计算机视觉知识点精选(九篇)

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第1篇：计算机视觉知识点范文

【关键词】粗糙集　属性简约；AC聚类；ID3算法；用电客户

1.　引言

（1）随着电力体制改革的推进和电力市场化进程的加快，供电企业在电力市场上面临着越来越激烈竞争。一方面，用电客户逐渐成为竞争的焦点，提高用电客户满意度与供电企业自身的经济效益紧密相关；另一方面，供电企业先消费后付款的特殊交易方式，造成有些用电客户拖欠电费。因此，供电企业需要对用电客户进行有效的信用评价，对不同信用等级的客户采用不同的营销策略，建立信用激励机制，提高供电企业用电营销辅助决策水平。

（2）目前，随着用电客户信用评价成为供电企业客户关系管理的重要内容，有关用电客户信用评价方面的研究成果也在不断的增多。目前常用的方法主要有综合评估法［3］、模糊多属性方法［4］、主客观评价的方法［5］、模糊偏序方法［6］等。这些研究从不同角度，为解决用电客户信用评价问题提供了一些值得借鉴的思路和方法。上述方法在进行用电客户信用评价时各有特点，但其评价指标较多，精炼性稍显不足。随着信用评价体系指标不断增多，指标之间不可避免的存在一定的关联性、交叉性，其重要性也不尽相同，从复杂的指标体系中筛选出重要的指标也是进行用电客户信用评价的一个重要方面，因而本文把在指标属性约简方面具有强大优势的粗糙集理论引入用电客户的信用评价中。

（3）粗糙集是一种处理不精确、不相容和不完全数据的数学工具，这一理论主要的应用是对含有大量冗余信息的知识系统进行约简，它不仅具有模拟人类逻辑思维的能力，而且能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整的信息［9］。该方法的主要优点在于它不需要预先给定某些特征或属性的数量描述和模型假定，但单纯地使用粗糙集理论不一定总能有效地解决不精确或不确定的实际问题。因此本文在粗糙集基础上，采用AC聚类的方法，实现对用电客户的信用评价。最后结合ID3算法，得到用电客户信用评价的决策规则，具有一般性的指导意义。

2.　基本原理

2.1　粗糙集理论［1，12］。

2.1.1　定义1 某个属性子集PA，x，y∈U　为两个数据实体，如果有a　∈B，f（x，a）=f（y，a）这时称x　，y　在属性集　A上是不可分辨的，也称为等价关系。在信息系统中，不可分辨关系可以定义为：IND（P）=｛（x，y）∈U×U｜a　∈P，f（x，a）=f（y，a）｝

由这种等价关系导出的对　U的划分记为　U/IND（P）。

2.1.2　定义2 粗糙集理论的不确定性是建立在上、下近似的概念上的。令XU　是一个集合，　IND（P）是　U上的等价关系，则：上近似集　IND（P）-（X）=∪｛Y∈U/IND（P），YX｝，下近似集 IND（P）-（X）=∪｛Y∈U/IND（P），Y∩X≠｝

设T=（U，A，C，D）　是决策表，如果去掉属性　a，得到的表　T1=（U，A-｛a｝，c-｛a｝，D）与表　T=（U，A，C，D）　相比，有PosC（D）=PosC-　｛a｝（D），则称属性　a是关于　D可省的。其中，　PosC（D）=UX∈U/IND（D）P-（X）是D　关于　P的正域。

相对于决策属性集合，如果有无条件属性Ci　对决策属性集合的影响不大，则可认为　Ci　的重要程度不大。属性集中Ci 的重要度可表示为［9］：

μ（i） =card（PosC（D）-PosC-｜Ci｜（D））/card（U） （1）

其中，card　为元素个数属性。

根据所求得属性的重要度，可以获得其在属性集合中的相对权重。对求得的属性重要度进行权值化处理可得［9］：

wi =　μ（i） /∑n i=1　μ（i） （2）

其中，　wi　是第i　项属性的权重， μ（i） 为第i　项属性的属性重要度，　n为属性的个数。

2.2　AC算法的原理。

（1）由Laurence发展起来的相似体合成算法AC　（Analog　Complexion）首先成功地应用于气象的预测，经过不断的发展与改进，在理论和应用方面取得了不少突破性的进展，已经能够取得很好的预测效果。后来乌克兰的A.G.Ivakheneko院士把它应用于聚类，并且把AC算法和GMDH结合起来，将GMDH的核心思想应用到AC聚类算法中。国内对AC算法的研究主要是建立在四川大学贺昌政教授研究的基础之上。

（2）AC算法可以看作是对复杂对象的预测、聚类和分类的一种序列模式识别方法［14］。AC聚类算法，假设每个样本（或者变量）作为一个模式，通过计算其他模式与该模式的相似程度，从而把较为相似的模式归为一类，不相似的模式归为不同的类。AC聚类算法中两个模式的差异用两个模式的距离表示，通常用欧式距离或海明距离表示。

（3）由于不同时期的相似模式可能具有不同的平均值和标准方差。为了下面将进行的模式间相似性的度量，必须寻找待选模式到参照模式的变换，来描述这些差异，即将模式变换到同一基准点上，从而使其具备可比性。一般取线性变换：

（4）AC聚类算法把所有的样本组成的数据集和看作一个状态空间，对每一个样本的聚类，把他们看作是一个状态空间的聚类。状态空间以变量　x1，x2，…xm为轴，对象　Oi是空间待分类的点。每个对象Oi　或多或少与其他对象有所不同。这种差别能由　sikh算得，k=1，2，　…，N；hi=1，2，　…，N　。因此，聚类的基础是对称的相似性矩阵

siNN　=｜sikh｜。聚类的任务是将状态空间再分成个相似对象的类。

（5）近年来，AC算法由于结合归纳自组织数据挖掘方法和先进的选择程序而增强了应用能力［13］，通常，AC算法包含3个步骤：一是待选模式的产生；二是待选模式的变换；三是相似模式的选取。

