图像处理与机器视觉行业分析
图像处理技术的发展现状和前景
图像处理技术的发展现状和前景随着人们生活水平的不断提高，对于图像的要求也越来越高。
图像处理技术为人们提供了更加便捷、高效的方式来获取、处理和分析图像信息。
如今，图像处理技术已经在多个领域得到广泛应用，如医疗、交通、安防等。
在技术和应用方面，图像处理技术已经有了很多进展和突破，同时也面临着一些挑战和问题，未来的发展前景也充满着机遇和挑战。
一. 图像处理技术的发展现状目前，图像处理技术已经在诸多领域进行了广泛的应用，如医学影像、安全监控、人脸识别、虚拟现实等。
在医学影像方面，医生利用图像处理技术可以进行CT、MRI等影像数据的分析，为疾病的早期诊断、治疗和预防提供了便捷的方式。
在安全监控方面，图像处理技术可以通过识别视频图像中的人员、车辆等物体，快速有效的进行目标分类和检测。
在人脸识别方面，图像处理技术可以通过分析照片和视频中的人脸特征来进行身份的鉴别；在虚拟现实方面，图像处理技术可以通过对视频图像进行改变，使人们有类似亲身经历的感觉。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，图像处理技术也呈现出了更加系统化、智能化和高精度的特点。
由于图像处理技术的应用范围日益扩大，因此，对于计算机处理速度、算法精度、计算资源的需求也在不断增加。
二. 图像处理技术的未来发展趋势随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也在不断地向新的领域和应用领域拓展。
未来的发展趋势主要集中在以下几个方面：1. 智能化随着人工智能的不断发展，人们也在探索将智能化技术应用于图像处理领域。
在未来，图像处理技术将更加智能化，并且在更多领域实现自动化、智能化的应用，比如机器视觉系统在工业中的应用、智慧城市中的安全监控和智能科技等。
2. 大数据处理在未来，图像处理技术应用将更加广泛，相关数据量将急剧增大。
通过大数据处理技术，可以更好地对图像样本进行分类和管理，并且从中挖掘出更加准确的数据信息。
3. 三维图像技术未来的图像处理技术将不限于二维图像范畴，它将朝着更广阔的三维图像领域拓展。
2024 机器视觉技术现状与发展
2024 机器视觉技术现状与发展2024年，机器视觉技术迎来了前所未有的发展。
随着计算机技术的飞速进步以及人工智能的广泛应用，机器视觉在许多领域展示出了巨大的潜力。
首先，机器视觉技术在工业自动化方面得到了广泛应用。
通过图片或视频的处理和分析，机器视觉系统能够对生产线上的产品进行检测和质量控制。
它可以识别产品表面的缺陷、判断产品组装是否正确，并自动进行分类和包装。
这不仅提高了生产效率，降低了人工成本，还大大提高了产品的质量和安全性。
其次，机器视觉技术在医疗领域也发挥着重要作用。
它可以用于医学图像的分析和诊断，帮助医生在诊断和治疗中做出准确的判断和决策。
例如，机器视觉可以自动识别肿瘤的位置和大小，帮助医生进行手术的规划和操作。
此外，机器视觉还可以用于监测病人的生命体征和健康状况，及时发现异常情况。
再次，机器视觉技术在安防领域的应用也越来越广泛。
通过监控摄像头和机器视觉系统的结合，可以实时监测和识别人脸、车辆等信息，实现对公共场所的监控和安全防护。
机器视觉可以帮助警方识别疑犯的身份，提供重要线索，提高犯罪侦查和预防的效率。
此外，机器视觉技术在交通运输、农业、教育等领域也有着广泛的应用。
例如，机器视觉可以用于交通信号灯的识别和智能交通系统的控制，提高交通流量的效率和安全性；在农业领域，可以使用机器视觉技术对农作物生长情况进行监测和评估，帮助农民做出种植决策；在教育领域，机器视觉可以用于学生学习行为的分析和评估，提供个性化的学习建议和辅导。
总之，2024年的机器视觉技术已经取得了长足的进步，并在各个领域得到了广泛的应用。
随着技术的不断发展和创新，相信机器视觉在未来会有更广阔的发展前景。
此外，随着机器视觉技术的不断发展，一些新的趋势和挑战也逐渐浮现。
首先，深度学习在机器视觉中的应用逐渐成为主流。
深度学习模型具有强大的特征提取和分类能力，可以处理大规模的图像数据。
这种基于深度学习的方法已经取得了很大的成功，例如在图像识别、目标检测和人脸识别等方面。
图象处理-机器视觉-基础知识
1 .什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。
答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
