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发表时间：2023-07-13 13:40:41

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五、人工智能寻路算法及其在游戏中的应用研究论文提纲

摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1-1引言

1-2课题背景及意义

1-3发展现状与研究动态

1-3-1游戏人工智能的发展

1-3-2游戏路径搜索研究现状

1-4论文的主要工作及章节安排

1-4-1论文的主要工作

1-4-2论文的章节安排

第二章寻路算法的相关研究

2-1寻路问题

2-2可视图法

2-2-1基本定义

2-2-2用Dijkstra算法寻路

2-3遗传算法

2-4A~*搜索算法

2-4-1启发式搜索

2-4-2标准A~*算法

2-4-3标准A~*算法存在的问题

2-5本章小结

第三章A~*算法的改进

3-1Cost的定义

3-2问题定义

3-3路径提取的改进

3-3-1问题分析

3-3-2解决方案

3-3-3仿真实验

3-4A~*算法实现多次调用的改进

3-4-1解决方案

3-4-2应用实例

3-4-3性能分析

3-5时间复杂度分析

3-5-1时间复杂度

3-5-2A~*算法的时间复杂度

3-6游戏中路径搜索面临的实际问题

3-6-1各种地形的不同损耗

3-6-2路径平滑

3-6-3角色的碰撞

3-7本章小结

第四章改进A~*算法的应用

4-1盲目搜索

4-2基于开销的图搜索

4-3无障碍二维地图寻路

4-4求解迷宫问题

4-4-1迷宫问题

4-4-2仿真实验

4-5数据分析

4-6本章小结

第五章总结与展望

5-1工作总结

5-2工作展望

参考文献

致谢

攻读学位期间主要的研究成果

四、人工智能发展中的哲学问题思考论文提纲范文

摘要

Abstract

第1章绪论

1-1目前人工智能的研究情况

1-2研究意义

1-3基本研究思路与方法

第2章人工智能的产生

2-1智能的起源

2-2智能的本质

2-3人工智能的产生

第3章人工智能的基本内容

3-1人工智能的派别

3-1-1符号主义

3-1-2连接主义

3-1-3行为主义

3-2人工智能发展的分歧

3-2-1弱人工智能

3-2-2强人工智能

3-2-3弱人工智能与强人工智能的关系

3-3人工智能发展的技术

第4章人工智能发展中的哲学思考

4-1哲学对人工智能发展的影响

4-1-1灵魂说

4-1-2“人是机器”

4-1-3信息哲学

4-2人工智能与人类智能的关系

4-2-1模拟人类智能

4-2-2延伸人类智能

4-2-3人类智能的组成部分

第5章人工智能的发展方向

5-1自然语言的理解

5-1-1什么是自然语言

5-1-2自然语言逻辑

5-2不确定性推理

5-2-1不完全归纳推理

5-2-2模糊逻辑

第6章结语

参考文献

致谢

三、从哲学的角度看人工智能论文提纲格式范文模板

摘要

Abstract

引言

一、问题的提出

二、选题的目的和意义

三、国内外研究现状综述

四、本文的研究基本思路及创新点

第1章人工智能概述

1-1人工智能的发展历程

1-2人工智能研究中的不同学派

1-2-1符号主义智能学派

1-2-2控制论学派

1-2-3计算机智能学派

1-2-4群体智能学派

1-3人工智能研究的科学基础

1-3-1认知科学

1-3-2认知心理学

1-4人工智能的最新研究成果

1-4-1模拟人脑思维的智能机

1-4-2模拟动物的智能特性

1-4-3神经网络模型

第2章人工智能与人类智能的关系

2-1人工智能和人类智能的关系

2-1-1人工智能发展的新趋势

2-1-2机器载体与人类智能载体的比较

2-2机器智能性与人类意识社会性的比较

2-2-1人工智能的优越性

2-2-2人工智能的局限性

第3章人工智能对当代哲学前沿问题的促进

3-1人工智能对意识论的影响

3-1-1人工智能对意识论的推进

3-1-2人工智能对意识本质论的影响

3-1-3机器进化对意识进化的影响

3-1-4除了人脑意识是否存其他的意识

3-2人工智能对认识论的影响

3-2-1引起了认识论的深化

3-2-2扩大了认识论的研究领域

3-3人工智能促进辩证法的发展

3-3-1揭示了思维过程中的矛盾

3-3-2促进了思维方式的辩证矛盾

第4章人工智能的社会功能及其问题

4-1人工智能的社会功能

4-1-1在思想文化方面

4-1-2在经济利益方面

4-2人工智能发展带来的问题

4-2-1环境安全的问题

4-2-2信息和军事安全问题

4-2-3主体的危机

第5章结论与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文情况

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摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1-1研究背景

