指南：本文的首席执行官注释将介绍如何撰写有关人工智能家用设备的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
新的皇冠流行病大大延长了人们家庭生活的时间，并且还使人们提出了更高的房屋要求，并且越来越聪明的家用电器已成为人们创造舒适房屋的重要工具。
1.什么是智能家用电器
智能设备是在微处理器，传感器技术和网络通信技术中介绍给家用电器之后成立的家用电器。它具有自动感知住宅空间状态和家用电器本身，家庭设备服务状态。它可以自动控制和接收住宅用户或远程用户。同时，作为智能家用电器的一部分，作为智能家居的一部分，它可以与其他家用电器，家用电器和房屋中的设施形成系统，以实现智能家居功能。
2.发展状况和前景
值得注意的是，最近，国务院采取了一项措施，以支持消费绿色智能家具。绿色智能家居设备消费。工商部与工业和信息技术部以及国家监督部门的结合，研究了“促进绿色智能家具消费量的几项措施”（以下是称为“以下是”（以下是“称为”）几项措施”）。
可以看出，智能家居电器是未来的开发趋势。
第三，智能家用电器的优势
那么，智能家用电器的优势是什么？智能家居电器实现拟人化智能。该产品通过传感器和控制芯片捕获并处理信息。智能家用电器可以根据房屋的空间环境和用户需求自动控制自动控制。用户还可以根据自己的习惯来个性化个性化设置。就像智能房屋一样，可以提前设置。智能家用电器为例！智能电视也是我们现在正在谈论的互联网电视，可以连接到互联网。连接后，我们可以像按需一样。看什么是非常方便的。
如何撰写科学技术评论
科学和技术综述的特征和类型
（1）科学和技术审查的特征
1.全面的科学技术评论的“综合”是全面的，全面的。它是水平和水平的，它得到了广泛和有序的总结，分析和整理的文献。它可以总结历史，领域，主题历史记录，当前状态，发展趋势或研究状况，实际状况和不同研究人员的观点的不同方面。
2.通过报告的科学科学技术摘要出版是从主要和次要科学和技术文档中处理和整理的三个文件，它们是粗糙而精致的。它揭示了科学和技术发展水平，差距和运动的水平。它具有重要的科学和技术价值和参考价值。
3.客观科学和技术评论是客观地描述和解释相关内容。作者没有发表主观评论，即“没有评论”（加评论“评论”）。
4.实践科学技术评论是根据收集和集中大量文献的基础编写的。目的是交换和传播科学和技术知识，以使科学和技术文献更加全面并有效地为社会服务。因此，它具有很强的实用性。
（2）科学技术评论的类型
1.有关纪律或现场审查的全面摘要称为全面审查。
2.有关技术或产品的特别评论，称为特别评论。
科学和技术评论的格式写作
由于各种科学和技术评论的写作目的和服务对象的不同，涉及的内容是不同的，因此格式不同。但是通常，其内容大致由四个部分组成：前言，主题，结论和附录。
1.前言（也称为开始）主要概述原因，目的，含义，写作的原理和过程以及相关的背景条件，例如数据源，参与单位，收集范围以及介绍的基本内容文本的文本。基本内容还包括历史起源，当前状态，现有的问题和该问题的发展趋势。整个序言应简要清晰，并努力专注于高光。
2.主体是科学和技术评论的核心。在总体上包括：过去的情况，现状，发展趋势等（）尤其是现状和发展趋势应集中，详细和具体，并反映不同视图和问题尽可能地客观和全面。
主要部分没有固定的写作方法，通常在时间顺序上组织安排，即“垂直写作方法”；有必要总结，组织和分析收集的文献，并阐明历史背景，地位和发展方向以及主题的相关问题。引用和叙述。
简而言之，主要部分应“宽且有序”，“关于”。“宽阔而有序”是指全面，宽阔和有条理的材料；本质
3.结论是研究结论的简洁摘要，以及本研究的重要性，要解决的观点和问题的差异。如果结论已经包括在文本中，则可以省略结论部分。
4.附录指示主要参考的目录。它是研究或为读者提供索引或进一步研究的研究的基础。从本质上讲，可以在文本中进行排列。
科学和技术审查的写作要求
1.选择主题选择的主题选择，无论是上级权威发行的战略主题，还是战术主题，即在实际的科学研究和生产中解决女巫，还是基于长期积累自我开发主题。科学技术的发展可以在促进和促进中发挥作用，并可以实现其真正的价值。
2.广泛的系统科学技术综述是基于原始文献的信息，并且有大量全面，全面，系统的材料。出于目的的屏幕，识别，分类和总结材料。占用材料和选择材料是科学和技术审查过程中的基本链接，也是关键链接。它是科学技术评论质量的保证。
3.客观和忠实的科学技术评论对于原始文献应该是客观和公平的。否则，它将大大降低或损害科学和技术评论的科学和实践价值。
4.文本的简单严格的科学技术摘要主要基于预览和解释。这是由其写作决定的：科学和技术评论是提供一定的纪律或现场技术，产品和成就来保存的综合材料因此，文本必须是简单，清晰和有序的，这对于更好地交流和接受科学和技术信息很方便。在同一时间，有必要实现严格的论证，意见和材料才能实现科学技术审查写作的目的。