3.　粗糙集及AC聚类算法的应用

3.1　粗糙集对信用评价指标的约简。

（1）信用评价根据评价对象的不同，可选取不同的评价指标。基于我国用电客户的一些基本情况，确定本文信用评价的指标［4～5］（见图1）：

以上指标属于条件属性C　，决策属性　D=最后总得分（由专家打分得到）。

本文以某供电企业的12家客户的数据为例，进行信用评价。首先采用等距离法对样本数据进行离散化处理，STEP=（MAX-MIN）/3，MAX表示每一列的最大值，MIN表示每一列最小值，把每一列的属性值分为3个等级，高（MIN+2*STEP，MAX）用3表示，中（MIN+　STEP，MIN+2*STEP）用2表示，低（MIN，MIN+　STEP）用1表示，得出个指标值转换成Rough　Set的数据格式。

由于条件属性C1　的子指标资产负债率（C1　4　）为逆指标，即比率越低则客户偿债能力越强，反之偿债能力越弱。本文采用阈值法［2］对该指标进行了无量纲化处理，将其转化为正指标。决策表1表示的是离散后的条件属性　C1　的相关数据。

根据二级指标的权重，分别加权得到一级指标C1　的相关数据，结合其它指标的相关数据，汇总得到表2。其中D　表示各个客户价值类型，即最终信用等级，将通过下文的AC聚类算法得到。

3.2　AC聚类算法的应用。

利用AC聚类法，运用Knowledge　Miner软件处理，按照90％相似度进行聚类，分为3类，按照从高到低的顺序排列，具体分类如下：

根据AC聚类的Class　Membership，我们设这三类的Y　值为3，2，1，分别表示高、　中、低。整理后可得表2。

该供电企业的12个用电客户可以分为三类，信用较好；信用一般；信用较差。

根据评价的结果，该供电企业可以针对不同信用等级客户实行差异化的营销策略。

4.　规则知识挖掘

根据以上计算分析结果，本文采用数据挖掘技术中的ID3算法对用电客户的信用信息进行知识挖掘，从中得出可以对其他用电客户进行信用评价的一般性规则知识。

利用ID3算法，得到以下信用评价的决策树：

（1）首先，商业信用在用电客户信用评价中占有最大的信息增益，在决策中决定作用。

商业信用较好的客户，其信用也较好；商业信用较差的客户，其信用也较差。商业信用一般的客户需要结合其他三个方面的内容才能确定其信用等级。

（2）其次，法律信用的信息含量也很高，即使商业信用一般，如果法律信用较好，该客户的信用等级仍属于“高”。

（3）最后，当商业信用、法律信用及安全信用都处于“一般”的情况下，合作信用，无论是一般，还是较差，其信用等级都处在“低”的水平上。

5.　结论

本文运用粗糙集理论和AC聚类算法对用电客户进行信用评价，结合了粗糙集在属性简约方面的强大功能，克服了冗余属性对运算量的影响，从而简化了信用评价的指标体系，提高了评估的效率。并利用AC聚类算法进行聚类分析，结合ID3算法挖掘出具有一般意义的用电客户信用评价得规则知识。为用电客户的信用评价以及供电企业的客户关系管理提供了一种较为有效的决策支持方式。

参考文献

［1］　Pawlak　Z．Rough　set　theoretical　aspects　of　reasoning　about　date［M］．Poland：Warsaw，1991．

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［3］　伍萱．客户信用管理体系的建立［J］．中国电力企业管理，2002　（11）：33～35．

［4］　李翔，杨淑霞，黄陈锋．基于模糊多属性决策法的用电客户信用评价［J］．电网技术，2004　，28（21）：55～59．

［5］　杨淑霞，吕世森，乔艳芬．用电客户信用的主客观评价及分析［J］．中国电力，2005，38（6）：1～4．

［6］　吴为涛．电力客户信用等级分析［D］．北京：华北电力大学学士学位论文，2004．

［7］　钟波，肖智，周家启．组合预测中基于粗糙集理论的权重的确定方法［J］．重庆大学学报，2002．

［8］　杨振峰，郭景峰，常峰．一种基于粗集的简约方法［J］．计算机工程，2003（6）：15～16．

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［11］　张文修，吴伟志，梁吉业等.　粗糙集理论与方法［M］.北京：科学出版社，　2001.

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Mining　for　a　Portfolio　Trading　System.　Journal　for　Computational　Intelligence　in　Finance.　1997，　5（3）：　12～26.

［13］　贺昌政.自组织数据挖掘与经济预测［M］.北京：科学出版社，2005.

［14］　廖斌，何跃.基于AC聚类方法和GMDH的品牌竞争力分析［J］.科技情报开发与经济，2005，　15（15）：　135～137.

第2篇：计算机视觉知识点范文

（大连东软信息学院电子工程系，辽宁大连116023）

摘要：智能科学与技术概论课程是智能科学与技术专业重要的必修基础课，对整个专业课程体系有概括性的引导作用，对学生深入学习后续课程有很大帮助。文章从智能科学与技术概论课程的教学实际出发，提出该课程的整体课程规划，并根据学生的学习情况验证其适用性。

关键词 ：智能科学；专业基础必修课；课程规划

基金项目：2012年辽宁省普通高等学校本科工程人才培养模式改革试点项目(G2201249)。

第一作者简介：林宝尉，男，讲师，研究方向为计算机视觉、模式识别，linbaowei@neusoft．edu．cn。

0 引言

智能科学与技术概论课程是智能科学与技术专业的必修基础课。学生通过学习基础课，能够了解整个专业的知识构成、体系结构以及发展方向，便于将来学习必修专业课，包括模式识别、人工智能、智能机器人等课程。在这个过程中，如何让学生顺利地过渡到更高层次的专业课学习中，如何提高其学习兴趣，如何帮助学生深入了解各门专业课之间的层次关系，都是该专业设置过程中需要考虑的问题。智能科学与技术概论的规划起到了承上启下的作用。虽然专业导引课也从全局对该专业的情况进行了介绍，但其内容以学生职业引导、兴趣培养为主，对专业课程的设置并无过多展开。因此，智能科学与技术概论课程的设置十分必要。

