大白pc蛋蛋预测网站 - 365体育在线投注网址

365体育在线投注网址

时间:2019-01-04  来源:新松医疗  作者:方英彦

分享到微信朋友圈

打开微信,点击 “ 发现 ” ,使用 “ 扫一扫 ” 即可将网页分享至朋友圈。

大白pc蛋蛋预测网站:〝希望在人民〞香港19家高校将罢课抗议假普选?

<句子>


新闻摘要

大白pc蛋蛋预测网站

  

德勤发布《2017德勤技术趋势》报告,以“运动中的企业”为主题,全面分析未来8年影响商业领域的核心技术及其影响,还包括企业应用和策略上的建议。报告特别提出了机器智能(MI)这个新概念,MI包含机器学习、深度学习、认知分析,到2019年全球商业支出将达313亿美元。

今年德勤技术趋势报告的主题是“运动中的企业”(thekineticenterprise),这一概念描述了正在发展灵活性和愿景的公司——如今,公司不仅要克服运营上的惯性,还要在一个不断发展并将持续变动的商业环境中茁壮成长。

要做到这一点很难。虽然科技进步让我们看到了潜力,但只有少数几种技术可能最终让我们实现真正的价值。更多的实际上是炒作。只有认真鉴别、主动出击,才能将潜能转化为现实。

在这样的理念推动下,德勤推出了他们迄今第8份《德勤技术趋势报告》。在这份最新报告中,五大宏观领域——数字化、分析、云、核心系统和基础设施重构,以及IT在企业中不断变化的作用——保持不变,这些都是年复一年推动企业创新和转型的力量。不过,尽管这五大力量无处不在,各个企业在采用方面仍然存在很大差异。

今年报告新增的3个分领域:机器智能(MachineIntelligence,MI)、混合现实和区块链。其中,机器智能更是作为新增技术之首,在今年的报告中占据了很大的篇幅。根据德勤预测,到2019年,全球商业在机器智能(MI)的支出将达到313亿美元。

值得注意的是,德勤报告认为,人工智能(AI)是机器智能(MI)的一部分,机器智能是一个更加广泛,也是更加重要的领域。机器智能的几个主要分支包括:机器学习(ML)、深度学习(DL)、认知分析、机器人过程自动化(RPA)和Bot。报告指出,“总体来说,这些技术和其他工具共同构成了机器智能(MI)”,我们可以将MI理解为算法的能力,这些算法能够增强员工绩效、将日益复杂的工作自动化,并开发出模拟人类思维、参与人类工作的“认知代理”。

德勤指出以下三个因素推动了MI的发展:

数据呈指数级增长:如今企业中充斥着数据,迫切需要工具来分析和处理信息。德勤报告指出,公司收集的数据量每12个月翻一番,到2020年将达到约44ZT。

更快的分布式系统:与数据暴增一样,计算能力和速度也在飞速提升,现在的物联网、各种传感器和嵌入式智能设备构成了规模庞大的分布式网络。

更智能的算法:报告指出“MI算法稳步发展,在实现认知计算模拟人类思维过程初衷的方面有了初步成果”,报告还预测在未来18到24个月的时间里,MI算法将得到广泛的使用,包括优化、规划和调度;确定概率;实现机器人过程自动化及其他任务。

总的来说,语音识别、自然语言处理和机器学习等MI技术将帮助企业自动执行传统上由人类完成的许多任务,从而提高效率和生产力。诸如Alphabet、亚马逊和苹果这样的大型科技公司则打算向企业提供这些服务。反过来,风险投资公司也将其投资组合加到整个食物链的底层。

在德勤2016年全球CIO调查中,1200名IT高管被要求说出他们计划在未来两年投入大量资金的新技术:其中有64%的人列举了认知技术或MI。

德勤报告中还包括了对企业应用MI的一些建议。亚马逊副总裁兼CEO技术顾问MariaRenz和亚马逊Alexa总监ToniReid在报告中写道:“我们建议你分析客户群,倾听他们,了解他们的核心需求以及如何让他们的生活更容易……不要害怕代替客户发明新的东西——客户并不总是知道自己想要什么。如果你在客户体验方面正确聚焦,其余的自然水到渠成。”

机器智能——技术模拟人类认知来创造价值

人工智能快速的进化已经带来了大量独特的东西,尽管它们总是被误解的。AI的能力,比如机器学习、深度学习、认知分析、机器人自动化(RPA)、bot等等。总体上,这些和其他的工具组成了机器智能:算法的能力可以增强雇员的表现、将越来越复杂的工作自动化,并且开发出能够模拟人类思维和参与的“认知智能体”,在高级的分析方法中,机器智能代表了未来。

