气象五参数传感器要对准_气象传感器作用

1.传感器在现代生产和生活中有哪些应用

2.传感器的发展历史

3.关于航空航天的知识

4.雷达的工作原理是什么？

5.大数据处理的五大关键技术及其应用

6.15个未来职业是什么？

率定的意思是校准、标定。常用的有传感器率定、混凝土回弹仪检率定。

1、传感器率定

在地应力测量中，需将传感器读数换算成折算位移，再利用相应的公式计算主应力的大小和方向。建立仪器读数与岩石折算位移之间关系的过程，叫“率定”。

通常把传感器安装在岩石试件中，对其施加压力，即可得传感器读数与折算位移的关系曲线，即率定曲线，据此可将地应力测量中所得读数换算出岩石应力值。

2、混凝土回弹仪检率定

回弹仪的率定应在环境温度为25℃±5℃的条件下进行；率定时将钢砧稳定固地放在刚度大的混凝土地面上；回弹仪要垂直向下弹击，弹性杆应分为四次旋转，每次旋转约?90°。

每一方位弹击五次取其中最后连续三次且读书稳定的回弹值进行平均，弹击杆每旋转一次率定的平均回弹值均应在 Rm=74±2 范围内。

3、率定评定结果

弹击杆每旋转一次的平均回弹值均应符合80±2。如不符合要求,须对回弹仪进行保养或送计量检验站进行修理、率定。

率定举例说明

1、在机器学习中

可以使用已知的测试数据集来评估模型的预测结果，进而调整模型的参数或超参数，以提高模型的准确性和可靠性。这被称为“模型率定”。

2、在气象学中

可以使用已知的历史气象数据来评估和确定气象模型的准确性，以便更好地预测未来的天气情况。

3、在医学成像中

可以使用已知的图像数据来评估和确定医学成像设备的准确性，以确保医学诊断的准确性。

4、在经济学中

可以使用已知的经济数据来评估和确定经济模型的准确性，以帮助制定更好的经济政策。

传感器在现代生产和生活中有哪些应用

“遥感”一词最早由美国海军研究所伊夫林·L·普鲁特提出，1962年在美国密执安大学第一次国际环境遥感讨论会上被用。遥感是从远距离高空及外层空间的各种平台上利用可见光、红外、微波等电磁波探测仪器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，研究地面物体的形状、大小、位置及其环境的相互关系及变化的现代技术学科。

（一）遥感发展概况

遥感的发展可分为两个阶段：第一是航空遥感阶段。第一次世界大战时期，利用飞机上的望远镜和照相机进行侦察。第二次世界大战后，航空遥感不断发展，目前已成为军事侦察和自然调查的重要手段。第二是航天遥感阶段。1957年，前苏联发射了第一颗人造地球卫星，开创了从外层空间探测地球的先河。美国航天局在20世纪60年代发射了“雨云”等气象卫星和“阿波罗”等载人航天器，用摄影机拍摄了第一批地球卫星照片。经过长期准备，特别是对各种地物光谱特征和遥感图像数据处理、分析判读技术进行研究后，美国于12年7月23日发射了第一颗地球卫星（ERTS），专门从事地球遥感，之后又发射了第二批地球卫星（LANDSAT）。1998年，LANDSAT7号卫星发射升空；1999年9月，美国发射了IKONOS商用卫星，它的对地分辨率为1米，标志着美国的民用遥感已远远走在世界的前列。目前，美、俄、法、加、日、英、印、中等国家已成为世界上应用遥感技术较为成熟的国家。

（二）遥感技术及其特点

1.遥感技术的内容

遥感是能源作用下目标反射辐射→介质传输→遥感器→信息处理和应用的一个过程，实现这个过程所取的各种技术手段统称为遥感技术，具体包括下列内容：

（1）遥感器技术，是专门研究制造感测目标信息和收集目标信息设备的技术。

（2）信息传输技术，是专门研究如何将遥感器收集、记录的信息资料传送到信息处理中心的技术。

（3）实地样技术，是专门研究收集目标信息特征，为处理目前信息资料时判别目标提供依据的技术。

（4）信息处理技术，是分析判释和应用技术，包括信息数据的压缩、传输和校正技术及图像显示记录技术。

（5）识别分析判释技术以及信息存储和应用技术。

2.遥感技术的转点

遥感技术的主体是空间遥感技术，比较典型的如环境监测、气象预报等技术。美国在20世纪70年代初就发射了地球技术卫星，后来我国也成功地发射了气象卫星。空间遥感技术具有以下主要特点：

（1）获取信息量大。

（2）资料新颖，能迅速反映动态变化。

（3）获取的信息内容丰富。

（4）成图迅速。

（5）获取信息方便，全天时、全天候，不受地形限制等。

这些特点不仅使人类对宇宙和自然的认识有了新的飞跃，而且还大大增强了人类改造自然、开发和保护的能力。

空间遥感技术可以在数百万千米的高度通过遥感平台获取各种大、中、小比例尺的遥感影像，可称之为现代遥感技术。

（三）遥感的发展热点

1.传感器研制日趋深入

（1）遥感分辨率正日益多样化，遥感技术正朝着“宏观”和“微观”两个方向发展。为了满足精确探测物体或大规模研究目的需要，20世纪90年代末期及21世纪初发射的卫星传感器，大都注意把分辨率作为其获取信息的一个重要指标。加拿大于1995年11月发射的RADARSAT卫星4种作业方式下的空间分辨率分别为10米、28米、35米和50/100米，其扫描宽度相应为50千米、100千米、180千米和300/500千米。以色列发射的EROS-A和EROS-B两颗卫星的地面分辨率分别为2米和1米，扫描宽度分别为11千米和30千米。

