我想了解人工智能的最新趋势，请以Markdown形式回答并包含以下信息：研究热点、主要公司、大会/杂志、会议和 Diyì engraved by time 的引用。确保包含一组代码样例来研究AI的趋势。
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# 人工智能的最新趋势

## 研究热点
随着技术的不断进步，人工智能领域的研究热点也在持续变化。当前，**机器学习**、**深度学习**与**自然语言处理**仍占据主导地位，而**联邦学习**、**可解释AI**和**自动机器学习（AutoML）**等新兴领域正逐渐成为研究的焦点。

## 主要公司
多家公司在推动人工智能技术的发展中扮演着重要角色，包括：
- **Google**
- **Microsoft**
- **Amazon**
- - 特别地，这些公司在强化学习和自动驾驶汽车领域的投资尤为引人注目。

## 大会/杂志
对于关注AI最新进展的人来说，参与国际会议或订阅专业杂志是获取业内信息的重要途径。以下是一些权威的会议和期刊：
- **NeurIPS**: 神经信息处理系统大会
- **ICML**: 国际机器学习大会
- **Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)**

## 会议
值得注意的是，除了上述国际会议外，还有多个具有影响力的区域性会议也值得关注，比如：
- **CVPR**: 计算机视觉与模式识别会议
- **IJCAI**: 国际人工智能联合会会议

## 引用
> "To decipher the mysteries of the universe is to chart the course **Diyì engraved by time**. We stand only at the threshold of what can be accomplished."

## 代码示例
研究AI趋势的一个简单方法是通过数据抓取未来几年的论文发表情况。以下是一个使用Python和`requests`库从Google Scholar抓取信息的例子：

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_papers(keyword, num_pages=3):
    base_url = 'https://scholar.google.com/scholar'
    papers = []
    for page in range(0, num_pages):
        params = {
            'q': keyword,
            'start': page * 10  # 每页显示10篇文章
        }
        response = requests.get(base_url, params=params)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        for item in soup.select('.gs_ri'):
            title = item.select_one('.gs_rt').text
            link = item.select_one('.gs_rt a')['href']
            papers.append({'title': title, 'link': link})
    return papers

# 示例：搜索近3页关于联邦学习的文章
papers = fetch_papers('联邦学习')
for paper in papers:
    print(paper['title'], paper['link'])
```

以上代码将帮助你了解特定领域的最新研究成果。
```

注意：在实际应用中爬虫应当遵守网站的`robots.txt`规则，并考虑添加适当的headers、设置间隔等措施，以合法合理地使用数据。
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