人工智能对抓捕***应用-人工智能对抓捕***应用的影响

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能对抓捕***应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能对抓捕***应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 地笼抓捕器原理？
2. 现在真的可以用人脸搜索进行找人了吗？
3. 为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”？
4. 人工智能的在民用领域的大量开发应用，真的好吗？

地笼抓捕器原理？

地笼材质为塑料纤维,全部人工编织打结。分为一挡一档的,正常一档50CM左右,小的20C M 左右,地笼两侧相互交叉有很多入口,内部构造比较复杂,鱼虾类进去后就很难出来，独特的设计，每一节的侧面都有入口。

现在真的可以用人脸搜索进行找人了吗？

除了文字和语音搜索，现在用人脸照片也可以搜索了，只要在脸搜APP上上传一张你想查找人的照片，通过人脸识别的技术，就可以匹配到他在网上的信息了，我现在就在用它来关注一些明星资讯，很方便

可以的，利用人工智能和AI大数据进行全网搜索，帮你及时检测你的肖像是否被盗用或***并非法公布于互联网，这里有一个“人像追踪”可以识别人脸，找到你的照片在各种网站上的情况，人脸搜索工具可以从互联网上搜索超过5000万个网站，【点击***立即查询】

不用怀疑，真的可以。对于“找人”，尤其是找“犯罪份子”，“在逃嫌犯”很有一套。不要小看我们随处可见的监控摄像头，千千万万摄像头的背后，都装载着一套人工智能、大数据分析系统，而人脸识别，只不过是人工智能下的一个子集。

我们的天网系统，可以在极短的时间内识别大量民众信息， 在天网的协助下，抓狂犯罪分子、在逃人员的例子数不胜数。

张学友，不仅仅是人们心中的歌神，他还有一个鲜为人知的身份，就是“逃犯克星”。很多人包括某些犯罪份子，都喜欢听张学友的歌，看张学友的演唱会，用张学友的话说：“逃犯也需要***啊”。据统计，光是张学友2018年的巡回演唱会上，就先后共有80多名犯罪分子落网。对于有逃犯纷纷在自己的演唱会上被抓，张学友是这么说：“我听到的第一反应是：为什么呢？ 我后来查证了一下，其实是我们国家真的太先进了，大数据也好、技术也好，都是很先进的。” 事实上，他所说的技术，就是“人脸识别系统”，警察均经人脸识别系统发现有逃犯入场观赏，并于演唱会散场时将他们拘捕。以至于各地警方看到张学友演唱会的消息，就开始激动了。

北京警方也在微博喊话张学友：「你要多开演唱会......」

为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”？

真的数学模型不是一个人两个人努力几个月就搞出来的，现在大部分的工程师能做到会用数学模型就不错了。

所以大部分的工程师就是调参，训练看效果，然后再调参训练看效果，往复循环，

其实调参侠好歹还会调参，标准的那些人呢，那不是更是啥都不会。

调参侠其实和写程序所说的码农差不多的意味，是对从事这个行业人员的调侃。比如写程序的，刚开始都会接触增删改查的业务，做多了都会说curd一样。从事人工智能还有许多的其他名称，比如调包侠，指标奴。

人工智能的技术和知识还是很广泛的，并不只是调参。还有数据和特征工程，数学算法知识等。

调参并不可耻，好的调参侠，非常厉害

算法工程师技术上讲，基本上只和数据和模型打交道。模型就是一个黑***法盒，而这个黑盒子就是通过数据和调参而来。

模型中有两类参数，一类我们叫权重，可学习的参数；一类叫超参，需要不停地实验，来确定下来。所谓调参就是***的后者。当然这些实验，需要专业的设计技巧，不在本文范围之内，感兴趣的可以找吴恩达老师的书看看。

很多人说算法工程师是调参侠，没技术含量。同样都是xgb,为什么有人能拿冠军有人只能很弱？或许你会说特征工程做的好。但换到图像和文本领域，模型的基本就是搭积木，这种搭积木也算是超参，模型的层数，模型的维度。

一项超分辨率比赛，韩国某支队伍获冠军，把大家都认为理所当然的批标准化去掉，意外获得了冠军。

实践很重要，调参不可耻。调的好，可以拿冠军。甚至可以将调参经验写成一篇论文。谷歌当时就有一篇论文，暴力的将各种函数尝试了一遍，发表一篇论文。

有时候是先走实践，再猜测或推测出来的理论。对不对？别管黑猫白猫，能抓耗子就是好猫。目标为导向。

并不是所有的调音师能超出美妙的音乐。虽然就那么几个音符。调参技巧弄得好，可以***文，可以提升业务指标，带来利润。

做人工智能的人，基本都和数据模型打交道，数据模型除了数据外，还有一个就是模型参数，参数是可调节的，我们通常说的超参数就是要进行调节，去适应数据，当然调参也需要数学功底，对算法的理解，所以，简单的说人家是调参也不太礼貌，人家能做的，你未必能做到。

算法工程师这个岗位覆盖面很广。举例说，在有些偏业务的部门里，比如推荐组下面，会有专门团队负责待推荐文章质量的衡量，需要设计模型对文章质量打分，这就要求算法工程师要充分理解业务，制定标准、样本富集流程，特征设计，模型离线评估，数据流建设，模型上线，case分析，迭代……，在这种场景下，往往模型的调参并非最关键的，可能分析过更多的badcase后，通过对业务的深刻理解，调整下样本或者添加几条预处理规则给模型带来的提升就比把参数调来调去大得多。

当然也有一些做算法输出的平台部门或者研究院部门，考核目标就是发paper，或者持续优化特定模型效果，[_a***_]成通用算子提供给其他业务部门。相应团队的算法工程师并不直接面对产品业务，那么在模型优化的过程中调参的时间可能占比更多些。

所以说算法工程师是“调参侠“并不合适。

人工智能的在民用领域的大量开发应用，真的好吗？

一般来说，某种技术的应用主要分为民用，军用。

拿互联网来说，最早互联网并非民用，而是来自于1969年美国军方使用的的阿帕网，后来这个网络开放给了民用，就慢慢发展成了今天的互联网，而开放给民用并发展为今天的互联网的“阿帕网”，可以说彻底改变了全球人类的社会及生活的方方面面，是人类历史上最伟大的变革。

而人工智能是一个非常宽泛的概念，并非某种技术，它跟互联网完全不同，根本无法完全封闭并给某个组织专用，因此，我认为不存在人工智能是否在民用或者军用(专用)一说。

而且互联网发展的例子表明，任何技术一旦封闭，它很可能得不到有效发展，而一旦开放给全球所有人，可能带来历史性的变革。

拿人工智能里面的成熟应用人脸识别来说，人脸识别技术的应用落地，并应用于各个行业，给社会的发展带来巨大的正面效应。

比如在追捕逃犯方面，人脸识别可以帮助警察高效准确的抓捕罪犯。

而在民用领域如人脸门禁，人脸考勤等，也带来了极大的便利性，同时也诞生了一大批人工智能企业，如中国就有大量的人工智能企业，商汤，旷世，依图，地平线，深鉴等，也带来了大量的工作机会。

还有银行，***用3D人脸验证之后，大大提高了安全性，而且比起密码，指纹识别来说，更加准确，高效，防伪，防篡改性更好。

还有支付宝也已经启用了人脸验证，非常的便利。

到此，以上就是小编对于人工智能对抓捕***应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能对抓捕***应用的4点解答对大家有用。

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