一、欧洲工业发展历史？
第一阶段，公元前1世纪至19世纪。据可考史料记载，从公元前1世纪起在德国境内就有了炼制生铁的记录。12世纪出现了木炭高炉炼钢法，实现了铁矿石溶炼。但当时所炼制粗钢的含碳量较高，仍不具有锻造性。这一阶段的炼钢业因生产力水平所限，基本以大型家庭作坊的形式出现，产量极低，尚未真正进入工业化阶段。
第二阶段， 1811年至1914年。第一次工业革命的兴起，各种新的生产交通工具的发明对钢材需求量急速增加，直接推动了钢铁工业的发展，各种新式炼钢法也纷纷问世。19世纪初搅炼法（Puddel-Verfahren）[i][1]被引入德国，，开启了德国现代钢铁工业的序幕。1811年，阿弗瑞德·克虏伯（Alfred Krupp）在埃森（Essen）建立了德国历史上第一家铸钢厂，随后在鲁尔区（Ruhrgebiet）各类炼钢厂纷纷建立。1850年普鲁士地区钢铁业的雇员数已多达13500人，产量突破了21万吨。1864年德国工业家弗里德里希·西门子（Friedrich Siemens）和威尔翰姆·西门子（Wilhelm Siemens）与法国人皮埃尔·马丁（Pierre Martin）共同发明了平炉炼钢法（SM-Verfahren），这是德国钢铁工业史上最重要的发明之一，在德国一直使用长达132年，是19世纪后期和20世纪世界范围内最主要的炼钢技术之一。炼钢技术的提高加速了钢铁工业地区聚集及企业规模的不断扩大， 1887年阿弗瑞德·克虏伯去世时克虏伯钢铁厂已经发展成为拥有20000名员工的钢铁巨头。从1811年到1914年这100年之间，德国钢铁工业经历了跳跃式的发展，到一次大战前行业雇员总数达44万余人，生产效率提高了25倍之多，钢铁生产总量到20世纪初已经突破200万吨，奠定了德国工业强国的基础。
第三阶段，1914年至1945年。德国发动两次世界大战，其钢铁工业也进入了垄断扩张阶段，经济垄断与政治独裁相结合及钢铁工业的全面军事化成为这一时期德国钢铁工业发展的两大特点。一战后德国钢铁工业在政府的扶持下得以迅速恢复，到1929年德国再次成为继美国之后的世界第二大产钢国。1931年弗里茨·蒂森（Fritz Thyssen）加入纳粹党，标志着德国钢铁工业全面与纳粹势力结盟，而另一家钢铁巨头克虏伯钢铁公司则大发战争财，成为两次世界大战德国最大的军火供应商。客观上两次大战刺激了德国钢铁工业的井喷
二、人工智能专业发展历史？
1.早期人工智能的发展
人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代。1950年，计算机科学家艾伦·图灵提出了“图灵测试”，这是人工智能领域的一个里程碑事件。图灵测试是一种测试机器是否能够模拟人类智能的方法，即将人类和机器进行随机的交互，如果机器能够通过测试，那么它就被认为是具有人类智能的。
在图灵测试的基础上，人工智能领域开始了一系列的探索和研究。1956年，美国达特茅斯学院举办了一次会议，会议上正式提出了人工智能这个名词，并将其作为一门独立的学科来研究。
在人工智能领域的早期，主要研究的是基于逻辑的推理和问题求解。1960年代，人工智能的研究重心开始向机器学习和知识表示方向转移。机器学习是指让机器通过数据学习模式并改进自身，知识表示则是指如何将知识以一种计算机可以理解的方式表示出来。
2.人工智能的发展进展
20世纪70年代，人工智能开始进入了一个高潮期。许多机器学习算法和知识表示方法被开发出来，并被广泛应用于实际生产和科研中。在这个时期，人工智能领域的一些重要的技术和应用也开始形成，包括专家系统、自然语言处理、机器视觉等。
专家系统是指一种可以通过知识库中的专家知识进行推理和决策的计算机程序。它最初是用来模拟专业人士的知识和经验，用来帮助决策和问题解决。自然语言处理是指让计算机能够理解和使用人类自然语言的技术。机器视觉则是指让计算机能够识别和理解图像和视频的技术。
在20世纪80年代，人工智能的研究进一步深入，人工神经网络、遗传算法等技术逐渐被引入人工智能领域。人工神经网络是一种能够模拟生物神经网络的计算机系统，它可以学习和适应新的数据。遗传算法是一种受自然界进化规律启发的优化算法，它通过模拟自然界进化的过程来寻找最优解。这些技术的引入，进一步丰富了人工智能的研究内容和应用领域。
到了20世纪90年代，人工智能领域的研究进入了一个新的阶段，机器学习和深度学习成为了人工智能领域的主要研究方向。这些技术可以通过让计算机学习大量的数据来改进自身，使得机器在某些任务上的表现甚至超越了人类。例如，在2011年，IBM开发的人工智能系统“沃森”在美国电视节目《危险边缘》中击败了两位前冠军，展示出了其在自然语言处理方面的优异表现。
