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人脸识别门禁系统的工作原理
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最佳答案人脸识别的原理可以从检测、分析、识别这三个方面去理解。
面部识别原理
1.人脸特征
人脸的面部特征是识别监测的第一个要素，软件通过其性别和年龄的特征对单个面部进行分类，再使用计算机生成的筛检分析将人脸转换成一个个数位运算式，最后通过对比来确定其相似性。
2.人脸分析
这种检测人脸的技术，大多是依赖于2D图像，因为2D的图像更容易与公共照片和治疗库中的图像做匹配，软件是 通过对人脸的几何形状来分析，关键点是眼睛之间的距离、眼窝的深度还有颧骨的形状等等，最终得以识别成功。
3.人脸特征提取
这一步可以简单理解为，软件把人脸转成了某个公式去储存。识别软件会把人脸分为n个维度，假如n等于1000，也就意味着脸部检测软件把这张人脸切分成了1000个维度矩阵，再通过上一步的几何数据分析，会把鼻子宽度、长度、眼睛宽度、长度等等面部特征都变为一个个数据储存起来，这些数据就像是人的指纹一样，都是独一无二的。
人脸识别使用场景
解锁手机：现在各大手机厂商都有人脸识别的功能，此技术提供了一种非常强大的保护个人数据的方法，以确保手机被盗的时候，其数据等敏感信息无法被访问。但是这也并不能说手机脸部解锁是万无一失的，其中iphone公司就说过，人脸解锁的随机性几率是百万分之一。
执法：执法机构也会经常用到人脸识别的技术，一般执法者把被捕者的照片拍摄下来，放在人脸识别的资料库中，让软件对其进行鉴别，或者录入到数据库里，以便在之后的案件时进行筛选。
寻找失踪人员：人脸识别现在已经用在寻找失踪人员和抓捕人贩子上面，因为现在监控系统无处不在，只要把个人资料添加到软件中，一旦人脸被识别出来，不论是在哪里，执法者都可以第一时间看到并且发出警报。
总结：人脸识别技术已经越来越成熟，它不仅可以提高我们平时所处环境的安全性，也可以有效减少犯罪行为，还可以提供人们更大的便利性。
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回答的问题信息技术和智能产品如何与这些战略相联系?
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最佳答案「1. 智能制造推进的难点与问题」
我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业4.0的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业3.0的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业4.0典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2. 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
【原则1】正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
【原则2】正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
【原则3】必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业4.0的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
【原则4】必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
【原则5】企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3. 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备操作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。
以上就是道尔智控小编解答(狂拽今生)回答关于“回答的问题信息技术和智能产品如何与这些战略相联系?”的答案，接下来继续为你详解用户（擱淺 Stranded）回答“人脸对比相似度40说明什么”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸对比相似度40说明什么
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最佳答案1、微信
打开微信，选择底部“发现”，点击进入“小程序”，在搜索栏输入“腾旭AI体验中心”，进入小程序。选择“人脸对比”，上传图片后点击“人脸对比”即可。
2、本地化人脸相似度比对软件
本地化人脸相似度比对软件是一款比较两张面孔相似度的软件，在电脑本地选择两张人头像照片，选好照片以后即可自动显示两张照片的相似程度，不需要连网操作，软件亲测，比较结果还是挺准的，有需要的朋友不妨下载试试！
3、人脸识别对比软件
