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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。以下是我精心整理的人工智能的利与弊论文的相关资料，希望对你有帮助!
摘要：自1956年人工智能诞生起，几十年的发展让其有了许多的进步，并广泛用于机器视觉，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学等各大领域，并且与人类生活联系越来越紧密。在安全性没有得到确切认证的情况下广泛发展人工智能是否是可行的做法，人工智能是否会战胜人类智能，现在还存在广泛的争论。本文从人工智能的概况，应用领域与人类生活的联系等方面讨论，联系有关理论，认为人工智能的发展需要在人类智能可控的范围内进行。
关键字：人工智能 超越 人类智能 退化
一.人工智能的概况
(一)人工智能的概念
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作出反应的智能机器，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。
(二)人工智能的兴起
1956年,被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论。他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"。从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。 Minsky从心理学的研究出发，提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则
来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。
(三)人工智能的发展状况
1956年，Samuel研制了跳棋程序，它在1959年击败了Samuel本人
1959年美籍华人学者、洛克菲勒大学教授王浩 自动定理证明
1976年 “四色定理”的证明
1977年，曾是赫伯特·西蒙的研究生、斯坦福大学青年学者费根鲍姆
(E.Feigenbaum)，在第五届国际人工智能大会上提出了”知识工程”的概念 1976年美国斯坦福大学肖特列夫开发医学专家系统MYCIN
80年代，AI 被引入了市场,并显示出实用价值
1997年 “深蓝”
2011年9月，在印度古瓦哈蒂举行的电脑科技展上，一个“聪明机器(Cleverbot)”成功过近800名观众，使他们难以分辨对话出自真人还是电脑软件。当日参加聊天试验的30名志愿者被安排进行4分钟在线文字聊天，聊天的对象可能是“聪明机器人”，也可能是一个真人。他们的对话内容展示在一个
大屏幕上，1334名普通观众观看对话内容后进行投票。结果，超过59.3%的观众 把人与“聪明机器人”的对话误认成人与人之间的对话“聪明机器人”的发明 者、英国人罗洛·卡彭特很高兴地告诉记者：“过一半以上观众，你可以说聪明机器人算是通过了"图灵测试"
二.人们对人工智能的依靠
(一)人工智能主要应用领域
目前人工智能主要的应用领域在机器视觉(指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别)，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
(二)人们生活与人工智能的密切关系
从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人，人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通
中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡„„虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在，但我们的生活却因它悄悄改变。
在美国硅谷，尼古拉斯·亚宁早上起来准备去上班，到公司需要40分钟车程。这位在Google工作的技术员走向他的Lexus汽车。汽车即将驶上加州拥挤的高速路，此时他的“司机”———汽车开始掌控大局。亚宁的这辆车是Google正在实验的自动驾驶汽车，安装有复杂的人工智能技术，使得他可以放松地坐在驾驶座上充当乘客。
在马萨诸塞州贝德福特的iRobot公司，一名参观者看着5英尺高的机器人爱娃小心翼翼地行走在大厅里，躲避着周围的障碍物———包括人类。今年年底它将开始自己的第一份真正工作———远程医疗助手，让数千英里之外的专家通过安装在它“头”上的视频屏幕给医院的病人看病。当医生准备看望下一位病人时，他只需点击电脑地图上的新位置。爱娃根据地图找到并赶往下一个病房，它还会自己乘坐电梯。
在华盛顿普尔曼，华盛顿州立大学的研究者们正在给“智能”房间安装上感应器，使之能够根据需要自动调节房间的光线，监控住户的一切活动，包括他们每天睡眠多少小时，锻炼多少分钟。听上去有点像是被监禁，但事实上，倡导者们认为这样的技术就像一个富有爱心的保姆：智能房屋可以帮助老年人，尤其是有身体或智力障碍的老人过上独立的生活。
从今年夏天在火星登陆的好奇号太空探测器，到仪表盘能够与人对话的汽车，再到智能手机，人工智能正在改变我们的生活———有时候以一种显而易见的方式，更多的时候，我们甚至没有意识到它的存在。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡;告诉驾驶员什么时候越过了道路中央的分道线。
甚至连烤面包机也即将加入人工智能革命。你可以将一个面包放进去，用智能手机拍张照片，手机将把所有需要的信息传送给烤面包机，指导它如何将面包烤得恰到好处。
从某个方便说，人工智能几乎无处不在，从控制数码相机的光圈和快门速度的智能感应器，到干衣机中的温度和湿度探测器，再到汽车中的自动泊车功能。更复杂的应用还在源源不断地走出实验室。
三.人工智能的弊端
(一)关于人工智能超越人类智能的假说
人工智能只可以作为人类智能的补充，但是人工智能的发展速度远远超过人类智能的发展速度，即根据进化论来说人工智能的进化速度比人类智能进化得快许多。由于人工智能起步较低，故现在和人类智能有一定差距，但其表现出了在局部超越了人类智能的现状，让人有理由相信人工智能超越人类智能只是时间上的问题。
人工智能超越人类智能论据有：一是达尔文进化论;二是类比人类的创造性即由于人类智能的不断探索欲会把自己独有创造赋予人工智能，这会导致人工智能战胜人类智能;三是“量变质变定律”人工智能不断的在某些领域超越人类智能，最终将在质上战胜人类智能。
其代表人物有四川大学社科系教授王黔玲从世界观角度提出的“人工智能将超越人类智能”的论断。华东师范大学哲学系教授郦全民认为在好奇心的驱使下，在不前进就会落后的“象棋皇后”效应的作用下，人类不会停止对比自己先进的更高的智能系统的探索。而进化法则又不可违背，将使得进化之链朝着超越人类的方向发展。因此地球上出现超越人类的高智能物种是进化的必然。代维也大胆预测“人工智能将在不远的将来战胜人类智能，但会有自己的存在方式，不会对人类构成威胁”。约翰·麦卡锡——人工智能之父认为“没有理由相信我们不能写出一个能使电脑像人一样思考的公式。”斯蒂芬·霍金 说过“在我看来，如果非常复杂的化学分子可以在人体内活动并使人类产生智慧的话，那么太阳复杂的电子电路也可以使计算机以智能化的方式采取行动。”德国班贝克大学心理学教授德尔纳认为“有灵魂的机器是存在的。”
(二)人类退化的假说
从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人，人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中
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推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡等。虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在，但我们的生活却因它悄悄改变。人们总是趋向于安逸的生活，人工智能的出现满足了人们许多的需求，这会导致人们满足于享受当前的生活而忘记许多自己的本能。根据达尔文的进化学说，那些我们不在经常使用的本能会在生物的繁衍中逐渐的退化消失。人工智能化的发展，我们的衣食住行都可以有简单的解决方法，并且也越来越为人们所依赖。就像过去几千年我们没有电话手机，一样可以有自己的通讯方式，可是现在手机发展不过几十年，就没有几个人能离得开手机了。试想一下日益进入我们生活中的人工智能，等你习惯后还能离得开吗。如果有了人工智能，你什么都不用自己动手，那经过生物衍变，人类的未来还能剩下什么呢。经过退化衍变的人类还有什么能力呢。
