派首先创办的是军事工业，而不是与人民生活息息相关的农业；之后创办的民用工业其目的也不是单纯为了“求富”，而是为军事工业服务的。因此，得不到广大人民的赞同。洋务派的改革几乎没有涉及到工商业，也不能推动社会生产力的进步；创办的企业多为官办或官督商办，实际经营权都在官府手里，且生产不计成本利益，导致官员腐败贪污成风，最终洋务派的改革消沉下去。（三）军事方面近代化改革中，很重要的一项就是建立新式的军队，掌握了武装才是巩固政权的最有力手段。甲午战争是中日近代化改革以来第一次大规模交锋，两国军备不相上下，但是由于 中国军制建设不如日本完善，致使官兵素质、指挥系统、舰队作战能力逊于日本，最终导致了甲午战争中国的惨败。这不得不对中日两国军事制度及其形成作分析比较。明治政府成立之后，在军制上作了重大调整。军政制度方面，将海域划分为若干海军区，并颁布条例规定了镇守府指责，完善了海军组织体制；舰队编制方面根据作战能力和任务来划分，以最大限度发挥海军作战能力。中国洋务运动中虽然建立了北洋、南洋、福建、广东四支海军力量，但力量过于分散，各省督抚的抗命使海军衙门形同虚设。[姚锦祥：《十九世纪中晚期中日两国近代海军军制之比较》，南京师范大学学报，1990.1]武器装备上，日本政府比较注重实战，从炮火和速度上着眼编制，在训练中制定了《军人敕谕》，规定了必须遵守“忠节”、“礼仪”、“勇武”、“信义”和“质朴”五德，要求士兵一切行动唯天皇是从。并且，日本建立了比较完善的兵役制度，给了志愿兵种种照顾，既保证了充足的兵源，又提高了海军士兵的素质。相对来说，清政府海军装备在实力上很强，但只知装配不知活用，再加上恤奉制度不完善，训练上军纪废弛，导致舰队实力上的下降。两国海军建设内容大致相同，但成效迥异，有着深刻的历史背景。首先，两国的社会制度不同。日本经过明治维新已经是新兴的资本主义国家，统治阶层要求改革建立新式军队，而中国的洋务运动之所以建立海军完全是依赖封建皇帝的“恩准”，其次，两国建立海军的目的不同，同时也导致了建设纲领的不同。日本建立海军完全是为了求强，发展对外贸易和对外扩张；洋务派形式海军的建立则是为了维护旧式政权的统治，因此在更新完善上不能同日本相比。黄海海战后镇远舰枪炮官曹嘉祥、守备饶鸣衢总结道：“既设海军，必全按西法，庶足以御外侮，西人创立海军多年，其中利弊，著书立说，无微不至。我国海军章程与泰西不同，缘为我国朝制所限，所以难而尽仿，所以难而操胜算也。”[盛宣怀档案资料选辑之三《甲午中日战争》下册，第400页]（四）教育方面19世纪60年代，两国在内外交困中分别以洋务运动和明治维新为契机启动了近代化教育的巨轮。日本在明治时期的40多年里不断更新教育制度，并由此建立了一套强有力的教育系统；而中国虽然前有洋务运动后有戊戌变法先后对教育进行改革，但始终没能彻底改变封建的教育制度。在日本，明治维新成功之后，政府把教育作为文明开化政策的重心，并派考察团到欧美各国学习考察，有力得推动了改革。1871年废藩置县刚结束，明知政府立即设立了文省声，统辖全国的教育事业，第二年又颁布教育改革法令--《学制》，正式开始改革。1879年又以《教育令》取代《学制》，1880年的《改正教育令》又对《教育令》作了修改。为了维护新建立的近代天皇制，1890年以天皇的名义颁布《教育敕语》。除此之外为保证教育改革的顺利进行，政府在资金投入上也不遗余力，在经费的筹集和投入上采取了强制性和保护性的措施，教育经费的来源有了充分的保障；不但中央拨款，民间的赞助也成为学校资金的主要来源之一。[何桂端：《洋务运动与明治维新时期中日教育改革比较研究》，哈尔滨学院学报，2003.6]而在中国，洋务派虽然也很重视教育改革，设立了外国语学堂、军事学堂和技术学堂等30多所学校，但是始终没有统一的学制来对教育进行管理，并且，改革是在西太后的“授权”的情况下进行的不可能初级封建专制及其相关联的封建教育制度，改革流于形式，新式学堂没有得到发展。戊戌变法中康有为、梁启超等人虽然一次又一次得上书要求进行教育改革，但他们他出的教育措施只局限于知识分子，没有涉及到广大人民的切身利益，也没有形成完整的教育体系，政府对教育改革也不够重视，兴办的新式学堂大多夭折。日本明治政府成立后，为了改变日本的落后状态，维护国家和民族的独立，发展资本主义，明治政府采取了全方位、多角度的吸收方式，从政治、经济等各方面推行了西方的制度和社会生活方式。与此相比，中国则是伴随着历史发展的不同时期所存在的突出问题，进行片面、孤立地吸收，在不同时期所吸收的西方文化是割裂的，没有形成一个完善的整体，加上受到当时种种政治力量的牵制和阻碍，致使中国仍然保持着原来的政治体制和落后状态。人物及思想人是历史活动的主体，人的主观能动性的发挥，对历史进程的影响特别突出，中日两国近代化道路上所出现的人物或类似落迥异，存在着解很大的可比性。中日两国改革中的领导阶层具有很多不同点，这也是两国改革朝着不同方向发展的重要原因。首先，是有无统一并且强有力的领导核心明治维新是在中央政府的统一部署下进行的；中国的洋务运动却始终缺乏有力的规划和领导，戊戌变法的领导者是被几个知识分子 拥护的没有经验没有实权的皇帝。日本通过明治维新成功地实现了领导核心的转换，将政治权力集中于以明治天皇为首的具有改革开放的下级武士的手中。[高旺：《晚清宪政改革与日本明治维新：政治发展中的影响因素分析》，求索，2001.5]他们相信即使现代化以为着丧失他们的特权也是值得向往的。因此，国家政权掌握在下层武士手中，对改革是相当有利的。明治维新是一种国家的行为，自始至终贯穿着国家政权的权威。[何明良：《浅论中国洋务运动与明治维新的差异性》，四川教育学院学报，2001.12]洋务运动时期虽然名义上有清政府的各项政令及总理衙门的管理，但实际上只是李鸿章等人在地方上的各自为政，兴办“洋务”，以扩大自己的势力，力量分散，难以对清政府的统治构成威胁；康有为、梁启超等人在戊戌变法起到了很大的作用，作了大量的宣传，使维新思潮传播开来，但由于反动势力强大，光绪皇帝及康梁等人对于慈禧太后为首的的顽固势力所发动的政变无能为力。