ebg算法

⑴ 数学角的计算

若就这题而言，没必要求∠CBG。两个直角，即ABC和FBH相加，再减去∠ABH就是了，即
90°×2-(ABE+EBG+GBH)=90-(45+30)=15°
另，EBF并不等于45！
EBF与FBG互余，GBH与FBG互余，故EBF=GBH=30
而且FBG-EBF确实没有意义！

⑵ windows优化大师注册码.我的优化大师是V6.9版的.注册码是:699505哪位能帮我找一下注册码好吗，先谢了

你该到http://www.crsky.com/soft/927.html去下个Windows优化大师 v6.9 Build 5.1209 by 荒村听雨

⑶ 人工智能基础的目录

第1章人工智能研究的发展和基本原则
1．1人工智能的研究和应用
1．2人工智能研究的发展
1．3人工智能研究的成果
1．4人工智能研究的基本原则
1．5存在的问题和发展前景
习题
参考文献
第2章问题求解的基本方法
2．1一般图搜索
2．1．1状态空间搜索
2．1．2启发式搜索
2．1．3状态空间抽象和生成一测试法
2．1．4启发式搜索的适用性讨论
2．2问题归约
2．2．1问题归约的描述
2．2．2与或图搜索
2．2．3与或图的启发式搜索
2．3基于归结的演绎推理
2．3．1谓词演算
2．3．2归结演绎方法
2．3．3归结反演
2．4基于规则的演绎推理
2．4．1基于规则的正向演绎推理
2．4．2基于规则的逆向演绎推理
2．4．3演绎推理的应用讨论
2．4．4逻辑编程语言Prolog
本章小结
习题
参考文献
第3章知识表示
3．1知识和知识表示
3．1．1知识原则
3．1．2知识表示的作用
3．1．3知识表示的功能
3．1．4知识表示的性能
3．1．5基本的知识表示方式
3．2产生式表示
3．2．1产生式系统
3．2．2控制策略
3．2．3产生式系统的分类
3．3结构化表示
3．3．1语义网络
3．3．2框架表示法
3．3．3面向对象的表示法
3．4知识表示的实用化问题
3．4．1程序性和陈述性知识
3．4．2表示能力和推理效率之间的制约关系
3．5基于本体的语义知识表示
3．5．1语义知识表示和共享本体
3．5．2本体表示语言的研究
3．5．3Web本体语言OWL
3．5．4语义Web的应用情景和支持技术
本章小结
习题
参考文献
第4章基于知识的系统
4．1KB系统的开发
4．1．1KB系统的一般概念
4．1．2KB系统的体系结构原则
4．1．3KB系统的开发过程
4．1．4KB系统的开发工具和环境
4．2设计基于产生式表示的KB系统开发工具
4．2．1总体设计
4．2．2xps的实现
4．2．3应用实例——家族树
4．2．4性能改进
4．2．5开发工具OPS5
4．3专家系统实例——MYCIN
4．3．1知识库的构造
4．3．2推理机的设计
4．3．3系统服务设施
4．3．4开发工具EMYCIN
4．4问题求解的结构化组织
4．4．1结构化组织的需求
4．4．2事务表
4．4．3黑板法
4．4．4问题求解建模
4．4．5KB系统的高级技术
4．5基于本体的知识系统
4．5．1基础级本体工程
4．5．2高级本体工程
4．5．3开发基于本体的知识系统
本章小结
习题
参考文献
第5章自动规划和配置
5．1经典规划技术
5．1．1经典规划技术的发展
5．1．2规划的基本概念
5．1．3早期的自动规划技术
5．1．4部分排序规划技术
5．2自动规划技术的新进展
5．2．1非经典规划技术的开发
5．2．2自动规划技术的实用化
5．2．3智能的调度、规划和项目管理
5．3自动配置
5．3．1配置的一般概念
5．3．2自动配置的建模
5．3．3XCON——计算机自动配置系统
本章小结
习题
参考文献
第6章机器学习
6．1机器学习概论
6．1．1机器学习的基本概念
6．1．2机器学习的发展历史
6．1．3机器学习分类
6．2示例学习
6．2．1示例学习的基本策略
6．2．2决策树构造法ID3
6．3基于解释的学习
6．3．1基于解释的泛化(EBG)
6．3．2基于解释学习的若干基本问题
6．4遗传算法
6．4．1简单遗传算法
6．4．2分类系统
6．5加强学习
6．5．1加强学习的基本方法
6．5．2p学习
6．5．3有关加强学习的进一步讨论
6．6基于范例的学习
6．6．1基于范例推理的过程
6．6．2应用实例：智能饲料配方系统IcMIx
6．7知识发现与数据挖掘
6．7．1定理发现
6．7．2数据挖掘
6．7．3关联规则挖掘
6．7．4数据库及网络中的知识发现
本章小结
习题
参考文献
第7章人工智能高级技术综述
参考文献
第二版本前面6章内容基本相同
以下附带：
第一版的第七章到第九章
第七章 非单调推理和软计算
7.1 传统逻辑系统的局限性
7.2 非单调推理
7.3 不确定推理
7.4 模糊逻辑和模糊推理
7.5 神经网络
本章小结
习题
参考文献
第八章 机器感知
8.1 视觉与视觉图像
8.2 图像特征提取
8.3 视觉模型与识别
8.4 自然语言理解
8.5 机器翻译
本章小结
习题
参考文献
第九章 Agent技术和信息基础设施智能化
9.1 Agent技术的研究和发展
9.2 多Agent协作
9.3 Agent通信
9.4 信息基础设施的智能化
本章小结
习题
参考文献
……

⑷ 城市地质信息化

一、地质勘察信息管理系统建设

（一）概述

深圳市城市地质勘察信息系统是由深圳市勘察研究单位自行投资和实施完成的一个大型GIS信息管理项目。项目开始于2002年10月，2003年12月基本完成，2005年在原系统基础上增加了Web发布功能。

系统采用深圳市1∶1000（特区外为1∶2000）地形图为地理背景底图，能实现对勘察项目、勘探点数据、原位测试和土工试验数据、水文地质试验数据、区域地层岩性空间分布数据、区域地质构造空间分布数据和其他特征性地质对象数据进行综合管理。

该数据库内的管理信息工作自1983年以来，包括所完成的各类勘察工程的全部信息，以及深圳特区1∶5万地质图所包含的地层岩性和地质构造空间分布数据。除此之外，还有部分罗湖区断裂带高层建筑物沉降监测项目数据和部分地质灾害和地质遗迹数据。

该系统被列为“2003年深圳市信息化重点工程”以及“2003年深圳市建设科研项目”。

系统建设的主要目的和意义为：

1）全面有序地管理、开发、利用城市地质勘察资源。

2）提供城市规划、国土资源开发、城市建设和城市管理等决策分析的地质信息依据。

3）为深圳社会经济建设的可持续发展提供基础性地质地理信息。

4）规范统一深圳市地质资源与工程地质勘察行业技术标准，实现网络信息共享。

5）为城市防灾减灾、城市地质科学研究、岩土工程设计和工程地质勘察等领域的发展提供服务。

（二）系统建设方法与实施技术

城市地质勘察信息系统的建设，需要采用地理信息系统（GIS）技术、数据库技术和网络技术进行开发。

地理信息系统（GIS）技术，提供了将空间数据及其属性数据进行关联整合，能以地图这一图形方式进行显示，并且提供各种层次的地图空间数据查询和表现功能。目前，主流的地理信息系统（GIS）平台软件，国外平台有Arc/Info、MicroStation GeoGraphics、MapInfo和AutoMap等，国内平台有MapGIS、SuperMap等。从网络运行环境来看，又分为客户端/服务器端（C/S）和浏览器/服务器端（B/S）模式，后一种方式又称为是互联网地理信息系统（WebGIS）。

深圳市城市地质勘察信息系统也分为两个版本，前期版本为客户端/服务器端（C/S）版本，采用国内SuperMap 2000软件为平台进行开发；后期版本为浏览器/服务器端（B/S）版本，主要采用MicroStation Geographics平台下的GeoPublisher作为服务器地图数据发布引擎，客户端则采用自主开发的控件完成。

由于地理信息海量数据特点，地理信息数据存储对数据库管理系统的并发响应速度等要求较高，数据存储主要有两种方式：一种是将空间地图数据及其属性数据，统一存放到一个数据库中的图属一体化存储方式；另一种则是将空间地图数据和其属性数据分别存储的方式，即地图数据以文件方式存储（一般以图幅为分割单位），而属性数据则存储到数据库管理系统中。前一种方式是具有维护管理方便、技术先进、响应快的优点，是目前的发展方向，但技术实现费用较高、系统不稳定，因此，深圳市城市地质勘察信息系统仍采用空间地图数据和其属性数据分别存储的方式，数据库管理系统采用的是M S SQL Server2000。

