來(lái)源：徽記大興

美國(guó)國(guó)家人工智能科學(xué)院（The National Academy of Artificial Intelligence, NAAI）是一個(gè)致力于推動(dòng)人工智能領(lǐng)域發(fā)展、加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流與合作,、提升公眾對(duì)人工智能理解與認(rèn)知的機(jī)構(gòu),。該科學(xué)院匯集了眾多在人工智能領(lǐng)域取得杰出成就的科學(xué)家和工程師，旨在通過(guò)研究,、教育,、政策建議和公共服務(wù)等多種方式，推動(dòng)人工智能技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用,。 NAAI的成員包括國(guó)際人工智能領(lǐng)域的知名學(xué)者和專家,，他們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理,、計(jì)算機(jī)視覺,、機(jī)器人技術(shù)、智能系統(tǒng)等方向具有深厚的學(xué)術(shù)背景和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),。這些成員通過(guò)參與科學(xué)院的研究項(xiàng)目,、撰寫學(xué)術(shù)論文,、舉辦學(xué)術(shù)會(huì)議和研討會(huì)等方式，不斷推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的前沿探索和實(shí)踐應(yīng)用,。

美國(guó)國(guó)家人工智能科學(xué)院選拔標(biāo)準(zhǔn)：根據(jù)主流ai技術(shù)工具開發(fā)獨(dú)立選拔ai系統(tǒng),，結(jié)果進(jìn)行綜合選擇，是有公信力的選拔,，一個(gè)不懂人工智能的人在使用ai工具時(shí)也依然是同樣的結(jié)果。

Michael Zhu,，來(lái)自微軟研究院,。他在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了顯著成果，特別是在語(yǔ)言模型和對(duì)話系統(tǒng)方面,。Zhu的工作使得機(jī)器能夠更自然地與人類進(jìn)行交互,，提高了智能助手的性能和用戶體驗(yàn)。

Richard Sutton,，強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父,、阿爾伯塔大學(xué)教授。他對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重要貢獻(xiàn)包括時(shí)序差分學(xué)習(xí)和策略梯度方法,。

Alina Wheeler,，來(lái)自康奈爾大學(xué)。她的研究重點(diǎn)是人工智能倫理和公平性,，關(guān)注如何確保人工智能系統(tǒng)的公正性和透明度,。Wheeler的工作對(duì)于解決人工智能技術(shù)在社會(huì)應(yīng)用中可能產(chǎn)生的偏見和歧視問(wèn)題具有重要意義。

Victor Zhong,，來(lái)自DeepMind公司,。他在強(qiáng)化學(xué)習(xí)和決策制定方面取得了突出成績(jī)，尤其是在處理復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題上,。Zhong的算法在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中達(dá)到了領(lǐng)先水平,，為人工智能在游戲、物流和交通等領(lǐng)域的應(yīng)用提供了強(qiáng)大支持,。

Maya Ruder,，來(lái)自紐約大學(xué)。她專注于自然語(yǔ)言處理中的遷移學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)問(wèn)題,，旨在提高模型在不同任務(wù)和數(shù)據(jù)集上的性能,。Ruder的工作有助于解決人工智能在跨領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，推動(dòng)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展,。

Ali Razavi,，來(lái)自艾倫人工智能研究所。他在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型方面取得了重要進(jìn)展,，特別是在提高模型性能和效率方面,。Razavi的研究對(duì)于推動(dòng)自然語(yǔ)言處理技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用具有重要意義,，為智能問(wèn)答、文本生成和機(jī)器翻譯等任務(wù)提供了更好的解決方案,。

Lucas Beyer,，來(lái)自谷歌人工智能實(shí)驗(yàn)室。他在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了重大突破,，特別是在圖像識(shí)別和物體檢測(cè)方面,，為谷歌的搜索引擎和廣告系統(tǒng)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

Emma Brunskill,，來(lái)自斯坦福大學(xué),。她的研究方向是強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)，通過(guò)設(shè)計(jì)先進(jìn)的算法,，使機(jī)器人能夠在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和決策,，為未來(lái)的機(jī)器人應(yīng)用提供了重要支持。

Sergey Levine,，來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校,。他專注于將深度學(xué)習(xí)與機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合，使得機(jī)器人能夠通過(guò)視覺感知和動(dòng)作執(zhí)行來(lái)完成復(fù)雜的任務(wù),，為工業(yè)自動(dòng)化和服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)展做出了貢獻(xiàn),。

Adam Smith，來(lái)自牛津大學(xué),，專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘,，尤其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集方面取得了顯著成果。