1-1-1人工智能与游戏人工智能

1-1-2不同类型的游戏人工智能

1-1-3游戏引擎与游戏人工智能

1-2研究的现状与未来

1-2-1游戏人工智能研究的现状

1-2-2游戏人工智能研究的未来

1-3论文的研究内容

1-4论文的主要工作及章节安排

第二章行为树技术的研究与分析

2-1引言

2-2行为树基本概念

2-2-1行为树

2-2-2行为节点

2-2-3组合节点

2-2-4前提节点

2-2-5带优先级的选择节点

2-2-6不带优先级的选择节点

2-2-7带权值的选择节点

2-2-8组合节点的状态

2-3从有限状态机到行为树

2-3-1转换到特定状态

2-3-2转换到不同状态

2-3-3转换到多个状态

2-3-4循环跳转

2-4共享节点行为树

2-4-1节点构成

2-4-2复合节点

2-5机器学习与行为树

2-6本章小结

第三章基于Q学习算法的行为树模型

3-1引言

3-2Q学习算法

3-3Q学习行为树

3-4算法流程

3-4-1建立知识

3-4-2Q条件节点

3-4-3重排树拓扑

3-5实验仿真与分析

3-5-1智能*

3-5-2区域设定

3-5-3猎物状态和奖励

3-5-4实验分组

3-5-5结果与分析

3-5-6实验结论

3-6本章小结

第四章基于行为树技术的通用AI引擎设计与实现

4-1引言

4-2通用AI引擎AiGine的概要设计

4-2-1引擎定位

4-2-2性能目标

4-2-3引擎总体架构

4-3通用AI引擎AiGine的详细设计与实现

4-3-1开发环境和开发工具

4-3-2基础框架类

4-3-3智能*

4-3-4决策系统

4-3-5感知系统

4-3-6行为系统

4-3-7消息机制

4-4本章小结

第五章基于通用AI引擎的策略游戏设计与实现

5-1引言

5-2Unity3D游戏引擎简介

5-3游戏的概要设计

5-3-1游戏项目的基本信息

5-3-2游戏的基本流程

5-4游戏的详细设计与实现

5-4-1项目的资源组织

5-4-2游戏的主体架构

5-4-3游戏的主体流程

5-4-4游戏的类组件

5-4-5游戏运行效果

5-5本章小结

第六章总结与展望

6-1工作总结

6-2展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间所发表的学术论文

一、人工智能技术的*问题及其对策研究论文提纲范文

摘要

Abstract

第1章绪论

1-1问题的提出

1-2研究的目的和意义

1-2-1研究的目的

1-2-2研究的意义

1-3本选题国内外研究现状评述

1-3-1国外研究现状

1-3-2国内研究现状

1-4研究思路与研究方法

1-4-1研究思路

1-4-2研究方法

1-5论文框架与创新之处

1-5-1论文框架

1-5-2创新之处

第2章人工智能技术概述

2-1人工智能技术及其历史

2-1-1人工智能技术简介

2-1-2弱人工智能技术和强人工智能技术

2-1-3人工智能技术的历史

2-2人工智能技术的主要应用领域及其影响

2-2-1人工智能技术的主要应用领域

2-2-2人工智能技术对人类社会的主要影响

第3章人工智能技术的主要*问题及其成因

3-1人工智能技术主要*问题的表现

3-1-1人权*问题

3-1-2责任*问题

3-1-3道德地位*问题

3-1-4代际*问题

3-1-5环境*问题

3-2人工智能技术*问题的成因分析

3-2-1技术上的局限性

3-2-2*规制与*原则的缺乏

3-2-3政策法规的滞后与不完善

3-2-4公众道德素质及文化素养的欠缺

3-2-5监督管理的不到位

第4章人工智能技术*问题的应对策略

4-1技术层面的应对策略

4-1-1加强国际间人工智能的交流与合作

4-1-2使人工智能技术融入更多哲学思想

4-1-3确保人工智能技术的发展与生态文明观相一致

4-2人类自身层面的应对策略

4-2-1增强科学家道德责任感,把握技术发展方向

4-2-2提高公众文化素养,正确认识人工智能技术

4-2-3增强公众*观念,营造良好社会舆论氛围

4-3制度规范层面的应对策略

4-3-1通过立法规范人工智能技术的发展

4-3-2构建人工智能技术*准则并确立最高发展原则

4-3-3严格监督人工智能技术新产品各个环节的发展

4-3-4科学管理人工智能技术产品使用情况

第5章结论及其展望

5-1总结

5-2展望

致谢

参考文献

总有很多大学生不知道人工智能论文提纲如何写，下面为广大毕业生推荐人工智能论文大纲格式.

