-
人工智能与太空探索：自主探测器的突破
考”和“决策”的能力，使其能够在远离地球的深空中自主执行任务，大大提升了探索的灵活性和效率。AI通过深度学习、机器视觉、自然语言处理等先进技术，使探测器能够识别天体特征、分析地质结构、甚至预测天气变化...
-
人工智能与船舶导航：自主航行系统
一、自主航行系统的定义与原理自主航行系统，简而言之，是指利用先进的传感器技术、大数据分析、机器学习及深度学习等人工智能技术，使船舶能够在没有或极少人工干预的情况下，自主完成航行规划、环境监测、避碰决策...
-
符号主义与连接主义：ai的两大范式之争
训练来获取信息处理能力。这一范式在20世纪80年代末至90年代初因反向传播算法的引入而迎来复兴，随后深度学习技术的突破更是将其推向高潮。连接主义的核心是人工神经网络，它通过模拟神经元之间的连接权重调整...
-
数据标注的自动化：主动学习与半监督学习
主动学习的搜索空间，使模型更加聚焦于那些真正具有信息量的样本。此外，还可以设计更加复杂的策略，如基于深度学习的主动半监督学习方法，通过深度学习模型的强大表示能力，自动学习数据的潜在结构，并结合主动学习...
-
人工智能与水资源管理：泄漏检测与调度
能够及时调整调度策略，应对干旱、洪水等极端天气事件。2. 优化算法：采用先进的优化算法，如遗传算法、深度学习等，AI能够在复杂的水资源网络中寻找最优调度方案，确保水质安全的同时，最大化水资源利用效率。...
-
ai在太空制造中的应用：3d打印与材料合成
材料进行高效利用至关重要。AI在材料合成领域的应用，为太空制造提供了前所未有的可能性。通过机器学习和深度学习技术，科学家能够预测和设计新型材料的结构与性能，这些材料往往具有轻质、高强度、耐辐射、自修复...
-
强化学习在自动驾驶中的“最后一公里”挑战
克服这些挑战，研究人员正探索多种方法。例如，利用模拟环境进行大规模预训练，以提高模型的泛化能力；结合深度学习技术，提升对复杂场景的理解和预测能力；开发更加精细的奖励函数，确保安全优先的同时优化行驶效率...
-
能源行业的ai应用：智能电网与预测维护
电行为等多维度数据，快速识别供需变化，自动调整电网运行状态，确保电力供应的稳定性和可靠性。例如，通过深度学习模型预测未来几小时的电力需求，智能调度资源，有效避免电网过载或能源浪费。2. 故障预测与快速...
-
ai在人力资源规划中的预测分析
一、AI预测分析的基础与优势AI预测分析依赖于大数据、机器学习算法和高级统计模型，通过对历史数据的深度学习和模式识别，预测未来的趋势和结果。在人力资源规划中，AI能够整合员工绩效、培训记录、离职率、...
-
ai在公共健康中的应用：疫情监测与响应
断时间，减轻了医护人员的负担，还提高了诊断的准确性，确保重症患者能够及时获得救治。同时，AI还能通过深度学习模型，分析患者的生理指标和病史，预测病情发展趋势，为个性化治疗方案的设计提供依据。 三、疫情...