本地化人脸识别对比软件，本地选择两张需要对比相似度的人脸图片即可看到相似度，不需要网络，完全可以脱机使用！比对2张人脸图像相似度的技术技术主要分为两部分：第一部为前端人脸活体检测技术，主要支持在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。
第二部为后台比对2张人脸图像相似度的技术，该环节通过在活体检测技术环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸。
以上就是道尔智控小编解疑贡献者：（擱淺 Stranded）分析的关于“人脸对比相似度40说明什么”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续谈谈下文用户【青年才俊】贡献的“人脸识别第一案怎么解密”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别第一案怎么解密
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最佳答案透露出了我国很多科技公司对用户数据的安全性依然不重视。这次是因为消费者郭某因为不满自己被杭州野生动物园强制使用人脸识别，将其告上了法庭，要求其赔偿。据媒体报道，这是我国人脸识别技术的第一件案件，是第一起因为人脸识别数据的手机引发的纠纷事件，该案件历经了一年多的审理，最终法院宣布了最后的判决，认定该动物园强制要求游客使用人脸识别具备不正当性，所以要求动物园对郭某的误工费和交通费用进行赔偿，该庭审过程也全程进行了宣判。
其实这件案件本身并没有什么复杂性，就是郭先生在去年办理动物园年卡的时候，并没有被告知要使用人脸识别，当时年卡上写着指纹验证，即可进园。但当郭先生再次进入动物园的时候，却被告知只能刷脸进园，否则就不能进去。郭先生认为动物园这是强制性要求消费者使用人脸识别所以将动物园告上了法庭。最终法庭宣判郭先生胜诉，并且要求动物园赔偿郭先生的一些费用支出，还要将系统中保留的郭胜生的脸部数据全部删除。
有律师专家表示，这次的人脸识别案件有破冰的意义，因为在此之前还没有类似案件的判决结果，有了这个案例之后，未来地方法院处理类似的案件有了更多的依据，更多的消费者可以通过法律手段维护自己的合法权益。
案件结束后，网信办也表示，对于企业收集消费者脸部信息不规范的行为，未来政府将成立专门的工作组，对存储人脸数据的相关企业，进行严格管理，面对违规现象，工作组将会定期排查，将数据保存不安全的企业进行处罚，必要的时候，提起法律诉讼。
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高铁人脸识别是什么原理
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最佳答案人脸识别是一种软件层面的算法,用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份,其中该人的脸是可见的。
其实机器本来并不擅长识别图像，比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据，机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像，就需要我们给它编写程序算法。
当我们描述一个人的长相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。
最早的人脸识别就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。
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我们时代的英雄的读书心得
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最佳答案《智能时代》是一本由吴军著作，中信出版集团出版的精装图书。该书揭示了大数据和机器智能对于未来社会的影响。这里给大家分享一些关于智能时代 读书心得 ，希望对大家有所帮助。
智能时代读书心得1
这本书内容比较浅，基本属于讲 故事 、走马观花的那种。作者文笔、见识、阅历是很牛，本书没有体现出来。
唯一觉得亮点的地方在于，以前不太知道大数据和人工智能具体关系，这本书简单地讲解了一下。
机器智能，传统上来说是指机器能够像人一样思考，去解决问题，而由于人类解决问题并非是在当下的场景下学会解决当下那个场景的问题，有很多时候是应用了其他方面的知识来解决这个问题，所以在迁移能力这方面，机器要学会“人”的思考很难。那么大数据是怎么与机器智能相联系的呢另一条发展机器智能的 方法 ，就完全摒弃了“像人思考”这一条路，而是直接对准“解决问题”这一终极目标。比如说翻译，以前的思路是让机器理解各种语法，现在则不需要机器去理解语法，而是直接去“学习”十几万句用语，用量变来抵达质变。也就是说，当见识过越来越多的用语时，翻译的准确性也会不断提高。
智能时代读书心得2
标题来自书本序言，出自混沌大学创始人李善友教授之手，在此借用。
