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2018技术完美收官

5 月20日,由中国主办的2018技术(GAITC)在北京国家议中心完美收官。 六位知名专家齐聚盛,中外合璧,学科交叉、相融共生,为参嘉宾打开的新视野,也为国家强化新一代发展提供了权威依据与参考。 ? ? 四场开放式论坛研讨——独角兽企业代表、国内国外知名高校学者共话AI,探讨在自然语言处理、青年科学家、应用与伦理、视觉等AI领域的真知灼见。 ? 2018GAITC 完美收官,本次凝聚共识,把握行业技术走势,与参者分享权威内容,不但加强产业链深度交流与合作,更为促进科技成果发展提供了坚实的学术基础。 图为Python中文社区新媒体运营负责阿橙与微软资深副总裁、微软亚太研发集团首席技术官兼微软(亚洲)互联网程院院长王永东博士在北京国家议中心2018采访现场合影留念。

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今日摘要:2018事前瞻

1.2018年事前瞻 自动化和很可成为重要主题,影响到们驾驶和沟通的方式,而随着商业和个活动的普遍在线化,隐私和网络安也将成为热门话题。 2.2018年50焦点事件:欧元称霸汇市油价或涨至70美元 2018年,我们将看到(AI)技术推动商业(BI)呈现指数级爆发,不再是线性的可持续创新,而是真正的颠覆性创新。 其中,百度内容安中心基于百度AI力,通过三层内容风控体系建设风险策略+ 6.中关村将建科技园预计5年后建成 )5年后,北京门头沟区内将建成中关村科技园,成为具有影响力的科技创新中心 中关村科技园由中关村京西建设发展有限公司负责 7.云计算赋 BAT抢滩千亿级市场  带来了巨的市场空间。数据显示,产业将高速发展。 仅在国内,到2018年,广义的产业将达到千亿级民币的市场规模。在市场上,到2025年,市场规模将高达368亿美元,行业前景可期。

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    2018突破性技术TOP10

    2018技术已在多方面实现突破进展,国内外的科技公司都在不断尝试将应用于更多领域,不论科技巨头还是初创企业,都在致力于不断创新,推动技术进步,接下来我们就来看看十项中外领域富有突破性的技术 这套系统采用开源技术,够实时对视频流进行扫描,并预测们的姿势。当遇到监控中出现可以行为时,系统尝试将姿势数据与预定义的“可疑”行为匹配,一旦发现就通过相关手机App来通知店主。 重意义:通过行为识别技术,够第一时间发现犯罪分子,预测犯罪行为,有效保护店铺安。 点评:去日本的商店买东西一定要果断,被误成小偷就不好啦。 Gartner数据显示,在过去的一年中,范围中型商业巨头里有300家陆陆续续开展了RPA程,将原先手化的流程进行自动化改革。 Unity是领先的游戏开发公司之一,去年其推出了机器学习平台ML-Agents,让AI开发员和研究员在Unity模拟和游戏环境中,使用演化策略、深度强化学习和其他训练方法来训练代理。

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    ·2018

    去年的AI 风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里,家共同经历了很多: ? AlphaGo,Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐类高手; 自动驾驶商业企业面开花,e.g. 仅百度系自动驾驶初创企业,融资规模在千万美元量级以上的,就已经不下十家; 深度学习狂热席卷世界…… AI的伴生趋势 在过去的5-10年中,,AI,从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞 企业对于AI学术领军物的追捧还持续一段时间,但逐步将重点转移到AI对业务的实际支持上。 AI落地点将进一步明确,并开始涌现出确实为用户提供良好体验的产品。 ? 说到具体的技术点,2018继续前两年的趋势,少量资源、学术实力雄厚的企业和部分垂直领域精深进取的小企业继续为家提供: 深度学习框架; 机器学习/深度学习云平台/在线具; 语音/图像/自然语言处理 API/SDK; 聊天机器开发平台等…… “傻瓜式”具,使得更多的中小企业和个可以结合通用技术和自身数据,开发个性化应用。

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    2020年度事件

    当前,新一代技术在蓬勃兴起,迅猛发展,与数据、区块链、5G等新技术相互融合、相互因应,为经济社发展尤其是数字经济发展注入新动,正在深刻改变社生产生活方式。 为此,库与旷视AI治理研究院成立联合课题组,共同开展“2020年度治理事件”遴选、评议,组织相关领域权威专家学者,从AI与公众福祉、AI与公平正义、AI政府(企业)治理、AI系统安性与数据隐私安等四个主要维度出发 经综合各方面资料、数据、意见、观点,最终得出2020年度治理事件。 欧盟有关方面和微软、IBM等科技巨头共同签署了《伦理罗马宣言》,讨论如何规范的社影响,这是欧盟推动数字经济监管新标准的最新举措。 (来源:综合环网等) 专家点评: 梁正 清华学公共管理学院教授、清华国际治理研究院副院长 “ 这个案例涉及到了技术的发展前景,这是治理的基础,同时也可以让我们思考力边界究竟在何处

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    2018排名发布,中国高校表现强势!

