综上所述，人工智能时代的互联网新技术和应用研究涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、个性化推荐、联邦学习、增强现实和虚拟现实等多个领域，这些技术和应用的发展将不断推动互联网的进步和创新。
人工智能时代的互联网新技术和应用研究涉及广泛的领域，包括但不限于以下几个方面：
1. 机器学习和深度学习：在人工智能时代，机器学习和深度学习成为互联网新技术的核心。通过训练模型，机器可以从数据中学习和提取规律，实现自主决策和智能推荐。深度学习技术的出现，进一步提高了机器的学习和理解能力。
2. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的重要分支，它涉及机器对人类语言的理解和处理。互联网新技术通过自然语言处理，使得机器可以更好地理解和处理人类的语言，实现智能的语音助手、机器翻译、智能客服等应用。
3. 计算机视觉：计算机视觉是指机器通过对图像和视频的理解和分析，实现对视觉信息的理解和处理。互联网新技术中，计算机视觉被广泛应用于图像识别、人脸识别、视频监控等领域，为用户提供更加智能、便捷的服务。
4. 数据挖掘和大数据分析：在互联网时代，数据产生的速度和规模不断增加，而人工智能技术可以帮助处理和分析这些海量的数据。通过数据挖掘和大数据分析，可以从海量数据中挖掘出有价值的信息和规律，为企业决策提供支持。
5. 个性化推荐和智能推荐系统：互联网新技术可以通过分析和理解用户的行为和偏好，实现个性化推荐和智能推荐系统。通过推荐系统，用户可以得到更加个性化和准确的推荐信息，提高用户体验。
6. 联邦学习：联邦学习是一种分布式学习方法，可以在保护数据隐私的前提下，对分布在不同终端上的数据进行模型训练。互联网新技术中的联邦学习可以实现数据共享和模型协同训练，提高模型的智能程度。
7. 增强现实和虚拟现实：增强现实和虚拟现实技术可以将虚拟世界与现实世界进行结合，为用户提供沉浸式的体验。互联网新技术中的增强现实和虚拟现实应用可以用于游戏、教育、医疗等领域，创造全新的用户体验。
综上所述，人工智能时代的互联网新技术和应用研究涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、个性化推荐、联邦学习、增强现实和虚拟现实等多个领域，这些技术和应用的发展将不断推动互联网的进步和创新。