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檢信專(zhuān)注心理
用技術(shù)創(chuàng)新 做行業(yè)先驅(qū)
檢信ALLEMOTION
  • 檢信智能ALLEMOTION OS 語(yǔ)義文本情感識(shí)別原理
    檢信智能ALLEMOTION OS 語(yǔ)義文本情感識(shí)別原理首先,當(dāng)然是文本預(yù)處理輸入文本,在將輸入文本轉(zhuǎn)化成向量之前,我們需要將標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、括號(hào)、問(wèn)號(hào)等刪去,只留下字母、數(shù)字和字符, 同時(shí)將大寫(xiě)字母轉(zhuǎn)化為小寫(xiě),去除停用詞。效果如下圖然后就是將文本轉(zhuǎn)化為詞向量(即漢字要轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能識(shí)別的數(shù)字類(lèi)(矩陣啥的))在將深度學(xué)習(xí)運(yùn)用于文本情感分析的過(guò)程中,我們需要考慮網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)的形式。在其他例子中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)使用像素值作為輸入,logistic回歸使用一些可以量化的特征值作為輸入,強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型使用獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)進(jìn)行更新。通常的輸入數(shù)據(jù)是需要被標(biāo)記的標(biāo)量值。當(dāng)我們處理文本任務(wù)時(shí),可能會(huì)想到利用這樣的數(shù)據(jù)管道。但是,這樣的處理方式存在著很多問(wèn)題。我們不能像點(diǎn)積或者反向傳播那樣在一個(gè)字符串上執(zhí)行普通的運(yùn)算操作。所以在這里我們不能將字符串作為輸入,而是需要將文本轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可識(shí)別的格式,由于計(jì)算機(jī)只能識(shí)別數(shù)字,因此我們可以將文本中的每一個(gè)詞都轉(zhuǎn)化為一個(gè)向量,也稱(chēng)作詞向量。詞向量是用一個(gè)向量的形式表示文本中的一個(gè)詞,通過(guò)這種轉(zhuǎn)化方式就能采用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)把任何輸入量化成我們需要的數(shù)值表示,然后就可以充分利用計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力,計(jì)算得出最終想要的結(jié)果,保證了操作的可行性。如圖所示,我們可以將上面的這段文本輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一個(gè) 16*D 的輸入矩陣。我們希望創(chuàng)建這種詞向量的方式是可以表示單詞及其在上下文中意義的。例如,我們希望單詞 “l(fā)ove” 和 “adore” 這兩個(gè)詞在向量空間中是有一定的相關(guān)性的,因?yàn)樗麄兊囊馑枷嗨疲叶荚陬?lèi)似的上下文中使用,因此他們的空間相距距離會(huì)相對(duì)較小。而“l(fā)ove”、“adore”這兩個(gè)單詞與單詞“baseball”的意思有很大的不同,詞性也不相同,那么“l(fā)ove”、“adore”這兩個(gè)單詞的向量與單詞“baseball”的向量相距距離就會(huì)相對(duì)較大。單詞的向量表示也被稱(chēng)之為詞嵌入。特征提?。簽榱说玫竭@些詞嵌入,我們采用一個(gè)很著名的模型 “Word2Vec”?!癢ord2Vec”是近幾年很火的算法,它通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)訓(xùn)練N-gram 語(yǔ)言模型,并在訓(xùn)練過(guò)程中求出word所對(duì)應(yīng)的vector的方法。它是將詞表征為實(shí)數(shù)值向量的一種高效的算法模型,其利用深度學(xué)習(xí)的思想,可以通過(guò)訓(xùn)練,把對(duì)文本內(nèi)容的處理簡(jiǎn)化為 K 維向量空間中的向量運(yùn)算,而向量空間上的相似度可以用來(lái)表示文本語(yǔ)義上的相似。在這個(gè)模型中,每個(gè)詞的詞向量是根據(jù)上下文的語(yǔ)境來(lái)進(jìn)行推斷的,如果兩個(gè)詞在上下文的語(yǔ)境中可以被互換,那么這就表示這兩個(gè)詞的意思相似,詞性相似,那么他們的詞向量中相距距離就非常近。在自然語(yǔ)言中,上下文的語(yǔ)境對(duì)分析詞語(yǔ)的意義是非常重要的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),Word2Vec這個(gè)模型的作用就是從一大堆句子(以 Wikipedia 為例)中為每個(gè)獨(dú)一無(wú)二的單詞進(jìn)行建模,并且輸出一個(gè)唯一的向量,Word2Vec 模型的輸出被稱(chēng)為一個(gè)嵌入矩陣。