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  • 美国任仕达从其专业招聘人员那里收集数据 ,以确定今年需要的热门工作。 该公司分析了当前的劳动力趋势集合,包括 合格候选人 数量 和可用职位,市场增长,薪资范围以及雇主对特定技能需求,以预测IT部门或...

    美国任仕达从其专业招聘人员那里收集数据 ,以确定今年最需要的热门工作。 该公司分析了当前的劳动力趋势集合,包括 合格候选人的 数量 和可用职位,市场增长,薪资范围以及雇主对特定技能的需求,以预测IT部门或2017年的五个最佳职位

    他们的发现表明,今年最受欢迎的角色将是:

    • 大数据工程师
    • 全栈开发人员
    • 安全工程师
    • 物联网架构师
    • VR / AR工程师

    大数据工程师

    Randstad发现与大数据工程师最相关的技能是:Java,Spark,Hadoop,Hive和大数据。 与上一年相比,2016年美国该职位的职位跃升了92%。

    屏幕截图2017-02-08下午2.18.27

    任仕达:2017年最佳IT职位

    全栈开发人员

    全栈开发人员应具有以下技能:JavaScript,全栈框架,Java,级联样式表和超文本标记语言。 与上一年相比,2016年美国该职位的职位跃升了117%。

    安全工程师

    安全工程师应具有以下技能:防火墙,Linux,网络安全,信息安全和网络安全。 与上一年相比,2016年在美国该职位的职位跃升了15%。 但是,对帮助公司保护数字资产的专业人员的需求正在增长。

    还请参见: Java专业人员的12个收入最高的国家[Infographic]

    物联网架构师

    Randstad发现,与IoT架构师最相关的技能是:Java,物联网,用户体验设计,云计算和AWS。

    但是,这些并不是物联网架构师应具备的唯一技能。 自由技术作家里克·德尔加多(Rick Delgado)认为,物联网架构师应该培养自己的有用技能,这些技能可以分为三个领域:技术,编程语言和个人。 在这里找到物联网架构师应具备的全部技能清单。

    这项工作的职位发布在短短一年内增长了41%。

    屏幕截图2017-02-08下午2.19.42

    任仕达:2017年最佳IT职位

    VR / AR工程师

    VR / AR工程师应具有以下技能:Java,C / C ++,C#,Python和虚拟现实。 目前,VR工程师的需求量很高-这项工作的职位发布在短短一年内增长了45%。

    翻译自: https://jaxenter.com/top-5-hottest-jobs-2017-131595.html

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  • 机器视觉领域有哪些最热门的技术? 为了了解2020年及未来机器视觉领域的关键设计发展趋势,《Vison Systems Design》杂志推出了《2020年视觉解决方案全球调查》活动。这项活动对全球机器视觉领域内的320名专业人士...

    机器视觉领域有哪些最热门的技术?

    为了了解2020年及未来机器视觉领域的关键设计发展趋势,《Vison Systems Design》杂志推出了《2020年视觉解决方案全球调查》活动。这项活动对全球机器视觉领域内的320名专业人士进行了调查,该调查结果将有助于我们了解从业者们对以下热门技术的使用情况:深度学习、多光谱/高光谱成像、偏振成像、嵌入式视觉、3D成像和计算成像。此外,这项调查还给出了当前机器视觉从业者所面临的一些主要挑战。

    深度学习
    深度学习无疑已成为机器视觉领域的热门话题之一,但在机器视觉领域,究竟有多少人在使用这项技术呢?             
     
    OEM机器制造商中使用深度学习技术的较多,有73%的受访者表示目前正在使用该技术,其中35%【经常使用】,38%【不常使用】。在受访的系统集成商中,41%【经常使用】,19%【不常使用】,32%【尚未使用但可能未来会使用】;总的来看,实际上有92%的系统集成商正在使用或可能在未来使用深度学习技术。             
     
    在研发群体中,目前有60%的研发人员在使用深度学习技术,【正在使用和未来可能会使用】深度学习技术的研发人员总比例高达94%。终端用户/制造商是唯一表示目前低于60%的研发人员使用深度学习技术的群体,这个群体中只有34%的研发人员使用深度学习技术。

    物流/仓储/配送是使用深度学习技术最多的行业,有59%都在使用该技术;其次是自主机器人58%,汽车57%。在这些行业中,自主机器人行业中42%的受访者表示【经常使用】深度学习技术;物流/仓储/配送行业【经常使用】的比例为39%。目前【正在使用或未来考虑使用】该技术的行业中,占比最高的分别是物流(93%)、自主机器人(92%)和半导体(90%)。(见图1)。  


