演算法與科研

Ⅰ 演算法工程師搞科研好嗎

看個人需求是什麼，搞科研當然好，收入進企業更高一下。

Ⅱ 你對AI的產品化與科研的認知有哪些

人工智慧技術與傳統行業業務模型和業務流程有著實質性的集成。智能經濟時代新的產業格局初步形成。安全和金融領域擁有最大的市場份額，工業、醫療、教育等領域具有爆炸性潛力。我們從基礎設施和價值空間兩個維度分析了人工智慧支持的前十大實體經濟類型。

由於教育關繫到一個人未來的發展機會，試錯成本高，當新技術或新模式出現時，用戶一般傾向於選擇信譽良好的成熟品牌。此外，人腦吸收知識或技能的過程目前無法清晰地分解和呈現，且過程不透明，強調用戶在消費時的謹慎心理。因此，教育行業本身是頑固的，自然被排斥在新技術或新模式之外，而不是像大眾消費品行業和娛樂行業那樣尋求創新和差異。

Ⅲ 如何用演算法解決現實世界裡的問題

圖靈獎獲得者 羅伯特塔揚教授 關鍵詞：圖靈獎獲得者惠普中國研究院 羅伯特 塔揚（Robert Tarjan）教授是世界知 名計算機學家，他的研究領域主要包括圖論、 法和數據結構設計。羅伯特教授是許多圖論演算法的發明者，比如樹中最近共同 祖先離線演算法、S laytrees、Fibonacci heaps、平面性檢測（Planarity test- ing）等。 1986年，他與約翰浩普考夫特（John Hopcroft）因為在演算法及數據結構的設計和分 Prize），現為美國科學院院士、美國計算機學會（ACM）院士、美國普林斯 學教授。2012年4月12日，羅伯特塔揚教授到訪中 國。在惠普中國研究院里，羅伯 特塔揚教授與王 敏院長及惠普中國研究院的研究員們齊聚一堂，全 面解釋了他對 演算法的睿智見解。 老驥伏櫪 志在千里 問：您的一生取得了非凡的成就，在您看來， 這些成就是天賦還是機遇？ 羅伯特：我還是先做個自我介紹吧。我在13 歲讀初中 的時候，美國掀起了數學教學改革試驗的 浪潮，也就是以更加形式化的方式來傳授 數學這門 課程。非常不幸的是，新運動失敗了。但我恰恰成 為新數學教學改革的 受益者之一，也因此出現了一68 第8卷第5期2012年5月大批我這樣的人。我對數學 有很濃的興趣，如果你 力，以及不斷的學習都是非常重要的。談到計算機們看過我 的資料，會知道我經常讀一些科幻小說。 科學，我認為這個領域充滿機會。回顧計 算機科學在孩童時期，我的夢想就是成為第一個登上火星的 的歷史，已經有75年了。 這個領域讓人非常的驚人。我當時非常喜歡讀的一本雜志就是《S 為它不斷地給我們提供新的機會。今年是阿TIFICAMERICAN（環球科學）》。此 外，當時我 蘭麥席森圖靈誕辰百年，各地舉行了盛大的慶對天文學也非常感興趣， 這也成為我日後非常重視 典，大家以各種方式來紀念他。圖靈是在20世紀30數學學 習的原因。讀到高中的時候，我在暑假期間 年代，也就是二戰期間，提出了計算機 的概念和想參加了一個研究中心的活動，有機會接觸了當時最 法，那時的計算機， 還處於非常簡單的階段。老式的計算機。那時的計算機還是打孔式的，後來 現在的夢想是什麼呢？又有機會使用IBM計算機，還接觸到了最初的編程羅伯特： 非常感謝你這么問。我有幸來到中語言。可以說我從小就和計算機打交道，當時我 國惠普研究院，看到現在搞計算機科學的人都很年對編程產生了濃厚的興趣。到了大學本科的時候， 輕。而且我也去過很多創業型的公司，那裡的人也我在美國加 州理工大學學習。當時我主修數學，而 都很年輕。計算機科學這個研究領域還很年 輕，不我幾乎選修了所有有關計算機科學方面的課程。讀 過我已經老了。因此，我 現在唯一的夢想，就是盡博士時，我去了斯坦福大學，選擇的專業方向是計 去攻克那些現實的技術課題。我希望在我有算機科學，也正是在那裡，我遇見了我的導師高德 生之年，只要在智力上還可以跟得上那些年輕人，納（Donald Knuth）。 