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无论是身处学校还是步入社会，大家肯定对论文都不陌生吧，论文是我们对某个问题进行深入研究的文章。那要怎么写好论文呢？下面是我精心整理的论文参考文献，希望能够帮助到大家。
论文参考文献格式
一、参考文献的类型
参考文献(即引文出处)的类型以单字母方式标识，具体如下：
M——专著 C——论文集 N——报纸文章
J——期刊文章 D——学位论文 R——报告
对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。
对于英文参考文献，还应注意以下两点：
①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是： 姓，名字的首字母. 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, .，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F. & .;
②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。
二、参考文献的格式及举例
1.期刊类
【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码.
【举例】
[1] 王海粟.浅议会计信息披露模式[J].财政研究，2004,21(1)：56-58.
[2] 夏鲁惠.高等学校毕业论文教学情况调研报告[J].高等理科教育，2004(1):46-52.
[3] Heider, . The structure of color space in naming and memory of two languages [J]. Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 – 67.
2.专著类
【格式】[序号]作者.书名[M].出版地：出版社，出版年份：起止页码.
【举例】[4] 葛家澍，林志军.现代西方财务会计理论[M].厦门：厦门大学出版社，2001：42.
[5] Gill, R. Mastering English Literature [M]. London: Macmillan, 1985: 42-45.
3.报纸类
【格式】[序号]作者.篇名[N].报纸名，出版日期(版次).
【举例】
[6] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27(3).
[7] French, W. Between Silences: A Voice from China[N]. Atlantic Weekly, 1987-8-15(33).
4.论文集
【格式】[序号]作者.篇名[C].出版地：出版者，出版年份：起始页码.
【举例】
[8] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979：12-17.
[9] Spivak,G. “Can the Subaltern Speak?”[A]. In & L. Grossberg(eds.). Victory in Limbo: Imigism [C]. Urbana: University of Illinois Press, 1988, .
[10] Almarza, . Student foreign language teacher’s knowledge growth [A]. In and (eds.). Teacher Learning in Language Teaching [C]. New York: Cambridge University Press. 1996. .
5.学位论文
【格式】[序号]作者.篇名[D].出版地：保存者，出版年份：起始页码.
【举例】
[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1-7.
6.研究报告
【格式】[序号]作者.篇名[R].出版地：出版者，出版年份：起始页码.
【举例】
[12] 冯西桥.核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R].北京：清华大学核能技术设计研究院, 1997：9-10.
7.条例
【格式】[序号]颁布单位.条例名称.发布日期
【举例】[15] 中华人民共和国科学技术委员会.科学技术期刊管理办法[Z].1991—06—05
8.译著
【格式】[序号]原著作者. 书名[M].译者，译.出版地：出版社，出版年份：起止页码.
三、注释
注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。
注释前面用圈码①、②、③等标识。
四、参考文献
参考文献与文中注(王小龙，2005)对应。
标号在标点符号内。
多个都需要标注出来，而不是1-6等等 ，并列写出来。
论文文献综述范文
文献综述是在确定了选题后，在对选题所涉及的研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上，对该研究领域的研究现状(包括主要学术观点、前人研究成果和研究水平、争论焦点、存在的问题及可能的原因等)、新水平、新动态、新技术和新发现、发展前景等内容进行综合分析、归纳整理 文献综述和评论，并提出自己的见解和研究思路而写成的一种不同于毕业论文的文体。
它要求作者既要对所查阅资料的主要观点进行综合整理、陈述，还要根据自己的理解和认识，对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述和相应的评价，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”。
检索和阅读文献是撰写综述的重要前提工作。
一篇综述的质量如何，很大程度上取决于作者对本题相关的最新文献的掌握程度。
如果没有做好文献检索和阅读工作，就去撰写综述，是决不会写出高水平的综述的。
好的文献综述，不但可以为下一步的学位论文写作奠定一个坚实的理论基础和提供某种延伸的契机，而且能表明写作者对既有研究文献的归纳分析和梳理整合的综合能力，从而有助于提高对学位论文水平的总体评价教育教学论文写作。
文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。