1 课程规划设置

1.1 能力指标

课程将学生的能力体系分为5个部分：技术知识与推理能力、开发式思维与创新、个人职业能力、态度与习惯、时间构思设计实现和社会贡献，与其对应的二级、三级及详细指标见表1。每个能力指标平均对应4个学时，共32个学时。

1.2 讲授方式

(1)精讲多练。通过讲解智能科学的相关内容并结合相关实验，让学生掌握智能科学的基础知识，提高其学习兴趣，为后续课程的学习打下良好基础。

(2)以项目为导向组织教学，通过案例教学，将构思、设计、实施和运行引入教学过程中。

(3)鼓励学生自主学习，加强基本职业能力的训练。教学过程中注意互动和引导，运用讲授教学、练习教学、实验教学、案例教学等多种教学方法完成教学任务。

(4)教学实施过程中，提供丰富的教学资源，如多媒体课件、案例、网络资源、优秀学生作品和外文技术资料等。

(5)对学生进行多方面考核与评价。结合课程实施过程，从知识掌握、能力水平、态度表现等方面，对学生进行全方位的考核。

1.3 讲授内容

该课程讲授内容分为3个单元，具体内容如下。

单元一：智能科学导论，主要涉及智能科学与技术的目标界定、学科分类、涉及范围、学科定位、人类认知以及学科简史等知识点。该单元将在2个学时中完成，并要求学生课外学习2个学时。

单元二：学科基础理论知识，主要涉及机器系统、视觉感知、高级语言编程等知识点。该单元主要介绍支撑学科的相关课程，并在实践课中使用高级语言编写简单系统。该单元共10个课时，其中包括4个实践课时。

单元三：专业课介绍，主要涉及数字图像处理介绍、模式识别介绍、计算机视觉介绍、智能机器人介绍等相关必修专业课的入门介绍，并在每次课程结束后配合实践编程、工具使用、机器人搭建等实践环节提高学生的学习兴趣，使其全面认识后续专业学习。该单元共20个学时，其中包括12个实践课时。

1.4 实验设置

实验课程共16个学时，包括4次实验，详细内容如下。

实验一：数字图像处理实验。使用课程中讲授的Matlab语言，实现数字图像的傅里叶变换、边缘检测功能。该实验共4个课时，配合单元一以及单元二的部分知识点，使学生基本掌握Matlab编程语言，并理解数字图像处理的基本知识。

实验二：模式识别机器学习实验。该实验利用高级程序语言，实现数据的SVM算法以及KMeans算法，让学生理解模式识别以及机器学习等知识。该实验共4个学时。

实验三：计算机视觉实验。使用图像拼接、3D场景重建等相关专业工具，实现二维图片的3D重现。该实验共4个学时。

实验四：机器人实验。学生在机器人实验室，实际动手组装博创模块化机器人，并编程实现机器人运动调试。该实验共4个学时，实验地点为模块化机器人实验室。

1.5 结课考试

在教学的各个环节，教师从出勤情况、日常表现、作业、实验、结课项目及结课报告的完成情况对学生进行全方位的考核，其中结课项目、调查报告及实验作业占最终成绩的90%。结课项目为小组项目，4个学生为一个小组完成系统的设计、编写、调试等步骤，并组织5名教师对每个小组进行答辩考核。

2 问题及改进

学校于2012年申请创办智能科学与技术专业。该专业培养学生掌握计算机基础、电子电路、控制方法、智能信息处理与识别等基本知识，使其具备信息处理、自动控制、人工智能系统开发等基本能力。智能科学与技术概论课程在大二下学期开设，共32学时，其中理论教学16学时，实践教学16学时。通过理论教学和实践教学，学生了解了智能科学的基础理论知识，掌握该专业核心专业课的关系，认识相关后续课程，并能够使用简单的算法和工具，为日后深入学习专业课打下良好基础。

2.1 教材选择

由于本专业办学时间较短，没有足够的针对智能科学与技术概论的教材可供选择。现阶段使用较多的教材为《智能科学与技术导论》以及《智能科学》。《智能科学与技术导论》是钟义信主编、北京邮电大学出版社出版的、适合智能专业大一新生使用的专业教材，对整个专业有详细的介绍，适合作为新生的专业导引课程，安排16个学时较为合适，并不适于我校智能科学与技术概论课程的要求。《智能科学》是史忠植主编、清华大学出版社出版的专业教材，该教材对整个智能专业的重要内容都有涉及，系统地介绍了智能科学的概念和方法，吸收了脑科学、认知科学、人工智能、数理逻辑、社会思维学、系统理论、科学方法论和哲学等方面的研究成果，适合高年级学生使用，安排64个学时较为合适，也不适于我校情况。

鉴于上述原因，我们设计该课程时，前半部分理论知识介绍使用了《智能科学与技术导论》，后半部分专业课程介绍使用自制课件。经过2轮的教学实践以后，我们将根据教材使用情况编写自用的讲义教材。

2.2 内容设计

该课程内容会介绍智能专业的重要专业课，但要在32学时内完成所有专业课程的介绍，并保证该课程内容不与专业导引课以及智能信息处理导引课冲突，难度很大，因此选择最合适的讲授内容，对于该课程的授课效果非常重要。

在授课过程中我们发现，学生对简单的数字图像处理、计算机视觉的流行应用以及动手要求强的机器人课程兴趣较大，但对数学推导要求较高的模式识别、机器学习等课程接受程度较低。该课程的教学目的是让学生了解相关课程的意义、历史、发展等知识，所以，建议加大实验动手课程的课时比例，让学生多使用相关知识、算法和应用，尽量避开复杂的数学推导。

