一、不求甚解
不求甚解的结果就是只会说不会做，只会看，做不得。
不求甚解那种浅尝辄止的阅读方式，难以令读者养成深入思考的习惯。正确的读书方式对人的思维有很大的影响。汉代学者刘向曾说过：“书犹药也，善读者可以医愚。”善读，就要讲究阅读方式。科研工作需要严谨的思维习惯，文献的阅读也是一种思维训练的过程。科学研究涉及的思维过程大致包括四大阶段，即发现问题、了解情况、深入思考和实践验证，其中前三个阶段都和文献阅读紧密结合在一起。如果在阅读文献时只是草草了事，怎么可能取得有价值的研究成果呢。科研工作者要想从文献中找出带有规律性的东西，找出有待进一步挖掘的问题，就必须在占有材料的基础上进行一番“去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及理”的功夫。著名科学家邹承鲁院士在谈自己如何阅读文献时就说到：“掌握文献、对文献进行综合，以批判的眼光评价文献，并从中提取出有用的和正确的信息以指导今后的研究是一个能独立工作的科学工作者必备的能力。阅读文献以追踪当前发展动态时，务须切记发挥自己的判断力，不可盲从，即使是知名科学家和教科书有时也会有错误”3。由于不求甚解在阅读者知识结构上留下的可能只是众多知识点的一个个模糊的影子，就不易发生知识点之间的碰撞融合。没有积极、深入的思考，简单成为一个“知道分子”，是很难在科研领域取得成就的.
长期的不求甚解容易养成浮躁的情绪，而浮躁是科研工作的大敌。不求甚解的内容大多是碎片化的，不完整的，长久下去，阅读者会静不下心来，无法深入下去，更谈不上潜心思索和感悟。有学者对人的网络阅读方式做过研究，他们发现，网站读者往往首先阅读的是标题式宣传语或者大字标题，但经常读到1/3就会作出判断，这个时间往往还不到一秒钟4。在如此急切的心态下，怎么可能心平气和地阅读呢。虽然阅读方式只是人的行为方式的一种，但不求甚解一旦成为读书习惯，浮躁的心态一旦养成，其危害可就大了。科研中的文献阅读是需要一步步深入的，麻省理工学院的人工智能实验室的全体研究生们曾共同撰写过一篇如何写论文的文章，在网上广为传播。他们认为，阅读文献是需要练习的技能。阅读文献可以分为三个阶段：第一阶段是看论文中是否有感兴趣的东西。一旦搞清楚了论文的大概和创新点，就可以决定是否需要进行第二阶段了。在第二阶段，要找出论文真正具有内容的部分。最后，如果觉得该论文确实有价值，就要返回去通篇精读。读论文时要牢记一个问题，“我应该如何利用该论文？”“事情真的像作者宣称的那样么？”“如果……会发生什么？”这样才是有价值的、值得推荐的科研文献阅读方式。
二、1.对于下列金属:铝.铜.锌.钛.铁.钙.
1)可用来冶炼高熔点金属的是 ：铝，利用铝热反应。(2)用于制干电池的是 ：锌，(3)白铁的表面所镀的金属是 ：钛(4)广泛地用于制电线.电缆的是 ：铜(5)广泛地应用于航空工业.造船工业中的是：钛。 2）学校研究性学习小组测定Cu-Fe合金．Fe-Zn合金和Fe-AI合金中铁的质量分数，实验室只提供一瓶未标明质量分数的稀硫酸和必要的仪器。他们取其中一种合金的粉末5.6g与足量该硫酸充分反应，经测定，产生了气体ag.请讨论：当粉末为Fe-AI合金时，a>0。2g______;当粉末为Cu-Fe合金时，a<_0。2g___;当0。2＞a>0。17时，粉末可能是Fe-Zn合金＿．
三、世界上最古老的电脑游戏是什么
最早的电脑游戏可以追溯到1972年，那一年一个叫WillCrowther的家伙用当时最流行的DEC的PDP-10主机编写了一段简单的FORTRAN程序。在这个程序里，Crowther设计了一张地图，地图上不规则的分布着陷阱，游戏者必须寻找路径避开陷阱。这个程序在后来被认为是最早的电脑游戏程序。1976年，就职于斯坦福人工智能实验室的DonWoods用自己实验室的施乐主机编写了一个类似的程序，并且加入了幻想成分和谜题。他把这个程序叫做ColossalCaves，Woods的程序直接导致了电脑游戏的诞生。他的程序被传播到各处，让所有的计算机高手们都为之惊喜。这个作品同时也启发了其他人的思维，紧接着，各式各样的游戏程序就诞生了。
四、亚洲有哪些在人工智能领域比较好的大学
在人工智能领域，亚洲的科研机构和大学展现出强大的研究实力。微软亚洲研究院、百度人工智能实验室以及华为诺亚方舟实验室，这些机构不仅在国内享有盛誉，在全球范围内也拥有较高的知名度。微软亚洲研究院作为微软公司在亚洲的科研机构，致力于推动人工智能、机器学习等前沿技术的研究和发展。百度人工智能实验室则聚焦于自然语言处理、机器学习算法等方面，致力于打造更加智能的搜索与信息检索系统。华为诺亚方舟实验室则专注于研究智能语音、自然语言处理、机器学习等技术，旨在提升华为产品的智能化水平。
与上述科研机构相比，亚洲的一些大学在人工智能领域也取得了显著成就。例如，中国的清华大学、浙江大学和香港大学等，在人工智能领域的人才培养和科研成果方面表现出色。清华大学人工智能研究院在人工智能理论研究和应用开发方面具有重要影响力，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域有着深厚的积累。浙江大学的人工智能研究所则在智能控制、机器学习等方面有独特的优势，致力于推动人工智能技术在工业领域的应用。香港大学则在计算机视觉、自然语言处理和机器学习等多个领域取得了重要突破。
此外，亚洲其他国家的大学也在人工智能领域展现了强劲实力。例如，日本的东京大学、京都大学等，在机器人技术、图像识别等领域有着深厚的积累；韩国的KAIST，在人工智能教育和研究方面也有着显著成就，尤其是在智能交通系统、智能制造等方面取得了重要进展。
值得注意的是，除了这些研究机构和大学，亚洲还有一些专注于人工智能技术的初创企业，如中国的商汤科技、旷视科技等，在计算机视觉、人脸识别等领域取得了显著成果。这些企业在推动人工智能技术发展方面发挥了重要作用。
综上所述，亚洲在人工智能领域的研究机构和大学数量众多，各有优势，共同推动了该领域的快速发展。无论是科研机构还是大学，都在人工智能领域做出了重要贡献。