四.结语
现阶段人工智能在专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学等方面都有许多的应用，并且范围越来越广，虽然看似都是促进科学发展的，但是我们得注意其使用的度，就像克隆的应用一样，具有双面性的东西在发展时都应该慎重考虑。人工智能智能作为一种工具被人类智能限定在一定的范围里发展，才能在保证其安全的条件下最大程度的为人类发挥作用。 参考文献：
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只要谈及科技对人类的意义，有一个词语出语率颇高――“双刃剑”。即科技在给人们带来便捷、舒适和高质量生活的同时，也不可避免地会带来诸多弊端。在这种种弊端中，有看得见的，如环境污染;而更多的则是看不见的，如科技对文化的冲击。
有关科技的利与弊，近年来舆论界一直争论不休，莫衷一是。这一现象也直接反映在了高考语文试题中――连续几年的高考作文都涉及到这一话题，且有逐年增多的趋势。
据统计，在近几年高考作文中讨论最多的话题是“科技对文化(尤其是传统文化)的冲击”――即科技会不会对文化构成冲击?又会构成什么样的冲击?如2012年高考湖北卷作文题就提供了这样一则材料：
语文课堂上，老师在讲到杜甫《春望》“烽火连三月，家书抵万金”时，不无感慨地说：“可惜啊，我们现在已经很难见到家书了，书信这种形式恐怕要消失了。”学生甲：“没有啊，我上大学的表哥就经常给我写信，我觉得这种交流方式是不可替代的。”学生乙：“信息技术这么发达，打电话、发短信、写邮件更便捷，谁还用笔写信啊?”学生丙：“即使不用笔写信，也不能说明书信消失了，只不过是书信的形式变了。”学生丁：“要是这样说的话，改变的又何止是书信?社会发展了，科技进步了，很多东西都在悄然改变。”……
诚然，电话、短信、邮件在带给我们方便、快捷的同时，也消减了我们生活中的诗意。可是我们不妨思量一下，“云中谁寄锦书来”或许能带给我们诗意和遐想，可在“烽火连三月”的情况下，恐怕还是一条快捷的短信更让人放心。因此，我们要充分考虑到两者的得失，对如何处理好科技与文化的关系作出深刻的反思：是为了保存传统的美好而抱残守缺，还是为了方便快捷就抛弃传统?是在传统的树干上嫁接上时尚的枝条，还是在崭新的文化中打上旧补丁?笔者想：应该思考这类问题的绝不仅仅是我们的中学生，更有我们的决策者、我们的专家，甚至我们每一个普普通通的公民。反思永远强于抱怨，只有总结反思，才能使我们的下一步走得更好，走得更稳健，从而一步步接近我们理想中的伊甸园。
与此一脉相承的是2014年高考广东卷的作文题。所不同的是广东卷的材料放弃了书信与手机，取而代之的是黑白胶片与数码技术：
黑白胶片的时代，照片很少，只记录下人生的几个瞬间，在家人一次次的翻看中，它能唤起许多永不褪色的记忆。但照片渐渐泛黄，日益模糊。数码技术的时代，照片很多，记录着日常生活的点点滴滴，可以随时上传到网络与人分享。它从不泛黄，永不模糊，但在快速浏览与频繁更新中，值得珍惜的“点滴”也可能被稀释。
黑白胶片与数码技术就像尺素与短信、马车与高铁、书法与“键谈”、远足与网游、品茗与快餐，品评它们又岂是一个“利”字或“弊”字可以概括的?这当中，掺和有科技的因素，有文化的因素，有传统的因素，有心理习惯的因素……其实，人们最希望拥有的是现代科技的便捷加上传统文化的醇香，而这恰如鱼与熊掌，兼而得之实在不易。
高考作文涉及到的又一方面的话题是“科技对传统审美观念的冲击”。如2014年高考辽宁卷作文题提供了这样一则材料：
夜晚，祖孙二人倚窗远眺。“瞧万家灯火，大街通明，霓虹闪耀，真美!”男孩说，“要是没有电，没有现代科技，没有高楼林立，上哪儿看去?”老人颔首，又沉思摇头：“可惜满天繁星没有了。沧海桑田，转眼之间啊!当年那些祖先，山洞边点燃篝火，看月亮初升，星汉灿烂，他们欣赏的也许才是美景。”
读罢这则材料，笔者觉得：如果“当年那些祖先”能够“穿越”回来，即便他们依然认为篝火、明月、星汉是大自然中最美丽的景观，但他们还乐意栖居在山洞里燃着篝火欣赏那满天繁星吗?现代科技早已潜入到了人们的灵魂深处，纵然我们会偶尔生出几许怀旧的情愫，那不过是我们在内心珍存的原始记忆陨落时的惆怅，纵然我们心向往之，也未必愿意返璞归真。在现代社会中，像陶渊明、梭罗这些真正倾心于自然的隐者已经很难寻觅了。
高考作文所涉及的有关科技的材料，还触及到了近乎于“科幻”的话题。如2014年高考天津卷的作文材料，讲的是一则带有几分科幻色彩的故事，揭示了现代科技给人带来的“荒诞感”：
也许将来有这么一天，我们发明了一种智慧芯片，有了它，任何人都能古今中外无一不知，天文地理无所不晓。比如说，你在心里默念一声“物理”，人类有史以来有关物理的一切公式、定律便纷纷浮现出来，比老师讲的还多，比书本印的还全。你逛秦淮河时，脱口一句“旧时王谢堂前燕”，旁边卖雪糕的老大娘就接茬说“飞入寻常百姓家”，还慈祥地告诉你，这首诗的作者是刘禹锡，这时一个金发碧眼的外国小女孩抢着说，诗名《乌衣巷》，出自《全唐诗》365卷4117页……这将是怎样的情形啊!
不知道是否真的有那么一天，不知道这样的情形是否真的会出现，也不知道这样的情形出现究竟是喜是悲。
平心而论，科技带给我们的永远是利大于弊，否则我们绝不会视之为“第一生产力”，也不会有那么多仁人志士为科技献身，为科技发展不遗余力了。我们现在要探究的是在发展科技的同时怎样将它的负面效应降到最低，乃至使之成为促进文化传承与发展的助力;而不是因噎废食，视科技为文化的宿敌，甚至视若洪水猛兽――而承担这一重任的主力，将会是今天走上考场的一代青年。从这一意义上看，让他们先写这样的文章真的很有价值。想必“科技”这一话题在随后的高考作文中仍会有一定的地位。
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 R.U.R. (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 intelligence.The 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 skill.General 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 simulated.In 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 1980s.How 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 fail.Artificial 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 results.The 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 sub-human.A 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 testers.AI 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 fears.Mary 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: A.I. 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 (K.I.T.T. "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]
计算机专业论文参考文献
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软件工程硕士论文要求与模板
软件工程硕士论文要求有哪些，有具体的模板可以借鉴吗?下面是我为大家收集的关于软件工程硕士论文要求与模板，欢迎大家阅读借鉴!
