浅谈人工智能技术及其应用发展
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思量、学习和决策的科学。
随着科技的不断进步和人们对智能化需求的增加，人工智能在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将对人工智能发展应用领域及发展趋势进行浅谈。
一、人工智能发展应用领域1. 医疗健康领域人工智能在医疗健康领域的应用非常广泛。
例如，在医学影像诊断方面，人工智能可以通过深度学习算法对医学影像进行分析，辅助医生进行疾病的诊断和判断。
此外，人工智能还可以通过大数据分析，匡助医生提供个性化的治疗方案，提高治疗效果。
2. 金融领域人工智能在金融领域的应用主要体现在风险管理、投资决策和客户服务等方面。
通过人工智能技术，可以对金融市场进行实时监测和分析，提前预警风险，并辅助投资者进行决策。
此外，人工智能还可以通过自动化的方式提供个性化的金融服务，提高客户满意度。
3. 教育领域人工智能在教育领域的应用主要包括智能教育、个性化教育和在线教育等方面。
通过人工智能技术，可以根据学生的学习情况和兴趣特点，提供个性化的学习内容和教学方式，提高学习效果。
此外，人工智能还可以通过智能辅导系统和在线教育平台，提供高效便捷的教育服务。
4. 城市管理领域人工智能在城市管理领域的应用主要包括智慧交通、智慧安防和智慧环保等方面。
通过人工智能技术，可以对城市交通进行智能调度和管理，提高交通效率。
同时，人工智能还可以通过智能安防系统对城市进行全面监控，提高城市的安全性。
此外，人工智能还可以通过大数据分析，提供智能环保解决方案，提高城市的环境质量。
5. 智能创造领域人工智能在智能创造领域的应用主要包括智能生产、智能物流和智能质量控制等方面。
通过人工智能技术，可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
同时，人工智能还可以通过智能物流系统实现供应链的优化和管理，提高物流效率。
二、人工智能发展趋势1. 深度学习的发展深度学习是人工智能领域的重要技术之一，通过摹拟人脑神经网络的结构和工作方式，实现对大规模数据的学习和分析。
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术和科学领域，它使机器能够模仿人类的思维、学习、推理和决策能力。
随着技术的不断进步，人工智能在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将对人工智能的发展应用领域及发展趋势进行浅谈。
一、人工智能的发展应用领域1. 机器学习与数据分析机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过让机器从大量的数据中学习，从而具备自主学习和优化的能力。
在数据分析领域，人工智能可以帮助企业从庞大的数据中提取有价值的信息，并进行预测和决策，从而提高工作效率和决策质量。
2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的另一个重要领域，它涉及机器对人类语言进行理解和处理的技术。
通过自然语言处理，机器可以理解人类的语言，并进行语义分析、情感分析、机器翻译等任务。
在智能助手、智能客服、智能翻译等领域，自然语言处理技术得到了广泛应用。
3. 计算机视觉计算机视觉是人工智能的重要应用领域之一，它涉及机器对图像和视频进行理解和分析的技术。
通过计算机视觉，机器可以识别图像中的物体、人脸、文字等，并进行图像分割、目标检测、人脸识别等任务。
计算机视觉在安防监控、无人驾驶、医疗影像等领域具有广泛的应用前景。
4. 智能机器人智能机器人是人工智能的典型应用之一，它结合了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个技术，使机器具备感知、认知和执行任务的能力。
智能机器人可以应用于家庭服务、医疗护理、工业生产等领域，为人类提供更多的便利和支持。
5. 人工智能在医疗领域的应用人工智能在医疗领域的应用也备受关注。
通过机器学习和数据分析，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和预测，提高医疗效率和准确性。
同时，人工智能还可以应用于药物研发、基因组学研究等领域，推动医学科学的进步。
二、人工智能的发展趋势1. 深度学习技术的发展深度学习是机器学习的一种重要方法，它通过构建深层神经网络模型，实现对复杂数据的高效处理和学习。
人工智能的发展与应用
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟人类智能的方式，使计算机系统能够具备识别、理解、学习和推理等能力。
随着科技的不断进步和计算能力的提升，人工智能正日益成为推动社会进步和全球变革的重要力量。
一、人工智能的发展历程人工智能起源于上世纪50年代，经历了几个发展阶段。
第一阶段为符号主义，强调逻辑和推理；第二阶段为连接主义，强调模拟人脑神经网络；第三阶段为演化计算，强调借鉴生物进化理论；第四阶段为认知计算，强调认知心理学。
如今，人工智能已经进入了深度学习时代，利用深度神经网络实现了很多复杂任务的优秀表现。
