一、学科分类体系？

自然科学，农业科学，医药科学，工程与技术科学，人文与社会科学

二、中国农业体系与欧美农业体系异同？

中国农业和欧美农业的不同在哪？农民上的差异才是根本的不同。

中国和欧美之间的农业差距在更多地在于农民本身的差异上，在农业表现上有极大差距性和互补性。并且，这种农民上的差异主要体现在3个方面。

1、美欧的农民是职业农民，我国的农民是农民。相比于有着发达农业的美国，美国的农民是一种高收入的职业，一般对应的是农场主，产业园生产者，大型养殖场老板等等。而我国的农民更多的就是农民，简单地以小农经济为收入来源的农民。虽然有着历史的原因，但这种核心的差异却是在这200多年间形成的。

2、美国的农民是产业生产中的一环，我国的农民更像个体户。

这里有个简单的比喻，可以很形象地看出中美两国农民的性质差异。美国的农民就像生产性上的一个小环节，有着不同的角色和定位，有着鲜明的分工和市场体系补充。每一类的农民只要负责好对于的环境就可以了。有负责种植的，有负责管理的，有负责收获的。而我国的农民更像个体户，全程包办，自负盈亏。

3、美国的农民是一种职业规划，我国的农民是传统

正如上面说到的，美国的农业生产是多环节配合中的一环，通理的，美国的农民也是一种职业规划。而我国的农民是一种传统，简答的理解是祖辈是农民，要是下一辈没有什么大的发展的话，也还是农民。这是一种延续，也是一种传统。

二、农民上的差异是根本，农业不简单

在我看来，美国的农业固然有一些优势，但更多是一种工业化的产物。但对于我国的农民来说，有可以借鉴的地方，但也不能全搬。比如，对于粮食生产的大量补贴，粮补，猪补等等是可以学习的，这对于我国农业的发展是很有利的，也能提高农民的生产积极性。并且，通过价补结合的方式，还能更好地保持农民的种粮积极性。

我国的农业和美国的农业生产还是有一定的差距的，特别是体现在数字化服务和价补分离的补贴政策上。但不可否认的是，我国的农民，农民兄弟有着比美国更好的一些品质和特别。比如将最简单的就是一个人情味，而这个简单的人情味在是比较困难的。或者正是这种简单，却变成了一种难得。

三、什么是智慧农业？什么是智慧农业？

智慧农业是一种利用先进技术实现农业生产和管理的方式。通过物联网、大数据、人工智能等技术，智慧农业能够实时监测环境参数、农作物生长状态和病虫害情况，提高农业生产效率和品质。

智慧农业还能实现远程监控、精准施肥、自动化农机作业等功能，降低劳动力成本和环境污染。智慧农业将推动农业现代化和可持续发展，为农民增加收益，提升食品安全质量。

四、智慧城市智慧应用体系有哪些？

CUDI--中际国际城市发展研究院提出：

智慧城市建设将着力打造十大智慧应用体系，即智慧物流体系、智慧制造体系、智慧贸易体系、智慧能源应用体系、智慧公共服务、智慧社会管理体系、智慧交通体系、智慧健康保障体系、智慧安居服务体系、智慧文化服务体系。

五、智慧农业近义词？

近义词就拿前面的或者后面的词组词

六、智慧农业定义？

智慧农业是以智能化、信息化手段来升级改造传统农业后的农业，是农业发展的高级阶段。要实现智慧农业，需要以智慧农业物联网作为其核心技术的支撑。智慧农业物联网由智能数字采集系统、智慧农业大平台和智能数字控制系统三大部分组成。

七、可以介绍一下智慧农业吗？学科内容，就业前景，工资待遇?

