机器人属于什么行业,科技活动的类型有哪些？
1、机器人属于什么行业
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2、科技活动的类型有哪些？
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3、中国出名的机器人动画片有哪些？
中国的机甲动画片有：
1、蓝弧制作《百变机兽之洛洛历险记》蓝弧公司的成名作品，亦是曾经热播的国产动画，小学生洛洛意外穿越时空来到了游戏“机战王”的世界，在机兽世界，他遇到了时光之城的守城大将霹雳火，风火轮。在异界开启了1场奇幻旅程！这部动画1经播出便火爆全国。哪怕时隔多年仍然有无数的网友选择观看。
2、蓝弧制作《超兽武装》蓝弧制作的国产科幻机甲类型动作片《超兽武装》是继《洛洛历险记》后又1档嫌部科幻神剧。动画的构思大胆，跨越幅度足足有十万年之久，并且采用了哲学家“尼采”的理论，叙述了轮回！十万年前的恩怨，十万后的决战，仿佛是1瞬间发生！火麟飞也不敢相信仅仅7天时间，自己原有的理念会被无情打破！时至今日有关超兽武装的话题依然火爆。
3、蓝弧制作《宇宙星神》故事的起源发生在宇宙诞之初，创世神奥坦决定用自己的生命为宇宙添加生命，将自己的力量汇入了银河之星内。银河之星的强大让野心勃勃的萨隆颇为眼红，但是银河之星被奥坦交给了实力不输自己的太阳星神阿波罗！与是1早型场围绕争夺银河之星的战争徐徐展开。
4、3辰卡通《蓝猫骑士团》在高科技的世界内，人类在科学家啦啦的帮助下，制造出了代表人类科技最高技术水平的龙骑手镯，手镯能够召唤出能力巨大的机械恐龙。但是，1切并非那么1帆风顺，1股想称霸地球的邪恶势力暗中精心策划了1起抢夺手镯的阴谋。黑暗势力在抢夺手镯失败之后，召唤出了具有强大破坏力的克隆异形-百兽王来袭击人类。为了对抗黑暗势力研制出来的百兽王，龙骑队员决定回到亿万年前的恐龙时代，提取恐龙基因，完善龙骑手镯，抵抗百兽王。而行睁手第1部完结之后后续推出了续集《蓝猫龙骑团之生命之花》《蓝猫龙骑团炫迪传奇》这部标志着中国动漫由“中国制造”到“中国创造”它体现了中国的创新！
5、千骐制作《机甲兽神》在未来的世界，人类因为贪欲而过度的使用科技，导致了自然环境破坏，资源问题日益严重，无数的动物陷入了濒临灭绝，哪怕人类也受到了波及。为了保护环境拯救世界，几位小伙伴勇敢的踏上了征程！在第1部完结时5人终于明白机甲兽神最终的使命是守护这个世界，5人决定忍痛挥别机甲！机械化能量渐渐消散，世界再次恢复了和平。
4、工业机器人怎样按控制方式来分类
1)点位式
许多工业机器人要求能准确地控制末端执行器的工作位置，而路径却无关紧要．例如，在印刷电路板上安插元件、点焊、装配等工作，都属于点位式控制方式。1般来说，点位式控制比较简单，但精度不是很理想。
2)轨迹式
在弧焊、喷漆、切割等工作中，要求工业机器人末端执行器按照示教的轨迹和速度进行运动。如果偏离预定的轨迹和速度，就会使产品报废。轨迹式控制方式类似于控制原理中的跟踪系统，可称之为轨迹伺服控制。
3)力（力矩）控制方式
在完成装配、抓放物体等工作时，除要准确定位之外，还要求使用适度的力或力矩进行工作，这时就要利用力（力矩）伺服方式。这种方式的控制原理与位置伺服控制原理基本相同，只不过输人量和反馈量不是位置信号，而是力（力矩）信号，因此系统中必须有力（力矩）传感器。有时也利用接近、滑动等传感功能进行自适应式控制。
4)智能控制方式
工业机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库做出相应的决策。采用智能控制技术，使工业机器人具有了较强的环境适应性及自学习能力。智能控制技术的发展有赖于近年来人工神经网络，基因算法、遗传算法、专家系统等人工智能的迅速发展。更多资料http://robot.***.com/。
5、机器学习的类型有哪些
基于学习策略的分类 学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。1个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下6种基本类型：1）机械学习 (Rote learning)学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序，纽厄尔和西蒙的LT系统。这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不作任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不作任何的推理。2）示教学习 (Learning from instruction或Learning by being told)学生从环境（教师或其它信息源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为1体。