目前，普遍认为，在卫星各项基本技术条件不变的情况下，缩小扫描范围，降低卫星高度就可以提高分辨率。以美国LANDSAT5为参考来看法国SPOT和以色列的EROS-A、EROS-B卫星，扫描幅度缩小了，而分辨率提高了。目前，各种遥感探测器的分辨率由千米级、百米级，发展到米级、分米级，形成了观察地球及其宇宙空间的影像金字塔，为研究多种自然地理环境提供了丰富的信息源，推动着遥感及其相关学科研究的不断发展。

（2）传感器波段更加细化。传感器的波段是衡量传感器性能优劣的重要参数，针对研究目的的不同，许多传感器设置了专用波段，而且波段的划分也更为精细。

RADARSAT卫星具有25种波束（Fl～F5，S1～S7，W1～W3，SNl～SN2，SWl，H1～H6及L1)，加之其SAR数据的获取工作时间是ERS-1和JERS-1工作时间的两倍，因而能满足多领域遥感应用的需要。美国NASA1998年发射的EOS地球观测系统空间站搭载0.40～1.041微米的64波段中等分辨率成像光谱仪，0.40～2.50微米的92波段高分辨率成像光谱仪，1.4G赫兹（L波段）与6～90G赫兹6波段高分辨率微波辐射计，还有包括L波段（24厘米）、C波段（5.7厘米）和X波段（3.1厘米）在内的不同极化方式的EOS-SAR合成孔径雷达。可以看出，波段的增多与细分对提高传感器的探测精度及增强传感器的探测目的，具有极其重要的作用。

（3）传感器愈加专业化。针对事先拟定的研究对象及目标，许多遥感平台上都携带了专门的传感器。例如，欧洲空间局（ESA）于1995年4月发射的ERS-2卫星，安装有合成孔径雷达（SAR）和风力散射计组成的主动微波遥感系统（AMl），另外还搭载雷达测高仪、红外扫描仪、全球臭氧监测光谱仪、微波测深仪、精密测距仪以及激光反射仪等传感器，为多层次、多方位地研究环境问题提供了丰富的信息源。

目前，许多传感器都有明确的目的性和专业特点，有专门研究海水温度的传感器，也有为地质找矿设计的传感器，还有研究植被变化的传感器等等。传感器的专业特点愈强，研究的准确性就可能愈高，专题研究就可能愈加深入。

2.应用领域更为广阔

20世纪90年代后期以来的遥感，已远远超出了其发展初期的狭隘范围，并正在向多方位、多层次发展。

（1）与环境研究十分活跃。土壤学研究是遥感应用得最为广泛的领域之一，正因为如此，ISPRS第七委员会下设了再生、地质矿产、土地退化与荒漠化、灾害损失和环境污染、人类居住、陆地生态系统监测、雪、冰、海洋和海岸线监测以及全球监测等10个工作组，这些工作组不同程度地反映了与环境遥感的侧重点及发展方向。

在新的世纪，生存与发展成为人类面临的主要问题。世界各国都试图把治理环境、减少灾害作为未来研究的重点，而遥感技术则具有巨大的优越性。美国NASA的LANDSAT、法国的SPOT以及ESA的ERS等，都把地球作为一个研究对象，为科技工作者提供研究臭氧、植被、海水温度、大气状况的基础资料，同时也为人类研究地球，保护自己的家园提供更为翔实的测试信息及图像资料。

（2）宇宙遥感得到了进一步加强。目前遥感的发展已超出了“空对地”的范畴，发展到了“地对空”及“空对空”等多个方面。由美国、俄罗斯、法国等联合开展的火星（Mars），就是宇宙遥感领域的代表。目前，它不仅把整个地球大气圈、水圈、岩石圈作为研究对象，而且把探测范围扩大到地球以外的日地空间。

宇宙遥感的发展，使人们的认识水平及能力不断得到提高，同时也帮助人们探讨一系列重大的学术问题。从目前火星探测器上发回的图像及数据分析中，科学家们已获得了许多有助于研究生命起源、星体形成、宇宙演化等重大问题的基础信息，同时也为进一步研究大地构造和宇宙的探测提供帮助。

3.多种高新技术日趋一体化

“3S”技术一体化是目前发展比较活跃的领域，在短短的几年中，数字摄影测量系统（DPS）及专家系统（ES）又悄然与“3S”技术融为一体，出现了所谓的“5S”技术。这些技术的交汇与融合是当今计算机科学和空间科学发展的产物，同时，也推动遥感学科本身以及相关学科（如地球科学、环境科学、城市科学、管理科学等）的相互渗透与相互综合，进而形成一门新的边缘学科——地理信息学，成为信息科学和信息产业的一个重要组成部分。信息科学的发展，又影响到几乎是全球性的生产方式和生活方式的改变，也影响了科学技术本身的发展，Internet的广泛普及使信息获取及共享更为快捷，使计算机渗透到设计、加工、测试分析、经营管理等领域。

