人工智能发展综述
人工智能研究综述
人工智能研究综述一、发展历程人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时人们开始将机器视为能够执行人类智力活动的工具。
随着计算机技术的进步，人工智能开始逐渐成为学术界和工业界的研究热点。
在上世纪70年代，专家系统开始引起人们的关注，它是一种利用人类专家的知识和经验来模拟人类决策过程的技术。
随后，机器学习技术的发展为人工智能的研究和应用提供了新的思路和方法。
近年来，深度学习技术的突破使得人工智能在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
二、主要技术在人工智能研究中，技术的发展是推动领域进步的关键。
下面我们将简要介绍几种主要的人工智能技术。
1. 机器学习机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它通过训练计算机程序从数据中学习模式和规律，然后利用这些模式和规律来做出预测或决策。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型，每种类型都有其适用的场景和算法。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一种特殊形式，它模拟人类神经网络的结构和工作原理，利用多个层次的神经元进行特征学习和模式识别。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果，被认为是当前人工智能研究的重要方向之一。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机对自然语言的处理和理解。
近年来，随着深度学习技术的发展，自然语言处理取得了显著的进展，如机器翻译、情感分析、文本生成等技术已经在商业应用中得到了广泛的应用。
4. 强化学习强化学习是一种通过试错的方式来学习最优决策策略的方法，它被广泛应用于机器人控制、游戏策略等领域。
强化学习的理论和算法已经取得了许多重要成果，为人工智能在复杂环境下的决策和控制提供了新的思路和方法。
三、应用领域人工智能技术在许多领域都取得了令人瞩目的成就，下面我们将介绍一些主要的应用领域。
1. 金融在金融领域，人工智能技术被广泛应用于风险管理、交易预测、信用评估等方面。
人工智能研究综述
人工智能研究综述1. 人工智能的发展历史人工智能的理念可以追溯到古希腊时期，但是真正的人工智能技术发展起来是在20世纪。
1956年，达特茅斯会议上，人工智能正式成为一个独立的研究领域。
20世纪60年代，人工智能取得了一些初步成果，包括通用问题求解、游戏、语言理解等方面。
70年代末，由于技术遇到了瓶颈，人工智能进入了第一个低谷期。
80年代末，随着计算机技术和算法的发展，人工智能进入了第二个兴盛期，取得了一系列新的成果。
90年代以来，随着互联网的发展和计算能力的不断提升，人工智能得到了更大的发展，并开始在生产、服务等实际应用场景中得到推广。
2. 人工智能的研究方法人工智能的研究方法主要包括了符号主义方法、连接主义方法和演化主义方法三种。
符号主义方法是指通过对问题空间进行搜索和规划来实现人工智能，其中的主要代表是专家系统。
连接主义方法是指通过模拟大脑神经网络的方式来实现人工智能，其中的主要代表是机器学习。
演化主义方法是指通过模拟自然选择的方式来实现人工智能，其中的主要代表是遗传算法。
3. 人工智能的应用领域人工智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 机器学习：通过训练机器学习模型，实现自动化的预测和决策，被广泛应用于金融、医疗、电商等领域。
- 自然语言处理：通过对自然语言进行分析和理解，实现机器翻译、文本生成、语音识别等功能，被广泛应用于智能客服、智能助手等场景。
- 计算机视觉：通过对图像和视频进行分析和理解，实现人脸识别、物体识别、行为检测等功能，被广泛应用于监控、安防、智能交通等领域。
- 机器人技术：通过将人工智能技术应用于机器人，实现自主导航、自主操作等功能，被广泛应用于制造业、物流等领域。
4. 人工智能的挑战和未来发展人工智能的发展虽然取得了很大的进步，但是仍然面临一些挑战，包括但不限于以下几个方面：- 数据隐私安全：随着人工智能技术的应用范围不断扩大，对用户数据的隐私安全保护成为了一个严峻的挑战。
人工智能研究综述
人工智能研究综述人工智能研究已经成为当今科技领域的热点之一。
从理论研究到实际应用，人工智能涉及了众多领域的知识和技术，其发展也是一个综合性的过程。
本文将从人工智能的基本原理、研究现状及未来发展等方面进行综述。
一、人工智能的基本原理人工智能的基本原理包括机器学习、推理和决策，这些原理构成了人工智能系统的核心。
机器学习是人工智能的重要组成部分，通过对大量数据的学习，使计算机系统能够自动识别模式、识别规律，并做出相应的预测和决策。
推理是指根据已知的信息和规则，推导出新的结论。
决策是指在面对多种选择时，系统能够通过分析信息和评估结果，做出最优的决策。
人工智能系统的基本构成包括感知模块、推理模块和行为模块。
感知模块用于获取外部信息，如图像、声音等；推理模块通过数据分析和推理，生成新的知识；行为模块用于执行决策和实施行动。
这些模块相互配合，构成了完整的人工智能系统。
人工智能的基本原理来源于计算机科学、数学和认知科学等多个学科领域，涉及到机器学习、数据挖掘、模式识别、自然语言处理等多方面的知识和技术。
这些理论和技术的发展推动了人工智能系统的不断完善和优化，为人工智能在各个领域的应用奠定了基础。
二、人工智能的研究现状人工智能的研究领域包括但不限于机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉、自动规划、智能控制等。
