论文摘要写什么内容
一、引言论文摘要是我们在学术研究领域当中最常见的一种形式，它扮演着关键的角色，为研究者在学术圈子中传播自己思想提供了重要途径。然而，如何编写一份既简洁而易读，又充满深度和洞察的摘要呢？这篇文章将提供一些基本技巧，并通过几个详细的例子来阐释论文摘要的写作技巧。
二、摘要的定义与作用论文摘要是一份内容精练、独立存在的论文概括，大致包括研究主题、主要方法、主要结果和关键结论。好的摘要不仅给出论文的“大纲”，让人一目了然，而且引发读者的兴趣，激励他们阅读整篇论文。
三、写作技巧1.确定重点：摘要应包含四个主要部分：问题定义、方法描述、关键结果、结论或推断。首先，要清晰阐述你研究的问题是什么；其次，描述你使用的研究方法；之后，细述你的主要发现；最后，给出你的结论或推断结果。
2.语言简洁：摘要长度有限，需要优化每个词的价值。避免冗杂词汇和复杂句型，尽可能使用被动语态和第三人称。
3.免除引用：摘要应独立存在，不含任何引用。读者阅读摘要的时候，不需参考文献就能理解其内容。
四、示例解析以下，我们通过两个例子来展示如何撰写有效的摘要：
（1）篇章一：“本研究采用定量分析方法，探讨了程式代码复用在软件工程中的影响。通过比较一千个开源项目，我们发现代码复用率超过30%的项目进度提升了20%，错误率降低了17%。我们的数据证实了代码复用是提升软件开发效率和质量的有效方法。”
这段摘要明确阐述了研究问题——代码复用对软件工程的影响，揭示了使用的方法——定量分析，展示了主要结果——复用率与项目进度和错误率的关联，最后得出结论——代码复用是有效的方法。
（2）篇章二：“本文通过分析社交媒体上的数据，研究互联网过度使用对青少年心理健康的影响。调查了5000名用户，展示互联网过度使用与抑郁症状有显著相关性。这项研究揭示了网络行为和心理健康之间的连接，对于公共卫生政策有着重要的启示意义。”
这篇摘要清晰地描述了研究问题，方法和发现，最后给出了重要的社会影响。
五、chatgpt写论文摘要使用ChatGPT来写论文摘要可以大大提高你的效率，同时也能帮助你清晰、简洁地表达你论文的核心观点。请参考以下步骤：
理解主题:确保你完全理解论文的主题、目标和结论。GPT-4会根据你提供的信息生成摘要，因此你需要向其提供尽可能详细和明确的信息。
提供上下文:向ChatGPT提供关于论文的关键信息，包括论文的主题、研究方法、找到的主要发现和结论。如，你可以说：“我写的论文是关于如何用深度学习预测股市行情的。我使用了神经网络模型并训练了它处理5年的历史数据。发现这种方法在预测股市行情上的准确率要优于传统算法。”
请求生成摘要:在给出所有必要的信息后，直接告诉GPT-4你需要一个论文摘要，比如说：“请帮我将这些信息写成一个精炼的论文摘要。”
评估和修改结果:GPT-4生成的摘要可能需要微调和修改以满足你的需求，毕竟机器生成的内容可能无法完全符合论文格式和领域的特定要求。
重复过程:如果第一次生成的结果不满意，你可以进一步明确你的要求或提供更多信息，然后再次请求GPT-4生成摘要。
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记住，ChatGPT是一个工具，它能够帮助你更高效地完成任务，但最终的优化和提升仍然依赖于你的积极参与和对论文主题的深入理解。
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人工智能在日常生活中的12个例子
在下面的文章中，您可以查看我们日常生活中出现的12个人工智能示例。
人工智能(AI)越来越受欢迎，不难看出原因。人工智能有可能以多种不同的方式应用，从烹饪到医疗保健。
虽然人工智能在今天可能是一个流行词，但在明天，它可能会成为我们日常生活的标准一部分。事实上，它已经在这里了。
1.自动驾驶汽车
他们通过使用大量传感器数据、学习如何处理交通和做出实时决策来工作并继续前进。这些汽车也被称为自动驾驶汽车，使用人工智能技术和机器学习来移动，而乘客无需随时控制。
2.智能助手
