一、行动研究和应用研究的对比？

行动研究与传统学术研究的区别

⒈ 研究的目的——以解决实践中遇到的问题为主

行动研究为行动而研究，以解决实际问题为主要任务，为实践本身的改善而展开研究，而不是理论建构以及推广普及. 行动研究强调研究的应用价值性，此价值性旨在改善实践工作者之工作情境、解决实践工作中的问题。

⒉ 研究的情境——当事人实践工作情境 行动研究旨在解决研究者所处工作情境中所遇到的问题，与研究者工作无关之情境通常不在行动研究范围之内。由于研究情境有其特定性，因而行动研究结果不宜作情境推论。

⒊ 研究的主体——实践工作者

行动研究之研究者即是实践工作者，实践工作者即是研究的主体；也是被研究的客体，但以研究主体为主。行动研究强调实践工作者要实际参与研究工作，亲身投人研究过程，因而实践工作者须具备专业承诺与工作之分工合作、经验分享、脑力激荡，共同作决定与成果分享等；此外，学者专家亦是实践工作者合作夥伴，专家学者是作为从旁协助辅导角色，主要担任咨询顾问的地位，实践工作者才是主要的研究者。

⒋ 研究的应用者——行动研究者

学术研究中，多数研究参与者并非是研究应用者，其理论取向重於实用取向，造成理论与实践应用的分离。行动研究之实践工作者不仅是研究参与者，同时也是研究应用者，其目的在於改善实践工作情境，解决实践工作问题，因而行动研究可有效缩小学术理论与实践应用间的差距，将实践工作者、研究者、研究应用者结合为一。

⒌ 研究的过程——重视协同合作

行动研究不是在实验室里进行的实验，它是在实践过程中进行研究。协同合作研究重视的是成员间伙伴平等关系，而非是成员间上下等级关系。行动研究强调协同合作研究间之分工合作、经验分享、脑力激荡，共同作决定与成果分享等；此外，学者专家亦是实践工作者合作夥伴，专家学者是作为从旁协助辅导角色，主要担任咨询顾问的地位，实践工作者才是主要的研究者。

⒍ 问题的解决——立即应用性

行动研究与一般研究不同，行动研究重视研究结果的应用性，实践工作者透过行动研究可有效解决实践问题，改善实践工作情境，增加工作效率与工作效能。藉由行动研究，可提供某一工作情境中，改进实践工作情境的方法与策略，行动研究重视的是研究的实用价值性。强调研究结果的即时应用, 而非学术理论的验证或建立。

⒎ 结果的推论——情境特定性

行动研究具有情境特定性，行动研究并不是要从事大量的研究，它的样本是以特定对象为主，不必具有普遍的代表性。每个行动研究方案，不管方案规模的大小，都有自己的特点。行动研究之情境特定性不同於一般研

究之普遍代表性、情境类推性。行动研究以特定实践问题为主，实践问题的解决有其特定的适用情境；行动研究以小样本为范围，而以实践工作者所在情境的人、群体、组织为研究对象，因不重视取样代表性，研究结果无法类推至其他的实践情境。

⒏ 研究的效益——解决问题与促发个人专业成长

“教师成为研究者”现已成为教师专业化的同义语，教师能否具有较强的教育研究能力，已成为区分一个教师是专业教师还是非专业教师的根本标志。从斯腾豪斯的“教师成为研究者”到埃利奥特的“教师成为行动研究者”，再到凯米斯等人的“教师成为解放性行动研究者”，不仅是对教师专业研究能力要求的不断提高，也是对教师专业自主和发展的强化。随着教育改革的不断推进，教师教育和教师专业化不断得到重视和加强，教师的教育研究能力培养越来越成为教师专业发展的重中之重。

据研究问题的性质、研究过程的不同目的（如现状调查、收集实施行动后的有关资料，对实验结果的评价等）及研究者的能力，从已有的各种研究方法中灵活选择有关方法（如可以运用调查研究法、测验法收集资料，参照实验研究法进行教育实验，运用理论研究法对实验结果加以科学分析和理论概括等）。总之，它集各种教育研究方法于一体。这种多元化的研究方法（其实是一个方法体现）充分展现了兼容性的特点。

二、人工智能应用面概念和研究意义？

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

应用领域

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能。

三、人工智能应用市场研究

随着科技的不断发展，人工智能应用市场研究变得越来越重要。从智能语音助手到智能驾驶汽车，人工智能正在渗透到我们生活的方方面面。在这篇博客文章中，我们将探讨人工智能应用市场的最新发展趋势和关键洞见。

人工智能的兴起

过去几年，人工智能技术取得了巨大的进步。越来越多的企业开始意识到人工智能的潜力，纷纷投入研发和应用。根据最新的人工智能应用市场研究报告显示，全球人工智能市场规模迅速增长，预计未来几年还将保持高速增长。

