一、 单选题 1. 据 2005 年美国一份癌症统计报告表明， 在男性的所有死亡原因中，排在第二位的是（） 。 A. 肺癌 B. 肝癌 C. 前列腺癌 D. 淋巴癌 参考答案： C 2. 2017 年， 卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（） 大赛上战胜了四位人类玩家， 这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 A. 五子棋 B. 国际象棋 C. 德州扑克 D. 围棋 参考答案： C 3. （） 是利用计算机将一种自然语言（源语言） 转换为另一种自然语言（目标语言） 的过程。 A. 文本识别 B. 机器翻译 C. 文本分类 D. 问答系统 参考答案： B 4. 关于中国人工智能产业技术创新日 益活跃, 下列说法不正确的是（） 。 A. 语音识别、 视觉识别技术达到世界领先水平 B. 在脑科学等基础研究领域取得显著进展 C. 人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位 D. 人工智能领域的国际科技论文引用量达到世界第一位 参考答案： C 5. 最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（） 。 B. 1971 年 C. 1989 年 D. 2000 年 参考答案： A 6. （） 是指能够按照人的要求， 在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 A. 超人工智能 B. 强人工智能 C. 弱人工智能 D. 人工智能 参考答案： C 7. 2012 年， Hinton 教授小组在 ImageNet 竞赛中夺冠， 降低了几乎（） 的错误率。 A. 25% B. 50% C. 75% D. 100% 参考答案： B 8. 下列对人工智能芯片的表述， 不正确的是（） 。 A. 一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B. 能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C. 目前处于成熟高速发展阶段 D. 相对于传统的 CPU 处理器， 智能芯片具有很好的并行计算性能 参考答案： C 9. 当前人工智能重点聚焦（） 大领域。 A. 6 B. 7 C. 8 D. 9 参考答案： B 10. 在（） 年， AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石。 B. 2012 C. 2016 D. 2017 参考答案： C 11. 古代把计量叫“度量衡” ， 其中， “度” 是测量（） 的过程。 A. 长度 B. 容积 C. 温度 D. 轻重 参考答案： A 12. 医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。 如果一个孩子的身高低于同种族、 同年龄、 同性别正常健康儿童身高的第（） 百分位数， 医学上称之为矮小。 A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 参考答案： C 13. （） 是通过建立人工神经网络， 用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识， 例如图像、 声音和文本。 A. 深度学习 B. 机器学习 C. 人机交互 D. 智能芯片 参考答案： A 14. 2005 年， 美国一份癌症统计报告表明： 在所有死亡原因中， 癌症占（） 。 A. 1/4 B. 1/3 C. 2/3 D. 3/4 参考答案： A 15. （） 是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A. 体感交互 B. 指纹识别 C. 人脸识别 D. 虹膜识别 参考答案： A 16. 癌症的治疗分为手术、 放疗、 化疗。 据 WTO 统计， 在 45%的肿瘤治愈率中， 比重最高的治疗方式是（） 。 A. 手术 B. 放疗 C. 化疗 D. 都一样 参考答案： A 17. 对于神经退行性疾病， （） 将成为主要的检测手段。 A. X 光 B. 计算机断层扫描 C. 核磁共振成像 D. 内窥镜 参考答案： C 18. 在高血压诊断标准的变迁史上， （） 将高血压的诊断标准定为210/100mmHg 以下更受益。 A. 1949 年 B. 1984 年 C. 1993 年 D. 2016 年 参考答案： A 19. （） 是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。 A. 文本识别 B. 机器翻译 C. 文本分类 D. 问答系统 参考答案： C 20. 下列对我国人工智能基础理论的表述， 不当的是（） 。 A. 大数据智能 B. 人机混合智能 C. 独媒体感知计算 D. 自主协同与决策 参考答案： C 21. 在 2016 年， ImageNet 测试的识别错误率为（） 。 A. 2. 1% B. 3. 5% C. 26. 5% D. 28. 2% 参考答案： B 22. （） 是一种基于树结构进行决策的算法。 A. 轨迹跟踪 B. 决策树 C. 数据挖掘 D. K 近邻算法 参考答案： B 23. 