这些研究领域各自面临着不同的挑战和机遇。
机器学习是人工智能研究的核心领域之一，其主要研究内容包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
监督学习是指通过训练数据来训练模型，使模型能够对新的数据进行预测和分类。
无监督学习是指根据数据的内在结构和规律进行模式识别和数据分析。
强化学习是指系统通过与环境的交互学习如何做出最优的决策。
深度学习是近年来人工智能研究的热点之一，其主要研究内容包括神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
深度学习算法通过多层次的神经元网络来模拟人脑的信息处理过程，能够实现对复杂数据的高效处理和分析。
国内外研究现状综述
国内外研究现状综述一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是目前计算机科学领域最为热门的研究方向之一。
随着计算机技术的不断发展，人工智能在各个领域得到了广泛应用，如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。
本文将从国内外两个方面对人工智能的研究现状进行综述。
二、国内研究现状1. 人工智能技术的发展近年来，我国在人工智能技术方面取得了长足的进步。
2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出到2020年基本建成新一代人工智能产业体系和创新体系，到2030年建成全球领先的人工智能创新中心。
同时，政府还出台了一系列支持政策，加大对人工智能产业的投入力度。
2. 人工智能在各行业中的应用我国在医疗、金融、教育等行业中广泛应用了人工智能技术。
例如，在医疗领域中，利用深度学习等技术，可以实现医学图像识别、疾病诊断等功能。
在金融领域中，人工智能可以用于风险评估、投资决策等方面。
在教育领域中，人工智能可以用于智能教育、学习分析等方面。
3. 人工智能的研究成果我国在人工智能领域也取得了一些重要的研究成果。
例如，在自然语言处理领域，百度公司的“百度深度学习平台”已经成为全球最大的深度学习平台之一。
在图像识别领域，中国科学院自动化研究所的“华迪·华云”系统已经实现了对1000种物体的识别。
三、国外研究现状1. 人工智能技术的发展国外也在人工智能技术方面进行了大量的研究和探索。
例如，美国一直是全球人工智能技术最为发达的国家之一。
2016年，美国政府发布了《白宫报告：人工智能、自动化和经济》（White House Report：Artificial Intelligence, Automation, and the Economy），提出推进人工智能技术的发展，并制定了相应的政策和计划。
2. 人工智能在各行业中的应用国外也广泛应用人工智能技术，如在医疗领域中，人工智能可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
人工智能研究综述
人工智能研究综述 一、发展历程 人工智能起源于上世纪50年代。当时，计算机刚刚诞生，人们开始探讨如何在计算机中实现智能。Turing于1950年提出了著名的“图灵测试”来评估计算机是否具有智能。1956年，美国达特茅斯学院举办了第一次人工智能会议，标志着人工智能正式成为一门学科。在这之后的几十年里，人工智能科技经历了多次繁荣和低谷，但始终没有被放弃。
在上世纪80年代末90年代初，机器学习领域崛起，人工神经网络和支持向量机得到了广泛应用。20世纪90年代以后，随着深度学习算法的出现，图像识别、语音识别等领域得到了长足发展。2011年，IBM的Watson系统利用自然语言处理和机器学习技术成功战胜了人类的知识竞赛节目“危险边缘”。
近年来，人工智能发展迅速，干预医疗、智能家居、自动驾驶等方面都有了广泛的应用。
二、主要技术 人工智能在技术上主要包括以下几个方面： 1. 自然语言处理 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门技术，它致力于使计算机能够理解人类的自然语言。自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义分析等。自然语言处理在智能客服、智能翻译等领域有着广泛应用。
2. 机器学习 机器学习是一种人工智能技术，它使用各种算法，使机器能够通过经验不断改进性能。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等。机器学习在图像识别、语音识别等领域被广泛应用。
3. 深度学习 深度学习是一种机器学习技术，其模型复杂程度更高，学习能力更强。深度学习在自然语言处理、图像识别等领域有着广泛的应用。
4. 生物信息学 生物信息学是一种跨学科研究，它将计算机技术和生物学结合起来。生物信息学的应用广泛，可以用来预测DNA序列等。
三、应用领域 人工智能在应用领域有着广泛的应用，主要包括： 1. 干预医疗 人工智能可以帮助医生更好地诊断病情，提高治疗效果。经过多次训练的人工智能系统可以在诊断时给出相对准确的预测。
国内先进人工智能技术的综述
国内先进人工智能技术的综述随着时代的发展，人工智能技术逐渐进入人们的生活。
在各行各业中，人工智能技术都发挥着巨大的作用。
在国内，人工智能技术也得到了快速发展，反映在一系列行业和领域。
1、医疗领域医疗领域是人工智能应用比较广泛的领域之一。
通过将医学知识与人工智能技术结合，可以改善医患沟通，提高诊断准确率。
目前已经出现了一些基于人工智能的医疗诊断软件，通过运用大数据和深度学习等技术，可以快速、准确地辅助开展医疗诊断。
2、金融领域金融领域也是人工智能技术应用比较广泛的领域之一。
通过大数据分析，人工智能技术可以快速发现与金融领域相关的机会和风险。
