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1.
德清县紧紧围绕“不死人、少伤人、少损失”的总目标,聚力“整体智治”,充分运用云计算、大数据、物联网、人工智能等现代科学技术,扎实推进地质灾害防御体系和智控能力建设,整体提升地质灾害综合防治水平,努力实现从单部门应对单一灾种向多部门联动应对灾害链转变,从人防为主向人防技防并重转变,从隐患点管理向风险防控转变,有效破解地质灾害治理难题,最大限度减少地质灾害给人民生命和财产造成损失,已连续14年实现了地质灾害“零伤亡”,为“平安德清”建设提供地质环境安全保障。  相似文献   
2.
案例推理的地学应用背景和方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
案例推理 (CBR)研究 ,是人类认知的一种合理性模型 ,接近于人类认识、解决问题最原始的思维方式 ,具有在无法获取机理模型、确定规则或统计模型时 ,采用简单的历史相似性推理实现问题的定量求解和预测 ,成为人工智能领域近年来的研究热点。  相似文献   
3.
本文介绍了智能潜器集成仿真系统的硬、软件结构.通过这一系统所展示的水下虚拟仿真环境能够在研究和开发智能潜器的控制体系结构、潜器载体的水动力学、信息融合和目标识别等工作中发挥巨大作用  相似文献   
4.
基于蚁群智能的遥感影像分类新方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.  相似文献   
5.
着重分析了专家系统与人工神经元网络技术的特点和运行机制,论述了将它们于战场环境分析中必要性和可行性。提出关于战场环境分析发展的一条途径。  相似文献   
6.
蒋国盛  汪国香 《地球科学》1997,22(4):445-448
转盘是钻井机械中使用面较广泛的产品之一,包括齿轮,轴,轴承,转台,箱体等多种零部件,这种转盘用一般方法进行设计比较复杂,AI-FPCADS将知识处理,方案设计,评价决策,参数优化设计,有限元分析,参数绘图,尺寸公差和技术要求标注等设计过程集成一体,具有智能化,一体化功能。  相似文献   
7.
浅谈信息时代图书馆的发展模式   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着科学技术的发展 ,以网络为中心的计算机技术、通讯技术、数字化信息技术、多媒体技术得到了飞速发展。图书馆作为人类知识的保存库与传播者 ,在信息时代也需加快自身的发展与变革。首先要确立图书馆在信息时代的地位 ,从而再进一步讨论图书馆的功能及其相应的发展模式。本文将从 3个方面进行探讨。1 信息时代图书馆的地位和作用图书馆是搜集、整理、保管、传播和利用文献信息 ,为社会提供服务的文化事业机构 ,它承担着保护人类文化遗产、进行社会教育、传递文献信息和开发智力资源的职能。但是 ,图书馆在人类社会发展过程中 ,历来没有…  相似文献   
8.
GIS自产生至今30多年来,世界各国都竞相开展GIS技术研究和应用开发,使其得到了迅速的发展,已形成较为完整的理论体系和大批实用系统,并已在社会各专业领域得到广泛应用并产生了巨大效益,目前,开始朝着产业化、集成化、智能化和社会化的方向发展。随着3S技术的集成应用,人们对GIS的运行效率及其深入的应用提出了更高的要求,地理信息智能化处理已成为地图学和GIS建设必须解决的问题,也是GIS发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术,发展智能GIS或者专家GIS,是解决复杂地学问题的重要途径,也是目前GIS最吸引人的一个应用方向。目前在地理信息处理的许多领域都在使用人工智能技术,比如地图模式识别、地理数据的自动分类、地学专家系统、智能GIS、空间数据挖掘等。本文通过对当前地理信息智能化处理技术发展现状的阐述,旨在探索人工智能在地理信息处理中的应用前景。  相似文献   
9.
10.
人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。  相似文献   
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