2 .机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。
答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。
图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
3 .试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答：。
机器视觉技术的现状：机器视觉是近20〜30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
机器视觉入门与NXT影像处理详解
机器视觉的发展现状和前沿
机器视觉的发展现状和前沿机器视觉是人工智能技术中的一个重要分支，它通过计算机模拟人眼视觉系统的能力，对图像和视频进行分析、处理和识别。
随着计算机技术和数据处理能力的不断提高，机器视觉已经成为了计算机视觉、图像处理等领域中的热门话题。
机器视觉具有应用广泛、处理速度快、准确率高等特点，因此在工业、医学、军事等领域中有各种各样的应用。
例如，生产线上的自动化控制系统可以通过机器视觉技术来检测产品缺陷、判断产品完整性和确认产品型号等；在医学领域中，机器视觉可以用于医学图像的识别、分类和分析，帮助医生提高诊断效率和准确性。
目前，机器视觉技术已经得到了广泛的研究和应用。
其中一个重要的发展方向是深度学习。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习技术，它可以通过大量数据进行训练，以便机器自动学习和提高识别准确率。
在机器视觉领域，深度学习技术已经被广泛应用于图像识别、物体检测、人脸识别、图像分割、跟踪等任务中，取得了显著的成果。
例如，2012 年 ImageNet 大赛上出现了一种基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，CNN 模型能够识别图像中的物体，并且其准确率比之前的模型高出很多。
这一突破推动了深度学习在机器视觉领域中的应用，并引起了科研和工业界的广泛关注。
随着深度学习技术的不断发展和优化，机器视觉的应用范围也越来越广泛。
例如，在自动驾驶领域，机器视觉技术被用于实现车辆的环境感知和行为决策；在医学领域，机器视觉可以通过图像分析和模式识别技术来辅助医生进行诊断和治疗；在安防领域，机器视觉技术可以用于人脸识别、行为分析和图像监控等任务上。
除了深度学习技术之外，机器视觉领域还有其他一些重要的技术和方法。
例如，仿生学视觉技术可以模拟人类和动物视觉系统的工作原理，对复杂场景进行快速、准确的处理；而光流法则提供一种快速、精确地计算图像中物体运动的方法。
此外，机器视觉技术的不断发展也面临着一些挑战和难题。
例如，由于图像中存在噪声、遮挡、光照等因素，机器视觉往往需要对数据进行预处理，以提高识别准确率；而对于复杂场景和任务，机器视觉还需要结合其他技术和手段，如激光雷达、雷达、红外相机等，以获得更全面的数据和信息。
机器视觉技术研究和应用现状及发展趋势
机器视觉技术研究和应用现状及发展趋势机器视觉技术是一种利用计算机和数字图像处理技术对图像进行分析、处理和识别的技术。
它已经广泛应用于工业、医疗、安防、交通等领域，成为人工智能领域中的重要分支之一。
本文将从研究和应用现状以及发展趋势两个方面来探讨机器视觉技术的发展。
一、研究和应用现状机器视觉技术的研究和应用已经取得了很大的进展。
在工业领域，机器视觉技术已经广泛应用于自动化生产线上的质量检测、物料分类、机器人视觉导航等方面。
在医疗领域，机器视觉技术可以用于医学影像的分析和诊断，如CT、MRI等影像的自动分析和诊断。
在安防领域，机器视觉技术可以用于人脸识别、车牌识别、行为分析等方面。
在交通领域，机器视觉技术可以用于交通流量监测、交通事故预警等方面。
二、发展趋势随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也将迎来更广阔的发展空间。
未来，机器视觉技术将会在以下几个方面得到进一步的发展：1.深度学习技术的应用：深度学习技术是机器视觉技术的重要支撑，未来将会有更多的深度学习算法被应用到机器视觉技术中，从而提高机器视觉技术的准确性和效率。
2.多模态融合技术的应用：多模态融合技术可以将不同传感器获取的信息进行融合，从而提高机器视觉技术的识别能力和鲁棒性。