（四）地理信息系统与遥感的结合

GIS与RS的结合主要表现为RS是GIS的重要信息源，GIS是处理和分析应用遥感数据的一种强有力的技术保证。两者结合的关键技术在于栅格数据和矢量数据的接口问题：遥感系统数据普遍用栅格格式，其信息是以像元形式存储的；而GIS数据主要用图形矢量格式，是按点、线、面（多边形）形式存储的，它们之间的差别是由于影像数据和制图数据用不同的空间概念表示客观世界的相同信息而产生的。

对于RS与GIS一体化的策略，Ehlers等提出了三个发展阶段：第一阶段，用数据交换格式把两个软件模式联结起来；第二阶段，两个软件模式具有共同的用户接口，且同时显示；第三阶段，具有复合处理功能的软件体。

（五）遥感的地学实际应用

近年来我国关于RS和GIS结合集成的研究较多，经历了由初步探讨向逐渐成熟发展的过程。其应用主要包括两个方面：一是RS数据作为GIS的信息源；二是GIS为RS提供空间数据管理和分析的手段。张继贤在国内较早提出综合GIS信息中的地学知识和遥感数据可以提高遥感分类的精度，消除应用单一遥感图像判读所存在的若干弊端。但是，两者的结合由于存在数据转换的问题，因而相应软件的研究也很重要。任小虎等在应用RS与GIS集成系统GRAMS的过程中，认为该软件虽然可以实现表面无缝的结合，但是就其内部格式的转换上却还不能实现数据的共享与自由转换。初期的关于RS如何为GIS提供数据和信息的研究也开展得较多，如刘滨谊等在对城乡区域进行规划的过程中，就借助RS作为主要信息源来集区域信息，并在此基础上进行规划设计。向发灿在对湖北武昌和陕西安塞的土地评价中，也应用RS获取评价因子的值作为信息源，进行复合和叠加，并在此基础上，由GIS进行加工和处理，实现了动态快速的土地评价。具体到RS与GIS完全结合与数据格式的转换问题，秦志远提出了“结合锥”的结合模式和混合Freeman链码结构，以解决这一问题。

目前，RS与GIS一体化的集成应用技术渐趋成熟，在植被分类、灾害估算、图像处理等方面均有相关应用报道。在应用GIS的空间分析功能为RS数据提供空间数据管理和分析的研究中，多是考虑GIS的DEM数据、气候、环境等因素的空间分布。如刘纪远等在对中国东北植被综合分类的研究中，探讨了将GIS提供的地理数据与遥感数据复合的可行性，尝试在GIS环境下将气温、降水、高程3个影响区域植被覆盖的主要指标，按一定的地面网格系统和数学模式进行定量化，生成数字地学影像，并使之与经过优化、压缩处理的NOAA-AVHRR数据进行复合，取得了良好的效果。李震等在对青藏高原冰川变化的研究中，以RBV、MSS、TM遥感资料为信息源，提取冰川界线，形成冰川边界图；以GIS为工具分析该冰川群的变化，得出了布喀塔格山峰北部冰川的变化规律。综合应用GIS和RS进行旱情监测、土地利用分类的技术也已相当成熟。黄家柱等充分发挥RS、GIS、计算机制图技术及网络技术等学科前沿的优势，研制了“长江三角洲地区遥感卫星动态决策咨询系统”，代表了RS和GIS结合并综合其他多学科技术的新方法。

传感器的发展历史

传感器是把一种能量转换成另一种能力的装置，把被测信号转化成电信号的装置，它在我们生产、生活和科研方面都有着非常广泛的用途，大到军事、天文方面的应用，小到我们日常生活的煮饭、洗衣等自动化方面的应用。可以说，传感器的应用已经深入到了整个社会生活的方方面面。

1.传感器在生产中的应用。

在工业自动化生产中，随着现代技术的发展，对安全生产的要求越来越高，对在生产过程中各种量的检测和控制的自动化水平也越来越强，传感器在钢铁、造纸、石化、医药、食品等企业中得到了广泛的应用。如差压传感器在医药方面的应用，光纤传感器在智能复合材料中和热加工生产中的应用，红外传感器在皮带运输机安全警示系统中应用，电涡流传感器在印刷品厚度检测中的应用。距离传感器在判断车辆运动速度方面的等。湿度传感器在纺织印染生产中的应用很广。在纺织印染生产中，因为对湿度的要求非常高，常常需要对生产环境的湿度进行准确测量。起先是用湿度计来进行，但随着现代科学技术的发展，加上湿度测量本身比较复杂，这种仅靠湿度计来测量湿度的方法已经远远不能胜任。湿度传感器是通过湿敏元件，把空气中水蒸气转换成电信号输出，湿度传感器具有反应迅速、测量准确等优点，被大量地应用到纺织印染生产中，提高了生产的质量。

