核心演算法新理論

❶ 大數據分析的理論核心就是什麼演算法

大數據分析在計算方面最重要的核心演算法就是map和rece。

❷ 藍胖子機器智能：核心演算法促物流提效丨強鏈補鏈在行動

手指輕輕一動、滑鼠輕輕一點，快遞就能准時送貨上門。不少人都在感嘆：「現在的快遞真方便！」確實，不管是要求「鮮、快、優」的生鮮產品，還是需要精準溫控的各種葯物，抑或是「大塊頭」的家電傢具和工業配件，都成了快遞運輸的主要品種。在電商行業迅速發展的當下，物流行業的自動化與智能化已經成為必然。

核心演算法讓物流環節更高效

現階段，物流行業發展迅速，在自動化與智能化方面有很大的優化空間。在嗅到其中的市場機會後，不少公司瞄準了這一賽道，對智能物流領域進行布局。

在將機器人、人工智慧技術與實際物流環節相結合的過程中，演算法是其中繞不開的關鍵詞。目前，藍胖子在演算法方面的布局有四大方向。

第一個方向是計算機視覺。換句話說，就是讓機器人的眼睛能夠識別不同物品，尤其是在物品重疊時候的分割。

第二個方向是機械臂的控制和運動規劃。針對這點，張羽雪也給出了進一步解釋。「比如我已經識別到某個包裹了，我要把它從a點抓到b點。」她說，「這個三維空間里其實是有無數條運動軌跡的，我們要找到最快、最短的這一條路徑，這就是運動規劃。」

第三個方向是移動和多機協作。移動機器人在給定的區域里自主移動、自主導航、自主避障、自主充電。「如果我有10台、20台、50台甚至100台移動機器人，我應該怎麼調動每一台機器人，使它們在運作過程中不會相互碰撞？當一台機器人在運作的時候，如何縮短另一台機器人的等待時間？這就需要多機調度技術。」張羽雪說。

第四個就是人工智慧技術的應用。在遇到新場景後，機器人需要通過深度學習進行視覺訓練，以快速識別新的場景。裝箱的規劃也是人工智慧技術的應用之一。「這裡面（裝箱）用到了時空優化技術，就是去優化裝箱，讓所用的時間最少，所用的空間最大。」張羽雪表示。

技術與物流業務需要緊密結合

機器視覺、深度學習等技術應用需要積累大量的數據，也需要較多的試錯過程。這個過程的成本很高，對包括藍胖子在內的所有人工智慧企業都提出了不小的挑戰。

在張羽雪看來，應對此類挑戰的方法主要有兩個，一方面需要算力的提升、海量的數據以及更快的通信，另一方面就是需要技術與業務的緊密結合。

從第一個方面來看，算力的提升與整個行業底層技術的提高息息相關，數據的獲取則離不開企業與客戶的相互合作。客戶提供的數據能夠訓練和測試演算法。張羽雪表示，「客戶的數據對演算法的積累和機器人的訓練會起到很好的作用。」

通信速度的提升對機器人的應用也有著極大助力。當前，5G的使用讓機器人計算的速度更快，數據傳輸更快，延時更低，協作更高效。

事實上，機器人的控制系統與客戶的各個數據系統，包括ERP（企業資源計劃）系統、倉儲管理系統和生產規劃系統的連接與打通其實是非常難的一點。在實驗室裡面，很多技術問題都是可以解決的，但並不是所有的技術都能解決業務問題。

張羽雪還呼籲市場應該多給智能機器人行業一些成長的時間。智能機器人的技術積累需要一定時間，從技術到應用需要不斷地進行試錯，還要在各種場景中不斷地訓練機器人，使機器人達到更高的作業精度和准確度。在這點上，政府引導基金和民間資本都需要給科創企業更多的時間和更大力度的支持，傳統企業也需要逐步轉變思維，將目光放長遠，採用新興技術來解決當前以及未來的挑戰。

