从给定的文件信息中可以提取到的知识点主要围绕写字机器人、书写笔迹鉴别以及相关的技术背景。以下为详细知识点阐述：
1. 写字机器人技术：
写字机器人是一种利用机械手臂或者其他执行机构模拟人类书写动作的自动化设备。随着人工智能和机器学习技术的发展，写字机器人的书写能力越来越接近人类书写，甚至可以在某些方面超越人类的书写效率和精确性。
2. 书写笔迹鉴别：
书写笔迹鉴别是一门科学，通过分析书写特征来区分书写者的身份。这通常需要大量的专业知识和经验，尤其在法律调查、历史研究等领域有重要的应用。随着技术的发展，特别是计算机视觉和模式识别技术的进步，书写笔迹鉴别正从传统的手工分析转向自动化的计算机辅助鉴别。
3. 机器学习与深度学习：
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。深度学习是机器学习的一个子集，使用了深度神经网络来模拟人脑的决策过程，从而执行更加复杂的任务，比如图像识别、语音识别和自然语言处理等。在书写笔迹鉴别中，深度学习可以帮助系统识别书写模式和笔迹特征。
4. 计算机辅助鉴别（CAD）系统：
计算机辅助鉴别系统是一类应用计算机程序进行鉴别分析的技术。在写字机器人领域，CAD系统可以帮助分析机器人书写的笔迹特征，并与已知的书写样本进行比对，以鉴别笔迹是否由特定机器人或书写者产生。
5. 参考文献和专业指导的重要性：
参考文献是科研工作中的重要组成部分，它们为研究提供了理论基础和实证支撑。专业指导则对研究的方向和技术选择提供了指导和帮助。在写字机器人和笔迹鉴别领域，利用科学的参考文献和专业的指导，可以帮助研究者们避免重复劳动，提高研究效率和质量。
在进行具体的技术研究时，需要注重以下几点：
- 了解最新的技术发展趋势，持续跟踪相关领域内的研究进展。
- 理解写字机器人和笔迹鉴别的应用背景，以及这些技术如何帮助解决实际问题。
- 学习如何处理和分析大规模数据集，因为在笔迹鉴别中可能需要处理数以千计的样本。
- 掌握必要的编程技能，特别是熟悉机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
在实践应用中，可能还会涉及到图像采集、图像预处理、特征提取、模式匹配等环节。这些环节都需要有一定的理论和实践经验，才能使写字机器人书写的笔迹鉴别工作更为高效和准确。
由于提供的部分内容含有大量的数字和符号，可能是由于OCR扫描技术导致的识别错误。在处理此类文档时，需要进行仔细的校对和解释工作，确保所提取的信息的准确性。这通常包括对扫描文档进行人工检查，纠正错误的字符，以及补充遗漏的文本信息。此过程是保证后续研究和分析工作正确性的关键步骤。
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