摘要：精神疾病在神经生物学和临床表征上存在异质性，基于数据驱动的疾病亚型识别有助于精神疾病的诊断和治疗，本文报告了创伤后应激障碍(PTSD)和重度抑郁障碍(MDD)两种临床相关亚型的识别，这两种疾病亚型主要通过在额顶叶控制网络（FPCN）和默认模式网络内（DMN）中稳定、有区分度的功能连接模式来建立。本文分析了四组PTSD和MDD患者数据集，在高密度静息态脑电图中重建信号，探究重建信号的能量包络连接性特征（PEC），通过有监督和无监督的机器学习确定疾病亚型，并表明这些疾病亚型在不同条件下记录的独立数据集之间是可转移的。与健康对照组相比，功能连接差异较大的疾病亚型对PTSD的心理治疗反应较差，对MDD的抗抑郁药物没有反应。在MDD数据集中，PTSD和MDD两种临床相关亚型对接受心理治疗同时接受重复经颅磁刺激（rTMS)治疗反应相似。本文通过稀疏聚类的数据驱动方法可能为基于连接组的诊断提供一个有效的解决方案。 一、背景介绍 精神病的诊断是根据一系列症状来定义的。例如，创伤后应激障碍(PTSD)涉及一系列情绪、认知和躯体症状，这些症状可能在一个人经历或目睹了一个对个人造成严重伤害或威胁的创伤事件后出现。同样，重度抑郁症(MDD)以持续的负面情绪为特征，通常与生理、心理或社会压力来源有关。研究精神疾病神经生物学的传统方法遵循了这一诊断框架，通过病例对照研究，将所有精神疾病患者与健康个体进行比较。然而，研究病例-对照组的差异可能会阻碍精神病学生物标志物的发现和对精神病理生物学的理解，在当前的临床诊断定义中，患者和健康对照患者中存在高度的生物学异质性，而这种生物异质性对治疗结果有重大影响，如何识别和复制能够阐明这种异质性的生物标志物是一个长期的挑战。本文试从高密度静息态脑电图（rsEEG）中重建源信号，并从重建的信号中提取功能包络连接特征（PEC），从PEC特征中寻找生物标志物。 研究主要目标：描述PTSD和MDD的神经生物学异质性，通过稀疏聚类的数据驱动方法，从静息态脑电图的功能包络连接（rsEEG-PEC）中识别出生物标志物，从而阐明精神病学在神经生物学和临床表征上的异质性。 研究方法概览 在四个独立的数据集中进行亚型分析，数据集包括两个PTSD数据集和两个MDD数据集。从一个PTSD数据集的rs-EEG中重建信号，从信号中提取PEC特征，根据PEC特征确定两种稳定且可复制的临床相关亚型。然后在其他数据集上对发现的亚型进行复制分析，探究数据集疾病亚型的可转移性，最后探究发现的疾病亚型在不同的临床干预下的反应，分析亚型的临床意义。 二、研究设计 数据集1：106名创伤后应激障碍患者和95名健康对照者（曾受创伤的健康参与者）的创伤后应激障碍数据集；研究人员使用BrainAmp直流放大器(Brain Products)以5 kHz采样率采集PTSD患者的脑电图数据，模拟带通滤波在0 - 1 kHz之间。按照标准的10-20系统，使用带有64个Ag/AgCl电极的Easy EEG帽进行数据记录。参考电极被固定在鼻尖上。在实验过程中，参与者被安排坐在一张舒适的椅子上，并被要求保持清醒，完成两个阶段(闭上眼睛三分钟和睁开眼睛三分钟)，之后进行脑电信号的预处理。 数据集2：创伤后应激障碍135例患者，这些参与者是在北加州或新墨西哥州的退伍军人事务诊所的心理治疗评估中，基于符合创伤后应激障碍的临床标准而招募的。采用 (EGI)放大器，以1 kHz采样率和256个电极采集创伤后应激障碍患者的脑电图数据，在数据记录期间电极阻抗保持在50 KΩ以下。在实验中，参与者坐在一张舒适的椅子上，并被要求保持清醒，完成两个阶段(10分钟闭眼和10分钟睁开眼)。静息状态的脑电图预处理。记录的rsEEG数据使用与PTSD研究数据集1中相同的方式处理。 数据集3：重度抑郁症266例患者，在四个研究地点:德克萨斯大学西南医学中心(TX)、麻省总医院(MG)、哥伦比亚大学(CU)和密歇根大学(UM)，根据机构审查委员会批准的方案，每个参与者都获得了书面知情同意。rsEEG记录了四个研究地点。在所有研究地点，都进行了放大器校准。实验人员通过视频会议演示了准确的脑电图帽放置和任务指令传递，试验受试者脑电图数据获得了哥伦比亚脑电图团队的认证。rsEEG被记录在4个2分钟的区块中(两个闭着眼睛的区块和两个睁开眼睛的区块)。参与者被要求保持静止，尽量减少眨眼或眼球运动，并在眼睛睁开的情况下注视中心呈现的十字。记录的rsEEG数据使用与PTSD研究数据集1中相同处理。结果，在266例治疗前脑电图记录的患者中，228例有可用的脑电图数据可供分析。38例无法使用脑电图记录的患者主要表现为不良脑电图通道过多、通道总功率过大。 数据集4：重度抑郁症179例患者，179名患者来自荷兰的三家门诊精神保健诊所。根据10-20电极国际系统，所有通道的采样率为500赫兹。受试者被要求睁开眼睛，闭上眼
