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1，什么是采集

可能是去找什么烧烤车，或者甜点车之类的，还可能到明星农场去采集一些材料

什么是采集

2，数字矩阵与网络矩阵

数字矩阵是通过网络接入网络视频后，经数字矩阵解码、管理、控制，通过数字矩阵自带的VGA、DVI、HDMI输出到液晶显示屏上显示网络视频图像，网络矩阵是通过网络控制，将VGA、DVI、HDMI输入信号直接做切换及控制。参考资料：http://www.szan3.com/product.asp?cat_id=69

数字矩阵与网络矩阵

3，什么是采集

就是城里的人闲着没事到农村的果园或是菜地去收获成熟的果实。
采集就是收集即把分散的东西集中在一起。

什么是采集

4，2022年春晚有运用到什么人工智能

有运用AI多模态动捕系统，使数字模型与演员能同步、高效、精准地完成动作表演，打造虚实交互的舞台神奇视觉效果。比如《金面》就利用了CG以及动画的驱动和现场合成。简单说，红外主动照明的智能相机构成采集矩阵，高速抓拍采集舞蹈演员主要关节点运动信息，通过AI算法实时计算人体骨的运动参数信息，并将其动作迁移给的模型。与此同时，AI多模态动捕系统通过AI算法对演员的运动轨迹和形体进行采集和计算分析，就可以让数字模型配合演精准地同步完成动作表演，实现无缝互动。

5，什么叫采集

采集是指有着确定方向、明确目的的采撷和记录写作材料的一种活动。它主要指调查采访和查阅资料。采集最主要的作用在于为写作获取直接的和间接的材料。
采集就是把录像带或别的不能用电脑直接转换的视频,用采集卡采集到电脑固定格式,以备使用剪集，就是把视频 没用的部分去掉或加上文件声音进行处理

6，硬盘录像机的数字矩阵什么意思

硬盘录像机的数字矩阵是：视频切换在数字视频层完成，这个过程可以是同步的也可以是异步的。数字矩阵的核心是对数字视频的处理，需要在视频输入端增加AD转换，将模拟信号变为数字信号，在视频输出端增加DA转换，将数字信号转换为模拟信号输出。视频切换的核心部分由模拟矩阵的模拟开关，变将成了对数字视频的处理和传输。市场背景随着市场及数字技术的高速发展，软硬件水平的提高，不断有高性能的DSP和高速的总线得到应用，使基于数字技术的视频矩阵方案能够得以实现。数字视频矩阵将是安防业中新兴的一个热点，也将是视频矩阵以后的一个发展趋势，社会保安系统的完善，许多场所都安装了监控系统，而电视墙又是普遍的输出设备，以往的是解决方案中都需要一个庞大的物理矩阵、专业的操纵人员、高额的设备成本运行成本，实现也比较麻烦。使用者迫的希望一种简单方便并且廉价的方式来满足这种市场需求。我公司利用自己的技术力量加之合作伙伴的大力支持，在各种力量的共同努力下使基于数字技术的视频矩阵方案能得以实现，大大降低了成本，操作上也变得非常的简单，切合实际的满足了市场的要求。系统结构根据不同用户的要求可以选择配备矩阵卡的数目、功能。基本要求要有普通一台pc机、视频采集矩阵卡等。矩阵的实现方式不同，数字矩阵可分为本地型和远程型两种。系统特点：1） 支持本机最大64路图象压缩卡，包括64路PC-DVR软件所有功能，既兼容TSINGVISION-DVR/V5.1软件全部功能，支持报警盒接入。安联锐视-领先的硬盘录像机制造商 http://www.raysharp.cn 基本界面同DVR软件。2） 支持单机最大24路数字图象解码卡（6块4路解码卡）控制，支持控制电视墙，支持手动切换输出、手动按组输出、自动分组轮巡输出、报警单画面切换输出、报警分组切换输出等模拟矩阵所有功能。3） 支持单机最大32路数字矩阵卡（16块2路矩阵卡）控制，在实现解码卡全部控制功能同时，支持每路复合画面输出控制，包括4、9、16画面和画中画等多种复合输出方式，既最大在32个显示器上显示16*32=512路画面，可以自定义各种手动、自动切换模式和报警联动输出模式，代替传统多画面分割器。4） 在远程DVR、DVS采用双码流设置时，支持本机最大同时显示100路远程图象，单机最大可以管理的本地和远程压缩、解压缩图象路数为512路。5)支持实时监视、云台球机控制。6）完成一般硬盘录像机的全部功能。

