算法智能化

Ⅰ 2020年，人工智能算法工程师就业竞争压力多大

从当前人工智能领域的发展情况来看，2020年算法工程师的岗位竞争压力是比较大的，主要原因集中在三个方面。

其一是当前算法工程师的整体人才需求增量正在趋缓，这一点在2019年的研究生秋招时就有比较明显的体现，不少打算从事算法岗位的研究生最终选择了开发岗位。
其二是人工智能领域的创业热点正在从技术创新向应用创新转移，随着大型人工智能平台的陆续开放，这一趋势会越发明显。所以大量技术研发能力较差的中小技术团队将转向应用领域，这导致算法工程师的就业渠道正在集中到大型科技公司，所以竞争也会更加激烈。
其三是目前有大量的研究生希望从事算法工程师岗位，这也导致了算法工程师岗位的竞争越来越激烈。实际上，当前计算机视觉、自然语言处理这两个领域的研究生还是存在一定就业压力的，因为前些年这两个领域热度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都选择了这两个方向，但是由于人工智能产品在落地应用的过程中遇到了一定的障碍，所以也在一定程度上影响了人才需求。
虽然算法工程师的就业竞争压力比较大，但是从产业互联网发展的大背景来看，算法工程师整体的就业前景还是比较好的，尤其在产业结构升级的推动下，大量的传统行业企业都需要进行智能化改造，而这个过程也必然会释放出更多的算法岗位。
最后，对于当前要计划从事算法工程师岗位的人来说，一定要重视编程实践能力的提升，这对于提升就业竞争力有明显的帮助。

Ⅱ 智能化的三要素是什么

摘要 人工智能包括三个要素：算法、计算和数据。

Ⅲ 大家一直担心的人工智能智能化，真有可能实现吗

小时候经常看科幻电影，总是被里面的情节吸引，因为在里边人类的科学技术得到了极大的发展，研究出了所谓的人工智能和智能机器人，但是到最后这些智能往往会背叛人类跟人类形成对峙局面，甚至有一些可以颠覆人类的统治局面。这也导致一些人非常担忧，现在人工智能发展这么快，万一有一天他们真的进化成为了真正意义上的全智能会不会跟人类反目成仇呢？

之前看到过一篇报道，很多人都在抵制人工智能希望回到以前的简单机械化生活。我感觉这很显然是不符合逻辑的，因为时代在发展，社会在进步，在人工智能的操控方面，我们也是在不断加强。就目前的科研发展水平来看，人工智能还不足以摆脱人类的控制，他们的行为还是设立在人类给他们建立的大框架之下。我想随着时代的发展，人类一定可以想出更好的办法，如果过早的把这项技术给暂停，说不定对我们也是一项损失。

Ⅳ 智能化包含哪些专业

智能化相关的专业有：

1、智能控制技术专业：是机械电子工程技术与智能控制专业知识相结合的产物，将模糊控制、神经网络控制、混沌控制、遗传算法、专家控制系统、群集智能控制、人工免疫系统等理论应用于机电工程实际，包括对智能系统的设计与仿真，智能系统维护、系统运行、试验分析与管理。

2、智能建造专业：是以土木工程专业为基础，面向国家战略需求和建筑业的升级转型，融合机械设计制造及其自动化、电子信息及其自动化、工程管理等专业发展而成新工科专业。

3、人工智能专业：人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。

4、建筑电气与智能化专业：培养具备智能室内环境设备系统及建筑公共设施系统的设计、安装调试、运行管理及国民经济各部门所需的特殊环境的研究开发的基础理论知识及能力，能在设计研究院、建筑工程公司、物业管理公司及相关的科研、生产、教学等单位从事工作的高级工程技术人才。

