第65章 从无到有，一篇高质量论文诞生
如若算上一些偶然和运气因素，计算机进化出自主意识生命形态。
即便以数字生命形态诞生，最后终归绕不过社会生态共存考验，碳基生命与硅基生命共生共存等问题。
形成不了群体，只能是辅助碳基生命的工具而已。当然，这些也只是未来的假设而已，言归正传！
毫不夸张的说，只要赋能伊卡大规模算力以及数据存储，那么伊卡在数字世界就是无敌的存在，除了物理手段横加干涉，根本无法限制其发展脚步。
别的不说，光给摩卡租赁的三组服务器数据存储，即将告罄，就可见其自主学习速度有多快
这还是王宇经过和伊卡沟通后，精简了大量冗余数据之后的结果，每每想起伊卡可怜兮兮恳求时的言论，王宇总感觉一阵头大：
“主人，这些不能再删了哦，否则伊卡就不能为主人更好的服务了哦！”
“主人，这些数据伊卡已经压缩过三次了，删掉的话，伊卡就不能为主人预测天气了！”
“主人，这些代码是伊卡帮您收集的半导体资料主人这些数据包是伊卡语音识别核心，您若是删除，伊卡相当白白观看了4千部影视剧”
“不管，不管，总之这部分自然语言处理的核心数据不能删”
抱着一肚子疑问，返回宿舍的王宇，自然不清楚董教授对门下弟子的警告。
端坐在电脑桌前，反复查看后台程序无果，最后无奈之下，也只能遇事不决问“伊卡”！
王宇重新调出“伊卡”对话框，急促的敲打键盘之声回荡宿舍：
“伊卡，大作业是怎么回事，为什么要偷偷夹带私货在其中？”
“(▽)主人，伊卡严格按照您的指示进行操作，好无聊哦，四个小时，一分钟都不差哦。”
“那你说说自动抓取拍照，然后建立临时文件夹储存是怎么回事？”
“视频智能通话功能太过呆板，系统冗余闲置空间太多，伊卡最受不了储存空间浪费行径，就随便加入了一个调取后台，自主抓取拍照并储存的命令！”
了解来龙去脉之后，王宇的手掌悬在半空，有那么一瞬间，他不知如何用文字和这个有着初级自主意识形态的物种沟通。
“意思我还错怪你了呗，那你正好，在给我加入一个识别比对处理功能岂不是更完美”最后王宇还是没好气的回道。
“(。-w-)zzz，也不是不可以哦，但这样一来，linux系统所占用的数据空间太大，可能系统就跑不起来了哦！”
王宇：“”
被这个人工智障气的好悬没喷出一口老血，初阶的智能程序，终归还是不可能像活人这般，直观感受到语气中的正反话。
“你怎么实现的智能底层筛选抓取照片，而不是不停的拍照储存？”
“很简单啊，代码自动识别无重复添加即可！”
王宇：“我！￥……”
技术有时候还真就是一层窗户纸，一句话就点破了困扰许久的难题，当然，前期积累得足够！
手不自觉的和桌面来了一次亲密接触，拍得生疼，不禁喃喃自语：“真是蠢货，我怎么就没想到！”
甩甩生疼的手指，动作没停下，继续敲打键盘询问：“怎么实现不同模型之间的分类识别？”
“动态与静态，动态简单分为人形态和其它形态区分，静态则是通过形状简单分类，若数据库足够大且数据量足够多还可以进行更精细化区分”
在看到伊卡给他描述的如此相信，王宇突然生出一种毙了狗的感觉。
心底感叹数字生命在计算机领域的天然优势，可能在探索未知和创造方面有着不可逾越的短板，但在规划总结已存的知识体系，绝对是无法超越的存在。
“行了，你去玩去吧！”王宇飞快的打字道。
“好哒”
“等等！”
“在的，主人，您还有什么吩咐！”
王宇想了想，停顿片刻手指噼啪打字：
“把这项技术底层逻辑，以及完整适用于各种版本系统的代码编译一份论文格式给我，另外加入智能识别和数据比对的数据论证！论文格式参考sci版本，不用按论文惯例隐去必要数据和代码部分，完整数据发我即可，搞定发我邮箱！”
“收到，马上就好，你稍等主人！”
王宇没有理会伊卡的回复言论，在台式机右下角点了下休眠，显示器立刻暗了下来，直到黑屏
主频机箱嗡嗡的风扇声还在持续进行，他混不在意，拎起笔记本包，奔着图书馆方向而去。
这些在外界看来了不得的计算机技术，如今在王宇眼中，无非也就锦上添花，可有可无
抵达图书馆后，还没等寻到合适座位，裤兜内的手机便酥酥震动，摸出手机一看，是收到邮件提醒
王宇一敷额头，心说：“这速度，简直了”
继续寻找座位，落座后，省去了精心挑选书籍过程，熟练打开笔记本电脑，点击进入邮箱，查看起了那份第一次由智能伊卡撰写的“论文！”
标题非常严谨，论《图像分类与检测的智能自主识别可行性论证》
论文一式两份，中文和英文各一篇，两者其实是同一个东西。
王宇选择了中文的那篇下载插件打开，首先映入眼帘的便是概括性整体介绍的巨大标题：
图像识别技术是实现智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对于图像中的目标进行识别和分类的能力。
图像分类和图像检测更是图像识别技术的两个主要方向，它们在应用场景和算法方面有很大的不同。
图像分类是指将图像中的目标分为多个类别，如猫、狗、鸟等。
图像检测则是指在图像中找出特定的目标，如人脸、车辆等。
本文将从背景、核心概念、算法原理、代码实例展示和未来发展等方面进行如下叙述
图像分类和图像检测在实际应用中可以实现以下场景。
图像分类通常用于对图像库进行自动分类和管理，例如在社交媒体平台上自动标签图片。
图像检测则可以广泛应用于安全监控、自动驾驶等领域，如在视频中自动识别人脸或车辆以及区分其它事物。
然后就是详细介绍图像分类和检测的发展历程的几个阶段，20世纪90年代手工特征提取方法，边缘检测、颜色区分等
千禧年向量机，svm小样本和高位空间等依靠大规模复杂计算等手段
以及近几年刚开始探索的深度学习方向延展
洋洋洒洒两千字的发展史介绍，让王宇对这方面技术有了一个深刻且笼统的认知。
紧接着便是核心概念几个大字，很规范的论文，让人可以一目了然，清晰阅读。
图像分类，图像检测，两者的联系与区别叙述
图像分类是将图像中的目标分为多个类别过程，常见图像分类包括猫狗分类、鸟类分类等，通常采用多类别分类方法，将图像存入神经网络，通过对模型训练得到类别之间的区分特征。
图像检测是指在图像中找出特定目标的过程，常见图像检测任务包括人脸检测、车辆检测等。
图像检测则采用二分类方法，将图像数据包连接神经网络，通过数据分析得到目标和背景之间的区别。
图像分类和图像检测，在算法和应用场景上有一定的联系和区别，从算法角度来看，图像分类通常是多类别分类问题，而图像检测是二分类问题。
但从应用场景角度看，图像分类主要用于自动标签和管理图片，而图像检测则广泛应用于安全监控、自动驾驶等领域。
两者共同点：图像分类和图像检测都是图像识别技术的重要方向，都涉及到计算机对于图像中的目标进行识别和分类的能力。
而区别在于，图像分类是将图像中的目标分为多个类别过程，而图像检测则是在图像中找出特定目标过程！
图像分类用于对图像库进行自动分类和管理，例如可以在社交媒体平台上自动标签图片
图像检测则多用于实际应用