大数据+智能分析＝？
大数据+智能分析＝？
一直以来，视频监控在各领域扮演着不容置疑的重要角色。作为我国支柱产业之一且安全事故易发的建筑行业，视频监控已经是每个建设项目的标准设施。随着视频监控高清化，智能化的技术普及，项目中所使用的视频监控系统应用技术也在不断创新。自然产生了海量的视频和图像数据，进而对传统的后端存储和智能分析带来一系列的考验。对采用智能化技术建设的设施的要求也越来越高。
传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护，实际上并不能主动有效的保障安全。由于显示屏数量有限，对安全隐患无法实时监控和预警。监控点过多，人员监控根本无法顾及所有监控场景。监控人员的注意力也难保证24小时都能准确高效的监控所有场景。
后期的视频录像分析也需要大量的人力物力。举个例子：震惊中外的“8?10重庆枪击抢劫案”。当地公安部门为了在视频监控录像中找到犯罪嫌疑人周克华，动用了约2000警力每天进行长达十几个小时回放录像视频搜寻。总视频浏览量相当于83万部电影，耗费了大量的人力物力。同样在建筑行业，人工回放查看监控录像是一件效率十分低下的事情。
目前大数据应用已开始在建筑行业落地实施。视频监控从前端视频技术到中端海量存储到后端的大数据分析，是一个完整的大数据技术应用，目前能提出整体解决方案的服务商，屈指可数。
为了解决视频数据海量存储和后期分析复杂等问题，让视频监控技术更好地服务于建筑行业，基于此，某全国智慧工地大数据云服务平台是面向视频监控大数据应用的技术从前端的智能采集，到中间的海量存储，到后端的浓缩分析，形成了很好的闭环。
所有搭载了全国智慧工地大数据云服务平台的建设项目，前端视频监控点位全部采用200万高清网络摄像机，通过因地制宜的设备选型实现对工地全高清网络视频监控的覆盖。通过将场景中背景和前景目标分离、进而探测、提取、跟踪在场景内出现的目标并进行行为识别，遇到可疑视像，会及时记录。实现“事前及时记录”、“事中即时报警”以及“事后快速取证”，使所有监控场景的监控简单而高效。监控人员的工作强度和工作压力大为降低，而不需要每时每刻都关注所有场景的所有细节。后端则采用云存储系统，支持海量视频存储也能保障视频存储的安全性、稳定性。集中存储的管理方式也为后期监控设备的扩容提供了保障。
在对海量的高清视频图像进行智能分析时，对后端服务器的硬件配置、处理性能要求非常高，因此用户的使用成本会大大增加。而且长时间的分析查看，对于管理人员来说，是一件耗时又耗精力的事情。全国智慧工地大数据云服务平台搭载的前端视频智能监控设备实现了后端智能分析部分功能前移至摄像机前端。对视频进行浓缩摘要、检索处理。原本5分钟的监控视频，通过智能提取，进行浓缩分析， 可以实现视频缩短至20秒。既节约了存储空间，也让管理者有了更好的用户体验，为企业节约了大量成本。
全国智慧工地大数据云服务平台视频监控系统利用智能视频分析技术进行前端采集、分析、识别、提供有效数据到后端，云平台以云的方式对视频数据进行存储、二次深度分析、预测判断结果，从而为建筑行业视频监控提供了从前端、平台到后端的闭环应用。全国智慧工地大数据云服务平台对施工现场的智能分析的水平已经相当的高，已经实现对物品的识别和分离、对人脸的识别、对颜色文字数字的识别、对物体变化的分析甚至还有可疑行为的监测。
全国智慧工地大数据云服务平台实现了大数据技术和视频监控的结合，把孤立的视频内容通过大数据技术的加工，形成可视化结果呈现，这种转变可为视频监控业务创造更加智能高效的使用方式，让用户从繁重的观看视频监控劳动中解脱出来，能轻松自如地通过视频监控进行高效准确的决策。
[create_time]2020-09-29 16:47:28[/create_time]2020-10-14 16:37:20[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]环球青藤[uname]https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/1e30e924b899a901a54d4a550d950a7b0208f55d?x-bce-process%3Dimage%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_800%2Ch_450%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85[avatar]专注大学生职业技能培训在线教育品牌[slogan]环球青藤开设了就业、技能培训、职业资格考试、学历提升、外语培训、留学和兴趣类专业课程、为大学生提供考试/就业双重服务。[intro]18[view_count]
大数据智能分析有哪些能力?