二、人工智能的应用领域人工智能在许多领域都有广泛的应用，以下是其中的几个典型代表。
1. 交通运输：人工智能可以应用于自动驾驶和交通控制系统，提高交通效率、安全性和节能性。
2. 医疗卫生：人工智能可以辅助医生进行诊断和制定治疗方案，提高医疗效果并降低医疗成本。
此外，人工智能还可以应用于药物研发、基因编辑等领域。
3. 金融服务：人工智能可以应用于欺诈检测、风险评估和智能投资等金融服务中，提高金融安全和效率。
4. 教育培训：人工智能可以应用于推荐个性化学习材料、智能教学和智能考试等领域，提供个性化教育服务。
5. 智能制造：人工智能可以应用于工业机器人、自动化生产线和智能物流系统等领域，提高生产效率和质量。
6. 社交娱乐：人工智能可以应用于智能助理、语音识别和虚拟现实等领域，提供更智能、便捷和有趣的社交娱乐体验。
三、人工智能的未来发展趋势未来，人工智能的发展将呈现以下几个趋势。
1. 边缘计算：人工智能将向边缘计算靠拢，使得智能设备能够在本地进行数据处理和分析，减少对云计算的依赖。
2. 人机融合：人工智能和人类将更加紧密地融合在一起，形成更强大的智能系统。
例如，智能助理将成为人们日常生活的重要伴侣。
3. 多模态交互：人工智能系统将支持更多种类的交互方式，如语音、图像和手势识别，提供更自然、多样化的用户体验。
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够智能地摹拟人类思维和行为的科学与技术。
近年来，随着计算能力的提升和数据的爆炸式增长，人工智能技术得到了快速发展，并在各个领域得到了广泛应用。
本文将从人工智能的应用领域和发展趋势两个方面进行浅谈。
一、人工智能的应用领域1. 金融领域：人工智能在金融领域的应用非常广泛。
例如，利用机器学习算法可以对金融市场进行预测和分析，匡助投资者做出更明智的决策；利用自然语言处理技术可以实现智能客服，提供个性化的金融服务；利用智能风控系统可以识别和预防金融欺诈等。
2. 医疗领域：人工智能在医疗领域的应用正在改变医疗行业的面貌。
例如，利用深度学习算法可以对医学影像进行自动诊断，提高疾病的早期检测率；利用自然语言处理技术可以实现智能医疗助手，匡助医生进行诊断和治疗决策；利用智能健康监测设备可以实时监测患者的健康状况，提供个性化的健康管理。
3. 教育领域：人工智能在教育领域的应用也越来越广泛。
例如，利用智能教育平台可以根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习内容和教学方法；利用智能辅助教学工具可以匡助教师进行教学过程的监控和优化；利用智能评估系统可以对学生的学习成果进行自动评估和反馈。
4. 交通领域：人工智能在交通领域的应用可以提高交通效率和安全性。
例如，利用智能交通管理系统可以实时监控交通状况，优化交通信号控制；利用自动驾驶技术可以实现无人驾驶车辆，减少交通事故的发生；利用智能导航系统可以为驾驶员提供实时路况和导航信息。
5. 零售领域：人工智能在零售领域的应用可以提高销售效率和用户体验。
例如，利用智能推荐系统可以根据用户的购买历史和偏好，推荐个性化的商品和促销活动；利用智能仓储系统可以实现自动化的仓储和物流管理；利用智能客服系统可以提供24小时在线的客户服务。
二、人工智能的发展趋势1. 深度学习的发展：深度学习是人工智能领域的一个重要分支，其以人工神经网络为基础，通过多层次的非线性变换，实现了对复杂数据的建模和学习。
研究人工智能的应用现状和未来发展趋势
研究人工智能的应用现状和未来发展趋势在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手，到工厂里的自动化生产线，人工智能的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。
一、人工智能的应用现状1、医疗领域在医疗领域，人工智能发挥着越来越重要的作用。
例如，通过对大量医疗数据的分析，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病。
像医学影像诊断中，人工智能算法能够快速识别 X 光、CT 扫描等图像中的异常，为医生提供有价值的参考。
而且，在药物研发方面，人工智能可以预测药物的效果和潜在的副作用，大大缩短研发周期和降低成本。
2、交通领域交通领域也是人工智能大展身手的地方。
自动驾驶技术就是一个典型的例子。
通过传感器和摄像头收集的数据，人工智能系统能够实时感知周围环境，做出驾驶决策，提高行车安全性和交通效率。
此外，智能交通管理系统可以根据实时交通流量优化信号灯设置，缓解交通拥堵。
3、金融领域在金融行业，人工智能用于风险评估和欺诈检测。
它可以分析大量的交易数据，识别出异常的交易模式，及时发现潜在的欺诈行为。
同时，人工智能还能为投资者提供个性化的投资建议，优化投资组合。
4、教育领域人工智能在教育领域的应用也逐渐兴起。
个性化学习系统可以根据学生的学习情况和特点，为其定制专属的学习计划和课程内容。
智能辅导工具能够随时解答学生的问题，提供及时的反馈。
5、家居领域智能家居让我们的生活更加便捷和舒适。
通过语音指令或手机应用，我们可以控制家中的灯光、电器等设备。
