人工智能是 6G 诞生的关键！
Mobile-phone技术改变了人类理解和与世界互动的方式。在二十一世纪还会有其他的技术能够带来如此大的改变吗?我想，这很难回答。
最新技术- 第五代移动标准(即5G)目前正在全球部分地区部署。这项技术的发展顺其自然的带来了一系列问题，哪些因素将推动第六代移动技术的发展?6G与5G有哪些不同?5G将无法实现哪种交互和活动?6G何时才会来临?
今天，带着上述这些问题，我们来到了德国的不来梅雅各布大学。Razvan-AndreiStoica和GiuseppeAbreu正在研究这些问题，而且他们已经找到了上述问题的部分答案。他们已经确定了5G的局限性以及他们认为将推动6G发展的因素：
人工智能将成为移动技术的主要推动力，而6G将成为全新一代机器智能应用的推动力。
首先介绍一下背景：按照现有的标准，5G是之前4G标准的重大进步，首批5G网络已经提供高达每秒600兆比特的下载速度，并且有可能继续超越这个速度。相比之下，4G的最高下载速度是28Mbits/s，并且大多数移动电话用户都经历过下载速率为零体验，其中原因并不是很清楚。在这方面，5G显然更好，甚至可以取代许多固定电话连接。
你可能只是简单的认为5G只是简单的加速了下载速度，实际上5G带来的不止这些。例如，5G基站设计用于处理多达一百万个连接，而4G基站只可以处理4000个连接。这应该会对体育赛事，演唱会等重要集会的沟通产生影响，并且可以为物联网提供各种应用。
接着是延迟-信号通过网络传输所需的时间。5G的延迟时间仅为一毫秒，而4G则为50毫秒或更长。游戏玩家会告诉你这有多重要，因为它可以让游戏角色的远程控制更具响应性。但是，其他的电信运营商已经证明了同样的优势是如何能够更准确地控制无人机，甚至可以使用移动连接进行远程手术。
最具竞争力的是所有这一切都可以使用最小电力的功率投入来使用，目前很多5G应用商都表明5G设备的电池寿命应该是4G设备的10倍。
那6G到底又会有什么样的竞争力呢?当然，6G将提供更快的下载速度，目前的想法是这个速度可以接近每秒1terabit(10的12次方比特)。
基于如此高的下载速度，它能提供什么样的具有变革性改进呢?根据Stoica和Abreu的说法，它将能够在智能代理之间迅速改变合作方式，解决复杂的挑战，并给出解决复杂问题的解决方案。
比如说，解决大城市自动驾驶车辆调度的问题。考虑到每天有270万辆汽车进入像纽约这样的城市，合理调度这些汽车堪称为一项重大挑战。未来我们需要了解自动驾驶车辆的位置，环境及其变化方式，以及道路上其他的使用者，如骑自行车者，行人和其他自动驾驶车辆。他们需要协商通过交叉路口并以最小化行程时间的方式优化其路线。
这是一项重大的计算挑战。例如，当它们接近特定的交叉点时，它将需要汽车快速创建动态网络，然后几乎立即放弃它们。同时，他们将成为更广泛的网络计算路线和旅程时间的一部分。Stoica和Abreu说：“因此在这个场景下需要大量互动，以解决大型分布式问题，其中大规模连接，大数据量和超低延迟可能已经超出5G网络可以提供的，但这些在这种场景中是必不可少的。”郑州不 孕不 育医 院:jbk.39.net/yiyuanzaixian/zztjyy/
当然，这只是6G可以实现的一种协作的一个例子。Stoica和Abreu设想了一系列其他分布式挑战，这种挑战将随着6G的诞生变得易于处理。这些挑战大都是基于大数据的实时生成和协作处理，一个明显的应用是网络优化，但还包括其他应用，例如金融市场监测和规划，医疗保健优化和“临近预测”-即在事件发生时预测该事件可能导致出现的后果，以增强应对该事件的能力。
人工智能代理注定要在我们的未来发挥重要作用。“为了发挥这些代理的真正力量，协作AI是关键，”Stoica和Abreu说。“从21世纪移动社会的本质来看，很明显这种合作只能通过无线通信来实现。”
这是对未来的有趣展望。在一套6G标准诞生之前，还有很多未知的路要走，但如果Stoica和Abreu的判断是正确的，那么人工智能将成为塑造未来通信网络的动力。
人工智能、机器学习和深度学习，是如何影响视频监控的
许多视频监控专业人员都遇到过人工智能、机器学习和深度学习等术语。但是这些术语是什么意思，它们如何影响视频监控？
