简介：今天，首席CTO笔记将与您分享有关如何撰写人工智能前言的序言。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
本文的方案通常分为四个部分。以下是对论文时间表的一些要求：
1.前言：本文的方案也需要编写。序言需要编写写作的目的，介绍相关概念的概念以及写作范围等。通常，通常需要200-300个单词。
2.主体：主要部分是文本摘要的一部分。这部分需要写大约2500个单词。这部分的写作是不同的。回顾一些问题。
3.摘要：这部分通常需要写200-300个单词。这部分需要对主要部分进行一些摘要，对主要部分的一些评估，然后放入。这是您自己的观点和一些个人意见。
4.参考：本部分是列出您引用的一些文献，通常需要不少于20个文档。
注意。
本文的概括不需要调查，但是具体要求取决于学校是否规定检查论文的审查部分。此外，本文的方案通常以形式附加到论文的结尾。附件。如果需要检查它，则可以将其直接上传到检查系统以检查重量。即使需要检查，该部分的重量检查率也不会包含在最终论文的结果中。
凯瑟琳·勒·贝雷（Catherine Le Berre）等。
摘要：自2010年以来，医疗应用在医疗应用中取得了重大进展。人工智能在胃肠道疾病中的应用包括内窥镜病变分析，癌症测试和分析炎症性病变或无线囊囊中的胃肠道出血。评估肝纤维化并区分胰腺癌患者和胰腺炎患者。夫人人工智力还可以根据多组科学数据来确定患者对治疗的反应的预后或预测。本文总结了帮助医生诊断或确定的方法人工智能的预后，讨论其局限性，并了解卫生当局批准人工智能技术之前的进一步随机控制研究。
关键词：深度学习；机器学习；神经网络;消化系统
人工智能没有一个定义。人工智能的概念包含与我们的人类智能相关的功能的过程，例如学习和探索以解决问题[1,2]。人工智能，机器学习和深度学习是概念学科（见图1）。是一门庞大的学科，包括计算机科学和统计。机器学习程序重复迭代迭代，以应对改进特定任务的性能并生成算法，以分析数据和研究描述和预测。大多数培训数据都以表格，对象或个人的形式组织，以及执行对象或个人的形式变量是列，无论是数值还是分类。机器学习可以大致分为监督方法和无监督方法。无监督学习的目的是基于对组的数量或特征的共同知识来识别小组。在培训数据中，每个对象的输入-Output- pairs使用中的监督学习。输入包含个人的特征描述，输出包含要预测的感兴趣的结果，要么分类任务或返回任务的值。关系。当出现新输出时，它会自动预测其相应的输出[3]。
人工神经网络（ANN）是受大脑解剖结构启发的监测ML模型。EAST神经元是一个计算单元，所有神经元彼此连接以建立整个网络。信号从第一层传递（输入））到最后一层（输出），它可能会传递多个隐藏层（请参见图2）。训练神经网络的过程包括将数据分为训练集。该训练集有助于定义网络的体系结构并找到节点之间的权重。输出的能力。在训练过程中，神经网络中神经元之间的连接权重得到了连续优化。对更好性能的持续追求导致复杂的深神经网络的诞生[4]。
大多数使用数据集培训机器学习过程的研究以及另一个独立的数据集测试其性能。一些研究使用常见的验证方法，例如留下交叉验证方法[8]。为了增加培训数据，一些研究使用剪切，调整大小，翻译和转向任何轴的数据增强方法。数据集包括负图像和正面图像的结果。
目前，有53项研究已使用AI检测癌症的恶性和前肠病变（表1）。从方法论的角度来看，其中大多数（48个项目）集中在内窥镜上。三项研究使用从电子病历中提取的临床和生物学数据（主要包括种群统计，心血管疾病，药物，消化症状，消化症状，血液计数），1个基于血清肿瘤标记的研究，1个项目使用肠道微生物组数据。零件的观点，有27项研究致力于提高结直肠息肉或癌症的诊断诊断的准确性[12-38]。19. 19.研究重点是诊断前的诊断或恶性病变[39-57]。仅4个研究仅限于小肠研究[58-61] .3研究的重点是整个消化道[62-64]从验证方法的角度来看，24项研究采用特殊验证方法，主要是K折叠验证。对于内窥镜检查的重点，在不同的研究中，训练和测试数据集的大小非常不同。各种研究的性能是同样巨大（我个人认为这主要取决于数据集），但是大多数算法的准确性达到了80％以上。