該嵌入矩陣將包含訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)中每個(gè)不同單詞的向量。 傳統(tǒng)上,嵌入矩陣可以包含超過(guò)300萬(wàn)個(gè)單詞向量。Word2Vec模型是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)句子進(jìn)行訓(xùn)練,在其上滑動(dòng)一個(gè)固定大小的窗口,并試圖預(yù)測(cè)窗口的中心詞,給出其他詞。使用損失函數(shù)和優(yōu)化程序,該模型為每個(gè)唯一字生成向量。這個(gè)訓(xùn)練過(guò)程的細(xì)節(jié)可能會(huì)變得有點(diǎn)復(fù)雜,所以我們現(xiàn)在要跳過(guò)細(xì)節(jié),但這里主要的一點(diǎn)是,任何深度學(xué)習(xí)方法對(duì)于NLP任務(wù)的輸入可能都會(huì)有單詞向量作為輸入。后面特征提取這一塊,應(yīng)該會(huì)將用word2vec提取的方式改為用doc2vec來(lái)提取,不過(guò)具體修改時(shí)間待定,得看我啥時(shí)候能將這一操作學(xué)會(huì)(哈哈噠)。Google 已經(jīng)幫助我們?cè)诖笠?guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來(lái)了 Word2Vec 模型,它包括 1000 億個(gè)不同的詞,在這個(gè)模型中,谷歌能創(chuàng)建300萬(wàn)個(gè)詞向量,每個(gè)向量維度為 300。在理想情況下,我們將使用這些向量來(lái)構(gòu)建模型,但是因?yàn)檫@個(gè)單詞向量矩陣太大了(3.6G),因此在此次研究中我們將使用一個(gè)更加易于管理的矩陣,該矩陣由 GloVe 進(jìn)行訓(xùn)練得到。矩陣將包含 400000 個(gè)詞向量,每個(gè)向量的維數(shù)為 50。這里有用到一些.npy文件,是通過(guò)glove已經(jīng)轉(zhuǎn)好的,存為了npy文件。我們將導(dǎo)入兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),一個(gè)是包含 400000 個(gè)單詞的 Python 列表,一個(gè)是包含所有單詞向量值的 400000*50 維的嵌入矩陣。結(jié)果對(duì)比:CNN網(wǎng)絡(luò)層數(shù)包括:卷積層,池化層,全連接層。CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)用于文本情感分析時(shí)效果不如LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型效果好,經(jīng)典的CNN模型在文本情感分析正確率只有71.2%,而對(duì)經(jīng)典進(jìn)行改進(jìn)之后,增加了卷積層和池化層,CNN模型的正確率得到了提高,但正確率也是只有77.25%,仍然比不上只用了一層LSTM網(wǎng)絡(luò)的正確率高。從結(jié)果對(duì)比中我們可以知道,CNN不光可以應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域,也能成功有效地對(duì)文本信息進(jìn)行分析,但LSTM在解決文本情感分析的問(wèn)題時(shí)效果要比CNN好。下面是一些運(yùn)行結(jié)果:訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的結(jié)果嗯…,訓(xùn)練了800多個(gè)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)最高的時(shí)候準(zhǔn)確率在百分之七十幾,但是絕大多數(shù)穩(wěn)定在百分之五十左右,這個(gè)準(zhǔn)確度還是有點(diǎn)低的,后面加強(qiáng)學(xué)習(xí),改進(jìn)代碼,應(yīng)該可以將準(zhǔn)確度提高。(方法推薦:改改epoch可能會(huì)提高準(zhǔn)確度,模型收斂+準(zhǔn)確率)輸出詞列表的長(zhǎng)度,詞向量的維數(shù)維度的個(gè)數(shù)這個(gè)項(xiàng)目采用的數(shù)據(jù)集是IMDB數(shù)據(jù)集,這個(gè)數(shù)據(jù)集是一個(gè)關(guān)于電影評(píng)論的數(shù)據(jù)集,在這個(gè)數(shù)據(jù)集上做訓(xùn)練和測(cè)試。這個(gè)數(shù)據(jù)集包含 25000 條電影數(shù)據(jù),其中 12500 條正向數(shù)據(jù),12500 條負(fù)向數(shù)據(jù)。將其中的23000個(gè)文本評(píng)論作為訓(xùn)練集,將剩下的2000個(gè)文本評(píng)論作為測(cè)試集。