世界顶级力学专家？

一、世界顶级力学专家？

物理学是研究物质运动最一般规律和物质基本结构，大至宇宙，小至基本粒子，杰出的物理学家，以他们的理论构建了现代物理学，和世界上最伟大的科学家一样，这些物理学家同样有着改变世界的著作。

10.沃纳·海森堡

沃纳·海森堡是德国著名物理学家，量子力学的主要创始人，提出不确定性原理，奠定了量子力学，还提出矩阵理论，其在核物理学的显著贡献，为量子场论和粒子物理学的出现奠定基础，是世界十大杰出物理学家之一。

9.欧内斯特·卢瑟福

欧内斯特·卢瑟福是英国著名的物理学家，被称为原子核物理学之父，还曾获得过诺贝尔化学奖，提出放射性半衰期的概念，还发现了质子，是世界十大杰出物理学家之一。

8.保罗·狄拉克

保罗·狄拉克是英国著名的理论物理学家，他提出了狄拉克方程，用来描述费米子的物理行为，还与薛定谔一起获得诺贝尔物理学奖，预测了反物质的存在，是世界十大杰出物理学家之一。

7.埃尔温·薛定谔

埃尔温·薛定谔是奥地利著名物理学家，是量子力学奠基人之一，建立的薛定谔方程，描述微观粒子运动状态的基本定律，还提出薛定谔猫思想实验，是所有科学领域中最精细的思想实验之一，是世界十大杰出物理学家之一。

6.理查德·费曼

理查德·费曼是美籍犹太裔物理学家，其在粒子物理学和量子电动力学领域，做出重大贡献，首位提出纳米概念的人，是世界十大杰出物理学家之一。

5.詹姆斯·克拉克·麦克斯韦

麦克斯韦英国著名的物理学家，经典电动力学的创始人，提出麦克斯韦方程组，其在古典电磁理论领域的研究，奠定了量子力学，是世界十大杰出物理学家之一。

4.迈克尔·法拉第

法拉第是英国著名的科学家，化学家和物理学家，发现了磁场，电磁感应，被称为“电学之父”和“交流电之父”，奠定了电磁学的基础，是世界十大杰出物理学家之一。

3.马克斯·普朗克

马克斯·普朗克是德国著名物理学家，被称为量子理论之父，是二十世纪最重要的物理学家之一，发现普朗克辐射定律，在论证过程中提出普朗克常数，成为此后微观物理学中最重要的方程常数之一，是世界十大杰出物理学家之一。

2.艾萨克·牛顿

英国著名的物理学家艾萨克·牛顿，是科学界最伟大的物理学家之一，百科全书式的“全才”，其多项研究都有科学分支，物理学方面，奠定了经典力学的基础，指出地球不是宇宙的中心，是世界十大杰出物理学家之一。

1.爱因斯坦

犹太裔物理学家阿尔伯特·爱因斯坦，出生于德国符腾堡王国乌尔姆市，被誉为是科学界最伟大的物理学家之一。能量守恒定律，质能公式E=mc²，提出相对论，是现代物理学之父，其发现和理论远超他所处的时代，放在今天，我们依然在探索爱因斯坦的有关著作，是世界十大杰出物理学家之一。

二、中国顶级国瓷专家？

中国有许多顶级国瓷专家，以下是其中部分人物介绍：

- 曹细毛：享誉世界的瓷坛巨匠，中国工艺美术大师、中国国家工艺美术大师，景德镇陶瓷世家第三代传人、景德镇著名陶瓷艺术家曹笔山之孙、景德镇陶瓷艺术大师曹美华之子。

- 张松茂：中国工艺美术大师，现在轻工业部陶瓷工业科学研究所艺术室，专职从事陶瓷美术创作和研究。

- 朱占平：中国陶瓷艺术大师，国家非物质文化遗产——醴陵釉下五彩烧制技艺的传承人。

瓷器是一门伟大的艺术，值得每个人花费毕生时间去研究、学习。如需了解更多国瓷专家的信息，你可以继续向我提问。

三、顶级人工智能排名？

TOP.1、优必选UBTECH智能机器人

国内人工智能和机器人领域领先者，人工智能和人形机器人研究与开发的前沿科技企业。

TOP.2、能力风暴Abilix智能机器人

专注于伙伴机器人新产业的创造，教育机器人产业开创者，国内教育机器人领域领先者。能力风暴创立于1996年，是教育机器人的全球发明者。

TOP.3、小忆机器人

小忆，奇虎360科技有限公司旗下智能生态链产品，专注于家用智能机器人领域研发生产的创新型高科技公司。

TOP.4、爱乐优CANBOT智能机器人

爱乐优CANBOT，产品定位于0-12婴幼童，国内较早从事具备中文AI心智发育型亲子机器人研发的企业。

TOP.5、ROOBO智能机器人

ROOBO，面向全球的智能硬件孵化与发行平台，致力于打造行业领先的人工智能及机器人操作系统。

TOP.6、寒武纪智能机器人

国内首批专注于智能家庭服务机器人，集智能机器人研发和营销为一体的创新型高科技企业。

TOP.7、海尔ubot智能机器人

家电十大品牌，创立于1984年，全球领先的整套家电解决方案提供商，致力于转型为真正的互联网企业，以生产冰箱起步的家用电器企业集团。

TOP.8、Gowild公子小白智能机器人

Gowild公子小白，国内知名家庭智能机器人品牌，其推出的公子小白情感社交机器人颇受欢迎。

TOP.9、小鱼在家智能机器人

小鱼在家，家庭智能陪伴机器人领域知名品牌，致力于研发互联网硬件和智能家电的创新型公司。

TOP.10、巴巴腾babateng智能机器人

专注于儿童智能产品领域，致力于互联网+产品/智能机器人/智能穿戴和智能教育领域的创新与研发的高科技企业。旗下拥有“巴巴腾”、“华影”两大品牌。

四、中国能源学会专家组专家是业内顶级专家吗？

是的。

中国能源学会为我国能源领域知名的全国性和国际性社会团体、非营利组织、独立法人机构。

是能源领域的高层次、高起点、综合性极强的社会团体。主要致力于在能源发展与建设领域发挥桥梁和纽带作用，协助部门制定政策战略，充分运用市场机制，着力于能源经济领域先进的技术和产品全方位推广，加速产学研转化，促进企事业单位、科研院所间的对外交流与合作、宣传推广等工作。

