本文研究并实现了一套集数据管理、开发、计算和可视化展示于一体的空战智能算法平台。首先分析研究空战对抗数据和攻击区数据挖掘出适用于空战的算法集；其次采用算法集进行数据挖掘并实现攻击区距离精准预测、攻击区黑洞的有效发现、空战对抗状态下发射命中概率预测等功能；最后搭建可视化智能算法平台应用于实际空战中。该平台满足空战的性能和可靠性的要求，能够对实时数据快速做出正确预测和决策。

目前，虽然我国火力发电技术起步较早，火电行业发展处于成熟阶段，但人工智能的人机交互系统在火电企业运行操作、指导领域中并没有实际应用。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，未来，人工智能技术的发展在传统火电行业领域中将发挥重要作用，做到在实时数据基础上的控制策略、重现历史、运行故障的分析和判断、预报运行数据参数等。​本项目针对火电机组在AGC投入情况下，传统控制方式及人员配置无法满足生产工作。基于这种现状，该项目提出了采用优化传统控制方式，同时充分利用现有人工智能中的大数据深度分析控制方法，结合丰富的专业经验，通过建立数学模型、构建智控平台以及建立人机交互系统，能够较好地获取某个历史运行时刻机组的开始工况和终了工况，从而为分析研究机组状态提供着手点，使控制的过程实现高精度的重现，并且和现有的过程做出分析比较，以获得最佳的控制曲线，实现现代控制理论和人机交互系统实践相结合的方案，寻求解决火电机组在运行过程中的突出问题，以实现火电机组获得更好的经济性和安全性。

建筑材料检测是工程质量控制的关键策略，通过材料检测结果的精确分析，杜绝了劣质材料的使用，从材料质量控制的角度进行了工程的质量控制。事实上，在材料检测的过程中，诸多因素都会影响检测结果的精确性，为保障材料质量控制成效，相关人员在实际的工作过程中，必须要切实加强检测全过程的管理与控制。