数据(DATA)作为一种关键商业资产的崛起一直是每个“技术趋势”报告中的一个主题,从管理其爆炸式增长的数量和复杂性所需的基础功能到越来越复杂的分析工具技术,再到从数据库中挖掘业务洞察都是如此。

通过利用分析来发掘在不断增长的数据存储中隐藏的模式,洞察和机会,一些公司已经能够开发新的用户参与方式、增强员工的技能和智力、培育新产品和服务、探索新的商业模式。今天,越来越多的CIO正在积极奠定让其组织更具洞察能力所需的基础。

人工智能(AI)——能够执行通常需要人来完成的任务的人工智能(AI)技术—正在成为这些分析工作的重要组成部分。然而,AI只是认知计算领域中更大、更引人注目的一系列发展的一部分。比AI更大的是机器智能(MI),这是代表新的认知时代的一系列进步的总称。我们在报告中提到了近年来取得快速发展的一些认知工具:机器学习,深度学习,高级认知分析,机器人自动化和bot,仅举几例。

我们已经在各个领域看到开始出现机器智能的早期使用案例。例如,在美国,一家运行全美最大的医学研究计划之一的医院正在“训练”其机器智能系统以分析存储在医院数据库中的100亿张遗传和基因图像。在金融服务中,认知销售助理使用机器智能与有希望的销售线索发起联系,然后锁定,跟进并维持这种联系。这个认知助手可以解析自然语言,以了解客户的对话问题,同时处理多达27,000个会话和几十种语言。

在接下来的几个月中,我们会看到类似的应用案例,因为会有更多的公司正在试图利用机器的力量。在机器智能各个方面的投入已经增加,预计2019年将达到近313亿美元。机器智能也成为CIO的优先考虑事项。德勤的2016年全球CIO调查中,1,200名IT高管提到了他们计划在未来两年内大幅投资的新兴技术,其中64%的人提到了认知技术。

上一页[1][2][3][4]下一页

【】【关闭窗口】【返回顶部↑】【推荐给朋友】

  

本安防网讯新一代“视频云+”可通过运用人脸识别、视频结构化、大数据云计算等多项先进技术,为警方破案提供大量的帮助。

“天网恢恢,疏而不漏”

某地,发生一起抢劫案,一名身着白色上衣的男子在抢劫一家店铺后逃之夭夭,消失在人海之中。店内的安防摄像头并没有拍到嫌犯清晰的面部照片,如何才能尽快找到嫌犯的下落?遍布街头的监控摄像头成为了选项之一。只是,如果按照以往以人工的方式对视频画面进行排查,效率极低。

幸好,我们已经进入了云计算和大数据的年代。

虽然没有嫌犯的面部画面,但是通过其衣服、穿戴等特征,让计算机在附近的视频监控画面中进行特征检索,最终锁定其踪迹,警方在案发六个小时后将其抓获。

这,就是新一代“视频云+”系统的威力。通过运用人脸识别、视频结构化、大数据云计算等多项先进技术,新一代的“天网”在交通、治安等领域正在大显神威。

监控探头不断增多,人工根本看不过来

佳都新太科技股份有限公司(以下简称“佳都科技”)在国内较早开展了人脸识别和视频结构化等技术的研发,已经为多地的公安部门构建起了新一代的“视频云+”大数据应用平台。

在接受羊城晚报记者采访时,该公司安防事业部副总经理张进飞介绍说,以前各地为了治安、交通管理等目的,建设了许多的监控设备,但是随着监控探头数量的不断增多,出现了一个新的问题——光靠人工根本看不过来。于是,技术人员就有了想法——所要关注的无非是重点的人或者重点的车,能否让视频对这些重点目标进行分析,将当时还不能让计算机读懂的视频数据变为计算机能够识别的对象、事件?能不能通过计算机进行大规模的比对和搜索,从而在最短的时间内获取有价值的线索?

