患者移动可大大降低 ICU 后综合征和长期功能障碍的风险，但相关的具体研究还很匮乏。...，从而有可能降低 ICU 后综合征的风险。...检测移动活动的算法在四种活动中达到了 89.2% 的平均特异性（specificity）、87.2% 的敏感度（sensitivity）。...CVT 还被用在手术室中，算法识别病人护理任务（如将病人移至手术台）、手术过程中的步骤和工具，甚至外科医生的手术水平。...（a）：在每一帧上评估的每个类别的特异性和敏感度。（b）每个类别的 ROC 曲线。ROC 曲线表示敏感度（真正率）和 1-特异性（假正率）之间的权衡。 ?
IDC的“大数据摩尔定律”表明，人类社会活动产生的数据一直在以每年50%的速度增长。也就是说，全球数据量将在每两年翻一番。据IDC统计与研究，全球数据量已经进入了 ? ? ( ? ? )级别[1]。...具体来说，考虑和平衡经营策略、治理、合规、IT策略和风险容忍度之间的关系；第二步对数据进行分类和分级，对不同类别的数据类型以及敏感度进行打标签；第三步根据前一步的数据标签，结合不同用户类别，对不同的数据类型...该体系分为四个基本治理步骤—— “知”、“识”、“控”、“察”。下面对这四个“动词”分别详细解析： ? ?...Regulation》等；及时梳理业务及人员对数据的使用规范，以及定义敏感数据，包括类别、敏感度等； 识：根据定义好的敏感数据，利用工具对全网进行敏感数据扫描发现，对发现的数据进行数据定位、数据分类、...如部署数据审计（DCAP）、数据防泄漏系统（DLP）、以及用户行为分析（UEBA）等安全产品。
对于新人或面临转行的人来说，这两种类型的人都缺少对本行业的通识，第一件要做的事就是背数据，记住这个行业的行业平均数据和各项通用指标的定义，这么做是为了对整个行业有个总体的认知。...指标在业务中的应用，业务数据正常水平是怎么样的，受节假日或者活动营销的影响的数据又是怎么样的，要多对比，结合环比同比明白数据高低的意义等。 ⒊拿到数据，能够根据分析目标很快理出分析框架，得出结论。...典型如“月末效应”，即一定规模的用户群体因月底流量耗尽而减少上网行为，造成整体流量的下滑。另外，对于一款外卖产品而言。天气变化也会造成数据波动，通常阴雨天气的订单量会走高。...也是游戏行业比较常见的效应，游戏dau在周一往往会走低，在寒暑假往往会走高； 其他产品线监控：百度集团旗下的其他产品线变动也可能成为造成订单量下滑的原因，例如91应用市场改变了App广告的展示位置，或是搜索引擎的算法调整降低了网民常用关键词的权重等...极有可能因此发现导致产品数据骤然降低或飙升的特殊舆情，如竞争对手有了哪些动作、母公司运作重大纰漏等； 定位到具体的问题和原因后，给出对应的结论和解决方案，比如修复某个bug，针对竞争对手的营销策略做出同等力度的折扣反击等
当然，在类脑智能的发展过程中也伴随着质疑声，那么类脑智能到底是什么？它究竟如何在产业侧展现出价值？...、接收微信开播提醒噢～ 关于时识科技 SynSense时识科技（原名aiCTX）创立于2017年，是全球领先的类脑智能与应用解决方案提供商。...SynSense时识科技将和伙伴一起，共同构建“端到芯”“物与物”“物与人”万物智联的认知生态，引领全球类脑智能应用与发展，为人类未来美好生活创造福祉。...通过媒体、社群和线下活动，帮助决策者更早掌握创新风向。 关于对撞派： 量子位智库旗下的高端圆桌栏目。...对撞派致力于邀请前沿科技领域的专业人士，如创业公司CEO及CTO、资深科学家、专业投资人等，对特定趋势进行深度讨论及解读。从业内与专业的角度，帮助读者更为准确地把握未来科技动向。
