1、俞小莉教授，博士生导师，毕业于复旦大学和浙江大学，曾在日本北海道大学和香港理工大学做高级访问学者。她的主要研究方向是车辆工程中的热、机疲劳可靠性、车辆热管理、车用动力能源多元化等。作为负责人承担了国家9786国家自然科学基金等项目，发表论文200多篇，获国家科技进步二等奖一项。
2、俞小莉，女，教授，博士生导师，拥有浙江大学的多学位。她的研究领域集中在车辆工程的热、机疲劳可靠性、热管理以及车用动力能源多元化。近五年来，她负责了多项国家级和省部级科研项目，发表多篇论文，现任动力机械及车辆工程研究所所长，多个学会的副理事长。
3、许沧粟，男，工学博士、副教授、硕士生导师，浙江大学动力机械及车辆工程研究所副所长。主要研究内容：柴油机喷雾雾化、激光点火机理研究、汽车电子等。办公地点：浙江大学能源工程学院动力机械及车辆工程研究所212室，现带的研究生有周旋、胡洋洋、王洪涛、刘阳训、钟安昊。
4、宋小文，是一位来自浙江省杭州市的女性学者，目前担任浙江大学的副教授。她在学术上拥有深厚的积累，不仅是机械设计及理论专业和车辆工程专业的硕士生导师，她的专业背景涵盖了广泛的领域，包括计算数学、应用数学和机械制造。宋小文的学术旅程始于1989年，那年她从复旦大学数学系毕业，获得了理学学士学位。
5、俞小莉，女，1963年1月出生，浙江大学能源工程学系教授，博士生导师。
人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。
人工智能（AI）的发展前景非常广阔且充满潜力，其发展趋势可以从多个方面来阐述：应用领域的拓展多模态生成式AI：生成式AI将继续快速发展，不仅限于文本生成，还扩展至图像、音频、视频等多个领域。
人工智能新特征：以人为本的服务本质 人工智能系统基于计算和数据，旨在服务人类。这些系统由人类设计并执行智能行为，通过硬件如芯片运行，以及软件算法处理数据，形成有价值的信息和知识模型。理想状态下，这些系统应延伸人类能力，而不应伤害人类，尤其是无目的伤害。
人工智能的快速发展正展现出以下新特征： 跨界融合：人工智能技术不再局限于单一领域，而是与各行各业紧密结合，推动形成跨学科、跨行业的融合创新。 人机协同：人工智能正在从辅助工具向与人类协作的伙伴转变，实现人机共生的新型工作模式。
人工智能加速发展呈现出的新特征：跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控。国务院于2017年7月8日印发并实施《新一代人工智能发展规划》。《规划》指出，人工智能发展进入新阶段。
人工智能的第四个特征是自主决策能力。计算机可以基于先前学习的知识和规则，结合当前的环境信息，进行自主决策和行动。自主决策能力是实现人工智能自我进化的重要手段，可以使计算机在应对多变的环境中灵活自如，并在短时间内做出最优解决方案。应用场景包括机器人、智能家居、自动驾驶等。
人工智能的特征主要包括以下几个方面： 数据驱动：人工智能的运作大量依赖数据。数据被用来训练模型，使其能够执行特定的任务。例如，为了让人工智能能够识别图像中的猫，我们需要提供大量标记为“猫”的图像数据来训练模型。 机器学习：人工智能通过机器学习的方式进行自我学习和改进。
但王梦池对AI 财经 社表示，“这并非市场全貌。相比餐饮、咖啡等红海行业的倒闭率，这个算是比较低的。任何行业都会有失败的案例，但并不代表行业不行了。
成为大PAAS云平台的中间件，解决兼容性问题并简化厂商与消费者之间的连接，是潜在的创新机会。亚马逊等大平台可能为这一转变提供可能。标准制定和行业场景定制是物联网应用的关键，比如针对停车场车牌识别的特定解决方案，而非追求全面的通用性。
伴随着3G、4G、5G等移动互联网及物联网技术的迭代，电子商务、社交网络、移动支付、网络约车等新业务涌现，推动着消费者在线，以及店铺、商品、组织、管理、服务的在线化。
物联网（The Internet of Things，简称IOT）的概念是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。
1、在软件开发领域，行为建模和结构建模是两项核心技能，它们共同构成了软件系统的完整画像。行为建模专注于对象的行为和流程，而结构建模则关注系统的组织架构。以下是对这两种建模方式的详细解读。行为建模 行为建模通过状态转换图（STD）来描述对象在不同事件触发下的行为变化。
2、在软件开发的广阔领域，行为建模和结构建模犹如一对不可或缺的翅膀，它们各自发挥着关键作用，共同构建出软件系统的完整视图。行为建模深入探讨对象的行为变化和流程，而结构建模则关注系统的静态组织。以下是对这两者的深入剖析。
3、数据流建模（Data Flow Modeling）：数据流建模是一种非常流畅的方法，在其中各个组件按时顺序连接到下一个。其模型是由输入、输出和临时信号的赋值语句，称为“数据驱动”。结构建模（Structural Modeling）：结构化建模是将系统分成几个较小的部分，并将它们连接到系统中的其他组件以生成完整的系统。
4、UML中包含9种常用视图图。可以将这9种图分为两类，一类用于结构建模，称为结构图；一类用于行为建模，称为行为图。原文出处：结构图有4种，分别是： 类图（classdiagram）类图显示一组类、接口、协作以及它们之间的关系。类图可用于说明系统的静态设计视图。
5、优点：智能模型能捕捉设计和过程信息以及定义一件产品所需要的各种工程规范。目标驱动式设计能优化每件产品的设计，以满足使用自适应过程特征从智能模型中捕捉的多个目标和不断变化的市场需求。缺点：制作时间太长。制作需要的成本有点高。