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时间:2018-05-28 13:46来源:δ֪ 作者: 点击:

     近两年,安全行业有一个非常热门的词——智能安全。,越来越多的证券公司提倡这一概念。,并以此为中心,形成一系列的产品和解决方案。,目前,智能安全已进入时代。。“互联网+”,互联网框架下的安全企业,开始实现证券业务模式和技术的多样化。这两个概念的发展对发展有着深远的影响。。

人工智能的定义与发展历程

人工智能(ArtificialIntelligence)最早在1956年就提出了,英文缩写为AI。这是一项研究、仿真开发、人类智力的扩展与扩展理论、方法、技术与应用系统的新技术科学。这是一种男人的感觉、思维过程的信息模拟。

人工智能是计算机科学的一个分支。,它试图理解智力的本质。,并生产了一种新型智能机器,可以以类似的方式进行响应。,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。。

人工智能在计算机领域中的应用,得到越来越多的关注。在机器人中、经济政治决策、控制系统、仿真系统的应用。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。麻省理工学院的另一位教授温斯顿认为:人工智能是研究如何使计算机智能化的研究。。这些陈述反映了人工智能的基本思想和基本内容。。人工智能是人类智能的法则。,具有一定智能的人工系统的构建,如何使计算机完成需要智能的工作,也就是说,如何应用计算机软件和硬件来模拟一些。、方法和技术。

浅谈人工智能在计算机中的深层应用

人工智能是研究计算机思维来模拟CelTAI的。、推理、思考、规划学科等。,其原理主要包括英特尔的计算机实现原理。,使计算机与人脑智能相似,使计算机达到更高的应用水平。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学与语言学。

可以说,几乎所有的自然科学和社会科学学科都是如此。,它的范围远远超出了计算机科学的范畴。,人工智能与思维科学的关系是两者之间的关系,人工智能是科学中的一种技术应用水平。,它是它的一个应用分支。。从思维的角度,人工智能不局限于逻辑思维,关于形象思维的思考、灵感思维可以促进人工智能的突破性发展。,数学常常被看作是各种学科的基础科学。,数学也是语言、思维场,人工智能的科学也必须借用数学工具。,数学不只是标准逻辑、模糊数学的作用范围,数学进入人工智能科学,它们将互相促进,发展更快。。

人工智能至今经历了三次浪潮。第一次,50年代Dutt Maus会议确立了人工智能这一术语。,人们陆续发明了第一款感知神经网络软件和聊天软件,证明了数学定理,人类惊呼“人工智能来了”、“再过十年机器人会超越人类”。然而,人们很快发现,这些理论和模型只能解决一些非常简单的问题。,人工智能进入第一个冬天。

第二次,80年代Hopfield神经网络与BT训练算法,让人工智能再次崛起,出现了语音识别、语音翻译程序,日本的第五代计算机。但这些观念尚未进入人们的生活。,第二波又一次幻灭了。。

第三次,随着2006年Hinton提出的深度学习技术,以及2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来的突破,人工智能再次爆发。这一次,它不仅在技术上取得突破性进展,在商业市场同样炙手可热,创业公司层出不穷,投资者追逐。

可以说,人工智能发展的整个过程就是这样一种模式。,不同技术在不同时期扮演着推动人工智能发展的角色。在此,我们基于人工智能行业的企业、投资理财和研究成果为人工智能提供了新的视角。。

人工智能的核心技术

计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工英特尔的五大核心技术,它们都将成为独立的子产业。。

1、计算机视觉:计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

2、机器学习:机器学习是一种从数据中自动发现模式的方法。,一旦发现模式,就可以预测。,处理的数据越多,预测将更加准确。。

3、自然语言处理:自然语言文本的处理指的是计算机的能力。。例如,文件中提到的人的自动识别。、位置等。,或者画出合同中的条款来制定表格。

4、机器人技术:近年来,随着算法和其他核心技术的增强,机器人取得重大突破。例如,无人机、家务机器人、医用机器人等。

5、生物识别技术:生物信息融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学,利用人体固有的特性,如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、个人识别,如步态等。,最初用于司法鉴定。

随着科技的发展,生物识别已经成为个人身份认证的重要方式。,人脸识别是生物特征识别的一个重要分支。,它没有侵权,对用户来说是最自然的。、最直观的识别方式更容易被接受。,然而,已有的一些机器学习算法大都使用浅层结构,浅层结构网络难以表达复杂函数。同时,以往提出的多层感知机器虽可以表示复杂的函数关系但又由于没有很好的学习算法。近年来,深度学习技术得到了广泛的认可。,并在相关领域取得了飞速发展。,特别是深度学习技术在人脸识别中的应用。,在今年的安伯,各种厂家也推出了人脸识别技术。。随着市场需求的变化,不同的应用场合,人脸识别技术也根据需要开发各种产品。。

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