2.3 资源配置

学校的智能科学与技术专业创建于电子工程系，依托电子系的软硬件实验室，培养学生的软硬件知识储备，提高学生的实际动手能力。其中，软件算法将配合嵌入式设备进行硬件集成，并指导学生设计具有智能算法应用的硬件设备。教学过程中将使用校实验室中的模式识别嵌入式开发板、博创模块化机器人平台以及Turtlebot智能机器人平台。该课程在实际讲授时，理论课以及算法相关实验在大班进行，硬件实践课程在小班进行，能取得较好的授课效果。

3 实施效果

在该课程设计内容的指导下，智能科学与技术概论已经完成了2轮的课程教学，并在课程结束后组织学生填写调查问卷。题目分两类，第一类包括课程目标是否清晰、该课程能否提起学生对该专业课的学习兴趣、该课程的实验设计能否有效提高学生的动手能力，以及该课程的内容相关设计是否优秀。统计结果如图1所示。除极个别学生外，大多数学生都选择了符合以及完全符合，说明该课程设计可以满足教学要求。第二类问题总结学生在课程中获取的知识能力，包括编程调试、理论知识应用、信息获取、技术文档写作、自主学习、分析问题、解决问题等，为多选题。从图2可以看出，学生对各项能力的认可率均超过50%，其中信息获取、分析问题等能力的认可率接近80%，说明该课程设计基本满足教学目标。

4 结语

智能科学与技术概论对智能专业学生的深入学习起到了重要的引导作用。我们根据自身的实际情况出发，设计出适合该专业学生的课程设计安排。经过两轮的实施效果证明，该课程的设计方式比较适合学生。随着课程的持续，我们将不断解决存在的问题，并编写适合我校学生使用的教材。

参考文献：

[1]钟义信，智能科学技术导论[M]．北京：北京邮电大学出版社，2007.

[2] Edward FC，Johan M，Soren O．重新认识工程教育：国际CDIO培养模式与方法[M]．顾佩华，沈民奋，陆小华，译．北京：高等教育出版社，2009．

第3篇：计算机视觉知识点范文

据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。

2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。

如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。

第一部分人工智能行业发展概述

1.人工智能概念及发展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。

自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。

人工智能发展历程

2.人工智能产业链图谱

人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。

A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。

B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。

C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。

人工智能产业链

资料来源：创业邦研究中心

第二部分人工智能行业巨头布局

巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。

资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理

第三部分机器视觉技术解读及行业分析

1.机器视觉技术概念

机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。

机器视觉的两个组成部分

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

2.发展关键要素：数据、算力和算法

数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。

深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。

3.商业模式分析

机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。

（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口

这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。

此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。

国内外基础算法应用对比

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口

软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。

4.投资方向

（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备

从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。

机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。

（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片

以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。

（3）新兴服务领域的特殊应用

前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。

（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键

机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。

第四部分智能语言技术解读及行业分析

1.语音识别技术

（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温

语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。

（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流

语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。

（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势

低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。

麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。

在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。

2.自然语言处理（NLP）发展现状

（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展

深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。

深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。

（2）NLP主要应用场景

问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。

图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。

机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。

对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。

（3）创业公司的机遇

1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。

2)应用于垂直领域的自然语言处理技术

避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。

第五部分人工智能在金融行业的应用分析

人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。

人工智能在金融行业的典型应用情况

资料来源：创业邦研究中心

第六部分人工智能在医疗行业的应用分析

1.人工智能在医疗行业的应用图谱

人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。

图 人工智能在医疗行业的应用图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.人工智能在医疗行业的具体应用场景

医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。

药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。

虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。

第七部分智能驾驶行业分析

1.智能驾驶行业产业链

智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。

产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。

智能驾驶产业链图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.智能驾驶市场分析

伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。

按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。

根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。

第八部分中国人工智能企业画像分析

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。

地域分布

全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。

行业分布

从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。

从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。

收入情况

收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。

最新估值

企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必

选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)

第九部分典型企业案例分析

1.Atman

企业概述

Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。

目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。

企业团队

创始人&CEO：马磊

清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。

Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。

核心技术与产品

技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。

Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。

机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。

知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。

2.黑芝麻

企业概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。

企业团队

团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。

创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。

核心技术和产品

在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。

3.乂学教育

企业概述

乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。

企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。

主要产品

学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。

智适应学习人工智能系统

智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。

业务模式

线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。

4.云从科技

企业概述

云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。

云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。

企业核心团队

创始人

周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。

周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。

核心技术团队

云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。

技术优势

全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。

云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。

在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。

正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。

行业应用

目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。

5.Yi+

企业概述

北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。

目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。

企业团队

团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。

创始人&CEO：张默

北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。

核心技术与产品

技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。

公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：

行业解决方案

针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。

营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。

智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。

电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。

相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。

6.擎创科技

企业简介

擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。

核心团队

擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。

主要产品

“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。

“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。

商业模式

目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。

核心优势

第4篇：计算机视觉知识点范文

关键词：Python编程；教学设计；非计算机专业；编程语言

Python是一门免费、开源的跨平台高级动态编程语言，可以处理系统运维、图形处理、数据库编程、多媒体编程、软件分析、Web编程、科学计算与可视化、机器学习、人工智能等，拥有众多狂热的支持者，使得各个领域的人员能快速实现和验证自己的思路与创意。Python早就广泛应用到企业之中，早在2004年，Google便已决心在快速开发方面使用Python。近日，IEEESpectrum了第四届顶级编程语言交互排行榜。因为有各种不同语言的排行，所以IEEESpectrum依据不同的变量对流行度进行了排行。Python击败Java，C，C++等语言，跃居编程语言交互排行榜第一名。非计算机专业学习编程的目的并非为了培养专业的编程开发人员，而是一方面为了锻炼学生逻辑思维、扎实的问题分析能力；另一方面为了方便学生在各个领域进行研究实践。Python语言的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境，吸引了大批科学家以及各领域的专家使用。这也是非计算机专业学生学习Python编程的必要性。