软件工程硕士论文要求主要包括：字数要求与书写格式要求，一般软件工程专业研究生论文字数要求3万--5万之间，字数太少无法将课题研究透彻，字数过多会显得繁杂，因此，在撰写软件工程硕士论文时，要抓住研究核心，阐述清楚研究问题，适当减少一些常识性知识，特别重要的常识原理，可以在附录中体现;其次论文完成后，要按照论文格式标准进行排版，具体格式要求见下：
1 软件工程硕士论文基本结构
软件工程硕士论文基本结构包括前置部分、主体部分和结尾部分。
1.1 前置部分
(1) 封面
(2) 原创性声明和《中国优秀博硕学位论文全文数据库》投稿声明
(3) 序或前言(可根据需要)
(4) 摘要及关键词
(5) 目次页
(6) 插图和附表清单(可根据需要)
(7) 符号、标志、缩略词、首字母缩写、计量单位、名词、术语等的注释表(可根据需要)
1.2 主体部分
(1) 引言(或绪论)
(2) 正文
(3) 结论
(4) 参考文献
(5) 注释(可根据需要)
(6) 附录(可根据需要)
1.3 结尾部分
(1) 作者简介及在学期间所取得的科研成果
(2) 后记和致谢
(3) 封底
2 软件工程硕士论文编写规范与要求
2.1 前置部分
2.1.1封面
封面(含扉页)包括以下要素：
论文分类号：采用《中国图书资料分类法》(第四版)，可到图书馆查询。
单位代码： ××××。
密级：密级一般设定为公开，涉密级别分为秘密、机密、绝密。凡涉密论文需根据《××大学研究生涉密论文暂行规定》(校研院字[2007]18号)办理审批手续。
研究生学号：填写由研究生管理处统一编排的研究生学号。
学位类别：按申请专业的学科门类和学位级别进行分类。
专业学位直接写上专业学位名称，“软件工程硕士”.
校徽：蓝色，大小为3×3cm.
论文题目：应准确反映论文的核心内容，简明扼要，必要时可加副标题。论文题目(包括副标题)总长度不要超过30个汉字。论文题目需同时翻译成英文，写在汉语题目之下。论文题目在封面中间居中排列。
作者姓名：姓名所使用的汉字必须与本人有效身份证件完全一致。
专业名称：必须严格按照“研究生教育管理信息系统”中的专业名称填写，不得使用简称。
导师姓名：导师姓名后附职称，姓名与职称之间应空一个汉字的位置。
培养单位：填写研究生的具体培养单位，“计算机科学与技术学院”.
论文完成时间：在论文封面下部，居中填写论文打印成稿的年月。
××××大学博士、硕士学位论文封面及扉页格式请分别参考学院论文封面格式样本。
2.1.2 原创性声明和《中国优秀博硕学位论文全文数据库》投稿声明
本部分使用统一的'格式，具体内容见附件。
2.1.3 序或前言
学位论文的序或前言，一般是作者对本篇论文基本特征的简介，如说明研究工作缘起、背景、主旨、目的、意义、编写体例，以及资助、支持、协作经过等。这些内容也可以在正文引言(或绪论)中说明。
2.1.4 摘要及关键词
摘要是对论文主要内容的概述，是一篇完整的短文，可以独立使用。摘要应阐明研究的目的，所获得的主要成果，学位论文的论点及论据。同时也应客观地阐述成果的创造性及新发现、新见解和所取得的成果在研究领域中的地位、意义及其价值。除了实在无变通办法可用以外，摘要中不用图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语。硕士学位论文摘要以汉字1000字左右为宜，博士学位论文摘要以汉字2000字左右为宜。学位论文摘要分为中文摘要和英文摘要。英文摘要根据中文摘要进行翻译。
在中、英文摘要之后要附关键词。关键词是为了文献索引而从学位论文中选取出来的、用以表示全文主题内容信息的单词或术语。一般选用3-8个关键词，要求所选词汇能准确反映概括全文的主要内容。
使用非汉语语言撰写的学位论文，应写出详细的中文摘要，硕士中文摘要不少于3000字，博士中文摘要不少于5000字。
2.1.5 目次页
论文中内容标题的集合，另起页。目次页每行均由标题名称和页码组成，包括引言(或前言)，主要内容的篇、章、条、款、项序号和标题，小结，(引文)参考文献、注释、附录，可供参考的文献题录、索引等。
2.1.6 插图和附表清单
论文中如图表较多，可以分别列出清单置于目次页之后。图的清单应有序号、图题和页码。表的清单应有序号、表题和页码。
2.1.7 符号、标志、缩略词、首字母缩写、计量单位、名词、术语等的注释表
符号、标志、缩略词、首字母缩写、计量单位、名词、术语等的注释说明，如需汇集，可集中置于图表清单之后。
毕业论文(设计)的内容结构规范(一)内容结构1.题目2.摘要及关键词(中英文)3.正文4.参考文献5.附录(二)内容结构要求1.题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字。2.摘要及关键词(中英文)：中文摘要字数为200字左右，关键词3～5个。3.正文：本论应包括基本材料、研究内容与方法、实验结果与分析(讨论)等，结论是围绕本论所作的结束语。理工类的还应包括(1)设计方案论证;(2)计算部分;(3)结构设计部分;(4)样机或试件的各种实验及测试情况;(5)方案的校验。结论部分概括说明设计的情况和价值，分析其优点和特色、有何创新、性能达到何水平，并应指出其中存在的问题和今后改进的方向。4.参考文献：参考文献是作者写作论著时所参考的文献书目，一般集中列于文末。所列参考文献观点均应在毕业论文(设计)中反映出来，直接引用的观点须采用脚注，用数字加圆圈标注(如①、②„)。所列参考文献不少于15篇(部)，其中必须有一定数目的近三年的文献。理工类设计可依据专业特点由院(系)另设标准。参考文献的著录要求与格式见本《规范化要求》文末。5.附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录，如公式的推演、编写的算法、语言程序等。二、毕业论文(设计)的文本规范要求(一)字数要求:文科专业以6000～8000字为宜，理工科专业以8000～10000字为宜。(二)文字要求：文字通顺，语言流畅，无错别字。(三)图表要求：文中的附图应统一编排序号并赋予图名;除特殊情况，要求采用计算机制图。文中图表需在表的上方、图的下方排印表号、表名、表注或图号、图名、图注。文中的表格应统一编排序号并赋予表名。表内内容应对齐，表内数字、文字连续重复时不可使用“同上”等字样或符号代替。表内数字使用同一计量单位时，可将该单位从表中提出并置于圆括号内。表内有整段文字时，起行处空一格，回行顶格，最后不用标点符号。
软件开发论文参考文献（汇总）
你知道软件开发论文参考文献有哪些吗?下面是我为大家收集的关于软件开发论文参考文献，欢迎大家阅读借鉴!