    图1:你经常使用深度学习技术吗?(按行业分)
    自主机器人
    物流/仓储/分配
    制药
    医疗/医疗设备
    食品&饮料
    航空/军事/国防
    农业/环境
    集装箱/包装
    纺织
    林业/木业
    无人机/自动驾驶车
    汽车
    一般制造业
    半导体/电子
    消费电子
    塑料
    能源(石油、天然气、太阳能、风能)

    Often——经常使用
    Seldom——不常使用
    Do not use——不使用
    Not using yet butmay in future——尚未使用但可能未来会使用

    从应用层面来看,调查显示,目前使用深度学习技术的行业群体如此之多,确实有点令人惊讶。在所列出的应用中,红外成像应用对深度学习的使用最多,高达67%。增强现实/虚拟现实应用为66%,无人机/自主型设备和X射线成像应用各为65%。【未来使用或可能使用】深度学习技术最多的应用群体包括遥感(96%)、web检查和物流/仓储/配送(95%),以及红外成像和引导/跟踪系统(94%)。             
     
    使用深度学习最少的应用群体有:生命科学和法医(各21%)、医学成像(17%)和测量/计量(15%)。当然这个结果也许并不怎么令人惊讶。             
     
    调查结果表明,受访者们一致认为,深度学习的高数据处理要求对于应用而言是一项主要挑战。
     
    在针对这项挑战设计的一个量化调查表中,用1-5之间的整数表示在使用深度学习技术时遇到的数据处理挑战及解决方案情况;1代表有可行的解决方案,5代表没有找到解决方案。54%的受访者填写了1或2;20%表示没有找到可行的解决方案;26%保持中立,没有给出意见。  
     
    多光谱/高光谱成像  
    调查显示,目前多光谱和高光谱成像技术在研发群体中的使用最多。58%的受访者表示【正在研发中使用】该技术,其中24%【经常使用】,34%【不常使用】。             
     
    排在第二位的使用群体是OEM/机器制造商,使用的群体比例为45%,其中24%【经常使用】,21%【不常使用】。紧随其后排在第三位的是系统集成商,使用的群体比例为43%,其中22%【经常使用】,21%【不常使用】。             
     
    然而非常奇怪的是,OEM/机器制造商中有31%的受访者表示【没有使用】多光谱/高光谱成像技术,24%表示【有可能在未来使用】这项技术。终端用户/制造商群体中使用多光谱/高光谱成像技术的比例最少,有33%的受访者表示【没有使用】。             
     
    调查结果表明,多光谱/高光谱成像技术最常用于以下行业:纺织(42%)、林业/木业(35%)和自主机器人(34%)。消费电子产品和医疗/医疗设备领域的总使用比例最高(各占60%),林业/木业领域的使用比例为59%。塑料行业认为这项技术在未来是可行的,43%的受访者表示【可能在未来使用】,92%的受访者表示【正在使用或可能在未来使用】(见图2)。 
     

    图2:你经常使用高光谱/多光谱成像技术吗?(按行业分)
    纺织
    林业/木业
    自主机器人
    制药
    消费电子
    集装箱/包装
    农业/环境
    物流/仓储/分配
    医疗/医疗设备
    食品&饮料
    无人机/自动驾驶车
    塑料
    航空/军事/国防
    一般制造业
    汽车
    能源(石油、天然气、太阳能、风能)
    半导体/电子
     
    Often——经常使用
    Seldom——不常使用
    Do not use——不使用
    Not using yet butmay in future——尚未使用但可能未来会使用

    【不使用】多光谱/高光谱成像技术最多的行业是:汽车行业和一般制造业,比例各为22%;其次是航空航天/军事/国防、农业/环境和制药,各为20%。但颇为有趣的是,农业/环境领域使用多光谱/高光谱成像技术的人,对这项技术非常重视,他们当中有67%的受访者认为,现在这项技术非常重要。其次非常重视这项技术的分别是纺织(64%)和制药行业(63%)。             
     
    从应用群体来看,其中X射线成像领域的受访者中,有44%的受访者表示【经常使用】多光谱/高光谱成像技术,其次【经常使用】的应用群体分别有:多光谱/高光谱成像应用群体(41%,非常奇怪)、法医(39%)。X射线成像应用群体报告的总使用比例最高(76%),其次是多光谱/高光谱成像应用群体(73%)和无人机/自主型设备群体(65%)。未来的潜在应用群体包括物流/仓储/配送(41%)、引导/跟踪系统(39%)和智能交通(35%)。令人惊讶的是,表示【不使用】该技术最多的群体是工厂自动化(29%)、法医学(23%)和生命科学(22%)。             
     
