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机器人大地测量学中的人工智能2023-06-20 11:08·测绘学报喜欢就关注我吧，订阅更多最新消息本文旨在探索人工智能在机器人大地测量学中的整合：进步与挑战。机器人大地测量学（Robotic Geodesy）是测量和表示地球表面的科学，近年来取得了重大进展。随着对准确和高效的地理空间数据收集需求的增长，研究人员和行业专业人士正越来越多地探索人工智能（AI）在机器人大地测量中的整合。这种人工智能和机器人技术的融合有可能彻底改变这个领域，提供许多好处，如提高精度、效率和自动化。然而，它也带来了必须解决的挑战，以确保人工智能在机器人大地测量学中的成功实施。人工智能在机器人大地测量学中集成的最重要进展之一是开发用于地理空间数据处理的机器学习算法。机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机能够从数据中学习，并随着时间的推移提高其性能，而无需显式编程。在机器人大地测量学的背景下，机器学习算法可用于处理和分析大量地理空间数据，例如由LiDAR（光探测与测距）传感器生成的点云，比传统方法更有效、更准确。举例说，可以训练机器学习算法来自动识别和分类地理空间数据中的特征，如建筑物、道路和植被。这种自动特征提取可以显著减少手动数据处理所需的时间和精力，从而实现更快、更准确的地理空间数据分析。此外，随着这些算法不断从新数据中学习，它们的性能和准确性可以随着时间的推移而提高，从而进一步提高地理空间数据处理的效率。人工智能在机器人大地测量学中的另一个有前途的应用是开发用于机器人测量设备的智能控制系统。这些系统可以利用人工智能算法来优化机器人全站仪、全球导航卫星系统（GNSS）接收机和其他测量仪器的运行，确保它们以尽可能高的准确度和精度收集地理空间数据。例如，人工智能算法可用于自动调整机器人全站仪的设置，以响应不断变化的环境条件，例如温度波动或大气干扰，这可能会影响距离和角度测量的准确性。此外，人工智能可用于增强机器人大地测量工作流程的自动化，减少对人为干预的需求并提高整体效率。例如，人工智能算法可用于规划和执行自主地面车辆或无人机系统的最佳测量路线，确保它们能以最高效和最有效的方式收集地理空间数据。这种自动化程度的提高可以显著节省成本并提高测量项目的生产率。尽管取得了这些进步，但仍有一些挑战必须解决，以便充分发挥人工智能在机器人大地测量学中的潜力。主要挑战之一是开发强大可靠的人工智能算法，这些算法可以在多样化和复杂的环境中始终如一地执行。这需要广泛的研究和开发，以及严格的测试和验证，以确保人工智能算法能够在实际应用中提供准确可靠的结果。此外，人们还担心机器人大地测量自动化程度的提高会带来伦理问题，特别是在工作岗位流失和该领域人类专业知识的潜在损失方面。随着人工智能不断发展并越来越多地融入机器人大地测量工作流程，该行业专业人士和政策制定者必须考虑这些道德问题，并制定策略来减轻潜在的负面影响。总之，人工智能在机器人大地测量中的整合为该领域的革命带来了巨大的希望，提供了许多好处，如提高精度、效率和自动化。然而，它也带来了必须解决的挑战，以确保人工智能在机器人大地测量学中的成功实施。通过继续探索和开发用于地理空间数据处理、智能控制系统和自动化的人工智能技术，研究人员和行业专业人士可以帮助为机器人大地测量的新时代铺平道路，使其比以往更加精确、高效和可持续。作者：马辛?弗隆基维茨（Marcin Fr?ckiewicz），2023年5月24日发表于波兰华沙的TS2空间。
2025年01月01日，财报数据也显示，在2012年到2020年波音在中国内地销售收入约为837亿美元，占到同期波音总收入超过10%。但2019年波音在中国的收入比例已经降至7.42%，到2020年进一步降至3.10%。
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2022年9月2日北交所就两融交易细则公开征求意见
遗憾的是喀纳斯湖还结着冰，一片白茫茫，像融化后又凝结的锡箔。平时王熙凤说一不二。