总的来讲，本书主要内容是在探讨基于大数据的机器智能是如何发展的、将如何影响人们生活的方方面面以及如何应对。
大数据给世界带来的改变很深刻，最深刻的是 思维方式 的转变——从因果论的机械思维到相关性的相关性思维。这里转变的不只是解决问题的手段——如今我们有能力在全集上分析问题，也终于有能力在全集的基础上精准刻画群体侧面画像，转变的还有看待问题的方法——我们不再是“小心假设，大胆求证”，而是“减少假设，数据自明”。这种转变实际上使得机器智能具备了成为公共设施的基础——不必要所有人都懂机器智能是如何工作的，对于使用者来说只需要明白有这样一个工具可以在数据全集上找到恰当的结论即可。因此，这会迅速引起一场商业革命。
实际上，这场革命已经开始：在书本中已经列举了包括酒吧、冰箱制造商在内的传统行业利用大数据的手段改善经营状况。但是，还有更多的行业在探索如何将数据有效整合起来探索新的模式——首先是数据的获取问题，寻找有效的获取数据的方法可能不是一拍脑袋就想得到的;其次，如何从这些数据中发现价值依然需要一个指导方向;最后，如何利用数据发现的规则设计更合理的模式。
书中另外一个精彩内容是最后一章——论述了智能革命带来的正面影响和负面冲击。我认为作者实际上是问了这样一个问题：智能革命大大解放了生产力，大大促进了生产，只需要更少的人就能够养活全世界，那么剩下的人怎么办作者通过论述第一、二、三次工业革命的历史进程，得出来的结论不容乐观——只有通过时间的作用才能使革命带来的巨大的生产力解放得到释放。我们很不幸地处于这个历史进程，我们也很幸运地处于这个历史进程。
所以整本书，可以说是一本科普的书，读完全书能对当下最时髦的概念——大数据、机器智能、区块链等有进一步的理解，尤其是大数据。但是我觉得更像是一本宣传鼓动的书——因为他描绘了两个世界，一种是参与到革命的进程中，跟上历史的车轮向前，另一种则是抗拒革命，被历史抛弃——这两者之间的差别，不可以云泥计。至于事实上是否真的会有这么严重，这个就仁者见仁了，只不过历史告诉我们，至少前三次是这样的，如果抱有怀疑，最好祈祷太阳底下会有新鲜事。
至于革命已经发生，这是毋庸置疑的。当然，这是读本书之前就已经知道了的。实际上，很多人都已经知道——置身在一个全社会都在讨论大数据的环境下，很难不去想大数据会如何影响世界。本书的效用只是在于让读者知道这个过程是如何的不可抗拒。
智能时代读书心得3
重读吴军博士的“智能时代-技术的拐点”章节有感，以及自己的一些思考。大家似乎都有这样一个直观的感性认识，人工智能从2015，16年开始似乎又进入了一个快速的发展阶段，各种人工智能的概念性产品纷纷涌现，遍地开花，尤其是创业者，感觉到特别兴奋，纷纷想要打造出革命性的产品，改变世界，这个时候其实我们有一点纳闷，有一点疑惑，为什么一项已经发展了半个多世纪之久的人工智能技术在今天这个时间点能够被大家普遍接纳和采用，大家开始有能力去构建一个人工智能学习系统，呈现一种突破性的发展态势，我们肯定在想这背后发生了什么，是的!
这十几年来，还有一门技术非常火，那就是大数据技术，有人曾经这样形容大数据技术与人工智能技术的关系，说：
人工智能就像潜力无限的婴儿，而大数据是喂养婴儿的奶粉，奶粉的数量和质量决定了婴儿的智力发育水平。
那么这十几年以来，大数据技术取得了哪些突破性的进展，我们分成四个维度来分别看一下，如下图所示：
智能时代读书心得4
1.中国古代有四大发明，为什么没有爆发工业革命和形成现代文明社会的基础，原因回到欧几里得的《几何原本》和牛顿的《自然哲学的数学原理》所形成的思维方式：世界是可以认知的，可以用确定的规律用简单的数学来表示，且是有因果关系的，这种思维方式形成体系，渗透到自然科学和社会科学中，都遵循这些规律取得的科学成就和社会成就，以致成为现代文明社会的基石;
2.信息时代的世界具有不确定性，呈现出测不准的规则，大数据具有量大、多维、完备的特性，其更多给人提供了一种新的思维方式，变智能问题为数据问题，用强相关的关系来取代因果推理关系，大数据穷尽举例的优势取代过去大胆假设小心求证的机械思维方式;
3.世界是不确定的，所有的问题都在于解决这个不确定性，把不确定变为确定的，比如石油开采技术的确定性解决了现代能源问题，天体运动规律的确定性解决了航空航天问题，现在互联网时代的不确定，就需要用大数据+，信息熵来解决确定性的问题。
智能时代读书心得5
阅读笔记时间：320分钟，三星。
数据与信息，通过筛选有用的数据得出信息。
【从科技史的角度，分析大数据的作用，发展;以智能革命的角度对比前几个革命分析机器智能会带来的行业变革，对社会的冲击。】
简单准确的模型与数据驱动方法。地心说，日心说的模型。苏联与美国的航天飞机，德国与日本的光学透镜。
数据的数量与样本的代表性。文学文摘与盖洛普你对美国总统罗斯福与兰登的预测，以及盖洛普对杜威和杜鲁门的预测
物理学的的基本规律是通过统计学的方式发掘的。
【概率论，统计学，必须要学习的基础知识。记录自己的时间，记录工作的数据，记录现金流等等，都是在积累原始数据，然后通过数据发现规律，改进自我和工作。】
鸟飞派：机器要像人一样思考才能获得智能。SYSTRAN。
统计+数据。Google翻译，贾里尼克与IBM的语音识别，机器学习
大数据：3V，大量，多样，及时。百度的“吃货”，斯维尔的2012大选预测，智能交通管理。big而不是large.