2.传感器在生活中的应用。

传感器在日常生活中更是无处不在，它正在改变着人们的生活方式，充分显示出它给人们生活带来的方便、安全和快捷。比如当我们夏天使用空调时，它为什么会让房间保持在一个设定的温度下呢?这是因为空调中有一个用热敏电阻制成的感应头，当周围空气的温度发生变化时，热敏电阻的阻值就会随之而发生相应的改变，通过电路转换为电流信号从面控制压缩机的工作。又比如烟雾报警器，就是利用烟敏电阻来测量出烟雾浓度，达到一定浓度即引起报警系统工作，从而达到报警的目的。还有我们的光敏路灯、声控路灯等也是利用传感器来自动控制开关的通和断的。在我们的生活中用到传感器的地方还很多，比如自动门、手机触摸屏、鼠标、数码相机、电子天平、话筒、电子温度计、自动洗衣机、红外线报警器等。

3.“五官”传感器的优势

随着人们生活的需要，单凭人的感觉器官来获取信息已经不能满足要求，于是科学家们研制出了大量的传感器来帮助人们获取信息。正是因为传感器的广泛使用，使得人们获取信息的范围已经延伸到更宽、更广的领域。模仿人的感觉器官来获取信息的“五官”传感器与人体的某个具体感官相对应着：光敏传感器对应人的视觉器官；气敏传感器对应人的嗅觉器官；声敏传感器对应人的听觉器官；化学传感器对应人的味觉器官；压敏、温敏、流体传感器对应人的触觉器官。使得传感器就象人一样具有敏感的感觉功能。五官获取的信息是通过人的感觉细胞将非电量（光、声、温度、湿度、压力、重量、香味、臭味、酸、甜、苦、辣等）变成电脉冲(电量：电荷量、电压、电流、电阻、电容、电感等），电脉冲通过神经将其送至大脑，感知到信息。传感器正是利用这个原理来模仿人的各种感觉的。与人的五官相比，传感器拓宽了人的感觉器官的能力。过去，人类必须依靠眼、鼻、口、耳来感觉外界颜色、声音、气味，感知温度的变化等各种信息。现代生产需要准确地获取各种信息并做出迅速、准确的反应，但是光靠人类的感官就很难实现，于是，传感器就应运而生了。与人的五官相比，当然它也有它的缺陷。传感器实际上就是电子产品，而人在感知事物时是带有思维和感情的，这一点是被人制造出来的电子产品无法比拟的。尽管随着人类科学技术的发展，它模仿人类的功能越来越强，但在很多性能上远不如人的感觉器官，始终存在死板、反应机械等缺陷。

关于航空航天的知识

传感器的发展历程大体可以分为以下三个阶段：

第一阶段：结构型传感器

主要利用结构参量变化来感受和转化信号。例如：电阻应变式传感器，它是利用金属材料发生弹性形变时电阻的变化来转化电信号的。

第二阶段：固体传感器

由70年代开始发展起来，这种传感器由半导体、电介质、磁性材料等固体元件构成，是利用材料某些特性制成的。例如：利用热电效应、霍尔效应、光敏效应，分别制成热电偶传感器、霍尔传感器、光敏传感器等。

70年代后期，随着集成技术、分子合成技术、微电子技术及计算机技术的发展，出现集成传感器。集成传感器包括2种类型：传感器本身的集成化和传感器与后续电路的集成化。例如：电荷藕合器件，集成温度传感器AD590集成霍尔传感器UGN3501等。这类传感器主要具有成本低、可靠性高性能好、接口灵活等特点集成传感器发展非常迅速，现已占传感器市场的2/3左右，它正向着低价格、多功能和系列化方向发展。

第三阶段：智能传感器

由80年代发展起来的，所谓智能传感器是指其对外界信息具有一定检测、自诊断、数据处理以及自适应能力，是微型计算机技术与检测技术相结合的产物。80年代智能化测量主要以微处理器为核心，把传感器信号调节电路微计算机、存贮器及接口集成到一块芯片上，使传感器具有一定的人工智能。

90年代智能化测量技术有了进一步的提高，在传感器一级水平实现智能化，使其具有自诊断功能、记忆功能、多参量测量功能以及联网通信功能等。

扩展资料：

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

传感器广泛应用于社会发展及人类生活的各个领域，如工业自动化、农业现代化、航天技术、军事工程、机器人技术、开发、海洋探测、环境监测、安全保卫、医疗诊断、交通运输、家用电器等。

传感器的特点包括：微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造和更新换代，而且还可能建立新型工业，从而成为21世纪新的经济增长点。微型化是建立在微电子机械系统技术基础上的，已成功应用在硅器件上做成硅压力传感器。

通常据其基本感知功能可分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大类。

参考资料：

百度百科-传感器

雷达的工作原理是什么？

航空航天基本知识

我们知道，人类的家园是地球，而地球的外面覆盖着一层大气，如果没有水和大气以及适宜的温度和环境，生物是很难生存的。

通常，在人们的眼中，“天”很高，要想冲出厚厚的大气层，进入太空非常非常困难。其实，与地球相比，大气层是很稀薄的。

人们知道，地球的直径大约为12700千米，而大气层的厚度只有100 -800千米。如果将地球比作一个苹果的话，那么，我们可以把大气层看成是苹果的皮，可这层“苹果皮”本身却是变化多端的。

比如最贴近地球表面的一层，叫作对流层，其高度从海平面起一直到大约11000米止，其顶界是随纬度、季节等情况而变化的，在赤道地区为17000米，在中纬度地区（如北京、天津地区）为11000米，在地球两极地区则为7000-8000米。