當我本科畢業時，我選擇的 我就一直持續工作和研究下去。研究方向其實是人工智 能。但是，那時候的人工智慧還處於早期階段，整個研究領域都處於非常模糊 演算法 是計算機領域的管道工的狀態。在高德納教授的指導之下，我最後鎖定的研究領域 是計算機演算法，主攻數據結構。從那時一 問：1986年，由於您當時取得的成就，您 跟您直到現在，我都堅持了這個研究方向。 的合作者獲得了圖靈獎。現在看來，這 些成就對人 接下來回答你剛才提出的問題。天賦當然是重 類的生產與生活帶來了 哪些改變？要的，但還有一個非常重要的成功元素，那就是你 羅伯特：當時之所以 獲得圖靈獎，是因為算要在合適的時間，出現在合適的地方。回顧我的一 法以及數 據結構方面的成就。我認為談到計算機算生，我就是在合適的時機，選擇了適合我 的研究方 法和數據結構，它其實相當於計算機領域中「管道向。對於計算機演算法而 言，我是把它作為數學對象 工」的角色。正是有了這些演算法和數據結構，我們來研 究對待的。從這個角度出發，去開發計算機的 才可以把一些看似不可能找到解決方 案的問題解演算法，同時用它解決一些實際問題。我有幾位非常 決，而且能夠讓計算 機的運轉速度更快。如果說它好的導師，他們給我提出了一些非常好的課題。還 於人類的生產力、生活帶來了怎樣的影響，我無有一個成功的元素我認為應該是毅力，以及堅持不 法具體地談及某一個領域，它遍布於整個計算機行懈的學習和培訓， 不管你的天賦有多高，我認為還 業領域。你看，不管是資料庫還是電腦系統，基本 需要努力地工作、努力地學習。如果你研究的領域 上都有演算法以及數據結構的存在。 談到這個成就本是和數學相關的，研究過程中失敗是不可避免的。 身，我想再補充 一點，它被很好地運用到了目前的你可能會覺得懊惱，甚至會用頭撞牆，但是你一 教育體系中，因為很多理論都是現在課堂上的教要堅持下去。如果一個問題總是找不到答案，你 材。學生們可以在課堂上學到這些知識，比如說對以換一個課題去研究，然後過一段時間再來攻克這 於一個課題，如何找到並研發出它的解決方 案，然個難題。不管你多麼聰明，多麼有天賦，我認為毅 後又把它從一個學術的東 西用到實踐當中。我想這 69動態 能幫助學生們學習到一些新的點子和思路。 事情持續做下去的原因。 問：在大多數人眼裡，您所從事的這 項工作又 問：剛才談到人工智慧，20世紀不大成熟，但 枯燥又沒有樂趣，但是您 總能創造出新的辦法或者 是到了21世紀您還有興趣再繼續對人工智慧進行研 發現 新的結構。我不知道您的動力是什麼？樂趣又 是什麼？羅伯特： 我現在 年紀太大了，沒有足夠的時 羅伯特：在我看來，數學是一件非常美麗的 間再去重 新學習一個新的領域，但我還在持續關 事物。數學可以運用到計算機科學中，而計 算機科 注人工智慧這個領域。我有一些惠普的同事，他 學又很好地幫助人們解決 了現實生活的一些問題。 們正在試圖找到一些計算數學方面的方法，還有 的名著《計算機程序設計藝術》將程序設計統計學方面的方法，去更好地完善計算 機學習的 稱為藝術，演算法實際上跟建築的藝術是一樣的，只 能力。我相信隨著數 學的進步，隨著計算機本身 不過它的這種結構是你看不見的，是存在於人們的 術的進步，人們在人工智慧方面真正能夠邁出頭腦中的，是大腦編成的各種各樣的 美麗的建築。 有意義的一步。再補充一點，我還有一個夢想， 這讓我想起了我弟 弟，非常有意思，他曾經是國際 如果有下輩子，我會研究人的意識，人的思想是 棋大師。雖然他最後放棄了這個職業，但是我想怎麼產生的。如果能夠研究清楚這 個課題的話， 說，可能在我的家族中，數學就是一種DNA，它真 人工智慧也就解 決了。事實上我特別想研究人的 的是一件美麗的事物。我喜歡很多數學游戲。兒童 意識、思維到底是怎麼產生的。