3.人工智能的应用
随着人工智能技术的不断发展，其应用范围也越来越广泛。人工智能已经渗透到各行各业，并为我们的生活和工作带来了很多便利和改变。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗。例如，在2018年，一家人工智能公司开发了一款可以诊断眼部疾病的人工智能系统，其精度可以与顶尖专家医生相媲美。
在金融领域，人工智能可以帮助银行和金融机构进行风险评估和投资决策。例如，一些金融公司已经开始使用人工智能技术来自动化交易和投资组合管理。
在交通领域，人工智能可以帮助优化交通流量，减少交通拥堵。例如，谷歌地图使用的交通预测算法就是基于人工智能技术实现的。
在制造业领域，人工智能可以帮助企业优化生产流程和管理，提高生产效率。例如，一些制造企业已经开始使用人工智能技术来实现智能化制造和工业自动化。
在媒体和娱乐领域，人工智能可以帮助媒体公司和制片公司进行内容分发和推荐。例如，Netflix使用人工智能技术来分析用户的观看历史和偏好，为其推荐个性化的视频内容。
在农业领域，人工智能可以帮助农民优化农业生产和管理，提高农业产量和效益。例如，一些农业企业已经开始使用人工智能技术来分析农业数据和环境因素，制定最优的农业生产策略。
除此之外，人工智能还可以应用于智能家居、智慧城市、物联网等领域，为人们的生活和工作带来更多的便利和效率。
总体来说，人工智能作为一项新兴技术，已经深刻影响了我们的生活和工作，其应用领域还在不断拓展和深化。未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，我们相信它将会为人类带来更多的惊喜和变革。
三、人工智能的发展历史？
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。
四、欧洲房价历史发展趋势？
欧洲的房价历史发展趋势因国家、地区和时间而异。然而，从整体上看，欧洲房价在过去几十年里经历了多个阶段。以下是欧洲房价历史发展趋势的简要概述：
1. 1970年代至1980年代初：在经济增长和城市化的推动下，欧洲房价普遍上涨。这一时期的房价上涨主要是由于城市人口增长、住房需求增加和建筑成本上升等因素。
2. 1980年代至1990年代初：在经历了一段快速增长期后，欧洲房价在1980年代出现了波动。这段时间里，部分国家的房价出现回调，但整体上仍保持上涨趋势。
3. 1990年代至2000年代初：随着欧洲经济一体化和全球化的推进，欧洲房价在1990年代持续上涨。这一时期的房价上涨主要得益于低利率、经济繁荣和投资需求增加等因素。
4. 2000年代至2008年金融危机：在2000年代初，欧洲房价继续上涨，但在2008年全球金融危机期间出现了大幅下跌。危机导致许多欧洲国家的房价在短期内迅速下跌，市场信心受损。
5. 2008年金融危机后至2010年代中期：金融危机过后，欧洲房价在低利率和政府刺激措施的支持下逐渐回升。在此期间，部分国家的房价恢复至危机前水平，而另一些国家则经历了持续低迷。
6. 2010年代中期至今：近年来，欧洲房价的发展趋势因国家而异。在一些国家，房价持续上涨，而在其他国家，房价则相对稳定或略有下降。总体来说，欧洲房价在过去的几十年里经历了多次波动，但整体上仍呈上升趋势。
需要注意的是，欧洲各国和地区的房价发展趋势可能存在较大差异。在分析欧洲房价历史发展趋势时，应综合考虑各国的经济、政治和社会因素。
五、欧洲炼钢技术发展历史？
欧洲炼钢技术的发展历史可以追溯到中世纪。在那个时期，欧洲的钢铁生产主要依靠手工锻造和炼铁炉。然而，随着工业革命的到来，炼钢技术得到了极大的改进和发展。
18世纪末，英国工程师亨利·博斯沃思发明了一种新的炼钢方法，称为博斯沃思法。这种方法利用了煤炭和高炉技术，使得钢铁生产的效率大大提高。19世纪初，法国工程师彼得·亨利·贝塞梅尔发明了一种新的炼钢方法，称为贝塞梅尔法。这种方法利用了高炉和氧气，使得钢铁生产的质量和效率都得到了极大的提高。
20世纪初，德国工程师弗里德里希·克鲁普发明了一种新的炼钢方法，称为克鲁普-卡尔门法。这种方法利用了电弧炉和高温熔炼技术，使得钢铁生产的效率和质量都得到了极大的提高。此后，欧洲的炼钢技术不断发展，涌现出了许多新的炼钢方法和技术，如LD法、RH法、VOD法等。
总的来说，欧洲炼钢技术的发展历史可以概括为从手工锻造和炼铁炉到博斯沃思法、贝塞梅尔法、克鲁普-卡尔门法等现代化炼钢方法的演变过程。这些技术的发明和应用，不仅推动了欧洲钢铁工业的发展，也对全球钢铁工业的发展产生了深远的影响。
六、人工智能的发展历史答案？
一、孕育期