智能家电能够根据用户的习惯自动调整工作模式，实现节能减排。
二、人工智能面临的挑战尽管人工智能取得了显著的成就，但也面临着一些挑战。
1、数据质量和隐私问题人工智能的发展依赖大量的数据，但数据的质量和准确性往往参差不齐。
错误或不完整的数据可能导致模型的偏差和错误预测。
同时，数据的收集和使用涉及到用户隐私，如何在保障数据安全的前提下充分利用数据是一个亟待解决的问题。
浅谈人工智能的发展及应用领域
浅谈人工智能的发展及应用领域
一、人工智能的发展
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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。
它是计算机科学的一个分支，是利用计算机来实现人工智能的研究的总域。
主要研究领域有机器学习、自然语言处理、图像处理、推理程序设计等，其目标是构建智能的、能够自主运行的机器。
人工智能的研究始于1956年，但是实际应用则发生在1970年代，自此以后，人工智能在开发和应用上进入了一个新的阶段。
在2024年，Google深度学习团队使用深度学习技术成功攻克了围棋游戏，该技术也在非常短的时间内取得了前所未有的发展。
随后，出现了包括AlphaGo、全智能车等各种技术，AI 的应用也越来越广泛。
当前，国内外都在积极推进人工智能的研究，政府、高校、研究机构及行业都积极参与其中。
为了加快人工智能的发展，全球各国都在投入大量资金和技术来改善人工智能的基础理论和技术，以满足更广泛的应用需要。
值得一提的是，中国在这方面做出了突出贡献，诸如百度、腾讯等大公司已经走在了全球前列。
二、人工智能的应用领域
目前，人工智能已经应用于越来越多的领域。
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和执行人类智能活动的科学与技术。
近年来，人工智能在各个领域取得了巨大的发展，并且在未来的发展趋势中具有广阔的应用前景。
本文将对人工智能的发展应用领域以及未来的发展趋势进行浅谈。
一、人工智能发展应用领域1. 语音识别与自然语言处理语音识别技术使得机器能够理解和识别人类的语音指令，通过将语音转化为文本或命令，实现与机器的交互。
自然语言处理技术则进一步处理和理解这些文本数据，使得机器能够理解人类的语义和意图。
这一领域的应用包括语音助手、智能客服系统、智能翻译等。
2. 机器视觉与图像识别机器视觉技术通过模拟人类的视觉系统，使得机器能够理解和识别图像和视频数据。
图像识别技术可以应用于人脸识别、物体检测、图像搜索等领域。
在医疗领域，机器视觉技术可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
3. 机器学习与数据挖掘机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让机器从大量的数据中学习和发现规律，实现自主的决策和预测。
数据挖掘技术则是从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规则，用于辅助决策和预测。
这一领域的应用包括推荐系统、风险评估、金融预测等。
4. 自动驾驶与智能交通自动驾驶技术是人工智能在交通领域的重要应用之一，通过使用传感器和算法，使得汽车能够自主地感知和决策，实现自动驾驶。
智能交通系统则是通过人工智能技术优化交通流量，提高交通安全和效率。
5. 人工智能与医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用非常广泛，包括疾病诊断、药物研发、健康管理等方面。
通过机器学习和数据挖掘技术，可以从大量的医疗数据中发现疾病的风险因素和治疗方案，提高医疗的准确性和效率。
二、人工智能发展趋势1. 多模态智能未来的人工智能系统将不再局限于单一的感知模式，而是能够同时处理多种感知模态的信息，如语音、图像、文本等。
这将使得人工智能系统能够更加全面地理解和模拟人类的智能活动。
人工智能的发展与应用
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过摹拟人类智能思维和行为的技术和方法，使计算机系统能够具备类似人类的智能水平。
近年来，随着计算机技术的快速发展和数据处理能力的提升，人工智能在各个领域得到了广泛的应用和发展。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时人们开始研究如何使计算机具备智能。
经过几十年的努力，人工智能技术逐渐成熟，并在多个领域取得了重大突破。
其中，深度学习技术的兴起使得人工智能在图象识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了巨大的发展。
二、人工智能的应用领域1. 机器人技术：人工智能使得机器人能够感知环境、学习和适应环境，实现自主决策和执行任务。
机器人已广泛应用于创造业、医疗服务、农业等领域，提高了生产效率和工作质量。
2. 无人驾驶技术：人工智能在无人驾驶领域的应用日益广泛。
通过深度学习和感知技术，无人驾驶车辆可以实时感知道路情况、识别交通标志和行人，实现自主导航和安全驾驶。
