《中国人工智能学会通讯》——12.24 问题与挑战

12.24 问题与挑战

目前,关于时空众包技术的研究方兴未艾,还有很多研究方向值得学者们深入探索。下文简述其中 3 类潜在的研究方向,供后续研究者们参考。

(1) 时空众包数据的建模问题。现有工作对时空众包的空间信息均采用网格坐标方式进行建模,并且将众包参与者在空间的移动方式简单地建模为直线移动,这并不符合现实生活中众包参与者的真实应用场景。因此,如何利用路网来建模位置信息及参与者移动方式,是未来建立时空众包数据模型的一个挑战。

(2) 时空众包数据的存储与索引问题。由于时空众包应用包含大量动态时空数据、高维属性数据与时空冲突数据等,传统离线静态场景中的时空数据查询索引技术并不适用于时空众包。因此,如何对时空众包数据进行有效地存储与索引,进而支持各类时空众包数据查询处理,是未来研究的关键。

(3) 时空众包在社交网络中的数据分析问题。例如,高德地图公司所推出的“道路寻宝”等基于时空众包的数据收集类应用,通常要求用户到指定地点拍摄符合要求的图片并发送到应用平台。有些众包参与者在完成这些任务的过程中更喜欢与朋友结伴而行。因此,可通过分析众包参与者之间的社交关系,并将其融入到任务分配中以提升参与者对平台的满意度和用户体验[38-39] 。现有工作还未对众包参与者之间的社交关系进行系统性研究,这也是时空众包领域未来需探索的方向之一。

时间: 2024-09-15 06:08:57

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中国人工智能学会通讯——2016机器智能前沿论坛召开

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中国人工智能学会通讯——混合智能概念与新进展

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中国人工智能学会通讯——机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法

非常感 谢周老师给这个机会让我跟大家分享一下.我今天想和大家分享的是,在深度学习或者大数据环境下我们怎么去看待相对来说比较传统的一类方法--贝叶斯方法.它是在机器学习和人工智能里比较经典的方法. 类似的报告我之前在CCF ADL讲过,包括去年暑假周老师做学术主任在广州有过一次报告,大家如果想看相关的工作,我们写了一篇文章,正好我今天讲的大部分思想在这个文章里面有一个更系统的讲述,大家可以下去找这篇文章读. 这次分享主要包括三个部分: 第一部分:基本理论.模型和算法 贝叶斯方法基础 正则化贝叶斯推

中国人工智能学会通讯——无智能,不驾驶——面向未来的智能驾驶时代 ( 下 )

到目前为止似乎比较完美,而实际还 存在着一些问题.我们现在看到很多道 路上面,交通标志牌它的分布非常稀疏, 可能每过一两公里才能够检测出来一个 交通标志牌,因为毕竟这个深度学习算 法是目前最完美的,它有时候还会错过 一个交通标志牌,这时候怎么办呢?我 们会发现在路面上也有非常明显的视觉 特征,我只要把路面的这些视觉特征识 别出来进行匹配,其实是有连续的绝对 的视觉参考的.所以我们做的办法是, 把这个路面粘贴起来.这个粘贴的方法 很简单,跟我们手机拍场景图片一样, 我们慢慢移动的时候可以把这个场景

中国人工智能学会通讯——深蓝、沃森与AlphaGo

在 2016 年 3 月 份,正当李 世石与AlphaGo 进行人机大战的时候,我曾经写过 一 篇< 人 工 智 能 的 里 程 碑: 从 深 蓝 到AlphaGo>,自从 1997 年深蓝战胜卡斯帕罗夫之后,随着计算机硬件水平的提高,计算机象棋(包括国际象棋和中国象棋)水平有了很大的提高,达到了可以战胜人类最高棋手的水平.但是,长期以来,在计算机围棋上进展却十分缓慢,在 2006 年引入了蒙特卡洛树搜索方法之后,也只能达到业余 5 段的水平.所以 AlphaGo 战胜韩国棋手李世石,确实是人

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提 要 2016年3月,围棋人机大战的结果,在舆论界激起了惊涛骇浪:在科技界也引起了强烈反响.为了把握人工智能的发展现状和规律,探讨我国人工智能的发展战略,在中国人工智能学会和众多人工智能同行的支持下,由本文作者出面申请了一次高层战略研讨会,这就是以"发展人工智能,引领科技创新"为主题的香山科学会议.与会者同气相求.同心协力,站在国家战略的高度,以纵览全球的视野,通过深入的研讨和论证,凝聚了诸多宝贵的共识,形成了直送中央的<关于加快发展我国人工智能的专家建议>.本文简要介绍