SAMSNG Intelligent Analysis(IA) 技术动向与应用事例
人工智能研究综述
人工智能研究综述1. 人工智能的发展历史人工智能的理念可以追溯到古希腊时期，但是真正的人工智能技术发展起来是在20世纪。
1956年，达特茅斯会议上，人工智能正式成为一个独立的研究领域。
20世纪60年代，人工智能取得了一些初步成果，包括通用问题求解、游戏、语言理解等方面。
70年代末，由于技术遇到了瓶颈，人工智能进入了第一个低谷期。
80年代末，随着计算机技术和算法的发展，人工智能进入了第二个兴盛期，取得了一系列新的成果。
90年代以来，随着互联网的发展和计算能力的不断提升，人工智能得到了更大的发展，并开始在生产、服务等实际应用场景中得到推广。
2. 人工智能的研究方法人工智能的研究方法主要包括了符号主义方法、连接主义方法和演化主义方法三种。
符号主义方法是指通过对问题空间进行搜索和规划来实现人工智能，其中的主要代表是专家系统。
连接主义方法是指通过模拟大脑神经网络的方式来实现人工智能，其中的主要代表是机器学习。
演化主义方法是指通过模拟自然选择的方式来实现人工智能，其中的主要代表是遗传算法。
3. 人工智能的应用领域人工智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 机器学习：通过训练机器学习模型，实现自动化的预测和决策，被广泛应用于金融、医疗、电商等领域。
- 自然语言处理：通过对自然语言进行分析和理解，实现机器翻译、文本生成、语音识别等功能，被广泛应用于智能客服、智能助手等场景。
- 计算机视觉：通过对图像和视频进行分析和理解，实现人脸识别、物体识别、行为检测等功能，被广泛应用于监控、安防、智能交通等领域。
- 机器人技术：通过将人工智能技术应用于机器人，实现自主导航、自主操作等功能，被广泛应用于制造业、物流等领域。
4. 人工智能的挑战和未来发展人工智能的发展虽然取得了很大的进步，但是仍然面临一些挑战，包括但不限于以下几个方面：- 数据隐私安全：随着人工智能技术的应用范围不断扩大，对用户数据的隐私安全保护成为了一个严峻的挑战。
人工智能主要研究方法
人工智能主要研究方法人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支领域，主要研究如何使计算机能够模拟人类的智能行为。
为了实现人工智能，研究者们采用了许多不同的方法和技术。
本文将介绍人工智能的主要研究方法，包括符号主义、连接主义和进化计算等。
一、符号主义方法符号主义方法是早期人工智能研究的主流方法之一。
该方法基于逻辑推理和符号处理，将人类的智能行为抽象成一系列的符号操作。
通过使用逻辑表示和推理，计算机可以模拟人类的推理过程，并进行问题求解。
符号主义方法着重于知识表示和推理推断，如专家系统、规划和推理等。
这种方法的优点是可以清晰地表达和解释问题，但它往往忽视了不确定性和模糊性，难以应对更复杂的现实问题。
二、连接主义方法连接主义方法是一种基于神经网络的人工智能研究方法。
连接主义模型模拟了大脑的神经元之间的相互作用，通过大规模并行计算来实现智能功能。
该方法强调从经验中学习的能力，通过调整神经网络的权重来优化模型的性能。
连接主义方法在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重要突破。
与符号主义方法相比，连接主义方法更适用于处理大规模和复杂的数据，但它对于知识的表示和解释相对不足。
三、进化计算方法进化计算方法是一种基于生物进化理论的人工智能研究方法。
通过模拟遗传算法、进化策略和遗传规划等算法，进化计算方法通过迭代的方式来搜索最优解。
该方法模拟了进化的过程，通过适应度评估和进化操作来不断改进解的质量。
进化计算方法在优化问题、机器学习和数据挖掘等领域具有广泛的应用。
相对于前两种方法，进化计算方法更加灵活和自适应，但其效率较低，需要大量计算资源。
四、混合方法除了以上三种主要的研究方法外，还有一种被广泛采用的混合方法。
混合方法结合了符号主义、连接主义和进化计算方法的优点，以解决更复杂的问题。
例如，在人工智能的自动驾驶领域，研究者们同时采用了符号主义方法对规则进行建模，以及连接主义方法对感知和决策进行学习。
人工智能论文文献分析