人工智能引用文献:

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人工智能必看的45篇论文

【导读】今天介绍下做人工智能必看的45篇论文，并附上下载地址，以及一本提到这45篇论文的深度学习书。

而AI领域的发展会是IT中最快的。我们所看到的那些黑客技，其后面无不堆积了大量的论文。而且都是最新、最前沿的论文。

从某种调度来讲，他们所用的技术跟书籍里的内容确实不是一个时代。要想与时俱进，就必须改变思路——从论文入手。

今天给大家介绍45篇让你跟上AI时代的论文。

一、神经网络基础部分

No1 wide_deep模型论文：

关于神经元、全连接网络之类的基础结构，想必每个AI学者都有了解。那么你是否真的了解全连接网络中深层与浅层的关系呢？来看看wide_deep模型吧。这篇论文会使你对全连接有个更深刻的理解。

关于该模型的更多介绍可以参考论文：

https://arxiv.org/pdf/1606.07792.pdf

在wide_deep模型中，wide模型和deep模型具有各自不同的分工。

—wide模型：一种浅层模型。它通过大量的单层网络节点，实现对训练样本的高度拟合性。它的缺点是泛化能力很差。

—deep模型：一种深层模型。它通过多层的非线性变化，使模型具有很好的泛化性。它的缺点是拟合度欠缺。

将二者结合起来——用联合训练方法共享反向传播的损失值来进行训练—可以使两个模型综合优点，得到最好的结果。

No2 wide_deep模型论文：

为什么Adam被广泛使用？光会用可不行，还得把原理看懂。这样出去喷一喷，才会显得更有面子。

Adam的细节请参阅论文《Adam:AMethodforStochasticOptimization》，该论文的链接网址是：

https://arxiv.org/pdf/1412.6980v8.pdf

No3 TargetedDropout模型论文：

你还再用普通的Dropout吗？我已经开始用TargetedDropout了。比你的又快，又好。你不知道吧，赶紧学习一下。

TargetedDropout不再像原有的Dropout那样按照设定的比例随机丢弃部分节点，而是对现有的神经元进行排序，按照神经元的权重重要性来丢弃节点。这种方式比随机丢弃的方式更智能，效果更好。更多理论见以下论文：

https://openreview.net/pdf?id=HkghWScuoQ

二、图像分类部分

No4 Xception模型论文：

在那个图像分类的时代，谷歌的Xception系列，像x战警一样，一个一个的打破记录。其中的技术也逐渐成为AI发展的知识体系。有必要看一下。或许会对自己的工作有所启发。

详细情况请查看原论文《Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions》，该论文网址是：

https://arxiv.org/abs/1610.02357

No5 残差结构论文：

运气好到没朋友，现有模型，后完善理论指的就是残差结构这哥们。他的传奇导致即使到今天的AI技术，也无法将它割舍，就来常微分方程都得拿它比肩。快来学学吧。用处大着呢。好多模型都拿他当先锋。

利用残差结构，可以使得网络达到上百层的深度。详情请参阅原始论文《DeepResidualLearningforImageRecognition》，该论文网址是：

https://arxiv.org/abs/1512.03385

No6 空洞卷积论文：

NasNet的招牌动作，虽然不是出于NASNet，但是却被人家用得如火纯青。有时不得不惊叹，机器设计出来的模型还真实跟人设计的不一样！

想知道空洞卷积的感受野为什么与层数呈指数级关系吗？

细节请查看原论文《Multi-scalecontextaggregationbydilatedconvolutions》，该论文网址是：

https://arxiv.org/abs/1511.07122v3

No7 DenseNet论文：

这个模型使我想到了“一根筋”，再次证明了只有轴的人才能成大事！令类的模型，神奇的效果，快来体验一下吧。这可是比华佗还牛的神医哦！

有关DenseNet模型的细节，请参考原始论文《DenselyConnectedConvolutionalNetworks》，该论文的连接是：

https://arxiv.org/abs/1608.06993

No8 EfficientNet模型论文：

知道目前位置图像分类界谁是老大吗？来，看看这个！

EfficientNet模型的论文地址如下：

https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf

No9 Grad-CAM模型论文：

如果你能把神经元搞得透彻，你也会想到这个点子。不想聊太多！一个字“绝”！这TMD才叫卷积网络的可视化！

详细情况请参阅论文《Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization》，该论文的链接网址是：