如果“阅者”是一个理工科背景的，是否想起一个数学公式和对应的图形： 如果有一个生物在x轴活动，无论这个生物以怎样的速度怎样的时间和距离跨度活动，甚至于它活动到了负无穷和正无穷处，在y轴看来，它一直在到...欢迎进入奇妙的佛法世界，以下讲为您详细阐述…… 二、人工智能中的“智能” “人工智能”核心的“智能”建立过程概括如下： *建立算法模型（如卷积运算）； *对算法模型进行工程优化，使其可以应用于运算时间和存储空间受限的计算机系统...计算机软件编制方法、人工智能相关的数学算法和用来训练的数据原则上都发源于人类的智能对于物质的判断、测量和应用。 那么除了这些条件以外，还有别的吗？有啊，电力！也就是能量，没有电，一切人工智能都会虾米。...其它的条件暂时先忽略不考虑，如存放计算机系统的机房空间、组织管理……全部都归物质法（色法）所涵盖。...宇宙中任何物质（色法）都是众生的八识心一起整合运作的共同结果！所以物质本身是被生的法，由众生的八识心按照众生在各自如来藏中的共业所生。
如何提升数据敏感度呢？ 秘籍：熟悉业务 数据敏感度练成的基础是一定要对业务非常熟悉，无数次的推测及验证都是有用的宝贵经验。 接下来我会根据分析师数据敏感度高的三个表现来给出提升数据敏感度的方法。...对于新人或面临转行的人来说，这两种类型的人都缺少对本行业的通识，第一件要做的事就是背数据，记住这个行业的行业平均数据和各项通用指标的定义，这么做是为了对整个行业有个总体的认知。...指标在业务中的应用，业务数据正常水平是怎么样的，受节假日或者活动营销的影响的数据又是怎么样的，要多对比，结合环比同比明白数据高低的意义等。 ⒊拿到数据，能够根据分析目标很快理出分析框架，得出结论。...典型如“月末效应”，即一定规模的用户群体因月底流量耗尽而减少上网行为，造成整体流量的下滑。另外，对于一款外卖产品而言。天气变化也会造成数据波动，通常阴雨天气的订单量会走高。...极有可能因此发现导致产品数据骤然降低或飙升的特殊舆情，如竞争对手有了哪些动作、母公司运作重大纰漏等； 定位到具体的问题和原因后，给出对应的结论和解决方案，比如修复某个bug，针对竞争对手的营销策略做出同等力度的折扣反击等
音乐丰富我们的生活；音乐传达人类的情感；音乐表达人类的艺术。人类文明的进程中离不开音乐这个载体，音乐也离不开人类的真情创作。在听到好听却没听过的歌曲时，如何快速准确得到该歌曲的歌名成为当务之急。...怎么衡量一款听歌识曲效果的好坏?什么样的听歌识曲才是好的系统?QQ音乐的听歌识曲到底效果怎样呢?来看看用户的反馈。 用户的期望可以总结为曲库全、识别准、速度快、灵敏度高以及旋律识别的模糊性。...但是现实中存在盗歌的现象，虽然音频维度一样，但是版本维度不同。 即便是更短的片段时长，QQ音乐识别的精准率仍然保持在100%，尽管在更短的情况召回率降低，但在一定程度上也能提升用户体验。...使用经典听歌识曲系统，无结果中的样本中，翻唱歌曲占60%甚至更多。可以看到对一些检索库中不存在的翻奏例子或者翻唱的例子，经典听歌识曲系统无法识别。 从19年开始翻唱、改编歌曲呈爆发性增长。...当听歌识曲没有结果时，该系统就会启用。 图中的是一些听歌识曲的入口，有Android桌面控件、鸿蒙hap、长按快捷方式和跨应用识别等。相信很多大家已经非常熟悉了。
对于人类而言，听音识物是一件小事，但是放在AI身上就不一样了。 因为视觉和音频之间对应关系无法直接关联，过去算法往往依赖于手动转换或者人工标注。...聚类的每一个簇，被认为能够代表一种语义类别的视觉表征集合。 由此一来，AI便在无形之中掌握了不同乐器在外观和声音上的关系，也就是可以听音识物了。...具体来看，对于某一帧多声源的场景，AI会先从画面中提取到不同物体的特征，然后再和字典中的各个类别比对，从而完成听音识物的初步定位。...直播报名 | 如何建立AI生态的“Android” 从感知到认知，AI还需要多久才能触及生产核心？从软件到数件，AI生态该如何建立自己“Android”？...3月16日19:30，「量子位·视点」CEO/CTO系列分享活动将邀请天云数据CEO雷涛直播分享个人见解。