所以要求学生有1定程度的推理能力，但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识，以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似，学习的任务就是建立1个系统，使它能接受教导和建议，并有效地存贮和应用学到的知识。不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。示教学习的1个典型应用例是FOO程序。3）演绎学习 (Learning by deduction)学生所用的推理形式为演绎推理。推理从公理出发，经过逻辑变换推导出结论。这种推理是"保真"变换和特化(specialization)的过程，使学生在推理过程中可以获取有用的知识。这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习、知识编辑和组块(Chunking)技术。演绎推理的逆过程是归纳推理。4）类比学习 (Learning by analogy)利用2个不同领域（源域、目标域）中的知识相似性，可以通过类比，从源域的知识（包括相似的特征和其它性质）推导出目标域的相应知识，从而实现学习。类比学习系统可以使1个已有的计算机应用系统转变为适应于新的领域，来完成原先没有设计的相类似的功能。类比学习需要比上述3种学习方式更多的推理。它1般要求先从知识源（源域）中检索出可用的知识，再将其转换成新的形式，用到新的状况（目标域）中去。类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用，许多科学发现就是通过类比得到的。例如著名的卢瑟福类比就是通过将原子结构（目标域）同太阳系（源域）作类比，揭示了原子结构的奥秘。5）基于解释的学习 (Explanation-based learning, EBL)学生根据教师提供的目标概念、该概念的1个例子、领域理论及可操作准则，首先构造1个解释来说明为什该例子满足目标概念，然后将解释推广为目标概念的1个满足可操作准则的充分条件。EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能。著名的EBL系统有迪乔恩（***.dejon***）的GENESIS,米切尔（***.mi***chell）的LEXII和LEAP, 以及明顿（***.minton）等的PRODIGY。6）归纳学习 (Learning from induction)归纳学习是由教师或环境提供某概念的1些实例或反例，让学生通过归纳推理得出该概念的1般描述。这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习，因为环境并不提供1般性概念描述（如公理）。从某种程度上说，归纳学习的推理量也比类比学习大，因为没有1个类似的概念可以作为"源概念"加以取用。归纳学习是最基本的，发展也较为成熟的学习方法，在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。基于所获取知识的表示形式分类 学习系统获取的知识可能有：行为规则、物理对象的描述、问题求解策略、各种分类及其它用于任务实现的知识类型。对于学习中获取的知识，主要有以下1些表示形式：1）代数表达式参数学习的目标是调节1个固定函数形式的代数表达式参数或系数来达到1个理想的性能。2）决策树用决策树来划分物体的类属，树中每1内部节点对应1个物体属性，而每1边对应于这些属性的可选值，树的叶节点则对应于物体的每个基本分类。3）形式文法在识别1个特定语言的学习中，通过对该语言的1系列表达式进行归纳，形成该语言的形式文法。4）产生式规则产生式规则表示为条件—动作对，已被极为广泛地使用。学习系统中的学习行为主要是：生成、泛化、特化（Specialization）或合成产生式规则。5）形式逻辑表达式形式逻辑表达式的基本成分是命题、谓词、变量、约束变量范围的语句，及嵌入的逻辑表达式。6）图和网络有的系统采用图匹配和图转换方案来有效地比较和索引知识。7）框架和模式（schema）每个框架包含1组槽，用于描述事物（概念和个体）的各个方面。8）计算机程序和其它的过程编码获取这种形式的知识，目的在于取得1种能实现特定过程的能力，而不是为了推断该过程的内部结构。9）神经网络这主要用在联接学习中。学习所获取的知识，最后归纳为1个神经网络。10）多种表示形式的组合有时1个学习系统中获取的知识需要综合应用上述几种知识表示形式。根据表示的精细程度，可将知识表示形式分为两大类：泛化程度高的粗粒度符号表示、??泛化程度低的精粒度亚符号(sub-symbolic)表示。像决策树、形式文法、产生式规则、形式逻辑表达式、框架和模式等属于符号表示类；而代数表达式参数、图和网络、神经网络等则属亚符号表示类。按应用领域分类 最主要的应用领域有：专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看，大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴：分类和问题求解。