人工智能情感分析(人工智能情绪)
导读人工智能情绪情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。…人工智能情绪情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。
情绪识别研究的内容包括面部表情、语音、心率、行为、文本和生理信号识别等方面，通过以上内容来判断用户的情绪状态。
人工智能情绪价值应该是通过表情，然后核对数据库做判断。机器人像人一样的拥有情感要走很长的路。
人的身体是目前最完美的“机器”。
人工智能情绪识别算法具体定义就不说了，手机输入慢。说几个要点，第一，从广义上来说，两个没什么太大区别，只是不同国度的不同机构对于利用数字技术模拟高智慧生物对自然认识，了解，最终适应和改造自然的行为和思维过程。第二，从狭义来说，人工智能不仅仅强调数字技术，生物技术，材料技术等也包含在人工智能的研究中，计算智能偏重强调数字信息技术。第三，讨论这个问题，受众太狭窄，不如换个话题。例如，荷尔蒙对人的情绪变化的影响，既科普，也解决每个人的实际问题。佛曰，不可说，说了便是错。
人工智能情绪实验行业投资与二级市场股票炒作的“情绪周期”似乎有异曲同工之妙，二级市场从大周期层面看可分为熊市、震荡市、牛市，如此循环往复；从每个板块的行情出发，基本上都经历了启动、发酵、主升、分歧、结束五个阶段。
以此类比，以投融资金额和投融资事件数量为锚定，大致可以对应出近十年人工智能行业投资在“情绪周期”中的不同阶段。
人工智能情绪采集就是通过一些情绪反映调查人的智商，IQ采集也就是智商采集。
人工智能情绪识别的应用人工智能开发的六大原则：公平、可靠和安全、隐私和保障、包容、透明、责任。
首先是公平性。公平性是指对人而言，不同区域的人、不同等级的所有人在AI面前是平等的，不应该有人被歧视。
人工智能数据的设计均始于训练数据的选择，这是可能产生不公的第一个环节。训练数据应该足以代表我们生存的多样化的世界，至少是人工智能将运行的那一部分世界。以面部识别、情绪检测的人工智能系统为例，如果只对成年人脸部图像进行训练，这个系统可能就无法准确识别儿童的特征或表情。
确保数据的“代表性”还不够，种族主义和性别歧视也可能悄悄混入社会数据。假设我们设计一个帮助雇主筛选求职者的人工智能系统，如果用公共就业数据进行筛选，系统很可能会“学习”到大多数软件开发人员为男性，在选择软件开发人员职位的人选时，该系统就很可能偏向男性，尽管实施该系统的公司想要通过招聘提高员工的多样性。
如果人们假定技术系统比人更少出错、更加精准、更具权威，也可能造成不公。许多情况下，人工智能系统输出的结果是一个概率预测，比如“申请人贷款违约概率约为70％”，这个结果可能非常准确，但如果贷款管理人员将“70％的违约风险”简单解释为“不良信用风险”，拒绝向所有人提供贷款，那么就有三成的人虽然信用状况良好，贷款申请也被拒绝，导致不公。因此，我们需要对人进行培训，使其理解人工智能结果的含义和影响，弥补人工智能决策中的不足。
第二是可靠性和安全性。它指的是人工智能使用起来是安全的、可靠的，不作恶的。
目前全美热议的一个话题是自动驾驶车辆的问题。之前有新闻报道，一辆行驶中的特斯拉系统出现了问题，车辆仍然以每小时70英里的速度在高速行驶，但是驾驶系统已经死机，司机无法重启自动驾驶系统。
想象一下，如果你要发布一个新药，它的监管、测试和临床试验会受到非常严格的监管流程。但是，为什么自动驾驶车辆的系统安全性完全是松监管甚至是无监管的？这就是一种对自动化的偏见，指的是我们过度相信自动化。这是一个很奇怪的矛盾：一方面人类过度地信赖机器，但是另一方面其实这与人类的利益是冲突的。
