目前有哪些比较成功的人工智能应用
简版回答：
1、人脸识别（这是一个发展已经比较成功的应用，小到你手机里阿里爸爸注册花呗要用的人脸识别，到群众安放、公安户口、海关过境等等都有使用）
2、图像识别（有一个非常重要又经常被人忽视的应用：医疗图像识别，比如核磁共振图像等，很多机器判别病例已经比医生准确了）
3、语音识别（eg:科大讯飞语音输入法、搜狗语音输入法等等，大家如果还记得几年前的语音输入有多烂，就知道今天的进步有多大）
4、翻译（eg:Google翻译、百度翻译、科大讯飞翻译，其中YouTube还结合了语音识别+翻译，提供自动给视频生成字幕功能，虽然效果没有特别特别好，但还是能大概懂意思的）
5、等等等等
繁版回答：
这里推荐一下来自麦肯锡的《基于AI的企业数字化发展趋势报告》，主要从企业的立场分析大数据、算法、自动化、机器人等技术对于产业的影响，回答数据和分析的用途，并列举可行的商业举措。
这里只挑AI应用部分：
先说机器人技术，这在制造业中已经存在很久了，但目前，更有能力，更灵活，更安全，更便宜的机器人结合其机械化和认知学习能力，逐渐实现自我升级。
人工智能的概念也并不新，但最近的机器学习算法突破实现神经网络技术，计算能力成倍增加的芯片模块有利于处理更复杂的模型，以及每天由社交移动端、工业传感器等设备产生的大数据，成为三个主要驱动力。与此同时，机器的自然语言理解能力、识别能力等通用技能也在不断进步。
显然，基于机器人技术、人工智能等新兴技术实现生产自动化，能够进行更高的数据吞吐量，改善预测模型，提高结果的准确性，进行决策优化，甚至在生物学、材料学等大规模的复杂问题上也很有潜力，提供了新的商业模型。
*机器学习在各个行业中的应用潜力（色块代表不同行业）
*不同行业的不同部门具有不同的自动化潜力
事实上，现在已经有一些通过智能化自动技术造福企业的案例：力拓（RioTinto）已经部署了自动拖运卡车和钻井澳大利亚皮尔巴拉矿山的机械设备，据称机械利用率提高了20%；谷歌利用DeepMind机器学习算法，减少了公司40%的年均能源消耗；自动化“直接处理”（straight-throughprocessing）应用于金融服务工作端到端的工作流，增强了工作的可伸缩性。此外，机器学习还被大量的应用于跨部门业务。
*不同业务的自动化技术潜力
麦肯锡认为，机器学习的潜在用例还包括医院急诊部、飞机维护、石油和天然气业务、杂货店、抵押贷款经纪人降低运营成本并提高效率。事实上，随着人口结构的确定，老龄化和出生率下降大幅减缓劳动力供给的增长，人力成本增加给企业带来的压力可以通过智能化的缓解。
甚至在探月工程、生物学、癌症研究、气候科学和材料科学等方面，AI也是潜力无穷。据悉，McMasterandVanderbilt大学利用计算机预测了抑郁症和乳腺癌的有效治疗方法。
电子商务论文选题方向
电子商务平台用户行为分析、跨境电子商务发展趋势、移动电子商务技术与应用、社交化营销策略研究、供应链管理在电子商务中的作用、区块链技术在电子商务中的应用、数据安全与隐私保护机制研究等。
ai写作工具的加持下，论文完成更快，如公众号尔笔。
选择合适的选题方向需结合个人兴趣和专业背景，同时考虑当前电子商务领域的热点和问题，确保选题既具有研究价值又符合个人能力和资源条件，为毕业论文的顺利完成奠定基础。
计算机论文选题怎么选
选择计算机论文选题时
首先要根据个人兴趣和研究方向确定选题范围，可以关注当前热点技术和前沿领域。
其次，要考虑选题的实际意义和研究深度，确保能够做出有独xx献的成果。
还有，就是运用论文ai工具，如公众号尔笔。
同时，要考虑选题的可行性和限制条件，确保能够完成论文研究。
此外，需要进行充分的文献调研，了解已有研究成果和未解决问题，从中找到自己的切入点。
最后，在选择选题时最好能够咨询导师或领域专家的意见，以获得更多指导和建议。
综合考虑以上因素可以帮助确定合适的计算机论文选题。
人工智能在食品专业中应什么题目
人工智能在食品专业中应是制造过程的智能化改造。
如何用人工智能做题
使用人工智能（ArtificialIntelligence，AI）来做题可以涵盖多种方法和技术。以下是一些常见的方式：
1.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：NLP是一种AI技术，可以帮助计算机理解和处理自然语言的能力。通过将题目输入到AI系统中，它可以分析和理解问题的含义，并提供相应的答案或解决方案。
2.机器学习（MachineLearning，ML）：机器学习是一种AI技术，允许计算机从大量数据中学习和识别模式。通过训练模型并提供大量有标签的样本数据，AI系统可以在给定类似问题时进行预测、分类或生成答案。
3.知识图谱（KnowledgeGraph）：知识图谱是将信息和关系组织成图形结构的AI技术。通过构建知识图谱，并将问题映射到已有的知识库中，AI系统可以根据关联关系推断答案或提供相关信息。
4.深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种机器学习的分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能来进行学习和推理。通过构建深层神经网络模型，AI系统可以从数据中提取复杂的特征，并对问题进行建模和求解。
要使用AI来做题，通常需要：
1.数据准备：收集和整理与题目相关的数据，包括题库、答案、文本资料等。
2.模型训练：选择合适的AI技术和算法，根据收集到的数据进行模型的训练和优化。
3.模型部署：将训练好的模型部署到具体的应用场景中，例如一个在线答题系统或智能教育平台。
需要注意的是，人工智能在做题方面仍然存在一些挑战，例如理解复杂问题、处理模糊语言等。因此，在实际使用时，还需要根据具体情况进行调试、改进和优化，以提高AI系统的准确性和可靠性。