分析　　生物特征识别就是采用某种技术和手段对人的身份进行标识，从而依据该标识对人进行身份识别，以达到监督、管理和控制目的的一种技术。用于身份识别和个人信息管理的技术和手段层出不穷，传统的个人信息鉴定方法包括个人特征。如身份证、工作者、学生证、磁卡、智能卡、口令密码等，这些分身验证方法普遍存在易丢失、易破解、易伪造、不易携带等缺点，而且在安全性和鉴定速度方面也已经不能满足人们的需求，这些技术虽然方便快捷，但其致命的缺点是安全性差、易伪造、易窃取等。近年来，计算机的广泛应用使得生物特征识别进行身份识别成为可能。生物特征　　生物特征识别的方法越来越多地被应用于身份识别领域。生物特征识别技术（Biometric Identification Technology）是指**固有的特征为判别标准，达到精确鉴定人身份的技术。这些固有特征包括人脸、虹膜、指纹、掌纹等，也被称为生物模态。这些特征除了外伤等特殊情况下一般会伴随人的一生，而不会改变或者变化很小。生物识别技术对每个个体都具有随身携带性和持久性；对不同个体具有普遍性和唯一性等优于传统身份识别的特点。基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。结合　　结合计算机技术，发展起来了众多jiy基于人类生物特征的人类身份识别技术，如人脸识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术。这些识别技术具有特征录入较为方便、信息丰富、使用范围广等优点。因此有着广阔的应用前景。识别　　1）人脸识别主要通过人脸特征进行识别，也是人们最早使用的生物特征识别技术之一，是一种比较友好、直观、更容易被人接受的识别方式。在实际应用中，人脸识别易于使用，无须使用者的主动参与，尤其适用于视屏监控等应用。但人脸识别的缺点在于稳定性较差，很容易受周围环境、饰物、年龄、表情等干扰，造成错误的识别。另外，对双胞胎、多胞胎的鉴别仍然无能为力。　　2）虹膜识别主要基于虹膜的生理结构，利用虹膜中存在的细丝、斑点、凸点、射线、皱纹和条纹等特征进行识别。据称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜身份认证的可靠性高，其错误接受率和错误拒绝率很低。　　3）指纹识别主要通过分析指纹的全局特征和局部特征进行识别，常用的特征如指纹中的嵴、谷、终点、分叉点和分歧点等。随着指纹识别技术的发展和指纹采集设备的价格降低，指纹识别不仅广泛应用于司法和商务活动中，也越来越多地在笔记本电脑、手机、存储器等终端设备中使用。但采集指纹时要求保持手指的洁净和光滑，污垢和疤痕都会给识别带来困难。老年人和手工劳动者的指纹由于磨损严重而不易识别。另外，在实际采集中发现，由于在犯罪记录中常使用指纹，导致很多人害怕将指纹记录在案，从心理上不愿意接收这种识别方式。目前　　目前，无论是字符识别（如手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照识别、文字识别等）还是人类生物特征识别（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）的项目开发技术，他们涉及数字图像处理、模式识别、人工智能、智能计算等多个学科领域。随着高科技的发展，这些项目应用已成为衡量当代高科技水平的重要手段。

分析　　智能应用系统提供包括但不限于疫情、环保和应急等方面的AI模型服务，让客户可以通过我们的产品具备AI分析的能力，解决客户自身的痛点。　　利用AI视觉模型通过边缘计算的方式，对视频监控区域进行安全隐患的检测，针对工业园区、工地、危化企业等，预防安全隐患对人员以及厂区资产造成重大损失。　　本服务能力集中在对需要佩戴安全帽才能进入的区域，对人员是否佩戴安全帽的识别；对禁止进入的危险区域进行非法入侵的检测；对全区域进行烟火的检测，及时发现烟火燃烧的迹象，避免出现大的火灾事件；对图像或者视频中的人群进行是公共区域安全隐患的检测，尤其是，疫情期间各公共场所、重点防疫场所、人群聚集地、火车站、飞机场等人流密级的人员可以通过本服务对未佩戴口罩人群、人群危险聚集进行监控预警。具体模型　　烟火检测模型：对禁烟监控区域内发生的燃烧、火苗等进行监控，一旦发现，即刻进行报警，提醒安保人员及时前往进行熄灭，避免更大的火灾隐患出现　　佩戴口罩模型：对画面中人员是否佩戴口罩进行检测，及时发现违规人员　　人群聚集模型：对画面上出现的人，进行人群聚集检测　　安全帽检测模型：对需要佩戴安全帽出入的区域，实时进行监控，及时发现违规未佩戴安全帽的人员，提醒其按照规定佩戴好安全帽　　危险区域入侵模型：可以对视频画面范围内划定禁止进入的区域或者全区域进行监测，可以对视频监控区域进行24小时的AI识别，一旦出现非法入侵，即可报警，提醒相关安保人员采取措施

