huahuaxiaoer
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人工智能的第一个浪潮是由著名的英国数学家、逻辑学家和计算机科学家阿兰·图灵（Alan Turing）掀起的。
1936年，阿兰·图灵在英国伦敦大学学院发表了一篇论文，他提出了一个抽象的计算机模型，即图灵机。他用这个模型来探索计算机的可能性。他提出，计算机可以完成任何人类可以完成的任务，这一想法引发了人工智能的研究。
此后，阿兰·图灵发表了一系列论文，其中最重要的是1950年发表的《计算机与智能》，他在这篇论文中提出了“图灵测试”的概念，即一个机器能够像人一样思考。这一概念引发了人工智能的第一个浪潮，人们开始研究如何让机器具有人类智能。
因此，可以说，人工智能的第一个浪潮是由阿兰·图灵掀起的，他的论文开创了人工智能的先河，为人工智能的发展奠定了基础。
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1.关于论文格式一篇格式清晰，层次分明的文章，也会让人比较愿意读下去。而一篇思路混乱的文章，就不免让人生厌。所以，写作论文，一定要按照一定格式来，这样才能看清你的论文的条理和思路。简单说一下，论文格式的注意事项。简略格式如下：( 论文题目) 大学××方法刍议(单位)某大学 (姓名)李某某 (邮编)25×××摘要：本文主要对……(摘要适文章长短而定，可以是简短几句概括性的话，也可以是点题的几句话，如果文章内容比较长，摘要字数也可以相应增加，但一般字数一般控制在220字以内)关键词 ：英语教学 ××× ×× (关键词控制在3-8个，一般是4-5个是最佳)正文：(正文开始就按照条理进行展开，应列出一二三，分条目阐述，文章结尾，再进行简单总结，标题字体应加粗以与正文进行区分)参考文献：(一篇完整的文章，应该有有据可查的参考文献，应确保参考资料数据来源的可靠性)作者简介：李××(1976-05——)男，籍贯：广东广州，学历：本科，职称：××，研究方向：×××2.关于论文写作在论文写作过程中，应该注意的问题。那么我们也是从论文写作的顺序谈起，咱们先看一下论文写作该是怎样慢慢开展的。首先，我们是出于某种目的，或者大多数为了评职称才发表论文，写作论文。那么当我们确定是必须开始动笔了，我们就面临这样的问题：到底写什么呢?尤其是这个“到底要写什么呢?”，想写的，发现别人都已经写了，或者脑袋根本就是一张白纸，根本抓取不到可以进行写作的东西。相信这是大多数作者开始写作时候所遇到的问题，关于写什么，这个问题，该怎么解决呢?其实写什么，无非就是寻找节点的一个过程也就是说，我们得先确立自己文章的“核”，确立之后我们才能根据这个“核”展开。那么怎么确定文章的“核”呢?其实无非是从两方面下工夫，一个是我们自己的工作经历，我们的职称论文，就是要写我们工作本身的一些问题，所以，要迅速的对自己工作这段时间的经历进扫描，去发现问题，也就是说，寻找“核”的过程，就是发现问题的过程，当我们发现了一个具有代表性，典型性，独特性的问题时，我们的写作就成功了一半，显然，发现一个典型性而又独特性的问题，是非常困难。从工作中发现问题，找到文章的“核”这只是一方面，另一方面，我们要查阅大量的数据，我们可以登录知网或者万方数据库查阅，搜索相关文章，或者一些省级期刊，国家级期刊。去参考优秀的论文是如何写的，不要挑灯夜战赶完一篇文章，结果却发现是早被别人淘汰了观点，这也是要特别注意的。要多参考优秀的文章。关于“到底写什么?”。我们要进行的是“怎么写?”的问题，那么我们找到“核”了，到底怎么写呢?我们也谈两个方面，一方面是角度问题，我们要采用最好与众不同的角度来写，只要变化一个角度，我们看到的问题就会明显不同。另一方面，就是数据。我们应该尽可能的提供足够详实，足够可靠的数据，当我们把这些数据列上，一些问题，就一目了然。数据就自己说话了，甚至当我们把一些数据进行对比时，我们还会发现新的问题。关于职称论文的写作，请作者记住上面我们谈的几点，多练习，多实践，一定会有帮助。3.关于期刊职称的评定，对于期刊的要求各个地方单位都有不同，所以不能一概而论。现在又出现了很多假刊，套刊。我们要仔细辨别，避免掉入假刊的陷阱里。4.关于职称评定时间如果确实时间太紧张，应尽快问清单位要求，是否可以先把录用通知单及刊物的论文清样报上去。所以，作者应该更加注意职称评定时间，因为还有一些不可控的因素，起码也为这些不可控因素留出时间，这样才能确保万无一失。
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戈塞特是小样本统计理论的开创者.戈塞特在酿酒公司工作中发现，供酿酒的每批麦子质量相差很大，而同一批麦子中能抽样供试验的麦子又很少，每批样本在不同的温度下做实验，其结果相差很大.这样一来，实际上取得的麦子样本，不可能是大样本，只能是小样本.可是，从小样本来分析数据是否可靠？误差有多大？小样本理论就在这样的背景下应运而生.1905年，戈塞特利用酒厂里大量的小样本数据写了第一篇论文《误差法则在酿酒过程中的应用》，在此基础上，1907年戈塞特决心把小样本和大样本之间的差别搞清楚.为此，他试图把一个总体中的所有小样本的平均数的分布刻画出来.做法是，在一个大容器里放了一批纸牌，把它们弄乱，随机地抽若干张，对这一样本做实验记录观察值，然后再把纸牌弄乱，抽出几张，对相应的样本再做实验观察，记录观察值.大量地记录这种随机抽样的小样本观察值，就可借以获得小样本观察值的分布函数.若观察值是平均数，戈塞特把它叫做t分布函数.1908年，戈塞特以“学生（Student）”为笔名在《生物计量学》杂志发表了论文《平均数的规律误差》.这篇论文开创了小样本统计理论的先河，为研究样本分布理论奠定了重要基础.被统计学家誉为统计推断理论发展史上的里程碑.戈塞特这项成果，不仅不再依靠近似计算，而且能用所谓小样本来进行推断，并且还成为使统计学的对象由集团现象转变为随机现象的转机.换句话说，总体应理解为含有未知参数的概率分布（总体分布）所定义的概率空间；要根据样本来推断总体，还必须强调样本要从总体中随机地抽取，也就说，一定要是随机样本.但是，应该指出：戈塞特推导t分布的方法是极不完整的，后来费希尔利用n维几何方法给出了完整的证明；另外，戈塞特的小样本理论发表之后，一时未获承认.
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