达优高科 一、基于区块链的农业保险优势？
有利于工作的保密性，提高经济发展。
二、人工智能技术基于什么建模？
人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段。
感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。
认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台。
人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。
三、基于物联网的农业
基于物联网的农业已经成为农业生产中不可或缺的重要技术。随着科技的进步和信息化水平的提高，物联网技术在农业领域的应用越来越广泛，为农业生产带来了革命性的变革。
物联网技术在农业中的应用
采用基于物联网的农业技术，农民可以实时监测土壤湿度、温度、光照等环境参数，及时调整灌溉和施肥方案，提高作物的产量和质量。此外，物联网技术还可以帮助农民监测农作物生长状况，及时发现病虫害问题，并进行精确施药，降低农药的使用量，减少环境污染。
在畜牧业方面，物联网技术也发挥着重要作用。通过植入芯片或佩戴传感器，可以实现对牲畜的实时监测，掌握牲畜的健康状况、运动情况等数据，为畜牧业的精细化管理提供依据。
物联网技术带来的益处
引入基于物联网的农业技术，可以帮助农民提高生产效率，降低成本，增加收益。通过实时监测和智能化决策，能够使农业生产更加科学、精准，减少资源浪费，提高资源利用率。
此外，物联网技术还可以帮助农产品实现溯源管理，提升产品质量和安全水平。消费者可以通过扫描产品上的二维码，了解该产品的生产环境、种植/饲养过程等信息，增加对产品的信任度。
在农业供应链管理中，物联网技术也起到关键作用。通过物联网技术，可以实现农产品生产、加工、运输、销售等各个环节的信息互联互通，提高供应链的透明度和效率，降低中间环节的成本，确保产品的质量和安全。
物联网技术的发展趋势
随着物联网技术的不断发展和成熟，其在农业领域的应用将会越来越广泛。未来，物联网技术还将与大数据、人工智能等技术相结合，构建更加智能化、自动化的农业生产模式。例如，通过人工智能算法分析物联网传感器采集的数据，为农民提供更加精准的农业生产建议，实现智能化农业管理。
另外，随着5G网络的逐步普及，物联网技术的应用范围将更加广泛，数据传输速度更快，响应更迅速，为农业生产提供更加强大的技术支持。
总结
基于物联网的农业技术为农业生产带来了前所未有的机遇和挑战。农民应紧跟科技发展的步伐，积极采用物联网技术，提升农业生产的效率和质量，推动农业产业的可持续发展。
四、人工智能基于几何特征由谁提出？
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
五、农业人工智能的发展？
人机共融，是未来农业发展重要的一环。
技术上，随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械，将突破瓶颈并得到广泛应用。
同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术。
人机共融，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。
如今农业也出现了大数据等技术，建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，这也是农业大数据的本质内涵。
六、人工智能农业的利与弊？
利：目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。
节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。
弊：霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者!如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。
当人工智能处于一个低级阶段的时候，人类可以让人工智能来代替人类进行一些需要基本思考的工作，比如记账，审计，阅读，还有风险更低的体力劳动，毕竟现在由纯机器操作的工厂还是有一定事故发生率的，而人工智能是可以通过自己分析预判来减少风险的。
虽然可能会带来大量的失业，但是这本来就是社会前进必须经历的过程，当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益，然而只要这个前进的方向是对的，也就无可厚非了，毕竟被取代的是所需能力不高的工种，只能怨自身没有什么不可替代的价值了。
