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近日，由中国科学院主管、科学出版社主办的核心杂志《互联网周刊》发布了“2019年度人工智能案例TOP100榜单”，基于JMP软件开发的拯救动物濒危物种的足迹识别技术(FIT) 脱颖而出成功入选该榜单。
主办方指出，人工智能正深刻地改变着科技进步、产业变革、经济发展的方方面面，是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。人工智能案例是人工智能在各领域广泛应用的生动写照。本次人工智能经典案例TOP100旨在通过遴选那些在人工智能应用领域达到经世致用效果的成功案例来展示人工智能发展过程中的阶段性成果，让植根于现实厚土中的科技创新在平凡中怒放出不平凡的力量。
当下，我们关注的是人工智能给社会发展带来的变革；未来，我们关切的是人工智能给人类社会带来的福祉。
此次入围的FIT技术是野生动物保护组织Wild Track基于JMP软件为保护濒危物种所开发的专有技术，Footprint Identification Technology(FIT)工具包通过将数据分析与图像识别结合，对动物脚印分析，实现辨别动物身份的同时，辨别其性别、年龄、健康状况等，确认动物种群数量和活动范围，进而为制定动物保护策划提供依据。
以FIT被用来鉴别野外熊猫个体及性别为例，借助对圈养已知熊猫的足迹进行收集分析，研究人员根据大熊猫野外地表介质复杂、地形复杂等特点，利用稳健的交互验证判别分析和聚类分析法，成功研发针对大熊猫的个体识别算法及模型，个体识别准确率可以达到90%，从而以无害、低成本方法监控和保护濒危物种。
故奖项专家评审点评：万类霜天
FIT技术作为一项图像识别技术，它的基本原理是获取动物足迹影像，进行图像处理，辨识动物足迹，然后进行聚类比对分析。借助JMP突出的结构和算法设计，动物保护人员无需掌握太多的统计学原理和技术，只需把一个图片的信息拉到FIT菜单里，便能够能够自动计算这些图形的特征并进一步展开分析，为保护濒危物种提供了科学的技术支持。
众所周知，JMP在独特的交互式数据可视化、专业强大的实验设计、先进全面的质量工程与可靠性等领域早已拔得头筹，其实，在人工智能所涉及的机器学习与深度学习领域，JMP也早有涉足。
早在1989年JMP第一版就拥有了机器学习的功能。在2005年发布JMP5版本时即增加了决策树、神经网络等预测建模平台，为软件注入了新的活力。随后，在2010年问世的JMP产品家族另一新成员——JMP Pro，为需要专业预测建模、开展更高级、更复杂的数据分析工作的科学家和工程师提供了全面、前沿的技术支撑。
而在2019年10月新发布的JMP15系列产品中，支持向量机(SVM)、结构化方程模型(SEM)等高阶工具也被加入到JMP专业建模大家庭。至此，JMP系列产品中已经具备了包含决策树、神经网络、Bootstrap森林法、朴素贝叶斯、K最近邻、回归分析、多元分析、聚类分析、关联分析、SEM、SVM、文本挖掘等全方位的建模与分析平台，广泛赋能高科技制造、医药、化工、食品、新能源、汽车制造、科研、政府机构、大学院校等各类组织和机构的数据分析从业者。
展望未来，JMP将在原有产品基础上继续潜心打磨产品功能，始终保持对行业前沿应用敏锐的触角和前瞻性，并不遗余力地为自然保护和公益事业提供强大的技术支持。
FIT足迹识别技术作为一项图像识别技术，其应用场景非常宽广，目前已在高科技制造业、医疗、刑侦、军事等领域都有广泛应用。我们将在近期为大家分享一个在高科技领域运用数据可视化技术快速识别产品缺陷的案例应用。敬请期待。
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