ebg演算法

⑴ 數學角的計算

若就這題而言，沒必要求∠CBG。兩個直角，即ABC和FBH相加，再減去∠ABH就是了，即
90°×2-(ABE+EBG+GBH)=90-(45+30)=15°
另，EBF並不等於45！
EBF與FBG互余，GBH與FBG互余，故EBF=GBH=30
而且FBG-EBF確實沒有意義！

⑵ windows優化大師注冊碼.我的優化大師是V6.9版的.注冊碼是:699505哪位能幫我找一下注冊碼好嗎，先謝了

你該到http://www.crsky.com/soft/927.html去下個Windows優化大師 v6.9 Build 5.1209 by 荒村聽雨

⑶ 人工智慧基礎的目錄

第1章人工智慧研究的發展和基本原則
1．1人工智慧的研究和應用
1．2人工智慧研究的發展
1．3人工智慧研究的成果
1．4人工智慧研究的基本原則
1．5存在的問題和發展前景
習題
參考文獻
第2章問題求解的基本方法
2．1一般圖搜索
2．1．1狀態空間搜索
2．1．2啟發式搜索
2．1．3狀態空間抽象和生成一測試法
2．1．4啟發式搜索的適用性討論
2．2問題歸約
2．2．1問題歸約的描述
2．2．2與或圖搜索
2．2．3與或圖的啟發式搜索
2．3基於歸結的演繹推理
2．3．1謂詞演算
2．3．2歸結演繹方法
2．3．3歸結反演
2．4基於規則的演繹推理
2．4．1基於規則的正向演繹推理
2．4．2基於規則的逆向演繹推理
2．4．3演繹推理的應用討論
2．4．4邏輯編程語言Prolog
本章小結
習題
參考文獻
第3章知識表示
3．1知識和知識表示
3．1．1知識原則
3．1．2知識表示的作用
3．1．3知識表示的功能
3．1．4知識表示的性能
3．1．5基本的知識表示方式
3．2產生式表示
3．2．1產生式系統
3．2．2控制策略
3．2．3產生式系統的分類
3．3結構化表示
3．3．1語義網路
3．3．2框架表示法
3．3．3面向對象的表示法
3．4知識表示的實用化問題
3．4．1程序性和陳述性知識
3．4．2表示能力和推理效率之間的制約關系
3．5基於本體的語義知識表示
3．5．1語義知識表示和共享本體
3．5．2本體表示語言的研究
3．5．3Web本體語言OWL
3．5．4語義Web的應用情景和支持技術
本章小結
習題
參考文獻
第4章基於知識的系統
4．1KB系統的開發
4．1．1KB系統的一般概念
4．1．2KB系統的體系結構原則
4．1．3KB系統的開發過程
4．1．4KB系統的開發工具和環境
4．2設計基於產生式表示的KB系統開發工具
4．2．1總體設計
4．2．2xps的實現
4．2．3應用實例——家族樹
4．2．4性能改進
4．2．5開發工具OPS5
4．3專家系統實例——MYCIN
4．3．1知識庫的構造
4．3．2推理機的設計
4．3．3系統服務設施
4．3．4開發工具EMYCIN
4．4問題求解的結構化組織
4．4．1結構化組織的需求
4．4．2事務表
4．4．3黑板法
4．4．4問題求解建模
4．4．5KB系統的高級技術
4．5基於本體的知識系統
4．5．1基礎級本體工程
4．5．2高級本體工程
4．5．3開發基於本體的知識系統
本章小結
習題
參考文獻
第5章自動規劃和配置
5．1經典規劃技術
5．1．1經典規劃技術的發展
5．1．2規劃的基本概念
5．1．3早期的自動規劃技術
5．1．4部分排序規劃技術
5．2自動規劃技術的新進展
5．2．1非經典規劃技術的開發
5．2．2自動規劃技術的實用化
5．2．3智能的調度、規劃和項目管理
5．3自動配置
5．3．1配置的一般概念
5．3．2自動配置的建模
5．3．3XCON——計算機自動配置系統
本章小結
習題
參考文獻
第6章機器學習
6．1機器學習概論
6．1．1機器學習的基本概念
6．1．2機器學習的發展歷史
6．1．3機器學習分類
6．2示例學習
6．2．1示例學習的基本策略
6．2．2決策樹構造法ID3
6．3基於解釋的學習
6．3．1基於解釋的泛化(EBG)
6．3．2基於解釋學習的若干基本問題
6．4遺傳演算法
6．4．1簡單遺傳演算法
6．4．2分類系統
6．5加強學習
6．5．1加強學習的基本方法
6．5．2p學習
6．5．3有關加強學習的進一步討論
6．6基於範例的學習
6．6．1基於範例推理的過程
6．6．2應用實例：智能飼料配方系統IcMIx
6．7知識發現與數據挖掘
6．7．1定理發現
6．7．2數據挖掘
6．7．3關聯規則挖掘
6．7．4資料庫及網路中的知識發現
本章小結
習題
參考文獻
第7章人工智慧高級技術綜述
參考文獻
第二版本前面6章內容基本相同
以下附帶：
第一版的第七章到第九章
第七章 非單調推理和軟計算
7.1 傳統邏輯系統的局限性
7.2 非單調推理
7.3 不確定推理
7.4 模糊邏輯和模糊推理
7.5 神經網路
本章小結
習題
參考文獻
第八章 機器感知
8.1 視覺與視覺圖像
8.2 圖像特徵提取
8.3 視覺模型與識別
8.4 自然語言理解
8.5 機器翻譯
本章小結
習題
參考文獻
第九章 Agent技術和信息基礎設施智能化
9.1 Agent技術的研究和發展
9.2 多Agent協作
9.3 Agent通信
9.4 信息基礎設施的智能化
本章小結
習題
參考文獻
……

⑷ 城市地質信息化

一、地質勘察信息管理系統建設

（一）概述

深圳市城市地質勘察信息系統是由深圳市勘察研究單位自行投資和實施完成的一個大型GIS信息管理項目。項目開始於2002年10月，2003年12月基本完成，2005年在原系統基礎上增加了Web發布功能。

系統採用深圳市1∶1000（特區外為1∶2000）地形圖為地理背景底圖，能實現對勘察項目、勘探點數據、原位測試和土工試驗數據、水文地質試驗數據、區域地層岩性空間分布數據、區域地質構造空間分布數據和其他特徵性地質對象數據進行綜合管理。

該資料庫內的管理信息工作自1983年以來，包括所完成的各類勘察工程的全部信息，以及深圳特區1∶5萬地質圖所包含的地層岩性和地質構造空間分布數據。除此之外，還有部分羅湖區斷裂帶高層建築物沉降監測項目數據和部分地質災害和地質遺跡數據。

該系統被列為「2003年深圳市信息化重點工程」以及「2003年深圳市建設科研項目」。

系統建設的主要目的和意義為：

1）全面有序地管理、開發、利用城市地質勘察資源。

2）提供城市規劃、國土資源開發、城市建設和城市管理等決策分析的地質信息依據。

3）為深圳社會經濟建設的可持續發展提供基礎性地質地理信息。

4）規范統一深圳市地質資源與工程地質勘察行業技術標准，實現網路信息共享。

5）為城市防災減災、城市地質科學研究、岩土工程設計和工程地質勘察等領域的發展提供服務。

（二）系統建設方法與實施技術

城市地質勘察信息系統的建設，需要採用地理信息系統（GIS）技術、資料庫技術和網路技術進行開發。

地理信息系統（GIS）技術，提供了將空間數據及其屬性數據進行關聯整合，能以地圖這一圖形方式進行顯示，並且提供各種層次的地圖空間數據查詢和表現功能。目前，主流的地理信息系統（GIS）平台軟體，國外平台有Arc/Info、MicroStation GeoGraphics、MapInfo和AutoMap等，國內平台有MapGIS、SuperMap等。從網路運行環境來看，又分為客戶端/伺服器端（C/S）和瀏覽器/伺服器端（B/S）模式，後一種方式又稱為是互聯網地理信息系統（WebGIS）。

深圳市城市地質勘察信息系統也分為兩個版本，前期版本為客戶端/伺服器端（C/S）版本，採用國內SuperMap 2000軟體為平台進行開發；後期版本為瀏覽器/伺服器端（B/S）版本，主要採用MicroStation Geographics平台下的GeoPublisher作為伺服器地圖數據發布引擎，客戶端則採用自主開發的控制項完成。

由於地理信息海量數據特點，地理信息數據存儲對資料庫管理系統的並發響應速度等要求較高，數據存儲主要有兩種方式：一種是將空間地圖數據及其屬性數據，統一存放到一個資料庫中的圖屬一體化存儲方式；另一種則是將空間地圖數據和其屬性數據分別存儲的方式，即地圖數據以文件方式存儲（一般以圖幅為分割單位），而屬性數據則存儲到資料庫管理系統中。前一種方式是具有維護管理方便、技術先進、響應快的優點，是目前的發展方向，但技術實現費用較高、系統不穩定，因此，深圳市城市地質勘察信息系統仍採用空間地圖數據和其屬性數據分別存儲的方式，資料庫管理系統採用的是M S SQL Server2000。

