一、传播学的几大研究领域是？

传播学是研究人类一切传播行为和传播过程发生、发展的规律以及传播与人和社会的关系的学问，是研究社会信息系统及其运行规律的科学。简言之，传播学是研究人类如何运用符号进行社会信息交流的学科。传播学又称传学、传意学等。

新闻传播学下属的二级学科。它运用社会学、心理学、政治学、新闻学、人类学等许多学科的理论观点和研究方法来研究传播的本质和概念；传播过程中各基本要素的相互联系与制约；信息的产生与获得、加工与传递、效能与反馈，信息与对象的交互作用；各种符号系统的形成及其在传播中的功能；各种传播媒介的功能与地位；传播制度、结构与社会各领域各系统的关系等。

二、音乐学包括哪几大研究领域？音乐学包括哪几大？

音乐学，musicology，是研究音乐的所有理论学科的总称。音乐学的总任务就是透过与音乐有关的各种现象来阐明它们的本质及其规律。如研究音乐与意识形态的关系，有音乐美学、音乐史学、音乐民族学、音乐心理学、音乐教育学等；研究音乐的物质材料的特点的，有音乐声学、律学、乐器学等;研究音乐形态及其构成的，有旋律学、和声学、对位法、曲式学等作曲技术理论；还有从表演方面来考虑的，如表演理论、指挥法等。

　　从各个方面对音乐进行学术探讨，古已有之，古希腊的阿里斯提得斯·昆提利安(约2～3世纪)即曾在《论音乐》的著作中试将音乐分为理论、技术及演出三大部分。真正考虑将音乐分门别类进行专门研究，并加以体系化，从而形成音乐学这门学科，则从19世纪后半叶开始，一般以F.克吕桑德于1863年所编《音乐学年鉴》作为西方近代音乐学的发端。克吕桑德在该刊第 1卷的序文中，强调了音乐研究应具有与自然科学、人文科学同样水平的准确性与严密性。

　　1885年，奥地利音乐学家G.阿德勒发表了论文《音乐学的领域、方法及目标》，将隶属音乐学的各种门类划分为两大部门，第一部门为历史的音乐学，包括音乐通史与各种专业史；第二部门为体系的音乐学，包括可应用于音乐不同领域的法则，如研究和声、节奏、曲调的法则，音乐美学与音乐心理，音乐教育学与教学法，对音乐民族学及民俗学的比较研究等。另外又列出这两个部门的辅助学科，如历史部门的文献学、传记学、史学、文学史、哑剧及舞蹈史等；体系部门的音响学、生理学、逻辑学等等。他的分类法成为以后德奥系统音乐学分类的基本依据。

　　迄今为止，音乐学已出现多种体系，其中比较重要的有H.里曼在《音乐学概论》中将音乐学分为5个部门，即音响物理学、音响心理学、音乐美学、音乐理论及音乐史研究（比较音乐学）。里曼体系的特点是强调了音乐史与音乐理论，认为音乐美学是理论中一种思辨的学科，而音乐理论实际上接近于应用音乐美学。H.J.莫泽尔(1889～1967)则将音乐学按4个方面的关系来分类，即：①哲学的音乐学，即音乐美学。②自然科学的音乐学，其中包括音响学、音响生理学、音响心理学、音乐工艺学。③民俗学的音乐学，包括比较音乐学与乐器学。④精神科学的音乐学，即西洋音乐史。至于狭义的音乐理论则列为实践方面的理论，与上列各项并列。莫泽尔体系的特点是将音乐学与一般艺术学联系起来，而以音乐史为其重点。

　　第二次世界大战以来，在西方最为流行的则是 H.-H.德雷格尔(1909～1968)的体系。他于1955年提出的分类是：①音乐史，包括记谱学、乐器学等；②体系的音乐学，包括音乐声学、音乐生理学、音乐心理学、音乐美学、音乐哲学等；③音乐民族学与民俗学；④音乐社会学；⑤应用音乐学，包括音乐教育学、音乐治疗学、音乐评论、音乐工艺学等。此外，美国音乐家协会也曾于1955年将音乐学的对象规定为从物理、心理、审美及文化现象来研究的一门知识，并按此原则来考虑分类的方法。由于着眼点不同，对音乐学的分类方法也各有不同。