    认为多光谱/高光谱成像非常重要的行业有:智能交通(67%)、物流/仓储/配送(57%)和生命科学(54%)。             
     
    对于使用多光谱/高光谱成像时遇到的技术挑战,在一个量化的调查表中,1代表没有挑战,5代表挑战极大。调查结果显示,35%的受访者填写了1或2,30%填写了3,35%填写了4或5。在另一个关于多光谱/高光谱成像可行解决方案的量化调查表中,1代表可行的解决方案,5代表没有找到解决方案;49%的受访者填写了1或2,24%填写了中间数字,27%表示没有找到可行的解决方案。
     
    偏振成像             
    在过去的几年中,偏振成像产品似乎大受欢迎,但究竟有多少人在使用偏振成像技术呢?根据我们的调查,共有61%的系统集成商在使用这种技术,其中26%【经常使用】,35%【不常使用】。其次是OEM/机器制造商,该群体中使用偏振成像技术的比例为59%,其中35%【经常使用】,24%【不常使用】。研发、最终用户/制造商和供应商群体中,使用该技术的比例较低,分别为30%、39%和43%。             
     
    然而,在研发和最终用户/制造商群体中,分别有27%和22%的受访者表示,他们可能在未来使用该技术。             
     
    调查结果表明,偏振成像技术最常用于以下行业:半导体/电子(33%)、纺织(33%)、消费电子(32%)和制药(32%)。而【不使用】偏振成像技术比例最高的是以下几个行业:能源(31%)、物流/仓储/配送(28%)、航空航天/军事/国防(27%)和自主型机器人(27%)。【未来最有可能使用】偏振成像技术的行业是塑料(29%)、一般制造业(25%)和无人机/无人驾驶车(24%)。             
     
    从应用群体来看(见图3),使用偏振成像技术最多的是X射线成像应用,比例为44%,其次是物流/仓储/配送37%,web检查34%。【不常使用】该技术的群体中,比例较高的分别是生命科学46%、医学成像42%、红外成像40%。【不使用】该技术最多的应用群体分别是安全/监控(41%)、X射线成像(31%)、工厂自动化(28%)、增强/虚拟现实(28%)。【未来很有可能使用】偏振成像技术的应用群体有:遥感(31%)、运动分析(28%)、过程控制(26%)、引导/跟踪系统(26%)和智能交通(26%)。


    图3:你经常使用偏振成像技术吗?(按应用分)
    X射线成像
    物流/仓储/分配
    Web检测
    医疗成像
    智能交通
    生命科学
    增强/虚拟现实
    运动分析
    生物计量
    嵌入式视觉
    3D成像
    光学字符识别OCR
    机器人
    过程控制
    遥感
    多光谱/高光谱成像
    引导/跟踪系统
    机器视觉
    红外成像
    测量/计量
    无人机/自动驾驶
    工厂自动化
    安全/监控系统
    法医
     
    Often——经常使用
    Seldom——不常使用
    Do not use——不使用
    Not using yet butmay in future——尚未使用但可能未来会使用

    从重要性方面来看,表示【目前偏振成像技术非常重要】的应用行业分别为:物流/仓储/配送47%、遥感40%、智能交通36%。认为【目前偏振成像技术较为重要】的应用行业有:生命科学72%、X射线成像70%、生物计量61%,总体比例较高。只有引导/跟踪系统应用群体中有13%的受访者,认为该技术【不重要】,比例较低。             
     
    如果潜在的使用者能够克服使用这项技术的挑战,那么偏振成像技术的使用率可能会进一步上升。在针对应用挑战的量化调查表中,1代表没有挑战,5代表挑战最多。42%的受访者填写了1或2,34%填写了中间数字,24%表示遇到的挑战最多(填写4或5)。
     
    在另一个针对偏振解决方案的量化调查表中,1代表可行的偏振解决方案,5代表没有找到解决方案。50%的受访者填写了1或2,24%填写了中间数字,26%表示没有找到可行的解决方案。             
     
    已经熟悉、或是未来会熟悉偏振成像技术的群体,将发现偏振成像技术在检查光滑、反光和有光泽的金属零件时,能够起到很大的帮助作用。在【针对金属零件检测中遇到的挑战】的量化调查表中,30%的受访者填写了1或2,22%填写了中间数字,48%表示遇到的挑战很多(填写了4或5)。

     
    嵌入式视觉             
    从我们的调查结果看,嵌入式视觉技术的使用频率非常高。在所有受访的公司类型中,有超过50%的公司表示部署了嵌入式视觉技术,其中研发和供应商中的39%、系统集成商38%,都表示【经常使用】该技术。另一方面,也有29%的供应商和24%的最终用户/制造商表示【不使用】该技术。研发领域的【总使用】(包括经常使用和不常使用)比例最高,为65%,其次是系统集成商(63%)和OEM/机器制造商(59%)。             
     
