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研究报告(2019)

文 | 杜玉 2019年3月19日中央全面深改革委员会第七次会议上,审议通过了《关于促进和实体经济深度融合的指导意见》,提出全面促进与实体产的融合,再迎政策红利。 什么是是相对于实验室概念产品而言,即企如何利用技术来解决实际的问题,并通过市场进行规模变现的行为。 基础技术渐趋成熟至达到用条件,从而够在更广泛的场景下发挥价值,是其的前提。加之近年来,互联网产进入洗牌期,资本市场对的投资也表现得更加理性。 可以说,将是近几年维持热度的主要力量。 在本篇报告中,我们集中梳理了目前已进入阶段的应用场景,并结合案例,阐述行发展现状。 ? 本篇报告主要内容有: 1.背景; 2.驱动力; 3.投融资分析: 4.基础层发展现状; 5.技术层发展现状; 6.应用层主要场景:安防、金融

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谷歌AI部门大改组,之路正式开始!

但就是这么厉害的技术,谷歌一直没将其。 而据外媒最新消息,谷歌已经将“创造营收”做为其AI务的一大新目标,开始将技术研发成果进行落地。 部分外媒指出,这些都表明谷歌正准备让研究成果实现创收。可对于谷歌来说,他们的AI棋盘已经初步成局,此时不动,更待何时。 核心搜索务需要创新 技术需要场景落地 2016年,谷歌宣布合并的搜索与部门,任命原部门研究主管John Giannandrea负责公司旗下最重要的搜索引擎务。 当时的合并理由是,互联网的核心技术正在发生从类向的巨大变革,有望成为信息筛选更加有效的具。 ? 这样的变,从谷歌自身的发展看,最现实的理由可就是:核心搜索务需要继续创新,技术则需要更大的空间进行更多的场景落地。

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    硬纪元AI峰会实录 | 图森未来陈默:技术的起点在B端

    来自图森未来创始兼CEO的陈默,在峰会期间进行了主题为《技术的之路?》的演讲。他表示,技术的应该优先从B端的服务做起,尤其是替代力的应用。 今天跟大家分享一下我们在行里面的一些思考,我主要讲的主题是想跟大家分享,是如何,我们认为怎么样可以更好的技术。 ? 我们可以先看一下一个短片,这是我们自己所做的,怎么样去把技术应用到实际一个场景里面去。但首先我们先抛出结论,我们认为优先的技术应用应该优先在2B端,并且替代力的一个应用。 更何况无驾驶技术还够大大的增加运输的效率。 今天咱们讲的话题是怎么样把技术更好的。我们的思考是说为什么要选择2B以及替代的需求。 所以结论是,我们认为技术的应该优先从2B端的服务,并且是替代力的用应用的开始。谢谢大家,这是我的分享。

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    将改变决策

    虽然的未来可会让机器像类一样做出决策,但现在已经在影响着类的决策,尤其是决策。在本文中,我们将讨论一些关于如何(以及将如何)改变企决策的有趣方法。 决策 在问世之前,企不得不依赖于不一致的数据。因此,决策过程不是很精确。就在那时,来拯救世界。现在,有了,企可以转向基于数据的模型和模拟。 在这里,您有一个机器,它可以映射汽车玩家(包括买家、制造和运输服务提供)在各个级别所做的决定。这种的决策帮助汽车制造预测了未来无驾驶汽车的流行趋势。 对于营销专士来说,这是了解他们的产品如何被目标受众感知的一个很好的方式。一般来说,手数据挖掘分析是乏味的,并且需要很长时间才完成。以其先进的搜索和分析功使时间消耗最小。 基于的未来决策 可以说,那些认为会让员过时的的观点只被认为是一个神话。们实际上不会因为机器而失去作,但会提高他们的作质量。将帮助员更有效地作。

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    在未来中的作用

    营销员使用来产生个性的推荐和自动完成订单。这个列表实际上是无限的。 如果没有,从信用卡欺诈检测到电子邮件垃圾过滤器、预测交通警报到个性提醒等许多如今被认为是理所当然的服务都不可实现。 AI被广泛使用的一个领域是软件使企够将数据分解为可管理的见解,并理解大数据。 也有可改变分析的动态。传统的数据分析侧重于描述性分析或分析数据来报告发生了什么。 下一波由驱动的助手将够实时分析大数据,以快速掌握客户的需求和优先级,并执行所需的作。将使超个性成为默认标准,而不是像现在这样的高级服务。 已经站稳脚跟。有可改变高管的决策方式、营销员与客户打交道的方式、企之间的竞争方式以及企整体发展的方式,使其变得更加强大。未来的必将由系统驱动。