在中国现有的心血管病患中， 患病人数最多的是（） 。 A. 脑卒中 B. 冠心病 C. 高血压 D. 肺原性心脏病 参考答案： C 24. 在 2016 年， 我国人工智能企业超过了（） 家。 A. 1000 B. 1200 C. 1400 D. 1500 参考答案： D 25. 据 2005 年美国一份癌症统计报告表明， 在女性的所有死亡原因中， 排在第二位的是（） 。 A. 肺癌 B. 肝癌 C. 乳腺癌 D. 淋巴癌 参考答案： C 二、 多选题 1. 现代医学（西医） 的弊端包括（） 。 A. 头痛医头， 脚痛医脚 B. 试图从显微镜的角度观察和理解人体的疾病， 但观察理解到并不等于能治疗 C. 理解人体机能需要漫长的过程， 但病人等不了那么久 D. 处理方式偏于简单粗暴， 与理想科学有差距 参考答案： ABCD 2. 一般说来， 人工智能技术包括（） 。 A. 深度学习、 机器学习 B. 计算机视觉、 自然语言处理 C. 人机交互、 生物信息技术、 智能芯片 D. 虚拟现实/增强现实、 机器人技术 参考答案： ABCD 3. 国务院办公厅印发的《中国防治慢性病中长期规划（2017—2025年） 》 对我国健康工作提出的要求包括（） 。 A. 加强慢性病防治工作 B. 降低疾病负担 C. 提高居民健康期望寿命 D. 全方位全周期保障人民的健康 参考答案： ABCD 4. 中医要想有所发展， 其经验应做到（） 。 A. 可验证 B. 可复制 C. 可推广 D. 可争辩 参考答案： ABC 5. 人工智能研究范畴广泛而又异常复杂， 其发展需要与（） 和社会科学等学科深度融合。 A. 计算机科学 B. 数学 C. 认知科学 D. 神经科学 参考答案： ABCD 6. 中共中央、 国务院印发的《“健康中国 2030” 规划纲要》 中将健康提高到非常高的高度， 下列说法正确的有（） 。 A. 健康是全面发展的必然要求 B. 健康是经济社会发展的基础条件 C. 全民健康是建设健康中国的根本目的 D. 健康被融入所有领域 参考答案： ABCD 7. 在大数据隐私保护生命周期模型中， 隐私保护技术主要包括（） 。 A. 大数据存储 B. 大数据挖掘 C. 大数据使用 D. 大数据发布 参考答案： ABCD 8. 根据本讲， “人工智能” 有多重含义， 包括（） 。 A. 生物学上的人工智能 B. 技术上的人工智能 C. 物理学上的人工智能 D. 化学上的人工智能 E. 方法上的人工智能 参考答案： AB 9. 计算机视觉或机器视觉就是研究用计算机来模拟人类视觉或灵长类动物视觉的一门科学， 由图像数据来产生视野环境内有用符号描述的过程， 主要研究内容包括（） 。 A. 图像获取 B. 图像处理 C. 图像分析 D. 图像识别 参考答案： ABCD 10. 在国家的强力引导和支持下， 我国的人工智能产业取得了非常迅速的进展， 主要表现在（） 。 A. 龙头企业引领迈进 B. 我国人工智能产业也初步呈现出集聚的态势 C. 我国人工智能技术创新日益活跃 D. 我国人工智能的实践应用快速推进 E. 我国在人工意识、 情绪感知等方面的技术研发已经取得实质性突破 参考答案： ABCDE 三、 判断题 1. 据《中国心血管病报告 2017》 （概要） 显示， 中国心血管病死亡占居民疾病死亡构成的 40%以上， 居首位， 高于肿瘤及其他疾病。 参考答案： 正确 2. 如果一个人做体检时血压超出正常值， 那就可以判断他患了高血压病。 参考答案： 错误 3. 虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别， 应用于安防设备和有高度保密需求的场所。 参考答案： 正确 4. 神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。 参考答案： 错误 5. 据美国 2005 年的一份癌症统计报告表明， 无论对于男性还是女性，在所有死亡原因中， 死亡率最高的都是肝癌。 参考答案： 错误 6. 与标准降压相比， 强化降压的效果往往更显著。 参考答案： 错误 7. 决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。 参考答案： 错误 8. 据清华原副校长施一公教授研究， 每年中国人死亡原因统计结果显示， 神经退行性疾病导致死亡的比率并不高， 但其影响很大。 参考答案： 正确 9. 根据国际评判健康的标准， 我国成年人的心血管状态， 女性普遍要比男性更健康。 参考答案： 正确 10. 如果一个人激烈运动过后测血压， 测量出的血压值偏高， 并不代表他是真的血压高。 参考答案： 正确 11. 如果一个人的外周血压高而中心血压不高， 波形年轻， 说明他的血液循环有问题。 参考答案： 错误 12. “智能汽车+车联网” 是未来交通发展的非常重要的组成部分。 参考答案： 正确 13. 目前， 学术界对人工智能已经形成了统一标准的概念。 参考答案： 错误 14. 语音识别是人工智能的重要分支之一， 它解决的是不仅能听得了人们在说什么， 而且能听懂这些话的意思。 参考答案： 错误 15. 机器翻译是计算语言学的一个分支， 是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。 参考答案： 正确 16. 目前， 全球主要的国家和地区都已经将人工智能视为战略的制高点， 加大力度进行发展。 参考答案： 正确 17. 感知机无法解决异或 XOR 问题的缺陷导致了第一次人工神经网络研究的衰退。 参考答案： 正确 18. 对抗神经网络可以通过两个神经网络的博弈， 达到更好的学习效果。 参考答案： 正确 19. 肺癌治疗中有一项困难就是呼吸会引起肿瘤运动， 目前医学中对此没有任何解决办法。 参考答案： 错误 20. 在健康标准的制定过程中， 数据库的数据数量和质量决定了健康与机能状态评估系统是否科学准确。 参考答案： 正确
