最大起飞质实验
关于高度可以通过空盒压力计测量，其他项目可以在风洞里边实验。
飞机最大的起飞质量是因为飞机的发动机确定的，目前世界上最大的飞机的最大起飞质量是640吨。飞机最大的起飞质量是指因设计或运行限制，航空器能够起飞时所容许的最大重量。最大起飞重量是航空器的三种设计重量限制之一，其余两种是最大零燃油重量和最大着陆重量。飞行前，飞机的总重都会被计算出来。
以目前毛子的SU33，也就是我们未来的舰载机为例，由于采用滑跃起飞，最大起飞质量33吨的SU33实际最大起飞质量为26吨，试验时的起飞质量只有22吨，可见有效载荷之低，严重制约了战斗机的性能。
小时飞行约900最，其中最是机身最大航程的单位。最常见的最单位有英里最(mile)和千米最(kilometer)。因此，1小时飞行约900最等于900英里或者900千米。飞机最大起飞质量约72（），其中的单位可能是吨(t)或者千克(kg)。因此，飞机最大起飞质量约72（）等于72吨或者72千克。
旋翼用10米 转速依照实际实验情况 作出结论 发动机最好使用电动机，那样子可以省下燃油重量 飞机+电池 140公斤，两个人200公斤 货物60公斤 这也是为了省电，不是最大起飞重量，直升机基本用途是运输人员，所以至少给人员留出360公斤，4人的份。
AI找星星:挖掘天文学数据库金矿,人工智能用于天体物理学
华威大学（Warwick U）物理系和计算机科学系以及艾伦·图灵学院的研究人员建立了一种基于机器学习的算法，该算法可以在NASA的开普勒和TESS等望远镜任务发现的数千个候选行星的大样本中区分出真实的行星和虚假的行星。AI算法接受了识别真实行星的训练，使用了两大已确认的行星样本和现已退役的开普勒任务的误报。
在云和AI的辅助下，脉冲星搜索效率将得到显著提升——前述数据的处理，如果通过AI预筛选，只需要3天时间就可以完成。黄飞跃介绍，AI探星的难点在于，过去做深度学习最核心的是要有海量的已经标注的数据作为训练数据，以优化和调整模型，但天文领域有标注的训练数据相对偏少，因此用来训练时存在难度。
例如，FAST团队就已经普遍在尝试使用AI技术，FAST团队中的一位研究员，在2014年就已经利用深度学习模型找到了脉冲星。但问题就在于团队一般只能获得到一些公共的工具，他们缺乏的正是具备底层开发的专业研发人员和能力。
实测天体物理学家通常本身精通理论天体物理，在相当程度上来说也有能力自行发展理论，扮演小心求证的研究者，通常是物理实证主义的奉行者，只相信观测数据，经常对理论天体物理学所提出的假说进行证伪或证实的活动，一般都是天体物理学研究者当中的保守人士。
物理学家计算，再过一万亿年，除了银河系以外，我们的天空中将会再也看不到其他的星星。 如果我们这个文明不能把现在关于宇宙的知识流传到那个时候，如果那时候还有智慧生命的话，那时的天文学家将会认为宇宙里就只有一个银河系。
人工智能让天文观测更省力 在天文学中，机器学习也可以应用于实时的天文调查，例如通过对人工智能系统进行训练，从而能够使其在一种被称为Palomar Transient Factory的天文望远镜中，以探索星空，能在浩瀚星河中找到蛛丝马迹般的线索。
新版阿法狗碾压旧版,人工智能究竟能发展成什么样?
第弱人工智能： 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋。第强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。
AlphaGo 本身就是google研制的atificial intelligence 亦即AI，根据一定方法的计算 得出掉线者的大致水平，然后做出相应水平的操作，包括意识 。这样可以一定程度上解决有人掉线 现有AI坑遍全场的现象。它的独门秘籍，是“自学成才”。而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手。
新版的“阿法狗”（AlphaGo）计算机程序能够从空白状态起自学围棋，无师自通，自学成才，并在不需要任何人类棋谱输入的条件下。这款新程序名叫“阿法元”（AlphaGo Zero），其以100比0的不败战绩，狠狠打击了曾书写历史的旧版“阿法狗”。人工智能“阿法狗”出自谷歌旗下深度思维（DeepMind）公司。
在每次迭代中，阿尔法狗会根据实际对局的结果来更新自己的神经网络参数和策略，以不断提高自己的棋力和水平。总的来说，阿尔法狗的算法是一种基于深度学习和强化学习的蒙特卡罗树搜索算法，它结合了深度神经网络和强化学习的技术，让计算机程序通过自我学习和不断的实战经验来提高棋力和策略水平。
人工智能的发展,主要经历哪几个阶段?
1、人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。世纪50年代至70年代初，人工智能处于基础阶段。
2、孕育阶段：人工智能的孕育阶段主要发生在1956年以前。自古以来，人类一直在尝试用机器来代替部分脑力劳动，以增强人类征服自然的能力。
3、创立阶段(1956年-1969年)：以1956年的达特茅斯会议为标志，首次提出了“人工智能”(ArtificialIntelligence，AI)这个概念。随后，AI领域涌现出一系列的研究成果和早期应用，如规则推理、符号操作、自然语言理解等。
4、人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。
5、我国人工智能主要经历了以下三个阶段： 技术引进和初步探索阶段（1950年代-1980年代）在这一阶段，我国主要通过引进和吸收国际人工智能技术，开展了一些初步的探索和研究。由于当时的技术水平和计算资源有限，人工智能的应用主要集中在一些特定领域，如文字识别、语音识别等。