    认为嵌入式视觉技术【目前非常重要】比例较高的群体有供应商(60%)、系统集成商(47%)和研发群体(44%)。             
     
    在所有行业的受访者中,至少有50%的行业受访者表示在不同程度上使用了嵌入式视觉技术(见图4),其中航空航天/军事/国防领域的使用比例最高,达到了72%。其次是自主机器人(68%)、能源和纺织(各67%)。【最常使用】嵌入式视觉系统的是自主机器人(51%),其次是航空航天/军事/国防(46%)和物流/仓储/配送(46%)。表示【未来会使用嵌入式视觉】最多的行业有塑料(29%)、纺织(28%)和消费电子(23%)。 


    图4:你经常使用嵌入式视觉技术吗?(按行业分)
    自主机器人
    航空航天/军事/国防
    物流/仓储/分配
    制药
    无人机/自动驾驶
    医疗/医疗设备
    能源(石油、天然气、太阳能、风能)
    集装箱/包装
    纺织
    半导体/电子
    食品&饮料
    林业/木业
    农业/环境
    汽车
    塑料
    消费电子
    一般制造业
     
    Often——经常使用
    Seldom——不常使用
    Do not use——不使用
    Not using yet butmay in future——尚未使用但可能未来会使用
     
    认为嵌入式视觉技术【现在非常重要】的比例高达50%或更高的行业有制药(60%)、农业/环境(58%)、无人机/无人驾驶、塑料(53%)、自主机器人(53%)、航空航天/军事/国防(52%)、物流/仓储/配送(52%)以及能源和纺织(50%)。另外,纺织行业其余50%的受访者表示,【现在嵌入式视觉有一定的重要性】;也就是说,目前纺织行业100%的受访者都认为,嵌入式视觉是一项重要技术。             
     
    从应用层面看,最常部署嵌入式视觉技术的应用,很显然是嵌入式视觉应用,比列为64%。来自嵌入式视觉应用群体的受访者中,有20%表示【不常使用】这项技术,这个群体的总使用比例为84%。另一个【经常使用】嵌入式视觉的群体是无人机/自动驾驶,比例为56%,随后是运动分析(49%)。在嵌入视觉应用群体之后,总使用比例最高的是运动分析(79%)和无人机/自动驾驶(78%)。     
     
    【不使用】嵌入式视觉的比列达20%或更高的群体分别是:法医(23%)、生命科学(21%)和机器视觉、工厂自动化、医学成像、安全/监视和测量/测量(各20%)。在【目前尚未使用但未来可能使用】的群体中,比例较高的包括web检查(30%)、遥感(28%)、物流/仓储/配送、X射线成像和增强/虚拟现实(各25%)。             
     
    认为【目前嵌入式视觉最重要】的应用群体是智能交通(71%)、嵌入式视觉(58%)和无人机/自动驾驶(55%)。总的来说,大多数受访者都认为嵌入式视觉技术很重要,只有六个应用群体认为该技术【不重要】,认为不重要的比例为5%或更低。             
     
    在【使用嵌入式视觉技术遇到的挑战】的量化调查表中,1代表没有挑战,5代表遇到很多。41%的受访者填写了1或2,36%填写了中间数字,23%表示遇到了很多挑战(填写了4或5)。这些调查结果表明,尽管有些人在使用嵌入式视觉的过程中仍然面临挑战,但是更多情况下已经找到了解决方案。             
     
    在【视觉系统中的相机移动性方面所遇到的挑战】中,例如需要移动相机以检查大零件上的不同位置,或是机器人够不着的地方时,嵌入式视觉可能会发挥作用,因为该技术具有固有的移动性和结构紧凑的特征。对于这个问题,43%的受访者填写了1或2,28%填写了中间数字,29%表示遇到的挑战很最大(填写了4或5)。越来越多的人在面对这个特殊的挑战,希望嵌入式视觉技术可以帮助我们克服难题。

    3D成像


    图5:你经常使用3D成像技术吗?(按应用分)
    3D成像
    生物计量
    嵌入式视觉
    过程控制
    运动分析
    引导/跟踪系统
    机器人
    Web检测
    法医
    光学字符识别(OCR)
    X-射线成像
    无人机/自动驾驶车
    机器视觉
    医疗成像
    红外成像
    测量/计量
    多光谱/高光谱成像
    工厂自动化
    增强/虚拟现实
    物流/仓储/分配
    遥感
    安全/监控系统
    智能交通
    生命科学
     
