摘要：真正意义上的人工智能诞生到今天不过百年,然而人工智能技术与我们的日常生活中早已密不可分,小到手机智能语音大到工厂中的制造器人,都能看到人工智能技术的影子。本文将以科学计量学与引文分析法为理论指导,将Web of Science数据库收录的人工智能领域的文献为研究对象,并使用CiteSpace软件系统制作可视化图谱、数据统计表格,对2010年至2019年国际人工智能研究领域规律和发展状况等进行分析,通过这一新视角来研究人工智能的发展规律与现状,希望能为我国人工智能发展提供有力的经验建议。

CobraTools.jl CobraTools.jl是Julia软件包，用于基于约束的代谢模型重建和分析。 文献资料 测验 覆盖范围 该软件包旨在在Julia环境中提供基于约束的重构和分析（COBRA）工具，类似于python中的Cobrapy和Matlab中的Cobra Toolbox。 该软件包提供基本的便捷功能，例如模型IO，构造，修改以及FBA，pFBA，采样等。它还可用于与和进行接口。 更重要的是，它还使用户接触到COBRA中使用的核心结构，例如化学计量矩阵等，从而可以尽可能轻

EconML：用于基于ML的异构处理效果估计的python包 EconML是一个python软件包，用于通过机器学习从观察数据中估计异构处理效果。 此软件包是作为Microsoft Research的一部分设计和构建的，目的是将最新的机器学习技术与计量经济学相结合，以使自动化解决复杂的因果推理问题。 EconML的承诺： 在计量经济学和机器学习的交集中实现文献中的最新技术 保持建模效果异质性的灵活性（通过诸如随机森林，增强，套索和神经网络之类的技术），同时保留对所学模型的因果解释，并经常提供有