1编程语言的学习对非计算机专业的重要性

1.1程序设计基础在非计算机专业开设情况

我国大学针对非计算机专业开设的程序设计基础课程，使用C语言作为基础语言的较多。C语言作为程序设计基础语言，能够让学生明白程序运行原理，计算机各个部件如何交互，程序在内存中是怎样的状态以及操作系统与程序有怎样的关系。但是对于非计算机专业学生来说，C语言语法复杂，调试程序困难，学生缺少对计算机体系的整体认识，也无需了解计算机底层知识，后续工作很难使用C语言来解决问题，所以并不适合教授给没有任何计算机认知背景的非计算机专业学生。Java语言也是部分高校面向全校开设的程序设计基础编程公选课，是一门面向对象的编程语言，具有简单性、分布式、健壮性、可移植性、平立、动态性等特点。Java语言广泛应用在Android应用、金融业应用的服务器程序、网站、嵌入式领域、大数据技术和科学应用等领域。但是对于非计算机专业学生而言，Java语言学习成本比较高，工作后的应用场景较少，语言本身重点关注代码复用性和可移植性，这些特点说明Java并不适用于非计算机专业学生[1]。

1.2非计算机专业选择Python的原因

Python语言由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年，已经有28年的历史。Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得其成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python的设计哲学是“优雅”“明确”“简单”，具有丰富和强大的库[2]。Python语言是最接近自然语言的编程语言，代码简洁高效，对于没有编程经验的学生来说较易上手，学生无需纠结语法和程序编写方式，而是更快的抽象问题并提出解决方案，这样更容易激发学生的学习热情。非计算机专业涉及范围较广，Python所能完成的工作也非常广泛，除了Web编程、图形处理、计算机视觉、软件分析、物联网管理、科学计算与可视化等领域，一些意想不到的领域Python也能涉及。例如Python也能够用于电影视觉特效的制作，其中就包括了《星球大战》某些电影特效的制作，从集体渲染到批量处理再到影片合成，Python将所有步骤都紧密黏合在了一起。2017年，“人工智能”首次被列入政府工作报告，Python也借助人工智能（ArtificialIntelligence，AI）和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。随着AI应用的发展，数百万之众的教师、公司职员、工程师、翻译、编辑、医生、销售、管理者和公务员将裹挟着各自领域中的行业知识和数据资源，涌入Python和AI大潮之中，深刻地改变整个IT，或者说数据科技（DataTechnology，DT）产业的整体格局和面貌。

2非计算机专业Python编程教学设计

对于非计算机专业学生，学习编程语言是很有挑战性的，学生专业不同，思维方式也不相同。为了引发学生学习兴趣，达到较好的教学效果，教师要转变课堂上的角色，让学生成为课堂的主角[3]。针对该课程和学生特点，提出“分方向的理论与实践指导”，学生可以有重点、有目标地进行学习。

2.1教学目标

计算机编程延伸到非计算机专业，对学生的掌握计算机理论知识和实践技能要求较高。“程序设计基础”作为入门课程，除了教授学生一门编程语言的概念、语法及使用，还要教会学生编程思想、分析问题和解决问题的能力。

2.2教学内容

非计算机专业Python编程教学涵盖的基本内容包括：基础知识、Python序列、流程控制语句、函数、面向对象程序设计等。后续应当着重针对学生的学习方向或者兴趣点，有针对性地讲解Python的标准库和扩展库，并以案例或者项目的形式展现Python在各个领域中的应用。通常，不同学校的公选课的学时不同，32学时或者48学时。无论多少，学生都无法只利用上课时间达到最佳的学习效果，所以课下的自主学习尤为重要。在学习每个知识点后，教师安排部分课下自主学习的内容，以帮助学生更充分地掌握所学内容，并安排大量与实际工作学习相关案例。

2.3教学方法

除了讲授法、案例法等传统教学方法，教师应当充分分析学生特点，并时刻观察学生的反应。教师在引入新概念、新理论时要以学生学习或者生活中熟悉的内容为切入点，自然并具有逻辑性，能够解决问题，引发学习积极思考问题。实践是编程语言学习必不可少的过程，通过实践夯实理论知识，并亲自动手操作解决实际问题。教师应当分专业引导学生参与课题或项目中的部分模块，给学生创造更多机会去实践，学生完成课题或项目后，充分体验到编程的乐趣，从而更好地激发学生学习兴趣。

2.4拓展学生视野

由于学生专业不同，教师应当充分备课，了解Python在各个领域中的突出应用，并学习相关领域中的应用背景与相关知识。如果能将所学知识带入实际情境中，学生用于解决工作和学习中遇到的各类非通用计算问题，理解并实践计算思维[3]。在拓展学生视野的过程中同时增进了教与学的相互促进，教师与学生都积极参与到教与学的互动中，提升了教学效果。随着互联网与传统行业深度融合以及人工智能的火热，前沿性、基础性、交叉性的学科研究越来越多，有利于培养学生的创新意识和开拓精神。

3结语

身为教育工作者，从教与学的理论上思考编程语言公选课的教学问题。笔者认为，“分方向的理论与实践指导”能够培养学生基于自身学习、研究方向，学好用活书本知识，更重要的是与实践应用相联系，有利于培养学生的创新能力、探究精神和创新思维能力。本文提出了面向非计算机专业学生开设Python编程教学入门的必要性，并针对该编程语言特点阐述了“分方向的理论与实践指导”的教学设计，这是编程公选课教学适应高素质人才培养要求的一种尝试。只有在教学过程中，联系本校学生实际情况，不断创新、改革，才能使教学设计达到更好的效果，为社会培养真正有用的人才。

[参考文献]

[1]王立翔.基于计算思维的python语言课程教学改革刍议[J].教育现代化，2017（15）：12-13.

[2]嵩天，黄天羽，礼欣.Python语言：程序设计课程教学改革的理想选择[J].中国大学教学，2016（2）：42-47.

