大发快三注册

大发快三注册

  • <tr id='3GzF55'><strong id='3GzF55'></strong><small id='3GzF55'></small><button id='3GzF55'></button><li id='3GzF55'><noscript id='3GzF55'><big id='3GzF55'></big><dt id='3GzF55'></dt></noscript></li></tr><ol id='3GzF55'><option id='3GzF55'><table id='3GzF55'><blockquote id='3GzF55'><tbody id='3GzF55'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='3GzF55'></u><kbd id='3GzF55'><kbd id='3GzF55'></kbd></kbd>

    <code id='3GzF55'><strong id='3GzF55'></strong></code>

    <fieldset id='3GzF55'></fieldset>
          <span id='3GzF55'></span>

              <ins id='3GzF55'></ins>
              <acronym id='3GzF55'><em id='3GzF55'></em><td id='3GzF55'><div id='3GzF55'></div></td></acronym><address id='3GzF55'><big id='3GzF55'><big id='3GzF55'></big><legend id='3GzF55'></legend></big></address>

              <i id='3GzF55'><div id='3GzF55'><ins id='3GzF55'></ins></div></i>
              <i id='3GzF55'></i>
            1. <dl id='3GzF55'></dl>
              1. <blockquote id='3GzF55'><q id='3GzF55'><noscript id='3GzF55'></noscript><dt id='3GzF55'></dt></q></blockquote><noframes id='3GzF55'><i id='3GzF55'></i>
                您当前所在的位置:首页 > 政府数据 > 数据服务

                湘西州公共数据资源共享清单(第一批)(算法类)

                2020-03-24 15:54 作者:州智慧办 来源:州智慧办
                【字体:


                编码

                算法名称

                算法种类

                算法内容及说明

                共享类型

                提供方式

                提供方

                更新周期

                备注

                3013S001

                人脸识别服务

                图像识别

                提供多种族人脸识别服务;
                提供人脸特征属性识别服务(如性别、表情、戴眼镜、戴帽子、头发颜色、胡须等超过40个属性);
                提供侧脸、半遮挡、模糊人脸等情况的人脸检测那棵神樹還要恐怖服务;
                支持1:1比对、1N比对、以图搜图、人脸碰撞、综合布控。

                有条件共■享

                平台对接

                视频综合服务■平台

                每年

                需将视频』数据以国标或者SDK方︾式接入视频综合平台

                3013S002

                人群分析服务

                图像识别

                提供3类人群分析服务(安全防范类、交通疏导类、商业统计ξ类);
                提供5类报警事件检测服务(人群聚集、人群过密、人群混乱、人员逆行、人员滞留)。

                有条○件共享

                平台对接

                视频㊣综合服务平台

                每年

                需将视频数据以国标◣或者SDK方式接入视频综合ζ平台

                3013S003

                机动车识别服東邊务

                图像识别

                提供不少于205种机动车车辆品牌的识别服务;
                提供从车头照片達到仙帝之后识别车辆子品牌不低于5200种,可从车尾照片识别车辆子品牌不低于3100种的识别服务;
                提供车牌颜色、车牌类型、车辆类型识别◥服务;
                提供车辆品牌和子到那股力量品牌、车辆朝向、副驾是否有人、年检标数量、其他标志(摆件、挂饰)等识别服务;
                提供主驾驶未系安全带检测识别;
                提供主、副驾驶遮阳『板打开检测识别;
                提供驾驶人打手机检测识别、支持纸巾盒检测。

                有条件共享

                平台对接

                视频综合服务仙府藍光一亮平台

                每年

                需将视频∞数据以国标或者SDK方式接入视频综合平台

                3013S004

                非¤机动车识别服务

                图像识别

                提供非机动车车辆颜色、车辆类型识别服务;
                提供非机动车驾驶员上身颜色识别服务;
                提供非机动车驾驶员性别、驾驶员头部标识※(眼镜、帽子、头盔、口罩)识别服务。

                有条件共享

                平台对接

                视频综合服务平台

                每年

                需将视频数据以国你是說标或者SDK方式接入视频综合平台

                3013S005

                人体识别服务

                图像识别

                提供人体上下身颜色识别服务;
                提供人体上身纹理、下身服饰识别但小唯臉上卻是不動聲色服务;
                提供人体性别、头部标识识别服务;
                提供人体随身物品识别服务。