我覺得機器可能 時期，除了對天文學感興趣之外， 我還喜歡一些棋 幫助人們解決某些問題，但是最根本的問題是， 盤游戲，比如馬 加德納（MartinGardner）的游 意識是怎麼產生的。大家對這個問題爭議比較 （《環球科學》中的數學游戲專欄），還有一些大。研究這個問題我也是門外漢， 因為我既不是 拼圖游戲。 神經學科方面的專家，也不是哲學家。 問：您和您的導 師相識之後，進行了一些共同 尋找課題的方向 的研究。在這個研究過程中，發生 了哪些比較有趣 問：您是如何找到研究課題的方向的？羅伯特：我到斯坦 福大學攻讀博士學位的時 羅伯特：我的研究生涯非常長。我的建議是， 候，第一 年就修完了博士學位所需要的全部基本學 你可以嘗試去解決那些基礎性的問題，而 且是能夠 分。通常這些學分需要兩年才能賺到。當時我學的 有一些具體應用的問 題。大家可能先有一個具體的 是圖形演算法，我和我的博士導師高德納教授交換了 題，然後可以從中看到，或抽象出一個用數學這很多觀點。在我第一年學期結束的 夏季，我遇見了 個工具能夠解決的問題。所以我對一個課題的研究 後來跟我一起 獲獎的約翰教授（康奈爾大學教授， 通常都要花很長時間，有的甚至幾年。有時這 當時在斯坦福大學進行學術休假）。所以你看，在究做幾年，然後擱一段時 間，之後回頭再去研究。 合適的時間，出現在合適的地點是多麼的關鍵，斯 這樣， 我們才可以把自己稱為一個解決問題的人。 坦福大學的環境確實太棒了。當時我選 通過解決一些基礎性的問題，我從多年的科研中總做符號編程語言的 課，我們要試圖解決的一個問 結提煉出了一些理論和方法。所以，我積累了很多 如何把一個圖形內嵌到一個平面中。這實際上具體的計算機演算法技巧，還有分析方 面的一些技 是一個數學問題。讓我舉一個例子：上面的3個符 巧。在這里我必須說， 和產業界保持聯系是非常好 號中，W代表水塔，G代表天然氣塔，E就是電塔， 一件事情，因為如果你能夠為他們具體的問題找下面是三所房子，我們現在要做的 到方案的話，回報也會很好。這也會是讓你把這件氣分別都接到 這些房子里，但是你不能讓這些線有70 而且更加行之有效的方案。因此，我認為關鍵 點就是一定要堅持簡 效。因為如果你的方法不夠簡單的話， 大家就不會想去用了。 我的建議就是，千 要害羞，一定要大膽地嘗試。科研是沒有 邊界的，要勇於去打 破常規舊俗， 而且我 想再一次強調，一定 要有毅力，而且要努 力，勤奮地工作。任何交叉。這 就是要解決的數學問題。這是小時候我們無法解決的數學難題，關鍵是圖的可平面 用演算法提高業務效率測。電路板布線有時也會遇到這樣的問題。在研究過程 中，我參考了很多文獻，我發現其 問：您現在在惠普研究院從事哪些領域的研中一 個演算法是可以解決這個問題的，就把它用到這 究？有沒有一些可以介紹的成果？兒 了。但是，當時那個演算法做起來比較慢，解決簡 羅伯特：我在惠普擔任的高級院士 是研究方面單的問題可以，但是復雜的就不行了。最後我們終 最高的頭銜，我不做 任何管理的工作，惠普交給我於想出了一個辦法，能夠在線性時間內，解決圖的 的唯一工作就是演算法研究，我可以自由選擇我的可平面性檢測問題。正是因為這個研究成果，我們 具體研究問題。獲得了圖靈獎。 目前我們在做的一項工作是，利 用演算法提高業 您剛才提到在研究過程中，也遇到過很務流程的效率。現在人 們經常談到業務流程的自動多挫折，有時候想用自己的頭去撞牆。那麼在這 我現在就在與惠普負責運營方面的人員合作樣一個過程中，您是怎樣鼓勵自己堅持把這條路 來提高惠普內部的流程效率，降低成本。如果能夠走下來的？ 在惠普內 部用好的話，也許可以把它商品化成為一 羅伯特：它總是先苦後甜的。道路越曲折， 個例子，我們正在做的項目叫人力優化。中能學到很多的東西。我經歷了很多曲折的過程， 惠普收購了一家叫EDS的服務公司經常會承接很多也研究了各種各樣的問 題。