韩国计算机视觉大会,预见AI 数据论道,Testin有数亮相国际计算机视觉会议ICCV2019...

2019国际计算机视觉大会ICCV计算图像学习研讨会(LCI)于10月27日在韩国首尔举办。Testin旗下AI数据采集标注服务品牌Testin有数在大会中亮相。

国际计算机视觉大会(International Conference on Computer Vision,ICCV)是计算机视觉领域中最高级别的国际学术会议之一,由IEEE(电气电子工程师学会)举办,每两年在世界范围内召开一次,在业内具有极高的评价,与CVPR(计算机视觉模式识别会议)和ECCV(欧洲计算机视觉会议)并称国际计算机视觉方向的三大顶级会议。

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欢迎莅临Testin有数展位,展位号E-37

在数字经济下,人工智能作为第四次产业变革的引擎,已逐渐渗透到各行业中,为人类社会和经济发展带来变革。不过,人工智能与数据息息相关,受到数据约束。人工智能产品的落地和聚焦领域的细分化,都对数据采集和标注提出了更多挑战。

作为定制化数据采集和自建数据标注模式倡导者,Testin有数认为数据是人工智能企业的核心“硬资产”。基于现实场景的、贴近算法模型的定制化数据解决方案能更好的推进AI产业化落地、有效地帮助AI产品在竞争中保持领先。基于此,Testin有数聚焦人工智能应用场景总结了AI数据未来发展的几点趋势:

场景定制化

随着人工智能的商业化落地,人工智能落地越来越专注于小场景和专业领域,这就意味着以往的通用数据集越来越不能满足AI企业的数据需要,基于AI实际应用场景的数据采集模式,将会成为AI数据未来发展的趋势之一;

聚焦领域细分化

人工智能聚焦的领域越来越细分,也给数据服务行业提出了挑战。AI最终是要作为产品在其对应的场景中落地。相对应的,数据采集的从业人员就要很好地理解客户的应用场景,要有相关领域专业知识的积累;数据标注也不再是以前的简单的、机械的重复操作,而是增加了技能要求、规范要求、甚至是流程、准则等一系列的硬指标。只有聚焦精细化场景,才能抓住最核心的数据要点;

数据安全成为核心壁垒

数据安全已成为人工智能持续健康发展的关键。人们对于AI的能力要求,以及在实际使用中产品稳定性、安全性的要求也在逐渐提升,拥有数据将是AI企业的核心竞争力之一,安全独立的数据将帮助企业构建核心壁垒;

多模态数据融合

所谓多模态,即是对多维时间、空间、环境数据的感知与融合。比如当前的自动驾驶需要雷达+摄像头才能跑的更稳,安防行业需要摄像头+雷达\红外\RFID才能感知的更精准、更真实。相应的,在数据服务的时候,掌握好对多维传感器融合的数据采集与标注,将大幅度提升AI的运算效率和运算精度。

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在Testin有数看来,AI最终是为了落地、为了被使用,所以对于AI所需的数据质量要求会更高更精准、会有更多的定制化场景下的数据需求,在提高数据安全与隐私保护之外,保证数据的惟一性、场景化,才能真正帮助企业打造数据核心壁垒,大幅度推动AI进一步落地,这是Testin有数一直赋予自身的“使命”。

现如今,Testin有数通过自建数据场景实验室和数据标注基地,为智能驾驶、智能家居、智能安防、智慧城市、智慧金融等领域提供定制化的数据采集标注服务,全方位支持文本、语音、图像、视频等各类型数据的处理。截至目前,Testin有数在华东、华北、华南设有数据交付中心和数据采集基地,已成功为数百家企业提供AI数据服务。

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
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