让我们从真正无处不在的东西开始——智能数字助理。在这里，我们谈论的是Siri、GoogleAssistant、Alexa和Cortana。
我们将它们包含在我们的列表中是因为它们基本上可以倾听然后响应您的命令，将它们转化为行动。
所以，你打开Siri，给她一个命令，比如“给朋友打电话”，她会分析你所说的话，筛选出围绕你讲话的所有背景噪音，解释你的命令，然后实际执行，这一切只需要几个秒。
这里最好的部分是这些助手变得越来越聪明，改进了我们上面提到的命令过程的每个阶段。您不必像几年前那样对命令进行具体化。
此外，虚拟助手在从你的实际命令中过滤无用的背景噪音方面变得越来越好。3.微软项目InnerEye
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
4.抄袭
大学生的(或者是教授的)？)噩梦。无论你是内容经理还是给论文评分的老师，你都有同样的问题——互联网让抄袭变得更容易。
那里有几乎无限量的信息和数据，不太谨慎的学生和员工很容易利用这一点。
事实上，没有人能够将某人的文章与所有的数据进行比较和对比。人工智能是一种完全不同的东西。
它们可以筛选数量惊人的信息，与相关文本进行比较，看是否有匹配。
此外，由于这一领域的进步和发展，一些工具实际上可以检查外语来源，以及图像和音频。
5.推荐
你可能已经注意到，某些平台上的媒体推荐越来越好，Netflix、YouTube和Spotify只是三个例子。这要感谢人工智能和机器学习。
我们提到的三个平台都考虑了你已经看到和喜欢的内容。这是容易的部分。然后，他们将其与成千上万的媒体进行比较和对比。他们主要从您提供的数据中学习，然后使用自己的数据库为您提供最适合您需要的内容。
让我们为YouTube简化这个过程，只是作为一个例子。
该平台使用标签等数据，年龄或性别等人口统计数据，以及消费者使用其他媒体的相同数据。然后，它混合和匹配，给你建议。
6.银行业务
如今，许多较大的银行都给你提供了通过智能手机存入支票的选项。你不用真的走到银行，只需轻点几下就可以了。
除了通过手机访问银行账户的明显安全措施外，支票还需要你的签名。
现在银行使用AIs和机器学习软件来读取你的笔迹，与你之前给银行的签名进行比较，并安全地使用它来批准一张支票。
总的来说，机器学习和人工智能技术加快了银行软件完成的大多数操作。这一切都有助于更高效地执行任务，减少等待时间和成本。
7.信用和欺诈
既然我们谈到了银行业，那就让我们稍微谈一下欺诈。银行每天处理大量的交易。追踪所有这些，分析，对一个普通人来说是不可能的。
此外，欺诈交易的形式每天都在变化。有了人工智能和机器学习算法，你可以在一秒钟内分析成千上万的交易。此外，您还可以让他们学习，弄清楚有问题的事务可能是什么样子，并为未来的问题做好准备。
接下来，无论何时你申请贷款或者申请信用卡，银行都需要检查你的申请。
考虑到多种因素，比如你的信用评分，你的金融历史，所有这些现在都可以通过软件来处理。这缩短了审批等待时间，降低了出错率。
8.聊天机器人
许多企业正在使用人工智能，特别是聊天机器人，作为他们的客户与他们互动的方式。
聊天机器人通常被用作公司的客户服务选项，这些公司在任何给定时间都没有足够的员工来回答问题或回应询问。
通过使用聊天机器人，这些公司可以在从客户那里获得重要信息的同时，将员工的时间腾出来做其他事情。
在交通拥挤的时候，像黑色星期五或网络星期一，这些是天赐之物。它们可以让你的公司免于被问题淹没，让你更好地为客户服务。
9.让您远离垃圾邮件
现在，我们都应该感谢垃圾邮件过滤器。
典型的垃圾邮件过滤器有许多规则和算法，可以最大限度地减少垃圾邮件的数量。这不仅能让你免受烦人的广告和尼日利亚王子的骚扰，还能帮助你抵御信用卡欺诈、身份盗窃和恶意软件。
现在，让一个好的垃圾邮件过滤器有效的是运行它的人工智能。过滤器背后的AI使用电子邮件元数据；它关注特定的单词或短语，它关注一些信号，所有这些都是为了过滤掉垃圾邮件。
10.视频摘要
这种日常人工智能在网飞变得非常流行。
也就是说，你可能已经注意到，网站和某些流媒体应用程序上的许多缩略图已经被短视频取代。这变得如此流行的一个主要原因是人工智能和机器学习。