在谷歌学术搜索中，存有高达4亿篇论文的数据库。论文被引用的数据可以作为证明文章影响力的依据。即使这个方法有局限性，但在更大程度上，反映了当今社会的进展和科学的进步。
1《亚当：一种随机优化方法 》 Adam: A Method for Stochastic Optimization。文章发布于2015年，引用数为47774。
截止2020年为止，这篇文章达到了，人类可知的引用最高数。一篇涉及人工智能的文章获得最高引用，证实了科学界对人工智能的注重。不仅是科学界对人工智能领域有巨大的兴趣，而且欧美国家也正在把人工智能作为未来的主要发展对象。美国把对人工智能的投资提高了一倍，欧盟也把投资提高了百分之70。《亚当：一种随机优化方法 》能够获得最高引用，正说明在未来人工智能上，将展开激烈竞争。无独有偶，跟着这篇文章后面，引用最多的文章多是涉及人工智能。
2《图像识别的深度残差学习》 Deep Residual Learning for Image Recognition 文章发布于2016年，引用数为25256。
深度残差学习的概念出自何凯明等4名中国学生。何凯明来自清华大学物理系，现是脸书人工智能的科学家。从文章的引用数量来看，足以显示，他提出的这个方法对该行业的影响。
3《让R-CNN更快: 朝着带有区域建议网络 的实时目标检测》 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks发表于2015，引用数为19507。
4《深度学习》 Deep Learning, 文章发布于2015年，引用数为16750。
5 《带着缠绕走得更深》 Going deeper with Convolutions， 文章发布于2015年，引用数为14424。
这篇文章已经成为计算机图像处理必读论文之一。
6《通过深层强化学习的人类层面的控制》 Human-Level control through deep reinforcement learning 文章发布于2015年，引用数为10394。
7 《语义分割的完全常规网络》 Fully Conventinal Networks for Semantic segmentation 文章发布于2015年，引用数为10153。
9 《 脓毒症与脓毒症休克第三版国际共识 》 The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3) 文章发布于2016年，引用数为8576。
10《RNA测序和微阵列研究中 Limma 强化差异表达分析》 Limma porwers defferential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies 文章发布于2015年，引用数为8328。
第9和第10篇是前十名论文中，和计算机没有关系的两篇医学论文。这是否意味着，未来对人类社会影响最大的，除了人工智能就是医学了呢？
最后要提到的这篇文章，虽然没有进入第10，但值得一提。 《以深度神经网络和树搜索掌握围棋战略》 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search发布于2016年，引用数为8209。
这篇文章涉及的是伦敦大学学院的教授David Silver, 他领导的AlphaGo团队击败了围棋九段棋手柯洁。人工智能击败了最强大脑，没有什么能比这更能说明人工智能的前途，同时也可能是一个细思极恐的大事件。在机器击败人的时代，人怎么办？
据我所知，人工智能可以做家务。譬如扫地机器人，可以自动将地清扫干净，不需我们动丝毫。我们可以用这些零碎的时间干更多的事。
有人说，人类做的事情人工智能都可以做到，我觉得不然。我每日伴着晨曦出门上学，都会在门口的早餐店买早点，空气中夹杂着湿润的淡淡白雾，一股浓郁的清香钻入鼻腔，新鲜的包子出炉了。老阿姨笑着把早餐递给我，触及她温热的双手时，心中涌出一股暖意。这与人工智能截然不同。
而且计算机本就有人类产出，本就是没有情感的死物，它不会像人类有复杂的心绪，充盈的精神世界。假如，让一个人与人工智能同处月下，人工智能或许只能回答实时的温度与天气情况，而人类或许回因自身的遭遇而由衷地感叹月凉如水，明月几多愁。
但是现在，许多人活着跟机器人越发相像。他们都过着千篇一律的生活，对身边的一切都异常冷漠，失去了价值观与同情心，成为生活的傀儡。他们会在看到别人的悲惨后冷笑；会对别人的缺陷冷嘲热讽；会对别人的乞求熟视无睹……每当我遇见这些毫无情感的机器人时，我总会思考萦怀为什么会有如此可悲的人出现？
我认为的生活，虽有一点黑白，但不乏姿彩；虽有喧闹和烦忧，却时有银铃般的欢笑；虽会有挫折与艰辛，但也有克服苦难，战胜挑战后真正的快乐……这些丰富的情感，它们是否能感受到呢？
是这个时代生产出这些机器人，也是他们把自己改变成机器人。人际关系的日渐淡薄，亲人间的疏远，朋友间的虚情都在提醒着我，让我不要成为这种人。