图3-3-1 系统基本对象

由于计算机网络和Internet技术的普及，越来越多的计算机软件已经摆脱了单机工作环境的局限，向联网协同工作的方式转化，深圳市城市地质勘察信息系统也是一个联网运行的软件系统，设计上采用了Internet软件技术来实现，目前主要面向于局域网内应用，但其技术上也已经完全满足Intcrnet环境下的应用需求（图3-3-1）。

（三）要素分类与编码

根据建设部《城市地理信息系统建设规范》的经验和成果，深圳市城市地质勘察信息系统内分为城市地理基本数据集和城市地质基本数据集要素两类，其中城市地理基本数据集主要是指地形、地物、地下管线和测绘标志等数据要素，城市地质基本数据则指城市地质工作与工程建设所涉及的地层岩性、地质构造等空间数据，以及地质测绘和勘探所获得的各类成果数据，如勘探点（钻孔）、原位测试数据等。

深圳市城市地质勘察信息系统城市地理基本数据集要素分类与编码，基本上参照原有测绘产品要素分类规范，如《1∶500 1∶1000 1∶2000地形图要素分类与代码（G B 14804-93）》、《国土基础信息数据分类与编码》（G B/T 13923），而城市地质基本数据集由于项目建设时期国内尚没有可供遵循的规范标准，因此根据实际工作需要，系统建设者对各类要素进行了统一分类和编码，其成果已被《城市地理信息系统建设规范（C JJ100-2004）所采纳。

要素分类编码过程中，注重了以下原则：

1）唯一性：编码应唯一、无歧义。

2）扩展性：给定编码规则和扩充区间，以满足实际应用中编码扩展、增加的需求。

编号全部采用数字编码，共6位，第一位数字为主题类，第二位数字为大类，第三、四位数字为中类，最后两位数字为小类和扩充位。

下面对城市地质基本数据集作简要说明（表3-3-1～3-3-7）。

1.地层岩石

表3-3-1 地层岩石要素编码

2.地质构造

表3-3-2 地质构造要素编码

3.水文地质

表3-3-3 水文地质要素编码

4.地震地质

表3-3-4 地震地质要素编码

5.环境地质

表3-3-5 环境地质要素编码

6.地质资源

表3-3-6 地质资源要素编码

7.其他要素

表3-3-7 其他地质要素编码

续表

（四）数据组织

1.主要数据种类

系统数据主要包括基础地理数据（1∶1000地形图）、基础地质数据和工程勘察专题数据3类（图3-3-2）。

2.要素属性数据

系统主要要素的属性数据见表3-3-8～3-3-18。

表3-3-8 地层界线属性表

图3-3-2 系统管理建库的数据种类

表3-3-9 岩层属性表

表3-3-10 土层属性表

表3-3-11 勘探点属性表

表3-3-12 断层属性表

表3-3-13 地震震中属性

表3-3-14 滑坡体属性

表3-3-15 危岩体属性

表3-3-16 海水入侵带属性

表3-3-17 地质遗迹属性

表3-3-18 地面沉降区域属性

3.数据库结构

系统采用关系型数据进行组织，对于勘察项目与勘探点数据之间关系较为复杂，其各要素属性表与各辅助数据表之间结构如图3-3-3～3-3-5。

图3-3-3 勘察工程项目相关数据表及关联关系

图3-3-4 勘察工程场地（场区）相关数据表及关联关系

（五）系统功能

1.项目查询

系统提供根据关键字查询、组合信息查询数据库中的勘察项目的检索功能，或者根据地图位置点选、框选、不规则框选等功能实现对勘察项目的查询。

2.钻孔查询

系统提供点选、框选、给定坐标范围和绘制不规则区域等方式，选定数据库内的钻孔，供查询分析之用。

3.定位查询

该系统是一个标准的地理信息系统应用工程，可以实现地理信息系统所提供的各种定位查询功能。如根据坐标定位查询、根据地名定位查询、根据其他关键词定位查询、或者地图浏览定位等等。

4.区域数据提取

通过在地图上框选、或者绘制一个区域，实现选定该区域上的勘探点（钻孔），并将该部分勘探点以一个模拟“工程”的形式，将数据导出到勘察作业软件（“勘察e”软件格式），供进一步分析，如图3-3-6所示。

5.模拟钻孔生成

系统可以通过选择给定平面位置点上的周边钻孔，通过数据插值模拟手段，生成一个模拟钻孔，用于查询该点的推测地层和地层厚度。

6.报表和专题图输出

系统提供地质平面图、钻孔柱状图、钻孔剖面图、原位测试孔柱状图、地层简表、地层参数简表、土工试验和原位测试结果简表等报表和专题图输出功能。

图3-3-5 勘探孔和各类试验的数据表之间的关系

图3-3-6 W ebGIS版本下将选定钻孔输出为模拟工程数据文件

7.管理维护功能

系统提供有数据备份、访问权限控制、数据入库（数据手工录入和整体导入）等功能。

8.Web发布

系统建设初期采用了传统C/S模式，后期逐步扩展到B/S模式，通过Bentley GeoWebPublisher平台，将地理地图数据与钻孔数据以Web方式进行发布，摆脱了客户端繁琐的维护安装任务，使得网内终端，打开浏览器就能够实现对系统各种资源的访问和查找。

具体实现功能如下：

①地图的缩放、平移；②地图的查询定位；③对数据库中的勘察工程和勘探点进行各类交互式查询；④选定勘探点输出为模拟工程数据用于分析。

在客户端开发工程中，结合了Flash Active Script技术，解决了单纯采用Bentley GeoWebPublisher所提供的控件方式无法实现的大数据发布的快速响应与客户端地图操作的灵活性同时实现的问题，客户端界面更为友好和易于操作。

查询页面效果如图3-3-7所示。

图3-3-7 绘制不规则区域选定钻孔

（六）系统应用情况

系统建成后，先后在多个工程项目的地质信息收集、勘察前期准备、成果编制和周边地质信息补充等方面得到了具体应用，取得了很好的效果。这些工程包括：①深圳市轨道交通四号线二期工程；②深圳市防震减灾信息管理系统工程；③深港西部通道深圳侧接线工程；④深圳市东部沿海高速公路工程；⑤深圳市龙岗区土地储备开发中心北通道市政工程；⑥深圳和记黄埔观澜地产有限公司观澜低密度住宅发展项目。

随着项目中积累的勘探点数据和其他基础地质数据种类和数量的增加，深圳市城市地质勘察信息系统提供的信息将更为详细和准确，其管理应用价值将逐步得到提升。由于系统数据的基础性和代表性，系统所体现的公共服务价值也将逐步得到体现。

2006年，该系统被评为全国优秀地理信息系统工程。

二、“勘察e”数字化勘察作业系统

（一）建设思路

目前国内商业性工程勘察软件基本上在AutoCAD下二次开发完成，对国外软件依赖严重，用户运行成本较大，不利于软件正版化，也不符合国家支持民族软件发展的政策。另一方面，在AutoCAD下开发，所编制的软件必须牺牲很多定制特性，图属交互处理很难实现，不能满足发展的需要。随着近二十年来的技术发展，对工程勘察软件提出了更多、更新的需求，除满足常规的计算机辅助制图功能外，具备综合数据管理和分析能力、GIS应用接口、标准化程度高、可定制、扩展性强的勘察软件将是今后5～10年的主要发展方向。

针对这一形势，完全可以开发出一套有别于传统思路，以城市工程勘察为主要服务对象，通过内建自主知识产权的图形平台，能够完成勘察数据采集和处理，成果输出和管理的专业软件，“勘察e”数字化勘察信息处理软件就是这一思路的具体实现。

深圳市勘察研究单位独立开发的“勘察e”数字化勘察信息处理软件，其特点就是不依赖任何CAD软件，完全自主开发，用户一次性完成正版化，软件开发始于2003年，采用C⁺⁺Bulider与Visua1 C⁺⁺进行开发。软件于2004年被列为建设部“2004年重点信息化建设项目”，并于2004年通过建设部科技司组织的专家组鉴定，专家鉴定意见为“国内领先，国际先进”。

（二）“勘察e”CAD绘图平台

“勘察e”包含的自主开发二维CAD平台，是一个功能基本齐备的图形绘制环境（图3-3-8），能够满足工程勘察数据整理和图形输出的功能需求，也能为其他岩土工程应用提供基本的图形支撑环境。