3. 金融领域：人工智能在金融领域的应用主要体现在风险评估、信用评级、投资决策等方面。
通过大数据分析和机器学习算法，人工智能可以匡助金融机构提高风险控制和决策效率。
4. 医疗健康：人工智能在医疗领域的应用有助于提高疾病诊断的准确性和治疗效果。
例如，人工智能可以通过分析大量的医学图象和病例数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
5. 教育领域：人工智能在教育领域的应用主要包括个性化教学和智能辅助教育。
通过分析学生的学习行为和能力，人工智能可以为学生提供个性化的学习内容和学习路径，提高学习效果和兴趣。
三、人工智能的发展挑战尽管人工智能在各个领域取得了重大发展，但仍面临一些挑战和限制。
其中，以下几个方面值得关注：1. 数据隐私和安全：人工智能的应用需要大量的数据支持，但数据隐私和安全问题成为人工智能发展的一大障碍。
如何在保护用户隐私的前提下，充分利用数据进行人工智能的训练和应用，是一个亟待解决的问题。
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2019.01科技论坛浅谈人工智能技术及其应用发展李思睿(绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o)摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。
人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。
关键词：物联网；计算机技术；人工智能Talking about Artificial Intelligence Technology and ItsApplication DevelopmentLi Sirui(Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000)Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent.K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence〇引言AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。
在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。
目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。
1人工智能的相关技术人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很 多行业，进而推动了社会科学的总体发展。
对于人工智能技 术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。
在机器学 习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。
自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。
图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。
人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。
机器显示大 量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。
其知识结构体系如表1所示。
表1人工智能主要技术体系技术体系技术方法机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监督学习，强化学习图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特征提取人机交互技术UI设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人机界面技术，语音识别技术自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化1.1机器学习机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。
机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。
机器学习对于人工智能技术十分重 要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。
1.2自然语言舰自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。
目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技 术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。
自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。
