机器学习的定义

机器学习的定义

从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。

机器学习的范围

其实，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。

从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此，一般说数据挖掘时，可以等同于说机器学习。同时，我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅模式识别

模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是从工业界发展起来的概念，后者则主要源自计算机学科。在著名的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书中，Christopher M. Bishop在开头是这样说的“模式识别源自工业界，而机器学习来自于计算机学科。不过，它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面，同时在过去的10年间，它们都有了长足的发展”。

数据挖掘

数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何，例如从数据中挖出金子，以及将废弃的数据转化为价值等等。但是，我尽管可能会挖出金子，但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是，数据挖掘仅仅是一种思考方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识，但不是每个数据都能挖掘出金子的，所以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM最喜欢吹嘘的)，恰恰相反，一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键，而且他还必须对数据有深刻的认识，这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。

统计学习

统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的，这个分别在于：统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化，偏数学，而机器学习者更关注的是能够解决问题，偏实践，因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。

计算机视觉

计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的，同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深

度学习的发展，大大促进了计算机图像识别的效果，因此未来计算机视觉界的发展前景不可估量。

语音识别

语音识别=语音处理+机器学习。语音识别就是音频处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不会单独使用，一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果的语音助手siri等。

自然语言处理

自然语言处理=文本处理+机器学习。自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中，大量使用了编译原理相关的技术，例如词法分析，语法分析等等，除此之外，在理解这个层面，则使用了语义理解，机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号，自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。按照百度机器学习专家余凯的说法“听与看，说白了就是阿猫和阿狗都会的，而只有语言才是人类独有的”。如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。

可以看出机器学习在众多领域的外延和应用。机器学习技术的发展促使了很多智能领域的进步，改善着我们的生活。

局限在结构化数据，还有图像，音频等应用。

机器学习的方法

1、回归算法

在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。

线性回归就是我们前面说过的房价求解问题。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据？一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”的思想是这样的，假设我们拟合出的直线代表数据的真实值，而观测到的数据代表拥有误差的值。为了尽可能减小误差的影响，需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大。

计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”，专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。例如，著名的“梯度下降”以及“牛顿法”就是数值计算中的经典算法，也非常适合来处理求解函数极值的问题。梯度下降法是解决回归模型中最简单且有效的方法之一。从严格意义上来说，由于后文中的神经网络和推荐算法中都有线性回归的因子，因此梯度下降法在后面的算法实现中也有应用。

逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法，但是，从本质上讲，线型回归处理的问题类型与逻辑回归不一致。线性回归处理的是数值问题，也就是最后预测出的结果是数字，例如房价。而逻辑回归属于分类算法，也就是说，逻辑回归预测结果是离散的分类，例如判断这封邮件是否是垃圾邮件，以及用户是否会点击此广告等等。

实现方面的话，逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观，你只需要理解对数值越大，函数越逼近1，数值越小，函数越逼近0)，接着我们根据这个概率可以做预测，例如概率大于0.5，则这封邮件就是垃圾邮件，或者肿瘤是否是恶性的等等。从直观上来说，逻辑回归是画出了一条分类线，见下图。

图7 逻辑回归的直观解释

假设我们有一组肿瘤患者的数据，这些患者的肿瘤中有些是良性的(图中的蓝色点)，有些是恶性的(图中的红色点)。这里肿瘤的红蓝色可以被称作数据的“标签”。同时每个数据包括两个“特征”：患者的年龄与肿瘤的大小。我们将这两个特征与标签映射到这个二维空间上，形成了我上图的数据。

当我有一个绿色的点时，我该判断这个肿瘤是恶性的还是良性的呢？根据红蓝点我们训练出了一个逻辑回归模型，也就是图中的分类线。这时，根据绿点出现在分类线的左侧，因此我们判断它的标签应该是红色，也就是说属于恶性肿瘤。

逻辑回归算法划出的分类线基本都是线性的(也有划出非线性分类线的逻辑回归，不过那样的模型在处理数据量较大的时候效率会很低)，这意味着当两类之间的界线不是线性时，逻辑回归的表达能力就不足。下面的两个算法是机器学习界最强大且重要的算法，都可以拟合出非线性的分类线。

2、神经网络

神经网络(也称之为人工神经网络，ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，携着“深度学习”之势，神经网络重装归来，重新成为最强大的机器学习算法之一。

神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法(加速神经网络训练过程的数值算法)诞生以后，神经网络的发展进入了一个热潮。BP算法的发明人之一是前面介绍