人工智能论文文献分析在当今时代，人工智能（AI）已经成为科技发展的前沿领域，其在各个行业的应用日益广泛，从医疗健康到金融服务，从教育到交通物流，人工智能的影响无处不在。
本文将对人工智能领域的一些重要文献进行分析，以探讨其发展趋势、技术进步以及面临的挑战。
引言人工智能作为一门跨学科的研究领域，其发展历史可以追溯到20世纪40年代。
自那时起，AI经历了多次起伏，但近年来，随着计算能力的提升和大数据的普及，AI技术取得了显著的进展。
深度学习、机器学习、自然语言处理等子领域的发展，为AI的广泛应用提供了技术基础。
文献综述1. 深度学习的发展与应用深度学习是AI领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对数据的高效处理和模式识别。
文献[1]分析了深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用，并探讨了其在医疗诊断、自动驾驶等前沿领域的潜力。
2. 机器学习算法的进步机器学习作为AI的核心技术之一，其算法的不断优化和创新是推动AI 发展的关键。
文献[2]综述了近年来机器学习算法的发展趋势，包括决策树、支持向量机、随机森林等，并讨论了它们在不同领域的应用情况。
3. 自然语言处理的突破自然语言处理（NLP）是使计算机能够理解和生成人类语言的技术。
文献[3]探讨了NLP在情感分析、机器翻译、问答系统等方面的最新进展，并分析了这些技术在社交媒体分析、客户服务等领域的应用。
4. 人工智能伦理与社会影响随着AI技术的快速发展，其对社会的影响也日益显著。
文献[4]从伦理学的角度出发，讨论了AI在隐私保护、就业影响、决策公正性等方面可能带来的问题，并提出了相应的解决方案。
5. 人工智能的挑战与未来尽管AI技术取得了巨大成就，但其发展过程中也面临着诸多挑战。
文献[5]分析了当前AI技术面临的主要挑战，包括数据安全、算法透明度、技术可解释性等，并对未来AI的发展方向进行了展望。
案例分析为了更深入地理解AI技术的实际应用，本文选取了几个典型案例进行分析。
IA研究综述
IA研究综述１、IA概述⒈1 IA产生的背景随着网络和计算机技术的发展与普及，不但传统的图书馆资源开始数字化，Ｗｅｂ本身的信息量也在不断激增，由此造成的网络空间混问题如信息检索表述难，网站框架不合理，导航、标识、检索系统效率低下等为用户造成了极大不便，为了解决这些问题，人们认识到必须从宏观的角度来研究信息空间的构建，IA的概念应运而生。
⒈2 IA的产生IA既Information Architecture, 中文一般译为“信息构建”，是美国建筑师Richard Saul Wurman于1975年提出。
但在其创建之初并没有引起社会的广泛认同。
近年来由于前文所述的社会背景，对IA问题的关注和研究逐渐风行起来。
⒈3 IA的定义IA一词的创建者Wurman认为：“IA是建设信息结构让其他人理解。
”他在《信息焦虑》一书中，正式定IA为“指组织、标识、导航和检索系统的设计，目的是帮助用户查找和管理信息”。
按照AIFIA(Asilomar Institute for Information Architecture)的定义，IA“是共享的信息环境结构的设计；是组织和标识网站、内联网、联机交流和软件以保证其可用性和可找到性的艺术和科学；是一个致力于对数字园的设计和建设的、正在出现在实践领域。
”在美国情报科学技术学会2000年IA峰会上提出的定义是：“信息构建是组织信息帮助人们有效地实现其信息需求的艺术和科学。
”Ritchey将IA定义为“生成计划的实践，以便为一个内容系统和界面描述潜在的组织结构。
”Dillon在美国情报科学技术学会会刊的IA专集上提出：“IA是一个用来描述信息空间的设计、实施和评价过程的词汇。
”两位图书馆学家Davenport和Prusak定义为：①信息构建是在信息系统内组织、标识与导航规划的结信。
②信息构建是对信息空间的结构化设计，以方便任务完成和获取内容。
③信息构建是对网站和企业内联网进行结构化和分类以帮助人们查找与管理信息的艺术和科学。
人工智能技术在油藏工程领域评价方法
