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德勤咨询:商业研究报告

商业机构中的领导者对的商业影响力感到既担忧又兴奋。全球各地的公司正逐渐意识到这一新技术的力量,并开始探索如何提升企业竞争力。 本文基于Efma和德勤联合进行的EMEA(欧洲、中东、非洲三地区) FSI(金融服务业)调查结果,并引了业内多家公司的见解和案例研究,分析了的逻辑建模、行业现状以及理解和利技术所需要采取的行动

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张文生:大数据时代的创新

一 报告导读 这次报告的主要内容是介绍和万物互联在慧城市中的关键技术服务创新,包括发展的历史和当前形势、理解的本质、大数据时代AI的发展的趋势四个大的方面。 科技部在2015年立的62个重点专项里面有一个物联网慧城市,经过这么多年的时间和运作,取得了许多国内相关专家的帮助,也取得了很多可喜的成就,下面介绍一下大数据时代的和创新这样的一个主题, 我们现在来认识问题,我们原来搞都是靠的经验,的观测,再到真正做物理模型发现的机理,再把机理到我们相场景上,得到可喜的成果。 在大数据时代我们要谈,我们中国政府在2017年发布了这样新一代的发展规划,谈到这么三个阶段,给我们树立了一个里程碑,但是这样的里程碑,我们的现状怎么样? 中国学会在2017年底发布了创新的白皮书,这个白皮书指出在现在这样一个阶段下,在金融、汽车、零售、医疗上,可会有大突破。

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    2018年医疗技术白皮书(附下载)

    医疗技术白皮书(2018) ▌前 言 ---- 2017 年医疗发展迅速,产业格局风起云涌。 此时出现了一些代表性,如机器定理证明、机器翻译、专家系统、模式识别等,但是该阶段仍可以被归纳为“弱”时代,其发展和还远远不达到类的慧水平。 互联网技术在医疗行业的不同,对医疗行业的改造包括生产力的提高,生产方式的改变,底层技术的驱动,上层的丰富。 同时,本次大赛够激发传统医学机器学习的碰撞融合,为整体学科发展进行探路思辨,推动了技术在医疗影像诊断上的。 腾讯在领域的布局涵盖基础研究、产品研发、投资孵化等多个方面。 技术医疗影像的结合有望缓解此类问题。技术在医疗影像的主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和诊断。

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    2018《医疗技术白皮书》重磅发布

    2017年医疗发展迅速,产业格局风起云涌。(AI)在医疗领域中的已非常广泛,包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。 技术呈现医疗领域不断融合的趋势,其中数据资源、计算力、算法模型等基础条件的日臻成熟成为行业技术发展的主要因素。 据了解,本《白皮书》梳理和研究了国际、国内医疗的发展状况,总结了医疗行业国内外的技术发展特点和趋势,分析了我国医疗产业面临的政策环境,为政府及产业界决策提供了参考。

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    【视频】医学,美国欣凯公司副总裁肖飞博士演讲

    2017年11月17日晚,中华医学会北京风湿病学分会在温都水城召开学术年会,肖飞教授做了《医学》的主题演讲。 ? 在演讲中,肖教授围绕着“的分类、发展史模型架构,医学及风湿病的尝试及展望”等分主题,进行了精彩的阐述。 关于这两个概念,肖教授首先给出了定义—— ,指的是通过学习知识、分析数据,实现对复杂环境下、完成复杂任务而实现复杂目标的力。 随后,肖教授又介绍了的分类、发展史模型结构,以“机大战”中战胜类棋手李世乭的AlphaGo为例,阐述了计算机科学中的数据科学领域,从数据挖掘,到机器学习,再走向的过程。 医学 在医学领域,AI也日益发挥出令瞩目的作

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    “腾讯杯”技术赛项成功举办,助力河北省技术服务专业建设

    12月10日,2020年河北省职业院校技大赛“腾讯杯”(高职组)技术赛项在河北软件职业技术学院成功举办。该赛项对标目标岗位力,旨在通过项目引领,体现新技术的。 ▲:赛项开赛式 本次大赛采团体赛形式。参赛者均以院校为单位,每支队伍由3名选手和不超过2名指导教师组成。赛项以技术为基础,围绕技术服务进行设计。 竞赛内容面向目标岗位技,以实际程项目为依托,重点考察参赛选手环境搭建运维、模型训练预测、案例开发等前沿知识、技术技,以及职业素养和团队协作力。 ? 会上,腾讯教育总架构师姚士佳详细介绍了腾讯在领域的产业,分享了对产业才需求的理解,展示了腾讯在校企合作方面的落地成果,并参会院校进行了深入交流。 ? 除了竞赛赛事之外,腾实学院凭借对产业和才需求的独到见解,围绕、大数据、云计算、信息安全、移动开发等领域,构建了包括师资培训、短期训练营、教学资源、实训室、认证考试体系、互联网产业才生态库等在内的才培养生态体系