这是因为研究性的论文注重 文献综述研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。
因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。
撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作学前教育论文发表。
前言
前言要用简明扼要的文字说明写作的目的、必要性、有关概念的定义，综述的范围，阐述有关问题的现状和动态，以及目前对主要问题争论的焦点等。
前言一般200-300字为宜，不宜超过500字。
正文
正文是综述的重点，写法上没有固定的格式，只要能较好地表达综合的内容，作者可创造性采用诸多形式。
正文主要包括论据和论证两个部分，通过提出问题、分析问题和解决问题，比较不同学者对同一问题的看法及其理论依据，进一步阐明问题的来龙去脉和作者自己的见解。
当然，作者也可从问题发生的历史背景、目前现状、发展方向等提出文献的.不同观点。
正文部分可根据内容的多少可分为若干个小标题分别论述。
参考文献是综述的重要组成部分。
一般参考文献的多少可体现作者阅读文献的广度和深度。
对综述类论文参考文献的数量不同杂志有不同的要求，一般以30条以内为宜，以最近3-5年内的最新文献为主。
文献综述看似简单。
其实是一项高难度的工作。
在国外，宏观的或者是比较系统的文献综述通常都是由一个领域里的顶级“大牛”来做的。
在现有研究方法的著作中，都有有关文献综述的指导，然而无论是教授文献综述课的教师还是学习该课程的学生，大多实际上没有对其给予足够的重视。
而到了真正自己来做研究，便发现综述实在是困难。
摘 要： 公路工程;环境;保护
1 公路工程对环境影响分析
工程前期对环境的影响
长期以来,公路的规划、设计人员没有对于公路的环保问题如何解决给予足够的重视。在工程可行性研究阶段也要求对环境影响进行分析评价并提出相应的环保措施,但由于公路工程施工对沿线土地资源、水资源、森林资源、野生动物资源、景观资源等造成的影响和破坏程度大多没有量化指标,因而在实际操作过程中,从管理层到设计人员,往往忽略工程建设与使用对环境造成的负面影响,从而导致公路规划与设计在环保方面的不足。
工程施工期对环境的影响
施工期主要包括施工放样、场地清理、征地及拆迁安置、建立施工驻地等施工前期准备工作和正式组织施工两大活动。
施工期间拟建项目由于挖土填土、借土弃土、改移河道、清理表土、开采料场等活动会造成地表植被破坏、地形改变、沟谷大量消失,恶化生物栖息的生态环境,加速地表侵蚀,增大地表径流,增加水土流失,改变自然流水形态,加剧水质恶化,从而直接导致对自然环境的破坏。
项目营运期对环境的影响
营运期开始意味着项目巨大的经济效益和社会效益开始发挥作用,同时也意味着对沿线环境产生长期负面影响的开始。随着交通量的与日俱增,噪声和汽车尾气及粉尘污染逐渐加剧,噪音对沿线居民、学校和机关单位的学习、工作和休息产生长期的不利影响。
2 环境保护措施
工程前期环保措施
珍惜自然环境,规划好公路用地范围
1)保护土地、水体、空气和生物资源,珍惜现有资源价值。合理产生新的生产用地,保护和增强现有土地的利用。
2)路线应与城镇规划相协调,促进城镇更新及改善环境。一方面尽量减少项目与城镇规划相干扰,又要有利于城镇的发展;另一方面又要方便车辆进出城镇,尽量保持项目与城镇的合理间距———“靠而不近,离而不远”。
3)避开环境敏感性区域。如学校、工厂、医院、名胜古迹、自然保护区、湿地和鸟类栖息地、精密仪器基地和军事设施等。
设计要结合自然地形
1)平面线形:在满足规范要求的情况下采用较低技术指标是使路线顺应地形的一个好办法,采用各种类型的曲线也会取得较好的效果。
2)纵面线形:合理设置纵坡和竖曲线使纵面线顺应地形成渐变、顺滑的纵坡线,避免大填大挖。深开挖路段要多考虑隧道方案,可避免山体开挖,保护森林植被和水土资源。
3)边坡设计:在确保稳定的情况下,边坡的形状要尽可能与周围的景观协调,并用植物进行绿化(可结合各种土工防护结构和其它绿化基础工程综合实施)处理,坡脚、坡顶、坡面相交处等处的棱角要进行弧形整理,既可产生自然美感又可防风蚀。
施工阶段环保措施
1)减少水土流失。根据实际填挖土质合理设置边坡坡度;合理设置土石方填挖施工现场临时排水系统,及时疏导雨水,以减少雨水对挖填土坡坡面的冲蚀;填方坡面应及时夯实并进行边坡绿化;合理确定借土弃土位置,合理开采砂石料场,注意料场弃土弃渣分离处理。
2)减少噪音污染。禁止噪音超标机械进入施工现场,平时注意机械维修保养;合理安排施工组织计划,尽量减少施工活动对沿线居民集中点的干扰。
3)防止大气污染。材料堆放应采取必要挡风措施,减少扬尘。组织好材料和土方运输,防止材料散落造成环境污染。材料运输宜采用封闭性较好的自卸车运输或采用覆盖措施。对施工场地、材料运输及进出料场的道路应经常洒水防尘。
4)防止水质污染。加强对施工队伍的生活污水处理,严禁将其直接排入河道水流中;对路基清除淤泥表土应回收到路上处理或运到指定地点堆弃;弃石弃土应运到合理地点,不得任意堆放,更不能淤塞河道;对桥梁围堰施工,应注意围堰土在施工结束后的清除工作,避免阻塞河道。
营运期环保措施
1)加强公路管养工作,对路面和边沟应定期清理。加强边沟、边坡、涵管、急流槽、导流坝和路田分界墙的养护维修工作。对沿线收费站和服务区的垃圾及污水要进行环保处理。
2)加强公路绿化及其养护工作,既创造良好的视觉景观,又可降噪防尘。
3)加强交通管理,控制不符合环保和技术规定的车辆上路行驶,路线靠近或穿越居民区应限制鸣笛,完善交通标志、标线,保持良好的交通运输服务状态。
3 结 论
1)加强环保意识和宣传力度。公路工程必然要对环境产生负面影响,而环境保护工作已越来越受到重视,因此,在公路工程全过程中应加强环保工作。必须加大公路环境保护工作的力度,从宣传教育方面入手,切实提高公路施工人员的环保意识。
2)规范施工全过程,使工程项目可持续发展。公路施工环保工作要从源头抓起,首先要有环保观念,在公路设计阶段就应重视环保措施,并在公路工程开工前,制定一套完整环保制度,在营运期间加强可持续发展养护工作,将环保落到实处,将公路施工对环境的负面影响降低到最低。
3)完善监督制度,使环保措施有效实施。只有建立切实可行的监督机制,将环境保护与工程质量考核相结合,落实责任到人,才能使环保措施得以有效长期的实施。加强对公路环境问题的深入研究,促使我国公路建设、公路环境治理水平早日达到发达国家水平。
参考文献
[1]张跃峰.公路工程环境保护措施研究[J].交通世界,2007.
