一、数学在军事中的应用？
静雅思听曾经做过一期节目 战争中的经济学：轰炸什么目标效果最好 跟数学有点关系。
你听听吧。另外，数学是基础科学，没有数学就没有没有战术战役层面的碰撞，更没有装备和战术的更新。没有数学，就没有密码技术，就没有各种兵器，除了你的拳头。数学是基础科学，没有数学，就只剩下空想的战略了。二、vr在军事航天领域的应用？
VR在军事航天领域的应用非常广泛。它可以用于飞行模拟训练、作战模拟、航天发射任务规划、导弹制导等方面。
通过虚拟现实技术，可以提高训练效率和准确度，降低成本和风险，同时也可以帮助军事航天人员更好地掌握实际情况和应对突发情况。因此，VR在军事航天领域的应用前景非常广阔，可以为国防事业的发展做出重要的贡献。
三、极坐标在军事上的应用？
极坐标在军事上应用是能够准确判定行军路线，和各种目标方位。
四、声在军事上有哪些应用？
军事上:声呐,用于探测水下潜艇。利用的是超声波在水下沿直线传播,遇障碍物后反射回来使舰艇接收到信号并通过计算返回时间长短来推算出该物体大小,形状及它与舰艇间的距离。
医疗上: 1:B超,工作原理大致同上。
五、系统在军事上有哪些应用？
信息化时代的战争要求更加快速和精准的指挥和决第，从而实现精准打击，基于海量战争信息进行大数据分析己经在国防军事各个领域，极大提高了战争的应急反应能力和处理能力，大数据在战争中的应用逐渐成为各国国防部门研究的重点，是未来战争的主要决策工具。
提高战争信息的获取能力，大数据技术可以提高复杂情报的处理能力，对非线性和加密数据迅速进行破解，克服传统战争数据处理的低效和盲目，大数据分析可以发现普通手段无法发现的情报，对多源头获取的信息进行归类和整理，完成侦察系统的完整性。
提高决策效应。陆海空等多兵种以及跨地区的联合作战，为现在战争的实施增加了复杂性，武器装备，人员，地形，气候等大量的数据如果进行常规分析需要耗费极大的时间，大数据分析通过实战模拟和自主学习，将所有数据之间的交互关系进行详细分析，更好地把握敌方进一步行动，并给出指导性的策略，降低指挥和决策周期，显著提高决策效率。
强化体系作战。信息处理能力的不足会制约指挥机构和专业人员的进一步行动，造成战争信息流的阻塞，大数据分析通过数据的处理和分发，降低信息拥堵，降低指挥人员的负担，多兵种的协同作战要求信息的传输过程要通畅，大数据可以保障 数据的高度共享， 使各个作战单位能够实现数据的输入和获取，使整个战争的协同和配合实现统一。
增强网络信息安全。传统的信息体系构架容易在数据传输中被破解，大数据技术可以察觉到数据传输中异常，实时检测战争和防务数据的传输和分发，提高军事防御能力，大数据技术可以实现数据的加密传输，检测网络系统受到攻击，并主动进行防御和拦截。
大数据技术在现代战争中的作用日渐显著，它可以提高情报机构的信息获取，提高指挥机构的指挥效率，在名兵种协同作战中实现数据共享，便于总指挥协调组织，同时，它还可以保障数据传输的安全性，此外，大数据分析在军事物质的运输，人员和财政预算以及武器装备的故障检测领域具有显著作用，大力发展大数据的理论和应用，可以高效提升作战能力。
六、5g技术在军事中的应用？
5G技术在军事中的应用范围十分广泛，包括通讯、情报、导航、控制等多个领域。以下是5G技术可能在军事中的应用举例：
增强通讯
5G技术可以提供更高的通讯速度和更稳定的连接，这对于提高携带式设备（例如步兵战斗装备）的通讯能力非常有帮助。另外，5G技术的低延迟可以帮助军事指挥部门更加快速地接收情报。
智能监控
5G的广带传输和低延迟特性，可以加强对巨量数据的处理速度，实现对军事目标进行实时监控。同时，5G技术的高容量也可用于更高分辨率和更广泛的控制区域的监控设备。