大家好，今天小编分享的是今年3月份发表在Diagnostics (Basel)(IF：3.1)的一篇非肿瘤纯生信文章，本文作者通过挖掘GEO数据库中骨关节炎相关数据集，经差异分析，用LASSO回归和支持向量机法构建预测模型筛选出标志分子，此外还分析了OA中的免疫细胞浸润情况。文章思路简单，快来学习吧！
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数merge、merge_ordered、merge_asof
自服务数据集可以通过简单的拖拽和可视化的操作，构建复杂的数据集，同时提供各种数据转换功能，轻松实现强大的数据处理。
我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10，因为数据都是别人准备好的，有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了，所以跑起来都很简单，但是跑完了，好像自己还没掌握图片分类的完整流程，因为他们没有经历数据处理的阶段，所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程。今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目，从数据分析和处理说起，以Keras为工具，彻底掌握图像分类任务。 这两个分类项目就是：交通标志分类和票据分类。交通标志分类在无人驾驶或者与交通相关项目都有应用，而票据分类任务
UA-DETRAC是一个具有挑战性的现实世界多目标检测和多目标跟踪基准。数据集由 Cannon EOS 550D摄像头在中国北京和天津24个不同地点拍摄的10个小时的视频组成。视频以每秒25帧的速度录制，分辨率为960540像素。在UA-DETRAC数据集中，有超过14万帧和8250辆车被人工标注，总共标记了121万物体的边界盒。我们还对目标检测和多目标跟踪方面的最新方法进行基准测试，以及本网站中详细介绍的评估指标。
A left join B 的连接的记录数与A表的记录数同
先前我们已经研究了如何通过关键点和特征来描述对象，以及如何在同一物理对象的两个不同图像中找到对应点。 但是，在识别现实环境中的对象并将其分配给概念类别时，我们以前的方法相当有限。 例如，在第 2 章“使用 Kinect 深度传感器进行手势识别”，图像中所需的对象是手，必须将屏幕很好地放置在手掌的中央。 如果我们可以取消这些限制，那岂不是很好吗？
在很多情况下，可以用CREATE TABLE语句创建数据表、使用ALTER TABLE语句修改表结构、使用DROP TABLE语句删除表；
背景：阿尔茨海默病（AD）是一种具有显著异质性的神经退行性疾病。不同的AD表型可能与特定的脑网络的改变有关。利用功能网络揭示疾病的异质性可以为精确诊断提供见解。
今天要介绍的是南方医科大学徐莹莹课题组在BMC Bioinformatics发表的文章”Automated classification of protein subcellular localization in immunohistochemistry images to reveal biomarkers in colon cancer”。作者在这篇文章中提出了将特征工程和深度卷积神经网络相结合的方式构建了蛋白质亚细胞定位的自动分类器，以此来识别蛋白质亚细胞位置变化。相较于统计机器学习模型的好坏取决于预定义特征的好坏，作者创新性地整幅IHC图像划分小图像块处理，引入了深层特征并级联预定义特征，以此来训练支持向量机(SVM)模型。训练的模型可以基于蛋白质亚细胞易位有效检测生物标志物，并在识别蛋白质位置表现更为出色。该研究在注释未知的蛋白质亚细胞位置并发现新的潜在位置生物标志物有着重要科学意义。
大数据文摘作品 编译：Apricock、笪洁琼 、蒋宝尚 找不到靠谱数据集？跟着文摘菌探索一个数据科学领域的数据宝藏——Figure Eight平台。 找靠谱数据集的痛苦数据科学领域的宝宝们都懂。文摘菌今天强力推荐一个很棒的数据平台Figure Eight。 先上网站链接：www.figure-eight.com 相比其他数据平台，这个平台的一大特点是，用于标注数据集的模板都可以复制，而且能够在Figure Eight平台扩展其应用。每个数据集里包含了原始数据、工作设计、教程、说明等等。 以下是几个被文摘