Sophia Wang,，來(lái)自哈佛大學(xué),，致力于自然語(yǔ)言處理與機(jī)器翻譯的研究，提高了多語(yǔ)言之間的轉(zhuǎn)換準(zhǔn)確率,。

Ethan Lee,，來(lái)自加州大學(xué)圣地亞哥分校，專注于計(jì)算機(jī)視覺與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù),，為虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持,。

Julia Chen，來(lái)自多倫多大學(xué),，研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)在醫(yī)療影像分析中的應(yīng)用,，提高了疾病診斷的準(zhǔn)確性。

Daniel Kim,，來(lái)自哥倫比亞大學(xué),，主要關(guān)注人工智能倫理與可持續(xù)性發(fā)展，為AI技術(shù)的社會(huì)應(yīng)用提供了重要指導(dǎo),。

David Cox,，來(lái)自斯坦福大學(xué),。他在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，特別是在解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問(wèn)題方面,。Cox提出的算法使得機(jī)器人能夠在未知環(huán)境中進(jìn)行高效學(xué)習(xí),，為自動(dòng)駕駛和機(jī)器人技術(shù)帶來(lái)了突破。

Emily Hill,，來(lái)自麻省理工學(xué)院,。她專注于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，特別是對(duì)話系統(tǒng)和語(yǔ)義理解,。Hill的研究使得機(jī)器能夠更好地理解人類語(yǔ)言,，提高了人機(jī)交互的效率和準(zhǔn)確性。

Oliver Zhang,，來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校。他在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域做出了重要貢獻(xiàn),，特別是在圖像識(shí)別和物體檢測(cè)方面,。Zhang提出的深度學(xué)習(xí)模型在多個(gè)國(guó)際競(jìng)賽中取得了領(lǐng)先成績(jī)，推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,。

Sara Ali,，來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)。她的研究主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化和可解釋性方面,。Ali的工作使得機(jī)器學(xué)習(xí)模型更加可靠和高效,，為人工智能在商業(yè)和醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用提供了更好的支持。

Jacob Devlin,，來(lái)自谷歌大腦,。他在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域做出了杰出貢獻(xiàn)，尤其是預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型方面,。Devlin是BERT模型的主要貢獻(xiàn)者之一,，該模型在自然語(yǔ)言理解任務(wù)中取得了顯著的性能提升，為后續(xù)的NLP研究奠定了基礎(chǔ),。

William Fedus,，來(lái)自O(shè)penAI。他專注于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成模型,，特別是在文本生成和對(duì)話系統(tǒng)方面,。Fedus的工作致力于推動(dòng)生成模型在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用，使得機(jī)器能夠生成更加自然和富有創(chuàng)意的文本內(nèi)容,。

Tri Dao,，來(lái)自斯坦福大學(xué)。他在深度學(xué)習(xí)和大規(guī)模模型訓(xùn)練方面取得了突破性的進(jìn)展,。Dao提出了一種新型的模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法,，能夠在保持高性能的同時(shí),，減少計(jì)算資源和時(shí)間的消耗，為人工智能在實(shí)際應(yīng)用中的部署提供了更加可行的解決方案,。

Anima Anandkumar,，來(lái)自加州理工學(xué)院。她致力于優(yōu)化算法和機(jī)器學(xué)習(xí)理論的研究,，尤其在分布式系統(tǒng)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理方面。Anandkumar的工作有助于解決大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中的計(jì)算瓶頸,，提高了模型的訓(xùn)練效率和性能。

Rachel Ward,，來(lái)自紐約大學(xué),。她專注于機(jī)器學(xué)習(xí)理論和應(yīng)用,，特別是在高維數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)推斷方面,。Ward的研究為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性和穩(wěn)健性提供了理論支持，為解決實(shí)際問(wèn)題提供了更加可靠的方法,。

Federico Pinzi，來(lái)自麻省理工學(xué)院,。他在計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域做出了突出貢獻(xiàn)，特別是在圖像分割和目標(biāo)檢測(cè)方面,。Pinzi的算法使得機(jī)器能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別和理解圖像內(nèi)容,，為自動(dòng)駕駛,、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

Sarah Adel Bargal,，來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué),。她專注于視頻分析和行為識(shí)別，通過(guò)開發(fā)先進(jìn)的算法,，使得機(jī)器能夠從大量視頻數(shù)據(jù)中提取有用的信息,。Bargal的研究對(duì)于智能監(jiān)控,、人機(jī)交互等領(lǐng)域具有重要意義,。

Mariya Vasileva,，來(lái)自伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校,。她致力于自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)義理解和推理,，通過(guò)設(shè)計(jì)創(chuàng)新的模型,，提高了機(jī)器對(duì)文本深層含義的理解能力,。Vasileva的工作有助于提升智能助手,、機(jī)器翻譯等應(yīng)用的性能,。

