肉不停h共妻h山中猎户h,精品无码一区二区三区爱欲,激情综合色综合啪啪五月丁香搜索,欲色av无码一区二区人妻

　　【中國安防展覽網(wǎng) 訪談】信息技術(shù)把人們帶進了數(shù)字化時代。在數(shù)字化時代里無論是一幅圖像，一句話，一個決定等，所有非物質(zhì)的信息都可轉(zhuǎn)化成為一大堆數(shù)字。對這一大堆數(shù)字如何分析研究和處理是未來信息發(fā)展的主要問題，也是克服計算機智商低的核心問題。
　　
　　信息科學家、中科院院士王守覺近年提出了一種分析、研究這一組一組數(shù)字的新方法；高維空間幾何概念與代數(shù)計算相結(jié)合的高維空間點分布分析方法；實際應用于模式識別取得優(yōu)異效果，并依此提出了一種效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模式識別的“仿生模式識別”和有關(guān)的三項發(fā)明。
　　
　　王守覺認為如果把每個數(shù)字看作一個坐標值，把一組數(shù)字看作高維空間的一個點，則各種信息的識別、分析和處理等問題，都可以對應到高維空間點分布的分析研究問題；而用高維空間點分布的幾何概念與數(shù)字計算相結(jié)合，可大大有利于對高維空間點分布的分析和研究發(fā)展新思路創(chuàng)建新算法、新模型。
　　
　　王守覺用高維空間點分布分析方法首先應用于模式識別問題。他從高維空間點分布分析出發(fā)。提出了以在特征空間中“認識”點分布形態(tài)的“仿生模式識別”取代常規(guī)模式識別取得了十分優(yōu)異的實際效果。以對多種剛體實物模型作識別目標的識別問題作實際考核實例，以上新發(fā)展被公認處優(yōu)勢地位的支撐向量機（SVM）識別方法做比較對象，比較結(jié)果說明，在采集樣本總數(shù)較多的情況下，仿生模式識別效果比支撐向量機好得多；而在采集樣本總數(shù)較少時，仿生模式識別效果遠優(yōu)于支撐向量機效果，這一結(jié)果以及仿生模式識別的基本原理已被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合會創(chuàng)始人之一、美籍華裔教授斯華齡作為快訊刊登于近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雜志。以O(shè)RL人臉庫作人臉識別效果做比較，仿生模式識別的識別效果也大大優(yōu)于支撐向量機。為擴大應用范圍，他們已把仿生模式識別算法編制成通用軟件提供同行們使用。
　　
　　姓名:王守覺
　　
　　籍貫:江蘇蘇州
　　
　　工作單位:中科院半導體研究所
　　
　　職務(wù):研究員
　　
　　所在學部:中國科學院信息技術(shù)科學部
　　
　　專業(yè)特長:半導體電子學
　　
　　王守覺（1926－）：半導體電子學家。原籍江蘇蘇州，生于上海。1949年畢業(yè)于同濟大學，1955年獲上海市勞模，1956年被評為全國先進工作者代表。后歷任中國科學院半導體所研究員、室主任、副所長、所長；1980年當選院士（學部委員）?，F(xiàn)為半導體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗室負責人，兼任浙江工業(yè)大學智能信息所所長、中國電子學會副理事長，《電子學報》編委會主任，《Chinese Journal of Electronics》編委會主任，中國計算機學會多值與模糊邏輯委員會名譽主任，中國計算機學會CAD與圖形學委員會名譽主任，北京電子學會副理事長，中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會主席。
　　
　　王守覺院士早年研究解決了“兩彈一星”所需計算機的基礎(chǔ)器件：1958年研制成中國首只鍺合金擴散高頻晶體管，頻率由2兆赫提到200兆赫，解決了高速晶體管化計算機的需要。1963年在我國首先研制成硅平面工藝和平面器件，保證了為中國“兩彈一星”的研制工作做出重大貢獻的109丙機的研制成功。并研制成國內(nèi)早的4種固體組件，為專用微型機創(chuàng)造了基本條件。
　　
　　1978年他在上先發(fā)表了一種集成高速模糊邏輯電路DYL，并研究了它在信號線路與系統(tǒng)中的應用，依此研制的高速數(shù)模轉(zhuǎn)換器電路使我國集成8位D/A轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換時間由80納秒縮短至4納秒以下。王守覺院士的以上貢獻，共獲得早年國家發(fā)明獎1項（1964），國家新產(chǎn)品一等獎（1964）一項，中科院一等獎1項（1980），二等獎3項（1983、1992、1996），三等獎1項（1986）及國家發(fā)明三等獎1項（1996）。
　　
　　1990年起，王守覺院士致力于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別等機器形象思維的基礎(chǔ)理論與實際應用基礎(chǔ)研究，在國家“八五”、“九五”科技攻關(guān)中，他承擔了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)和應用技術(shù)的攻關(guān)工作，研制成我國產(chǎn)品化的半導體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件系列。他本人相繼兩次被評為國家“八五”和“九五”科技攻關(guān)先進個人，并獲2001年北京市科技進步一等獎，2001年何梁何利科技進步獎和2002年中國臺灣潘文淵文教基金杰出科研獎。
　　
　　王守覺院士從高維空間點分布分析出發(fā)，提出了以在特征空間中“認識”點分布形態(tài)予以覆蓋的“仿生模式識別”新理論，取代常規(guī)模式識別取得了十分優(yōu)異的實際效果。以對多種剛體實物模型作識別目標的識別問題作實際考核，以上新發(fā)展、被公認處優(yōu)勢地位的支撐向量機（SVM）識別方法作比較對象，比較結(jié)果說明，在采集樣本總數(shù)較多的情況，仿生模式識別效果比支撐向量機好得多；而在采集樣本總數(shù)較少時，仿生模式識別效果更遠優(yōu)于支撐向量機效果。以O(shè)RL人臉庫作人臉識別效果比較，仿生模式識別的識別效果也大大優(yōu)于支撐向量機。
　　
　　王守覺院士提出的高維空間點分布分析方法和仿生模式識別理論，不僅識別效果遠優(yōu)于支撐向量機，它還為解決機器形象思維問題提供了一條新途徑?；诟呔S特征空間中分析同類樣本間連續(xù)關(guān)系為基礎(chǔ)的仿生模式識別新方法，對未經(jīng)學習訓練的新類別樣本只會拒識而不會誤識。與此同時，它像人類一樣對事物一件一件的認識，在學習認識一件新事物時不會打亂原已學到的舊知識，這正是傳統(tǒng)模式識別難以做到的。對于生物特征識別、語音識別等人類思維中難以用數(shù)學方程描述的形象思維問題，原有的模式理論和技術(shù)手段顯得十分無能，高維空間點分布分析方法和仿生模式識別理論可以很好地解決這些問題。
　　
　　王守覺院士提出和發(fā)展的高維空間點分布分析方法和理論，為信息與信號處理提供了新理論。隨著分子生物學技術(shù)的突飛猛進，大量的分子生物學數(shù)據(jù)需要由新型計算方法進行分析處理，如氨基酸序列對蛋白質(zhì)二結(jié)以上結(jié)構(gòu)的預測、基因序列之間的快速比較分析等，這些生物學中具有計算復雜度的問題需要新的分析處理方法，高維空間點分布分析方法可以為解決這些生物學中具有計算復雜度的問題提供新思路。