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    助力OMO模式崛起

    近年来,随着我国云计算,云存储,技术的飞速发展,线上数据的不断丰富,和移动支付技术的快速普及,时代,一种新的模式逐渐成形。这种模式就是OMO模式。 基于技术,和大数据技术,这种模式还可以提供精准的个性服务。相比之下,其它模式很难做到。 其次,它是三位一体的模式,线上,移动,线下三位一体,打造全时空的体验店营销系统。 更重要的是,这种系统可以打破时空限制,通过技术,使消费场景更加灵活多样,有效增强客户的消费体验。这是其它模式不具备的。 最后一点,这种平台型模式,相对于其它模式,技术和大数据技术的运用,可以有效降低经营成本;增加收益来源;客户粘性更大;它还可以整合资源,促进产升级。 试想一下,在将来,通过对孩子平时学习数据的上传分析,制定个性的有针对性的对孩子进行教育辅导的话,相信孩子学习将事半功倍。 时代,可以预见,未来OMO这种模式将逐渐成为主流。

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    吴恩达:如何用

    其中,Landing.ai创始、CEO,斯坦福大学计算机系客座教授,原百度首席科学家吴恩达发表了《如何用》的主题演讲。 ? 像电力一样,也改变了一些行,特别是在交通方面,如自动驾驶。 今天,我将聊聊的发展现状和未来方向。 的发展现状:企AI管理(案例) 此前,我去过很多国家,也和很多CEO聊过“AI是什么”。期间,他们会向我咨询关于如何运用AI更好的进行策略规划的问题,我给出了一些自己的建议。 如谷歌、百度等大公司,它们都想建立一个良好的框架,并且要建立一些细分的务部门。 2. 要把团队建设跟平台结合起来,把AI才部署到不同的务单元上。其中企的技术培训很重要。 虽然很有价值,但是如果它替代了一些作,政府就需要设立社会保障体系,提供一些培训,让他们再就,成为有力的纳税

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    2018年、云、机器学习、的趋势

    是保持竞争力的关键,而数据分析提供了所需的最新信息。在2017年,一些企大力发展他们的大数据可视服务和软件。 随着更多的可以访问敏感信息,安全将成为一个重要问题。 2018年的数据分析 数据分析将包含可视模型 2017年,对2800名专家的一项调查预测,数据可视和数据发现将成为一股重要趋势。 ·瑟尔利(David Cearly)说: “技术正在迅速发展,企将需要对技、流程和具进行大力投资,以便成功地利用这些技术,构建系统。 和网络安全 《哈佛评论》写道: “讽刺的是,面对利用进行的黑客攻击,我们的最佳防御策略也是利用。 随着企认识到开发网络安全程序的重要性,将变得更加流行。精心构建的防御系统从多年来发生的黑客攻击事件中,学会各种攻击和防御策略。

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    『No21:  --机器视觉的逻辑』

    迫于生活的压力,最近的更新的频度,吓,好在没催更。 本期的主题:--机器视觉的逻辑。 是一个非常热门的话题,涌现了诸多的公司,每家公司都标榜自己是公司。 那么其中机器视觉类的公司的逻辑是什么? 本期就从后端的角度,讲述--机器视觉的逻辑。 1. 机器视觉 机器视觉的核心是识别。有识别物体的,也有识别的。 识别物体的,有这类产品,比如机器、拍照识图之类的,现在的很多的手机,采用某些公司的成熟算法,识别这块往往成为卖点。 对于这类创公司,这是变现的一个途径,即把算法卖给手机厂。 安防领域,集成了,又会发生什么样的火花? 传统主要做监控,发生异常,可以及时处理,加入,可以用于防范、预测。 此时的摄像头已经不是传统意义上的摄像头,它变成了一个数据采集入口。 前面说了,集成的摄像头,是数据采集源头。针对采集到的脸信息,可以分析出用户的基本信息,比如性别,年龄。

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    15种营销具助力决策

    无论在领域,亦或个领域,都会对花样繁多的产品和服务产生影响。一家公司保持竞争力最好的办法就是拥抱AI,尤其通过AI帮助企提升作效率,从而节约时间和成本。 但是充分的理解这些技术够带来的结果,以及这些技术的优势和限制对于本身的影响,为我们应对变做好铺垫。毕竟,未来已来。 这个平台通过对海量数据的分析来减少由于或耗时任务等原因造成的限制。该平台可以用于指导媒体采买,群定向,跨渠道投放,测试及优以及分析洞察等作。 这款具提供营销员进行快速试验以创造高转率的个性体验。 无论企拥有何种愿景,也不管企如何实现愿景,通过AI营销具的协助,都将获得极具洞察且以为本的策略,并将为最终的成功提供有力支持。