的机器学习大牛Geoffrey Hinton(图1中的中间者)。

具体说来，神经网络的学习机理是什么？简单来说，就是分解与整合。在著名的Hubel-Wiesel试验中，学者们研究猫的视觉分析机理是这样的。

图8 Hubel-Wiesel试验与大脑视觉机理

比方说，一个正方形，分解为四个折线进入视觉处理的下一层中。四个神经元分别处理一个折线。每个折线再继续被分解为两条直线，每条直线再被分解为黑白两个面。于是，一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元，神经元处理以后

再进行整合，最后得出了看到的是正方形的结论。这就是大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理。

让我们看一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层中的一个圆代表一个处理单元，可以认为是模拟了一个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，也就是”神经网络”。

图9 神经网络的逻辑架构

在神经网络中，每个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。通过这样的过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。

下图会演示神经网络在图像识别领域的一个著名应用，这个程序叫做LeNet，是一个基于多个隐层构建的神经网络。通过LeNet可以识别多种手写数字，并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性。

图10 LeNet的效果展示

右下方的方形中显示的是输入计算机的图像，方形上方的红色字样“answer”后面显示的是计算机的输出。左边的三条竖直的图像列显示的是神经网络中三个隐藏层的输出，可以看出，随着层次的不断深入，越深的层次处理的细节越低，例如层3基本处理的都已经是线的细节了。LeNet的发明人就是前文介绍过的机器学习的大牛Yann LeCun(图1右者)。

进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机(SVM)

算法取代了神经网络的地位。

3、SVM（支持向量机）

支持向量机算法是诞生于统计学习界，同时在机器学习界大放光彩的经典算法。

支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术，则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技术。

但是，通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。

例如下图所示：

图11 支持向量机图例

我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？在二维平面可能会很困难，但是通过“核”可以将二维空间映射到三维空间，然后使用一个线性平面就可以达成类似效果。也就是说，二维平面划分出的非线性分类界线可以等价于三维平面的线性分类界线。于是，我们可以通过在三维空间中进行简单的线性划分就可以达到在二维平面中的非线性划分效果。

图12 三维空间的切割

支持向量机是一种数学成分很浓的机器学习算法（相对的，神经网络则有生物科学成分）。在算法的核心步骤中，有一步证明，即将数据从低维映射到高维不会带来最后计算复杂性的提升。于是，通过支持向量机算法，既可以保持计算效率，又可以获得非常好的分类效果。因此支持向量机在90年代后期一直占据着机器学习中最核心的地位，基本取代了神经网络算法。直到现在神经网络借着深度学习重新兴起，两者之间才又发生了微妙的平衡转变。

4、聚类算法

前面的算法中的一个显著特征就是我的训练数据中包含了标签，训练出的模型可以对其他未知数据预测标签。在下面的算法中，训练数据都是不含标签的，而算法的目的则是通过训练，推测出这些数据的标签。这类算法有一个统称，即无监督算法(前面有标签的数据的算法则是有监督算法)。无监督算法中最典型的代表就是聚类算法。

让我们还是拿一个二维的数据来说，某一个数据包含两个特征。我希望通过聚类算法，给他们中不同的种类打上标签，我该怎么做呢？简单来说，聚类算法就是计算种群中的距离，根据距离的远近将数据划分为多个族群。

聚类算法中最典型的代表就是K-Means算法。

5、降维算法

降维算法也是一种无监督学习算法，其主要特征是将数据从高维降低到低维层次。在这里，维度其实表示的是数据的特征量的大小，例如，房价包含房子的长、宽、面积与房间数量四个特征，也就是维度为4维的数据。可以看出来，长与宽事实上与面积表示的信息重叠了，例如面积=长×宽。通过降维算法我们就可以去除冗余信息，将特征减少为面积与房间数

量两个特征，即从4维的数据压缩到2维。于是我们将数据从高维降低到低维，不仅利于表示，同时在计算上也能带来加速。

刚才说的降维过程中减少的维度属于肉眼可视的层次，同时压缩也不会带来信息的损失(因为信息冗余了)。如果肉眼不可视，或者没有冗余的特征，降维算法也能工作，不过这样会带来一些信息的损失。但是，降维算法可以从数学上证明，从高维压缩到的低维中最大程度地保留了数据的信息。因此，使用降维算法仍然有很多的好处。

降维算法的主要作用是压缩数据与提升机器学习其他算法的效率。通过降维算法，可以将具有几千个特征的数据压缩至若干个特征。另外，降维算法的另一个好处是数据的可视化，例如将5维的数据压缩至2维，然后可以用二维平面来可视。降维算法的主要代表是PCA算法(即主成分分析算法)。

