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图谱】2017中美人工智能产业玩家图谱

本报告旨在呈现一个相对完整的中美人工智能产业玩家图谱。 我们基于知名机构的研究报告和人工智能行业榜单等市场公开信息 ,筛选了其中单笔融资额超过1,000万人民币或等值外币的公司,共计378家,其中中国公司140家,以美国为主的海外公司238家。 我们将人工智能行业分为三大层次: 1)基础层:计算能力支撑、数据资源(包括芯片、传感器、云、数据和算法结构) 2)技术层:算法、模型及技术开发(包括语音&声学识别技术、语义识别&分析 、视觉识别技术和AI 平台) 3)应用层:人工智能在各行业的渗透应用(包括医疗健康、无人驾驶、营销、金融、仓储物流等垂直行业应用) 我们的观察 1. 人工智能产业图谱 一、企业分布 1.90%的企业集中于技术层和应用层,基础层门槛高,仅少量企业有能力参与。

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【AI图谱】2017中国人工智能产业图谱

企业数据服务商企名片与华兴逐鹿一起,联合多家专业机构,出品《2017年AI图谱大报告》,一起来探究风口中的人工智能。 微信后台回复:“AI图谱”,下载本文图谱 本文从以下四个方面解读关于这些人工智能公司的现状: 1、人工智能企业融资盘点 2、人工智能行业图谱 3、人工智能投资机构TOP10 4、二级市场人工智能简报 一 二、人工智能行业图谱 ▼ ? ▲ 人工智能行业图谱 绘制:企名片 据企名片大数据服务平台首份AI行业图谱显示:截至2017年3月8日,共有1083家AI企业,这些人工智能公司应用技术多为机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据分析等 由以上图谱综合分析可以看出,当前人工智能产业链具有技术驱动型特征,人才成为制约人工智能企业发展的重要因素。

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

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    人工智能行业图谱分析

    人工智能技术平台:此类公司主要专注于“机器学习”、“模式识别”和“人机交互”三项与人工智能应用密切相关的技术,所涉及的领域包括深度学习开源平台、机器学习算法、计算机视觉、自然语言处理、生物识别、机器视觉 巨头们的这一举动进一步降低了人工智能技术的开发门槛,大大加速了人工智能的发展。 人工智能技术平台·自然语言处理:此类公司构建的算法能够处理输入的自然语言,并将其转化为可理解的表达。 人工智能通用应用:此类公司主要将人工智能技术应用于通用领域。典型的就是个人私人助理、Chatbot、机器翻译这类公司。 人工智能行业应用:此类公司主要将人工智能技术应用于具体行业。 人工智能媒体:作为大众和从业人员了解人工智能发展状况及趋势的主要途径之一,为人工智能行业的发展起到了积极的推动作用,图谱中收录国内发展发展较好的几家,如AI100、新智元、人工智能学家等。 人工智能是一个平台级的技术方向,在过去的几十年中持续发展,近些年伴随着互联网和智能终端的发展,人工智能的数据、计算能力、人才储备都得到了极大的提高,发展速度和关注度进一步升级,但技术永远都是为应用服务的

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    基于知识图谱人工智能驱动的企业深度智能运营和运维平台

    促进我国对人工智能,知识库领域的核心技术能力,极大推进了人工智能“三步走”战略。 如果使中小型企业方便、快速地管理知识,已经成为急需解决的问题。为此,本项目提出了一个面向企业,以知识图谱人工智能为驱动的企业深度智能运营和运维平台。 因此,该项目为企业制定了一整套基于知识图谱人工智能驱动的知识管理系统,并且在知识管理系统的基础之上,利用申报单位现有的大数据技术,增加了知识发现和知识服务等方案。 项目效益分析 项目产品市场分析,并明确说明本项目产品市场定位 产品: 构建知识图谱人工智能驱动的企业深度智能运营和运维平台 背景:企业有很多数据,包括各种类型日志:文本日志(比如电信文档,法律卷宗), 如何对这些企业数据进行管理,进而做知识发现和知识服务,在人工智能时代尤为重要。