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。
[1] Russell，S.J.Norvig，P。人工智能：现代方法（第三版）北京：Tsinghua University Press，2013年（2016.12重型印刷）
[2] Kuzwell，《人工智能的未来》杭州：Zhejiang人民出版社，2016.3
[3]苏南。人工智能的发展状况和未来前景[J]。中小企业管理与技术（早期杂志），2017年，（04）：107-108。
[4] Wang Chao。从Alphago的胜利中，人工智能的发展过程和应用前景[J]。中国新技术和新产品，2017年，（04）：125-126。
[5] Zhu Wei，Chen Huihui，Tian Siyuan，Wang Hongwu。人工智能：从科学的梦想到新的蓝色海洋 - 发展分析和人工智能行业的对策[J]。科学和技术进步与对策，2016年，（21）：66-70。
[6] Wang Jiangtao。分析人工智能的发展和应用[J]。电子技术和软件工程，2015年，（05）：264。
[7]杨阳。研究人工智能技术的发展趋势[J]。信息和计算机（理论版），2012年，（08）：151-152。
[8] Zhang Ni，Xu Wenshang，Wang Wenwen。人工智能技术的开发和应用研究摘要[J]。煤矿机械，2009年，（02）：4-7。
[9] Wang Yongzhong。人工智能技术在智能建筑中的应用[J]。技术信息，2009年，（03）：343+342。
[10] Li Deyi，小唇唇。互联网时代的人工智能[J]中国信息杂志，2008年，（02）：3-9。
[11] Li Hongxia。人工智能发展的摘要[J]。Gansu Technology，2007，（05）：17-18
[12] Sun Ke。基于火花的机器学习应用程序框架的研究和实现[D]。上海Jiotong大学，2015年。
[13]朱·朱伯，胡温博。贝叶斯机器学习进度[J]。计算机研发，2015年，（01）：16-26。
[14]他的清金，李·温朱恩，什叶齐。大数据下的机器学习算法摘要[J]。模式识别与人工智能，2014年，（04）：327-336。
[15]冯·亚宁（Guo Yaning），冯莎莎（Feng Shasha）。关于机器学习的研究[J]。中国科学技术信息，2010年，（14）：208-209+214。
[16] Chen Kai，朱Yu。机器学习和相关算法评论[J]。统计和信息论坛，2007年，（05）：105-112。
[17] Yan Youbiao，Chen Yuanzhen。机器学习的主要策略[J]。计算机应用研究，2004年，（07）：4-10+13。
[18]张大明，Zhan Zhicai，Cheng Keyang，Zhan Yongzhao。深度学习的研究和发展[J]。江苏大学杂志（自然科学版），2015年，（02）：191-200。
[19]杨·魏孔（Wang Weitong），王·韦恩（Wang Wang Lichun）。深度学习研究[J]。北京技术大学杂志，2015年，（01）：48-59。
[20] Liu Jianwei，Liu Yuan，Luo Xionglin。深度学习研究进度[J]。计算机应用研究，2014年，（07）：1921-1930+1942
[21] Ma Yongjie，Yun Wenxia。遗传算法的研究进展[J]。计算机应用研究，2012年，（04）：1201-1206+1210。
[22] Cao Daoyou。基于遗传算法改进的应用[D]的研究。安海大学，2010年
您好，同学，您的中国家用电器公司“ Go Go Global”风险和预防，以报告您从哪个方向写信的问题？
开幕报告的要求是什么？
我需要几个单词来打开问题报告？
您可以告诉我特定的排版格式要求，我希望能为您提供帮助，希望通过平稳地发布主题报告。
1.研究背景
研究背景是提出问题来解释研究的原因。研究背景包括理论背景和实际需求。对于回顾类似主题的国内和外国研究的当前状态也是必要的：①研究程度是多少研究？②找出您想学习的问题，没有做其他事情。已经做到了，您需要验证。
2.目的含义
目的的目的是通过本主题研究解决问题（或哪些结论），以及该问题的含义是什么（或结论）。有时，研究背景和目的合并为一个。
3.劳工部成员分部
劳动分工应指研究过程中研究团队成员的具体责任。团队负责人负责协调和组织。
4.实施计划
实施计划是主题计划的核心部分。它主要包括研究内容，研究方法和时间安排。研究内容是指可操作的操作，通常包括多个级别：⑴研究方向。目子字符（数字和标题）。（3）研究方案与什么相关，要实现什么等。应该说明研究方法是文献研究还是实验和研究？如果调查和研究是一般或随机检查？如果是一项实验研究，则有必要指出是否有任何比较实验和重复实验。实施计划应详细介绍每个阶段的时间安排，地点，任务和目标，负责的人。如果您出去进行调查，则必须列出调查人员，调查，调查内容，运输，运输，运输，和调查工具。如果是一项实验研究，请编写实验内容，实验位置和设备。Mplementation计划，操作越容易。
