光纤惯导和激光惯导区别？

一、光纤惯导和激光惯导区别？

一个是通过激光制导，不需要牵引设备

而光纤制导需要在导弹背后带有一条很细的光纤线，实时传输位置坐标激光制导

优点:成本低，可以在较远地方发射

缺点:易受干扰，精度较光纤低光纤制导

优点:精度高，不会被干扰

缺点:成本比较高，需要很长牵引线，而且发射范围有限

二、光纤惯导原理？

利用光纤传输的信号与导弹的导引头像配合，从而引导导弹准确的飞向目标

三、光纤惯导定义？

光纤捷联惯导系统是一种用于航空、航天科学技术领域的电子测量仪器，于2013年11月29日启用。

其主要功能

与无人机控制系统构成闭环控制回路，实现6自由度模拟平台全物理仿真。

其技术指标

姿态精度≤0.1°;航向精度≤0.2°;速度精度0.1m/s。[1]

四、激光惯导和光纤惯导的区别？

一个是通过激光制导，不需要牵引设备

而光纤制导需要在导弹背后带有一条很细的光纤线，实时传输位置坐标

激光制导

优点:成本低，可以在较远地方发射

缺点:易受干扰，精度较光纤低

光纤制导

优点:精度高，不会被干扰

缺点:成本比较高，需要很长牵引线，而且发射范围有限

五、光纤惯导的工作原理？

光纤通信的实现基于光的全反射原理。当光进入光纤中心传播时，光纤纤芯的折射率n1比包层n2高，而纤芯的损耗比包层低，这样光会发生全反射现象，其光能量主要在纤芯内传输，借助于接连不断地全反射，光可以从一端传导到另一端。

光纤的工作原理：在发射端首先把要传输的信息（如话音）变成电信号，然后通过激光器发射到激光束上，光的强度会随电信号的频率一起变化，并通过光纤发射出去，在接收端，检测器受到光信号后把它变成电信号，经过处理后恢复原信息。

六、光纤的应用领域有哪些？

我们平时所说的光纤就是光导纤维的简称，顾名思义就是通过光会反射的这个看似简单的原理来传送信息，早在1870年英国物理学家丁达尔先发现了光具有反射并且一直传递的现象，但也就仅仅只是停留在现象这个字眼上，其实际是否有效以及是否可以应用在生活中是不得而知的。

随着第三次工业革命的到来，信息技术逐渐发展，人们迫切需要一种可以更快的传递电子信息的技术。于是前香港大学校长高锟（出生于江苏省金山县）致力于研究用光来传递数据，但是其早年所提出的光纤理论却被人批为“痴人说梦”，认为用光来传递电子的信息怎么可能呢？但是高锟却并没有放弃，其在2009年首先提出光纤可以用于通讯传输并随之成为现实并运用到我们的实际的生活领域之中，高锟也因此而赢得了2009年诺贝尔物理学奖，并被人誉为光纤之父。

但在刚刚研发之初由于限于其技术还尚未成熟，其价格是一般家庭与公共领域方面所承担不起的，所以在八十年代时，光纤这个速度飞速的“传送带”还未进入我们的生活之中，但当时间步入九十年代时由于其价格的快速下降，其迅速在世界范围普及，光纤真正进入了我们的生活中，其在“语音”的通信过程中起到了巨大的作用。

总所周知，又由于电脑的发展，光纤又得力于其信息容量大，传送速度快，抗外界干扰能力高，安全性强等特点便进入了通信传输领域，使我们有了快速的网络传送速度。

在近几年来其又在如医学内窥镜、军事通信、雷达和微波系统、安防监控等各种重大领域中存在，可以说光纤与我们的生活息息相关。

七、化学在智能领域的应用？

化学对于人工智能的帮助:由于化学研究对象的复杂性，目前人工智能在化学领域主要还是辅助人类进行化合的性质和化合物相互之间的作用进行预测，这两个方面也是化学研究的主要内容。当然实现人工智能的完全自主性，将会是人类不断追求的目标。

八、人工智能应用领域案例？

1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。

2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。

九、人工智能在支付领域应用？

中国两大移动支付工具要想走向国际市场深耕，必须由AI赋能，这是必由之路。一方面线下支付走向比扫二维码更加方便的刷脸支付，需要人工智能技术深度介入，主要是在人脸识别技术精确性上。同时，指纹支付的唯一性决定了，指纹支付也可以像刷脸一样，撇开手机扫码了。这背后都需要AI技术登场。

另一方面就是移动支付和线下刷脸支付和指纹支付的安全性必须AI赋能和守护。通过人工智能技术把住支付过程安全和发生风险后及时追回赔付，非常重要。AI看似给网络支付赋能，本质是给移动支付工具增信，以赢得更多客户使用。

当然，把移动智能支付作为一个金融生态入口的话，那么人工智能就更有用武之地了！

十、python人工智能领域的应用？

Python语言的行业应用边界比较广阔，不仅IT互联网行业在采用Python，在其他行业领域也在大量采用Python，而且Python在很多传统行业领域的科研机构内也都有大量的应用，这就使得采用Python会有一个更广泛的交流场景，未来产品的落地应用也会比较广。