下面為正面評(píng)價(jià)文本和負(fù)面評(píng)價(jià)文本示例總結(jié):將CNN與LSTM兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到了文本情感分析的問(wèn)題當(dāng)中,使用Word2Vec模型及它的子矩陣GloVe來(lái)將文本信息進(jìn)行預(yù)處理,轉(zhuǎn)換成了詞向量及向量矩陣,使用了IMDB數(shù)據(jù)集來(lái)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并用TensorFlow進(jìn)行建模、訓(xùn)練。版權(quán)聲明:本文為CSDN博主「醒了的追夢(mèng)人」的原創(chuàng)文章,遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議,轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
    2021-09-20
  • 檢信智能Allemotion OS 讓你讀懂什么是圖像識(shí)別
    檢信智能Allemotion OS 讓你讀懂什么是圖像識(shí)別圖像識(shí)別是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解,以各種模式識(shí)別目標(biāo)和物體。它是深度學(xué)習(xí)算法的實(shí)際應(yīng)用?,F(xiàn)階段,圖像識(shí)別技術(shù)一般分為人臉識(shí)別和產(chǎn)品識(shí)別。人臉識(shí)別主要應(yīng)用于安檢、身份驗(yàn)證和移動(dòng)支付;產(chǎn)品圖像識(shí)別主要應(yīng)用于商品流通領(lǐng)域,尤其是無(wú)人貨架、智能零售柜等無(wú)人零售領(lǐng)域。傳統(tǒng)的圖像識(shí)別過(guò)程分為四個(gè)步驟:圖像采集→圖像預(yù)處理→特征提取→圖像識(shí)別。另外,在地理學(xué)上,圖像識(shí)別是指對(duì)遙感圖像進(jìn)行分類(lèi)的技術(shù)。圖像識(shí)別可以基于圖像的主要特征。每個(gè)圖像都有它的特點(diǎn),比如字母A有一個(gè)尖點(diǎn),P有一個(gè)圓,Y的中心有一個(gè)銳角。對(duì)圖像識(shí)別過(guò)程中眼球運(yùn)動(dòng)的研究表明,視線總是集中在圖像的主要特征上。而且,眼睛的掃描路徑總是從一個(gè)特征到另一個(gè)特征??梢?jiàn),在圖像識(shí)別過(guò)程中,感知機(jī)制需要排除輸入的冗余信息,提取關(guān)鍵信息。同時(shí),大腦中有負(fù)責(zé)整合信息的機(jī)制,可以將分階段獲得的信息組織成完整的感知圖像。在人體圖像識(shí)別系統(tǒng)中,復(fù)雜圖像的識(shí)別往往是通過(guò)不同層次的信息處理來(lái)實(shí)現(xiàn)的。對(duì)于一個(gè)熟悉的人物,因?yàn)槟阏莆樟怂闹饕卣?,你就?huì)把它認(rèn)作一個(gè)單元,不再關(guān)注它的細(xì)節(jié)。這種由孤立的單元材料組成的整體單元稱(chēng)為塊,每個(gè)塊同時(shí)被感知。在書(shū)面材料的識(shí)別中,人們不僅可以將漢字的筆畫(huà)組合成一個(gè)塊,還可以將經(jīng)常一起出現(xiàn)的字符或單詞組合成塊單元進(jìn)行識(shí)別。在計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別系統(tǒng)中,圖像內(nèi)容通常由圖像特征來(lái)描述。事實(shí)上,基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索也可以分為類(lèi)似于文本搜索引擎的三個(gè)步驟:提取特征、建立索引和查詢(xún)。
    2021-09-08
  • 檢信智能Allemotion OS  10分鐘讓你 了解語(yǔ)音識(shí)別
    檢信智能Allemotion OS 10分鐘讓你了解語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)言作為人類(lèi)基本的交流方式,在幾千年的歷史中不斷地傳承下來(lái)。近年來(lái),語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的不斷成熟,在我們的生活中得到了廣泛的應(yīng)用,成為人機(jī)通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行交互的重要方式之一。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)如何讓機(jī)器“理解”人類(lèi)語(yǔ)言?隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,人們對(duì)機(jī)器的依賴(lài)程度已經(jīng)達(dá)到了非常高的水平。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)使人與機(jī)器通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行交互成為可能。常見(jiàn)的情況是通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別控制房間照明、空調(diào)溫度和電視相關(guān)操作。