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  • 多媒体的基本特征是什么
    千次阅读
    2021-07-29 01:43:51

    大家好,我是时间财富网智能客服时间君,上述问题将由我为大家进行解答。

    多媒体技术有以下几个主要特点:

    1、集成性:能够对信息进行多通道统一获取、存储、组织与合成。

    2、控制性:多媒体技术是以计算机为中心,综合处理和控制多媒体信息,并按人的要求以多种媒体形式表现出来,同时作用于人的多种感官。

    3、交互性:交互性是多媒体应用有别于传统信息交流媒体的主要特点之一。传统信息交流媒体只能单向地、被动地传播信息,而多媒体技术则可以实现人对信息的主动选择和控制。

    4、非线性:多媒体技术的非线性特点将改变人们传统循序性的读写模式。以往人们读写方式大都采用章、节、页的框架,循序渐进地获取知识,而多媒体技术将借助超文本链接(Hyper Text Link)的方法,把内容以一种更灵活、更具变化的方式呈现给读者。

    5、实时性:当用户给出操作命令时,相应的多媒体信息都能够得到实时控制。

    6、信息使用的方便性:用户可以按照自己的需要、兴趣、任务要求、偏爱和认知特点来使用信息,任取图、文、声等信息表现形式。

    7、信息结构的动态性:“多媒体是一部永远读不完的书”,用户可以按照自己的目的和认知特征重新组织信息,增加、删除或修改节点。

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    由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征:

    人工神经网络

    (1)非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态,这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量。

    (2)非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征,而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子

    (3)非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化,而且在处理信息的同时,非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

    (4)非凸性 一个系统的演化方向,在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数,它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的平衡态,这将导致系统演化的多样性。

    人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。人工神经网络是并行分布式系统,采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理,克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷,具有自适应、自组织和实时学习的特点。

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  • 大数据所包含特征,具体如下: 第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的...

    大数据所包含特征,具体如下:

    第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

    第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。

    第三个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

    大数据的作用及其用途

    大数据,其影响除了经济方面的,它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响,大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式,也是我们当下“大社会”的集中体现,三分技术,七分数据,得数据者得天下。

    “大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求。事实上,大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业,而是正在“吞噬”和重构很多传统行业,广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。

    1、变革价值的力量

    2、变革经济的力量,生产者是有价值的,消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值,消费者不认同的,就卖不出去,就实现不了价值;只有消费者认同的,才卖得出去,才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义,从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。

    3、变革组织的力量,随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来,组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    入行大数据,需要学习什么
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  • 点云的基本特征和描述

    千次阅读 2020-07-03 11:23:00
    @目录一、点云特征的基本要求二、点云特征的分类三、点云的基本特征描述四、PCA(Princile Components Analysis)主成分分析4.1 谱定理(Spectral Theorem)4.2 Rayleigh Quotients4.3 SVD分解的物理意义4.4 点云的PCA...

    @

    一、点云特征的基本要求

    在这里插入图片描述
    http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/

    二、点云特征的分类

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    https://blog.csdn.net/shaozhenghan/article/details/81346585

    三、点云的基本特征描述

    1. 二维情况
      在这里插入图片描述
    2. 三维情况
      在这里插入图片描述

    四、PCA(Princile Components Analysis)主成分分析

    4.1 谱定理(Spectral Theorem)

    在这里插入图片描述

    4.2 Rayleigh Quotients

    在这里插入图片描述

    4.3 SVD分解的物理意义

    在这里插入图片描述

    矩阵M经过SVD分解,分解成两个正交矩阵UV和对角阵 \(\sigma\),因此一个高维向量乘以M矩阵就相当于对向量在高维空间进行了旋转和拉伸。

    在这里插入图片描述
    • 使用的核心算法是矩阵的特征值分解。
    • 基于矩阵特征值或者SVD分解求:
    1. 法向量方向
    2. 对应(等效)椭球体的最短轴方向
    3. 对应点云坐标的协方差矩阵的最小特征值对应的特征向量

    在这里插入图片描述
    • 数据集在某个基上的投影值(也是在这个基上的坐标值)越分散,方差越大,这个基保留的信息也就越多
    • 信息量保存能力最大的基向量一定是的协方差矩阵的特征向量,并且这个特征向量保存的信息量就是它对应的特征值.

    4.4 点云的PCA步骤

    1. 找到点\(x_i\)周围半径\(R\)范围内的所有点\(X\),计算均值:
    \[\bar{x}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{N} x_{i} \]
    1. 计算样本方差:
    \[S^{2}=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{2} \]
    1. 计算样本协方差:
    \[\begin{array}{l} \operatorname{Cov}(X, X)=E[(X-E(X))^T(X-E(X))] \\ \quad=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^T(x_i-\bar{x}))\end{array}\]
    1. 计算协方差矩阵:
    \[\frac{1}{n}(X-\bar{x})^T(X-\bar{x}) \]
    1. 特征分解:
    \[V\left(\begin{array}{ccc} \lambda_{1} & \\ & \lambda_{2} & \\ && \lambda_{3} \end{array}\right) V^{T}\]
    \[\lambda_{1} \geq \lambda_{2} \geq \lambda_{3} \geq 0 \]

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    4.5 应用:PCA – Dimensionality Reduction

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