1、融合教育发展困境的根源主要还是制度保障和法律法规方面存在漏洞，尚需完善提高。为了进一步发展融合教育，使其得到良好的政策支撑，使各种问题缓解，相关政策制定部门需要提高认识，综合统筹，及时调整相关政策，切实解决各种问题。
2、学校教育资源匮乏，政策环境不完善，教师队伍建设不足等。地球上的星星中“学前融合教育”的实施面临的困难有学校教育资源匮乏，资源分布不均衡；政策环境不完善，无法形成强有力的政策法规支持，缺少包容的社会环境孕育；教师队伍建设不足，无法满足发展需求的教师数量等。
3、课程设置问题 接受共同教育就意味着与普通学生学习一样的课程，在这时候，往往教师会更加注重多数孩子的需求，安排课程进度和教学策略，在残障儿童需要特殊辅导的时候，无法像特殊教育学校那样进行专业的一对一式的教学。
4、全纳教育： inclusive education，融合教育： integrated （inclusive）education 从翻译上来说，有一定的区别。在中国的最大困难应该是理念和价值观念的普及度比较低，导致很多一线教师并不了解此概念，就更谈不上实践了。
5、随班就读 随班就读：就是在普通学校和普通儿童一起上课。这是融合教育里最少隔离的方式，算是一种完全融合。资源教室 资源教室：孩子在学习或者校园生活上有困难，需要支持，就可以去资源教室寻求帮助。所以，大部分的时间孩子还是和普通儿童们一起上课，部分时间会到资源教室上课。
大会次日，思尔实验室主任、前深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEEFellow李世鹏在GAIR大会上做了《人工智能与机器人前沿研究之思考》的演讲。李世鹏博士，IEEEFellow，国际欧亚科学院院士。
1、好。图像融合是应用最为广泛、最为成熟的视觉计算方向，因此该行业就业前景很好。图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等。
2、图像处理专业硕士前景还不错。本专业学生毕业后可在医疗卫生单位从事医学影像诊断、介入放射学和医学成像技术等方面的工作。图像处理方向毕业的就业面非常广，而且待遇在应届生应该是中上等。其实还是一句话，能力决定一切。只要研究生三年没有白过，根本不愁找不到好工作。
3、各级各类医院医技科、医疗器械公司、医药院校、卫生行政部门等。医学影像学专业就业前景 本专业就业前景很好，毕业生主要从事临床医学影像诊断或放射治疗工作或医学教育及医学科研工作，也可到医疗卫生单位从事医学影像诊断、介入放射学、核医学成像技术等方面的工作。
4、毕业后就业的方向就是去互联网公司或者软件公司，或者去其他行业的公司的信息部门，本科生的收入在3000到4万不等，每月薪酬是很高的，差距也是很大的，拿到高薪的同学是能力很强的，不是学校很强的，985大学干不过双非本科的现象也非常多。
差异性 与单一来源数据智能分析相比，AI人工智能实现了集多端口、多行业、多来源的综合性数据融合，在数据来源、数据结构、产生时间、使用场所、代码协议等方面具有较大的差异性。
人工智能（AI）展现出以下核心特征： 自主性：AI系统能够在没有人类直接指导的情况下，进行自我学习和执行任务。 自适应性：AI能够调整其行为以适应新的数据和环境变化，不断优化性能。 智能交互：通过自然语言处理和图像识别等技术，AI能与人类进行复杂的交流。
学习能力和智能适应性。人工智能的最大特征之一是具备学习能力和智能适应性。AI系统可以通过不断的学习和训练，从数据和经验中获取知识，提高其性能和表现。它能够自动调整自身的算法和模型，适应新的环境和任务，并从中提取有用的信息和规律。智能决策和推理能力。
1、惯性导航系统的设备安装在运载体内，工作时不依赖外界信息，也不向外界辐射能量，不易受到干扰，是一种自主式导航系统。它通过测量飞行器的加速度（惯性），并自动进行积分运算，获得飞行器瞬时速度和瞬时位置数据的技术。
2、现代信息融合技术在组合导航领域的应用深入且广泛，是当前研究的热点。该领域的研究内容主要包括对信息融合和组合导航基本原理的阐述，强调其作为信息融合技术的一种重要形式。组合导航系统的数学基础和研究方法是核心内容，涉及对线性离散系统中最优估计策略的探讨，特别是卡尔曼滤波技术的理论与实践。
3、组合导航技术定义与概念：将两种或两种以上导航系统以适当方式组合为一种导航系统，以达到提高系统精度和改善系统可靠性等目的，这种系统被称为组合（或综合）导航系统。至于哪些导航系统可相互结合成为组合导航系统，一般是没有什么限制的。
4、协合功能：利用各分系统的导航信息，形成分系统所不具备的导航功能。如用大气数据计算机的空速信息和罗盘的航向信息工作的自动领航仪可以提供飞机的位置信息。它是一种早期的组合导航系统。
5、与GNSS导航系统互补。地图匹配技术（MM）地图匹配技术MM（Map matching）是结合用户位置信息和地图数据，推算用户在地图上道路的准确位置，辅助车载导航的精准控制。
1、差异性 与单一来源数据智能分析相比，大数据实现了集多端口、多行业、多来源的综合性数据融合，在数据来源、数据结构、产生时间、使用场所、代码协议等方面具有较大的差异性。
2、大数据的显著特征在于其“大”字。从早期的MapReduce时代开始，当时小小的MB级别数据就足以满足多数需求。然而，随着时间的发展，数据的存储单位已经从GB跃升至TB，乃至现在的PB和EB级别。只有当数据量达到PB级别以上时，我们才将其定义为大数据。 第二个特点是高速。
3、价值 这也是大数据的核心特征。据羿戓产品设计所了解，现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。
4、大数据的特征包括内容如下：数据量大（Volume）：大数据通常涉及海量数据，其规模和复杂性远超传统数据。类型繁多（Variety）：大数据包括各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。速度快时效高（Velocity）：大数据的处理速度非常快，要求实时分析而非批量式分析。
