最佳回答2022-10-23
模式识别与人工智能期刊审稿周期
顾名思义，人工智能就是人们创造的思维，或者人们说的思维程序，是有逻辑性的，举个例子1代表有0代表无，当有一定目的的组合之后1100可以代表可以或不可以......
你了解以上我说的，下面问的也可以轻易做出解释
加油！
其他回答（2）
侃娱乐的傲霜
回答时间：2022-10-23
模式识别与人工智能期刊投稿难度
人工智能是二级学科，模式识别是三级学科
模式识别应该在人工智能的一个分支，人工智能下包括人工智能理论，模式识别，神经网络，自然语言处理，专家系统等等好些方面
至于为什么二者并列，那是由于近年来，模式识别（行为主义--钟老师语）在人工智能领域起到的作用越来越重要，取得了很多重要的成果。就像八十年代神经网络盛行的时候，就经常把神经网络和人工智能并列起来（直到现在，还有一门课程就是AI & NN）
小凯热爱生活
回答时间：2022-10-23
模式识别与人工智能是核心期刊吗
1.人工智能：给机器赋予人类的智能，让机器能够像人类那样独立思考。当然，目前的人工智能没有发展到很高级的程度，这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段，但目前我们可以让计算机掌握一定的知识，更加智能化的帮助我们实现简单或复杂的活动。
2.机器学习。通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。举个最简单的例子，我们训练小狗狗接飞碟时，当小狗狗接到并送到主人手中时，主人会给一定的奖励，否则会有惩罚。于是狗狗就渐渐学会了接飞碟。同样的道理，我们用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签的，并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。
3.数据挖掘。数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识，从而指导人们的活动。所以我认为数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。
4.模式识别。我觉得模式识别偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征，利用这些特征来进行搜寻我们想要找的目标。
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