网站类参考文献格式，格式举例（如下图）：参考资料：百度百科-百度公司 其他参考文献格式如书籍等，格式举例（如下图）：《书名/文献名称》 作者 出版地 出版方 出版年 拓展百度百科：百度百科是百度公司推出的一部内容开放、自由的网络百科全书平台。
网站上的文章，即电子文献，参考文献的格式为：[序号]主要责任者.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献的出版或获得地址，发表更新日期/引用日期其更多关于论文引用百度百科。
论文里有百度百科的部分，在参考文献那里如何编写？参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献被反复引用者，在正文中用同一序号标示。一般来说，引用一次的文献的页码（或页码范围）在文后参考文献中列出。
参考文献格式为：〔序号〕＋著作作者＋篇名或书名等＋参考文献的类型＋著作的“出版年”或期刊的“年，卷（期）”等＋“：页码（或页码范围）”。引用别人的毕业论文的标注格式为（毕业论文类型为学位论文〔D〕）：〔序号〕主要责任者、文献题名〔D〕、出版地：出版单位．出版年：起止页码（可选）。
顺序编码制的具体编排方式。参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献被反复引用者，在正文中用同一序号标示。一般来说，引用一次的文献的页码（或页码范围）在文后参考文献中列出。
应该写：[序号]主要责任者.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献的出版或获得地址，发表更新日期/引用日期。［DB/OL］联机网上数据是指在互联网数据库上搜集到的文献，例如：中国知网、百度百科等。就是说当参考引用的文献资料来自这些渠道时，参考文献使用［DB/OL］。
1、各类研究人员 [6-8] 有用于处理的问题，这需要他们的解决方案领域专业知识的人工智能技术。只有几个 KBS 开发模具设计和更少的级进模，有的主要原因是固有的困难，引出的设计知识，由经验丰富的模具设计师，然后代码相同的知识基础的专家系统 [9]。此外使用这些系统是非常有限的。
2、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。
3、案例推理（Case-based Reasoning）技术起源于美国耶鲁大学Roger Schank 于1982年在Dynamic Memory 中的描述，是人工智能领域中较新崛起的一种重要的基于知识的问题求解和学习方法，它解决问题是通过重用或修改以前解决相似问题的方案来实现的。
1、AI模型的质量：如果AI模型能够生成独特且与现有文献差异较大的内容，那么查重率可能会较低。反之，如果AI模型生成的内容与现有文献相似度较高，那么查重率可能会较高。论文内容的原创性：如果论文内容具有创新性和独特性，那么查重率可能会较低。
2、AI撰写论文的查重率可能会较高。 由于AI在生成文本时可能会借鉴现有的知识和文献，这可能导致其生成的文章与已有资料在结构或语言上存在相似之处，从而增加了查重的难度。 查重系统通常采用文本相似度算法来评估论文的原创性，而AI生成的文本可能与这些标准产生较高的相似度，进而导致查重率上升。
3、ai写论文查重率高。ai写论文可以避免人为的语言雷同和抄袭现象，现有的查重系统主要基于文本相似度算法来判断论文的原创性，是查重率高的软件。ai写论文生成的文章在结构和语言方面与已有的文献和知识自动区分，查重率高。ai是人工智能（ArtificialIntelligence）的缩写，是一种模拟人类智能的技术。
4、AI生成的论文查重率是否高取决于多种因素。首先，由于AI写作工具基于广泛的文献和语料库训练生成文本，因此可能产生与现有论文相似的内容，这可能导致较高的查重率。其次，AI工具在生成文本时可能无法完全避免使用已有论文中的专业术语和表达方式，这也可能对查重率产生影响。
1、数学基础：人工智能专业需要学生具备较好的数学基础，如概率论、统计学、线性代数等方面的知识。因此，高考数学成绩是评估学生是否适合该专业的重要依据。计算机基础：人工智能专业需要学生具备一定的计算机基础，如编程语言、数据结构、算法等方面的知识。因此，高考计算机成绩也是评估学生是否适合该专业的重要依据。
2、人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3、数学基础：人工智能涉及到很多数学概念和方法，如线性代数、概率论与数理统计、微积分等。这些数学知识为理解和实现人工智能算法提供了基础。编程基础：学习人工智能需要掌握至少一种编程语言，如Python、C++或Java。编程能力是实现人工智能算法和构建智能系统的基础。
4、算力：在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。（2）算法：算法是AI的背后“推手”。AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。（3）数据：在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。
1、AIGC，即“AI Generated Content”，是指通过人工智能技术自动生成的内容。 AIGC的应用范围广泛，包括AI文本续写、AI图像生成、AI主持人等。 在AIGC开发者大会上，创始人指出，AI已经从理解内容发展到了自动生成内容，这一技术被应用于多种内容创作，如作画、图文、视频等。
2、AIGC，即人工智能生成内容，是一种前沿的人工智能技术。 它通过人工智能模型，根据给定的条件，生成文本、图像、音频、视频等内容。 AIGC的应用范围广泛，涉及媒体、教育、娱乐、营销、科研等多个领域。 该技术的优势在于能够突破人类创作的限制，实现无限的内容创造。
3、AIGC全称为AI-GeneratedContent，即利用人工智能技术来自动生产内容。具体可基于生成对抗网络GAN、生成扩散模型和大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。