7，矩阵是什么

矩阵（Matrix）本意是子宫、控制中心的母体、孕育生命的地方。在数学上，矩阵是指纵横排列的二维数据表格，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。矩阵概念在生产实践中也有许多应用，比如矩阵图法以及保护个人帐号的矩阵卡系统（有深圳网域提出）等等。“矩阵”的本意也常被应用，比如监控系统中负责对前端视频源与控制线切换控制的模拟设备也叫矩阵。

8，什么是采集

搜集寻访。也专指新闻采访，即记者为取得新闻材料而进行的观察、调查、访问、记录、摄影、录音、录像等活动。是一种媒体信息的采集和收集方式，通常通过记者和被获取信 息的对象面对面交流。记者在每次采访之前，一定要有准备，准备得越充分，采访成功的把握越大。首先，你应当弄清楚采访对象的事迹特点是什么，你报道的重点又是什么。 其次，你需要掌握一些基本情况，也就是有关采访对象的材料。 再次，你可以了解一下采访对象的性格爱好，找出一些他（她）感兴趣的话题。这样，采访的时候，他（她）会觉得你很理解他（她），就愿意同你说心里话，这是很重要的。 采访注意事项：采访时间要注意选择合适的时间。采访时提问不要过大过空，防止轻问重写，提问辞不达意事先围绕主题设计一些重要问题；用内行话提问；对回避采访的，以提 问对方感兴趣的问题，诱导其配合采访；在提问时兼顾双方，问受众想知道的问题；提问语要注意"五不用"：不用长句、不用倒装句、不用否定语气提问、不用有歧义的话提问 ，在提问时不要生造词语、任意改用专用名词；学会多用口语，长句分成短句来问；适当使用些激将法。充分发挥激将的作用；记者提问态度要真诚、客观、不带个人倾向。

9，矩阵的1次方是什么意思

矩阵的-1次方是指该矩阵的逆矩阵，该矩阵成为可逆矩阵。矩阵与矩阵的-1次方的乘积为单位矩阵。标准定义：设A是数域上的一个n阶矩阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B，使得AB=BA=E ，则我们称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。扩展资料：一、逆矩阵的性质定理：1、可逆矩阵一定是方阵。2、如果矩阵A是可逆的，其逆矩阵是唯一的。3、A的逆矩阵的逆矩阵还是A。4、可逆矩阵A的转置矩阵AT也可逆。5、若矩阵A可逆，则矩阵A满足消去律。即AB=O（或BA=O），则B=O，AB=AC（或BA=CA），则B=C。6、两个可逆矩阵的乘积依然可逆。7、矩阵可逆当且仅当它是满秩矩阵。二、一般计算中，或者判断中还会遇到以下11种情况来判断是否为可逆矩阵：1、秩等于行数。2、行列式不为0。3、行向量(或列向量)是线性无关组。4、存在一个矩阵,与它的乘积是单位阵。5、作为线性方程组的系数有唯一解。6、满秩。7、可以经过初等行变换化为单位矩阵。8、伴随矩阵可逆。9、可以表示成初等矩阵的乘积。10、它的转置矩阵可逆。11、它去左(右)乘另一个矩阵,秩不变。参考资料来源：百度百科—逆矩阵
