有言：
一直想做人工智能+医学领域交叉了解（先确定一个“人工智能+”的清单）
为什么又成了对医学交叉感兴趣? 最开始不是说情感计算吗？ 我到底是要研究智能算法本身还是交叉应用？或者说脱离了交叉应用的智能算法本身的研究存在吗？人工智能到底是在处理什么样的问题？人工智能的研究又是在追求什么【1】？如何发觉网络结构中的问题在哪？【2】
所以一个确定的方向是一定要有的，但其决定并不必如此草率，从研究比较充分的NLP切入是比较好的，与此同时可以先列一个清单然后一一了解、再做最终的决定。当然从医学开始也是可以的。
【1】通过设计网络结构使其在特定或通用的问题上取得更好的效果，而网络结构的设计是可以从之前的结构中汲取灵感的。而对网络结构的修改先一步地依赖于对网络结构缺陷处的发觉。
【2】大体是先有一个经验主义的判断，然后通过消融替换的方式确定。
领域调查： 24.1.18
会议：AAAI
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/issue/archive
论文主旨阅读【0】和使用到的基础知识理论学习【1】和小实验【2】
【0】1. Foundations of Cooperative AI（https://doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26791）（协作式AI基础）
希望通过看会议论文的方式了解有什么研究领域以及各研究领域大致在做什么，但由于不了解导致像在看天书，原因是论文对领域内的典例仅仅用很粗略的笔墨并用以和自己的陈述结合起来。此处选择策略二。
【策略一】作为蓝天论文，追求看懂，应该遇到了经典而不懂的东西，查资料死磕明白是值得的；
【策略二】作为领域调查，无需刨根问底，应该秉持着先覆盖后深入的想法。遇到不懂的引例，搞清楚作者引用这个例子的目的就好，唯掌握整体思想是求。
另外，为了良好地利用文献翻译器来完成高效的阅读，应当采用中文为主英文为辅助的方式（为了提供英文可以每周找上一天死磕原文，不过不必是今天），对翻译文本中逻辑不能理解的部分，先检查选中的原文有没有格式错误，然后采用对照的方式阅读。此部分理解后迅速转回中文为主的策略。
【1】1. 回火Sigmoid
【2】1. 强化学习
标签：交叉,人工智能,论文,调查,领域,研究,碎碎念,网络结构 From： https://www.cnblogs.com/yifangnonisshi/p/17986701