第5篇：计算机视觉知识点范文

关键词：计算机专业；校企合作；“3+1”；人才培养；实践教学

文章编号：1672-5913（2013）03-0108-05

中图分类号：G642

进入21世纪，随着我国高等教育规模的不断扩大，从1999年到2009年的10年间，我国新建地方性本科院校已达200多所，占全国普通本科院校总量的1/3。原教育部副部长吴启迪指出新建本科院校应以培养高级应用型人才为主，服务于地方经济建设和社会进步。新建本科院校由于缺乏办学经验，在专业特色建设和实践教学环节等方面存在诸多问题。根据榆林学院“立足榆林，面向陕西，辐射周边，为榆林建成陕甘宁蒙晋接壤区中心城市、国家能源化工基地和陕西现代特色农业基地的‘两基地、一中心’服务，着力培养高素质应用型人才”的办学定位，为满足服务地方经济建设和信息社会对IT人才的需要，榆林学院信息工程学院从2005级学生开始，进行校企合作“3+1”人才培养模式的探索与实践。

1 改革思路与措施

首先，我们制定切实可行的“3+1”人才培养模式课程教学体系，基本思想就是把4年的学习分成2个阶段。第1阶段是学生在大学前3年完成公共基础平台、学科基础平台和专业基础（含专业选修）课程学习；第2阶段是学生从大四开始进入企业实训，结合企业项目和开发平台学习相关的开发工具和技术。其次，企业负责帮助学生进行8门课程的实践培训，以便与校内相应课程进行学分置换，并指定具有工程师以上职称的技术人员与校内教师共同指导学生完成毕业设计，保证学生顺利毕业并获取学士学位。这些都有利于提高校外实训效果，全面提高计算机专业毕业生的就业质量和就业率，解决毕业生就业问题，具体措施有以下几个方面。

1）为配合“3+1”人才培养模式的实施，我们对2006版人才培养方案进行修订，以下称2009版人才培养方案。公共基础课程及课时是由国家教育部明确规定的，因此我们主要对数学基础类课程、硬件基础类课程和部分专业课程进行整合和调整。把高等数学（上、下）、线性代数、概率论与数理统计的总学时由26时减至203学时；把汇编语言、微机原理与接口技术整合成组成原理与汇编语言，压缩了92学时；将大学物理（上、下）压缩了32学时；把电路、模电和数电3门课程整合为电子技术基础，压缩了98学时；结合多位专家的建议，去掉计算机导论及实验课程，减少了75学时；对安排有课程设计的核心课程的课内实验课时也进行压缩；增加选修课程以满足学生兴趣的多样性，有利于学生对专业前沿技术的了解和掌握。修订后的教学计划符合《高等学校计算机科学与技术专业发展战略研究报告暨专业规范（试行）》和《高等学校计算机科学与技术专业人才专业能力构成与培养》所规定的专业核心课程及学时的要求。

2）积极推进计算机专业实验内容和实验模式的改革和创新，进行理论、实验、实训“三位一体”的教学模式探索与改革，以做到“精理论、重实验、强实训、会设计”。通过增加综合性和设计性实验项目，减少验证性实验等方式，提高学生的创新意识、实际动手能力、分析和解决问题能力。在2009版人才培养方案中，实践学分占到总学分的33%。

3）建立稳定的校企合作实习和实训基地。学校要与实训机构共同研究基地建设规划，合理制订实习计划，真正把培养学生的全面素质和综合能力、提高学生的就业竞争力作为首要任务来考虑。榆林学院现已与西安软件服务外包学院、西安行知汇元、西安加中、西安达内、北京用友软件学院、北京渥瑞达等多家实训机构签订了合作协议。

4）建立双师型专业教学团队。学校利用假期派教师参加各种双师型教师培训班，或由合作企业派出具有项目开发经验的工程师结合真实案例，有针对性地对榆林学院教师进行项目开发类课程的培训及项目实践指导，提高教师的项目开发能力。目前，已有7位教师取得相关机构颁发的双师型资格培训证书。

2 三级递进式实践教学体系建设

按照“3+1”人才培养模式的培养目标，我们建立了图1所示从“课内实验-课程设计-项目实训（含毕业设计）”的三级递进式实践教学体系。为保证该实践教学体系正常运行，信息工程学院在2009年新建了Web工程、系统测试与分析、计算机视觉、项目实训4个创新实验室，由教授或博士担任实验室负责人，同时成立相应的科研团队，以团队为单位申请校级科研、教改和横向课题，在年终奖励成绩突出的科研团队并给予岗位津贴。此方法极大地激发了榆林学院教师的科研热情，使得榆林学院申报科研项目数连续2年在省、校两级科研项目申报中名列第一。同时，我们还建立了“主讲教师进实验室，实验教师进课堂”制度；将理论教学与实验教学紧密结合，促进课程建设与改革，也使教师能够不断进步和提高。

同时，我们围绕“能力分解、阶梯推进”的课程实验改革思路和基于阶段项目训练的课程体系建设规划，结合计算机科学与技术专业课程的特点，对专业课程的实验环节进行重组和系统性规划。我们为项目实训室购进上海睿亚训IT实践能力提升平台（PCIP），该平台是针对高校教育行业量身打造的一款涵盖软件开发、软件测试、电子商务、嵌入式、物联网等多个软件领域项目开发实践软件。该平台不仅可以通过标准化的企业实战项目案例及系统化的知识体系，为客户提供完整的理论和实践体系，还可以模拟企业实际开发流程，涵盖软件工程的全生命周期，提供从需求分析、基本设计、详细设计到实现、测试的体验式教育平台，将软件行业的职业化场景真正引入课程体系和教学全过程中，依托软件企业的真实案例和项目资源库，使学生在学习专业知识的同时接受“职业化”熏陶。围绕综合实验课程案例，对现有课程实验进行重组，课程设计的规划重点是能把各课程的知识点贯穿统一，为综合项目实验服务。调整后的课程实验关系如图2所示。