五、我国首席人工智能专家？

吴文俊。

吴文俊人工智能科学技术奖以享誉海内外的杰出科学家、数学大师、人工智能先驱、中国智能科学研究的开拓者和领军人、首届国家最高科学技术奖获得者、中国科学院院士、中国人工智能学会名誉理事长吴文俊（1919年5月12日－2017年5月7日）先生命名，由国家科学技术奖励工作办公室主管、中国人工智能学会主办，具备提名推荐国家科学技术奖资格，被誉为“中国智能科学技术最高奖”，代表人工智能领域的最高荣誉象征。

六、全球芯片顶级专家排名前十？

张忠谋，杨培东，夏幼南，孙玉刚

七、苏联解体后顶级专家都去了哪？

     苏联解体后，得到科学家人数最多的是俄罗斯和哈萨克斯坦，这两国现在仍有较强的重工军工科研实力。

     有一部分顶尖专家去了美国、欧洲，主要原在乌克兰、哈萨克斯坦、白俄罗斯、格鲁吉亚、立陶宛等国家的；有一些到了印度；有不少中上水平的来了中国，如乌克兰部分专家；极少部分去了其他社会主义国家。

     苏联的解体，国民经济严重衰退，人民生活水平下降，科技人才地位一落千丈，军费大大下降，主要还是维持军人生活，国防工业遭受严重影响，为国防工业服务的顶级军工专家从国家的宠儿几乎变成弃儿，完成科技人才流失。

八、中国十大顶级金融专家？

1、厉以宁，著名经济学家，中国经济学界泰斗。

2、林毅夫，北京大学国家发展研究院联合创始人，名誉院长，教授及博士生导师。

3、张维迎 4、郎咸平 5、陈志武

6、吴敬琏 7、李季 8、钱颖一

9、徐小平 10 、熊晓鸽

九、无人驾驶船舶顶级专家是谁？

范绪箕：中国无人机之父。

范绪箕与人类现代航空航天史几乎同龄，中国人的飞天梦伴随他整整一个百年，起起落落，终得一圆。上海交通大学原校长张杰曾这样评价他的老前辈：眼不花耳不聋，百岁了还在坚持做创新研究。他本身就是一部历史，一部“浓缩的航空航天发展史”。

十、人工智能中最顶级尖端的研究？

当前深度学习技术主要是data driven的，即对一个特定任务来说，只要增加训练数据的规模，深度学习模型的表现就可以得到提高。但是发展到今天，这种思路面临很多挑战。主要面临下面几个问题：

很多领域（如医疗，教育），很难获取大量的监督数据或者数据的标注成本过高。

训练数据规模再大，也有难以覆盖的情况。例如聊天机器人，你不可能穷尽所有可能的答案。而且很多答案，也是随时间变化的（例如明星年龄，配偶）。因此仅仅依靠大规模的训练语料，并不能解决这些问题。

通用深度学习模型，直接应用到具体问题，表现（效果，性能，占用资源等）可能不尽如人意。这就要求根据特定的问题和数据，来定制和优化深度学习网络结构。这个是当前研究最多最热的地方。

训练的问题。包括网络层数增加带来的梯度衰减，如何更有效的进行大规模并行训练等等。

为了解决上面的问题，当前的研究前沿主要包括以下几个方向：

引入外部知识(如知识图谱,WordNet)

Knowledge-Based Semantic Embedding for Machine Translation

A Neural Knowledge Language Model

深度学习与传统方法的结合。

人工规则与神经网络的结合

Harnessing Deep Neural Networks with Logic Rules

贝叶斯与神经网络的结合

Human-level concept learning through probabilistic program induction(论文讲的是用贝叶斯让机器模仿人写字的，但是对深度学习有非常大的启发价值）

迁移学习与神经网络的结合

强化学习与神经网络的结合

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search

图模型与神经网络的结合

Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging

A Hierarchical Latent Variable Encoder-Decoder Model for Generating Dialogues

无监督的深度生成模型。

Generative Adversarial Networks

新的网络结构

Highway Networks

Neural Turing Machines

End-To-End Memory Networks

Deep Residual Learning for Image Recognition

Mollifying Networks

新的训练方法

Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

从具体研究方向上来说，我觉得深度学习在图像和语音上已经非常成熟，因为图像信号和语音信号，都是比较原始的信号，从原始信号中抽取特征对人比较困难，但对深度学习模型比较容易，因此深度学习技术率先在这两个领域取得巨大成功。而NLP领域，因为文字是一种high level的信息，而且从文字到语义，存在一个比较大的语义鸿沟，因此深度学习技术在NLP上存在很大的挑战，但是挑战也意味着机会，因此除了传统NLP领域的研究人大量开始发力深度学习，许多其他领域的人（如机器学习，统计），也开始向NLP进军（Bengio组的人开始搞机器翻译，语言模型，对话系统等等）。