本文介绍一篇来自于斯坦福大学计算机科学系Ron O. Dror教授组的分子生成工作——《Fragment-Based Ligand Generation Guided By Geometric Deep Learning On Protein-Ligand Structure》。计算辅助新型分子设计有可能加速药物发现。然而，在药物发展中分子优化是一项耗时的工作，通常需要花费数年对分子的多种性质同时进行优化。将一个能和蛋白质口袋结合的小的、片段状初始分子扩展成更大的分子，使之与已知药物的物理化学性质相匹配，这是生物信息学中一个特定的分子优化问题。针对这一问题，作者使用数据有效的E(3)等变网络和3D原子点云表征进行建模，这种方法能结合蛋白质口袋的3D空间信息同时生成合理的分子，从而加速药物发现过程。通过对多种性质进行评估证明该框架确实能生成可行的分子。
数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环，虽说本公众号重心在于数据可视化，可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧，还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的数据处理技巧中，导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加，并且这里根据所依赖函数的处理效率，给出诺干套解决方案。 数据合并操作涉及以下几个问题： 横向合并； 1. 是否需要匹配字段 1.1 匹配字段合并 1.1.1 主字段同名 1.1.2 主字段不同名 1.2 无需匹配字段合并 纵向合并：（情况比较简单，列
作者 | Kaiyang Zhou, Xiatian Zhu, Yongxin Yang, Andrea Cavallaro, and Tao Xiang
MongoDB是一个面向文档的数据库，是免费的开源软件。它被归类为NoSQL数据库，因为它不依赖于传统的基于表的关系数据库结构。相反，它使用类似JSON的文档和动态模式。与关系数据库不同，MongoDB在向数据库添加数据之前不需要预定义的模式。您可以随时根据需要随时更改架构，而无需使用更新的架构设置新数据库。
Hive作为大数据分析领域常用的仓库工具，即使是现在流式计算如火如荼背景下，Hive依然倍受各大厂商挚爱。使用Hive过程中，面对各种各样的查询需求，需要具有针对性的优化下面内容就给大家分别介绍下。
大家好，今天豆沙包给大家分享一篇3分+的学习笔记。这篇学习笔记中应用新开发的一种机器学习的方法，得到可作为诊断signatures的11对基因对，从而实现对肝细胞癌的早期诊断。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 编译：席雄芬 校对：黄念 引言 最近，我从孙子（指《孙子兵法》——译者注）那里学到了一些策略：速度和准备 速度与准备 “兵之情主速，乘人之不及，由不虞之道，攻其所不戒也。”（《孙子兵法•九地篇》）无备为战之大患，有备无患，其乃至德也。（哈哈，译者自己写了这句，想必大家能明白。） 这与数据科学博客有什么关
本文作者是 Omry Yadan，他是 Facebook 人工智能软件工程师，创建了 Hydra。
摘要：人脑是一个动态的模块化网络，可以分解为一系列模块，其活动随时间不断变化。静息状态下，在亚秒级的时间尺度上会出现几个脑网络，即静息态网络(RSNs)，并进行交互通信。本文尝试探究自发脑模块化的快速重塑及其与RSNs的关系。三个独立的健康受试者静息态数据集（N=568），对其使用脑电/脑磁图(EEG/MEG)来探究模块化脑网络的动态活动。本文证实了RSNs的存在，且其中一些网络存在分裂现象，尤其是默认模式网络、视觉、颞区和背侧注意力网络。本文也证明了心理意象中的个体间差异与特定模块的时间特征有关，尤其是视觉网络。综上所述，本文的研究结果表明大规模电生理网络在静息态时具有依赖模块化的动态指纹。
原作者 Priya Dwivedi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 自动驾驶已经迎来发展的热潮。自动驾驶车在行驶时，需要正确识别路上的交通标志。在这篇文章中，
过去几年里，机器学习语言处理模型的发展十分迅速，已经不再局限于实验阶段，而是可以应用于某些先进的电子产品中。
SAS hash对象是一种强大的数据步骤编程技术，它可以在内存中快速地存储和检索数据，实现表查找、合并、拼接和排序等操作。本文将介绍SAS hash对象的基本概念、优缺点、语法和应用，帮助SAS用户提高编程效率和性能。
AI 技术的应用门槛正在不断降低，换脸、换声音、生成各种不存在的人像都变得非常容易，但与此同时，犯罪的门槛也降低了。