人工智能技术在油藏工程领域评价方法Artificial intelligence (AI) technology has been increasingly used inthe field of reservoir engineering for the evaluation of oil and gas reservoirs. It has provided great potential in improving the efficiency and accuracy of reservoir evaluation, leading to significant advancements in the industry.人工智能（AI）技术在油藏工程领域的应用日益增多，用于油气储层的评价。
它在提高储层评价的效率和准确性方面具有巨大潜力，促进了该行业的显著进步。
One major aspect of AI in reservoir engineering is its capability to analyze vast amounts of data. AI algorithms can process and interpret geological, geophysical, and engineering data, allowing for a more comprehensive understanding of reservoir characteristics and behavior.人工智能在油藏工程中的一个主要方面是其分析海量数据的能力。
AI算法可以处理和解释地质、地球物理和工程数据，使人们更全面地了解储层的特征和行为。
Additionally, AI can be utilized for predictive modeling of reservoir performance. By using machine learning and data-driven techniques, AI can forecast production rates, reservoir pressure, and other key parameters with improved accuracy, aiding in the optimization of production strategies and reservoir management.此外，人工智能还可以用于油藏性能的预测建模。
人工智能 博士 文献综述
人工智能博士文献综述人工智能（AI）是一门涉及计算机科学、认知心理学、哲学和神经科学等多个领域的交叉学科，旨在研究和开发能够执行人类通常需要人类智力的任务的智能系统。
博士学位在人工智能领域的文献综述是一项重要的研究工作，它可以帮助我们了解当前人工智能领域的研究现状、发展趋势和未来方向。
首先，我们可以从人工智能的历史和发展角度来进行文献综述。
我们可以回顾人工智能领域的重要里程碑，如图灵测试、专家系统、机器学习等，以及这些技术在不同领域的应用。
此外，我们还可以分析当前人工智能技术的发展趋势，如深度学习、强化学习、自然语言处理等，以及它们在人工智能领域的影响和潜在应用。
其次，我们可以从不同的人工智能技术和方法角度进行文献综述。
例如，可以对机器学习算法、神经网络结构、自然语言处理技术等进行深入分析，探讨它们的优势、局限性和未来发展方向。
此外，还可以结合实际案例，探讨这些技术在现实生活和产业中的应用，以及它们可能带来的社会和伦理问题。
另外，我们还可以从人工智能在特定领域的应用角度进行文献综述。
例如，可以选取医疗健康、金融、交通、教育等领域，分析人工智能技术在这些领域的应用现状和未来发展趋势，以及它们可能带来的影响和挑战。
此外，还可以从人工智能的伦理、法律和社会影响角度进行文献综述。
人工智能技术的发展不仅带来了巨大的技术和经济效益，也带来了一系列伦理、法律和社会问题。
我们可以探讨人工智能技术可能带来的就业变革、隐私保护、权益保障等问题，以及政府、企业和社会应对这些问题的策略和措施。
总的来说，博士学位在人工智能领域的文献综述应该全面深入地分析人工智能的历史、技术、应用和社会影响等多个方面，帮助我们更好地理解人工智能领域的研究现状和未来发展趋势。
人工智能发展态势的文献计量分析与