6、推荐算法

推荐算法是目前业界非常火的一种算法，在电商界，如亚马逊，天猫，京东等得到了广泛的运用。推荐算法的主要特征就是可以自动向用户推荐他们最感兴趣的东西，从而增加购买率，提升效益。推荐算法有两个主要的类别：

一类是基于物品内容的推荐，是将与用户购买的内容近似的物品推荐给用户，这样的前提是每个物品都得有若干个标签，因此才可以找出与用户购买物品类似的物品，这样推荐的好处是关联程度较大，但是由于每个物品都需要贴标签，因此工作量较大。

另一类是基于用户相似度的推荐，则是将与目标用户兴趣相同的其他用户购买的东西推荐给目标用户，例如小A历史上买了物品B和C，经过算法分析，发现另一个与小A近似的用户小D购买了物品E，于是将物品E推荐给小A。

两类推荐都有各自的优缺点，在一般的电商应用中，一般是两类混合使用。推荐算法中最有名的算法就是协同过滤算法。

7、其他

除了以上算法之外，机器学习界还有其他的如高斯判别，朴素贝叶斯，决策树等等算法。但是上面列的六个算法是使用最多，影响最广，种类最全的典型。机器学习界的一个特色就是算法众多，发展百花齐放。

下面做一个总结，按照训练的数据有无标签，可以将上面算法分为监督学习算法和无监督学习算法，但推荐算法较为特殊，既不属于监督学习，也不属于非监督学习，是单独的一类。

监督学习算法：

线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM

无监督学习算法：

聚类算法，降维算法

特殊算法：

推荐算法

除了这些算法以外，有一些算法的名字在机器学习领域中也经常出现。但他们本身并不算是一个机器学习算法，而是为了解决某个子问题而诞生的。你可以理解他们为以上算法的子算法，用于大幅度提高训练过程。其中的代表有：梯度下降法，主要运用在线型回归，逻辑回归，神经网络，推荐算法中；牛顿法，主要运用在线型回归中；BP算法，主要运用在神经网络中；SMO算法，主要运用在SVM中。

知识管理基本概念总结

知识管理基本概念总结 王连娟 E-mail: Phone:82235403, 绪论知识管理概述 1.企业知识理论 ?企业知识理论认为企业是只是一体化的制度，生产过程中最重要的投入是知识，但知识有个人掌握，并专业化于某一特殊领域，由此知识的专业性就决定了生产活动需要拥有各种不同类型知识的各类专家的共同协作和努力，因此企业无非就是一种“团队生产”的组织形式。 2、知识管理的概念 ?巴斯(Bassi)认为，知识管理是指为了增强组织的绩效而创造、获取和使用知识的过程。 ?奎达斯等(P.Quitas)认为知识管理“是一个管理各种知识的连续过程，以满足现在和将来出现的各种需要，确定和探索现有和获得的知识资产，开发新的机会。” ?维格(K.Wiig)认为，知识管理主要涉及四个方面：自上而下地监测、推动与知识有关的活动；创造和维护知识基础设施；更新组织和转化知识资产；使用知识以提高其价值。 ?艾莉(Verna Allee)对知识管理的定义是“帮助人们对拥有的知识进行反思，帮助和发展支持人们进行知识交流的技术和企业内部结构，并帮助人们获得知识来源，促进他们之间进行知识的交流”。 ?法拉普罗(Carl Frappuolo)说“知识管理就是运用集体的智慧提高应变和创新能力”。 ?马斯(E.Maise)认为，知识管理是系统发现、选择、组织、过滤和表述信息的过程，目的是改善雇员对待特定问题的理解。 ?达文波特教授(T.H.Davenport)指出：“知识管理真正的显著方面分为两个重要类别：知识的创造和知识的利用。 3、知识管理学派 ?技术学派 该学派认为“知识管理就是对信息的管理”。这个领域的研究者和专家们一般都有着计算机科学和信息科学的教育背景。他们常常被卷入到对信息管理系统、人工智能、重组和群件等的设计、构建过程当中。对他们来讲，知识等于对象，并可以在信息系统当中被标识和处理。 ?行为学派 认为“知识管理就是对人的管理”。这个领域的研究者一般有哲学、心理学、社会学或商业管理的教育背景。他们经常卷入到对人类个体的技能或行为的评估、改变或是改进过程当中。对他们来说，知识等于过程，是一个对不断改变着的技能等的一系列复杂的、动态的安排。 ?综合学派 综合学派认为“知识管理不但要对信息和人进行管理，还要将信息和人连接起来进行管理；知识管理要将信息处理能力和人的创新能力相互结合，增强组织对环境的适应能力”。组成该学派的专家既对信息技术有很好的理解和把握，又有着丰富的经济学和管理学知识。他们推动着技术学派和行为学派互相交流、互相学习从而融合为自己所属的综合学派。 4、数据、信息与知识 1）、什么是知识 经合组织(OECD) 在《以知识为基础的经济》一书中把知识分为四大类，知道是什么（即知事，know-what，又称事实知识）、知道为什么（即知因，know-why, 又称原理知识）、知道怎样做（即知窍，know-how, 又称技能知识）和知道谁有知识（即知人，know-who, 又称人力知识）。前两类知识即事实知识和原理知识是可以表述出来的知识，是显性的，而后两类知识技能知识和人力知识难以用文字表述，是隐性的。OECD知识分类不仅可看出显、隐性知识之间的区分，还详细地给出了显、隐性知识所包括的内容 2）、知识的分类 ?显性知识和隐性知识 ?内部知识和外部知识 ?个人知识和组织知识 ?实体知识和过程知识 ?核心知识和非核心知识 5、本课程对知识管理内容的理解 1）、知识管理主体——知识管理者 ?CKO(CIO) ?知识经理 ?知识工人（个人知识管理） 2）知识管理客体——知识 ?知识的积累——知识地图 ?知识共享 ?知识创新