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    《哈佛评论》:之路的机遇和挑战

    例如,Aptonomy和Sanbot,这两家分别是无机和机器的制造,他们正在使用改进的视觉系统来自动大部分保安员的作。 已经不仅仅是一个书上的概念,已经可以让聪明的、有潜力的学生们达到够创建级的机器学习算法部署的目的。 影响务流程的一个例子是,在引入机器和基于机器学习的优算法之后,重新设计了Amazon实现中心的作流和布局。类似地,务模型需要再优,以利用可以地推荐音乐或电影的机器学习系统。 在我们看来,,尤其是机器学习,是我们这个时代最重要的通用技术。这些创新对和经济的影响不仅反映在他们的直接贡献上,也体现在他们够支持和鼓励互补创新的力上。 未来十年,不会取代管理员,但使用的经理将取代那些不使用

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    | 行观察系列

    使用功强大的 (BusinessIntelligence 简称BI) 具和技术来帮助客户解决上述难题。 是一种预测、跟踪、分析,并展示与务绩效相关的量指标的方法,通过对数据的收集、管理、分析以及转,使数据成为可用的信息,从中获得必要的洞察力和理解力,更好地辅助决策和指导行动,以帮助企决策者在正确的时间 系统的软件平台支持务部门制作复杂的合并报表,在减少作量、提高作效率的同时,帮助务部门更加灵活和准确做好数据分析和信息共享。 解决方案的目标是,帮助企充分利用其务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源,实现对信息的和处理,为市场经营作提供及时、准确、科学的决策依据,使企适应日趋激烈的市场竞争环境,提升运营的核心竞争力 软件强大的报表制作和展示功够制作/展示任何形式的报表,其纯粹的Web 界面使用方式又使得部署成本和管理成本降到最低。同时还可以同数据挖掘具、统计分析具配合使用,增强决策分析功

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    营销中的十个应用

    本文介绍了营销中的十个应用,包括推荐系统、聊天机器、决策支持、内容营销、优网站加载、营销预测、定制网站、语音搜索、图像识别系统等。 已成为营销竞争战场上的强有力武器。最初,营销员不确定营销中的好处,这可是由于缺乏信任或缺乏认识。但在最近的一段时间里,应用见证了营销的迅猛发展。 越来越多的营销员希望充分利用的潜力。 1 .推荐系统 够帮助建立更个性的推荐系统。 也有助于内容营销。AI提供了一些具,使营销够通过提供最多用的搜索关键字、竞争最少的关键字、关键字优等统计信息来创建好的内容。 8 .的市场价值 的市场价值具有巨大的净值空间。随着营销概念的日益增多,的市场价值也越来越多元公司与营销合作,获得了巨额利润。

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    、强、超

    文章目录 弱(Weak AI) 弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强(Strong AI) 又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力 知识表示的力,包括常识性知识的表示力 规划力 学习力 使用自然语言进行交流沟通的力 将上述力整合起来实现既定目标的力 ——Stackexchange 超(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    》04 双螺旋之一:数据

    04 双螺旋之一:数据 无数据,不;无,不是一场技术革命,它必然会将越来越多的。未来数据将成为的基础,而也将成为数据时代的全新的范式。 在我看来,要想把数据融入具体,要做好三件事:数据、算法和产品 数据创新的基础 对于当下的而言,指的是决策会越来越多地依赖机器学习,依赖。 机器将逐步取代,在越来越多的决策上扮演非常重要的角色,它取得的效果远远超过今天运作产生的效果 几乎可以断言,基于数据必将超越1913年横空出世的福特流水线,给类整体的生产力带来一次根本性的巨大突破 如果数据仅仅被用来支持的决策,那便无法形成真正的闭环,不具备大规模复制推广的价值 举个例子,如今很多企不太理解数据程师跟(BI)分析师的区别。 ,你的有了数据这一核心引擎,你就跑在竞争对手之前 我总结了企的两大步骤 核心务在线 “流利说”的定位并不是一个评测公司,他们所做的口语练习具,其实就是数据和用户的入口。

