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基于熵权-TOP SIS的人工智能行业上市公司投资价值动态评价研究

随着人工智能技术的发展, 人工智能行业在 A 股市场受到广泛关注。 然而, 当前关于投 资价值评价的方法没有考虑评价指标不同阶段的动态变化, 而且专门面向人工智能行业上市公司的评价方 法也很少, 因此, 本文旨在提出针对人工智能行业上市公司的投资价值动态评价方法。 本文提炼出人工智 能行业上市公司的评价指标体系, 采用熵权法确定指标权重; 使用 TOPSIS 方法衡量指标之间的差异性和 变化趋势, 同时利用时间加权法得到动态评价值并排序; 最后, 选取我国 A 股 2013 ~ 2018 年人工智能概 念股进行实证研究, 研究结果表明, 本文提出的投资价值的动态评价方法能更好地筛选出表现优异的人工 智能公司, 进而帮助投资者进行决策。

  • 2021-06-29
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人工智能教育应用的发展趋势与实践案例

文章首先从人工智能时代社会发展对人才需求的角度入手,指出个性化是人工智能时代教育应用发展的 必然趋势,并介绍了教育应用的发展现状,指出人工智能技术推动了个性化教育从理念走向实践。接着,文章 描述了智能教育的核心服务,即从学习个性化、教学精准化和管理科学化等三个方面推动教育走向个性化。最 后,文章介绍了智能教育核心服务在用户终端产品中的应用集成与案例实践。

  • 2021-06-29
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人工智能205

不精确推理是建立在非经典逻辑基础上的一种推理是基于不确定性知识的推理,不精确推理就是从不确定性的初始事实(证据)出发,通过运用不确定性的知识,最终推出具有一定程度的不确定性却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。

  • 2021-06-29
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人工智能117

谓词逻辑:是命题逻辑的推广,命题逻辑是谓词逻辑的特殊情况。因为任何一个命题都可以通过引入具有相应含义的谓词(个体词视为常量)来表示,或认为命题是没有个体变元的零元谓词。

  • 2021-06-29
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人工智能产品经理理论

人工智能(Artificial Intelligence ):缩写为AI,是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括交互机器人、自然语言处理、语音识别、计算机视觉(图像识别)、知识表示、专家系统等。

  • 2021-06-29
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基于加权情景分析法的人工智能企业价值评估研究

当前,我国正在大力推进经济转型,政府也在一系列政策中明确了人工智能产业 的重要性,并且大力倡导其与不同产业的交流与融合。但对于人工智能这个新兴产业, 其发展历史也并不长,在评估行业里的研究更是寥寥无几。因此,本文对科大讯飞进 行企业价值评估,想为今后的评估实践活动提供一个新的可能。但面临的难题就是如 何对众多变量参数进行预测,本文在这里试图将 EVA 法和加权情景分析法两种方法进 行结合,以此来解决后文中由于较多变量参数引起的不确定性问题

  • 2021-06-29
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人工智能科学管理_智能手机领域的人工智能专利布局

人工智能技术与智能手机的融合,促进了智能手机领域的人工智能专利研发 进程,加剧了智能手机硬件厂商、通讯运营商、软件开发者等主体的竞争局面。为促成智 能手机领域在“人工智能+”时代形成良性竞争态势,竞争参与者应当寻求“以手机硬件与 软件协调配合的人工智能专利布局模式”,形成共享人工智能数据的开元平台,在人工智 能手机元件、增强现实与虚拟现实技术、物联网基础器件等领域进行延伸性专利布局,从 而使智能手机领域的人工智能应用方略为智能经济的发展形成示范效应。

  • 2021-06-29
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人工智能2.0重塑学习的技术路径与实践探索——兼论智能教学系统的功能升级

人工智能(AI)经历了 60 余年的发展积累起强大的技术基础,近十年来,AI 走过计算智能、感知智能之 后,正在迅速向认知智能迈进,人工智能已从仅被精英小众群体认知与使用的 1.0 时代,走进被各行各业大量应 用的 2.0 时代。 伴随自然语言理解、表情识别、教育大数据、虚拟现实及机器人等技术的飞速发展与应用,引入这 些技术之后的新型智能教学系统,正在对知识的表征形式及学习过程实施智能化改造与重塑,并即时捕捉与感 知、分析学习者的学习状态,自动测评、学习分析、情绪感知、仿真教学及智能陪伴等成为智能教学系统的应有功 能。 未来的智能教学系统将基于大数据智能与跨媒体智能协同,支撑精准的学情判断和科学的学习路径推荐,教 育中的人工智能将走向人机协同的增强智能

  • 2021-06-29
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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