生態的構建對每個行業的發展都非常關鍵。張羽雪認為，政府是構建生態的一大主體，通過發揮主導作用，政府能夠建立本地的相關企業集群。此外，德勤、凱捷等IT服務及咨詢公司是連接新興企業與傳統大企業的橋梁，將大客戶的需求與新型企業的技術充分對接，也是構建產業生態的一大力量「如果某個大客戶有需求，咨詢公司就去尋找哪一個初創企業可以提供給他們相應的技術，為客戶設計一個整體解決方案。」張羽雪說，「很多大企業已經開始在搭建這樣的AI生態了，這也是未來產業的發展趨勢。」

編輯丨趙晨

美編丨馬利亞

❸ 決策樹演算法核心理論知識解析

決策樹構成

1.我們通過不純度測量選擇最合適的分支特徵，最常用的測量函數是基於信息加權的熵不純度和基於隨機選取誤差率的Gini不純度。
2.不管用哪種不純度測量函數，最終我們的目的是計算和比較各個特徵的不純度變化量，選擇變化量最大的特徵做分支。
3.實踐中發現選擇不同形式的不純度函數對最終分類效果及性能影響很小，切勿糾結於此！

❹ 區塊鏈技術的六大核心演算法

區塊鏈技術的六大核心演算法
區塊鏈核心演算法一：拜占庭協定
拜占庭的故事大概是這么說的：拜占庭帝國擁有巨大的財富，周圍10個鄰邦垂誕已久，但拜占庭高牆聳立，固若金湯，沒有一個單獨的鄰邦能夠成功入侵。任何單個鄰邦入侵的都會失敗，同時也有可能自身被其他9個鄰邦入侵。拜占庭帝國防禦能力如此之強，至少要有十個鄰邦中的一半以上同時進攻，才有可能攻破。然而，如果其中的一個或者幾個鄰邦本身答應好一起進攻，但實際過程出現背叛，那麼入侵者可能都會被殲滅。於是每一方都小心行事，不敢輕易相信鄰國。這就是拜占庭將軍問題。
在這個分布式網路里：每個將軍都有一份實時與其他將軍同步的消息賬本。賬本里有每個將軍的簽名都是可以驗證身份的。如果有哪些消息不一致，可以知道消息不一致的是哪些將軍。盡管有消息不一致的，只要超過半數同意進攻，少數服從多數，共識達成。
由此，在一個分布式的系統中，盡管有壞人，壞人可以做任意事情(不受protocol限制)，比如不響應、發送錯誤信息、對不同節點發送不同決定、不同錯誤節點聯合起來干壞事等等。但是，只要大多數人是好人，就完全有可能去中心化地實現共識
區塊鏈核心演算法二：非對稱加密技術
在上述拜占庭協定中，如果10個將軍中的幾個同時發起消息，勢必會造成系統的混亂，造成各說各的攻擊時間方案，行動難以一致。誰都可以發起進攻的信息，但由誰來發出呢?其實這只要加入一個成本就可以了，即：一段時間內只有一個節點可以傳播信息。當某個節點發出統一進攻的消息後，各個節點收到發起者的消息必須簽名蓋章，確認各自的身份。
在如今看來，非對稱加密技術完全可以解決這個簽名問題。非對稱加密演算法的加密和解密使用不同的兩個密鑰.這兩個密鑰就是我們經常聽到的」公鑰」和」私鑰」。公鑰和私鑰一般成對出現, 如果消息使用公鑰加密,那麼需要該公鑰對應的私鑰才能解密; 同樣，如果消息使用私鑰加密,那麼需要該私鑰對應的公鑰才能解密。
區塊鏈核心演算法三：容錯問題
我們假設在此網路中，消息可能會丟失、損壞、延遲、重復發送，並且接受的順序與發送的順序不一致。此外，節點的行為可以是任意的：可以隨時加入、退出網路，可以丟棄消息、偽造消息、停止工作等，還可能發生各種人為或非人為的故障。我們的演算法對由共識節點組成的共識系統，提供的容錯能力，這種容錯能力同時包含安全性和可用性，並適用於任何網路環境。
區塊鏈核心演算法四：Paxos 演算法(一致性演算法)
Paxos演算法解決的問題是一個分布式系統如何就某個值(決議)達成一致。一個典型的場景是，在一個分布式資料庫系統中，如果各節點的初始狀態一致，每個節點都執行相同的操作序列，那麼他們最後能得到一個一致的狀態。為保證每個節點執行相同的命令序列，需要在每一條指令上執行一個「一致性演算法」以保證每個節點看到的指令一致。一個通用的一致性演算法可以應用在許多場景中，是分布式計算中的重要問題。節點通信存在兩種模型：共享內存和消息傳遞。Paxos演算法就是一種基於消息傳遞模型的一致性演算法。
區塊鏈核心演算法五：共識機制
區塊鏈共識演算法主要是工作量證明和權益證明。拿比特幣來說，其實從技術角度來看可以把PoW看做重復使用的Hashcash，生成工作量證明在概率上來說是一個隨機的過程。開采新的機密貨幣，生成區塊時，必須得到所有參與者的同意，那礦工必須得到區塊中所有數據的PoW工作證明。與此同時礦工還要時時觀察調整這項工作的難度，因為對網路要求是平均每10分鍾生成一個區塊。
區塊鏈核心演算法六：分布式存儲
分布式存儲是一種數據存儲技術，通過網路使用每台機器上的磁碟空間，並將這些分散的存儲資源構成一個虛擬的存儲設備，數據分散的存儲在網路中的各個角落。所以，分布式存儲技術並不是每台電腦都存放完整的數據，而是把數據切割後存放在不同的電腦里。就像存放100個雞蛋，不是放在同一個籃子里，而是分開放在不同的地方，加起來的總和是100個。