1.绘制图形

“勘察e”CAD图形平台实现了类似于AutoCAD绘图操作的常用绘图功能。包括：绘制直线段、绘制多义线、绘制正多边形、绘制矩形、绘制圆弧、绘制圆、绘制椭圆、绘制样条曲线、绘制多行文本、生成块和填充。

2.编辑图形

“勘察e”CAD图形平台将实现AutoCAD常用编辑图形功能。包括：删除、拷贝、镜像、偏移、阵列、旋转、缩放、裁剪、延伸、分解和排列对齐。

3.浏览功能

“勘察e”CAD图形平台将实现AutoCAD常用的浏览功能，包括：图形窗口的放大、缩小和平移功能。提供多种放大缩小的浏览方式，包括窗口缩放、中心缩放等。

图3-3-8“勘察e”制图环境

4.辅助绘图功能

“勘察e”CAD图形平台提供捕捉、正交辅助绘图功能。捕捉点类型有：端点、中点、圆心、交点、切点、垂直点、象限点和最近点等。

5.交互式绘图

“勘察e”CAD图形平台提供命令行输入和画笔交互的方式绘图。键盘方式可以精确地输入世界坐标，弥补画笔绘图精度不足的缺点。可以ESC键取消当前的命令，也可以Enter键完成当前的命令；辅助绘图命令平移、实时缩放和滚轮缩放不中断当前的绘图、修改命令如：画直线、对象拷贝等；

6.图层管理

“勘察e”CAD图形平台提供图层管理功能。

1）建立多个图层：可以创建多个图层，每个层管理自己所拥有的实体。

2）锁定图层：将指定的图层锁定，无法编辑修改实体。

3）隐藏图层：将指定的图层隐藏，既看不到实体，也无法修改实体。

4）冻结图层：将指定的图层冻结。

5）删除图层：删除指定的图层，图层所拥有的实体也被删除。

6）实体改变图层：改变选择的实体的图层属性。

7.图形文件存取

“勘察e”CAD图形平台提供图形文件存取功能。

1）兼容AutoCAD的DXF文件格式：能够打开和保存DXF文件，暂不处理AutoCAD特有的线型、字体。

2）自定义文件格式“.CAD”：能够以文件流的形式保存为“.CAD”文件，也能够读取“.CAD”文件，并且能够兼容早期版本。

3）图源文件.wmf：能够保存为.wmf文件，但不能读取。

8.打印和打印预览功能

勘察CAD图形平台提供打印和打印预览功能。

1）能够显示当前局域网内共享、可用的打印机。

2）能够显示打印机的基本信息。

3）能够按照对象线宽和对象颜色预览和打印图形。

4）能够按照用户指定的打印样式打印和预览图形，如果同时指定了对象线宽和对象颜色，优先采用对象线宽和对象颜色。

5）能够编辑打印样式并保存为文件，以颜色值来表示打印样式，每个颜色值代表要打印的颜色、线宽和线型，最多能有256个颜色值。

6）能够指定是否按照打印样式预览和打印图形。

7）能够列出当前打印机支持的所有纸张类型。

8）能够指定打印方向：纵向、横向。

9）能够指定打印区域：图形界线、图形范围、当前显示的图形和窗选范围。

10）能够指定打印比例和打印份数。

11）能够指定按照偏移方式打印还是居中方式打印，偏移方式下可以输入相对于纸张左上角的X、Y方向上的偏移距离。

12）批量打印功能，能够批量打印输出。

（三）勘察作业功能

1.数据录入功能

提供各类勘察数据录入功能，及静力触探试验和部分土工试验软件数据直接导入系统的功能。录入界面如图3-3-9所示。

2.专题图生成功能

1）平面图布置图：可根据工程数据自动生成输出勘探点平面位置分布图，根据画笔的点击位置布置勘探点，拖拽勘探点，也可选择勘探点布置剖面线。

2）平面图：按照指定比例和原始录入参数，自动生成输出钻孔平面位置分布图。图面内容包括：钻孔、剖面线等，可叠加任意地形图及地物。

图3-3-9“勘察e”钻孔数据录入界面

3）柱状图：自动生成任意位置地质柱状图等。

4）剖面图：自动或人工划分土层，自动生成工程地质剖（断）面图，内容包括钻探数据，动、静探曲线等原位测试数据，设计标高，基础标高示意等；能够编辑处理多种特殊情况。

界面如图3-3-10所示。

5）等值线图、云图：按多种经典算法（三角网法、格网法等）自动生成地面等高线、各岩土层埋深等值线、各土层等厚线、基岩面等高线、地下水位等高线及其他等值线图等；以画线方式，自由绘制等值线图内外边界，过程直观简单。界面如图3-3-11，图3-3-12所示。

（四）模板定制

软件提供自定义模板功能，并根据模板自动生成图形。不同的单位或公司所绘制的地质勘察专题图的格式有所不同，但完全可以按照自己的要求定制模板；模板的尺寸符合国家图纸尺寸规范（图3-3-13）。

图3-3-10“勘察e”生成剖面图示意

图3-3-11“勘察e”生成云图选项对话框

图3-3-12“勘察e”等值云图生成效果

图3-3-13“勘察e”专题图模板定制示意

1.图形符号管理

系统提供自定义符号的功能。符号是有特定意义的图形块，用来生成专题图；除了系统自带的符号外，用户可以自由扩充自己的符号（图3-3-14）：

1）能够将本系统中的任何图形保存为符号，并可以将符号分类显示。

2）可以将任何符号以一定的比例直接拖拽到图形中。

3）可以编辑和删除符号。

2.勘察报告生成

提供自动生成工程勘察报告初稿，自动完成土工试验、水质分析、原位测试的统计与分析。

3.辅助工程设计

提供浅基础沉降计算、桩基承载力及沉降计算功能（图3-3-15）。

（五）三维可视化功能

系统采用OpenGL技术和三维格网插值算法，实现了对地层层面三维空间分布进行模拟显示的功能。并且能够通过鼠标控制地层层面模型进行缩放、旋转等观察，以及输出视图为图形文件等功能（图3-3-16）。

图3-3-14“勘察e”的符号管理功能

图3-3-15“勘察e”的辅助计算分析对话框

有关数据的导入导出，目前“勘察e”软件能够对勘察项目数据文件整体导入到深圳市城市勘察信息系统中，同时也能够接收和打开深圳市城市勘察信息系统导出的项目数据文件。

“勘察e”网络版和单机版勘察项目数据也能够以文件整体导入导出方式进行无损交换。

图3-3-16“勘察e”三维地层层面分布模拟

（六）系统应用

目前该软件已经广泛应用于深圳及国内多个地区和单位的勘察与内部作业的生产业务，经过了“深圳市轨道交通四号线二期工程”等大型勘察项目检验，取得了很好的应用价值。

该软件还不断根据应用中实际的需求，进行持续完善升级。

三、边坡工程三维可视化设计

1.概述

目前边坡支护工程设计普遍是采用二维图纸，按平面、立面加剖面的三视图设计表达的方式，由于边坡往往并不是一个空间上简单的“平面”，原始地形更是一个非常不规则的空间曲面。传统二维设计只能对上述问题进行粗略概念性的表达，无法准确地刻画支护前后的形态。不但工程量算不准确，造成预算与实际费用的偏差，也可能由于设计条件不准确，造成支护不足或过度，形成安全隐患或工程浪费。

另外，永久性边坡工程景观问题越来越得到重视，在确保安全的同时，建设工程要求边坡设计能环保美观，甚至起到景观装饰作用。用传统三视图方式，对于复杂边坡的坡面规划定位，不但费时费力，往往误差也非常严重。而且经常发现部分边坡坡面线条怪异，格构梁扭曲难看，很大程度上都是因为二维设计图表达不清、深度不够、定位不准、不能指导和约束施工的原因。

采用三维可视化边坡设计，是指采用三维空间建模技术，建立准确的边坡三维模型，在此基础上进行支护结构布置和计算分析的新一代设计方法。它可以消除传统二维设计用于复杂边坡的许多不足，深圳市勘察研究单位在这方面做了较多有效的尝试。

2.工作成果

在M icroStation平台下，开发完成了边坡三维可视化建模系统，具体实现功能如下：①通过地形图实现三维原始地形的建模；②通过钻孔信息，可以模拟三维地层空间发布规律；③模拟结构面空间产状和分布规律；④实现三维开挖模拟和土石方量算；⑤边坡支护结构的三维环境下的布设和工程量统计。