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    人工智能工程师学习图谱

    人工智能的关键性问题是其表现形式。” ——杰夫·霍金斯JeffHawkins Apr. 14 2019 + 图片来源: CSDN周雄伟

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    明略科技HAO图谱Open API:开放企业级知识图谱构建能力

    7 月 11 日,在 2020 WAIC 世界人工智能大会上,明略科技 HAO 图谱,作为目前世界上第一个语音实时生成图谱企业级知识图谱开发工具包,首次公开亮相,成功入围了大会最高奖项 SAIL 奖( 明略科技首席科学家、明略科学院院长吴信东在开发者日:开发 · 开源 · 社区主题论坛上正式宣布 HAO 图谱依托国家新一代人工智能开放创新平台开放 Text2KG API 接口,赋能开发者和企业级用户。 HAO 智能旨在集成人类智能(HI)、人工智能(AI)和组织智能(OI),打通感知、认知和行动系统,帮助企业和组织实现智能化发展。其中,HAO 图谱属于认知系统的范畴。 「目前业内仍缺少一个工业级的稳定工具,HAO 图谱是第一个语音实时生成图谱企业级知识图谱开发工具包。」张杰表示。 在实际的知识图谱构建流程中,标注数据、训练模型需要花费大量时间。 去年 8 月,明略科技成为第二批「国家新一代人工智能开放创新平台」建设单位,以开放、创新、共享为基本原则,持续建设软件与硬件平台、开源社区平台、培训平台,构建人工智能众创平台和标准验证实验室,设立人工智能产业基金

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    人工智能的浪潮中,知识图谱何去何从?

    在大数据和机器学习两大引擎下,大规模知识图谱的自动化构建成为现实,这就加快了知识图谱的落地与应用。 传统意义上,知识图谱可以划分为通用知识图谱和领域知识图谱。 另外,知识图谱用于解决问答、推荐系统、图像理解方面的论文也不断在增加。 同时,知识图谱在不同行业也得到了广泛应用,领域知识图谱成为企业的迫切需求。 其次,通过了解知识图谱落地的挑战,确定知识图谱的研究课题。 2006年,漆教授获得英国贝尔法斯特女皇大学计算机博士学位,导师为人工智能界著名专家 Weiru Liu 教授。 与会者在本次论坛将了解知识图谱最新技术进展与知识图谱应用价值,知识图谱落地的技术挑战,如何解决这些挑战,本次论坛的一个目的就是探讨知识图谱下一步发展的道路。 ----

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    【知识图谱】知识推理,知识图谱里最“人工智能”的一段

    如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是知识图谱的内容。 知识图谱的难点在于知识图谱的搭建,如何高效、高质量、快速的搭建知识图谱是知识图谱工程的核心。 搭建了一份知识图谱之后,如何更好的利用和优化它呢?今天我们介绍知识图谱中的知识推理来回答这个问题。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 知识推理 刚刚开始接触深度学习的时候,心里一直藏着一个疑惑,即现在的神经网络和反向传播算法为什么会被称为“人工智能”,怎么看,也不过是一种模仿神经学的更为复杂数学模型而已 直到接触到了知识图谱以及今天要介绍的知识推理,才感觉到一些所谓真正“人工智能”的味道。闲话叙毕,现在看看所谓的知识推理,究竟是怎么一回事,有哪些实现方法,进展到了什么样的程度。 总结 知识图谱人工智能技术最重要的基础设施,是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。

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    企业竞相布局人工智能

    “认知/人工智能系统正在逐渐取代企业应用中的表格和启发理论。”研究负责人指出,“人工智能正被嵌入到各种用于提供建议和预测的应用程序,从销售支持到预测下一步最佳行动,到自动化合同审查和物流方案优化。 我们还能看到一波新型人工智能对话助理投入到市场,用于客户服务、销售、以及传统上属于交互式语音应答系统领域或人类领域的其他应用。 几乎所有的企业软件都会囊括这些能力。” 许多公司都在吸引用户利用其提供的基于类脑神经网络的认知算法来开发过去无法实现的复杂应用程序。

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    腾讯安全发布企业级零信任能力图谱,助力企业安全升级!