另一个案例发生在旧金山，一个已经喝晕了的特斯拉车主直接进到车里打开了自动驾驶系统，睡在车里，然后这辆车就自动开走了。这个特斯拉的车主觉得，“我喝醉了，我没有能力继续开车，但是我可以相信特斯拉的自动驾驶系统帮我驾驶，那我是不是就不违法了？”但事实上这也属于违法的行为。
可靠性、安全性是人工智能非常需要关注的一个领域。自动驾驶车只是其中一个例子，它涉及到的领域也绝不仅限于自动驾驶。
第三是隐私和保障，人工智能因为涉及到数据，所以总是会引起个人隐私和数据安全方面的问题。
美国一个非常流行的健身的App叫Strava，比如你骑自行车，骑行的数据会上传到平台上，在社交媒体平台上有很多人就可以看到你的健身数据。问题随之而来，有很多美国军事基地的在役军人也在锻炼时用这个应用，他们锻炼的轨迹数据全部上传了，整个军事基地的地图数据在平台上就都有了。美国军事基地的位置是高度保密的信息，但是军方从来没想到一款健身的App就轻松地把数据泄露出去了。
第四是人工智能必须考虑到包容性的道德原则，要考虑到世界上各种功能障碍的人群。
举个领英的例子，他们有一项服务叫“领英经济图谱搜索”。领英、谷歌和美国一些大学联合做过一个研究，研究通过领英实现职业提升的用户中是否存在性别差异？这个研究主要聚焦了全美排名前20MBA的一些毕业生，他们在毕业之后会在领英描述自己的职业生涯，他们主要是对比这些数据。研究的结论是，至少在全美排名前20的MBA的毕业生中，存在自我推荐上的性别差异。如果你是一个男性的MBA毕业生，通常你在毛遂自荐的力度上要超过女性。
如果你是一个公司负责招聘的人，登录领英的系统，就会有一些关键字域要选，其中有一页是自我总结。在这一页上，男性对自己的总结和评估通常都会高过女性，女性在这方面对于自我的评价是偏低的。所以，作为一个招聘者，在招聘人员的时候其实要获得不同的数据信号，要将这种数据信号的权重降下来，才不会干扰对应聘者的正常评估。
但是，这又涉及到一个程度的问题，这个数据信号不能调得过低，也不能调得过高，要有一个正确的度。数据能够为人类提供很多的洞察力，但是数据本身也包含一些偏见。那我们如何从人工智能、伦理的角度来更好地把握这样一个偏见的程度，来实现这种包容性，这就是我们说的人工智能包容性的内涵。
在这四项价值观之下还有两项重要的原则：透明度和问责制，它们是所有其他原则的基础。
第五是透明度。在过去十年，人工智能领域突飞猛进最重要的一个技术就是深度学习，深度学习是机器学习中的一种模型，我们认为至少在现阶段，深度学习模型的准确度是所有机器学习模型中最高的，但在这里存在一个它是否透明的问题。透明度和准确度无法兼得，你只能在二者权衡取舍，如果你要更高的准确度，你就要牺牲一定的透明度。
在李世石和AlphaGo的围棋赛中就有这样的例子，AlphaGo打出的很多手棋事实上是人工智能专家和围棋职业选手根本无法理解的。如果你是一个人类棋手，你绝对不会下出这样一手棋。所以到底人工智能的逻辑是什么，它的思维是什么，人类目前不清楚。
所以我们现在面临的问题是，深度学习的模型很准确，但是它存在不透明的问题。如果这些模型、人工智能系统不透明，就有潜在的不安全问题。
为什么透明度这么重要？举个例子，20世纪90年代在卡耐基梅隆大学，有一位学者在做有关肺炎方面的研究，其中一个团队做基于规则的分析，帮助决定患者是否需要住院。基于规则的分析准确率不高，但由于基于规则的分析都是人类能够理解的一些规则，因此透明性好。他们“学习”到哮喘患者死于肺炎的概率低于一般人群。
