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人工智能+安防 越深入越精彩

从建设“中国大脑”到利用人脸识别建立走失儿童数据库、大数据解决城市拥堵、推动智能+经济,连续两年,百度公司董事长兼首席执行官李彦宏在两会上谈论的话题基本上只有一个:人工智能(AI)。2017年,这个热点已经吸引了一众科技界大佬的集体“跟风”:小米创始人雷军提出要在国家层面进行人工智能发展的顶层设计,加强人工智能科研人才培养与引进;科大讯飞董事长刘庆峰一口气提出了与人工智能有关的九条建议。人工智能最好的时代似乎来了。 人工智能+安防 越深入越精彩 人工智能的定义及发展历程 人工智能(Artificial Intelligence)最早在1956 年就提出了,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,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内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。著名的美...

LinkedIn文本分析平台:主题挖掘的四大技术步骤

LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节。LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要,发现反馈的主要话题、用户的热点话题和痛点,能够做出改善产品、提高用户体验等重要的商业决定。下面是整理后的技术要点。 文本分析平台及主题挖掘 文本数据挖掘是,计算机通过高级数据挖掘和自然语言处理,对非结构化的文字进行机器学习。文本数据挖掘包含但不局限以下几点:主题挖掘、文本分类、文本聚类、语义库的搭建。LinkedIn的Voices文本分析平台架构如下图,本文将侧重讲述Voices平台中的主题挖掘模块(Topic Mining)。 在机器学习和自然语言处理等领域,主题挖掘是寻找是主题模型,主题模型是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。如果一篇文章有一个中心思想,那么一些特定词语会更频繁的出现。简单而言,主题挖掘就是要找到表达文章中心思想的主题词。主题挖掘的主要原因有两个:首先,文件数量迅速增长,已经依靠人工的方式实现对全部文本信息高效阅读和理解,将该流程自动化已经势在必行。其次,主题挖掘可以提高文字重度依赖应用的使用效率和产出影响,比如搜索加索...

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