两个已发表的随机控制实验比较了智力和非智能内窥镜检查的性能。第一项研究测试了真实时间深度学习系统（WISENSE）的性能，以监测食道胃肠道结肠镜检查中的盲点（EGD）。324名患者被随机分配给具有或没有智慧系统的EGD。在WISENSEST组中，准确性达到90.4％，其盲点率明显低于对照组（5.9％vs 22.5％）[65] [65]。第二项研究探讨了基于DL的自动息肉检测系统在结肠镜检查中的作用。共有1,058名患者被随机分配给具有或没有智能辅助系统的诊断性结肠镜检查。人工智能系统已将腺瘤的检测率从20.3％显着提高到29.1％，而每个患者从平均患者中检测到的腺瘤数量增加。0.31至0.53 [66]。这些结果表明，人工智能系统可用于增加内窥镜检查对胃肠癌的诊断价值。
除了提高诊断的准确性外，人工智能还可以帮助医生确定胃肠道肿瘤患者的预后。与传统Cox回归模型相比，基于1219例结直肠癌患者的数据集建立的神经网络，它提供一个更准确的生存时间和影响因素[67]，可用于确定患者遥远转移的风险。[68]。人工神经网络模型评估了452例胃癌患者，并确定了准确性的生存时间约90％。[69]在对117例患者的一项研究中，根据肿瘤的分子特征，基于神经网络的评分系统将肿瘤手术后的患者分为三组：高，中和低风险组。三组患者的总生存率和无疾病的生存率显着差异[70]。对局部晚期直肠癌患者的深度学习预测，其完全缓解率为80％的NEO辅助化学疗法。该技术可用于鉴定最有可能从保守治疗或根治切除的患者[71]。此外，根据临床，病理数据和病理学数据，基于DL的模型可以预测1190例胃癌患者5年患者治疗计划。系统的AUC值为0.92，肿瘤的分子特征与最佳辅助疗法之间的关系[72]。
AI已用于鉴定炎症性肠病（IBD）（n = 6）[73-78]，溃疡（n = 6）[79-84]，脂肪腹泻（n = 5）[85-89]，淋巴管扩张（n = 1）[90]和钩虫病（n = 1）[91]，两项研究评估了炎症病变的内窥镜检查结果[92,93]。两项研究始终确定患有腹部疾病患者的风险，1个研究使用遗传因素来确定IBD患者的风险。三分之二（21个项目中的14个）使用K折叠验证来避免数据过度拟合。这21个项目中有12例患者的患者的准确率约为90％。
许多研究验证了AI预测IBD患者治疗反应的能力。Waljee等。使用年龄和实验室数据来开发机器学习方法。该方法的成本较低，并且比6-TGN代谢产物（6-TGN）代谢物更准确地预测了患者代谢物的测量。生物标志物，成像数据和内窥镜检查的结果，它们改进了先前的ML模型，以预测接受硫酸疗法的患者的客观缓解。ML模型比6-TGN水平的测量（AUC 0.79 vs 0.49）更好。95] .A ML模型分析了溃疡性结肠炎患者的伏特尔单克隆治疗的第三阶段临床试验数据，与AUC 0.71.AI的粪便水平相比在第52周的皮质类固醇和预测性能的AUC值为0.73.当时，当Vedori Mipido的好处在前六周不明显时，可以使用该算法选择患者继续使用Vodolitoa [96]。此外，还有一种人工智能算法，该算法将微生物组的数据与临床数据结合在一起，以确定IBD患者的临床反应。它预测，抗整合治疗患者的AUC为0.78 [97]。细胞替代治疗后溃疡性结肠炎患者的神经网络鉴定需要对进一步手术对0.96和0.87的敏感性和特异性[98]。
预测IBD发作或进步的人工智能系统也正在开发中。分析Croin疾病早期活检图像的神经网络在识别疾病的进展方面达到了83.3％，患者需要手术的准确性将达到86.0％[99] .Waljee等。建立一种分析电子病历的ML方法，预测6个月内IBD相关的住院和门诊患者的AUC值达到0.87 [100]。人工神经网络预测了IBD患者的临床复发频率，并且具有很高的精度[101]。
已经使用了十二项研究来验证AI检测无限胶囊内窥镜检查中小肠出血的能力（表3）[55，102-112]。12项中的八项研究采用了特殊验证技术，主要是K折叠验证在这些研究中，九项研究的准确性鉴定出小肠出血超过90％。