    产业互联网时代,企业面对数字化转型,新型IT形态伴随着新型威胁和入侵攻击,传统安全防护体系也面临转型和重构,此时零信任体系无疑是企业当前最好的选择之一。 然而,市场上众多基于不同技术能力支撑的零信任产品方案,从多维度多视角提出了零信任体系建设的不同思路,这些思路在不同程度上影响着企业和市场的技术方向,给企业安全管理者带来一些困扰和挑战。 腾讯安全专家咨询中心,从客户视角出发,结合相关零信任标准,以及国内外零信任最佳实践,针对企业用户如何构建零信任体系,给出具体的能力清单和指导框架,汇聚成通用性的零信任安全能力谱图,旨在帮助企业进行安全能力转型和升级 零信任配图.jpeg 关注腾讯安全(公众号:TXAQ2019) 回复【零信任能力图谱】获取原图 腾讯安全零信任能力图谱包含五大能力:身份可信识别能力是零信任的基础能力,包括用户可信识别、受控设备可信识别和受控应用可信识别 腾讯在安全运营中践行零信任安全理念,充分印证零信任能力图谱的关键技术点,输出零信任安全能力,助力企业重构信息安全防护体系,协助企业完成数字化转型。

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    易观:中国人工智能产业生态图谱2018

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    知识图谱到底如何落地?这本书阐述企业重数据库与知识图谱的关联

    来源:专知本文为书籍分享,建议阅读5分钟本书是在实践中从企业关系数据库设计和构建知识图谱的指南。 这本书是在实践中从企业关系数据库设计和构建知识图谱的指南。 它提出了一个原则性框架,其核心是连接关系数据库和知识图谱的映射模式、组织中负责知识图谱的角色,以及将数据和人员组合在一起的过程。本书的内容适用于使用属性图或RDF图技术构建的知识图谱。 知识图谱实现了创建大规模集成知识和数据的智能系统的愿景。科技巨头已经采用知识图谱作为下一代企业数据和元数据管理、搜索、推荐、分析、智能代理等的基础。 我们现在发现,越来越多的企业寻求采用知识图谱来发展竞争优势。企业为了设计和构建知识图谱,需要了解存储在关系数据库中的关键数据。企业如何在不煮沸海洋的情况下,成功地采用知识图谱来整合数据和知识?

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    安全知识图谱 | 威胁建模助力企业“建防御 抓运营”

    本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱,携手迈进认知智能》精华解读系列第六篇——威胁建模技术,重点介绍基于知识图谱的威胁建模应用。 如何做好威胁建模 如今,随着技术的变化,攻防技术不对等和攻防双方关注面不同,让企业面临的威胁复杂多样化、多元化,传统的防御手段无法抵御新兴威胁,也无法有效地应对内外风险。 威胁建模需要解决的问题是应该如何构建合理的安全体系,从而降低企业资产和业务面临的风险。 经过数年的知识积累,ATT&CK已经从针对企业内网的、Windows平台的、终端侧、post-compromise的行为分析模型,拓展为多场景(企业内网、移动环境、工控)、多平台(Windows、Linux 随着机器学习和图计算能力的提高,在安全知识图谱的基础上实现自动化安全运维将会变得更加简单。

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    腾讯安全首发企业级「数据安全能力图谱

    通过调研数据安全领域的技术和产品,以及各行业top级企事业单位的管理经验,腾讯安全结合自身的应用与实践经验,绘制并发布数据安全能力图谱,助力企业规划数据安全体系的建设、加强数据场景的安全管控能力、指导数据安全能力的评估等场景 image.png 腾讯数据安全能力图谱提出了六大能力,即数据资产管控能力、数据安全运营能力、数据业务安全管控能力、数据支撑环境安全管控能力、数据运维安全管控能力和数据安全感知能力,覆盖了数据全生命周期及重要的数据场景

