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河海大学的人工智能专业怎么样

起步晚，但发展势头强劲。

河海大学人工智能专业隶属于信息学部人工智能学院,专业建设依托计算机科学与技术、软件工程、信息与通信工程、水利工程、土木工程等优势学科资源,开展跨学科交叉协同,旨在培养具有“人工智能+智慧水利”特色的人工智能领域复合型创新人才。

1、河海大学的人工智能专业相当不错。

2、河海大学人工智能学院的筹建历经3年时间，2018年率先设立了人工智能本科专业，在研究生培养方面，联合学校的计算机技术、软件工程、信息与通讯工程及传统的优势学科水利工程等涉水学科，成立了人工智能交叉学科。目前，学院的人才培养覆盖本科、硕士和博士三个层次，形成了完整的机制。

河海大学的人工智能和自动化等专业是非常受关注的专业，其分数确实不比水务专业低。这些专业的实力和发展前景主要取决于学校的师资力量、学科建设和实践经验等方面。在河海大学，人工智能和自动化等专业的教师团队拥有丰富的学术和研究经验，并在相关领域取得了许多重要的成果。此外，学校还积极引进国内外优秀人才，并加强与企业的合作，为学生的实践和就业提供了更好的平台和支持。

因此，可以认为河海大学的人工智能和自动化等专业是真正行行的，并且具有很好的发展前景。当然，选择专业应该根据自己的兴趣和职业规划来进行考虑，综合权衡各种因素做出决策。

在填报志愿时是志愿优先考虑，还是学校优先考虑

关于专业优先还是学校优先

我的观点是，对于大部分学生来说是专业优先。毕竟“男怕入错行”，从学校和专业来讲，专业与未来所从事行业的对应程度要远远大于学校。举个简单的例子，现在大家都知道学计算机相关专业，现在随随便便找个工作，年薪十几万甚至好一些学校的个毕业生，本科二三十万甚至更高的薪酬都有可能。而读一个纯理科或类似冶金这种比较传统的，国家在行业上会有限制发展的一些专业，可能找工作都会比较困难，即便找到工作在大城市也就四五千、五六千，一般地方可能都在四千左右，这个差距是非常大的。如果为了去好一些的学校，几乎只能压线进去，肯定是挑不到好专业的，只能被调剂到或者自己主动选择冷门专业。

人工智能

人工智能现在越来越热门。人工智能专业是一个交叉学科，计算机和数学是最主要的内容。之前主要是在研究生阶段开设，现在新批的本科专业里，有一大批的学校开设了类似的专业。但其实，人工智能这个专业太新了，这种特别新的专业，无论是教材还是师资，都会有一些问题。所以我建议谨慎选择。如果将来要从事人工智能，莫不如本科先选择计算机或数学专业，研究生再往人工智能上发展。这种路径既安全也能达到初衷。

河北600分左右，选择计算机类专业，如果往高冲一下，可以选择华东理工大学、苏州大学、西南交大、中国海洋大学、山大（威海）、兰州大学、武汉理工大学，这些学校都不错，另外合肥工业大学、河海大学、东华大学、哈尔滨工程大学、上海理工大学、中国矿业大学，南京邮电大学也可以考虑。

智慧水务什么时候能够真正“智慧”，解决水厂之痛

寻找智慧水务不够“智慧”的根源和症结，我们先要搞明白什么是水务，什么是智慧？

水务行业是指由原水、供水、节水、排水、污水处理及水资源回收利用等构成的产业链。水务行业是中国乃至世界上所有国家和地区最重要的城市基本服务行业之一，日常的生产、生活都离不开城市供水。

智慧（狭义的），它是生物所具有的基于神经器官（物质基础）一种高级的综合能力，包含有：感知、知识、记忆、理解、联想、情感、逻辑、辨别、计算、分析、判断、文化、中庸、包容、决定等多种能力。智慧让人可以深刻地理解人、事、物、社会、宇宙、现状、过去、将来，拥有思考、分析、探求真理的能力。与智力不同，智慧表示智力器官的终极功能，与“形而上谓之道”有异曲同工之处，智力是“形而下谓之器”。智慧使我们做出导致成功的决策，有智慧的人称为智者。智慧 是生命所具有的基于生理和心理器官的一种高级创造思维能力，包含对自然与人文的感知、记忆、理解、分析、判断、升华等所有能力。智慧与智力不同，智慧表达智力器官的综合终极功能，与“形而上之道”有异曲同工之处；智力则谓“形而下之器”，是生命的一部分技能。

上述我们明白了水务和智慧的定义，那什么是智慧水务呢？

智慧水务通过数采仪、无线网络、水质水压表等在线监测设备实时感知城市供排水系统的运行状态，并采用可视化的方式有机整合水务管理部门与供排水设施，形成“城市水务物联网”，并可将海量水务信息进行及时分析与处理，并做出相应的处理结果辅助决策建议，以更加精细和动态的方式管理水务系统的整个生产、管理和服务流程，从而达到“智慧”的状态。

该定义虽然并不全面，但基本说明白了智慧水务是什么？那为什么当前的智慧水务不智慧的根源到底是什么，首先我们要看支撑智慧的最基础要素是什么，是数据，庞大的数据，否则一切无从谈起，当前一谈智慧水务很多人其实讲的是信息化、软件，但实质都不是智慧，所以当前智慧水务不智慧的症结是在底层的数据不够，首先是传感器技术和成本的原因导致采集的数据有限，其次是对数据的重视程度不够，很多数据未采集甚至丢失，最关键是即使有一些数据但是数据的应用缺枯燥乏味单调，对数据的分析、计算及应用不够，或者说专人人员不够，要么是水务出身更多带有严重的业务思维，没有专业的大数据或计算机背景，其次是懂大数据的人和公司对水务这个相对封闭的行业的专业也比较缺乏，导致数据的应用创新不足，价值无法发挥出来。

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