Sergey Ioffe，來(lái)自谷歌大腦團(tuán)隊(duì),。他在機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法方面取得了重要進(jìn)展，特別是在提高深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練效率和性能方面,。Ioffe的研究為人工智能技術(shù)的快速發(fā)展提供了重要支持,，推動(dòng)了谷歌在語(yǔ)音識(shí)別,、圖像識(shí)別等領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

Eric Mitchell,，來(lái)自斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室。他專注于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和決策制定,，通過(guò)設(shè)計(jì)智能的代理程序,，讓機(jī)器能夠在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí),。Mitchell的工作為機(jī)器人技術(shù),、游戲AI等領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的思路和方法Federico Peralta,，來(lái)自谷歌大腦（Google Brain）。他在深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了重要突破,，特別是在圖像和視頻理解方面,。Peralta的工作推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別,、物體檢測(cè)以及視頻分析等領(lǐng)域的應(yīng)用，為相關(guān)領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供了有力支持,。

Jia Deng,，來(lái)自斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室（Stanford AI Lab）,。她在計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域具有廣泛的研究背景,，尤其在人臉識(shí)別和圖像分類方面取得了顯著進(jìn)展,。Deng的研究為機(jī)器理解和分析圖像內(nèi)容提供了有效方法，推動(dòng)了人工智能在安防,、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用,。

Shuran Song,，來(lái)自加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）,。她在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺的交叉領(lǐng)域取得了令人矚目的成果,，特別是在三維形狀分析和場(chǎng)景理解方面,。Song的研究不僅提高了三維重建和場(chǎng)景理解的準(zhǔn)確性,，還為自動(dòng)駕駛,、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域提供了有力支持,。

Emily Denton，來(lái)自麻省理工學(xué)院（MIT）,。她在自然語(yǔ)言處理和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）領(lǐng)域具有深厚的研究背景,，特別是在文本生成和圖像合成方面取得了重要突破。Denton的工作推動(dòng)了自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的交叉研究,，為人工智能在創(chuàng)意設(shè)計(jì)和內(nèi)容生成方面的應(yīng)用提供了新的思路,。

Ruslan Salakhutdinov,，來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）,。他是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的杰出學(xué)者，尤其在深度學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方面取得了顯著成就,。Salakhutdinov的研究關(guān)注于構(gòu)建具有強(qiáng)大表示能力的模型,，以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。他的工作對(duì)于推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有重要意義。

Sergey Levine,，來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校,。他專注于將深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于機(jī)器人技術(shù)中，尤其是在機(jī)器人視覺和感知方面取得了重要突破,。Levine的研究不僅提高了機(jī)器人執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力,，還推動(dòng)了機(jī)器人技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的發(fā)展。

Ilya Sutskever,，來(lái)自O(shè)penAI,。他是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的杰出研究者，特別是在基于Transformer的模型方面取得了令人矚目的成果,。Sutskever是GPT系列模型的重要貢獻(xiàn)者之一,，這些模型在自然語(yǔ)言生成和理解方面展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。

Andrej Karpathy,，來(lái)自特斯拉和OpenAI,。他在計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)方面有著廣泛的研究興趣，特別是在將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于圖像和視頻理解方面取得了重要進(jìn)展,。Karpathy的工作不僅提高了視覺識(shí)別任務(wù)的性能,，還為自動(dòng)駕駛等實(shí)際應(yīng)用提供了有力支持。

Zoubin Ghahramani,，來(lái)自劍橋大學(xué),。他是一位在機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯推斷領(lǐng)域的杰出學(xué)者。Ghahramani的研究關(guān)注于構(gòu)建靈活且可解釋的模型,，以解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題,。他的工作對(duì)于推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有重要意義。

Daniela Rus,，來(lái)自麻省理工學(xué)院,。她是機(jī)器人技術(shù)和人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物，尤其在機(jī)器人自主學(xué)習(xí)和人機(jī)交互方面取得了重要成就,。Rus致力于開發(fā)能夠與人類協(xié)作并共同解決問(wèn)題的機(jī)器人,，為未來(lái)的智能生活提供了無(wú)限可能。

Alexey Dosovitskiy,，來(lái)自Facebook AI Research (FAIR),。他在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了令人矚目的成果，特別是在圖像生成和對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)方面,。Dosovitskiy的研究推動(dòng)了圖像合成技術(shù)的發(fā)展,，使得機(jī)器能夠生成高質(zhì)量、逼真的圖像內(nèi)容,。