人工智能与机器人教学教材

人工智能与机器人

1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。

知识管理系统：目标与策略

知识管理：目标与策略 摘要：知识管理是社会经济发展的主要驱动力和提高组织竞争力的重要手段。其基本内容是运用集体的智慧提高应变和创新能力。本文旨在界定知识经济的概念，探讨知识管理的目标，比较分析知识管理的两种策略之异同，以促进我国管理的创新，有利于引导我国企业步入知识经济时代。 关键词：管理；组织；创新 在人类社会的发展进程中，管理创新和技术进步可以说是推动经济增长的两个基本动力源。随着知识社会的到来，知识将成为核心和具有柔性特点的生产要素，而对知识的管理更是社会经济发展的主要驱动力和提高组织竞争力的重要手段。对组织而言，知识和信息正在取代资本和能源成为最主要的资源，知识经济迫切要求管理创新。适应此要求，近几年来，一种新的企业管理理念——知识管理（Knowledge management）正在国外一些大公司中形成并不断完善。其中心内容便是通过知识共享、运用集体的智慧提高应变和创新能力。知识管理的实施在于建立激励雇员参与知识共享的机制，设立知识总监，培养组织创新和集体创造力。总结和研究知识管理的做法和成功经验将有利于我国企业管理的创新，有利于引导我国企业步入知识经济时代。 一、概念的界定 什么是知识管理？一个定义说：“知识管理是当企业面对日益增

长着的非连续性的环境变化时，针对组织的适应性、组织的生存及组织的能力等重要方面的一种迎合性措施。本质上，它嵌涵了组织的发展过程，并寻求将信息技术所提供的对数据和信息的处理能力以及人的发明和创新能力这两者进行有机的结合。”笔者认为，知识管理虽然广泛运用于企业管理的实践，但作为具有一般管理的共同性质的公共管理同样也面临着知识管理的问题。对于公共部门而言，知识管理的目标与核心就是通过提高人的发明和创新能力来实现组织创新。 知识管理为组织实现显性和隐性知识共享提供了新的途径。显性知识易于整理和进行计算机存储，而隐性知识是则难以掌握，它集中存储在雇员的脑海里，是雇员所取得经验的体现。知识型组织能够对外部需求作出快速反应、明智地运用内部资源并预测外部环境的发展方向及其变化。虽然要做到这一点需要从根本上改变组织的发展方向和领导方式，但是其潜在回报是巨大的。要了解知识管理，首先要把它同信息管理区分开来。制定一个有效的信息管理战略并不意味着实现了知识管理，这正如不能单纯从一个组织的设备硬件层面来衡量其办公自动化水平一样。要想在知识经济中求得生存，就必须把信息与信息、信息与人、信息与过程联系起来，以进行大量创新。库珀认为：“正是由于信息与人类认知能力的结合才导致了知识的产生。它是一个运用信息创造某种行为对象的过程。这正是知识管理的目标。”实行有效知识管理所要求的远不止仅仅拥有合适的软件系统和充分的培训。它要求组织的领导层把集体知识共享和创新视为赢得竞争优势的支柱。如果组织中的雇员为了保住自己的工作而隐瞒信息，如果组