1.3图像顺支术图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。
图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或 多维的数据。
在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息iliiia m科技论坛2019.01挖掘和提取是当前A I技术研究的热门课题之一。
比如基于 HaDoop模式下的空间大数据挖掘，在智慧城市(Smart city)的建设和规划等领域十分具有潜力。
1.4人工交互人机交互是指用户与计算机之间相互交换信息，目的是 如何使计算机更高效的帮助人们更可靠安全的完成任务，但 其不能在没有人控制的情况下独立完成任务,它同样受到人 的支配、控制。
人机交互技术主要涉及计算机图像学、交互界 面设计、增强显示等。
人机交互技术发展迅速,不少相关产品 已经问世，例如柔性显示屏、3D显示器、多触点式触摸屏、手写汉字识别、数字墨水技术。
人机交互技术的未来发展正 如《数字化生存》所谈到的让电脑认识你、理解你的语言和需 求，表情和语言，这是我们在未来所希望看到的。
2人工智能的应用领域人工智能近几年发展十分迅速，A I作为一门交叉性学 科己广泛应用到生活的主要领域,比如智慧城市的建设，医 疗，交通以及物流等领域。
A I作为一门学科在发展应用的同 时也会开展一些专题性的研宄,并对以往的科学问题在人工 智能的层面进行解答。
在问题求解上，人工智能能够利用相 关技术将复杂的问题分解成小问题进而解决；在物流领域的 应用，随着人工智能的广泛应用，以硬件机器人为A I落地(上接第116页）核方案包括考核的内容和考核的方法及标准。
考核的内容：考勤、课堂表现和专题学习。
考核的方法及标准：考勤、课堂 表现、英语自我介绍、专题学习。
3.2课程荆介P P T制作应该更加精美,甚至可以做封逐个单词的呈现，这样能够使得学习环境更加愉悦和轻松。
授课当中的小 游戏，比如：“连连看”、“大家来找茬”等的确能够吸引眼球, 可以依据授课内容继续开发新游戏，能够在玩中学，学中玩。
中英文简历的制作可以适当加大课时量，因为精美的中英文 简历制作是需要时间的,而课后只有部分学生积极完成相关 课业，还有一部分同学主要是在课堂上完成《专业英语》课程 的学习，而精美中英文简历是能够为大家将来找工作增色不 少。
另外,教师还可以通过麦可思或蓝墨云班课平台设定即 时性评价。
教师根据反馈及时修正开课说明,并调整应用型 课程设计与实施。
4结束语通信工程专业《专业英语》课程通信工程专业开设的一 门专业必修课。
课程设计依托英文文献英译汉项目、中文文 献汉译英项目、个人简历制作项目开展教学工作。
基于CDI0 理念，教师采用案例教学法讲解项目基础知识，学生自己查 阅资料并完成子项目直到完成项目，培养学生自主学习能 力，独立思考、分析和解决问题的能力，在开放的学习环境 中，教师与学生互动、学生与学生互动逐步培养学生的沟通的产品逐渐应用在物流的仓储和装卸环节当中，这些机器人 具备感知、判断和自行解决物流中某些问题的能力,可以实 现硬件机器根据客户需求帮人拣选货品，高效分拣抓取和无 人货物配送。
2017年美国人Golden在《JAMA》杂志发表通 过A I的深度学习方法，可以迅速阅读乳腺癌病理照片，快速 诊断乳腺癌是否有淋巴结转移。
虽然还不能完全代替病理学 家，但该研宄很大程度上提高了诊断速度，为病理学家诊断 提供数据参考，从而减轻了病理学家的负担，提高了医学治 疗效果。
在智能语音领域，2015美国首次报道了使用人机对 话进行心理疾病咨询的治疗，通过A I深度学习代替心理咨询 师对心理障碍者进行疏导和治疗，成功治愈数名患者。
由于 许多患者对隐私的考虑，该实验展现出较大的应用价值。
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在“做中学”和“学中做”培养学生的应用性能力。
课程采 用全过程性考核，考核的内容涵盖了学生的英译汉、汉译英 和口语表达能力的培养。
授课过程中利用小游戏在“玩中学”激发学生的学习兴趣。
基于教学理念创新和项目化教学，并 采用多样化教学手段使得科教融合落在实处。
参考文献[1] 赵茂锦，李振陆.项目教学法设计的关键要素及评价[J].职业技术教育,2017,03(38):47-50.[2] 杨毅刚，宋庆，唐浩.工程教育专业认证与CDI0模式异同分析与相互借鉴[J].高等工程教育研究,2018,09:45-51.[3] 林松，段桂花，张娅彭，张淑敏，吴立航，刘伟.英文科技期刊青年编辑素质提升对策[J].编辑学报,2017,12:135-137.[4] 孙萍.新建应用型本科院校内涵式发展研究[J].中国成人教育,2015,11:16-18.[5] 杨灿灿，邓凯，张鲜鮮，李德亮，钱如友.以项目为依托的“测量平差”多源数据案例辅助教学研究[J].测绘通报,2018,09:148-151.[6] 常攀攀，罗丹丹.杜威“做中学”的系统阐释及教改启示[J].当代教育科学,2017,02:77-79.[7] 杜海滨，胡海权.真题实做、学以致用”——工业设计项目式教学新模式探索[J].美苑,2014,02:9-12.甲孑测ii !。