清末宪政改革中，政治领导集团并没有彻底现代化的决心和勇气，在改革上就处于两难境地，一方面在内忧外患必须改革，另一方面又必须巩固原有的体制，以至于难以形成坚强的领导核心。其次，领导人本身的能力和经验也有很大的差异明治维新领导人同藩主有较密切的联系，对藩内政治改革也有较多的发言权，同时又比较了解下层武士的动向；在参与藩镇改革中比较巩固得掌握了藩内实权，积累了丰富的政治斗争经验。明治维新的主要领导人的政治谋略和行政才干是戊戌变法领导人所不能比的，他们善于利用形势，维新前，矛头直指幕府，争取和利用各方面的力量，调动平民乃至农民的武装。维新成功后，对封建贵族采取赎买政策，显著减少了封建阶级的反抗激烈程度，保证了实施改革所必须的政治安定局面。对西方有进一步的了解，从1871年到1873年，明知政府曾派改革派大臣木户孝允等人组成考察团到欧美各国考察。[方雪利：《近代日本和中国社会变革一成一败原因浅析》，吕梁高等专科学院学报，2005.2]相对来说，戊戌变法人物则缺少谋略。他们不注意团结社会各种势力，以减轻维新的阻力。在维新运动初期，对实力最强的李鸿章派系加以排斥。在处理翁同合问题上也犯了同样的错误，至于同民众运动的联系就更谈不上了。中国维新派对政治斗争的残酷性，对封建势力的反动性也缺乏清醒的认识，和足够的心里准备，在顽固势力发动的无须政变时，大多没有勇气面对而到处寻求庇护。在策略上，没有条理，维新短短的103天中，上书无数，，内部分轻重缓急，并且几乎没有一条能够扎实贯彻下去的。[刘越英：《明治维新与戊戌变法若干条件之比较研究》内蒙古社会科学（汉文版），2003.11]作为书斋型的改革派，康梁等人没有到国外做系统考察的经历，完全凭自己的主观发动维新，失败是不可避免的。洋务运动的领导者，如李鸿章、张之洞等，本身就是封建官僚，虽然学习西方，但引进的只有技术，不可能初级封建统治，各派系为扩大自己的势力又不断斗争，削弱了改革的力量，最终免不了失败。再次，领导人人的对比佐久间象山和魏源。两人所处的社会背景不同，所持观点也有所不同，佐久间象山认识到了研究自然科学的重要性，形成了与传统儒学相抵触的思想；而魏源始终认为“师夷长技”，信奉“器变道不变”，没有吸收西方近代科学精神和理性思想。吉田阴松和康有为。他们都是西方近代思想的传播者和改革者。吉田久经政治风浪的考验，富于大无畏的精神，他以他的声明实践了“由当杀身成仁”的誓言，并影响他的学生继续战斗。中国的维新派也富于献身精神，但一旦事到临头，惟有“大众痛哭不成声”，戊戌政变后，康有为到处寻求庇护以保其身，无一人挺身而出收拾残局。[吴嘉延：《戊戌与明治时期中日维新运动之比较》，世界历史，1987.4]明治天皇与慈禧太后。明治天皇学习新知识，对当时社会形势有相当的了解，具有改革精神，大力推行明治维新运动，终于实现了日本的近代化。而慈禧太后却相形见绌，作为封建旧势力的代表，所希望的只是如何巩固自己的势力，维护封建专制，因循守旧，排斥西方近代思想，根本不可能推动中国近代化顺利实现。[姜铎：《慈禧与洋务运动》，历史研究，1991.4]
小西：小迪小迪，我发现人工智能发展史上很多事情都跟下棋有关呐。 小迪：是啊，人工智能发展史还是要从下棋说起，棋类游戏很多时候都被人类看做高智商游戏，在棋类游戏中让机器与人类博弈自然再好不过了。早在1769年，匈牙利作家兼发明家Wolfgang von Kempelen就建造了机器人TheTurk，用于与国际象棋高手博弈，但是最终被揭穿，原来是机器人的箱子里藏着一个人。虽然这是个，但是也体现了棋类游戏是人机博弈中的焦点。 小西：哇，这么早啊！ 小迪：是啊，在1968年上映的电影《2001太空漫游》里，有个情节是机器人HAL与人类Frank下国际象棋，最终人类在机器人面前甘拜下风。 小西：哈哈，看来很早人们就觉得有一天，机器人会在下棋方面超过人类哦。 小迪：是啊，直到1997年，IBM的深蓝智能系统战胜了国际象棋世界冠军Kasparov，这是一次正式意义上的机器在国际象棋领域战胜了人类。不过，当时时代杂志发表的文章还认为，计算机想要在围棋上战胜人类，需要再过上一百年甚至更长的时间。因为围棋相比于国际象棋复杂很多，而IBM的深蓝也只是一个暴力求解的系统，当时的计算机能力在围棋千千万万种变化情况下取胜是不可能的。 小西：后来我知道。没有过100年，20年后AlphaGo在20年后的2016年打败了围棋高手李世石，这下人工智能引起了全世界的关注。 小迪：恭喜你，学会抢答了！ 小西：哈哈，过奖过奖。除了下棋，人工智能发展史上有没有什么特别著名的事件或者有名的大师呢，快给我科普科普呀！ 小迪：那可就太多了啊，无数科学家默默地耕耘才有了今天智能化的社会，三天三夜都说不完。我就说说近些年火爆的深度学习的发展史吧。 小西：好，洗耳恭听呢！ 感知器的发明 1943年Warren McCulloch和Walter Pitts一起提出计算模型，在1957年康奈尔大学的Frank Rosenblatt提出了感知器的概念，这是整个深度学习的开端，感知器是第一个具有自组织自学习能力的数学模型。Rosenblatt乐观地预测感知器最终可以学习，做决定和翻译语言。感知器技术在六十年代非常火热，受到了美国海军的资金支持，希望它以后能够像人一样活动，并且有自我意识。 第一次低潮 Rosenblatt有一个高中校友叫做Minsky，在60年代，两人在感知器的问题上吵得不可开交。R认为感知器将无所不能，M觉得感知器存在很大的缺陷，应用有限。1969年，Minsky出版了新书《感知器：计算几何简介》，这本书中描述了感知器的两个重要问题： 单层神经网络不能解决不可线性分割的问题，典型例子：异或门；当时的电脑完全没有能力承受神经网络的超大规模计算。 随后的十多年，人工智能转入第一次低潮，而Rosenblatt也在他43生日时，因海事丧生，遗憾未能见到神经网络后期的复兴。 Geoffrey Hinton与神经网络 1970年，此时的神经网络正处于第一次低潮期，爱丁堡大学的心理学学士Geoffrey Hinton刚刚毕业。