智能问题为数据问题。深蓝与卡斯帕罗夫的象棋对弈，自动问答我why与how
【认识到人工智能发展历史中思维的转变与曲折艰难，方法论是最重要的】
机器思维：欧几里得、托勒密、牛顿。通过观察获得数学模型的雏形，然后利用数据来细化模型。1世界变化的规律是确定的，2从确定性出发可以用简单的公式或语言描述清楚规律。3规律应该是放之四海而皆准的。
确定性(可预测性)和因果关系
工业革命，瓦特的蒸汽机。爱因斯坦的相对论，青霉素
三个公式质能转换，量子力学测不准原理，熵
不确定性：1变量太多，2客观世界本身，微观世界。信息论
熵，信息熵：信息的度量就等于不确定性的多少
互信息：强相关性。吸烟有害健康的美国诉讼，研发新药，搜索公司的点击模型
香农第一定律与霍夫曼编码 (吉尔德定律)用嘴短的编码方法给最常见的汉字，使平均长度无限的接近于它的信息熵
香农第二定律：信息的传播不可能超过信道的容量。
【不确定性，强相关性，信息论】
通过大数据分析智能电表用电的情况住 种植 大麻。用大数据分析小商户偷税漏税。塔吉特用大数据分析推荐促销信息。亚马逊的大数据推荐销售，有商品直接推商品。netflix推荐视频。Google搜索关键词提示及相关搜索。酒吧酒架的改造，收集数据分析数据。普拉达RFID芯片。金凤公司收集数据转型为服务商。穷举法改善搜索质量。Google自动驾驶。
新技术+原有产业=新产业。蒸汽机，纺织、运输、陶瓷。电，电梯，交通，通信。计算机，银行，证券商，农业。
大数据，机器智能。IT产业链。工业革命之后需要推销，之后 广告 业，商业链，服务业
GE的智能冰箱。
【从产业发展的历史来说，新技术必然会带来行业颠覆。拥抱新数据，用新的技术革命转型】
技术挑战
收集，储存，传输，处理，应用。
电脑，传感器。摩尔定律。大数据的并行处理
有数据，不会共享，收视率的问题。nest智能空调控制器，刻意收集的信息会变形。
数据产生的量大于能储存的量。数据的安全问题，完整性与防丢失。检索问题，随意访问调用
并行计算与实时处理。数据挖掘噪音。用大数据警示异常操作。隐私问题， 保险 公司，黑心商家，飞机票。
【大数据的相关技术已经比较成熟，】
以色列的智能农业，勇士队用大数据训练。工业4.0，特斯拉用机器人，基因检测，个性化的医药。医学影像检测，达芬奇手术台，IBM沃特森。制药业的革命，癌症医治, caliao.律师案例分析，新闻稿的自动写作，
【律师，医生，金融，等需高智商的行业都可以被机器智能替代，基本装配生产，富士康等，将会对整个社会产生冲击】
智能革命
人流量预测，智能交通，智能信号灯，智能路线。身份识别，反恐。比特币，区块链。追踪每一次交易。个性化医疗。无隐私的社会。
农业到工业，工业到电器，工人从农民转化为工人，之后为服务业。无业的人工作怎么办。英国全球殖民，美国西部大开发，德国第一次世界大战。新技术一开始让极少部分人收益，大多数人被淘汰，半个世纪一两代人之后才能对整个社会收益，更长的时间才能传播到全球。通用的退休员工福利，底层人找不到工作。
争当2%的人，新的思维方式，积极拥抱大数据和机器智能。
智能时代读书心得6
这本书内容比较浅，基本属于讲故事、走马观花的那种。作者文笔、见识、阅历是很牛，本书没有体现出来。
唯一觉得亮点的地方在于，以前不太知道大数据和人工智能具体关系，这本书简单地讲解了一下。
机器智能，传统上来说是指机器能够像人一样思考，去解决问题，而由于人类解决问题并非是在当下的场景下学会解决当下那个场景的问题，有很多时候是应用了其他方面的知识来解决这个问题，所以在迁移能力这方面，机器要学会“人”的思考很难。那么大数据是怎么与机器智能相联系的呢另一条发展机器智能的方法，就完全摒弃了“像人思考”这一条路，而是直接对准“解决问题”这一终极目标。比如说翻译，以前的思路是让机器理解各种语法，现在则不需要机器去理解语法，而是直接去“学习”十几万句用语，用量变来抵达质变。也就是说，当见识过越来越多的用语时，翻译的准确性也会不断提高。
智能时代读书心得7
总的来讲，本书主要内容是在探讨基于大数据的机器智能是如何发展的、将如何影响人们生活的方方面面以及如何应对。
大数据给世界带来的改变很深刻，最深刻的是思维方式的转变——从因果论的机械思维到相关性的相关性思维。这里转变的不只是解决问题的手段——如今我们有能力在全集上分析问题，也终于有能力在全集的基础上精准刻画群体侧面画像，转变的还有看待问题的方法——我们不再是“小心假设，大胆求证”，而是“减少假设，数据自明”。这种转变实际上使得机器智能具备了成为公共设施的基础——不必要所有人都懂机器智能是如何工作的，对于使用者来说只需要明白有这样一个工具可以在数据全集上找到恰当的结论即可。因此，这会迅速引起一场商业革命。