智慧农业在目前的农村市场总的来说比较偏向概念化，可以理解为很空，很大，很虚，目前多数相关的项目都为示范性的，是国家补贴的，给科学院研究建设的基地，这些很难从中产出经济效益。目前智慧农业的投入与产出很难成正比，相关企业也多以做政府项目为主。

智慧农业是适应现代智慧农业发展而设立的新专业，开设时间短。培养具有信息技术、农业工程技术、农业智慧生产、经营与管理等方面的基本理论和基本技能，能在科研机构、企业和管理部门从事相关科研、技术推广与开发、生产经营与管理等工作的高素质复合型专业人才。主要课程：农业生态学、作物栽培学、耕作学、作物育种学、智慧农业与信息技术、农业模型学、智能农业装备、植物生理与分子生物学、高级语言程序设计、农业气象与物候学等。

个人认为此专业往后可选择继续深造，或者去一些具有研究院的公司担任科研任务也可。但终归属于农业行业，可能会相较于其他比较清贫，而且处于初期成长阶段，肯定存在着问题与困难。但反过来讲，农业是第一产业，前景还是有的。

八、人工智能学科体系框架？

从人工智能技术的学科体系结构来看，人工智能人才需要构建三大块知识基础，其一是数学基础；其二是计算机基础；其三是人工智能平台基础，所以学习人工智能知识不仅知识量比较大，难度也相对比较高。

数学基础是学习人工智能技术的重要前提，人工智能领域的诸多研究方向都离不开数学知识，比如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等等。数学基础涉及到高等数学、线性代数、概率论等内容，可以说数学知识的掌握情况对于人工智能知识的学习会起到非常重要的作用。

以机器学习为例，机器学习涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等多个环节，算法是机器学习的核心，所以学习机器学习的重点就是对于算法（设计）的认知能力，而算法设计的基础就是各种数学知识的应用。当前有不少数学（统计学）专业的毕业生会考研人工智能方向，这也是不错的选择。

计算机知识也是人工智能知识体系的重要组成部分，由于人工智能领域涉及到大量的计算机知识，所以长期以来，计算机专业也是培养人工智能人才的主要渠道之一。从当前的人工智能技术体系结构来看，主要涉及到操作系统、计算机网络、编程语言、算法设计、数据结构等计算机专业知识。

人工智能平台涉及到的内容非常多，不仅涉及到大量人工智能基础知识，同时也涉及到不同研发方向的相关知识，包括机器学习、计算机视觉、自动推理等等。初学者应该根据自身的知识结构和兴趣爱好，选择一个主攻方向。

九、体育相关学科体系的内容？

体育学类专业包括体育教育、运动训练、社会体育指导与管理、武术与民族传统体育、运动人体科学、运动康复、休闲体育等7个专业。

体育学是研究体育科学体系及其发展方向的一门学科。其内容主要是研究体育科学体系的结构、层次及其演变；应设置的学科；各学科之间以及与相关学科之间的相互渗透与综合发展的关系。

体育学专业开设的课程：

体育概论、人体解剖学、人体生理学、体育心理学、体育保健学、学校体育学、体育统计学、体育科研方法、田径、体操、游泳、篮球、排球、足球、武术、健美操、中学体育教材教法等。

十、政治学的学科体系？

政治学是一门以研究政治行为、政治体制以及政治相关领域为主的社会科学学科。狭义的政治学研究国家的活动、形式和关系及其发展规律；广义的政治学研究在一定经济基础之上的社会公共权力的活动、形式和关系及其发展规律。

政治学是一门独立的学科，它要求人们以客观政治关系为研究对象，以科学态度和科学方法从事研究，其研究的科学成果和结论对于人们认识政治现象，掌握政治规律起着巨大的指导作用。

政治学是以人类的政治行为和政治现象作为研究对象。由于政治活动对于所有人类的其他行为具有最终的组织效果，因而具有特殊的重要性。当代人类是以国家作为最高的组织，对内聚合并拘束成员的行为，对外则以国家的名义相互对待。虽然终结民族国家之说曾经甚嚣尘上，但是在当前和可预见的将来都难以想像其实现。而即使国家式微，取代其地位的恐怕也将是另一种型式的政治组织，因而也脱不出政治学的研究范畴。政治之所以如此重要，是因为任何人类活动都必须遵循特定的规律，而规律的制订和维持，最终要倚靠政治上的强制力。任何经济活动或科技活动都必须在这个脉络之下进行，连学术活动也不例外。政治因而是任何人类活动的制高点，不论是在国家之内或国家之外都是如此，因此政治学是社会科学当中极为重要的一支。