科技是什么

一、科技是什么

科技

（一）科技的词源

1.科学

“科学”一词是英文“science”翻译过来的外来名词。清末，“science”曾被译为“格致”。明治维新时期，日本学者把“science”译为“科学”。康有为首先把日文汉字“科学”直接引入中文。严复翻译《天演论》和《原富》两本书时，也把“science”译为“科学”，20世纪初开始在中国流行起来。

2.技术

“技术”一词的希腊文词根是“tech”，原意是指个人的技能或技艺。早期，指个人的手艺、技巧，家庭世代相传的制作方法和配方，后随着科学的不断发展，技术的涵盖力大大增强。

（二）科技的含义

1.传统认为，科学是人类所积累的关于自然、社会、思维的知识体系。

2.我们所说的“科学”指研究自然现象及其规律的自然科学；技术泛指根据自然科学原理生产实践经验，为某一实际目的而协同组成的各种工具、设备、技术和工艺体系，但不包括与社会科学相应的技术内容。

3.科学与技术是辩证统一体，技术提出课题，科学完成课题，科学是发现，是技术的理论指导；技术是发明，是科学的实际运用。

（三）科技与社会生产的关系

人类社会文明的发展史，同时也是生产和科学技术的发展史。科学技术一开始就由生产决定。社会生产不断给科学技术开辟新领域，提出新的研究对象。科技是社会生产发展的产物，反过来，它又推动了社会生产的发展。

●科学技术概念

科技是科学技术的简称。科学是人类在长期认识和改造世界的历史过程中所积累起来的认识世界事物的知识体系。技术是指人类根据生产实践经验和应用科学原理而发展成的各种工艺操作方法和技能以及物化的各种生产手段和物质装备。

科学技术是第一生产力！

科学技术一词，包含着科学和技术两个概念，它们虽属于不同的范畴，但两者之间相互渗透，相辅相成，有着密不可分的联系。科学与技术之间，既有区别又有联系。科学是技术的理论指导，技术是科学的理论基础，结合生产实际进行开发研究，得出的新的方法、新材料、新工艺、新品种、新产品等，技术是科学的实际运用，是科学和生产的中介，没有技术，科学对生产就没有实际意义。技术对科学也有巨大的反作用，在技术开发过程中所出现的新的现象和提出新问题，可以扩展科学研究的领域，技术能为科学研究提供必要的仪器设备。近代科学技术的进步，有力地促进了资本主义的机器工业和社会化大生产的发展，马克思明确提出了“科学技术是生产力”的观点，科学技术就其生产和发展过程而言。是一种社会活动，是由生产决定的；就其内容属性而言，科学技术是一种生产实践经验和社会意识的结晶，就其实际的功能而言，科学技术是以知识形态为特征的“一般社会生产力”和“直接生产力”。

二、最受欢迎的工作是什么工作?

365行，行行出状元，关键是你的喜好，本人认为最受欢迎的是公务员、医生、教师。反正好多人争着去考

三、QQ农牧场 消费记录是否自动清除

是，基本只存一天的记录。

四、数据标注是做什么的？

数据标注就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。

数据标注属于人工智能行业中的基础性工作，需要大量数据标注专员从事相关部分的工作以满足人工智能训练数据的需求。但随着今后标注工具的不断优化，标注人员会在智能化辅助工具的帮助下减少大量重复性的工作，未来单纯依靠人工的纯手工标注工作会大大减少，与此相对数据标注工作的门槛会提高。

扩展资料：

注意事项：

在标注一个物体时，如果是用框来标注，最切记的便是框与物体本身压住，也切忌贴边，更切忌漏点。

在标注过程中，一定要打对属性，比如物体属性是车辆，就一定要打车辆的属性，否则交给客户很容易被打回来。

标注过程中，对于运动的物体，在标注过程中，框切记抖动，在部分客户中，抖动的框视为不及格。

参考资料来源：人民网-数据标注员成新兴职业 走近数据工厂里的年轻人

数据标注是把需要计算机识别和分辨的图片事先打上标签，让计算机不断地识别这些图片的特征，最终实现计算机能够自主识别。数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。

标注是对未处理的初级数据，包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

数据标注产业主要是根据用户或企业的需求，对图像、声音、文字等对象进行不同方式的标注，从而为人工智能算法提供大量的训练数据以供机器学习使用。

拓展资料：数据标注的应用场景

数据标注产业的发展，促进了人工智能的蓬勃兴起，其主要的应用行业和不同行业的标注场景总结如下。

(1)自动驾驶：利用标注数据来训练自动驾驶模型，使其能够感知周围的环境并在很少或没有人为输入的情况下移动。自动驾驶中的数据标注涉及行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容，可以为相关企业提供精确的训练数据，为智能交通保驾护航。

(2)智能安防：数据标注扩大了现有安防系统的感知范围，通过融合各种来源的数据并进行协同分析，提高监控和报警的准确性;

其对应的标注场景有面部识别、人脸探测、视觉搜索、人脸关键信息点提取以及车牌识别等。

(3)智慧医疗：人工智能和大数据分析技术应用于医疗行业，可以深入洞察医学知识和数据，帮助医生和患者解决在医学影像、新药研发、肿瘤与基因、健康管理等领域所面临的影像识别困难、药物研发成本巨大、癌症治疗效果不佳等难题。其所涉及的场景有手术工具标识、处方识别、医疗影像标注、语音标注等。