    Often——经常使用
    Seldom——不常使用
    Do not use——不使用
    Not using yet butmay in future——尚未使用但可能未来会使用

    调查显示,【最常使用】3D成像技术的公司类型是OEM/机器制造商,比例为48%,其次是系统集成商和研发群体,各为35%。调查中,有20%的终端用户/制造商和系统集成商群体,表示【不使用】3D成像技术。然而,更有希望的是,26%的研发群体、21%的最终用户/制造商和20%的系统集成商表示,【尚未使用但可能未来会使用】该技术。             
     
    关于3D成像技术的重要性,在表示【非常重要】的群体中,系统集成商的比列最高,为56%,其次是研发群体47%,最终用户/制造商群体38%。             
     
    根据调查,使用3D成像技术最多的行业有自主机器人、半导体/电子和容器/包装行业,这些行业反馈的使用比例分别为46%、44%和42%。【总使用比例】较高的几个应用领域分别是半导体/电子(74%)、消费电子(72%)和自主机器人(72%)。             
     
    表示【不使用】比例达20%或以上的行业是制药和塑料(21%)、无人机/无人驾驶(30%)。【尚未使用但可能未来会使用】比例最高的行业是林业/木业(31%)、集装箱/包装(26%)和农业/环境(25%)。             
     
    认为3D成像技术【现在非常重要】比列超过50%或更高的行业有:物流/仓储/配送60%、自主机器人58%,制药、半导体/电子和林业各50%。认为【不重要或未来可能会有点/非常重要】的比例,在两位数以下。             
     
    从应用层面看(见图5),在【经常使用】3D成像技术的应用中,3D成像明显领先,比例高达58%,其次是生物计量(45%)和嵌入式视觉(44%)。此外,【经常使用】的比例在40%或更高的应用领域有:过程控制(43%)、运动分析(42%)、引导/跟踪系统(41%)、web检测(40%)和机器人(40%)。尽管每个应用领域的【总使用比例】都高达51%甚至更多,但是【不使用】比例最高的两个行业为法医23%,生物计量21%。             
     
    有相当一部分应用领域选择了【尚未使用但可能未来会使用】,比例最高的是遥感应用,为35%,其次是智能交通(31%)、物流/仓储/配送(28%)。             
     
    可以预见的是,在这些应用中,认为3D成像技术【目前非常重要】的领域分别为3D成像64%,引导/跟踪系统59%,过程控制56%。几乎所有的应用群体都认为3D成像技术很重要,只有生命科学领域有10%的受访者表示该技术【现在不重要但未来将非常重要】。             
     
    在【针对应用3D成像技术的挑战】的量化调查表中,1代表没遇到任何挑战,5表示遇到的挑战最多。在【随机物体拣选/箱子拣选中遇到的挑战】问卷中,41%的受访者填写了1或2,33%填写了中间数字,26%表示遇到的挑战最多(填写了4或5)。此外,在【随机箱子卸垛中遇到的技术挑战】问卷中,40%的受访者填写了1或2,40%填写了中间数字,20%表示遇到的挑战最多(填写了4或5)。             
     
    调查数据表明,虽然在大多数情况下都能找到解决方案,但像物体拣选和卸跺这样的应用场景仍然存在挑战。当然,目前市场上有许多3D成像产品,也都是针对这两类应用的。

    计算成像
    研发和OEM/机器制造商【最常使用】计算成像技术,这两个群体中的使用比例分别为48%和45%。最终用户和供应商【经常使用】,使用比例使用比例为32%甚至更高,但这两个群体中【不常使用】的比例分别为36%和29%。【不使用】比例最高的群体是OEM/机器制造商(31%)和供应商(28%)。研究群体的【总使用比例】最高,为71%,其次是终端用户/制造商68%。所有应用群体的【总使用比例】都高达61%或更高。             
     
    从对计算成像的重视程度看,系统集成商中67%的受访者表示,该技术【目前非常重要】,其次是研发群体,为51%。             
     
    【最常使用】计算成像技术的行业群体有:无人机/无人驾驶(51%)、自主机器人和物流/仓储/配送(49%)以及消费电子(48%)。【经常使用】的应用行业有医疗/医疗设备和塑料(各35%)以及能源、半导体/电子(各46%)。无人机/无人驾驶领域的【总使用比例】最高,为76%,其次是自主机器人75%,半导体/电子74%。             
     
    【不使用】比例最高的行业是塑料行业,为26%,其次是医疗/医疗器械23%,能源和制药各21%。【目前未使用但在未来可能使用】该技术比例最高的是集装箱/包装行业,占24%,其次是物流/仓储/配送、食品饮料、制药和塑料,各为18%。认为计算成像【现在非常重要】比例最高的行业有:纺织(67%)、消费类电子(61%)、集装箱/包装(57%)和制药(57%)。             
     