他一直对脑科学非常着迷，同学告诉他，大脑对事物和概念的记忆，不是存储在某个单一的地方，而是分布式的存在一个巨大的神经网络中。分布式表征让Hinton感悟很多，随后的多年里他一直从事神经网络方面的研究，在爱丁堡继续攻读博士学位的他把人工智能作为自己的研究领域。 Rumelhart与BP算法 传统的神经网络拥有巨大的计算量，上世纪的计算机计算能力尚未能满足神经网络的训练。1986年7月，Hinton和David Rumelhart合作在Nature杂志上发表论文系统地阐述了BP算法： 反向传播算法（BP）把纠错运算量下降到只和神经元数目有关；BP算法在神经网络中加入隐层，能够解决非线性问题。 BP算法的效率相比传统神经网络大大提高，计算机的算力在上世纪后期也大幅提高，神经网络开始复苏，引领人工智能走向第二次辉煌。 Yann Lecun与卷积神经网络 1960年Yann Lecun在巴黎出身，在法国获得博士学位后，追随Hinton做了一年博士后，随后加入贝尔实验室。在1989年，Lecun发表论文提出卷积神经网络，并且结合反向传播算法应用在手写邮政编码上，取得了非常好的效果，识别率高达95%。基于这项技术的支票识别系统在90年代占据了美国接近20%的市场。 但也是在贝尔实验室，Yann Lecun的同事Vladmir Vapnik的研究又把神经网络的研究带入了第二个寒冬。 Hinton与深度学习 2003年，Geoffrey Hinton在多伦多大学苦苦钻研着神经网络。在与加拿大先进研究院（CIFAR）的负责人Melvin Silverman交谈后，负责人决定支持Hinton团队十年来进行神经网络的研究。在拿到资助后，Hinton做的第一件事就是把神经网络改名为深度学习。此后的一段时间里，同事经常会听到Hinton在办公室大叫：“我知道神经网络是如何工作的了！” DBN与RBN 2006年Hinton与合作者发表论文——《A Fast Algorithm for Deep BeliefNet》（DBN）。这篇文章中的算法借用了统计力学中“波尔兹曼分布”的概念，使用了所谓的“受限玻尔兹曼机”，也就是RBN来学习。而DBN也就是几层RBN叠加在一起。RBN可以从输入数据进行预训练，自己发现重要的特征，对神经网络的权重进行有效的初始化。这里就出现了另外两个技术——特征提取器与自动编码器。经过MNIST数据集的训练后，识别错误率最低降到了只有1.25%。 吴恩达与GPU 2007年，英伟达推出cuda的GPU软件接口，GPU编程得以极大发展。2009年6月，斯坦福大学的Rajat Raina和吴恩达合作发表文章，论文采用DBNs模型和稀疏编码，模型参数高达一亿，使用GPU运行速度训练模型，相比传统双核CPU最快时相差70倍，把本来需要几周训练的时间降到了一天。算力的进步再次加速了人工智能的快速发展。 黄仁勋与GPU 黄仁勋也是一名华人，1963年出生于台湾，在1993年于斯坦福毕业后创立了英伟达公司，英伟达起家时主要做图像处理芯片，后来黄仁勋发明GPU这个词。相比于CPU架构，GPU善于大批量数据并行处理。而神经网络的计算工作，本质上就是大量的矩阵计算的操作，GPU的发展为深度学习奠定了算力的基础。 李飞飞与ImageNet 深度学习的三大基础——算法，算力和数据。上面提到的主要是算法与算力的发展，而数据集在深度学习发展也起到了至关重要的作用。又是一位华人学者——李飞飞，于2009年建立ImageNet数据集，以供计算机视觉工作者使用，数据集建立的时候，包含320个图像。2010年，ILSVRC2010第一次举办，这是以ImageNet为基础的大型图像识别大赛，比赛也推动了图像识别技术的飞速发展。2012年的比赛，神经网络第一次在图像识别领域击败其他技术，人工智能步入深度学习时代，这也是一个历史性的转折点。 Yoshua Bengio与RELU 2011年，加拿大学者Xavier Glorot与Yoshua Bengio联合发表文章，在算法中提出一种激活函数——RELU，也被称为修正线性单元，不仅识别错误率普遍降低，而且其有效性对于神经网络是否预训练过并不敏感。而且在计算力方面得到提升，也不存在传统激活函数的梯度消失问题。 Schmidhuber与LSTM 其实早在1997年，瑞士Lugano大学的Suhmidhuber和他的学生合作，提出了长短期记忆模型（LSTM）。LSTM背后要解决的问题就是如何将有效的信息，在多层循环神经网络传递之后，仍能传送到需要的地方去。LSTM模块，是通过内在参数的设定，决定某个输入参数在很久之后是否还值得记住，何时取出使用，何时废弃不用。 后记 小迪：其实还有好多有突出贡献的的大师，要是都列出来可以出一本很厚很厚的书啦！ 小西：这些大师都好厉害呀，为了我们的智能化生活体验，辛勤付出了一辈子。 小迪：是啊，还有很多学者默默无闻地工作，一生清苦。 小西：他们都好伟大，有突出贡献的都应该发奖发奖金，对对对，诺贝尔奖！ 小迪：哈哈。诺贝尔奖多数是为基础学科设立的。不过计算机界也有“诺贝尔奖”——图灵奖，这可是计算机界最高奖项哦！2019年3月27日，ACM宣布，Geoffrey Hinton，Yann LeCun ，和Yoshua Bengio共同获得了2018年的图灵奖。 小西：太棒了，实至名归！ 小迪：当然，图灵奖在此之前也授予了很多在人工智能领域的大牛，像Minsky，John McCarthy这些，还有华人科学家，现在在清华大学任职从事人工智能教育的姚期智先生在2000也获得过图灵奖呢！ 小西：大师们太不容易了，我们也要好好学习呀！ 小迪：是呀！如今我们站在巨人的肩膀上，许多人都可以接触到深度学习，机器学习的内容，不管是工业界还是学术界，人工智能都是一片火热！ 小西：希望这一轮人工智能的兴起不会有低潮，一直蓬勃发展下去，更好地造福人类。 小迪：嗯！