对流层的主要特点是，空气温度随着高度的增加而降低，因而又称为变温层，平均而言高度每上升1000米，气温约下降6.5℃。与此同时，气压也随高度的增加而降低。由于地球引力的作用，在 5500米的高度范围内，包含了大气总量的一半，而整个对流层，大约占了全部大气质量的四分之三。

由于几乎所有的水蒸气都集中在这一层大气内，再加上大量的微粒，因而，这里也是风云变幻最为剧烈的一层。从大约11000米的高度起，直到30500米左右，其大气温度基本不变，平均保持在-56.5℃上下，因此被称为同温层（实际情况是：在25000米以下，气温随高度的升高而上升。在同温层顶，气温约升至-43至-33℃）。同温层的气温之所以具有这样的特点，是因为该层大气离地球表面较远，受地面温度的影响较小，并且其顶部存在着臭氧，能够直接吸收太阳的辐射热等。

同温层所包含的空气质量大约占整个大气的四分之一弱。在这一层大气内，没有上下对流，只有水平方向的风，所以又叫作平流层。另外，该层大气几乎不存在水蒸气，基本上没有云、雾、雨、雹等气象变化的现象，这对飞行器的平稳飞行是非常有利的。不过，由于空气密度很小，飞机在这一高度层上又不适宜机动飞行。

人类的航空活动差不多都集中在对流层和同温层内。为了保证飞机和发动机的工作效率，飞机飞行的高度一般不超过30千米的界限。

从30千米到80-100千米的高度范围，被称为中间层。这一层空气的特点是：以 45千米为界，温度先升后降。由于大量的臭氧存在，其气温先由同温层顶的-33℃提高到17至40℃左右；从45千米起，随着高度的升高，气温又开始下降，一直降低到-65.5℃至-113℃。

中间层的空气已经很稀薄了，其空气质量约只占整个大气层的1/3000。在80千米高度上，空气的密度只有地面的五万分之一；而在100千米高度上，空气的密度仅为地面的一千万分之八。由于空气非常稀薄，并且气体开始呈现电离现象，因此，人们一般把飞行高度达到80—100千米的飞行器，看成是不依靠大气飞行的航天器。

1967年10月，美国试飞员约瑟夫·沃尔克驾驶X-15A火箭飞机飞出了 72千米/小时的惊人速度，创造了有人驾驶飞机速度的世界纪录。而且，他还曾多次飞到了80千米以上的高空，成为美国第一个“驾驶飞机的宇航员”。按照美国航空航天局规定：飞行高度超过80千米的飞行员即可称为宇航员.

在中间层之上直至800千米高空的范围，称作电离层。其特点是：含有大量的带正电或负电的离子，空气具有导电性。并且，其温度随高度的增大而迅速升高，在200千米高度时，气温可达400℃。所以，这里又被人们叫作“暖层”。

在电离层顶端之外，便是大气的最外层——“散逸层”了。由于地球引力的减弱，气体分子和等离子体与地球已若即若离。

电离层和散逸层的空气密度极低，对太空飞行器的影响已很小，因此，人类大部分的航天活动都是在它们之内（或之外）进行的。

航空与航天的区别:

航空与航天是人们经常接触的两个技术名词，两者虽然仅一字之差，却被称为两大技术门类，这是为什么呢？

您稍加注意即可发现，航空技术主要是研制军用飞机、民用飞机及吸气发动机，航天技术主要是研制无人航天器、载人航天器、运载火箭和导弹武器，最能集中体现两者成果的是航空器和航天器。从航空器与航天器的重大区别上即可看出两个技术领域的显著差异。

第一，飞行环境不同。所有航空器都是在稠密大气层中飞行的，其工作高度有限。现代飞机最大飞行高度也就是距离地面30多千米。即使以后飞机上升高度提高，它也离不开稠密大气层。而航天器冲出稠密大气层后，要在近于真空的宇宙空间以类似自然天体的运动规律飞行，其运行轨道的近地点高度至少也在100千米以上。对在运行中的航天器来讲，还要研究太空飞行环境。

第二，动力装置不同。航空器都应用吸气发动机提供推力，吸收空气中的氧气作氧化剂，本身只携带燃烧剂。而航天器其发射和运行都应用火箭发动机提供推力，既带燃烧剂又带氧化剂。吸气发动机离开空气就无法工作，而火箭发动机离开空气则阻力减小有效推力更大。吸气发动机包括燃烧剂箱在内都可随飞机多次使用，而发射航天器的运载火箭都是一次性使用。虽然航天飞机的固体助推器经过回收可以重复使用20次，其轨道器液体火箭发动机可以重复使用50次，但与航空器使用的吸气发动机比较起来，使用次数仍然是很少的。吸气发动机所用的燃烧剂仅为航空汽油和航空煤油，而火箭发动机所用的推进剂却是多种多样的，既有液体的，也有固体的，还有固液型的。

第三，飞行速度不同。现代飞机最快速度也就是音速的三倍多，且是军用飞机。至于目前正在使用的客机，都是以亚音速飞行的。而航天器为了不致坠地，都是以非常高的速度在太空运行的。如在距地面600千米高的圆形轨道上运行的航天器，其速度是音速的22倍。所有航天器正常运行时都处于失重状态，若长期载人会使人产生失重生理效应，并影响健康。正因如此，航天员与飞机驾驶员比较起来，其选拔和训练要严格得多。一般人买票即可坐飞机，而花重金到太空遨游的人还必须通过专门培训。