3 实施效果及评价

自2008年5月榆林学院开始尝试校企合作“3+1”人才培养模式以来，参与就业实训的学生共有170人，占到毕业生总人数的50%。经社会和用人单位反馈，这部分学生的综合素质较高，专业能力较强。在大学生就业市场普遍不景气的情况下，信息工程学院毕业生的就业率非但没有下降反而有所提高。毕业生的就业范围主要是各类IT企业、服务外包、电子商务、电子政务、电信公司、银行、证券公司等单位，主要分布在北京、上海、天津、广州、武汉、深圳等13个一线城市和大连、苏州、贵阳、东莞、昆山等10个二线城市。实训生就业分析统计如表1所示。

本项目研究结束之后，我们将总结经验并完善培养模式，将此培养模式推广应用到信息工程学院信息管理与信息系统专业及榆林学院其他工科专业的人才培养中。

3.1毕业生就业率及就业质量得到提升

在2010年和2011年的毕业生就业反馈座谈会上，参加“3+1”就业实训的学生对教改的感受最深刻，也是教改最大的受益者，他们普遍认同校企合作“3+1”人才培养模式。这主要表现在两方面：一是就业面拓宽，学生经过1年的实训已具备了较好的工程素质和实际工作能力，因此比较受企业欢迎，挑选工作单位的余地大，所得薪金也相对较高；二是岗位适应能力强，学生在企业实训中已了解到在企业中为人处事的态度与方法，因此工作后很容易融入企业文化，有很好的亲和力和团队合作精神，易开展工作，也容易出成绩。用人单位与企业对经过“3+1”就业实训的学生认可度较高，这些学生因具有实训经历和生产研发经验，与同期到企业工作的其他大学生相比，角色转换快，动手能力强，工作作风硬，肯吃苦，没有一般大学生的娇、骄气，很容易受到企业重视，能更快地得到重用和提拔。

3.2该人才培养模式的应用推广

在计算机本科专业“3+1”人才培养模式3年试点的基础上，榆林学院数学系数学及应用数学本科专业的13名学生在2010年7月也参与到就业实训中来。该人才培养模式在学校就业指导中心的支持下逐步扩展到能源学院和管理学院部分专业，并已得到学校、教务处、就业指导中心等主管部门的肯定。

4 存在的问题与思考

4.1加强双师型队伍建设

参加校企合作“3+1”实训的学生为什么能找到好的工作？因为他们经过1年有针对性的岗位技能训练后，一到公司或企业就能干活。每个学生每天学习近10小时，其中8个小时在机房写代码，真正体现了应用型人才培养要遵循“精讲多练”的思想。实训机构能做到的事情，为何在学校就做不到呢？我们一直在反思这个问题。除了人才培养方案制订过程中存在问题之外，还有教师自身问题，缺乏双师型教师是问题的关键所在。因此，双师型教师队伍的建设迫在眉捷，学校人事部门应出台相关政策，除了引进双师型教师外，还应要求青年教师到公司或企业进行项目开发，即转型培养。

4.2加快校内项目实训平台建设

目前，实训机构作为学校和企业的桥梁，帮助校企实现合作。没有去实训机构参加实训的学生，即在校学生，如何按照该模式在校内进行培训呢？建立一个企业化的项目实训仿真平台是当务之急。学校建立“虚拟软件工厂”就是一个很好的实践，这个平台既能培养教师的项目管理能力，又能充分调动学生的学习积极性和主动性。通过与培训企业、软件外包企业合作，学生可以按照外包企业的软件开发标准和业务流程进行软件开发。信息工程学院在2010年9月，成立了由海归博士负责的“项目实训”实验室，下设7个项目组团队，分别是手机开发部、JAVA开发部、NET开发部、PHP开发部、网页制作部、图像声音研究部、C++开发部，团队成员来自全校各专业。

第6篇：计算机视觉知识点范文

关键词：机器学习；深度学习；推荐算法；远程教育

深度学习（DeepLearning），也叫阶层学习，是机器学习领域研究的分支，它是学习样本数据的表示层次和内在规律，在学习的过程中获取某些信息，对于数据的解释有巨大帮助。比如对文字数据的学习，在网络上获取关键字，对图像数据的学习，进行人脸识别等等。

一、深度学习发展概述

深度学习是机器学习领域里一种对数据进行表征学习的方法。一句话总结三者之间的关系就是：“机器学习，实现人工智能的方法；深度学习，实现机器学习的技术。深度学习目前是机器学习和人工智能领域研究的主要方向，为计算机图形学、计算机视觉等领域带来了革命性的进步。机器学习最早在1980年被提出，1984年分类与回归树出现，直到1986年，Rumelhart等人反向传播（BackPropaga-tion，BP）算法的提出，解决了感知模型只能处理线性分类的问题，1989年出现的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNet-works，CNN）也因此得到了一定的发展。在1990年至2012年，机器学习逐渐成熟并施以应用，GeoffreyHinton在2006年设计出了深度信念网络，解决了反向传播算法神经网络中梯度消失的问题，正式提出了深度学习的概念，逐渐走向深度学习飞速发展的时期。随后，各种具有独特神经处理单元和复杂层次结构的神经网络不断涌现，深度学习技术不断提高人工智能领域应用方面的极限。

