无人机和卫星能够提供高分辨率的多光谱、热红外和雷达数据，这些数据通过人工智能算法进行处理和分析，可以高效地识别和分类不同的土地利用类型。未来的研究方向包括开发更高效的轻量化模型、利用无监督学习减少对标注数据的依赖，以及结合多源数据提高分析精度。通过训练好的深度学习模型，可以自动将图像中的每个像素分类为不同的土地利用类型，如农田、城市、森林或水体。此外，标注的土地利用数据（如耕地、森林、水体等）是监

无人机和卫星能够提供高分辨率的多光谱、热红外和雷达数据，这些数据通过人工智能算法进行处理和分析，可以高效地识别和分类不同的土地利用类型。未来的研究方向包括开发更高效的轻量化模型、利用无监督学习减少对标注数据的依赖，以及结合多源数据提高分析精度。通过训练好的深度学习模型，可以自动将图像中的每个像素分类为不同的土地利用类型，如农田、城市、森林或水体。此外，标注的土地利用数据（如耕地、森林、水体等）是监

非结构化的视频和音频数据在互联网、安防、医疗等领域呈现爆炸式增长。人工智能通过深度学习、多模态融合等技术，逐步实现对非结构化音视频数据的语义挖掘与内容理解。视频和音频数据具有时空关联性、高维度、信息冗余等特点。多模态融合可减少误报，例如结合视觉的倒地动作与音频的呻吟声判断跌倒事故。未来，随着多模态大模型（如GPT-4V）的发展，AI对音视频的理解将更接近人类水平，进一步推动自动驾驶、虚拟现实等领域

长短期记忆网络能够建模运动轨迹的时序依赖性，提升活动识别的准确性。联邦学习框架允许在本地设备训练模型参数，仅上传加密的梯度更新，解决隐私保护问题。图神经网络建立传感器节点的拓扑关系，通过注意力机制分配不同传感器的权重。知识图谱技术将运动模式与医学概念关联，实现从原始数据到健康洞察的语义跃迁。贝叶斯推理框架处理传感器数据的不确定性，动态调整各信源的置信度。对抗生成网络可以合成缺失的传感器数据，解决设