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CNCC 2016 | 中科院谭铁牛:大数据时代的模式识别

编者注:谭铁牛现为中国科学院副院长、中科院自动化所智能感知与计算研究中心主任,他是中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、发展中国家科学院(TWAS)院士、巴西科学院通讯院士、中国图像图形学学会理事长、中国人工智能学会副理事长。主要从事图像处理、计算机视觉和模式识别等相关领域的研究工作,已出版编著和专著11部,并在主要的国内外学术期刊和国际学术会议上发表论文500多篇,获准和申请发明专利80多项。曾任中科院自动化所所长、模式识别国家重点实验室主任、中国计算机学会副理事长、国际模式识别协会副主席、IEEE生物

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谨慎!大数据挖掘这些误区你注意到了?

近两年大数据真的很热,但一个过热的现象就一定会有很多误区,很多人看了是网上海量数据“淘”出来的分析就认定了是“真理”,深信不疑,其实这里头很可能埋伏了误区,使用不慎会误导决策。 那里大数据能作什么?不能作什么?基于过去六年参予的相关项目及和计算机学界合作的经验,我有一个初步的看法。 大数据当然很有用,最明显的就是茫茫网海中找一个人或一小群人,“人肉”的威力我不再赘述了。 其次,我想找一个商机,如果在大数据中挖出一百万人表达对某一“产品”的关注,这绝对会有足够的消费者,让产品赚钱,所以大数据的商业应用前景十分

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物联网、大数据、人工智能之间的关系,通俗的理解!

目前最火的物联网、大数据、人工智能之间到底有没有关系呢?回答是肯定的,而且关系非常紧密,现最通俗的讲下: 📷 1、物联网——基础中的基础 物联网,万物互联的结果,就是人和物、物和物之间产生通信和交互。想象下,相当于一个物品也有了一部手机(芯片),可以给出频率、方位、轨迹、习惯。这些通信和交互,跟人类一样,最终都以数据的形式呈现。 而数据就可以被存储、建模、分析。人的数据被采集,物的数据被采集,人与人、人与物、物与物各自的数据和相互之间的数据,随时间的推移,都被记录采集了下来,OK,这些海量数据,怎么办?当然

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数学专业的学生如何看待机器学习和大数据这些方向呢?

页尾更多“数学”“机器学习”“大数据”干货! 我是计算机专业的研究生。上个学期选修了数学学院的两门课:《组合最优化》和《NP复杂性与近似算法》,因此认识了一些数院的同学,通过他们了解到了一些他们对计算机/机器学习的看法。感受最深的一点是:学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性,即对于在分析过程中出现的任何一些命题,都要能证明它是正确的还是错误的,而往往不怎么重视算法和数据结构的设计与实现,以及算法复杂度的分析(大多数数院的学生往往到研究生才会接触算法与数据结构,而且往往是作为选修,很少会去编程实

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