    从应用层面看(见图6),【经常使用】的比例达50%或更高的应用领域有3D成像(57%)、X射线成像(56%)、生物计量(52%)、遥感(51%)和引导/跟踪系统(50%)。在调查的24个应用群体中,有13个群体【经常使用】的比例达40%或更多。【不常使用】比例较高的是生命科学(43%)、无人机/自动驾驶(35%)和红外成像(33%)。然而,也有几个群体的【不使用】比例相当高,达20%或更高,这些应用群体是:工厂自动化、web检测、医疗成像、安全/监视系统、物流/仓储/配送、测量/计量、生物计量和光学字符识别(OCR)。   


    图6:你经常使用计算成像技术吗?(按应用分)
    3D成像
    X-射线成像
    生物计量
    遥感
    引导/跟踪系统
    过程控制
    智能交通
    嵌入式视觉
    机器人
    增强/虚拟现实
    光学字符识别(OCR)
    无人机/自动驾驶
    红外成像
    测量/计量
    运动分析
    多光谱/高光谱成像
    机器视觉
    安全/监控系统
    法医
    医疗成像
    工厂自动化
    物流/仓储/分配
    Web检测
    生命科学
     
    Often——经常使用
    Seldom——不常使用
    Do not use——不使用
    Not using yet butmay in future——尚未使用但可能未来会使用

    计算成像【总使用比例】最高的应用有:3D成像(82%)、X射线成像(81%)和无人机/自动驾驶(80%)。在这24个应用群体中,有13个群体认为【目前该技术非常重要】的比例达50%或更高,其中智能交通64%,生物识别60%。每个应用群体认为该技术【不重要】的比例,都不超过6%。             
     
    在【针对使用计算成像技术所面临的挑战】的问卷中,1代表没有挑战,5代表遇到的挑战最多。在【缺陷检测中遇到的技术挑战】的问卷中,37%的受访者填写了1或2,30%填写了中间数字,33%的受访者表示遇到的挑战最多(填写了4或5)。从调查结构看,在缺陷检测应用中仍然存在不少挑战,在这种情况下,提高图像质量或提取某些特征的计算成像技术,可能会提供帮助。      
            
    总结             
    从调查结果来看,【总使用率最高】的技术是计算成像,为67%,其次是3D成像(62%)、嵌入式视觉(61%)、深度学习(56%)、偏振成像(52%)和多光谱/高光谱成像(48%)。【最常被使用】的是计算成像,为41%,其次是3D成像和嵌入式视觉(各41%)、深度学习(31%)、多光谱/高光谱成像(21%)和偏振成像(20%)。【不使用】最高的是偏振成像,为27%,其次是多光谱/高光谱成像(20%)、嵌入式视觉(19%)、3D成像(18%)、计算成像(17%)和深度学习(13%)。             
     
    【很少使用】的情况比较接近,从25%(深度学习)到32%(偏振成像)。受访者表示【未来最可能考虑使用】的技术是多光谱/高光谱成像技术,比例为32%,其次是深度学习(31%)、偏振成像(21%)、嵌入式视觉和3D成像(20%),最后是计算成像(16%)。             
     
    这项对320名受访者的调查显示,这些当下较为热门的技术和产品确实正在现实世界中使用。并且从调查结果看,未来这些技术的使用会更多、更广,让我们拭目以待。

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  • 2017年web前端职位 美国任仕达从其专业招聘人员那里收集数据 ,以确定今年需要的热门工作。 该公司分析了当前的劳动力趋势集合,包括 合格候选人 数量 和可用职位,市场增长,薪资范围以及雇主对特定技能需求...

    2017年web前端职位

    美国任仕达从其专业招聘人员那里收集数据 ,以确定今年最需要的热门工作。 该公司分析了当前的劳动力趋势集合,包括 合格候选人的 数量 和可用职位,市场增长,薪资范围以及雇主对特定技能的需求,以预测IT部门或2017年的五个最佳职位

    他们的发现表明,今年最受欢迎的角色将是:

    • 大数据工程师
    • 全栈开发人员
    • 安全工程师
    • 物联网架构师
    • VR / AR工程师

    大数据工程师

    Randstad发现与大数据工程师最相关的技能是:Java,Spark,Hadoop,Hive和大数据。 与上一年相比,2016年美国该职位的职位跃升了92%。

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    任仕达:2017年最佳IT职位

    全栈开发人员

    全栈开发人员应具有以下技能:JavaScript,全栈框架,Java,级联样式表和超文本标记语言。 与上一年相比,2016年美国该职位的职位跃升了117%。

    安全工程师

    安全工程师应具有以下技能:防火墙,Linux,网络安全,信息安全和网络安全。 与上一年相比,2016年在美国该职位的职位跃升了15%。 但是,对帮助公司保护数字资产的专业人员的需求正在增长。

