目前最先进最新的算法

‘壹’ 目前最先进的加密技术

应该是RSA密钥交换技术

‘贰’ 人脸关键点检测最先进的算法

阅面科技的人脸关键点检测算法可以适用于各种姿态，角度、和表情变化的人脸，并且安装包仅有4M多大小，速度很快，可以实时对视频中的关键点进行检测。

‘叁’ 目前最流行的机器学习算法是什么

毫无疑问，机器学习在过去几年越来越受欢迎。由于大数据是目前技术行业最热门的趋势，机器学习是非常强大的，可以根据大量数据进行预测或计算推理。
如果你想学习机器算法，要从何下手呢？
监督学习
1. 决策树：决策树是一种决策支持工具，使用的决策及其可能产生的后果，包括随机事件的结果，资源消耗和效用的树状图或模型。
从业务决策的角度来看，决策树是人们必须要选择是/否的问题，以评估大多数时候作出正确决策的概率。它允许您以结构化和系统的方式来解决问题，以得出逻辑结论。
2.朴素贝叶斯分类：朴素贝叶斯分类器是一种简单的概率分类器，基于贝叶斯定理，其特征之间具有强大（朴素）的独立性假设。
特征图像是方程 - P（A | B）是后验概率，P（B | A）是似然度，P（A）是类先验概率，P（B）是预测先验概率。
一些现实世界的例子是：
判断邮件是否为垃圾邮件
分类技术，将新闻文章氛围政治或体育类
检查一段表达积极情绪或消极情绪的文字
用于面部识别软件
3.普通最小二乘回归：如果你了解统计学，你可能已经听说过线性回归。最小二乘法是一种执行线性回归的方法。
您可以将线性回归视为拟合直线穿过点状分布的任务。有多种可能的策略可以做到这一点，“普通最小二乘法”策略就像这样 -你可以画一条线，然后把每个数据点，测量点和线之间的垂直距离，添加上去;拟合线将是距离总和的尽可能小的线。
线性是指您正在使用的模型来迎合数据，而最小二乘可以最小化线性模型误差。
4.逻辑回归： Logistic回归是一个强大的统计学方法，用一个或多个解释变量建模二项式结果。它通过使用逻辑函数估计概率，来衡量分类因变量与一个或多个独立变量之间的关系，后者是累积逻辑分布。
逻辑回归用于生活中：
信用评级
衡量营销活动的成功率
预测某一产品的收入
某一天会有地震吗
5.支持向量机： SVM是二元分类算法。给定N维空间中两种种类型的点，SVM生成（N-1）维的超平面将这些点分成2组。
假设你有一些可以线性分离的纸张中的两种类型的点。SVM将找到一条直线，将这些点分成两种类型，并尽可能远离所有这些点。
在规模上，使用SVM解决的一些特大的问题（包括适当修改的实现）是：广告、人类基因剪接位点识别、基于图像的性别检测，大规模图像分类...
6.集成方法：集成方法是构建一组分类器的学习算法，然后通过对其预测进行加权投票来对新的数据点进行分类。原始的集成方法是贝叶斯平均法，但更新的算法包括纠错输出编码、bagging和boosting。
那么集成方法如何工作，为什么它们优于单个模型？
均衡偏差：如果你均衡了大量的倾向民主党的投票和大量倾向共和党的投票，你总会得到一个不那么偏颇的结果。
降低方差：集合大量模型的参考结果，噪音会小于单个模型的单个结果。在金融领域，这被称为投资分散原则(diversification)——一个混搭很多种股票的投资组合，比单独的股票更少变故。
不太可能过度拟合：如果您有单个模型不完全拟合，您以简单的方式（平均，加权平均，逻辑回归）结合每个模型建模，那么一般不会发生过拟合。
无监督学习
7. 聚类算法：聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（集群）中的对象彼此之间比其他组中的对象更相似。
每个聚类算法是不同的，比如：
基于Centroid的算法
基于连接的算法
基于密度的算法
概率
降维
神经网络/深度学习
8. 主成分分析： PCA是使用正交变换将可能相关变量的观察值转换为主成分的线性不相关变量值的一组统计过程。
PCA的一些应用包括压缩、简化数据、便于学习、可视化。请注意，领域知识在选择是否继续使用PCA时非常重要。数据嘈杂的情况（PCA的所有组件都有很大差异）的情况不适用。
9.奇异值分解：在线性代数中，SVD是真正复杂矩阵的因式分解。对于给定的m * n矩阵M，存在分解，使得M =UΣV，其中U和V是酉矩阵，Σ是对角矩阵。
PCA实际上是SVD的简单应用。在计算机视觉技术中，第一个人脸识别算法使用PCA和SVD，以将面部表示为“特征脸”的线性组合，进行降维，然后通过简单的方法将面部匹配到身份;虽然这种方法更复杂，但仍然依赖于类似的技术。
10.独立成分分析： ICA是一种统计技术，用于揭示随机变量、测量或信号集合的隐藏因素。ICA定义了观察到的多变量数据的生成模型，通常将其作为大型样本数据库。
在模型中，假设数据变量是一些未知潜在变量的线性混合，混合系统也是未知的。潜变量被假定为非高斯和相互独立的，它们被称为观测数据的独立成分。
ICA与PCA相关，但它是一种更强大的技术，能够在这些经典方法完全失败时找到潜在的源因素。其应用包括数字图像、文档数据库、经济指标和心理测量。