一、多源大数据的采集和处理能力只有实现对大量不同结构的原始数据准确、实时的采集，并实现对不同结构数据的融合标准化处理，才能保证大数据智能分析的源头“正本清源”。二、数据挖掘算法能力数据挖掘和算法将集群、分割、孤立的分析，通过内部探讨和挖掘，通过各类工具，能够从文档、照片等非结构数据中提取智能数据信息，解决好数据量和速度的问题，成为大数据智能分析的内核助力。三、预测分析能力数据挖掘算法让数据分析能够更好的理解数据，通过建模对数据挖掘结果进行可预测性的判断尤为重要。可以说，预测分析能力是大数据智能分析的本身要义。四、数据质量管理能力通过对不同平台、不同结构、不同类型的有效智能管理和实践，从而构建合理的不同类型的数据库，是进行大数据智能分析的关键。五、可视化能力数据可视化是大数据智能分析最基本的要求，通过可视化可以直观的展示数据，让数据动起来，让数据自己说话。六、智能分析技术产品化能力数据产业发展至今，数据分析技术已不再是护城河。未来数据是竞争要点，应用场景是关键，当务之急是技术服务化、服务平台化、平台产品化，让智能分析技术尽快实现商业化落地。关于大数据智能分析有哪些能力，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
[create_time]2021-02-18 11:44:29[/create_time]2021-03-05 11:33:12[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]环球青藤[uname]https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/1e30e924b899a901a54d4a550d950a7b0208f55d?x-bce-process%3Dimage%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_800%2Ch_450%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85[avatar]专注大学生职业技能培训在线教育品牌[slogan]环球青藤开设了就业、技能培训、职业资格考试、学历提升、外语培训、留学和兴趣类专业课程、为大学生提供考试/就业双重服务。[intro]35[view_count]如何看待人工智能？
“我认为那些对人工智能持否定态度或者鼓吹末日论的人，其实根本没理解什么是人工智能。他们的看法太消极了，甚至有些不负责任。”——扎克伯格
人工智能只是一种技术，就像任何技术一样，可以用来造福人类，也可能带来危害。条件反射式的立法，对于把控人工智能不太可能奏效。我们需要以负责和道德的方式使用人工智能，正如最近全球关于自主武器的讨论取得进展一样，国际社会需要应对解决人工智能带来的挑战。
但是，目前流传的说法中，人工智能威胁论至今仍然是一种当代人的桎梏，人们的担忧越来越多，甚至认为它可能会毁灭人类。
那么我们应该怎么看待人工智能？
一方面，我们知道人工智能给人类带来了诸多便利之处，比如对财务从业人员而言，人工智能可帮助财务人员“解放双手”，提高工作效率，它能够操作财务流程中高度重复的工作，降低人力时间的耗费；可以获取较高的数据准确率；根据既定的业务逻辑进行数据处理和判断，降低跨岗位的沟通成本等，所以机器人在操作方面具有人类不可比拟的优势。又比如，物流机器人，拥有AI的机器人具有自主学习能力，通过每天的运行，可以不断进行不同场景的训练，从而拥有越来越强的自主判断能力。在在各个物流场景，AI机器人可以来回穿梭，互不影响，相互协作，无论环境如何变化，机器人们都能通过自己的智慧来从容应对。
另一方面，我们又看到了人工智能给我们带来的威胁。特斯拉创始人马斯克曾在社交网上说过一句话：人人都应该关心人工智能安全，它的威胁要比朝鲜核武器大多了。足以见得，它对人工智能发展如此迅速，是比较忌惮的，但它无法阻碍历史潮流。与此同时，马斯克还说到，人工智能是关系人类文明存亡的最大威胁，这是汽车事故、飞机坠毁、滥用药物或劣质食品都比不了的威胁。
不可否认，人工智能的确对我们的文明产生了诸多冲击，但是，我们都知道，任何事物都有其双面性，有好有坏，或许我们更需要衡量的标准是，它是人类制造出来的“品种”，那么为什么会产生这种担心？我们人类技术创造的东西，难道还没有和之抗衡的办法？
当然，随着人工智能的迅速发展，也应不断提升相应的“警惕感”，对人工智能带来的伦理问题，要有充分认识。一旦人工智能出现自我意识，就会成为人类创造出来的新物种。人类该如何对待它们?如何与之相处?人类绝不能放任自流地开展人工智能研究开发，要避免出现人工智能与社会敌对、给人类带来危害的可能性。在推动人工智能发展的过程中，人类如何在伦理上“控制”电脑是一大挑战，绝对不能让人工智能迈出真正挑战人类的“关键一步”。