2023-11-11contents •引言•人工智能技术发展概述•人工智能技术应用领域分析•人工智能技术发展面临的挑战与对策•结论与展望•参考文献目录引言研究背景与意义因此，对人工智能发展态势进行全面、客观的分析和评价，对于促进人工智能技术健康发展和保然而，人工智能技术在取得显著成就的同时，也暴露出一些问题，如数据安全、隐私保护、算法公平等。
中国作为世界科技人力资源最为丰富的国家，在人工智能领域的发展势头强劲，正逐步实现从跟当前，全球各国都在加大人工智能技术研发和应用的投入，力图抢占人工智能技术的制高点。
研究内容与方法人工智能技术发展概述人工智能技术的基本概念人工智能技术包括自动驾驶、智能家居、医疗健康、金融风控等。
主要应用领域研究意义人工智能技术的起源人工智能技术的发展历程机器学习的兴起深度学习的飞速发展人工智能技术的现状与趋势目前，人工智能技术已经取得了显著的成果，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
同时，人工智能技术在医疗健康、金融风控、自动驾驶等领域也得到了广泛应用。
人工智能技术的趋势未来，人工智能技术将继续朝着更高效、更智能、更广泛的方向发展。
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，人工智能技术将在更多领域得到应用和发展。
同时，人工智能技术也将面临一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，需要加强相关研究和治理。
人工智能技术的现状人工智能技术的现状与趋势VS人工智能技术应用领域分析计算机视觉自然语言处理语音识别机器学习人工智能技术在各领域的应用情况人工智能技术在不同行业的应用情况人工智能技术在医疗影像分析、智能辅助诊断、药物研发等领域有广泛应用。
医疗行业金融行业制造业教育行业人工智能技术在风险控制、交易策略、客户服务等领域有广泛应用。
人工智能技术在智能制造、工业自动化、质量检测等领域有广泛应用。
人工智能技术在在线教育、智能辅导、个性化学习等领域有广泛应用。
人工智能技术应用案例分析案例一案例二案例三案例四04人工智能技术发展面临的挑战与对策人工智能技术发展面临的挑战技术层面挑战01伦理和社会问题02法律和监管问题03加强技术研发人工智能技术发展的对策建议建立伦理和社会问题解决机制完善法律和监管体系结论与展望研究结论人工智能研究在近年来得到了广泛的关注，研究领域不断扩大，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。
《2024年人工智能意向性研究》范文
《人工智能意向性研究》篇一一、引言近年来，人工智能（）的快速发展引起了学术界和工业界的广泛关注。
在的研究领域中，意向性（Intentionality）是一个重要的概念，它涉及到系统如何理解、表达和执行任务。
本文旨在探讨人工智能意向性的研究现状、方法、挑战及未来发展方向，以期为技术的进一步发展提供理论支持。
二、人工智能意向性的定义与重要性意向性是指智能体对自身行为和环境的理解、解释和预期。
在人工智能领域，意向性指的是系统如何理解和解释自身接收到的信息，以及如何根据这些信息做出决策。
意向性对于系统来说至关重要，因为它决定了系统如何与外部环境进行交互，以及如何理解和执行任务。
三、人工智能意向性的研究现状目前，关于人工智能意向性的研究主要集中在以下几个方面：1. 理论模型研究：研究者们提出了多种理论模型来解释系统的意向性，如认知模型、逻辑模型等。
这些模型为理解系统的行为提供了重要的理论支持。
2. 模拟实验研究：通过模拟系统在各种环境中的行为，研究者们可以观察和分析系统的意向性表现。
这些实验有助于验证理论模型的正确性，并为改进系统的性能提供依据。
3. 实际应用研究：在自动驾驶、智能家居等领域，研究者们将系统的意向性应用于实际系统中，以实现更高效、更智能的交互。
四、人工智能意向性的研究方法人工智能意向性的研究方法主要包括理论分析、模拟实验和实证研究。
1. 理论分析：通过对系统的理论模型进行深入分析，研究者们可以理解系统的行为和决策过程，从而揭示其意向性的本质。
2. 模拟实验：通过构建模拟环境，研究者们可以观察和分析系统在各种环境中的行为表现，以验证理论模型的正确性。
3. 实证研究：在实际应用中，研究者们通过收集和分析实际数据来评估系统的性能和意向性表现。
这种方法可以验证系统在实际环境中的可行性和有效性。