圖3-3-1 系統基本對象

由於計算機網路和Internet技術的普及，越來越多的計算機軟體已經擺脫了單機工作環境的局限，向聯網協同工作的方式轉化，深圳市城市地質勘察信息系統也是一個聯網運行的軟體系統，設計上採用了Internet軟體技術來實現，目前主要面向於區域網內應用，但其技術上也已經完全滿足Intcrnet環境下的應用需求（圖3-3-1）。

（三）要素分類與編碼

根據建設部《城市地理信息系統建設規范》的經驗和成果，深圳市城市地質勘察信息系統內分為城市地理基本數據集和城市地質基本數據集要素兩類，其中城市地理基本數據集主要是指地形、地物、地下管線和測繪標志等數據要素，城市地質基本數據則指城市地質工作與工程建設所涉及的地層岩性、地質構造等空間數據，以及地質測繪和勘探所獲得的各類成果數據，如勘探點（鑽孔）、原位測試數據等。

深圳市城市地質勘察信息系統城市地理基本數據集要素分類與編碼，基本上參照原有測繪產品要素分類規范，如《1∶500 1∶1000 1∶2000地形圖要素分類與代碼（G B 14804-93）》、《國土基礎信息數據分類與編碼》（G B/T 13923），而城市地質基本數據集由於項目建設時期國內尚沒有可供遵循的規范標准，因此根據實際工作需要，系統建設者對各類要素進行了統一分類和編碼，其成果已被《城市地理信息系統建設規范（C JJ100-2004）所採納。

要素分類編碼過程中，注重了以下原則：

1）唯一性：編碼應唯一、無歧義。

2）擴展性：給定編碼規則和擴充區間，以滿足實際應用中編碼擴展、增加的需求。

編號全部採用數字編碼，共6位，第一位數字為主題類，第二位數字為大類，第三、四位數字為中類，最後兩位數字為小類和擴充位。

下面對城市地質基本數據集作簡要說明（表3-3-1～3-3-7）。

1.地層岩石

表3-3-1 地層岩石要素編碼

2.地質構造

表3-3-2 地質構造要素編碼

3.水文地質

表3-3-3 水文地質要素編碼

4.地震地質

表3-3-4 地震地質要素編碼

5.環境地質

表3-3-5 環境地質要素編碼

6.地質資源

表3-3-6 地質資源要素編碼

7.其他要素

表3-3-7 其他地質要素編碼

續表

（四）數據組織

1.主要數據種類

系統數據主要包括基礎地理數據（1∶1000地形圖）、基礎地質數據和工程勘察專題數據3類（圖3-3-2）。

2.要素屬性數據

系統主要要素的屬性數據見表3-3-8～3-3-18。

表3-3-8 地層界線屬性表

圖3-3-2 系統管理建庫的數據種類

表3-3-9 岩層屬性表

表3-3-10 土層屬性表

表3-3-11 勘探點屬性表

表3-3-12 斷層屬性表

表3-3-13 地震震中屬性

表3-3-14 滑坡體屬性

表3-3-15 危岩體屬性

表3-3-16 海水入侵帶屬性

表3-3-17 地質遺跡屬性

表3-3-18 地面沉降區域屬性

3.資料庫結構

系統採用關系型數據進行組織，對於勘察項目與勘探點數據之間關系較為復雜，其各要素屬性表與各輔助數據表之間結構如圖3-3-3～3-3-5。

圖3-3-3 勘察工程項目相關數據表及關聯關系

圖3-3-4 勘察工程場地（場區）相關數據表及關聯關系

（五）系統功能

1.項目查詢

系統提供根據關鍵字查詢、組合信息查詢資料庫中的勘察項目的檢索功能，或者根據地圖位置點選、框選、不規則框選等功能實現對勘察項目的查詢。

2.鑽孔查詢

系統提供點選、框選、給定坐標范圍和繪制不規則區域等方式，選定資料庫內的鑽孔，供查詢分析之用。

3.定位查詢

該系統是一個標準的地理信息系統應用工程，可以實現地理信息系統所提供的各種定位查詢功能。如根據坐標定位查詢、根據地名定位查詢、根據其他關鍵詞定位查詢、或者地圖瀏覽定位等等。

4.區域數據提取

通過在地圖上框選、或者繪制一個區域，實現選定該區域上的勘探點（鑽孔），並將該部分勘探點以一個模擬「工程」的形式，將數據導出到勘察作業軟體（「勘察e」軟體格式），供進一步分析，如圖3-3-6所示。

5.模擬鑽孔生成

系統可以通過選擇給定平面位置點上的周邊鑽孔，通過數據插值模擬手段，生成一個模擬鑽孔，用於查詢該點的推測地層和地層厚度。

6.報表和專題圖輸出

系統提供地質平面圖、鑽孔柱狀圖、鑽孔剖面圖、原位測試孔柱狀圖、地層簡表、地層參數簡表、土工試驗和原位測試結果簡表等報表和專題圖輸出功能。

圖3-3-5 勘探孔和各類試驗的數據表之間的關系

圖3-3-6 W ebGIS版本下將選定鑽孔輸出為模擬工程數據文件

7.管理維護功能

系統提供有數據備份、訪問許可權控制、數據入庫（數據手工錄入和整體導入）等功能。

8.Web發布

系統建設初期採用了傳統C/S模式，後期逐步擴展到B/S模式，通過Bentley GeoWebPublisher平台，將地理地圖數據與鑽孔數據以Web方式進行發布，擺脫了客戶端繁瑣的維護安裝任務，使得網內終端，打開瀏覽器就能夠實現對系統各種資源的訪問和查找。

具體實現功能如下：

①地圖的縮放、平移；②地圖的查詢定位；③對資料庫中的勘察工程和勘探點進行各類互動式查詢；④選定勘探點輸出為模擬工程數據用於分析。

在客戶端開發工程中，結合了Flash Active Script技術，解決了單純採用Bentley GeoWebPublisher所提供的控制項方式無法實現的大數據發布的快速響應與客戶端地圖操作的靈活性同時實現的問題，客戶端界面更為友好和易於操作。

查詢頁面效果如圖3-3-7所示。

圖3-3-7 繪制不規則區域選定鑽孔

（六）系統應用情況

系統建成後，先後在多個工程項目的地質信息收集、勘察前期准備、成果編制和周邊地質信息補充等方面得到了具體應用，取得了很好的效果。這些工程包括：①深圳市軌道交通四號線二期工程；②深圳市防震減災信息管理系統工程；③深港西部通道深圳側接線工程；④深圳市東部沿海高速公路工程；⑤深圳市龍崗區土地儲備開發中心北通道市政工程；⑥深圳和記黃埔觀瀾地產有限公司觀瀾低密度住宅發展項目。

隨著項目中積累的勘探點數據和其他基礎地質數據種類和數量的增加，深圳市城市地質勘察信息系統提供的信息將更為詳細和准確，其管理應用價值將逐步得到提升。由於系統數據的基礎性和代表性，系統所體現的公共服務價值也將逐步得到體現。

2006年，該系統被評為全國優秀地理信息系統工程。

二、「勘察e」數字化勘察作業系統

（一）建設思路

目前國內商業性工程勘察軟體基本上在AutoCAD下二次開發完成，對國外軟體依賴嚴重，用戶運行成本較大，不利於軟體正版化，也不符合國家支持民族軟體發展的政策。另一方面，在AutoCAD下開發，所編制的軟體必須犧牲很多定製特性，圖屬交互處理很難實現，不能滿足發展的需要。隨著近二十年來的技術發展，對工程勘察軟體提出了更多、更新的需求，除滿足常規的計算機輔助制圖功能外，具備綜合數據管理和分析能力、GIS應用介面、標准化程度高、可定製、擴展性強的勘察軟體將是今後5～10年的主要發展方向。

針對這一形勢，完全可以開發出一套有別於傳統思路，以城市工程勘察為主要服務對象，通過內建自主知識產權的圖形平台，能夠完成勘察數據採集和處理，成果輸出和管理的專業軟體，「勘察e」數字化勘察信息處理軟體就是這一思路的具體實現。

深圳市勘察研究單位獨立開發的「勘察e」數字化勘察信息處理軟體，其特點就是不依賴任何CAD軟體，完全自主開發，用戶一次性完成正版化，軟體開發始於2003年，採用C⁺⁺Bulider與Visua1 C⁺⁺進行開發。軟體於2004年被列為建設部「2004年重點信息化建設項目」，並於2004年通過建設部科技司組織的專家組鑒定，專家鑒定意見為「國內領先，國際先進」。

（二）「勘察e」CAD繪圖平台

「勘察e」包含的自主開發二維CAD平台，是一個功能基本齊備的圖形繪制環境（圖3-3-8），能夠滿足工程勘察數據整理和圖形輸出的功能需求，也能為其他岩土工程應用提供基本的圖形支撐環境。