实际上，这场革命已经开始：在书本中已经列举了包括酒吧、冰箱制造商在内的传统行业利用大数据的手段改善经营状况。但是，还有更多的行业在探索如何将数据有效整合起来探索新的模式——首先是数据的获取问题，寻找有效的获取数据的方法可能不是一拍脑袋就想得到的;其次，如何从这些数据中发现价值依然需要一个指导方向;最后，如何利用数据发现的规则设计更合理的模式。
书中另外一个精彩内容是最后一章——论述了智能革命带来的正面影响和负面冲击。我认为作者实际上是问了这样一个问题：智能革命大大解放了生产力，大大促进了生产，只需要更少的人就能够养活全世界，那么剩下的人怎么办作者通过论述第一、二、三次工业革命的历史进程，得出来的结论不容乐观——只有通过时间的作用才能使革命带来的巨大的生产力解放得到释放。我们很不幸地处于这个历史进程，我们也很幸运地处于这个历史进程。
所以整本书，可以说是一本科普的书，读完全书能对当下最时髦的概念——大数据、机器智能、区块链等有进一步的理解，尤其是大数据。但是我觉得更像是一本宣传鼓动的书——因为他描绘了两个世界，一种是参与到革命的进程中，跟上历史的车轮向前，另一种则是抗拒革命，被历史抛弃——这两者之间的差别，不可以云泥计。至于事实上是否真的会有这么严重，这个就仁者见仁了，只不过历史告诉我们，至少前三次是这样的，如果抱有怀疑，最好祈祷太阳底下会有新鲜事。
至于革命已经发生，这是毋庸置疑的。当然，这是读本书之前就已经知道了的。实际上，很多人都已经知道——置身在一个全社会都在讨论大数据的环境下，很难不去想大数据会如何影响世界。本书的效用只是在于让读者知道这个过程是如何的不可抗拒。
智能时代读书心得8
人工智能是未来10年可期有大发展的领域，也是我们从事数据行业的`职业愿景。看我这本书，更加坚定这是一个可期，有意思的方向。下面是我读这本书的过程中，产生的对于数据分析和应用的一些理解和 总结 。
基本思路
经典思路：目前在做数据分析时，采用的是传统的逻辑推理的分析的思路。先提出问题，再通过严谨的逻辑推理进行验证，解释商业问题。
新思路：尝试使用相关性进行数据挖掘分析;就是数据挖掘的一些技术，比如聚类、决策树、随机森林等高级统计模型。这种思路做出的东西，一般而言是技术门槛较高、解决经典思路无法解答的问题，也符合当前流行的大数据思维、人工智能思维。新思路的处理问题逻辑，先有相关性分析，找出导致问题的相关性因素，然后再解释背后的商业逻辑。
适用范围
经典思路：符合人脑的思维模式，由A—>B—>C的逻辑顺序。在解决小而美的独立case时，效率高。比如，“为什么今天某个页面的转化率突然升高啦”这类的问题，通过逻辑推理，一步一步下钻，可以很快定位原因。
智能时代读书心得9
作为新时代的学生，我们现在不光要与同龄人竞争。还要与一些身穿铁皮的机器人竞争。也许你会觉得可笑，但这就是社会发展的趋势。
在各种平台山，你多多少少都能看待一些机器人与人比赛的综艺节目。机器人下 围棋 战胜人类后，他们又开始学会写诗了!你说，怎能不让作为新时代的学生所惶恐呢霍金曾说：“强大的人工智能的崛起，要么是人类历史最好的事，要么是最遭的。”
现在各个行业，都被机器人所替代，在内陆发达地区，机器人已经占领了各个行业，像银行这样的用量少的企业。并且他们正在迅速的向全国各地扩散，以后种田恐怕都不需要人类了，那人类能干些什么工作呢在这样的新时代，就业问题所给的压力很大。光是银行这一行业，将会面临多少人的失业智能技术的发展，也理应让我们思考其中的利弊关系。
按照现状，科技的不断发展。机器人统治地球也不会是不可能。当所有的工作都被机器人所替代，那人类能干些什么呢那人类生存的价值呢
这样的激烈竞争中，唯有努力才能变得出色。
智能时代读书心得10
我们生活在一个科技非常发达的时代，各种人工智能产品出现在我们的生活里，比如爸妈的智能手机、我们学校门口的智能测温棚、各小区出入口的人脸识别系统、我家的智能扫地机器人、超市里的自动结账系统……等等，这些智能产品为我们的'生活带来了许多便利。
在科技的道路上，聪明的人类还在不停地创造着，未来可能会出现智能机器人、智能住宅、智能汽车……我特别期待能坐上智能汽车，体会一下无人驾驶的别样感受。那个时候的汽车，它能够准确的按照我的指令，准时停在我的面前，安全地送我到达目的地，然后自动识别车位并停好。哇，我想想都觉得酷毙了呢!
