成事在人智能在太空监测丰腴:成年人丰腴率与区域建筑情形特色相关

大会以『AI技巧与应用』为骨干,着重于人工智能的技术创新与深度行当使用,设置了Computer视觉、深度学习、
机器学习、知识图谱等多场本事论坛,优选AI本领在金融、医治、教育、新零售、无人驾车等特级实践应用行业论坛。此外,大会还配置有AI新品体验主旨展区、编制程序马拉松大赛、开采者对话硅谷AI之夜、AI本事专题深
度培养练习等等丰富活动,力图以『超实用本事+高效使用+超IN新品』描述出201第88中学外人工智能手艺与利用全景图。

那二日,两位出自美利坚联邦合众国华盛顿大学萨格勒布分校的研商人员开采大家所处的建造蒙受与区域内的肥胖率有一点都不小的关联。区域建筑境况特色是指区域内的当然和人造碰到,举个例子绿地和公路等。那么些意况特点能够与别的数据整合使用,进而监测地点的肥胖患病率。

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美利坚合众国Duke大学的Benjamin A.
高尔德stein硕士等人自然了两位研讨者利用深度学习方法开掘修建遭逢特色的孝敬。但她俩重申“不要过分解释任何结果”,“深度学习方法与学科知识结合能够追加开掘复杂关系的空子,但那并不代表单独的大数额深入分析能够提供具有的答案”。

图1 卷积神经网络模型下的表征可视化

切磋职员还称,他们的办法支持大家评估分歧城市的痴肥风险。其他,与昂贵且耗费时间的当场拜访或社区调查切磋形式比较,该探讨为构筑情状的衡量提供了尤其客观的章程,也大大裁减了总计花费。

Vajda Peter Engineering Manager, Facebook

主要编辑:

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研讨者尝试对建筑情状特色数据与肥壮患病率之间的明明关联给出解释。他们以为,该关联不自然是因果关系,社会经济目的只怕是那豆蔻梢头涉及背后的第大器晚成影响因素。其观察结果申明,对于马德里和克雷塔罗等城市来说,痴肥患病率与建造遭遇特点之间的大多数注重关系恐怕能够透过社经景况的变通来解说。但他们同期涉嫌,卷积神经互连网所识其他性状也许会捕获与社经目的无一向关系的其余信息,约等于说,社经指标并非解释建筑情状特点与肥壮率之间关系的有一无二因素。

现行,卷积神经互连网已经在根本的微机视觉职分(如指标记别、图像分割卡塔尔国、健康相关的运用(如识别皮肤癌卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,以至贫穷预测等领域的大额集方面获得了突破性的实现。由于缺乏用于对高肥壮地区和低丰腴地区举办分拣的巨型标明数据集,研商人口利用了迁移学习(Transfer
Learning卡塔尔法,个中提到使用预练习互连网从饱含近150000个卫星图像的未标记数据集中提取建筑情状特点。迁移学习包涵微调预训练卷积神经互连网以成功新职分(改良输出层卡塔尔或将预训练卷积神经互联网当作稳固特点提取器(与线性分类器或回归模型相结合卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎。上述方法已经成功利用于令人瞩目分化于指标志其他微处理机视觉职责。

他俩的切磋结果注脚,区域内的建造情状与不一样社区丰腴患病率的变迁有关。回归模型显示,建筑情状特征解释了该类型涉及的16玖拾伍人普区内64.8%肥胖率的多变。具体来讲,该模型对两样城市痴肥率的估测计算才具有所不一致。其最正确地预测了火奴鲁鲁市的丰腴率,无误率为73.3%。最低是在圣何塞地区,精确率是55.8%。

二〇一八年四月8-16日,专为AI开垦者而生的 2018 AI 开垦者大会(AI
NEXTCon卡塔尔将锁定新加坡,以“AI技巧与利用”为核心,深度集中人工智能的本领修正与同行当利用,为
AI 从业者展现前沿本领、优选成品、行当使用案例,并深度解读行业发展趋向。