[create_time]2022-06-14 10:52:34[/create_time]2022-06-27 13:57:00[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]世纪网络17[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.486ca09d.jZ691Jzdj5pkPiv7Z8Tryg.jpg?time=710&tieba_portrait_time=710[avatar]TA获得超过4820个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]4023[view_count]
你如何看待人工智能？
从我这一名平平无奇的AI程序员的角度来说，人工智能的好处大于坏处，首先，人工智能是未来社会的大趋势，虽然可能有一些潜在的风险，但是在短期内人工智能带来的利远大于弊，它将会极大的改善人类的生存质量，举个栗子：
1. 今日头条的推荐，手机你的个人标签和兴趣爱好后会推荐给你想要的，喜欢段子就推荐段子
2. 百 度搜索，是不是总能感觉到有时候输错了也能出来你想要的，百 度后台的纠错算法和兜底算法都是很强大的
3. 智能家居，如何说。就两个字，舒服，窝在沙发上或者躺在床上通过语音呼叫就能操作，不用再去找遥控器或者起身去用开关，生活更方便轻松。
4. 智能客服，能够24小时在 线，并准确理解用户的问题，进行商品推荐、问题咨询、以及业务办理等，让网购更方便，让企业做生意更容易。
人工智能有利有弊，但我觉得这个“智能”要有个度，绝对不能赋予像人类一样的感情，因为人有好坏，人工智能肯定更会如此，运用得好可以造福社会，促成经济科学的发展，不好的话可能会像科幻影片中一样给人类带来灭顶之灾。那现在有哪些在人工智能领域做的比较好的公司呢？我认为有ZenDesk、Salesforce、深兰科技、晓多科技、云洲智能、智加科技这些公司。
[create_time]2022-01-21 16:30:07[/create_time]2022-01-22 09:42:10[finished_time]4[reply_count]1[alue_good]魏魏魏了你[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.ee5fde4f.fXir2pNl29f1ByYWCO_baQ.jpg?time=5108&tieba_portrait_time=5108[avatar]超过21用户采纳过TA的回答[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]10117[view_count]
人工智能时代来临了，有哪些工作要避开
以ChatGPT为代表的人工智能技术，将代替越来越多的人类的工作，有20种工作要避开，或引发失业恐慌。
最危险TOP10种工作(从事这些工作的朋友，需要提前做好规划了)：1.电话营销员/电话销售;2.客户服务;3.仓库工人;4.出纳和运营人员;5.电话接线员;6.出纳员/收银员;7.快餐店员;8.洗碗工;9.生产线质检员;10.快递员。
“外强中干”工作TOP10(这些工作看上去是金饭碗，其实危机四伏)：1.销售与市场研究;2.保险理赔员;3.保安人员;4.卡车司机;5.消费者贷款受理人;6.财经和体育记者;7.记账员与财务分析师;8.水果采摘者;9.专业投资人员;10.放射科医师。
这其中包括了专业投资人员、财经记者。
对于专业投资人员这个职业来说，ChatGPT的优势在于大批量数据的快速处理能力，最近大火的量化交易，正是基于大量的数据分析研判，并作出尽可能获胜的投资决策。甚至在企业并购中，ChatGPT也能发挥出色的数据处理能力。
对于财经记者这个职业而言，ChatGPT所发挥的作用也许并没有那么明显，或许通过分析历史数据，更能取一个大众感兴趣的题目。
在笔者看来，ChatGPT给简单重复的工作带来的冲击更大，一些机械的工作，可以由机器来完成的，未来将大概率交给机器做。但是，涉及到脑力劳动的，需要应变的工作，尚不能完全由机器来取代，智慧的程度达不到。
[create_time]2023-03-21 11:30:26[/create_time]2023-04-04 22:56:01[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]帐号已注销[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.5a7cd311.UogIjQGQH0Y7gaFq6AuJlw.jpg?time=7849&tieba_portrait_time=7849[avatar]超过78用户采纳过TA的回答[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]3[view_count]
人工智能时代，我们的工作还有哪些呢？
在人工智能时代，虽然一些工作可能会被自动化取代，但也会涌现出更多需要人类参与的工作。以下是一些仍然需要人类开展的工作：1. 设计和开发新技术和应用程序2. 数据分析和决策制定3. 创意产业中的艺术、音乐、文学和电影等领域的创作和表演4. 教育和培训，包括教师、导师和指导员等角色5. 医疗保健领域中的医生、护士、治疗师和其他医护人员6. 研究和开发新产品、材料和技术7. 客户服务和销售，尤其是在需要进行协商、谈判和沟通的情况下8. 社交媒体管理和数字营销9. 建筑和工程领域，例如建筑师、设计师和施工人员10. 政府和公共服务部门，例如政客、公务员和社会工作者。未来依然有很多工作需要人类参与，而且这些工作也将不断适应和发展，以适应人工智能的快速增长和发展。
