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软件工程专业导论小论文书写式样一、标题及摘要式样 （标题三号宋体加粗居中，正文五号宋体）人工智能发展近况五号宋体加粗五号宋体居中学生姓名： 学号：空一行摘要：本文介绍了人工智能的概念及其目前发展概况，对就人工智能研究和发展几种类型及应用的某些方面作了简要的介绍，力图为读者提供一幅人工智能发展的全景视图，以便各学科更好地互相借鉴。五号宋体加粗。空一行关键词：人工智能，智能搜索引擎，专家系统，神经网二、目录式样 （题头四号宋体居中，正文五号宋体）四号宋体左对齐正文：五号宋体目录空一行1数学机械化2人工智能在电子商务中的应用 21 多智能体及决策支持系统22 电子商务中的拍卖23 信息检索24 语义网3结论与展望三、正文式样 （一级标题及二级标题五号宋体加粗，三级以下标题及正文五号宋体，正文层次序号可按所属科类选择使用相应式样）人工智能在最近几十年的发展跌宕起伏，然而始终是计算机科学家关注的重要领域，因为其研究对计算机科学不断提出新的挑战，促进了计算机科学各个分支的探索。中国科学家在这一过程中也做出了重要贡献。本文由人工智能各个领域的一些专家分头执笔，力图为读者提供一幅人工智能发展的全景视图，以便各学科更好地互相借鉴。一级标题1. 数学机械化吴文俊提出的数学机械化设想虽然是数学领域的工作，但对人工智能的许多领域却有着深远影响。在过去的20多年中，中国学者把方程求解的“吴消元法”用于定理自动证明、物理规律自动发现、计算机图形学、智能计算机辅助设计（CAD）、计算机视觉、图像压缩、机器人和数控等关键技术的研究中，取得了重要进展。2. 人工智能在电子商务中的应用20世纪90年代后，国内开展了不少人工智能技术在电子商务中的应用研究。目前的研究多集中在智能体建模和决策支持、网上拍卖机制设计等领域。另外，信息检索、语义网技术、自动推荐系统和计算实验在电子商务中的应用也越来越受到重视。二级标题2.1 多智能体及决策支持系统文献78提出了一种分布式智能体。该智能体能够提取、过滤并融合用户的相关信息，为电子商务中的决策支持提供了有力的帮助。另外，文献83利用机器学习中贝叶斯信念更新过程，提出了一种基于序贯决策的谈判模型。该模型的一个基本特征就是在序贯决策过程中决策点之间相互依赖，并且能够很好地展示用户的谈判行为。文献82基于机器学习的方法提出了一种商务谈判的模型。与博弈论、启发式以及论辩方法不同的是，他们采用机器学习算法来计算智能体在每步协商中Q的均值。通过理论和实验数据分析表明，该模型具有一定的实用价值。2.2 电子商务中的拍卖在有关拍卖研究的文献中，有采用计算智能的方法对拍卖机制进行分析的，也有采用智能体建模对拍卖机制进行设计的。文献79对电子商务环境下集中采购的价格谈判问题进行了分析研究，提出了讨价还价轨迹图的概念，并在某企业采购中心电子商务系统获得应用。文献86对模糊环境下的多属性网上拍卖进行了研究。文献87对在线双向拍卖的不完全信息博弈进行了仿真研究。另外，国内其他的研究团队如文献85引入了自适应模糊推理对电子商务中的协商进行了研究。他们针对电子商务应用，给出了连续双向拍卖（CDA39）下买卖双方参与竞标的模糊规则和模糊推理方法。2.3 信息检索文献81利用图论的思想提出了一些信息检索算法。该算法利用用户搜索的行为模式有效地减少了检索时的网络带宽消耗，提高了检索的性能。文献80对电子商务环境下货源信息搜索问题进行了分析研究。他们以互联网网络为信息源，采用人工智能相关技术，提出了基于神经网络的货源信息搜索方法。该方法将货源信息的特征保存在神经网络的连接权中，根据用户输入的查询词，通过网络的运行，自动生成一组查询扩展词。利用这组查询扩展词在通用搜索引擎中进行扩展搜索，并分析了排序搜索结果。2.4 语义网文献88在语义Web环境下，给出了结合万维网服务（Web Services）关键技术和智能体技术的一种电子商务实现模型。此外，网格技术和电子商务的结合也得到研究，比如文献89提出了基于网格模式的电子商务模型。3. 结论与展望多少年来，对人工智能的发展一直流传着各种说法，比如人工智能不热门了，走下坡路了，要被其他学科取代了，在国外的人工智能研究都申请不到基金资助了，等等。建议有关部门在制定政策时不要受这些说法的影响。实际上，人工智能虽不是万能灵药，却也不是无端妄说。人工智能是一门科学，更重要的是一门几乎在所有方面都具有重要应用的技术。诺贝尔奖和图灵奖获得者西蒙把人工智能定格为实验科学，研究人工智能的最终目的是为了应用。知识是智能的结晶，又是智能的源泉。人工智能的研究在很大程度上落实于各类知识处理技术的研究。而“知识科学知识工程知识产业”形成了知识处理研究和应用的完整链条。现今最大的知识来源是万维网，包括浏览器、语义网、知识网格、海量知识库、普及科学的e-Science以及推动远程教育的e-Learning等，都是该链条上的有力工具。人工智能将由此找到服务于社会的最有力切入点。人工智能能否发展到可以匹敌自然智能（人类智能）的地步是一个颇有争议的问题。我们认为即使到了很远的将来，这种情况也不会发生。一些学者建议把人工智能和自然智能结合起来，形成威力更大的智能组合，这个想法是有益和可行的。事实上，科学家们早已开始这样做了。四、图表式样1表式样（表题五号宋体加粗居中，置于表上一行，表内文字为五号宋体）表1 用不同技术得到的带隙温度系数、Eg0、ac和T0的值样品类型实验方法带隙温度系数dEg/dT(eV/K)T=300KEg0(eV)ac (eV/K)T0 (K)参考文献GaN/Al2O3光致发光-5.3210-43.5035.0810-4-99661GaN/Al2O3光致发光3.4897.3210-470059GaN/Al2O3光致发光-4.010-4-7.210-460062GaN/Al2O3光吸收-4.510-43.471-9.310-4772632图式样（图题五号宋体居中，置于图下一行）用户登录图书信息管理读者信息管理用户信息管理图书借阅管理 图 系统功能结构图五、参考文献式样（各项内容文字使用五号宋体）参考文献（References）1 Li H. A Recipe for Symbolic Geometric Computing: Long Geometric Product, BREEFS and Clifford Factorization. Proc. ISSAC 2007, Waterloo, Canada, 2