1.繪制圖形

「勘察e」CAD圖形平台實現了類似於AutoCAD繪圖操作的常用繪圖功能。包括：繪制直線段、繪制多義線、繪制正多邊形、繪制矩形、繪制圓弧、繪制圓、繪制橢圓、繪制樣條曲線、繪制多行文本、生成塊和填充。

2.編輯圖形

「勘察e」CAD圖形平台將實現AutoCAD常用編輯圖形功能。包括：刪除、拷貝、鏡像、偏移、陣列、旋轉、縮放、裁剪、延伸、分解和排列對齊。

3.瀏覽功能

「勘察e」CAD圖形平台將實現AutoCAD常用的瀏覽功能，包括：圖形窗口的放大、縮小和平移功能。提供多種放大縮小的瀏覽方式，包括窗口縮放、中心縮放等。

圖3-3-8「勘察e」制圖環境

4.輔助繪圖功能

「勘察e」CAD圖形平台提供捕捉、正交輔助繪圖功能。捕捉點類型有：端點、中點、圓心、交點、切點、垂直點、象限點和最近點等。

5.互動式繪圖

「勘察e」CAD圖形平台提供命令行輸入和畫筆交互的方式繪圖。鍵盤方式可以精確地輸入世界坐標，彌補畫筆繪圖精度不足的缺點。可以ESC鍵取消當前的命令，也可以Enter鍵完成當前的命令；輔助繪圖命令平移、實時縮放和滾輪縮放不中斷當前的繪圖、修改命令如：畫直線、對象拷貝等；

6.圖層管理

「勘察e」CAD圖形平台提供圖層管理功能。

1）建立多個圖層：可以創建多個圖層，每個層管理自己所擁有的實體。

2）鎖定圖層：將指定的圖層鎖定，無法編輯修改實體。

3）隱藏圖層：將指定的圖層隱藏，既看不到實體，也無法修改實體。

4）凍結圖層：將指定的圖層凍結。

5）刪除圖層：刪除指定的圖層，圖層所擁有的實體也被刪除。

6）實體改變圖層：改變選擇的實體的圖層屬性。

7.圖形文件存取

「勘察e」CAD圖形平台提供圖形文件存取功能。

1）兼容AutoCAD的DXF文件格式：能夠打開和保存DXF文件，暫不處理AutoCAD特有的線型、字體。

2）自定義文件格式「.CAD」：能夠以文件流的形式保存為「.CAD」文件，也能夠讀取「.CAD」文件，並且能夠兼容早期版本。

3）圖源文件.wmf：能夠保存為.wmf文件，但不能讀取。

8.列印和列印預覽功能

勘察CAD圖形平台提供列印和列印預覽功能。

1）能夠顯示當前區域網內共享、可用的列印機。

2）能夠顯示列印機的基本信息。

3）能夠按照對象線寬和對象顏色預覽和列印圖形。

4）能夠按照用戶指定的列印樣式列印和預覽圖形，如果同時指定了對象線寬和對象顏色，優先採用對象線寬和對象顏色。

5）能夠編輯列印樣式並保存為文件，以顏色值來表示列印樣式，每個顏色值代表要列印的顏色、線寬和線型，最多能有256個顏色值。

6）能夠指定是否按照列印樣式預覽和列印圖形。

7）能夠列出當前列印機支持的所有紙張類型。

8）能夠指定列印方向：縱向、橫向。

9）能夠指定列印區域：圖形界線、圖形范圍、當前顯示的圖形和窗選范圍。

10）能夠指定列印比例和列印份數。

11）能夠指定按照偏移方式列印還是居中方式列印，偏移方式下可以輸入相對於紙張左上角的X、Y方向上的偏移距離。

12）批量列印功能，能夠批量列印輸出。

（三）勘察作業功能

1.數據錄入功能

提供各類勘察數據錄入功能，及靜力觸探試驗和部分土工試驗軟體數據直接導入系統的功能。錄入界面如圖3-3-9所示。

2.專題圖生成功能

1）平面圖布置圖：可根據工程數據自動生成輸出勘探點平面位置分布圖，根據畫筆的點擊位置布置勘探點，拖拽勘探點，也可選擇勘探點布置剖面線。

2）平面圖：按照指定比例和原始錄入參數，自動生成輸出鑽孔平面位置分布圖。圖面內容包括：鑽孔、剖面線等，可疊加任意地形圖及地物。

圖3-3-9「勘察e」鑽孔數據錄入界面

3）柱狀圖：自動生成任意位置地質柱狀圖等。

4）剖面圖：自動或人工劃分土層，自動生成工程地質剖（斷）面圖，內容包括鑽探數據，動、靜探曲線等原位測試數據，設計標高，基礎標高示意等；能夠編輯處理多種特殊情況。

界面如圖3-3-10所示。

5）等值線圖、雲圖：按多種經典演算法（三角網法、格網法等）自動生成地面等高線、各岩土層埋深等值線、各土層等厚線、基岩面等高線、地下水位等高線及其他等值線圖等；以畫線方式，自由繪制等值線圖內外邊界，過程直觀簡單。界面如圖3-3-11，圖3-3-12所示。

（四）模板定製

軟體提供自定義模板功能，並根據模板自動生成圖形。不同的單位或公司所繪制的地質勘察專題圖的格式有所不同，但完全可以按照自己的要求定製模板；模板的尺寸符合國家圖紙尺寸規范（圖3-3-13）。

圖3-3-10「勘察e」生成剖面圖示意

圖3-3-11「勘察e」生成雲圖選項對話框

圖3-3-12「勘察e」等值雲圖生成效果

圖3-3-13「勘察e」專題圖模板定製示意

1.圖形符號管理

系統提供自定義符號的功能。符號是有特定意義的圖形塊，用來生成專題圖；除了系統自帶的符號外，用戶可以自由擴充自己的符號（圖3-3-14）：

1）能夠將本系統中的任何圖形保存為符號，並可以將符號分類顯示。

2）可以將任何符號以一定的比例直接拖拽到圖形中。

3）可以編輯和刪除符號。

2.勘察報告生成

提供自動生成工程勘察報告初稿，自動完成土工試驗、水質分析、原位測試的統計與分析。

3.輔助工程設計

提供淺基礎沉降計算、樁基承載力及沉降計算功能（圖3-3-15）。

（五）三維可視化功能

系統採用OpenGL技術和三維格網插值演算法，實現了對地層層面三維空間分布進行模擬顯示的功能。並且能夠通過滑鼠控制地層層面模型進行縮放、旋轉等觀察，以及輸出視圖為圖形文件等功能（圖3-3-16）。

圖3-3-14「勘察e」的符號管理功能

圖3-3-15「勘察e」的輔助計算分析對話框

有關數據的導入導出，目前「勘察e」軟體能夠對勘察項目數據文件整體導入到深圳市城市勘察信息系統中，同時也能夠接收和打開深圳市城市勘察信息系統導出的項目數據文件。

「勘察e」網路版和單機版勘察項目數據也能夠以文件整體導入導出方式進行無損交換。

圖3-3-16「勘察e」三維地層層面分布模擬

（六）系統應用

目前該軟體已經廣泛應用於深圳及國內多個地區和單位的勘察與內部作業的生產業務，經過了「深圳市軌道交通四號線二期工程」等大型勘察項目檢驗，取得了很好的應用價值。

該軟體還不斷根據應用中實際的需求，進行持續完善升級。

三、邊坡工程三維可視化設計

1.概述

目前邊坡支護工程設計普遍是採用二維圖紙，按平面、立面加剖面的三視圖設計表達的方式，由於邊坡往往並不是一個空間上簡單的「平面」，原始地形更是一個非常不規則的空間曲面。傳統二維設計只能對上述問題進行粗略概念性的表達，無法准確地刻畫支護前後的形態。不但工程量算不準確，造成預算與實際費用的偏差，也可能由於設計條件不準確，造成支護不足或過度，形成安全隱患或工程浪費。

另外，永久性邊坡工程景觀問題越來越得到重視，在確保安全的同時，建設工程要求邊坡設計能環保美觀，甚至起到景觀裝飾作用。用傳統三視圖方式，對於復雜邊坡的坡面規劃定位，不但費時費力，往往誤差也非常嚴重。而且經常發現部分邊坡坡面線條怪異，格構梁扭曲難看，很大程度上都是因為二維設計圖表達不清、深度不夠、定位不準、不能指導和約束施工的原因。

採用三維可視化邊坡設計，是指採用三維空間建模技術，建立准確的邊坡三維模型，在此基礎上進行支護結構布置和計算分析的新一代設計方法。它可以消除傳統二維設計用於復雜邊坡的許多不足，深圳市勘察研究單位在這方面做了較多有效的嘗試。

2.工作成果

在M icroStation平台下，開發完成了邊坡三維可視化建模系統，具體實現功能如下：①通過地形圖實現三維原始地形的建模；②通過鑽孔信息，可以模擬三維地層空間發布規律；③模擬結構面空間產狀和分布規律；④實現三維開挖模擬和土石方量算；⑤邊坡支護結構的三維環境下的布設和工程量統計。