[2]何 林,魏 援.公路环境保护与环境影响评价[J].青海交通科技,2007.
[3]彭淑清,钟坚勇.公路建设与环境保护探讨[J].华东公路, 2008.
[4]郭发忠.公路工程设计中环境保护的实践[J].重庆交通学院学报, 2008.
[5]刘纯青,龙春英.高速公路路堑边坡景观营建艺术模式初探[J].安徽农业科学, 2007.
摘要： 我国矿产资源丰富，因此矿产资源的开发和利用对我国经济发展有着重要意义，然而自从矿产资源开发以来就暴露出一些问题，尤其是不合理的矿山建设对环境产生了破坏作用。而我国对环境保护问题的重视还处于发展阶段，迫切需要对前期建设中的失误进行弥补，对问题进行修补。
关键词： 矿山建设；环境保护；保护措施
伴随着我国经济的快速发展，而又同时作为一个最大的发展中国家，对资源的需求量正在逐步增大。国家发展规划一再强调，经济的发展要又好又快，不能走西方国家发展的老路，不能重复先破坏后修复的经济发展道路，在资源开发的同时就注重环境的保护。矿山建设也一样，它所造成的问题主要造两个大的方面，一方面是开采方法不够合理规范，另一方面是对开采后的废料处理不当，对环境造成了污染。因此，工作单位与工作人员必须响应国家的号召，在开采过程中提高对环境保护的重视程度，努力做到既能取得良好的经济效益，又能保护环境。
1.矿山建设中环境保护的重要性
目前矿山建设中的破坏性影响
矿山开采主要采用地上和地下两种方式，然而这两种开采方式都存在一定的弊端，都会对环境造成一定的破坏作用。矿山开采会对地表的生态环境造成破坏，会改变原有的地表地貌特征，严重影响植被覆盖率。而地表植被的破坏对其他生态环境有着重要的影响，有可能引起生物多样性的减少，水土流失等问题。不恰当的开采行为严重时可能会造成地表坍塌也就是塌方的危险，地下水位也可能会因此受到影响。对矿石开采后的产生的废石、尾矿等固体污染物的处理不当也会严重影响环境，主要体现在对土壤环境和大气环境的影响上。其中，有一部分废石所含有的化学成分会引发自燃现象，并释放出对环境或人体产生伤害的气体。除此之外，挖矿井所产生的废水也是重要的污染源。
对其重要程度的分析
环境是人类赖以生存的基础，与人类生存密切相关，甚至起着决定作用。环境保护不仅仅是我们一个国家更是全世界共同面临的问题，如果没有处理好环境问题将使我国的经济发展面临严峻的挑战。就目前来看，我国已经重视环境保护问题，保护环境已经成为我国的一项基本国策。矿山建设中产生的环境问题无疑是环境问题中的重要组成部分，它对环境的影响是多方面的，不仅影响人们的日常生活和生活环境，也影响了经济。环境不仅仅是针对当下时代生活的人，更是对几十年乃至几个世纪后的人类而言，他们的生活环境取决于我们现在的所做所为。矿山建设所面临的不仅仅是资源枯竭的问题，对地表环境，对土壤、大气等都会产生重要的影响，几乎影响到整个生态环境。
2.矿山建设与环境保护的具体保护措施
合理处理废水，防治水源破坏
由于我国人口基数大，淡水资源十分有限，工业用水需求量大，每个人所占有的淡水资源量很有限，远远落后于世界平均水平，水资源匮乏的现象在矿区就更为严重了。我国矿山酸性水污染普遍较为严重，主要分布在有色金属、化工矿山和部分含硫冶金矿山。处理酸性水总的原则是：在生产过程中减少酸性水的产生，在排放前加以必要的处理以及对酸性水进行重复利用。生产过程中的工程技术需要不断地改进，将用水洗净矿产的过程尽量减少，减少所需要的净水用量，有足够技术支持的可以采用封闭净化的技术。对于酸性废水和碱性废水同时存在于矿山，可以进行酸性水和碱性水中和处理，节省环保费用。
另外，可以采用其他物理方法对治理酸水。废水处理方法也应该得到改善，尽可能地减少废水的排放，或对废水进行再处理后再进行排放。处理后的废水可以重复使用，既减少了浪费，也对环境的不利影响最小化。无论是排放还是再利用都需要对废水进行一定的处理，这就要求废水处理技术的不断提高。最重要的原则就是保护水源，矿山往往接近于水源，污染了水的源头就意味着污染了一条河，一片区域，对人们的生产生活造成巨大的影响。建造封闭性高的工厂，严格控制，严格把关，提高管道的防渗透能力，定期检查管道的破损情况，避免管道中的废水泄漏造成污染的现象。在矿山建设中，要提高对水的重要性的认识，减少水资源的使用，合理处理废水，杜绝水资源的浪费。
对大气环境污染物的治理
在矿山建设中对大气产生污染的主要是粉尘和废气，粉尘和废气中的有害成分对工作人员的身体健康有危害。在工作开展过程中，空气中弥漫着粉尘，通过人类的呼吸进入呼吸道，引发呼吸道感染，容易诱发多多种疾病，粉尘更被称作人类健康的天敌。粉尘和废气不仅影响人类的健康，对大气的污染也是极为严重的。由此看来，粉尘和废气的治理也是矿山环保建设中重要环节。对于废气的治理方法是多样的。首先，可以优化动力结构，采用污染小，环保的动力资源，如使用电力、天然气等对环境影响较小的动力资源，也可依靠科学技术开发使用新型能源，将新能源技术运用到矿山建设中。