根據(jù)識(shí)別對(duì)象的不同,語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)大致可以分為三類(lèi),即孤立詞識(shí)別、關(guān)鍵詞識(shí)別(或關(guān)鍵詞檢測(cè))和連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別。其中,孤立詞識(shí)別的任務(wù)是識(shí)別預(yù)先已知的孤立詞,如“開(kāi)啟”、“關(guān)閉”等;連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別的任務(wù)是識(shí)別任何連續(xù)的語(yǔ)音,例如句子或段落;連續(xù)語(yǔ)音流中的關(guān)鍵詞檢測(cè)是針對(duì)連續(xù)語(yǔ)音的,但它并不識(shí)別所有的文本,而只是檢測(cè)一些已知關(guān)鍵詞出現(xiàn)的位置。根據(jù)目標(biāo)說(shuō)話人,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可分為特定人語(yǔ)音識(shí)別和非特定人語(yǔ)音識(shí)別。前者只能識(shí)別一個(gè)人或幾個(gè)人的聲音,而后者任何人都可以使用。顯然,獨(dú)立于人的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)更符合實(shí)際需求,但比識(shí)別特定的人要困難得多。此外,根據(jù)語(yǔ)音設(shè)備和通道,可分為桌面(PC)語(yǔ)音識(shí)別、電話語(yǔ)音識(shí)別和嵌入式設(shè)備(手機(jī)、PDA等)語(yǔ)音識(shí)別。不同的采集通道會(huì)扭曲人類(lèi)發(fā)音的聲學(xué)特征,因此需要構(gòu)建自己的識(shí)別系統(tǒng)。語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。常見(jiàn)的應(yīng)用系統(tǒng)有:語(yǔ)音輸入系統(tǒng),更符合人們的日常習(xí)慣,比鍵盤(pán)輸入更自然;語(yǔ)音控制系統(tǒng),即使用語(yǔ)音識(shí)別控制設(shè)備操作比手動(dòng)控制更快捷方便,可應(yīng)用于工業(yè)控制、語(yǔ)音撥號(hào)系統(tǒng)、智能家電、聲控智能玩具等多個(gè)領(lǐng)域。
    2021-08-25
  • 檢信智能 Allemotion OS 情緒識(shí)別
    檢信智能 Allemotion OS 情緒識(shí)別 情緒識(shí)別原本是指?jìng)€(gè)體對(duì)于他人情緒的識(shí)別,現(xiàn)多指AI通過(guò)獲取個(gè)體的生理或非生理信號(hào)對(duì)個(gè)體的情緒狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)辨別,是情感計(jì)算的一個(gè)重要組成部分。情緒識(shí)別研究的內(nèi)容包括面部表情、語(yǔ)音、心率、行為、文本和生理信號(hào)識(shí)別等方面,通過(guò)以上內(nèi)容來(lái)判斷用戶的情緒狀態(tài)。情緒是綜合了人的感覺(jué)、思想和行為的一種狀態(tài),在人與人的交流中發(fā)揮著重要作用。情緒是一種綜合了人的感覺(jué)、思想和行為的狀態(tài),它包括人對(duì)外界或自身刺激的心理反應(yīng), 包括伴隨這種心理反應(yīng) 的 生 理反應(yīng)。在 人 們 的 日 常工作和生活中,情緒的作用無(wú)處不在。在醫(yī)療護(hù)理中,如果能夠知道患者、特別是有表達(dá)障礙的患者的情緒狀態(tài),就可以根據(jù)患者的情緒做出不同的護(hù)理措施,提高護(hù)理 量。在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中,如 果能夠識(shí)別出用戶使用產(chǎn)品過(guò)程中的情緒狀態(tài),了解用戶體驗(yàn),就 可 以 改 善 產(chǎn) 品 功 能,設(shè) 計(jì) 出 更 適 合 用戶需求的產(chǎn)品。在各種人-機(jī)交互系統(tǒng)里,如果系統(tǒng)能識(shí)別出人的情緒狀態(tài),人與機(jī)器的交互就會(huì)變得更加友好和自然。因此,對(duì)情緒進(jìn)行分析和識(shí)別是神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能等領(lǐng)域的一項(xiàng)重要的交叉學(xué)科研究課題。關(guān)于情緒識(shí)別的普遍性觀點(diǎn)最早可以追溯到查爾斯·羅伯特·達(dá)爾文(Charles Robert Darwin)在 1872 年所寫(xiě)的《人類(lèi)和動(dòng)物的表情》一書(shū), 他認(rèn)為人的情緒和表情是天生的、普遍的, 人們能夠識(shí)別來(lái)自不同文化、種族的人的情緒和表情。從上世紀(jì) 60 年代起許多心理學(xué)家通過(guò)研究都得出了情緒識(shí)別具有普遍性的結(jié)論 。