组合：华为AI音箱+华为HiLink欧瑞博wifi智能插座+小夜灯，轻松实现智能开关灯。还能手动按钮关闭。太棒了！口令“小艺小艺，5分钟之后关闭插座”。

介绍　　每个城市都会产生大量的废物，而且我们需要花费巨额资金来处理这些废物。　　仅每年就需要花费巨资来处理产生的废物。　　而智能城市有可能彻底改变这种散发着臭味却必不可少的服务。分析　　我们可以借助安装好的摄像头和基于图像的机器学习，快速了解到游客会在公园的哪些区域丢弃大量的垃圾（机器学习的服务）。　　然后，我们可以让清洁工及时地清扫，如果乱丢垃圾的现象依然继续，则可以在该地区增设垃圾桶。　　还有一种更好的方法，我们可以设立带有太阳能压缩机的智能垃圾桶，如此一来　　1）在感知到垃圾桶已满后，触发压缩；　　2）发现垃圾桶快满的时候，及时通知卫生部门。最后　　我们还可以利用传感器监控每个家庭产生的废物和回收率。　　然后，利用这些数据激励大家积极地配合废物处理工作。　　例如，智能城市可以征收一般废物的处理税，同时奖励塑料、金属以及有机物的回收。

　　作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛，参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。此外，据我的个人了解来看，一大部分成功进入答辩的队伍也都选择了Random Forest 或者 GBDT 算法。　　所以可以看出，Random Forest在准确率方面还是相当有优势的。　　那说了这么多，那随机森林到底是怎样的一种算法呢？　　如果读者接触过决策树（Decision Tree）的话，那么会很容易理解什么是随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。　　其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。