我近期在研究一个 NLP 项目，根据项目的要求，需要能够通过设计算法和模型处理单词的音节 (Syllables)，并对那些没有在词典中出现的单词找到其在词典中对应的押韵词（注：这类单词类似一些少见的专有名词或者通过组合产生的新词，比如 Brexit，是用 Britain 和 exit 组合在一起创造出来表示英国脱欧的新词）。在这两个任务中，能够对单词的发音进行预测是非常有必要的。本文详细记录我解决该问题的过程，希望能够对初学者和具有一定经验的朋友有所帮助。本文代码实现均基于 Python 3 和 Keras 框架。现在让我们开始吧！
计算机视觉的一个主要任务是理解视觉场景，要理解视觉场景就要涉及到一系列主要的视觉任务包括对象检测与识别、图像语义描述、场景分割、场景属性与特征描述等。ImageNet与Pascal VOC数据集主要关注图像分类、对象检测与图像语义分割，而COCO主要关注图像场景与实例分割。
摘要 NLP尚未解决的核心目标是，确保电脑理解文件回答理解问题。而通过机器学习系统，解决该问题的一大阻碍是：人类-注释数据的可用性有限。Hermann等人通过生成一个超过百万的实例（将CNN和日常邮件消息与他们自己总结的重点进行配对）来寻求解决方案，结果显示神经网络可以通过训练，提高在该任务方面的性能。本文中，我们对这项新的阅读理解任务进行了彻底的检测。我们的主要目标是，了解在该任务中，需要什么深度的语言理解。一方面，我们仔细的手动分析问题小的子集，另一方面进行简单的展示，在两个数据集中，细心的设计系统，就
合并数据集，是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集，可以使用Pandas中提供的常规方法合并，但是，如果两个数据集没有共同的唯一标识符，怎么合并？这就是本文所要阐述的问题。对此，有两个术语会经常用到：记录连接和模糊匹配，例如，尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起，或合并只有组织名称和地址的数据等，都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
大家好！今天跟大家分享的是2020年4月发表在EBioMedicine（IF = 5.736）上的文章。文章利用从临床搜集的胰腺导管腺癌（PDAC）病人样本，通过LASSO算法及Cox回归分析，构建5分子预后模型，同时利用生存曲线、ROC曲线和多变量Cox回归分析验证了该模型的预后价值，并评估该模型预测术后ACT治疗预后的价值。
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
原文：https://dzone.com/articles/yolov5-pytorch-tutorial
文章：Coarse-to-fine Semantic Localization with HD Map for Autonomous Driving in Structural Scenes
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在机器学习研究中，特征选择是十分重要的一个环节。很多脑影像机器学习研究者更多追求的是所选特征的预测精度，而本文的作者更关注所选特征的可重复性。作者提出的基于图论的FS-Select算法，在挑选出具有可重复性特征的同时，兼顾了其预测准确性。该研究由土耳其伊斯坦布尔科技大学的Nicolas Georges 等人发表在最近的Pattern Recognition杂志上。
（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）
本文转载自CSDN：http://blog.csdn.net/wl1411956542/article/details/52931499 由于不知道作者详细信息，文章作者暂时用其ID。 1、Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理，所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
，约80%的小鼠蛋白质在人类基因组中具有严格的1:1种间同源体，其序列同一性通常介于70%~100%。当然跟人类亲缘关系最近的物种是黑猩猩。
摘要： 我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型，并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中，我将演示如何创建一个深度学习架构，这个架构在交通标志测试集上的识别准确率达到了98％。 交通标志是道路基础设施的重要组成部分，它们为道路使用者提供了一些关键信息，并要求驾驶员及时调整驾驶行为，以确保遵守道路安全规定。如果没有交通标志，可能会发生更多的事故，因为司机无法获知最高安全速度是多少，不了解道路状况，比如急转弯、学校路口等等。现在，每年大约有130万人死在道路上。如果没有这些道路标志