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1、下载安装endnote软件，图标是酱紫滴。
endnote软件
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6、找到文献。（补充：大多数文献其实是可以找到的，即使没有免费下载的资源，也不影响引用）
找到文献
7、点击引用。
引用该文献
8、导入链接的形式选择为endnote。
注意红色框框
9、名称改为该文献的名称，存储路径务必选择为endnote library。然后点击下载。
注意更改名称和存储路径
10、在endnote library文件夹中找到刚刚下载并准备引用的这篇文献。（为了不泄露昕璐妹的研究课题，我打算把之前看过的文献隐藏起来，于是我用橡皮擦擦啊擦，就变成了下面这种效果......是不是觉得这张图也挺小清新的）
找到想要引用的文献
11、右键，打开方式选择为endnote。（哈哈，截图方式千千万，我怎么可能一直用橡皮擦擦来擦去呢。）
用endnote打开想要引用的文献
12、正确导入后的文献是下面酱紫滴。
文献导入endnote
13、再次回到Word文本中检查光标是否放对了位置。另外需要补充的是，如果endnote正确安装，则会在Word菜单栏中有显示。
敲~黑~板~这里要选择目标杂志的名称，这样插进来的文献格式才是该杂志的。这里我们以Chemosphere杂志为例哦~
检查光标位置
14、回到endnote软件中，选中文献，然后点击上方菜单栏的insert citation。
将文献引用到论文中
15、插入成功。这时在对应的位置会以该杂志的格式显示参考文献。如果把光标放到参考文献处会发现它显示为灰色，跟我们手动输入是不一样的。
拓展资料
论文怎么引用文献
正文:
论文如何引用参考文献？接下来小编就贴心地为大家收集整理了有关“论文如何引用参考文献”的相关方法，希望能够对大家起到帮助作用，那么接下来就请跟随小编继续往下阅读吧。
引用论文做参考文献需要标志出具体标识，期刊文献要用“J”来表示。参考文献表达的格式为：[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码。
对于参考文献，还应注意以下两点：
第一：如果是英文参考文献的话，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：MalcolmRichardCowley应为：Cowley,M.R.，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：FrankNorris与IrvingGordon应为：Norris,F.&I.Gordon；名、报刊名使用斜体字。
第二：书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。参考文献与文中标注的内容对应，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。
[编辑本段]基本信息 软件工程一直以来都缺乏一个统一的定义，很多学者、组织机构都分别给出了自己的定义： 软件工程（1）、BarryBoehm：运用现代科学技术知识来设计并构造计算机程序及为开发、运行和维护这些程序所必需的相关文件资料。
（2）、IEEE在软件工程术语汇编中的定义：软件工程是：1.将系统化的、严格约束的、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护，即将工程化应用于软件；2.在1中所述方法的研究 （3）、FritzBauer在NATO会议上给出的定义：建立并使用完善的工程化原则，以较经济的手段获得能在实际机器上有效运行的可靠软件的一系列方法。 目前比较认可的一种定义认为：软件工程是研究和应用如何以系统性的、规范化的、可定量的过程化方法去开发和维护软件，以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来。
（4）、《计算机科学技术百科全书》中的定义：软件工程是应用计算机科学、数学及管理科学等原理，开发软件的工程。软件工程借鉴传统工程的原则、方法，以提高质量、降低成本。
其中，计算机科学、数学用于构建模型与算法，工程科学用于制定规范、设计范型（paradigm）、评估成本及确定权衡，管理科学用于计划、资源、质量、成本等管理。 [编辑本段]目标 软件工程的目标是：在给定成本、进度的前提下，开发出具有可修改性、有效性、可靠性、可理解性、可维护性、可重用软件工程性、可适应性、可移植性、可追踪性和可互操作性并且满足用户需求的软件产品。
追求这些目标有助于提高软件产品的质量和开发效率，减少维护的困难。下面分别介绍这些概念。
（1）可修改性（modifiablity）。容许对系统进行修改而不增加原系统的复杂性。
它支持软件的调试与维护，是一个难以达到的目标。 （2）有效性（efficiency）。
软件系统能最有效地利用计算机的时间资源和空间资源。各种计算机软件无不将系统的时/空开销作为衡量软件质量的一项重要技术指标。
很多场合，在追求时间有效性和空间有效性方面会发生矛盾，这时不得不牺牲时间效率换取空间有效性或牺牲空间效率换取时间有效性。时/空折衷是经常出现的。
有经验的软件设计人员会巧妙地利用折衷概念，在具体的物理环境中实现用户的需求和自己的设计。 （3）可靠性（reliability）。
能防止因概念、设计和结构等方面的不完善造成的软件系统失效，具有挽回因操作不当造成软件系统失效的能力。对于实时嵌入式计算机系统，可靠性是一个非常重要的目标。
因为软件要实时地控制一个物理过程，如宇宙飞船的导航、核电站的运行，等等。如果可靠性得不到保证，一旦出现问题可能是灾难性的，后果将不堪设想。
因此在软件开发、编码和测试过程中，必须将可靠性放在重要地位。 （4）可理解性（understandability）。
系统具有清晰的结构，能直接反映问题的需求。可理解性有助于控制软件系统的复杂性，并支持软件的维护、移植或重用。
（5）可维护性（maintainability）。软件产品交付用户使用后，能够对它进行修改，以便改正潜伏的错误，改进性能和其他属性，使软件产品适应环境的变化，等等。
由于软件是逻辑产品，只要用户需要，它可以无限期的使用下去，因此软件维护是不可避免的。软件维护费用在软件开发费用中占有很大的比重。
可维护性是软件工程中一项十分重要的目标。软件的可理解性和可修改性有利于软件的可维护性。
（6）可重用性（reusebility）。概念或功能相对独立的一个或一组相关模块定义为一个软部件。
软部件可以在多种场合应用的程度称为部件的可重用性。可重用的软部件有的可以不加修改直接使用，有的需要修改后再用。
可重用软部件应具有清晰的结构和注解，应具有正确的编码和较低的时/空开销。各种可重用软部件还可以按照某种规则存放在软部件库中，供软件工程师选用。
可重用性有助于提高软件产品的质量和开发效率、有助于降低软件的开发和维护费用。从更广泛的意义上理解，软件工程的可重用性还应该包括：应用项目的重用，规格说明（也称为规约）的重用，设计的重用，概念和方法的重用，等等。
一般来说，重用的层次越高，带来的效益也就越大。 （7）可适应性（adaptability）。
软件在不同的系统约束条件下，使用户需求得到满足的难易程度。适应性强的软件应采用广为流行的程序设计语言编码，在广为流行的操作系统环境中运行，采用标准的术语和格式书写文档。
适应性强的软件较容易推广使用。 （8）可移植性（portability）。
软件从一个计算机系统或环境搬到另一个计算机系统或环境的难易程度。为了获得比较高的可移植性，在软件设计过程中通常采用通用的程序设计语言和运行环境支撑。
对依赖于计算机系统的低级（物理）特征部分，如编译系统的目标代码生成，应相对独立、集中。这样，与处理机无关的部分就可以移植到其他系统上使用。
可移植性支持软件的课重用性和课适应性。 （9）可追踪性（tracebility）。
根据软件需求对软件设计、程序进行正向追踪，或根据程序、软件设计对软件需求进行逆向追踪的能力。软件可追踪性依赖于软。
软件工程可以写的题目多啊。开始也不怎么懂，还是学姐给的文方网，写的《基于Windows平台的HIPS系统设计与实现》，靠谱的说
研究生教育网络管理系统的设计与实现