系統在空間建模基礎上，還將逐步發展三維景觀設計和展示、穩定性計算分析等功能。邊坡可視化設計模擬效果如圖3-3-17，18，19所示。

圖3-3-17 鋼筋砼格構梁支護方案三維建模效果

圖3-3-18 錨桿鋼筋砼格構梁系統三維模型（1）

圖3-3-19 錨桿鋼筋砼格構梁系統三維模型（2）

⑸ 關於JAVASCRIPT的一些問題

應該是屬於3DES加密演算法

3DES加密流程
1.對獲得的密鑰進行Base64解碼(解碼後的密鑰是位元組數組)
2.使用編碼後的密鑰用3DES對源字元串加密(加密後的字元串也是位元組數組)
3.對加密後的字元串進行Base64編碼(編碼後的是經過Base64編碼的字元串)

加密後字元串類似：JCQkMTU0MjM2OTg3MTAwMSQ=

⑹ 在Rt△中，∠C為直角，AC=6，BC=4,求中線BE與中線AD的夾角的餘弦值

在Rt△中，∠C為直角，AC=6，BC=4,求中線BE與中線AD的夾角的餘弦值
過B作BG//AD交CA的延長線於點G，則有
中線BE與中線AD的夾角的餘弦值=cos∠EBG
根據餘弦定理：BE²+BG²-EG²=2BE*BG*cos∠EBG
由BE=5，BG=2AD=4√10，EG=9
即可求得cos∠EBG=13/(5√10)

⑺ 圖中,四邊形ABCD和EFGH都是平行四邊形,四邊形ABCD面積是16，BG：GC=3：1，則四邊形EFGH的面積是不用相似

△BGF和△GCH應該是等邊三角形
四邊形ABCD面積是16
BG：GC=3：1
∴GF=3 GF=1
∴四邊形EFGH的面積是3

（其實我並不確定，畢竟咋倆年齡差不多——）

⑻ 請問哪裡可以免費下載注冊版的優化大師之類的軟體---告急！

Windows優化大師 V6.9 Build 5.1209 綠色特別版

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(3)、改進了PCI匯流排信息檢測。
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7、改進了後台服務優化。改進了用戶界面，調整了功能選項。
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(2)、改進了備份與恢復。
(3)、改進了用戶界面。
9、改進了驅動智能備份模塊。
10、改進了其它設置選項。
11、改進了系統安全優化。優化項目進行了調整。
12、調整了網路系統優化中IE設置模塊的設置項目。
13、調整了ActiveX/COM組件清理模塊。
(1)、提高了兼容性和安全性。
(2)、增加了分析停止功能。
(3)、改進了用戶界面。
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15、因Windows優化大師的注冊表清理、垃圾文件清理、系統磁碟醫生等已完全包含Windows系統醫生的全部功能，故不再提供獨立的Windows系統醫生模塊。
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超級兔子魔法設置(magicset) V7.35 個人正式特別版

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2006-1-5 超級兔子7.35

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二、超級兔子IE修復專家7.35
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2 新增WinSock2修復
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三、超級兔子優化王7.35
1 新增以下軟體卸載
ShareHelper
播霸/貓眼網路電視迷你版
MSIBM
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2 更新以下軟體卸載
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MMSAssist彩信通
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DMCast 桌面傳媒
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3 可完整卸載以下77種軟體

IE插件
劃詞搜索
網路豬
很棒小秘書/很棒通行證
中文搜索
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DMCast 桌面傳媒
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新浪iGame 游戲總動園
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搜一搜
網易搜霸
Alibaba 商機直通車
迷你訊雷
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中文通
聯眾世界
博採網摘
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8848天下搜索
8848購物搜索
太極天下搜索
易趣購物
易趣工具條
NetFish 網路釣魚剋星
搜狗直通車
CopySo拷貝搜
ISC
網址極限
娛樂心空
MMSAssist彩信通
iBar
WinStp
ZDA 天網廣告
MSSer
VIKA唯刊
網上購物
暴風下載器
酷猴
直達網址
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QQ 搜索小幫手
Infofo 工具欄
Alexa 工具欄
Google 工具欄
多多QQ表情
U88 財富快車
Bysoo 百搜工具欄
YOK 工具欄
酷客娛樂平台
Update
SeAd/DMAd
天天搜索
ShareHelper
播霸/貓眼網路電視迷你版
MSIBM
Zcom
SoSo工具條
金山安全助手
雅虎助手
3721上網助手
3721網路實名
3721搜索助手
3721下載專家
360搜
一搜工具條
CNNIC中文上網官方版
CNNIC無憂上網
網路上網伴侶
網路搜霸
網路超級搜霸
RealPlayer

