人工智慧目前仍然是一個非常火熱的概念，它是基於統計學理論，應用於數據的探索和分析，通過數據中的分析來揭示未知。其實不只是數據，最近也正在從傳統的實體識別和識別文字變成了更加具有概率性的分布式機器學習，更好的理解和使用大數據。
最近也在讀和實現一些開源項目，所以提供一些自己的見解，希望能幫助到一些有志於入門機器學習的朋友們。1.ijcai2018cvpr2018是由ieee(國際電信聯盟)計算機視覺和模式識別會議於2013年5月28日在美國賓夕法尼亞州普羅維登斯舉辦。這個會議是模式識別和圖像處理領域非常重要的頂級會議，很多國外計算機視覺領域的大牛都會以這個會議為出發點去設計最新的方向，創造新的算法。
圖像的模式識別分為2個方向，人臉識別和運動識別。人臉識別的最新的方向是通過圖像中人的身份標識以及人臉的幾何特徵為整個人臉模式識別的算法基礎，人臉識別中也有一個具有大型巨頭企業，visconti公司開發的pretty（pretty-caffe）系列算法，該系列算法將面部的紋理信息通過整合到一個網絡中，利用caffe進行端到端訓練，在訓練過程中，會保存用戶的身份信息以及在訓練過程中產生的人臉特徵信息，以供visconti公司下一代身份識別系統（vin）生成，通過人臉特徵的匹配，來處理驗證用戶身份的問題。
目前還有人臉識別的數據集mtcnn提供服務，這些數據集也是最近計算機視覺領域具有大量突破和論文產出的重要數據集。這兩大方向都在2017年被計算機視覺領域的三大頂會ieee/accv/eccv同時開幕，造成三大頂會的延遲。圖像識別最重要的任務就是處理人臉識別，而識別算法是為了人臉識別服務的，只有識別準確了才能準確的識別人臉，所以需要使用最短的時間識別和分析圖像，最大化的捕捉到圖像中身份信息的特徵。
後文我會談談一些圖像識別中比較重要的語義空間和領域知識。2.arcgispro-0.7.0前面提到的三大頂會之一被三大地理信息系統知名集團nasa(美國航空航天局)壟斷，這三大集團每年幾十億美元的收入就來自他們旗下的自有開源軟體projectarcgispro-0.7.0，而這個公開包含了三大集團開發和維護的projectclient、projectprojectpro/ch、projectsystempro...以及arcgispro3的許多可視化功能。我們拿nasa網站的一個路網數據做一個展示，在2018年5月23日，包含7800條公路的路網。其中包含北京和上海兩個城市。