完整版机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，

呼吸机相关概念

肺顺应性 肺顺应性是指单位压力改变时所引起的肺容积的改变，它代表了胸腔压力改变对肺容积的影响。它包括静态顺应性和动态顺应性两者，前者反映了肺组织的弹性，后者受肺组织弹性和气道阻力的双重影响。肺顺应性检查的适用范围有：①各种类型的肺纤维化、胸膜纤维化等限制性肺疾病。②肺水肿、肺充血。③急性呼吸窘迫综合征。④肺气肿。⑤小气道功能测定。 ⑥机械通气和呼吸监护。 健康值 男性：Clst(170±60)ml/cmH2O，Cldyn20(230±60)ml/cmH2O(1cmH20≈0.098kPa)。 女性：Clst (110±30)ml/cmH2O，Cldyn20(150±40)ml/cmH2O。 专家解读 临床用途：①作为某些疾病如肺纤维化、肺气肿等诊断参考或估计其严重程度。②频率依赖动态顺应性用于小气道功能测定较为敏感。③用于机械通气和呼吸衰竭监护，协助确定最佳PEEP水平。 (1)肺顺应性降低见于： ①限制性肺疾病，包括各种类型肺纤维化、胸膜纤维化等。 ②肺泡充填性疾病，如肺水肿、肺充血、肺泡出血、肺泡蛋白沉着症等。 ③急性呼吸窘迫综合征。 (2)肺气肿时，由于肺泡壁破坏弹力组织减少，故静态顺应性增加；肺泡附着对支气管环状牵引力减弱，肺充气不均，故动态顺应性减低。 (3)肺泡充气和排空的速度取决于肺顺应性与气道阻力的乘积，即时间常数。小气道疾病时，呼吸频率增快时，肺顺应性减低，称动态肺顺应的频率依赖性(frequency dependence of dynamic complianceFDC)，是测定小气道功能的一项敏感指标。 (4)机械通气时，确定最佳PEEP水平，即能产生最大肺顺应性时的PEEP压力，此时可产生最大健康搜索的氧转运和最小的死腔。

机器视觉认识

机器视觉基本认识 一、机器视觉基本概念 1、机器视觉概念 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品品质要求的不断提高。零缺陷、高品质、高附加值的产品成为企业应对竞争的核心，为了赢得竞争，可靠的质量控制不可或缺。由于生产过程中速度加快，产品工艺高度集成，体积缩小且制造精度提高，人眼已无法满足许多企业外形质量控制的检测需要。机器视觉代替人类视觉自动检测产品外形特征，实现100%在线全检，已成为解决各行业制造商大批量、高速、高精度产品检测的主要趋势。简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 2、机器视觉系统 机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 可以将机器视觉系统概括为四部分： 1）、摄取：采用图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统； 2）、抽取：图像处理系统根据像素分布和亮度、颜色等信息，进行运算来抽取目标的特征，例如面积、长度、数量、位置等； 3）、输出：根据预设的判断来输出结果，如尺寸、角度、偏移量、个数、合格或不合格、有或无等； 4）、控制动作：指挥执行机构进行定位或分选等相应控制动作。 3、机器视觉系统的特点： 1）、在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉代替人工视觉； 2）、在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。 二、机器视觉与计算机视觉的区别 计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能—对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉主要有两类方法：一类是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一类是工程的方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。 计算机视觉和机器视觉两个术语既有区别又有联系。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由多个或者多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析师对目标物体

机器视觉基本介绍

机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变

知识管理心得体会

知识管理心得体会 田志刚提到了知识显性化是知识管理工作者的必备能力，这句话很赞同，很多知识或信息平时大家都在说，都了解，或者有些经验完全在自己脑袋里面，经验本身没有喜欢为方法论和模式。 为什么要进行个人知识管理?德鲁克说过，没有人为你负责，除了你自己，而你唯一的资本就是知识。在这里我还需要补充一句就是，你唯一的能力就是应用知识创造价值的能力。PKM的最终目标仍然是提升自我的核心竞争力，体现知识创造价值，因此就需要再次强调了不能脱离了某个场景或领域来单独的谈个人知识管理，否则就失去了目标和方向。在我们平时的问题管理，工作，技术研究，学习，时间管理等各个方面都无处不体现知识管理的影子。 个人知识管理涉及到个人战略，个人效率和个人资产三个方面的问题。个人战略是知识管理的目标导向，个人资产如知识库的积累，知识的转化等是基础;而个人效率则核心是时间管理和生产率，各种工具的使用。在目标导向下，我们注重平时个人资产的积累，利用好各种工具做到又快又好的解决问题即个人知识管理的初衷。 如果从个人知识管理涉及到的技能谈，应该包括收集分类资料的能力，根据问题快速检索资料能力，分析信息能力，整合信息能力，时间管理能力，沟通能力，演讲能力(知识

