一、项目管理包括几大领域？

项目管理通过项目启动、计划、执行、监督与控制和收尾过程组成保证项目的完成，这五大过程组被组织为九大知识领域:项目整体管理、范围管理、时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、沟通管理、风险管理和采购管理。其中前五项为核心，后四项为辅助。值得注意的是，项目管理的许多过程在本质上是重叠的。

二、公共生活领域主要包括几大领域？

公共活动中必须遵循的一些简单的、起码的行为准则，它的适用范围很广泛，涉及到个人与个人、个人与社会、人类与自然之间的各种复杂关系。

随着现代社会生活领域的不断扩大，生活质量和文明程度的提高，特别是随着现代高科技的日益发展及其成果的广泛运用，人们活动空间及道德视野的更加广阔，社会公德的内容也越来越丰富。

比如人与自然环境之间的关系，甚至人在外层共建活动应当遵守什么样的伦理规则问题等等，也显得越来越突出了，在这方面，社会公德的阿新内容主要表现为人与自然的伦理关系。

三、海南是我国第几大领域？

海南岛是我国仅次于台湾岛的第二大岛。

位于我国雷州半岛的南部。从平面上看，海南岛就像一只雪梨，横卧在碧波万顷的南海之上。海南岛的长轴呈东北一西南向，长约300余公里，西北一东南向为短轴，长约180公里，面积3.39万平方公里，是我国仅次于台湾岛的第二大岛。海南岛北隔琼州海峡，与雷州半岛相望。琼州海峡宽约20公里，是海南岛和大陆间的海上“走廊”，又是北部湾和南海之间的海运通道。由于邻近大陆，加之岛内山势磅礴，五指参天，所以每当天气晴朗、万里无云之时，站在雷州半岛的南部海岸遥望，海南岛便隐约可见。

历史上海南岛有三种古称：珠崖、儋耳、琼台。据文献资料，“珠崖”源于“郡在大海崖岸之边，出珍珠”，故名“珠崖”；“儋耳”源于海南岛古部落的绣面习俗〔在脸面上刻上花纹，涂以颜色，耳朵上戴有装饰用的耳环而下垂〕，因而得名；“琼台”源于“境内白石有琼山，土石皆白而润”，宋神宗熙宁年间琼州置琼管安抚都监台，遂称为琼台。而根据考古工作已发现的新石器时代的200处遗址和历史文献来推断，至少在6000年以前就有海南岛，并有人类活动。据《琼州府志》记载，秦代海南属其遥领的范围。

中国十大海岛：台湾岛、海南岛、上海崇明岛、舟山岛(浙)、广东东海岛、海坛岛 (闽)、东山岛(闽)、玉环岛(浙)、香港大屿山、福建金门岛。

四、人工智能领域有哪些？

人工智能的领域有：

1、智能文本分类；

2、智能语音；

3、智能视频识别；

4、智能服务机器人；

5、人脸识别

一、智能文本分类

智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。

二、智能语音应用

智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。

三、智能视频识别应用

智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。

四、智能服务机器人

机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。

五、人脸识别

人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。

五、人工智能领域都有哪些？

人工智能的领域有：

1、智能文本分类；

2、智能语音；

3、智能视频识别；

4、智能服务机器人；

5、人脸识别

一、智能文本分类

智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。

二、智能语音应用

智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。

三、智能视频识别应用

智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。

四、智能服务机器人

机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。

五、人脸识别

人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。

六、怎么进入人工智能领域？

可以通过学习编写程序的方式进入人工智能领域，因为程序员在人工智能领域的运用是很广泛的

七、人工智能属于什么领域？

人工智能的应用领域非常广，人工智能作为一种计算机科学的一个分支，从事人工智能研究的人还很少。资力企服通过近期AI相关类型企业资质办理逐渐上升的特点了解到，国家对人工智能专业人才的渴求度很大，应用领域也分布的广，人工智能主要分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。

第一方面：自然语言处理

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理的目的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

第二方面：语音识别

语音识别是一门交叉学科。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情，如今人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了我们日常的生活。

第三个方面：计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。通过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或者视频进行处理以获得相应场景的三维信息。

第四个方面：专家系统

专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。通常是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些需要人类专家处理的复杂问题。

第五个方面：各领域交叉使用

其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其他领域，然而交叉应用最突出的方面还是智能机器人。机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