我向往的生活是邻里间的相互问好，而非漠视；是与陌生人之间的一个微笑，而非向下的唇角；是与亲人间的拥抱，而非礼貌性的点头……
希望我向往的生活是我以后的生活，人与人之间充满爱与温情。也希望机器人越来越少，能有欢笑与泪水，泪水虽咸，亦是真情…… 【篇二】
然而，与之相反却是正在使用它们的人们，在享受它们带来的乐趣和方便时，他们的思维
正在缓慢地流逝着。人工智能正一步步地吞噬着人们的思考方式以及能力，让人类步入失去价值观和同情心的危险地步，同时让其后果变得极其严重。
电子产品的人工智能化固然能够推进我们社会的发展，方便了我们的生活，科普了我们的知识，发达了我们的商业，加强了我们的军事，这是一个极好的现象。但是当我看到人与人在交流时失去了温度，只是刻意地去做出应答；无情地一个“不”，一个否定词带来的无限杀伤力；甚是在人们真正需要帮助时，不经过大脑思考直接忽视等等，都能给我们重重一击。这是冷漠无情，毫无温情所言，失去了价值观和同情心的一幕幕。人们只会拿着人工智能不停地滑动、点击、长按，一个个动作变得机械化，眼神始终在光源处停滞，慢慢地人们就不会关注身边的点点滴滴，它们的思维也就变得机器化，思考的方式和机器一样只会按程序套路来，僵硬的思维变得普遍化，现象变得广泛，那种人与人明明相识却擦肩而过，明明可以互帮互助却冷眼相待，让我感到心底里的难受，无奈。
就如同苹果公司总裁库克认为的一样：“我不担心人工能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心罔顾后果。”我们应该理性的思考，人与人之间多一点儿关心、关注，不要让这个社会失去色彩，失去温暖，失去它本该有的温馨和谐，不要让我们丢失了正确的价值观和人们本该拥有的同情心。我们不应该受人工智能的影响和控制，发自内心的去同情他人，面对事物的价值观要正确，我想这个世界会朝着更美好的方向发展。
人工智能应该和人类携手构建更美好的环境。 【篇三】
我们之所以被称之为“人”，是因为我们有自己的思考，我们能遵守基本的道德，法则，我们具有其它动物少有的一些品质。
从小，爸爸妈妈就告诉我们，要做一个正直，善良，富有同情心的人，也的确，小时候，我们拥有敢于背着人群说真话的勇气；我们有为了真理与他人争得面红耳赤的认真与执着；我有一双纯真的眼睛和善良的内心，去发现并帮助有需要的人。后来，我们变得更小心，更谨慎，也更易受伤，在所有事物面前，都选择权衡利弊，像计算机一样的思考：走那一步，更有力？我们每天八小时通勤，为各种“我想要的”熬红了眼睛，在计算了利弊后，我们变得冷漠麻木，不再有同情心，也不再乐于助人。何时，我们忘记了父母的话语，忘记了那些为人最简单的品德？
《黑客帝国》，一步一有些久远的电影。电影里，大部分人都被插上了管子，他们躺在那里，任凭母体控制他们的意识，但感受到的也尽是美好，没有了现实中的痛苦。现实中，他们可能穿得破破烂烂，困窘不堪，可幻想里，他们得到了一切现实生活中自己没有的——因为你想要什么，幻想中就有什么。有一个人拒绝了这样的看似美好的梦，主角尼奥，剧中的反派一再逼迫诱惑他：吃下蓝色药丸，一切都将是美好的。他最终选择了红色药丸，即使吃下后，他要承受现实中一切的苦难，但他不愿想躺在那的人一样，失去了自我的基本思考，失去了价值观的判断，就如把那恶心的黏稠物当作美味佳肴——因为母体告诉他们，这是块牛排，美味而多汁。
他在现实中痛苦挣扎，但相比那些被管子“饲养”的人，他还可以骄傲的说：我还是个真正的人。
记得当时我听到李世石被人工智能打败的消息，并没有太过震惊，毕竟人类发明计算机的初衷，便是让它来代替我们做一些我们无法达及的事情。但这并不代表它一定会超越人类，说到底，人工智能一直都是人类思考的结晶，他没有人的同情，也没有我们的价值观，冷酷的“思考”和计算让我每每看过一些关于人工智能的科幻电影后，总有些后怕。
人类永远不应像计算机那样的思考，我您愿多走些弯路，多吃些亏，也不要在精确计算的道路上，摒弃为人的价值观与同情心，将善良的品质束之高阁，冷漠麻木地走下去……
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。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。详见
人工智能助力辅助诊断事实上，国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。人的大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。基因分析和精准医疗当然，人工智能不仅仅只在辅助诊疗方面发光发热，它在基因分析和精准医疗方面更能展现自己的优势。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，主要的是基因数据。对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，但随着深度学习的出现，像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统，他们能够不断的通过已有数据进行训练，在“黑盒”中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。人工智能的计算能力还有效地推动更多精准治疗新药的出现，让我们攻克现有的一些疑难杂症，比如癌症、艾滋病等一些当前医疗水平较难处理的疾病。在美国像AtomWise、Flatiron Health等公司已经在尝试这方面的创新。人工智能仍然代替不了医生虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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以医学为载体的人工智能论文可以投计算机期刊。计算机领域的期刊对于以医学为载体的人工智能论文也会有一定的接受度，而且随着人工智能技术在医学领域的应用逐渐普及，越来越多的计算机期刊也开始关注医学方面的人工智能研究。
