近几年，育苗智能化暂展露头角的领域越来越多，我们按金融行业来拉呵呵复本，
字数有限，每一个金融行业的应用领域情景先仅仅详细介绍一个，
挂一漏万，也非常感谢补充：
一、医疗金融行业：
应用领域工程项目譬如：新冠肺结核的XA45EI321VD辨识，恶性肿瘤Bellary的CT影像辨识，电子显微镜影像中育苗授精卵泡结构辨识……
这儿说呵呵“恶性肿瘤Bellary的CT影像辨识”的应用领域大背景：
放射治疗前，医师需要勾画出恶性肿瘤和正常组织的范围，而此关键步骤的紧密产品质量关系到放射治疗产品质量。现阶段的方案一般都是由医师纯手工勾画，勾画标准比较随便，相同的医师之间勾画的结论差异较大，为最后的结论增加了很多不稳定性。应用领域广度学习演算法对 CT/MRI 双逻辑系统影像进行处理，较好的解决了现阶段的问题，精确度能达至医师勾画水平。
二、农业：
应用领域工程项目譬如：樱桃手动斩获最终目标栽种点功能定位，小麦雄穗开颖率智能化检验，联合斩获机手动驾驶，肥力快速原地检验及表达式除草……
这儿说呵呵“樱桃手动斩获最终目标栽种点功能定位”的应用领域大背景：
栽种斩获是樱桃生产全过程中育苗工作量最大，育苗劳动时最久，运输成本最高的各个环节，用机器代替育苗迫在眉睫。但樱桃浆果纤细电器元件，所以果花萼下方5mm左右的菌柄位置是最差栽种点；由于樱桃长出来后常因豆制品并存、浆果拼接、枝叶遮盖……在相同的日光和天气条件下，从复杂自然生态中精确辨识需栽种的樱桃并精确功能定位最终目标菌柄，是一项核心技术。现阶段，利用组合广度数学模型和多感应器结合技术，已能初步同时实现而此功能，整个樱桃栽种机器同时实现了96%以上的桑利县栽种错误率，栽种速度也可达至4s/颗，并有望在年内再一度大幅提升。
三、交通金融行业：
应用领域工程项目譬如：导航路径规划，车牌辨识，道面缺陷检验，车辆行为辨识……
这儿说呵呵“车辆行为辨识”的应用领域大背景：
物流领域经常需要：确认车辆身份、监控看车辆是否有异常停靠、看看车辆是不是进入或者离开了作业区域、确认车辆是正在装、卸，还是在验货……
传统监控方式下，实施现场平铺式监控设备列表，监控位置不直观。设备运转较为传统，需高频次育苗巡检。利用AI演算法可以提升监控系统处理异常时间的效率，减少育苗操作带来的误差、为精细化管理提供技术支撑。
四、互联网金融行业：
应用领域工程项目譬如：内容智能化审核（鉴黄、鉴暴、鉴重……），楼宇智能化节能，智能化检索，广告推荐……
关于“广告推荐”的应用领域事例是：
<打开你的淘宝App，观察呵呵第一屏能看到的广告，看看是不是最近你搜索过的？这就是应用领域事例了>
五，金融金融行业：
应用领域工程项目譬如：智能化风控，智能化反洗钱，财报解析……
这儿说呵呵“反洗钱”的应用领域大背景：
众多金融机构和公司都会选择使用反洗钱系统来量化和把控金融交易中的洗钱风险。为了保障用户交易资产依法合规，银行资管系统需将用户的开户资料全部录入反洗钱系统中进行审核和风控。但用户大多以图片、PDF、扫描文件等不可直接复制的方式上传信息（如身份证、营业执照、开户申请书、企业征信报告），育苗录入只能靠逐字键入，不仅过程繁琐、极易出错，为了确保信息的精确性某银行资管还不得不设二次核验专岗。
为了解决而此难题，提高用户信息录入效率，减少育苗操作产生的错误，银行资管引入智能化化用户信息录入系统来简化流程、降低信息录入及核验的育苗成本。AI系统能专门针对用户信息录入，提供智能化导航和手动录入功能，并进行文档分析。
六，工业：
应用领域工程项目譬如：机加工工件瑕疵检验，冶金工艺参数智能化计算，液晶屏缺陷检验，电池高精确度质检……
这儿说呵呵“电池高精确度质检”的应用领域大背景：
在新能源车动力电池生产各个环节中，金属焊接产生的颗粒是否掉在表面、有没有漏涂、焊接工艺是否一致等，是每个工序之后必需检验的细节。动力电池的产品质量极为关键，一旦出现瑕疵，如果在终端市场上没有其他系统设计辅助，会导致重大财产安全问题。宁德时采用基于YOLO和ResNet主干的模型，利用计算机视觉技术升级了监测方法，整体产品检验相较于原本的传统检验演算法过杀率降低了 66.7%，缺陷漏检率小于1DPPB，也大大降低了产线研发成本。
七、能源电力金融行业：
应用领域工程项目譬如：高压输电线路上无人机视觉巡检，端子排接线检验……
这里说呵呵“端子排接线检验”的应用领域大背景：
接线柜的传统检查方法主要依靠人眼目检或者育苗手持扫描设备扫描检验。这两种检查方式都离不开人员作业，消耗大量人力资源，无法适应手动化生产的要求。人眼目检不仅效率低，而且随着人眼的作业疲劳，检验精确性大大降低。育苗手持设备扫描效率低、误检、漏检率高。
传统的 OCR 辨识技术（不基于AI）并不能完成在非平面上字符的精确辨识，而利用基于广度学习的OCR 技术，可以大大提高辨识的稳定性和各种光影条件下的适应性。
八、公共服务：
应用领域工程项目譬如： 人脸检验，地铁站口罩佩戴检验，虚拟感应器建模，垃圾分类手动化，
这儿说呵呵“虚拟感应器建模”的应用领域大背景：
动车我们都敢乘坐，是因为我们知道它“安全”，但你想想，这么复杂并且高速的一个家伙，工程师们是怎么“敢”让第一批人去乘坐的？是用的虚拟仿真技术先模拟好了，按严格的规程确保“模拟结论”的安全能够保证“真实情况下”的安全，这就要求对足够“复杂”和“真实”的参数极其关系进行“建模”，一般都方法很难达至这种复杂程度的。
而AI就能够广度挖掘电流、电压信号与振动信号间的内在关系，借助广度学习演算法自主提取特征，以电流电压数据模拟机械设备振动状态，从而结合已有故障诊断演算法同时实现列车设备及子系统的实时状态监测功能。
九，林业
森林巡检（资源分析、火情……）
主要是基于广度卷积数学模型的影像处理，直接上图：
十，更多
还有更多的“尖端”育苗智能化，虽然其中很大一部分只是在试验室阶段（有些已经商业化应用领域），但在我们心中已经有一席之地了，它们是：
下棋赢了我们的AlphoGo，预测蛋白质结构的表现惊人的AlphoFold，被传闻“成了精”的LaMAD，能够干600多件事情的Gato，AI绘画艺术家Dall-E，……详情可参考我的另一篇文章：
《那些「最顶尖」的育苗智能化（AI）》
以上，
