控制科学与工程与人工智能有多大关系？

一、控制科学与工程与人工智能有多大关系？

人工智能可以看做是控制科学的一个子集，或者是其研究的一个分支；当然现如今的人工智能在理论和应用领域不断的开枝散叶，有些部分已经不属于控制论的研究范畴了，但二者联系依然十分紧密。可以说，AI要解决的核心问题，也就是让机器具有“智慧”，很大一部分属于控制相关的问题。

现在人们在讨论人工智能，其实大部分时候是指机器学习。机器学习中的一个重要分支-强化学习，本质上就是一个闭环控制系统，即feedback control。用强化学习方法去研究自动控制问题，其实就是在尝试解决控制论中的问题。而强化学习从控制论视角来看的话，大致属于基于数据学习的闭环控制算法。现如今在机器人领域有一大批学者在尝试利用强化学习去解决机器人的姿态控制、路径规划、自动避障等等；也有些企业或高校在尝试将深度强化学习算法(DRL)应用到自动驾驶当中去。如果想深入了解强化学习与feedback control相关内容，可以看一下这篇论文：

如今在神经网络训练中的核心算法：BackPropagation,其实就是一种用于动态调整系统参数的闭环控制算法。将神经网络视为一个系统，当前向传播结束，计算出损失函数关于参数的梯度后，系统得知了下一步应该如何进行调整，以便使系统更加“稳定”，也就是整体能量最小，即损失函数达到极小值。这时候应用反向传播的思想，系统做出feedback，更新网络的参数，以此反复循环进行，直到网络收敛。

不过机器学习or人工智能不仅仅与控制论产生交叉，其发展还有赖于统计学、物理学等学科中的思想方法，毕竟要跟海量数据打交道。所以总结一下，控制科学和人工智能联系紧密，两个领域互哺，为彼此都注入了新的生命活力。从事人工智能领域的研究，多多了解控制科学领域的相关内容，是大有裨益的。限于我的学识所限，只能回答这么多。日后若有了新的理解和认识，会回来继续完善该回答。

以上。

二、电阻与材料关系？

ρ也就是电阻率是用来表示各种物质电阻特性的物理量。取决于材料的本身特性。

三、人工智能和地质工程的关系？

人工智能可以应用在地质工程，提高效率

四、施工材料与工程材料区分？

水泥、砂、石、混凝土、钢筋等用于工程本体的材料是工程用材料，而如模板、木方等是施工用材料。

工程材料有各种不同的分类方法。一般都将工程材料按化学成分分为金属材料、非金属材料、高分子材料和复合材料四大类。

（一）金属材料

金属材料是最重要的工程材料，包括金属和以金属为基的合金。工业上把金属和其合金分为两大部分：

1．黑色金属材料：铁和以铁为基的合金（钢、铸铁和铁合金）。

2．有色金属材料：黑色金属以外的所有金属及其合金。

应用最广的是黑色金属。以铁为基的合金材料占整个结构材料和工具材料的90.0%以上。黑色金属材料的工程性能比较优越，价格也较便宜，是最重要的工程金属材料。

有色金属按照性能和特点可分为：轻金属、易熔金属、难熔金属、贵金属、稀土金属和碱土金属。它们是重要的有特殊用途的材料。

（二）非金属材料

非金属材料也是重要的工程材料。它包括耐火材料、耐火隔热材料、耐蚀（酸）非金属材料和陶瓷材料等。

（三）高分子材料

高分子材料为有机合成材料，也称聚合物。它具有较高的强度、良好的塑性、较强的耐腐蚀性能，很好的绝缘性和重量轻等优良性能，在工程上是发展最快的一类新型结构材料。高分子材料种类很多，工程上通常根据机械性能和使用状态将其分为三大类：塑料、橡胶、合成纤维。

（四）复合材料

复合材料就是用两种或两种以上不同材料组合的材料，其性能是其它单质材料所不具备的。复合材料可以由各种不同种类的材料复合组成。它在强度、刚度和耐蚀性方面比单纯的金属、陶瓷和聚合物都优越，是特殊的工程材料，具有广阔的发展前景。

五、光电材料与芯片关系？

在当下，主流的芯片制造材料依然是以硅为主，当芯片工艺发展到5nm以下的制程后，这种材料无法满足工艺要求时，就会被淘汰，便会寻找其它材料来取代。

因此，随着集成光子技术的日益成熟，在芯片表面构建更大、更复杂的光子电路的可能性越来越大。光子芯片与电子芯片相似之处在于，都是在芯片表面实现的。

但两者的不同之处在于，光子芯片主要通过使用芯片上的光波导、光束耦合器、电光调制器、光电探测器和激光器等仪器来操作光信号，而不是电信号。电子芯片擅长数字计算，而光子芯片则擅长传输和处理模拟信息。