对于患有急性上胃肠道出血或胃肠道出血的患者，可以通过内窥镜检查很容易确定出血的原因。但是，许多患者重复出血，需要重复内窥镜检查和治疗。因此，开发了ML模型来确定复发性出血风险的患者，并且最有可能接受治疗的患者，并估计死亡率。模型使用临床和/或生物学数据，并确定这些患者的精度约为90％[113-117]。基于22854例胃溃疡患者的回顾性分析，可以根据患者的年龄确定1265例用于验证的患者，可以确定血红蛋白水平，胃溃疡，胃肠道疾病，恶性肿瘤和感染。患有复发性溃疡出血的患者。该模型决定了1年内复发性溃疡出血的患者。AUC为0.78，准确率为84.3％。
22研究测试AI对辅助胰腺疾病或肝病诊断和治疗的能力（表4）。在它们之后，有6个有关胰腺癌的AI系统，5项研究基于内窥镜超声[118-122]和1个基于1项的AI系统关于血清标准[123]。这些研究鉴定了胰腺癌患者约90％的AUC。对肝脏的16项研究中的7项旨在检测与病毒肝炎有关的纤维化[124-130]，并且已经开发了6个项目。人工智能策略检测非酒精性脂肪肝[131-136] .2研究鉴定食管静脉[137,138] .1未知患者患者的慢性肝病[139]。建立算法的生物学特征和3个研究使用弹性成像数据。除了两个项目外，所有研究都使用特定的验证技术，主要是K折叠的交叉验证。这些模型的准确性约为80％。
除了提高诊断的准确性外，还需要确定患者预后和预测疾病的AI方法。Pearce等。建立一个ML模型，该模型可以根据Apache II评分和C反应蛋白水平来预测急性胰腺炎患者的严重程度。其模型的AUC值达到0.82，87％的敏感性和71％的特定度[140]。等。根据年龄，红细胞压力积累，血清葡萄糖和钙水平以及急性胰腺炎患者的尿素氮水平，他们创建了一个ANN来评估患者的连续器官衰竭，精度为96.2％[141]。Jovanovic等。ANN模型已经开发了ANN模型。根据临床，实验室和公民超声检查的结果，确定了胆囊结石的患者，因为需要治疗性内窥镜逆行胰腺管道。它的AUC为0.88 [142]。
Banerjee等。一个人根据临床和实验室数据开发了一种人工神经网络。肝硬化患者的可能性将在一年内死亡，精度为90％。该模型可用于确定肝脏移植的最佳候选者[143]。康涅夫和其他人基于临床，实验室和病理组织数据建立了机器学习模型，以确定慢性C病毒感染患者疾病进展的最高风险与肝炎以及肝相关结果（肝相关死亡，肝损失补偿，肝脏肝补偿，肝肝脏癌，肝脏移植或儿童 - pugh评分增加到7点），该模型的验证浓度达到0.708在1007名患者的验证浓度中。Khosravi等。建立一个神经网络，以预测1168例肝移植患者的存活率。估计该模型在1 - 5年内具有生存的概率，AUC为86.4％，COX RAKIO REAK回报模型为80.7％[146]。研究人员还使用人工神经网络与肝脏捐助者和接受者相匹配，以提供强大的决策 - 制定技术[147]。此外，ML模型可以帮助预测治疗的反应。Takayama等人建立了可预测的ANN慢性C病毒感染，并具有聚乙烯酒精A-2B与Libavirin治疗结合感染的肝炎感染肝炎
人工智能将成为诊断胃肠道和肝病患者，选择治疗方法和预测预后的重要手段。在这些目标下开发了许多方法并显示出不同的性能标准。这些研究的结果。在内窥镜检查下，官方智能似乎特别有价值，这可以增加对恶性和前癌病变，炎症病变，小肠出血和胰腺胆汁疾病的检测，可以使用人工智能技术。确定患者肝纤维化的风险，并允许某些患者避免肝活检。
我们的评论仅涵盖了PubMed中列出的文章，并可能错过了计算机科学和医学图像分析中的一些出版物。尽管如此，在过去的20年中，人工智能已成为胃肠道疾病和肝脏研究的重要组成部分。尽管本文的摘要是针对辅助诊断和预后的，还探索了其他研究方向的人工智能，例如基于机器学习的内窥镜质量控制评估（盲目的 - 智能徽标，遵循结肠镜检查的结肠镜检查），AIAIAPPlication in aiaiapplication in aiaiapplication in aiapplication in胃肠道领域也正在扩大。