（1）SAS基本概念 1. SAS数据集 SAS数据集(SAS Datasets)可以看作由若干行和若干列组成的表格，类似于一个矩阵，但各列可以取不同的类型值，比如整数值、浮点值、时间值、字符串、货币
我们在一个具有挑战性的大规模真实全景图像数据集上研究交通标志检测。核心处理是基于HOG (Histogram of Oriented Gradients)算法，该算法通过在特征向量中加入颜色信息进行扩展。颜色空间的选择对性能有很大的影响，其中我们发现CIELab和YCbCr颜色空间给出了最好的结果。颜色的使用显著提高了检测性能。我们比较了特定算法和HOG算法的性能，并表明HOG在大多数情况下比特定算法的性能高出数十个百分点。此外，我们提出了一种新的迭代支持向量机训练范式来处理背景外观的大变化。这减少了内存消耗，提高了后台信息的利用率。
大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
阿尔茨海默症是全世界痴呆症的主要病因，随着人口老龄化，患病负担不断增加，在未来可能会超出社会的诊断和管理能力。目前的诊断方法结合患者病史、神经心理学检测和MRI来识别可能的病例，然而有效的做法仍然应用不一，缺乏敏感性和特异性。在这里，本文报告了一种可解释的深度学习策略，该策略从MRI、年龄、性别和简易智力状况检查量表(mini-mental state examination ,MMSE) 得分等多模式输入中描绘出独特的阿尔茨海默病特征（signatures）。该框架连接了一个完全卷积网络，该网络从局部大脑结构到多层感知器构建了疾病概率的高分辨率图，并对个体阿尔茨海默病风险进行了精确、直观的可视化，以达到准确诊断的目的。该模型使用临床诊断的阿尔茨海默病患者和认知正常的受试者进行训练，这些受试者来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据集（n = 417），并在三个独立的数据集上进行验证：澳大利亚老龄化影像、生物标志物和生活方式研究（AIBL）（n = 382）、弗雷明汉心脏研究（FHS）（n = 102）和国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）（n = 582）。使用多模态输入的模型的性能在各数据集中是一致的，ADNI研究、AIBL、FHS研究和NACC数据集的平均曲线下面积值分别为0.996、0.974、0.876和0.954。此外，本文的方法超过了多机构执业神经科医生团队（n = 11）的诊断性能，通过密切跟踪死后组织病理学的损伤脑组织验证了模型和医生团队的预测结果。该框架提供了一种可适应临床的策略，用于使用常规可用的成像技术（如MRI）来生成用于阿尔茨海默病诊断的细微神经成像特征；以及将深度学习与人类疾病的病理生理过程联系起来的通用方法。本研究发表在BRAIN杂志。
R中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式，分别为inner，left，right和outer模式。 其中inner为默认的匹配模式，可与sql语言中的join语句用法。
作者 | 费棋 近日， ApolloScape 宣布开放了大规模自动驾驶数据集。 它是 Apollo 自动驾驶项目的一个研究型项目，旨在促进自动驾驶的各方面创新，号称是世界上最大自主驾驶技术开源数据集。 根据 ApolloScape 官方介绍，它开放了对像素级标注的场景解析数据集和仿真工具的访问，并将定期添加新的数据集和新功能。 ▌场景解析数据集 场景解析是自动驾驶的核心能力，他们通过高精度车载传感器采集并标注了大量道路场景。ApolloScape 发布的整个数据集包含数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说，计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题，其目标就是对环境的表达和理解，核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释。更进一步来说，计算机视觉就是研究如何让计算机利用摄像头等机器设备实现和人类一样“看”的能力，对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策。计算机视觉是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
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