https://arxiv.org/pdf/1610.02391.pdf

No10 分类模型泛化能力论文：

知道为啥都喜欢使用ResNet模型当先锋吗？运气好就是运气好！好到大家都喜欢用它，还说不出为啥它那么好！反正就是好，不信的话看看这篇论文的实验结果。

论文中，在选取模型的建议中，多次提到了ResNet模型。原因是，ResNet模型在Imgnet数据集上输出的特征向量所表现的泛化能力是最强的。具体可以参考以下论文：

https://arxiv.org/pdf/1805.08974.pdf

三、批量正则化部分

No11 批量正则化论文：

这个没的说，必修课，不懂的化，会被鄙视成渣渣！

论文《BatchNormalizationAcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，该论文网址是：

https://arxiv.org/abs/1502.03167

No12 实例归一化论文：

时代不同了，批量归一化也升级了，赶紧学学新的归一化吧。

在对抗神经网络模型、风格转换这类生成式任务中，常用实例归一化取代批量归一化。因为，生成式任务的本质是——将生成样本的特征分布与目标样本的特征分布进行匹配。生成式任务中的每个样本都有独立的风格，不应该与批次中其他的样本产生太多联系。所以，实例归一化适用于解决这种基于个体的样本分布问题。详细说明见以下链接：

https://arxiv.org/abs/1607.08022

No13 ReNorm算法论文：

ReNorm算法与BatchNorm算法一样，注重对全局数据的归一化，即对输入数据的形状中的N维度、H维度、W维度做归一化处理。不同的是，ReNorm算法在BatchNorm算法上做了一些改进，使得模型在小批次场景中也有良好的效果。具体论文见以下链接：

https://arxiv.org/pdf/1702.03275.pdf

No14 GroupNorm算法论文：

GroupNorm算法是介于LayerNorm算法和InstanceNorm算法之间的算法。它首先将通道分为许多组（group），再对每一组做归一化处理。

GroupNorm算法与ReNorm算法的作用类似，都是为了解决BatchNorm算法对批次大小的依赖。具体论文见下方链接：

https://arxiv.org/abs/1803.08494

No15 SwitchableNorm算法论文：

我们国人做产品都喜欢这么干！allin one ,好吧。既然那么多批量归一化的方法。来，来，来，我们来个allinone吧。不服来辩，我这啥都有！

SwitchableNorm算法是将BN算法、LN算法、IN算法结合起来使用，并为每个算法都赋予权重，让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法。具体论文见下方链接：

https://arxiv.org/abs/1806.10779

四、注意力部分

No16 大道至简的注意力论文：

把AI搞成玄学也就算了！居然还扯到道家了！谷歌的工程师真实中外通吃啊！搞出来了一个只用注意力就能做事的模型，连卷积都不要了！你所好玩不好玩！至简不至简！刺激不刺激！

大名鼎鼎的AttentionisAllYouNeed 注意力机制论文

注意力机制因2017年谷歌的一篇论文AttentionisAllYouNeed而名声大噪。下面就来介绍该技术的具体内容。如果想了解更多，还可以参考原论文，具体地址如下：

https://arxiv.org/abs/1706.03762

No17-18 孪生注意力论文：

好比LSTM与GRU一样，注意力他们家也除了一对双胞胎，长得略微有点不同。但是功能一样，都能吃能喝，还能注意。老虎老鼠傻傻的不清楚！

—BahdanauAttention：https://arxiv.org/abs/1409.0473。

—LuongAttention：https://arxiv.org/abs/1508.04025。

No19 各自升级的孪生注意力论文：

话说这对双胞胎，出生后就分开了。各自学的不同的语言，一个学习汉语，一个学习中文。若干年后，见面，发现二者的能力还是一样！

BahdanauAttention注意力升级成了normed_BahdanauAttention，而LuongAttention注意力升级成了scaled_LuongAttention。都一样的效果，你爱用哪个用哪个吧！

例如：

在BahdanauAttention类中有一个权重归一化的版本（normed_BahdanauAttention），它可以加快随机梯度下降的收敛速度。在使用时，将初始化函数中的参数normalize设为True即可。