人工智能是一个涵盖所有机器智能的术语。资力企服分析近期办理AI相关资质的企业情况发现，人工智能研究和应用的不同领域有时会重叠，人工智能正带来创造更智能、更强大机器的大胆机遇。未来几年，人工智能必将进一步改变商业和生活。

八、人工智能涉及哪些领域？

1、智能制造

随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：

（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。

（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。

（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。

2、智能家居

智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。

3、智慧金融

人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。

4、智能医疗

智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。

5、智慧教育

主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。

6、智能安防

智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。

7、智慧物流

物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。

8、智慧交通

智能交通是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。主要通过智能设计路线出行的方法改善堵车、拥挤及交通事故等。

9、智慧零售

人工智能在零售领域应用广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人车和无人仓等。

九、音乐学包括哪几大研究领域？音乐学包括哪几大？

音乐学，musicology，是研究音乐的所有理论学科的总称。音乐学的总任务就是透过与音乐有关的各种现象来阐明它们的本质及其规律。如研究音乐与意识形态的关系，有音乐美学、音乐史学、音乐民族学、音乐心理学、音乐教育学等；研究音乐的物质材料的特点的，有音乐声学、律学、乐器学等;研究音乐形态及其构成的，有旋律学、和声学、对位法、曲式学等作曲技术理论；还有从表演方面来考虑的，如表演理论、指挥法等。

　　从各个方面对音乐进行学术探讨，古已有之，古希腊的阿里斯提得斯·昆提利安(约2～3世纪)即曾在《论音乐》的著作中试将音乐分为理论、技术及演出三大部分。真正考虑将音乐分门别类进行专门研究，并加以体系化，从而形成音乐学这门学科，则从19世纪后半叶开始，一般以F.克吕桑德于1863年所编《音乐学年鉴》作为西方近代音乐学的发端。克吕桑德在该刊第 1卷的序文中，强调了音乐研究应具有与自然科学、人文科学同样水平的准确性与严密性。

　　1885年，奥地利音乐学家G.阿德勒发表了论文《音乐学的领域、方法及目标》，将隶属音乐学的各种门类划分为两大部门，第一部门为历史的音乐学，包括音乐通史与各种专业史；第二部门为体系的音乐学，包括可应用于音乐不同领域的法则，如研究和声、节奏、曲调的法则，音乐美学与音乐心理，音乐教育学与教学法，对音乐民族学及民俗学的比较研究等。另外又列出这两个部门的辅助学科，如历史部门的文献学、传记学、史学、文学史、哑剧及舞蹈史等；体系部门的音响学、生理学、逻辑学等等。他的分类法成为以后德奥系统音乐学分类的基本依据。

　　迄今为止，音乐学已出现多种体系，其中比较重要的有H.里曼在《音乐学概论》中将音乐学分为5个部门，即音响物理学、音响心理学、音乐美学、音乐理论及音乐史研究（比较音乐学）。里曼体系的特点是强调了音乐史与音乐理论，认为音乐美学是理论中一种思辨的学科，而音乐理论实际上接近于应用音乐美学。H.J.莫泽尔(1889～1967)则将音乐学按4个方面的关系来分类，即：①哲学的音乐学，即音乐美学。②自然科学的音乐学，其中包括音响学、音响生理学、音响心理学、音乐工艺学。③民俗学的音乐学，包括比较音乐学与乐器学。④精神科学的音乐学，即西洋音乐史。至于狭义的音乐理论则列为实践方面的理论，与上列各项并列。莫泽尔体系的特点是将音乐学与一般艺术学联系起来，而以音乐史为其重点。

　　第二次世界大战以来，在西方最为流行的则是 H.-H.德雷格尔(1909～1968)的体系。他于1955年提出的分类是：①音乐史，包括记谱学、乐器学等；②体系的音乐学，包括音乐声学、音乐生理学、音乐心理学、音乐美学、音乐哲学等；③音乐民族学与民俗学；④音乐社会学；⑤应用音乐学，包括音乐教育学、音乐治疗学、音乐评论、音乐工艺学等。此外，美国音乐家协会也曾于1955年将音乐学的对象规定为从物理、心理、审美及文化现象来研究的一门知识，并按此原则来考虑分类的方法。由于着眼点不同，对音乐学的分类方法也各有不同。

十、人工智能思维的几大模型？

1、人工智能算法模型——线性回归

到目前为止，线性回归在数学统计中使用了200多年。算法的要点是找到系数(B)的这些值，它们对我们试图训练的函数f的精度影响最大。最简单的例子是y = B0 + B1 * x，其中B0 + B1是有问题的函数