值得注意的是，当前在AI技术中缺乏高质量的数据集。大多数ML算法发展的证据来自临床前研究，目前尚未用于临床实践中。此外，DL算法被认为是一种黑匣子型号。黑匣子模型很难理解决策过程，并防止医生发现潜在的混合因素。考虑道德挑战也很重要。人工智能不知道患者的偏好或法律责任。如果发生内窥镜误诊，谁具有责任 - 副镜面医生，程序员或制造商？此外，当确定与病毒性肝炎有关的肝纤维化风险时，例如固有的偏见，例如种族歧视很容易被包括在人工智能算法中，尤其是在肝脏研究领域。开发人工智能模型时，重要的是考虑这些因素并在一系列人中验证该模型。医学素始终具有内部不确定性，如此完美预测是不可能的。在胃肠道和肝脏研究领域，仍有一些人工智能的研究差距要研究（表5）。
就胃肠道疾病和肝病而言，人工智能的发展无法解决，未来的影响是巨大的。使用人工智能可以增加在发展区域中获得护理的机会，尤其是在评估病毒性肝炎患者的风险中玛丽特手机可以使用人工智能技术来远程监测患者的健康状况。已经建立了IBD患者的粪便保护的方法[149]。夫人智能还可以通过集合成分，遗传和临床数据来鉴定来自数据浓度的大型患者的新治疗靶标。人工智能仍然可以帮助医生工作。尽管机器可以做出准确的预测，但最终，医务人员必须根据患者的偏好，环境和道德做出决定。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究和开发用于模拟，扩展和扩展的智能理论，方法，技术和应用系统。它是计算机科学的分支。它试图理解智力的本质，并产生一种新的智能机器，可以响应人类的智力相似性。该领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言，自然语言和专家系统。人工智能是一门挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括一门非常广泛的科学科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。
在过去的十年中，随着算法和控制技术的持续改进，人工智能以爆炸的速度蓬勃发展。此外，随着人类计算机交互的优化，大数据的支持以及改善模型识别技术，人工智能逐渐进入我们的生活。这篇文章主要描述人工智能的发展历史，发展状况，发展前景和应用领域。
人工智能称为AI，这是Maccai和其他人在1956年的一次会议上提出的概念。
近年来，在“人类机器战争”的影响下，人工智能的话题非常热，尤其是在“ Alphago”击败Li Shishi之后，人们一直在讨论人们是否可以“击败”自己的制造业。人工智能“在大数据和各种科幻电影的渲染中，人工智能的道德和哲学问题也有所增加。
人工智能是一件非常复杂和令人兴奋的事情。人们需要了解真正的人工智能。因此，本文将解释什么是人工智能以及人工智能，未来前景和应用领域的发展。
人们总是希望计算机或机器能够像人一样思考，像人一样行动，思考和积极行动，并帮助人们解决现实中的实际问题。要实现上述功能，计算机（机器人或机器）需要以下功能：
自然语言处理
知识重新定位
自动推理
机器学习
计算机视觉（计算机视觉）
机器人技术
这6个领域构成了绝大多数人工智能。人工智能之父alan Turing在1950年还提出了图灵测试，以为计算机的智能提供令人满意的可操作定义。
关于图灵测试，这意味着测试仪与测试仪（例如键盘）与测试人员分开（一个人和机器）。是人类或机器，然后机器通过了测试，被认为具有人类智能。
图灵测试是在60多年前提出的，但现在仍然适用。但是，我们目前的发展实际上远远落后于图灵的预测。
2014年6月8日，由俄罗斯团队尤金·戈斯特曼（Eugene Goostman）发表的模拟人类演讲成为第一个通过图灵（Turing）的“计算机”。人们相信这是一个13岁的男孩，这一事件已成为一个里程碑人工智能的发展。
在2015年，“科学”杂志报道人人工智能最终可以像人类一样学习并通过图灵测试。AI系统可以快速学会编写奇怪的文本，同时可以识别无形的特征，这是开发中的巨大进步人工智能。
①1943 - 1955年人工智能的诞生