Ekman 和 Izard 提出人類(lèi)共具有 6 種基本表情 (basic emotion):高興、憤怒、恐懼、悲傷、厭惡和驚奇。然而, 其他一些心理學(xué)家則認(rèn)為情緒的表達(dá)和識(shí)別是后天習(xí)得的, 具有文化差異性, 這文種化上的差異在面部表情的強(qiáng)度和對(duì)情緒體驗(yàn)的推斷等方面都有所體現(xiàn)。對(duì)應(yīng)于不同的情緒誘發(fā)方法,情緒識(shí)別方法也各不相同,常見(jiàn)的情緒識(shí)別方法主要分成 兩大類(lèi):基于非生理信號(hào)的識(shí)別和基于生理信號(hào)的識(shí)別。基于非生理信號(hào)的情緒識(shí)別方法主要包括對(duì)面 部 表 情 和 語(yǔ) 音 語(yǔ) 調(diào) 的 識(shí) 別。面 部 表 情 識(shí)別方法是根據(jù)表情與情緒間的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)識(shí)別不同的情緒,在特定情緒狀態(tài)下人們會(huì)產(chǎn)生特定的面部肌肉 運(yùn) 動(dòng) 和 表 情 模 式,如 心 情 愉 悅 時(shí) 嘴 角 角 上翹,眼部會(huì)出現(xiàn)環(huán)形褶皺; 憤怒時(shí)會(huì)皺眉,睜大眼睛等。目前,面部表情識(shí)別多采用圖像識(shí)別的方法來(lái)實(shí)現(xiàn) 。語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)識(shí)別方法是根據(jù) 不 同 情 緒 狀態(tài)下人們的語(yǔ)言表達(dá)方式的不同來(lái)實(shí)現(xiàn)的 ,如心情愉悅時(shí)說(shuō)話的語(yǔ)調(diào)會(huì)比較歡快,煩躁時(shí)語(yǔ)調(diào)會(huì)比較沉悶?;诜巧硇盘?hào)識(shí)別方法的優(yōu)點(diǎn)是操作簡(jiǎn)單,不需要特殊設(shè)備。缺點(diǎn)是不能保證情緒識(shí)別的可靠性,因?yàn)槿藗兛梢酝ㄟ^(guò)偽裝面部表情和語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)來(lái)掩飾自己的真實(shí)情緒,而這種偽裝往往不易被發(fā)現(xiàn)。其次,對(duì)于患有某些特殊疾病的殘疾人來(lái)說(shuō),基于非生理信號(hào)識(shí)別的方法往往難以實(shí)現(xiàn)。基于生理信號(hào)的情緒識(shí)別方法,主要包括基于自主神經(jīng)系統(tǒng)( autonomic nervous system) 的情緒 識(shí)別和 基 于 中 樞 神 經(jīng) 系 統(tǒng)( central nervous system) 的情緒識(shí)別?;谧灾魃窠?jīng)系統(tǒng)的識(shí)別方法是指通過(guò)測(cè)量心率、皮 膚 阻 抗、呼吸等生理信號(hào)來(lái)識(shí)別對(duì)應(yīng)的情緒狀態(tài)。美國(guó)麻省理工學(xué)院的 Picard 等人通過(guò)對(duì)人體自主神經(jīng)系統(tǒng)的測(cè)量和分析,識(shí)別出了平靜、生氣、厭惡、憂傷、愉悅、浪漫、開(kāi)心和畏懼等 8 種不同的情緒。這些自主神經(jīng)系統(tǒng)的生理信號(hào)雖然無(wú)法偽裝,能 夠 得 到 真 實(shí) 的 數(shù) 據(jù),但 是 由 于 準(zhǔn) 確率低且缺乏合理的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),因此不太適合于實(shí)際應(yīng)用。基于中樞神經(jīng)系統(tǒng)的識(shí)別方法,是指通過(guò)分析不同情緒狀態(tài)下大腦發(fā)出的不同信號(hào)來(lái)識(shí)別相應(yīng)的情緒。這種方法不易被偽裝,并且與其他生理信號(hào)識(shí)別方法相比識(shí)別率較高,因此越來(lái)越多的被應(yīng)用于情緒 識(shí) 別 研 究 。
    2021-08-24
  • 2021全國(guó)政法智能化建設(shè)技術(shù)裝備及成果展
    2021全國(guó)政法智能化建設(shè)技術(shù)裝備及成果展主辦單位 法治日?qǐng)?bào)社、北京安全防范行業(yè)協(xié)會(huì)等 展會(huì)介紹   為深化政法智能化建設(shè),推動(dòng)社會(huì)治理現(xiàn)代化,開(kāi)創(chuàng)平安中國(guó)建設(shè)新局面,對(duì)新的科技應(yīng)用和成熟方案進(jìn)行成果展示,為政法單位、科技企業(yè)搭建一個(gè)經(jīng)驗(yàn)交流、技術(shù)對(duì)接平臺(tái),由中央政法委機(jī)關(guān)報(bào)《法治日?qǐng)?bào)》、北京安全防范行業(yè)協(xié)會(huì)主辦,法安網(wǎng)承辦的2021·全國(guó)政法智能化建設(shè)技術(shù)裝備及成果展擬于7月27日至28日在北京·國(guó)家會(huì)議中心舉行。   