5、楼宇智能化工程技术专业：该专业为普通高等学校专科层次，学制三年，接受全国高职高专教育土建类专业教学指导委员会教学的研究、指导、咨询、服务等工作。

Ⅳ 光学+算法，透雾技术还能走多远

作为安防行业的排头兵，视频监控的首要问题就是要突破“看得见”的瓶颈，达到“看得清”的境界。面对雾霾这一棘手问题，安防人始终在不断努力和探索中。目前主要有两种方式来解决雾霾、雾气环境下的透雾应用，一是通过算法的方式，提升图像的清晰度、色彩饱和度;二是通过光学透雾方式，实现雾霾、雾气的穿透。两种方式实现的原理是不一样的，前者的本质是图像的二次处理，是一种算法矫正;后者是通过物理的方式，通过光学成像的原理提升画面清晰度。
在数字透雾兴起之前，边防、海防、森林高空监控、城市高空了望等场合的应用，只能通过光学镜头吸收红外线的方式来增强图像的清晰度，从而满足这些容易出现水汽、雾气、雾霾场合的监控使用。但是，光学透雾镜头价格昂贵，综合造价成本高不说，效果也不一定能切实满足使用需求。
高清成像，还需层层抽丝剥茧
在数字透雾兴起之前，边防、海防、森林高空监控、城市高空了望等场合的应用，只能通过光学镜头吸收红外线的方式来增强图像的清晰度，从而满足这些容易出现水汽、雾气、雾霾场合的监控使用。但是，光学透雾镜头价格昂贵，综合造价成本高不说，效果也不一定能切实满足使用需求。
作为安防行业的排头兵，视频监控的首要问题就是要突破“看得见”的瓶颈，达到“看得清”的境界。面对雾霾这一棘手问题，安防人始终在不断努力和探索中。目前主要有两种方式来解决雾霾、雾气环境下的透雾应用，一是通过算法的方式，提升图像的清晰度、色彩饱和度;二是通过光学透雾方式，实现雾霾、雾气的穿透。两种方式实现的原理是不一样的，前者的本质是图像的二次处理，是一种算法矫正;后者是通过物理的方式，通过光学成像的原理提升画面清晰度。
由于两者本质的不同，因此，在测试中，虽然两者均为安防监控摄像机的透雾技术，但测试重点还是不一样的。
对于采用数字透雾技术的摄像机，主要是通过模拟雾霾场景来检测，即让图像变得模糊即可，然后观察开启与关闭透雾功能时，观察摄像机的表现如何，透雾效果是否显现出来。其次是仿真模拟雾霾环境进行测试，这就不得利用一切条件创造烟雾、水汽环境，然后观察透雾效果的表现。由于数字透雾技术是算法智能化之一，因此还要观察摄像机在无雾条件下，开启“透雾”功能后，摄像机是否继续“除雾”，以检验其智能化效果。而针对光学透雾摄像机，则主要是通过仿真雾霾、水汽、烟雾环境进行仿真测试，以观察摄像机的红外接收能力和图像处理除雾效果如何，是否达到了良好的透雾使用表现。光学透雾是采用物理方式的透雾技术，因此不进行图像模糊方式进行检验。
针对光学透雾技术，还需要检验是否支持彩色除雾应用。当然，除了透雾功能外，本次也会就摄像机的画质、网络控制等功能进行检测，以给读者一个全面的设备性能展现。
透雾技术方法论
关于透雾摄像机，a&s已经做过不少检测，也在不断接触、评测中，见证了透雾摄像机的发展。以目前的行业发展水平，透雾技术无外乎三种：
·图像算法透雾处理;
·镜头光学透雾;
·滤波片光学透雾。
关于算法透雾技术，最早是在国际品牌产品中出现，如三星的百万高清摄像机，随着2012年海康威视推出了130万明星级SMART摄像机后，支持算法透雾技术的摄像机如雨后春笋般涌现，而且算法透雾效果也是越来越好。
