專家成果量化

❶ 什麼稱為量化，是原稿數字化必須的步驟

圖像數字化過程
要在計算機中處理圖像，必須先把真實的圖像（照片、畫報、圖書、圖紙等）通過數字化轉變成計算機能夠接受的顯示和存儲格式，然後再用計算機進行分析處理。圖像的數字化過程主要分采樣、量化與編碼三個步驟。
1．采樣 采樣的實質就是要用多少點來描述一幅圖像，采樣結果質量的高低就是用前面所說的圖像解析度來衡量。簡單來講，對二維空間上連續的圖像在水平和垂直方向上等間距地分割成矩形網狀結構，所形成的微小方格稱為像素點。一副圖像就被采樣成有限個像素點構成的集合。例如：一副640*480解析度的圖像，表示這幅圖像是由640*480＝307200個像素點組成。 如圖2-2-15所示，左圖是要采樣的物體，右圖是采樣後的圖像，每個小格即為一個像素點。
采樣頻率是指一秒鍾內采樣的次數，它反映了采樣點之間的間隔大小。采樣頻率越高，得到的圖像樣本越逼真，圖像的質量越高，但要求的存儲量也越大。 在進行采樣時，采樣點間隔大小的選取很重要，它決定了采樣後的圖像能真實地反映原圖像的程度。一般來說，原圖像中的畫面越復雜，色彩越豐富，則采樣間隔應越小。由於二維圖像的采樣是一維的推廣，根據信號的采樣定理，要從取樣樣本中精確地復原圖像，可得到圖像采樣的奈奎斯特（Nyquist）定理：圖像采樣的頻率必須大於或等於源圖像最高頻率分量的兩倍。
2．量化 量化是指要使用多大范圍的數值來表示圖像采樣之後的每一個點。量化的結果是圖像能夠容納的顏色總數，它反映了采樣的質量。 例如：如果以4位存儲一個點，就表示圖像只能有16種顏色；若採用16位存儲一個點，則有216＝65536種顏色。所以，量化位數越來越大，表示圖像可以擁有更多的顏色，自然可以產生更為細致的圖像效果。但是，也會佔用更大的存儲空間。兩者的基本問題都是視覺效果和存儲空間的取捨。 假設有一幅黑白灰度的照片，因為它在水平於垂直方向上的灰度變化都是連續的，都可認為有無數個像素，而且任一點上灰度的取值都是從黑到白可以有無限個可能值。通過沿水平和垂直方向的等間隔采樣可將這幅模擬圖像分解為近似的有限個像素，每個像素的取值代表該像素的灰度（亮度）。對灰度進行量化，使其取值變為有限個可能值。 經過這樣采樣和量化得到的一幅空間上表現為離散分布的有限個像素，灰度取值上表現為有限個離散的可能值的圖像稱為數字圖像。只要水平和垂直方向采樣點數足夠多，量化比特數足夠大，數字圖像的質量就比原始模擬圖像毫不遜色。 在量化時所確定的離散取值個數稱為量化級數。為表示量化的色彩值（或亮度值）所需的二進制位數稱為量化字長，一般可用8位、16位、24位或更高的量化字長來表示圖像的顏色；量化字長越大，則越能真實第反映原有的圖像的顏色，但得到的數字圖像的容量也越大。 例如：圖2-2-16，沿線段AB（左圖）的連續圖像灰度值的曲線（右圖），取白色值最大，黑色值最小。
先採樣：沿線段AB等間隔進行采樣，取樣值在灰度值上是連續分布的，如圖2-2-17左圖； 再量化：連續的灰度值再進行數字化（8個級別的灰度級標尺），如圖2-2-17右圖。
3．壓縮編碼
數字化後得到的圖像數據量十分巨大，必須採用編碼技術來壓縮其信息量。在一定意義上講，編碼壓縮技術是實現圖像傳輸與儲存的關鍵。 目前已有許多成熟的編碼演算法應用於圖像壓縮。常見的有圖像的預測編碼、變換編碼、分形編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。 當需要對所傳輸或存儲的圖像信息進行高比率壓縮時，必須採取復雜的圖像編碼技術。但是，如果沒有一個共同的標准做基礎，不同系統間不能兼容，除非每一編碼方法的各個細節完全相同，否則各系統間的連接十分困難。 為了使圖像壓縮標准化，20世紀90年代後，國際電信聯盟(ITU)、國際標准化組織ISO和國際電工委員會IEC今年來已經制定並繼續制定一系列靜止和活動圖像編碼的國際標准，現已批準的標准主要有JPEG標准、MPEG標准、H.261等。這些標准和建議是在相應領域工作的各國專家合作研究的成果和經驗的總結。這些國際標準的出現也使圖像編碼尤其使視頻圖像編碼壓縮技術得到了飛速發展。目前，按照這些標准做的硬體、軟體產品和專用集成電路已經在市場上大量涌現（如圖像掃描儀、數碼相機、數碼攝錄像機等），這對現代圖像通信的迅速發展和開拓圖像編碼新的應用領域發揮了重要作用。

