一、核聚变技术被应用于哪方面？

核聚变主要应用的地方是武器，以及能源上，还可以使用在航空领域，以及潜艇方面。现在核聚变技术的成熟的应用就是氢弹。不过基于核聚变技术可以产生巨大的能量，很多国家，包括我国都在积极研究和平核聚变技术，即实现人工控制核聚变，使它用来发电，就像裂变一样。

但是也正因为能量太大了，使它极不受控制，现在仅有的成果就是能够利用托卡马克装置实现2000～5000万度以上的人造太阳，普遍能仅仅能维持数十秒钟。

日本在2000万度的温度下，使“太阳”稳定地存在了31分钟45秒。

二、软件著作权，主要应用于哪方面？

软件著作权是指软件的开发者或者其他权利人依据有关著作权法律的规定,对于软件作品所享有的各项有权利，属于著作权的特殊种类，一经登记，权利人就享有发表权、开发者身份权、使用权、使用许可权和报酬权。

主要用于在他人侵权时作证据证明自己权利人身份，以此来维权。也可以许可他人来使用获得相应报酬等等方面。

谢谢！

三、人工智能如何应用于审讯？

比较常用的就是AI的微表情识别。

类似于FBI读心术。通过心率面部微表情识别，能够很容易鉴别出这个人是在说谎还是在什么样的状态。

另外还有一个就是做智能语义关联，就是找到相同的这种对话的内容。对于不同的嫌疑人提供的审讯记录，进行比对，发现中间的矛盾和破绽。

四、人工智能应用于成本控制的好处？

人工智能应用于成本控制好处在于提供了一种新的能量，缔造一种新的“虚拟劳动力”。人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见：在生产制造业，人工智能技术可以极大地提高生产效率，节省劳动成本，提升产品质量；在服务业，可以优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；此外，金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入而愈发繁荣，人们的生活也因为其更加便利。

五、ocr技术属于人工智能的哪方面？

文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分。计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)

OCR文字识别也算是人工智能技术，随处可见的人脸识别、OCR识别、指纹识别和虹膜识别技术等人工智能，错落应用在各大领域之中，促进当代企业服务向智能化、自动化转型。

云脉OCR开发者平台开放人工智能识别技术接口与SDK下载，降低中小企业应用人工智能识别技术的门槛和研发成本，缩短研发周期。

六、人工智能应用于交通有什么优势？

随着5G网络、人工智能、云计算、大数据等新一代数字技术的发展，以自动驾驶、车路协同为主要特点的新一代智能交通系统，逐渐成为解决交通问题新突破口。

智能交通的特点是以信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线，为交通参与者提供多样性的服务，与我们的生活息息相关。

智能交通工具，为我们的生活提供了许多便利，更多服务。

七、人工智能教育技术有哪方面功能？

人工智能教育，简称：智能教育，是指人工智能多层次教育体系的全民智能教育，涵盖在中小学阶段设置人工智能相关课程。

不少地方都已经开始探索在义务教育阶段开展人工智能教育，但各地基础和条件各不相同，也面临缺少智能装备支撑、缺少地方教育行政部门、教育教研部门共同参与的顶层设计等难点和问题，通过“政产学研用”的合力尝试，有望能推动人工智能教育朝着更加系统化、科学化的方向发展。

八、数学不好，学人工智能学哪方面？

可以学人工智能的自然语言处理方面

目前人工智能专业的学习内容主要包括： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。

从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。

九、人工智能可以应用于药物研发的哪些领域？

正好之前我们调研了全球44家顶尖药企

使用人工智能进行药物研发的情况

摆几个结论：

超过三分之二的行动集中在药物发现阶段

包括：

先导化合物的确定

靶点及生物标记物的选择与确定

构效关系的研究与活性化合物的筛选

候选药物的选定

等……

第二是临床治疗阶段

共23次行动

包括：

数据分析

开发新疗法

预测治疗结果

精准医疗

药物依从性

疾病诊断

等……

具体如下所示：

2、聚焦疾病

药企在人工智能辅助药物研发上所聚焦的疾病方向

以癌症和精神类疾病居多

均为17次

其次为心脑血管疾病

为8次

具体如下：

详情可戳：

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十、交通摄像头属于人工智能的哪方面？

传统的网络摄像机对于网络带宽的要求较高， 1080P 的图像，即使反复压缩后，也需要至少 8Mbps 带宽。主要是由于网络摄像机直接把大量数据的高清视频回传给数据中心里的 NVR，很难对所有图像进行实时分析， 大部分时候是对保存的图像进行事后分析。如果全部通过后端数据中心处理，不论处理能力、存储还是网络，都是不可能承受的。

AI 智能处理“云+边缘节点”将成为业内主流的解决方案， 即前端摄像头和后端系统均设有AI 功能。前端摄像头可以实时对大部分视频数据进行结构化处理， 例如，设置在交通路口的摄像头可以提取车牌，车型等汽车信息和乘客数量，是否带安全带等乘客信息回传给数据中心。而小部分不容易识别的视频数据才会发送至后端系统处理。同时，前端处理完的数力投放以及治安管理更加科学、精准、有效的掌控。其中4K/8k的超高清普及是据已经结构化，数据量极大减少，发往后端做存储和进一步的分析