AI视频智能分析技术与应用（一）AI视频智能分析技术与应用（二）AI视频智能分析技术与应用（三）一、什么是AI视频智能分析？视频智能分析已渗透到生活生产中的方方面面。从生活中的刷脸支付、停车场的车牌识别、工厂园区的烟火识别、工地的工装安全帽识别到车间零部件智能检测，视频智能分析无处不在。简单来说，AI视频智能分析是通过人工智能技术处理和分析视频数据的方法。 图1. AI视频智能分析
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2023-11-17 16:59:49
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目录1. 机器学习算法1.1. 线性回归模型1.1.1. 多元线性回归1.1.2. 多项式回归1.1.3. 岭回归（Ridge Regression）1.1.4. LESSO1.2. 逻辑回归1.3. KNN1.4. 决策树, Decision Tree1.5. 集成学习1.5.1. Bagging1.5.2. 随机森林1.5.3. boosting（Adaptive Boosting，自适应增强
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2023-10-03 20:11:35
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ai人工智能数据处理分析 Why talk of Data Science, AI and Dune in the same breath?为什么要同时谈论数据科学，人工智能和沙丘？When you have read this article I hope you will know better. 阅读本文后，希望您能有所了解。If you have not seen the trailer
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2024-08-06 20:45:20
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1、人工智能的范围很广，广义上的人工智能泛指通过计算机（机器）实现人的头脑思维，使机器像人一样去决策。在威尔·史密斯主演的电影《我，机器人》里面机器人像人一样思考就是人工智能。我们可以把人工智能看作是个大容器，里面包括了数据分析、机器学习、深度学习。 2、先来看数据分析和机器学习是什么关系。一切技术的出现都是为了解决现实问题，而现实问题分为简单问题和复杂问题。简单问题，需要简单分析，我们使用「数据
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2023-07-07 10:27:58
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近日，全球领先的专业市场调查机构IDC，分析了企业在人工智能应用开发的建设现状及在数据服务方面的挑战和需求，并发布调研报告称：澳鹏Appen作为一家全球领先的AI训练数据服务提供商，在中国市场提供覆盖AI全生命周期的数据解决方案，具备独特优势。IDC观点►中国AI市场快速发展，各行业AI落地的渗透率在逐步提高。►企业采用AI的过程中，存在隐私问题和数据缺乏等挑战，对数据服务的需求正在发生巨大变化。
2022年数据与分析有哪些新趋势？今年数据和分析主要趋势：1.激活多样性和活力使用自适应AI系统推动增长和创新同时应对全球市场的波动； 2.增强人员能力和决策以提供由业务模块化组件创建的丰富的、情境驱动的分析； 3.将信任制度化以大规模地实现数据和分析的价值。管理AI风险并实施跨分布式系统、边缘环境和新兴生态系统的互联治理。现在应该根据关键数据和分析技术趋势对于业务优先事项的紧迫性和匹配性来监测、
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2024-01-11 13:38:43
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在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习以及深度学习的内容，其实这两门技术都是为人工智能服务的，现在人工智能是一个十分火爆的名词，很多人都在关注人工智能，那么什么是人工智能呢？人工智能的知识都有哪些？下面我们就给大家介绍一下。我们听到的AI其实就是人工智能，人工智能称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。该词也
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2024-01-14 13:15:37
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随着互联网技术和计算机技术的发展，数据已经成为了当今社会的一种重要的资源。特别是在过去几年中，大数据技术的快速发展，让我们看到了数据对于社会和产业的重要性。而人工智能（AI）作为一项基于数据的技术，与大数据的结合更是让人们看到了前所未有的机遇和挑战。本文将从以下几个方面探讨AI与大数据的结合。一、AI与大数据的基本原理AI与大数据的结合，是基于AI技术和大数据技术的基础之上的。AI技术包括机器学习
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2023-07-28 14:21:40
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第二章 数据分析概述一 、什么是数据分析（狭义）1.1 定义数据分析是指根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对数据进行处理与分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。1.2 作用（1）现状分析（发生了什么）具体体现为企业整体运营好坏程度、各项业务构成及发展变动，一般通过日报、周报、月报等形式完成。（2）原因分析（为什么发生）确定业务变动的具体原因，需要我们分析确定是整体业务的问题还是个别业务问
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2024-01-12 18:58:38
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数据分析介绍数据分析重点是掌握分析思路 例如：出现了营业额下滑这个场景首先要判断数据的真实性，准确量化下滑的额度大小结合业务场景，使用分析方法，拆解可能导致下滑的原因根据可能的原因，从数据库中找到相关数据，用SQL把数据取出来利用excel或者tableau等工具进行处理和可视化有时需要用上算法模型做辅助最后，从各种图表中总结原因，输出有效结论工具决定下限，分析决定上限 只要是基于量化的信息提升生
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2023-08-08 09:42:32