（1）研究内容　　自然语言处理是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，是理解和处理文字的过程，相当于人类的大脑。NLP是目前AI发展的核心瓶颈。整个NLP包括了句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译、信息检索、问答系统、对话系统等范畴。　　NLP大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——提出各种方法来不断提高语言模型的能力——根据语言模型来设计各种应用系统——不断地完善语言模型。自然语言理解和自然语言生成都属于自然语言理解的概念范畴。　　自然语言理解（NLU）模块，着重解决的问题是单句的语义理解，对用户的问题在句子级别进行分类，明确意图识别（Intent Classification）；同时在词级别找出用户问题中的关键实体，进行实体槽填充（Slot Filling）。　　一个简单的例子，用户问“我想吃冰激凌”，NLU模块就可以识别出用户的意图是“寻找甜品店或超市”，而关键实体是“冰激淋”。有了意图和关键实体，就方便了后面对话管理模块进行后端数据库的查询或是有缺失信息而来继续多轮对话补全其它缺失的实体槽。　　自然语言生成（NLG）模块是机器与用户交互的最后一公里路，目前自然语言生成大部分使用的方法仍然是基于规则的模板填充，有点像实体槽提取的反向操作，将最终查询的结果嵌入到模板中生成回复。手动生成模板之余，也有用深度学习的生成模型通过数据自主学习生成带有实体槽的模板。（2）应用场景　　自然语言处理作为CUI（Conversational User Interface，对话式交互）中非常重要的一部分，只要是CUI的应用场景都需要自然语言处理发挥作用。除此之外，机器翻译、文本分类也都是自然语言处理的重要应用领域。但是自然语言处理的应用也是被吐槽最多的，经典的就是“智能客户不仅没增加效率，还降低了效率”，相比CV，NLP这一块带给人的直观震撼目前来看确实要小很多。（3）瓶颈1）词语实体边界界定　　自然语言是多轮的，一个句子不能孤立的看，要么有上下文，要么有前后轮对话，而正确划分、界定不同词语实体是正确理解语言的基础。目前的深度学习技术，在建模多轮和上下文的时候，难度远远超过了如语音识别、图像识别的一输入一输出的问题。所以语音识别或图像识别做的好的企业，不一定能做好自然语言处理。2）词义消歧　　词义消歧包括多义词消歧和指代消歧。多义词是自然语言中非常普遍的现象，指代消歧是指正确理解代词所代表的⼈或事物。例如：在复杂交谈环境中，“他”到底指代谁。词义消歧还需要对文本上下文、交谈环境和背景信息等有正确的理解，目前还无法对此进行清晰的建模。3）个性化识别　　自然语言处理要面对个性化问题，自然语言常常会出现模棱两可的句子，而且同样一句话，不同的人使用时可能会有不同的说法和不同的表达。这种个性化、多样化的问题非常难以解决。（4）产品体验　　自然语言识别：讯飞输入法（PC软件和手机APP），讯飞语记（手机APP），百度输入法PC软件和手机APP）　　远场语音识别（智能音箱）：亚马逊Echo，谷歌Home，苹果HomePod　　机器翻译：google翻译　　多轮对话机器人：苹果siri，微软小冰，百度度秘，小i，小黄鸡，图灵机器人

AI能否在智能路由上有一定的作用体现Ⅰ　　现在的一些路由上经常有一些，就是传统的路由协议虽然很成熟，有些不够人工智能。Ⅱ　　现在的SD-WAN  SDN等技术还是比较新，也是不够成熟。Ⅲ　　总的来说能否平时网络管理路由我就用传统的路由交换技术，BGP等。Ⅳ　　但是出现故障或者什么其他问题的时候，我就用AI技术去补救传统路由交换技术的不足呢？

Ⅰ　　人们在撰写有关事件、品牌、政客和其他事物的文章时，通常会表达出不同的情感类型和强度。情绪分析领域始于20世纪50年代，当时市场营销人员分析了书面文件的语气。但这是一个非常人工的过程。不过，现在几乎每个人都在社交媒体、博客、新闻评论、评论、支持论坛和与公司的通信中留下了情感的数字痕迹。Ⅱ　　包括自然语言处理、机器学习和统计在内的各种人工智能技术都用于分析这些数字足迹的情感基调。这些工具有助于跟踪产品或服务的更改如何影响客户，而无需直接询问人们。它也有助于密切关注竞争对手的产品和活动。Ⅲ　　情绪分析的另一个用例可以识别所谓的品牌影响者，从而使企业与个人建立更牢固的关系，他们可以就如何改善服务或产品提供更好的建议。Ⅳ　　情绪分析还可以帮助确定有关客户或潜在客户可能感兴趣的事物的重要趋势，以便企业可以改善其当前产品或创建新产品以满足这些需求。企业还可以使用情绪分析来确定其品牌可能受损的特定原因，例如等待时间长、质量差或构思不佳。Ⅴ　　企业在内部也在业务中使用这项人工智能技术来帮助理解和提高员工的士气和福利。在这个用例中，情绪分析可以分析员工的职位，以帮助理解重要的问题或管理人员的变化可能对他们产生的影响。Ⅵ　　更复杂的情感分析应用程序使用人工智能来理解声音和面部表情所传达的情感。该分析可以帮助识别支持电话期间的情绪变化，或评估顾客对商店货架上新产品的看法。Netflix甚至尝试使用面部表情情感分析来改进电影预告片。然而，一些研究人员警告说，情绪分析的这些应用可能会受到可靠性、特异性和概括性问题的影响。

