人群算法

‘壹’ 淘宝人群标签是什么有什么用

今天来各位新手用最短的内容讲解一下淘宝人群标签方面的一些问题，或许很多新手店主就有点迷糊了，什么是人群标签，这个人群标签有什么用，下面就给各位新手店主普及一下。

首先来说什么是人群标签，人群标签就是淘宝后台大数据根本你个人的购买习惯和卖家店铺的销售产品成交行为来进行的一个属性分类，举个简单例子，比如你是一名孕妈，近期购买的产品基本上都是和孕妈和孕婴相关的产品，那么近期给你找个买家的标签就能确定了，然后淘宝根据你找个买家最近的购买和浏览轨迹进行给你推荐优越的孕妇专用产品和儿童专用产品，这样的话可以更精准的给买家提供方便，当然另一方面也可以更精准的给相对应的卖家提供精准客户，这个就是所谓的人群标签。

其次来说一下人群标签有什么用，作为买家人群标签来说，淘宝后台根据你平时的购买习惯和自己的浏览记录还有购物车的收藏记录，会对你进行一个精细化的分析，进而给你推荐你所需要的产品，这样的话对买家也是一种无微不至的服务，在你最短的时间内给你推荐你最需要的产品。作为卖家的人群标签的固定来说就更容易理解了，你比如是卖孕婴产品的，一旦人群标签确定之后淘宝官方后台也会尽可能给你推荐这方面的精准客户，从而促成成交。

然后说一下人群标签都分哪几种，简单来说现在所谓的人群标签分为三种：买家标签、宝贝标签、店铺标签，店铺标签是宝贝标签的综合，所以最重要的标签就2个：买家标签和宝贝标签，

这个就是标签的一个详细的分类。现在知道了什么是人群标签，还有人群标签的作用了，下面就说一下怎么去提升自己的人群标签，

①：我们浏览强标签的店铺（浏览TOP前几的商家），浏览相似宝贝的览竞品宝贝，浏览竞品宝贝时要找到与自己宝贝价格、款式相似的产品，货比收藏（找3-8家竞品）就可以，反复浏览自己的。

②：通过直通车给人群打标，直通车开年龄段+客单价，只要收藏加购，不追求PPC，每天最少大于100个点击，为了打标可以开高溢价，留下数据好的人群。

③：双标签玩法，这种方法新品和老品都适用的，就是在生意参谋后台找到系统推荐的10个宝贝，去做深度浏览，然后货比收藏加购，拍下不付款。第二天我们在通过搜索关键词进入，新品一般是第四天以后，长按主宝贝，找同款、找宝贝。

今天分享的就这么多，希望今天的分享能对新手的你有一点帮助，欢迎点赞关注，谢谢。

‘贰’ 谷歌利用算法为什么就可以识别自杀高危人群

因为大数据可以更好的推算出自杀风险。谷歌将使用两个数据点进行人工智能训练：青少年与咨询师对话的初始阶段，以及咨询师与他们交谈后完成的自杀风险评估。其理念是，通过对初始阶段与最终风险评估的数据进行对比，人工智能能够根据最早的反应预测自杀风险。

得克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）人类发展与家庭科学系主任斯蒂芬·罗素（Stephen Russell）表示：“（学生们）回家后上网，他们可以向全世界任何人披露这些信息。”几十年来，Russell一直在对LGBTQ群体进行研究，他的研究颇具开创性，他表示，尽管有心理问题的学生确实“不应该用谷歌解决这些问题”，但是，让现实生活中的所有守门人们对LGBTQ人群的看法变得开放、积极确实很难，因为几十年来，人们一直对这些群体抱有污名和偏见。他说：“ 即使是当今，我也能听到有些管理者说，‘我们这里没有这样的孩子。’这一直是现实中的一个窘境。”

‘叁’ 专家认为人工智能能筛选识别问题人群，AI是如何识别网络上的负极人群

随着科学技术的不断发展以及人类社会的进步，人工智能在我们的生活当中的应用越来越广泛。它的应用一方面给我们带来了一定的威胁，当然在一定方面，如果我们积极的利用他还是可以造福人类社会。帮助我们预知一些事情，而且可以更好的科学评估一些信息。进入到21世纪20年代以来，有很多专家都在积极鼓励人工智能的发展。当然，这其中就会有一些专家认为人工智能可以帮助我们更好的筛选有问题的人群，那么人工智能它是如何帮助我们在网络上识别出那些负极人群的呢？

