IT前沿技术研究

IT前沿技术研究

IT流行技术发展研究,最新技术发展趋势

图挖掘与深度学习算法 

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近年来由于大数据的兴起,和一些优化算法上的突破,深度学习迅速崛起,影响了很多机器学习的领域,比如图像识别,语音识别,自然语言处理(NLP)等等。受自然语言处理中的词嵌入(Word embedding)模型的启发,一类被称为网络嵌入(Network embedding)的社交网路模型越来越受到学术和工业界的重视。图挖掘算法Page ranking, label propagation, connected component, triangle countPage···

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分类/聚类/文本分析算法介绍 

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分类算法Decision tree, Random forest decision tree, linear regression, logistic regression, Naive bayesian, SVM决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式,在···

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单目视觉运动目标跟踪技术 

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单目视觉运动目标跟踪技术是指仅利用一台摄像机来完成对图像序列中运动目标的检测、提取、识别和跟踪的技术。

机器人视觉技术是一种使用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像或图像序列中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制的技术。这种技术赋予了机器人强大的视觉感知能力,使其能够识别和理解环境,从而进行导航、避障、目标跟踪等操作。机器人视觉系统主要由图像采集、图像处理、特征提取和识别理解等部分组成。首先,机器人通过摄像机等图像采集设备获取环境的···

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计算机视觉技术详解 

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目前,计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科,包括计算机科学(图形、算法、理论、系统、体系结构),数学(信息检索、机器学习),工程学(机器人、语音、自然语言处理、图像处理),物理学(光学 ),生物学(神经科学)和心理学(认知科学)等等。许多科学家认为,计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢? ···

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企业实施DSS系统 

技术开发 编程 技术框架 技术发展 DSS 决策支持 辅助决策

DSS是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。

DSS,即Decision Support System,中文称为决策支持系统。是一个基于计算机用于支持决策活动的信息系统。它利用计算机、数学和人工智能等方法和技术,通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供必要的帮助。AI,即人工智能,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。···

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Oracle数据发行版本介绍 

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Oracle Database 可在本地环境和云端提供市场领先的性能、可扩展性、可靠性和安全性。

Oracle数据库的版本发展是一个不断演进和优化的过程,每个新版本都在前一个版本的基础上进行了改进和增强,以满足不断变化的市场需求和技术挑战。以下是Oracle数据库版本发展的主要阶段和特点:早期版本(1970s-1980s)Oracle 2.0:作为1.0版本的升级版,于1982年发布,引入了新的特性和功能。Oracle 3.0:1984年发布,这个版本引入了分布式数据库的概念,支持数据分片和分布式查询,为数···

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企业应用集成方案 

技术开发 编程 技术框架 技术发展 EAI 数据整合

EAI的主要作用是将企业核心应用和新的Internet解决方案结合在一起,使业务处理和信息共享更为流畅和高效。

企业应用集成(EAI,Enterprise Application Integration)是将基于各种不同平台、用不同方案建立的异构应用集成的一种方法和技术。它的核心目标是建立底层结构,以连接并整合整个企业的异构系统、应用和数据源,从而实现企业内部的核心系统(如ERP、CRM、SCM)以及数据库、数据仓库等重要内部系统之间的无缝数据共享和交换。EAI的主要作用是将企业核心应用和新的Internet解决方案结合在一···

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企业如何实施大数据分析 

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大数据的容量十分庞大,已经从传统的TB级别扩展到了PB、EB甚至ZB的级别。

企业实施大数据分析是一个多步骤的过程,涉及数据收集、处理、分析和应用等方面。大数据的特点主要表现在以下几个方面:容量大:大数据的容量十分庞大,已经从传统的TB级别扩展到了PB、EB甚至ZB的级别。这意味着大数据包含的信息量极为丰富,可以涵盖各种类型的数据。类型繁多:大数据的类型多种多样,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可以来自各种来源,如社交媒体···

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