七、农业人工智能的特征？
1.在农业生产中，人工智能助力农业生产精细化，从而促进农业提质增效。在种植领域，企业利用人工智能对农作物生长情况及环境数据进行建模分析，为农业生产提供精准指导。
2.在农业服务中，人工智能可缓解信息不对称导致的农产品供需失衡及农业融资难等问题。运用人工智能建立农产品价格走势预测模型，指导农业生产主体动态调整产能，既可减少由于盲目生产导致的成本浪费，也能提升消费者满意度。
3.人工智能在农业生产和服务环节为促进农业智能化转型升级提供了新思路。但这些融合应用目前主要处于探索和试点阶段，融合模式仍需优化完善，应用范围也有待逐步扩大。
八、人工智能基于几何特征谁最早提出？
人工智能学科
学科起源
从学科起源的时间原点来看，人工智能学科以1956年美国达特茅斯学院夏季讨论班为缘起。
人工智能学科，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
《新一代人工智能发展规划》明确，启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创新发展实验区等一系列"中国方案"，强化了人工智能基础理论和关键技术研究，促进人工智能与经济社会的高度融合。
九、人工智能基于大数据
在当今科技领域的快速发展中，人工智能基于大数据已经成为一种不可或缺的技术趋势。人工智能和大数据这两大概念的结合，正在彻底改变着我们生活和工作的方方面面。本文将深入探讨人工智能基于大数据的重要性、应用领域以及未来发展趋势。
人工智能基于大数据的重要性
人工智能作为一种模拟人类智能的技术，通过模拟人类的思维和学习能力，实现了机器的自主学习和智能决策。而大数据则是指规模庞大、结构复杂且更新速度快的数据集合。人工智能基于大数据，利用海量数据进行分析、挖掘和预测，可以帮助企业更好地了解用户需求、优化产品设计以及提高生产效率。
人工智能基于大数据的重要性体现在以下几个方面：
- 实现个性化推荐：通过分析用户的历史行为数据，人工智能可以实现个性化推荐，提升用户体验。
- 精准营销：基于大数据分析的用户画像，可以帮助企业实现精准营销，提高营销效果。
- 智能决策：人工智能可以根据大数据分析结果，辅助决策者做出更加科学的决策，降低决策风险。
- 智能制造：在制造业中，人工智能基于大数据的应用可以实现智能化生产，提高生产效率和产品质量。
人工智能基于大数据的应用领域
人工智能基于大数据的应用已经渗透到各个行业领域，推动着行业的数字化转型和升级。以下是一些人工智能基于大数据的典型应用领域：
- 金融领域：人工智能基于大数据在金融领域的应用包括风险控制、信用评估、智能投顾等。
- 医疗健康：通过分析医疗大数据，人工智能可以帮助医生制定更加精准的诊疗方案，提高治疗效果。
- 零售行业：人工智能基于大数据可以帮助零售企业进行商品需求预测、库存管理以及精准营销。
- 智能交通：智能交通系统借助人工智能和大数据技术，实现了交通流量监测、智能信号灯控制等功能。
人工智能基于大数据的未来发展趋势
随着人工智能和大数据技术的不断进步，人工智能基于大数据的未来发展将呈现出以下几个趋势：
- 跨行业融合：人工智能基于大数据将会在更多领域实现跨行业融合，形成更加智能化的生态系统。
- 算法优化：未来人工智能基于大数据的发展将更加注重算法的优化和提升，以提高智能决策的准确性。
- 隐私保护：随着数据安全和隐私保护意识的提升，人工智能基于大数据的发展将更加注重数据的安全性和隐私保护。
- 智能硬件：未来人工智能基于大数据的应用将越来越多地借助智能硬件设备，实现更加智能化的场景应用。
总的来说，人工智能基于大数据的发展已经成为科技行业的重要趋势，将在未来持续发挥重要作用。企业和个人应当及时了解并掌握这一技术，以适应未来科技发展的需求。
十、人工智能对农业的影响？
人工智能在农业中发挥着重要的作用，具体来说，它对农业的影响主要体现在以下几个方面：
1. 精准种植：通过高分辨率卫星遥感对土地、农作物进行监测，利用AI算法对数据进行处理，实现精确定位、精准种植。
2. 提升生产效率：AI可以处理大量的数据，并利用这些数据做出最优的决策，从而提高生产效率。
3. 预测天气：通过分析历史和实时的气象数据，AI可以预测天气，从而帮助农民提前做好应对措施。
4. 降低成本：通过使用无人机、传感器等先进技术，可以减少劳动力成本和时间成本。
5. 提高农产品的质量和安全性：通过AI技术可以对农药残留、病虫害等进行实时监测和预警，从而提高农产品的质量和安全性。
总的来说，人工智能的应用可以提高农业的效率和可持续性，降低成本，并改善农民的生活条件。