系统在空间建模基础上，还将逐步发展三维景观设计和展示、稳定性计算分析等功能。边坡可视化设计模拟效果如图3-3-17，18，19所示。

图3-3-17 钢筋砼格构梁支护方案三维建模效果

图3-3-18 锚杆钢筋砼格构梁系统三维模型（1）

图3-3-19 锚杆钢筋砼格构梁系统三维模型（2）

⑸ 关于JAVASCRIPT的一些问题

应该是属于3DES加密算法

3DES加密流程
1.对获得的密钥进行Base64解码(解码后的密钥是字节数组)
2.使用编码后的密钥用3DES对源字符串加密(加密后的字符串也是字节数组)
3.对加密后的字符串进行Base64编码(编码后的是经过Base64编码的字符串)

加密后字符串类似：JCQkMTU0MjM2OTg3MTAwMSQ=

⑹ 在Rt△中，∠C为直角，AC=6，BC=4,求中线BE与中线AD的夹角的余弦值

在Rt△中，∠C为直角，AC=6，BC=4,求中线BE与中线AD的夹角的余弦值
过B作BG//AD交CA的延长线于点G，则有
中线BE与中线AD的夹角的余弦值=cos∠EBG
根据余弦定理：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 图中,四边形ABCD和EFGH都是平行四边形,四边形ABCD面积是16，BG：GC=3：1，则四边形EFGH的面积是不用相似

△BGF和△GCH应该是等边三角形
四边形ABCD面积是16
BG：GC=3：1
∴GF=3 GF=1
∴四边形EFGH的面积是3

（其实我并不确定，毕竟咋俩年龄差不多——）

⑻ 请问哪里可以免费下载注册版的优化大师之类的软件---告急！

Windows优化大师 V6.9 Build 5.1209 绿色特别版

下载地址：http://cq-http.yaolai.net/download/6.rar

从桌面到网络，从注册表清理到垃圾文件扫除，从黑客搜索到系统检测，Windows优化大师都给您比较全面的解决方案。

Windows优化大师 6.9 Build 5.1209 更新如下：
1、全面改进了软件智能卸载。
(1)、改进了软件智能卸载分析算法，使卸载更加彻底。
(2)、调整了相关文件夹的卸载。
(3)、改进了用户界面。
2、改进了注册表清理。
(1)、改进的注册表扫描分析引擎。不仅能分析更多的注册表垃圾信息同时还提高了兼容性和安全性。
(2)、改进了用户界面。
3、改进了自动优化模块。增加了自动清理功能。
4、改进了垃圾文件清理。
(1)、进一步增强了安全性。
(2)、改进了用户界面。
5、改进了开机速度优化。改进了用户界面。
6、改进了系统信息检测。
(1)、改进了软件信息检测用户界面。
(2)、改进了CPU信息检测。
(3)、改进了PCI总线信息检测。
(4)、改进了硬盘速度检测。
7、改进了后台服务优化。改进了用户界面，调整了功能选项。
8、改进了冗余动态链接库清理。
(1)、改进了分析算法。
(2)、改进了备份与恢复。
(3)、改进了用户界面。
9、改进了驱动智能备份模块。
10、改进了其它设置选项。
11、改进了系统安全优化。优化项目进行了调整。
12、调整了网络系统优化中IE设置模块的设置项目。
13、调整了ActiveX/COM组件清理模块。
(1)、提高了兼容性和安全性。
(2)、增加了分析停止功能。
(3)、改进了用户界面。
14、改进了系统个性设置。
15、因Windows优化大师的注册表清理、垃圾文件清理、系统磁盘医生等已完全包含Windows系统医生的全部功能，故不再提供独立的Windows系统医生模块。
16、其它一些细小的调整和改进。

超级兔子魔法设置(magicset) V7.35 个人正式特别版

下载地址：
http://cq-http.yaolai.net:80/download/5.rar

常用的Windows设置软件，清晰的分类让你迅速找到相关功能，提供几乎所有Windows的隐藏参数调整。优化系统、清除垃圾、解决你碰到的各种问题。超级兔子优化王软件是超级兔子经过3年时间完善后，专门为初学电脑用户制作的，强力系统优化软件。

2006-1-5 超级兔子7.35

一、超级兔子快速关机3.0
1 新增2000/XP的快速关机功能
2 新增定时关机功能，支持每天、每周

二、超级兔子IE修复专家7.35
1 新增56位网银修复
2 新增WinSock2修复
3 修正IE高级修复的文件关联修复

三、超级兔子优化王7.35
1 新增以下软件卸载
ShareHelper
播霸/猫眼网络电视迷你版
MSIBM
Zcom
SoSo工具条

2 更新以下软件卸载
QQ 搜索小帮手
VIKA唯刊
很棒小秘书/很棒通行证
酷客娱乐平台
U88
MMSAssist彩信通
iBar
WinStp
DMCast 桌面传媒
Update

3 可完整卸载以下77种软件

IE插件
划词搜索
网络猪
很棒小秘书/很棒通行证
中文搜索
小蜜蜂
Du下载加速器
DMCast 桌面传媒
新浪点点通
新浪iGame 游戏总动园
17lele网游
完美网译通
搜一搜
网易搜霸
Alibaba 商机直通车
迷你讯雷
迷你PP
虎翼DIY吧
青娱乐
5188彩信助手
中文通
联众世界
博采网摘
IE伴郎
8848天下搜索
8848购物搜索
太极天下搜索
易趣购物
易趣工具条
NetFish 网络钓鱼克星
搜狗直通车
CopySo拷贝搜
ISC
网址极限
娱乐心空
MMSAssist彩信通
iBar
WinStp
ZDA 天网广告
MSSer
VIKA唯刊
网上购物
暴风下载器
酷猴
直达网址
iShare
QQ 搜索小帮手
Infofo 工具栏
Alexa 工具栏
Google 工具栏
多多QQ表情
U88 财富快车
Bysoo 百搜工具栏
YOK 工具栏
酷客娱乐平台
Update
SeAd/DMAd
天天搜索
ShareHelper
播霸/猫眼网络电视迷你版
MSIBM
Zcom
SoSo工具条
金山安全助手
雅虎助手
3721上网助手
3721网络实名
3721搜索助手
3721下载专家
360搜
一搜工具条
CNNIC中文上网官方版
CNNIC无忧上网
网络上网伴侣
网络搜霸
网络超级搜霸
RealPlayer