[create_time]2023-03-26 12:09:48[/create_time]2022-11-03 13:57:08[finished_time]2[reply_count]0[alue_good]晨曦旅程人[uname]https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/7a899e510fb30f2435c98794da95d143ac4b03d1?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_450%2Ch_600%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85%2Fformat%2Cf_auto[avatar]专注过好时下每一天！[slogan]专注过好时下每一天！[intro]208[view_count]智能手机如何分析和理解用户？
手机（以及其他智能设备）能够通过多种方式了解用户的兴趣和喜好，以下是一些主要途径：1. 搜索记录：用户在浏览网页、使用搜索引擎或者在应用中搜索关键词时，设备会记录用户的搜索行为。这有助于分析用户的兴趣和喜好。2. 浏览历史：用户在浏览网页、使用应用时，设备会记录用户的浏览历史。通过分析用户的浏览记录，可以了解用户对哪些内容感兴趣。3. 位置信息：设备会收集用户的位置信息，分析用户在不同地点的停留时间和行为。这可以帮助设备了解用户的生活习惯和喜好。4. 社交网络活动：用户在社交媒体上的互动和分享内容，同样可以反映出用户的兴趣和喜好。设备可以通过分析用户在社交网络上的行为来了解用户的喜好。5. 应用数据：大多数应用在运行过程中会收集用户数据，以便更好地为用户提供个性化服务。这些数据包括用户的操作习惯、使用时长、互动频率等。6. 传感器和设备通信：一些智能设备还可以通过传感器收集用户的生理数据，如心率、呼吸、皮肤温度等。这些数据可以用于分析用户的情绪状态和心理特征，从而更准确地了解用户的喜好。7. 用户行为分析：设备厂商和应用开发商通常会对用户行为进行分析，以便更好地了解用户的需求和喜好。这可能包括对用户在不同设备上的使用模式、消费习惯等方面的分析。
[create_time]2023-05-17 16:39:20[/create_time]2023-05-29 22:06:59[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]生活顾问伊白白[uname]https://gips0.baidu.com/it/u=1275183435,685602352&fm=3012&app=3012&autime=1697007689&size=b200,200[avatar]超过1480用户采纳过TA的回答[slogan]我是一名大二学生，我的专业是康复治疗。[intro]12[view_count]手机如何分析用户行为习惯？
1. 用户行为分析：手机可以通过分析用户的搜索历史、浏览记录、购买记录等数据来了解用户的兴趣和偏好。例如，如果一个用户经常搜索关于旅游、美食、体育运动的内容，手机就可以推荐相关的旅游、餐饮、运动等产品或服务。手机也可以根据用户的购买记录来推荐相似的商品或服务，例如如果一个用户购买了某品牌的护肤品，手机就可以推荐该品牌的其他系列产品或类似品牌的护肤品。
2. 社交网络分析：手机可以利用社交网络中的数据，如用户的好友、关注的人和组织，来了解用户的兴趣和社交圈子。例如，如果一个用户关注了很多时尚博主和美妆博主，手机就可以推荐相关的时尚、美妆、护肤等产品或服务。如果用户的好友圈子中有很多人发表了旅游的照片和心得，手机就可以推荐相关的旅游目的地或景点。此外，手机还可以根据用户的社交行为，推荐用户可能感兴趣的群组、社交活动、线下活动等。
3. 地理位置分析：手机可以根据用户的地理位置来推荐附近的商家、景点、活动等，从而了解用户的兴趣和偏好。例如，如果一个用户在某商圈停留了很长时间，手机就可以推荐与该商圈相关的商家、活动和促销。如果用户经常前往健身房、宠物店、超市等地方，手机也可以推荐相关的健身房、宠物店、超市等产品或服务。此外，手机还可以利用定位技术来推荐用户可能感兴趣的地方，例如推荐该城市的游览线路、美食推荐等。
4. 历史数据分析：手机可以利用用户的历史数据，如通话记录、短信记录、应用使用记录等，来了解用户的消费习惯和生活方式，从而推荐相关的产品或服务。例如，如果一个用户经常通话、发短信或使用社交应用来联系家人和朋友，手机就可以推荐相关的通信和社交应用。如果用户经常使用共享单车、打车软件和地图应用去工作或上学，手机也可以推荐相关的交通工具和路线规划应用。此外，手机还可以根据用户的应用使用记录来推荐个性化定制的广告、商品和服务。