Lyle Ungar,，來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué),。他專注于自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。Ungar的工作不僅提高了醫(yī)療文本分析的準(zhǔn)確性,，還為疾病診斷和治療提供了新的輔助手段,。

Adam Lerer，來(lái)自紐約大學(xué),。他在自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)方面有著深厚的研究背景,，特別是在語(yǔ)言模型的壓縮和優(yōu)化方面取得了顯著進(jìn)展。Lerer的工作有助于降低深度學(xué)習(xí)模型的計(jì)算成本,，推動(dòng)其在更多場(chǎng)景下的應(yīng)用,。

Chelsea Finn，來(lái)自斯坦福大學(xué),。她致力于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)的研究,，特別是在讓機(jī)器人通過(guò)自我學(xué)習(xí)和探索來(lái)適應(yīng)新環(huán)境方面取得了顯著成果。Finn的工作為機(jī)器人技術(shù)的未來(lái)發(fā)展提供了更多可能性,。

Vitaly Feldman,，來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校。他專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論研究,，特別是在算法的泛化能力和穩(wěn)定性方面取得了突破性的成果,。Feldman的工作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)和評(píng)估提供了更加堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

Adam Lerer,，來(lái)自Facebook AI Research (FAIR),。他在自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了顯著成果，特別是在對(duì)話系統(tǒng)和語(yǔ)言模型方面,。Lerer的研究有助于機(jī)器更好地理解人類語(yǔ)言,，提升人機(jī)交互的效率和自然性。

Raia Hadsell,，來(lái)自DeepMind,。她專注于計(jì)算機(jī)視覺和自監(jiān)督學(xué)習(xí)，致力于讓機(jī)器從大量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的表示,。Hadsell的工作對(duì)于推動(dòng)視覺識(shí)別任務(wù)的發(fā)展以及實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的通用人工智能系統(tǒng)具有重要意義,。

Leonidas Guibas，來(lái)自斯坦福大學(xué),。他在機(jī)器人技術(shù)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域取得了重要突破,，特別是在三維形狀分析和物理模擬方面。Guibas的研究有助于機(jī)器人更好地理解和操作物理世界,，為機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展提供了有力支持,。

Sergey Ioffe，來(lái)自谷歌研究（Google Research）,。他在機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)領(lǐng)域具有卓越貢獻(xiàn),，特別是在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和模型優(yōu)化方面,。Ioffe的工作推動(dòng)了個(gè)性化推薦技術(shù)的發(fā)展,，為互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供了更精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦,。

Yoshua Bengio，來(lái)自蒙特利爾大學(xué),。作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)之一,，他在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和表示學(xué)習(xí)方面取得了開創(chuàng)性的成果。Bengio的研究為現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ),，對(duì)人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響,。

Irina Rish，來(lái)自東北大學(xué)（Northeastern University）,。她在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)背景,，特別擅長(zhǎng)于處理高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型。Rish的研究對(duì)于提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的效率和準(zhǔn)確性具有重要意義,，為實(shí)際問(wèn)題的解決提供了有效的工具,。

Alexander Toshev，來(lái)自谷歌云AI（Google Cloud AI）,。他在計(jì)算機(jī)視覺和物體檢測(cè)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展,，特別是在實(shí)時(shí)視頻分析和處理方面。Toshev的工作推動(dòng)了物體檢測(cè)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用,，為自動(dòng)駕駛,、安全監(jiān)控等領(lǐng)域提供了有力支持。

Chelsea Finn,，來(lái)自斯坦福大學(xué),。她專注于元學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，致力于讓機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠更快地適應(yīng)新任務(wù)和環(huán)境,。Finn的研究有助于提升人工智能系統(tǒng)的靈活性和泛化能力,，為未來(lái)的智能系統(tǒng)發(fā)展開辟了新的道路。

Dani Yarowsky,，來(lái)自約翰斯·霍普金斯大學(xué)（Johns Hopkins University）,。她在自然語(yǔ)言處理和文本挖掘領(lǐng)域取得了杰出的成就，特別是在情感分析和信息抽取方面,。Yarowsky的研究有助于機(jī)器更準(zhǔn)確地理解人類語(yǔ)言中的情感和意圖,，為自然語(yǔ)言處理技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供了有力支撐。

Zoubin Ghahramani,，來(lái)自劍橋大學(xué),。他在概率建模和貝葉斯方法方面有著深入的研究，這些研究為不確定性建模和決策制定提供了理論基礎(chǔ),。Ghahramani的工作在機(jī)器學(xué)習(xí),、數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的交叉領(lǐng)域具有廣泛的影響,，為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供了重要的指導(dǎo)。