吴恩达早期的工作包括斯坦福自动控制直升机项目，吴恩达团队开发了世界上最先进的自动控制直升机之一。吴恩达同时也是机器学习、机器人技术和相关领域的100多篇论文的作者或合作者，他在计算机视觉的一些工作被一系列的出版物和评论文章所重点引用。 早期的另一项工作是the STAIR (Stanford Artificial Intelligence Robot) project，即斯坦福人工智能机器人项目，项目最终开发了广泛使用的开源机器人技术软件平台ROS。2011年，吴恩达在谷歌成立了“Google Brain”项目，这个项目利用谷歌的分布式计算框架计算和学习大规模人工神经网络。这个项目重要研究成果是，在16000个CPU核心上利用深度学习算法学习到的10亿参数的神经网络，能够在没有任何先验知识的情况下，仅仅通过观看无标注的YouTube的视频学习到识别高级别的概念，如猫，这就是著名的“Google Cat”。这个项目的技术已经被应用到了安卓操作系统的语音识别系统上。 吴恩达是在线教育平台Coursera的联合创始人，吴恩达在2008年发起了“Stanford Engineering Everywhere”（SEE）项目，这个项目把斯坦福的许多课程放到网上，供免费学习。NG也教了一些课程，如机器学习课程，包含了他录制的视频讲座和斯坦福CS299课程的学生材料。吴恩达的理想是让世界上每个人能够接受高质量的、免费的教育。今天，Coursera和世界上一些顶尖大学的合作者们一起提供高质量的免费在线课程。Coursera是世界上最大的MOOC平台。 Deep Learning with COTS HPC SystemsAdam Coates, Brody Huval, Tao Wang, David J. Wu, Bryan Catanzaro and Andrew Y. Ng in ICML 2013.Parsing with Compositional Vector GrammarsJohn Bauer,Richard Socher, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng in ACL 2013.Learning New Facts From Knowledge Bases With Neural Tensor Networks and Semantic Word VectorsDanqi Chen,Richard Socher, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng in ICLR 2013.Convolutional-Recursive Deep Learning for 3D Object Classification.Richard Socher, Brody Huval, Bharath Bhat, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng in NIPS 2012.Improving Word Representations via Global Context and Multiple Word PrototypesEric H. Huang, Richard Socher, Christopher D. Manning and Andrew Y. Ng in ACL 2012.Large Scale Distributed Deep Networks.J. Dean, G.S. Corrado, R. Monga, K. Chen, M. Devin, Q.V. Le, M.Z. Mao, M.A. Ranzato, A. Senior, P. Tucker, K. Yang, A. Y. Ng in NIPS 2012.Recurrent Neural Networks for Noise Reduction in Robust ASR.A.L. Maas, Q.V. Le, T.M. O'Neil, O. Vinyals, P. Nguyen, and Andrew Y. Ng in Interspeech 2012.Word-level Acoustic Modeling with Convolutional Vector Regression Learning WorkshopAndrew L. Maas, Stephen D. Miller, Tyler M. O'Neil, Andrew Y. Ng, and Patrick Nguyen in ICML 2012.Emergence of Object-Selective Features in Unsupervised Feature Learning.Adam Coates, Andrej Karpathy, and Andrew Y. Ng in NIPS 2012.Deep Learning of Invariant Features via Simulated Fixations in VideoWill Y. Zou, Shenghuo Zhu, Andrew Y. Ng, Kai Yu in NIPS 2012.Learning Feature Representations with K-means.Adam Coates and Andrew Y. Ng in Neural Networks: Tricks of the Trade, Reloaded, Springer LNCS 2012.Building High-Level Features using Large Scale Unsupervised LearningQuoc V. Le, Marc'Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Kai Chen, Greg S. Corrado, Jeffrey Dean and Andrew Y. Ng