四、超级兔子上网精灵工具条
1 新增IE最大化功能
2 新增退出IE时自动清除记录功能
3 修正论坛及网址的搜索功能

五、完全免费，无需注册，无需设置IE主页，
即可使用所有功能，提供免费在线升级
不捆绑任何其它软件。

参考注册信息：

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

序列号（用户）：SRMSP16149
注册码（密码）：mscnc-fdrvm-wnrya-cthje-hkLkw

序列号（用户）：SMSP2512
注册码（密码）：mscnc-wevey-fnefn-hnLoa-eggfP

序列号（用户）：SOFTREG12963
注册码（密码）：MSCNC-DDJOG-OGQXF-BQSTE-LUVJC

序列号（用户）：SOFTREG18182
注册码（密码）：MSCNC-JXUHJ-UBMLF-AFJRU-TQMML

序列号（用户）：JXMSP17139
注册码（密码）：MSCNC-COPGN-SWBKW-WAQBU-EDGOS

⑼ 机器学习的相关图书1

本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。本书可作为计算机专业
本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。 机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。机器学习已经被成功地应用于很多领域，从检测信用卡交易欺诈的数据挖掘程序，到获取户阅读兴趣的信息过滤系统，再到能在高速公路上自动行驶的汽车。同时，这个学科的基理论和算法也有了重大进展。
这本教材的目标是展现机器学习中核心的算法和理论。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制等。笔者相信，研究机器学习的最佳途径是从这些学科的观点看待机器学习，并且以此来理解问题的背景、算法以及其中隐含的假定。这些在以往很难做到，因为在这一领域缺少包容广泛的原始资料，本书的主要目的就是提供这样的一份资料。
由于素材的多学科性，本书不要求读者具有相应的知识背景，而是在必要时介绍其他一些学科的基本概念，如统计学、人工智能、信息论等。介绍的重点是与机器学习关系最密切甲那些概念。本书可以作为计算机科学与工程、统计学和社会科学等专业的大学生或研究生的教材，也可作为软件研究人员或从业人员的参考资料。
指导本书写作的两条原则为：第一，它是在校大学生可以理解的；第二，它应该包含我希望我自己的博士生在开始他们的器学习研究前要掌握的内容。
指导本书写作的第三条原则是：它应该体现理论和实践间的均衡。机器学习理论致力于回答这样的问题“学习性能是怎样随着给定的训练样例的数量而变化的?”和“对于各种同类型的学习任务：哪个学习算法最适合?”利用来自统计学、计算复杂性和贝叶斯分析的理论成果，这本书讨论了这一类理论问题。同时本书也涵盖很多实践方面的内容：介绍了这一领域的主要算法，阐明了算法的运行过程。
其中一些算法的实现和数据可以在因特网上通过网址http：//www．cs．cmu．e/-tom/mlbook．html得到，包括用于人脸识别的神经网络的源代码和数据、用于信贷分析的决策树学习的源代码和数据及分析文本文档的贝叶分类器的源代码和数据。我很感谢那些帮助我创建这些在线资源的同事，他们是：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学习问题的标准描述
1．2设计-个学习系统
1．2．1选择训练经验
1．2．2选择目标函数
1．2．3选择目标函数的表示
1. 2．4选择函数逼近算法
1．2．5最终设计
1．3机器学习的一些观点和问题
1．4如何阅读本书
1．5小结和补充读物
习题
第2章概念学习和一般到特殊序
2．1简介
2．2概念学习任务
2．2．1术语定义
2．2．2归纳学习假设
2．3作为搜索的概念学习
2．4FIND-S：寻找极大特殊假设
2．5变型空间和候选消除算法
2．5．1表示
2．5．2列表后消除算法
2．5．3变型空间的更简洁表示
2．5．4候选消除学习算法
2．5．5算法的举例
2．6关于变型空间和候选消除的说明
2．6．1候选消除算法是否会收敛到正确的假设
2．6．2下一步需要什么样的训练样例
2．6．3怎样使用不完全学习概念
2．7归纳偏置
2．7．1-个有偏的假设空间
2．7．2无偏的学习器
2．7．3无偏学习的无用性
2．8小始和补充读物
习题
第3章决策树学习
3．1简介
3．2决策树表示法
3．3决策树学习的适用问题
3．4基本的决策树学习算法
3．4．1哪个属性是最佳的分类属性
3．4．2举例
3．5决策树学习中的假设空间搜索
3．6决策树学习的归纳偏置
3．6．1限定偏置和优选偏置
3．6．2为什么短的假设优先
3．7决策树学习的常见问题
3．7．1避免过度拟合数据
3. 7．2合并连续值属性
3．7．3属性选择的其他度量标准
3．7．4处理缺少属性值的训练样例
3．7．5处理不同代价的属性
3．8小结和补充读物
习题
第4章人工神经网络
4．1简介
4．2神经网络表示
4．3适合神经网络学习的问题
4．4感知器
4．4．1感知器的表征能力
4. 4．2感知器训练法则
4．4．3梯度下降和delta法则
4．4．4小结
4．5多层网络和反向传播算法
4．5．1可微阈值单元
4．5．2反向传播算法
4．5．3反向传播法则的推导
4．6反向传播算法的说明
4．6．1收敛性和局部极小值
4．6．2前馈网络的表征能力
4．6．3假设空间搜索和归纳偏置
4．6．4隐藏层表示
4．6．5泛化、过度拟合和停止判据
4．7举例：人脸识别
4．7．1任务
4．7．2设计要素
4．7．3学习到的隐藏层表示
4．8人工神经网络的高级课题
4．8．1其他可选的误差函数
4．8．2其他可选的误差最小化过程
4．8．3递归网络
4．8．4动态修改网络结构
4．9小结和补充读物
习题
第5章评估假设
5．1动机
5．2估计假设精度
5．2．1样本错误率和真实错误率
5．2．2离散值假设的置信区间
5．3采样理论基础
5．3．1错误率估计和二项比例估计
5．3．2二项分布
5．3．3均值和方差
5．3．4估计量、偏差和方差
5．3．5置信区间
5．3．6双侧和单侧边界
5．4推导置信区间的一般方法
5．5两个假设错误率间的差异
5．6学习算法比较
5．6. 1配对t测试
5．6．2实际考虑
5．7小结和补充读物
习题
第6章贝叶斯学习
6．1简介
6．2贝叶斯法则
6．3贝叶斯法则和概念学习
6．3．1BRUTE-FORCE贝叶斯概念学习
6．3．2MAP假设和一致学习器
6．4极大似然和最小误差平方假设
6．5用于预测概率的极大似然假设
6．6最小描述长度准则
6．7贝叶斯最优分类器
6．8GIBBS算法
6．9朴素贝叶斯分类器
6．10举例：学习分类文本
6．11贝叶斯信念网
6．11．1条件独立性
6．11．2表示
6．11．3推理
6．11．4学习贝叶斯信念网
6．11．5贝叶斯网的梯度上升训练
6．11．6学习贝叶斯网的结构
6．12EM算法
6．12．1估计k个高斯分布的均值
6．12．2EM算法的一般表述
6．12．3k均值算法的推导
6．13小结和补充读物
习题
第7章计算学习理论
7．1简介
7．2可能学习近似正确假设
7．2．1问题框架
7．2．2假设的错误率
7．2．3PAC可学习性
7．3有限假设空间的样本复杂度
7．3．1不可知学习和不一致假设
7．3．2布尔文字的合取是PAC可学习的
7．3．3其他概念类别的PAC可学习性
7．4无限假设空间的样本复杂度
7．4．1打散一个实例集合
7．4．2Vapnik-Chervonenkis维度
7．4．3样本复杂度和VC维
7．4．4神经网络的VC维
7．5学习的出错界限模型
7．5．1FIND-S算法的出错界限
7．5．2HALVING算法的出错界限
7．5．3最优出错界限
7．5．4加权多数算法
7．6小结和补充读物
习题
第8章基于实例的学习
8．1简介
8．2k-近邻算法
8．2．1距离加权最近邻算法
8．2．2对k-近邻算法的说明
8．2．3术语注解
8．3局部加权回归
8．3．1局部加权线性回归
8．3．2局部加权回归的说明
8．4径向基函数
8．5基于案例的推理
8．6对消极学习和积极学习的评论
8．7小结和补充读物
习题
第9章遗传算法
9．1动机
9．2遗传算法
9．2．1表示假设
9．2．2遗传算子
9．2．3适应度函数和假设选择
9．3举例
9．4假设空间搜索
9．5遗传编程
9．5．1程序表示
9．5．2举例
9．5．3遗传编程说明
9．6进化和学习模型
9．6．1拉马克进化
9．6．2鲍德温效应
9．7并行遗传算法
9．8小结和补充读物
习题
第10章学习规则集合
10．1简介
10．2序列覆盖算法
10．2．1一般到特殊的柱状搜索
10．2．2几种变型
10．3学习规则集：小结
10．4学习一阶规则
10．4．1一阶Horn子句
10．4．2术语
10．5学习一阶规则集：FOIL
10．5．1FOIL中的候选特化式的生成
10．5．2引导FOIL的搜索
10．5．3学习递归规则集
10．5．4FOIL小结
10．6作为逆演绎的归纳
10．7逆归纳
10．7．1一阶归纳
10．7．2逆归纳：一阶情况
10．7．3逆归纳小结
10．7．4泛化、-包容和涵蕴
10．7．5PROGOL
10．8小结和补充读物
习题
第11章分析学习
11．1简介
11．2用完美的领域理论学习：PROLOG-EBG
11．3对基于解释的学习的说明
11．3．1发现新特征
11．3．2演绎学习
11．3．3基于解释的学习的归纳偏置
11．3．4知识级的学习
11．4搜索控制知识的基于解释的学习
11．5小结和补充读物
习题
第12章归纳和分析学习的结合
12．1动机
12．2学习的归纳-分析途径
12．2．1学习问题
12．2．2假设空间搜索
12．3使用先验知识得到初始假设
12．3．1KBANN算法
12．3．2举例
12．3．3说明
12．4使用先验知识改变搜索目标
12．4．1TANGENTPROP算法
12．4．2举例
12．4．3说明
12．4．4EBNN算法
12．4．5说明
12．5使用先验知识来扩展搜索算子
12．5．1FOCL算法
12．5．2说明
12．6研究现状
12．7小结和补充读物
习题
第13章增强学习
13．1简介
13．2学习任务
13．3Q学习
13．3．1Q函数
13．3．2一个学习Q的算法
13．3．3举例
13．3．4收敛性
13．3．5实验策略
13．3．6更新序列
13．4非确定性回报和动作
13．5时间差分学习
13．6从样例中泛化
13．7与动态规划的联乐
13．8小结和补充读物
习题
附录符号约定

⑽ 杭州顺其软件科技有限公司在企业信息化行业内的口碑怎么样

2020年的安防圈，仿佛被按下了暂停键，项目停滞、融资缓慢、研发缩减，没有人能预料到，中国安防的新十年，是以这样的状态开始，不少企业也以这样的方式结束。

过去十年里，近千家安防产业链厂商，经过无数次物竞与天择，仅留下数十家企业，拥有充沛的资金和技术储备，迎接新十年。

站在安防新十年的这个节点之上，9月5日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。

本届峰会以“洗牌结束，格局重塑”为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。

以下是本次大会的精彩回顾：

国际人工智能联合会首位华人理事会主席杨强：“联邦学习下的数据价值与模型安全”