分享)，归纳和演绎能力，结构化思维能力，工具应用能力，知识融合贯通和显隐性转化能力。如果用一句话说还是应用知识并创造价值的能力。 田志刚提到了知识显性化是知识管理工作者的必备能力，这句话很赞同，很多知识或信息平时大家都在说，都了解，或者有些经验完全在自己脑袋里面，经验本身没有喜欢为方法论和模式。而这个时候最好的方法就是通过文字系统和结构化的整理出来，因为沟通的时候我们很难想得这么系统，沟通的时候往往很能说但是一让正式的写出来往往就手足无措了。所以我们一定要考虑在知识从显性转为你隐性的经验和技能后，通过一段时间的沉淀，还得讲其显性化出来，这一方面是结构化思维能力的锻炼，也是我们知识管理里面谈到的分享创造价值的体现。所以我们平时不仅仅关注阅读，也关注写作，阅读往往是显性到隐性的转化，而写作则是隐性到显性的转化，两者必须要相互融合并贯通。 吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已。特别是在互联网时代，信息呈现爆炸式的增长，我们的学习速度是远远无法跟上知识和信息的指数级产生速度的。每个人必须设置自己的信息过滤器，许多东西就不应该在读完了才知道是垃圾，这样也浪费了你的资源---时间!那究竟应该怎么办?这就涉及到两个方面的问题，一个是你需要知识你的领域方向和关注哪方面的知识，一个是你需要知道如果从一

2020年机器视觉公司排名

2020年机器视觉公司排名 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 近年来，随着我国智慧城市建设的重新火热，机器视觉技术的市场需求量大增。对于人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等智慧城市建设的多个领域来说，机器视觉技术都是不可或缺的。 随着制造业企业对自动化、智能化需求的不断提升，一大批机器视觉企业涌现了出来。那么，让我们一起来看看都有哪些企业已经涉足这一领域，以及他们的发展情况如何。 机器视觉国外供应商 基恩士 从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备，KEYENCE的产品覆盖面极其广泛。KEYENCE的客户遍及各行各业，有超过80,000的客户都在使用KEYENCE的这些产品。用户只要针对特定应用选择合适的KEYENCE产品，就可以安装高产量，高效能的自动化生产线。 基恩士产品的设计理念是给予客户的制造与研发创造附加价值。产品按照通用目的进行工程设计，因此它们可以用在各个行业或广泛的应用场合。基恩士为既存和潜在的应用需要提供更具附加价值的产品。 基恩士为世界范围内约100个国家或地区的20余万家客户提供服务，基恩士这个名称意味着创新与卓越。 xx 创立于1933年的欧姆龙集团是全球知名的自动化控制及电子设备制造厂商，掌握着世界领先的传感与控制核心技术。通过不断创造新的社会需求，欧姆龙集团已在全球拥有近36，000名员工，营业额达7，942亿日元。产品涉及

(完整版)机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。 试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。 一维连续函数的傅里叶变换为： 一维离散傅里叶变换为： 二维连续函数的傅里叶变换为： 二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图

知识管理总结

1、什么是知识： 从经济和资源观点定义：知识是一种包含了结构化的经验、价值观、语境信息、专家见解和直觉等要素的动态的混合体，它为评估和利用新经验与信息提供了环境和框架。它源于知者的头脑，并为知者所用。在组织中，知识不仅常常内嵌在文件或数据库中，而且还存在于日常活动、流程和规范中。简单地说，知识是可用于行动的信息。可用于行动”是指在恰当的地点、恰当的时间和恰当的背景下以恰当的方式获得相关的信息，任何人可以在任何时候用它来帮助决策。知识是决策、预测、设计、规划、诊断、分析、评估和直觉判断的关键资源。它形成于个人和集体的头脑，并为之共享。它无法从数据库中产生，而是随着时间的推移从经验、成功、失败和学习中产生。 2、什么是信息：信息是有意义的数据，并以数据的形式存储、传递，数据通过加工转换 成信息。信息二数据+背景。 4、知识创造的模型：（1）一个动态交互：知识转移