然而，这个结果显然违背常识，如果一个人既患有哮喘，也患有肺炎，那么死亡率应该是更高的。这个研究“学习”所得出的结果，其原因在于，一个哮喘病人由于常常会处于危险之中，一旦出现症状，他们的警惕性更高、接受的医护措施会更好，因此能更快得到更好的医疗。这就是人的因素，如果你知道你有哮喘，你就会迅速采取应急措施。
人的主观因素并没有作为客观的数据放在训练模型的数据图中，如果人类能读懂这个规则，就可以对其进行判断和校正。但如果它不是基于规则的模型，不知道它是通过这样的规则来判断，是一个不透明的算法，它得出了这个结论，人类按照这个结论就会建议哮喘患者不要住院进行治疗，这显然是不安全的。
所以，当人工智能应用于一些关键领域，比如医疗领域、刑事执法领域的时候，我们一定要非常小心。比如某人向银行申请贷款，银行拒绝批准贷款，这个时候作为客户就要问为什么，银行不能说我是基于人工智能，它必须给出一个理由。
第六是问责。人工智能系统采取了某个行动，做了某个决策，就必须为自己带来的结果负责。人工智能的问责制是一个非常有争议的话题，我们还是回到自动驾驶车上进行讨论。确实，它还涉及到一个法律或者立法的问题。在美国已经出现多例因为自动驾驶系统导致的车祸。如果是机器代替人来进行决策、采取行动出现了不好的结果，到底是谁来负责？我们的原则是要采取问责制，当出现了不好的结果，不能让机器或者人工智能系统当替罪羊，人必须是承担责任的。
但现在的问题是我们不清楚基于全世界的法律基础而言，到底哪个国家具备能力处理类似案件的能力。（美国）很多案件的裁决是基于“判例法”进行判定的，但是对于这样一些案例，我们没有先例可以作为法庭裁决的法律基础。
其实，不光是自动驾驶，还有其他很多领域，比如刑事案件问题，还有涉及军事领域的问题。现在有很多的武器已经自动化或者是人工智能化了，如果是一个自动化的武器杀伤了人类，这样的案件应该如何裁定？
这就要牵涉到法律中的法人主体的问题，人工智能系统或全自动化系统是否能作为法人主体存在？它会带来一系列的法律的问题：首先，人工智能系统是否可以判定为是一个法律的主体？如果你判定它是一个法律的主体，那就意味着人工智能系统有自己的权力，也有自己的责任。如果它有权力和责任，就意味着它要对自己的行为负责，但是这个逻辑链是否成立？如果它作为一个法律主体存在，那么它要承担相应的责任，也享有接受法律援助的权利。因此，我们认为法律主体一定要是人类
人工智能情绪可视化的风险“多巴胺装修风格”强调色彩、材质和光线的运用,营造出充满活力、热情和愉悦感的居住环境。
鲜艳的颜色:多巴胺装修通常采用高饱和、明亮、鲜艳的颜色,如橙色、黄色、红色等,这些颜色能够刺激人的神经系统,产生愉悦感和兴奋感,带给人生机与活力。
具有光泽感的材料:多巴胺装修注重材料的光泽感,如金属、玻璃、瓷砖等,这些材料能够反射出光线,营造出光亮的环境。
充足的自然光和人工光源:多巴胺装修强调光线的运用,通过充足的自然光和人工光源的组合,打造出充满活力和温馨感的居住空间。
空间布局灵活:多巴胺装修不拘泥于传统的布局方式,可以采用开放式的设计,让空间更加通透和宽敞。
独特的装饰品:多巴胺装修喜欢使用独特的装饰品来增加空间的趣味性和个性化,如艺术品、植物、装饰枕头等。
总之,“多巴胺装修风格”以鲜明、活泼的色彩和材质为主要特点,营造出一个充满生机和活力的居住环境,更是体现了一种积极向上的生活方式,将满心洋溢的快乐可视化在装修设计上,用色彩表达态度,让快乐荷尔蒙常驻家中!