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IBM 在大数据领域的野心昭然若揭。据国外媒体报道，近日，该公司推出了一项基于人工智能大数据平台的一站式分析服务，Project DataWorks 。IBM 表示，这将是第一个整合所有类型数据，并利用 AI 进行分析的大数据平台。目前，Project DataWorks 已经在 IBM 的云平台 Bluemix 上使用。该平台旨在促进各类对不同数据的处理有所需要的团队之间的合作。与其
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2023-08-17 21:48:28
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现在人工智能的发展可谓是如火如荼，从而引起了很多人学习人工智能的兴趣。我们在学习人工智能的时候，会接触到算法和数据，而人工智能是由很多算法组成的，因此大家都认为在人工智能学习中算法是比数据重要的，但是事实是这样的吗？在这篇文章中我们就给大家解答一下这个问题。很多关于人工智能的文献以及报告都不约而同的偏重于关注机器学习算法，将其视为最重要的部分。主流媒体似乎把算法与人脑等同了。他
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2024-06-10 08:47:24
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数据分析实战.基础篇06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？商业智能 BI、数据仓库 DW、数据挖掘 DM 三者之间的关系开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能，他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中，通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。KDDKnowledge Discovery in Databas数据挖掘的流程07 | 用户画像：标签化就是数据的抽象能
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2023-08-09 10:37:50
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故事背景：openai公开了api调用接口，北大前几天出了一款chatexcel工具。这两件事本来没什么关系，但是工程师就是这样没事总要给自己找点事干。在一个技术群里跟人吹牛说如果openai开放api我也可以做一个chatexcel，甚至比他们做的更加好。1.要做到自然语言接需求2.可以精准的理解用户需求3.可以给出准确分析结果4.需要给出可视化的呈现报告5.如果可以最好能做成ppt呈现好了然后
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2023-10-13 23:22:15
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作者 / Jason Jung翻译整理 / 九三山人前言随着数据科学行业自2013年以来的爆炸式流行，该行业一直在广泛发展，但也在慢慢地向更具体的角色靠拢。这不可避免地导致了在其成长过程中工作功能的混淆和不一致。例如，似乎有许多完全相同的角色和不同的头衔，或者相同的头衔和不同的角色:分析数据科学家，机器学习数据科学家，数据科学工程师，数据分析师/科学家，机器学习工程师，应用科学家，机器学
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2024-02-01 20:41:30
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C4.5 data mining algorithmC4.5以决策树的形式构造分类器。为了做到这一点，C4.5给出了一组表示已经分类的事物的数据。是数据挖掘中的一种工具，它使用一组数据表示我们要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。·案例：假设一个数据集包含一群病人。我们了解每个病人的各种情况，如年龄、脉搏、血压、最大摄氧量、家族史等。这些被称为属性。然后根据其特性把得癌症和不得癌症的进行分类；
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2023-12-08 10:56:45
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DC预测，2020年全球将拥有35ZB数据量。随着人工智能的发展，人工智能多模态、非结构化数据量愈发庞大，数据种类逐步复杂化，多模数据组合标注等需求进一步显现出来。数据的获取方式从企业AI数据需求角度出发，获取数据的形式主要为自行生产和委托数据服务企业两种形式。在数据服务行业中，一般也通过自制、众包、外包三种模式完成数据处理业务，这三种模式优劣势也非常明显。自制：优势：标准唯一数据质量高；人员专业
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2024-01-25 22:07:54
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"前面我们讨论了关于船舶AIS的压缩(这里主要指船舶的轨迹)，压缩方法其中包括：基于时间比率的算法、基于时间-速度-航向的算法和基于改进的DP算法。"在本次博客中，我们对船舶轨迹的修复方法做一个总结。由于船舶在航行的过程中会受到各种异常问题的影响，如 “AIS的位置传感器导致的异常、AIS信号传输过程导致的轨迹异常和AIS网络通信阻塞导致的轨迹异常等” ，进而导致船舶轨迹点不连续。现有的船舶轨迹修
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2023-11-23 13:01:46
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在数据分析的道路上越走越远阴差阳错的做了数据分析，而且一开始我还不知道自己在做的是数据分析，看了很多数据分析的书，也走了一些弯路，做了很多实践项目，突然很想把自己作为一个小白的数据分析之路的成长过程写下来。01什么是QCQC（Quality control），中文名质量控制，是企业质量管理的一部分，企业成立QC活动小组，通过开展QC活动，达到提高产品质量、提升KPI等效果。主流的QC流程有选择课题
原创
2021-01-20 08:34:15
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文章目录1、基本统计1.1、导入数据1.2、数据描述1.3、统计各值2、分组分析2.1、导入数据2.2、增加一倍数列2.3、基本统计2.4、多重分组统计2.5、查看数据2.6、多层索引查询2.6.1、建立多层索引2.6.2、索引查询2.7、重置索引3、分布分析3.1、导入数据3.2、数据分组3.3、统计分组数据4、交叉分析4.1、导入数据并分组4.2、交叉分析(透视表)4.2、合并DataFra
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2023-11-16 21:19:44
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