测绘工程主要包括哪些领域？

一、测绘工程主要包括哪些领域？

包括地图与地理信息系统的设计、实施和研究作；国家基础测绘建设、陆海空运载工具导航与管理、城市和工程建设、矿产资源勘查与开发、国土资源调查与管理等测量工程；还有各类企业公司从事测绘产品、软件和设备的研究开发等领域。

二、公共生活领域主要包括几大领域？

公共活动中必须遵循的一些简单的、起码的行为准则，它的适用范围很广泛，涉及到个人与个人、个人与社会、人类与自然之间的各种复杂关系。

随着现代社会生活领域的不断扩大，生活质量和文明程度的提高，特别是随着现代高科技的日益发展及其成果的广泛运用，人们活动空间及道德视野的更加广阔，社会公德的内容也越来越丰富。

比如人与自然环境之间的关系，甚至人在外层共建活动应当遵守什么样的伦理规则问题等等，也显得越来越突出了，在这方面，社会公德的阿新内容主要表现为人与自然的伦理关系。

三、医疗领域的专利主要包括？

主要包括以下几个方面：

1. 制药和药物相关专利：包括新药的化学结构、制备方法、疗效、用途等方面的专利。

2. 医疗设备和技术相关专利：包括医疗器械、医疗仪器设备、医疗技术等方面的专利。

3. 基因工程和生物技术相关专利：包括基因工程、基因治疗、基因检测、生物制剂等方面的专利。

4. 医学诊断和诊疗方法相关专利：包括医学诊断方法、医学诊疗流程、医学图像技术等方面的专利。

5. 医疗数据和人工智能相关专利：包括医疗数据分析、人工智能应用于医疗领域的技术创新等方面的专利。

6. 医学研究和治疗方法相关专利：包括医学研究方法、疾病治疗方法、康复方法等方面的专利。

需要注意的是，这只是医疗领域专利的一部分，随着医学科技的发展和创新，可能还会有其他新的专利领域涌现。

四、智能电网包括哪些技术领域？

智能电网涉及的技术领域主要包括变电站信息采集技术、智能传感技术、实时监测技术、状态诊断技术、自适应／自优化保护技术、广域保护技术、协调控制技术和站内智能一次设备技术等。

五、医疗领域的专利主要包括什么？

你好，医疗领域的专利主要包括以下几个方面：

1. 新药物和药物组合的治疗方法：医疗领域的专利可以保护新药物的化学结构和制备方法，以及药物的新的治疗用途和组合疗法。

2. 医疗设备和技术：医疗设备和技术的专利涵盖了各种医疗设备，如医疗仪器、手术工具、医疗图像设备等，以及相关的技术和方法。

3. 诊断方法：医疗领域的专利还可以涵盖新的诊断方法和技术，包括基于生物标记物、影像学、遗传学等的诊断方法。

4. 生物技术和基因工程：医疗领域的专利还可以涵盖生物技术和基因工程方面的发明，如基因治疗、基因工程药物等。

5. 医疗数据和信息处理：随着医疗信息技术的发展，医疗领域的专利还可以涵盖医疗数据处理、电子病历系统、远程医疗等方面的发明。

总的来说，医疗领域的专利主要涵盖了新的药物、医疗设备、诊断方法、生物技术和基因工程等方面的发明。这些专利的保护可以鼓励创新，推动医疗技术的发展，提高医疗水平。

六、人工智能的主要应用领域包括哪几个方面？

、汉字编码词法分析; 2、句法分析; 3、语义分析; 4、文本生成; 5、语音识别; 6、智能机器人 智能机器人在生活中随处可见,扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天,还是自主定位导航行走、安防监控等,都离不开人工智能技术的支持。 智能机器人技术原理: 人工智能技术把机器视觉、自动规划等

七、新能源的主要包括哪些领域？

新能源发电，包括风光水核氢等等

新能源汽车

新能源电池

储能技术

新能源发电设备

暂时想起来这些吧

八、人工智能的主要发展领域？

以下是人工智能的主要发展领域之一：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，涉及让计算机通过数据和模型训练来自主学习和改进。机器学习应用广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。

2. 计算机视觉：计算机视觉涉及让计算机通过图像和视频理解和解释视觉信息。它在图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等领域有广泛的应用。