（1）分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属。相应的学习目标就是学习用于分类的准则（如分类规则）。（2）问题求解任务要求对于给定的目标状态,??寻找1个将当前状态转换为目标状态的动作序列；机器学习在这1领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识（如搜索控制知识，启发式知识等）。综合分类综合考虑各种学习方法出现的历史渊源、知识表示、推理策略、结果评估的相似性、研究人员交流的相对集中性以及应用领域等诸因素。将机器学习方法[1] 区分为以下6类：1）经验性归纳学习 (empirical inductive learning)经验性归纳学习采用1些数据密集的经验方法（如版本空间法、ID3法，定律发现方法）对例子进行归纳学习。其例子和学习结果1般都采用属性、谓词、关系等符号表示。它相当于基于学习策略分类中的归纳学习，但扣除联接学习、遗传算法、加强学习的部分。2）分析学习（analytic learning）分析学习方法是从1个或少数几个实例出发，运用领域知识进行分析。其主要特征为：·推理策略主要是演绎，而非归纳；·使用过去的问题求解经验（实例）指导新的问题求解，或产生能更有效地运用领域知识的搜索控制规则。分析学习的目标是改善系统的性能，而不是新的概念描述。分析学习包括应用解释学习、演绎学习、多级结构组块以及宏操作学习等技术。3）类比学习它相当于基于学习策略分类中的类比学习。在这1类型的学习中比较引人注目的研究是通过与过去经历的具体事例作类比来学习，称为基于范例的学习(case_based learning)，或简称范例学习。4）遗传算法（genetic algorithm）遗传算法模拟生物繁殖的突变、交换和达尔文的自然选择（在每1生态环境中适者生存）。它把问题可能的解编码为1个向量，称为个体，向量的每1个元素称为基因，并利用目标函数（相应于自然选择标准）对群体（个体的集合）中的每1个个体进行评价，根据评价值（适应度）对个体进行选择、交换、变异等遗传操作，从而得到新的群体。遗传算法适用于非常复杂和困难的环境，比如，带有大量噪声和无关数据、事物不断更新、问题目标不能明显和精确地定义，以及通过很长的执行过程才能确定当前行为的价值等。同神经网络1样，遗传算法的研究已经发展为人工智能的1个独立分支，其代表人物为霍勒德（j.***.***olland）。5）联接学习典型的联接模型实现为人工神经网络，其由称为神经元的1些简单计算单元以及单元间的加权联接组成。6）增强学习（reinforcement learning）增强学习的特点是通过与环境的试探性（trial and error）交互来确定和优化动作的选择，以实现所谓的序列决策任务。在这种任务中，学习机制通过选择并执行动作，导致系统状态的变化，并有可能得到某种强化信号（立即回报），从而实现与环境的交互。强化信号就是对系统行为的1种标量化的奖惩。系统学习的目标是寻找1个合适的动作选择策略，即在任1给定的状态下选择哪种动作的方法，使产生的动作序列可获得某种最优的结果（如累计立即回报最大）。在综合分类中,经验归纳学习、遗传算法、联接学习和增强学习均属于归纳学习，其中经验归纳学习采用符号表示方式，而遗传算法、联接学习和加强学习则采用亚符号表示方式；分析学习属于演绎学习。实际上，类比策略可看成是归纳和演绎策略的综合。因而最基本的学习策略只有归纳和演绎。从学习内容的角度看，采用归纳策略的学习由于是对输入进行归纳，所学习的知识显然超过原有系统知识库所能蕴涵的范围,所学结果改变了系统的知识演绎闭包, 因而这种类型的学习又可称为知识级学习;而采用演绎策略的学习尽管所学的知识能提高系统的效率，但仍能被原有系统的知识库所蕴涵,即所学的知识未能改变系统的演绎闭包,因而这种类型的学习又被称为符号级学习。学习形式分类1）监督学习(supervised learning)监督学习，即在机械学习过程中提供对错指示。1般实在是数据组中包含最终结果（0，1）。通过算法让机器自我减少误差。这1类学习主要应用于分类和预测 (regression & classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出1个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。2）非监督学习(unsupervised learning)非监督学习又称归纳性学习（clustering）利用K方式(Kmeans)，建立中心（centriole），通过循环和递减运算(iteration&descent)来减小误差，达到分类的目的。
6、现在世界上的科学分类有哪些,比如人文科学,社会科学还有自然科学以及它们的定义,
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