第四届中国国际大数据大会:发布《中国大数据行业自律公约》,将保障用户数据权益...

2017第四届中国国际大数据大会在京召开,探讨大数据产业政策、市场趋势和技术方案。大会发布了《中国大数据行业自律公约》,强调大数据标准化工作的重要性。

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9月26-27日,由人民邮电出版社主办,信通传媒、《大数据》杂志、数创汇承办的“2017第四届中国国际大数据大会”在京隆重召开。来自大数据行业主管部委、院士专家、地方主管部门、大数据领军企业,以及政务、通信、金融、零售、旅游、医疗等行业应用单位共1600多位代表齐聚一堂,一百多位演讲嘉宾带来大数据产业政策方向、市场趋势、技术方案和创新实践的精彩分享,共推大数据产业务实发展。

大数据产业的健康发展离不开政府和产业界的共同努力。作为大会主办方,人民邮电出版社社长顾翀在致辞中说,大数据加速向各领域纵深融合发展,拓展行业发展新空间。人民邮电出版社也通过出版大数据专业学术期刊、召开系列产业活动等将持续深化产业交流对接,积极推动大数据产业发展。

工业和信息化部总工程师张峰出席大会并致辞,他指出大数据作为国家重要的基础性战略资源,成为驱动经济社会发展和智能化转型的新引擎。推动大数据与实体经济深度融合,利用大数据改造传统产业、培育新动能,符合我国经济发展客观需要,对实现创新驱动实体经济转型发展意义重大、前景广阔。工信部也将围绕实施国家大数据战略,落实《促进大数据发展行动纲要》和《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,深入推进大数据技术和产业发展,加速在各领域的应用,驱动传统产业转型升级,推进国家治理体系和治理能力现代化。

中国工程院院士李国杰在演讲中表示未来10到15年对经济贡献最大的是信息技术与各产业的新产品、提供个性产品和服务的新业态、产业链跨界融合的新模式,未来应力争在大数据和人工智能领域做出像电子计算机、集成电路、互联网一样的重大发明。

清华大学计算机系教授、中国计算机学会原理事长、《大数据》杂志主编郑纬民为大会作主旨报告,分享了高容错自维护存储系统研究的意义、目标、特征、可靠性技术以及清华大学所做的努力。为了满足大数据的存储需求,需要做好、用好存储系统,存储系统容错是保障数据可用的关键。他指出:目前存储系统日益复杂,维护负担繁重,维护成本高,可靠性变得日益关键,因此构建高容错自维护存储系统异常重要,并详细介绍了清华大学所开发的系统TStor的相关工作。

中国电子技术标准化研究院副院长孙文龙分享了对大数据标准化工作的思考,他认为标准化工作应以需求为先,要制定对产业发展有实效的标准,其中又以数据管理能力成熟度评估为重点标准。

备受关注的《中国大数据行业自律公约》在大会上重磅发布,公约以鼓励数据价值开发,规范数据行业秩序为目的,在中央网信办的指导下,由中国信息通信研究院起草、制定。中国信通院技术与标准研究所副所长何宝宏在大会上对公约进行了解读,号召大数据产业相关组织、机构、企业、科研院所积极加入,共同保障用户数据权益,促进行业自律机制建设。

政策引领为推进大数据与实体经济深度融合指明了方向,产业链企业对大数据的科学谋划、创新应用也促使产业发展进入快车道。联通大数据有限公司执行董事、总经理赵越表示未来将聚合更多数据资源,牵引更多创新应用,建立起联通大数据生态系统。华为运营商大数据解决方案总经理李庆宏全面阐述了华为聚焦运营商大数据平台,携手合作伙伴,共创“从数据到知识,从知识到智慧”的价值。平安科技企业大数据专家李想博士在大会上表示,金融市场是人与人之间的竞争市场,平安科技在大数据与AI浪潮下为金融行业带来了诸多创新成果,实现了风险、营销、客户三者统一管理的行业领先解决方案。在联想集团副总裁田日辉看来,推动企业转型升级的最核心的理念在于通过敏捷智能整合,挖掘企业经营、市场营销等相关数据的价值。戴尔专家余晨则认为完整清晰的业务战略、创新科技的应用以及员工高效执行力的结合是实现数字化转型的三大重要因素。而无论是风控,还是精准获客,极光副总裁兼数据研究院负责人陈宇都表示他们将坚持效率为先,以数据之名用产品的方式帮助企业传递价值。万达网络科技集团万达云计算公司首席执行官刘克鸿则表示万达仍将致力于融合线上线下场景,帮助传统企业实现业务模式的综合创新。

同期举办的大数据创新展和大数据行业年度评选也是大会的亮点之一,中移(苏州)软件技术有限公司、联通大数据有限公司、华为、平安科技、京东云、搜狗科技、戴尔、极光、联想、新华三等展现了引领行业潮流的创新技术与产品,为参会者奉上一道丰盛的科技大餐,这些技术创新与产业领航者也在2017大数据行业年度评选上获得了最好的赞美。 同时感谢大会唯一指定用水赞助商佳享乐(北京)商贸有限公司提供源自天然麦饭石自涌泉的“富德生命泉”天然饮用水,北京智慧空间为大会提供的访客统计服务,马大姐为大会嘉宾提供精致的伴手礼。

两天的智慧碰撞,创新的形式与内容,第四届中国国际大数据大会与产业链齐心协力共推大数据行业务实发展,集聚行业资源深入高效对接,向业界展示了前沿的创新技术和应用成果。自2014年起举办至今,中国国际大数据大会与产业伙伴一起见证了大数据的崛起、增长和落地,成为倍受业界认可的全球大数据领先者和行业精英的国际交流平台,中国国际大数据大会将携手更多产业链伙伴共同成长,为大数据产业发展贡献更多力量。

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
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