人工智能情绪识别主要特点emface是一种智能感应式人脸识别门禁系统，可以实现人脸识别、身份验证、控制进出等功能。具体情况下，它的使用效果取决于使用环境和系统的配置。以下是emface的一些优点和缺点，供您参考：
优点：
1.无接触式：采用智能感应技术，无需触摸，避免了传统门禁系统中的物理接触问题。
2.速度快：在系统配置合理的情况下，识别速度很快，能够在1秒内完成身份验证。
3.高安全性：通过人脸识别技术，可以更好地保护机构和用户的安全，避免非法进入等风险。
4.容易管理：集成了远程管理和监控功能，管理员可以实时查看，查询人员出入情况和数据统计等信息。
缺点：
1.受环境影响：在光线较暗或复杂多变的环境下，人脸识别的精度可能会受到影响。
2.成本较高：相对于传统门禁系统，emface成本较高，无法满足所有客户的预算。
3.识别率不是100%：人脸识别技术并非完美，面部表情变化和不同角度、发型和服装等因素也可能影响识别结果。
综上所述，emface可以提高门禁系统的安全性和便利性，但在使用之前需要考虑到具体的环境和需求，进行合理的配置和操作。
人工智能情绪识别的应用有哪些reis有蓝牙小音响、真无线耳机、充电宝等产品Reis是一家专注于消费电子产品研发和销售的公司，其产品线涵盖音频、视觉、数码等多个领域，通过不断创新和优化，为消费者提供更好的体验除了常见的蓝牙小音响、真无线耳机、充电宝等产品外，Reis还推出了智能手表、智能眼镜等新兴产品，以及多款款式简约美观的手机壳等周边产品，满足不同需求和喜好的消费者
人工智能情绪化身为多届格莱美“最受欢迎女歌手”，席琳·迪翁的人生像一部传奇剧：与年长26岁的经纪人相爱并步入婚姻；不离不弃地陪伴丈夫对抗晚期咽喉癌病魔；丈夫不育却坚持人工授精生下儿子。
在席琳·迪翁那里，绯闻、生活混乱、情绪化这些女明星的通病荡然无存。
每次出现在公众场合，她总是衣着端庄低调。
她极少因争议出现在媒体的聚光灯下。
她向歌迷传达的是朴素的情感。
（外滩画报评）
智能化军事变革下可视化技术的应用
0分享至作者：徐海翔军事文摘授权转载可视化泛指一切利用图表、动画和视频来传递信息的技术，包括了科学可视化、信息可视化、可视化分析、教育可视化、知识可视化和视觉传达等。可视化的目的是实现对事物认知规律的洞悉，强化认知理解，而非所绘制的可视化结果本身。从宏观角度来看，可视化包括了三个功能，分别是信息记录、支持对信息的推理和分析以及信息传播与协同。当前的可视化技术在军事、科学、教育、工业和医学等领域都有广泛应用。随着人工智能的浪潮在军事领域兴起，智能化军事变革在世界各主要强国间不断向纵深发展。在近年的可视化研究中，可视化和智能化的融合不断加深，可视化技术在改善人工智能训练数据质量和帮助人类理解人工智能方面发挥了重大作用，而人工智能技术的进步又反过来为可视化提供了强大的处理工具，二者可谓相辅相成，互为支撑。军事情报领域的应用：情报可视化分析情报可视化分析诞生于2世纪之初，2004年，美国家可视化分析中心成立，这是世界上第一个国家层级的可视化分析领导、协调、研究和发展中心，以此为契机，美国国内形成了政产学研用五位一体的可视化分析复合体，巨大的安全和经济利益为可视化分析的发展注入了强大动力。作为可视化分析的直接推动者，美国情报界为这一项目投入了大量的人力和物力支持，国家安全局、中央情报局和海军情报办公室等机构也加入了可视化分析界联盟。这场情报分析领域的变革由美国向全世界扩散开来，加拿大、英国、德国、澳大利亚和新西兰等国先后跟进。随着可视化技术在情报领域的广泛运用，对整个情报流程和情报文化都产生了重大影响。不仅仅局限于情报分析，美国情报界的顶级情报产品——《总统每日简报》也由传统的印刷品衍生出了全天候的可视化决策支持系统。2015年，美国家情报总监办公室发布了情报界第203号指令《分析标准》，将可视化纳入了九大分析技艺标准，要求分析产品要酌情包含有效的可视化信息，以清晰阐明分析信息，强化数据和分析呈现。2020年1月，美陆军发布ATP2-33.4《情报分析手册》，重申了这一标准，并认为情报分析人员应当以可视化的形式呈现情报，可视化呈现的范围可以从情报信息的简单显示到复杂问题和分析概念的交互式显示。此外，该手册的附件表明，美军分布式通用地面系统的情报分析流程在分析、集成和生产环节使用了Arc地理信息系统、谷歌地球和IBMi2等一系列可视化分析工具。