3. 自然语言处理：自然语言处理涉及让计算机理解和处理人类自然语言的能力，包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本生成等。它在智能助理、机器翻译、信息检索等方面有应用。

4. 专家系统：专家系统是模拟专家知识和经验的计算机系统，能够解决复杂的问题和提供决策支持。它在医疗诊断、金融分析、工业控制等领域有应用。

5. 自动驾驶：自动驾驶技术利用人工智能和传感器技术使汽车实现自主导航和驾驶。它涉及计算机视觉、机器学习、路径规划等技术，目前在汽车行业和交通领域得到广泛研究和应用。

6. 智能机器人：智能机器人结合了感知、决策和执行的能力，能够与人类进行交互，并执行各种任务。它在生产制造、医疗护理、家庭服务等领域有应用。

除了以上领域，人工智能还在金融、教育、农业、游戏等许多领域有广泛的应用。随着技术的不断发展和创新，人工智能的应用领域还将继续扩展和深化。

九、智能结构主要包括？

智能结构是人才群体中具有不同智能优势的人员的比例构成状况。智能是知识、技能和能力诸因素的综合体，反映人的认识（包括观察、记忆、思维、想象）和实践能力。人类社会所取得的每一重大成果，是诸种智能优势相结合的产物。人才群体由具有不同智能优势的人合理组成，就能充分发挥各人的智能优势，扬长避短，互相补充。智能类型相似，智能水平相当的人一起工作，其群体效能较低。

它集主结构、传感器、控制器及驱动器于一体,具有结构健康自诊断、自监控、环境自适应以及损伤自愈合自修复的智能功能,在危险发生时能自己保护自己。

十、人工智能涉及领域包括GIS吗？

从机器翻译到语音、图像识别，再到无人驾驶，人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新，已成为IT企业发展的重要目标，也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域，人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响，如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。

人工智能GIS技术体系

　　在AI与GIS融合的道路上，超图软件不断进行技术创新和探索，2018年推出AI GIS技术，2019年进一步构建了AI GIS技术体系：

　　该体系包含三个核心内容：

　　1、GeoAI：融合AI的空间分析与处理;

　　2、AI for GIS：AI赋能GIS，即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能;

　　3、GIS for AI：GIS赋能AI，即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

　　图1 AI GIS 三部曲

　GeoAI

　　基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法，面向地理空间领域问题，超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能，使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMap GIS 10i产品以丰富的空间统计功能为基础，主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能，支持人工智能GIS应用。

空间机器学习

　　机器学习是现阶段人工智能的研究核心，可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归，因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。

　　目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析，帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算，还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合，大幅度提升了空间机器学习的性能。

图2 房产价格空间回归

空间深度学习

　　深度学习是机器学习技术的一个分支，可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果，因此，超图将其应用于遥感影像分析领域，可提高影像处理效率及准确性。SuperMap GIS 10i 新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法，包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等，可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区，可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

　图3 基于空间深度学习的影像建筑物提取

人工智能GIS流程工具

　　由于地理信息应用的多样性，当基础模型不能完全满足用户需求时，便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。

　　机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型，因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程，如下图所示。而SuperMap GIS 10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具，方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。

　图4 GeoAI 工作流程

AI for GIS

　　AI for GIS，即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中，实现GIS软件功能的智能进化。

　　目前SuperMap主要提供四个方面的功能：AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。

　　AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别，例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程，通过简单操作，进行风格迁移，就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式，玩转GIS功能。

GIS for AI

　　人工智能在不断发展的道路上，也需要不断吸收融合其他的技术，如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI，将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。

　　GIS可以将空间可视化赋能AI，例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用，可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI，例如可进行地理围栏实时告警，车辆行驶路线追踪等，携手AI为用户提供更大价值。

AI GIS未来会怎样?

　　未来，超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合，增加更多的方法和工具，基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面，AI GIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合，使其逐渐走向成熟;另一方面，AI GIS也会与AutoML、AI PaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入，未来的AI GIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner 2019 AI光环曲线中的研究方向划分为，AI GIS初步探索涉及的内容，以及AI GIS未来探索的内容两个部分。

图5 AI GIS探索

注：原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》，刊登于《超图通讯》2019年12月刊，作者：超图研究院大数据与AI研发中心 郑美玲 卢浩