（2）两种知识形式：隐性和显性知识 （3）三个知识聚合层次：个人，小组，组织 （4）四种知识创造模式：社会化：个体之间通过联合活动和接触共享隐性知识的过程；外部化：以易于理解的形式表达和描述显性知识的过程；组合化：将显性知识转化成更复杂的显性知识，包括显性知识的交流、分发、系统化等过程；内部化：在个体或组织规模内将显性知识转化成隐性知识的过程。 （5）四个知识转移场所（Ba）：起源场：指个人可以分享经验、感觉、情绪和心智模式的场合。起源场是一个存在于人的内心世界的空间，个人借助同理心与同情心而超越人际间的藩篱，以关怀、爱、信任与承诺构筑人与人知识转换的基础。该空间为“社会化”提供了一个共享的组织网络；对话场：这是提供团体分享心智模式与技能的场合，个人的隐性知识通过沟通而成为共享的知识，关键成功要素在于选择具有不同特殊知识或能力的人组成一个项目小组或是跨部门的团队，通过对话平台使得这些人的心智模式和技能转化成显性知识。因此，对话场提供一种良好的“外部化”组织网络；系统化场：系统化场针对“组合化”提供一种良好的组织网络，使得显性知识能以较便利或是书面的方式在整个组织间流通。信息技术（如网络、视频会议等）为组织知识创造提供一种虚拟化且更具效率的合作环境。 行动场：行动场为“内部化”提供共享的组织网络，个人利用虚拟的沟通媒介，内化显性知识成为己身的隐性知识，例如操作手册或虚拟实境演练方案。 （6）知识创新的螺旋过程：组织内的各个场所具有动态性，能将隐性知识转化成显性知识，然后再进而将显性知识转化成隐性知识，从个人层次到群组层次再到组织层次，最后到跨组织层次，并借此一周期循环而持续的创造新知识。 5、德鲁克的《后资本主义》中的三个发展阶段：工业革命：知识被用来改良生产工具、流程和产品。生产力革命：知识被用来解决工作的问题。管理革命：知识运用于“知识”本身之上。 6、知识管理战略规划的流程：（1）现状评估：从资源和能力两方面分析。（2）差距分析：如组织缺口分析。（3）策略制定:包括知识愿景的确定；优先试点的 确定；战略规划模型的确定。 7、简述知识的生产所用的工具、方法、手段：（1）个人方面：专家目录或黄页；知识地图（2）集体方面：知识产权；人际网络架构；核心流程；项目经验与教训（3）外部方

机器视觉技术发展现状文献综述 (2)

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 一、机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

个人知识管理读后心得

个人知识管理读书心得 看完同事分享的知识管理的ppt之后，感触非常深，感触最深的有如下几点： 1、信息时代的竞争已经是“知识学习速度”的竞争，快速掌握知识已经成为生存的基础。 信息时代，时局的发展，技术的进步都以无法估量的速度在进行，在这样的时代，知识的刷新速度也飞速进行，这点体现在软件行业更为突出，几年前C++、COM、OCX的开发还很主流，不过几年过去了，java已经大行其道，因此在开发领域，非常需要不断的学习新的知识，在新的开发技术出现之后，谁能够快速地掌握该技术，并将此技术应用于实践，谁就能掌握更多的主动权，具有更大的竞争力。 2、知识是需要分享的 将自己的知识进行分享，除了在分享过程中，使自己对知识的掌握程度更高，将知识显性化之外，还会增进别人对自己的了解，在此了解基础上还会增进别人对自己的信任，树立自己的个人品牌。 知识的分享可以通过分享自己的学习笔记、带徒弟、写博客、ＢＢＳ、微博、微信等途径，以做学习笔记为例，通过学习获取了知识，但是如果你将学习到的知识再组织下，形成读书笔记，那么你对这些知识的印象就更深刻，带徒弟或者教别人你会的知识也一样，这一点在上学的时候就很有感触，如果有个同学问了你一个问题，你就给她讲啊，在讲解的过程中，可能发现对方没有听明白你的讲法，于是你可能换个讲法，或者会发现你的理解可能也有偏差或者不深刻的地方，这时候略加思考，再讲给对方听，你对这个问题的认识也会更深刻、更具体。 个人觉得，写博客、BBS、微博、微信等在公众平台或者朋友圈中分享知识的过程，同时具备使知识显性化、具体化，并且加深个人理解之外，也让你的朋友和同事等了解了你掌握的知识，你的思维方式，你的能力等，在此过程中，加深了朋友和同事对你的了解，遇到可以与你合作，或者可以托付给你的工作时，就会想到你，所以在此过程中，你树立了自己的个人品牌形象，增加了别人对你的了解和信任，同时为自己赢得了更多潜在的机会，提高了自己的竞争力，增强

人工智能机器视觉

计算机视觉综述 摘要：自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后，世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科，研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识，比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等，它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成，如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像; 1、计算机视觉的应用 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面，充医学图像到遥感图像，充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉，许多人类视觉无法感知的场合，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像

