杭州电子科技大学老师颜成钢：科学研究下苦功夫 优化算法更聪慧

杭州电子科技大学老师颜成钢：科学研究下苦功夫 优化算法更聪慧 专注于科学研究智能化信息资源管理，杭州电子科技大学老师颜成钢——

科学研究下苦功夫 优化算法更聪慧(高新科技自强自立·青年人生物学家)

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2021年37岁的杭州电子科技大学老师颜成钢，致力于智能化信息资源管理科学研究。由他设计方案的优化算法能检验出互联网中的不良视频信息内容，得到大规模的运用。他常说，科学研究为国分忧，自主创新与民惠及。他激励学员根据自身的整体规划、兴趣爱好挑选科学研究方位，作出大量处理具体问题、与大家日常生活密切有关的科学研究。

杭州电子科技高校的智能化信息资源管理试验室里，随着着电脑键盘撞击声，一串串编码颤动在电脑显示屏上。

已经撰写编码的是杭州电子科技高校自动化技术学校专家教授、博导颜成钢。颜成钢2021年37岁，已出任智能化信息资源管理试验室负责人。2008年起，颜成钢做为第二进行人参加了“互联网技术视频流的高通量测序测算概念与方式”新项目，由他设计方案的优化算法能检验出互联网中的不良视频信息内容，有效果对繁杂短视频情景，该成效现如今已得到大规模的运用。

更新优化算法，鉴别网上视频和图象信息内容

“如今每日有大量客户向服务平台提交数据信息，绝大部分全是照片、短视频数据信息，在其中也许会包括一些低俗内容。”颜成钢说，这一状况造成了他与精英团队的关心。

颜成钢说，传统式的过虑优化算法关键对于单一多形式內容中的一些固定不动特点进行，在新闻媒体形状比较单一时可以具有一定实际效果，但无法达到目前的真实要求。那麼，如何创新优化算法进行比较复杂的信息内容挑选？

“大家最先试着让优化算法可以含糊了解全部多模态內容的大意，得出判定的分辨。”颜成钢详细介绍，但具体应用领域十分复杂，简易得出分辨无法达到具体使用要求，因而精英团队进一步试着让优化算法能鉴别多模态內容中的各种各样关键点，再将细节串连，完成对多模态內容说明性的了解。

依靠跨多形式查找技术性，精英团队将照片、短视频数据信息转换为特殊文本，并在这个基础上，搭建出语料查找库开展二次关系与逻辑推理，为此得到更加精确的词义信息内容。

“当內容繁杂无法立即得出详尽、全方位叙述时，就可以根据查询方法，在数据库系统中搜索最靠近的內容，进而间接的完成了解。这样一来，只需大家的数据库查询做得充足好、足够大，就能处理这一问题。”他补给道，“举个例子，键入一个中国汉字‘马’，內容理解是规定画出一匹马，而查找只规定寻找一匹马，后面一种显著更简易省时。”对焦图象、文字等单一多形式信息资源管理方式，颜成钢精英团队在內容独特性检验、繁杂识别文字、目标检测、总体目标查找等层面获得诸多提升。