第四，工作时限不同。无论是军用还是民用飞机，最大航程计约2万千米，最长飞行时间不超过一昼夜。其活动范围和工作时间都很有限，主要用于军事和交通运输。虽然通用轻型飞机应用广泛，但每次活动范围相对更小。而航天器在轨道上可持续工作非常长时间，如目前仍在使用的联盟TM号载人飞船，可与空间站对接后在太空运行数月之久。再如航天飞机，能在轨道上飞行7-30天，约1.5小时即可围绕地球飞行一周。载人航天器运行时间最长的当属和平号空间站，它在太空飞行了整整15个年头。至于无人航天器，如各种应用卫星，一般都在绕地轨道上工作多年。有的深空探测器，如先驱者10号，已在太空飞行了32年，正在飞出太阳系向系遨游。航空器的优点是能多次重复使用，而航天器除航天飞机外，只能一次性使用，载人宇宙飞船也不例外。

第五，升降方式不同。飞机的升空是从起飞线开始滑跑到离开地面，加速爬升到安全高度为止的运动过程。它返回地面降落时只要经过下滑和着陆即可。只有个别飞机如英国的“鹞”型战斗机用发动机喷口转向的方式使飞机能够垂直起落，但机身并未竖起，仍处于水平位置。而至今为止的航天器发射，包括地面和海上的发射，顶部装着航天器的运载火箭都是垂直腾空的。在完成发射过程中，运载火箭要按程序掉头转向和逐级脱离，最终将航天器送入预定轨道运行。有的航天器发射，中间还要经过多次变轨，情况更为复杂。航天飞机虽然也能施放航天器，但它本身亦是垂直发射升空的。至于返回式航天器，其回归地面必须经历离轨、过渡、再入和着陆四个阶段，远比飞机降落困难。航空器的起飞、飞行和降落与航天器的发射、运行和返回，虽然都离不开地面中心的指挥，但两者的地面设施和保障系统及其工作性能与内容也是大有区别的。

世界航空航天大:

风筝起源古代中国，约14世纪传到欧洲

公元前500－400年中国人就开始制作木鸟并试验原始飞行器

1909年世界第一架轻型飞机在法国诞生

1903年12月14日至17日,由莱特兄弟设计制造的“飞行者”1号飞机，在人类航空史上首次实现了自主操纵飞行.这次试飞成功成为一个划时代的，人类航空史从此进入新的纪元

1947年10月14日美国著名试飞员查尔斯·耶格尔驾驶X—1飞机实现了突破音障飞行

1969年7月20日22时56分20秒，阿姆斯特迈出一小步成为全体地球人类的一大步

1957年10月4日

前苏联发射世界第一颗人造地球卫星。半年后，美国的人造卫星上天

1959年9月12日

前苏联发射“月球”2号探测器，为世界上第一个撞击月球表面的航天器

1961年4月12日

前苏联宇航员加加林成为世界第一位飞入太空的人

1969年7月20日

美国宇航员阿姆斯特朗乘坐“阿波罗”11号飞船，成为人类踏上月球的第一人

10年12月15日

前苏联“金星”7号探测器首次在金星上着陆

11年4月9日

前苏联“礼炮”1号空间站成为人类进入太空的第一个空间站。两年后，美国将“天空实验室”空间站送入太空

11年12月2日

前苏联“火星”3号探测器在火星表面着陆。5年后，美国的“海盗”火星探测器登陆火星

1981年4月12日

世界第一架航天飞机---美国“哥伦比亚”号航天飞机发射成功

1986年1月28日

美国航天飞机“挑战者”号在升空73秒后爆炸

1986年2月20日

前苏联发射“和平”号空间站，服役已经超期8年，至今仍在运行，是目前最成功的人类空间站

1993年11月1日

美、俄签署协议，决定在“和平”号空间站的基础上，建造一座国际空间站，命名为阿尔法国际空间站

我国航空航天大:

1956年10月8日，我国第一个火箭导弹研究机构———国防部第五研究院成立。

10年4月24日，长征一号运载火箭在酒泉卫星发射中心成功地发射了东方红一号卫星，我国成为世界上第三个独立研制和发射卫星的国家。

15年11月26日，长征二号运载火箭在酒泉卫星发射中心成功地发射了我国第一颗返

回式科学试验卫星，并于3天后成功回收。

年4月8日，长征三号运载火箭在西昌卫星发射中心成功地发射了我国第一颗地球同步轨道卫星———东方红二号试验通信卫星。

1990年4月7日，中国用自行研制的长征三号运载火箭在西昌卫星发射中心成功地发射了亚洲一号通信卫星，这是中国长征系列运载火箭首次发射国外卫星，使我国在世界航天商业发射服务领域占有了一席之地。

1999年10月，我国和巴西联合研制的第一颗地球卫星顺利升空，并正常运行，这是我国首次在空间技术领域进行的全面国际合作。

2003年10月15日，“神舟”五号飞船成功发射，并于2003年10月16日圆满回收，使我国成为世界上第三个独立掌握载人航天技术的国家。

2003年12月和2004年7月，我国与欧洲空间局联合研制并发射了“探测一号”和“探测二号”科学卫星，“地球空间双星探测”取得圆满成功。

2004年1月23日，我国绕月探测工程正式由院批准立项。

2005年10月12日,神六成功发射.

