检信智能ALLEMOTION OS 语义文本情感识别原理首先，当然是文本预处理输入文本，在将输入文本转化成向量之前，我们需要将标点符号、括号、问号等删去，只留下字母、数字和字符, 同时将大写字母转化为小写，去除停用词。效果如下图然后就是将文本转化为词向量(即汉字要转化为计算机能识别的数字类(矩阵啥的))在将深度学习运用于文本情感分析的过程中，我们需要考虑网络模型的输入数据的形式。在其他例子中，卷积神经网络（CNN）使用像素值作为输入，logistic回归使用一些可以量化的特征值作为输入，强化学习模型使用奖励信号来进行更新。通常的输入数据是需要被标记的标量值。当我们处理文本任务时，可能会想到利用这样的数据管道。但是，这样的处理方式存在着很多问题。我们不能像点积或者反向传播那样在一个字符串上执行普通的运算操作。所以在这里我们不能将字符串作为输入，而是需要将文本转换成计算机可识别的格式，由于计算机只能识别数字，因此我们可以将文本中的每一个词都转化为一个向量，也称作词向量。词向量是用一个向量的形式表示文本中的一个词，通过这种转化方式就能采用机器学习来把任何输入量化成我们需要的数值表示，然后就可以充分利用计算机的计算能力，计算得出最终想要的结果，保证了操作的可行性。如图所示，我们可以将上面的这段文本输入数据转化成一个 16*D 的输入矩阵。我们希望创建这种词向量的方式是可以表示单词及其在上下文中意义的。例如，我们希望单词 “love” 和 “adore” 这两个词在向量空间中是有一定的相关性的，因为他们的意思相似，而且都在类似的上下文中使用，因此他们的空间相距距离会相对较小。而“love”、“adore”这两个单词与单词“baseball”的意思有很大的不同，词性也不相同，那么“love”、“adore”这两个单词的向量与单词“baseball”的向量相距距离就会相对较大。单词的向量表示也被称之为词嵌入。特征提取：为了得到这些词嵌入，我们采用一个很著名的模型 “Word2Vec”。“Word2Vec”是近几年很火的算法，它通过神经网络机器学习算法来训练N-gram 语言模型，并在训练过程中求出word所对应的vector的方法。它是将词表征为实数值向量的一种高效的算法模型，其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似。在这个模型中，每个词的词向量是根据上下文的语境来进行推断的，如果两个词在上下文的语境中可以被互换，那么这就表示这两个词的意思相似，词性相似，那么他们的词向量中相距距离就非常近。在自然语言中，上下文的语境对分析词语的意义是非常重要的。简单来说，Word2Vec这个模型的作用就是从一大堆句子（以 Wikipedia 为例）中为每个独一无二的单词进行建模，并且输出一个唯一的向量，Word2Vec 模型的输出被称为一个嵌入矩阵。该嵌入矩阵将包含训练语料库中每个不同单词的向量。 传统上，嵌入矩阵可以包含超过300万个单词向量。Word2Vec模型是通过对数据集中的每个句子进行训练，在其上滑动一个固定大小的窗口，并试图预测窗口的中心词，给出其他词。使用损失函数和优化程序，该模型为每个唯一字生成向量。这个训练过程的细节可能会变得有点复杂，所以我们现在要跳过细节，但这里主要的一点是，任何深度学习方法对于NLP任务的输入可能都会有单词向量作为输入。后面特征提取这一块，应该会将用word2vec提取的方式改为用doc2vec来提取，不过具体修改时间待定，得看我啥时候能将这一操作学会(哈哈哒)。Google 已经帮助我们在大规模数据集上训练出来了 Word2Vec 模型，它包括 1000 亿个不同的词，在这个模型中，谷歌能创建300万个词向量，每个向量维度为 300。在理想情况下，我们将使用这些向量来构建模型，但是因为这个单词向量矩阵太大了（3.6G），因此在此次研究中我们将使用一个更加易于管理的矩阵，该矩阵由 GloVe 进行训练得到。矩阵将包含 400000 个词向量，每个向量的维数为 50。这里有用到一些.npy文件，是通过glove已经转好的，存为了npy文件。我们将导入两个不同的数据结构，一个是包含 400000 个单词的 Python 列表，一个是包含所有单词向量值的 400000*50 维的嵌入矩阵。结果对比：CNN网络层数包括：卷积层，池化层，全连接层。CNN神经网络模型运用于文本情感分析时效果不如LSTM神经网络模型效果好，经典的CNN模型在文本情感分析正确率只有71.2%，而对经典进行改进之后，增加了卷积层和池化层，CNN模型的正确率得到了提高，但正确率也是只有77.25%，仍然比不上只用了一层LSTM网络的正确率高。