"罪恶克星"张学友,AI智能新职业

自2018年4月份以来共“协助”警方抓捕违法犯罪分子80多名,人送称号“逃犯克星”,更有网友纷纷打趣“年少不听张学友,听懂已是狱中人”“歌神的真实身份其实是警方‘卧底’”等等。歌神的号召力自不用多说,但是协助警方抓捕嫌疑人的,却是另有其“人”——演唱会门口的“人脸识别”技术。

“人脸识别”技术属于计算机视觉的应用。计算机视觉是指用计算机来模拟人的视觉系统,实现人的视觉功能,以适应、理解外界环境和控制自身的运动。概括来说,视觉系统主要是去解决物体识别、物体形状和方位确认以及物体运动判断这三个问题。而计算机视觉的研究则是专注于让机器代替人眼,解决这些问题。计算机视觉赋予机器“看”和“认知”的功能,是人工智能的一类基础应用。

人工智能的发展在近两年来可谓是大势所趋,通过训练机器将人从基础、单一的繁杂事务中解放出来,提升人的生活和工作体验,这目前是学界和业界共同努力的方向,并且已经取得了一定的成果。人工智能在计算机科学、金融贸易、医药、重工业、运输、远程通讯等方面的应用在一定程度上已经带来了行业内的变革,相应工作岗位的薪酬也是水涨船高。各大学、研究机构也在人工智能领域纷纷发力,以期能够在新一轮技术革命浪潮里占据领先地位。根据CS Ranking的数据,2008-2018十年间人工智能研究领域排名前十机构的基本情况如下:

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从上表可以看出,中国在人工智能领域还是保有了极大的热忱。清华大学、北京大学和中国科学院榜上有名,科研能力不容小觑。可以预想的是,如果能够牢牢抓住人工智能这一产业变革机遇,在未来十几年甚至几十年发展过程中,中国很有可能在世界科研领域占据重要的主导地位,开拓出新的天地。

而计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分,通过海量大数据的信息采集和目标检测、特征定位及提取,让计算机形成相应的识别反馈信息。现在计算机识别主要停留在感知的表层,比如人脸、物体、手势等等,未来识别的广度和深度还需要进一步的挖掘。目前来说,国内计算机视觉创业热度递增,但仍处于早期阶段,市场还有较大进入空间;国外计算机领域巨头已经纷纷进行大刀阔斧的产业改革和布局,通过自主研发和收购,利用视觉技术推动自身产品升级,同时通过自身品牌影响力推动视觉技术的进一步普及和发展。国内外的科研机构和大学在计算机视觉领域也进行了深入的研究,根据CS Ranking公布的计算机视觉领域排名情况,世界前十名的机构在2008-2018十年间的综合情况如下。从表中不难看出,在人工智能领域,中国在计算机视觉方向仍有较大的发展空间。

目前,计算机视觉技术已经应用于传统行业和前沿创新,监控系统、行为识别和商品营销是当下计算机视觉较为成熟的三个领域。拿监控识别来说,传统安防只有记录的功能,后期需要人工进行大量的排查,耗时耗力,而且准确度较低;但是计算机视觉却能够很好地解决这一问题,通过将视频内容的结构化,利用大数据分析平台进行智能搜索,能够快速锁定目标,同时保持较高的准确度。这一科技已经应用于目标嫌疑人定位、车型车牌识别、银行识别内部人员行为规范及厅内安全、民用家庭安防等领域。而行为识别可以针对特定的“疑似恐爆动作”进行恐怖分子的检查,商品营销可以根据对线上用户桌面图像的识别分析或线下客户群体的个体特征分析,找出客户的偏好,从而针对性的推荐商品。

除了这些成熟度已经较高的领域,在其他领域,计算机视觉的应用必然也会带来一场行业变革。比如军事上,利用计算机视觉可以帮助武器自动进行目标定位,提高投射的准确性;在医疗上,通过视觉技术对医学影像进行分析判断,为医生的诊断提供辅助参考;在工业生产上,通过机器视觉进行产品质量的检测,提高瑕疵品检测率;在金融上,计算机视觉可以进行身份验证和大数据征信……另外,通过计算机视觉与其他技术的综合应用,可以催生出许多新兴行业。计算机视觉与人机交互的结合推动VR/AR的发展,与生物科技的结合可以帮助进行疾病辅助检测,就连大火的无人驾驶领域,也离不开计算机视觉技术的运用。

虽然计算机视觉有着很大的发展空间,但是对于想进入这一领域的创业者而言,仍面临着不小的挑战。一方面,计算机视觉的应用需要有海量的数据作为支撑,虽然由于互联网、社交媒体、移动设备等的发展,使得数据的储存量迅速增加的,但是对于许多新创业的公司而言,并没有获得大数据资源的渠道,这就需要与掌握数据源的厂商进行合作,依附性较强;另一方面,计算机视觉技术仍不完善,与人类视觉相比,计算机视觉缺乏足够的灵活性,这就导致在某些情况下,出现人类可以依靠只言片语或者细节推断出某个场景,而计算机却“不知所措”的现象。

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但无论如何,计算机视觉发展是大势所趋。各公司纷纷开出高薪,来挖掘通晓计算机视觉知识的人才。根据“职友集”网站统计,北京计算机视觉工程师月工资收入平均水平达到了3万元以上,即便是应届毕业生,起薪也可以达到1万5左右,这一数字已经远远超过了市场平均薪资水平。

高额的薪资和回报吸引许多从业者纷纷进入这一领域,不少学生也有志于从事计算机视觉专业,以把握住发展的新机遇。在此我们也列出了CS Ranking中2008-2018十年间中国排名最好、认可度最高的机构和学校,供大家参考:

总的来说,计算机视觉仍然是人工智能发展的一个重要组成部分,其应用之广、潜力之大,可以说是为各个产业的发展都提供了新的历史机遇。可以预想的是,在未来随着人工智能和计算机视觉领域的成熟,社会生产和人类生活都将发生天翻地覆的改变。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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