论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。在写论文的研究意义的时候作者要根据自己的选题来写，如下：1，是前人没有研究过的，也就是说研究领域中一个新颖有意义的课题，被前人所忽略的。2，前人有研究过，或者阐述过但阐述论证的不全面和有不足的地方，作者加以丰满，或者驳斥前人的观点。总之就是，所写论文研究的意义一定要叙述的清晰并且是有一定的新意。次也要注意自己所使用的理论，是用什么理论证明此观点的，也要叙述清楚，否则难以有说服力。而且在做文献综述和国内外研究水平的评价等也要有详实的根据，这样才能衬托出作者的选题的意义所在。其主要内容包括：1.研究的有关背景课题的提出：即根据什么、受什么启发而搞这项研究。2.通过分析本地的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。
慢慢写论文的过程中我发现写论文的过程其实就是看清一个问题本质的过程。因为你是要在严密的逻辑体系之中抽丝剥茧般的找到正确的那根线，然后把前因后果都捋顺，并且还得找到解决问题的合乎逻辑的办法。能写出论文，就代表你对这一问题有了很深的了解，老师写了那么多的论文，弄清了那么多问题的本质，所以他已经形成了一个能看到本质的思维逻辑，所以在他眼中很多事情他都能看到本质。这就是一种思维的深度。
论文写作的过程本来就是很艰难、很痛苦、很磨人的过程。人们常说要“耐得住寂寞、经得起诱惑”，“坐的住冷板凳”。其实这些都是形容做学问的艰辛。所以在艰难的过程中就要学会调节，比如适当的休息，看个电影或是娱乐节目、跑跑步、听听音乐，或者是奖励自己一顿好吃的，让你的身体、思想还有胃都放松一下。
最首要的、无论怎么强调都不为过的是对自己的专业和要做的题目真有兴趣。很多研究生对自己的专业没有特别兴趣，没兴趣是没办法的。泛读书，找到最适合自己的题目，宏观上看就像寻找适合自己的人生位置一样。找到了适合自己的自然不会太差，如果这个题目幸而又很有料，那就可以出彩了。大致选定题目以后，看完所有前人研究和可能用到的材料，得出自己的见解和心得。老师们都是这样指导的，此处说亦不新鲜。之前我在报社实习，写过不少新闻稿。我觉得做研究和做记者也一样嘛，无非是搜罗材料，归纳分析材料，得出真相，只不过是记者的材料主要是现实事件，文史研究主要是从历史文献中“破案”。
应该加，因为不只是你一个人毕业，当然要加我们
一般来说， “我们”这个词，尽量不要出现，“我”这个词，要看你语境了，例如：“我国”，“我省”、“我校”，不就很正常么！
别人的毕业论文不可以用，会查重查出来。
作为将要参加论文答辩用户，必须对所著的毕业论文内容有比较深刻理解和比较全面的熟悉。这是为回答毕业论文答辩委员会成员就有关毕业论文的深度及相关知识面，而可能提出的论文答辩问题所做的准备。
所谓深刻的理解是对毕业论文有横向的把握。例如题为《创建名牌产品发展民族产业》的论文，毕业论文答辩委员会可能会问民族品牌与名牌有何关系。尽管毕业论文中未必涉及民族品牌，但参加论文答辩的学生必须对毕业论文有比较全面的熟悉和比较深刻的理解。
要求
1、理论修养
学员毕业论文所涉及的学科是非常广泛的，有政治学、管理学、法学、公共关系学以及系统论、信息论、人口理论、宗教理论等，应有尽有。
担任毕业论文指导导师的人，应当是个“通才”和“杂家”，对马克思主义基础理论要有扎实的基础，对当代各种新理论、边缘科学要有广泛的涉猎，还要有丰富的自然常识与社会知识。
2、思想修养
身为指导导师，首先应具有较高的政治觉悟、思想水平和强烈的责任感，有“燃烧自己、照亮别人”的“蜡烛”精神和甘为“人梯”的精神。要把帮助学员顺利撰写并通过毕业论文，看成是学校交给自己的一项严肃任务，作为教师的神圣职责。
既然是毕业论文，肯定知网数据库收录，如果你再拿来用，查重率就过不了，所以，千万不要这样做。还是老老实实自己写吧，学术问题来不得马虎。
脑科学对于人工智能的研究已经启发了许多领域，以下是其中的一些启示：
1. 神经科学研究揭示了大脑的工作方式以及人类的感知和思维方式，为人工智能的模拟提供了理论基础，如深度学习算法中的神经网络结构就是基于人脑神经元的结构设计的。
2. 大脑的感知和决策过程启示了人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的发展，使得人工智能技术在这些领域的表现逐步接近人类的水平。
3. 脑科学研究还启示了人工智能在学习和自适应方面的设计。人脑的学习方式是一种自适应的过程，人工智能技术也应该具有学习和适应能力，能够不断地从数据和经验中学习和成长。
4. 神经科学的发现也启示了人工智能在智能控制和智能决策方面的设计。人脑具有高度的自主控制和决策能力，这种能力可以用于设计智能机器人、自动驾驶等领域。
5. 脑科学的研究还启示了人工智能技术在神经康复、认知计算等方面的应用。比如，人工智能技术可以结合神经康复技术，帮助中风、脑损伤等患者实现康复。
总之，脑科学研究为人工智能技术的发展提供了理论基础和实践指导，为人工智能技术的发展提供了新的思路和方向。
许多同学都在问期刊论文与本科论文有什么区别，其实一般而言，没有什么区别。在期刊论文出版的时候，需要对论文进行查重检测。有的要求会更高，所以我们的本科论文如果写得好，也有机会出现在一些平台上。本科生论文要进行查重，那么期刊论文需要查重吗？下面跟小编一起来了解一下。
期刊论文查重是否需要查重？
1、发表期刊论文要进行调查，期刊论文要比学生论文严格。另外，期刊论文也存在等级差别。这两个级别之间还是有区别的，首先是重复率的不同，其次是论文内容的差异性。具有创新、研究价值高的论文，他一定是名列前茅。
2、一般情况下，论文的重复率在30％以下，要求比较严格的一般在15％以下。若你是核心期刊，论文要求低于10％，则各有不同。
期刊论文查重要注意哪些事项？
