一、德国人工智能发展趋势？

德国人工智能的发展趋势可以总结为以下几个方面：

政府支持：德国政府高度重视人工智能的发展，通过出台相关政策和规划，推动人工智能技术的应用和创新。例如，德国政府在2018年发布了《联邦政府人工智能战略》，提出到2025年在联邦层面投入30亿欧元以强化“人工智能德国制造”，并明确了3大目标和12个具体行动领域。2020年，德国政府更新了该战略，并将2025年前的联邦政府投入扩大到50亿欧元。

产业创新：德国在人工智能领域具有强大的产业基础和创新实力。德国制造业在全球处于领先地位，人工智能技术的引入将进一步推动德国制造业的转型升级。同时，德国也在积极布局人工智能的相关产业链，包括硬件设备、软件开发、数据服务等。

人才培养：德国高度重视人工智能领域的人才培养，通过加大科研投入、建设人才培养基地、推广人工智能教育等措施，吸引和培养更多的优秀人才。这些人才将为德国人工智能的发展提供有力的支撑。

国际合作：德国积极与其他国家和地区开展人工智能领域的合作，共同推动人工智能技术的发展和应用。例如，德国与中国在人工智能领域有着广泛的合作，双方共同推动人工智能技术的创新和应用。

总之，德国人工智能的发展趋势呈现出政府支持、产业创新、人才培养和国际合作等多方面的特点。随着技术的不断发展和应用的不断拓展，德国人工智能领域的发展前景将更加广阔。

二、德国诗歌的发展？

一、德国古代诗歌

8世纪后半叶，随着基督教传入德国以及加洛林王朝的文艺复兴时代在修道院中进行的写作活动，德国诗歌才开始发展并显露出自己的特点。虽然在6世纪后半叶，古高地德语方言已经开始脱离其他西部日耳曼方言，但是在整个英雄时代，即各族人民大迁徙的时期(约350—600)，直到8世纪后半叶，古高地德语诗歌仍然保持着异教文学时期日耳曼诗歌的口语传统，它和其他日耳曼民族，如盎格鲁—撒克逊人和斯堪的纳维亚人的诗歌，有着共同的思想内容、诗歌形式和精神态度。其主要诗歌类型有英雄颂歌、异教诗歌、赞美诗和魔法咒语。日耳曼诗歌传统的头韵形式一直没有经历任何革命性的变化，这种状况到了9世纪才有所改变，当时一位阿尔萨斯僧人，魏森堡的奥特弗里德，在他的《福音和谐》(863—871)一诗中运用了尾韵以及较长的头韵诗行(有8个主要重音);在《路德维希颂歌》(881—882)中也采用了这种诗歌形式。

三、人工智能的发展？

经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

四、德国的发展模式是？

德国模式，即所谓社会市场经济模式。

德国认为它实行的是宏观控制的社会市场经济，既反对经济上的自由放任，也反对把经济统紧管死，而要将个人的自由创造和社会进步的原则结合起来。

它既保障私人企业和私人财产的自由，又要使这些权利的实行给公众带来好处。

在国家和市场的关系上，它的原则是国家要尽可能少干预而只给予必要的干预。

国家在市场经济中主要起调节作用，并为市场运作规定总的框架。

所以德国实行的社会市场经济，实际上是国家有所调节的市场经济，以保证市场自由和社会公平之间的平衡。

凡是市场经济能自行调节的，都应让市场去解决。国家只是为市场的正常运作制定规则，并在市场失灵的地方进行干预。所以德国的社会市场经腿以市场为基础的。

在德国，国家基本上不规定工资与物价，也不规定具体的生产指标。这些基本上都是靠市场供求关系自动决定的。

但是德国农产品的价格不是通肺场形成的，而是由欧洲共同市场规定的，为此，政府每年要补贴几十亿马克；

德国铁路和邮电的价格也是由联邦政府规定的，发生亏损时由联邦政府补贴。

由于竞争是市场经济正常运行的先决条件，没有竞争就没有市场。

因此，德国制定了《反限制竞争法》等一系列有关法律，并建立了相应的机构，即卡特尔局（实际上是反卡特尔局),禁止企业与企业就生产、价格、销售、市场分割达成垄断协定，禁止妨碍或破坏市场的企业兼并，禁止垄断对外贸易，禁止其他损害消费者利益的垄断组织或集团；

鼓励中小企业合作，积极参加竞争；

保证企业有生产自由、经营自由、投资自由、雇工自由和劳资谈判自由。

企业间兼并或合作协议，凡有利于竞争的都可以进行，但必须得到卡特尔局的批准，违反者将受重罚。

此外，德国还制定有《反对不正当竞争法》，严惩假广告、缺斤少两、假冒商标、以次充好等不正当行为，以保护竞争者和消费者的正当利益。

其他有关法律还有：《调整一般交易条件法》、《折扣法》、《附赠法》、《商标法》、《专利法》等。

这些法律为市场的正常运行规定了准则。

德国还对某些职业规定了进入市场的先决条件，如手工业者了零售商在开业前必须证明其职业知识。对卫生、法律咨询、会计咨询和税收咨询等部门，国家要求申请者经过专门培训并有一定的年龄标准。