另外，可以采用尾气排放相对较少的，符合国家制定的尾气排放标准的柴油机。这两种方法的治理原则是从污染的源头进行治理，也可以安装净化尾气的装置，使尾气的排放能够安全，无污染。就粉尘治理而言，通过对粉尘产生的原理的分析，提出相应的方法加以应对。在作业过程中采用静电除尘，使用旋风式除尘器，或者脉冲布袋除尘器捕集作业过程中产生的岩粉，不使岩粉扩散和污染作业场地。除次之外，在作业中还可以配合水的使用，可在场地中建设水道，并适当地喷洒，增加空气湿度，以达到使粉尘潮湿，难以在空中飞扬的目的。粉尘和废气的适当处理是对工作人员身体健康的一种保障，也是对保护环境的责任的履行。
3.结语
环境保护是矿山建设的重要课题，环境污染往往比环境治理要简单得多，因此在矿山建设过程中就应该注意环境保护，将污染降到最低。哪怕是市场经济占主导地位的今天，也不能只顾经济利益，忽视道德问题，经济的发展要遵循可持续发展战略，竭泽而渔的思想应该抛弃。需要加强环境保护教育工作，提高环境保护意识，深入贯彻落实科学发展观与可持续发展战略，以适应现代社会对环境标准的新要求。国家、地方出台的标准也会越来越严格，对污染物的排放严格限制，减少矿山建设中对环境的迫害。国家、地方、工作单位、工作人员、公众都应该站在自己的角度采取相应的措施来保护环境。
参考文献:
[1]郑红,董影卓,安冬梅,等.矿山环保现状与防治对策的思考矿[J].业快报,2001.(4).
[2]管荣根,顾玲,陈静,等.矿山机械环保问题的探讨矿山机械[J].矿山机械,2001(8).
英语论文参考文献格式如下：
1、引用中的省略。原始资料的引用：在正文中直接引用时，应给出作者、年份，并用带括号的数字标出页码。若有任何资料省略，使用英文时，应用3个省略号在句中标出……，中文用6个若两句间的资料省略，英文应用4个省略号标出‥‥，中文用6个……。
2、大段落引用。当中文引用超过160字时，不使用引号，而使用“块”的形式引用起于新的一行，首行缩进4个空格，两端对齐，之后每行都缩进。
3、基本格式。同作者在同一段中重复被引用时，第一次必须写出日期，第二次以后则日期可省略。英文文献：In a recent study of reaction times, Walker (2000) described the method…Walker also found…。
4、单一作者，英文文献：姓氏出版或发表年代或姓氏，出版或发表年代。例如：Porter 2001…或…Porter，2001。
apa格式英文参考文献模板如下：
Directory to APA in-text citation models(文中的资源引用格式)。
Directory to APA references(文后的索引格式)。
更多关于英国论文写作方面的问题，同学们在平时的英国留学中如果有哪些疑问可以查找一些国内的留学服务平台。
撰写英文题名的注意事项
①英文题名以短语为主要形式，尤以名词短语最常见，即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和（或）后置定语构成；短语型题名要确定好中心词，再进行前后修饰。各个词的顺序很重要，词序不当，会导致表达不准。
②一般不要用陈述句，因为题名主要起标示作用，而陈述句容易使题名具有判断式的语义，且不够精炼和醒目。少数情况（评述性、综述性和驳斥性）下可以用疑问句做题名，因为疑问句有探讨性语气，易引起读者兴趣。
③同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致，但不等于说词语要一一对应。在许多情况下，个别非实质性的词可以省略或变动。
建立一个完整的生态鱼缸：漂亮的水草为自然植物，蓝色的波波妞以及勤劳除藻的小精灵们和一线为生物群，植物动物循环生态，所谓生态鱼缸，大概就是如此了吧！
这个过程的核心内容如前所诉，是建立完整的生物（细菌）过滤系统。它需耗费的时间，淡水缸大约是2周到1个月，海水缸即使是初步建立起该系统就需1个月，而整个系统稳定则需2-3个月。为什么要那么长的时间？有没有快一点的方法呢？其实这个时间就是硝化菌生长繁衍并逐步达到稳定所需的时间。细菌的生长繁殖特点与我们所熟悉的宏观动植物完全不同，它们一般行分裂生殖，其数量的增长按一而二、二而四、四而八……的指数方式增加（理论上的增长方式，忽略了由于细菌死亡所导致的数量减少，其实死亡与增殖是同时存在的）。在理想条件下，单一菌落的增殖会经历3个主要阶段：1.漫长的增长前期，这段时间细菌逐渐适应环境，开始分裂，但由于原本数量较少，增加的细菌数也相对较少，这个阶段细菌总数是不多的。2.快速增长期，当经过增长前期，细菌数累积达到一定程度后，由分裂所增加的细菌数也随之猛增，其增长的幅度是以对数指数表现的，所以又称对数增长期，在这个阶段，细菌总数将数十倍、上百倍的增加。3.平台期或衰退期，细菌经过对数增长期后，尽管仍继续分裂，但同时也有相当多的细菌死亡（死亡原因很复杂，这里不详述），如果此时有良好的营养供应，细菌增殖的数量与死亡的数量将达到平衡，细菌总数不再增加，形成稳定的菌落，称为平台期，但如果营养供应跟不上细菌的消耗速度，则由于营养耗竭而进入衰退期，大量细菌死亡，总数下降。我们想达到的就是平台期的效果。但是，我们的水族箱并非“理想条件”，硝化菌也不只是单一的菌种，水生生态系统中常见的硝化菌至少就有8种。