我们也知道，完成一篇期刊论文是一件非常不容易的事情，在论文中查重这一部分，大家一定要细心，一定要找到准平台，不要随意选择一些不靠谱的平台。在期刊上发表自己的论文，如果论文中没有注意到这一点，就会被别人偷去，专业的平台可以给你专业的保证，让你的期刊论文可以顺利的发表。
一般都是需要查重的，现在不发表的期刊论文都是需要查重的，只是要求没有需要发表的这么严格。如果是要发表的论文，那么更加需要查重了，并且要求内容和重复率都达到要求，如果重复率不通过就会被退回，要求重新修改。
事实上，期刊论文需要重复检测，重复检测的要求还是比较严格的。一般而言，论文的查重只是为了检测自己论文中的抄袭程度，以及论文中是否存在学术上的不端行为，其中最重要的是论文的查重率，只要自己的查重率达到要求，那么即使通过了论文查重，也可以把自己的论文发表出来。那么大家知道发表期刊论文时，论文的查重率是多少吗？期刊论文的查重率是多少？目前，期刊论文一般分为两类:一类是普通期刊论文，另一类是六大核心期刊论文。这两种查重要求不同，六大核心期刊论文查重要求严格得多。1.普通期刊论文:如果你想发表普通期刊论文，你只需要你的论文查重率不超过30％就可以通过论文查重。但是由于最近查重率比较严格，很多杂志的要求比30％低；2.六大核心期刊论文:如果你想发表这篇期刊论文，你的论文查重率不应该超过30％。一般来说，这类论文的查重率不应超过20％，甚至不应超过10％。因此，发表核心期刊论文的要求非常严格。你必须严格关注你的论文，否则你可能无法发表。
现在经常发表期刊论文。例如，研究生毕业后必须发表期刊论文才能毕业，需要评职称的人也必须发表期刊论文才能进行职称评价。接下来，让paperfree小编来谈谈期刊论文是否需要查重。 第一，期刊论文是否查重。 事实上，期刊论文需要重复检测，重复检测的要求还是比较严格的。一般而言，论文的查重只是为了检测自己论文中的抄袭程度，以及论文中是否存在学术上的不端行为，其中最重要的是论文的查重率，只要自己的查重率达到要求，那么即使通过了论文查重，也可以把自己的论文发表出来。那么大家知道发表期刊论文时，论文的查重率是多少吗？ 期刊论文的查重率是多少？ 目前，期刊论文一般分为两类:一类是普通期刊论文，另一类是六大核心期刊论文。这两种查重要求不同，六大核心期刊论文查重要求严格得多。 1.普通期刊论文:如果你想发表普通期刊论文，你只需要你的论文查重率不超过30％就可以通过论文查重。但是由于最近查重率比较严格，很多杂志的要求比30％低； 2.六大核心期刊论文:如果你想发表这篇期刊论文，你的论文查重率不应该超过30％。一般来说，这类论文的查重率不应超过20％，甚至不应超过10％。因此，发表核心期刊论文的要求非常严格。你必须严格关注你的论文，否则你可能无法发表。
自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料，欢迎阅读!
浅谈人工智能技术的发展
摘要：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，对人工智能的发展进行讲述，并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。
关键词：人工智能 发展 智能
1、人工智能的概念
人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。
第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。
第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。
第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。
第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。
第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3、人工智能可否超过人的智能
那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析：
首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军)，这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。
第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?
第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。
第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。
4、结束语
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和 教育 等带来更大的影响。
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工智能论文要抓住现在智能的特点。例如是语音操控还是 是手机操控。现在比较流行懒人模式，都是语音操控的比较多。
人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
知识产权方面的引导
专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长，云计算软件著作权共3017件，同比增长，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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