    还请参见: Java专业人员的12个收入最高的国家[Infographic]

    物联网架构师

    Randstad发现,与IoT架构师最相关的技能是:Java,物联网,用户体验设计,云计算和AWS。

    但是,这些并不是物联网架构师应具备的唯一技能。 自由技术作家里克·德尔加多(Rick Delgado)认为,物联网架构师应该培养自己的有用技能,这些技能可以分为三个领域:技术,编程语言和个人。 在这里找到物联网架构师应具备的全部技能清单。

    这项工作的职位发布在短短一年内增长了41%。

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    任仕达:2017年最佳IT职位

    VR / AR工程师

    VR / AR工程师应具有以下技能:Java,C / C ++,C#,Python和虚拟现实。 目前,VR工程师的需求很高-这项工作的职位发布在短短一年内增长了45%。

    翻译自: https://jaxenter.com/top-5-hottest-jobs-2017-131595.html

    2017年web前端职位

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  • 根据美国劳工统计局数据,今天... 当前的就业市场充满了新、激动人心机会,为专业人士提供一系列新兴岗位。新型工作意味着各个层级工作者都有新潜力,特别是对于那些想要转行人来说。总来说,根据美国劳
        

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    根据美国劳工统计局的数据,今天进入小学的孩子们中,预估有65%最终将会从事那些尚未出现的工作。LinkedIn的新兴职业报告调查了哪些工作需求正在增加,哪些正在被取代,哪些技能是面向未来的,以及这些趋势在未来几年对就业市场的影响。

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     当前的就业市场充满了新的、激动人心的机会,为专业人士提供一系列新兴岗位。

    新型工作意味着各个层级的工作者都有新的潜力,特别是对于那些想要转行的人来说。总的来说,根据美国劳工统计局的数据,未来10年的就业增长预计将超过过去10年的增长,到2026年将创造1150万个就业机会。更重要的是,今天进入小学的孩子们中,预估有65%最终将会从事那些尚未出现的工作。

    为了帮助发现那些即将出现的工作类型,更好地了解成功所需的技能,我们分析了过去五年的LinkedIn数据以及一些调查数据,以确定哪些职位和技能在上升,哪些正在被取代,以及这些趋势在未来几年对就业市场的影响。

    以下是我们的发现:

    科技为王:具有最高增长潜力的职业以科技行业为主,需求同时来自科技公司和非科技公司。机器学习工程师、数据科学家和大数据工程师是最热门的新兴职业之一,各行各业的公司都在寻求这些技能。

    软技能很重要:并非所有新兴的技术工作都需要技术技能。销售开发代表(Sales development representative)、客户成功经理(customer success manager)和品牌合作伙伴这些岗位在技术背景不是必要的公司中需求很高。传统的软技能,例如沟通和管理,为所有这些新兴的工作奠定基础

    流动性高的工作在增多:一些新兴工作反映了更广泛的社会趋势,如健康、灵活性和职位流动性。越来越多的人正在变得健康,这可以解释为什么新兴工作中有芭蕾教练这个职业。持牌房地产经纪人的需求在房地产市场复苏后排名非常高,这也不令人意外。就在去年,持牌房地产经纪人的数量猛增了40%。这些类型的工作往往在美国各地的分布更广泛。

    高端职位人才供不应求:自2012年以来,数据科学家的职位增长了650%以上,但目前在美国只有35000人拥有数据科学技能,而数百家公司都在招聘这些职位,即使是零售、金融这些行业。这些人才属于供不应求。

    面向未来的技能至关重要:五年前,这些新兴技能中有一些根本就不存在,许多专业人士并不确定他们目前的技能将在未来1 - 2年内发挥作用。

    目前在美国机器学习工程师的职位有超过1600个

    技术职位在过去5年爆炸式的增长并不令人意外,因为科技对各行各业都有影响。LinkedIn最近发布的劳动力报告指出,从2016年10月份开始,硬件行业的招聘人数增长了近10%,软件行业的招聘人数增长接近15%。

    具体而言,由于更复杂的技术(例如人工智能)的增长和广泛应用,我们看到更多的机器学习和数据科学的专门职业出现在新兴工作列表上。这些工作也在技术行业之外也有广泛需求。