但数字透雾技术有很大的局限性。由于数字透雾(也叫除雾功能，与工程实际应用中的设备加热除雾气是两个不同概念)是通过算法的智能化处理，当图像出现朦胧化效果时，自动调节锐度、图像对比度、色度等方式，将朦胧画面调节至更为适于观看的效果。数字透雾的优势是保住了图像的彩色细节，并增强了可看度，但实际上，图像的清晰度是没有提升的。而这也是成本最低、最为普及的一种透雾应用方式，目前主流监控设备商所开发的中高端监控产品，几乎都支持了数字透雾处理功能。
已知的透雾算法大致可以分为两大类：一种是非模型的图像增强方法，通过增强图像的对比度，满足主观视觉的要求来达到清晰化的目的;另一种是基于模型的图像复原方法，它考查图像退化的原因，将退化过程进行建模，采用逆向处理，以最终解决图像的复原问题。
为了得到更好的处理效果，摄像机厂家会增设专门的图像处理芯片，可自动侦测图像的密度，最大限度地保持图像信号的细节，实现彩色增强、反差增强、边缘增强、对比度增强和亮度增强，并进行密度分割、去模糊等运算，使不同场景下的摄像画质得到明显提高，达到透雾的目的。而根据厂家的能力与研发选择，会分别选择在DSP或FPGA等不同芯片上进行相应处理。
芯片会实时读取视频流信息，通过对比参数判定是否需要开启透雾模式，也就是可以达到自动侦测雾气，甚至可以通过设定的预置模式判定出雾气浓淡，选择进入相应的透雾模式。不过，从目前的应用效果看，能够支持到自动判断图像是否有“雾”、浓度多少的摄像机不多，大部分都还是依靠手动开启、关闭的方式。
而数字透雾技术，由于采用的是算法处理技术，也不再仅仅限于摄像机，目前已经延伸到后端，如透雾显示器/监视器、透雾DVR、透雾NVR等，让透雾应用变得更为广泛，也满足了目前透雾产品线不全或原有设备不支持透雾技术的后端升级应用。
接着说光学透雾。光学透雾利用的是光的不同波段有不同的特性这个特点原理来实现的，自然光由不同波长的光波组合而成，波长从长到短分别是红橙黄绿青蓝紫七种颜色，其中波长小于390nm的叫做紫外线，波长大于780nm的叫做红外线。红外线波长较长，在传播时受气溶胶的影响较小，可穿透一定浓度的雾霭烟尘，实现准确聚焦，这就是光学透雾的依据。
采用镜头的方式，就是在镜头处增加了IR感知能力，让更多的红外线传达到传感器上。该技术是不分时段、不分场合的“开启”透雾模式，且无论是彩色模式还是夜间模式，都能较非透雾镜头获得更多的有效光线，从而辅助摄像机实现更为优良的清晰度效果。当然，透雾镜头还需要解决一个问题，那就是可见光与红外非可见光在任意光照环境下，均可准确的聚焦到同一个点上，只有这样，才能确保成像的高清，否则将会出现虚焦，这也是透雾镜头的一个必要的技术难点。
由于采用镜头作为光学透雾方式的成本较高，难以在很多场合中普及，因此不少监控设备商一直都在寻求新的解决方案。2013年下半年，宇视科技率先突破了这一技术瓶颈，通过采用滤光片的方式来实现光学的透雾应用，这是安防的一个创新方案。其实现的原理为，当将摄像机切换到光学透雾模式时，摄像机将自动切换透雾滤光片，让摄像机过滤并吸收红外线，从而实现清晰度的大幅提升。此类光学透雾技术，对镜头的要求则下降了许多，只要是满足摄像机正常监控使用的镜头都可适用。当然，对镜头要求支持IR红外矫正功能是必不可少的，而目前的高清镜头，几乎清一色地支持IR矫正功能，由此可以说，采用滤波片的光学透雾摄像机，基本可以排除对镜头的特殊依赖性。
透雾技术再升级
经过了数年的发展，透雾技术也随着监控技术的发展而不断得到优化和提升，首先是数字透雾技术的优化;其次是光学透雾方案的创新。下面我们就来介绍一下a&s安防自动化于7月测试的两款分别代表了当前数字透雾和光学透雾的产品为例进行介绍。
数字透雾效果明显优化