杨强在大会中指出，目前很多行业并没有真正意义上的大数据，产学两界都缺乏高质量、有标注、不断更新的数据。

如何保证各方数据私密不外传，又能保证数据更新？这就是分布性数据隐私保护、联合建模的挑战和需求——把小数据聚合起来成为大数据。

加上现在人们愈发重视隐私，政府纷纷立法，对技术的监管趋严，联邦学习正为保护隐私带来了技术上的新思路。

如何理解联邦学习？“邦”是指每个实体参与者地位相同，无论大小，提供的价值才是他们存在的意义；“联”是用一种方式把它们联合起来，保护隐私，一起做有意义的事情。

联邦学习的宗旨是“数据不动模型动”，目标是“数据可用不可见”。数据可以用，但是这些原始数据是合作方彼此之间见不到的，所以一些散乱的小数据就可以成为虚拟的大数据。

杨强教授介绍称，目前联邦学习主要有横向联邦（样本不同、特征重叠）和纵向联邦（样本重叠、特征不同）两种做法，前者更适用于to C场景，后者适合to B场景。

他强调，联邦学习和分布式AI、联邦数据库的区别在于：过去这二者的数据形态、分布、表征皆为同类，但在联邦学习里它们可以是异构的；且过去联邦数据库目的是并行计算、增加效率，但现在数据本身属于不同的属主，所以需要做加密情况下保护隐私的计算。

随后，杨强也谈到了联邦学习在安防等领域的应用。此外，杨强团队还推动制定世界上第一个联邦学习国际标准，同时也发布了开源平台FATE，并且积极筹措联邦学习联盟，共建联邦学习生态。

海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚：“赋能数字转型，服务千行百业”

李亚亚介绍，海康目前的业务主要分为三块：综合安防、大数据服务和智慧业务。

数字经济和数字化转型成为必然趋势下，人工智能交付问题依然面临挑战，难点有三：一是泛在需求，这是场景碎片化、需求差异化必然带来落地难问题；二是复杂交付，涉及产品、施工、算法优化、信息系统打通、业务流程转型等诸多问题。三是成本可控，关注投入产出比非常必要。

李亚亚认为，解决落地难，仍然是要回归商业本质。要从产品的品质抓起，目的是让各行业都享受到技术革新的红利，通过场景化、差异化的问题解决，提升用户的业务价值回报。

数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径，因此要通过系统的产品体系去支撑场景化应用。面向企业领域的数字化业务的开展和落地，海康威视从拉近管理距离，提升业务效率，规范作业行为，防范安全隐患四个维度出发为行业赋能。

海康威视秉持开放融合的合作理念，携手合作伙伴，共同实践数字化转型之路；秉善笃行，不断创新技术和产品赋能千行百业，为社会的安全和发展开拓新视界。

大华股份先进技术研究院院长殷俊：“AI 行业应用，产业升级”

殷俊认为，AI经历了理论研究的1.0、智能落地的2.0，目前处于行业智能的3.0阶段。

AI 1.0时期是“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”，计算力不够，数据有限，算法不成熟；2.0阶段是“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，算法、算力有了突破，成熟的算法寻找落地场景；3.0阶段是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，行业最需要的不仅是一套算法、一套系统，而是企业解决客户痛点和需求的能力。

在行业智能背景下，人工智能需要具备的基础能力包括：一是AI技术泛化、快速迁移新应用的能力；二是应用牵引，快速适配新需求的能力。

殷俊认为在3.0阶段是应用主导个性化和AI解决方案的敏捷交付。在这个过程中，首先要构建人工智能解决方案的端到端体系化能力，大华已经在四个方向做了重点布局：系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术。

除了构建以上核心能力，大华还开放全栈能力，赋能行业生态，并在实战中持续积累人工智能核心技术，针对全场景理解、小规模数据、泛化能力、多任务学习和AutoML等人工智能的五大技术挑战，开展实践探索，并已取得实战应用成果。

最后，殷俊强调，AI目前还是依赖人工为主，大华希望未来在行业共同努力下，能够真正转向AI的自我智能，推动行业智慧化落地。

西部数据智慧视频产品首席技术官孙煜：“AI安防与存储的变革”

孙煜提到人工智能在监控行业的应用四个主要要素：芯片、软件、存储和厂商。

芯片不断提升算力，并降低成本，软件提供高效实用的算法，海量数据需要被存储才能被利用，厂商集成以上要素并落地。这个生态中，各方要素一起合作才能使得AI真正落地。

AI应用，使得视频监控的存储架构从以前的端和边，变为现在的端、边、云，连接方式云化，其中，存储器需要更高顺序读写性能、更大的存储容量、更高地随机读写性能、更快地响应时间。

西部数据通过提供视频监控行业从终端到核心的存储产品组合，协助视频监控行业的AI落地。

孙煜演示了西部数据专门为整个视频监控行业打造的从端、边、云的各个产品组合，以及专门随时检测硬盘监控状态的软件WDDA，Western Digital 设备分析 (WDDA) 是 Western Digital 的监控优化存储产品系列支持的全新设备分析功能。WDDA使管理员能前瞻式地管理存储设备并保持性能优化，防止意外故障。

孙煜强调AI进入后传统监控盘力不从心，系统厂商通过合并通道单码流，顺序地写入，大大减少了硬盘的飞行时间和次数，把飞行机会转移到数据库访问，提升存储系统的性能。

西部数据认为提高数据利用率的关键，是告别简单粗放模式，进行精细化的分层存储策略，他们还建立起一套四层存储架构体系：热存储、温存储、冷存储、极冷存储，分而治之，极大地提高数据利用效率。

商汤科技智慧城市事业群产品副总裁朱鑫：“AI 驱动城市智能化变革”

数字化转型的核心技术是云计算、移动互联网、物联网以及大数据，更多是在于更高效的信息组织，更顺畅的一些信息流动，以及更便捷的信息访问，从而去改善企业以及行业的效率，生产力是百分比提升。

智能化变革，机器将取代人工，如此会形成一个自主的组织生产，最关键的是，随着数字技术、芯片、摩尔定律以及云计算能力相关规律影响，机器成本会持续下降，规模化后机器成本会趋向极低的成本。彼时对生产力的提升不是百分比，可能是倍数，甚至是指数级。

大量的城市物联设备、规划的城市群，以及城市里形成的大量人流、物流、车流、金融流、数据流，组成了城市互联网。

朱鑫总结了城市互联网市场下，真正推动一个城市智能化变革的三大支柱系统。

一是新一代的联网汇聚平台。视觉数据是城市最丰富的数据资源，前端设备收集的数据通过联网汇聚，形成城市动态的数据资源池，动态数据经过AI系统处理后，成为城市数据资产。二是超级计算底座。每个城市需要一个新型的超算中心。三是城市级算法系统。系统有三大板块：城市的主算法系统、城市级场景算法系统和通过融合、关联、决策，形成一个完整的城市的算法系统。

商汤在这几个支柱下面形成了一整套体系与方案，从最底层的基础建设开始，从数据中心基础设施到城市智能的计算中心，再到城市智能云赋能中心，把整体算法系统能力都放在云赋能中心。

宇视副总裁、首席架构师姚华：“AI 如何得到人民的好口碑”

姚华回顾了2018年提出的AI与安防的七座大山，并指出如今视图数据全链路计算逻辑已经形成，AI在安防已经从0跨越过1。宇视的AI部署已经在从城市到郊区、乡村，解决群众的小事和琐事。

业务状态出现新挑战，比如动态人口服务和管理难、案件有效线索率低。姚华列举“宇视追影系统”应用的三个案例：疫情期间24小时找回出走口罩少女，男子沿街威胁案件，合伙扒窃案，以上成功案例中，最关键的技术是ReID（跨镜追踪）。

姚华指出，ReID应用有七大技术难点：第一，不同姿态、角度、分辨率下的人体之间的匹配；第二，复杂场景、有遮挡，密集人群等场景下的匹配；第三，不同交通工具上的人体的匹配；第四，不同时间段以及着装变化后的行人匹配；第五，跨摄像头模态行人匹配；第六，目标行人着装发生变化后的匹配问题；第七，在较小训练集上匹配算法训练较为受限问题。