❺ 數據挖掘十大經典演算法及各自優勢

數據挖掘十大經典演算法及各自優勢

不僅僅是選中的十大演算法，其實參加評選的18種演算法，實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典演算法，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。
1. C4.5
C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：
1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；2) 在樹構造過程中進行剪枝；3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理；4) 能夠對不完整數據進行處理。
C4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means演算法
k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。
3. Support vector machines
支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假 定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。
4. The Apriori algorithm
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
5. 最大期望(EM)演算法
在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚（Data Clustering）領域。
6. PageRank
PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票， 被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」——衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自 學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權 值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。
9. Naive Bayes
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以 及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。 但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬 性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。10. CART: 分類與回歸樹
CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。

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❻ Fast SLAM演算法的核心思想是什麼

FastSLAM演算法的核心思想是：
SLAM(),也稱為CML(),即時定位與地圖構建，或並發建圖與定位。
問題可以描述為：將一個機器人放入未知環境中的未知位置，是否有辦法讓機器人一邊逐步描繪出此環境完全的地圖，同時一邊決定機器人應該往哪個方向行進。例如掃地機器人就是一個很典型的SLAM問題，所謂完全的地圖（aconsistentmap）是指不受障礙行進到房間可進入的每個角落。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman於1988年提出。由於其重要的理論與應用價值，被很多學者認為是實現真正全自主移動機器人的關鍵。

❼ 關於醫療器械軟體的核心演算法是什麼

根據《醫療器械軟體注冊技術審查指導原則》

（三）核心演算法

依據軟體設計規范（SDS）和說明書列明核心演算法的名稱、類型、用途和臨床功能。

核心演算法是指實現軟體核心功能（軟體在預期使用環境完成預期用途所必需的功能）所必需的演算法，包括但不限於成像演算法、後處理演算法和人工智慧演算法。其中成像演算法是指用於獲取醫學圖像或數據的演算法，後處理演算法是指改變原始醫學圖像或數據產生新臨床信息的演算法，人工智慧演算法是指採用人工智慧技術進行醫學圖像或數據分析的演算法。

演算法類型包括公認成熟演算法和全新演算法。其中公認成熟演算法是指源自公開文獻資料、原理簡單明確、上市多年且無不良事件的演算法，而全新演算法是指源自臨床研究、科學研究的新演算法。

