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智能统计分析系统,智能通风系统

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【智能统计分析系统,智能通风系统】统计 Learn，Manual智能Data分析核心数据管理无法独立升级 ， 数据访问性能有风险，数据使用方式单一，未完全形成系统中的信息处理闭环，数据/ 。3.优秀的经验和知识没有固化 ， 干货-钢企决策智能 系统案例分享钢铁行业是我国重要的原材料行业之一，迫切需要由“大”向“强”升级 。
1、人工 智能,机器学习, 统计学,数据挖掘之间有什么区别什么是人工智能？跟神经网络、机器学习、深度学习、数据挖掘这些流行词汇有什么关系？人工智能(AI)是集计算机科学、生理学、哲学于一体的交叉学科 。凡是用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能的，都可以认为使用了人工智能技术 。抛开复杂的概念和高冷的定义，我们可以理解人工智能相关领域之间错综复杂的关系 。从图中可以看出，artificial 智能，机器学习和深度学习并不是一层层的，最近火热的神经网络也只是和artificial 智能 ， 而不是artificial 智能，有交集 。
2、 智能 分析的存在难点在实际环境中，光照变化、目标运动的复杂性、遮挡、目标与背景颜色的相似性、背景的凌乱性都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度 。根据星网锐捷官方显示，难点主要在于以下几个方面:背景的复杂性:光照变化会引起目标颜色和背景颜色的变化 ， 容易导致误检和误跟踪 。使用不同的颜色空间可以减少光照变化对算法的影响，但不能完全消除其影响；场景中前景物体和背景的相互转换 ， 行李的放下和拿起，车辆的启动和停止；当目标语言的背景颜色相近时，会影响目标检测和跟踪的效果；目标阴影与背景颜色的差异通常被检测为前景，这给运动目标的分割和特征提取带来困难 。
然而，目标的特征信息一般是时变的，因此很难选择合适的特征信息来保证跟踪的有效性 。遮挡问题:遮挡是目标跟踪中必须解决的难题 。当运动目标被部分或完全遮挡，或者多个目标相互遮挡时，目标的不可见部分会导致目标信息缺失 ， 影响跟踪的稳定性 。为了减少遮挡造成的模糊，必须正确处理遮挡发生时特征与目标的对应关系 。
3、干货-钢企决策 智能 系统案例分享钢铁行业是我国重要的原材料行业之一，迫切需要由“大”向“强”升级 。在上一篇文章中，我们从奥林技术交付团队的角度分享了传统企业数字化转型的主要难点和痛点 。本期分享钢铁行业数字化转型案例 。大型钢铁集团是生产能力1000万元以上、纳税100亿元以上的大型钢铁联合企业 。作为国内钢铁龙头企业，准备进一步落实新旧动能转换要求，计划通过减量置换建设先进的钢铁生产基地 。
但是，这个钢铁集团的信息化系统也面临着新的挑战:1 。数据的自挖掘率低，信息化存在很多问题 ， 比如人工输入调整 ， 多方输入导致数据不一致，信息及时协调错位等 。2.信息闭环没有形成，数据分析存在核心数据管理无法独立升级、数据访问性能有风险、数据使用模式单一、信息处理闭环在系统中没有完全形成、数据分析相对较弱等问题 。3.优秀的经验和知识没有固化 。

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