一、人工智能领域有哪些技术？

人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)涉及多个技术领域,以下是其中一些主要的技术:

1.机器学习(MachineLearning,简称ML):通过训练模型来识别模式并做出预测的技术。机器学习算法可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等任务。

2.深度学习(DeepLearning,简称DL):使用深度神经网络来模拟人类大脑的计算方式,通常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。

3.自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP):使计算机理解和处理自然语言的技术。NLP可以用于文本分类、机器翻译、情感分析、信息提取等任务。

4.计算机视觉(ComputerVision,简称CV):使计算机能够识别和处理图像和视频的技术。计算机视觉可以用于人脸识别、物体检测、图像分割等任务。

5.强化学习(ReinforcementLearning,简称RL):通过与环境交互来学习最优策略的技术。强化学习可以用于游戏、机器人控制、推荐系统等任务。

6.生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN):由两个神经网络组成的系统,一个生成器网络和一个判别器网络。生成器网络试图生成逼真的图像或文本,判别器网络试图区分真实数据和生成数据。

7.强化学习与深度学习的结合(ReinforcementLearningandDeepLearning的结合):这是一种结合了强化学习和深度学习的算法,通常用于解决复杂的问题,如自动驾驶、语音识别等。

8.人工智能安全(ArtificialIntelligenceSecurity,简称AISec):保护人工智能系统免受恶意攻击和破坏的技术。人工智能安全包括网络安全、数据安全、算法安全等。

二、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

三、电子技术领域包括？

电子信息主要包括以下几个方面：电子科学与技术、集成电路设计与集成系统、电子信息工程、电子信息科学与技术、通信工程。信息通讯技术（电信技术）专业则涉及信息的通讯、中转和加工处理，其中信息通讯必须用到无线电技术。

四、人工智能三大技术领域？

1、机器学习：机器学习是一种人工智能技术，它使用统计学和数学方法来让计算机自动“学习”，从而改善自身的性能。

2、自然语言处理：自然语言处理是一种人工智能技术，它使用计算机程序来理解和处理人类语言，从而实现自动化的文本处理。

3、计算机视觉：计算机视觉是一种人工智能技术，它使用计算机程序来模拟人类视觉系统，从而实现自动化的图像处理。

五、人工智能安全技术包括？

人工智能领域中包含了很多技术，主要包含以下几个方面：

1. 机器学习：机器学习是一种基于数据和算法的学习方法，通过分析和识别大量的数据，来让计算机得以自我学习，自我优化，最终提高预测和决策的准确性。

2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种，它通过神经网络模型来对数据进行处理和分类，由于神经网络的深度较大，所以其可以处理更为复杂的数据形式，比如图像、语音等。

3. 自然语言处理：自然语言处理技术是用计算机实现对自然语言文本的分析和理解，包括自然语言的声音、语音、文本和表达方式等多种语言形态。

4. 机器人技术：机器人技术的主要任务是使机器人具有人类的智能和感知能力，能够完成人类难以完成的任务，比如在危险环境中进行救援、生产线上的自动化等。

5. 计算机视觉：计算机视觉是通过计算机算法实现对图像、视频、三维物体等数字图像的分析和理解，包括图像处理、模式识别、特征提取等。

以上技术是人工智能领域中比较常见的技术，在未来的发展中，这些技术将会不断得到改进和升级，同时也会涌现出更多新的技术。 

六、人工智能在垂直领域的应用包括？

人工智能主要应用领域

1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），

七、人工智能的领域包括移动支付吗？

包括。

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

实际应用于机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

八、人工智能研究的领域不包括什么？

不包括：程序设计方法。

人工智能研究的领域包括自然语言理解；自动程序设计；自动定理证明。

人工智能是一门极富挑战性的科学，人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

九、人工智能在投资领域的作用包括？

商业就是利益，信息创造机会。应用科学创造的手段，披配广阔的投资领域。拥有先进的人工分析，为您的人生创造一笔财富。

十、人工智能领域包括人工生命吗？

人工智能领域包括人工生命。

人工生命(AL:Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域。人工生命的概念，包括两个方面内容：1)、属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术，以及2)、基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术。 AL是首先由计算机科学家Christopher Langton在1987年在Los Alamos National Laboratory召开的"生成以及模拟生命系统的国际会议"上提出。