四、超級兔子上網精靈工具條
1 新增IE最大化功能
2 新增退出IE時自動清除記錄功能
3 修正論壇及網址的搜索功能

五、完全免費，無需注冊，無需設置IE主頁，
即可使用所有功能，提供免費在線升級
不捆綁任何其它軟體。

參考注冊信息：

SRMST72988-LYURASKLMMCS
SRMST28734-KVHIJGPGHEGF
SRMST23872-FCFVHIJEXAWD
SRMST21878-IBCDEHAIEBGJ
SRMST17883-NDPNOPSYFQFG

序列號（用戶）：SRMSP16149
注冊碼（密碼）：mscnc-fdrvm-wnrya-cthje-hkLkw

序列號（用戶）：SMSP2512
注冊碼（密碼）：mscnc-wevey-fnefn-hnLoa-eggfP

序列號（用戶）：SOFTREG12963
注冊碼（密碼）：MSCNC-DDJOG-OGQXF-BQSTE-LUVJC

序列號（用戶）：SOFTREG18182
注冊碼（密碼）：MSCNC-JXUHJ-UBMLF-AFJRU-TQMML

序列號（用戶）：JXMSP17139
注冊碼（密碼）：MSCNC-COPGN-SWBKW-WAQBU-EDGOS

⑼ 機器學習的相關圖書1

本書展示了機器學習中核心的演算法和理論，並闡明了演算法的運行過程。本書綜合了許多的研究成果，例如統計學、人工智慧、哲學、資訊理論、生物學、認知科學、計算復雜性和控制論等，並以此來理解問題的背景、演算法和其中的隱含假定。本書可作為計算機專業
本科生、研究生教材，也可作為相關領域研究人員、教師的參考書。 機器學習這門學科所關注的問題是：計算機程序如何隨著經驗積累自動提高性能。機器學習已經被成功地應用於很多領域，從檢測信用卡交易欺詐的數據挖掘程序，到獲取戶閱讀興趣的信息過濾系統，再到能在高速公路上自動行駛的汽車。同時，這個學科的基理論和演算法也有了重大進展。
這本教材的目標是展現機器學習中核心的演算法和理論。機器學習從很多學科吸收了成果和概念，包括統計學、人工智慧、哲學、資訊理論、生物學、認知科學、計算復雜性和控制等。筆者相信，研究機器學習的最佳途徑是從這些學科的觀點看待機器學習，並且以此來理解問題的背景、演算法以及其中隱含的假定。這些在以往很難做到，因為在這一領域缺少包容廣泛的原始資料，本書的主要目的就是提供這樣的一份資料。
由於素材的多學科性，本書不要求讀者具有相應的知識背景，而是在必要時介紹其他一些學科的基本概念，如統計學、人工智慧、資訊理論等。介紹的重點是與機器學習關系最密切甲那些概念。本書可以作為計算機科學與工程、統計學和社會科學等專業的大學生或研究生的教材，也可作為軟體研究人員或從業人員的參考資料。
指導本書寫作的兩條原則為：第一，它是在校大學生可以理解的；第二，它應該包含我希望我自己的博士生在開始他們的器學習研究前要掌握的內容。
指導本書寫作的第三條原則是：它應該體現理論和實踐間的均衡。機器學習理論致力於回答這樣的問題「學習性能是怎樣隨著給定的訓練樣例的數量而變化的?」和「對於各種同類型的學習任務：哪個學習演算法最適合?」利用來自統計學、計算復雜性和貝葉斯分析的理論成果，這本書討論了這一類理論問題。同時本書也涵蓋很多實踐方面的內容：介紹了這一領域的主要演算法，闡明了演算法的運行過程。
其中一些演算法的實現和數據可以在網際網路上通過網址http：//www．cs．cmu．e/-tom/mlbook．html得到，包括用於人臉識別的神經網路的源代碼和數據、用於信貸分析的決策樹學習的源代碼和數據及分析文本文檔的貝葉分類器的源代碼和數據。我很感謝那些幫助我創建這些在線資源的同事，他們是：Jason Rennie、Paul Hsiung、Jeff Shufelt、Matt Glickman、Scott Davies、Joseph O』Sullivan、Ken LangAndrew McCallum和Thorsten Joachims。 第1章引言
1．1學習問題的標准描述
1．2設計-個學習系統
1．2．1選擇訓練經驗
1．2．2選擇目標函數
1．2．3選擇目標函數的表示
1. 2．4選擇函數逼近演算法
1．2．5最終設計
1．3機器學習的一些觀點和問題
1．4如何閱讀本書
1．5小結和補充讀物
習題
第2章概念學習和一般到特殊序
2．1簡介
2．2概念學習任務
2．2．1術語定義
2．2．2歸納學習假設
2．3作為搜索的概念學習
2．4FIND-S：尋找極大特殊假設
2．5變型空間和候選消除演算法
2．5．1表示
2．5．2列表後消除演算法
2．5．3變型空間的更簡潔表示
2．5．4候選消除學習演算法
2．5．5演算法的舉例
2．6關於變型空間和候選消除的說明
2．6．1候選消除演算法是否會收斂到正確的假設
2．6．2下一步需要什麼樣的訓練樣例
2．6．3怎樣使用不完全學習概念
2．7歸納偏置
2．7．1-個有偏的假設空間
2．7．2無偏的學習器
2．7．3無偏學習的無用性
2．8小始和補充讀物
習題
第3章決策樹學習
3．1簡介
3．2決策樹表示法
3．3決策樹學習的適用問題
3．4基本的決策樹學習演算法
3．4．1哪個屬性是最佳的分類屬性
3．4．2舉例
3．5決策樹學習中的假設空間搜索
3．6決策樹學習的歸納偏置
3．6．1限定偏置和優選偏置
3．6．2為什麼短的假設優先
3．7決策樹學習的常見問題
3．7．1避免過度擬合數據
3. 7．2合並連續值屬性
3．7．3屬性選擇的其他度量標准
3．7．4處理缺少屬性值的訓練樣例
3．7．5處理不同代價的屬性
3．8小結和補充讀物
習題
第4章人工神經網路
4．1簡介
4．2神經網路表示
4．3適合神經網路學習的問題
4．4感知器
4．4．1感知器的表徵能力
4. 4．2感知器訓練法則
4．4．3梯度下降和delta法則
4．4．4小結
4．5多層網路和反向傳播演算法
4．5．1可微閾值單元
4．5．2反向傳播演算法
4．5．3反向傳播法則的推導
4．6反向傳播演算法的說明
4．6．1收斂性和局部極小值
4．6．2前饋網路的表徵能力
4．6．3假設空間搜索和歸納偏置
4．6．4隱藏層表示
4．6．5泛化、過度擬合和停止判據
4．7舉例：人臉識別
4．7．1任務
4．7．2設計要素
4．7．3學習到的隱藏層表示
4．8人工神經網路的高級課題
4．8．1其他可選的誤差函數
4．8．2其他可選的誤差最小化過程
4．8．3遞歸網路
4．8．4動態修改網路結構
4．9小結和補充讀物
習題
第5章評估假設
5．1動機
5．2估計假設精度
5．2．1樣本錯誤率和真實錯誤率
5．2．2離散值假設的置信區間
5．3采樣理論基礎
5．3．1錯誤率估計和二項比例估計
5．3．2二項分布
5．3．3均值和方差
5．3．4估計量、偏差和方差
5．3．5置信區間
5．3．6雙側和單側邊界
5．4推導置信區間的一般方法
5．5兩個假設錯誤率間的差異
5．6學習演算法比較
5．6. 1配對t測試
5．6．2實際考慮
5．7小結和補充讀物
習題
第6章貝葉斯學習
6．1簡介
6．2貝葉斯法則
6．3貝葉斯法則和概念學習
6．3．1BRUTE-FORCE貝葉斯概念學習
6．3．2MAP假設和一致學習器
6．4極大似然和最小誤差平方假設
6．5用於預測概率的極大似然假設
6．6最小描述長度准則
6．7貝葉斯最優分類器
6．8GIBBS演算法
6．9樸素貝葉斯分類器
6．10舉例：學習分類文本
6．11貝葉斯信念網
6．11．1條件獨立性
6．11．2表示
6．11．3推理
6．11．4學習貝葉斯信念網
6．11．5貝葉斯網的梯度上升訓練
6．11．6學習貝葉斯網的結構
6．12EM演算法
6．12．1估計k個高斯分布的均值
6．12．2EM演算法的一般表述
6．12．3k均值演算法的推導
6．13小結和補充讀物
習題
第7章計算學習理論
7．1簡介
7．2可能學習近似正確假設
7．2．1問題框架
7．2．2假設的錯誤率
7．2．3PAC可學習性
7．3有限假設空間的樣本復雜度
7．3．1不可知學習和不一致假設
7．3．2布爾文字的合取是PAC可學習的
7．3．3其他概念類別的PAC可學習性
7．4無限假設空間的樣本復雜度
7．4．1打散一個實例集合
7．4．2Vapnik-Chervonenkis維度
7．4．3樣本復雜度和VC維
7．4．4神經網路的VC維
7．5學習的出錯界限模型
7．5．1FIND-S演算法的出錯界限
7．5．2HALVING演算法的出錯界限
7．5．3最優出錯界限
7．5．4加權多數演算法
7．6小結和補充讀物
習題
第8章基於實例的學習
8．1簡介
8．2k-近鄰演算法
8．2．1距離加權最近鄰演算法
8．2．2對k-近鄰演算法的說明
8．2．3術語註解
8．3局部加權回歸
8．3．1局部加權線性回歸
8．3．2局部加權回歸的說明
8．4徑向基函數
8．5基於案例的推理
8．6對消極學習和積極學習的評論
8．7小結和補充讀物
習題
第9章遺傳演算法
9．1動機
9．2遺傳演算法
9．2．1表示假設
9．2．2遺傳運算元
9．2．3適應度函數和假設選擇
9．3舉例
9．4假設空間搜索
9．5遺傳編程
9．5．1程序表示
9．5．2舉例
9．5．3遺傳編程說明
9．6進化和學習模型
9．6．1拉馬克進化
9．6．2鮑德溫效應
9．7並行遺傳演算法
9．8小結和補充讀物
習題
第10章學習規則集合
10．1簡介
10．2序列覆蓋演算法
10．2．1一般到特殊的柱狀搜索
10．2．2幾種變型
10．3學習規則集：小結
10．4學習一階規則
10．4．1一階Horn子句
10．4．2術語
10．5學習一階規則集：FOIL
10．5．1FOIL中的候選特化式的生成
10．5．2引導FOIL的搜索
10．5．3學習遞歸規則集
10．5．4FOIL小結
10．6作為逆演繹的歸納
10．7逆歸納
10．7．1一階歸納
10．7．2逆歸納：一階情況
10．7．3逆歸納小結
10．7．4泛化、-包容和涵蘊
10．7．5PROGOL
10．8小結和補充讀物
習題
第11章分析學習
11．1簡介
11．2用完美的領域理論學習：PROLOG-EBG
11．3對基於解釋的學習的說明
11．3．1發現新特徵
11．3．2演繹學習
11．3．3基於解釋的學習的歸納偏置
11．3．4知識級的學習
11．4搜索控制知識的基於解釋的學習
11．5小結和補充讀物
習題
第12章歸納和分析學習的結合
12．1動機
12．2學習的歸納-分析途徑
12．2．1學習問題
12．2．2假設空間搜索
12．3使用先驗知識得到初始假設
12．3．1KBANN演算法
12．3．2舉例
12．3．3說明
12．4使用先驗知識改變搜索目標
12．4．1TANGENTPROP演算法
12．4．2舉例
12．4．3說明
12．4．4EBNN演算法
12．4．5說明
12．5使用先驗知識來擴展搜索運算元
12．5．1FOCL演算法
12．5．2說明
12．6研究現狀
12．7小結和補充讀物
習題
第13章增強學習
13．1簡介
13．2學習任務
13．3Q學習
13．3．1Q函數
13．3．2一個學習Q的演算法
13．3．3舉例
13．3．4收斂性
13．3．5實驗策略
13．3．6更新序列
13．4非確定性回報和動作
13．5時間差分學習
13．6從樣例中泛化
13．7與動態規劃的聯樂
13．8小結和補充讀物
習題
附錄符號約定

