神经网络在科研中的应用,神经网络技术及其应用
人工智能对国家能有什么贡献，特别是在军事和战略上？
基于人工智能的深度学习系统，未来会有很大的发展空间。特别是人工智能的芯片化，低功耗后，低成本后，人工智能会迎来巨大的发展空间。
在深度卷积神经网络芯片化后，各种设备可以实现实时智能分析，可以做到武器的传感器像鹰的眼晴一样实时盯着目标。可以实时识别战场的各类物体，进行敌我分析。
如用在视频卫星上，可以实时监控地面动态，对地面的军事布置，人员行动，战略布局，可以实时分布，不需要传回地面，做到最高速度的预警。如分析航母的卫星，可以实时绘制航母的运动轨迹，预测航母的轨迹。
用在无人机上，可以实时高空识别，甚至可以实现基于实时行为识别，的实时攻击无人机，把敌人消灭在萌芽状态。
另外在多光谱，多电磁空间的视频实时分析系统，对于反潜艇，反埋伏，反伪装等军事方面，作用也是非常大的。
所以深度学习神经网络不断发展下的人工智能，未来有巨大发展空间，完全无人化作战，实时化分析作战，在AI芯片的进步下，很快就可以实现一大部分。所以人工智能军事化，核心竞争力在于AI的芯片化。
只有芯片化才能解决算力问题，解决功耗问题，解决布置问题，解决实时分析问题。
大家知道昆虫的复眼由几千个小眼组成，如果AI芯片成本降低后，可以在多数武器上装上这种类似复眼的视频实时分析系统，实现矩阵自动分析决策，实现全方位分析，以面盯点。
构建全方位无死角的AI矩阵眼睛分析系统，多谱空间实时分析，真正做到实时人工智能，让武器和侦察设备具有人的眼睛识别分析能力，这样真正做到智能化部队，智能化侦察，智能化预警。
算力芯片化硬件化，对军事战斗力的提升会有革命性作用，未来是算力的天下，真正无人化战争也会实现，以后只需要游戏高手做下军事远程指挥，在大山洞中打着游戏，吹着空调，喝着不上火的凉茶，现场智能化无人武器全是自动的实时分析，甚至可以使用基于人工智能决策系统，完全无人化作战。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
计算机视觉在军事上有哪些应用？
有很多计算机视觉下游任务都能在军事上发挥作用常见的神经网络结构。
比如传统的高通滤波器进行边缘检测可以检测出图像视频中的物体；比如通过超分辨率技术把远方的模糊图像提高分辨率；又比如利用深层卷积神经网络对图像视频做分析，来识别敌人可能出现的位置等等。
人工神经网络可以解决哪些问题
信息领域中的应用：信息处理、模式识别、数据压缩等。自动化领域：系统辨识、神经控制器、智能检测等。工程领域：汽车工程、军事工程、化学工程、水利工程等。
在医学中的应用：生物信号的检测与分析、生物活性研究、医学专家系统等。经济领域的应用：市场价格预测、风险评估等。此外还有很多应用，比如交通领域的应用，心理学领域的应用等等。神经网络的应用领域是非常广的。
军事信息技术包括哪些领域？
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据上海大学军事教研室《军事高技术的概念和分类》一文称，军事高技术前沿领域主要包括7个方面，分别是：军事信息技术、军用新材料技术、军用新能源技术、军事海洋技术、军用生物技术、军用航天技术和军事纳米技术。
1、军事高技术的概念高技术是指以当代科学最新成就为基础的，处于科学技术发展前沿的，对提高生产力、促进社会文明，增强综合国力起先导作用的技术群。
军事高技术是指应用于军事领域或直接从军事领域当中产生的高技术。一般认为：“军事高技术是建立在现代科学技术的基础之上，处于当代科学技术前沿，对国防科技和武器装备发展起巨大推动作用的那部分高技术的总称。
”2、军事高技术的分类（1）军事信息技术信息技术主要指信息的获取、传递、处理等技术，它是高技术的先导。
信息技术以微电子技术为基础，主要包括微电子、光电子、计算机、自动化、卫星通信和激光、光纤通信技术等。几乎所有的高技术武器装备系统都与信息技术有关。
（2）军用新材料技术军用新材料技术是发展高技术武器装备的物质基础，也是当今世界军事领域的关键技术。主要包括信息材料、能源材料、新型结构材料和功能材料等。
（3）军用新能源技术所谓“新能源”，是指以前未被人类大规模利用，有待于进一步研究试验和开发利用的能源。新能源技术，主要包括核能、太阳能、风能、地热能、海洋能和生物能技术等。
新能源技术在军事上的应用使武器装备发生新的飞跃。