五、人工智能意向性面临的挑战尽管人工智能意向性研究取得了一定的进展，但仍面临以下挑战：1. 数据获取与处理：在实证研究中，需要大量的数据来评估系统的性能和意向性表现。
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- 网络摄像机 : 视频的获取和转发
实现视频分析 (移动物体检测, 摄像机遭破坏检测, 人脸检测) - 网络录像机 : 接收摄像机视频, 存储, 回放和转发 - 综合管理软件 : 实时监控, 存储视频回放, 事件管理
SRN-4000
SNB-6实际事例_1)网络摄像机
人脸检测
计数功能的实现进度
- 最初阶段提供基本计数功能, 持续更新及提高VA功能/性能，增强技术/性能差别性
Version 1.0 垂直方向 计数 Version 1.1 斜线方向 计数 Version 1.2
性别/年龄别 计数
Version 1.3 人群探测
计数
备注
- 虚拟线基准 计数 - 垂直方向 基准 双向 20度支持
ROP (立体旋转)
沿垂直轴左右旋转 • 上下旋转 : 30 度 • 左右旋转 : 90 度
RIP (平面旋转)
在平面上旋转 • 左右倾斜旋转 : 45 度
3. IA 实际事例_1)网络摄像机
透雾
• 矫正变形的图像如雾，雾海，黄尘，降雨，降雪等 • 采用基于柱状图的图像校正算法
• •
柱状图的均衡和拉伸 调整图像的颜色和对比度
市场趋势
• 市场细分化（消费者/产品/厂家） - 针对不同市场研发对应产品，满足差别化需求 • 网络摄像机市场的持续增长 (预计维持 年25%的增长率 ) • 对商务智能的需求增大 • 通过采用开放式平台，满足多样化的 纵向市场的需求 • 开发针对多元化平台的VA技术 • 下一代VA技术开发(性能差别化)
(30fps@2M)
低频(～5Hz) 频率 中频(5～10Hz) 高频(10Hz～） 中心速度 移动物体影响 低对比度 低照度 卷帘快门失真
★★★ ★★★★ ★ ★★★ ★★★ ★★★ ★★★ ★★★★
★★★★ ★★★ ★ ★★ ★★ ★★ ★★★ ★
DIS 关闭
DIS 打开
3. IA 实际事例_1)网络摄像机
[ 目 录 ]
Ⅰ. 技术动向 Ⅱ. 测试标准
Ⅲ. 应用事例
2013年 12月 19日
SS事业部 开发中心
Samsung Techwin
目录
1. IA 市场/技术动向 2. IA 测试标准和方法 3. IA 实际应用事例
网络监控系统 1) 摄像机
2) 存储设备
3) 综合管理 S/W
1. IA 市场/技术动向
用途 PETS 2000 PETS 2002 方案 室外人流及车辆跟踪( 单摄像机完成 ) 室内人员跟踪和动作分类
PETS 2005
PETS 2006 PETS 2009
复查场景检测/水面场景跟踪
公共场所检测，检测遗留或丢失物品 拥挤或复查场景分析( 密度，行动，流向/突发事件）
★ PETS2001 Datasets
计数
热点图
区域分析
3. IA 实际事例_3)综合管理软件
应用方案
人数统计
智能分析模块 视频分析 (时间分类 /高峰时间分析)
时间别(1日~1年) 手动/自动 报告生成
管理者 按时间合理安排员工数 建立员工管理战略
3. IA 实际事例_3)综合管理软件
应用方案
热点图
智能分析模块 视频分析 (顾客位置/动线 分析)
• 提供事后搜索有效和便利性
输入视频
...
1小时间隔
生成摘要数据
背景 数据 结果视频
物体 数据
...
5分钟间隔
基于VA的 摘要视频
3. IA 实际事例_3)综合管理软件
最佳的卖场管理 解决方案
应用领域 - 每月/每周/日别 顾客数分析 - 卖场/展示场/活动场所的 顾客数分析 - 开业/开场/促销活动/甩卖期间 顾客数 - 基于人员流动量统计结果的最佳产品布局 - 掌握顾客对产品的关心程度 - 选定促销活动的最佳场所 - 收银台队列管理 (Queue management) - 顾客行动 有无异常判断 (Staff only 区域入侵与否判断)
2. IA 测试标准和方法 (3/3)
□ FRVT (人脸识别测试) 概要
提供商用与样品人脸数据
- 评价人脸识别算法的准确性和效率性等性能 • /itl/iad/ig/frvt-home.cfm
人脸识别 实例
3. IA 实际事例
□ 什么是网络视频监控系统?