    这样够帮助们更好的了解,各家学在计算机科学领域体系与师资方面的实力 分数计算计算方法 每一篇论文都被精确地计算一次,最后通过计算所有作者的平均值来计算分数。 再根据近十年多来(2007-2018)的论文发表对各学实力进行了排名,数据截止日期为2018年2月19日 论文分为四方向:   AI:、计算机视觉、机器学习与数据采集、自然语言处理、 高校排行 近年来,我国诸多政策相继推出,并两次进入政府作报告,那么中国的在世界的排名如何呢? 我们一起来看看: 在方面,排名前三的分别为:卡内基梅隆学、清华学、牛津学,第4到第10名的学校分别为:北京学、中国香港科技学、新南威尔士学、南洋理学、阿尔伯塔学、南京学 亚洲高校排名 最后,我们再来看看各高校的论文排行,首先来看看综合排名世界第一的卡内基梅隆学,CMU教授计算机科学顶论文贡献排名如下: 其中,邢波教授在卡内基梅隆教授计算机科学顶论文排名高居首位

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    CCF-GAIR 2018来袭:100位嘉宾,11专场,打造「跨界」和机器

    (CCF)主办的CCF-GAIR与机器,在过去两年,有10 余位中美两国院士、20 余位 IEEE Fellow、上百位在各自专业领域享有盛誉的学者以及 AI 领域的知名企业家、投资者和创新者来到了 2018 年 6 月 29 日至 7 月 1 日 CCF-GAIR 2018 与机器将在深圳前海华侨城JW万豪酒店举行,相对于前两届的盛况,CCF-GAIR 2018 继续了延续前两届的 与者将在此专场听到学术界、产业界对驾驶技术的思考与实践。 和机器视觉专场一样,同样为驾驶专场设置了一天的议。 与者均可在CCF-GAIR 2018 专场找到答案。 与机器见。

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    行业分析

    2015年9月,美国Venture Scanner公司发表了针对行业的分析报告,涉及很多新兴市场。 该分析报告针对(AI)行业,追踪了13个技术类别的855家产业公司,其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析,包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 图1 各类公司获风险投资总额度 图2显示了产业公司在62个国家的分布情况。其中美国以415家公司处于领先,英国以67家公司紧随其后,加拿以29家位居第三。 德国、西班牙、印度的产业公司也较多。 ? 图2 公司地区分布 图3总结了每个行业类别中公司的中位数年龄。 图3 各类别公司中位数年龄

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    发展现状

    科幻电影里的有点耸听闻,但是实际上现实中对我们的生活带来很多好处。 比如,你今天是否向Siri问过问题(或谷歌,或Cortana,或Alexa)?那你就用过。 你是不是很惊讶,脸谱够在你最近上传的照片中认出你的朋友?这也是。还有学习型恒温器,够知道最适合的温度,并自动设定。这也是。 是的,还有机器;科幻小说中的情景已经变成了现实。 但是机器还不真正地取代类,机器最终将够做很多事,从简单的家务到安慰主等等。 你还可以知道现在资金都投向了哪些领域,这些企业成立多长时间,规模有多。 ? ? ? ? ? ?

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    2018学计算机科学与排名:CMU名列第一

    机器之心报道 参与:李泽南 计算机科学排名顶级学校排名(CSRankings)旨在帮助们了解各家学在计算机科学领域体系与师资方面的实力。 目前,卡耐基梅隆学(CMU)、麻省理学院(MIT)与斯坦福学名列前三,而 CMU 邢波教授则位列论文发表贡献第一位。 在这里,我们根据近十年多来(2007-2018)的论文发表对各学实力进行了排名,数据截止日期为 2018 年 2 月 19 日: ? 学排名 Top 20(排名有并列) ? :CVPR、ECCV 与 ICCV;机器学习 & 数据挖掘议的论文数据来自 ICML、KDD 与 NIPS;则参考了 AAAI 与 IJCAI。 目标包含的细分条件: 系统 理论 跨学科领域 由于排名方式的特殊性,目前该排名系统或许仍有改进空间。本具基于 GitHub 项目,所以我们也可以向开发者提出建议,帮助它进行改进。 ?

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    2017才白皮书

    THE END 制造|行业资讯 回复“1”教你成为 回复“2领取研究报告

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    2017年才报告

    腾讯研究院和BOSS直聘刚刚联合发布了一份《才白皮书》,报告显示,AI领域才约30万,而市场需求在百万量级。其中,高校领域约10万,产业界约20万够引领AI发展的顶级才,环顾,尚不足千,自然成了供不应求的抢手货。然而,领域才分布极不平衡,对才的拼抢将日益激烈。AI领域才约30万,而市场需求在百万量级。 领域20所顶级高校 目前,共有367所具有研究方向的高校,在这367所高校中,美国拥有168所,占据的45.7%,独占鳌头,加拿、中国、印度、英国位于第二梯队。 ? ? 顶级企业家多毕业于世界名校 ? 多数企业家所学专业与相关 ? Google AI研发团队规模上千,居首 ? 科技巨头AI负责多为60、70后 ? 跳槽普遍,多数作经验丰富 ? 战略的实现,不光需要依赖研发费用和研发员规模上的持续投入,还需在基础学科的才培养方面加力度,尤其是算法和算力领域。只有投入更多的科研员,不断加强基础研究,才获得更多的技术优势。