⑽ 杭州順其軟體科技有限公司在企業信息化行業內的口碑怎麼樣

2020年的安防圈，彷彿被按下了暫停鍵，項目停滯、融資緩慢、研發縮減，沒有人能預料到，中國安防的新十年，是以這樣的狀態開始，不少企業也以這樣的方式結束。

過去十年裡，近千家安防產業鏈廠商，經過無數次物競與天擇，僅留下數十家企業，擁有充沛的資金和技術儲備，迎接新十年。

站在安防新十年的這個節點之上，9月5日，由雷鋒網 & AI 掘金志主辦的第三屆中國人工智慧安防峰會，在杭州正式召開。

本屆峰會以「洗牌結束，格局重塑」為主題，會上代表未來新十年的15家企業，為現場1000餘位聽眾和線上幾十萬觀眾，分享迎接安防新十年的經營理念與技術應用方法論。

以下是本次大會的精彩回顧：

國際人工智慧聯合會首位華人理事會主席楊強：「聯邦學習下的數據價值與模型安全」

楊強在大會中指出，目前很多行業並沒有真正意義上的大數據，產學兩界都缺乏高質量、有標注、不斷更新的數據。

如何保證各方數據私密不外傳，又能保證數據更新？這就是分布性數據隱私保護、聯合建模的挑戰和需求——把小數據聚合起來成為大數據。

加上現在人們愈發重視隱私，政府紛紛立法，對技術的監管趨嚴，聯邦學習正為保護隱私帶來了技術上的新思路。

如何理解聯邦學習？「邦」是指每個實體參與者地位相同，無論大小，提供的價值才是他們存在的意義；「聯」是用一種方式把它們聯合起來，保護隱私，一起做有意義的事情。

聯邦學習的宗旨是「數據不動模型動」，目標是「數據可用不可見」。數據可以用，但是這些原始數據是合作方彼此之間見不到的，所以一些散亂的小數據就可以成為虛擬的大數據。

楊強教授介紹稱，目前聯邦學習主要有橫向聯邦（樣本不同、特徵重疊）和縱向聯邦（樣本重疊、特徵不同）兩種做法，前者更適用於to C場景，後者適合to B場景。

他強調，聯邦學習和分布式AI、聯邦資料庫的區別在於：過去這二者的數據形態、分布、表徵皆為同類，但在聯邦學習里它們可以是異構的；且過去聯邦資料庫目的是並行計算、增加效率，但現在數據本身屬於不同的屬主，所以需要做加密情況下保護隱私的計算。

隨後，楊強也談到了聯邦學習在安防等領域的應用。此外，楊強團隊還推動制定世界上第一個聯邦學習國際標准，同時也發布了開源平台FATE，並且積極籌措聯邦學習聯盟，共建聯邦學習生態。

海康威視EBG解決方案部總裁李亞亞：「賦能數字轉型，服務千行百業」

李亞亞介紹，海康目前的業務主要分為三塊：綜合安防、大數據服務和智慧業務。

數字經濟和數字化轉型成為必然趨勢下，人工智慧交付問題依然面臨挑戰，難點有三：一是泛在需求，這是場景碎片化、需求差異化必然帶來落地難問題；二是復雜交付，涉及產品、施工、演算法優化、信息系統打通、業務流程轉型等諸多問題。三是成本可控，關注投入產出比非常必要。

李亞亞認為，解決落地難，仍然是要回歸商業本質。要從產品的品質抓起，目的是讓各行業都享受到技術革新的紅利，通過場景化、差異化的問題解決，提升用戶的業務價值回報。

數字化轉型是一個逐步進階的過程，場景化是路徑，因此要通過系統的產品體系去支撐場景化應用。面向企業領域的數字化業務的開展和落地，海康威視從拉近管理距離，提升業務效率，規范作業行為，防範安全隱患四個維度出發為行業賦能。

海康威視秉持開放融合的合作理念，攜手合作夥伴，共同實踐數字化轉型之路；秉善篤行，不斷創新技術和產品賦能千行百業，為社會的安全和發展開拓新視界。

大華股份先進技術研究院院長殷俊：「AI 行業應用，產業升級」

殷俊認為，AI經歷了理論研究的1.0、智能落地的2.0，目前處於行業智能的3.0階段。

AI 1.0時期是「兩耳不聞窗外事，一心只讀聖賢書」，計算力不夠，數據有限，演算法不成熟；2.0階段是「紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行」，演算法、算力有了突破，成熟的演算法尋找落地場景；3.0階段是「忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開」，行業最需要的不僅是一套演算法、一套系統，而是企業解決客戶痛點和需求的能力。

在行業智能背景下，人工智慧需要具備的基礎能力包括：一是AI技術泛化、快速遷移新應用的能力；二是應用牽引，快速適配新需求的能力。

殷俊認為在3.0階段是應用主導個性化和AI解決方案的敏捷交付。在這個過程中，首先要構建人工智慧解決方案的端到端體系化能力，大華已經在四個方向做了重點布局：系統架構、數據智能、智能工程化、智能技術。

除了構建以上核心能力，大華還開放全棧能力，賦能行業生態，並在實戰中持續積累人工智慧核心技術，針對全場景理解、小規模數據、泛化能力、多任務學習和AutoML等人工智慧的五大技術挑戰，開展實踐探索，並已取得實戰應用成果。

最後，殷俊強調，AI目前還是依賴人工為主，大華希望未來在行業共同努力下，能夠真正轉向AI的自我智能，推動行業智慧化落地。

西部數據智慧視頻產品首席技術官孫煜：「AI安防與存儲的變革」

孫煜提到人工智慧在監控行業的應用四個主要要素：晶元、軟體、存儲和廠商。

晶元不斷提升算力，並降低成本，軟體提供高效實用的演算法，海量數據需要被存儲才能被利用，廠商集成以上要素並落地。這個生態中，各方要素一起合作才能使得AI真正落地。

AI應用，使得視頻監控的存儲架構從以前的端和邊，變為現在的端、邊、雲，連接方式雲化，其中，存儲器需要更高順序讀寫性能、更大的存儲容量、更高地隨機讀寫性能、更快地響應時間。

西部數據通過提供視頻監控行業從終端到核心的存儲產品組合，協助視頻監控行業的AI落地。

孫煜演示了西部數據專門為整個視頻監控行業打造的從端、邊、雲的各個產品組合，以及專門隨時檢測硬碟監控狀態的軟體WDDA，Western Digital 設備分析 (WDDA) 是 Western Digital 的監控優化存儲產品系列支持的全新設備分析功能。WDDA使管理員能前瞻式地管理存儲設備並保持性能優化，防止意外故障。

孫煜強調AI進入後傳統監控盤力不從心，系統廠商通過合並通道單碼流，順序地寫入，大大減少了硬碟的飛行時間和次數，把飛行機會轉移到資料庫訪問，提升存儲系統的性能。

西部數據認為提高數據利用率的關鍵，是告別簡單粗放模式，進行精細化的分層存儲策略，他們還建立起一套四層存儲架構體系：熱存儲、溫存儲、冷存儲、極冷存儲，分而治之，極大地提高數據利用效率。

商湯科技智慧城市事業群產品副總裁朱鑫：「AI 驅動城市智能化變革」

數字化轉型的核心技術是雲計算、移動互聯網、物聯網以及大數據，更多是在於更高效的信息組織，更順暢的一些信息流動，以及更便捷的信息訪問，從而去改善企業以及行業的效率，生產力是百分比提升。

智能化變革，機器將取代人工，如此會形成一個自主的組織生產，最關鍵的是，隨著數字技術、晶元、摩爾定律以及雲計算能力相關規律影響，機器成本會持續下降，規模化後機器成本會趨向極低的成本。彼時對生產力的提升不是百分比，可能是倍數，甚至是指數級。

大量的城市物聯設備、規劃的城市群，以及城市裡形成的大量人流、物流、車流、金融流、數據流，組成了城市互聯網。

朱鑫總結了城市互聯網市場下，真正推動一個城市智能化變革的三大支柱系統。

一是新一代的聯網匯聚平台。視覺數據是城市最豐富的數據資源，前端設備收集的數據通過聯網匯聚，形成城市動態的數據資源池，動態數據經過AI系統處理後，成為城市數據資產。二是超級計算底座。每個城市需要一個新型的超算中心。三是城市級演算法系統。系統有三大板塊：城市的主演算法系統、城市級場景演算法系統和通過融合、關聯、決策，形成一個完整的城市的演算法系統。

商湯在這幾個支柱下面形成了一整套體系與方案，從最底層的基礎建設開始，從數據中心基礎設施到城市智能的計算中心，再到城市智能雲賦能中心，把整體演算法系統能力都放在雲賦能中心。

宇視副總裁、首席架構師姚華：「AI 如何得到人民的好口碑」

姚華回顧了2018年提出的AI與安防的七座大山，並指出如今視圖數據全鏈路計算邏輯已經形成，AI在安防已經從0跨越過1。宇視的AI部署已經在從城市到郊區、鄉村，解決群眾的小事和瑣事。

業務狀態出現新挑戰，比如動態人口服務和管理難、案件有效線索率低。姚華列舉「宇視追影系統」應用的三個案例：疫情期間24小時找回出走口罩少女，男子沿街威脅案件，合夥扒竊案，以上成功案例中，最關鍵的技術是ReID（跨鏡追蹤）。

姚華指出，ReID應用有七大技術難點：第一，不同姿態、角度、解析度下的人體之間的匹配；第二，復雜場景、有遮擋，密集人群等場景下的匹配；第三，不同交通工具上的人體的匹配；第四，不同時間段以及著裝變化後的行人匹配；第五，跨攝像頭模態行人匹配；第六，目標行人著裝發生變化後的匹配問題；第七，在較小訓練集上匹配演算法訓練較為受限問題。

宇視聯合博觀（擁有國際三大主流ReID數據集、Vehicle ReID等世界紀錄的演算法公司），設計了基於現有樣本的GAN對抗網路，較好地模擬了人體的多角度、多姿態特徵。同時，輔以多種預處理演算法，極大地擴充了原始樣本基數，使得在較小訓練集上匹配演算法訓練受限的問題迎刃而解。