宇视联合博观（拥有国际三大主流ReID数据集、Vehicle ReID等世界纪录的算法公司），设计了基于现有样本的GAN对抗网络，较好地模拟了人体的多角度、多姿态特征。同时，辅以多种预处理算法，极大地扩充了原始样本基数，使得在较小训练集上匹配算法训练受限的问题迎刃而解。

其次，宇视在算法中采取结合全局特征和多尺度局部特征的混合向量提取解决方案，并在训练中采用迁移学习，再者，对每个人体的局部特征进行重定位的匹配训练，通过实现对人体局部位置的精准定位，可将人脸识别与ReID联动结合，解决跨镜追踪应用的诸多难点。

宇视追影系统发布一周年，实战应用落地中国百余个城市和地区，实战案例超1000个，找回走失人口100余人，小微案件侦破率提升50%。最后，姚华用“好AI，为人民服务”结束：小案件是群众的“天”，无论乡村还是城市，AI帮助解决小案件难题，能让我们尊重每一个微小的个体。

360城市安全集团副总裁、360视觉科技总经理邱召强：“360 以安全为基础的 AI 技术与应用 ”

邱召强表示，当行业在享受技术带来当先进性时，360通常用逆向思维思考：一个新的技术产生的同时会带来哪些安全隐患。

邱召强指出了数字时代的四个特征：第一，一切皆可编程，也造成漏洞无处不在；第二万物均需互联，虚拟世界的操作带来了物理真实世界巨大的灾难；第三大数据驱动业务，数据一旦汇总，安全性难以保证；第四软件定义世界，世界架构在软件之上，脆弱性前所未有。

360在过去15年，总结和打造出了一套云端的安全平台。360安全架构是以安全大脑为核心，六大板块，一个安全大脑，十个安全基础设施，和一个运营的所发，一个专家的团队，一个实战演练机制和一个安全互通的标准。

背靠360城市安全集团，360视觉科技专注于人脸识别产品的开发和应用，打造出以大数据为基础的视觉安全产品，包括了人脸识别门禁、人脸识别通道闸机、人证核验设备等智能终端及针对办公楼宇、酒店、商超、社区、学校，交通枢纽等场景解决方案，构建以安全为核心的智能生态。

360安全赋予了360视觉科技独特的竞争力。针对人脸识别终端设备的安全，对核心库和可执行性文件进行核心加固、对代码加固、对应用程序加固，三重安全加固防护；此外，360视觉科技还独创密钥白盒技术，为人脸识别终端、云平台环境中的数据加密及公私钥身份认证，全程密钥无明文。

最后，邱召强展示了360视觉科技人脸识别硬件家族，以及智慧园区、智慧楼宇、社区安全、智慧校园、机场安防、智慧办事大厅等几大行业解决方案。

华为机器视觉领域总裁段爱国：“华为 HoloSens ，点亮智能世界”

段爱国提出，一个真正的智能世界有三个非常典型的特征或者基础框架技术：一是万物感知，二是万物互联，三是万物智能。

在华为来看，万物互联、5G、光网络是华为的强项，华为机器视觉将成为华为在万物感知的核心。

段爱国还认为，智能世界向前迈进有三大核心技术：以全息感知为核心的机器视觉，以万物互联为基础的移动无线通信，以及万物智能的AI技术，2020年这三个技术开始合拢。

所以华为在2020年率先提出，所有的视频技术应该从人看向给机器看转移，并正式把产品线更名为“机器视觉”，聚焦打造两个核心的能力：一是前端的全息感知能力，二是在后端用数据驱动，反作用于物理世界，驱动于智能世界。

4G的时代，以智能手机为核心，出现了各种行业移动互联网的应用。在华为来看，机器视觉就是5G时代的行业数字化的智能手机。段爱国还提到，过去5年，AI的成本在下降，AI已经进入到普惠的时代，他预测未来两年智能摄像机一定会超过网络摄像机。

另外，华为将聚焦打造4个核心战略产品和平台：前端的软件定义摄像机，后端的智能视频存储，类似于智能手机应用市场的智能算法应用商城，以及华为机器视觉云服务。

在此基础上提出四大战略策略：战略一，积极投入全栈全场景的AI研究；战略二，重构产业架构，加速智能化升级；战略三，平台+生态，赋能千行百业；战略四：端边云协同，深度数据挖掘。

最后他强调， 会将开放进行到底，未来的智能世界很复杂，华为不可能一个人包揽全部的工作，希望大家一同成长。

旷视副总裁那正平：“城市大脑的条与块”

那正平表示，城市治理数字化、智能化浪潮中，无论是智慧城市、城市大脑还是数字孪生概念，核心思想都是通过物联网、人工智能等技术，准确发现城市运行的内在规律，从而进行动态优化调节，解决城市面临的安全、出行、环境、产业升级等诸多问题，最终提升城市治理水平。

那正平归纳出做好城市大脑和城市大脑的操作系统的几大要点：深入研究城市发展规律；探寻业务本质；先具象再抽象；脚踏实地，长期主义。

旷视通过分析城市空间和管理对象，指出城市的日常运作管理需要秉持以人为本核心，城市大脑应围绕条块结合的方式实现综合管理，实现条、块、脑、OS的协同。

城市大脑中的条应用总量少，单体规模大、高并发、数据壁垒强；而块总量大、IoT种类多，低并发、数据壁垒低，集成联动潜力大。

基于此，旷视提出：构筑城市大脑需要先围绕“条”和“块”打造城市级的超级应用，验证产品、实现单一场景闭环，从而形成具有旷视特色的软件和硬件产品矩阵，最终逐渐沉淀出城市级和建筑级AIoT操作系统，实现城市物联网的闭环。

旷视认为，人工智能产业现在处于并将长期处于初级阶段，我们必须正视并不能超越这个初级阶段。第二，人工智能产业的主要矛盾是市场日益增长的多样化需求同落后的算法生产力之间的矛盾。

云从科技安防行业部总经理李夏风：“人机协同平台，助推社会治理现代化升级”

云从认为人机协同有三部分：人机交互、人机融合、人机共创。

人机协同中，各个行业的专家、以机器代表的AI知识服务和用户，三者形成一个闭环，首先专家把知识赋能给机器，机器转换成智能化产品并提升客户的体验，用户从中反馈出个性化的需求，后续提升专家的效率并反哺到产品或服务中。

云从人机协的落地通过三部分实现：智能化终端设备收集数据，同时也是人机交互的入口，云端大脑是整个数据的汇集、分析、提炼的中枢，当数据大脑经过分析，形成相关的服务后，通过嵌入式的模块，即AI平台，实现人机协同在各个场景落地。

而AI训练平台融合数据智能标注、OCR训练、图像训练、NLP训练、视频结构化训练于一体，根据场景数据，生成符合行业需求的AI模型算法。云从的智能解析引擎具备软硬解耦特性，可以适配国有自主芯片，还能实现效率和使用维度的极大地性能提升。

基于云从的数据分析引擎，提供面向数据全生命周期的分析、挖掘及应用服务，完成数据到知识的价值转换，赋能各业务场景应用。

具体来说，汇聚感知数据，打造数据挖掘基础，融合业务数据，灵活定制生成各类标签，拓展业务对象，并依托认知信息，形成各类专家的决策，为决策提供有力的支撑，最后，依托可视化专家建模，固化专家经验模型，积累与传承业务知识。

从数据到知识是数据价值挖掘的必经之路，目前大部分数据资源没有得到充分利用，云从的知识生产与服务平台KaaS，通过将标签、机器学习等知识模型化、在线化，加上AI 引擎， 变数据/经验为在线知识。

通过数据智能模型为核心的知识体系构建实现从多维数据中挖掘隐形事件背后的关联关系及规律现象，服务于风险防控、态势预测、行为画像、虚拟轨迹等各类实际业务决策。

比特大陆AI业务线CEO王俊：“安防新基建，AI 芯智能”

王俊认为，当市场容量足够大时，总是会催生出更专注的产品，因为越是专注的产品，越容易获得更高的效率，随着AI市场的爆发，AI的计算硬件亦是如此。过去大家用GPU来取代CPU提供AI算力，现在正是从GPU切换至TPU或其他AI专用芯片以获得更高效率的时代。

比特大陆算丰自研的TPU，覆盖了云、边、端，专注于深度学习计算，相对于CPU和GPU，在获得更高性能的同时，还具备更高的性价比和更低的功耗。安防行业已经完成了从看得见到看得清，看得清到看得懂的阶段，而未来在更多专用AI芯片加持下，可继续实现看得快、看得起。

王俊还提到，比特大陆算丰业务坚持专注、开放、合作共赢的理念，专注AI芯片及其相关硬件的研发，同时开放各个层次的软件接口方便各种算法的接入和优化，力求和各个算法、应用等合作伙伴紧密合作，共同打造完整的AI解决方案。