此外，人工智能还可以快速处理金融交易数据，从而提高金融交易效率，降低交易成本。
3、智能家居智能家居也是人工智能技术应用比较广泛的领域之一。
通过运用语音识别技术和智能控制技术等，人工智能技术可以让家居设备更加智能化，更加符合人们的生活习惯和需求。
4、交通运输交通运输是人工智能技术应用较为广泛的领域之一。
通过运用人工智能技术，可以提高交通运输的安全性、效率和便捷性。
例如，在交通信号灯控制方面，通过运用人工智能技术，可以自动优化红绿灯配时，从而缓解交通拥堵。
5、智能制造智能制造是人工智能技术应用非常广泛的领域之一。
通过将人工智能技术应用于制造流程中，可以提高生产效率，缩短生产周期，降低生产成本。
以上是国内一些先进的人工智能技术的综述，这些先进的技术都在各自的领域中发挥了重要的作用。
当然，人工智能技术的发展还有很多挑战，例如人工智能技术的安全性和责任问题等。
未来，我们还需要在人工智能技术的发展中找到平衡点，做好技术和发展的正确引领，让人工智能技术更好地造福人类。
AIGC人工智能技术发展与应用研究综述
AIGC人工智能技术发展与应用研究综述摘要：随着人工智能技术的快速发展，人工智能生成内容（AIGC）已成为一个备受关注的领域。
AIGC利用先进的生成人工智能（GAI）技术，自动化地创建大量内容，如图像、音乐和自然语言。
本综述旨在提供AIGC的历史、技术基础、最新进展、应用场景以及面临的挑战和未来方向的全面概述。
引言AIGC技术的发展，从最初的文本生成图像技术“DeepDream”到最新的ChatGPT模型，已经引起了社会各界的广泛关注。
AIGC的目标是提高内容创造的效率和可访问性，允许以更快的速度生产高质量的内容。
本综述将从AIGC的历史、基础技术、最新进展、应用场景以及面临的挑战和未来方向等方面进行详细讨论。
一、AIGC的历史AIGC的历史可以追溯到20世纪50年代，随着隐藏马尔可夫模型（HMMs）和高斯混合模型（GMMs）的发展，这些模型能够生成如语音和时间序列等序列数据。
然而，直到深度学习的出现，生成模型在性能上才有了显著的提升。
近年来，随着数据量的增长和模型规模的扩大，模型能够学习的分布变得更加全面和接近现实，从而产生了更真实和高质量的内容生成。
二、AIGC的基础技术AIGC的基础技术包括预训练数据、生成AI模型、预训练任务等。
预训练数据的规模和质量直接影响模型的泛化能力。
例如，GPT-3模型的预训练数据规模从WebText的38GB增长到CommonCrawl的570GB，模型大小从1.5B增长到175B，从而在各种任务上表现出更好的泛化能力。
三、AIGC的最新进展AIGC的最新进展主要集中在单模态和多模态生成模型上。
单模态模型接收与生成内容模态相同的指令，而多模态模型接受跨模态指令并产生不同模态的结果。
例如，视觉语言模型CLIP结合了变换器架构和视觉组件，能够在大量文本和图像数据上进行训练，并在多模态提示生成中作为图像编码器使用。
四、AIGC的应用场景AIGC在多个领域展现出其潜力，如艺术、广告和教育等。
综述文章近三年文献
综述文章近三年文献
摘要：
一、引言
二、近三年文献综述
1.人工智能的发展
2.人工智能在各个领域的应用
3.人工智能面临的挑战与未来发展趋势
三、结论
正文：
【引言】
近年来，人工智能技术在我国取得了举世瞩目的成果，为各行各业带来了巨大的变革。
本文将综述近三年关于人工智能的文献，总结其发展状况、应用领域以及面临的挑战和未来发展趋势。
【近三年文献综述】
1.人工智能的发展
近三年来，我国人工智能领域的研究取得了突破性的进展。
在硬件方面，人工智能芯片不断优化，算力得到显著提升；在算法方面，深度学习、强化学习等先进技术得到了广泛应用。
此外，我国政府也高度重视人工智能的发展，出台了一系列政策支持，为人工智能产业的发展提供了良好的环境。
2.人工智能在各个领域的应用
在近三年的文献中，人工智能在各个领域的应用得到了广泛的探讨。
例
如，在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率；在教育领域，人工智能可以为学生提供个性化的学习方案，提高学习效果。
此外，人工智能还在金融、交通、农业等领域发挥着重要作用。
3.人工智能面临的挑战与未来发展趋势
尽管人工智能取得了显著的进展，但仍然面临着诸多挑战，如数据安全、隐私保护、人工智能伦理等问题。
在未来，人工智能的发展将更加注重人与机器的和谐共处，以及人工智能技术与传统行业的深度融合。
【结论】
综上所述，近三年来，我国人工智能发展迅速，应用领域广泛，但仍然面临着诸多挑战。
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人工智能发展综述摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以
及未来的发展趋势。关键词:人工智能;前景;发展综述
人工智能(ArtificialIntelligence)自1956年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力,吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮，许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。1什么是人工智能美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科,是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容,即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。2人工智能历史当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段:第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。