联合军事训练
5G可以支持更高效的虚拟训练和联合训练。虚拟和增强现实应用程序可以提供更为逼真的模拟环境，供士兵更好地接受实际训练。在这种情况下，5G技术的带宽能力和低时延特性，有利于提升虚拟训练的速度和质量。
物联网
物联网也是5G的重要组成部分，可以通过远程传感器收集大量数据并进行分析处理。在军事领域，这可以帮助相关部门更高效地管理资产和强化战场资源的 协调与沟通，包括在难以到达的地点收集和交换信息和资源。
总的来说，5G技术的高速率、低时延、广覆盖等特点，可以为现代化战争的场景提供更加重要的支持，这也是许多军事组织和军工企业在5G技术方面的不断投资和探索的原因。
七、传感器在军事上的应用？
传感器就说白了也是一个数据侦测系统，不管对敌对我都有用，在飞机上仪表板上显示的燃油量，飞机引擎的工作程度都是有传感器提供的实时数据，可以说现在的所有的中端武器都已有传感器在里面，比如说AH-64机头的成像仪就是一种传感系统，传感器分为很多种高度，气压，风向，湿度，温度等等，怎么说呢就是军事上用到了警戒，侦查，己方设备的观察，保养，以及说是对于纯在危险地不能进去的地方，比如说是核试验基地里的核弹实验点哪里多半就是使用了传感器输送了各种数据，在比如说战机在空中飞的时候你不可能除了故障在空中打开机舱跑出来找问题，所以只能依靠传感器了
八、人工智能军事应用研究
人工智能军事应用研究一直备受关注，随着科技的不断进步，人工智能技术在军事领域的应用日益广泛。本文将深入探讨人工智能在军事上的应用研究情况，分析其影响和未来发展趋势。
人工智能在军事上的应用现状
人工智能技术在军事领域的应用涵盖了多个方面，包括作战指挥、装备研发、情报情报搜集分析等。其中，在作战指挥方面，人工智能可以通过大数据分析和模拟仿真等技术，为军事指挥官提供更及时、准确的决策支持；在装备研发方面，人工智能可以帮助设计和制造出更智能化、自主化的武器装备；在情报搜集分析方面，人工智能可以通过图像识别、语音识别等技术，更快速、准确地进行情报分析和情报共享。
随着人工智能技术的不断发展和成熟，军事领域对人工智能的依赖度也在逐渐增加。许多国家开始加大在人工智能军事研究领域的投入，积极探索人工智能在军事上的应用潜力，力求在技术上取得领先优势。
人工智能在军事领域的影响
人工智能在军事上的应用不仅可以提升作战效率和精度，更可以改变传统战争模式，引领军事革命。通过人工智能技术的运用，军队可以更好地应对复杂多变的战场环境，提高作战实力和军事竞争力。
同时，人工智能在军事领域的应用也带来了新的挑战和安全风险。人工智能系统的智能化和自主化可能会导致“失控”现象，进而影响军事行动的安全和可靠性。因此，军事界需在推进人工智能军事应用的同时，加强相关安全技术和政策的研究，确保人工智能技术在军事领域的合理、安全应用。
人工智能在军事领域的未来发展趋势
未来，随着人工智能技术的不断突破和应用，人工智能在军事领域的作用和影响将进一步扩大。军事领域将更加依赖人工智能技术来提升作战效能、改进武器装备和优化军事指挥系统。
同时，人工智能技术的发展也将推动军事领域的转型和升级，打造更加智能化、信息化的军事力量。借助人工智能技术的不断发展，军事领域将迎来技术革新和战争模式的转变，进一步提升国家的国防实力和安全保障能力。
综上所述，人工智能军事应用研究在当今世界格局下具有重要意义，面临着广阔的发展空间和挑战。只有不断深化研究，加强国际合作，才能更好地推动人工智能在军事领域的应用与发展，为国家的国防安全和军事现代化作出更大贡献。
九、物联网在军事中的应用