核心演算法詳盡程度取決於安全性級別和演算法類型。當安全性級別為A級時，公認成熟演算法和全新演算法均列明演算法的名稱、類型、用途和臨床功能。當安全性級別為B級和C級時，公認成熟演算法列明演算法的名稱、類型、用途和臨床功能，全新演算法在公認成熟演算法基礎上提供安全性與有效性的驗證資料。

❽ 大數據核心演算法有哪些

1、A* 搜索演算法——圖形搜索演算法，從給定起點到給定終點計算出路徑。其中使用了一種啟發式的估算，為每個節點估算通過該節點的最佳路徑，並以之為各個地點排定次序。演算法以得到的次序訪問這些節點。因此，A*搜索演算法是最佳優先搜索的範例。
2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——最佳優先搜索演算法的優化。使用啟發式函數評估它檢查的每個節點的能力。不過，集束搜索只能在每個深度中發現最前面的m個最符合條件的節點，m是固定數字——集束的寬度。

3、二分查找(Binary Search)——在線性數組中找特定值的演算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數據。

4、分支界定演算法(Branch and Bound)——在多種最優化問題中尋找特定最優化解決方案的演算法，特別是針對離散、組合的最優化。

5、Buchberger演算法——一種數學演算法，可將其視為針對單變數最大公約數求解的歐幾里得演算法和線性系統中高斯消元法的泛化。

6、數據壓縮——採取特定編碼方案，使用更少的位元組數(或是其他信息承載單元)對信息編碼的過程，又叫來源編碼。

7、Diffie-Hellman密鑰交換演算法——一種加密協議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密鑰。該密鑰以後可與一個對稱密碼一起，加密後續通訊。

8、Dijkstra演算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單一起點最短演算法。

9、離散微分演算法(Discrete differentiation)。

❾ 眾安區塊鏈的核心演算法是什麼有什麼特點

眾安鏈用的是帶權重的拜占庭容錯演算法，與傳統的工作量證明演算法相比，眾安鏈的演算法在出塊速度和共識效率上都有很大的提升。

❿ 核心演算法是什麼它對機器人有多重要

機器人的演算法大方向可以分為感知演算法與控制演算法，感知演算法一般是環境感知、路徑規劃，而控制演算法一般分為決策演算法、運動控制演算法。環境感知演算法獲取環境各種數據，通常指以機器人的視覺所見的圖像識別等 。

雖然對於工業機器人來說，要想實現高速下穩定精確的運動軌跡，精密的配件必不可少，如電機，伺服系統，還有非常重要的減速機等等。但是這些都只是硬體的需求，僅僅只有好的硬體，沒有相應的核心演算法，也就是缺少了控制硬體的大腦，那麼工業機器人使用再好的硬體，也只能完成一些精確度要求不高的簡單工作，而且還容易出問題。而這就是中國機器人製造商面臨的最大問題。

作為工業級產品，衡量機器人優劣主要有兩個標准：穩定性和精確性。核心控制器是影響穩定性的關鍵部件，有著工業機器人“大腦”之稱。而軟體相當於語言，把“大腦”的想法傳遞出去。 要講好這門“語言”，就需要底層核心演算法。

好的演算法，幾千行就能讓機器人穩定運行不出故障；差的演算法，幾萬行也達不到人家的水準。不掌握核心演算法，生產精度需求不高的產品還勉強可以，但倘若應用到航天航空、軍工等高端領域，就只能依賴進口工業機器人了。

對於機器人來說，每一個動作都需要核心控制器、伺服驅動器和伺服電機協同動作，而現在的機器人通常擁用多個伺服器，因此多台伺服系統更需要核心演算法提前進行計算。只有通過底層演算法，國外核心控制器才可以通過伺服系統的電流環直接操作電機，實現高動態多軸非線性條件下的精密控制，同時還能滿足極短響應延時的需求。這也是為何如今在中國的機器人市場上，6軸以上的高端機器人幾乎被國外的機器人公司壟斷。