从结果对比中我们可以知道，CNN不光可以应用于图像处理领域，也能成功有效地对文本信息进行分析，但LSTM在解决文本情感分析的问题时效果要比CNN好。下面是一些运行结果：训练数据集的结果嗯…，训练了800多个数据，发现最高的时候准确率在百分之七十几，但是绝大多数稳定在百分之五十左右，这个准确度还是有点低的，后面加强学习，改进代码，应该可以将准确度提高。(方法推荐：改改epoch可能会提高准确度，模型收敛+准确率)输出词列表的长度，词向量的维数维度的个数这个项目采用的数据集是IMDB数据集，这个数据集是一个关于电影评论的数据集，在这个数据集上做训练和测试。这个数据集包含 25000 条电影数据，其中 12500 条正向数据，12500 条负向数据。将其中的23000个文本评论作为训练集，将剩下的2000个文本评论作为测试集。下面为正面评价文本和负面评价文本示例总结：将CNN与LSTM两种神经网络模型应用到了文本情感分析的问题当中，使用Word2Vec模型及它的子矩阵GloVe来将文本信息进行预处理，转换成了词向量及向量矩阵，使用了IMDB数据集来对模型进行训练，并用TensorFlow进行建模、训练。版权声明：本文为CSDN博主「醒了的追梦人」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

检信智能Allemotion OS 让你读懂什么是图像识别图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以各种模式识别目标和物体。它是深度学习算法的实际应用。现阶段，图像识别技术一般分为人脸识别和产品识别。人脸识别主要应用于安检、身份验证和移动支付；产品图像识别主要应用于商品流通领域，尤其是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。传统的图像识别过程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。另外，在地理学上，图像识别是指对遥感图像进行分类的技术。图像识别可以基于图像的主要特征。每个图像都有它的特点，比如字母A有一个尖点，P有一个圆，Y的中心有一个锐角。对图像识别过程中眼球运动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上。而且，眼睛的扫描路径总是从一个特征到另一个特征。可见，在图像识别过程中，感知机制需要排除输入的冗余信息，提取关键信息。同时，大脑中有负责整合信息的机制，可以将分阶段获得的信息组织成完整的感知图像。在人体图像识别系统中，复杂图像的识别往往是通过不同层次的信息处理来实现的。对于一个熟悉的人物，因为你掌握了它的主要特征，你就会把它认作一个单元，不再关注它的细节。这种由孤立的单元材料组成的整体单元称为块，每个块同时被感知。在书面材料的识别中，人们不仅可以将汉字的笔画组合成一个块，还可以将经常一起出现的字符或单词组合成块单元进行识别。在计算机图像识别系统中，图像内容通常由图像特征来描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似于文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建立索引和查询。

检信智能Allemotion OS 10分钟让你了解语音识别语言作为人类基本的交流方式，在几千年的历史中不断地传承下来。近年来，语音识别技术的不断成熟，在我们的生活中得到了广泛的应用，成为人机通过自然语言进行交互的重要方式之一。语音识别技术如何让机器“理解”人类语言？随着计算机技术的飞速发展，人们对机器的依赖程度已经达到了非常高的水平。语音识别技术使人与机器通过自然语言进行交互成为可能。常见的情况是通过语音识别控制房间照明、空调温度和电视相关操作。根据识别对象的不同，语音识别任务大致可以分为三类，即孤立词识别、关键词识别（或关键词检测）和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别预先已知的孤立词，如“开启”、“关闭”等；连续语音识别的任务是识别任何连续的语音，例如句子或段落；连续语音流中的关键词检测是针对连续语音的，但它并不识别所有的文本，而只是检测一些已知关键词出现的位置。根据目标说话人，语音识别技术可分为特定人语音识别和非特定人语音识别。