人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。
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主要有综述，就是对于某些方向的研究进展进行总结，不过一般是约稿，或者已经发表过一些相关论文，还有就是研究性论文，包括基础研究和临床研究，在医学方面如有临床数据再加入一些基础研究的数据，还是比较容易发表的，主要还是看你的实验设计，如果研究数据相对较少，但是有不错的创新点，可以写通讯文章，这种文章一般只需要对试验结果进行描述，篇幅较小，最后就是病理报道，一般是发表比较特殊的病理，或者对某种疾病的诊断有特殊意义的，也可以对大量临床病理进行某方面的统计总之，没有哪种更容易写，文章是否可以发表，主要看你写的怎么样，还有就是实验的创新点
我认为要回答这个问题需要从多个方面进行分析。首先，我们需要了解当前硕士、博士研究生数量大幅度增长的原因，以及增加人数是否会对社会和经济带来影响；其次，我们还需要探讨读研究生对于个人发展和未来职业发展的意义和作用。最后，我们还可以从政策方面看看能否对读研做出一些优化和调整，以适应当前社会的需求。一、研究生数量增长原因在过去几年中，中国的高等教育系统经历了快速扩张。自2010年开始实施的"211工程"和"985工程"是国家用于提高高等教育质量和水平的两项主要计划。这些计划为高校提供了更多的经费和资源支持，促进了学校教学与科研水平的提高。此外，在过去十年中随着国民经济发展迅速，中国市场越来越需要培养更多的专业人才。许多企事业单位都更加倾向于雇佣受过高等教育并拥有硕士或博士学位的人才。这些因素使得越来越多的本科毕业生选择读研，而随着学位的获取门槛不断降低，更多的人也能够选择攻读硕士、博士学位。二、研究生数量增多带来的影响近年来，硕士、博士研究生已经成为高校教育系统中不可忽视的一部分。然而，在大量的研究生中也存在诸多问题，比如：1.就业难度大：由于研究生数量大幅度增长，竞争变得更加激烈。对于很多毕业的研究生来说，找工作已经成为了不小的挑战。2.时间成本高：攻读硕士或博士学位需要大量的时间和精力投入，并且有许多其他要求需要满足（例如必须发布文献等），这使得那些想尽快进入职场或者寻求其他机会发展的人不愿意继续深造。3.金钱成本高：攻读硕士或者博士学位需要较高费用支出，包括学费、住宿费和生活费等等。这对于家庭经济条件较差的人来说，是一个很大的困难。三、读研带来的意义和作用尽管读研究生可能存在一些问题和挑战，但对于个人发展和未来职业而言，它们仍然具有不可替代的价值。1.提升知识水平：通过攻读硕士或者博士学位可以系统地学习更深入的专业知识。掌握更多的实践技能和理论知识，有助于人们在今后的职业生涯中更好地应对各种复杂问题。2.增强竞争力：相比于只拥有本科学位的人员，拥有硕士或博士学位可以给求职者带来更大优势。这通常表现为更高的薪资、更好的福利待遇、更好的晋升机会等等。3.促进个人成长：读研期间需要在各种方面进行工作和研究，比如参加项目研究、完成论文发表、进行学术交流等等。这些经历都可以让人得到锻炼和成长。四、政策方面调整为了缓解当前硕士、博士研究生的数量过剩问题，政府可以考虑采取一些措施或者政策调整，以适应当前社会需求。1.控制招生规模：可以通过限制招生规模来有效减少研究生数量。同时，政府也可以鼓励高校增加其他人才培养项目，以帮助更多人进入职场并提高就业率。2. 加强专业规划指导：在招生时候可以切实做好专业规划指引，告诉有意愿学习的人攻读硕士、博士的优势和不足，并且实现对毕业后就业市场的全面调查和信息收集，真正做到针对行业需求有针对性地开设各类课程。3. 加强财政支持：如果政府可以提供更多财政支持给准备读研究生或正在读研究生的学生们，那么这些学生们将更有可能完成学位，并且能够迅速地进入到职场行列中来补充市场所需。综上所述，虽然目前读研究生会面临一系列问题和挑战，但攻读硕士或博士学位仍然是一个值得考虑的选项。政府、高校和个人都可以采取一些措施来有效地控制研究生数量，加强就业指导和提供更多支持等，以确保这些毕业生毕业并能够为国家、社会和经济做出更大的贡献。
新药研发一直是耗时又耗钱的复杂工程，但现在，科学家们似乎找到了破解之道——引进人工智能技术。
据《麻省理工 科技 评论》杂志9月3日报道，在一次引入AI技术的新药研发中，人工智能制药初创公司Insilicon Medicine的一个团队与多伦多大学的科学家合作，从开始研发新的靶向药，到完成初步的生物学验证，仅仅花了46天时间。这项研究结果已发表在本周的《自然生物技术》杂志上。
这一里程碑式的研究证实，AI 技术可以帮助加速药物开发，这意味着，专利保护期限的延长，从而提高了药物开发的经济性。如果这种方法可以推广，它将被制药行业广泛采用。
AI协助将8年药物研发时间缩短到46天
基于两种流行的人工智能技术，生成对抗网络和强化学习，该团队在这次药物开发中引进了一个新的AI系统——生成张力强化学习（GENTRL）。