‘肆’ 基于混合神经网络的人群密度估计算法

网络学术和网络文库都有些资料、论文，可以参考。

基于混合神经网络的人群密度估计..._相关论文(共79篇)_网络学术
基于模糊神经网络的大场景人群密度估计方法 《计算机应用研究》
基于神经网络的区域人数估计方法研究 《中山大学》

基于概率神经网络的人群密度估计 《延边大学学报(自然科学版)》

基于归一化目标像素的人群密度估计方法 《计算机应用与软件》

基于人群密度估计的视频监控技术 《东华大学》

‘伍’ 170的身高多少体重正常

北京大学人民医院内分泌科主任医师胡肇衡说，目前，国人采用的标准体重的算法中引用了一些国际上常用的计算方法，但由于种族之间的个体差异比较大，在这些算法中，有一些并不适合中国人。目前，适用于我国人群的算法主要有三种：

1.标准体重（公斤）＝身高厘米－105。如果超过标准体重的20％，就属于肥胖，这种算法简单，适合普通人群体重的自我评定。

2.BMI法：体重指数＝体重（公斤）÷身高（米）的平方，如果体重指数超过了25，就属于肥胖的范围。这种方法计算精确，适用于流行病学的调查和研究。

3.直接计算腰围：根据最新国际糖尿病联盟（IDF）专家达成的共识，中国人：男性腰围 90厘米，女性腰围 80厘米，就属于中心性肥胖（腹型），提示心血管疾病发生率、死亡率风险相对会高很多。

‘陆’ 人群密度检测算法中怎样由密度图得到人数

点密度图用点（数）来表现与数据值对应的边界或域对象。一个域对象中点的总个数代表了域对应的数据值。如果某县有10，000个高级市民，每个点代表100位高级市民，在这个县的界线内将会有100个点。

‘柒’ 人群密度识别系统是怎样工作的

人群密度计数是指估计图像或视频中人群的数量、密度或分布，它是智能视频监控分析领域的关键问题和研究热点，也是后续行为分析、拥塞分析、异常检测和事件检测等高级视频处理任务的基础。随着城市化进程的快速推进，城市人口数量急剧增长，导致各种人员高度聚集的社会活动频繁发生，如果管控不当，极易发生拥挤踩踏事故。
例如上海“12.31”外滩踩踏事故中，由于现场管理和应对措施不当，引发了人群拥挤和摔倒，最终造成了重大人员伤亡的严重后果。如果有精度良好的人群计数系统实时统计相关场所的人群数量、分布或密度等信息，及时发现人群拥挤和异常行为并进行预警，以便采取措施进行疏导，就可以避免悲剧的发生。性能良好的人群计数算法也可以迁移到其他目标计数领域，如显微图片中的细菌与细胞计数、拥挤道路上的汽车计数等，拓展人群计数算法的应用范围.因此,人群计数方法的研究有着重要的现实意义和应用价值。
显然的是传统的人群计数方法具有一定局限性，无法从图像中提取更抽象的有助于完成人群计数任务的语义特征，使得面对背景复杂、人群密集、遮挡严重的场景时，计数精度无法满足实际需求。近年来，深度学习技术发展迅猛，在许多计算机视觉任务中得到成功应用，促使研究人员开始探索基于卷积神经网络的人群计数办法.相比于传统方法，基于CNN的人群计数方法在处理场景适应性、尺度多样性等问题时表现更优。而且由于特征是自学习的,不需要人工选取，可以显着提升计数效果，因此已经成为当前人群计数领域的研究热点。使用CNN的人群计数方法主要分为直接回归计数法和密度图估计法2类。直接回归法只需向CNN送入人群图片，就可以直接输出人群数量，适用于人群稀疏场景。在密度图法中，CNN输出的是人群密度图，再以数学积分求和的方式计算出人数.这类方法性能的好坏一定程度上依赖于密度图的质量。为了提升密度图质量，会引入新的损失函数来提高密度图的清晰度和准确度。
故本项目通过采用深度学习方法获取人群密度图已估计人群数量，使用python语言搭建MSCNN网络实现实时生成人群密度图以达到估计人群数量的目的