优秀的计算机视觉应用与相关数据集

通过发展我们的能力来把机器学习解决问题技术应用到这些庞大、实时的全球数据集，我们将更容易发现疫情，跟踪密切接触者，实现更准确的诊断，并通过预测病毒未来可能演化的方式，开发更有效和持久的疫苗接种。

02 .自动检测和预防

我们已经看到在包括美国在内的几个司法管辖区使用无人机来至少检验无人机是否有可能被用来监视人们是否遵守了保持社交距离的准则。更先进的应用即将出现——比如能够检测出人群中有人出现发热等新冠肺炎症状的无人机。这些系统利用计算机视觉技术分析无人机上的摄像头获取的数据，并向相关部门或当地管理人员通报有关病毒传播的统计数据和概率。

另一个相关的发展领域将是使用面部识别技术，这种技术也由计算机视觉算法提供动力。面部识别比较有争议的一点是，它把重点放在识别个体、而非人群中的模式，因此警方利用这项技术来发现逃避封锁和隔离的人，并追踪人群中出现症状的个体活动。

03 .预测行为变化

我们的生活、工作和社交方式受到了新冠病毒蔓延的巨大影响。虽然在社会的许多方面都已经出现了稳定和强劲的数字化趋势，但今年我们目睹了一场热潮。

亚马逊公司2020年第二季度的销售额比去年同期增长了40%，就连那些迄今为止一直避免在线零售的公司也被迫重新评估自己的选择。

人工智能工具和平台已经在帮助企业了解客户适应新现实的方式。此前在商业和关系培养方面对数字渠道的采用滞后的机构逐渐认识到这种局面的紧迫性，并在迅速掌握行为分析和个性化等概念。

在2021年，让组织自助获取这项技术的工具将越来越流行，因为中小型企业正在寻求建立自己的竞争优势。

04 .把下一次疫情消灭在萌芽状态

大多数人工智能算法都是针对预测的，人工智能辅助流行病学研究的必杀技将是建立能够准确预测未来疫情何时、何地暴发的系统。

这项研究已经进行了一段时间，事实上，一些关于当前疫情的最早警报是由人工智能生成的。

我们可以预计，人工智能研究将在未来18个月取得进一步突破，从而提高我们发现和应对病毒暴发危险的能力。然而，要做到这一点，还需要各国政府和私营企业之间持续不断的全球合作。
 

智能边缘是将数据分析和聚合在网络中捕获数据的位置附近的过程。智能边缘崛起背后的主要驱动力是物联网技术的需求。随着收集数据并将其转换到云端进行处理的物联网设备数量增加，应对某些挑战的需求变得越来越迫切。

通过使用智能边缘，设备可以对紧密连接的设备执行决策分析，而不是将数据发送到云端。这减少了上述延迟、能耗和带宽使用，同时允许用户将私有数据保留在自己的基础设施范围内。

机器学习是加速决策过程的关键技术。边缘设备使用预先训练的机器学习模型，根据本地传感器收集的新数据做出决策。

智能边缘的用例

接收基于肢体语言的信号：人类的大部分交流不仅仅是通过语言来传递的。语调、面部表情、手势等是我们用来交流或理解对方的一些其他表现形式。在物联网设备中使用智能优势将使信号更好地告知自然感觉的交互体验。这可以通过使用对象和手势识别、语音识别、音调分析和自然语言处理(NLP)加以利用。

提醒事故所有者：智能设备可增强安全性。它可以感知有问题的情况并警告所有者，使他们能够做出相应的反应。例如，可以对智能家居套件进行培训，以识别危险信号，例如警报响起，人员突然摔倒，玻璃破裂或水龙头滴落或奔跑。

未来

物联网(IoT)的未来预计将利用更多具有智能边缘功能的设备。人工智能加速的未来可能包括神经形态或内存计算、尖峰神经网络甚至量子人工智能。这也将减轻机器学习算法在边缘实际训练的能力。

简而言之，拥有智能边缘的物联网将为进一步的人机交互界面打开大门。随着技术变得越来越可持续，对于设计师，工程师，企业和消费者来说，这将是一个充满希望的时代。

（编辑：阜阳站长网）

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