文献检索表达式怎么写
文献检索表达式是指在学术文献检索系统中，使用关键词和操作符构成的搜索语句，用来检索与研究相关的文献。
一般来说，文献检索表达式的编写需要考虑以下几个方面：
1.选择合适的检索词：关键词应该是与研究方向紧密相关的专业术语，可以从已有的文献中获得。
2.确定检索目标：根据具体研究方向和要求，在已有的文献数据库中选择合适的检索目标，如论文、期刊、书籍等。
3.操作符的选择：常用的操作符包括“and”、“or”和“not”，这些操作符可以帮助筛选出符合要求的文献。
据此，编写文献检索表达式的一般步骤如下：
1.定义研究问题或主题，并从中提取出关键词。
2.查找文献数据库，选择合适的检索目标。
3.将关键词按逻辑连接起来，使用操作符连接。
4.根据需要进行进一步的筛选或过滤。
例如，要检索关于“人工智能在教育领域中的应用”的文献，检索表达式可以这样写：
("artificialintelligence"or"AI")and(educationor"teachingandlearning")
上述表达式中，“or”代表或的意思，“and”代表与的意思，括号的作用是优先级的划分。
人工智能需要学习哪些数学知识
谢邀，如果要说全，那就多了去了。但实际上如果认真学习大学数学，其实基础已经基本满足，我下面列一些基本的数学知识要求供参考。
线性代数
基本要求内容：
n阶行列式
n维向量组求解
向量矩阵求解
正定二次型问题
阶方阵的相似矩阵问题
线性规划问题
概率与统计
基本要求内容：
古典概率计算
条件概率计算
条件概率分布与随机变量的独立性
随机变量的函数的概率分布
随机变量的数字特征（均值、协方差、相关系数等）
假设检验
回归分析
微积分
基本要求内容：
各种简单函数（线性函数、三角函数、指数函数等）
求导（一阶导、二阶导）
链式法则
最优化方法
换元积分法
定积分（逼近定积分、广义积分）
实际上还是要多去理解和实践，去体会数学之美，也欢迎阅览我头条号里之前的算法文章，可以边实践边应用，千万不要被“高大上”的数学公式吓住~
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人工智能能不能研究历史
很荣幸回答您的问题，以下是我的观点，希望对您有所帮助。
人工智能可以研究历史，我自己也学习过编程，结合对人工智能的发展预期，以下几个方面我认为是可以尝试做到的
1、人工智能建立中华文明历史树
假如把中华文明比作一棵大树，每一年生长1米，那么借助人工智能我们可以虚拟出一颗5000多米高的大树，而每一年发生的历史事件、国家、人物就是树木的枝干和树叶和花朵，枝枝蔓蔓遮天蔽日蔚为壮观，这就是人工智能的优势它可以整合大数据资源，录入学习所有的历史书籍，复原中华上下五千年文明脉络，非人力可以匹敌。
2、推演预测，补全空白，识别错误，建立历史证据链
历史是连续的，但记录历史文字和实物是断断续续的，人力很难复原一段连续的历史，当一座古墓出土没有墓志铭且墓中文物都是没有文字记录时，考古是很难复原墓主人在历史中的准确位置，借助大数据的话会变得更容易，首先可以根据碳十四确定年份，根据墓的准确位置锁定朝代和所属地域，甚至可以对尸骨的DNA在数据库中进行比对，推测墓主人的姓氏，根据数据库中的该地域所有古籍文献记载，搜索该姓氏的人物记载，逐步还原锁定墓主的身份，这都是预期可以做到的，省时省力。
另外一部分是利用信息交叉的特点对有问题的历史事件作出判断，比如两本历史书籍记录同一事件但使用的不是同一时间，这就需要证据链判断哪个信息是准确的，比如某个战争发生的具体日期有争论，但参与的将领都是固定的，人工智能会识别这些人物是否在同一时间都有条件参加战争，同时间中该人物是不会出现在不同位置的，这样就可以识别错误的历史记录，对于准确研究历史会非常的有帮助
3、AI复原故人的生活环境及历史
大家应该还记得会动的清明上河图，就是利用人工智能AI技术复原的故人生活场景，相信随着人工智能的发展，所有历史中发生的场景都可以使用AI技术复原成3D的影像，让人们更直观的了解历史
综上，人工智能研究历史是非常可行的，也将会是历史研究方法的一个重要发展趋势！
人工智能写的论文会查出来吗
人工智能写的论文是否会被查出来是一个备受关注的话题。实际上，对于通过人工智能生成的论文进行审查和查重是一种挑战。虽然人工智能在生成文本方面表现出色，但仍然存在一些特定的模式和特征，可以帮助鉴别出由人工智能生成的论文。
但是用导师说的ai工具，一般问题不大，如公众号尔笔。
一些指标包括：内容的连贯性和相关性、用词搭配和语法结构、参考文献的真实性和准确性等。此外，学术界和出版商也在不断改进技术，以提高检测人工智能生成论文的有效性。
因此，在当前阶段，通过专业审查和检测系统，大部分由人工智能撰写的论文可被查出。然而，随着技术的发展，可能会出现更具挑战性的情况。因此，在学术研究中仍需保持警惕并采取相应措施来确保学术诚信与质量。
人工智能在高能物理实验室中的应用
人工智能在高能物理实验室中有以下应用：
实验设计优化。AI通过对物理实验数据的分析和预测，优化实验设计，减少实验次数，提高实验效率和准确率。
物理模拟。AI在物理过程的数值模拟中，进行计算和预测，相对于人工模拟，具有更高的效率和准确性。
粒子加速器优化。AI可以优化粒子加速器的运行效率和准确性，提高粒子加速器的能力和速度。