前者只能识别一个人或几个人的声音，而后者任何人都可以使用。显然，独立于人的语音识别系统更符合实际需求，但比识别特定的人要困难得多。此外，根据语音设备和通道，可分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会扭曲人类发音的声学特征，因此需要构建自己的识别系统。语音识别的应用领域非常广泛。常见的应用系统有：语音输入系统，更符合人们的日常习惯，比键盘输入更自然；语音控制系统，即使用语音识别控制设备操作比手动控制更快捷方便，可应用于工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等多个领域。

检信智能 Allemotion OS 情绪识别 情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。情绪识别研究的内容包括面部表情、语音、心率、行为、文本和生理信号识别等方面，通过以上内容来判断用户的情绪状态。情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪是一种综合了人的感觉、思想和行为的状态，它包括人对外界或自身刺激的心理反应， 包括伴随这种心理反应 的 生 理反应。在 人 们 的 日 常工作和生活中，情绪的作用无处不在。在医疗护理中，如果能够知道患者、特别是有表达障碍的患者的情绪状态，就可以根据患者的情绪做出不同的护理措施，提高护理 量。在产品开发过程中，如 果能够识别出用户使用产品过程中的情绪状态，了解用户体验，就 可 以 改 善 产 品 功 能，设 计 出 更 适 合 用户需求的产品。在各种人-机交互系统里，如果系统能识别出人的情绪状态，人与机器的交互就会变得更加友好和自然。因此，对情绪进行分析和识别是神经科学、心理学、认知科学、计算机科学和人工智能等领域的一项重要的交叉学科研究课题。关于情绪识别的普遍性观点最早可以追溯到查尔斯·罗伯特·达尔文（Charles Robert Darwin）在 1872 年所写的《人类和动物的表情》一书, 他认为人的情绪和表情是天生的、普遍的, 人们能够识别来自不同文化、种族的人的情绪和表情。从上世纪 60 年代起许多心理学家通过研究都得出了情绪识别具有普遍性的结论 。Ekman 和 Izard 提出人类共具有 6 种基本表情 (basic emotion)：高兴、愤怒、恐惧、悲伤、厌恶和惊奇。然而, 其他一些心理学家则认为情绪的表达和识别是后天习得的, 具有文化差异性, 这文种化上的差异在面部表情的强度和对情绪体验的推断等方面都有所体现。对应于不同的情绪诱发方法，情绪识别方法也各不相同，常见的情绪识别方法主要分成 两大类:基于非生理信号的识别和基于生理信号的识别。基于非生理信号的情绪识别方法主要包括对面 部 表 情 和 语 音 语 调 的 识 别。面 部 表 情 识别方法是根据表情与情绪间的对应关系来识别不同的情绪，在特定情绪状态下人们会产生特定的面部肌肉 运 动 和 表 情 模 式，如 心 情 愉 悦 时 嘴 角 角 上翘，眼部会出现环形褶皱; 愤怒时会皱眉，睁大眼睛等。目前，面部表情识别多采用图像识别的方法来实现 。语音语调识别方法是根据 不 同 情 绪 状态下人们的语言表达方式的不同来实现的 ，如心情愉悦时说话的语调会比较欢快，烦躁时语调会比较沉闷。基于非生理信号识别方法的优点是操作简单，不需要特殊设备。缺点是不能保证情绪识别的可靠性，因为人们可以通过伪装面部表情和语音语调来掩饰自己的真实情绪，而这种伪装往往不易被发现。其次，对于患有某些特殊疾病的残疾人来说，基于非生理信号识别的方法往往难以实现。基于生理信号的情绪识别方法，主要包括基于自主神经系统( autonomic nervous system) 的情绪 识别和 基 于 中 枢 神 经 系 统( central nervous system) 的情绪识别。基于自主神经系统的识别方法是指通过测量心率、皮 肤 阻 抗、呼吸等生理信号来识别对应的情绪状态。美国麻省理工学院的 Picard 等人通过对人体自主神经系统的测量和分析，识别出了平静、生气、厌恶、忧伤、愉悦、浪漫、开心和畏惧等 8 种不同的情绪。这些自主神经系统的生理信号虽然无法伪装，能 够 得 到 真 实 的 数 据，但 是 由 于 准 确率低且缺乏合理的评价标准，因此不太适合于实际应用。基于中枢神经系统的识别方法，是指通过分析不同情绪状态下大脑发出的不同信号来识别相应的情绪。这种方法不易被伪装，并且与其他生理信号识别方法相比识别率较高，因此越来越多的被应用于情绪 识 别 研 究 。