两位商量人员率先接受卷积神经网络从约15万张高分辨率的卫星图像中领到代表建筑景况特征的数额。那一个卫星图像于二〇一七年十月五日至三十一日下载,并在商量时期(二〇一七年11月二十17日卡塔尔更新。图像中的建筑景况消息被分为玖拾捌个类比,譬喻宠物店和超级市场等。这种规划的内在逻辑是区域建筑对人工新生儿窒息活动的神秘影响。举个例子说,有宠物店的区域或许会有越来越多的人带狗散步。另一面,钻探者搜聚了二零一四年美利坚合众国500个都市的丰腴率估量值。随后,他们结合上述两类数据创设起了一个回归模型来评估区域内建造意况与丰腴患病率之间的关系。

Director of Engineering, LinkedIn Liang Zhang

那风流倜傥商量也存在必然的局限性。文章提到,人口普遍检查中的痴肥率数据出自市民自己报告的身体高度和身体重量,由于社会对肥壮人员的门户之争,总结进度中该数据会趋势于被低估。

王小川 搜狗CEO

原标题:人工智能在高空监测肥壮:中年人痴肥率与区域建造境况特点相关

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此讨论于二〇一七年3月17日至二月八日张开,由United StatesWashington大学卡尔加里分校的Adyasha
Maharana博士 和伊RyanOkanyeneNsoesie硕士协同达成。其成果公布于二〇一八年十二月11日。

数码来源于:接纳美利哥病痛防控宗旨“500
Cities”项目中的二〇一六寒暑人口普遍检查痴肥率粗略评估价值

  你所居住的社区中有宠物店、强健身体房和花园吗?还是充满着快餐店、超级市场和艰辛的马路?那几个答案可能预示着您的肥壮可能率。

思必驰副经理法国巴黎研究开发院委员长 初敏

我:澎湃新闻 张唯回去博客园,查看更加的多

举世病魔肩负报告注明,二〇一六年满世界约有超越6.03亿中年人在遭到丰腴难题的苦恼;在U.S.,成年肥壮人口特别侵占成年总人口数的八分之风姿罗曼蒂克。丰腴是三个繁琐的例行难题,其间涉及的关系因素颇多,包含遗传学、人口总计学,以致表现学的熏陶。而不正规的饮食习于旧贯和久坐不动的活着方法规都与所处的社会条件特质及建筑情况特点紧凑相关,意况得以透过中间的徒步有帮忙程度、土地利用、占地面积、居民区、可用能源(活动及娱乐场地、餐饮店等卡塔尔、贫穷阶段、安全感以至社区应用方案等来震慑大家的正规,举例附近自然空间或是中国人民银行道的建筑设计能够在扩张运动量的还要有补助定时活动,那风流罗曼蒂克风味在城市中国和越南社会主义共和国发刚强。

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商讨人士提议了风流倜傥种选取卷积神经互联网(CNN卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎评估成年人痴肥患病率与区域建造碰到之间涉及的法门。卷积神经网络是黄金时代种深度学习情势,该商讨所运用的卷积神经互连网经过预先训练,能够捕捉区域条件的天性,举例绿化、土地等自然本性和征途、屋子等建筑特点。

依图科学和技术术组织同开创者兼COO 朱珑

实质上,整个世界近五分之风流倜傥的人口有超载或丰腴的麻烦。二零一七年十一月,生龙活虎篇发布在《新英格兰历史学杂志》中的大面积全世界商量项目提出全世界有超越20亿娃娃和大人患有超载或丰腴相关的常规难点,占到环球人口的三分之一。痴肥难点变成前驱糖尿病和心脏病的发病率大幅升高,更多的人就此死去。

漆曲靖 西北京大学学计算机科学与工程大学教授

具体来讲,三个区域建筑意况的特色如土地利用状态,花园、宠物店、强健身体房与快餐店的布满,公交意况和绿地面积等都与本地的成年人肥壮率有关。以布鲁塞尔为例,研商人士开采高痴肥率区域的性状是凝聚的街区和相当少的绿茵,相反,低肥壮率区域全体着更加的多的绿化面积。