1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种资源：基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论，提出了人工神经元模型。
2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则，即赫布型学习。
3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC，使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。
4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。
5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序，可以通过学习达到业余高手的水平。
二、诞生
1956年约翰.麦卡锡(john McCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会，标志着人工智能的诞生。
此后20年，人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。
1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家'，能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。
2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言，发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。
后者被认为是第一个完整的人工智能系统。
3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题，这些有限域称为微观世界，比如积木世界。
这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、
4.1962年Frank Rosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。
5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。
三、第一次低谷(1974-1980)
1. 由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容，导致机器翻译迟迟没有进展。
2.微观世界能求解的问题，放大之后迟迟没有任何进展。
3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题，导致神经网络几乎销声匿迹。
四、第二次兴起(1980-1987)：专家系统的流行
1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL，引发了专家系统的研究。
2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转，该程序帮助为新计算机系统配置订单，到1986年为公司节省了4000万美元。
这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。
五、第二次AI寒冬1987-1995
1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。
2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。
3.1981年日本提出的'第五代计算机'，以研制运行Prolog语言的智能计算，始终无法实现。
4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。
六、第三次兴起(1995-现在)
七、欧洲冷兵器有哪些发展历史？
欧洲大陆冷兵器的发展，也大致 经历了石器时代、青铜时代和铁器时代三个阶段。欧洲除了普及钢铁兵器的时间 比中国早200年以外，冷兵器的发展也因自然环境、地理条件等因素的不同而在许 多方面都与古代中国有着明显的差异。
在古代的欧洲，剑是主要的冷兵器。 在欧洲文化中，剑都是作为力量与权力的 象征。对于骑士而言，剑就是骑士本人精神的化身，在任何危难时刻都不能放弃自 己的剑，很有一种“剑在人在，剑亡人亡”的气势。