机器视觉的基本原理及应用

机器视觉的基本原理及应用 机器视觉是配备有传感视觉仪器（如自动对焦相机或传感器）的检测机器，主要研究计算机来模拟认得视觉功能从客观事物图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测，测量和控制。其中光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测出各种产品的缺陷，或者用与判断并选择出物体，或者用来测量尺寸等，应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。 机器视觉的基本原理 机器视觉系统是指用电脑来实现人的视觉功能，也就是用电脑来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察物件的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉的系统 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

系统可再细分为 主端电脑（Host Computer） 影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器 影像摄影机（CCTV镜头、显微镜头） 照明设备（高周波萤光灯源、LED光源、Halogen卤素灯光源、闪光灯源、其他特殊光源） 影像显示器（LCD） 机构及控制系统（PLC、精密桌台、PC-Base控制器、伺服运动机台） 机器视觉的特点 （1）机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术等这些技术在机器视觉中式并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 （2）机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 （3）对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制

知识管理word版本

知识管理 “知识”作为一种资源出现在ISO 9001标准中，这是本次标准换版的重要变化之一，同时也是一个全新的要求，特别是对于知识管理、知识产权等方面意识和实践普遍薄弱的国内企业而言，如何满足新版标准的有关要求，加强对“知识”的管理，将这种资源有效转换为价值是需要重点考虑的事情，当然实现这些目的也需要新的“知识”。本文将重点围绕知识与知识管理的基本概念，对标准要求的理解展开探讨。 1 知识与知识管理 在GB/T23703.2-2010《知识管理第二部分术语》中，有关“知识”的定义为下述内容。知识knowledge通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。 注1：知识可以是显性的，也可以是隐性的；可以是组织的，也可以是个人的。 注2：知识可包括事实知识、技能知识和人际知识； 注3：知识是经“编辑”的信息，在具有意义的背景环境与分析处理后，能为组织带来真正的价值，它是隐含在专利技术、成功产品与有效决策之后的只是力量。而组织知识的集合（积累的经验、员工、管理技能、作业方式、科技应用、策略伙伴与供货商的关系、顾客及市场情报）就是它的智慧资本。 从上述定义的描述可以看出，知识来源于个人或组织所进行的学习、实践和探索活动，知识是经过“编辑”或“整理”后的信息，也是个人或组织所具有的认识、判断或技能。 从其载体的角度，知识可以分为显性知识和隐性知识，所谓显性知识是以文字、符号、图形等方式表达的知识，而隐性知识，是未以文字、符号、图形等方式表达的知识，存在于人的大脑中。对于一般的组织而言，如何将隐性的知识转换为显性的知识是知识管理的重要内容，因为很明显，随着人员的流动，那些隐性知识都会随之流失，这对组织来说是一种损失。

人工智能的模式识别与机器视觉

人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知

人工智能与机器人制造培训心得

1月19日，2018人工智能与机器人开发者大会在浦东新区申港大道200号F区三楼多功能厅盛大开幕，以“知时代，智未来”为主题。该大会聚集和整合各种人工智能领域创新人才，弘扬科学精神，激发全面创新的热情；同时，培育一批技术智能与机器人开发顶尖研发团队，引导各界力量支持创新人才，搭建服务创新团队的平台。会议中邀请了人工智能和机器人领域的专家和众多的企业负责人参加，一起讨论在这个飞速发展的时代，怎么结合人工智能去创造无限的可能 一、人工智能技术前瞻 再会期间了解到了人工智能以及机器人相关的前沿技术和创新思路，当前社会对于人工智能和机器人等词频繁使用，炙手可热。依托百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞，基于加强机器人创新发展的人工智能创新平台和加强机器人共性关键技术研究，建立完善机器人标准体系及检测认证平台。伴随着机器人技术的突飞猛进，两大平台也开始全面实施。在会议上胡洁教授讲到这么一句话，“智能制造是系统工程，人工智能是锦上添花”现在是要将原来人工智能辅助创新设计发展为人工智能驱动创新设计。目前应用人工智能现状大部为给定一个具体的方案使机器人按照给定的方案去工作，人工智能的另一个境界也就是现在我们发展的目标。要是人工智能通过自己的学习去创新，使人工智能可以做到用自己的方式学习，用自己的方式预测与创新。 二、智能制造的应用 也许人工智能听起来会比较科幻，缺少实际性，在本次会议中不仅仅是对于学术上的交流，有很大一部分是人工智能在生活中，工业上的实际应用。 1、Tesla&Google 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶受到了广泛的关注。 2、仿人机器人 仿人机器人顾名思义，就是像人。仿人机器人理论上可以在形态、行为和思维上像人但