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    谈到人工智能,为何王海峰这次要聊知识图谱

    听完王海峰的演讲,我的第一个反应就是:知识图谱的价值被行业低估了,各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景,却忽视了最成熟也很重要的AI技术:知识图谱。 知识图谱人工智能有什么关系? 王海峰认为,知识图谱对于人工智能的重要价值在于,知识是人工智能的基石。 百度是中国最积极和大力布局人工智能的科技巨头,作为百度人工智能技术体系的最高负责人,王海峰重视知识图谱也表明百度未来会强化机器认知能力。 当然,王海峰为什么如此重视知识图谱,还有两层不容忽视的原因。 知识图谱成为AI应用行业的先决条件 人工智能已受到各行各业的关注,不只是BAT在战略投资人工智能,金融、汽车、零售、娱乐、制造等等行业都在积极拥抱人工智能技术。 王海峰的逻辑,也是未来人工智能走向应用的必经之路:机器通过人工智能技术与用户的互动,从中获取数据、优化算法,更重要的是构建和完善知识图谱,认知和理解世界,进而服务于这个世界,让人类的生活更加美好。

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    易观发布:中国人工智能产业生态图谱2018

    中国人工智能产业在过去两年经历了前所未有的热潮,在2017年下半年,随着技术发展现状和市场应用逐渐清晰,整个市场趋于冷静。人工智能技术持续向各行各业各种场景应用落地,实现降本增效和体验升级。 本报告系统梳理了中国人工智能产业从底层硬件、到通用技术及平台再到上层应用的产业链层级和厂商分布,并对各产业链层级发展现状和趋势进行了分析。公众号后台回复:“图谱”,获取本文图谱。 ? ? ? ? ?

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    HPA数据库更新脑图谱、血液图谱与代谢图谱

    原来的HPA数据库主要包含组织图谱、细胞图谱与病理图谱,分别包含内容如下: 组织图谱: 某蛋白在机体不同组织脏器中的表达情况。 细胞图谱: 某蛋白在细胞内的定位情况,如核内、细胞膜上等。 病理图谱: 某蛋白在不同肿瘤中的表达情况。 最近,HPA数据库更新了脑图谱、血液图谱与代谢图谱,让我们一起来看看他们包含了哪些内容吧: 脑图谱 脑内最重要的功能单元就是神经元了,神经元的胞体和树突富含微观结合蛋白2 (MAP2),而轴突富含低分子量 可以看到血液图谱目前仅有RNA信息,没有蛋白信息。 ? ? ? ? 不同数据集中表达情况,可以发现该基因在所有白细胞中均表达。 ? 其余三类信息待补充。 代谢图谱 代谢图谱主要是手工整理了胞内的代谢通路,确定了各类代谢反应及其胞内定位,具体如下: ? 不同代谢通路,如组氨酸代谢和磷酸戊糖途径。 ? 胞内不同部位,如线粒体、胞浆、内质网、核内等。 ?

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    清华大学 | 88页人工智能之知识图谱(附链接)

    来源 | 清华大学 导读:知识图谱(Knowledge Graph)是人工智能的重要分支技术,它在2012年由谷歌提出,成为建立大规模知识的杀手锏应用,在搜索、自然语言处理、智能助手、电子商务等领域发挥着重要作用 知识图谱与大数据、深度学习,这三大“秘密武器”已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。 本期的智能内参,我们推荐来自清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华-工程院知识智能联合研究中心联合推出的人工智能知识图谱报告,详细解读了知识图谱的这一人工智能技术分支的概念、技术、应用、与发展趋势

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    最全技术图谱!一文掌握人工智能各大分支技术

    作者 | Stefan Kojouharov 编译 | 聂震坤 在过去的几个月中,我一直在收集有关人工智能的相关资料。 随着各种的问题被越来越频繁的提及,我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。同时为了内容更加生动易懂,本文将会针对各个大类展开详细解析。 神经网络 ? ? ?

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    作者 | Stefan Kojouharov 编译 | 聂震坤 在过去的几个月中,我一直在收集有关人工智能的相关资料。 随着各种的问题被越来越频繁的提及,我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。同时为了内容更加生动易懂,本文将会针对各个大类展开详细解析。 神经网络 ? ? ?

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