（一）AI

通过机器学习等算法来找到复杂问题的快速解决手段，让计算机像人一样去决策。

（二）大数据技术

用数据来实现主动数据发现，或者实现现有信息和部分预测分析的可视化。

技术应用成果----大数据统计分析

应用场景一：

人事管理业务中，对800万人员的60多个维度基础信息、上亿级数据量，进行秒级查询及数据挖掘。

应用场景二：

全国水利统计业务中，对5年来3千多指标、千万级数据，进行亚秒级别查询和预测分析。

技术应用成果----遥感智能

应用场景一：地类自动识别

  【行业痛点】 —— 人工解译全域土地利用类型工作量巨大，判别容易出错，相近地类识别不清

  【解决方案】—— 采用AI语义分割深度学习网络模型，基于较小样本量需求，应用数据增强与迁移学习技术，自动圈画土地利用类型内置耕地、园地、林地、草地、交通运输用地、水域、城镇村及工矿用地、其它土地8种常用土地利用类型，同时支持土地利用类型按 需自定义。

应用场景二：四乱智能识别

  【行业痛点】 ——类别杂，形态变化多样，人工排查费工费力，且容易漏查

  【解决方案】—— 先进行自动特征提取，再辅以人工判别，积累四乱问题样本，采用AI迁移学习模型，不断丰富自动识别内容

应用场景三：扰动变化检测

  【行业痛点】 ——人工排查费工费力，容易漏查，扰动边界容易偏差

  【解决方案】—— 基于AI目标检测算法，对不同时相遥感影像进行目标检测，再通过对比自动提取动土变化

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