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    8院士齐聚CCAI 2016,全面揭示最新技术

    CCAI 2016,一场本年度国内领域规模最大、规格最高的学术和技术盛会,汇聚近40位世界顶级AI专家的真知灼见,为从业者及普罗大众揭示了研究前沿路径。 /前沿研究和产业实战等,在引领风向标的基础上,注重产学研紧密结合,充分体现了大会引导和推动我国的研究及的目标。 本次大会上,微软首席科学家、IEEE Fellow邓力的报告《驱动大数据多种的三类深度学习模式》,基于团队的实践经验,为非监督深度学习的研究和提供了一个可行的新范式。 将问题转换为模型需要时间、精力和资金的巨大开销,尤其深度学习需要大数据、大计算和数据科学家的投资,所以大型企业在技术创新方面更有优势,也更有业务场景的基础。 尽管潜力非凡,但对不恰当的理解和预期,则会导致发展的寒冬,如何避免需要这种情况?

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    腾讯云助力2019年四川省职业院校技大赛——技术赛项圆满举行

    4月21日,2019年四川省职业院校技大赛(高职组)——技术赛项在泸州职业技术学院成功举办。 大学生PK“”技术 新赛事展现新趋势 此次大赛面向目标岗位技,以实际程项目为依托,突出项目引领,体现新技术的。 竞赛内容对目标岗位,赛项聚焦技术,围绕环境搭建运维、建模、案例开发等不同目标岗位力,涵盖了丰富的专业知识专业技点。 ? 开展四川省专业建设研讨会 助力高校才培养 ? 构筑才培养体系 联手高校共谋生态 除了竞赛赛事之外,腾讯云凭借对产业和才需求的独到见解,围绕、大数据、云计算、信息安全、移动开发等领域,高校展开校企合作,构建了包括课程内容、实验实训

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    -场景

    社交聊天机器的发展也带来了关于道德规范的问题,一些机器从社交网络上学到的想法需要引起注意警惕。结合在无武器中的规模化,对进行法律约束似乎已经迫在眉睫。 那么该如何看待带来的伦理问题呢? ? image 数字巴别塔:机器翻译 ---- 结合谷歌公开发表的论文,和分享了机器翻译的发展历程一些最新进展。 在另一个角度上,机器翻译的进展对语言本身的发展也存在着反作。语言并不是自然出现的,而是类社会的产物,其发展也势必会受到类文化的影响。那么的发展到底会对类自身产生何种反作呢? 这是的终极问题。 ? image 左右互搏:生成式对抗网络 ---- 生成式对抗网络的原理机制。 生成式对抗网络的一个重要的潜在就是让在没有明确指导的情况下学习,使算法的学习方式向类的学习方式转变。那么如何看待生成式对抗网络在通研究中的前景呢? ?

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    行业

    -在银行业 利来防止欺诈并不是一个新概念。事实上,解决方案可以于增强多个业务部门的安全性,包括零售和金融部门。 亚马逊Echo -- 另一个例子是新发布的谷歌的虚拟助手谷歌Duplex,它震惊了数百万。它不仅可以响来电和为你预约,而且还增加了情味。 谷歌助理-- Edureka 该设备使自然语言处理和机器学习算法来处理类语言和执行任务,如管理你的时间表,控制你的家居,预订,等等。 只要有大量的数据,和机器学习就会参其中。 在Facebook这样的社交媒体平台上,脸验证,其中机器学习和深度学习概念被于检测面部特征和标记你的朋友。 脸识别-- 另一个例子是Twitter的,它被来识别Twitter上的仇恨言论和恐怖主义语言。它利机器学习、深度学习和自然语言处理来过滤掉攻击性的内容。

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    的十大

    导读:已经逐渐走进我们的生活,并于各个领域,它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益,也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面,我们将分别介绍的一些主要场景。 同时,客服机器拥有海量的行业背景知识库,户咨询的常规问题进行标准回复,提高答准确率。 客服机器广泛于商业服务营销场景,为客户解决问题、提供决策依据。 06 外呼机器 外呼机器在语音识别方面的典型,它够自动发起电话外呼,以语音合成的自然声形式,主动向户群体介绍产品。 07 音箱 音箱是语音识别、自然语言处理等技术的电子产品类载体,随着音箱的迅猛发展,其也被视为家居的未来入口。 08 个性化推荐 个性化推荐是一种基于聚类协同过滤技术的,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析户的历史行为建立推荐模型,主动给户提供匹配他们的需求兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等