同年，美国家地理空间情报局发布年度技术指南，将先进分析和建模列为五大核心重点技术之一，可视化则是实现先进分析和建模的关键，这对其实现2025年预期目标至关重要。作为情报可视化分析的首创者，可视化和可视化分析在美国情报界已深入人心。IBMi2可视化分析工具的界面然而，当前的情报可视化分析仍然存在着诸多不足。战场环境日趋复杂，情报数据海量增加，时域演化多变，急需高效的可视化表达与呈现方法。人的大脑本身就有一种“对所见进行过度解读”的倾向，可视化由于颜色、标记和视觉通道使用不当，加之部分情报来源片面和不可靠，反而会适得其反“强化”分析人员的认知偏见，最终导致“情报可视化陷阱”的出现。可视化显示空间固定，视觉感知有限，任务交互无限，极易造成分析人员视觉疲劳，带来“认知低效”问题。人工智能的应用为情报可视化分析的跃升带来了可能。可视化分析诞生之初就是为了帮助分析人员在短时间内根据零散、相互矛盾甚至具有潜在欺骗性的数据做出正确研判，这一技术和方法在战略、战役和战术层面都得到了广泛运用。在智能化军事变革的浪潮下，战役和战术层级的情报可视化分析也将得以应用人工智能工具，将针对战场高频次的常见行动将分析固化为算法，前线的分析人员只需要在自动化分析结束后针对结论做出研判，而不再需要事无巨细地把握战场的每一处细节。此外，整个分析过程将以可视化的形式呈现在分析人员眼前，这一方面能够增进分析人员对人工智能工具的信任，另一方面也能及时发现自动化分析中数据和算法是否存在问题，并做出相应的调整和改正。在一线战场环境中，情报可视化分析工具中的人工智能引擎前期可以在分析人员进行数据处理和分析时进行学习，改进自身由平时实验和训练得来的数据，投入使用后则可在分析人员的帮助下不断趋于完备。真实的战场具备着大量或然性事件，情报可视化分析工具需要对这些异常数据进行突出显示，尽力确保情报分析人员对整个作战空间的“全知”。军队指挥领域的应用：战场态势可视化战场态势可视化是对所有作战环境内（陆、海、空、天、电磁、网络和认知）敌我双方作战单位形势的可视化呈现，是一体化C4ISR系统的重要组成部分，对部队作战指挥、训练模拟和毁伤评估具有重要作用。信息化战争条件下的战场态势可视化可以追溯到20世纪末，1995年9月，美军在巴拿马举行了一场名为FuertasDefensas的军事演习，国家侦察办公室在这次演习期间向参演的美陆军第18空降军提供了来自国家系统的数字地形数据支持，军一级的情报部门将敌情数据和3D地形数据合二为一，供指挥官观察了解战场并进行指挥作战，这次演习开启了美陆军战场态势可视化的先河。时至今日，战场态势可视化已历经二十余年发展，深度融入了信息化战争的方方面面。战场态势可视化的用户层级在不断下沉，由营连级下沉到班组级，甚至是单兵级。2018年，美陆军未来司令部成立，开启了新一轮的陆军转型进程，意图通过技术革新实现对竞争对手的体系代差优势，开启了美陆军后冷战时代最大规模的换装计划。2021年3月26日，美陆军授予微软公司一份总价达218.8亿美元且为期10年的集成视觉增强系统合同，该系统由美国陆军未来司令部下属的士兵杀伤力跨职能团队负责，目的是将指控信息、通信信息、位置信息和情报等一系列关键信息集成到单一设备之中，可以实现单兵和分队层级的全天候先进态势感知，并将士兵获取的数据融入到作战局域网中，从而优化部队表现并提高杀伤能力。而由网络跨职能团队开发的“集成能力21”综合战术网，可以将网络增强技术融入到集成视觉增强系统。2022年3月28日，美国总统拜登公布了2023财年国防预算草案，在该草案中，美国军方预计耗资4.24亿美元向微软公司购买7000台集成视觉增强系统设备，美国防部还计划再提供6260万美元来开发1.2版本的集成视觉增强系统。穿戴集成视觉增强系统进行训练的美军（画面右侧是安装在斯特瑞克步兵战车上配套的态势感知系统组件）战场态势可视化的数据更新频率不断加快，细节程度不断提高，虚拟现实和真实世界趋于融合。战场态势可视化系统的数据来源既包括了国家层级和联合部队层级的情报支援，也包括了野战部队自身的ISR资产。而随着“星链”系统的建成并投入使用，小型甚至是微型无人机的普及，基于5G技术的战场信息网络与战场终端实现互联互通，美军战场情报、监视与侦察能力不断强化，行动中的目标和环境数据采集速度快、容量大，战场态势可视化从战术、战役到战略层级得以实现近实时效果。