大华DH-IPC-HFW8331D-Z系列300万像素超宽动态红外透雾型摄像机采用的即是数字透雾的方式。大华自从在摄像机中引入数字透雾技术后，一直保持着自己的特色，其产品支持自动和手动可调的方式来处理图像的模糊情况。而在手动模式下，分别可对透雾强度、大气模式可调，以增强“除雾”效果。
大华DH-IPC-HFW8331D-Z系列300万像素超宽动态红外透雾型摄像机采用的即是数字透雾的方式。大华自从在摄像机中引入数字透雾技术后，一直保持着自己的特色，其产品支持自动和手动可调的方式来处理图像的模糊情况。而在手动模式下，分别可对透雾强度、大气模式可调，以增强“除雾”效果。
大华DH-IPC-HFW8331D-Z系列300万像素超宽动态红外透雾型摄像机采用的即是数字透雾的方式。大华自从在摄像机中引入数字透雾技术后，一直保持着自己的特色，其产品支持自动和手动可调的方式来处理图像的模糊情况。而在手动模式下，分别可对透雾强度、大气模式可调，以增强“除雾”效果。
从实测效果看，该机在自动模式下，即能将透雾效果处理得跟手动模式下的最佳效果一致，自动处理算法还是比较靠谱、智能化的。但这还不是该机的亮点，其优势是，虽然为数字透雾处理，但画面的“去雾”效果明显，在保持彩色画面不变的情况下，可将除雾的效果较之前有了很好地提升，经处理后，朦胧的画面上，“雾”的存在感很低，取而代之的是清爽、通透的画面。这也看出，该机不仅仅是简单的图像增强，更是在透雾算法方面的智能化提升。
光学透雾技术再突破
过去，国内品牌中，唯有宇视一家提供有非镜头的光学透雾技术方案产品;海康威视过去则是清一色的数字透雾产品。此次检测的海康威视DS-2CD4026FWD/D星光级200万超宽动态专业透雾型枪型网络摄像机，则是海康威视光学透雾监控摄像机的首次亮相。该机采用了滤波片的方式来吸收红外光线，从而获得更为清晰的图像效果。
该设备支持双透雾模式，即数字透雾和光学透雾，该机采用了全智能处理方式，一键开启或关闭，不提供透雾等级调节功能。在实测中，该机的数字透雾有着不错的表现，除了能保持彩色的画面效果外，画面的清晰度、色彩都有不错的提升。但最佳的效果在于透雾技术，根据设计要求，该机的光学透雾需在夜间模式下才能获得最佳的效果;但实测中，在白天模式下开启光学透雾功能，其效果要较数字透雾模式下所得的画面更为清晰;而在开启夜间模式时，画面则干净、整洁，很难察觉到画面有“雾气”存在。可以这么说，该机可实现的透雾方式有：数字透雾、彩色模式下的光学透雾、黑白模式下的光学透雾，所得到的透雾效果，也是层层递进，并以黑白模式下的光学透雾表现最佳。作为一款主打光学透雾的摄像机，该机除了采用物理方式增强清晰度外，也提供了算法辅助，从而让光学透雾技术得以更大程度的发挥和展示。
海康威视摄像机可实现的透雾方式有：数字透雾、彩色模式下的光学透雾、黑白模式下的光学透雾，所得到的透雾效果，也是层层递进，并以黑白模式下的光学透雾表现最佳。作为一款主打光学透雾的摄像机，该机除了采用物理方式增强清晰度外，也提供了算法辅助，从而让光学透雾技术得以更大程度的发挥和展示。
海康威视摄像机可实现的透雾方式有：数字透雾、彩色模式下的光学透雾、黑白模式下的光学透雾，所得到的透雾效果，也是层层递进，并以黑白模式下的光学透雾表现最佳。作为一款主打光学透雾的摄像机，该机除了采用物理方式增强清晰度外，也提供了算法辅助，从而让光学透雾技术得以更大程度的发挥和展示。
透雾摄像机的结构设计及散热性
