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计算机视觉研究突飞猛进,走向实用仍任重道远

计算机视觉,人工智能的分支领域之一,计算机视觉既是工程领域,也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科,它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。 2017年6月2日-4日,中国图像图形学会主办的高端学术交流活动:“CSIG图像图形学科前沿讲习班”(Advanced Lectures on Image and Graphics,简称IGAL)将在北京举行。讲习班邀请了各大高校的知名专家学者,他们从各自研究的角度深入解读计算机视觉领域的前沿技术和应用。 我们借此机会采访到本次讲习班的学术主任王亮博士,来为我们针对目前计算机视觉的发展现状做一些简单的分析。如果读者想要更加深入了解学习计算机视觉方面的知识,可以报名参加CSIG图像图形学科前沿讲习班(活动链接:www.csig.org.cn/igal),与专家老师们做进一步交流。 现在计算机视觉也成为了人工智能科技公司研究的重要方向,而人脸识别成了重要的一个研究分支,但似乎得到过度关注的人脸识别是否是未来计算机视觉的发展方向?而在学术界的技术专家也在向工业界转型,学界与业界的关注点到底有什么区别?新技...

大数据征信需把控 数据源的“量”与“度”

随着互联网的发展,大数据征信已被越来越多地运用到金融领域,互联网金融平台利用大数据判断用户的信用记录是否良好,从而授予用户相应的信贷额度。传统银行也在加紧布局大数据网络,试图与互联网平台接轨。与传统信用评估模型不同的是,传统的信用评估是根据一个人的借贷历史和还款表现,通过逻辑回归的方式来判断这个人的信用情况,而大数据征信的数据源则十分广泛,电子商务、社交网络和搜索行为等都产生了大量的数据,在如此海量的数据面前,如何把控数据源的“量”与“度”是互联网平台和传统金融机构需要重视并解决的问题。 如今一切信息皆可以成为信用数据,经过分析后用于证明一个人或企业的信用状况。大数据的“量”是指有多少个体在被分析,每一个网上注册账号的个体都可以成为被分析的对象。数据源的“度”是指被分析的个体都有哪些方面能够成为可以参考的数据。有很多人认为数据能够被称为“大数据”需具备两个因素:第一要覆盖面广,用户足够多;第二维度广,要从一个人行为的方方面面反映个体的行为与信用的关系。但是,笔者认为事实并非如此,数据的“量”与“度”也应严格加以控制。 把控大数据的“量”关键在于从大量的数据之中筛选出“有效用户”。无论是...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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