受限于战场数据链带宽限制和敌方的电磁干扰条件，在无法实时传送战场真实情况的条件下，战场态势可视化系统多采用仿真技术对战场环境和敌我态势进行还原。虽然这种仿真系统通过改进算法和革新硬件可以不断接近真实环境，但是仍不能做到百分百呈现所有信息，这在战场高度紧张的情境下会影响指战员对战场态势的判断。智能化军事变革带来战场数据链传输速率的提升为弥补这一缺陷带来了可能，将虚拟仿真数据和真实世界融合，在不同作战地域应用不同的可视化算法，为指战员提供可视化效果最佳的呈现形式。军队训练领域的应用：战争可视化近年来的局部战争与冲突水平同20世纪的两伊战争并无太大分别，甚至部分武器装备和战术水平还弱于当时的伊朗和伊拉克，任一冲突方都难以复制或是重现美国在海湾战争和伊拉克战争中的军事成功。即使是有欧洲国家参加的科索沃战争和利比亚战争，欧洲各国也高度依赖美国在其背后的情报支援。在世界整体军事水平停滞不前的情况下，美国甚至需要小心斟酌其海军订单，以确保本土的军工造船厂不至于因缺少订单而破产倒闭、人才流失。局部的军事创新无法带来整体军事水平的跃进，正如V-1、V-2导弹和Me-262喷气式战斗机无法挽救二战中德国的败局。无论是在中东、欧洲，还是世界其它地区，尽管投入了大量新型装备，各冲突方和参战国体现出的技战术水平仍远逊美军，在短时间内利用各种手段达成政治目的的目标受限于“落后”的军事力量而告吹。然而，在这些局部冲突中，战争逐渐变得“可视化”了，无论是通过参战人员用手机上传，还是通过以无人机为代表的ISR资产回传，世界各国可获得的有关战争的图像和视频越来越多，图像和视频的分辨率和清晰度也在不断提高。小到一个参战人员，大到一场战役，无论是普通民众还是专业的军事研究员，几乎都能在智能显示终端上回顾战争的每一个细节，“战争的迷雾”正逐渐被剥开。而随着智能化军事变革的不断加深，工业制造水平的不断提高，以小型无人机为代表的“低廉”传感器超饱和配属作战部队，战争的细节只会愈加丰富。战争可视化旨在利用人工智能对有关战斗的图像和视频进行评估、识别和分析，并通过可视化技术对战术和战役级行动建模复现，实现对整场战役中各个关键战斗细节的可视化和分析。这一过程可以分为两个部分，一是要通过人工引导的交互式机器学习对图像和视频进行数据清洗、整合和组织分类，筛选出合适的用于下一步可视化分析的素材；二是通过可视化技术将筛选后的数据转化为可供分析的场景和空间，既可以动画形式展现在显示终端上，也能以虚拟现实的形式还原出真实的战场环境供分析人员进行评估和分析，从每一场真实的战斗中吸取经验教训。在第一阶段实现人工智能主导的情况下，第二阶段也应当在可视化呈现的过程中，通过收集分析人员的标记、分类和评估数据逐步实现人工智能主导的数据自动化处理，提高分析的速度和效率，再由分析人员对生成的结果进行可视化分析，剔除生成的异常数据，减少偏差，提高人工智能引擎的鲁棒性。最终生成的数据，根据不同装备的处理能力，以场景匹配机制的形式存储于武器装备之中，既可用于日常的实战化训练，帮助部队了解作战对手的特性、习惯、攻击位置和方式，也能用于实战，结合情报支援，在不同作战环境中帮助部队快速预测敌方可能采取的行动，提高部队的生存能力，减少部队伤亡。战争可视化在实战中可以帮助作战单位快速提高战斗能力，速度可以提升到小时级，甚至分钟级。战时，单个装备作为前端的数据采集设备，可以真实记录敌方双方的交战过程，敌方的特征是什么？敌方偏好在什么时间发动攻击？敌方使用何种武器装备以何种方式发起进攻？我方人员在遭遇战斗后心理的变化等海量数据都可以传送到后端的数据存储和分析中心。后端分析人员在对这些实战数据可视化分析后，再通过战术网路将数据更新包下发至各型装备，不断提高战场上我方武器装备的预测、打击和反制能力，帮助作战部队先敌发现、先敌调整、先敌决策和先敌行动，确保我方人员和装备的作战能力和水平在每一场战斗中得到提高。战争可视化几乎可以实现对人员和装备近实时的训练，这种训练不再是传统意义上在演训场中进行的训练，更多是在一场战役中无数个战斗间隙中进行的训练，甚至可以在战斗中进行。训战一体化，完成训练即刻投入战斗，再由下一次的实战检验数据的可靠性，不断对数据进行纠正，最终实现“知彼知己，百战不殆”的效果。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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