人工智能的统计研究体现在多个方面，这些方面不仅展示了统计方法在人工智能领域的重要性和应用广泛性，也揭示了统计与人工智能之间的紧密联系。以下是一些主要的体现方面：
描述统计和推断统计的应用：描述统计用于描述数据的特征和趋势，而推断统计则用于从样本数据推断总体数据的特征和趋势。在人工智能中，这两种统计方法被广泛应用于处理和分析大量的数据，帮助机器学习算法更好地理解和学习数据的内在规律。
论文统计与专利统计：通过对人工智能相关论文和专利的统计，可以反映AI技术和应用的发展趋势。例如，统计神经网络、计算机视觉、NLP等方向论文数量的增长，可以看出哪些子领域活跃且发展迅速。而统计AI相关专利的申请和授权数量，则可以反映AI技术创新与产业化的情况。
市场规模统计与融资统计：这些统计信息反映了资本市场对AI领域的热度与信心，以及AI技术在各个行业的应用和商业化程度。
劳动力统计：统计AI相关从业人员数量、薪资水平和职业机会，可以显示AI人才市场的供给与需求。这是判断一个技术领域发展活跃与主流的重要指标之一。
评估机器学习模型性能：统计学方法被用于评估机器学习模型的性能，包括模型的准确性、泛化能力等。通过对模型性能的统计和分析，可以优化模型结构，提升模型的表现。
数据预处理和清洗：在人工智能的应用中，数据的质量对模型的性能有着至关重要的影响。统计学方法提供了数据预处理和清洗的工具，帮助消除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和一致性。
总的来说，人工智能的统计研究体现在对数据的描述、推断、处理、分析以及模型性能评估等多个方面，这些都极大地推动了人工智能技术的发展和应用。随着大数据时代的到来，统计在人工智能中的作用将越来越重要，为人工智能的进一步发展提供强大的支持。
谢邀！目前计算机发展很快，出来的成果也很多。就拿我目前在做的计算机视觉－－三维重建来说，每年的论文量就很大。想要获取最新的科研动态，也就是最前沿的讯息。有如下几个途径：
1、关注一些比较热门的计算机博客，这些活跃度比较高的博客经常会更新一些行业中的发展动态已经新的技术知识
2、跟着老师做项目，尤其是那些年轻一些的老师(青椒)，他们关注的都比较新，很贴近科研届的发展方向
3、个人认为发展最前沿的莫过于学术会议了。比如计算机领域的牛掰会议，都会有很多优质的前沿论文发表。
4、了解最新资讯的过程，也可以了解一下GitHub上一些比较成熟的项目。那都是计算机方面比较牛的人在做。他们也会根据自己的项目提出一些新的东西。
AP和CP分别指代论文中的两个常用的性能评价指标。AP指平均精度，是计算目标检测器中各个类别的精度和然后取平均的过程。
CP指平均准确率，是为了评价分类器的性能而计算的统计信息，在测试中统计的正确率、错误率、误报率等。在计算机视觉领域的研究中，使用AP和CP指标可以评估算法的性能表现，为算法的评估提供了有用的工具。
简单地说就是，深度学习虽然是未来的大方向，但是目前来说还不具备完全替代计算机视觉学习的条件。这个就有点像，我们都认为新能源汽车（电动车是目前的主流）会是未来的趋势，但是，目前为止，燃油车依然占有主导地位，电动车并不能取代燃油车。类似地，深度学习暂时不能够取代传统计算机视觉技术。一方面是我们的需求并不是非新技术不能满足，另外一方面是技术的成熟和普及需要时间。
一． 深度学习已成计算机视觉研究的标配
早在2016年的CVPR 2016上，深度学习就已然成为计算机视觉研究的基本选项。在涉及到人脸识别、图像识别、视频识别、行人检测、大规模场景识别的有关论文里都用到了深度学习的方法。除此之外，Google，Facebook这样的大企业亦有助力，深度学习相比其它的AI实现方法，呈现出碾压的态势。
二． 技术不是越先进越实用
传统计算计视觉技术通常采用滑动窗口的框架，把一张图分解成百万级数量的子窗口，再针对每个窗口使用分类器判断是否包含目标物体。
基于深度学习的物体检测的经典算法是RCNN系列，可以看成对海量滑动窗口分类，只是用全卷积的。深度学习可以做到传统方法无法企及的精度，这是最重要的一点。除此之外，深度学习通用性很强，获得的特征有很强的迁移能力，而且工程开发、优化、维护成本低。因此，毫无疑问的是，深度学习相比于传统的视觉技术有很明显的优势，这也是为什么深度学习被广泛应用于视觉研究之中。
但是，在实际应用中，根据我们的需求，我们需要综合多方面的因素决定技术路线的选择问题。比如说技术的成熟程度，适配工作，应用稳定性以及人才储备等等因素。技术再先进，如果不能使用好，那么就不能发挥出先进技术的优势，反而不能满足现实需求。
三． 新技术的成熟和推广需要时间
虽然深度学习是个很好的技术，但是新技术需要不断完善，最终成熟之后再大规模推广和应用。这是需要时间过程的。我们传统的技术还能满足一般需求，而新技术还需要时间进一步发展成熟并被更多组织和开发人员广泛选择，而不仅仅是研究人员。但是不管怎么说，深度学习已经成为一种趋势，相信取代传统技术也是不久的将来就会发生的事情。
对新技术的需求不紧迫，新技术的广泛应用需要时间，这就是深度学习暂时没有替代传统计算机视觉技术的主要原因。
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