1.1 人工智能简介 1.2 机器翻译概述

人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

一、机器、机构与机械 机器能够实现能量转换、运动与动力传递或者信息处理的人为实体组

一、实验目的 通过实验,掌握和面机的搅拌机理及机器在负载状态下面团生产 过程的功率特性。 二、实验设备及仪器 1、HM25型和面机 HM25型和面机构造比较简单,由面斗、搅拌器、传动系统、翻 缸机构、电机及支架构成。本机采用椭圆形桨叶式搅拌器。机器的主要参数如下:

机器具有确定的相对运动、完成机械功或转换机械能的组合体 机构具有确定的相对运动组合体是机器所共有的组成部分

小场景1 不要说:“对不起,我们卖给你 一台有毛病的机器。” 因为顾客会认为:“有毛病的机 器也卖给我?” 应该说:“我理解这台机器给你 带来了不便。现在看看我们能为 您做些什么?

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

一、机器的基本组成要素 机器:机原机构←构件→运动的单元 机设零件→制造装配的单元

一、研究对象 1、机械:机器和机构的总称机器(三个特征): ①人为的实物组合(不是天然形成的); ②各运动单元具有确定的相对运动; ③必须能作有用功,完成物流、信息的传递及能量的转换。 机构:有①②两特征

在人类即将跨入21世纪的时候,如果我们回顾一下自身的发 展历史,就会发现,近百年来人类所创造的劳动业绩,大大超过 了在此之前所积累的总和。17世纪以前,人均能源消耗与史前期 相差不大,从17世纪中叶起,人口开始以指数规律增长。18世纪 蒸汽机的发明,引起了产业革命,从此,在人类的经济活动中出 现了一个新的生产领域:使用机器的工业生产。19世纪发现了电 磁现象,奠定了现代技术的基础,机器生产从蒸汽机供应能量转 向了新的能源形式一电力