大数据处理的五大关键技术及其应用

雷达设备的发射机通过天线把电磁波能量射向空间某一方向，处在此方向上的物体反射碰到的电磁波；雷达天线接收此反射波，送至接收设备进行处理，提取有关该物体的某些信息。

雷达，是英文Radar的音译，源于radiodetectionandranging的缩写，意思为“无线电探测和测距”，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。

因此，雷达也被称为“无线电定位”。雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。

雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。

15个未来职业是什么？

作者 | 网络大数据

来源 | 产业智能官

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括：

大数据集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据集一般分为：

大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

预测分析成功的7个秘诀

预测未来一直是一个冒险的命题。的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。

尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。

预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析。

1.能够访问高质量、易于理解的数据

预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”

了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。

简单地将大量数据扔向计算的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

2.找到合适的模式

SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”

模式通常以两种方式隐藏:

模式位于两列之间的关系中。例如，可以通过即将进行的交易的截止日期信息与相关的电子邮件开盘价数据进行比较来发现一种模式。Mooney说:“如果交易即将结束，电子邮件的公开率应该会大幅提高，因为买方会有很多人需要阅读并审查合同。”

模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。

3 .专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报

纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。”

而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。”

4.使用正确的方法来完成工作

好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而，这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最、最新的方法。”

罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。

5.用精确定义的目标构建模型

这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。

对此，Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。”

6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系

在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

7.不要被设计不良的模型误导

模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如，在一项设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能 、决策、公共服务。例如：商业智能技术，决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、监控、网络监控、智能交通、反电信、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

15个未来职业分别是人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员、云计算工程技术人员、建筑信息模型技术员、电子竞技运营师、电子竞技员、无人机驾驶员、数字化管理师、农业经理人、工业机器人系统操作员、工业机器人系统运维员等，具体内容如下：

一、人工智能工程技术人员

定义：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。

主要工作任务：

1、分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；

2、研究、开发、应用人工智能指令、算法；

3、规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；

4、设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；

5、设计、开发人工智能系统解决方案。

二、物联网工程技术人员

定义：从事物联网架构、平台、芯片、传感器、智能标签等技术的研究和开发，以及物联网工程的设计、测试、维护、管理和服务的工程技术人员。

主要工作任务：

1、研究、应用物联网技术、体系结构、协议和标准；

2、研究、设计、开发物联网专用芯片及软硬件系统；

3、规划、研究、设计物联网解决方案；

4、规划、设计、集成、部署物联网系统并指导工程实施；

5、安装、调测、维护并保障物联网系统的正常运行；

6、监控、管理和保障物联网系统安全；

7、提供物联网系统的技术咨询和技术支持。

三、大数据工程技术人员

定义：从事大数据集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

主要工作任务：

1、研究、开发大数据集、清洗、存储及管理、分析及挖掘、展现及应用等技术；

2、研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准；

3、设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统；

4、大数据集、大数据清洗、大数据建模与大数据分析；

5、管理、维护并保障大数据系统稳定运行；

6、监控、管理和保障大数据安全；

7、提供大数据的技术咨询和技术服务

四、云计算工程技术人员

定义：从事云计算技术研究，云系统构建、部署、运维，云管理、应用和服务的工程技术人员。

主要工作任务：

1、研究、开发虚拟化、云平台、云管理和分发等云计算技术，以及大规模数据管理、分布式数据存储等相关技术；

2、研究、应用云计算技术、体系架构、协议和标准；

3、规划、设计、开发、集成、部署云计算系统；

4、管理、维护并保障云计算系统的稳定运行；

5、监控、保障云计算系统安全；

6、提供云计算系统的技术咨询和技术服务。

五、建筑信息模型技术员

定义：利用计算机软件进行工程实践过程中的模拟建造，以改进其全过程中工程工序的技术人员。

主要工作任务：

1、负责项目中建筑、结构、暖通、给排水、电气专业等BIM模型的搭建、复核、维护管理工作；

2、协同其它专业建模，并做碰撞检查；

3、BIM可视化设计：室内外渲染、虚拟漫游、建筑动画、虚拟施工周期等；

4、施工管理及后期运维。

六、电子竞技运营师

定义：在产业从事组织活动及内容运营的人员。

主要工作任务：

1、进行活动的整体策划和概念规划，设计并制定活动方案；

2、维护线上、线下媒体渠道关系，对活动的主题、品牌进行宣传、推广、协调及监督；

3、分析评估活动商业价值，设计活动赞助权益，并拓展与赞助商、承办商的合作；

4、协调活动的各项，组织活动；

5、制作和发布活动的音内容，并评估发布效果；

6、对活动进行总结报告，对相关档案进行管理；

七、电子竞技员

定义：从事不同类型电子竞技项目比赛、陪练、体验及活动表演的人员。

主要工作任务：

1、参加电子竞技项目比赛；

2、进行专业化的电子竞技项目陪练及代打活动；

3、收集和研究战队动态、游戏内容，提供专业的数据分析；

4、参与游戏的设计和策划，体验游戏并提出建议；

5、参与活动的表演。

八、无人机驾驶员

定义：通过远程控制设备，驾驶无人机完成既定飞行任务的人员。

主要工作任务：

1、安装、调试无人机电机、动力设备、浆叶及相应任务设备等；

2、根据任务规划航线；

3、根据飞行环境和气象条件校对飞行参数；

4、操控无人机完成既定飞行任务；

5、整理并分析集数据；

6、评价飞行结果和工作效果；

7、检查、维护、整理无人机及任务设备。

九、数字化管理师

定义：利用数字化办公软件平台，进行企业及组织人员架构编辑、组织运营流程维护、工作流协同、大数据决策分析、企业上下游在线化连接，使企业组织在线、沟通在线、协同在线、业务在线、生态在线，实现企业经营管理在线化、数字化的人员。