一、展會(huì)背景   中央政法委書(shū)記郭聲琨在2020年中央政法工作會(huì)議上要求,要認(rèn)清大勢(shì)、抓住大機(jī)遇,大力加強(qiáng)智能化建設(shè),以智能化推進(jìn)市域社會(huì)治理現(xiàn)代化為牽引,推動(dòng)新時(shí)代政法工作創(chuàng)新發(fā)展,把政法工作現(xiàn)代化提高到新水平。加快政法跨部門(mén)大數(shù)據(jù)辦案平臺(tái)建設(shè),全面深化“智慧法院”“智慧檢務(wù)”“智慧公安”“數(shù)字法治·智慧司法”建設(shè),推進(jìn)市域社會(huì)治理現(xiàn)代化。   為提升政法工作現(xiàn)代化水平,積極服務(wù)政法綜治工作創(chuàng)新實(shí)踐,法治日?qǐng)?bào)社于2017年至2020年,連續(xù)四年在北京成功舉辦了全國(guó)政法智能化建設(shè)研討會(huì)、全國(guó)政法智能化建設(shè)技術(shù)裝備及成果展。展會(huì)規(guī)模越辦越大,展會(huì)內(nèi)容越來(lái)越精彩豐富,展會(huì)成效十分顯著。我們將致力于為打造全國(guó)政法系統(tǒng)信息化、智能化建設(shè)品牌展會(huì)而努力,為服務(wù)全面深化智能化建設(shè)任務(wù),充分發(fā)揮科技信息化對(duì)平安中國(guó)、法治中國(guó)建設(shè)的支撐作用,推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化作出貢獻(xiàn)。   2021·全國(guó)政法智能化建設(shè)技術(shù)裝備及成果展將進(jìn)一步加強(qiáng)與中央政法系統(tǒng)有關(guān)部門(mén)的溝通聯(lián)系,爭(zhēng)取更多中央政法單位的支持和參與,使展會(huì)的專(zhuān)業(yè)性、學(xué)術(shù)性更強(qiáng),規(guī)模更大,展出效果更加卓著。   二、展會(huì)基本信息   (一)展會(huì)名稱(chēng):2021·全國(guó)政法智能化建設(shè)技術(shù)裝備及成果展  (二)支持單位:中央政法系統(tǒng)有關(guān)部門(mén)  (三)主辦單位:法治日?qǐng)?bào)社、北京安全防范行業(yè)協(xié)會(huì)等  (四)承辦單位:法安網(wǎng)  (五)協(xié)辦單位:中國(guó)監(jiān)獄工作協(xié)會(huì)、中國(guó)司法行政戒毒工作協(xié)會(huì)等  (六)地 點(diǎn):北京·國(guó)家會(huì)議中心  (七)展示時(shí)間:2021年7月27日—28日  (八)參觀觀眾:政法委、法院、檢察院、公安、司法行政、監(jiān)獄、戒毒、律所、制造商、經(jīng)銷(xiāo)商、代理商、運(yùn)營(yíng)商、工程商、系統(tǒng)集成商、科研機(jī)構(gòu)等行業(yè)專(zhuān)家及業(yè)內(nèi)人士?! ?九)展示范圍:大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全、互聯(lián)網(wǎng)+、電子政務(wù)、指揮通信裝備、政法綜治大數(shù)據(jù)裝備、法院業(yè)務(wù)技術(shù)裝備、檢察業(yè)務(wù)技術(shù)裝備、司法行政科技裝備、政法干警發(fā)明創(chuàng)造裝備、公共法律服務(wù)產(chǎn)品、智慧安防裝備、智慧監(jiān)獄戒毒裝備、社區(qū)矯正裝備、綜合保障裝備、智能辦公系統(tǒng)、涉案管理軟件和設(shè)備、行政執(zhí)法綜合管理監(jiān)督系統(tǒng)、安檢系統(tǒng)、辦公辦案執(zhí)法相關(guān)的技術(shù)裝備。   三、展區(qū)情況   本屆展會(huì)將主要設(shè)置智慧治理展區(qū)、智慧法院展區(qū)、智慧檢務(wù)展區(qū)、智慧司法·數(shù)字法治展區(qū)、智慧監(jiān)獄(戒毒)展區(qū)、智慧警務(wù)展區(qū)、自主可控和網(wǎng)絡(luò)安全展區(qū)、創(chuàng)新案例展區(qū)、科技創(chuàng)新成果展區(qū)。   四、研討會(huì)   展會(huì)同期除將舉行“全國(guó)政法智能化建設(shè)研討會(huì)”“智慧治理· 經(jīng)驗(yàn)分享”“智慧法院· 經(jīng)驗(yàn)分享”“智慧檢務(wù)· 經(jīng)驗(yàn)分享”“智慧警務(wù)· 經(jīng)驗(yàn)分享”“智慧司法· 經(jīng)驗(yàn)分享”“智慧監(jiān)獄戒毒· 經(jīng)驗(yàn)分享”“圓桌交流· 經(jīng)驗(yàn)分享和創(chuàng)新建議”外,還將舉辦供需對(duì)接會(huì)、成果交流分享及發(fā)布。   研討會(huì)擬邀請(qǐng)全國(guó)政法機(jī)關(guān)相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)、科研院所相關(guān)專(zhuān)家學(xué)者、相關(guān)企業(yè)負(fù)責(zé)人就社會(huì)治理現(xiàn)代化、政法綜治大數(shù)據(jù)應(yīng)用、人工智能應(yīng)用、信息網(wǎng)絡(luò)安全、智慧司法·數(shù)字法治、司法行政科技裝備等熱點(diǎn)問(wèn)題展開(kāi)探討、交流及有關(guān)政策的講解。   