人工智能的最早工作是由沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和沃尔特·迪特（Walter Pits）完成的。他们使用了基本生理学和脑神经元的功能，罗素和白海德对命题逻辑的形式分析和图灵理论。他们提出了神经元的神经元。该模型被描述为“开放”和“关闭”每个神经元。人工智能的基础。
②1956年人工智能的诞生
1956年夏天，由麦卡锡，明斯基，坎农和罗切斯特领导的一群科学家组织了在拿督茅斯举办的两个月研讨会。在这次会议上，我们研究了智能研究智能研究。一系列问题，这是第一次提出了“人工智能”的概念，人工智能诞生了。
③1952 - 1969年人工智能期望期
目前，由于各种技术的限制，负责人是“机器永远无法做X”。麦卡锡称呼“看，妈妈，没有手！”时代。
后来，罗切斯特（Rochester）和他的同事在IBM制定了一些最初的人工智能计划，可以帮助学生证明一些棘手的定理。
1958年，麦卡锡（McCarthy）发表了一篇关于“常识计划”的论文。在文章中，他描述了“建议者”。这个虚构的程序可以被视为第一个人工智能系统。
④1966-1973在人工智能发展方面遇到困难
在此期间，在人工智能的发展过程中遇到了一些重大困难。
第一个困难来自大多数早期程序，什么都不了解其主题。
第二个困难是人工智能试图解决的许多问题的困难。
第三个困难是用于产生智能行为的基本结构的一些基本局限性。
⑤1980年，人工智能成为一个行业
在此期间，第一个商业专家系统开始在DEC上运行，该系统帮助新的计算机系统配置了订单。1981年，日本宣布了“第五代计算机”计划，然后美国成立了微电子和计算机技术公司作为小组维持竞争力。数百家公司遵循“专家系统”，“视觉系统”，“机器人和服务”的软件和硬件开发，这是“人工智能冬季”的时期，许多公司开始失败，因为它无法实现其原始想法。
⑥1986年之后
1986年，神经网络返回。
1987年，人工智能开始采用科学方法，并开始基于“隐藏的Marcov模型”方法来统治这一领域。
1995年，Smart Agent出现了。
2001年，大数据可用。
1997年，IBM的超级计算机“深蓝色”击败了前俄罗斯国际象棋球员加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），后者被称为国际象棋世界的神话，震惊了世界。
2016年，由Google的DeepMind Company开发的Alphago以4：1的记录击败了Go World Championsiphip和Professional Li Shishi的专业九段，这再次引发了有关人工智能的激烈讨论。然后在2017年，中国武洪（Wuzhen）在今年五月的峰会上，他以3：0的记录击败了世界排名第一。
2017年1月6日，百度的人工智能机器人“ Xiao du”击败了人类“最强大脑”的“最强大脑”王冯，在最强的大脑上，大脑最强的舞台识别项目。“太阳在语音识别项目中以2：2并列。1月21日，在2：0的面部识别项目中再次击败了“ Water Brother” Wang Yuzheng，并击败了Huang Zheng和Alex的人类团队在最强的大脑的最后战斗中。
2016年9月1日，Baidu Li Yanhong发布了使用计算机技术模拟人类大脑的“ Baidu Brain”计划，已经可以达到儿童的智力水平。LiYanhong在声音领域的Baidu大脑的切割方面进行了详细说明，图像，自然语言处理和用户肖像。在目前，百度的大脑语音综合日期请求为2.5亿，语音识别率为97％。
“深度学习”是百度大脑的主要算法。在图像处理方面，百度已成为世界上最领先的公司之一。
百度大脑的四个主要功能是：语音，图像，自然语言处理和用户肖像。
语音是指语音识别能力和语音合成能力。图像主要是指计算机视觉。自然语言处理还需要计算机的认知能力。用户模型。
工业4.0是德国提出的十大未来项目之一。它旨在提高智能制造水平，并建立具有适应性，资源效率和基因工程的智能工厂。
Industry 4.0进入了中国 - 格尔曼合作的新时代。显然，工业生产的数字化是“工业4.0”对中国和德国的未来经济发展具有重要意义。
工业4.0项目主要分为三个主要主题：智能工厂，智能生产和智能物流。