其次，宇視在演算法中採取結合全局特徵和多尺度局部特徵的混合向量提取解決方案，並在訓練中採用遷移學習，再者，對每個人體的局部特徵進行重定位的匹配訓練，通過實現對人體局部位置的精準定位，可將人臉識別與ReID聯動結合，解決跨鏡追蹤應用的諸多難點。

宇視追影系統發布一周年，實戰應用落地中國百餘個城市和地區，實戰案例超1000個，找回走失人口100餘人，小微案件偵破率提升50%。最後，姚華用「好AI，為人民服務」結束：小案件是群眾的「天」，無論鄉村還是城市，AI幫助解決小案件難題，能讓我們尊重每一個微小的個體。

360城市安全集團副總裁、360視覺科技總經理邱召強：「360 以安全為基礎的 AI 技術與應用 」

邱召強表示，當行業在享受技術帶來當先進性時，360通常用逆向思維思考：一個新的技術產生的同時會帶來哪些安全隱患。

邱召強指出了數字時代的四個特徵：第一，一切皆可編程，也造成漏洞無處不在；第二萬物均需互聯，虛擬世界的操作帶來了物理真實世界巨大的災難；第三大數據驅動業務，數據一旦匯總，安全性難以保證；第四軟體定義世界，世界架構在軟體之上，脆弱性前所未有。

360在過去15年，總結和打造出了一套雲端的安全平台。360安全架構是以安全大腦為核心，六大板塊，一個安全大腦，十個安全基礎設施，和一個運營的所發，一個專家的團隊，一個實戰演練機制和一個安全互通的標准。

背靠360城市安全集團，360視覺科技專注於人臉識別產品的開發和應用，打造出以大數據為基礎的視覺安全產品，包括了人臉識別門禁、人臉識別通道閘機、人證核驗設備等智能終端及針對辦公樓宇、酒店、商超、社區、學校，交通樞紐等場景解決方案，構建以安全為核心的智能生態。

360安全賦予了360視覺科技獨特的競爭力。針對人臉識別終端設備的安全，對核心庫和可執行性文件進行核心加固、對代碼加固、對應用程序加固，三重安全加固防護；此外，360視覺科技還獨創密鑰白盒技術，為人臉識別終端、雲平台環境中的數據加密及公私鑰身份認證，全程密鑰無明文。

最後，邱召強展示了360視覺科技人臉識別硬體家族，以及智慧園區、智慧樓宇、社區安全、智慧校園、機場安防、智慧辦事大廳等幾大行業解決方案。

華為機器視覺領域總裁段愛國：「華為 HoloSens ，點亮智能世界」

段愛國提出，一個真正的智能世界有三個非常典型的特徵或者基礎框架技術：一是萬物感知，二是萬物互聯，三是萬物智能。

在華為來看，萬物互聯、5G、光網路是華為的強項，華為機器視覺將成為華為在萬物感知的核心。

段愛國還認為，智能世界向前邁進有三大核心技術：以全息感知為核心的機器視覺，以萬物互聯為基礎的移動無線通信，以及萬物智能的AI技術，2020年這三個技術開始合攏。

所以華為在2020年率先提出，所有的視頻技術應該從人看向給機器看轉移，並正式把產品線更名為「機器視覺」，聚焦打造兩個核心的能力：一是前端的全息感知能力，二是在後端用數據驅動，反作用於物理世界，驅動於智能世界。

4G的時代，以智能手機為核心，出現了各種行業移動互聯網的應用。在華為來看，機器視覺就是5G時代的行業數字化的智能手機。段愛國還提到，過去5年，AI的成本在下降，AI已經進入到普惠的時代，他預測未來兩年智能攝像機一定會超過網路攝像機。

另外，華為將聚焦打造4個核心戰略產品和平台：前端的軟體定義攝像機，後端的智能視頻存儲，類似於智能手機應用市場的智能演算法應用商城，以及華為機器視覺雲服務。

在此基礎上提出四大戰略策略：戰略一，積極投入全棧全場景的AI研究；戰略二，重構產業架構，加速智能化升級；戰略三，平台+生態，賦能千行百業；戰略四：端邊雲協同，深度數據挖掘。

最後他強調， 會將開放進行到底，未來的智能世界很復雜，華為不可能一個人包攬全部的工作，希望大家一同成長。

曠視副總裁那正平：「城市大腦的條與塊」

那正平表示，城市治理數字化、智能化浪潮中，無論是智慧城市、城市大腦還是數字孿生概念，核心思想都是通過物聯網、人工智慧等技術，准確發現城市運行的內在規律，從而進行動態優化調節，解決城市面臨的安全、出行、環境、產業升級等諸多問題，最終提升城市治理水平。

那正平歸納出做好城市大腦和城市大腦的操作系統的幾大要點：深入研究城市發展規律；探尋業務本質；先具象再抽象；腳踏實地，長期主義。

曠視通過分析城市空間和管理對象，指出城市的日常運作管理需要秉持以人為本核心，城市大腦應圍繞條塊結合的方式實現綜合管理，實現條、塊、腦、OS的協同。

城市大腦中的條應用總量少，單體規模大、高並發、數據壁壘強；而塊總量大、IoT種類多，低並發、數據壁壘低，集成聯動潛力大。

基於此，曠視提出：構築城市大腦需要先圍繞「條」和「塊」打造城市級的超級應用，驗證產品、實現單一場景閉環，從而形成具有曠視特色的軟體和硬體產品矩陣，最終逐漸沉澱出城市級和建築級AIoT操作系統，實現城市物聯網的閉環。

曠視認為，人工智慧產業現在處於並將長期處於初級階段，我們必須正視並不能超越這個初級階段。第二，人工智慧產業的主要矛盾是市場日益增長的多樣化需求同落後的演算法生產力之間的矛盾。

雲從科技安防行業部總經理李夏風：「人機協同平台，助推社會治理現代化升級」

雲從認為人機協同有三部分：人機交互、人機融合、人機共創。

人機協同中，各個行業的專家、以機器代表的AI知識服務和用戶，三者形成一個閉環，首先專家把知識賦能給機器，機器轉換成智能化產品並提升客戶的體驗，用戶從中反饋出個性化的需求，後續提升專家的效率並反哺到產品或服務中。

雲從人機協的落地通過三部分實現：智能化終端設備收集數據，同時也是人機交互的入口，雲端大腦是整個數據的匯集、分析、提煉的中樞，當數據大腦經過分析，形成相關的服務後，通過嵌入式的模塊，即AI平台，實現人機協同在各個場景落地。

而AI訓練平台融合數據智能標注、OCR訓練、圖像訓練、NLP訓練、視頻結構化訓練於一體，根據場景數據，生成符合行業需求的AI模型演算法。雲從的智能解析引擎具備軟硬解耦特性，可以適配國有自主晶元，還能實現效率和使用維度的極大地性能提升。

基於雲從的數據分析引擎，提供面向數據全生命周期的分析、挖掘及應用服務，完成數據到知識的價值轉換，賦能各業務場景應用。

具體來說，匯聚感知數據，打造數據挖掘基礎，融合業務數據，靈活定製生成各類標簽，拓展業務對象，並依託認知信息，形成各類專家的決策，為決策提供有力的支撐，最後，依託可視化專家建模，固化專家經驗模型，積累與傳承業務知識。

從數據到知識是數據價值挖掘的必經之路，目前大部分數據資源沒有得到充分利用，雲從的知識生產與服務平台KaaS，通過將標簽、機器學習等知識模型化、在線化，加上AI 引擎， 變數據/經驗為在線知識。

通過數據智能模型為核心的知識體系構建實現從多維數據中挖掘隱形事件背後的關聯關系及規律現象，服務於風險防控、態勢預測、行為畫像、虛擬軌跡等各類實際業務決策。

比特大陸AI業務線CEO王俊：「安防新基建，AI 芯智能」

王俊認為，當市場容量足夠大時，總是會催生出更專注的產品，因為越是專注的產品，越容易獲得更高的效率，隨著AI市場的爆發，AI的計算硬體亦是如此。過去大家用GPU來取代CPU提供AI算力，現在正是從GPU切換至TPU或其他AI專用晶元以獲得更高效率的時代。

比特大陸算豐自研的TPU，覆蓋了雲、邊、端，專注於深度學習計算，相對於CPU和GPU，在獲得更高性能的同時，還具備更高的性價比和更低的功耗。安防行業已經完成了從看得見到看得清，看得清到看得懂的階段，而未來在更多專用AI晶元加持下，可繼續實現看得快、看得起。

王俊還提到，比特大陸算豐業務堅持專注、開放、合作共贏的理念，專注AI晶元及其相關硬體的研發，同時開放各個層次的軟體介面方便各種演算法的接入和優化，力求和各個演算法、應用等合作夥伴緊密合作，共同打造完整的AI解決方案。