5.可行性论点
可行性论点是指主题研究所需的条件，即研究所需的信息，实验设备，研究资金，学生的知识和技能以及教师的指导能力。此外，应该提出该主题完成了，存在什么困难和问题，以及在学校和教师中需要帮助哪些方面，等等。
6.预期结果及其表达形式
预期的结果通常以纸张或研究的形式（实验）报告形式。表达方式在文本，图片，物理和多媒体中表达。
从智能电视到智能冰箱和空调，目前有许多用于家庭环境的智能产品。智能家园和智能家庭不再是一个新概念。人工智能进入家庭什么？品种？
先前的智能家居概念强调了更多地强调互联网和联系，缺乏物联网的大脑，操纵手动控制，无法真正解决用户的需求。人工智能技术的出现将改变这一点。人工智能技术已从原始的被动情报转移到主动智能，甚至可以取代人们思考，决定和实施它。
人工智能将使家用设备积极思考，以便家庭设备可以“理解您”并“服务您。因此，“理解您”的“理解”是感知的需求，以及思考，决策和推理的能力；“为您服务”能够实施和满足您的需求。
从用户体验的角度来看，以电视为例来说明人工智能带来的更改：控制电视已经从最早的物理按钮演变为遥控器。目前，设置-Top框实际上是装有搜索技术的，但是它并不是那么自然和方便，将来的电视互动接口应该是用户可以随意与之交谈。
实际上，这种电视已经出现了。市场上新推出的人工智能电视改变了以前的语音控制电视刚性的语音交互。BIG数据提供了用户解决用户痛点的需求。
“智能”的最典型表现是人工智能：机器可以发展自我进化和自我学习，以便数据可以产生更大的作用，并且机器未来连接的服务也将变得更加人性化。智能目前非常热，人工智能技术的发展本身主要是在单点领域开发的。从一般技术和一般平台的维度的角度来看，仍然有很多要破坏的东西。每种技术的开发和应用都需要一个一定的过程，尤其是人工智能。
评论的写作如下：
1介绍
像一般科学和技术论文一样，序言也被称为介绍，这是读者论文主题的一部分。争议，应用价值和实际意义的重点以及摘要的范围也可以受到限制。读者对评论主题的初步印象。这部分约为200-300个单词。
2.主要部分
对主要部分的审查范围特别大，大约有5,000个单词短，老年人可以达到数万个单词。叙事方法是灵活的和多样的。没有固定的模型必须遵循。作者经常由评论的内容设计和创建。从基础上讲，主要部分的内容可以分为几个部分，每个部分都是一个简短而又捕捉的小标题。一些杰出的标准也有多样化。
3.摘要部分
摘要部分也称为结论，摘要或结论。当写作和总结时，您可以根据对主要部分的讨论提出一些简单明确的意见和建议。您还可以简要介绍主要部分的主要内容，并提出作者自己的意见，展示作者同意的，反对派的反对，反对意见；对于长度摘要，您无法单独列出摘要。在讨论了该主题的内容之后，全文用几句话进行了高度总结。
4.参考
参考是评论的原始材料，也是审查的基础。因此，有足够的参考尤其重要。除了展示尊重作者劳动并指示数据的科学基础外，这一点更为重要。讨论线索以深入了解相关文献的线索更为重要。
评论的特征
1.综合性：摘要应为“ criss -horizon”，必须基于某个主题的发展来反映当前主题的进展；还必须将单位，省和该国与国外的国家的水平比较进行比较。只要以这种方式，文章才能拥有很多材料。经过全面的分析，归纳和消化，材料使材料更精致，更清晰，更分层和逻辑，然后掌握主题发展的发展并预测发展趋势。
2.评估：它是指更特别，更全面的，深度和系统地讨论某个方面的某些方面，全面，分析和评估了摘要的内容，反映了作者的观点和见解，以及摘要内容的摘要的内容。整体。从总的来说，审查应具有作者的观点，否则将不是评论，而是手册或讲座。
3.发达：评论不是学科发展的历史，而是收集最新信息，获取最新内容，并将最新信息和科学研究趋势传递给读者。
4.审查不应是材料列表，而是要总结，总结亲自读取和收集的材料，并发表评论和估值。以及提供给文档的文档以得出重要的结论。良好的审查应该是一个好的审查文章既有观点，事实，骨头和肉。因此，审查是三个文档，与原始论文（一篇文献）不同，就参考材料而言，它还可以包括作者自己的实验结果，未发布或发表。
5.审查的内容和形式是灵活而多样的。没有严格的法规。大小的大小不同。参考文献中只有一千多个单词。大多数一般医学时期出版物是3000至4000个单词，有15至20个引用，通常不超过20篇文章，外语参考应应不小于一个/3。
结论：以上是CTO注释汇编的有关人工智能家用设备的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关如何撰写有关人工智能家用电器的信息，请不要忘记在此网站上找到它。