三、人工智能研究领域的新技能？

　他们给自己的人工智能进行了67次核磁共振扫描的训练，其中38人是老年痴呆症患者，29人则来自健康对照组。研究人员将扫描结果分为几个小区域，并让他们的人工智能分析各个神经元之间的联系。

在培训结束后，他们对这一算法进行了测试，方法是让148名受试者进行脑部扫描。在总人数中，对患有这种疾病的48人进行了扫描，同时也对患有轻度认知障碍的48人进行了扫描，而患有轻度认知障碍的人最终将会发展成老年痴呆症。

　　人工智能诊断出阿尔茨海默症的几率为86%。更重要的是，它检测轻微认知损伤的几率能够达到84%，使其成为早期诊断的有效工具。

不幸的是，研究数据仅限于南加州大学洛杉矶的阿尔茨海默神经成像数据库的扫描结果。然而，随着研究更多的样本和进一步开发，人工智能可能会变得更加精确，直到它的结果可靠到能成为一种非侵入性的早期检测系统。

四、人工智能的研究领域有哪些？

人工智能研究的领域极为广泛，几乎涉及到人类创造所需要的诸如数学、物理、信息科学、心理学、生理学、医学、语言学、逻辑学以及经济、法律、哲学等重要学科。应用领域也分布的广，人工智能主要分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。

人工智能的研究领域可以分为以下几个方面：深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计。

五、人工智能在农业领域的研究目标？

人工智能技术可用于提高农业经营效率，从识别和管理病虫害到优化作物生长和预测产量。

人工智能机器人和无人机可以检查作物和土壤状况，评估作物健康状况，并就何时浇水、施肥和收割提供指导。

这可以帮助农民节省时间，降低成本，并改善种植和收割方面的决策。

六、人工智能研究的领域不包括什么？

不包括：程序设计方法。

人工智能研究的领域包括自然语言理解；自动程序设计；自动定理证明。

人工智能是一门极富挑战性的科学，人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

七、人工智能和指挥决策领域研究目的？

人工智能的研究目的： 1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。 2、人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。 3、人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术，包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。 语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来，通过技术手段，转换为计算机可读取的内容。通俗点来说，就是要让机器学会“听人话”，让计算机作我们的“耳朵”。

八、人工智能的主要研究领域和应用领域有哪些？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个多学科交叉的领域，其研究和应用非常广泛。以下是一些主要的研究领域和应用领域：