它的挑战是：缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的过程，企业IT部门的威胁以及利益相关者通常不愿意改变。
但是，随着AI的发展，将大力推动工业4.0的进步。
人工智能可以穿透各行各业和许多领域，例如：
①无人驾驶：它集成了许多技术，例如自动控制，建筑，人工智能，视觉计算等。它是计算机科学，模式识别和智能控制技术世界上最先进的无人驾驶汽车。，其中80,000公里没有任何人类安全干预措施。使用无人驾驶运输车辆将成为Greenwichone实施的许多项目。
②语音识别：这项技术允许机器知道您在说什么并进行相应的处理。1952年，贝尔研究所（Bell Research Institute）开发了第一个识别10个英语发音的系统。在外国应用中，苹果的Siri一直领先。在中国，HKUST新闻的发展在这方面尤其迅速。
③自主计划和调整：NASA的远程代理程序没有第一个独立的船舶运营商计划来控制航天器的操作计划。
④游戏：人类游戏游戏一直是一个非常热门的话题。深度学习和对大数据的支持已成为“击败”人脑的主要方式。
⑤垃圾邮件信息过滤：学习算法可以将十亿个信息分类到垃圾邮件中，这可以为接收器节省大量时间。
⑥机器人技术：机器人技术可以使机器人替换人类从事某些乏味或危险的任务。在战争中，可以运输危险物品和炸弹。
⑦机器翻译：机器翻译可以将语言转换为所需的语言，例如当前的百度翻译和Google翻译可以很好地完成。Xunfei还开发了真实时间翻译的功能。
⑧智能家园：在智能家园领域，AI可能能够提供很多帮助。例如，模式识别可以应用于许多房屋，以使其聪明并改善人类的机器相互作用。智能机器人还可以帮助人们制作一些乏味的乏味的乏味的房屋杂务等。
专家系统是一个智能的计算机程序系统。它在某个领域的专家级别中包含大量专家。它可以利用人类专家的知识和方法来解决问题来处理现场问题。换句话说，专家系统是具有大量专业知识和经验的程序系统。它应用人工智能技术和计算机技术。根据一个领域的一个或多个专家提供的知识和经验，推理和判断力制定过程是解决需要人类专家的复杂问题。简而言之，专家系统是一个计算机程序系统，可模拟人类专家以解决现场问题。
知识基础是专家系统质量是否优越的关键，即知识基础中知识的质量和数量决定了专家系统的质量水平。从通常的角度来讲，知识库和专家系统计划在专家系统中，彼此独立。用户可以通过更改和改善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
机器学习（ML）是一项多领域的跨学科学科，涉及概率理论，统计，近似性理论，凸分析，算法复杂性理论。专业化计算机如何模拟或实现人类学习行为，以获得新的知识或技能，并重新获得新知识或技能，并重新使用 -组织现有的知识结构以不断提高其性能。它是人工智能的核心。它也是深度学习的基础。
机器学习领域的研究工作主要关注以下三个方面：
（1）朝向任务的研究
研究和分析学习系统，以实施一组计划任务。
（2）认知模型
研究人类学习过程并执行计算机模拟。
（3）理论分析
理论上探讨了独立于应用程序字段的各种可能的学习方法和算法
机器学习是专家系统之后人工智能应用程序的另一个重要研究领域，它也是人工智能和神经计算的核心研究主题之一。但是，现有的计算机系统和人工智能系统没有太多的学习能力。它最多只能具有非常有限的学习能力，因此它无法满足技术和生产提出的新要求。
遗传算法是达尔文生物进化理论的自然选择的计算模型和遗传机制的遗传进化过程。这是一种通过模拟自然进化来寻找最佳解决方案的方法。它借鉴了生物学世界的进化定律（最优美的生存，适量遗传机制的生存），用于随机搜索。它是由J.Holland教授于1975年首次提出的。其主要特征是直接操作结构对象，而没有现有的指导指导。限制功能的连续性；具有内部隐藏的及平衡和更好的全球卓越表现；采用一种概率方法来查找和指导优化的搜索空间，并自适应调整搜索方向。这些遗传算法的属性已广泛用于组合优化，机器学习，信号处理，自适应控制和自适应控制和自适应控制和人造生活。它是现代智能计算中的关键技术。