机器学习、人工智能与数据挖掘的关系机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的重要支撑技术，其中深度学习就是一个典型例子。深度学习的典型应用是选择数据训练模型，然后用模型做出预测。例如，博弈游戏系统（Deep Blue）重于探索和优化未来的解空间（Solution Space），而深度学习则是在博弈游戏算法（例如Alpha Go）的开发上付诸努力，取得了世人瞩目的成就。下面以自动驾驶汽车研发为例，说明机器学习和人工智能的关系。要实现自动驾驶，就需要对交通标志进行识别。首先，应用机器学习算法对交通标志进行学习，数据集中包括数百万张交通标志图片，使用卷积神经网络进行训练并生成模型。然后，自动驾驶系统使用摄像头，让模型实时识别交通标志，并不断进行验证、测试和调优，最终达到较高的识别精度。当汽车识别出交通标志时，针对不同的标志进行不同的操作。例如，遇到停车标志时，自动驾驶系统需要综合车速和车距来决定何时刹车，过早或过晚都会危及行车安全。除此之外，人工智能技术还需要应用控制理论处理不同的道路状况下刹车策略，通过综合这些机器学习模型来产生自动化的行为。数据挖掘和机器学习的关系越来越密切。例如，通过分析企业的经营数据，发现某一类客户在消费行为上与其他用户存在明显区别，并通过可视化图表显示，这是数据挖掘和机器学习的工作，它输出的是某种信息和知识。企业决策人员可根据这些输出人为改变经营策略，而人工智能是用机器自动决策来代替人工行为，从而实现机器智能。数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏的、有用的、正确的知识，促进决策的执行。数据挖掘的很多算法都来自机器学习和统计学，其中统计学关注理论研究并用于数据分析实践形成独立的学科，机器学习中有些算法借鉴了统计学理论，并在实际应用中进行优化，实现数据挖掘目标。机器学习的演化计算深度学习等方法近年来也逐渐跳出实验室，从实际的数据中学习模式，解决实际问题。数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术。

【中奖名单】奖品华为云账户名华为纪念礼品包ZLQ9566华为纪念礼品包cyruslu-请中奖选手在9月21日前扫描下方二维码，填写收件地址，奖品将在9月22日后寄出。【邀请激励奖】一、分享邀请规则所有报名参赛的选手，均可通过分享专属二维码或链接的方式进行分享邀请，当有其他选手通过转发的二维码或链接完成报名后，则视为分享邀请成功。二、参与方式点击 >>大赛页面 右上角“立即报名”。报名成功后，点击相同位置“分享大赛”按钮，即可生成专属链接和二维码。活动结束后，将公布分享邀请中奖名单。三、分享邀请奖励奖项说明奖品数量邀请50人以上报名大赛并加入学习课堂，即可参与抽奖HUAWEI FreeBuds 4i 无线耳机3邀请30人以上报名大赛并加入学习课堂，即可参与抽奖华为手环 6 NFC版5邀请20人以上报名大赛并加入学习课堂，即可参与抽奖华为10000mAh移动电源SuperCharge快充版（Max 22.5W）10邀请10人以上报名大赛并加入学习课堂，即可参与抽奖华为经典耳机（USB Type-c版）20邀请5人以上报名大赛并加入学习课堂，即可参与抽奖华为纪念礼品包50

介绍　　ModelArts是AI开发平台集成大者1　　可以0代码开发你想要的AI模型和各种需求。2　　可以选择自己要的算法去开发AI。3　　就是不管你懂不懂代码，都可以玩AI。其实AI门槛不高的。

在使用ModelArts完成AI全流程开发时，端到端过程中，提供免费规格，让您免费体验ModelArts的全流程开发。单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。使用场景在AI全流程开发过程中，分为如下几个步骤：数据管理：ModelArts数据管理功能目前免费开放，但是由于数据需存储在OBS中，存储的数据按OBS规则进行计费。算法开发或预置算法：ModelArts提供的预置算法或者官方发布在AI市场的算法，均可免费使用。如果您自己在本地开发算法，则不涉及费用。模型训练：在创建训练作业时，可选择免费规格，完成模型训练。导入模型：ModelArts提供的模型导入及管理功能，不收费。部署上线：将导入的模型部署为在线服务时，可选择免费规格（CPU或GPU）的资源，将模型部署为服务。针对之前的ModelArts，如果您想端到端体验AI全流程开发，在“模型训练”和“部署上线”时，都需要付费体验。当前ModelArts提供免费规格后，整个AI开发过程，可端到端免费体验。