主要工作任务：

1、将企业及组织人员架构编辑在数字化管理平台，负责制定企业数字化办公软件推进和落地实施方案，进行扁平可视化管理；

2、负责数字化办公所有模块的搭建和组织运转必备流程的维护，实现组织高效安全的沟通；

3、设定企业及组织工作流协同机制，实现知识经验的沉淀和共享；

4、通过业务流程和业务行为的在线化，实现企业的大数据决策分析；

5、以企业为中心的上下游和客户都实现在线化连接，用大数据优化整个生态的用户体验，不断提升生产销售效率。

十、农业经理人

定义：在农民专业合作社等农业经济合作组织中，从事农业生产组织、设备作业、技术支持、产品加工与销售等管理服务的人员。

主要工作任务：

1、搜集和分析农产品供求、客户需求数据等信息；

2、编制生产、服务经营方案和作业；

3、调度生产、服务人员，安排生产或服务项目；

4、指导生产、服务人员执行作业标准；

5、疏通营销渠道，维护客户关系；

6、组织产品加工、运输、营销；

7、评估生产、服务绩效，争取资金支持。

十一、工业机器人系统操作员

定义：使用示教器、操作面板等人机交互设备及相关机械工具对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行装配、编程、调试、工艺参数更改、工装夹具更换及其他作业的人员。

主要工作任务：

1、按照工艺指导文件等相关文件的要求完成作业准备；

2、按照装配图、电气图、工艺文件等相关文件的要求，使用工具、仪器等进行工业机器人工作站或系统装配；

3、使用示教器、计算机、组态软件等相关软硬件工具对工业机器人、可编程逻辑控制器、人机交互界面、电机等设备和视觉、位置等传感器进行程序编制、单元功能调试和生产联调；

4、使用示教器、操作面板等人机交互设备进行生产过程的参数设定与修改、菜单功能的选择与配置、程序的选择与切换；

5、进行工业机器人系统工装夹具等装置的检查、确认、更换与复位；

6、观察工业机器人工作站或系统的状态变化并做相应操作，遇到异常情况执行急停操作等；

7、填写设备装调、操作等记录。

十二、工业机器人系统运维员

定义：使用工具、量具、检测仪器及设备，对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行数据集、状态监测、故障分析与诊断、维修及预防性维护与保养作业的人员。

主要工作任务：

1、对工业机器人本体、末端执行器、周边装置等机械系统进行常规性检查、诊断；

2、对工业机器人电控系统、驱动系统、电源及线路等电气系统进行常规性检查、诊断；

3、根据维护保养手册，对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行零位校准、防尘、更换电池、更换润滑油等维护保养；

4、使用测量设备集工业机器人、工业机器人工作站或系统运行参数、工作状态等数据，进行监测；

5、对工业机器人工作站或系统的故障进行分析、诊断与维修；

6、编制工业机器人系统运行维护、维修报告。

十三、物联网安装调试员

定义：利用检测仪器和专用工具，安装、配置、调试物联网产品与设备的人员。

主要工作任务：

1、产品和设备检查，检测物联网设备、感知模块、控制模块的质量；

2、组装物联网设备及相关附件，并选择位置进行安装与固定；

3、连接物联网设备电路，实现设备供电；

4、建立物联网设备与设备、设备与网络的连接，检测连接状态；

5、调整设备安装距离，优化物联网网络布局；

6、配置物联网网关和短距传输模块参数；

7、预防和解决物联网产品和网络系统中的网络瘫痪、中断等，确保物联网产品及网络的正常运行。

十四、城市轨道交通线路工

定义：从事城市轨道交通线路设施施工、大修、维修及巡检的人员。

主要工作任务：

1、线路设备及附属设施的检查、检测；

2、线路的日常保养、维修及病害处理；

3、道岔的日常保养、维修及病害处理；

4、线路附属设施、设备的日常保养、维修及病害处理；

5、线路大修；

6、道岔大修；

7、线路附属设施设备大修。

十五、城市轨道交通列车检修工

定义：从事城市轨道交通列车接收、检修及调试的人员。

主要工作任务：

1、检查、检测、分解、组装以及调试列车机械系统的主要部件；

2、检查、清洁、更换、检修列车机械系统关键部件，测量、调整关键参数；

3、使用工具和技术手段测量、判断和处理城轨列车机械系统的故障；

4、检查和测试列车牵引系统、供电系统的各项功能；

5、根据综合线路图，检查牵引控制回路、控制回路各电气元件状态，测量和调整主要部件的电气参数；

6、使用工具和技术手段测量、判断和处理城轨列车电气系统控制回路故障；

7、检查、调试整列列车性能，确保列车出库状态。