矩阵的-1次方如A^(-1)表示矩阵A的逆矩阵逆矩阵： 设A是数域上的一个n阶方阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B，使得： AB=BA=E。 则称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。求法：A^(-1)=(1/|A|)×A* ，其中A^(-1)表示矩阵A的逆矩阵，其中|A|为矩阵A的行列式，A*为矩阵A的伴随矩阵。扩展资料：矩阵的应用：1、图像处理在图像处理中图像的仿射变换一般可以表示为一个仿射矩阵和一张原始图像相乘的形式 。2、线性变换及对称线性变换及其所对应的对称，在现代物理学中有着重要的角色。例如，在量子场论中，基本粒子是由狭义相对论的洛伦兹群所表示，具体来说，即它们在旋量群下的表现。内含泡利矩阵及更通用的狄拉克矩阵的具体表示，在费米子的物理描述中，是一项不可或缺的构成部分，而费米子的表现可以用旋量来表述。描述最轻的三种夸克时，需要用到一种内含特殊酉群SU(3)的群论表示；物理学家在计算时会用一种更简便的矩阵表示，叫盖尔曼矩阵，这种矩阵也被用作SU(3)规范群，而强核力的现代描述──量子色动力学的基础正是SU(3)。还有卡比博-小林-益川矩阵（CKM矩阵）：在弱相互作用中重要的基本夸克态，与指定粒子间不同质量的夸克态不一样，但两者却是成线性关系，而CKM矩阵所表达的就是这一点。3、量子态的线性组合1925年海森堡提出第一个量子力学模型时，使用了无限维矩阵来表示理论中作用在量子态上的算子。这种做法在矩阵力学中也能见到。例如密度矩阵就是用来刻画量子系统中“纯”量子态的线性组合表示的“混合”量子态 。另一种矩阵是用来描述构成实验粒子物理基石的散射实验的重要工具。当粒子在加速器中发生碰撞，原本没有相互作用的粒子在高速运动中进入其它粒子的作用区，动量改变，形成一系列新的粒子。这种碰撞可以解释为结果粒子状态和入射粒子状态线性组合的标量积。其中的线性组合可以表达为一个矩阵，称为S矩阵，其中记录了所有可能的粒子间相互作用 。4、简正模式矩阵在物理学中的另一类泛应用是描述线性耦合调和系统。这类系统的运动方程可以用矩阵的形式来表示，即用一个质量矩阵乘以一个广义速度来给出运动项，用力矩阵乘以位移向量来刻画相互作用。求系统的解的最优方法是将矩阵的特征向量求出（通过对角化等方式），称为系统的简正模式。这种求解方式在研究分子内部动力学模式时十分重要：系统内部由化学键结合的原子的振动可以表示成简正振动模式的叠加 。描述力学振动或电路振荡时，也需要使用简正模式求解 。5、几何光学在几何光学里，可以找到很多需要用到矩阵的地方。几何光学是一种忽略了光波波动性的近似理论，这理论的模型将光线视为几何射线。采用近轴近似（英语：paraxial approximation），假若光线与光轴之间的夹角很小，则透镜或反射元件对于光线的作用。可以表达为2×2矩阵与向量的乘积。这向量的两个分量是光线的几何性质（光线的斜率、光线跟光轴之间在主平面（英语：principal plane）的垂直距离）。这矩阵称为光线传输矩阵（英语：ray transfer matrix），内中元素编码了光学元件的性质。对于折射，这矩阵又细分为两种：“折射矩阵”与“平移矩阵”。折射矩阵描述光线遇到透镜的折射行为。平移矩阵描述光线从一个主平面传播到另一个主平面的平移行为。由一系列透镜或反射元件组成的光学系统，可以很简单地以对应的矩阵组合来描述其光线传播路径。
A^(-1)表示矩阵A的逆矩阵逆矩阵： 设A是数域上的一个n阶方阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B，使得： AB=BA=E。 则我们称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。
-1次方对于数是倒数，对于矩阵就是逆矩阵。
是原矩阵的逆矩阵，与原矩阵的乘积为单位矩阵