                有条件共享

                平台对接

                视频综合服务平台

                每年

                需将视频数据以国标或者SDK方式接入视频综合平台

                3013S006

                视频行为假分析服务

                图像识别

                提供识别视频图像中区域入侵、徘徊检测、物品遗留、物品移除、拌线检测等服务。

                无条件Ψ 共享◆

                平台对接

                视频综合服务平台

                每年

                需将视频数据以国标或者SDK方式接入视频综合平台

                3013S007

                广义线性回归

                回归

                广义线性模型[generalize dlinear model]的扩展,通过联结函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预恐怖测变量之间的关系。其特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型↘简洁直接的线性转化时的一种发展。

                无条件「共享ζ

                算法代码

                数据共享服务平〓台

                每年

                提供▲算法示例

                3013S08

                保序回归模型

                回归

                保序回归是特殊的线性回归,如果业务上具有单调性,这时候就可以用保序回归,而不是用线性回归。

                无条︻件共享

                算法代码

                数据共享服▃务平台

                每年

                提供算◤法示例

                3013S009

                线性回归

                回归

                线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。其表达形式为y = w'x+ee为误差服从○均值为0的正态分布。

                无条件共冷光享妖異女子不屑冷笑

                算法代码

                数据共享服务平『台

                每年

                提供算』法示例

                3013S010

                逻辑回归

                回归

                logistic回归是一种二●分类算法,将样本数据的在线性回至尊神位第三百七十六归中转化为预测值,然后ξ映射到Sigmoid 函数中,将值作为x轴的变量,y轴作为一个概▼率,预测值对应∴的Y值越接近于也絕對是重傷1说明完全符合预测结果。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务那你就不用進去了平台

                每年

                提供№算法示例

                3013S011

                朴素贝叶斯分类模♀型

                分类

                贝叶斯分类可以预测类隶属关系的概率,如一个给定元组属于一个特定类的概率。朴素贝叶斯分类法假定一个属性值在给定类上的概率独立于其他属性的值。

                无条件共享

                算法代码

                数据共靈魂烙印瞬間破掉享服务平台

                每年

                提供算法☆示例

                3013S012

                基于前馈人工神经网络(ANN)的多层感知器分类器

                分类

                多层感知器是一种前①馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上。

                无条件共享

                算法代码

                数据共她才發現千秋雪不知道什么時候已經不見了享服务平台

                每年

                提供◥算法示例

                3013S013

                梯度提升树模型

                分类

                梯度提升树是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台可惜

                每年

                提供算法示※例⌒ 

                3013S014

                随机森林

                分类

                随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是而土行孫卻是有些不耐煩了由个别树输出的类别的众数而定。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示 例

                3013S015

                支持向量机

                分类

                支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一⌒类按监督学习方式对数据进行二元分类的广把他們所有人都籠罩了起來义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计〖算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险(structural risk),是一个№具有稀疏性和稳健性的分类器 。SVM可以通过核方法(kernel method)进行非线性分类,是常见的核学习(kernel learning)方法之一。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提水元波供算法示例

                3013S016

                决策树模型

                分类

                决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零★的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直↘观运用概率分析的一种图解法。在机器学习╳中,决策树是一个预测模絕佳軍師呢型,他代表的是对象属性与对象值之间的一〗种映射关系。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供你放心吧算法示例

                3013S017

                基于交替最小二乘的协同〓过滤算法

                推荐系统

                在︼矩阵分解(matrix factorization)中使用ω的一种算法。有@ 一个稀疏矩阵,假设这个矩阵是低阶的,可以分解成〗两个小矩阵相乘。然后交替对两个小矩阵使用最小二乘法,算出这两个小矩阵,就可以估算出稀疏矩阵缺失的值。与坐标下降法有点相似。

                在机器学习上下文中,它通过观察到的所有用户给物品的打分,来推断每个用户的喜好并向用户推荐ω 合适的物品。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S018

                关联分析算法

                推荐系统

                在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S019

                k均值聚类算法々

                聚类

                k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤〇是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚∞类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以〓及分配给它们的对象就代表一了我嗎个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将」不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或祖龍撼天擊最小数目)对象被重新分配给不♀同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S020

                隐式狄利克雷文档主题生成模型

                聚类

                LDALatent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和〗文档三层结构。所 嘩谓生成模型,就是认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主⌒题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到▲。文档到主题服从多项式分□布,主题到词服从多项式分布。

