人群演算法

『壹』 淘寶人群標簽是什麼有什麼用

今天來各位新手用最短的內容講解一下淘寶人群標簽方面的一些問題，或許很多新手店主就有點迷糊了，什麼是人群標簽，這個人群標簽有什麼用，下面就給各位新手店主普及一下。

首先來說什麼是人群標簽，人群標簽就是淘寶後台大數據根本你個人的購買習慣和賣家店鋪的銷售產品成交行為來進行的一個屬性分類，舉個簡單例子，比如你是一名孕媽，近期購買的產品基本上都是和孕媽和孕嬰相關的產品，那麼近期給你找個買家的標簽就能確定了，然後淘寶根據你找個買家最近的購買和瀏覽軌跡進行給你推薦優越的孕婦專用產品和兒童專用產品，這樣的話可以更精準的給買家提供方便，當然另一方面也可以更精準的給相對應的賣家提供精準客戶，這個就是所謂的人群標簽。

其次來說一下人群標簽有什麼用，作為買家人群標簽來說，淘寶後台根據你平時的購買習慣和自己的瀏覽記錄還有購物車的收藏記錄，會對你進行一個精細化的分析，進而給你推薦你所需要的產品，這樣的話對買家也是一種無微不至的服務，在你最短的時間內給你推薦你最需要的產品。作為賣家的人群標簽的固定來說就更容易理解了，你比如是賣孕嬰產品的，一旦人群標簽確定之後淘寶官方後台也會盡可能給你推薦這方面的精準客戶，從而促成成交。

然後說一下人群標簽都分哪幾種，簡單來說現在所謂的人群標簽分為三種：買家標簽、寶貝標簽、店鋪標簽，店鋪標簽是寶貝標簽的綜合，所以最重要的標簽就2個：買家標簽和寶貝標簽，

這個就是標簽的一個詳細的分類。現在知道了什麼是人群標簽，還有人群標簽的作用了，下面就說一下怎麼去提升自己的人群標簽，

①：我們瀏覽強標簽的店鋪（瀏覽TOP前幾的商家），瀏覽相似寶貝的覽競品寶貝，瀏覽競品寶貝時要找到與自己寶貝價格、款式相似的產品，貨比收藏（找3-8家競品）就可以，反復瀏覽自己的。

②：通過直通車給人群打標，直通車開年齡段+客單價，只要收藏加購，不追求PPC，每天最少大於100個點擊，為了打標可以開高溢價，留下數據好的人群。

③：雙標簽玩法，這種方法新品和老品都適用的，就是在生意參謀後台找到系統推薦的10個寶貝，去做深度瀏覽，然後貨比收藏加購，拍下不付款。第二天我們在通過搜索關鍵詞進入，新品一般是第四天以後，長按主寶貝，找同款、找寶貝。

今天分享的就這么多，希望今天的分享能對新手的你有一點幫助，歡迎點贊關注，謝謝。

『貳』 谷歌利用演算法為什麼就可以識別自殺高危人群

因為大數據可以更好的推算出自殺風險。谷歌將使用兩個數據點進行人工智慧訓練：青少年與咨詢師對話的初始階段，以及咨詢師與他們交談後完成的自殺風險評估。其理念是，通過對初始階段與最終風險評估的數據進行對比，人工智慧能夠根據最早的反應預測自殺風險。

得克薩斯大學奧斯汀分校（University of Texas at Austin）人類發展與家庭科學系主任斯蒂芬·羅素（Stephen Russell）表示：「（學生們）回家後上網，他們可以向全世界任何人披露這些信息。」幾十年來，Russell一直在對LGBTQ群體進行研究，他的研究頗具開創性，他表示，盡管有心理問題的學生確實「不應該用谷歌解決這些問題」，但是，讓現實生活中的所有守門人們對LGBTQ人群的看法變得開放、積極確實很難，因為幾十年來，人們一直對這些群體抱有污名和偏見。他說：「 即使是當今，我也能聽到有些管理者說，『我們這里沒有這樣的孩子。』這一直是現實中的一個窘境。」

『叄』 專家認為人工智慧能篩選識別問題人群，AI是如何識別網路上的負極人群

隨著科學技術的不斷發展以及人類社會的進步，人工智慧在我們的生活當中的應用越來越廣泛。它的應用一方面給我們帶來了一定的威脅，當然在一定方面，如果我們積極的利用他還是可以造福人類社會。幫助我們預知一些事情，而且可以更好的科學評估一些信息。進入到21世紀20年代以來，有很多專家都在積極鼓勵人工智慧的發展。當然，這其中就會有一些專家認為人工智慧可以幫助我們更好的篩選有問題的人群，那麼人工智慧它是如何幫助我們在網路上識別出那些負極人群的呢？