[create_time]2023-05-20 07:13:59[/create_time]2023-06-03 08:05:41[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]F生一M[uname]https://gips0.baidu.com/it/u=1315536616,3828012653&fm=3012&app=3012&autime=1688357757&size=b200,200[avatar]TA获得超过1106个赞[slogan]一个尽力做好自己的人[intro]31[view_count]
智能分析的优势
监控系统中，存储和传输问题是首要面临的难关，大量无用视频信息被存储、传输，既浪费了存储空间又增加了带宽，智能分析的目的是为了视频存储所需要的空间减少从而缓解带宽压力，或者对于一些无用视频则采用低码流方式进行压缩或传输，更方便整套系统调查或查询使用，提升监控系统的应用价值。 智能监控技术主要包括：身份识别、轨迹识别、环境判断补偿识别。身份识别包括人脸识别、车牌号识别、车辆类型识别、船只识别、红绿灯识别等等。识别类的智能监控技术，最关键的要求就是识别的准确率，最好保证在98%以上，这样就能够较好地满足绝大多数监控类客户的需求，这是比较常见的智能分析目的;轨迹识别主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、智能跟踪、人数统计、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等;环境判断补偿识主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。智能监控技术能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候，尽早发现画面中的人，或者判断摄像头偏移的情况后发出报警，此类功能具备普遍的适应性，大部分监控点都有潜在需求。
[create_time]2016-06-01 20:15:28[/create_time]2016-06-16 17:36:33[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]百度网友a70a1cc[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.c2721006.8ZNumb265KY91ZnNU8IBgw.jpg?time=3653&tieba_portrait_time=3653[avatar]超过60用户采纳过TA的回答[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]40[view_count]智能分析的介绍
指计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。
[create_time]2016-06-01 20:15:27[/create_time]2016-06-16 17:36:32[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]爱刷wOT71VC99[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.558e064d.rl7h_addN379AkOESeWBEg.jpg?time=3637&tieba_portrait_time=3637[avatar]TA获得超过151个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]93[view_count]人工智能将如何影响财务分析
您好！很高兴为您解答哦！~[心][鲜花]亲，人工智能将影响财务分析是（一）将判断与分析纳入到人工智能在财务会计工作的流程中 （二）拓宽视野，强化与国际先进财务管理【摘要】
人工智能将如何影响财务分析【提问】
您好！很高兴为您解答哦！~[心][鲜花]亲，人工智能将影响财务分析是（一）将判断与分析纳入到人工智能在财务会计工作的流程中 （二）拓宽视野，强化与国际先进财务管理【回答】
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术ri益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。【回答】
[create_time]2022-09-08 11:16:52[/create_time]2022-09-23 11:13:57[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]千錘百煉AN[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.c68f7fb7.YcNMo49nLc0w9qwSL97HyA.jpg?time=3472&tieba_portrait_time=3472[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]117[view_count]
人工智能专业课程有哪些?