2021全国政法智能化建设技术装备及成果展主办单位 法治日报社、北京安全防范行业协会等 展会介绍 　　为深化政法智能化建设，推动社会治理现代化，开创平安中国建设新局面，对新的科技应用和成熟方案进行成果展示，为政法单位、科技企业搭建一个经验交流、技术对接平台，由中央政法委机关报《法治日报》、北京安全防范行业协会主办，法安网承办的2021·全国政法智能化建设技术装备及成果展拟于7月27日至28日在北京·国家会议中心举行。 　　一、展会背景 　　中央政法委书记郭声琨在2020年中央政法工作会议上要求，要认清大势、抓住大机遇，大力加强智能化建设，以智能化推进市域社会治理现代化为牵引，推动新时代政法工作创新发展，把政法工作现代化提高到新水平。加快政法跨部门大数据办案平台建设，全面深化“智慧法院”“智慧检务”“智慧公安”“数字法治·智慧司法”建设，推进市域社会治理现代化。 　　为提升政法工作现代化水平，积极服务政法综治工作创新实践，法治日报社于2017年至2020年，连续四年在北京成功举办了全国政法智能化建设研讨会、全国政法智能化建设技术装备及成果展。展会规模越办越大，展会内容越来越精彩丰富，展会成效十分显著。我们将致力于为打造全国政法系统信息化、智能化建设品牌展会而努力，为服务全面深化智能化建设任务，充分发挥科技信息化对平安中国、法治中国建设的支撑作用，推进国家治理体系和治理能力现代化作出贡献。 　　2021·全国政法智能化建设技术装备及成果展将进一步加强与中央政法系统有关部门的沟通联系，争取更多中央政法单位的支持和参与，使展会的专业性、学术性更强，规模更大，展出效果更加卓著。 　　二、展会基本信息 　　(一)展会名称：2021·全国政法智能化建设技术装备及成果展　　(二)支持单位：中央政法系统有关部门　　(三)主办单位：法治日报社、北京安全防范行业协会等　　(四)承办单位：法安网　　(五)协办单位：中国监狱工作协会、中国司法行政戒毒工作协会等　　(六)地 点：北京·国家会议中心　　(七)展示时间：2021年7月27日—28日　　(八)参观观众：政法委、法院、检察院、公安、司法行政、监狱、戒毒、律所、制造商、经销商、代理商、运营商、工程商、系统集成商、科研机构等行业专家及业内人士。　　(九)展示范围：大数据、云计算、物联网、人工智能、网络安全、互联网+、电子政务、指挥通信装备、政法综治大数据装备、法院业务技术装备、检察业务技术装备、司法行政科技装备、政法干警发明创造装备、公共法律服务产品、智慧安防装备、智慧监狱戒毒装备、社区矫正装备、综合保障装备、智能办公系统、涉案管理软件和设备、行政执法综合管理监督系统、安检系统、办公办案执法相关的技术装备。 　　三、展区情况 　　本届展会将主要设置智慧治理展区、智慧法院展区、智慧检务展区、智慧司法·数字法治展区、智慧监狱(戒毒)展区、智慧警务展区、自主可控和网络安全展区、创新案例展区、科技创新成果展区。 　　四、研讨会 　　展会同期除将举行“全国政法智能化建设研讨会”“智慧治理· 经验分享”“智慧法院· 经验分享”“智慧检务· 经验分享”“智慧警务· 经验分享”“智慧司法· 经验分享”“智慧监狱戒毒· 经验分享”“圆桌交流· 经验分享和创新建议”外，还将举办供需对接会、成果交流分享及发布。 　　研讨会拟邀请全国政法机关相关领导、科研院所相关专家学者、相关企业负责人就社会治理现代化、政法综治大数据应用、人工智能应用、信息网络安全、智慧司法·数字法治、司法行政科技装备等热点问题展开探讨、交流及有关政策的讲解。 　　五、案例及论文征集活动 　　1、全国政法智能化建设创新案例征集评选活动：　　智慧治理十大创新案例　　智慧法院十大创新案例　　智慧检务十大创新案例　　智慧警务十大创新案例　　智慧司法十大创新案例 　　2、全国政法智能化建设十大解决方案及十大创新产品征集推荐活动：　　智慧治理十大解决方案 智慧治理十大创新产品　　智慧法院十大解决方案 智慧法院十大创新产品　　智慧检务十大解决方案 智慧检务十大创新产品　　智慧警务十大解决方案 智慧警务十大创新产品　　智慧司法十大解决方案 智慧司法十大创新产品 　　3、全国政法智能化建设有奖征文活动：　　一等奖10名，奖金3000元；二等奖20名，奖金2000元；三等奖50名，奖金1000元；优秀奖若干名，奖金500元。 　　4、展会期间将举行全国政法智能化建设创新案例及论文发布活动，并对征集评选出的十大和优秀创新案例、解决方案、创新产品、优秀论文进行线上线下展示。