有些厂家的硝化菌广告说搭配的细菌有相互增益的效果，事实上细菌之间的关系并非那么简单，共存共荣只是一方面，而竞争则是永远的主题。在局部，当一种或几种细菌表现强势，那么其它细菌一定会被抑制，而当条件发生变化时，原本弱势的菌种可能会变为强势，反而抑制原先的强势菌种（这就是为什么稳定的水族箱不容易发生鱼病，而新缸或环境剧变的缸容易爆发疾病的原因）；即使是共生的细菌，之间也必须达到一定的数量平衡才能发挥最佳作用。在新设水族箱里，环境十分不稳定，又缺乏细菌增殖所需的营养，细菌增殖得很缓慢。特别是增长前期，原本细菌增殖的数量就不多，又有相当的细菌不适应环境而死亡，要达到进入快速增长期所必需的菌数，就要花费很长时间。加之各个菌种间相互适应、相互协调也需要时日，所以整个过程就进行得非常缓慢。至于要缩短这个过程的方法不是没有，但对新手意义不大。最可靠的方法就是用已含有大量稳定菌群的材质，包括稳定使用过的底沙、各种滤材以及礁岩缸用的活石头等，他们的量越大系统稳定得越快，但如果只是少量的话就没有什么大的作用了。因为足够的稳定菌群可以迅速改善水体质量，量少不但不能稳定水质，在环境改变后菌群自身也会发生很大变化，一样需要时间来重新适应，其作用类似于加硝化菌（新手一般很难从老手那里要到大量成熟的材质，除非那位老手不想养鱼了）。而且即使使用大量成熟材质，也需要一定时间来达到新的平衡，决不是立即就可以放鱼的。所以我还是建议新手循序渐进地设置水族箱。这里特别要提一下的是：仅以大量添加硝化菌种的方式来达到快速建立生物过滤的方法是不可靠的！在一个缺乏营养的环境中，光靠添加细菌不可能快速达到我们所需要的稳定状态，曹立在相关文章中也提出过类似观点。从细菌的增殖特点不难看出，系统内的细菌是依靠自身的分裂增殖来达到我们所需的数量的，人为的加入菌体只能是杯水车薪。对于几乎没有所需硝化菌群的新设缸，即使数倍于常规量地添加细菌，也不可能达到它们自身增殖数十倍到数百倍所产生的菌体数量，更何况加入的菌种中到底有多少活菌也需打个大大的问号。其实对于新设缸来说，添加硝化菌只是一个“药引子”而已，更重要的是如何改善细菌生长的条件。首先，是要给它们安一个“家”。许多细菌只有在依附于某些物体时才能正常生长，在漂浮状态下则生长迟缓甚至停滞。这个“家”就是我们常说的滤材，其种类繁多，曹立的相关文章都有描述。它们的共同特点就是体积小而表面积极大，这样就可以在容积有限的水族箱里为硝化细菌提供大量的依附表面。对于需氧菌，这个“家”还必须保证每一个角落都有充足水流，以满足它们对氧气的需求。对于厌氧菌则刚好相反，需要“微流”的环境，保证氧的低供给，以利于脱氮反应的进行（详见smilecathy的翻译文章）。其次，是要添加细菌生长所需的养料。我个人习惯是在新缸里投放一点水蚤，黑暗中这些小家伙会散布到水族箱各个角落，他们死亡后的尸体就成了细菌的“饲料”。1周后可以放养孔雀、红剑之类的鱼，数量不可太多，3-4条足够，他们的代谢产物、残饵都是细菌的好营养，另外也可以放些蜗牛，用以除去刚刚兴起的藻类（种草前最好将蜗牛请出去，否则可能会把水草啃得千疮百孔，不过千万别用除蜗牛剂），这样一般2-3周就可以放鱼了。至于海水缸，有文献报道说加入切碎的蛤肉有助于生物过滤的成熟（得忍受它们腐烂时的臭味了，但臭味不正说明有细菌在大量生长吗？）。现在超市里有卖一种叫“乳果糖”（这是学名，商品名就有很多了）的东西，理论上讲也是细菌尤其是厌氧菌的“补品”，新缸里添加一点应该有好处，不过我没试过，有兴趣的朋友不妨试试（后果自负喔，不过反正是新缸什么都没养，大不了全缸换水）。至于生物过滤系统建立以后的步骤，倒是可以DIY一点，根据需要加入系统的其它元素（自然界中这些元素是“一个都不能少”的，但在人为控制下并不是缺一不可，详见下一节），然后自己慢慢调整，例如：裸缸养鱼的可以先放琵琶之类体格强健的食藻鱼，控制好藻类后放入自己中意的鱼；做水草造景的则可以放入黑壳虾、小精灵等等，并逐渐将灯光调至最佳，然后种草造景，最后放鱼作为点缀……但有一点非常重要，就是不管哪种缸，放鱼都要从易到难逐渐增加，不要一下子把缸塞满，否则刚刚建立的过滤系统有可能不堪重负而崩溃，那你就得从新来过了。这里顺便提一下种草，前面说过水草也有净水功能，它们不会给过滤系统带来很大负担，所以目前水族界的意见是一下子把缸全种满（当然指做水草造景缸），这样可以避免藻类“翻身”。不过，一些好看难养的草在这种还不十分稳定的环境里不容易长好，甚至会发生腐烂。我的意见是红蝴蝶之类的草慢慢来，先用水兰等铺满缸，作好早期的区域分割规划，等稳定后再逐步用好草替换出那些“丑小鸭”。
环艺设计毕业论文参考文献
紧张而又充实的大学生活即将结束，毕业前都要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种有计划的、比较正规的检验学生学习成果的形式，那么应当如何写毕业论文呢？下面是我为大家收集的环艺设计毕业论文参考文献，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
[1]于金阳.艺术玻璃在环艺设计中的工艺制备[J].国际公关,2020(05):164-165.