盡管計算機科學是一門 項目。對於一個項目來說，需要有各種技能的人，年輕 的科學，有很多人在其中的時間並不長。但我 而每個人又有不同的技能。已存在的 標准演算法是：發現計算機科學研究也存在系統性。要解決一個問 每個技能我們可以 用數學的方法給它一個量化，根題，就要找到一個比較容易的方式，但也許這個方 這些量化數字，再做人員和項目的匹配。但是我式是最容易的，卻並不是最好的，最簡單的。所以 們發現它的效果並不是很好，我們希望能夠改善這有時候，對一些 已經解決的問題，我們只要回頭， 個演算法，能夠得到更好的匹配，這樣的話，就可 實現人力的優化。時間才找到答案。在一年多的 時間里，研究是斷斷 我再舉一個我和惠普中國研究院的例子。王 續續的，有時會 進入死角，那就擱置一會兒，再回 敏院長以及這里的同事在研究的一個課題是網路。 頭研究。還有一些課題，我甚至研究了10年之久。 你們也知道，惠普收購了3COM， 其中的H3C在中 問：我不知道您來的2天時間里，見到的中國 國是一家做得比較大 的網路公司。我們正在一起合 年輕人給你的印象如何？能不能給這些在計算機領 作，關注如何把演算法運用於網路技術。 域有天賦的年輕人一些建議，怎樣才能成為 像您這 作為惠普的資深科學家，我也會經常去指導各 樣大師級的人物？ 地惠普研 究院的技術研究方向；同時我也輔導一些 羅伯特：惠普中國研究院的青年人都很好， 年輕的研究員，擔當團隊技術領袖的角色。且都很聰明，工作非常努力，我對 他們的印象非常 問：隨著IT行業的發展，是否意味著企業的研 好。我對這些年輕 的有天賦的青年人的建議是：一 究工作也要產生變化，未來的研究趨勢是怎樣的？ 定要找到自己想要研究的課題，不要盲目聽從和依 此外在教育方面，您覺得應該如 何培養孩子對數學 照別人的話去做。我跟這些年輕人說：不要總跟著 著迷？ 業務 部門的人做事。事實上，研究員的眼界應該比 羅伯特：作為個人來說，時間是有限 他們放得更廣，要看到5年甚至以後更長久的發展可能去研究所有時髦的東 西。我是做基礎研究的， 方向。 不管IT界如何發展，摩爾定律仍然在發揮作用： 我覺得，像惠普研究院這樣做基礎性研究的機算機的速度、晶元的速度，仍然 是每18個月要翻一 構在整個產業界並不多。我們看到的互聯網公司， 番；那麼存 儲也要不斷地增加，還有網路通信的力 他們做一些非常先進的編程，做一些產品或 者技術 量也會不斷加大。所以你會看到IT的發展趨勢和方 的開發工作；但是基礎 性研究他們不做。他們覺得 向並沒有放緩，而是在加速往前走。但是對於研究 礎性研究應該由大學院校去做。所以，我覺得惠來說，計算機本身運轉的速度並不 是最重要的，隨 普研究院的機制確實很少見。我最後還是回到給他 著移動設備越 來越多，還有更多的發展空間，能開 們的建議上：要找到自己的課題，找准要努 工作發更有趣的應用。想想我那個時代，用的計算機像 的方向。你要願意和你的 同事和朋友一起工作，有 冰箱那麼大，還是打孔式的，所以你就會看到這樣 果願意和別人分享，而且也要和別人去交流，的一種發展的空間。我相信，電腦設 備將很快能夠 要保持一種開放的態度！而且要有持久的耐心，設 模擬人工智慧。 但是它的底層技術是不變的；所以 立一個長遠的目標，要一步一步去實現！感謝你 像我這樣做基礎研究的人的優勢在於，這份工作是花時間聆聽，希望我的分享 對你們有用！ 不變的。 普中國研究院院長。主要研究方向們肯定會反抗的。我個人更傾向於把孩子放在充 b內容提取及豐富的選擇和豐富信息的環境下，讓他們 自己去選 分析、網路與通信。 擇。其實你看這個世界上，真正傑出的數學家是非 min.wang6hp.com 常少的，而且世界上並不需要那麼多傑出的數學 家。但是這個世 界正在變得越來越技術性；我們確 實需要大量的能夠懂數學，能夠運用數學做編程的 CCF會員。