首先看数字透雾摄像机的结构设计。由于采用的是算法处理方式，势必要对芯片造成一定压力;处理需求的增多，也会相应地提升设备的运行温度。不过，目前的摄像机都已经比较成熟，在零配件选用上，也是得心应手，什么样的功能搭配什么样的硬件，都有成熟的方案，因此，单就数字透雾技术来说，此类摄像机的散热性并不高，以本次的数字透雾摄像机大华DH-IPC-HFW8331D-Z为例，这是一款成熟的筒型枪式摄像机，在整个测试过程中，设备的温度上升并不明显。
而光学透雾摄像机，在虽然有算法的处理，但透雾对摄像机的整体图像处理功能来说，所能增加的压力也不多。从之前我们测试过的相关光学透雾型摄像机来看，透雾算法对摄像机的温度的提升也不是很明显的。而本次测试的海康威视DS-2CD4026FWD/D星光级200万超宽动态专业透雾型枪型网络摄像机，则在测试过程中，在26℃左右的室内环境下，机身温度竟然达到了50℃以上，这是颇为少见的，为了降低散热，该机在结构上较海康威视的第一代SMART摄像机来说，增加了易于散热的片翅设计。而实际上，本次测评的DS-2CD4026FWD/D是一款SMART 2.0智能网络摄像机，内部植入了各种智能分析算法，同时，对低照度、宽动态、数字降噪等功能也进行了算法提升，在功能的不断增加下，该机的处理散热量会比较大;同时，该设备作为一款新品，软件版本的算法优化还在不断提升当中，由于测试时，版本比较低，散热量大必不可少;事后，我们对摄像机进行了软件版本的升级，此时摄像机的工作温度降到了40℃左右。
再看安装性。两个设备均支持PoE供电功能，测试中，只需给摄像机接入一根带PoE供电的网线，即完成了设备的联网和使用;同时，设备提供有BNC前端调试图像输出功能，对调试也是很便利的;而大华的设备还支持后端变焦、聚焦功能，更省去了前端调试的麻烦。
透雾摄像机画质及功能表现
我们首先看画质功能。海康威视的光学透雾摄像机采用的是主流的H.264压缩算法;大华采用的是最新的H.265压缩算法。前者在4Mbps下可保持良好的1080P画质效果;后者由于算法的低压缩速率，在3Mbps下就可正常运行300万高清画质，由于算法的不一样，两者在带宽处理上不具备典型可比性。不过可以肯定的是，这两款分别作为各自的最新产品之一，都良好地延续了技术实力，保证了图像画质的高清表现，其中海康威视的水平和垂直清晰度接近1100TVL，边缘清晰度为1000TVL;大华为水平清晰度1300TVL，垂直达到1200TVL;色彩还原、灰阶等方面都有良好的还原表现。
再看功能方面，宽动态、背光补偿、强光抑制等功能均是支持，而在低照度方面，这两款摄像机延续了海康威视和大华两家的星光级优势，实现0.001Lux的星光级效果是没有问题的。而在智能分析方面，这两款设备支持的功能非常丰富：
·大华DH-IPC-HFW8331D-Z：支持虚焦侦测、区域入侵、拌线入侵、物品遗留/消失、场景变更、徘徊检测、人员聚集、快速移动、非法停车、音频异常侦测、人脸侦测、外部报警、客流量统计、热度图等;
·海康威视DS-2CD4026FWD/D：支持越界侦测、区域入侵侦测、进入/离开区域侦测、徘徊侦测、人员聚集侦测、快速运动侦测、停车侦测、物品遗留/拿取侦测、场景变更侦测、音频陡升/陡降侦测、音频有无侦测、虚焦侦测、车辆检测(支持车牌识别，车型/车标/车身颜色/车牌颜色识别)、混行检测(检测正向或逆向行驶的车辆以及行人和非机动车，自动对车辆牌照进行识别，可以抓怕无车牌的车辆图片)等。
由于两者可支持的智能分析算法众多，尤其是海康威视的DS-2CD4026FWD/D，设备商还提供了定制化服务，可根据客户的不同需求，针对性地植入所需智能分析功能。

