本文是作者所在任务小组完成的南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院为本科《计算机专业导论与研讨》课程布置的《“数据统计与分析”的PBL任务》课程作业的一部分, 利用 SARIMA 模型对国内新冠疫情前后的交通运输业数据进行了数据分析与发展前景预测.

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本文是作者完成的南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院为本科《计算机专业导论与研讨》课程布置的《信息技术研究应用现状调研》课程作业的一部分, 旨在对人工智能的发展历史进行梳理, 并探究其在当今各个领域的广泛应用. 通过对不同发展阶段的标志性技术、理论突破以及制约因素的分析, 揭示人工智能发展的内在逻辑. 同时, 简要阐述人工智能在医疗、交通、金融、教育等多领域应用的具体模式、成果与潜在影响.

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