[2]李一鸣,李岩斌.环艺设计“空间”的感知与界定[J].戏剧之家,2020(03):212.
[3]陈祉音.浅析环境艺术设计的发展研究[J].福建茶叶,2020,42(01):71-72.
[4]肖昶.高校环艺设计专业的人才培养模式对比分析[J].福建茶叶,2020,42(01):87.
[5]肖昶.建筑设计中的环艺设计理念的开发创新[J].居舍,2020(03):111+123.
[6]张海兰.论数字绘画艺术对环艺手绘效果图教学的影响[J].建材与装饰,2020(01):202-203.
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[8]张悦.经济转型视角下环境艺术设计的新思路[J].现代营销(信息版),2019(12):97.
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集装箱养鱼能够更加的保险，集装箱里面不会有一些吃鱼的之类的。
因为他是在大棚里种植的。在大棚里可以晒到充分的阳光。也能够让水质净化。他相信大自然是最美好的馈赠物。
集装箱养殖技术有三大优势。一是集约水平高，有助于突破土地、环保和劳动力等资源要素瓶颈。二是提质增效大，有助于提高水产养殖业生产效益。三是可工业化发展，提供水产养殖新路径。智能化和标准化是集装箱养殖的特征。养殖箱体模块化、易组装、可拆卸，养殖实现标准化操作。通过物联网智能监控技术可进行水质在线监测和设备自动控制，生产实现智能化管理。
便于管理，观察，生存条件更加完善。集装箱不同于流域，鱼在流域中养殖不易观察也不安全。在集装箱中养殖就可以随时观察，查漏补缺。
“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
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本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines and the branch of computer science which aims to create it. Textbooks define the field as "the study and design of intelligent agents,"[1] where an intelligent agent is a system that perceives its environment and takes actions which maximize its chances of success.[2] John McCarthy, who coined the term in 1956,[3] defines it as "the science and engineering of making intelligent machines."[4]The field was founded on the claim that a central property of human beings, intelligence—the sapience of Homo sapiens—can be so precisely described that it can be simulated by a machine.[5] This raises philosophical issues about the nature of the mind and limits of scientific hubris, issues which have been addressed by myth, fiction and philosophy since antiquity.[6] Artificial intelligence has been the subject of breathtaking optimism,[7] has suffered stunning setbacks[8] and, today, has become an essential part of the technology industry, providing the heavy lifting for many of the most difficult problems in computer science.[9]AI research is highly technical and specialized, deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[10] Subfields have grown up around particular institutions, the work of individual researchers, the solution of specific problems, longstanding differences of opinion about how AI should be done and the application of widely differing tools. The central problems of AI include such traits as reasoning, knowledge, planning, learning, communication, perception and the ability to move and manipulate objects.[11] General intelligence (or "strong AI") is still a long-term goal of (some) research.[12]Thinking machines and artificial beings appear in Greek myths, such as Talos of Crete, the golden robots of Hephaestus and Pygmalion's Galatea.[13] Human likenesses believed to have intelligence were built in every major civilization: animated statues were worshipped in Egypt and Greece[14] and humanoid automatons were built by Yan Shi,[15] Hero of Alexandria,[16] Al-Jazari[17] and Wolfgang von Kempelen.[18] It was also widely believed that artificial beings had been created by Jābir ibn Hayyān,[19] Judah Loew[20] and Paracelsus.[21] By the 19th and 20th centuries, artificial beings had become a common feature in fiction, as in Mary Shelley's Frankenstein or Karel Čapek's . (Rossum's Universal Robots).[22] Pamela McCorduck argues that all of these are examples of an ancient urge, as she describes it, "to forge the gods".[6] Stories of these creatures and their fates discuss many of the same hopes, fears and ethical concerns that are presented by artificial problem of simulating (or creating) intelligence has been broken down into a number of specific sub-problems. These consist of particular traits or capabilities that researchers would like an intelligent system to display. The traits described below have received the most attention.[11][edit] Deduction, reasoning, problem solvingEarly AI researchers developed algorithms that imitated the step-by-step reasoning that human beings use when they solve puzzles, play board games or make logical deductions.[39] By the late 80s and 90s, AI research had also developed highly successful methods for dealing with uncertain or incomplete information, employing concepts from probability and economics.[40]For difficult problems, most of these algorithms can require enormous computational resources — most experience a "combinatorial explosion": the amount of memory or computer time required becomes astronomical when the problem goes beyond a certain size. The search for more efficient problem solving algorithms is a high priority for AI research.[41]Human beings solve most of their problems using fast, intuitive judgments rather than the conscious, step-by-step deduction that early AI research was able to model.[42] AI has made some progress at imitating this kind of "sub-symbolic" problem solving: embodied approaches emphasize the importance of sensorimotor skills to higher reasoning; neural net research attempts to simulate the structures inside human and animal brains that gives rise to this intelligenceMain articles: Strong AI and AI-completeMost researchers hope that their work will eventually be incorporated into a machine with general intelligence (known as strong AI), combining all the skills above and exceeding human abilities at most or all of them.