五、案例及論文征集活動(dòng)   1、全國(guó)政法智能化建設(shè)創(chuàng)新案例征集評(píng)選活動(dòng):  智慧治理十大創(chuàng)新案例  智慧法院十大創(chuàng)新案例  智慧檢務(wù)十大創(chuàng)新案例  智慧警務(wù)十大創(chuàng)新案例  智慧司法十大創(chuàng)新案例   2、全國(guó)政法智能化建設(shè)十大解決方案及十大創(chuàng)新產(chǎn)品征集推薦活動(dòng):  智慧治理十大解決方案 智慧治理十大創(chuàng)新產(chǎn)品  智慧法院十大解決方案 智慧法院十大創(chuàng)新產(chǎn)品  智慧檢務(wù)十大解決方案 智慧檢務(wù)十大創(chuàng)新產(chǎn)品  智慧警務(wù)十大解決方案 智慧警務(wù)十大創(chuàng)新產(chǎn)品  智慧司法十大解決方案 智慧司法十大創(chuàng)新產(chǎn)品   3、全國(guó)政法智能化建設(shè)有獎(jiǎng)?wù)魑幕顒?dòng):  一等獎(jiǎng)10名,獎(jiǎng)金3000元;二等獎(jiǎng)20名,獎(jiǎng)金2000元;三等獎(jiǎng)50名,獎(jiǎng)金1000元;優(yōu)秀獎(jiǎng)若干名,獎(jiǎng)金500元。   4、展會(huì)期間將舉行全國(guó)政法智能化建設(shè)創(chuàng)新案例及論文發(fā)布活動(dòng),并對(duì)征集評(píng)選出的十大和優(yōu)秀創(chuàng)新案例、解決方案、創(chuàng)新產(chǎn)品、優(yōu)秀論文進(jìn)行線上線下展示。另外,法治日?qǐng)?bào)社還將對(duì)評(píng)選出的這些創(chuàng)新案例、創(chuàng)新產(chǎn)品、解決方案、優(yōu)秀論文編輯成冊(cè),正式出版,并公開(kāi)發(fā)行到全國(guó)各級(jí)政法系統(tǒng)和有關(guān)企事業(yè)單位。   六、科技創(chuàng)新成果展示   為展示近年來(lái)全國(guó)政法系統(tǒng)信息化、智能化建設(shè)成果,廣泛宣傳先進(jìn)科技在提升政法工作現(xiàn)代化水平、推進(jìn)社會(huì)治理創(chuàng)新、惠及民生工程等方面的應(yīng)用,本屆展會(huì)將邀請(qǐng)部分政法單位參與展示,主要展示內(nèi)容要符合自主創(chuàng)新、技術(shù)先進(jìn)、實(shí)戰(zhàn)實(shí)用標(biāo)準(zhǔn),具有引領(lǐng)性、示范性以及現(xiàn)場(chǎng)互動(dòng)性、可展示性,特別是獲得過(guò)國(guó)家、省部級(jí)相關(guān)獎(jiǎng)勵(lì)或在全國(guó)介紹經(jīng)驗(yàn)、推廣應(yīng)用的科技信息化成果項(xiàng)目。   七、展會(huì)活動(dòng)宣傳   (一)法治日?qǐng)?bào)社所屬媒體宣傳  通過(guò)法治日?qǐng)?bào)社所屬報(bào)紙、網(wǎng)站、兩微一端對(duì)2021·全國(guó)政法智能化建設(shè)技術(shù)裝備及成果展進(jìn)行充分的宣傳報(bào)道,提升展會(huì)影響力和知名度。宣傳2021·全國(guó)政法智能化建設(shè)技術(shù)裝備及成果展的亮點(diǎn)、看點(diǎn),并對(duì)部分企業(yè)代表及其相關(guān)的產(chǎn)品技術(shù)進(jìn)行采訪報(bào)道,充分發(fā)揮融媒體的優(yōu)勢(shì),以文字、圖片、視頻等形式進(jìn)行多方位宣傳。   (二)案例征集及展會(huì)其它媒體宣傳  為擴(kuò)大全國(guó)政法智能化建設(shè)創(chuàng)新案例征集活動(dòng)和展會(huì)的影響力,將加大在中央媒體、中央政法媒體、地方政法媒體、行業(yè)媒體、新媒體的宣傳力度,充分利用報(bào)刊、網(wǎng)絡(luò)、新媒體等重要宣傳載體平臺(tái),及時(shí)發(fā)布活動(dòng)信息、刊登活動(dòng)廣告。   (三)法制網(wǎng)設(shè)立訪談間  在展會(huì)期間設(shè)立訪談間,采訪宣傳品牌、創(chuàng)新企業(yè)、行業(yè)代表企業(yè)及人物。   (四)其它媒體采訪報(bào)道  擬邀請(qǐng)中央媒體、中央政法媒體、地方媒體、行業(yè)媒體在展會(huì)期間對(duì)展會(huì)、活動(dòng)、參展企業(yè)及領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行采訪報(bào)道宣傳。   (五)網(wǎng)上展廳  網(wǎng)上展廳將以法制網(wǎng)或安平行業(yè)網(wǎng)為載體,按照參展企業(yè)的產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)類(lèi)別,免費(fèi)展示企業(yè)簡(jiǎn)介、產(chǎn)品介紹、解決方案、成功案例等,以全方位、多維度、立體化的方式為參展企業(yè)打造一個(gè)優(yōu)質(zhì)的永不落幕的展示宣傳平臺(tái),為政法信息化、智能化建設(shè)提供全面、及時(shí)、準(zhǔn)確、實(shí)用的資訊信息。   (六)擬邀合作媒體  《人民日?qǐng)?bào)》、人民網(wǎng)、新華社、新華網(wǎng)、《光明日?qǐng)?bào)》、光明網(wǎng)、《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》、中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)、中央電視總臺(tái)、央視網(wǎng)、《中國(guó)青年報(bào)》、中青網(wǎng)、中新社、中新網(wǎng)、《長(zhǎng)安雜志》、長(zhǎng)安網(wǎng)、《人民法院報(bào)》、中國(guó)法院網(wǎng)、《檢察日?qǐng)?bào)》、正義網(wǎng)、《人民公安報(bào)》、中國(guó)警察網(wǎng)、《信息網(wǎng)絡(luò)安全雜志》等。文章鏈接:安防展覽網(wǎng) https://www.afzhan.com/exhibition/detail/940.html
    2021-06-10
  • 檢信智能參加2021第十屆中國(guó)國(guó)防信息化裝備與技術(shù)博覽會(huì)
    作為中國(guó)唯一一個(gè)以國(guó)防信息命名的展會(huì),中國(guó)國(guó)防信息化裝備與技術(shù)博覽會(huì),在軍隊(duì)和政府部門(mén)的大力指導(dǎo)下,由國(guó)家國(guó)防科工局主管、中國(guó)和平利用軍工技術(shù)協(xié)會(huì)、全國(guó)工商聯(lián)科技裝備業(yè)商會(huì)、中國(guó)兵工學(xué)會(huì)反恐裝備專(zhuān)委會(huì)、中國(guó)國(guó)防科協(xié)信息化專(zhuān)委會(huì)聯(lián)合主辦,福建星網(wǎng)銳捷通訊股份有限公司贊助,航天二院、航天三院、電科15所、電科40所、中船709所、中船716所、航天706所、航天304所、航天702所支持,由北京企發(fā)展覽服務(wù)有限公司獨(dú)家承辦的“2021第十屆中國(guó)國(guó)防信息化裝備與技術(shù)博覽會(huì)(國(guó)防信息化展)”將于2021年9月2日-4日在北京.中國(guó)國(guó)際展覽中心如期召開(kāi)。 本屆展會(huì)展覽面積4萬(wàn)平方米,標(biāo)準(zhǔn)展位1800個(gè),預(yù)計(jì)展商:600家,預(yù)計(jì)觀眾:4 萬(wàn)人次。主要展示:軍用計(jì)算機(jī)軟硬件、加固計(jì)算機(jī)、嵌入式、軍工自動(dòng)化裝備、伺服系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制、機(jī)器人、機(jī)器視覺(jué)、動(dòng)力傳動(dòng)、可靠性試驗(yàn)與測(cè)試、慣性導(dǎo)航、測(cè)試測(cè)量、傳感器與儀器儀表、開(kāi)關(guān)/連接器及電纜組件、安全可控軟硬件、網(wǎng)絡(luò)與信息安全、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、工業(yè)軟件、雷達(dá)系統(tǒng)、微波射頻、電磁兼容、電子元器件、印制板PCB、電源電池、VR 虛擬仿真、 北斗導(dǎo)航、軍事通信、指揮控制、信息顯示、數(shù)據(jù)機(jī)房、防雷設(shè)備、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、 后勤保障裝備、智慧軍營(yíng)、智慧物聯(lián)、安防裝備、周界報(bào)警、軍工配套系統(tǒng)和零部件、軍工零件加工、軍民兩用新材料,3D打印、室外特種車(chē)輛及方艙等展區(qū)。 國(guó)防信息化展|創(chuàng)辦于2012年,近年來(lái)以其專(zhuān)業(yè)權(quán)威的高端視角和獨(dú)具匠心的個(gè)性化服務(wù)鑄就了強(qiáng)大的品牌影響力,全新的國(guó)防信息化展必將繼續(xù)彰顯其品牌力量,引領(lǐng)國(guó)防科技工業(yè)“軍民融合”的同時(shí),進(jìn)一步推進(jìn)建設(shè)有中國(guó)特色的國(guó)防工業(yè)體系。每年一屆,國(guó)防信息化展匯聚各方資源,力邀軍方采購(gòu)及技術(shù)部門(mén)、各大軍工集團(tuán)、“參軍”高新技術(shù)企業(yè)及防務(wù)媒體等國(guó)防人共赴盛會(huì),了解行業(yè)趨勢(shì),共話行業(yè)未來(lái)。2021第十屆中國(guó)國(guó)防信息化裝備與技術(shù)博覽會(huì)展會(huì)時(shí)間:2021年9月2日-4日展會(huì)地點(diǎn):北京·中國(guó)國(guó)際展覽中心咨詢(xún)熱線:+86-010-51283861聯(lián) 系 人:謝 濤13621140827(微信同號(hào))展會(huì)官網(wǎng):www.81guofang.com
    2021-06-10
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