人工智能在航天方面的应用科普
随着人工智能技术的迅速发展逐渐成熟，已经成为许多高新科技产品中的核心技术。本文对人工智能技术在航天领域中的一些应用进行了简要介绍， 并对人工智能技术在未来航天中的应用进行了展望。人工智能在航天飞机上的应用前景人—机接口采用人工智能技术，在地面站与飞船，航天飞机与机械手之间(人与操 作对象问)建立起完美的人--机接口，利用通信回路把由人直接控制的直接控制系统和采用遥控控制操作对象的遥控系统联接起来。人工智能在空间站上的应用前景人工智能技术在航天领域的应用人工智能在空间站计划等的应用:NASA的先进技术咨询委员会认为空间站中有三个方面必须采用人工智能技术，才能实现高度人工智能，确保可靠性。(1)空间站分系统，空间站应用，利用空间站在空间进行各种实验时的监控,故障诊断，舱外活动，交会对接，飞行规划等的系统。(2)空间结构物的组装,从航天飞机上卸下和移动补给物资手段的智能化。(3)卫星服务和空间工厂设备维修用的远距离操纵器/机器人， 空间工厂设备控制和操作等用的系统。该先进技术咨询委员会还确定了适用于空间站初始阶段和发展阶段的自动化和仿真机器人学的目标,事实上在初始阶段系统是作为支援系统，在发展阶段将作为一种综台性的信息和控制系统的控制部件用。
人工智能在建筑工业化领域的应用并说明其优点
采用AI设计方法，可将建筑设计系统或者外部资源快速转换成以构件为模块的设计研究对象，将复杂的设计标准化、产品化，使建筑设计系统高度集成化，有利于提高整体一及降低管理工作难度。简化或替代部分劳动力，通过AI设计方法，我们得以动态地对建筑设计中各部分、各系统之间的关系进行整合和预建造，能够事先判断风险和评估资源的使用效率，以减少实际建造工作难度和时间的不确定性。|
人工智能应用领域案例
1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。
计算机九大领域
计算机工作领域：1.科学计算（数值计算）2.数据处理（信息管理）3.计算机通信{电子邮件、IP等}4.计算机辅助工程5.过程控制（实时控制）6.人工智能（AI）7.电子商务8.休闲娱乐目前，计算机的应用可概括为以下几个方面。1．科学计算（或称为数值计算）早期的计算机主要用于科学计算。目前，科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域。如高能物理、工程设计、、气象预报、航天技术等。由于计算机具有高运算速度和精度以及逻辑判断能力，因此出现了计算力学、计算物理、计算化学、生物控制论等新的学科。2．过程检测与控制利用计算机对工业生产过程中的某些信号自动进行检测，并把检测到的数据存入计算机，再根据需要对这些数据进行处理，这样的系统称为计算机检测系统。特别是仪器仪表引进计算机技术后所构成的智能化仪器仪表，将工业自动化推向了一个更高的水平。3．信息管理（数据处理）信息管理是目前计算机应用最广泛的一个领域。利用计算机来加工、管理与操作任何形式的数据资料，如企业管理、物资管理、报表统计、帐目计算、信息情报检索等。近年来，国内许多机构纷纷建设自己的管理信息系统（MIS）；生产企业也开始采用制造资源规划软件（MRP），商业流通领域则逐步使用电子信息交换系统（EDI），即所谓无纸贸易。4．计算机辅助系统1）计算机辅助设计（CAD）是指利用计算机来帮助设计人员进行工程设计，以提高设计工作的自动化程度，节省人力和物力。目前，此技术已经在电路、机械、土木建筑、服装等设计中得到了广泛的应用。2）计算机辅助制造（CAM）是指利用计算机进行生产设备的管理、控制与操作，从而提高产品质量、降低生产成本。缩短生产周期，并且还大大改善了制造人员的工作条件。3）计算机辅助测试（CAT）是指利用计算机进行复杂而大量的测试工作。4）计算机辅助教学（CAI）指利用计算机帮助教师讲授和帮助学生学习的自动化系统，使学生能够轻松自如地从中学到所需要的知识。
人工智能的算法和应用都归于哪个领域
人工智能的主要应用领域有：1、强化学习领域；2、生成模型领域；3、记忆网络领域；4、数据学习领域；5、仿真环境领域；6、医疗技术领域；7、教育领域；8、物流管理领域。 1、强化学习领域 强化学习是一种通过实验和错误来学习的方法，它受人类学习新技能的过程启发。在典型的强化学习案例中，我们让试验者通过观察当前所处的状态，进而采取行动使得反馈结果最大化。人工智能的主要应用领域有：1、强化学习领域；2、生成模型领域；3、记忆网络领域；4、数据学习领域；5、仿真环境领域；6、医疗技术领域；7、教育领域；8、物流管理领域。1、强化学习领域强化学习是一种通过实验和错误来学习的方法，它受人类学习新技能的过程启发。在典型的强化学习案例中，我们让试验者通过观察当前所处的状态，进而采取行动使得反馈结果最大化。每执行一次动作，试验者都会收到来自环境的反馈信息，因此它能判断这次动作带来的效果是积极的还是消极的。2、生成模型领域人工智能通过对众多样本的采集，生成的模型具有很强的相似性。这就是说，若训练数据是脸部的图像，那么训练后得到的模型也是类似于脸的合成图片。人工智能顶级专家 Ian Goodfellow为我们提出两种新思路：一个是生成器，它负责将输入的数据合成为新的内容；另一个是判别器，负责判断生成器生成内容的真假。这样一来，生成器必须反复学习合成的内容，直到判别器无法区分生成器内容的真伪。3、记忆网络领域为了让人工智能系统像人类一样适应各式各样的环境，它们必须持续不断地掌握新技能，并且学会应用这些技能。传统的神经网络很难做到这些要求。比如，当一个神经网络对A任务完成训练后，若是再训练它解决B任务，则网络模型就不再适用于A了。目前，有一些网络结构能够让模型具备不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进式神经网络，它学习各个独立模型之间的横向联系并提取共同的特征，以此来完成新的任务。4、数据学习领域一直以来，深度学习模型都是我们需要用大量的训练数据才能达到最佳的效果。离开大规模的训练数据，深度学习模型就不会达到最理想的效果。比如，当我们用人工智能系统解决数据缺乏的任务时，这时就会出现各种各样的问题。有种被称为迁移学习的方法，就是把训练好的模型迁移到新的任务中，这样问题就迎刃而解了。5、仿真环境领域若要将人工智能系统应用到实际生活中，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发数字环境来模拟真实的物理世界和行为，将为我们提供测试人工智能的机会。在这些模拟环境中的训练可以帮助我们很好的了解人工智能系统的学习原理，如何改进系统，也为我们提供了可以应用于真实环境的模型。6、医疗技术领域目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。7、教育领域科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。8、物流管理领域物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。