人工智能会为你做这些，而不是让编辑们花费数百个小时来缩短、过滤和切割较长的视频，变成三秒钟的视频。它分析数百小时的内容，然后成功地将其总结成一小段媒体。
11.食谱和烹饪
人工智能在更多意想不到的领域也有潜力，比如烹饪。
一家名为Rasa的公司开发了一种人工智能系统，该系统可以分析食物，然后根据您冰箱和储藏室中的食物推荐食谱。对于喜欢烹饪但又不想花太多时间提前计划膳食的人来说，这种类型的人工智能是一种很好的方式。
12.人脸识别
关于人工智能和机器学习，如果我们可以说一件事，那就是它们使他们接触到的每一项技术都更加有效和强大。面部识别也不例外。现在有许多应用程序使用人工智能来满足他们的面部识别需求。例如，Snapchat使用AI技术通过实际识别呈现为人脸的视觉信息来应用面部过滤器。
Facebook现在可以识别特定照片中的面孔，并邀请人们标记自己或他们的朋友。
而且，当然，考虑用你的脸解锁你的手机。好吧，它需要人工智能和机器学习才能发挥作用。
让我们以AppleFaceID为例。当你设置它的时候，它会扫描你的脸，然后在上面放大约3万个DoS。它使用这些圆点作为标记，帮助它从多个不同的角度识别你的脸。
这使您可以在许多不同的情况和照明环境中用脸部解锁手机，同时防止其他人做同样的事情。
结论
未来就是现在。人工智能技术只会继续发展、壮大，并对每个行业和我们日常生活的几乎每个方面变得越来越重要。如果以上例子是可信的，这只是个时间问题。
未来，人工智能将继续发展，并出现在我们生活的新领域。随着更多创新应用的问世，我们将看到更多人工智能让我们的生活变得更轻松、更有效率的方式！
人工智能AI在现实生活中的应用，带你深度走进AI世界
原标题：人工智能AI在现实生活中的应用，带你深度走进AI世界前景：未来的一到三年将是AI升级传统行业格局初步的历史窗口。如果3年之后，你还没有进入这个行业，这个行业一定是被别人占领了。一旦一个足够强大的AI公司进入一个行业，它将基于数据和行业经验的反馈。，而开始快速的技术迭代，壁垒会快速垒起，“别人再进来就相当困难了，所以未来三年在细分领域的竞争会很激烈。踏踏实实地自己围绕客户做好的产品和方案，或以投资、合资、开放合作等方式为深入行业“加时间杠杆”。目前中国正处于工业制造升级的历史时间窗口，这是天时。中国的工业制造还比较原始，发达国家已经开始了工业4.0进程，中国还处于1.0时期。基于此，中国正在推出工业制造升级改造，智能制造2025，这是人工智能技术的良好时间窗口，如计算机视觉进入工业领域。任何技术行业都是从早期的G端开始的。政府刚刚需要并且愿意为技术付出高昂的代价。随着技术越来越成熟，成本越来越低，慢慢便会融入民间。这是一个普遍规律。
典型计算机视觉应用场景：安防、新零售（智慧门店、智能买手、智能仓储及物流、智能营销和体验）、工业制造业（质检、包装等工业领域有着很大的智能化需求）保险业、医疗、互联网娱乐、手机、自动驾驶、智慧城市、教育、交通出行、物流、线下旅游、银行、能源（具体而言以加油站、4S店为主）、工业安全。
重点场景案例：
1、工业制造：质量检验和包装等工业检查具有很强的智能需求。
2、中国医疗的大痛点是资源分布存在严重的不平衡。“大医院人满为患，而县级以下基层医疗机构诊疗资源和能力严重匮乏。现在整个行业发展状况最多只能算是满足了医疗领域1%的需求。”依图方面分析，人工智能技术能将顶级医疗机构的诊疗能力赋能于基层，以解决“资源不平衡”的痛点。其次，医疗影像师培养时间相当的漫长造成医疗人才上的缺乏，也给予AI医疗影像大的发展空间。“未来的医院将是一家智能医院，也就是说，人工智能将成为医院的基础设施，就像互联网已成为当今医院的基础设施一样。”
行业特点：单点技术被结合多种技术的整体解决方案所取代，而AI技术使传统行业能够帮助他们升级。在技??术方向上，重点是计算机视觉，语音，自然语言处理和大数据等各种技术的集成。客户需要的是一整套行业解决方案，而不是一组算法或相机,这就需要各种各样的技术，而不是某一种技术。“从技术到场景”、“从单点技术到整体技术方案”的行业逻辑一致——战投和收购，在开发新的业务增长点的同时，有助于补充计算机视觉以外的技术能力。