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分布式自动检测系统RS485通信网络的设计与实现
计划生育管理信息系统的设计与实现
医院“一卡通”系统的设计与实现
列车三维驾驶仿真系统的设计与实现
一种图书外采查重系统的设计与实现
基于C/S模式的网络文件管理系统的设计与实现
自动化仓库管理系统的设计与实现
四川省卫生统计数据采集与决策支持系统设计与实现
ATM应用系统EMV迁移的设计与实现
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基于LFAP的网络流量统计分析系统的设计与实现
传真管理信息系统的设计与实现
工业机器人三维仿真系统的设计与实现
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基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现
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学术论文共词分析系统的设计与实现
基于Web的SQLServer远程备份管理系统的设计与实现
基于Spring框架的北京林业大学图书馆门户系统设计与实现
基于XML的研究生网络选课系统设计与实现
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容> 原发布者：北大青鸟广安门校区 软件工程师应该具备的技能有哪些 软件工程师应该具备的技能有哪些？我认为，软件工程师用该具备的技能主要为以下几点： 1.编程语言能力 作为一名专业的软件工程师，应该能够熟练掌握JAVA语言，并且能够深入理解OOP、OOA、OOD等编程思想。
精通一门编程语言能为以后的软件开发打下坚实的基础。 2.编码能力 这里说的编码可不是照着书本敲代码，而是能够独立的运用代码，编写一个程序出来。
有很多软件工程师，他们都是随意堆砌网上搜来的代码，根本不管可读性和可维护性，只要能实现功能就行了，缺乏最基本的职责素养。 我认为，对于软件工程师或程序员来说，代码就像自己的孩子一样，一定要付出感情，这样才能编写出好的程序。
3.学习能力 IT技术可谓是更新换代最快的了，从市面上的电脑和手机就可以看出来。所以，只依靠自己之前学到的知识，很快就会被这个时代所淘汰，软件工程师应具备的技能里很重要的一点就是学习能力。
因为只有具备了学习能力，才能在离开学校之后仍然能够独立地学习最新的技术，同时能够自主的发现现在有什么新技术，市场上流行的技术元素与市场需求的变化。 4.设计能力 一个优秀的软件工程师不仅仅具备扎实的专业知识与技能，而且还要具备一定的设计能力。
因为只有这样，才能使一个软件或者应用更加完美，更加容易受到人们的欢迎，从而获得更广阔的市场。 5.团队协作能力 软件开发并不是孤军奋战，很多时候一个软件需要几个人。
当今中国软件工程一直以来都缺乏一个统一的定义，很多学者、组织机构都分别给出了自己的定义： 软件工程（1）、BarryBoehm：运用现代科学技术知识来设计并构造计算机程序及为开发、运行和维护这些程序所必需的相关文件资料。
（2）、IEEE在软件工程术语汇编中的定义：软件工程是：1.将系统化的、严格约束的、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护，即将工程化应用于软件；2.在1中所述方法的研究 （3）、FritzBauer在NATO会议上给出的定义：建立并使用完善的工程化原则，以较经济的手段获得能在实际机器上有效运行的可靠软件的一系列方法。 目前比较认可的一种定义认为：软件工程是研究和应用如何以系统性的、规范化的、可定量的过程化方法去开发和维护软件，以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来。
（4）、《计算机科学技术百科全书》中的定义：软件工程是应用计算机科学、数学及管理科学等原理，开发软件的工程。软件工程借鉴传统工程的原则、方法，以提高质量、降低成本。
其中，计算机科学、数学用于构建模型与算法，工程科学用于制定规范、设计范型（paradigm）、评估成本及确定权衡，管理科学用于计划、资源、质量、成本等管理。[编辑本段]目标 软件工程的目标是：在给定成本、进度的前提下，开发出具有可修改性、有效性、可靠性、可理解性、可维护性、可重用软件工程性、可适应性、可移植性、可追踪性和可互操作性并且满足用户需求的软件产品。
追求这些目标有助于提高软件产品的质量和开发效率，减少维护的困难。下面分别介绍这些概念。
（1）可修改性（modifiablity）。容许对系统进行修改而不增加原系统的复杂性。
它支持软件的调试与维护，是一个难以达到的目标。 （2）有效性（efficiency）。
软件系统能最有效地利用计算机的时间资源和空间资源。各种计算机软件无不将系统的时/空开销作为衡量软件质量的一项重要技术指标。
很多场合，在追求时间有效性和空间有效性方面会发生矛盾，这时不得不牺牲时间效率换取空间有效性或牺牲空间效率换取时间有效性。时/空折衷是经常出现的。
有经验的软件设计人员会巧妙地利用折衷概念，在具体的物理环境中实现用户的需求和自己的设计。 （3）可靠性（reliability）。
能防止因概念、设计和结构等方面的不完善造成的软件系统失效，具有挽回因操作不当造成软件系统失效的能力。对于实时嵌入式计算机系统，可靠性是一个非常重要的目标。
因为软件要实时地控制一个物理过程，如宇宙飞船的导航、核电站的运行，等等。如果可靠性得不到保证，一旦出现问题可能是灾难性的，后果将不堪设想。
因此在软件开发、编码和测试过程中，必须将可靠性放在重要地位。 （4）可理解性（understandability）。
系统具有清晰的结构，能直接反映问题的需求。可理解性有助于控制软件系统的复杂性，并支持软件的维护、移植或重用。
（5）可维护性（maintainability）。软件产品交付用户使用后，能够对它进行修改，以便改正潜伏的错误，改进性能和其他属性，使软件产品适应环境的变化，等等。
由于软件是逻辑产品，只要用户需要，它可以无限期的使用下去，因此软件维护是不可避免的。软件维护费用在软件开发费用中占有很大的比重。
可维护性是软件工程中一项十分重要的目标。软件的可理解性和可修改性有利于软件的可维护性。
（6）可重用性（reusebility）。概念或功能相对独立的一个或一组相关模块定义为一个软部件。
软部件可以在多种场合应用的程度称为部件的可重用性。可重用的软部件有的可以不加修改直接使用，有的需要修改后再用。
可重用软部件应具有清晰的结构和注解，应具有正确的编码和较低的时/空开销。各种可重用软部件还可以按照某种规则存放在软部件库中，供软件工程师选用。
可重用性有助于提高软件产品的质量和开发效率、有助于降低软件的开发和维护费用。从更广泛的意义上理解，软件工程的可重用性还应该包括：应用项目的重用，规格说明（也称为规约）的重用，设计的重用，概念和方法的重用，等等。
一般来说，重用的层次越高，带来的效益也就越大。 （7）可适应性（adaptability）。
软件在不同的系统约束条件下，使用户需求得到满足的难易程度。适应性强的软件应采用广为流行的程序设计语言编码，在广为流行的操作系统环境中运行，采用标准的术语和格式书写文档。
适应性强的软件较容易推广使用。 （8）可移植性（portability）。
软件从一个计算机系统或环境搬到另一个计算机系统或环境的难易程度。为了获得比较高的可移植性，在软件设计过程中通常采用通用的程序设计语言和运行环境支撑。
对依赖于计算机系统的低级（物理）特征部分，如编译系统的目标代码生成，应相对独立、集中。这样，与处理机无关的部分就可以移植到其他系统上使用。
可移植性支持软件的课重用性和课适应性。 （9）可追踪性（tracebility）。
根据软件需求对软件设计、程序进行正向追踪，或根据程序、软件设计对软件需求进行逆向追踪的能力。软件可追踪性依赖于软件开发各个阶段文档和程序的完整性、一致性和可理解性。
降低系统的复杂性会提。
01立项调查报告
02立项建议书
03立项评审报告
04项目设计开发任务书
05项目计划
06质量保证计划
07配置管理计划
08需求分析说明书
09概要设计说明书
10详细设计说明书
11数据库设计说明书
12数据库表详细设计
13单元测试计划
14测试脚本
15单元测试报告
16系统测试计划
17验收申请书