在社会市场经济中，国家并不直接干预经济过程本身，但并不是说国家没有任何经济计划。

德国政府和各级地方政府都有一定的经济计划，有中期的、年度的和短期的。

但这些计划仅仅规定一些综合性指标，对企业并没有约束力，而要通过财政、税收、信贷等手段来进行调节。

如1974年到1975年的四个短期计划中，联邦政府共动用了1000亿马克来刺激经济，对缓解这一时期的经济衰退起了一定作用。

再如当前改造东部地区的计划，政府从1990年起每年在东部各州投人1000多亿马克，主要是改造铁路、高速公路、电信等基础设施，并采取税收优惠等办法，吸引私人资本参与东部的改造。

五、人工智能发展的意义？

人工智能的发展对于人类社会有很多重要的意义，主要包括以下几个方面：

提高生产力和效率：人工智能可以帮助企业和组织自动化生产、增强效率，为人类社会带来更多的财富和资源。

改善生活质量：人工智能可以应用在医疗、教育、交通等领域，提高生活质量，促进人类发展。

推动科技进步：人工智能的发展需要大量的研究和创新，这将推动科技进步，带来更多的技术和应用。

解决社会问题：人工智能可以帮助人类解决许多社会问题，如环境保护、自然灾害预警、犯罪预防等。

拓展人类认知：人工智能可以帮助人类拓展认知范围，增强智慧和理解力，为人类未来的发展提供更多思路和创意。

六、农业人工智能的发展？

人机共融，是未来农业发展重要的一环。

技术上，随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械，将突破瓶颈并得到广泛应用。

同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术。

人机共融，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。

如今农业也出现了大数据等技术，建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，这也是农业大数据的本质内涵。

七、人工智能的发展历史？

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）的发展历史可以追溯到 1950 年代初期，但是该领域的起源可以追溯到更早的时期。下面是人工智能的主要发展历程：

1. 早期探索（1943-1955）：在 1943 年，心理学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts 合作提出了一种理论模型，称为 McCulloch-Pitts 神经元模型，它标志着神经计算理论的诞生。1950 年，艾伦·图灵提出了“图灵测试”的概念，成为检验智能机器的标准。此时期开辟了人工智能的先期研究。

2. 逻辑推理和专家系统（1956-1980）：1956年，约翰·麦卡锡等人组织了一次历史性的会议，标志着人工智能研究正式开始。在 60 年代，研究人员聚焦于逻辑推理和专家系统方面的研究，开始创建运用推理方法代表人类智能的程序。

3. 知识表示与处理（1980-现在）：由于以前的人工智能系统将适应力能力限定在非常紧密的边界之内。为提高人工智能的判断、学习和适应动态环境的能力，研究人员开始致力于构建能够自我修正和学习的机器。这就是传统上所称的“弱人工智能”进化为“强人工智能”的时期。

4. 深度学习和自然语言处理(2010-现在):随着大量数据和计算能力的增强，深度学习这个重要技术重新受到关注，这种技术的核心是人工神经网络，是模拟人类神经元运作方式的数学模型，模型可以不断的更新， 人工智能领域也涌现出很多成功的应用，自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐算法等。

八、人工智能的发展简史？

人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。

黄金时期（1956-1974）

这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天机器人ELIZA。

第一次寒冬（1974-1980）

到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各种批评之声涌现出来，国家（美国）也不再投入更多经费，人工智能进入第一次寒冬。

兴盛期（1980-1989

这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络，以及同时期发现的反向传播算法，但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。

第二次寒冬（1989-1993）

之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因，商业上很难获得成功，人工智能再次进入寒冬期。

发展期（1993-2006）

这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行，使得机器学习进入稳步发展的时期。

爆发期（2006-现在）

这一次人工智能的发展主要是由深度学习，也就是深度神经网络带动的。

九、人工智能的发展是科技发展的必然？

种种表现，都是先有了人类才有了人工智能，当然有理论说，人工智能若干年的发展，会逐渐自我更新，然后智商逐渐高于人类，从而达到威胁人类的目的，这乍一听好像挺有道理，但是实际上却有些问题、人工智能本身是一个程序，所谓的智商突然升高其实就是程序的自我改写，然后代替已有的程序，但现有的人工智能都不具备这一功能：下棋的程序它只会下棋，就算下棋到了极致境界，它也无法有自创喝茶的程序，预测天气的程序也只会预测天气，那么，这种学习也就不完全叫学习了。

十、人工智能发展历程？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现智能化的一种技术。其发展历程可以大致分为以下几个阶段：

人工智能诞生阶段（1956-1974年）：1956年，美国达特茅斯学院举办了首次人工智能会议，标志着人工智能学科的正式诞生。在这个阶段，人工智能的研究主要集中在推理、学习、自然语言处理等方面。

知识库阶段（1974-1980年代）：在这个阶段，人工智能研究开始注重利用专家知识来解决问题。研究者将专家知识存储在计算机中，形成专家系统，以帮助决策和问题求解。

过渡期阶段（1980-1995年）：这个阶段是人工智能发展的低潮期，主要原因是专家系统的应用受到限制，无法广泛应用于实际应用领域。同时，神经网络、遗传算法等新的研究方法也开始出现。

统计学习阶段（1995-2010年）：在这个阶段，机器学习开始成为人工智能的主要研究方向，特别是统计学习的兴起。此外，随着计算机硬件和互联网技术的发展，人工智能技术开始应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域。

深度学习阶段（2010年至今）：深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑神经元之间的联接来实现对数据的学习和处理。随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习技术得到了广泛应用，如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。

总体来说，人工智能的发展历程经历了不断的起伏和变革，但其在各个领域的应用和发展前景仍然广阔。