⏰ 活动时间：2022年11月4-5日 活动地点：北京丽亭华苑酒店 音视频开发之旅（30) -音视频基础知识 从这篇开始我们进入FFmpeg系列的学习实践，作为开篇，我们先来了解下音视频相关的基础知识...能听懂口音的开源语音系统来了：OpenAI出品，支持99种语言，英文识别能力直逼人类 逼近人类水平的语音识别系统来了？...，最好的入门方向就是先学习一门适合图像识别的编程语言。编程语言那么多，最适合图像识别的是哪种呢？...---- 活动推荐 抢滩未来 音视频引领新趋势 全真互联时代，音视频技术已然成为企业数字化进程中的关键路径，实时、高清、沉浸的互动体验在各行各业中起到了至关重要的连接与沟通价值。...---- 探索娱乐视听技术与体验的新乐章 QQ音乐的全新一代听歌识曲技术如何在保持技术领先的现状下创新和突破？QQ音乐的银河音效如何突破传统DSP思路，进行技术升级，并形成高活跃的音效社区？
而基于异常的检测系统能够检测到很多传统BDS无法发现的网络攻击活动。 为了检测网络入侵活动，BDS需要识别事件模式，需要识别的事件流包括： 网络活动-例如DNS活动和HTTP请求。...检测网络入侵 BDS的其中一个目标就是提供高效率的自动化检测服务，并尽可能地降低假阳性。这也就意味着，BDS的敏感度阈值需要进行设置，并且在收集到了大量有效证据之后才可以生成警报信息。...如果阈值设置的非常低，那么BDS系统所收集到的信息虽然可以用于检测攻击，但是其自动化识别的可信度并不高。...但不幸的是，在现实的攻击场景中，并不是所有的恶意活动都会产生异常，而某些良性活动有时却会产生异常，因此这种基于异常的检测系统其报告假阳性也很高。...然而，当一个Hunting系统能够像人类一样对观察到的结果进行分析、排序和关联的话，系统的检测能力将会大大提升。
越来越多的专家学者加入到实验室的大家庭中，各个团队、中心也相继成立，模识实验室一步步发展壮大。...谭铁牛院士表示他一路走来见证了模式识别实验室的风风雨雨，实验室的场地从模识小楼到自动化大厦，智能化大厦，也是模识实验室发展壮大的缩影，在这三十年间实验室培养了大批模式识别的人才。...胡启恒院士指出，当前我们赶上了计算智能与人类抢夺工作机会的时期，这在三十年前是不敢想象的。三十年来模识实验室的成就值得在模式识别的发展历史里记下重要的一笔。...他们也对大家作出了期待，希望能够在模式别的领域有所突破，可以看到一些“新面孔”，开辟出新的方向。...活动下午分别为产业沙龙与学术沙龙，多位在各个领域有所成就的实验室室友们讲述了他们在工作、创业、学术中的体悟与感受，与大家交流心得与体会，让人受益匪浅。
对用户的画像或者识别，是产品运营活动的基础。 比如2016年京东在双11做的图书活动，就很好地利用“图书”这个品类来筛选高质量用户来为金融业务拉新，下图是当时笔者在朋友圈的发文。 ?...本文标题为“以物识人”，假设你作为数据分析师，怎么基于数据来推断用户的属性，或者说基于用户的行为来做“用户画像”——当然，其中的方法也可用于数据分析场景之外。...不过，和实名、金融有关的数据基本都属于高敏感度数据，某些业务场景下基本无法获取到，但只要有其他能区分性别的指标就可以。...在电商平台上，某男性用户，先前每年都会在某app上买衣服鞋子，后来该用户的下单频次降低了，客单价也降低了，从运营的角度讲，可能会怀疑该用户进入了生命周期的“衰退期”(接下来很可能就流失了)，实际的情况可能是这样...实际业务应用中，通常会针对性的对目标用户的一个或多个维度推断，某些场景下，涉及的数据广度和深度则要大的多，比如刻画用户的消费能力，除了看消费金额外，还可以看购买品类的层级(比如同一品类中买的都是贵的)、
