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数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

1、一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据， 即收集数据并进行积累， 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据， 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。

2、将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。

3、Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。

4、数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的，不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中，写数据挖掘的应用，这个应该是可以的。

商业银行与人脸识别技术的那些事

1、商业银行应用：人脸识别在商业银行的身份核验和支付、取款方面得到应用。大型银行如农行已在其无人网点和自动柜员机中试点应用人脸识别技术，以提升客户体验和服务效率。

2、人脸识别技术在商业银行的应用 人脸识别技术当前主要应用于公共安全领域，如：识别追踪恐怖分子、布控犯罪率高发地区、机场安检、司机驾照验证、视频监控等。然而，人脸识别技术在商业银行同样存在着巨大的发展空间。未来，商业银行可以从安全防控和业务推动两方面着手，对人脸识别技术在银行落地进行全面部署和实施。

3、人脸识别在商业银行中的应用 人脸识别在银行等金融机构身份核验和支付、取款方面已经在逐渐走向应用，众多大型银行积极发展人脸识别，已在VIP客户窗口实现试点应用。2017年，农行宣布将大规模普及人脸识别在无人网点和自动柜员机的应用。

4、人脸识别系统肯定会存在漏洞，因为人脸识别系统不仅仅只有技术不成熟这么一个原因，因为在其他的方面上，通过人脸识别的数据安全问题其实也一直存在，而且人脸识别也会出现一种过度滥用的问题，这其实也是人脸识别的一个非常大的挑战。

5、不久前，旷视科技（Face++）的配合式人脸识别智能管理系统已经应用到了某全国性股份制商业银行，实现了无卡考勤、迎宾系统、门禁等应用，员工可通过人脸识别，进出公司。银行作为对安全级别要求最高的核心民生单位之一，针对门禁系统各个准入环节的授权管理和加密是银行这样高安全场所的当务之急。

到2000年前后机器学习开始流行的原因如下

高效率的机器学习训练算法，神经网络的商业应用，行业数据开始指数级的增长。到2000年前后机器学习是《智能时代下的创新创业实践》中的内容，其开始流行原因有高效率的机器学习训练算法，神经网络的商业应用，行业数据开始指数级的增长。原因是造成某种结果或引起另一件事情发生的条件。

在2000年代早期，随着大容量数据时代大量的细粒度事件数据的收集，随着云计算和大规模并行处理基础设施的进步，机器处理能力得到了极大的提高。我们不再局限于低功耗/简单的模型。例如，当今最流行的两种主流机器学习模型是随机森林和梯度增强树。

以下是这些年 Python 越来越受欢迎的原因，一起来看看吧。Python 拥有一个健康积极且提供强力支持的社区 很明显，缺乏文档与支持的程序语言绝对不好用。Python 则恰恰没有这些问题，因为它恰到好处的年纪，所以累积了充足的文档、指南、教程等。

这段话的大致意思是，科学不是战争而是合作，任何学科的发展从来都不是一条路走到黑，而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰，站在巨人的肩膀上不断前行。机器学习的研究也是一样，你死我活那是邪教，开放包容才是正道。结合机器学习2000年以来的发展，再来看Bengio的这段话，深有感触。

先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。 从概念的提出到走向繁荣 1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。

智能网联驶入快车道,如何推进自动驾驶大规模商业化落地?

为推进高级别自动驾驶商业化落地，政府需完善政策体系，优化发展环境。产业界应打造良好的场景生态，完善智能网联汽车动态安全测试认证体系，建立真实丰富的运行大数据平台。同时，加强国际交流和跨行业协作至关重要。企业方面，需在技术、产品和用户体验方面实现多轮驱动，推动自动驾驶的商业化应用。

加大自动驾驶技术研发力度。重点围绕车规级芯片、汽车操作系统、人工智能算法等组织开展研发，并充分考虑学科间、领域间的耦合作用，使系统综合性能达到最优。

从政策角度来讲，工信部等四部委联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，正式对L3/L4自动驾驶的准入与上路进行了具体的规范，为L3/L4向商业化、规模化迈进进行了政策法规的创新引领与适度超前部署。