二、深度学习主要模型

1、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是指有着深度结构又包含着卷积计算的前馈神经网络。卷积物理上理解为系统某一时刻的输出是有多个输入共同叠加的结果，就是相当于对一个原图像的二次转化，提取特点的过程。卷积神经网络实际上就是一个不断提取特征，进行特征选择，然后进行分类的过程，卷积在CNN里，首先对原始图像进行特征提取。所以卷积神经网络能够得到数据的特征，在模式识别、图像处理等方面应用广泛。一个卷积神经网络主要由三层组成，即卷积层（convolutionlayer）、池化层（poolinglayer）、全连接层（fullyconnectedlayer）。卷积层是卷积神经网络的核心部分，通过一系列对图像像素值进行的卷积运算，得到图像的特征信息，同时不断地加深节点矩阵的深度，从而获得图像的深层特征；池化层的本质是对特征图像进行采样，除去冗杂信息，增加运算效率，不改变特征矩阵的深度；全连接将层间所有神经元两两连接在一起，对之前两层的数据进行分类处理。CNN的训练过程是有监督的，各种参数在训练的过程中不断优化，直到得到最好的结果。目前，卷积神经网络的改进模型也被广泛研究，如全卷积神经网络（FullyConvolutionalNeuralNetworks，FCN）和深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNN）等等。2、循环神经网络区别于卷积神经网络在图片处理领域的应用，循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）主要应用在自然语言处理领域。RNN最大的特点就是神经元的输出可以继续作为输入，再次利用到神经元中循环使用。RNN是以序列的方式对数据进行读取，这也是RNN最为独特的特征。RNN的串联式结构适用于时间序列的数据，可以完好保持数据中的依赖关系。循环神经网络主要有三层结构，输入层，隐藏层和输出层。隐藏层的作用是对输入层传递进来的数据进行一系列的运算，并将结果传递给输出层进行输出。RNN可用于许多不同的地方。下面是RNN应用最多的领域：1.语言建模和文本生成，给出一个词语序列，试着预测下一个词语的可能性。这在翻译任务中是很有用的，因为最有可能的句子将是可能性最高的单词组成的句子；2.语音识别；3.生成图像描述，RNN一个非常广泛的应用是理解图像中发生了什么，从而做出合理的描述。这是CNN和RNN相结合的作用。CNN做图像分割，RNN用分割后的数据重建描述。这种应用虽然基本，但可能性是无穷的；4.视频标记，可以通过一帧一帧地标记视频进行视频搜索。3、深度神经网络深度神经网络（deepneuralnetworks，DNN）可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西，DNN有时也叫做多层感知机（Mul-ti-Layerperceptron,MLP）。DNN内部的神经网络层也是分为三类，输入层，隐藏层和输出层，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。深度神经网络（DNN）目前作为许多人工智能应用的基础，并且在语音识别和图像识别上有突破性应用。DNN的发展也非常迅猛，被应用到工业自动驾驶汽车、医疗癌症检测等领域。在这许多领域中，深度神经网络技术能够超越人类的准确率，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能够解决深度神经网络表现准确度或不会增加硬件成本高效处理的同时，又能提升效率和吞吐量的技术是现在人工智能领域能够广泛应用DNN技术的关键。

三、深度学习在教育领域的影响

1、学生学习方面通过网上学习的实时反馈数据对学生的学习模式进行研究，并修正现有教学模式存在的不足。分析网络大数据，相对于传统在线学习本质区别在于捕捉学生学习过程，有针对性，实现学生个性化学习。举个例子，在学习过程中，可以通过学习平台对学生学习课程所花费的时间，参与的程度，知识的偏好等等数据加以分析。也可以通过学生学习某门课程的次数，鼠标点击次数、停留的时间等，来推断学生学习情况。通过以上或类似数据汇总分析，可以正向引导学生学习，并给予积极的学习评价。这种利用计算机收集分析出来的客观数据，很好展示了学生学习行为的结果，总结学习规律，而不需要教师多年的教学经验来判断。对于教育研究者而言，利用深度学习技术可以更客观准确地了解学生，使教学工作良好发展更进一步。2、教学方面学习平台的数据能够对教学模式的适应度进行预测，通过学生的考试成绩和对教师的线上评价等加以分析，能够预测出某一阶段的教学方式发发是否可行，影响如何。通过学生与教师的在线互动，学生测验时完成的时间与完成的结果，都会产生大量的有效的数据，都可以为教师教学支持服务的更好开展提供帮助，从而避免低效率的教学模式造成教学资源的浪费。

四、成人远程教育中深度学习技术的可应用性

深度学习方面的应用在众多领域都取得了成功，比如电商商品推荐、图像识别、自然语言处理、棋类博弈等等。在远程教育方面，深度学习的技术还有很大的发挥空间，智能网络教育的实现是人们的众望所盼。若要将深度学习技术应用到远程教育平台，首先要清楚学生的需求和教学资源如何分配。1、针对学生的学习需求与学习特征进行分析美国斯坦福大学克里斯皮希研究团队的研究成果显示，通过对学生知识学习进行时间建模，可以精确预测出学生对知识点的掌握情况，以及学生在下一次学习中的表现。深度学习的应用可以帮助教师推测出学生的学习能力发展水平。通过学生与教学环境的交互行为，分析其学习风格，避免教师用经验进行推断而产生的误差。2、教学资源的利用与分配深度学习技术能够形成智能的分析结论。计算机实时采集数据集，对学生的学习情况加以分析，使教师对学生的学习状态、情绪状态等有更加清晰、准确的了解。有了上面良好的教学模式，教师对学生的学习状态有了更准确的掌握，对学生的学习结果就有了更科学的教学评价。基于深度学习的人工智能技术，还可以辅助教师实现智能阅卷，通过智能阅卷自动总结出学习中出现的问题，帮助教师减少重复性劳动，减轻教师负担。作为成人高校，远程教育是我们的主要教学手段，也是核心教学方式，学校的教学必定是在学生方便学习的同时，以学生的学习效果为重。通过深度学习技术，可以科学地分析出学生的学习效果，对后续教与学给予科学、可靠的数据支撑。我们可以在平台上为每位同学建立学习模型，根据学生的学习习惯为其定制个性化方案，按他们的兴趣进行培养，发挥他们专业的潜能。同时，可以将学生正式在线参加学习和考试的学习行为和非学习时间浏览网站的行为结合到一起，更加科学地分析出学生在学习网站上感兴趣的地方。采用深度学习算法，根据学生学习行为产生的海量数据推算出学生当前状态与目标状态之间的差距，做到精准及时的学习需求反馈。有助于帮助学生明确学习目标，教师确立教学目标，真正做好因材施教。基于深度学习各种智能识别技术，可以为教师的线上教学活动增光添彩，在反馈学生学习状态的同时，采用多种形式的教学方法吸引学生的注意力，增强教学活动的互动性，达到良好的教学效果。