世界如何在我们眼中形成 对人类而言，“认人”似乎是与生俱来的本能，刚出生几天的婴儿就能模仿父母的表情；它赋予我们只凭极少细节就分辨彼此的能力，借着暗淡灯光我们仍能认出走廊那端的朋友。...眼睛每扫视一次，这部分神经元的活动就可能发生快速变化。 奥秘出现在大脑皮层顶层的IT区，生物学家发现，物体在视野的任何地方出现（例如一张脸），某些神经元会一直处于固定的活跃状态中。...计算机为何总是“雾里看花” 尽管人眼识别的奥秘已经被逐步揭开，但直接应用于计算机上却非易事。我们会发现计算机识别总是在“雾里看花”，一旦光线、角度等发生变化，计算机难以跟上环境的节奏，就会误识。...第一层跟人类视觉系统的定义很像，用来对一些小的边缘或者小的色块做一些检测；第二层会把这些小的结构组成大的结构，如狗腿和狗的眼睛；依次向上进行组织，最后就能鉴别出狗的种类来。...其次，需要往这个带有卷积结构的深度神经网络里投入很多的图，训练系统识狗的准确度。
人类早期的尝试：1、早在20世纪60年代，科学家们就开始尝试通过计算机识别音乐。早期的研究主要集中在音频信号的处理和分析上，如频谱分析、音高检测等。然而，由于技术限制，这一时期的音乐识别准确率较低。...研究者们开始利用这些技术对音乐进行特征提取和分类，大大提高了音乐识别的准确率。以至于现在除了音乐软件外，例如微信的主流APP也引入了哼歌识曲功能为什么通过哼歌就能识别出来曲目？...其实哼歌识曲主要归功于音频信号处理和机器学习技术：1、音频信号处理：当用户在音乐软件中哼歌时，软件首先会捕捉到这段音频信号。...这个过程可能涉及到一些优化算法，如动态时间规整（DTW）等，以确保即使在哼唱节奏或音高有所变化的情况下，也能准确识别歌曲。最后，为了提高识曲的准确性，音乐软件还可能利用用户的交互来优化结果。...3、特征提取：从预处理后的音频数据中提取出关键特征，如旋律、节奏、音色等。4、音乐匹配：将提取出的特征与数据库中的音乐作品进行比对和匹配。
乱价监控和渠道秩序管理、竞品监控和动态定价、行业定价和平台用户价格敏感度分析、各种新形态电商价格模型成为品牌方和渠道运营方必须关注的内容，首先分析下电商平台的价格和促销活动设计。...可以看出价格和促销活动的复杂性，促销包括如价格立减、满减、买赠，另外与促销时间线进行灵活的模块化组合。...主要原因是线上渠道或者店铺数量更大、扰乱秩序成本更低、日常上线和下线变动价格或者促销更快速，导致线上的价格管控和秩序管理比线下更难，导致品牌价值降低、其他正常渠道受影响较大。...对于竞品进行价格策略的监控，预警是动态定价中重要的一环，包括同类同质商品在促销活动期间的标价、到手价、让利策略，自家品牌渠道代理的商品标价、到手价、让利策略监控分析。...行业整体以及各品牌价格段分析，整体行业发展变化状态以及用户消费价格变化趋势，行业中各品牌价格分布以及主打产品价格段对比。整体平台或者店铺价格分布，可以分析平台消费者价格敏感度和平台用户属性。
整体而言，本文探讨了如何在不断发展的元宇宙中实现高度沉浸式的实时通话体验。 简介 在当今快速发展的技术环境中，虚拟交流已经成为新的常态。...RGB和深度组件还需要在接收端进行完美同步和拼接，以呈现在虚拟环境中准确表示人物的场景。同时实现所有这些组件对于创造真正沉浸式和栩栩如生的虚拟体验至关重要。...根据设备限制、网络质量和用户活动，我们可以选择使用哪种形式的人类形象。在类似游戏的情境中，其中非RTC活动消耗系统资源，或者有大量参与者时，我们可以选择使用风格化化身。...世界状态（World State） 我们已经讨论了如何在虚拟空间中代表人类。现在我们需要为用户提供与周围环境和远程参与者互动的工具和能力。这就是实时世界状态发挥作用的地方。...随着设备变得更小（例如AR眼镜或VR头戴设备），并且预计设备寿命更长，热要求更严格，如何在这些约束下工作将对在逼真人类代表性方面的探索提出挑战。