[12] A few believe that anthropomorphic features like artificial consciousness or an artificial brain may be required for such a project.[74]Many of the problems above are considered AI-complete: to solve one problem, you must solve them all. For example, even a straightforward, specific task like machine translation requires that the machine follow the author's argument (reason), know what is being talked about (knowledge), and faithfully reproduce the author's intention (social intelligence). Machine translation, therefore, is believed to be AI-complete: it may require strong AI to be done as well as humans can do it.[75][edit] ApproachesThere is no established unifying theory or paradigm that guides AI research. Researchers disagree about many issues.[76] A few of the most long standing questions that have remained unanswered are these: should artificial intelligence simulate natural intelligence, by studying psychology or neurology? Or is human biology as irrelevant to AI research as bird biology is to aeronautical engineering?[77] Can intelligent behavior be described using simple, elegant principles (such as logic or optimization)? Or does it necessarily require solving a large number of completely unrelated problems?[78] Can intelligence be reproduced using high-level symbols, similar to words and ideas? Or does it require "sub-symbolic" processing?[79][edit] Cybernetics and brain simulationMain articles: Cybernetics and Computational neuroscience There is no consensus on how closely the brain should be the 1940s and 1950s, a number of researchers explored the connection between neurology, information theory, and cybernetics. Some of them built machines that used electronic networks to exhibit rudimentary intelligence, such as W. Grey Walter's turtles and the Johns Hopkins Beast. Many of these researchers gathered for meetings of the Teleological Society at Princeton University and the Ratio Club in England.[24] By 1960, this approach was largely abandoned, although elements of it would be revived in the can one determine if an agent is intelligent? In 1950, Alan Turing proposed a general procedure to test the intelligence of an agent now known as the Turing test. This procedure allows almost all the major problems of artificial intelligence to be tested. However, it is a very difficult challenge and at present all agents intelligence can also be evaluated on specific problems such as small problems in chemistry, hand-writing recognition and game-playing. Such tests have been termed subject matter expert Turing tests. Smaller problems provide more achievable goals and there are an ever-increasing number of positive broad classes of outcome for an AI test are:Optimal: it is not possible to perform better Strong super-human: performs better than all humans Super-human: performs better than most humans Sub-human: performs worse than most humans For example, performance at draughts is optimal,[143] performance at chess is super-human and nearing strong super-human,[144] and performance at many everyday tasks performed by humans is quite different approach is based on measuring machine intelligence through tests which are developed from mathematical definitions of intelligence. Examples of this kind of tests start in the late nineties devising intelligence tests using notions from Kolmogorov Complexity and compression [145] [146]. Similar definitions of machine intelligence have been put forward by Marcus Hutter in his book Universal Artificial Intelligence (Springer 2005), which was further developed by Legg and Hutter [147]. Mathematical definitions have, as one advantage, that they could be applied to nonhuman intelligences and in the absence of human is a common topic in both science fiction and in projections about the future of technology and society. The existence of an artificial intelligence that rivals human intelligence raises difficult ethical issues and the potential power of the technology inspires both hopes and Shelley's Frankenstein,[160] considers a key issue in the ethics of artificial intelligence: if a machine can be created that has intelligence, could it also feel? If it can feel, does it have the same rights as a human being? The idea also appears in modern science fiction: the film Artificial Intelligence: . considers a machine in the form of a small boy which has been given the ability to feel human emotions, including, tragically, the capacity to suffer. This issue, now known as "robot rights", is currently being considered by, for example, California's Institute for the Future,[161] although many critics believe that the discussion is premature.[162]Another issue explored by both science fiction writers and futurists is the impact of artificial intelligence on society. In fiction, AI has appeared as a servant (R2D2 in Star Wars), a law enforcer (. "Knight Rider"), a comrade (Lt. Commander Data in Star Trek), a conqueror (The Matrix), a dictator (With Folded Hands), an exterminator (Terminator, Battlestar Galactica), an extension to human abilities (Ghost in the Shell) and the saviour of the human race (R. Daneel Olivaw in the Foundation Series). Academic sources have considered such consequences as: a decreased demand for human labor,[163] the enhancement of human ability or experience,[164] and a need for redefinition of human identity and basic values.