同時，他們會打造基於比特大陸算豐晶元的算力平台，提供數據、演算法、應用的統一管理，這樣不同的應用需求，基於不同深度學習框架的不同演算法方案，都可簡單、高效的運行在該算力平台上。用戶可自由選擇最合適的方案，接入數據，並獲得智能分析的結果。如此，在真實的場景中，無論是人臉識別、視頻結構化這樣單一的應用，還是城市大腦這樣的綜合方案，比特大陸都可基於該平台，聯合合作夥伴，提供統一、高效、易用的AI算力服務。

澎思科技副總裁曲瀚：「AIoT 新基建，加速人工智慧進入普惠時代」

澎思科技認為人工智慧新基建的一個核心就是AI的基礎設施化，分為技術基礎設施和融合基礎設施。

在此趨勢下，智慧城市和AI安防將成為新基建的最佳試驗場。另外，AI安防也逐漸發展到了第二階段，AI在To B領域的發展開始從單一的場景向全社會各個領域延伸，每個細分的場景都展現出不同的AI服務需求，未來就是服務為王的時代，誰能夠快速精準地把握住客戶的需求，誰就能夠在未來的競爭中快速勝出。

曲瀚指出，AI普惠的產品有兩個核心要點：一是極致產品體驗，二是場景化的解決方案能力。實現AI普惠的終局在於四個方面：第一，萬物智聯，所有的AI終端實現在線化。第二，推動AI演算法向通用智能演算法演進，降低機器學習的成本，提高泛化能力。第三，構建一個豐富的產品生態。第四，場景的聯動和重塑。AI不是一個孤立的系統，需要和客戶的其他系統做連接和聯動，才能使得場景服務變成一個主動智能的服務。

澎思基於對普惠AI的理解，構建了澎思AIoT生態平台，包括四個關鍵的能力：第一，智能視圖大腦。演算法會從雲、邊、端三個維度全鏈條嵌入。第二，全系列自研的智能邊緣設備。第三，打造雲端智能服務的開放平台。第四，後端建立數據管理平台，使得數據在AI、硬體以及雲服務能夠充分地流動，實現業務和訓練數據的並軌。

曲瀚還表示，普惠AI最核心的是演算法能力，這是整個AIoT業務的底座，澎思的演算法在雲端和邊緣端都走在世界的前列。

最後，曲瀚還重點介紹了在智能城市「新基建」中，澎思在城市公共安全與治理、人居場景智能化兩大場景中的落地情況，以及深度參與新加坡等海外市場智慧城市的建設經驗。

的盧深視CEO戶磊：「大庫時代，落地千萬級刷臉系統的技術剖析與建庫經驗」

戶磊提到，大庫時代，金融支付、交通等眾多場景亟需千萬級精準人臉識別技術方案。目前行業內現有方案為多引擎，多層級，分庫管理模式，系統復雜、軟硬體開銷大、成本高、效率低。

因此理想的大庫識別方案應該具備以下幾點：精準，萬億分之一誤識別率，千萬級別底庫，魯棒性好，高度兼容性，以及價格適宜。而的盧深視是全國首個建立省級規模三維人像資料庫的AI公司。

的盧深視的千萬級精準識別的刷臉系統具有幾大關鍵技術點。

系統架構，分為三個層次，由前端多維智能感知系統、千萬大庫雲端中台和多模態關聯分析與預測組成。

其中高性能三維人臉識別演算法與前端相機深度集成，降低後端計算開銷，中台支撐千萬級大庫人臉的建庫、清洗、檢索，適配度高、效率高，多模態架構的兼容性好，分析預測環節基於大數據的邏輯推理，時空軌跡關聯分析，將2D/3D人臉、人體、物品、時間、地點等多維大數據融合，深度挖掘數據之間的關聯性，實現預測與預警。

其次是技術架構。核心演算法層，其中最重要的是3D演算法層；平台技術層，包括後端的技術，包括通信計算、協同優化等等技術；業務中台，對數據接入、數據管理、數據清洗、優選，而後融到庫裡面進行數據同步，最終支撐各種各樣應用。

再者，的盧深視建立三維數據標准及評價打分體系，這是後續進行三維應用的基礎，的盧深視對於各種數據類別，均提供數據質量要求及評價標准。

戶磊還總結了的盧深視3D識別的優勢：

• 准確率高，保證精度不損失的情況下，突破了三維人臉識別的量化技術，最終可以實現在千萬級庫上面秒級的反饋結果，可以保證萬億大庫下的高准確率 。
  

• 魯棒性好，實現了深度圖和紅外圖的識別，不受光線影響，包括大角度、濃妝識別的准確率，能夠融入15到20度大的角度的差異。

• 安全性高，尤其對於活體檢測，能夠實現2D平面偽裝攻擊方式100%防禦。
  

平安科技副總工程師王健宗：「聯邦智能——智慧城市的突圍之道」

目前，人工智慧在移動互聯網、雲計算、大數據、IOT、5G等新技術的驅動下得以迅猛發展， 不過在AI技術落地時總是有所欠缺，即人工智慧通用演算法在本地化部署過程中所面臨的數據困境，而這一塊恰恰是相關行業或企業所缺乏的。


王健宗認為，其數據困境主要是三點：數據孤島、法律法規監管日趨嚴格，以及傳統AI技術模式下的限制。


聯邦智能是以聯邦學習為龍頭，同時涵蓋聯邦數據部落、聯邦推理、聯邦激勵機制，共由四部分組成。面對目前日益苛刻的數據安全隱私的問題，通過構建聯邦學習的技術內核，建立聯邦數據部落，實現具備隱私保護的聯邦推理，並以聯邦激勵機制為紐帶形成一個完整的AI生態格局，從而打破數據壁壘，使人工智慧發展邁向新階段。


其中，聯邦學習是隱私保護下的分布式機器學習技術，以及「數據孤島問題」的解決方案。聯邦數據部落，在確保數據安全及用戶隱私的前提下，建立基於聯邦智能的大數據部落生態，充分發揮各行業參與方的數據價值，推動垂直領域案例落地。聯邦推理，在一個隱私與安全的鏈路過程中，發揮著引擎模型的聯邦推理作用。聯邦激勵機制，它的核心是一個遵循基本准則的閉環學習機制，通過聯合建模協議達成、貢獻度評估、激勵及資金劃定等環節，吸引外部企業參與，加入聯邦智能生態。


平安的蜂巢聯邦智能平台。在整個平台中，蜂巢依託平安集團這一綜合性集團背景，能夠提供智慧金融、智慧城市、智慧醫療商用級的一站式解決方案，希望能夠以此激活數據價值，這也是整個平台的使命。蜂巢平台的目標是跨企業、跨數據、跨領域，實現整個大數據AI生態。此外，它在營銷、獲客、定價、風控、智慧城市等等方面推出了相關的解決方案。


最後，王健宗總結道，聯邦智能作為樞紐，將會為智慧城市的未來提供更多新的機會。同時，隨著公民隱私安全意識的不斷加深，它將更好地為公眾帶來高品質的個性化服務，並在當前新基建的背景下，立足於數據，依託聯邦智能生態，加速精細化服務時代的到來，這也是聯邦智能的機會。


靈伴科技公共安全事業部總經理劉葉飛：「安防新十年，AR 來主宰」

劉葉飛認為AR在智能安防領域有獨特優勢，比如第一視角顯示，融合現實世界，人機交互自然，信息傳遞准確。AR技術如果運用到智能安防領域，在未來的十年，AR+AI必定推動整個安防市場。


杭州靈伴科技成立於2014年，從做語音識別、語音交互起家，隨後過度到視覺交互，主要體現在AR層面，在2020年，靈伴推出了全球首款光波導形態的AR智能眼鏡。


他還現場展示了靈伴科技在全球首款可量產的光波導智能眼鏡，可折疊，小巧輕便。基於光波導優質的顯示效果，可以不影響正常視線的情況下與外界進行交互。


劉葉飛還介紹，這款智能AR眼鏡具有人臉識別、紅外測溫、車牌識別、執法記錄、信息推送、遠程指揮等等功能，相當於取代三個信息化執法終端所有的功能。除了安防行業，還可在智慧園區、大型安保活動、監獄、海關/邊檢、軌道交通、機場等多種場景使用。此外，靈伴科技在博物館、兩會、疫情防控等場景下的均有落地案例。

安防「新十年」頒獎典禮

大會演講環節結束後，峰會進入到安防「新十年」頒獎環節。

AI與安防的融合，經由2018年的靜水深流、2019年的混沌廝殺，2020年的技術研究與方案落地將會更為清晰、成熟。

身處產業臨界節點，雷鋒網AI掘金志啟動安防「新十年」評選活動。


雷鋒網AI掘金志從商業維度出發，基於對AI安防產業四年的調研和資源積累，並聯合政、企、學、投資四界的評選委員，致力於尋找廣受市場認可的企業、產品，尋找人工智慧在各個行業的最佳應用。

五大城市代表企業榜

五大最佳行業解決方案榜

引領未來十年的五大新基建企業