人工智能在各行各业的应用

人工智能已经在各个行业展现出巨大的应用潜力。在金融领域，人工智能可以帮助银行和证券公司提升风险控制和客户服务水平；在医疗领域，人工智能可以助力医生进行诊断和制定治疗方案；在零售领域，人工智能可以帮助企业精准营销和提升用户体验。可以预见，未来人工智能将在更多领域发挥重要作用。

人工智能技术的发展趋势

随着人工智能技术的不断进步，各种新技术不断涌现。深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的发展为人工智能应用市场注入了新的活力。未来，人工智能技术将更加智能化、个性化和普适化，实现更多场景下的应用。

人工智能伦理问题的探讨

随着人工智能技术的广泛应用，相关的伦理问题也逐渐受到关注。数据隐私、算法歧视、人机关系等问题成为人工智能发展的挑战和阻碍。在人工智能应用市场研究中，伦理问题的探讨和解决变得越来越重要。

结语

人工智能技术的发展势不可挡，人工智能应用市场研究能够为企业和机构提供重要参考和指导。希望通过这篇博客文章的阐述，您能更好地了解人工智能应用市场的发展现状和未来趋势。

四、人工智能在技术研究中的应用？

随着人工智能理论研究的发展和成熟，人工智能的应用领域更为宽广，应用效果更为显著。从应用的角度看，人工智能的研究主要集中在以下几个方面。

1. 专家系统

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统。

2. 自然语言理解

自然语言理解是研究实现人类与计算机系统之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

3. 机器学习

机器学习是人工智能的一个核心研究领域，它是计算机具有智能的根本途径。学习是人类智能的主要标志和获取知识的基本手段。

五、国内电商平台分析对比研究

国内电商平台分析对比研究

随着互联网的迅猛发展，电子商务行业已在中国蓬勃发展，各类电商平台层出不穷，如淘宝、京东、拼多多等。一项深入的国内电商平台分析对比研究可以帮助企业和个人更好地了解各平台的特点、优势以及适用场景，从而更有针对性地选择合适的平台开展电商业务。

首先，我们将对主流的国内电商平台进行分析。淘宝作为国内最大的综合性电商平台，拥有庞大的用户群体和丰富的商品资源。京东则以品质和信誉为卖点，注重自营模式，拥有完善的售后保障体系。拼多多则以社交电商的模式崛起，通过团购和拼团等活动吸引用户，特别受年轻群体喜爱。

在对比研究中，我们将重点关注以下几个方面：

• 商品种类和质量
• 价格竞争力
• 用户群体特点
• 营销活动和促销策略
• 售后服务及保障

淘宝作为综合性电商平台，商品种类繁多，质量良莠不齐。由于平台上商家众多，价格竞争激烈，用户可以在淘宝找到各类价格各异的商品。京东以自营和合作模式为主，商品品质相对较高，价格相对稳定。拼多多的特色在于团购和拼团，让用户可以通过分享和邀请朋友获得更多优惠。

从用户群体的角度来看，淘宝覆盖面广，用户群体多样化，适合各个年龄段的消费者。京东则更受中高端消费群体青睐，对品质和服务有较高要求。拼多多则主要吸引年轻用户，特别是注重社交和团购的消费者。

在营销活动和促销策略方面，淘宝以双十一、618等大型促销活动著名，各类店铺参与度高，用户参与热情高涨。京东也有类似的促销活动，但更侧重品质优惠。拼多多的营销策略则更偏向社交互动，通过分享和邀请获得优惠来吸引用户。

最后，售后服务及保障是影响用户购买体验的重要因素之一。淘宝作为平台方提供了一定的售后保障措施，但由于商家众多，售后体验参差不齐。京东在售后服务上做得较好，有严格的商家准入标准和退换货政策。拼多多的售后服务相对较弱，需要进一步提升。

综上所述，不同电商平台各有特点和优势，根据个人或企业的需求选择适合的平台至关重要。通过深入的国内电商平台分析对比研究，可以更好地把握各平台的特点，从而取得更好的营销效果。

六、人工智能在遗传学研究中的应用？

在人工智能蓬勃发展的今天,与其相关的各种算法层出不穷,遗传算法就是其中一种,并且由于人工智能领域需要解决的问题往往复杂,而遗传算法在该方面具有很高的抗变换性,所以遗传算法在人工智能领域得到广泛应用.顾名思义,'遗传'是该算法的关键,

七、人工智能军事应用研究

人工智能军事应用研究一直备受关注，随着科技的不断进步，人工智能技术在军事领域的应用日益广泛。本文将深入探讨人工智能在军事上的应用研究情况，分析其影响和未来发展趋势。