‘肆’ 十进制是最先进的算法吗

不是,那要视用在那儿了!

一)、数制
计算机中采用的是二进制，因为二进制具有运算简单，易实现且可靠，为逻辑设计提供了有利的途径、节省设备等优点，为了便于描述，又常用八、十六进制作为二进制的缩写。

一般计数都采用进位计数，其特点是：
(1)逢N进一，N是每种进位计数制表示一位数所需要的符号数目为基数。
(2)采用位置表示法，处在不同位置的数字所代表的值不同，而在固定位置上单位数字表示的值是确定的，这个固定位上的值称为权。
在计算机中：D7 D6 D5 D4 D3 D2 D1 D0 只有两种0和1
8 4 2 1

二)、数制转换
不同进位计数制之间的转换原则：不同进位计数制之间的转换是根据两个有理数如相等，则两数的整数和分数部分一定分别相等的原则进行的。也就是说，若转换前两数相等，转换后仍必须相等。
有四进制
十进制：有10个基数：0 ~~ 9 ，逢十进一
二进制：有2 个基数：0 ~~ 1 ，逢二进一
八进制：有8个基数：0 ~~ 7 ，逢八进一
十六进制：有16个基数：0 ~~ 9，A，B，C，D，E，F (A=10,B=11,C=12,D=13,E=14,F=15) ，逢十六进一

1、数的进位记数法
N=a n-1*p n-1+a n-2*p n-2+…+a2*p2+a1*p1+a0*p0
2、十进制数与P进制数之间的转换
①十进制转换成二进制：十进制整数转换成二进制整数通常采用除2取余法，小数部分乘2取整法。例如，将(30)10转换成二进制数。
将(30)10转换成二进制数
2| 30 ….0 ----最右位
2 15 ….1
2 7 ….1
2 3 ….1
1 ….1 ----最左位
∴ (30)10=（11110)2
将(30)10转换成八、十六进制数
8| 30 ……6 ------最右位
3 ------最左位
∴ (30)10 =(36)8

16| 30 …14(E)----最右位
1 ----最左位
∴ （30)10 =（1E)16
3、将P进制数转换为十进制数
把一个二进制转换成十进制采用方法：把这个二进制的最后一位乘上20，倒数第二位乘上21，……,一直到最高位乘上2n,然后将各项乘积相加的结果就它的十进制表达式。
把二进制11110转换为十进制
（11110）2=1*24+1*23+1*22+1*21+0*20=
=16+8+4+2+0
=（30）10

把一个八进制转换成十进制采用方法：把这个八进制的最后一位乘上80，倒数第二位乘上81，……,一直到最高位乘上8n,然后将各项乘积相加的结果就它的十进制表达式。
把八进制36转换为十进制
（36）8=3*81+6*80=24+6=（30）10
把一个十六进制转换成十进制采用方法：把这个十六进制的最后一位乘上160，倒数第二位乘上161，……,一直到最高位乘上16n,然后将各项乘积相加的结果就它的十进制表达式。
把十六制1E转换为十进制
（1E）16=1*161+14*160=16+14=（30）10
3、二进制转换成八进制数
(1)二进制数转换成八进制数：对于整数，从低位到高位将二进制数的每三位分为一组，若不够三位时，在高位左面添0，补足三位，然后将每三位二进制数用一位八进制数替换，小数部分从小数点开始，自左向右每三位一组进行转换即可完成。例如：
将二进制数1101001转换成八进制数，则
(001 101 001)2
| | |
( 1 5 1)8
( 1101001)2=(151)8

