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由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。
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随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
2.1 萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
2.2 低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
2.3 复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
2.4 稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
3.1 在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2 在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
3.3 在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4 在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
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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?
1.1. 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。
1.2. 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。
1.3. 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。
2.1. 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。
2.1.1. 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。
2.1.2. 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。
2.2. 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】
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5.(美)Nils J.Nilsson 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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1、根据GB3469 规定，各类常用文献标识如下：
①期刊〔J〕
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④学位论文〔D〕
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⑦报纸〔N〕
⑧技术报告〔R〕
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①磁带〔MT〕
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②磁带数据库〔DB/MT〕
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④磁盘软件〔CP/DK〕
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8 、报告作者.题名[R].保存地点.年份
9 、电子文献作者.题名〔电子文献及载体类型标识〕.文献出处，日期
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P.S. 不少期刊在第几期之上有第几卷标志
期刊以内容分种，以时间分卷和期。卷是在期之上的一个时间分类。这里“期”为1个年度中依时间顺序发行的期数的编号;而“卷”是此刊物从创刊年度开始按年度顺序逐年累加的编年号。
如1981年创刊的《中山大学学报论丛》2004年12月为第二十四卷第六期，是什么意思呢?
答：《中山大学学报论丛》 是 双月刊，故12月出来的是第六期;而这个“二十四”就是卷号，1981年全部《中山大学学报论丛》为第一卷，2004年的全部6期《中山大学学报论丛》，依序就为第二十四卷。
