图片 知识体系结构图 1.基础知识与数学支撑 人工智能学习的核心建立在扎实的数学与理论基础之上。数学工具如线性代数（矩阵运算、向量空间）、概率统计（贝叶斯定理、分布模型）、微积分（梯度下降优化）以及离散数学（逻辑与图论），为算法设计提供了底层逻辑。在此基础上，人工智能的核心概念包括机器学习（监督、无监督、强化学习）、深度学习（神经网络、CNN/RNN/GAN等架构）、自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV），这些方向通过数据驱动的方式实现模式识别与智能决策。例如，监督学习通过标注数据训练分类

图片 苏联民间流传着一句话：“直升机是阵亡坦克的灵魂”。 1980年代初，米-24型运输-攻击直升机总体上已经符合苏联陆军航空兵的作战需求，但其实在其设计阶段，就已经在探讨是否有可能开发一种专用武装直升机——专门优化用于对抗敌方装甲目标，以及打击各种地面目标。 这种被称为“280工程”（Изделие 280）的直升机项目，由米里设计局（МВЗ）负责研发，最初总设计师是米·尼·季先科（М.Н. Тищенко），后来由米·瓦·瓦因贝格（М.В. Вайнберг）接手。 在设计阶段，曾考虑过多