人工智能在军事上的应用现状

人工智能技术在军事领域的应用涵盖了多个方面，包括作战指挥、装备研发、情报情报搜集分析等。其中，在作战指挥方面，人工智能可以通过大数据分析和模拟仿真等技术，为军事指挥官提供更及时、准确的决策支持；在装备研发方面，人工智能可以帮助设计和制造出更智能化、自主化的武器装备；在情报搜集分析方面，人工智能可以通过图像识别、语音识别等技术，更快速、准确地进行情报分析和情报共享。

随着人工智能技术的不断发展和成熟，军事领域对人工智能的依赖度也在逐渐增加。许多国家开始加大在人工智能军事研究领域的投入，积极探索人工智能在军事上的应用潜力，力求在技术上取得领先优势。

人工智能在军事领域的影响

人工智能在军事上的应用不仅可以提升作战效率和精度，更可以改变传统战争模式，引领军事革命。通过人工智能技术的运用，军队可以更好地应对复杂多变的战场环境，提高作战实力和军事竞争力。

同时，人工智能在军事领域的应用也带来了新的挑战和安全风险。人工智能系统的智能化和自主化可能会导致“失控”现象，进而影响军事行动的安全和可靠性。因此，军事界需在推进人工智能军事应用的同时，加强相关安全技术和政策的研究，确保人工智能技术在军事领域的合理、安全应用。

人工智能在军事领域的未来发展趋势

未来，随着人工智能技术的不断突破和应用，人工智能在军事领域的作用和影响将进一步扩大。军事领域将更加依赖人工智能技术来提升作战效能、改进武器装备和优化军事指挥系统。

同时，人工智能技术的发展也将推动军事领域的转型和升级，打造更加智能化、信息化的军事力量。借助人工智能技术的不断发展，军事领域将迎来技术革新和战争模式的转变，进一步提升国家的国防实力和安全保障能力。

综上所述，人工智能军事应用研究在当今世界格局下具有重要意义，面临着广阔的发展空间和挑战。只有不断深化研究，加强国际合作，才能更好地推动人工智能在军事领域的应用与发展，为国家的国防安全和军事现代化作出更大贡献。

八、人工智能的主要研究和应用场景包括(？

1. 自然语言生成（Natural Language Generation）

自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。

2.语音识别（Speech Recognition）

目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。

3.虚拟助理（Virtual Agents）

虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。

4.机器学习平台（Machine Learning Platforms）

机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。

5.人工智能硬件优化（AI-optimized Hardware）

用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。

6.决策管理（Decision Management）

智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。

7.深度学习平台（Deep Learning Platforms）

深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。

8.生物信息（Biometrics）

这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。

9.机器处理自动化（Robotic Processes Automation）

机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。

10.文本分析和自然语言处理（Text Analytics and Natural Language Processing)

文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。

11.数字孪生/AI建模（Digital Twin/AI Modeling）

数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。

12.网络防御（Cyber Defense）

网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrent neural networks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。

13.合规（ Compliance）

合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。

14.知识工作辅助（Knowledge Worker Aid）

虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。

15.内容创作（Content Creation）

内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。

16.P2P网络（ Peer-to-Peer Networks）

P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。

17.情绪识别（Emotion Recognition）

情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。

18.图像识别（ Image Recognition）

图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。

19．智能营销（Marketing Automation）

到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。

九、人工智能应用？

1、无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了中国自主研制的无人车在一般交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。

2、智能音箱

智能音箱是传统有源音箱智能化升级的产物，是指具备智能语音交互系统、可接入内容服务以及互联网服务，同时可关联更多设备、实现对场景化智能家居控制的智能终端产品。智能音箱集成了人工智能处理能力，能够通过语音识别、语音合成、语义理解等技术完成语音交互。

智能音箱是智能家居的组成部分之一，智能音箱的功能延伸与智能家居产生了密切联系。如果把智能家居看作是一个智能生活系统的话，那智能音箱就是人工智能管家，是核心操控者。

3、人脸识别

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

4、智能客服机器人

近年来智能机器人技术不断发展和成熟，智能机器人被应用于金融、财务、客服工作等领域，其中，智能机器人在客服工作中的应用效果最为显著。它通过自动客服、智能营销、内容导航、智能语音控制等功能提高了企业客服服务水平。

智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业 。相较于传统人工客服，智能客服可以 7 X 24 小时在线服务，解答客户的问题、降低客服人力成本和提升用户网站活跃时长。

5、医学成像及处理

AI在快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能化工作流图等方面均有突出表现。随着医学影像大数据时代的到来，使用计算机辅助诊断技术对医学影像信息进行进一步的智能化分析挖掘，以辅助医生解读医学影像，成为现代医学影像技术发展的重要需求。

十、人工智能在教学中的应用研究目标？

弥补教师的人员不足问题。

提高教育教学的有效性。

加强教育教学的趣味性和接受性。