### 研究领域：

1. **机器学习**：研究如何使计算机系统利用数据来改进性能。

2. **深度学习**：一种特殊的机器学习，使用类似人脑的神经网络结构来处理数据。

3. **自然语言处理**（NLP）：使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

4. **计算机视觉**：使计算机能够“看到”世界，识别图像和视频中的对象、场景和活动。

5. **机器人学**：研究机器人的设计、制造和操作，使其能够执行复杂任务。

6. **专家系统**：模拟人类专家的决策能力，提供专业建议或决策支持。

7. **知识表示与推理**：研究如何使计算机存储、管理和使用知识。

8. **搜索算法**：研究如何有效地搜索信息或解决方案。

9. **强化学习**：通过与环境的交互来学习如何做出决策。

### 应用领域：

1. **医疗保健**：辅助诊断、患者监护、药物研发等。

2. **金融服务**：风险管理、算法交易、信贷评分等。

3. **交通物流**：自动驾驶、交通管理、物流优化等。

4. **制造业**：自动化生产、质量控制、供应链管理等。

5. **零售业**：个性化推荐、库存管理、客户服务等。

6. **教育**：个性化学习、智能辅导、在线评估等。

7. **娱乐**：视频游戏、电影制作、音乐创作等。

8. **安全监控**：面部识别、异常检测、网络安全等。

9. **智能家居**：家庭自动化、能源管理、智能助手等。

10. **农业**：精准农业、作物监测、病虫害防治等。

人工智能的研究和应用领域仍在不断扩展，随着技术的进步，未来可能会出现更多新的研究和应用领域。

九、人工智能的研究领域主要是什么？

人工智能（AI）的研究领域十分广泛，主要涵盖了多个方面。以下是一些主要的研究领域：

机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过分析大量数据来训练模型，使计算机能够自动识别和提取数据中的模式和规律。机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。

自然语言处理（NLP）：自然语言处理是指利用计算机处理人类语言的能力，实现人机之间的自然语言交互。这包括语音识别、综合、人机对话、机器翻译等内容。

计算机视觉：计算机视觉是指利用计算机对图像和视频进行识别、理解和解释的技术。这包括图像分割、阈值设定、图像采样、光度立体视觉等内容。

机器人技术：机器人技术是人工智能的一个重要应用领域，它涉及到机械、电子、计算机等多个学科的知识。智能机器人需要具备环境感知、路径规划、行动执行等多个方面的能力。

认知和推理：这是研究机器人的思维能力，包括各种身体和社会常识的认知和推理。

游戏和道德：这个领域主要研究多智能体、机器人和社会整合的互动、对抗和合作等多方面的内容。

除了上述主要领域外，人工智能还涉及到许多其他领域，如专家系统、知识表示和推理、人工智能规划、智能控制、自然语言理解、计算机视觉、智能感知、智能学习、数据挖掘、知识管理、人工智能伦理等。这些领域共同构成了人工智能的丰富内涵和广泛应用。

此外，人工智能的应用范围也非常广泛，包括计算机科学、金融贸易、医药、诊断、重工业、运输、远程通讯、在线和电话服务、法律、科学发现、玩具和游戏、音乐等诸多方面。随着技术的不断发展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用，为各行各业带来更多的变革和创新。

十、人工智能的研究领域主要有哪些？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广泛的研究领域，它包括许多子领域和研究方向。以下是一些主要的人工智能研究领域：

1. **机器学习（Machine Learning, ML）**：研究如何使计算机能够通过经验改进性能，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。

2. **深度学习（Deep Learning, DL）**：一种特殊的机器学习方法，使用神经网络，尤其是深度神经网络来模拟人脑处理数据的方式。

3. **自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）**：研究如何使计算机理解和生成人类语言，包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本生成等。

4. **计算机视觉（Computer Vision, CV）**：研究如何使计算机能够理解和解释视觉信息，包括图像识别、图像分类、目标检测、图像分割等。

5. **机器人学（Robotics）**：研究如何设计和控制机器人，包括机械设计、感知、决策、控制等。

6. **知识表示和推理（Knowledge Representation and Reasoning）**：研究如何使计算机表示和处理知识，以及如何进行逻辑推理和问题解决。

7. **专家系统（Expert Systems）**：模拟人类专家决策过程的计算机程序，用于解决特定领域的问题。

8. **智能代理（Intelligent Agents）**：研究如何设计能够自主行动和响应环境变化的软件代理。

9. **认知计算（Cognitive Computing）**：模拟人类认知功能的计算系统，包括学习、推理、感知和语言理解。

10. **人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）**：研究如何设计和实现人与计算机之间的有效交互。

11. **伦理、法律和社会影响（Ethics, Law, and Society）**：研究人工智能技术对社会、伦理和法律的影响，以及如何制定相应的政策和规范。

12. **人工智能安全（AI Safety）**：研究如何确保人工智能系统的安全性和可靠性，防止恶意使用和意外后果。

这些领域之间存在交叉和相互影响，随着技术的发展，新的研究方向和子领域也在不断出现。人工智能的研究旨在使计算机能够执行更复杂的任务，提高效率，解决人类面临的各种挑战。