据该团队发表的论文称，在包含约120万张训练图像、5万张验证图像和10万张测试图像，分为1000个不同类别的“ImageNet1000挑战”中，微软研究团队开发的系统成功将辨识错误率降低至4.94%，首次低于人眼约...世界如何在我们眼中形成 对人类而言，“认人”似乎是与生俱来的本能，刚出生几天的婴儿就能模仿父母的表情；它赋予我们只凭极少细节就分辨彼此的能力，借着暗淡灯光我们仍能认出走廊那端的朋友。...眼睛每扫视一次，这部分神经元的活动就可能发生快速变化。 奥秘出现在大脑皮层顶层的IT区，生物学家发现，物体（例如一张脸）在视野的任何地方出现，某些神经元会一直处于固定的活跃状态中。...计算机为何总是“雾里看花” 尽管人眼识别的奥秘已经被逐步揭开，但直接应用于计算机上却非易事。我们会发现计算机识别总是在“雾里看花”，一旦光线、角度等发生变化，计算机难以跟上环境的节奏，就会误识。...第一层跟人类视觉系统的定义很像，用来对一些小的边缘或者小的色块做一些检测；第二层会把这些小的结构组成大的结构，如狗腿和狗的眼睛；依次向上进行组织，最后就能鉴别出狗的种类来。
做过camera, 播放器,图片处理的对YUV都不会陌生,但是关于YUV有很多的格式YUV420, NV21, YUV420sp, YV12等等往往令人混乱 介绍 YUV色彩模型利用人类视觉对亮度的敏感度比对色度的敏感度高的特点获得较...先连续存储所有像素点的Y，紧接着存储所有像素点的U，随后是所有像素点的V，UV的顺序可能会调换 紧缩格式（packed formats）：对于packed的YUV格式，每个像素点的Y,U,V是连续交替存储的，如yuv444...有些代码里面packed 也称为 Interleaved YUV420SP, YUV420P中的P表示的都是planar, SP 是 semi-Planar .他们的区别是 YUV420P: YUV都是...属于YUV420p, 即 YYYY YYYY VV UU YU12: 属于YUV420p, 即 YYYYYYYY UUVV YUV_420_888 Android camera2引入了这个格式...,解析起来比较复杂点. 420表示YUV420格式的集合,888 表示表示Y、U、V分量中每个颜色占8bit.
▌概述 ---- 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。...拒识是人类智能中的重要决策方法之一，体现了大数据处理中的“分而治之”策略。如医学诊断中的“疑似病人”即对应了“拒识类别”。 ? 机器学习应用中有所要考虑误差类别，特别是当小类概率很小时。...与人类分类直觉以下内容相符：小类中的一个误差（或拒识）将比大类中的一个误差（或拒识）代价更高；同类中的一个误差将比一个拒代价更高。由M3可以对四个混淆矩阵进行排序。...第4章总结 ---- 不同于已有的“分而治之”各种方法，要理解拒识决策为机器学习带来了新的研究空间，而拒识子空间研究工作仍有不足。拒识分类方式符合人类的智能决策原理。...先将好判断的快速筛选掉，留下“疑似”的来不断增加证据（如更多特征）或昂贵工具（如多专家会诊）获得更为可靠的结果。由此如何“合理”评价拒识分类是个理论与应用方面的问题。
大家好，这是专栏《AI有识境》的第一篇文章，讲述如何掌握好图像分类算法。...此外，还使用了LRN归一化层，对局部神经元的活动创建竞争机制，抑制反馈较小的神经元放大反应大的神经元，增强了模型的泛化能力。...细粒度分类即在区分出基本类别的基础上，进行更精细的子类划分，如猫的品种、车的品牌等等。相较于多类别图像分类，细粒度图像具有更加相似的外观和特征，导致数据间的类内差异较大，分类难度也更高。...在零样本分类中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通过语料知识库，便可以将这个类别识别出来。 ? 利用若干学习器去学习斑马的相关特征，随后输入斑马的图片。...由于近年来计算机视觉的快速发展，FGVC 活动影响力也越来越大，自2018年开始由两年一次改为了一年一次。
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