第三阶段:80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。第五阶段:90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。3人工智能的研究与应用领域人工智能存在许多不同的研究领域,如语言处理、自动定理证明、计算智能、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去的40年中已经建立了一些具有人工智能的计算机系统,能够求解微分方程、下棋、设计和分析集成电路、合成人类自然语言、检索情报、诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人等。目前,人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域:(1)专家系统专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统,是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术、模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题,其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域,广泛应用于医疗诊断、地质勘探、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程,来求解领域内的各种问题,达到或接近专家的水平。(2)机器学习机器学习就是机器自己获取知识。机器学习的研究,主要是研究人类学习的
机理、人脑思维的过程;机器学习的方法;建立针对具体任务的学习系统。还有机器人学这个领域所研究的问题,包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人的目标动作序列的规划方法等。因此开发高智能机器人是一个重要研究方面。(3)模式识别模式识别是研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别,如识别物体、地形、图像、字体(如签字)等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。当前模式识别主要集中在图形识别和语音识别。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字,识别指纹、白血球和癌细胞等的技术已经进入实用阶段。语音识别主要研究各种语音信号的分类。语音识别技术近年来发展很快,现已有商品化产品如扫描仪的上市。(4)人工神经网络人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元(人工神经元、处理元件、电子元件等)模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。是通过范例的学习,修改了知识库和推理机的结构,达到实现人工智能的目的。在人工神经网络中,信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的,知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系,网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。人工神经网络也许永远也无法代替人脑,但是他能帮助人类扩展对外部世界的认识和智能控制。多年来,个人工神经网络的研究取得了较大的进展,成为具有一种独特风格的信息处理学科。目前,人工神经网络的发展趋势有如下特点:①新的人工神经网络模型产生频率非常之快。②现有的人工神经网络模型的完善改进速度喜人。③人工神经网络结合和其他一些现代优化计算方法的结合运用日见增多。如结合混沌理论、遗传+神经、模拟退火+神经算法等成功运用的实例。(5)智能决策支持系统决策支持系统是属于管理科学的范畴,它与“知识-智能”有着极其密切的关系。自20世纪80年代以来专家系统在许多方面取得成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。(6)自动定理证明自动定理证明是指利用计算机证明非数值性的结果,即确定真假值。早期研究数学系统的机器是1926年由美国加州大学伯里克分校制作的。如不断开发能够对某些问题或事物进行推理证明,这些程序能够借助于对事实数据库的操作来证明和作推理判断。(7)自然语言理解及自动程序设计自然语言理解方面已经开发出能够从内部数据库回答英语提出问题的程序,此外,这些程序通过阅读文本材料,还能够把其中的句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。自动程序方面的目的在于,使计算机自身能够根据各种不同目的和要求来自动编写计算机程序,既可用高级语言编程,又可用英语描述算法。目前已经可以自动编写出一些简单的程序。5人工智能的前景人工智能的近期研究目标是研制可代替人类从事脑力劳动的智能计算机,要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,而人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。结论：人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。
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