3.云计算和边缘计算的应用：云计算和边缘计算可以提供更强大的计算能力和存储能力，从而支持更复杂的机器视觉应用场景。
4.智能硬件的应用：智能硬件可以提供更高效的数据采集和处理能力，从而支持更广泛的机器视觉应用场景。
机器视觉技术是人工智能领域中的重要分支之一，它的发展将会对工业、医疗、安防、交通等领域产生深远的影响。
未来，随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也将会得到更广泛的应用和更深入的研究。
机器视觉市场研究报告
机器视觉市场研究报告一、引言机器视觉作为一项快速发展的技术，正在逐渐改变着众多行业的生产和运营方式。
从工业制造到医疗保健，从农业到物流，机器视觉的应用范围不断扩大，其市场也呈现出蓬勃发展的态势。
二、机器视觉的定义与工作原理机器视觉是指通过光学装置和非接触式传感器自动接收和处理真实物体的图像，以获取所需信息或控制机器运动的技术。
它的工作原理主要包括图像获取、图像预处理、特征提取、目标识别与分类以及决策输出等步骤。
在图像获取阶段，通过相机、摄像机等设备采集物体的图像。
然后，对获取的图像进行预处理，如去噪、增强、校正等，以提高图像质量。
接着，运用各种算法提取图像中的特征，如边缘、形状、颜色等。
基于这些特征，进行目标的识别和分类，判断物体的类型、位置、状态等。
最后，根据识别和分类的结果做出决策，控制机器的操作或为后续的处理提供数据支持。
三、机器视觉的应用领域（一）工业制造在工业生产中，机器视觉被广泛应用于质量检测、产品分拣、自动化装配等环节。
例如，在电子产品制造中，能够检测印刷电路板上的缺陷；在汽车制造中，用于车身零部件的尺寸测量和缺陷检测，大大提高了生产效率和产品质量。
（二）医疗保健在医疗领域，机器视觉可辅助医生进行疾病诊断、医学图像分析等。
例如，通过对 X 光、CT、MRI 等医学影像的分析，帮助医生发现病变部位；在手术中，为医生提供实时的视觉引导。
（三）农业用于农产品的分拣、病虫害检测、作物生长监测等。
能够快速准确地筛选出优质的农产品，及时发现病虫害，为精准农业提供支持。
（四）物流在物流行业，机器视觉可实现货物的自动识别、分类和搬运，提高物流效率和准确性。
（五）安防监控用于公共场所的监控、人脸识别、行为分析等，增强了安全防范能力。
四、机器视觉市场的规模与增长趋势近年来，机器视觉市场呈现出快速增长的趋势。
据相关数据显示，全球机器视觉市场规模持续扩大，预计在未来几年仍将保持较高的增长率。
在地区分布上，亚太地区成为机器视觉市场增长的主要驱动力，尤其是中国和印度等新兴经济体，制造业的快速发展对机器视觉技术的需求不断增加。
2024 机器视觉总结与体会
2024 机器视觉总结与体会2024年，我在机器视觉领域取得了一些重要的进展和经验。
在这一年的工作中，我深入研究了机器学习和图像处理的相关技术，运用这些技术来解决了许多实际问题。
首先，我学习了深度学习算法，并成功应用于图像分类和目标检测任务中。
通过搭建深度卷积神经网络模型，我能够在大规模图像数据集上进行训练，实现高准确度的分类和检测效果。
这对于自动驾驶、安防监控等领域的应用尤为重要。
另外，我还研究了图像分割和实例分割的方法。
通过使用卷积神经网络和全卷积网络，我能够有效地将图像中的不同物体进行分离和识别。
这对于图像编辑和医学图像分析等领域有着很大的应用潜力。
除了深度学习算法外，我还学习了传统的特征提取和描述子方法。
这些方法在一些特定的情况下仍然具有很大的价值，比如在计算机视觉的低功耗环境中，使用传统方法可以取得更好的性能。
同时，我也了解了一些机器视觉中的挑战和问题。
例如，图像中的光照变化和噪声对于图像处理和分析的结果会产生较大干扰。
因此，在实际应用中，需要采取一些预处理方法，如图像增强和去噪，以提高系统的鲁棒性。
此外，数据集的质量和规模对于机器视觉的性能也有着重要的影响。
一个充足、多样化的数据集可以有效提升模型的泛化能力和准确度。
因此，在机器视觉研究和应用中，数据集的选择和收集非常关键。
总的来说，2024年是我在机器视觉领域取得进展和积累经验的一年。
通过学习和实践，我对于机器学习和图像处理的技术有了更深入的了解，并在应用方面取得了一些成果。
然而，机器视觉领域仍然存在着许多挑战和待解决的问题，我将继续努力，不断提升自己的能力，为机器视觉技术的发展做出更多的贡献。
另外，在2024年的机器视觉研究中，我也深刻体会到了算法的不断迭代和优化对于性能的提升是至关重要的。