宽刃剑是中世纪欧洲各国军队最普遍的装备。宽刃剑长达3英尺（约0。9 米），士兵用单手挥动。由于剑两面都开刃，
因此，在与敌人打斗时，一击不中，不用 翻转手腕就可以很容易地进行第二次攻击。 宽刃剑的剑柄多为以黄铜活铁制成的 十字形，剑柄末端有一个圆球，这个圆球并不是装饰，而是中间注铅以维持用力劈 砍时手腕的平衡。
由于中世纪一般士兵的防具比较薄弱，只要使用强劲力量进行 劈砍，往往就能给敌人造成很大的伤害，因此，宽刃剑一直被人们广泛地使用于各 个战场。 直到14世纪，锁子甲的大量使用以后，宽刃剑再也难以对厚重的铠甲造 成有效的伤害，拥有沉重剑身的宽刃剑才逐渐失去用武之地，退出了历史的舞台。
罗马短剑也是古代欧洲战场上的一种常见兵器，剑身全长0。3〜0。5米，单手 持剑，两边开刃，以刺为主，有时也用于削砍。之所以把剑身做得如此短，是与当时 罗马帝国的作战思想密切相关的。 罗马帝国时代，出战时常常采用密集的阵型，战 士之间没有很大的回旋余地，远距离时一般是投掷标枪，近距离时通常使用巨大的 盾牌防守，用短剑通过盾牌间的缝隙迎击残存的敌人，攻守兼具。
由于剑身比较 短，要想对敌军造成巨大伤害，必须要求战士学会熟练的技巧，通常都是直接刺入 敌人的要害部分，如心脏、腹部等。 那个时期，罗马帝国几乎每个军人都佩带了罗 马短剑。
西洋剑是随着宽刃剑的没落而逐渐崛起的一种兵器。其实西洋剑的诞生并不 是作为武器使用的，而是检验铠甲的制造质量时用剑在上面戳刺看能否刺穿。西 洋剑的剑身细长，攻击以刺为主，一般剑身是方形的，仅有前端才开刃。
西洋剑多 用于装饰、防身和决斗，杀伤力极小，只要不被刺中要害，决斗者不会有生命危险， 这正符合当时欧洲社会的风气和价值观。 随着黑火药在军事上的使用，欧洲的兵 器开始从冷兵器逐渐向热兵器过渡发展。
但西洋剑由于上述的特点，仍在很长一 段时间里被当做必要的防身装备，例如法国作家大仲马的《三个火枪手》中描写 的，法国皇家火枪队的队员剑术就十分高明。西洋剑的发展中，还有过非常有趣的 一幕，由于武器以刺为主，武器长度的增加会带来更大的优势。
因而人们不断地加 长剑身的长度，最长的剑身曾经达到了惊人的60英寸（约为1。52米）以上，这种长 度的剑其实给佩带者也带来了很多不便。后来剑身的长度又恢复到了 36英寸〜 39英寸(0。
91米〜0。 99米），既恢复了西洋剑的优雅外形，又保持了决斗的公平 性。此外，西洋剑的护手也经历一番发展，它被设计得既具有防护性能又相当美 观，其中比较著名的有枝条型、骨架型、结合型和盘型等。
18世纪以后，热兵器已经成为欧洲战场中的主力，近战搏斗的剑失去了原有
的用途。不过，军队中的军官为了建立指挥的权威，依然佩带长剑作为力量与权利 的象征。直到今天，指挥长剑依然是各国阅兵时的必备物品。
。除了剑之外，刀也是古代欧洲战场中的一种相对常用的兵器，只是其地位及用 途都无法与剑相比。 其中，较有名的是匕首、希腊短刀、弯形大砍刀和弯刀等。
在古代欧洲的混战中或者偷袭时，匕首用于割喉秒杀敌人。
中世纪比较有名 的匕首是距刺，它最早在14世纪被装备于英国军队。距刺的长度约为两个手掌， 弹性良好，轻便灵巧，可轻易刺穿敌人胸甲的接缝直入心脏。另外，还有19世纪的 阿拉伯匕首，它曾广泛流行于奥图曼帝国、波斯和印度。
它并不只用于战争，还常 被用于婚礼和割礼。
八、中世纪欧洲历史发展的主要趋势？
6世纪之后的西欧文明进入了一个新的历史阶段，以农奴制为核心的新的封建经济形态逐步形成——中世纪时代。
其政治重心由以意大利为中心的环地中海地区迁至以法兰克为中心的内陆地区；其统治民族由罗马拉丁民族转化为日耳曼民族；其精神文化的主体由世俗性极强的罗马文化转化为宗教色彩甚浓的基督教文化。
由于日耳曼诸王国、法兰克、加洛林帝国以及法兰西、德意志、英格兰等国家的兴起，文化上也呈复线多元的发展趋势。这个时代，既是“黑暗的愚昧时代”，也是“玫瑰红的理想时代”，既遍布着饥馑、困苦、暴力和不平等，又充满着生命力和创造性的时代，正是在这一时代所造成的种种磨难与机遇中，源于古典时代的西欧文明获得了再次扩充和更新。
九、人工智能在教育方面国外发展历史？
人工智能在教育方面在国外有一定的历史。首先在美国提出无人操作技术，在中国是跟随美国的步伐进行理论实践。
十、欧洲农业发展的历史轨迹
欧洲的农业发展经历了漫长的历史演变，从原始的狩猎采集到定居农耕，逐渐形成了丰富的农业文化。在中世纪，庄园经济体制使得农业生产模式逐渐固定，促进了农业技术的进步。18世纪的农业革命引入了现代化的耕作工具和技术，提高了粮食生产效率。进入20世纪后，科技进步与全球化趋势使得欧洲农业焕发新生，智能化、可持续发展成为新的方向，塑造了今天欧洲农业的面貌。