具体可以参考以下论文：

https://arxiv.org/pdf/1602.07868.pdf

No20 单调注意力机制论文：

老公主动表忠心，我以后不看别的美女。老婆觉得不够，再加个限制：你以后不准看别的女人！于是单调注意力就出来了。

单调注意力机制（monotonicattention），是在原有注意力机制上添加了一个单调约束。该单调约束的内容为：

（1）假设在生成输出序列过程中，模型是以从左到右的方式处理输入序列的。

（2）当某个输入序列所对应的输出受到关注时，在该输入序列之前出现的其他输入将不能在后面的输出中被关注。

即已经被关注过的输入序列，其前面的序列中不再被关注。

更多描述可以参考以下论文：

https://arxiv.org/pdf/1704.00784.pdf

No21 混合注意力机制论文：

这个注意力很强大，比一般的注意力专注的地方更多，信息更丰富。我已经注意你很久了！呵呵呵~~~

因为混合注意力中含有位置信息，所以它可以在输入序列中选择下一个编码的位置。这样的机制更适用于输出序列大于输入序列的Seq2Seq任务，例如语音合成任务。

具体可以参考以下论文：

https://arxiv.org/pdf/1506.07503.pdf

五、高级的卷积网络知识

No22 胶囊网络与动态路由的论文：

这是一股为图像分类降温的寒风，深刻而又尖锐的点出了卷积网络的硬伤！从事最大池化再无翻身之日。

虽然胶囊网络再实际应用中，不像它的理论那么牛，但是对AI的帮助，卷积的理解是革命性的。非常值得一读。另外，这也是一篇绝对让你对数学彻底绝望的论文。花几根白头发把里面的算法啃下来吧。这样你与大神就能更近一步。

胶囊网络分为主胶囊与数字胶囊，主胶囊与数字胶囊之间的耦合系数是通过训练得来的。在训练过程中，耦合系数的更新不是通过反向梯度传播实现的，而是采用动态路由选择算法完成的。该算法来自以下论文链接：

https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdf

目前胶囊网络的研究还处于初级阶段，随着人们研究的深入，相信这些问题会得到解决。

No23 矩阵胶囊网络与EM路由算法：

如果你觉得不过瘾，那么还可以再看一篇。继续自虐一下。

带有EM（期望最大化）路由的矩阵胶囊网络是动态路由胶囊网络的一个改进版本。论文链接如下：

https://openreview.net/pdf?id=HJWLfGWRb

No24 胶囊网络的其它用处：

胶囊网络混身是宝，但就是自己不争气。这也说明还有上升的空间。就拿其中一个动态路由算法来讲，居然比普通的注意力还好。

看完之后，相信你一定会手痒！要不要也试试？把你的注意力换一下。值得你尝试，会有彩蛋的！

该论文的实践也证明，与原有的注意力机制相比，动态路由算法确实在精度上有所提升。具体介绍可见以下论文：

https://arxiv.org/pdf/1806.01501.pdf

No25 卷积网络新玩法TextCNN模型：

早先小编在一个项目中，自己用卷积网络处理字符数据。自己感觉很Happy。没想到，无意间居然发现了一篇同样这么干的论文。居然还有个名字，叫TextCNN。哎！可惜啊！小编文化少，只会写代码，不会写论文。

TextCNN模型是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由 YoonKim 在 ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification 一文中提出。论文地址：

https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdf

六、图像内容处理部分

No26 FPN模型论文（包含了ROIAlign的匹配算法）：

要是搞计算机视觉，还是要建议看一下。非常的基础。也是图像分割方面的用得最多得模型。

FPN的原理是：将骨干网络最终特征层和中间特征层的多个尺度的特征以类似金字塔的形式融合在一起。最终的特征可以兼顾两个特点——指向收敛目标的特征准确、特征语义信息丰富。更多信息可以参考论文：

ROIAlign层中的匹配算法也来自于这篇FPN论文，链接如下：

https://arxiv.org/abs/1612.03144

No27MaskR-CNN模型论文：

效果好，代码多！硬货！来啃吧！

MaskR-CNN模型是一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。它能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码，还可以通过增加不同的分支完成不同的任务。它可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务。具体细节可以参考以下论文：

https://arxiv.org/abs/1703.06870

No28 YOLOV3模型论文：

这个模型的提点就是快！目标识别强烈推荐

YOLOV3模型的更多信息可以参考以下链接中的论文：

https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

No29 Anchor-Fress模型--FCOS模型论文：

随着AI技术的进步Anchor-Fress模型死灰复燃（早先是YOLOV1那一批模型），这次不一样的是彻底干掉带Anchor的模型。训练起来那就一个爽！妈妈再也不用为我准备单独的Anchor标签了。

与YOLOV1相比， FCOS模型的思想与YOLOV1模型非常相似，唯一不同的是FCOS模型没有像YOLOv1那样只考虑中心附近的点，而是利用了groundtruth边框中所有的点来进行预测边框。并且通过 center-ness 分支来抑制那些效果不行的检测边框。这样FCOS 就可以改善YOLOV1模型总会漏掉部分检测边框的缺点。

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