Ⅵ 人工智能的发展可分为几个阶段

说起当下热议的人工智能，不得不提到风光无二的AlphaGo。AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，引起了人类对人工智能的兴趣。而人工智能的概念，其实早有提出。

3）1993年-至今

之后以神经网络技术为代表的AI技术逐步发展，人工智能开始进入缓慢发展期。1997年深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，使得AI再次被热议。而随着现在科技的快速发展，硬件成本不断降低，数据量积累不断增大，AI技术不断成熟，人工智能又开始进入爆发期。各种人工智能产品开始如雨后春笋，不断的发展壮大起来。

Ⅶ 四维图新以芯片+数据+算法闭环赋能汽车智能化

“伴随汽车产业变革进入深化期,汽车半导体中国芯的发展也将迎来前所未有的重大机遇和挑战。”在2021第十六届中国芯集成电路产业促进大会上,四维图新CEO程鹏说到。

在大会“中国芯”优秀产品征集结果发布仪式上,四维图新及旗下杰发科技AutoChips获两项殊荣,车规级32位微处理器MCU芯片AC7811获“优秀市场表现产品奖”,汽车胎压监测TPMS专用传感器芯片AC5121获“优秀技术创新产品奖”,四维图新在车规级自主品牌中国芯相对薄弱的领域取得突破,收获了来自行业的认可。

但程鹏坦言,中国汽车芯片产业发展还面临诸多问题,如研发投入大、见效慢、收益低,导致芯片产业链缺乏加大汽车芯片设计、生产的积极性。另外,国内各芯片产业链环节零散、缺乏生态协作,截至目前,我国IP、EDA、晶圆制造等产业链环节仍处于追赶阶段,即便是封测领域,产能也向消费级倾斜。

不过程鹏认为,随着国家政策的扶持、政府的统筹规划、产业链上下游的彼此信任与合作,国内半导体产业链正在打破原有的边界与壁垒,迎来快速发展期。

展望未来,程鹏希望芯片产业上下游伙伴能紧密协同合作,共建智能网联“芯”平台,共创智能网联的中国芯时代。

Ⅷ 人工智能需要什么基础

人工智能（AI）基础：

1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：

算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。

2、技术基础：

（1）文艺复兴后的人工神经网络。

人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

（2）靠巨量数据运作的机器学习。

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。

（3）人工智能的重要应用：自然语言处理。

自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智能领域里的其中一项重要分支。

自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：

其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；

其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

Ⅸ 人工智能与计算智能的区别

是有一定区别的。
1、计算智能（Computational
Intelligence，CI）是借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。物理学、化学、数学、生物学、心理学、生理学、神经科学和计算机科学等学科的现象与规律都可能成为计算智能算法的基础和思想来源。从关系上说，计算智能属于人工智能（Artificial
Intelligence，AI）的一个分支。
2、计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。如图1.4所示，典型的计算智能算法包括神经计算中的人工神经网络算法，模糊计算中的模糊逻辑，进化计算中的遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法，和单点搜索技术例如模拟退火算法、禁忌搜索算法，等等。
3、以上这些计算智能算法都有一个共同的特征就是通过模仿人类智能的某一个（某一些）方面而达到模拟人类智能，实现将生物智慧、自然界的规律计算机程序化，设计最优化算法的目的。然而计算智能的这些不同研究领域各有其特点，虽然它们具有模仿人类和其他生物智能的共同点，但是在具体方法上存在一些不同点。例如：人工神经网络
模仿人脑的生理构造和信息处理的过程，模拟人类的智慧；模糊逻辑（模糊系统）
模仿人类语言和思维中的模糊性概念，模拟人类的智慧；进化计算
模仿生物进化过程和群体智能过程，模拟大自然的智慧。
4、然而在现阶段，计算智能的发展也面临严峻的挑战，其中一个重要原因就是计算智能目前还缺乏坚实的数学基础，还不能像物理、化学、天文等学科那样自如地运用数学工具解决各自的计算问题。虽然神经网络具有比较完善的理论基础，但是像进化计算等重要的计算智能技术还没有完善的数学基础。计算智能算法的稳定性和收敛性的分析与证明还处于研究阶段。通过数值实验方法和具体应用手段检验计算智能算法的有效性和高效性是研究计算智能算法的重要方法。

Ⅹ 基于深度学习的智能化监管，可以使用什么算法

这个真不好说了。如果数据不是很线性的话，估计得用人工智能算法。可以看看 KNN或者ANN算法，个人推崇ANN算法，实际用过，如果采样数据做的好的话，结果还是比较理想的。