我在网上查了许多关于智能汽车的资料，了解到无人驾驶是未来汽车的发展方向，也是一项非常复杂的高科技，它需要依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置、全球定位系统合作等。说得通俗一点，就是给汽车装上聪明的大脑、敏锐的眼睛、灵活的手脚，让它成为一个“汽车人”，实现更安全，更智能地驾驶，更好的为人类服务。
作为未来的接班人，我要好好地学习知识，为未来的高科技添砖加瓦。
以上就是道尔智控小编解疑贡献者：（五道口的流氓）贡献的关于“我们时代的英雄的读书心得”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续讲解下文用户【忆絮。娃娃】回答的“2023国考精讲”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
2023国考精讲
本文最佳回答用户：【忆絮。娃娃】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【人脸识别问题分析】的相关内容！
最佳答案热点背景
随着“刷脸”支付、“刷脸”开门、“刷脸”进站……人脸识别得到广泛应用，在给人们带来方便快捷的同时，风险也如影随形。
全国信息安全标准化技术委员会等机构成立的App专项治理工作组近日发布《人脸识别应用公众调研报告(2020)》。报告显示，有六成受访者认为人脸识别技术有滥用趋势，还有三成受访者表示，已经因为人脸信息泄露、滥用而遭受到隐私或财产损失。
2元就能买上千张人脸照片;3D打印技术可制作逼真面具;有人利用“AI换脸技术”非法获取公民照片进行一定预处理，而后再通过“照片活化”软件生成动态视频，骗过人脸核验机制，进而盗窃公私财产……犯罪分子利用人脸识别技术实施犯罪的案例多种多样，令人触目惊心。
模拟试题
随着人脸识别走进生活，带来便利的同时，也带来信息泄露、滥用而遭受到隐私或财产损失的问题。对此，你怎么看
中公解析
1.表明自身观点
大数据时代，人脸是非常关键的数据信息。个人数据信息保护工作看似是技术问题，其实是法律问题，也是社会问题，需筑牢信息安全的防线。
2.分析现状
如低价就能购买上千张人脸照片;3D打印技术可制作逼真面具;利用“AI换脸技术”非法获取公民照片进行一定预处理，而后再通过“照片活化”软件生成动态视频，骗过人脸核验机制，进而盗窃公私财产等。
3.分析影响
(1)泄露个人信息。人脸识别的过度采集或者滥用，容易泄露个人生物特征信息，若被不法分子利用，侵犯了消费者隐私。
(2)危害社会稳定。对于围绕用户数据信息衍生出来的黑灰产业链，给人们的生命、财产安全带来严重隐患，危害社会稳定。
4.阐述具体对策
(1)相关部门提高重视。要坚持问题导向，紧跟科技发展的脚步，正确认识到科技发展的两面性。
(2)建立健全公民个人信息保护法规。通过完善抵御风险的政策与措施，建立更严格的人脸数据存储标准和使用规范。
(3)加强监管。消除技术开发方、App运营方的数据壁垒，严厉打击相关违法犯罪行为，破除人脸识别领域的风险，用严格的监管来筑牢信息安全的基础，做到多方联动。
(4)相关企业应坚守科技伦理。强化技术更迭，重视用户隐私风险，要在法律和行业规范下采集、使用、存储数据，全力维护信息安全。并注意收集、使用、保存用户信息时的法律边界，规范经营，主动厘清行为边界，规避法律风险。
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