研究人员选择将DDR1激酶（一种在上皮细胞中表达的酪氨酸激酶）作为靶点，这是一种与组织纤维化疾病密切相关的蛋白质。确定目标后，GENTRL系统用21天时间设计出了3万个不同的分子结构，然后通过查阅此前研究和专利中对药物靶标起作用的已知分子，优先筛选出了可以在实验室合成的新分子结构。
以《深度学习能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂》为题的研发结果已发表在《自然生物技术》杂志上。截图自《自然生物技术》杂志
在GENTRL设计合成的6种候选DDR1 抑制剂化合物中，有4 种化合物在生化分析中具有活性。而在下一阶段的体外细胞实验中，4种具有活性的化合物，有2 种展现了预期的 DDR1 抑制能力，且能有效降低与纤维化进程有关的标志物含量。通过对比，最具潜力的1种化合物又进一步在小鼠体内实验中得到成功验证。
从最初的靶点确定、潜在新药分子结构筛选、合成到临床前的生物学验证，GENTRL系统将传统药物研发方法需要至少8年完成的工作，缩短到了仅需46天。
2013 年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学结构生物学教授 Michael Levitt 评价道，“这篇论文无疑是一个令人印象深刻的进步，很可能适用于药物设计中的许多其他问题。基于最先进的强化学习，我也对这项研究的广度印象深刻，因为它涉及到分子建模、亲和度测量和动物研究。”
AI取代药物化学家角色正成为主流
《麻省理工 科技 评论》杂志指出，这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的“费钱费时又费劲儿”的困境。
这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的困境。图据《麻省理工 科技 评论》杂志
“人工智能将对制药行业产生革命性的影响，我们需要更多的实验验证结果来加速这一进展，”人工智能领域众多核心技术和初始概念发明者、瑞士人工智能研究所教授Jürgen Schmidhuber表示。
众所周知，将一种新药推向市场需要花费高昂的金钱和时间成本，根据塔夫茨药物开发研究中心（Tufts Center for the Study of drug Development）的数据，一种新药从开始研发到最终上市可能需要10年时间，耗资高达26亿美元，且绝大多数候选药物在测试阶段就会以失败告终。
因此，减少研发周期和经济成本，对制药领域药物研发活动的成功至关重要。据《福布斯》杂志报道，使用Insilicon Medicine的方法，此次药物的研发成本仅仅为15万美元。
Insilicon Medicine希望，能在将AI深度学习带入药物研发过程中。图据《福布斯》杂志
美国能源部人类基因组计划首席科学家、波士顿大学教授Charles Cantor 表示，关于人工智能 AI 在改善医疗保健和开发新医疗工具方面的前景，存在着许多夸张的说法。然而，这项最近发表在《自然生物技术》杂志的成果的确具有重要意义。
它首先证明了，人工智能能够取代通常由药物化学家扮演的角色，而这个角色往往存在人手不足；其次，药物开发速度的加快意味着专利保护期限延长，从而提高了药物开发的经济性。“如果这种方法可以推广，它将成为制药工业中广泛采用的方法，” Cantor博士说道。
当然，对于全球的药物研发工作而言，这只是第一步。尽管这是一个里程碑，显示了人工智能具有识别候选药物的潜力，但在任何有潜力的药物被批准用于治疗之前，仍需要多年的临床试验和数百万美元的调研。
AI技术能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂。图据Insilicon Medicine
“这篇论文是我们在人工智能驱动药物研发路上的一个重要里程碑。我们从2015年开始从事AI合成化学的工作，但当Insilicon的理论论文在2016年发表时，所有人都对此持怀疑态度。而现在，这项技术正在成为主流，我们很高兴它正在动物实验中被验证。当这些模型被整合到全面的药物研发过程中时，它们适用于众多目标靶点。我们正与领先的生物技术公司合作，将进一步推动合成化学和合成生物学的极限，”论文第一作者、Insilico Medicine 创始人兼 CEO Alex Zhavoronkov 博士表示。
编辑 卢燕飞
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
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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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。 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。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。详见
写论文时最关键的一步就是选题，论文题目有了明确的选题后才能确定整个论文内容组成部分，而且医学类专业论文撰写的选题如果没有一定的新颖性，是很难投刊发表的。下面我给大家带来2021医学类论文的题目有哪些_医学专业论文题目150条，希望能帮助到大家!