深度学习是深度学习。深度学习是机器学习研究的新领域。它的动机是建立和模拟人脑以分析和学习神经网络。它模仿了人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本评估是一种学习来表示机器学习中数据的方法。
他的基本想法是：假设我们有一个系统s，它具有n层（s1，... sn），其输入为i，输出为o，它表示为：i = s1 = s2 = ...。。= sn
= o，如果输出o等于输入i，也就是说，在此系统更改后输入i后没有信息丢失。多于A和B相互信息。这表明信息处理不会增加信息，并且大多数信息处理将丢失信息。保持不变，这意味着输入I在SI的每一层之后没有信息丢失，也就是说，在SI的任何一层中，它是原始信息的另一种表示（即输入i）。学习需要自动学习特征。假设我们有一堆输入i（例如一堆图像或文本）。假设系统s（带有n层），通过调整系统中的参数，其输出仍然是输入i，然后输出仍然是输入i，然后您可以自动获得输入i的一系列层次结构特征，即S1，...，Sn.对于深度学习，其思想是堆叠多层，这意味着该层的输出用作下一个层输入。这样，可以在评分中实现输入信息。
深度学习的主要技术包括：线性代数，概率和信息理论；欠款，过度拟合，正规化；最大似然估计和贝叶斯统计；随机梯度降低；成本函数和反向传播；正则化，稀疏编码和辍学；自适应学习算法；卷积神经网络；环状神经网络；递归神经网络；深神经网络和深层堆栈网络；
LSTM长度记忆；主要组件分析；常规自动编码器；学习的表征；蒙特卡洛;受限的polizman;在-Depth置信网中；SoftMax回归，决策树和集群算法；KNN和SVM；
生成对抗网络，并且有方向网络；机器视觉和图像识别；自然语言处理；语音识别和机器翻译；有限的马科夫；动态计划；梯度策略算法；增强的学习（Q学习）。
随着人工智能的发展，人工智能将逐渐进入我们的生活，研究和工作。实际上，人工智能已经渗透到我们的生活中，并且对我们的手机很小。Face识别等，以便对无人汽车，航空卫星。未来，AI很可能会解放人类。他将取代人类做大多数人可以做的事情。正如Liu Cixin所说：人工智能的发展，它可能开始取代某些人的工作。最后，这是言语。他很可能取代了90％甚至更高的人类工作。WuEnda还表明，人工智能的发展非常快。我们可以与语音的计算机交谈，这将像真实的人一样自然。这将完全改变我们与机器互动的方式。自主驾驶对人来说也是非常有价值的。我们的社会有许多不同的领域。例如，可以通过技术完全改变医疗，教育和金融。
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[22] Cao Daoyou。基于遗传算法改进的应用[D]的研究。安海大学，2010年
前言应该：
1.在文章开头中标准化主题，避免绕行，并避免对历史起源和研究过程中的短道教。
2.简单明了，突出关键点。不要太多谈论每个人都知道的内容和教科书中的常识。只要文章在文章中标记为标记文章中的参考形式。您可以在引言中详细说明您的观点，但是您必须注意清晰的含义和简单易懂的语言。
3.开发历史的内容必须是关键内容，并且文章的标题紧密相关。综合介绍标题围绕标题的背景，只需用几句话显示。t需要编写详细的方法和结果。您可以适当地引用过去的文章，但不要讨论。
请勿在引用文章时进行长章，否则序言将写为研究的历史发展，这更有可能对文献进行小评论。或研究人员在艺术中的常识内容。
4.根据科学的说法，从事实中寻求真理。在前言中，对论文的价值的评估是现实的，词语应该是科学的，不要是真实的。最好不要使用这种自我评估文章，例如：“这项研究的第一份报告，中国的第一项国内研究，并填写了诸如空白，高度学术价值的标签”以及其他标签，以进行论文评估。
5.前言不是摘要。不要写与摘要内容相同的内容。请勿使用诸如“人才和奖学金，有限的级别，请正确”和其他语言等词。前词最好在段落中进行总结。请勿分割最佳段，也不要进行插图，列表公式推导和证明。
结论：以上是介绍给您的首席CTO笔记第一项的序言的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想进一步了解这一点，请记住要收集对该网站的关注。