随着技术的不断发展，新的算法和方法层出不穷。
我积极参与了相关的学术研究和知识交流活动，与同行们分享了自己的研究成果，并从他们的研究中获取灵感和启发。
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一 行业分析 数字图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式 存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 数字图像处理是信号处理的子类， 另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处 理的方式和角度也有所不同。大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有 自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。
数字图像处理应用在以下方面 ： 摄影及印刷 (Photography and printing) 卫星图像处理 (Satellite imageprocessing) 医学图像处理 (Medical image processing) 面孔识别, 特征识别 (Face detection,feature detection, face identification) 显微图像处理 (Microscope imageprocessing) 汽车障碍识别 (Car barrier detection) 行业前景 就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。
就业方向 下面谈谈我所知道的一些公司信息，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。
搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。
医学图像方向 目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争，来头都不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们在国内都设有研发中心，simens的在上海和深圳，GE和柯达都在上海，飞利浦的在沈阳。由于医疗市场是一个没有完全开发的市场，而一套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以在这些地方的待遇都还可以，前景也看好。国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞。
计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司在做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有一个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。
上海法视特位于上海张江高科技园区，在视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道两个公司：大恒和凌云，都是以图像作为研发的主体。 视频方向 一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重在编码解码的硬件实现方面。一般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、或者AVS，选择了这个方向，只要做的还不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常在各个bbs或者各种招聘网站经常看到。
我所知道的两个公司：诺基亚和pixelworks 其他 其实一般来说，只要涉及到成像或者图像的基本都要图像处理方面的人。比方说一个成像设备，在输出图像之前需要对原始图像进行增强或者去噪处理，存储时需要对图像进行压缩，成像之后需要对图像内容进行自动分析，这些内容都是图像处理的范畴。下面列举一些与图像有关或者招聘时明确说明需要图像处理方面人才的公司：