通过调整这些系数的权重，数据科学家可以获得不同的训练结果。成功使用该算法的核心要求是在其中没有太多噪声(低值信息)的清晰数据，并删除具有相似值(相关输入值)的输入变量。

这允许使用线性回归算法来对金融，银行，保险，医疗保健，营销和其他行业中的统计数据进行梯度下降优化。

2、人工智能算法模型——逻辑回归

逻辑回归是另一种流行的AI算法，能够提供二进制结果。这意味着模型可以预测结果并指定y值的两个类别之一。该函数也基于改变算法的权重，但由于非线性逻辑函数用于转换结果的事实而不同。此函数可以表示为将真值与虚值分开的S形线。

与线性回归相同 - 删除相同的值输入样本并减少噪声量(低值数据)即为成功。这是一个非常简单的功能，可以相对快速地掌握，非常适合执行二进制分类。

3、人工智能算法模型——线性判别分析(LDA)

这是逻辑回归模型的一个分支，可以在输出中存在两个以上的类时使用。在该模型中计算数据的统计特性，例如每个类别的平均值和所有类别的总方差。预测允许计算每个类的值并确定具有最大值的类。为了正确，该模型要求根据高斯钟形曲线分布数据，因此应事先去除所有主要异常值。这是一个非常简单的数据分类模型，并为其构建预测模型。

4、人工智能算法模型——决策树

这是最古老，最常用，最简单和最有效的ML模型之一。它是一个经典的二叉树，在模型到达结果节点之前，每次拆分都有“是”或“否”决策。

该模型易于学习，不需要数据规范化，可以帮助解决多种类型的问题。

5、人工智能算法模型——K-Nearest Neighbors

这是一个非常简单且非常强大的ML模型，使用整个训练数据集作为表示字段。通过检查具有相似值的K个数据节点的整个数据集(所谓的邻居)并使用欧几里德数(可以基于值差异容易地计算)来确定结果值的预测，以确定结果值。

这样的数据集可能需要大量的计算资源来存储和处理数据，当存在多个属性并且必须不断地策划时会遭受精度损失。但是，它们工作速度极快，在大型数据集中查找所需值时非常准确和高效。

6、人工智能算法模型——学习矢量量化

KNN唯一的主要缺点是需要存储和更新大型数据集。学习矢量量化或LVQ是演化的KNN模型，神经网络使用码本向量来定义训练数据集并编码所需的结果。如上所述，矢量首先是随机的，并且学习过程涉及调整它们的值以最大化预测精度。

因此，发现具有最相似值的向量导致预测结果值的最高准确度。

7、人工智能算法模型——支持向量机

该算法是数据科学家中讨论最广泛的算法之一，因为它为数据分类提供了非常强大的功能。所谓的超平面是用不同的值分隔数据输入节点的线，从这些点到超平面的向量可以支持它(当同一类的所有数据实例都在超平面的同一侧时)或者无视它(当数据点在其类平面之外时)。

最好的超平面将是具有最大正向量并且分离大多数数据节点的超平面。这是一个非常强大的分类机器，可以应用于各种数据规范化问题。

8、人工智能算法模型——随机决策森林或Bagging

随机决策森林由决策树组成，其中多个数据样本由决策树处理，并且结果被聚合(如收集袋中的许多样本)以找到更准确的输出值。

不是找到一条最佳路线，而是定义了多条次优路线，从而使整体结果更加精确。如果决策树解决了您所追求的问题，随机森林是一种方法中的调整，可以提供更好的结果。

9、人工智能算法模型——深度神经网络

DNN是最广泛使用的AI和ML算法之一。有在显著改善深基于学习的文本和语音应用程序，机器感知深层神经网络和OCR，以及使用深度学习授权加强学习和机器人的运动，与DNNs的其他杂项应用程序一起。

10、人工智能算法模型——Naive Bayes

Naive Bayes算法是一个简单但非常强大的模型，用于解决各种复杂问题。它可以计算出两种类型的概率：

1.每个班级出现的机会

2.给定一个独立类的条件概率，给出一个额外的x修饰符。

该模型被称为天真，因为它假设所有输入数据值彼此无关。虽然这不能在现实世界中发生，但是这种简单的算法可以应用于多种标准化数据流，以高精度地预测结果。