人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。
这是完全有可能的，因为AI技术正在高度发展，AI最强大的就是其处理信息的能力和学习能力，这是人类远远不能比拟的，只要给AI一定的学习时间，写出来的文章可能比大文豪写出的还好，而且速度也会更快。
随着社会的发展，我们的科技越来越先进，现在我们有人工智能数字人，首个人工智能数字人挑战高考作文，而且写的还很好，用了很多的成语，一个北京阅卷组的组长也给予了好评，在未来会有很多文章由人工智能生成，但是并不是所有文章都需要人工智能，接下来跟大家具体说明。1、人工智能写的作文比很多人写的都要好。我们现在有很多人工智能应用的案例，例如之前人工智能跟人类中的高手下围棋，想不到竟然赢了，而且不仅仅如此，现在人工智能也可以写高考作文，在这篇作文中，总共没有多少字，但是用了很多的成语，也有很多的名言名句，关于他的作文，曾经担任北京高考语文阅卷组的组长，一个老师说作文紧扣主题，立意明确，结构完整，语言流畅而且还善于引用，使用修辞手法，满分是60分，他可以给到48分，这样的成绩大部分学生都拿不到，现在的人工智能已经非常厉害了。2、在未来，会有很多的文章由人工智能写成。因为现在的人工智能相对来说已经比较成熟了，可以写一些简单的作文，像之前的人工智能新闻机器人，可以写一些简单的新闻，因此像这些简单的东西，可以由人工智能来做，但是并不是所有的文章都会让人工智能来做，毕竟这只是机器人，像关于一些哲理方面的东西，或者是有关于现实生活的，这些人工智能，可能就没办法写。总而言之，首个人工智能机器人挑战高考作文，写得非常好，不但有各种名言名句，而且还紧扣主题，甚至之前的阅卷老师给予了高分，这是很多人做不到的，相信在未来，会有越来越多的文章由人工智能来写。
人工智能就当下而言确实是个热门话题，选择这个很不错，但是这对个人能力有很高的要求，因为越是热门就会有很多人选择，要想在众多相近类型中脱颖而出就越需要个人能力特别优秀。
据学术堂了解,SCI一共收录3700多本期刊,所有的期刊根据学科领域来划分的话,一篇文章能够找到几十个适合投稿的刊物如果文章是跨学科论文的话,适合投稿的期刊的数量就更多了 sci发表一篇论文难度需要根据学科领域来分情况讨论,某些学科领域自身就具有容易发表的优势,更容易做出成果对于sci某些学科来说,能够很容易的作出成绩,这样想要发表一篇论文并不是什么难事,因为这个学科领域的行业现状和评审规则本身要求就比较低 至于发表一篇sci论文难度有多大,需要根据期刊每年最新的影响因子来探讨,因为期刊的影响因子每年都会更新,但每年更新的数值相差不会太多大多数国内单位都会以期刊的影响因子来判断期刊的学术价值,所以说不同期刊发表一篇sci论文的难度自然也根据影响因子的大小不同而不同
一、专业扎实 专业书籍一般讲的是广泛接受、陈旧的知识。必须了解这些知识，并且对一些数据、公式或专业知识非常熟练。很多人不喜欢读专业书籍，只是把它们作为参考书籍，认为它们对激发自己的研究灵感价值不大。杂志文章，要经常看，多看。对于自己的专业杂志，至少有一些好杂志，每期出版都会及时翻翻。 二、英语扎实 现在年轻一代的英语比以前好。平时就多看看文献，多注意作者用词(最好是英语)、句子的展开、段落的发展。英语比汉语更丰富，用法更灵活。目前很多朋友喜欢用英汉字典或者金山词霸。但是，我发现它们不是很好。小编个人喜欢使用英语字典，这有利于准确理解英语单词。 三、科研工具扎实 包括室内野外，实验技能和写文章所需的主要软件工具。不同的专业对实验有不同的要求。这里我想说的是，在从原始数据到文章稿件的过程中，你可能会使用的软件工具:文字、图形、数据分析统计、数据模拟，不仅写文章效率快，而且有一定的深度。
发SCI论文挺难的，就得看你专业知识基础不扎实，文献读的不够深入透彻，课题没有研究价值，实验数据不够真实精准。自己当初是找赛迪特帮忙编译的，见刊速度挺快。
没有想象中的那么难。在还没有发英文的文章前，总觉得写一篇英文的文章是艰难万分，再加上道听途说，听那些有经验的人说审稿周期多长啦，审稿意见多难回答啊，整个过程多么复杂啊，所以对发英文SCI文章总是有一种恐惧感。有一段时间都心里安慰自己，这辈子就发发中文的文章吧，只要研究结果好，中文的照样可以引起别人的关注。再后来，身在国外，不得不用英文写文章，一段时间下来才发现，其实发英文文章不难，完全没有想象中的那么难。以下是在下的分析: 首先，大部分的英文期刊（在英国、美国出版的）都是被SCI收录的，这个要比入选SCI的中文期刊占所有中文期刊的比例大很多，所以在投稿的时候，基本上是不用考虑所选的英文期刊是不是被SCI收录的。只要是经常看的文献所在的期刊，基本上都是的。在国内，有中文核心期刊跟科技核心期刊，中文核心要比科技核心层次上高一点。中文核心有一部分是SCI收录的，而科技核心的期刊给收录的非常少。那么换成英文期刊，就成了高影响因子的SCI期刊跟低影响因子的SCI期刊，只存在期刊水平的差别，不存在SCI跟非SCI的差别。 SCI一共收录3700多种期刊，所以按照研究领域划分的话，一篇文章可以找到几十个个可供投稿的期刊。如果是跨领域的文章，适合投稿的期刊的数量更多。反观中文的期刊，每一个领域一流的期刊的期刊也就是4-5个的样子。每期刊登的文章的数量受限，于与此同时，国内很多单位都有发文章的要求。在这种科研人员数量众多，一流期刊数量有限的僧多粥少的局面下，文章录用率是大大降低的。因此还不如主动出击，直接投英文的期刊。写英文的文章刚开始的时候是苦了一些，但是换来的将是更宽广的道路。在审稿周期上，综合上看英文期刊的审稿周期反而是要比中文的短。当然，这里比较的是普通的SCI期刊跟国内一二流期刊的比较。国内的一些二三流的期刊的以收版面费为生。对文章的质量控制不严格，编辑觉得差不多的文章就录用了，文章的修改主要靠作者完成，这样的审稿周期确实很短。但是国内一流期刊的审稿周期都比较长，主要也是因为学术能力强的学者通常都兼带一些行政职务，平时都比较忙，审稿的事情自然是拖得比较久一点。在审稿意见上，国外的审稿意见的确是要更加专业一些，要更难回答一些。但是从另外一个角度，这何尝不是一个提高自己能力的一个好机会。一个一针见血的意见要比那种笼统的审稿意见好多了。而且国外期刊的审稿意见基本上是不会出现同行相轻的恶意评价。
得分方向，计算机很多方向是相对容易发SCI的，如光通信等，但对于某些方向就难了，更别说顶级了。发一篇可能说刚刚起步～顶级的就另当别论了哈～
对于新手来说，不容易，论文有一点创新，工作够多，投个三区sci一般投稿花的时间是三个月到半年，新手在此基础上加三个月一般；二区2-3个创新点，论文写作要好，一般三个月到八个月；投一区sci上述充分条件必须满足，然后就是看运气啦，时间不固定。
好发。比较热门。
非常不容易 可以先选择普刊或者学报
人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。
人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。
不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
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。
你搜下这本书：人工智能与机器人研究，里面有一些这个领域的文章
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
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。