人工智能、机器学习和深度学习人工智能是一个宽泛的术语，指的是将人类智能应用于计算机程序，或者允许程序随着时间的推移进行学习，目的是在学习过程中产生更好的结果。机器学习是一种用于达到人工智能水平的技术，深度学习是机器学习的一种演变。简而言之，深度学习是一种先进的、更复杂的机器学习技术，两者都是达到人工智能水平的方法。
视频监控中的应用。在视频监控中，视频分析使用机器学习和深度学习方法来识别对象，对它们进行分类，并确定它们的属性。
每当人们收到新信息时，我们的大脑就会试图将这些数据与类似的项目进行比较，以便理解它。这种比较方法与机器学习和深度学习算法使用的概念相同。
机器学习和深度学习算法的不同之处在于它们如何被编程来确定什么构成了已知的对象。机器学习需要程序员进行更多的人工干预来建立期望的参数，以实现期望的结果。深度学习独立地识别对象属性，并可能考虑程序员不会考虑的特征。
机器学习和深度学习对视频分析意味着什么？这两种方法都描述了系统基于数据集学习的编程方法。在机器学习中，系统寻找的数据属性通常是由人类程序员预设或校正的。例如，系统可以被编程来描绘一个比它宽高的物体，以特定的方式移动肢体等等，并且将这个物体标记为“人”。
深度学习被认为优于机器学习，部分原因是程序员可能无法识别最相关的标准。使用前面的算法来识别一个人，一个坐着不动的人可能不会触发准确的检测。
借助深度学习，视频分析算法可以获得代表对象的大量数据集。这一步被称为训练，算法训练自己识别一种类型的对象。例如，这个系统有成千上万张不同性别、不同服装风格、不同种族背景的人的照片，从不同角度拍摄的照片等等。
该算法计算出相似和不相似的属性，并确定如何权衡这些特征的相关性。在分析了数千张图像后，该算法可以计算出大多数图像包括图像上部附近的三角形物体，在其底部附近有两个暗椭圆形斑点，我们可以将其视为某人脸上的鼻子。事实上，该算法可能已经识别了许多我们不会想到的其他此类特征。
在用户使用AI智能软件之前，开发者会对系统进行训练。这个过程需要大量的计算能力；远远超过现场使用时检测和分类物体的要求。结果是系统引用一个文件来确定检测到的对象是否与分类匹配。
因为深度学习过程使用机器来确定对象特征，所以它导致了能够提供更细粒度分类的分析。例如，旧的方法可能能够检测到一个人，但基于深度学习的分析可以检测出这个人是男人、女人还是孩子。它还可以检测个人的相关特征以及车辆类型或品牌。
AI需要日积月累的学习
视频监控中的人工智能是在设计时训练的，并且在某些情况下，当在现场使用时，不会逐渐变得“更聪明”。深度学习和机器学习确实有这种能力，如果使用深度学习技术，那么视频分析，也可以随着时间的推移学习。
典型的应用可能包括确定场景中什么是正常的。例如，在课间，学校走廊大约每45分钟就会经历一次人群高峰。在高峰时间，人群是分散的，而不是集中在任何特定的地区。
此外，所有人都以非常高的速度移动是不寻常的。如果系统检测到异常的物体集中，这有可能表明发生了打架。如果所有的人都在通常的课间休息时间之外朝同一个方向跑，这可能表明出现了紧急情况。
更智能的系统，更好的分析结果视频监控系统产生了大量数据。
监控和过滤如此大量的信息使得快速识别安全事件和寻找证据的任务比以往任何时候都更加困难。使用深度学习的智能系统可以更及时地识别证据，并实时分析视频，以提醒系统操作员可疑事件，为用户安全计划提供更好的结果。
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人工智能教程
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上一篇文章中我们已经知道了如何将数据输入到神经网络中。那么神经网络是如何根据这些数据进行预测的呢？我们将一张图片输入到神经网络中，神经网络是如何预测这张图中是否有猫的呢？？
这个预测的过程其实只是基于一个简单的公式：z=dot(w,x)+b。看到这个公式，完全不懂~不少同学可能被吓得小鸡鸡都萎缩了一截。不用怕，看完我下面的解说后，你就会觉得其实它的原理很简单。就像玻璃栈道一样，只是看起来可怕而已。上面公式中的x代表着输入特征向量，假设只有3个特征，那么x就可以用（x1，x2，x3）来表示。如下图所示。w表示权重，它对应于每个输入特征，代表了每个特征的重要程度。b表示阈值[yùzhí]，用来影响预测结果。z就是预测结果。公式中的dot()函数表示将w和x进行向量相乘。（不用怕，在后面的文章《向量化》中我会用很通俗易懂的语言来给大家介绍向量相乘有关的高等数学知识）。我们现在只需要知道上面的公式展开后就变成了z=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+b。那么神经网络到底是如何利用这个公式来进行预测的呢？下面我通过一个实例来帮助大家理解。