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    2017年才报告

    够引领AI发展的顶级才,环顾,尚不足千,自然成了供不应求的抢手货。然而,领域才分布极不平衡,对才的拼抢将日益激烈。AI领域才约30万,而市场需求在百万量级。 中美产业侧重点各有不同 领域20所顶级高校 目前,共有367所具有研究方向的高校,在这367所高校中,美国拥有168所,占据的45.7%,独占鳌头,加拿、中国、印度 超过 2/3 的硕博占比 顶级企业家多毕业于世界名校 多数企业家所学专业与相关 Google AI研发团队规模上千,居首 科技巨头AI负责多为60、70后 跳槽普遍,多数作经验丰富 战略的实现,不光需要依赖研发费用和研发员规模上的持续投入,还需在基础学科的才培养方面加力度,尤其是算法和算力领域。只有投入更多的科研员,不断加强基础研究,才获得更多的技术优势。 -END- 本文所发布的图表及数据均来自于腾讯研究院发布的《2017才白皮书》; 本次文案与编辑转自:小象 公众号; 数据地盘WeMedia自媒体联盟成员之一,/机器学习行业领导者

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    2019才分布图

    重磅干货,第一时间送达 技术正在快速发展,而各国对于AI才的需求是没有止境的:家都在培养和争夺才上做文章。 前不久,教育部批准了国内35所学的本科专业;加拿正希望通过“战略签证”吸引国外才流入。 今天领域才的分布是什么样子?中美在AI领域的差距究竟有多? 另一方面,AI才的流动性很高,约1/3的博士都不在培养国作,在这方面,中美都是才净流入国。 结论 2019 AI 才报告展示了在领域有影响力学术论文作者,以及自报告 AI 专家的数量。他们的数量在过去的几年里有了显著的增长。 从才的地理分布来看,美国显然在几乎所有指标都遥遥领先。另一方面,无疑是国际化的,每个地区/国家的生态都有着自己的独特优势和战略。诸多专注与培养才的国家正推动 AI 领域持续向前发展。

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    【重磅】产品应用博览Show

    为期三天的2018产品应用博览昨天已经结束,现场参观员对设备的热情非常高。 此次的共有来自10个国家的150家企业和机构参展,集中展示基于技术和算法的终端产品,吸引了近万来体验,一个可听、可视、可玩、可互动的。企业如下: ? ? 走进2018产品应用博览场,仿佛走进了一个“未来世界”,这些黑科技的Demo展示好像在宣告一个时代正阔步到来。 为期三天的2018产品应用博览很快结束了,通过这一次的展发现们对AI的热爱比想象中还要浓烈,从某一方面也体现了国家对于科技的重视,是第四次业革命的说法是否像传说中的那样我们不得而知 ,但是可以确定的是设备的风马上就要刮来......

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    报名丨2018中国深圳开启

    中国 2015 年创办“中国” (CCAI) ,每年举办一届,目前该已经成为我国领域规格最高、规模最、影响力最强的专业议之一。 CCAI2018 将于 2018 年7 月28 日-29 日在深圳召开。 本次将持续汇聚领域的顶级专家、学者和产业界优秀才,围绕当前热点话题、核心技术以及家共同关注的科学问题进行深入交流和探讨,并针对我国发展如何务实推进、芯片、粤港澳湾区的机器等设立专题论坛 ,打造中国领域产、学、研紧密结合的高端前沿交流平台。 议日程 7月28日 ? ? ? 7月29日 ? 嘉宾 ? 支持单位 ?

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    发展报告(2016)

    导读:什么是? 计算机科学理论奠基图灵在论文《计算机器和》中提出了提出了著名的“图灵测试”——如果一台机器够与展开对话(通过电传设备),并且误以为它也是,那么这台机器就具有之父之一的马文·明斯基则将其定义为“让机器作本需要够做到的事情的一门科学”。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    2018的三趋势

    越来越多的行业正在被机器学习、 VR 、这样的前沿技术颠覆,科技的发展进步使离我们的生活越来越近,AI的化和性化影响每一个未来的生活和作。 那么一起来听听美国专家关于2018发展的最新观点吧! “情绪”将嵌入到更多的对话交流或社交AI中,网上充满戾气的言论将越来越少。她(AI)可这样回复你:“请不要对我叫,这伤害了我的感情。” 2真实世界的数据将是新的微分器 AI需要在量真实世界数据的基础上进行开发,不仅够与交往,而且还要几乎与相差无几。2018将是AI公司攻克关键任务的一年。 在2018,我们将看到更多的行业合作,如伙伴关系,以及公开对话,讨论如何确保们开发和培训算法避免复制社偏见。公司将逐渐认识到,构建避免偏见的算法不仅是正确的事情,而且也对商业有益。

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