18验收评审报告
19客户验收报告
21审核反馈表
22软件评审报告
23变更需求报告
24设计变更报告
26项目管理报告
27项目总结报告
一共这么多，三大报告是
需求分析说明书
概要设计说明书
详细设计说明书
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。
字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。
关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。 5、论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。
引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义， 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证与步骤； d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。
中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
需要掌握以下的知识 ： （一）.NET方面的开发⒈熟悉开发体系，熟悉C# ASP .NET；⒉熟悉SQLServer,Oracle数据库开发；⒊具有企业管理系统项目经验；4.了解企业ERP及财务管理软件（用友，金蝶）者优先；5.善于沟通，能独立撰写方案。
为人诚实，善于学习，做事认真负责，积极主动，具有敬业精神，有团队精神。（二）JAVA应用程序开发1.熟练使用Struts2+Spring+Hibernate2.掌握Jquery3.掌握Java4.熟悉Oracle5.掌握xml/webservice6.掌握OOD、OOP7.基本文档写作能力（三）web、数据库方面的开发⒈练掌握ASP,NET；等编程语言，熟悉.Net开发环境，理解.Net Framework，理解并能熟练使用WebService、O/R mapping、Remoting、多线程等技术；2.热衷于互联网WEB开发，热衷于钻研最新的前沿技术，精通XML,Javascript,CSS,AJAX等WEB前端技术；3.熟练的技术文档编写能力，熟练使用Rose,Power Design,Visio等建模和设计软件，有一定的架构设计能力；4.精通SQL server数据库技术，了解数据库性能调优者优先.（四）php项目开发⒈使用PHP语言开发互联网应用程序；⒉网站产品和网站功能模块的开发与维护；⒊与页面设计师协调沟通，编写部分Javascript和HTML；⒋参与底层MVC框架的编写与维护。
软件工程师一般指从事软件开发职业的人。软件工程师是一个认证考试，具体地说是从事软件职业的人员的一种职业能力的认证，通过它说明具备了工程师的资格。
软件工程师的技术要求是比较全面的，除了最基础的编程语言（C语言/C++/JAVA等）、数据库技术（SQL/ORACLE/DB2等）等，还有诸多如JAVA SCRIPT、AJAX、HIBERNATE、SPRING等前沿技术。此外，关于网络工程和软件测试的其他技术也要有所涉猎。
对于软件工程师，不太重视学历，但并不是对学历没有要求，重点关注项目的经验和学习知识的能力，能否利用软件工程专业知识来解决问题，根据岗位不同，对软件工程师的要求也有所不同。具体能力要根据岗位和自己的兴趣爱好选定自己的职业规划方向，一方面要详细了解软件工程师的要求，可以关注企业的招聘信息；一方面自己要贮备通用的知识技能，广泛阅读相关的计算机材料对自己以后的发展大有帮助。
可以确定的是软件工程师的前途在未来的发展依然是不断升温的职业，比较需要有技术和良好前景的专业之一。工作内容：1、指导程序员的工作；2、参与软件工程系统的设计、开发、测试等过程；3 、协助工程管理人保证项目的质量；4 、负责工程中主要功能的代码实现；5 、解决工程中的关键问题和技术难题；6 、协调各个程序员的工作，并能与其它软件工程师协作工作；7、还要编写各种各样的软件说明书，如：需求说明书，概要说明书等考试科目。
工程师是中级职称，考试的题目包括了计算机体系结构、软件工程、数据库、数据结构、编译原理等计算机学科的基础课程。
软件工程：[1] 杨芙清,梅宏,吕建,金芝.浅论软件技术发展.电子学报,2002,30(12A):1901−1906.[2] 张效祥,主编.计算机科学技术百科全书.北京:清华大学出版社,1998.[3] 王立福,张世琨,朱冰.软件工程——技术、方法和环境.北京:北京大学出版社,1997.[4] 杨芙清,梅宏,李克勤.软件复用与软件构件技术.电子学报,1999,27(2):68−75.[5] 杨芙清.软件复用及相关技术.计算机科学,1999,26(5):1−4.[6] 杨芙清.青鸟工程现状与发展——兼论我国软件产业发展途径.见:杨芙清,何新贵,主编.第6次全国软件工程学术会议论文集,软件工程进展——技术、方法和实践.北京:清华大学出版社,1996.[7] 杨芙清,梅宏,李克勤,袁望洪,吴穹.支持构件复用的青鸟III型系统概述.计算机科学,1999,26(5):50−55.数据库[ 1 ] 袁鹏飞. 中文版 SQL Server2000 数据库系统管理. 北京:人民邮电出版社, 2001.[ 2 ] [美]M icro sof t 公司. M icro sof t SQL Server2000 数据库编程. 北京: 希望电子出版社, 2001 推荐使用 NoteFirst来管理您的参考文献， 此软件完美支持参考文献格式国家标准GB/T 7714-2005《文后参考文献著录规则》
霍金曾言，若放任人工智能（Al）发展，人类文明有可能终结于此。人工智能拥有强大的计算能力，可以在短短几秒钟内做出数百万次计算，但是在某种“感觉”上却与人类大相径庭。这也是我们难以开发出接近人类智慧的Al的原因。不过，根据发表在《Science Advances》上的一项研究，目前人工智能已经发展出了类人的“数字感”。当人类看到四个苹果、4只猫以及“4”这个数字时，不用去数就知道他们的共同特点是都是4个，许多动物也可以做到这一点。但计算机并没有这种数字感，甚至识别图像里的物品都比较困难。因为只有给需要计数的东西一个清楚的定义，计算机才可以计数。Al可以轻松的计算时间、单词的数量。但由于光线、位置和姿势的变化，同一种物品在不同图像里并不完全一样，而且不同个体又有大小、圆瘪等形态上的不同，所以识别图像里的物品并对其计数，对于计算机来说是一种挑战。但随着“深度神经网络”计算机学习技术的研究，现代人工智能系统已经可以识别出图像里的物品，具备了一定的“感觉”。以苹果为例，当把包含各种形状苹果的图像呈现给人工智能系统时，它能够像人类一样，逐渐注意到图像中经常同时出现的部分元素：一组像素组成的水平线和垂直线，以及左右曲线。这些元素也存在于其他物体中，但是通过建立一层又一层更复杂的共性，最终Al意识到，某些线条经常同时出现在苹果中，以此给“苹果”开发出一个新的、更深层次的“定义”，从而识别出“苹果”。通过这种方式，人工智能可以识别苹果，但它需要对每一个苹果进行计数，才能得出苹果的数量，这与人类思维并不相同。而随着研究的深入，科学家们发现，一个用于简单视觉目标检测的深度神经网络自发的发展出了类似人类的数字感，这种Al可以像人类一样意识到“四”这个相似点。这项研究对于人工智能领域的发展具有十分重要的意义，它充分说明人类的学习基础原则是有规矩可循的，人类和动物所展示出的某些高级思维与世界的结构以及我们对此的视觉体验息息相关。今天，我们已经逐渐揭开了“智能”的谜团，人工智能的发展前景将更加的光明。这是人工智能领域的重大发现，未来可能将引领人工智能的发展更加类人化。不过，Al的发展也让一些人颇感担忧。人类最终会不会彻底被人工智能所取代？我们的文明会不会因Al的出现而走向衰落？现在我们还无法回答这个问题。但关于人工智能的发展规范，值得我们进行更多的思考。 参考文献：Nasr K, Viswanathan P, Nieder A. Number detectors spontaneously emerge in a deep neural network designed for visual object recognition. Science advances. 2019 May 1;5(5):eaav7903.