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势
[create_time]2022-04-28 17:01:03[/create_time]2021-08-03 15:24:52[finished_time]3[reply_count]0[alue_good]陕西新华电脑学校[uname]http://pic.rmb.bdstatic.com/874052f9e9e150953dc8616672253c97.jpeg[avatar]百度认证:陕西新华电脑软件学校官方账号[slogan]陕西新华电脑软学校位于西安市北稍门振华北路4号，隶属于新华教育集团，是经陕西省人力资源和社会保障厅批准成立的一所大型互联网教育学校，是陕西省专业的互联网人才培养基地，交通便利，学风醇厚。[intro]476[view_count]
人工智能需要学哪些课程
您好，很高兴为你解答亲，同学，人工智能是一门涵盖广泛的学科，其主要课程包括但不限于以下几个方面：1.机器学习：包括机器学习基础、统计学习、深度学习等。2.人工智能导论：介绍人工智能的历史、基本原理和发展趋势。3.图像辨认：介绍计算机视觉和图像处理的基本原理和应用。4.自然语言处理：介绍自然语言处理的基本原理和应用，包括语音识别、文本处理、机器翻译等。5.计算机视觉：介绍计算机视觉的基本原理和应用，包括图像分类、目标检测、图像生成等。6.编程：介绍计算机编程的基础知识，包括C语言、Python等。【摘要】
人工智能需要学哪些课程【提问】
您好，很高兴为你解答亲，同学，人工智能是一门涵盖广泛的学科，其主要课程包括但不限于以下几个方面：1.机器学习：包括机器学习基础、统计学习、深度学习等。2.人工智能导论：介绍人工智能的历史、基本原理和发展趋势。3.图像辨认：介绍计算机视觉和图像处理的基本原理和应用。4.自然语言处理：介绍自然语言处理的基本原理和应用，包括语音识别、文本处理、机器翻译等。5.计算机视觉：介绍计算机视觉的基本原理和应用，包括图像分类、目标检测、图像生成等。6.编程：介绍计算机编程的基础知识，包括C语言、Python等。【回答】
亲，同学，这些很多学习方法课程，还有人工智能还涉及到认知心理学、神经科学、语言学等多个领域，因此还需要学习相关的基础课程。【回答】
学习这些有什么要求，初中毕业可以嘛？？【提问】
亲，初中毕业可以的，可以中专的学校里面很少学人工智能的专业吧。【回答】
你考虑选择读中专的学校读三年呢？有人工智能的专业吧【回答】
不是很了解你的意思，什么阶段的学历学工智能最好？【提问】
亲，老师跟你讲故事，这个初中的毕业可以自学的或参加培训班，能坚持一下能读下去学习人工智能课程吗？如果初中毕业生可以通过自学或参加培训班来学习人工智能课程，但需要具备一定的数学、编程和算法基础，以及对计算机科学的兴趣和热情。同时，需要具备自律和耐心等良好的学习习惯。【回答】
家居人工智能，是人工智能里面的哪一种？【提问】
亲，家居人工智能属于人工智能领域中的一个分支，是指将人工智能技术应用于家居领域，实现家居设备的自动化、智能化控制和管理。家居人工智能的应用场景包括智能灯光控制、智能窗帘控制、智能安防等。【回答】
但是，家居人工智能的实现需要依赖于人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。通过这些技术，家居人工智能可以实现对家居设备的远程控制、自动化控制、智能识别和判断等功能，从而提高家居生活的便捷性、安全性和舒适性。【回答】
如果是学习培训班，有没有分等级高，中，初？【提问】
亲，这个都有的。报名收费不同的。【回答】
[create_time]2023-05-12 21:34:50[/create_time]2023-05-27 21:32:50[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]梦教育陈老师[uname]https://gips0.baidu.com/it/u=2814265798,2100866059&fm=3012&app=3012&autime=1692259549&size=b200,200[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]820[view_count]