中西医结合论文题目
1、 中西医结合治疗老年肿瘤化疗患者消化道毒副反应的疗效观察
2、 基于玄府理论的中西医结合诊疗思维模式的构建
3、 中西医结合防治干预对社区糖尿病患者中医体质的影响
4、 慢性非萎缩性胃炎中西医结合诊疗共识意见
5、 消化心身疾病中西医结合整体诊治专家指导意见
6、 功能性便秘中西医结合诊疗共识意见
7、 中西医结合新思维辨治脓毒症核心病机
8、 社区中西医结合康复治疗的卫生经济学评价
9、 中国脑梗死中西医结合诊治指南
10、 溃疡性结肠炎中西医结合诊疗共识意见
11、 消化性溃疡中西医结合诊疗共识意见
12、 慢性萎缩性胃炎中西医结合诊疗共识意见
13、 胆石症中西医结合诊疗共识意见
14、 癌症防控需“消灭+改造”的持久战——中西医结合值得期待
15、 中西医结合消化内镜学的过去、现在和未来
16、 中西医结合治疗中晚期非小细胞肺癌研究述评
17、 中西医结合治疗耐多药肺结核随机对照试验的Meta分析
18、 中西医结合治疗类风湿性关节炎的疗效
19、 早泄中西医结合诊疗指南(试行版)
20、 中西医结合改良肌内效贴对膝骨性关节炎影响的临床研究
21、 中西医结合疗法 对子 宫内膜异位症患者激素水平及炎性因子的影响
22、 中西医结合治疗功能性消化不良的研究进展
23、 中西医结合治疗特发性肺间质纤维化疗效Meta分析
24、 中西医结合早期治疗重症急性胰腺炎30例疗效观察
25、 胃食管反流病中西医结合诊疗共识意见
26、 肠易激综合征中西医结合诊疗共识意见
27、 放射性肺炎的发病机制及中西医结合治疗进展
28、 中西医结合治疗急性肺损伤临床随机对照试验的Meta分析
29、 中西医结合医院开展合理用药咨询门诊的实践与分析
30、 慢性前列腺炎的中西医结合治疗思路
31、 慢性荨麻疹中医及中西医结合治疗进展
32、 中西医结合治疗腺性膀胱炎研究进展
33、 中西医结合治疗急性呼吸窘迫综合征临床疗效的Meta分析
34、 痔疮中西医结合治疗进展
35、 慢性阻塞性肺疾病中西医结合治疗研究进展
36、 急性心肌梗死中西医结合诊疗指南
37、 短期规律中西医结合运动康复对冠心病病人心肺功能及运动能力的影响
38、 心血管疾病中西医结合临床研究的重点、策略及 方法
39、 中西医结合治疗HBV相关慢加急性肝衰竭合并肝性脑病的效果分析
40、 中西医结合治疗常见肝胆胰疾病的现状与展望
41、 中西医结合治疗胆石病的现状与展望
42、 原发性肝癌的中医及中西医结合临床治疗研究进展
43、 中西医结合是系统化管理和个性化治疗的统一——从中医院管理和突出中医特色看中西医结合
44、 膝关节骨性关节炎的中西医结合治疗进展
45、 恶性肿瘤中西医结合治疗临床研究现状与展望
46、 膝关节骨性关节炎中西医结合非手术疗法疗效评价
47、 《中西医结合老年衰弱评估量表》的构建研究
48、 中西医结合治疗围绝经期综合征的疗效
49、 中西医结合治疗对代谢综合征患者血脂及血糖水平的影响分析
50、 中西医结合治疗帕金森病睡眠障碍随机对照试验的Meta分析
护理专业 毕业 论文题目
1、人文护理模式应用于妊娠期合并糖尿病患者中的实施效果
2、家庭协同护理对维持性血液透析患者抑郁的影响
3、护理风险管理在心内科老年患者中的应用研究
4、探讨高职院校护理实验室管理中存在的问题与对策
5、OSCE考核方案在PBL护理实验教学模式中的应用及研究
6、案例讨论法在妇产科护理教学中的应用研究
7、高职高专护理"三校生"病理学 教学方法 改革实践性探讨
8、精细化护理模式对眼科手术患者康复及护理质量提升的作用
9、全面护理对产妇中转剖宫产发生率的改善作用
10、本科护理伦理学课程的教学研究分析
11、护理干预对新生儿足跟采血疼痛的影响
12、运动康复护理对老年冠心病合并糖尿病患者糖脂代谢的影响
13、团体延续性护理对糖尿病患者自我效能及血糖水平的影响
14、预见性护理干预对糖尿病足患者知识认知及足部护理行为的影响
15、循证支持下针对性护理开展于类风湿关节炎合并糖尿病患者的应用价值
16、行为转变理论的整体护理干预对妊娠期糖尿病患者血糖水平及不良妊娠结局的影响
17、糖尿病产妇生产引起新生儿皮肤损伤的护理
18、优质护理对老年糖尿病疾病护理管理中的临床效果研究
19、2型糖尿病伴肥胖症患者采取二甲双胍联合利拉鲁肽治疗的护理体会
20、手术室护理干预在结石性胆囊炎合并糖尿病患者中的应用效果
21、全过程针对性营养干预在妊娠期糖尿病患者中的护理效果观察
22、标准化护理干预对胃溃疡伴糖尿病患者心理状况及内镜检查依从性的影响