人工智能毕业设计（论文）课题简介JHF1 基于VGA采集卡的VGA信号实时采集技术的研究传统VGA信号采集通常采用软件抓屏或VGA转AV方式，但两者都面临着各种自身无法克服的弱点。软件抓屏方式通过在计算机上安装软件方式实现，通过软件进行抓屏和压缩，严重影响采集计算机的性能；在播放视频文件时，无法实时采集到画面，出现视频卡壳或者黑屏的现象。采用VGA转AV方式，VGA信号转换为视频以后，即使不压缩，清晰度也大大降低，文字、网页等内容几乎无法看清，再经过压缩，信号质量可能会更差，很难满足实际教学的需求。传统VGA信号的采集方式严重制约着多媒体教学及远程教育的发展。采用基于VGA采集卡的VGA信号实时采集技术，即直接采集设备的VGA数据，既能保证信号的连续实时，又能保证清晰不失真，从而完美解决了VGA信号的实时采集压缩这一难题。JHF2 基于PC的网络视频服务器的设计视频服务器可以看作是不带镜头的网络摄像机，或是不带硬盘的DVR，它的结构也大体上与数字硬盘录像机相似，是由一个或多个模拟视频输入口、图像数字处理器、压缩芯片和一个具有网络连接功能的服务器所构成。视频服务器将输入的模拟视频信号数字化处理后，以数字信号的模式传送至网络上，从而实现远程实时监控的目的。由于视频服务器将模拟摄像机成功地“转化”为网络摄像机，因此它也是网络监控系统与当前CCTV模拟系统进行整合的最佳途径。网络视频服务器除了可以达到与网络摄像机相同的功能外，在设备的配置上更显灵活，克服了网络摄像机通常受到本身镜头与机身功能较弱等不足。JHF3 教育资源库管理系统的设计教育资源库是教育信息化中的主要组成部分，教育资源库的建设包括软硬件平台、资源和服务等方面的建设。教育资源库软件平台是支撑教育资源管理和使用的基础平台，是整个软件平台的核心。系统平台支持基于B/S结构的各类Web应用，通过“Web Service”技术提供了一整套接口机制实现跨平台、跨服务器的系统耦合，实现统一用户、统一登录、统一产品入口等重要功能。从资源使用和管理的流程出发，平台的功能包括资源目录浏览、资源检索、资源前台服务管理、系统后台管理、计费管理、资源统计、个人知识管理器等主要功能，对八类标准资源子库实施操作。SSD1 ▲应用不确定性推理评估交通流及安全性城市交通拥已经成为社会急需解决的迫切问题，也是当前个学科协同作战的重大课题。拟采用人工智能中的不确定性推理方法评估交通流及安全性问题，并提出合理的建议。SSD2 ▲大学校园安全报警系统研制根据校具体情况，联系公安部处、学生处等有关部门，研制该系统软件，对于解决灾害和突发事件等建立安全预警专家系统有实际意义，且能通过计算机软件和人工智能的工具实现理论与实际相结合。SSD3 基于PC的数字硬盘录像机的设计数字硬盘录像机硬件组成上采用PC机，通用性强；软件采用了嵌入式LINUX操作系统，以及在此基础上开发的应用软件，没有版权问题的困扰。既无需购买昂贵的操作系统，又遗弃了使用盗版软件的尴尬。操作系统为嵌入式LINUX系统，操作系统可以做的相对比较小，既可以加载在硬盘上，也可以固化在优盘、CF卡、电子硬盘上，写入数据后永不丢失，便于系统本身的稳定以及方便升级。系统稳定性好、通用性强、适用性广，对断电、非法操作、病毒等均不受影响。GSY1 基于支持向量机行人检测模板匹配的方法在行人检测问题中也是适用,用于匹配的模板的形状类似棒棒糖。多数清况下,行人会在手放在身体两侧,这意味在多数清况下,行人是有可能被检测,此外行人的运动也具有特征,同样也可被检测出来.有多种特征选择算法可供选择,选择了小波系数作为窗口的局部特征,这里小波系数是对特定滤波器的响应.特征选定以后,可以按照训练支持向量机方法,诸如自举方法进一步改善系统性能。GSY2 基于行人检测的WEB服务探测技术1）感知界面 互联网出现使人为中心的人机交互逐步演变为人网交互,用计算机代替人实现对多媒体数据流自动分析,进而实现网络多媒体数据有效的管理,查询和组织,交互检索,可视化反馈界面,网络交互.面向WWW的多媒体的检索系统.2）多媒体推理 从智能和推理地角度,任何涉及多媒体处理的活动,如多媒体展示,多媒体著作,视觉设计,都可以当作多媒体推理.GSY3 地理信息系统的设计与实现将地理信息系统技术应用决策和管理,论述系统的设计方法,实现方案和技术特点.GSY4 一种自适应逃逸微粒群算法针对收敛速度慢,容易陷入局部最小等缺点,给出一种自适应逃逸微粒群算法,逃逸行为是一种变异操作,逃逸微粒群能有效进行全局和局部搜索,收敛速度快,采用复杂函数优化仿真自适应逃逸微粒群算法结果.GSY5 几何配准与立体观察几何配准是图象空间叠加,镶嵌,加网格的前题,是分析和比较同一类型或不同类型的成像系统在同一时间摄取同一景物的图象的首要条件,否则就不可能正确绘出各类型(平面和立体)的复合图象或时间上变化图形。
人机博弈。要多难都可以。
1、自己为什么会选择这个课题？
这个问题需要从自身专业回答，比如这和自己专业相关，自己可以有很多想法去解决这个问题等，关键点需要结合自己的专业。
2、为什么要研究这个课题？
这实际上就是问这个课题的研究意义，自己需要提前做好准备，搜集相关资料，了解这个课题背后所能带来的社会价值，做到游刃有余。
3、这篇论文的基本框架和结构是什么样的？
这个问题需要自己对论文内容有着深刻的理解，需要了解论文各章节的内容，大致就是围绕为什么研究、怎样研究、研究结果怎样来展开叙述。
4、在研究该课题的过程中遇到过哪些问题？是怎么解决的？
这个问题就需要实话实说了，当然并不需要把所有的问题都说出来，说出其中一两个，而且被自己解决的就可以了。
5、论文中没有提到但是和该研究课题十分密切的问题还有哪些？
这个就需要拓宽自己的思维了，想一个和研究课题相关但是论文中没有提到的问题，自圆其说即可。
6、还有哪些问题自己到现在也没搞清楚的？
这个问题也需要从实际出发，实话实说，但是问题不能太基础，也不能说太多问题，否则老师会认为你基础知识不扎实。
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智能物流的参考文献有：现代科技不断更新迭代，促使每个行业不断转型升级。大数据、云计算、物联网以及人工智能（AI）等技术被运用于物流行业，促使“智慧物流”成为行业发展趋势。文章主要是根据近年来的各种文献，对“智慧物流”概念、“智慧物流”发展模式、信息平台建设、区域性“智慧物流”发展等方面进行了归纳和综述。
当代物流学 双语的 小保罗.R.墨菲 唐纳德.F.伍德 中国人民大学出版社