(2)八进制数转换成二进制数：只要将每位八进制数用三位二进制数替换，即可完成转换，例如，把八进制数(643.503)8，转换成二进制数，则
(6 4 3 . 5 0 3)8
| | | | | |
(110 100 011 . 101 000 011)2
(643.503)8=(110100011.101000011)2
4、二进制与十六进制之间的转换
(1)二进制数转换成十六进制数：由于2的4次方=16，所以依照二进制与八进制的转换方法，将二进制数的每四位用一个十六进制数码来表示，整数部分以小数点为界点从右往左每四位一组转换，小数部分从小数点开始自左向右每四位一组进行转换。
(2)十六进制转换成二进制数
如将十六进制数转换成二进制数，只要将每一位十六进制数用四位相应的二进制数表示，即可完成转换。
例如：将(163.5B)16转换成二进制数，则
( 1 6 3 . 5 B )16
| | | | |
(0001 0110 0011. 0101 1011 )2
(163.5B)16=(101100011.01011011)2

‘伍’ 目前国际上最先进的运动目标检测算法

运动目标检测

基于统计背景模型的运动目标检测方法
问题： （1） 背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像 （2） 背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标 （3） 外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响 （4） 背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标 （5） 背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化 （6） 阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析 首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。
编辑本段背景模型提取
前提假设 在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置 视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。
编辑本段运动目标检测
检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标
编辑本段后处理
噪声的影响，会使检测结果中出现一些本身背景的区域像素点被检测成运动区域，也可能是运动目标内的部分区域被漏检。另外，背景的扰动，如树枝、树叶的轻微摇动，会使这部分也被误判断为运动目标，为了消除这些影响，首先对上一步的检测结果用形态学的方法进行处理，在找出经过形态学处理的后的连通域，计算每个连通域中的面积，对于面积小于一定值的区域，将其抛弃，不看做是前景运动目标。[1]

‘陆’ 图灵测试已经过时现在有更高级的算法吗

首个获得公民身份的机器人“索菲亚”

我们制定了一个规则，要求社交机器人在20分钟内与真人就包括娱乐、体育、政治和科技在内的广泛热门话题进行连贯有趣的对话。

在决赛前的开发阶段，客户会根据是否愿意与机器人再次交谈来给它打分。在决赛中，独立的人类裁判会根据连贯性和自然性以5分制为其打分。

如果任何一个社交机器人的平均对话时长达到20分钟，并获得4.0以上的分数，那它就能通过这个重大挑战。

虽然目前还没有社交机器人通过这一重大挑战，但这种方法正引导人工智能研发，使其在基于深度学习的神经方法的帮助下，拥有类似于人的对话能力。它优先考虑让人工智能在适当情况下展现出幽默和同理心，而无需假装成真人。

‘柒’ 目前比较流行的决策树算法有哪些

ID3算法，最简单的决策树
c4.5 是最经典的决策树算法，选择信息差异率最大的作为分割属性。
CART算法，适合用于回归

‘捌’ 目前前沿的人工智能算法是什么（除了遗传算法，神经网络等）

人工免疫系统、序列参数优化、进化多目标、粒子群优化、模糊规则等等都有吧~一个方向就够做的了~~

‘玖’ 指纹识别算法都有哪些，最先进的是什么算法

现在国内外大都采用基于细节特征点的指纹识别技术，即采用基于图像处理的指纹识别算法，有两种比较有代表性的。一种是基于方向滤波增强，并在指纹细化图上提取特征点的算法，另一种是直接从指纹灰度图上提取特征点的算法。难题在于有些算法会由于指纹图像的噪音、皮肤弹性引起的非线性形变等多方面因素，导致在识别过程中出现误差，影响识别率等[1-2]

指纹算法存在的难题与方向
指纹图像预处理：预处理的目的是改善输入指纹图像的质量，以提高特征提取的准确性。本文采用灰度分割法对指纹图像进行分割。利用中值滤波去噪。通过自适应二值化的方法处理指纹图像，最后再对图像进行细化处理并去除毛刺，断裂等干扰。
指纹图像特征提取：对指纹图像的特征点进行提取。由于经过预处理后的细化图像上存在大量的伪特征点，这些伪特征点的存在，不但使匹配的速度大大降低，还使指纹识别性能急剧下降，造成识别系统的误拒率和误识率的上升。因此在进行指纹匹配之前，应尽可能将伪特征点去除，针对提取出的指纹细节特征点含有大量的伪特征点这一问题，提出了一种边缘信息判别法，有效地去除了边界伪特征点，再根据脊线结构特性去除其毛刺和短脊等伪特征点，明显的减少了伪特征点。
指纹匹配：对指纹图像的匹配算法进行研究。特征匹配是识别系统的关键环节，匹配算法的好坏直接影响识别的性能、速度和效率。为了克服指纹图像非线性形变的影响，采用基于结构特征的点匹配算法，对校准后的点集进行匹配，匹配的特征点个数在两个点集中所占比例大约百分之六十五的范围内就可判为匹配成功。