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。以下是我精心整理的人工智能的利与弊论文的相关资料，希望对你有帮助!
摘要：自1956年人工智能诞生起，几十年的发展让其有了许多的进步，并广泛用于机器视觉，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学等各大领域，并且与人类生活联系越来越紧密。在安全性没有得到确切认证的情况下广泛发展人工智能是否是可行的做法，人工智能是否会战胜人类智能，现在还存在广泛的争论。本文从人工智能的概况，应用领域与人类生活的联系等方面讨论，联系有关理论，认为人工智能的发展需要在人类智能可控的范围内进行。
关键字：人工智能 超越 人类智能 退化
一.人工智能的概况
(一)人工智能的概念
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作出反应的智能机器，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。
(二)人工智能的兴起
1956年,被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论。他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"。从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。 Minsky从心理学的研究出发，提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则
来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。
(三)人工智能的发展状况
1956年，Samuel研制了跳棋程序，它在1959年击败了Samuel本人
1959年美籍华人学者、洛克菲勒大学教授王浩 自动定理证明
1976年 “四色定理”的证明
1977年，曾是赫伯特·西蒙的研究生、斯坦福大学青年学者费根鲍姆
(E.Feigenbaum)，在第五届国际人工智能大会上提出了”知识工程”的概念 1976年美国斯坦福大学肖特列夫开发医学专家系统MYCIN
80年代，AI 被引入了市场,并显示出实用价值
1997年 “深蓝”
2011年9月，在印度古瓦哈蒂举行的电脑科技展上，一个“聪明机器(Cleverbot)”成功过近800名观众，使他们难以分辨对话出自真人还是电脑软件。当日参加聊天试验的30名志愿者被安排进行4分钟在线文字聊天，聊天的对象可能是“聪明机器人”，也可能是一个真人。他们的对话内容展示在一个
大屏幕上，1334名普通观众观看对话内容后进行投票。结果，超过59.3%的观众 把人与“聪明机器人”的对话误认成人与人之间的对话“聪明机器人”的发明 者、英国人罗洛·卡彭特很高兴地告诉记者：“过一半以上观众，你可以说聪明机器人算是通过了"图灵测试"
二.人们对人工智能的依靠
(一)人工智能主要应用领域
目前人工智能主要的应用领域在机器视觉(指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别)，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
(二)人们生活与人工智能的密切关系
从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人，人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通
中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡„„虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在，但我们的生活却因它悄悄改变。
在美国硅谷，尼古拉斯·亚宁早上起来准备去上班，到公司需要40分钟车程。这位在Google工作的技术员走向他的Lexus汽车。汽车即将驶上加州拥挤的高速路，此时他的“司机”———汽车开始掌控大局。亚宁的这辆车是Google正在实验的自动驾驶汽车，安装有复杂的人工智能技术，使得他可以放松地坐在驾驶座上充当乘客。
在马萨诸塞州贝德福特的iRobot公司，一名参观者看着5英尺高的机器人爱娃小心翼翼地行走在大厅里，躲避着周围的障碍物———包括人类。今年年底它将开始自己的第一份真正工作———远程医疗助手，让数千英里之外的专家通过安装在它“头”上的视频屏幕给医院的病人看病。当医生准备看望下一位病人时，他只需点击电脑地图上的新位置。爱娃根据地图找到并赶往下一个病房，它还会自己乘坐电梯。
在华盛顿普尔曼，华盛顿州立大学的研究者们正在给“智能”房间安装上感应器，使之能够根据需要自动调节房间的光线，监控住户的一切活动，包括他们每天睡眠多少小时，锻炼多少分钟。听上去有点像是被监禁，但事实上，倡导者们认为这样的技术就像一个富有爱心的保姆：智能房屋可以帮助老年人，尤其是有身体或智力障碍的老人过上独立的生活。
从今年夏天在火星登陆的好奇号太空探测器，到仪表盘能够与人对话的汽车，再到智能手机，人工智能正在改变我们的生活———有时候以一种显而易见的方式，更多的时候，我们甚至没有意识到它的存在。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡;告诉驾驶员什么时候越过了道路中央的分道线。
甚至连烤面包机也即将加入人工智能革命。你可以将一个面包放进去，用智能手机拍张照片，手机将把所有需要的信息传送给烤面包机，指导它如何将面包烤得恰到好处。
从某个方便说，人工智能几乎无处不在，从控制数码相机的光圈和快门速度的智能感应器，到干衣机中的温度和湿度探测器，再到汽车中的自动泊车功能。更复杂的应用还在源源不断地走出实验室。
三.人工智能的弊端
(一)关于人工智能超越人类智能的假说
人工智能只可以作为人类智能的补充，但是人工智能的发展速度远远超过人类智能的发展速度，即根据进化论来说人工智能的进化速度比人类智能进化得快许多。由于人工智能起步较低，故现在和人类智能有一定差距，但其表现出了在局部超越了人类智能的现状，让人有理由相信人工智能超越人类智能只是时间上的问题。
人工智能超越人类智能论据有：一是达尔文进化论;二是类比人类的创造性即由于人类智能的不断探索欲会把自己独有创造赋予人工智能，这会导致人工智能战胜人类智能;三是“量变质变定律”人工智能不断的在某些领域超越人类智能，最终将在质上战胜人类智能。
其代表人物有四川大学社科系教授王黔玲从世界观角度提出的“人工智能将超越人类智能”的论断。华东师范大学哲学系教授郦全民认为在好奇心的驱使下，在不前进就会落后的“象棋皇后”效应的作用下，人类不会停止对比自己先进的更高的智能系统的探索。而进化法则又不可违背，将使得进化之链朝着超越人类的方向发展。因此地球上出现超越人类的高智能物种是进化的必然。代维也大胆预测“人工智能将在不远的将来战胜人类智能，但会有自己的存在方式，不会对人类构成威胁”。约翰·麦卡锡——人工智能之父认为“没有理由相信我们不能写出一个能使电脑像人一样思考的公式。”斯蒂芬·霍金 说过“在我看来，如果非常复杂的化学分子可以在人体内活动并使人类产生智慧的话，那么太阳复杂的电子电路也可以使计算机以智能化的方式采取行动。”德国班贝克大学心理学教授德尔纳认为“有灵魂的机器是存在的。”
(二)人类退化的假说
从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人，人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中
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推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡等。虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在，但我们的生活却因它悄悄改变。人们总是趋向于安逸的生活，人工智能的出现满足了人们许多的需求，这会导致人们满足于享受当前的生活而忘记许多自己的本能。根据达尔文的进化学说，那些我们不在经常使用的本能会在生物的繁衍中逐渐的退化消失。人工智能化的发展，我们的衣食住行都可以有简单的解决方法，并且也越来越为人们所依赖。就像过去几千年我们没有电话手机，一样可以有自己的通讯方式，可是现在手机发展不过几十年，就没有几个人能离得开手机了。试想一下日益进入我们生活中的人工智能，等你习惯后还能离得开吗。如果有了人工智能，你什么都不用自己动手，那经过生物衍变，人类的未来还能剩下什么呢。经过退化衍变的人类还有什么能力呢。
四.结语
现阶段人工智能在专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学等方面都有许多的应用，并且范围越来越广，虽然看似都是促进科学发展的，但是我们得注意其使用的度，就像克隆的应用一样，具有双面性的东西在发展时都应该慎重考虑。人工智能智能作为一种工具被人类智能限定在一定的范围里发展，才能在保证其安全的条件下最大程度的为人类发挥作用。 参考文献：
【1】史忠植. 高级人工智能(第二版). 科学出版社, 2006.