ModelArts自动学习　　ModelArts自动学习能力，可根据用户标注数据全自动进行模型设计、参数调优、模型训练、模型压缩和模型部署全流程。无需任何代码编写和模型开发经验，即可利用ModelArts构建AI模型应用在实际业务中。零编码，零AI基础，三步构建AI模型　　ModelArts自动学习可以大幅降低AI使用门槛与成本，较之传统AI模型训练部署，使用自动学习构建将降低成本90%以上。4+特定应用场景　　目前，ModelArts支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类4大特定应用场景，可以应用于电商图片检测、流水线物体检测等场景。立即使用请链接：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dashboard

一　　ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，通过AI开发全流程管理助您智能、高效地创建AI模型和一键部署到云、边、端。　　ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。根据经验选择您的使用方式如果您是业务开发者，没有AI开发经验，您可以使用ModelArts的自动学习功能，进行零基础构建AI模型，详细介绍请参见业务开发者：使用自动学习构建模型。如果您是AI初学者，有一定AI基础，您可以使用自己的业务数据对ModelArts预置算法进行重训练，从而得到新模型，详细介绍请参见AI初学者：使用预置算法构建模型。如果您是AI工程师，熟悉代码编写和调测，您可以使用ModelArts提供的在线代码开发环境，编写训练代码进行AI模型的开发，详细介绍请参见使用MXNet构建模型和使用Notebook构建模型。

　　据介绍，人工智能比较大的挑战之一是识别度不高、准确度不高，提高准确度就要提高模型的规模和精细度，提高线下训练的频次，这需要更强的计算力。当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高，互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长，在数据量和算法模型的双层叠加下，人工智能对计算的需求越来越大。 　　“2016年3月，谷歌人工智能阿尔法围棋(AlphaGo)战胜韩国棋手李世石时，人们慨叹人工智能的强大，而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。 　　“相比云计算和大数据等应用，人工智能对计算力的需求几乎无止境。”中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东也指出。 　　据介绍，人工智能比较大的挑战之一是识别度不高、准确度不高，提高准确度就要提高模型的规模和精细度，提高线下训练的频次，这需要更强的计算力。 　　当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高，互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长，在数据量和算法模型的双层叠加下，人工智能对计算的需求越来越大。 　　从中国信息通信研究院王蕴韬在通信世界网发表的文章了解，人工智能基础设施建设重要一方面是继续夯实通用算力基础。　　当前算力供给已经无法满足智能化社会构建，根据OpenAI统计，从2012年至2019年，随着深度学习“大深多”模型的演进，模型计算所需计算量已经增长30万倍，无论是计算机视觉还是自然语言处理，由于预训练模型的广泛使用，模型所需算力直接呈现阶跃式发展。 　　据斯坦福《AIINDEX2019》报告，2012年之前，人工智能的计算速度紧追摩尔定律，算力需求每两年翻一番，2012年以后，算力需求的翻番时长则直接缩短为3、4个月。　　面对已经每过20年才能翻一番的通用计算供给能力，算力捉襟见肘已经不言而喻。 　　无疑，人工智能走向深度学习，计算力已成为评价人工智能研究成本的重要指标。 　　未来如何解决算力难题，据科技日报报道，目前计算存储一体化正在助力、推动算法升级，成为下一代AI系统的入口。　　存内计算提供的大规模更高效的算力，使得AI算法设计有更充分的想象力，不再受到算力约束。从而将硬件上的先进性，升级为系统、算法的领先优势，最终加速孵化新业务。 　　而除了计算存储一体化的趋势，量子计算或是解决AI所需巨额算力的另一途径。　　目前量子计算机的发展已经超越传统计算机的摩尔定律，以传统计算机的计算能力为基本参考，量子计算机的算力正迅速发展。