发展方向：技术优势被转变为平台的优势，通过与不同行业、场景需求的结合，促进各行业的智能发展，成为业界的推动者。在平台化的同时，十多种行业的好处之一是“相互成熟的效果”。在所有行业中都能获得大量数据。这些数据可以颠倒算法。另一方面，在一个业界进行的算法的积累，促进了其他业界的算法的成熟度、多个业界的共同力，最终推进了研究开发，算法可以发展到极限。这种行业间的相互促进，就是“交叉成熟效应”。“行业解决方案”和“帮助行业升级的解决方案完全不同，升级能力是关键。这种整体升级解决方案需要一种集成了许多技术的架构，而且不能是单点技术。“升级虽然需要深入了解行业，但需要技术公司和传统公司之间的深入沟通，以便为许多客户提供解决方案。这些好处非常接近客户和大量数据。
展开全文推广方式：与有渠道优势的传统巨头合作也是资本运作的一种方式。
技术需求：无论是最初切入计算机视觉还是语音技术，想要真正成为行业解决方案的公司必须或多或少地补充AI语言中的一些其他技术功能，例如语音、自然语言处理、物联网、大数据等。这就是为什么许多最初使用计算机视觉和语音算法的公司已经开始切入电源层，投资芯片公司或制造自己的芯片。过去，以技术特征划分“赛道”的逻辑正在失效。为了提供“端到端”的方案，公司需要整合不同类型和级别的技术。
应用场景延伸：
目前有人值守的岗位均可以由人工智能代替。
1、教育考试阅卷，目前除选择题以外均需要人工阅卷，像高考、中考、国考这样的大型考试，阅卷工作劳动强度非常大、而且人为因素或多或少的影响考试的分数，分数对考生关系重大，一分之差可能会改变一个人的命运。为减少阅卷劳动强度、降低人为因素对考试分数的影响，提高考试公平性，可以引进AI参与阅卷工作。
2、评估教师讲座的水平是为了减少人为因素的干扰,可以引进AI,提高公平性。
3、教育考场监考，目前各类教育及培训考试，均采用人工监考，人工监考+摄像头，第一，监考过程可能会存在盲区；第二，摄像头是采用的实时录像模式，只能通过控制室人眼实时观看或者视频回放，存在人为因素；第三，人工监考，人为因素对考试过程影响很大。考场引入AI以后，可以根据考场考生的动作和表情，分析是否作弊，作弊时，提示考官，XX考生正在作弊。。。，增加了考试过程的公平性，减少了人为因素的参与。
4、职场面试，企业可以引进AI面试系统或者面试机器人，降低人为因素对人才引进的影响。目前的面试过程，均为人资人员进行初步的筛选，然后再进行下一步的遴选。有的企业，人力资源管理人员给应聘者面试以后，直接入职。为提高企业引进人才的公平性，降低人力为因素对职场面试过程的影响，企业可以引进AI面试系统，在前几轮的面试过程中，采用AI面试，最后一关，再通过企业决策者拍板通过，这样可以大大提高所引进人才的水平，增强企业的竞争力。
5、影院系统，目前大部分影院采用的是人工售票+人工检票方式，完全可以引进AI,自助购票时，人脸拍照，检票时人脸识别，采用无纸模式，既方便又节能。
6、机场、车站，目前机场及车站均采用纸质票据销售及验票，可以引进AI,自助购票或网络购票时，在相关的自助设备或者购票官网进行身份验证和人脸识别，登机或者上车前，闸机系统进行人脸识别，降低了工作人员的劳动强度，减少了纸质票据的使用，既方便又节能。
7、需要人工值守24小时以上的实验室或者工厂车间，目前很多实验室在做试验时，由于试验过程需要24小时以上，必须有人值守，为降低劳动强度，提高试验仪器或设备的自动化水平，可以引进AI，AI系统在试验过程中，实时监控和分析测试条件，异常情况，实时反馈或报警。
8、服饰匹配，商场或者服装生产企业，引进AI以后，可以根据客户的外表或者体型，自动匹配合适的服饰，减少了挑选时间。
9、高速收费站，高速收费引用AI以后，车主在官网对车辆进行识别验证，并注册账号，与第三方支付平台绑定，车主开车进高速时，收费站对车辆进行“人脸识别”，自动开闸放车，车站口自动识别车辆后，通过第3方支付平台自动扣除高速费用，大大提高通过率，解决车辆拥堵问题。返回搜狐，查看更多
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