如利用铀、钚等原子核的裂变链式反应原理，利用氘、氚等轻原子核的聚变反应原理而制成原子弹、氢弹等核武器；使用核反应堆作为舰艇的最佳动力源、使用氢燃料作为航天器的推进剂等。
（4）军用生物技术生物技术主要包括基因工程（又称遗传工程）、细胞工程、酶工程和发酵工程技术等，它已成为21世纪的核心技术。
军用生物技术除了人们已知的基因武器外，还包括生物电子装备、生物炸弹、军用仿生导航系统、军用生物传感器、军用生物能源、军用生物装具、军用生物医药、军用仿生动力、军用动物武器、神经网络计算机、军用生物材料等。
（5）军事海洋技术海洋技术主要包括海洋及其周围环境（海洋大气、海岸、海底）的资源开发和空间利用等技术。现代科学技术的迅速发展，为军事海洋技术的研究开拓了新的途径。
海洋卫星、遥测、遥感、激光、光纤、水下电视、旁侧声纳、深潜器、饱和潜水等新技术在海洋开发中的应用，对海洋现象的认识将不断深化。
未来军事海洋技术的研究将逐步趋于远洋、深海，并重点加强水声技术和海底军事利用等的研究。
（6）军用航天技术军用航天技术即通过将航天器送入太空以完成侦察、摧毁、通信、导航、气象测报、军事指挥和武器研制等项军事任务的综合性工程技术。
军用航天技术主要包括：航天发射运输技术，航天器技术和航天测控技术等。
（7）军事纳米技术纳米技术是指研究电子、原子、分子在0.1~100纳米尺度空间内内在运动规律、内在运动特性，并利用这些特性制造具有特定功能设备的高技术。
目前各军事大国相继制定了军事纳米技术开发计划，诸如利用纳米技术研制新型导航与制导系统、新概念太阳能光电转换器件，以加速武器装备小型化、信息化和一体化进程；研制性能独特的纳米隐身材料，促进隐身兵器的发展；开发专用集成微型仪器，制造尺寸缩小到最低限度的纳米卫星等等。
目前 军用生物技术的研究领域有哪些?
军用生物技术主要包括基因工程（又称遗传工程）、细胞工程、酶工程和发酵工程技术等，它已成为21世纪的核心技术。
军用生物技术研究领域除了人们已知的基因武器外，还包括生物电子装备、生物炸弹、军用仿生导航系统、军用生物传感器、军用生物能源、军用生物装具、军用生物医药、军用仿生动力、军用动物武器、神经网络计算机、军用生物材料等领域。
自20世纪中叶开始,伴随系列重大科学发现,生命科学成为自然科学中发展最快、影响最大的学科之一,以生命科学为基础的生物技术得到迅猛发展。
同时,现代生物技术从其诞生之日起,就开始逐步渗透到国防科技和武器装备研制中,并不断与信息技术、材料技术和制造技术等交叉融合,形成军用生物技术这一新兴技术领域。
军用生物技术已成为武器装备变革的重要推动力量,并在不断催生新的作战样式和作战理念,将深刻影响新军事变革的方向。
军用生物技术的概念军用生物技术是在新军事革命理论指导下,将现代生物技术应用到军事技术领域的一门综合性交叉技术,涉及军事、生物、物理、材料、信息等诸多学科,其研究目标旨在从使用者的角度最大限度地提高武器装备的使用效能,进而发展基于生物学原理的新型关键装备部件乃至武器系统。
军用生物技术的研究成果将可能为武器装备的研制提供最新的设计理念、最优的解决方案和最佳的实际效能,成为装备发展的重要创新手段和技术来源。
研究神经网络算法找什么工作比较好
人工神经网络在信息领域、医学、经济领域、控制领域、交通领域、心理学领域都各个领域都有应用，理论上说，在这些领域都可以就业。但是如果要追求对口，建议还是去人工智能或软件公司就业。
其实你平时研究的方向和你今后工作的方向没有直接关系，换个方向你一样能做，因为你学会的是思维方式。
现代信息处理要解决的问题是很复杂的，人工神经网络具有模仿或代替与人的思维有关的功能，可以实现自动诊断、问题求解，解决传统方法所不能或难以解决的问题。
人工神经网络系统具有很高的容错性、鲁棒性及自组织性，即使连接线遭到很高程度的破坏，它仍能处在优化工作状态，这点在军事系统电子设备中得到广泛的应用。
现有的智能信息系统有智能仪器、自动跟踪监测仪器系统、自动控制制导系统、自动故障诊断和报警系统等。
什么是神经网络，举例说明神经网络的应用
我想这可能是你想要的神经网络吧！
什么是神经网络：人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络的应用：应用在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。
主要的研究工作集中在以下几个方面：生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。