10，矩阵是什么意思

矩阵就是由方程组的系数及常数所构成的方阵。把用在解线性方程组上既方便，又直观。例如对于方程组。 a1x+b1y+c1z=d1 a2x+b2y+c2z=d2 a3x+b3y+c3z=d3 来说，我们可以构成两个矩阵： a1b1c1a1b1c1d1 a2b2c2a2b2c2d2 a3b3c3a3b3c3d3 因为这些数字是有规则地排列在一起，形状像矩形，所以数学家们称之为矩阵，通过矩阵的变化，就可以得出方程组的解来。 矩阵这一具体概念是由19世纪英国数学家凯利首先提出并形成矩阵代数这一系统理论的。 但是追根溯源，矩阵最早出现在我国的＜九章算术＞中，在＜九章算术＞方程一章中，就提出了解线性方程各项的系数、常数按顺序排列成一个长方形的形状。随后移动处筹，就可以求出这个方程的解。在欧洲，运用这种方法来解线性方程组，比我国要晚2000多年。 数学上，一个m×n矩阵乃一m行n列的矩形阵列。矩阵由数组成，或更一般的，由某环中元素组成。 矩阵常见于线性代数、线性规划、统计分析，以及组合数学等。请参考矩阵理论。 目录 [隐藏] 1 历史 2 定义和相关符号 2.1 一般环上构作的矩阵 2.2 分块矩阵 3 特殊矩阵类别 4 矩阵运算 5 线性变换，秩，转置 6 Jacobian 行列式 7 参见 [编辑] 历史 矩阵的研究历史悠久，拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究。 作为解决线性方程的工具，矩阵也有不短的历史。1693年，微积分的发现者之一戈特弗里德?威廉?莱布尼茨建立了行列式论(theory of determinants)。1750年，加布里尔?克拉默其后又定下了克拉默法则。1800年代，高斯和威廉?若尔当建立了高斯—若尔当消去法。 1848年詹姆斯?约瑟夫?西尔维斯特首先创出matrix一词。研究过矩阵论的著名数学家有凯莱、威廉?卢云?哈密顿、格拉斯曼、弗罗贝尼乌斯和冯?诺伊曼。 [编辑] 定义和相关符号 以下是一个 4 × 3 矩阵： 某矩阵 A 的第 i 行第 j 列，或 i,j位，通常记为 A[i,j] 或 Ai,j。在上述例子中 A[2,3]=7。 在C语言中，亦以 A[j] 表达。(值得注意的是,与一般矩阵的算法不同,在C中,"行"和"列"都是从0开始算起的) 此外 A = (aij)，意为 A[i,j] = aij 对于所有 i 及 j，常见于数学著作中。 [编辑] 一般环上构作的矩阵 给出一环 R，M(m,n, R) 是所有由 R 中元素排成的 m× n 矩阵的集合。若 m=n，则通常记以 M(n,R)。这些矩阵可加可乘 (请看下面)，故 M(n,R) 本身是一个环，而此环与左 R 模 Rn 的自同态环同构。 若 R 可置换， 则 M(n, R) 为一带单位元的 R-代数。其上可以莱布尼茨公式定义 行列式：一个矩阵可逆当且仅当其行列式在 R 内可逆。 在维基百科内，除特别指出，一个矩阵多是实数矩阵或虚数矩阵。 [编辑] 分块矩阵 分块矩阵 是指一个大矩阵分割成“矩阵的矩阵”。举例，以下的矩阵 可分割成 4 个 2×2 的矩阵 。 此法可用于简化运算，简化数学证明，以及一些电脑应用如VLSI芯片设计等。 [编辑] 特殊矩阵类别 对称矩阵是相对其主对角线（由左上至右下）对称, 即是 ai,j=aj,i。 埃尔米特矩阵（或自共轭矩阵）是相对其主对角线以复共轭方式对称, 即是 ai,j=a*j,i。 特普利茨矩阵在任意对角线上所有元素相对, 是 ai,j=ai+1,j+1。 随机矩阵所有列都是概率向量, 用于马尔可夫链。 [编辑] 矩阵运算 给出 m×n 矩阵 A 和 B，可定义它们的和 A + B 为一 m×n 矩阵，等 i,j 项为 (A + B)[i, j] = A[i, j] + B[i, j]。举例： 另类加法可见于矩阵加法. 若给出一矩阵 A 及一数字 c，可定义标量积 cA，其中 (cA)[i, j] = cA[i, j]。 例如 这两种运算令 M(m, n, R) 成为一实数线性空间，维数是mn. 若一矩阵的列数与另一矩阵的行数相等，则可定义这两个矩阵的乘积。如 A 是 m×n 矩阵和 B 是 n×p矩阵，它们是乘积 AB 是一个 m×p 矩阵，其中 (AB)[i, j] = A[i, 1] * B[1, j] + A[i, 2] * B[2, j] + ... + A[i, n] * B[n, j] 对所有 i 及 j。 例如 此乘法有如下性质： (AB)C = A(BC) 对所有 k×m 矩阵 A, m×n 矩阵 B 及 n×p 矩阵 C ("结合律"). (A + B)C = AC + BC 对所有 m×n 矩阵 A 及 B 和 n×k 矩阵 C ("分配律")。 C(A + B) = CA + CB 对所有 m×n 矩阵 A 及 B 和 k×m 矩阵 C ("分配律")。 要注意的是：可置换性不一定成立，即有矩阵 A 及 B 使得 AB ≠ BA。 对其他特殊乘法，见矩阵乘法。 [编辑] 线性变换，秩，转置 矩阵是线性变换的便利表达法，皆因矩阵乘法与及线性变换的合成有以下的连系： 以 Rn 表示 n×1 矩阵（即长度为n的矢量）。对每个线性变换 f : Rn -> Rm 都存在唯一 m×n 矩阵 A 使得 f(x) = Ax 对所有 x ∈ Rn。 这矩阵 A "代表了" 线性变换 f。 今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk，则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。 矩阵 A 代表的线性代数的映像的维数称为 A 的矩阵秩。矩阵秩亦是 A 的行（或列）生成空间的维数。 m×n矩阵 A 的转置是由行列交换角式生成的 n×m 矩阵 Atr （亦纪作 AT 或 tA），即 Atr[i, j] = A[j, i] 对所有 i and j。若 A 代表某一线性变换则 Atr 表示其对偶算子。转置有以下特性： (A + B)tr = Atr + Btr，(AB)tr = BtrAtr。

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