随着科技的不断发展和应用范围的不断扩大，物联网在军事中的应用正逐渐成为一个备受关注的话题。物联网技术的成功应用将极大地提升军事领域的效率、安全性和作战能力，对于国家安全和国防建设具有重要意义。
物联网技术在军事中的应用现状
目前，物联网技术在军事领域的应用已经开始渗透到各个方面。从智能装备、智能感知到智能指挥控制等方面，物联网技术的引入为现代军事提供了全新的视角和解决方案。
在智能装备方面，物联网技术可以实现各类武器装备的智能化连接和信息共享，让士兵和指挥官能够实时获取和传递关键信息，提高作战效率并减少误差。此外，物联网技术的应用还可以对装备进行实时监测和维护，预防故障并延长装备的使用寿命。
在智能感知方面，物联网技术可以通过传感器网络实现对环境的全面感知和监控，包括天气、地形、敌我情况等多方面信息。这为军事作战提供了更为全面的信息支持，帮助指挥官做出更加明智的决策。
在智能指挥控制方面，物联网技术可以实现指挥官对部队和装备的实时监控和指挥，支持远程指挥和作战。同时，通过数据分析和人工智能技术的结合，还可以实现对作战数据的深度挖掘和分析，为战场决策提供更为科学的依据。
物联网技术在军事中的优势
与传统军事技术相比，物联网技术在军事领域的优势主要体现在以下几个方面：
- 实时性强：物联网技术可以实现设备间的实时通信和数据共享，让军事指挥决策更快速、更及时。
- 智能化：物联网技术的引入让军事装备和系统变得更加智能化，可以实现自动化的作战指挥和控制。
- 信息化：物联网技术可以实现多源信息的集成和分析，为军事决策提供更为全面和准确的信息支持。
- 安全性：通过加密和身份认证等技术手段，物联网技术可以保障军事信息的安全传输和存储。
综合来看，物联网技术在军事中的应用具有明显的优势，可以为现代军事作战带来革命性的变革和提升。
物联网技术在军事中的挑战
然而，同时也需要认识到，物联网技术在军事领域的应用面临着一些挑战和障碍：
- 安全风险：物联网技术的应用面临着网络安全、信息泄露等多方面的风险挑战，需要加强安全防护措施。
- 系统兼容性：军事系统的复杂性和多样性可能导致物联网技术的集成和兼容性问题，需要在技术上加以解决。
- 数据隐私：军事信息的保密性要求较高，物联网技术的应用需要严格保护数据隐私，防止泄露。
因此，在推进物联网技术在军事中的应用过程中，需要充分考虑这些挑战，加强技术研发和安全保障，确保物联网技术能够为军事事业做出更大的贡献。
结语
总的来说，物联网技术在军事中的应用是一个具有广阔前景和巨大潜力的领域。随着技术的不断发展和创新，相信物联网技术将在军事领域发挥越来越重要的作用，为国家安全和国防事业注入新的活力和动力。
十、人工智能理财在我国的应用趋势？
人工智能理财又被称为智能投顾、智能资产管理、机器人理财等，它起源于欧美，目前在美国发展的更为成熟，在亚洲则是韩国发展较快。我国的人工智能理财于2015年兴起，2016年凭借Fintech的东风正式进入大众视线，并快速进入发展期。与传统理财业务相比，带着人工智能光环的智能理财模式有着许多优势，但由于其在我国尚处于发展初期，发展趋势尚不明朗，技术水平、法律法规等方面都存在着不足，这给金融监管带来一定的压力和挑战。
人工智能理财与传统理财服务相比的优势
(一)门槛低。财富管理一直是高净值客户才能享受到的服务，即使是在理财市场较为发达的美国，也仅有20%左右的大众富裕人群才拥有财富顾问，国外知名私人银行对客户投资资产的最低限额通常在百万美元以上；即便是国内，招商银行私人银行的门槛也高达1000万元人民币。而大部分人工智能理财网站对客户投资门槛的要求很低，部分网站甚至没有投资金额的限制。