以往的技术,大部分需要事后下载录像进行摘要分析处理,需要大量的时间和人力,对实时视频没有很好的技术能力实现实时解析,这样的做法已经远远跟不上新时期的需求。时代正在快速进步,深度学习、GPU计算、大数据、高密度计算单元等技术,提供了更为强大的技术可能性。

同时,人脸识别算法日趋成熟,视频结构化技术也应运而生,一切,水到渠成。

自动提取人物特征图像变为可以检索

在佳都科技的实验室里,羊城晚报记者看到了这样一个实测的场景:在地铁站台上,一名男子背着一个背包进入了视频画面,在徘徊一会之后,男子将背包放到了站台地面上然后转身离开,背包里有什么?来往的人们似乎没有意识到这个背包的可疑。

在该男子进入画面的同时,站台上的监控视频不仅自动抓拍了该男子的人脸,而且对其性别、年龄、上衣、裤子、是否戴眼镜、是否背包等自动进行识别和记录,同时对可疑的遗留包裹第一时间发出了预警。

这里,对于视频中的人、物的特征自动提取和识别,就是视频结构化技术。

张进飞解释,所谓的视频结构化,简单来说就是将不能被计算机识别的视频数据通过多种计算机图像分析算法,将其变为可以被识别的结构化数据。在视频拍摄到的画面中,将其中的时间、地点、人车物等对象的特征信息,通过计算机的分析,对这些特征值进行描述,譬如几点几分在哪里、往什么方向、出现了什么颜色什么品牌的汽车,其车牌号又是多少,有无装饰物、遮阳板是否放下、安全带是否系上、驾车者人脸等。

通过一系列的描述,计算机就会对这些重点场所采集到的重点对象的信息实现实时解析,让以前不能被检索的视频图像变为可以被检索的视频大数据。

人脸识别技术成熟可即时比对黑名单

在以视频为主的治安防控中,对于人脸的识别是极其重要的内容。通过识别人脸,可以及时发现需要进行管控的人员轨迹。

某地,一名诈骗惯犯出现在地铁站内,伺机作案。但是没有想到的是,仅仅五分钟后,民警已经出现在他的面前并将其控制。原来,就在这名惯犯进入站台的时候,他的面部已经被前端动态人脸视频系统抓拍到,并且引发了“视频云+大数据”系统的预警。

据介绍,在动态人脸识别技术方面,我国的技术人员已经掌握了核心技术,实现了自动选择最佳抓拍角度、自动选择最清晰人脸等功能,在较好的条件下,人脸识别的准确率已经提升至了70%。

视频云+平台上针对重点人员防控具有主动发现、特征检索和轨迹分析的三大功能。通过视频抓拍到重点部位出现的人脸之后,马上就可以提取该人脸特征,并与后台已经建模的黑名单库进行实时比对,主动预警可疑的重点人员,还可以从海量历史抓拍库中排查检索嫌疑对象。

张进飞介绍,除了对对象布控分析之外,通过与多维感知、大数据的碰撞,视频云+大数据应用平台还可以发挥更大的威力。

“我们现在做的一些交通视频卡口,不仅可以抓拍车辆的车牌,还可以抓拍到驾驶员和副驾位人员。如果出现交通事故,那我们很快就可以知道车内的人员信息,是否存在酒驾,是否有调包顶替的情况。”

不过,张进飞也表示,目前动态人脸识别技术还不能做到百分之百的准确率。

“动态识别的难度比较大,因为视频拍摄会受到环境的影响,譬如当时光照的角度、人脸角度、遮挡、刮风下雨或者雾霾天气等,会使得人脸的识别特征点无法被捕获的情况出现,影响识别的准确率。”

广州去年利用视频,协助破案近两万宗

据了解,全国目前有不少地方已经开始建设“视频云+”系统,并且展现其威力。

广东省内,广州、深圳、珠海、佛山、汕尾、梅州多个地市已经试点部署“视频云+”,人像识别探头超过200套,覆盖火车站、地铁、汽车客运站、口岸等立体化防控重点地区,每天产生各类视频大数据近200多万条。

以广州市公安局为例,该局在广州火车站地铁站、新市派出所等重点区域部署的“视频云+平台”,应用动态人脸对比技术,叠加车牌识别等数据,将视频数据与相关数据进行关联,实现更全面、更及时、更准确地掌握辖区内相关人员的活动情况。

据,去年,广州市公安机关利用视频协助破获刑事案件19028宗,视频破案率从2011年10.51%跃升至2016年的70.96%。

相关链接:

东阿阿胶公司推动全产业链发展帮扶贫困群众

民族证券2010年1月民族稳健投资组合

【全球新闻】完整版埃博拉病毒蔓延全球拉警报?

冷空气驾到气温跳水过程降温幅度5℃至7℃

大地传媒联姻笛女影视开启全媒体转型大幕

·本报记者 :方妙婧·

编辑:唐正祥


分享到微信朋友圈

打开微信,点击 “ 发现 ” ,使用 “ 扫一扫 ” 即可将网页分享至朋友圈。
  • 了解陕西大事 关注陕西头条
  • 陕西本地最火图片社交APP