(4)工业4.0：利用标注数据训练和验证机器人应用程序的计算机视觉模型，从而使模型对工业环境内的各类障碍物、机械设备和机器人有更加精确的感知，实现工业智能机器与所处环境中人和物的安全交互。对应的场景有机械手臂导航、仓储码垛、自动分拣或抓取、自动焊接等。

(5)新零售：将人工智能和机器学习应用于新零售行业，可以通过商品销售数据以及用户的真实反馈促进电子商务的销售，提高用户的个性化体验以及预测客户需求，并实现线上货物推荐的精准化。新零售中涉及的标注场景包括超市货架识别、无人超市系统和电子商务智能搜索与推荐等。

(6)

智慧农业：依托精准的数据标注实现对农作物的定位以及对其成熟度和生长状态的识别，实现农作物智能采摘并解决精准农药撒播问题，从而减少人力消耗并提高农药利用率。目前，智慧农业中有关数据标注的场景有栽培管理、精准水肥和安全监测等。

常见的数据标注任务包括分类标注、标框标注、区域标注、描点标注和其他标注等。

数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。

数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注

数据标注的意义在于将未加标注的数据通过人力或机器标注，使得这些数据能够被机器学习算法等计算机程序所识别和应用。数据标注可以为多种人工智能技术提供数据基础，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等。数据标注可以使得计算机程序更好地完成特定任务，提高计算机处理数据的效率和准确度。同时，数据标注也可以为各种研究提供可靠的数据基础，例如社会科学、医学、金融、商业等等。

数据标注是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域中的一项基础且关键的工作，其核心目的是为原始数据添加有意义的标签或注释，使机器能够理解和处理这些数据，从而提升模型的性能和准确性。以下从定义、核心作用、主要类型、操作流程、应用场景及行业挑战六个方面展开说明：

一、数据标注的定义

数据标注是对未处理的原始数据（如文本、图像、音频、视频等）进行人工或半自动化的标记，添加语义或结构化信息，使其转化为结构化数据（即机器可理解的格式）。例如：

图像标注：为图片中的物体（如汽车、行人）添加边界框或像素级掩码。

文本标注：为句子中的词汇打上词性标签（名词、动词）或情感倾向（积极、消极）。

语音标注：将音频中的语音内容转录为文字，或标注说话人身份。

二、数据标注的核心作用

1.为机器学习模型提供“学习教材”

机器学习模型（如深度神经网络）依赖大量标注数据来学习特征与规律。例如，图像分类模型需通过标注数据（如“猫”“狗”标签）理解不同类别的特征。

2.提升模型泛化能力

高质量标注数据能覆盖更多场景和边缘案例，帮助模型在真实世界中表现更稳定。例如，自动驾驶模型需标注雨天、夜间等复杂场景数据。

3.优化模型输出质量

精准的标注可减少模型歧义。例如，医疗影像标注需精确标注肿瘤边界，避免模型误判。

三、数据标注的主要类型

根据数据形式和任务需求，数据标注可分为以下类型：

四、数据标注的操作流程

1.需求分析

明确标注任务的目标（如分类、检测）、数据类型（图像、文本）及标注规范（如标签定义、精度要求）。

2.数据采集

收集符合需求的原始数据，需确保数据多样性（如不同场景、光照条件）。

3.标注工具选择

根据任务选择工具：

通用工具：LabelImg（图像标注）、Labelbox（多模态标注）、ELAN（语音标注）。

定制化工具：针对特定任务开发的工具（如医疗影像标注平台）。

4.标注实施

人工标注：由标注员手动添加标签，需定期抽检确保质量。

半自动化标注：结合AI预标注（如模型初步标注）和人工修正，提升效率。

5.质量审核

通过交叉验证、抽样检查等方式确保标注一致性，错误率需控制在行业标准内（如分类任务误差率<1%）。

6.数据交付

将标注数据导出为模型可用的格式（如JSON、XML），并附上标注文档说明。

五、数据标注的应用场景

1.计算机视觉

自动驾驶：标注道路、车辆、行人等，训练感知模型。

安防监控：标注异常行为（如摔倒、入侵），实现实时预警。

2.自然语言处理（NLP）

智能客服：标注用户意图（如咨询、投诉），优化对话系统。

机器翻译：标注平行语料（如中英文对照），提升翻译质量。

3.语音技术

智能音箱：标注唤醒词、语音指令，提升交互准确率。

语音合成：标注音素、语调，优化合成语音的自然度。

4.医疗健康

医学影像分析：标注肿瘤、病灶区域，辅助医生诊断。

电子病历：标注症状、诊断结果，训练临床决策模型。

5.工业质检

缺陷检测：标注产品表面瑕疵（如裂纹、划痕），实现自动化质检。

六、数据标注的行业挑战

1.数据隐私与安全

医疗、金融等领域的敏感数据需严格脱敏，避免泄露风险。

2.标注成本与效率

高精度标注依赖人工，导致成本高昂（如医疗影像标注成本可达$10/张）。

3.标注一致性

多人标注可能因理解差异导致标签不一致，需制定详细标注规范并加强培训。

4.动态需求适应

模型迭代需持续更新标注数据，标注流程需灵活调整（如新增标签类别）。

总结

数据标注是AI发展的基石，其质量直接影响模型性能。随着AI技术的普及，标注需求向多模态（融合图像、文本、语音）、高精度（如像素级标注）、实时性（如自动驾驶）方向发展，对标注工具、流程管理和人员专业度提出了更高要求。未来，主动学习（Active Learning）和弱监督学习等技术将降低对大规模标注数据的依赖，但人工标注在复杂场景中的核心作用仍不可替代。