上海豪威集成电路有限公司 中芯微 摩托罗拉上海研究院 威盛（VIA） 松下 索尼 清华同方 三星 所有与图像（静止或者运动图像）有关的公司都是一种选择。比如数码相机、显微镜成像、超声成像、工业机器人控制、显示器、电视、遥感等等，都可以作为求职方向。
附：北京相关图像的公司 外企： 01、 东芝(中国)有限公司 研究开发中心开发部 02、 通用电气(GE)医疗集团 03、 微软 04、 SONY 05、 凌阳 06、 理光软件研究所(北京) 07、 富士通研究开发中心有限公司 08、 三星电子中国通信研究院 09、 NEC中国研究院 10、 研发系统 11、 德加拉北京办事处 12、 适普软件 13、 松下 14、 佳能信息技术（北京）有限公司 15、 ITS(中国)有限公司 大型企业： 01、 海湾控股集团有限公司 02、 腾讯研究院招 03、 北大方正 04、 清华同方 05、 北京方正国际 06、 卓望集团 07、 迪瑞集团(北京)研发中心 08、 汉王科技股份有限公司 09、 威视股份 事业单位： 01、 中国核工业集团公司 02、 船舶系统工程部 03、 中科院软件所二部 04、 中国科学院软件研究所 05、 中科院自动化所 06、 中国兵器工业第二〇八研究所 07、 中国航天科技集团公司 08、 中国航天科技集团公司第五研究院 09、 综合信息系统技术国家级重点实验室 10、 国家农业信息化工程技术研究中心 11、 中国航天科工集团公司飞航技术研究院 12、 铁道部信息技术中心 13、 中国航天科工集团第二研究院第二〇七所 14、 中国科学院生物物理研究所 15、 中国电子科技集团公司第三研究所 16、 中国船舶信息中心 17、 航天科工卫星技术有限公司 18、 中科院电子所 19、 中国科学院计算技术研究所 20、 中国安全生产科学研究院 21、 中国航天时代电子公司光纤惯导项目分公司 22、 中国计量科学研究院 23、 公安部第一研究所 24、 中国印钞造币总公司 中小企业： 01、 北京中自邦柯科技有限公司 02、 北京锦恒佳晖汽车电子系统有限公司 03、 长峰科技工业集团公司 04、 北京京天威科技发展有限公司招聘职位 05、 北京优纳科技有限公司 06、 北京深拓科技有限公司 07、 永鑫宇恒信息技术 08、 北京蓝卡软件技术有限公司 09、 中盛信合（北京）科技有限公司 10、 北京赛尔蒂扶科技有限公司 11、 北达万坤（北京）科技发展有限公司 12、 北京思比科微电子技术有限公司 13、 北京德韶数码技术有限公司 14、 北京天远三维科技有限公司 15、 航天星图科技（北京）有限公司 16、 北京友通 17、 北京中盾安民分析技术有限公司 18、 北京文安科技发展有限公司 19、 北京华生恒业科技有限公司 20、 北京经纬恒润科技有限责任公司 21、 北京伟景行数字城市科技有限公司招聘 22、 北京极明源科技有限公司 23、 北京优立慧科信息技术有限公司 24、 北京华旗资讯数码科技有限公司 25、 北京新航智科技有限公司 26、 银河动力 27、 北京普赛科技有限公司 28、 北京德鑫泉科技发展有限公司 29、 北京嘉恒中自图像技术有限公司 30、 优加利信息科技（北京）技术中心 31、 北京天诚盛业科技有限公司 32、 北京华胜天成有限公司 33、 北京威速科技有限公司 34、 深圳市蓝韵实业有限公司（北京） 35、 北京维深科技发展有限责任公司 36、 重庆金山科技（集团）有限公司（北京） 37、 创新科技（中国）有限公司北京分公司 38、 北京思创贯宇科技开发有限公司 39、 明锐标图 40、 中钞长城金融设备控股有限公司 41、 北京文安视觉科技有限公司 42、 北京东方红海科技发展有限公司 43、 北京普赛科技有限公司 44、 北京昂天科技有限公司 45、 中国东方红卫星股份有限公司 46、 北京长江源科技有限公司 47、 北京海鑫科金高科技股份有限公司 48、 北京瑞斯康达科技发展有限公司 49、 厚德新视 50、 北京嘉恒中自图像技术有限公司 二 素质要求 1、请学好图像基本理论知识，笔试会遇到很多基础的题； 2、良好的团队精神和沟通能力，很强的逻辑思维能力和学习能力。对工作认真负责，注重细节，肯吃苦，顾全大局。
3、请多做一些实际的项目，少一些理论的研究（针对中小企业而言）； 4、请不要只局限于的课题，因为可能你的课题只是图像处理领域的一些皮毛；
5、请多了解一些相关的前沿知识； 6、请不要迷信自己的算法，比如BP神经网络（可能理论研究时用的很多，可是实际呢？）
7、请尽量与企业的相关人士探讨该领域的问题，那样的收获比书本