严格的说他们都是在控制科学和工程这个一级学科下，主要研究的都是算法和工程数学，没有什么太大区别。
另外你还漏了一个系统工程专业。你可以这样理解，老的现代控制原理书里面这些学科全都包括，只是后来知识越来越多，才把它们分开并且划分为不同学科。所以照我的经验之谈，没有太本质的区别，更别提什么好什么坏了，你找工作的时候或者考博的时候也都不会有什么区别，选择哪一个纯粹基于兴趣。检测技术与自动化装置比较针对过程控制；双控比较综合，主要针对诸如平衡算法之类的问题，模式识别主要针对于声音识别算法，视觉识别算法之类；系统工程主要针对数学模型抽象化的问题。更主要的是由于都是在现代控制理论的这个基础下的东西，不论你学的什么专业，做其他专业的项目也不会有什么困难。就像原来你开法拉利有一天你需要开宝马，只要稍微熟悉下就行。你非得问学法拉利的驾驶技术好还是学宝马的驾驶技术好，那只能回答你，取决于司机的兴趣。
中国手机蓝牙耳机自动佩戴检测怎么关闭？
耳机与手机连接，选择设置 > 蓝牙点击对应耳机名称后面的设置图标”，关闭智能佩戴检测开关。
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ai产品测试要做什么？
AI测试是对基于AI的应用系统的测试。与任何系统一样，基于AI的系统具有功能性和非功能性需求。某些传统的测试方法也会在AI软件测试中用到，如在代码级的单元测试，以及AI系统的一些性能测试、可伸缩性测试、安全性测试也是要做的。
目前AI测试主要是对人工智能（AI）应用最为广泛的四个领域的系统测试，即对自然语言处理、图像识别、推荐系统、机器学习这四个方面的测试。
由于AI系统与传统系统所采用的技术有很多的不同，如机器学习、逻辑程序、规则引擎、演绎分类器、神经网络等，以及AI系统的特点是不确定性和概率性、对大数据具有依赖性、随机性的输入/输出、难以预测所有应用场景、需要从过去的行为中不断自我学习。传统的方法和测试工具将不能满足测试这些系统的需要。
因此，AI软件测试并不容易。
AI测试要面临很多的挑战，例如缺乏涵盖基于完整性的AI系统开发标准、缺乏高度集成的系统性测试、对AI交互系统如何导致故障的理解不深等。
当然，有挑战，也有机遇。
AI系统的一些独特性，如算法、模型，有不同于传统的测试需求，需要不同的测试，例如，算法的健壮性、模型评估、模型安全等测试。基于AI的系统具有一些独特的质量特征，例如适应性、自主性、演化、灵活性、偏差、性能、透明度、复杂性和不确定性，这些质量特征可用作测试检查项的基础，以确定需要测试的范围和类型。