另外，法治日报社还将对评选出的这些创新案例、创新产品、解决方案、优秀论文编辑成册，正式出版，并公开发行到全国各级政法系统和有关企事业单位。 　　六、科技创新成果展示 　　为展示近年来全国政法系统信息化、智能化建设成果，广泛宣传先进科技在提升政法工作现代化水平、推进社会治理创新、惠及民生工程等方面的应用，本届展会将邀请部分政法单位参与展示，主要展示内容要符合自主创新、技术先进、实战实用标准，具有引领性、示范性以及现场互动性、可展示性，特别是获得过国家、省部级相关奖励或在全国介绍经验、推广应用的科技信息化成果项目。 　　七、展会活动宣传 　　(一)法治日报社所属媒体宣传　　通过法治日报社所属报纸、网站、两微一端对2021·全国政法智能化建设技术装备及成果展进行充分的宣传报道，提升展会影响力和知名度。宣传2021·全国政法智能化建设技术装备及成果展的亮点、看点，并对部分企业代表及其相关的产品技术进行采访报道，充分发挥融媒体的优势，以文字、图片、视频等形式进行多方位宣传。 　　(二)案例征集及展会其它媒体宣传　　为扩大全国政法智能化建设创新案例征集活动和展会的影响力，将加大在中央媒体、中央政法媒体、地方政法媒体、行业媒体、新媒体的宣传力度，充分利用报刊、网络、新媒体等重要宣传载体平台，及时发布活动信息、刊登活动广告。 　　(三)法制网设立访谈间　　在展会期间设立访谈间，采访宣传品牌、创新企业、行业代表企业及人物。 　　(四)其它媒体采访报道　　拟邀请中央媒体、中央政法媒体、地方媒体、行业媒体在展会期间对展会、活动、参展企业及领导进行采访报道宣传。 　　(五)网上展厅　　网上展厅将以法制网或安平行业网为载体，按照参展企业的产品和技术服务类别，免费展示企业简介、产品介绍、解决方案、成功案例等，以全方位、多维度、立体化的方式为参展企业打造一个优质的永不落幕的展示宣传平台，为政法信息化、智能化建设提供全面、及时、准确、实用的资讯信息。 　　(六)拟邀合作媒体　　《人民日报》、人民网、新华社、新华网、《光明日报》、光明网、《经济日报》、中国经济网、中央电视总台、央视网、《中国青年报》、中青网、中新社、中新网、《长安杂志》、长安网、《人民法院报》、中国法院网、《检察日报》、正义网、《人民公安报》、中国警察网、《信息网络安全杂志》等。文章链接：安防展览网 https://www.afzhan.com/exhibition/detail/940.html

作为中国唯一一个以国防信息命名的展会，中国国防信息化装备与技术博览会，在军队和政府部门的大力指导下，由国家国防科工局主管、中国和平利用军工技术协会、全国工商联科技装备业商会、中国兵工学会反恐装备专委会、中国国防科协信息化专委会联合主办，福建星网锐捷通讯股份有限公司赞助，航天二院、航天三院、电科15所、电科40所、中船709所、中船716所、航天706所、航天304所、航天702所支持，由北京企发展览服务有限公司独家承办的“2021第十届中国国防信息化装备与技术博览会（国防信息化展）”将于2021年9月2日-4日在北京.中国国际展览中心如期召开。 本届展会展览面积4万平方米，标准展位1800个，预计展商：600家，预计观众：4 万人次。主要展示：军用计算机软硬件、加固计算机、嵌入式、军工自动化装备、伺服系统、运动控制、机器人、机器视觉、动力传动、可靠性试验与测试、惯性导航、测试测量、传感器与仪器仪表、开关/连接器及电缆组件、安全可控软硬件、网络与信息安全、大数据与云计算、工业软件、雷达系统、微波射频、电磁兼容、电子元器件、印制板PCB、电源电池、VR 虚拟仿真、 北斗导航、军事通信、指挥控制、信息显示、数据机房、防雷设备、无人机、机器人、 后勤保障装备、智慧军营、智慧物联、安防装备、周界报警、军工配套系统和零部件、军工零件加工、军民两用新材料，3D打印、室外特种车辆及方舱等展区。 国防信息化展|创办于2012年，近年来以其专业权威的高端视角和独具匠心的个性化服务铸就了强大的品牌影响力，全新的国防信息化展必将继续彰显其品牌力量，引领国防科技工业“军民融合”的同时，进一步推进建设有中国特色的国防工业体系。每年一届，国防信息化展汇聚各方资源，力邀军方采购及技术部门、各大军工集团、“参军”高新技术企业及防务媒体等国防人共赴盛会，了解行业趋势，共话行业未来。2021第十届中国国防信息化装备与技术博览会展会时间：2021年9月2日-4日展会地点：北京·中国国际展览中心咨询热线：+86-010-51283861联 系 人：谢 涛13621140827（微信同号）展会官网：www.81guofang.com