假设周末即将到来，你听说在你的城市将会有一个音乐节。我们要预测你是否会决定去参加。音乐节离地铁挺远，而且你女朋友想让你陪她宅在家里搞事情，但是天气预报说音乐节那天天气特别好。也就是说有3个因素会影响你的决定，这3个因素就可以看作是3个输入特征。那你到底会不会去呢？你的个人喜好——你对上面3个因素的重视程度——会影响你的决定。这3个重视程度就是3个权重。
如果你觉得地铁远近无所谓，并且已经精力衰竭不太想搞事情了，而且你很喜欢蓝天白云，那么我们将预测你会去音乐节。这个预测过程可以用我们的公式来表示。我们假设结果z大于0的话就表示会去，小于0表示不去。又设阈值b是-5。又设3个特征(x1,x2,x3)为(0,0,1)，最后一个是1，它代表了好天气。又设三个权重(w1,w2,w3)是(2,2,7)，最后一个是7表示你很喜欢好天气。那么就有z=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+b=(0*2+0*2+1*7)+(-5)=2。预测结果z是2，2大于0，所以预测你会去音乐节。
如果你最近欲火焚身，并且对其它两个因素并不在意，那么我们预测你将不会去音乐节。这同样可以用我们的公式来表示。设三个权重(w1,w2,w3)是(2,7,2)，w2是7表示你有顶穿钢板的欲火。那么就有z=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+b=(0*2+0*7+1*2)+(-5)=-3。预测结果z是-3，-3小于0，所以预测你不会去，会呆在家里搞事情。(CSDN会定期扫黄，如果看不到图片，纯属正常)
预测图片里有没有猫也是通过上面的公式。经过训练的神经网络会得到一组与猫相关的权重。当我们把一张图片输入到神经网络中，图片数据会与这组权重以及阈值进行运算，结果大于0就是有猫，小于0就是没有猫。
你平时上网时有没有发现网页上的广告都与你之前浏览过的东西是有关联的？那是因为很多网站都会记录下你平时的浏览喜好，然后把它们作为权重套入到上面的公式来预测你会购买什么。如果你发现你朋友电脑手机上的网页里面老是出现一些情趣用品或SM道具的广告，那你朋友肯定是个性情中人。
上面那个用于预测的公式我们业界称之为逻辑回归，这个名字有点奇怪，大家记住就行了，只是个名字而已。
最后再稍微提一下激活函数。在实际的神经网络中，我们不能直接用逻辑回归。必须要在逻辑回归外面再套上一个函数。这个函数我们就称它为激活函数。激活函数非常非常重要，如果没有它，那么神经网络的智商永远高不起来。而且激活函数又分好多种。后面我会花好几篇文章来给大家介绍激活函数。在本篇文章的末尾，我只给大家简单介绍一种叫做sigmoid的激活函数。它的公式和图像如下。我们在这里先只介绍它的一个用途——把z映射到[0,1]之间。上图中的横坐标是z，纵坐标我们用y’来表示，y’就代表了我们最终的预测结果。从图像可以看出，z越大那么y’就越靠近1，z越小那么y’就越靠近0。那为什么要把预测结果映射到[0,1]之间呢？因为这样不仅便于神经网络进行计算，也便于我们人类进行理解。例如在预测是否有猫的例子中，如果y’是0.8，就说明有80%的概率是有猫的。
激活函数就只介绍这些，后面的文章再详细介绍它。有些同学可能会不乐意，要求我多说一些，其实我也想口若悬河地扒拉扒拉说一大堆，因为把一件简单的事给说复杂了是很容易的，而要把一件复杂的事给说简单了是非常非常难的。每篇文章我都是改了又改，删了又删，目的就是让它尽可能的通俗易懂。说多了反而让你们变得晕头转向。例如其实在逻辑回归公式中，w其实应该写成w.T，因为实际运算中我们需要w的转置矩阵。你是不是有点晕头转向了~~我在教程前面的文章里通常会省略掉一些细节，因为那些细节较难，而且他们对于大家理解最重要的理论部分又没有帮助；在后面的文章，我会慢慢地把他们给介绍出来，让你们循序渐进，快乐地在不知不觉中学会人工智能这一尖端的高科技。