23、微信平台的健康 教育 对高龄产妇妊娠期糖尿病护理价值体会
24、小儿肺炎合并糖尿病的整体护理临床效果观察
25、患有糖尿病骨科病人的围手术期护理体会
26、营养护理干预对糖尿病肾病患者血糖控制及营养状况的影响
27、系统性护理干预对甲亢合并糖尿病患者血糖控制及并发症的影响
28、中医情志护理对老年2型糖尿病患者心理应激及血糖波动的影响
29、多样化护理干预对冠心病合并糖尿病患者血糖控制及遵医行为的影响
30、血糖信息化在提升血糖监测率PDCA循环护理模式中的作用
31、护理专业药理学教学模式的改革与探索
32、 儿童 抗癫痫药物超敏综合征临床特征及其护理干预策略分析
33、小儿推拿配合抚触护理新生儿病理性黄疸的临床观察
34、重力喂养配合体位舒适护理对极低出生体质量儿的影响
35、近二十年我国养老护理人员研究的现状与趋势
36、护理管理在骨科手术室护理中的应用效果
37、团队培训模式在护理安全管理中的应用观察
38、基于科学知识图谱的国内外呼吸内科护理风险研究比较分析
39、围术期全流程综合护理在 种植 牙手术中的应用研究
40、三年制护理专科生自主学习能力及影响因素研究
41、成人线粒体肌病护理1例
42、人体解剖学课程"运动系统"部分微课教学效果评价--以甘肃中医药大学2018级高职护理专业为例
43、趾骨骨折术后恢复期中医护理干预效果分析
44、集束化护理干预在静脉溶栓治疗中应用的效果观察
45、护理干预在降低手术室患者手术应激中的应用
46、预见性护理在急诊科脑卒中患者的应用观察
47、分级护理在急性酒精中毒患者临床救治中的护理效果
48、腹腔镜下卵巢囊肿剥除术的围手术期护理观察
49、严重创伤失血性休克患者78例的优质急诊护理体会
50、肾内科病房护理标识专科化管理的实施与效果分析
医学检验免疫毕业论文题目
1、基于纳米颗粒的分子展示应用于超灵敏检测
2、SLE患者中几种新型自身抗体的检测及其临床诊断价值的探讨
3、多肽酶检测和细胞表面荧光标记的新方法研究
4、区域检验服务协同平台的设计与实现
5、胶体金喷膜仪的设计与开发
6、重庆市乡镇卫生院医疗资源的调查研究
7、基于氧化石墨烯和硫化铅纳米颗粒的荧光生物传感器研究
8、产气荚膜梭菌α毒素快速诊断金标试纸条的研制及初步应用
9、纳米粒子免疫层析法在检测异位妊娠和膀胱癌中的应用
10、现代医院检验科模块化设计研究
11、酶免工作站监控系统的设计与实现
12、乙型肝炎表面抗原胶体金免疫层析法血清快速测定的性能评估
13、基于微型压电与光谱生化分析系统的POCT新技术研究
14、长江三角洲地区犬猫皮肤真菌病调查及体外药敏试验
15、我国医学检验本科专业人才培养的问题与对策研究
16、基于电化学分子信标基因传感技术的HIV-1核酸检测新方法研究
17、Free β-hCG和PAPPA光激化学发光免疫分析试剂的研制
18、乙肝快速分析仪的研究与开发
19、阿托伐他汀对动脉粥样硬化患者外周血中PPAR γ的作用研究及相关炎症因子与动脉粥样硬化关系的建模分析
20、综合性医院医学检验资源优化管理研究
21、全自动多功能免疫检验过程关键问题的优化研究
22、HMGB1通过NF-κB激活TGF-β1诱导特发性肺纤维化发病机制的研究
23、若干病毒感染模型的动力学分析
24、现代综合医院检验中心空间设计研究
25、大型公立医院创建医学独立实验室可行性研究
26、高血压病证型与血清褪黑色素水平的相关性研究
27、医用臭氧与α-干扰素对照治疗慢性乙型病毒性肝炎
28、网织血小板在系统性红斑狼疮患者的临床应用
29、G公司第三方独立医学实验室服务营销策略研究
30、临床毛细管电泳的研究
31、基于光电检测与信息处理技术的纳米金免疫层析试条定量测试的研究
32、贫铀长期作用后的吸收分布特点及其主要蓄积器官的损伤效应研究
33、基于磁性微球的PMMA微流控免疫分析芯片系统的研究
34、hr HPV、L1壳蛋白、p16蛋白与宫颈病变的关系及诊断价值研究
35、76例急性白血病的MICM分型及预后
36、国产化学发光法诊断系统检测乙肝表面抗原的评价
37、蛋白A-藻蓝蛋白β亚基双功能蛋白的性质及其在免疫检测中的应用
38、上海市社区卫生服务中心检验开展现状及检验项目合理化设置研究
39、__医学检验集团发展战略研究
40、胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌之检验医学实践
41、广州KM公司分析前流程优化方案制定
42、医学高职院校人文教育现状与对策研究
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