[165]Several futurists argue that artificial intelligence will transcend the limits of progress and fundamentally transform humanity. Ray Kurzweil has used Moore's law (which describes the relentless exponential improvement in digital technology with uncanny accuracy) to calculate that desktop computers will have the same processing power as human brains by the year 2029, and that by 2045 artificial intelligence will reach a point where it is able to improve itself at a rate that far exceeds anything conceivable in the past, a scenario that science fiction writer Vernor Vinge named the "technological singularity".[164] Edward Fredkin argues that "artificial intelligence is the next stage in evolution,"[166] an idea first proposed by Samuel Butler's "Darwin among the Machines" (1863), and expanded upon by George Dyson in his book of the same name in 1998. Several futurists and science fiction writers have predicted that human beings and machines will merge in the future into cyborgs that are more capable and powerful than either. This idea, called transhumanism, which has roots in Aldous Huxley and Robert Ettinger, is now associated with robot designer Hans Moravec, cyberneticist Kevin Warwick and inventor Ray Kurzweil.[164] Transhumanism has been illustrated in fiction as well, for example in the manga Ghost in the Shell and the science fiction series Dune. Pamela McCorduck writes that these scenarios are expressions of the ancient human desire to, as she calls it, "forge the gods."[6]
1。 Frosini A, Gori M, Priami P (1996) A neural network-based model弗罗西尼甲，普里亚米P（下1996）哥里的神经网络的M -基于模型for paper currency recognition and verification.为纸币识别和验证。 IEEE Trans Neural电机及电子学工程师联合会跨神经Network 7:1482-1490网络7:1482-14902. 2。 Kosaka T, Taketani N, Omatu S (1999) Classification of Italian小坂吨，武谷ñ，Omatu工作主任（1999年）意大利分类bills by a competitive neural network.法案通过有竞争力的神经网络。 Trans Inst Elec Eng Jpn中国科学院利安达反英Jpn119-C:948-954 119 - ç :948 - 9543. 3。 Fukunaga K (1972) Introduction to statistical pattern recognition.福永度（1972年）介绍统计模式识别。Academic, New York学术，纽约4. 4。 Tipping ME, Bishop CM (1999) Probabilistic principal component小费我，主教厘米（1999年）的主要组成部分概率analysis.分析。 J Roy Stat Soc B 61:611-622 ĵ罗伊统计芯片乙61:611-6225. 5。 Haykin S (1999) Neural networks. Haykin工作主任（1999年）神经网络。 Prentice Hall, New Jersey普伦蒂斯大厅，新泽西6. 6。 Kohonen T (1995) Self-organization maps.基于Kohonen T（下1995）自组织地图。 Springer, Berlin施普林格，柏林Heidelberg New York海德堡纽约7. 7。 Rabiner LR (1989) A tutorial on hidden Markov models and拉比娜的LR（1989）关于隐马尔可夫模型和教程selected applications in speech recognition.在语音识别选定的应用程序。 Proceedings of IEEE诉讼的IEEE77:257-286 77:257-2868. 8。 Kohavi R (1995) A study of cross-validation and bootstrap for accuracy Kohavi住宅（1995年）的交叉研究，验证和引导的准确性estimation and model selection.估计和模型选择。 Proceedings of the 14th International程序的第14届国际Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI,联席会议人工智能IJCAI，Montreal, Canada, pp 1137-11加拿大蒙特利尔，第1137至1111年
1。 Frosini A, Gori M, Priami P (1996) A neural network-based model弗罗西尼甲，普里亚米P（下1996）哥里的神经网络的M -基于模型for paper currency recognition and verification.为纸币识别和验证。 IEEE Trans Neural电机及电子学工程师联合会跨神经Network 7:1482-1490网络7:1482-14902. 2。 Kosaka T, Taketani N, Omatu S (1999) Classification of Italian小坂吨，武谷ñ，Omatu工作主任（1999年）意大利分类bills by a competitive neural network.法案通过有竞争力的神经网络。 Trans Inst Elec Eng Jpn中国科学院利安达反英Jpn119-C:948-954 119 - ç :948 - 9543. 3。 Fukunaga K (1972) Introduction to statistical pattern recognition.福永度（1972年）介绍统计模式识别。Academic, New York学术，纽约4. 4。 Tipping ME, Bishop CM (1999) Probabilistic principal component小费我，主教厘米（1999年）的主要组成部分概率analysis.分析。 J Roy Stat Soc B 61:611-622 ĵ罗伊统计芯片乙61:611-6225. 5。 Haykin S (1999) Neural networks. Haykin工作主任（1999年）神经网络。 Prentice Hall, New Jersey普伦蒂斯大厅，新泽西6. 6。 Kohonen T (1995) Self-organization maps.基于Kohonen T（下1995）自组织地图。 Springer, Berlin施普林格，柏林Heidelberg New York海德堡纽约7. 7。 Rabiner LR (1989) A tutorial on hidden Markov models and拉比娜的LR（1989）关于隐马尔可夫模型和教程selected applications in speech recognition.在语音识别选定的应用程序。 Proceedings of IEEE诉讼的IEEE77:257-286 77:257-2868. 8。 Kohavi R (1995) A study of cross-validation and bootstrap for accuracy Kohavi住宅（1995年）的交叉研究，验证和引导的准确性estimation and model selection.估计和模型选择。 Proceedings of the 14th International程序的第14届国际Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI,联席会议人工智能IJCAI，Montreal, Canada, pp 1137-11加拿大蒙特利尔，第1137至1111年
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。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。
“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.
[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13(3)：330-332.
[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.
[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.
本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
. 人工智能的定义
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。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。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。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
1.李建国人工智能与认知心理学[J]. 西南师范大学学报 1986年4月第二期 142-146页
2.郑南宁认知过程的信息处理和新型人工智能系统[J]. 中国基础科学.科学前沿2008年 9-18页
3.蔡自兴，徐光�人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
4.(美)Sternberg,.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年
5.(美)Nils 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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