香港數學演算法

❶ 為什麼香港中文大學研發的人臉識別演算法能夠擊敗人類

LFW（Labeled faces in the wild[1]）是人臉識別研究領域比較有名的人臉圖像集合，其圖像採集自Yahoo! News，共13233幅圖像，其中5749個人，其中1680人有兩幅及以上的圖像，4069人只有一幅圖像；大多數圖像都是由Viola-Jones人臉檢測器得到之後，被裁剪為固定大小，有少量的人為地從false positive中得到[2]。所有圖像均產生於現實場景（有別於實驗室場景），具備自然的光線，表情，姿勢和遮擋，且涉及人物多為公物人物，這將帶來化妝，聚光燈等更加復雜的干擾因素。因此，在該數據集上驗證的人臉識別演算法，理論上更貼近現實應用，這也給研究人員帶來巨大的挑戰。

❷ 香港飾金重量演算法

「最行之有效的方法，就是看飾品顏色。 」葉女士稱，含銀純度越高，銀色越潔白，首飾表面均勻發亮，有潤色。如果含鉛，首飾會呈青灰色；如果含銅，首飾表面會顯得粗糙，顏色沒有潤澤感。 「第二種方法就是掂重量，銀子的重量在金屬中算比較大的，故而掂在手上有一種厚重感。如果是鋁的，會很輕。 」

❸ 請問香港各個大學的gpa的計算方法是怎樣的呀

一般來說，大部分港校的GPA滿分是4分。
GPA3.5以上就很好了，3.0以上的還可以，2.5以下就沒什麼優勢了，而1.8是及格的分數。
無論是想去香港讀本科的學生，還是打算去香港攻讀研究生的同學，GPA對你的留學申請都很重要哦!
根據不同香港學校對GPA的要求，我們總結了以下的申請方案，以供童鞋們參考：
1、GPA是1.8分的申請人，建議可以嘗試申請香港的私立大學，如珠海學院、香港樹仁大學等等。
2、GPA是2.5-3分的申請人，建議可以嘗試申請嶺南大學、香港浸會大學、香港公開大學、香港教育學院等比較好的香港學校。
3、GPA是3分或以上，建議可以嘗試申請香港城市大學、香港理工大學等香港名校，香港前三(香港大學、香港中文大學、香港科技大學)最好有GPA3.5!
當然了，以上只是一般性的建議，具體情況還需具體分析——個別學生還是要看個人的具體情況來評估，如學校背景、申請專業、工作經驗、科研經驗、語言成績等等。
留學以自己的水平能申請到什麼層次的香港大學，可以使用留學志願參考系統一鍵定位。
使用方法：把你的GPA、語言成績、專業名稱、院校背景（211/985/雙非）等信息輸入到系統中，系統會自動匹配出與你成績情況類似的同學案例，可以依據自己的條件看看有沒有適合自己的留學案例，了解一下與自己情況類似的人，他/她們都去了哪些院校，作為自己選擇院校的參考。

❹ 香港和大陸的黃金克數的演算法是不是不同的

克是國際計量單位，都是一樣的，買的時候按克算的，回來是一樣的，不要換算，
如果買的時候按錢、兩算的回來就要換算了

香港1司馬斤=16兩=605g，1兩=38g
香港1公斤=1000g=26.5兩

大陸1斤=10兩=500g，1兩=50g
大陸1公斤=1000g=20兩

❺ 香港人那種演算法，換算，身高158厘米等於幾尺幾寸高

港人一般指的是，英制的平方英尺，也稱平方呎。用安卓手機上的軟體：Smart度量衡單位換算器，換算得：1平方英尺=0.09290304平方米可以上《中國移動MM》，搜：Smart

❻ 求，數學建模十大演算法

數學建模的十大演算法
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，

同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，

而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，

很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現）

4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，

涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，

很多場合可以用到競賽中）

6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法

（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，

但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）

7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，

當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）

8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，

因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）

9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比

如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）

10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，

這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理）