雄丁香园副主管 张伟

那生机勃勃高痴肥率是由大多头晕目眩因素促成的,举个例子遗传因素和饮食结构等。而本文的钻探者以为,区域内的建筑情况也日益成为此中最首要的熏陶因素,它能够通过财富的可用性来震慑健康,举个例子民居房,活动和玩耍空间等。

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吉隆坡高痴肥率地区(左卡塔 尔(英语:State of Qatar)与低丰腴率地区(右卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎的Google卫星图片
(右边高丰腴率地区以密集的街区和少之又少的草地为特点;右边低丰腴率区域有更加高的植物绿化率卡塔尔国

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js金沙6629,Head of Machine Learning, Uber Jeremy Hermann

Liang Zhang Director of Engineering, LinkedIn

蒋涛 CSDN创始人&董事长

范凯 丁香园CTO

图像管理

Engineering Manager, Facebook Vajda Peter

原标题:人工智能灵魂注入,点火你的卡路里——2018,你AI了呢!?

商讨中使用VGG-CNN-F网络,该网络有8层(5个卷积层和3个精光连接层卡塔尔国,而且依据约120万个来源ImageNet数据库的图像举行了教练,以识别分归属1000个类型的目的。互联网学习提取有利于目的检查评定的图像梯度、边缘和美术。大多使用雷同迁移学习方法的钻研表明,从基于ImageNet数据锻练的互连网中领到的天性可使得地将航空拍片图像依据土地用项(如高尔夫篮球馆、桥梁、停车场、建筑物和征途卡塔 尔(英语:State of Qatar)举办细粒度语义分类。

马维英 博客园副主任人工智能实验室CEO

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莫挨老子,老子只想做个安静的肥宅。所以,到底是什么人动了自身的肥宅喜悦水?

Baiyang Liu Sr. Staff Scientist, Facebook

利用弹性互联网(后生可畏种正则化回归艺术卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,消逝了非重点协变量,保留了有关变量,非常适用于从该商讨图像数据汇总提取的高维(n = 4096卡塔尔国特征向量。弹性网络的正则化幸免过拟合,那也是由于北周武帝度数据集的考虑衡量。为了接收合适的调度参数值(λ值卡塔尔国,这里运用了接力验证法,并选用了最小化均值交叉验证错误的值。

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炸鸡可乐蛋挞,BBQ麻辣烫奶茶,游戏番剧代码,日落西山,阿宅瘫在沙发。

腾讯网副COO人工智能实验室老板 马维英

Sr. Staff Scientist, Facebook Baiyang Liu

张伟 丁子香园副老董

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本次大会由华孟陬规的IT社区CSDN与硅谷AI专门的工作社区AICamp联合出品,AI
NEXTCon是继在明尼阿波莉斯,硅谷,London幸不辱命举行5届后第三回跻身中华夏族民共和国,依靠两岸多年AI领域的深厚储存及满世界实力讲教师的天禀源优势,此次大会将变为AI行当的年度盛会。

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面前境遇高强度专门的学业负荷端来的久坐、各个舌尖上的诱惑,以至风流洒脱层层能够窝在沙发里举行的游乐项目,肥壮在当代日渐成了一个得以当做“梗”来谈谈的难点。大器晚成首《卡路里》展开持续洗脑式轰炸的还要,AI也一贯在不停尝试对肥壮那风姿浪漫问题“动手”,试图从越多层面加以发现与解释。

长期以来,关于丰腴难题和修筑意况间那多头间涉及的研讨并不希罕,但虽说,商量职员仍在探究进度中注意到了有的不风流倜傥致的结果,产生那个不等同的原由大概是度量方法和度量工具的跨商讨转移所形成的评估及比对困难。别的,相关指标的衡量进度恐怕代价高昂、耗费时间宏大,何况易受人的无理思维方式影响。由此,研商人口需求开挖大器晚成种风度翩翩致性的度量方法,以贯彻跨钻探相比较。评估并量化建筑情状与肥胖间的涉嫌推向大家在社区底蕴上对相应健康难题加以合适的过问与防止。

肥壮症患病率数据解析

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德姆is Hassabis DeepMind联合创办者

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