在本篇文章中，我们知道了神经网络是如何进行预测的。那么它又是如何判断自己是否预测正确了的呢？如果发现自己预测错误了，他又是如何从错误中进行学习，使自己越来越聪明的呢？后面的文章我将给大家揭晓！
人工智能、机器学习和深度学习，是如何影响视频监控的
许多视频监控专业人员都遇到过人工智能、机器学习和深度学习等术语。但是这些术语是什么意思，它们如何影响视频监控？
人工智能、机器学习和深度学习人工智能是一个宽泛的术语，指的是将人类智能应用于计算机程序，或者允许程序随着时间的推移进行学习，目的是在学习过程中产生更好的结果。机器学习是一种用于达到人工智能水平的技术，深度学习是机器学习的一种演变。简而言之，深度学习是一种先进的、更复杂的机器学习技术，两者都是达到人工智能水平的方法。
视频监控中的应用。在视频监控中，视频分析使用机器学习和深度学习方法来识别对象，对它们进行分类，并确定它们的属性。
每当人们收到新信息时，我们的大脑就会试图将这些数据与类似的项目进行比较，以便理解它。这种比较方法与机器学习和深度学习算法使用的概念相同。
机器学习和深度学习算法的不同之处在于它们如何被编程来确定什么构成了已知的对象。机器学习需要程序员进行更多的人工干预来建立期望的参数，以实现期望的结果。深度学习独立地识别对象属性，并可能考虑程序员不会考虑的特征。
机器学习和深度学习对视频分析意味着什么？这两种方法都描述了系统基于数据集学习的编程方法。在机器学习中，系统寻找的数据属性通常是由人类程序员预设或校正的。例如，系统可以被编程来描绘一个比它宽高的物体，以特定的方式移动肢体等等，并且将这个物体标记为“人”。
深度学习被认为优于机器学习，部分原因是程序员可能无法识别最相关的标准。使用前面的算法来识别一个人，一个坐着不动的人可能不会触发准确的检测。
借助深度学习，视频分析算法可以获得代表对象的大量数据集。这一步被称为训练，算法训练自己识别一种类型的对象。例如，这个系统有成千上万张不同性别、不同服装风格、不同种族背景的人的照片，从不同角度拍摄的照片等等。
该算法计算出相似和不相似的属性，并确定如何权衡这些特征的相关性。在分析了数千张图像后，该算法可以计算出大多数图像包括图像上部附近的三角形物体，在其底部附近有两个暗椭圆形斑点，我们可以将其视为某人脸上的鼻子。事实上，该算法可能已经识别了许多我们不会想到的其他此类特征。
在用户使用AI智能软件之前，开发者会对系统进行训练。这个过程需要大量的计算能力；远远超过现场使用时检测和分类物体的要求。结果是系统引用一个文件来确定检测到的对象是否与分类匹配。
因为深度学习过程使用机器来确定对象特征，所以它导致了能够提供更细粒度分类的分析。例如，旧的方法可能能够检测到一个人，但基于深度学习的分析可以检测出这个人是男人、女人还是孩子。它还可以检测个人的相关特征以及车辆类型或品牌。
AI需要日积月累的学习
视频监控中的人工智能是在设计时训练的，并且在某些情况下，当在现场使用时，不会逐渐变得“更聪明”。深度学习和机器学习确实有这种能力，如果使用深度学习技术，那么视频分析，也可以随着时间的推移学习。
典型的应用可能包括确定场景中什么是正常的。例如，在课间，学校走廊大约每45分钟就会经历一次人群高峰。在高峰时间，人群是分散的，而不是集中在任何特定的地区。
此外，所有人都以非常高的速度移动是不寻常的。如果系统检测到异常的物体集中，这有可能表明发生了打架。如果所有的人都在通常的课间休息时间之外朝同一个方向跑，这可能表明出现了紧急情况。
更智能的系统，更好的分析结果视频监控系统产生了大量数据。
监控和过滤如此大量的信息使得快速识别安全事件和寻找证据的任务比以往任何时候都更加困难。使用深度学习的智能系统可以更及时地识别证据，并实时分析视频，以提醒系统操作员可疑事件，为用户安全计划提供更好的结果。
TSINGSEE安防视频结构化智能分析平台EasyCVR已经融合了深度学习技术，可实现对接入的视频监控图像进行智能分析。
EasyCVR可采集不同厂家、不同协议、不同型号的摄像机、视频源设备的音视频信息，以统一、标准的视频格式和传输协议，将视频流推送至云端平台，完成城市海量监控视频资源的轻量化接入、分发，实现设备和平台的互联互通，形成感、存、知、用一体化的综合性大平台。
基于AI算法、深度学习、大数据智能分析、边缘计算、5G等新兴技术，我们将赋能更多视频+AI生态应用场景，加快视频AI在更多行业领域落地。