in ICML 2012.Semantic Compositionality through Recursive Matrix-Vector SpacesRichard Socher, Brody Huval, Christopher D. Manning and Andrew Y. Ng in EMNLP 2012.End-to-End Text Recognition with Convolutional Neural NetworksTao Wang, David J. Wu, Adam Coates and Andrew Y. Ng in ICPR 2012.Selecting Receptive Fields in Deep NetworksAdam Coates and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.ICA with Reconstruction Cost for Efficient Overcomplete Feature LearningQuoc V. Le, Alex Karpenko, Jiquan Ngiam and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.Sparse FilteringJiquan Ngiam, Pangwei Koh, Zhenghao Chen, Sonia Bhaskar and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.Unsupervised Learning Models of Primary Cortical Receptive Fields and Receptive Field PlasticityAndrew Saxe, Maneesh Bhand, Ritvik Mudur, Bipin Suresh and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase DetectionRichard Socher, Eric H. Huang, Jeffrey Pennington, Andrew Y. Ng, and Christopher D. Manning in NIPS 2011.Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment DistributionsRichard Socher, Jeffrey Pennington, Eric Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher D. Manning in EMNLP 2011.Text Detection and Character Recognition in Scene Images with Unsupervised Feature LearningAdam Coates, Blake Carpenter, Carl Case, Sanjeev Satheesh, Bipin Suresh, Tao Wang, David Wu and Andrew Y. Ng in ICDAR 2011.Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural NetworksRichard Socher, Cliff Lin, Andrew Y. Ng and Christopher Manning in ICML 2011.The Importance of Encoding Versus Training with Sparse Coding and Vector QuantizationAdam Coates and Andrew Y. Ng in ICML 2011.On Optimization Methods for Deep LearningQuoc V. Le, Jiquan Ngiam, Adam Coates, Abhik Lahiri, Bobby Prochnow and Andrew Y. Ng in ICML 2011.Learning Deep Energy ModelsJiquan Ngiam, Zhenghao Chen, Pangwei Koh and Andrew Y. Ng in ICML 2011.Multimodal Deep LearningJiquan Ngiam, Aditya Khosla, Mingyu Kim, Juhan Nam, Honglak Lee and Andrew Y. Ng in ICML 2011.On Random Weights and Unsupervised Feature LearningAndrew Saxe, Pangwei Koh, Zhenghao Chen, Maneesh Bhand, Bipin Suresh and Andrew Y. Ng in ICML 2011.Learning Hierarchical Spatio-Temporal Features for Action Recognition with Independent Subspace AnalysisQuoc V. Le, Will Zou, Serena Yeung and Andrew Y. Ng in CVPR 2011.An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature LearningAdam Coates, Honglak Lee and Andrew Ng in AISTATS 14, 2011.Learning Word Vectors for Sentiment AnalysisAndrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher Potts in ACL 2011.A Low-cost Compliant 7-DOF Robotic ManipulatorMorgan Quigley, Alan Asbeck and Andrew Y. Ng in ICRA 2011.Grasping with Application to an Autonomous Checkout RobotEllen Klingbeil, Deepak Drao, Blake Carpenter, Varun Ganapathi, Oussama Khatib, Andrew Y. Ng in ICRA 2011.Autonomous Sign Reading for Semantic MappingCarl Case, Bipin Suresh, Adam Coates and Andrew Y. Ng in ICRA 2011.Learning Continuous Phrase Representations and Syntactic Parsing with Recursive Neural NetworksRichard Socher, Christopher Manning and Andrew Ng in NIPS 2010.A Probabilistic Model for Semantic Word VectorsAndrew Maas and Andrew Ng in NIPS 2010.Tiled Convolutional Neural NetworksQuoc V. Le, Jiquan Ngiam, Zhenghao Chen, Daniel Chia, Pangwei Koh and Andrew Y. Ng in NIPS 2010.Energy Disaggregation via Discriminative Sparse CodingJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in NIPS 2010.Autonomous Helicopter Aerobatics through Apprenticeship LearningPieter Abbeel, Adam Coates and Andrew Y. Ng in IJRR 2010.Autonomous Operation of Novel Elevators for Robot NavigationEllen Klingbeil, Blake Carpenter, Olga Russakovsky and Andrew Y. Ng in ICRA 2010.Learning to Grasp Objects with Multiple Contact PointsQuoc Le, David Kamm and Andrew Y. Ng in ICRA 2010.Multi-Camera Object Detection for RoboticsAdam Coates and Andrew Y. Ng in ICRA 2010.A Probabilistic Approach to Mixed Open-loop and Closed-loop Control, with Application to Extreme Autonomous DrivingJ. Zico Kolter, Christian Plagemann, David T. Jackson, Andrew Y. Ng and Sebastian Thrun in ICRA 2010.Grasping Novel Objects with Depth SegmentationDeepak Rao, Quoc V. Le, Thanathorn Phoka, Morgan Quigley, Attawith Sudsand and Andrew Y. Ng in IROS 2010.Low-cost Accelerometers for Robotic Manipulator PerceptionMorgan Quigley, Reuben Brewer, Sai P. Soundararaj, Vijay Pradeep, Quoc V. Le and Andrew Y. Ng in IROS 2010.A Steiner Tree Approach to Object DetectionOlga Russakovsky and Andrew Y. Ng in CVPR 2010.Measuring Invariances in Deep NetworksIan J. Goodfellow, Quoc V. Le, Andrew M. Saxe, Honglak Lee and Andrew Y. Ng in NIPS 2009.Unsupervised Feature Learning for Audio Classification Using Convolutional Deep Belief NetworksHonglak Lee, Yan Largman, Peter Pham and Andrew Y. Ng in NIPS 2009.Convolutional Deep Belief Networks for Scalable Unsupervised Learning of Hierarchical RepresentationsHonglak Lee, Roger Grosse, Rajesh Ranganath and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics ProcessorsRajat Raina, Anand Madhavan and Andrew Y. Ng in ICML 2009.A majorization-minimization algorithm for (multiple) hyperparameter learningChuan Sheng Foo, Chuong Do and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Regularization and Feature Selection in Least-Squares Temporal Difference LearningJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Near-Bayesian Exploration in Polynomial TimeJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Policy Search via the Signed DerivativeJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in RSS 2009.Joint Calibration of Multiple SensorsQuoc Le and Andrew Y. Ng in IROS 2009.Scalable Learning for Object Detection with GPU HardwareAdam Coates, Paul Baumstarck, Quoc Le, and Andrew Y. Ng in IROS 2009.Exponential Family Sparse Coding with Application to Self-taught LearningHonglak Lee, Rajat Raina, Alex Teichman and Andrew Y. Ng in IJCAI 2009.Apprenticeship Learning for Helicopter ControlAdam Coates, Pieter Abbeel and Andrew Y. Ng in Communications of the ACM, Volume 52, 2009.ROS: An Open-Source Robot Operating SystemMorgan Quigley, Brian Gerkey, Ken Conley, Josh Faust, Tully Foote, Jeremy Leibs, Eric Berger, Rob Wheeler, and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.High-Accuracy 3D Sensing for Mobile Manipulation: Improving Object Detection and Door OpeningMorgan Quigley, Siddharth Batra, Stephen Gould, Ellen Klingbeil, Quoc Le, Ashley Wellman and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Stereo Vision and Terrain Modeling for Quadruped RobotsJ. Zico Kolter, Youngjun Kim and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Task-Space Trajectories via Cubic Spline OptimizationJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Learning Sound Location from a Single MicrophoneAshutosh Saxena and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Learning 3-D Object Orientation from ImagesAshutosh Saxena, Justin Driemeyer and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Reactive Grasping Using Optical Proximity SensorsKaijen Hsiao, Paul Nangeroni, Manfred Huber, Ashutosh Saxena and Andrew Y. Ng in ICRA 2009。
吴恩达教授的水平肯定是要排在所有人之外的一档的,作为乔丹老先生的关门弟子,年纪...吴恩达 (Andrew Ng)，斯坦福计算机系的副教授，师从机器学习的大师级人物 Michael I. Jordan。同门师兄弟包括Zoubin Ghahramani, Tommi Jaakkola, Eric Xing, David Blei, 徒子徒孙遍布美国名校，他们这一大学派的主要研究和贡献集中在 统计机器学习（Statistical Machine Learning）和图模型(Probabilistic Graphical model),具体的比如 Spectral clustering, Nonparametric Bayesian Methods,Variational Methods等等。现在图模型和 Nonparametric Bayesian Methods 都是机器学习领域炙手可热的研究方向。