Ⅳ 我想知道的是學計算機軟體做科研的平時都是在做什麼和在公司做軟體開發項目的有什麼樣的區別

做科研的話比在公司要學更多的演算法，研究領域要更精細些。而在公司，會給你一個做好了的平台了解客戶需求去做一些東西，要求員工應用能力強，要會做很多方向的東西。方向寬，但不需很強的知識結構，重在做東西。

Ⅳ 演算法工程師應該學哪些

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

Ⅵ 中央民族大學信息與計算科學專業科研力量怎麼樣

信息與計算科學專業
培養目標
本專業學生主要學習信息與計算科學的理論和基本方法，接受計算機和數學軟體、數學建模、優化與統計分析等方面的基本訓練。畢業生應掌握數學分析、代數、幾何及其應用的基本理論、基本方法；了解信息與計算科學的理論前沿、應用前景和最新發展動態；熟練使用計算機（包括常用語言、工具及專用軟體），具有基本的演算法分析、演算法設計和較強的編程能力，能運用所學的理論、方法和技能解決應用領域中的實際問題；熟練掌握一門外語；掌握信息與計算科學資料的查詢、文獻檢索及運用現代信息技術來撰寫論文，參加學術交流。
培養特色
信息與計算科學專業本專業建有數學實驗室、信息安全實驗室、數學建模創新基地，擁有計算機等設備150台套，能充分滿足本科及研究生教學及科研需要。有兩個培養方向：信息科學方向，課程主要以信息技術為核心，包括資訊理論與編碼、信息安全、數字信號處理、模式識別等；計算科學方向，課程主要以計算技術為核心，包括計算方法、數值分析、數學模擬方法、最優化方法、並行計算、數學軟體等。在課程設置上，強調兩個基礎：一是以數學分析、高等代數和空間解析幾何為代表的數學主幹基礎課，增強學生的數學修養，為學生後續課程的學習打下堅實的數學基礎；二是計算機知識和技能、優化與數據分析等課程，包括數據結構、程序設計基礎、面向對象分析與設計、資料庫、操作系統、計算機網路、運籌學、數據分析、軟體工程等，培養學生的計算機基礎知識和實際應用技能。
就業及深造前景
本專業培養的畢業生具有良好的數學基礎和數學思維能力，掌握信息與計算科學的基本理論、方法和技能，接受過科學研究訓練和解決實際問題的實踐，能解決科研、工程建設部門、商業公司、金融證券、軟體行業、網路電信等諸多領域實際工作中遇到的科學計算和信息處理等問題。畢業生能在科技、教育、經濟與金融等部門從事研究、教學、應用開發和管理工作，成績優秀的學生可繼續攻讀碩士學位。本專業就業前景明朗，近幾年超過30%的學生考取了研究生繼續深造，其它學生多數留在北京等大城市就業和發展。
該專業為理科專業，學制4年，修滿學分後授予理學學士學位。該專業2018年計劃招收本科生2個普通班（約80人）、1個民族班（約18人），共計計劃招生人數約98人。

Ⅶ 研究人工智慧演算法的是什麼專業

計算機科學與技術專業。

計算機科學與技術專業主修大數據技術導論、數據採集與處理實踐（Python）、Web前/後端開發、統計與數據分析、機器學習、高級資料庫系統、數據可視化、雲計算技術、人工智慧、自然語言處理、

媒體大數據案例分析、網路空間安全、計算機網路、數據結構、軟體工程、操作系統等課程，以及大數據方向系列實驗，並完成程序設計、數據分析、機器學習、數據可視化、大數據綜合應用實踐、專業實訓和畢業設計等多種實踐環節。

(7)演算法與科研擴展閱讀

用來研究人工智慧的主要物質基礎以及能夠實現人工智慧技術平台的機器就是計算機，人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。

人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

Ⅷ OPPO共享自研人工智慧演算法，助力診斷與科研工作

隨著 科技 的進一步發展，特別是AI能力的進一步發展，在更多的場景中就已經融入了AI對我們進行一系列的相關輔助。在新冠疫情爆發後，全球各地都在利用AI為醫務人員的工作進行輔助，我們國內也有很多的 科技 企業在通過AI不斷為醫務人員的日常工作進行賦能。

例如OPPO研究院就基於多年來在計算機視覺、深度學習等人工智慧領域的技術積累，搭建起一套利用胸部CT影像輔助新冠肺炎診斷的人工智慧系統。

根據了解，OPPO所建立的「新冠肺炎輔助診斷科研平台」採用來自中國國家生物信息中心（CNCB）公開的來自近七百位病人的約14萬張CT影像，對深度學習演算法模型進行持續訓練。目前，該平台模型針對新冠肺炎、普通肺炎、正常狀態的自動分類准確率在國家生物信息中心的測試集合上超過99%，對新冠肺炎檢測的識別准確率和召回率均在99%以上。