同时，他们会打造基于比特大陆算丰芯片的算力平台，提供数据、算法、应用的统一管理，这样不同的应用需求，基于不同深度学习框架的不同算法方案，都可简单、高效的运行在该算力平台上。用户可自由选择最合适的方案，接入数据，并获得智能分析的结果。如此，在真实的场景中，无论是人脸识别、视频结构化这样单一的应用，还是城市大脑这样的综合方案，比特大陆都可基于该平台，联合合作伙伴，提供统一、高效、易用的AI算力服务。

澎思科技副总裁曲瀚：“AIoT 新基建，加速人工智能进入普惠时代”

澎思科技认为人工智能新基建的一个核心就是AI的基础设施化，分为技术基础设施和融合基础设施。

在此趋势下，智慧城市和AI安防将成为新基建的最佳试验场。另外，AI安防也逐渐发展到了第二阶段，AI在To B领域的发展开始从单一的场景向全社会各个领域延伸，每个细分的场景都展现出不同的AI服务需求，未来就是服务为王的时代，谁能够快速精准地把握住客户的需求，谁就能够在未来的竞争中快速胜出。

曲瀚指出，AI普惠的产品有两个核心要点：一是极致产品体验，二是场景化的解决方案能力。实现AI普惠的终局在于四个方面：第一，万物智联，所有的AI终端实现在线化。第二，推动AI算法向通用智能算法演进，降低机器学习的成本，提高泛化能力。第三，构建一个丰富的产品生态。第四，场景的联动和重塑。AI不是一个孤立的系统，需要和客户的其他系统做连接和联动，才能使得场景服务变成一个主动智能的服务。

澎思基于对普惠AI的理解，构建了澎思AIoT生态平台，包括四个关键的能力：第一，智能视图大脑。算法会从云、边、端三个维度全链条嵌入。第二，全系列自研的智能边缘设备。第三，打造云端智能服务的开放平台。第四，后端建立数据管理平台，使得数据在AI、硬件以及云服务能够充分地流动，实现业务和训练数据的并轨。

曲瀚还表示，普惠AI最核心的是算法能力，这是整个AIoT业务的底座，澎思的算法在云端和边缘端都走在世界的前列。

最后，曲瀚还重点介绍了在智能城市“新基建”中，澎思在城市公共安全与治理、人居场景智能化两大场景中的落地情况，以及深度参与新加坡等海外市场智慧城市的建设经验。

的卢深视CEO户磊：“大库时代，落地千万级刷脸系统的技术剖析与建库经验”

户磊提到，大库时代，金融支付、交通等众多场景亟需千万级精准人脸识别技术方案。目前行业内现有方案为多引擎，多层级，分库管理模式，系统复杂、软硬件开销大、成本高、效率低。

因此理想的大库识别方案应该具备以下几点：精准，万亿分之一误识别率，千万级别底库，鲁棒性好，高度兼容性，以及价格适宜。而的卢深视是全国首个建立省级规模三维人像数据库的AI公司。

的卢深视的千万级精准识别的刷脸系统具有几大关键技术点。

系统架构，分为三个层次，由前端多维智能感知系统、千万大库云端中台和多模态关联分析与预测组成。

其中高性能三维人脸识别算法与前端相机深度集成，降低后端计算开销，中台支撑千万级大库人脸的建库、清洗、检索，适配度高、效率高，多模态架构的兼容性好，分析预测环节基于大数据的逻辑推理，时空轨迹关联分析，将2D/3D人脸、人体、物品、时间、地点等多维大数据融合，深度挖掘数据之间的关联性，实现预测与预警。

其次是技术架构。核心算法层，其中最重要的是3D算法层；平台技术层，包括后端的技术，包括通信计算、协同优化等等技术；业务中台，对数据接入、数据管理、数据清洗、优选，而后融到库里面进行数据同步，最终支撑各种各样应用。

再者，的卢深视建立三维数据标准及评价打分体系，这是后续进行三维应用的基础，的卢深视对于各种数据类别，均提供数据质量要求及评价标准。

户磊还总结了的卢深视3D识别的优势：

• 准确率高，保证精度不损失的情况下，突破了三维人脸识别的量化技术，最终可以实现在千万级库上面秒级的反馈结果，可以保证万亿大库下的高准确率 。
  

• 鲁棒性好，实现了深度图和红外图的识别，不受光线影响，包括大角度、浓妆识别的准确率，能够融入15到20度大的角度的差异。

• 安全性高，尤其对于活体检测，能够实现2D平面伪装攻击方式100%防御。
  

平安科技副总工程师王健宗：“联邦智能——智慧城市的突围之道”

目前，人工智能在移动互联网、云计算、大数据、IOT、5G等新技术的驱动下得以迅猛发展， 不过在AI技术落地时总是有所欠缺，即人工智能通用算法在本地化部署过程中所面临的数据困境，而这一块恰恰是相关行业或企业所缺乏的。


王健宗认为，其数据困境主要是三点：数据孤岛、法律法规监管日趋严格，以及传统AI技术模式下的限制。


联邦智能是以联邦学习为龙头，同时涵盖联邦数据部落、联邦推理、联邦激励机制，共由四部分组成。面对目前日益苛刻的数据安全隐私的问题，通过构建联邦学习的技术内核，建立联邦数据部落，实现具备隐私保护的联邦推理，并以联邦激励机制为纽带形成一个完整的AI生态格局，从而打破数据壁垒，使人工智能发展迈向新阶段。


其中，联邦学习是隐私保护下的分布式机器学习技术，以及“数据孤岛问题”的解决方案。联邦数据部落，在确保数据安全及用户隐私的前提下，建立基于联邦智能的大数据部落生态，充分发挥各行业参与方的数据价值，推动垂直领域案例落地。联邦推理，在一个隐私与安全的链路过程中，发挥着引擎模型的联邦推理作用。联邦激励机制，它的核心是一个遵循基本准则的闭环学习机制，通过联合建模协议达成、贡献度评估、激励及资金划定等环节，吸引外部企业参与，加入联邦智能生态。


平安的蜂巢联邦智能平台。在整个平台中，蜂巢依托平安集团这一综合性集团背景，能够提供智慧金融、智慧城市、智慧医疗商用级的一站式解决方案，希望能够以此激活数据价值，这也是整个平台的使命。蜂巢平台的目标是跨企业、跨数据、跨领域，实现整个大数据AI生态。此外，它在营销、获客、定价、风控、智慧城市等等方面推出了相关的解决方案。


最后，王健宗总结道，联邦智能作为枢纽，将会为智慧城市的未来提供更多新的机会。同时，随着公民隐私安全意识的不断加深，它将更好地为公众带来高品质的个性化服务，并在当前新基建的背景下，立足于数据，依托联邦智能生态，加速精细化服务时代的到来，这也是联邦智能的机会。


灵伴科技公共安全事业部总经理刘叶飞：“安防新十年，AR 来主宰”

刘叶飞认为AR在智能安防领域有独特优势，比如第一视角显示，融合现实世界，人机交互自然，信息传递准确。AR技术如果运用到智能安防领域，在未来的十年，AR+AI必定推动整个安防市场。


杭州灵伴科技成立于2014年，从做语音识别、语音交互起家，随后过度到视觉交互，主要体现在AR层面，在2020年，灵伴推出了全球首款光波导形态的AR智能眼镜。


他还现场展示了灵伴科技在全球首款可量产的光波导智能眼镜，可折叠，小巧轻便。基于光波导优质的显示效果，可以不影响正常视线的情况下与外界进行交互。


刘叶飞还介绍，这款智能AR眼镜具有人脸识别、红外测温、车牌识别、执法记录、信息推送、远程指挥等等功能，相当于取代三个信息化执法终端所有的功能。除了安防行业，还可在智慧园区、大型安保活动、监狱、海关/边检、轨道交通、机场等多种场景使用。此外，灵伴科技在博物馆、两会、疫情防控等场景下的均有落地案例。

安防“新十年”颁奖典礼

大会演讲环节结束后，峰会进入到安防“新十年”颁奖环节。

AI与安防的融合，经由2018年的静水深流、2019年的混沌厮杀，2020年的技术研究与方案落地将会更为清晰、成熟。

身处产业临界节点，雷锋网AI掘金志启动安防“新十年”评选活动。


雷锋网AI掘金志从商业维度出发，基于对AI安防产业四年的调研和资源积累，并联合政、企、学、投资四界的评选委员，致力于寻找广受市场认可的企业、产品，寻找人工智能在各个行业的最佳应用。

五大城市代表企业榜

五大最佳行业解决方案榜

引领未来十年的五大新基建企业