网络摄像机, 网络录像机以及综合管理软件构成
· · · · · 物体分类(人, 车, 动物) 颜色分类 人脸识别 人脸特征估算(年龄/性别) 声音分析(枪声,玻璃破碎等) · · · ·
判断 (Decision)
场景分析 行为分析 智能搜索 视频挖掘
2. IA 测试标准和方法 (1/3)
□ i-LIDS
针对以防犯和防恐为目的的视频监控系统的视频分析功能及性能进行评估 ∙ i-LIDS : Imagery Library for Intelligent Detection Systems - 英内务部下CAST/CPNI主管的VA系统评价认证单位 ∙ CAST : The Centre of Applied Science and Technology
- 多摄像机跟踪 : 多摄像机协同跟踪
2. IA 测试标准和方法 (2/3)
□ PETS
- 多种环境下物体跟踪性能评价为目的 ∙ PETS : Performance Evaluation of Tracking and Surveillance - 提供测试数据和在线评估服务 ∙ /slides/pets.html
输入视频
...
1小时间隔
元数据 DB 存储
移动探测情报 移动发生区间情报
...
1 小时间隔
...
移动发生区间
结果视频
...
11:08:02 11:16:04 11:23:02 11:28:54
点击时 回放原始视频
3. IA 实际事例_2)存储设备
视频摘要
• 长时间的监控视频摘要 压缩成短时间的视频
2 2 3 6 8 11 11 11 11 3 3 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 8 11 20 26 36 46 52 50 46 19 8 3 6 2 2 2 8 14 14 27 35 38 35 36 23 16 15 5 2 2 2 2 5 14 14 26 26 26 26 26 18 16 15 11 9 2 2 2 7 12 15 20 20 20 20 19 12 12 11 8 7 2 1 2 8 11 11 16 16 16 8 11 18 18 18 13 10 2 2 2 8 11 11 14 14 16 22 26 26 26 20 12 10 2 2 2 8 11 11 11 8 13 33 42 37 27 14 12 10 2 2 2 8 11 18 21 36 46 52 52 46 23 15 13 10 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 2 5 5 5 5 5 2 2 2 2 2 3 5 5 2 2 2 6 7 9 9 6 7 7 9 9 9 9 9 8 2 2 2 8 10 11 13 10 8 8 11 11 13 13 12 10 2 2
时间别(1日~1年) 手动/自动 报告生成
管理者 判断及检讨促销产品的卖场布局 产品重新布局
3. IA 实际事例_3)综合管理软件
应用方案
视频综合 管理平台
区域分析
视频分析 (收银台队列分析 ) 异常事件发生
管理者 异常事件发生时，检讨是否需要增加职员数。 必要时增加职员。
3. IA 实际事例_3)综合管理软件
□ TRECVID
视频搜索/分析评价为目的
∙ TRECVID : Text Retrieval Conference Video Retrieval Evaluation
- NIST 主管的大容量开放数据设备的基础评价 ∙ NIST : National Institute of Standards and Technology ∙
音频事件侦测
• 通过声音判断异常状况 • 高性能 硬件滤波器 + 软件数据处理 • 应用场合 :盲区, 低亮度区域等
侦测
报警输出
音频事件
3. 本社 IA 实际事例_2)存储设备
使用视频分析元数据，提高存储/搜索效率
- 摄像机VA 事件(虚拟线,
进入/退出,出现/消失,音频,人脸检测)
支持元数据联动存储/事件智能搜索 - 采用开放平台，视频分析模块化，按用途结合视频分析模块
∙ CPNI : The Centre of the Protection of National Infrastructure
∙ https:///imagery-library-for-intelligent-detection-systems
评价方案
区分 方案 - Abandoned Baggage Detection :侦测可疑物品的遗失 - Doorway Surveillance : 门口出入人员的监视 事件侦测 (报警事件) - New Technologies : 采用红外线/热成像摄像机视频对移动物体的监视 - Parked Vehicle Detection : 驻/停车辆的监视 -Sterile Zone Monitoring : 物体跟踪 (目标事件) 防范围栏区域的监视
• 人/车辆 根据物体形状移动侦测 搜索/ 热点图分布的标识 • 人脸识别, 摘要搜索功能(高速搜索)
元数据
类型,具体坐标(110101, 1110011)