(二)费用少。由于智能理财系统上线后只需要后台的技术团队、风险管控团队等维持运营即可，前台营销和后台投资运作都可由计算机完成，因此大大节省了人力成本，从而可以在价格上给予客户更多的优惠。与传统理财服务1%的管理费用相比，人工智能理财网站只收取0.15%至0.5%的管理费。
(三)操作易。客户若采用人工智能理财，一旦完成开户和授权，并通过简单的在线问卷风险测评后，就可以交由网站负责投资管理和动态调整。同时，借助在线和移动渠道，投资者可以随时随地通过简洁明了的图表，查看投资情况。与传统理财业务依靠理财经理个人能力和经验的方式相比，人工智能理财不仅操作更为简单，且分析处理能力更强，反应更快。
(四)智能化。人工智能理财的投资建议完全依据后台的模型和算法给出，能够有效避免非理性行为，严格按照预先设计的投资策略进行运作，并根据市场变化及时止损和止盈。与传统理财服务相比，人工智能理财排除了情绪波动和人性贪婪等人为干扰因素，投资方式更为直观、透明。
人工智能理财在我国的发展趋势
我国人工智能理财的快速崛起，一方面是由于个人理财需求的爆发，另一方面是固定收益类市场的下滑。以销售为导向的理财顾问往往针对的是固定收益类产品，而对于浮动类收益产品，理财管理能力才是核心。对于我国已经进入跑马圈地阶段的人工智能理财市场，未来可能会呈现以下特点:
（一）供给产品更加丰富。我国的人工智能理财市场尚处于起步阶段，目前市场上出现的，主要是传统银行和互联网集团旗下的智能理财服务独立的科技初创公司提供的智能理财服务以及部分转型的网贷平台提供的智能理财服务。相较美国上千只ETF的规模，我国市场主体单一、产品供给有限，百余只的ETF供给限制了投资组合的灵活性。随着市场的逐渐拓展和运营模式的逐渐成熟，人工智能理财市场上的供给产品将更加丰富。
（二）介入资本趋向多元。2016年被称为我国人工智能理财的“资本元年”，仅京东金融（智投）、拿铁财经、慧理财、弥财金融、财鲸等五家智能理财平台就获得了约67.9亿元的投资。从投资方看，不仅有红杉资本、创新工厂等专业风投机构，嘉实基金、中国太平等金融机构，还有联想创投基金及分众传媒等传媒行业参与。随着发展前景的逐渐明朗，更多的资本将介入智能理财行业，而多元化的投资方也必将推动行业加速发展。
（三）技术发展逐步成熟。目前我国人工智能理财提供的大多是短期理财产品，而实际上消费者更需要能够带来长期财富增值的产品。随着数据的积累、技术的进步和模型算法的不断修正，智能理财在客户需求理解、产品组合策略、市场跟踪调整、风险管理预警等方面将逐步完善成熟。在财富管理领域，依托金融科技基础，通过逐步打造量化投资平台，为客户提供长期资产配置方面的服务将是我国人工智能理财未来发展的主要方向。
（四）模式差异渐次显现。随着跑马圈地阶段的结束，人工智能理财行业的竞争也将逐渐加剧。为摆脱同质化的竞争，人工智能理财平台将各展身手开发自身独有的优势，如：深耕海外市场、联手社交网络平台、搭建策略出售者和购买者之间的桥梁等诸多手段。因此，人工智能理财平台的差异化运营模式随着行业发展将渐次显现。
（五）监管环境或将趋严。人工智能理财行业刚刚兴起，尚没有明确的法律定位。尽管2015年证监会发布的《账户管理业务规则（征求意见稿）》允许取得证券投资咨询业务资格的机构接受客户委托，就证券、基金、期货及相关金融产品的投资或交易做出价值分析或投资判断，代理客户执行账户投资或交易管理，扫清了投资顾问和资产管理业务必须分开的部分法律障碍。但在目前大环境下，理财是强监管的重点，也是金融稳定发展委员会成立后功能最集中的领域之一，随着传统理财监管的持续趋严，互联网行业要实现规范化和可持续化的发展，其监管环境必将不再宽松。