Michael Jordan的研究很好的将统计和机器学习联系了起来，将Variational Methods发扬光大，他也还身兼统计系和计算机系教职。吴恩达的学术研究兴趣比较广，做的东西有比较理论的，但更多的是理论和应用的结合。他的一作主要集中在Spectral Clustering ,Unsupervised Learning 和增强式学习(reinforcement learning)，机器学习的很多方面都有涉及，比如feature selection， over-fitting，policy search。由于做reinforcement learning和unsupervised learning, 所以有很多项目是和机器人有关的,他也发起了ROS(Robot Operating System),一个开源的机器人操作系统，影响力很大。其他的参与的研究就很多了，Michael Jordan那一片的统计机器学习都有参与，在图模型领域也有很多非常优秀论文，比如自然语言处理(NLP)的神器Latent Dirchirelnt Allocation(LDA) 那篇论文他也有贡献。他现在的研究兴趣主要是深度学习(Deep Learning)，深度学习说白了就是死灰复燃的神经网络(Neural Network), 神经网络的一代鼻祖是多伦多大学的Geoffrey Hinton。 Geoffrey Hinton和吴恩达一起在Google搞深度学习 (Google Brain Project)，他们俩现在在这一块的论文很多，影响力很大。总体而言他是顶级的机器学习研究者，在斯坦福是tenured professor已经说明了这点，至于Lab Director，和学术无关，只要是教授都可以成立一个实验室自己当主任(Director)，不要把主任拿过来说事。更重要的是，他在学术圈内圈外知名度很高！除了师承之外，还有一个重要原因是他在斯坦福公开课里面主讲机器学习，讲的的确是非常好，在工程界非常受欢迎，后来和Daphne Koller (机器学习界的一姐和大牛，《Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques》一书的作者)一起成立了Coursera。吴恩达对慕课(MOOC)和Coursera的贡献我就不赘述了。另外吴恩达会说中文，出生于英国，高中毕业于新加坡的Raffles Insitution，本科毕业于卡耐基梅隆大学，硕士在麻省理工，博士毕业于伯克利，早年在香港和英国生活过。
顶尖水平吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人
期刊有很多，但是要看你是发表什么专业方向的论文，期刊杂志还有栏目分类，如果实在搞不清楚的话那就去找早发表网发表论文吧，那里会告诉你你论文适合投什么样的期刊。
发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。
期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。
但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。
我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。
所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。
找准了期刊社就可以发表了，可以在早发表网上期刊投稿，一共就一个月的时间就发好了。
大部分论文都在期刊上发表,CN期刊。
少数的是发表到国外的期刊,或者直接是在杂志的官网上线,比如SCI。对于大多数人来说,发表CN期刊就可以了。
期刊，定期出版的刊物。如周刊、旬刊、半月刊、月刊、季刊、半年刊、年刊等。由依法设立的期刊出版单位出版刊物。期刊出版单位出版期刊，必须经新闻出版总署批准，持有国内统一连续出版物号，领取《期刊出版许可证》。
广义上分类
从广义上来讲，期刊的分类，可以分为非正式期刊和正式期刊两种。非正式期刊是指通过行政部门审核领取“内部报刊准印证”作为行业内部交流的期刊(一般只限行业内交流不公开发行)，但也是合法期刊的一种，一般正式期刊都经历过非正式期刊过程。
正式期刊是由国家新闻出版署与国家科委在商定的数额内审批，并编入“国内统一刊号”，办刊申请比较严格，要有一定的办刊实力，正式期刊有独立的办刊方针。
“国内统一刊号”是“国内统一连续出版物号”的简称，即“CN号”，它是新闻出版行政部门分配给连续出版物的代号。“国际刊号”是“国际标准连续出版物号”的简称，即“ISSN号”，我国大部分期刊都配有“ISSN号”。
此外，正像报纸一样，期刊也可以不同的角度分类。有多少个角度就有多少种分类的结果，角度太多则流于繁琐。一般从以下三个角度进行分类：
按学科分类
以《中国图书馆图书分类法.期刊分类表》为代表，将期刊分为五个基本部类：
(1)思想(2)哲学(3)社会科学(4)自然科学(5)综合性刊物。在基本部类中，又分为若干大类，如社会科学分为社会科学总论、政治、军事、经济、文化、科学、教育、体育、语言、文字、文学、艺术、历史、地理。
按内容分类
以《中国大百科全书》新闻出版卷为代表，将期刊分为四大类：
(1)一般期刊，强调知识性与趣味性，读者面广，如我国的《人民画报》、《大众电影》，美国的《时代》、《读者文摘》等;
(2)学术期刊，主要刊载学术论文、研究报告、评论等文章，以专业工作者为主要对象;
(3)行业期刊，主要报道各行各业的产品、市场行情、经营管理进展与动态，如中国的《摩托车信息》、《家具》、日本的《办公室设备与产品》等;
(4)检索期刊，如我国的《全国报刊索引》、《全国新书目》，美国的《化学文摘》等。
按学术地位分类
可分为核心期刊和非核心期刊（通常所说的普刊）两大类。
关于核心期刊
核心期刊，是指在某一学科领域(或若干领域)中最能反映该学科的学术水平，信息量大，利用率高，受到普遍重视的权威性期刊。