    客户体验工作的数量表明,“age of the customer”不仅仅是一个行话。这些工作是当今市场上一些不可自动化的工作,与之相关的技能并不一定是在大学里教授的,因为它们严重依赖软技能。

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    Top 20的新兴工作

    如果没有一些工作被取代,就不可能出现新的工作。看看正在消失的那些工作岗位,会发现两个趋势:

    覆盖多个学科的综合技能似乎有更高的需求。这个列表中的许多工作都涉及多个领域,并且适用于多个行业。

    某些专家岗位的需求正在减少。从专门的开发人员,到法律专家,甚至专门的物流岗位,我们都看到这些角色被更加全面的技能组合和职位替代。 例如,随着技术的进步,闪存相关的职业正在减少,取而代之的是大数据和机器学习的岗位。

    几乎所有新兴工作都需要软件工程师

    在分析top 5的新兴工作时,我们发现一个共同点:几乎所有与技术相关的工作都需要软件工程师。

    以下是top 5的新兴工作中需求最高的岗位:

    机器学习工程师
    软件工程师
    研究助理
    教学助理
    数据科学家
    系统工程师

    数据科学家
    研究助理
    教学助理
    软件工程师
    数据科学家
    商业分析师

    销售开发代表
    客服
    销售助理
    客户经理
    行政助理
    客户服务代表

    大数据开发者
    软件工程师
    Hadoop开发者
    系统工程师
    Java工程师
    ETL开发者

    工作机会分布广泛,但转行的机会更少

    以下是各地城市普遍存在的就业机会,但转行的机会更少。

    房地产,健身或零售领域的岗位在各城市广泛分布。然而,尽管这些职业的流动性更高,但是转行的选择更少:

    持牌房地产经纪人
    品牌合作伙伴
    独立旅行社
    品牌经理
    芭蕾教练

    以下是集中在美国10大城市的职业

    这些工作高度集中在美国十大城市,但跨越多个行业。科技行业中的许多新兴岗位集中在旧金山、纽约、洛杉矶等大城市。

    伙伴关系主管
    客户体验负责人
    数据科学家
    iOS应用开发者
    用户体验研究员

    面向未来的工作最需要的技能

    根据LinkedIn和凯捷咨询(Capgemini)近期进行的一项调查,有近30%的专业人士认为,他们的技能将在未来1 - 2年内变得无用,另外38%的人认为他们的技能将在未来4-5年变得过时。这种感觉很大程度上是由于缺乏足够的培训,以掌握在当今快节奏的就业环境中取得成功所必需的新型数字技能。

    我们研究了在前20个新兴职业中最有代表性的技能。尽管这些职业中有许多需要专业的经验或高级学位,但有一件事是不变的:软技能在所有行业都很重要。你还会注意到,这些技能涵盖了从市场营销到工程,再到销售的各种职业。

    1. 管理
    2. 销售
    3. 沟通
    4. 营销
    5. 创业
    6. Python
    7. 软件开发
    8. 分析
    9. 云计算
    10. 零售

    我们也关注了发展最快的职业技能,同样的趋势也出现了:软技能和基本的计算机知识都很重要。我们也注意到社交媒体、微软office、数字营销是新兴职业中必须的技能。

    对HR来说,最重要的软技能

    我们对1200多名招聘经理进行了调查,找出了他们最希望在候选人身上看到的软技能:
    适应性
    文化适合
    合作能力
    领导力
    发展潜能
    优先级

    Top5新兴职业中最需要的技能

    我们仔细查看了Top5新兴职业中最需要的技能,具备这些技能才更可能在职业中获得成功。

    *机器学习工程师
    1. 机器学习
    2. 研究能力
    3. 算法
    4. 软件
    5. 深度学习

    *数据科学家
    1. 数据科学
    2. 机器学习
    3. 分析
    4. 数据挖掘
    5. Python

    *销售代表
    1. 销售
    2. 销售管理
    3. 商务拓展
    4. 账户规划
    5. 了解创业公司

    *客户成功经理
    1. 管理
    2. 软件即服务SaaS
    3. 企业软件
    4. 销售
    5. 客户成功管理

    *大数据开发
    1. 大数据
    2. Hadoop
    3. Java
    4. [Apache] Hive
    5. 创业公司

     自由工作者涌现

    除了新兴职位之外,我们看到美国的自由职业人才大量涌现,他们经常选择自由职业,将其作为一项全职工作。最近在自由职业人士调查中,四分之一的人告诉我们,他们的自由职业与其全职职业完全不同。在这个调查中,近20%的自由职业者表示仅自由职业的收入就达数十万。此外,自由职业者还驱动了劳动力的增长。

    自由职业在零售、医疗、石油、能源等行业快速增长。

     

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