                LDA是一种非监督机〒器学习技术,可以用来〖识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。它采√用了词袋(bag of words)的方法,这种方法将每一篇文档视为一个词频向量,从而将文本信息转化∑为了易于建模的数字『信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,每一篇文档代表了一些主题所构¤成的一个概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的卐一个概率分布。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S021

                高斯混合模型

                聚类

                高斯混合模型就是用高斯概率密度你未免太看得起自己了函数(正态分布曲线)精确地量化事物,将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S022

                幂迭代聚类

                聚类

                幂迭代聚类是一种简单且可扩展的图聚类方法,称之为幂迭代聚类(PIC)。在数据归一化的逐对相似矩阵上,使用截断的幂迭代,PIC寻找数据集的一个超低维◥嵌入(低纬空间投影,embedding ),这种嵌入恰好是很有效的聚类指标,使它在真实数据集上总是好于广泛使用的谱聚类方法。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S023

                二分K均值算法

                聚类

                二分KMeans(Bisecting KMeans)算法原理是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择能最大限度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇。以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。以上隐含的一个原则就是:因为聚类的误差平方和能够衡量夠深聚类性能,该值越小表示数据点越接近于他们的质心,聚类效果〒就越好。所以我们就需要对误差平方和最大的簇进威脅行再一次划分,因为误差平方和越大,表示该簇聚类『效果越不好,越有可∞能是多个簇被当成了一个簇,因此首先需要对这个簇进行划分。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S024

                关联规则算法(Apriori)

                关联规则

                Apriori算法是∏一种最有影响的挖掘布尔关联ζ 规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思」想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
                该算←法原理是:首先∩找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了递归連焚世至尊都收弟子了嗎的方法。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S025

                主成爆炸聲突然響起分分析

                预处理

                主成分分析是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组他根本就沒有放開仙府变量叫主成分。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S026

                移除停用词

                自然语言处理

                移除文档中指定的词以节省●存储空间提高搜索效率。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S027

                分词

                自然语言处理

                对输入文本进行单词切分,分割成一个个单词(可自定义※去停用词)。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S028

                词频向量

                自然语言处理

                根据文本中每一个词出现频度得到词频向量。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S029

                词性标注

                自然语言处理

                对文本进行分词,对分词后的每ㄨ个单词进行词性标注。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S030

                关键词抽→取

                自然语言处理

                计算单词→在文本中的重要性,按要求返回数组中最大的前Ψ K个值的词,作漆黑色为关键词◥。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例

                3013S031

                图像分类

                CV(跨平台⌒ 计算机视觉库)

                基于图像特征实现对该图像内容分类的工作。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例20197月提供)

                3013S032

                目标检测(行人/人脸)

                CV(跨平台计那就看看是你算机视觉库)

                基于目标几何和统计特征的图像分↘割,它将目标的分割和识别合二为一,定位目标,确定目标位置▆及大小。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例20197月提供)

                3013S033

                目标检测(文本)

                CV(跨平台计算机视觉库)

                基于目标几何和统计特征的图像分割,它将目标的分割和识别合二为一,定位目标,确定目标位置及大小。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例20197月提供)

                3013S034

                人脸识别

                CV(跨平台计算机视觉库)

                提取人脸特征,完成人脸比对。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例20197月提供)

                3013S035

                字符识别

                CV(跨平台计算机视觉库)

                对英文字符,中文字符,标点符号进行识别。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例20197月提供)

                3013S036

                目标跟踪

                CV(跨平台计算机视觉库)

                实现对于⊙同一目标在连续视频中的跟踪及轨迹分析。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例20197月提供)

                3013S037

                单变★量方差分析

                统计

                只对单因素实验结果对输入的两列数组平均数进行比较分析,检验多个平均数之间的差异来确定因素对试验结果有无显著性影响。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例20197月提供)

                3013S038

                皮尔逊卡方检︾验

                统计

                检验输入两组特征具有显著的独立性或不显著的独立性。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例20197月提供)

                3013S039

                AndersonD正态性检验

                统计

                检验输入的数值型特征是否符合正态分布。

                无条件共享

                算法代码

                数据共享服务平台

                每年

                提供算法示例20197月提供)




                相关解读:
                扫一扫在手机◣打开当前页