❷ 一個項目計劃成果 對客戶的可量化效益是什麼

一、項目提出來的背景和必要性 包括國源內外現狀、知識產權狀況和發展趨勢；技術突破對產業技術進步的重要意義和作用；項目可能形成的產業規模和市場前景。 二、國內外市場分析 包括國際市場狀況及該產品未來增長趨勢、國際市場的競爭能力、產品替代...

❸ 專家判斷不可用於量化項目管理

不可以
專家判斷很多時候是主觀判斷，不能量化

❹ 什麼是演算法專家（計算機視覺

3年及以上工作經驗，計算機、數學、統計學等相關專業，具備較強的解決問題能力；
具備深厚的機器學習，數據挖掘，自然語言處理背景，有較強的演算法能力；有信貸／量化交易等金融行業建模經驗者優先；
至少精通C/C++或Java任一種編程語言，Python/ perl/shell中任一種腳本語言，熟練使用1種以上數據分析和挖掘工具，熟悉Spark ml 優先；
商業感覺敏銳，對數據敏感，能快速理解業務，能主動尋找業務各環節中數據分析的應用機會，良好的邏輯分析、文字表達及溝通推進能力，能獨立完成專題 分析及跟進落地；
邏輯思維能力強、有自我驅動意識、細心、有責任感、有較強的溝通能力和組織協調能力。

❺ 專家權威程度的道理在哪兒（我已經知道它怎麼算）

Delphi法專家權威程度

專家的權威程度一般由三個因素決定，即專家本身的學術造詣和對指標進行判斷的依據，以及對每一個指標的熟悉程度。

（1）學術水平權(q1)
是以專家的技術職稱為依據制定的。一般認為專家的職稱越高，相應的學術水平就越高，他發表的意見就越有價值。由此我們根據學科績效評價的特點設計了學術水平權值表（表1）。
表1 專家學術水平權值量化表
職稱或資格 博士生導師 碩士生導師或教授 其他高職 副高職 其他
學術水平權 1.0 0.9 0.7 0.5 0.3

（2）指標的判斷依據（q2）主要從理論分析、實踐經驗、同行了解和專家直覺四個方面分大、中、小三個等級進行評分，量化表見表 2。
表2 專家指標判斷依據量化表
判斷依據 判斷依據對專家判斷的影響程度
大 中 小
理論分析 0.3 0.2 0.1
實踐經驗 0.5 0.4 0.3
同行了解 0.1 0.1 0.1
專家直覺 0.1 0.1 0.1

（3）專家對指標的熟悉程度（q3）分為五個等級為很熟悉、熟悉、一般、不太 熟悉和不熟悉，依次賦值為[1.0，0.8，0.5，0.2，0.0]。

根據專家權威程度的公式 q = (q1+ q2+ q3) / 3 （q 表示指標的權威程度， q1 為專家學術水平權數，q2為指標的判斷系數，q3代表熟悉程度系數）。

這是我在網上看到的，但還是不太清楚，你已經會算了，我們可以交流一下嗎？

❻ 什麼是量化評價

定性風險評價是藉助於對事物的經驗、知識、觀察及對發展變化規律的了解，科學地進行分析、判斷的一類方法。運用這類方法可以找出系統中存在的危險、有害因素，進一步根據這些因素從技術上、管理上、教育上提出對策措施，加以控制，達到系統安全的目的。

(6)專家成果量化擴展閱讀

1.多目標決策方法

當項目有多個目標和屬性時，常用這種方法。其核心是多目標的簡化，其簡化的原則是刪除不重要的目標、合並同類目標。最常用的定量方法是線性加權和方法。

2.層次分析法

層次分析法是美國著名運籌學家T.L.Saaty提出的一種系統綜合分析方法，用於求解層次結構或網路結構的復雜評估的復雜評估系統的評估問題。