【2】玛格丽特·博登，人工智能哲学，上海译文出版社2001-11-01
【3】 Russell S., Peter Norvig，人工智能——一种现代方法(第二版)北京：人民邮电出版社, 2004 【4】史忠植. 智能主体及其应用.科学出版社,2000.
【5】 叶世伟, 史忠植 译. 神经网络原理(Simon Haykin: Neural Networks) . 机械工业出版社,2004.
【6】蔡自兴，徐光佑，人工智能及其应用(第三版). 北京：清华大学出版社，2003年
【7】卢格尔，人工智能，机械工业出版社，2009-03-01
【8】CarolynAbate，人工智能改变生活，南方都市报，2012-09-30
【9】门泽尔，机器人的未来，上海辞书出版社，2002年
【10】钱学森，关于思维科学，上海人民出版社，1986
【11】钱铁云，人工智能是否可以超越人类智能?，科学社会与辩证法，2004
【12】代维，人工智能VS人类智能。20年后谁称雄，青年探索，2002
【13】姜长阳，人类正在退化，自然辨证法研究，2000年11期
只要谈及科技对人类的意义，有一个词语出语率颇高――“双刃剑”。即科技在给人们带来便捷、舒适和高质量生活的同时，也不可避免地会带来诸多弊端。在这种种弊端中，有看得见的，如环境污染;而更多的则是看不见的，如科技对文化的冲击。
有关科技的利与弊，近年来舆论界一直争论不休，莫衷一是。这一现象也直接反映在了高考语文试题中――连续几年的高考作文都涉及到这一话题，且有逐年增多的趋势。
据统计，在近几年高考作文中讨论最多的话题是“科技对文化(尤其是传统文化)的冲击”――即科技会不会对文化构成冲击?又会构成什么样的冲击?如2012年高考湖北卷作文题就提供了这样一则材料：
语文课堂上，老师在讲到杜甫《春望》“烽火连三月，家书抵万金”时，不无感慨地说：“可惜啊，我们现在已经很难见到家书了，书信这种形式恐怕要消失了。”学生甲：“没有啊，我上大学的表哥就经常给我写信，我觉得这种交流方式是不可替代的。”学生乙：“信息技术这么发达，打电话、发短信、写邮件更便捷，谁还用笔写信啊?”学生丙：“即使不用笔写信，也不能说明书信消失了，只不过是书信的形式变了。”学生丁：“要是这样说的话，改变的又何止是书信?社会发展了，科技进步了，很多东西都在悄然改变。”……
诚然，电话、短信、邮件在带给我们方便、快捷的同时，也消减了我们生活中的诗意。可是我们不妨思量一下，“云中谁寄锦书来”或许能带给我们诗意和遐想，可在“烽火连三月”的情况下，恐怕还是一条快捷的短信更让人放心。因此，我们要充分考虑到两者的得失，对如何处理好科技与文化的关系作出深刻的反思：是为了保存传统的美好而抱残守缺，还是为了方便快捷就抛弃传统?是在传统的树干上嫁接上时尚的枝条，还是在崭新的文化中打上旧补丁?笔者想：应该思考这类问题的绝不仅仅是我们的中学生，更有我们的决策者、我们的专家，甚至我们每一个普普通通的公民。反思永远强于抱怨，只有总结反思，才能使我们的下一步走得更好，走得更稳健，从而一步步接近我们理想中的伊甸园。
与此一脉相承的是2014年高考广东卷的作文题。所不同的是广东卷的材料放弃了书信与手机，取而代之的是黑白胶片与数码技术：
黑白胶片的时代，照片很少，只记录下人生的几个瞬间，在家人一次次的翻看中，它能唤起许多永不褪色的记忆。但照片渐渐泛黄，日益模糊。数码技术的时代，照片很多，记录着日常生活的点点滴滴，可以随时上传到网络与人分享。它从不泛黄，永不模糊，但在快速浏览与频繁更新中，值得珍惜的“点滴”也可能被稀释。
黑白胶片与数码技术就像尺素与短信、马车与高铁、书法与“键谈”、远足与网游、品茗与快餐，品评它们又岂是一个“利”字或“弊”字可以概括的?这当中，掺和有科技的因素，有文化的因素，有传统的因素，有心理习惯的因素……其实，人们最希望拥有的是现代科技的便捷加上传统文化的醇香，而这恰如鱼与熊掌，兼而得之实在不易。
高考作文涉及到的又一方面的话题是“科技对传统审美观念的冲击”。如2014年高考辽宁卷作文题提供了这样一则材料：
夜晚，祖孙二人倚窗远眺。“瞧万家灯火，大街通明，霓虹闪耀，真美!”男孩说，“要是没有电，没有现代科技，没有高楼林立，上哪儿看去?”老人颔首，又沉思摇头：“可惜满天繁星没有了。沧海桑田，转眼之间啊!当年那些祖先，山洞边点燃篝火，看月亮初升，星汉灿烂，他们欣赏的也许才是美景。”
读罢这则材料，笔者觉得：如果“当年那些祖先”能够“穿越”回来，即便他们依然认为篝火、明月、星汉是大自然中最美丽的景观，但他们还乐意栖居在山洞里燃着篝火欣赏那满天繁星吗?现代科技早已潜入到了人们的灵魂深处，纵然我们会偶尔生出几许怀旧的情愫，那不过是我们在内心珍存的原始记忆陨落时的惆怅，纵然我们心向往之，也未必愿意返璞归真。在现代社会中，像陶渊明、梭罗这些真正倾心于自然的隐者已经很难寻觅了。
高考作文所涉及的有关科技的材料，还触及到了近乎于“科幻”的话题。如2014年高考天津卷的作文材料，讲的是一则带有几分科幻色彩的故事，揭示了现代科技给人带来的“荒诞感”：
也许将来有这么一天，我们发明了一种智慧芯片，有了它，任何人都能古今中外无一不知，天文地理无所不晓。比如说，你在心里默念一声“物理”，人类有史以来有关物理的一切公式、定律便纷纷浮现出来，比老师讲的还多，比书本印的还全。你逛秦淮河时，脱口一句“旧时王谢堂前燕”，旁边卖雪糕的老大娘就接茬说“飞入寻常百姓家”，还慈祥地告诉你，这首诗的作者是刘禹锡，这时一个金发碧眼的外国小女孩抢着说，诗名《乌衣巷》，出自《全唐诗》365卷4117页……这将是怎样的情形啊!
不知道是否真的有那么一天，不知道这样的情形是否真的会出现，也不知道这样的情形出现究竟是喜是悲。
平心而论，科技带给我们的永远是利大于弊，否则我们绝不会视之为“第一生产力”，也不会有那么多仁人志士为科技献身，为科技发展不遗余力了。我们现在要探究的是在发展科技的同时怎样将它的负面效应降到最低，乃至使之成为促进文化传承与发展的助力;而不是因噎废食，视科技为文化的宿敌，甚至视若洪水猛兽――而承担这一重任的主力，将会是今天走上考场的一代青年。从这一意义上看，让他们先写这样的文章真的很有价值。想必“科技”这一话题在随后的高考作文中仍会有一定的地位。