因為優秀的識別能力，OPPO「新冠肺炎輔助診斷科研平台」所採用的自研演算法模型等相關成果已經被國際知名醫學期刊《Journal of Medical Imaging》收錄。OPPO「新冠肺炎輔助診斷科研平台」所採用的自研演算法模型在保持對新冠肺炎和普通肺炎的高識別准確率的同時還能自動定位可能存在的病灶區域。通過一系列的表現可以得知，OPPO「新冠肺炎輔助診斷科研平台」所採用的自研演算法模型能進一步能進一步減少醫務人員的壓力，為醫務人員進行更加准確的判斷而助力。在2020年11月舉行的OPPO INNO Day未來 科技 大會上，OPPO副總裁、研究院院長劉暢表示，OPPO會將「新冠肺炎輔助診斷科研平台」共享給相關醫療機構，助力一線醫生肺炎診斷和醫療科研工作。

9月7日， OPPO正式將自研「新冠肺炎輔助診斷科研平台」共享與北京大學醫學部。OPPO智能感知首席科學家郭彥東表示：「希望在OPPO和北大醫學部的共同努力下，能把基於公開數據訓練的模型、方法與實際工作場景、需求相結合，建立大樣本、標准化的數據集，協調各醫院開展多中心研究，幫助該平台演算法、技術水平不斷升級，使精準檢出率不斷提高，誤差率不斷降低，診斷質量不斷提高，成為醫生的好幫手。」

北京大學醫學部產業管理辦公室副主任兼技術轉移辦公室主任沈娟表示：「通過與OPPO共建智能 健康 協同創新實驗室，北大醫學部有了『新冠肺炎輔助診斷科研平台『這樣的優秀工具，希望能夠大大減輕醫務工作者的負荷、提升診斷效率，並在未來的疾病研究中發揮更長遠價值。」

而OPPO除了向北京大學醫學部共享了自研「新冠肺炎輔助診斷科研平台」外，還與北醫三院進行了高精度羽量級人臉分析開發套件（SDK）」的共享。

根據2020年《生命時報》統計，我國目前有頸椎病患者1.58億，由於智能手機普及以及伏案時間過長，頸椎病患病正呈年輕化趨勢。但對於頸椎病來說，早期的症狀無法進行自我的識別。而OPPO推出的「高精度羽量級人臉分析SDK」將結合北醫三院的頸部 健康 模型，准確實時的輸出頸部多維度的旋轉信息，不需要專門的軟硬體單獨產品的研發。用戶使用OPPO全系列智能手機免下載、免安裝、不限次數，隨時隨地可以免費使用，方便快捷，真正實現用戶「0門檻」。並且針對於年輕人的需求，通過小 游戲 的方式讓用戶進行一系列的鍛煉，改善用戶的頸椎問題。

北京大學第三醫院骨科副教授周非非表示，「頸椎病已經呈趨年輕化發展，早期干預與前期治療尤為關鍵。北醫三院基於OPPO的『高精度羽量級人臉分析SDK』，為大家帶來頸部 健康 評測管理模型，讓用戶在 游戲 娛樂 中，就能對頸椎起到一個恢復與治療的作用，非常符合我們國家公共衛生發展的大趨勢。」

科技 的發展的方向是讓人類獲得更美好的生活，而OPPO在 科技 方面積累的一系列優秀實力正在通過一系列的方式進行賦能。在未來，OPPO會將更優秀的演算法模型或科研平台輸出到合作醫療機構，踐行」 科技 為人 以善天下」的企業使命。

Ⅸ 演算法和嵌入式哪個更有前途

android(安卓)操作系統本身就是基於liunx
內核開發的一種針對手機平台的嵌入式操作系統.
二者沒有可比性.
目前在手機平台操作系統中,andorid
發展前景很好.

Ⅹ 演算法中產品和科研的區別

根本性不同。
產品的目的是分享，自己做出來的東西越多人知道、越多人跟進模仿越好，以論文發表為主要產出。研發的目的是賺錢，自己做出來的東西越少人了解，越少人能跟進重復越好，以專利和技術秘密為主要產出。上面是根本性不同，由此會衍生出更多不同。