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    应用

    银行 银行发展比你想象的要快!许多银行已经采用了基于的系统来提供客户支持,并检测异常和信用卡欺诈。 HDFC银行就是一个例子。 应用-在银行 利用来防止欺诈并不是一个新概念。事实上,解决方案可以用于增强多个务部门的安全性,包括零售和金融部门。 话虽如此,可以帮助农民从土地中获得更多,同时更可持续地利用资源。 气候变口增长和粮食安全等问题促使该行寻求更创新的方法来提高作物产量。 在医疗保健领域最棒的一点是,你甚至不需要开发一种新的药物。通过正确使用现有药物,你也可以挽救生命。 电子游戏 在过去的几年里,已经成为游戏产不可分割的一部分。 事实上,最大的成就之一就是在游戏行。 以击败围棋世界冠军李世石(Lee Sedol)而闻名的DeepMind基于的AlphaGo软件,被视为领域最重要的成就之一。

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    各行终端无限可期

    各行终端无限可期 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 到底是什么 被称为继“机械”、“电气”、“数字/网联”后的第四次革命—时代的核心推动技术,是一项基于“深度学习”技术,依赖“数据”支持,模拟类大脑思考、决策和行动的前沿科技技术 各行发展 疫情当下,如何科技抗疫 在今年新冠疫情爆发事件中,的应用渗透及价值重点体现在“医疗”、“防控”、“非接触”三方面。 疫情的爆发和防疫的长期虽然令许多行遭受重创,却成为应用落地的最新催剂和加速器。 在诸多领域的应用正在加速落地,经历疫情催时代可已经悄然到来……

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    4.0、以及CircuitData

    Andreas Lydersen Elmatica 首席技术官 最近在挪威进行的一项调查表明,1/7的程师认为他们的作可以在10年内由(AI)完成。 在这种格式、语言和方言混杂的世界中,不是唯一的前进方向,也不是一个“孤注一掷”的选择。CircuitData是一个开源项目,使用标准来取代脑力。 图1:为了使“语言”更易于理解,Lydersen将其分为三部分:词典、句法和模式 现在,加上考虑到自动,你可会想:这对我有什么用?因为最终,这是每个都关心的问题。 这对我有什么用? 还避免在供应链的下游出现问题。 这听起来像是我们会在科幻电影中看到的情节,机器接管了各种系统,然后让世界变得更加美好?并不是。 自动将继续普及,由标准驱动。 在PCB行中,这意味着最终目标是成为供应链中一个相互关联的部分。制造将不得不根据客户需求自动调整车间设置,并将重点放在车间中每个位的机器技术上。

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    《AI进论:解码场景与案例》----读书笔记

    《AI进论:解码场景与案例 》 数据原作者:亿欧库 简评:亿欧库的报告、书籍总是令印象深刻受益匪浅,亿欧坚持使用数据说话,细分行横向对比,向大家强烈推荐。 以及大公司依托其实力所建设的计算力,似乎迎来了一个真正爆发的时机,最显著的表现是,其应用场景已经部分落地,并且正在创造着规模成绩。 这是一项技术真正开始走向成熟的标志与信号,也让我们感受到突破点可即将到来。 ; (3)环境——以互联网为代表的新经济,塑造了富有创新活力的氛围; (4)资本——大量的风险投资基金(中国乃至全球)在中国市场投入了可观的资金,用以支持相关企成长; (5)政策 森亿是国内专注于医学文本分析的公司,其主要务是通过机器学习和自然语言处理技术自动抓取医学文本中的临床变量,将积压的病例自动转为结构数据,生成标准的数据库。

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    为何需要BI具?

    伴随着时代的发展,企精细、科学的管理要求越来越高,传统的报表具已不满足日益增长的务需求,BI具的时代已经到来。 企为何需要BI具? 没有BI具的数据分析在大数据时代不会影响企的正常运作,但没有BI具的企一定不会成长和发展。 大多数大中型企已经建立了诸如OA,ERP等信息基础系统。 BI具存在的意义在于,如何使够查看和分析自己的数据,使分散的、独立存在的海量数据成为有价值的信息,使员、管理者够充分掌握和利用这些信息,并辅助决策。 BI具可以帮助企做出明的经营决策。运用BI具,用户可以实现横向联动和纵向挖掘,可以一直深入钻取,也可以从多层次获取信息,以不同的组合方式为决策提供数据支持。 值得注意的是,BI具的目的是带给企更多的决策支持价值,并不是取代数据报表。报表具依然有其不可取代的优势,并且将会长期与BI具一起并存下去。

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