『肆』 基於混合神經網路的人群密度估計演算法

網路學術和網路文庫都有些資料、論文，可以參考。

基於混合神經網路的人群密度估計..._相關論文(共79篇)_網路學術
基於模糊神經網路的大場景人群密度估計方法 《計算機應用研究》
基於神經網路的區域人數估計方法研究 《中山大學》

基於概率神經網路的人群密度估計 《延邊大學學報(自然科學版)》

基於歸一化目標像素的人群密度估計方法 《計算機應用與軟體》

基於人群密度估計的視頻監控技術 《東華大學》

『伍』 170的身高多少體重正常

北京大學人民醫院內分泌科主任醫師胡肇衡說，目前，國人採用的標准體重的演算法中引用了一些國際上常用的計算方法，但由於種族之間的個體差異比較大，在這些演算法中，有一些並不適合中國人。目前，適用於我國人群的演算法主要有三種：

1.標准體重（公斤）＝身高厘米－105。如果超過標准體重的20％，就屬於肥胖，這種演算法簡單，適合普通人群體重的自我評定。

2.BMI法：體重指數＝體重（公斤）÷身高（米）的平方，如果體重指數超過了25，就屬於肥胖的范圍。這種方法計算精確，適用於流行病學的調查和研究。

3.直接計算腰圍：根據最新國際糖尿病聯盟（IDF）專家達成的共識，中國人：男性腰圍 90厘米，女性腰圍 80厘米，就屬於中心性肥胖（腹型），提示心血管疾病發生率、死亡率風險相對會高很多。

『陸』 人群密度檢測演算法中怎樣由密度圖得到人數

點密度圖用點（數）來表現與數據值對應的邊界或域對象。一個域對象中點的總個數代表了域對應的數據值。如果某縣有10，000個高級市民，每個點代表100位高級市民，在這個縣的界線內將會有100個點。

『柒』 人群密度識別系統是怎樣工作的

人群密度計數是指估計圖像或視頻中人群的數量、密度或分布，它是智能視頻監控分析領域的關鍵問題和研究熱點，也是後續行為分析、擁塞分析、異常檢測和事件檢測等高級視頻處理任務的基礎。隨著城市化進程的快速推進，城市人口數量急劇增長，導致各種人員高度聚集的社會活動頻繁發生，如果管控不當，極易發生擁擠踩踏事故。
例如上海「12.31」外灘踩踏事故中，由於現場管理和應對措施不當，引發了人群擁擠和摔倒，最終造成了重大人員傷亡的嚴重後果。如果有精度良好的人群計數系統實時統計相關場所的人群數量、分布或密度等信息，及時發現人群擁擠和異常行為並進行預警，以便採取措施進行疏導，就可以避免悲劇的發生。性能良好的人群計數演算法也可以遷移到其他目標計數領域，如顯微圖片中的細菌與細胞計數、擁擠道路上的汽車計數等，拓展人群計數演算法的應用范圍.因此,人群計數方法的研究有著重要的現實意義和應用價值。
顯然的是傳統的人群計數方法具有一定局限性，無法從圖像中提取更抽象的有助於完成人群計數任務的語義特徵，使得面對背景復雜、人群密集、遮擋嚴重的場景時，計數精度無法滿足實際需求。近年來，深度學習技術發展迅猛，在許多計算機視覺任務中得到成功應用，促使研究人員開始探索基於卷積神經網路的人群計數辦法.相比於傳統方法，基於CNN的人群計數方法在處理場景適應性、尺度多樣性等問題時表現更優。而且由於特徵是自學習的,不需要人工選取，可以顯著提升計數效果，因此已經成為當前人群計數領域的研究熱點。使用CNN的人群計數方法主要分為直接回歸計數法和密度圖估計法2類。直接回歸法只需向CNN送入人群圖片，就可以直接輸出人群數量，適用於人群稀疏場景。在密度圖法中，CNN輸出的是人群密度圖，再以數學積分求和的方式計算出人數.這類方法性能的好壞一定程度上依賴於密度圖的質量。為了提升密度圖質量，會引入新的損失函數來提高密度圖的清晰度和准確度。
故本項目通過採用深度學習方法獲取人群密度圖已估計人群數量，使用python語言搭建MSCNN網路實現實時生成人群密度圖以達到估計人群數量的目的