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    于借贷管理

    因此,贷款的价值抵押品价值(汽车,房屋,商业,艺术品等)的评估,未来通胀的可水平以及对整体经济增长的预测有关。 的承诺是理论上它可以将所有这些数据源分析在一起,以创建一个连贯的决策。 出于这些原因,在今年早些时候写的一篇文章中,“信誉”被强调为我们的“的日常”之一。 贷款上的概述 本文将介绍在贷款业务中使AI和机器学习的一些最新和最有趣的尝试。 具体来说,我们将涵盖: 如何使来确定信誉,特别是那些没有信记录的 AI如何于简化贷款流程 AI如何被于改善借款的客户体验 所有这些目标相互补充。 Upstart - 完全自动化和AI确定的信誉 Upstart是使确定信誉并简化贷款流程的最知名创业公司之一。其两位联合创始是前Google员。 改善客户体验并寻找客户 本节将仅考虑的贷款特定途,以吸引客户。 显而易见,大型银行以及各个行业都在采具,如聊天机器,客户关系管理具和广告分析。

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    PPT:在物流链中的

    导语 大家好,我是仓储物流技术研习社的社长,你的老朋友,老K。 完整版PPT和更多学习资料,请球友到知识星球 【仓储物流技术研习社】自行下载。

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    打击

    来源:AI前线 本文长度为4000字,建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥,这句话也被在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 动画《成龙历险记》中“老爹”这一角色曾有一句名言:“要魔法击败魔法。”随着 AI 技术的发展以及部分滥,这句话也被在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。 这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 ,从手动“刷卡”到创建合成身份。 SemaFor 的目标是获取被识别为假图像,并归因算法来推断媒体的来源,同时使特征算法来确定 Deepfake 是出于恶意目的(比如造谣活动)还是处于良性目的(如娱乐)。

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    IEEE终身Fellow闵骅: 科学

    》报告的互动记录(修改整理版)(见附件)浅谈:现状、任务、构架统一 | 正本清源。 1.最近为什么这么火? 最近火到什么程度?政府、企业、技术开发者、科研员都在宣传、开发、抢占高地;普通老百姓诚惶诚恐,不知道是怎么回事。 就要想各种不同的,譬如自动驾驶汽车、无机、机器脸识别、深度学习、大数据分析等等。但是,各种各样的太散、太广泛,所以都集中到名下,大家就都搞起来了。 本质上,是一类程科学,可以在各种场景中,它是就某一个特定的、在特定场景下,运感知、认知、推理、学习、和执行的力,解决一个特定的问题。 从长远来看、从高可靠性角度来看,的远景规划还靠科学的进展。

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    三大场景

    AI才之所以受到如此关注,一个最本质的原因在于,2017年已经成为全球商业化、产品化运元年。机器制造时代不同,AI商业化运时代,中美两国可谓同时起跑。 而早在2015年,科大讯飞已经将其麦克风阵列和语音技术硬件上,其京东合作,推出国内第一款音箱“咕咚”。 今年上半年,百度小鱼在家联合发布了后者的全新产品“分身鱼”视频通话机器,搭载的正是百度对话式操作系统DuerOS。 外部上,百度已泰康寿达成合作,将脸识别技术于后者微信投保的回执和回访环节,在线校验客户身份。 另一个清晰的路线是,国内的诸如百度这样的互联网巨头,正试图通过开放平台向外输出AI力,加快中国的技术在不同场景和行业的商业,这将给整个中国传统行业的改造真正注入活力。

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    大数据、云计算的融合

    引言 、大数据云计算三者有着密不可分的联系。 通过容器技术,在容器云平台上构建大数据基础公共力,结合多租户技术赋业务部门的方式将、大数据云计算进行融合。 随着深度学习技术和分布式技术的碰撞,演化出了新一代的计算框架,如TensorFlow等,计算力的提升,并结合大量训练数据,使机器学习技术在结构化非结构化数据领域产生巨大威力,开始脸识别 另一方面,可视化的拖拽页面、丰富的行业模板、高效率的交互式体验,极大地降低了数据分析员的使门槛,让技术进一步走入企业的生产。 、编排调度问题;如何将企业业务需要的基础服务力做更好地抽象,降低所需的基础服务的环境搭建、开发、测试部署周期,提升IT支撑效;如何更好地管理众多的基于大数据开发的等等成为企业急需解决的问题

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      应用与服务编排工作流

      应用与服务编排工作流(ASW)是对腾讯云服务进行可视化编排,组合成工作流模板的应用程序集成类产品。ASW 简化开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作,更简单、直观、快速地构建和更新应用。

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