人工智能前沿技术综述？人工智能前沿技术综述怎么写？

导读：

人工智能发展综述类毕业论文文献包含哪些?1、发现北美区域为当前人工智能研究水平最高，研究主题包括人工神经网络、算法、大...

人工智能 发展 综述类毕业论文文献包含哪些?

1、发现北美区域为当前人工智能研究水平最高，研究主题包括人工神经网络、算法、大数据、机器人、计算机视觉、法律伦理学等。文章提出“深度强化学习”、“人工智能+”、“智能社会科学”等三个研究前沿方向。

2、本文聚焦于人工智能社会风险领域，综述了近年来学术界的研究成果。讨论了法律风险、伦理哲学、教育伦理、失业风险、新闻伦理、著作权、政府治理等八个关键问题，强调了研究成果的不足之处，如重复性、单一性与学科分布不平衡。未来研究应拓展新领域，加强跟踪与深入研究，以提升人工智能社会风险研究的质量。

3、第一篇论文关注于人工智能时代高等教育的变革与发展，强调了粤台两地高校在人工智能背景下的合作与交流，以及如何通过移动互联网、人工智能等技术推动教育创新。

4、摘要：本文以《科技与创新》第005期刊刊发的论文为依据，对人工智能与非遗旅游的研究进行综述。研究以知网、Science direct、Springer等数据库为检索工具，从旅游中的人工智能、人工智能技术、人工智能与非遗三个研究视角出发，探讨人工智能对非遗旅游的影响。

5、以下是一份针对人工智能研究综述类主题的精选毕业论文文献列表，这些论文为人工智能研究者提供了丰富的参考资源。

6、本文整理了人工智能对人类综述类毕业论文文献的10篇期刊论文，为撰写相关毕业论文提供参考。《人工智能对国内劳动就业影响研究综述》（南京师范大学学报）：梳理了1980年至今人工智能对劳动就业的影响，讨论了机制、规模、收入分配、就业形态、劳动过程与劳动关系的影响，建议拓展研究主题、进行跨学科研究。

在2022年，人机对抗智能技术的最新进展中，博弈论和机器学习的深度融合成为了关键驱动力。这些突破性成果，如AlphaGo和DeepStack在围棋和德州扑克中的胜利，展示了如何通过博弈论的策略性交互理论和机器学习的自适应学习能力，解决复杂的人机对抗问题。

国内外人工智能的研究热点对比与前沿挖掘期刊：《计算机工程与应用》 | 2021 年第 012 期摘要：本文借助Web of Science数据库和CNKI数据库的数据，运用Citespace 软件绘制科学知识图谱，分析人工智能领域的研究热点、前沿趋势。

本文聚焦于人工智能社会风险领域，综述了近年来学术界的研究成果。讨论了法律风险、伦理哲学、教育伦理、失业风险、新闻伦理、著作权、政府治理等八个关键问题，强调了研究成果的不足之处，如重复性、单一性与学科分布不平衡。未来研究应拓展新领域，加强跟踪与深入研究，以提升人工智能社会风险研究的质量。

摘要：本文以《科技与创新》第005期刊刊发的论文为依据，对人工智能与非遗旅游的研究进行综述。研究以知网、Science direct、Springer等数据库为检索工具，从旅游中的人工智能、人工智能技术、人工智能与非遗三个研究视角出发，探讨人工智能对非遗旅游的影响。

以下是一份针对人工智能研究综述类主题的精选毕业论文文献列表，这些论文为人工智能研究者提供了丰富的参考资源。

1、人工智能芯片综述论文如下：题目：人工智能在医疗领域的应用摘要：随着人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用也越来越广泛。本文主要探讨了人工智能在医疗领域的应用现状及未来发展趋势，并重点分析了医疗人工智能应用面临的挑战和应对策略。关键词：人工智能；医疗领域；应用；挑战；应对策略。

2、摘要：本文借助Web of Science数据库和CNKI数据库的数据，运用Citespace软件绘制科学知识图谱，分析人工智能领域的研究热点、前沿趋势。发现北美区域为当前人工智能研究水平最高，研究主题包括人工神经网络、算法、大数据、机器人、计算机视觉、法律伦理学等。

超详细语义视觉SLAM综述：语义vSLAM的核心优势适应复杂环境：语义vSLAM不仅能获取环境中的几何结构信息，还能识别物体并获取语义信息，以适应复杂环境，执行更智能的任务。预测动态对象：与传统vSLAM基于静态环境的假设不同，语义vSLAM可以预测动态环境中对象的可移动属性。

视觉SLAM是机器人领域中的核心技术，其目标是实时构建环境地图并定位。以下是视觉SLAM的关键要点：核心组件：视觉里程计：主要负责姿态估计，通过实时追踪特征点实现。例如，MonoSLAM使用单目EKF实现，但受制于场景限制。后端优化：通过非线性优化提升轨迹和地图的一致性。

综述将深度学习的SLAM方法分为几类，主要围绕定位和建图的基本问题展开，具体分为基于学习的视觉里程计、全局重定位、地图创建及SLAM等几大主题。每个模块都可以集成到一个完整的基于深度学习的SLAM系统中，为创新点寻找者提供了参考。

SLAM，即同时定位与建图，是一项复杂而重要的技术，它的发展历程可以粗略概括为几个关键阶段。Leonard和Reid两位专家在其研究中划分了这三个阶段。SLAM的核心工作结构包括前端和后端。