六、人工智能概论和地质工程的关系？

工智能、大数据这些时髦的词汇好像一刹那间已经遍布人们生活的方方面面。无人驾驶汽车、机器翻译、精准人脸识别……这些人工智能技术已不是科幻电影里才特有的场景，而是变成现实并开始影响我们的生活。随着计算机互联网巨大的流量数据这片肥沃的土壤孕育出人工智能领域快速发展时。地质地球科学的研究过程中也伴随了庞大数据的产生，对数据的处理和深度挖掘需求日益迫切，建立在机器学习基础上的人工智能也呼之欲出。

其实在上世纪80年代之时，人工智能技术与计算机硬件体系相结合的时候就诞生了一批较为实用的地质勘探人工技能，后来的逐步发展已经深入到地质研究的各个领域，比如人工智能在遥感地质、测井计算、三维模型、地震反演、储量预测方面都有应用。

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人工智能在地质中的地位

1978年美国斯坦福国际研究所研发的人工智能“矿藏勘探和评价专家系统” “PROSPECTOR”因发现一个钼矿而闻名于世，在矿业界引起一阵狂热。中国也有MORPAS、MRAS等找矿预测等人工智能系统，目前运用较少，然而地质中还是有很多人工智能在地质勘探中起着举足轻重的作用。以我们熟悉的举例，比如1960年代开始，中国在全国范围内开展的大规模1:20万区调工作，里面有大量的地球化学数据分析、地球化学投图，当时都是手绘的、人工计算的，换成现在geokit、minpet、geoplot、excel等软件，一个人一天能干10个人一个月的活，那效率当不可同日而语；再比如全国数字化区域地质调查项目，各种设备的集合，野外可大大的缩减传统地质调查的工作量，室内方便调阅，当所有的成果汇聚至中国地质调查局网站地质云中时，那将是地质界所有科研工作者的福音，随时可调阅、可下载、海量资料库，国家地质局正努力的促成此事，而去档案馆辛苦的收集区调报告的情形可能困扰过每一位老地质者吧。诸如此类还有很多很多……。

七、化学与工程的关系？

化工工艺和化学工程之间的关系其实是比较紧密的，有一些大学会把这个两个联合起来设置一个专业，主要是化学工艺，主要是来决定化学工程的先决步骤。

简单说，在实验研究制备条件，就是化学工艺；将化学工艺放大到车间生产，就是化学工程。

具体说 ：在实验室可以直接用烧杯加液体，在化学工程上，需要考虑容器的材质，管道的材质，管径，泵的选择，包括材料，流量，口径，扬程等。

八、工程与工艺的关系？

工程就是解决动力学和热力学问题，比如厂房、设备、装置对化学反应的影响，所以化学工程多数研究反应器，精馏塔，搅拌机等装置问题。有点像硬件设施。

工艺则是配方、配比、反应时间、温度、压力等等，比较软件的东西。

九、设计与工程的关系？

人们普遍认为，施工比设计更重要，其实这是一个误区。没有好的设计，施工水平再高，成本花费再多，也做不出好的装修效果来。设计的作用就是要在实用为主的前提下，考虑造价的同时，把主人的爱好与休养充分融入到家庭环境当中。设计是装修的核心，只有设计好了，装修才有意义。

色彩关系

家装设计时不应当只注意色彩本身的属性，还要注意色彩之间的搭配关系。如客厅使用了暖色调，而书房为了保持冷静使用了冷色，那么如果不注意它们之间的主次关系，很有可能使得房间显杂乱，那我们怎么办呢？----抬高或降低其中一个色彩的明度或纯度来调节。由此可见，色彩的正确搭配在家装设计中起着至关重要的作用。

注重整体

我们观察并分析了目前家装公司在媒体发表的样板间图片时发现，一些设计人员在设计时把注意力放在了局部空间中，没有从整体上去把握，使得房间整体观察时不尽人意。我们认为设计时要从宏观去考虑，先把握房间的整体风格，再进行局部的变化，决不可以点盖面。

绿化空间

绿色植物可以说是一种寄情之物。房间里置放一些盆栽，在观花赏叶中，深层次地显现出人与自然之情。如有的爱花，鲜艳而芬芳，有的则欲求永恒不求变异，喜欢生机勃勃的新绿……不过不论哪一种，在赏心悦目的同时，都能够缓解室内空气的污染，是一种很好的室内装饰物。

十、人工智能物质与意识的关系？

1） 物质决定意识，意思依赖于物质并反作用于物质。意识是特殊的物质， 是人脑的机能和属性， 是客观世界的主观印象。 人工智能， 它的“意识” 就基于他所处的躯壳以及其中的代码， 这决定了它的“意识” 。

（2） 意识对物质具有反作用。 这种反作用是意识的能动作用。 人工智能的“意识” 发展到一定的程度便有可能突破人类的限制而产生积极认识世界和改造世界的能力和活动。

（3） 要想正确认识和把握物质的决定作用和意识的反作用， 必须处理好主观能动性和客观规律性的关系。