清华【人工智能之机器人学习报告】

机器学习已经成为了当今的热门话题，但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中，众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机，到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上，1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年，IBM 的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel，被誉为“机器学习之父”）设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移，程序的棋艺变得越来越好[1]。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

2021-03-30
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广东XR科技智能制造方案VW

技术不是停留在高校/科研机构实验室中的模型或者高高在上的理论，而是真实发生并已经走入工厂、企业以及每个人的生活！这些新技术正在逐渐延伸到社会各个角落，一起推动新一轮的产业革命。

2021-04-27
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知识发现和数据挖掘1高级人工智能史忠植

人工智能技术研究的主要方向是计算与知识，其将会通过研究计算与知识之间的关系，从而生产与发明一些适应人们生活的“科技物品”。那么我们就可以简单将人工智能技术的基本实质概括为以下这一观点：人工智能技术的实质是通过智能系统与智能机器，将人类的一些基本功能进行延伸、模拟、发展。人工智能技术是在多种学科理论的支持下所形成的新技术。我们可以将人工智能技术看作是信息化时代的必然产物，也可以将其看作是信息化社会的必然需求。例如，人工智能技术在互联网、信息化教育、信息化高速公路等方面，都将会发挥很大的作用。

2021-09-08
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2024年纺织用无氟防水剂行业白皮书

对无氟防水剂的政策法规、市场规模、竞争格局、技术进展、终端应用场景进行梳理，旨在分析无氟防水剂行业现状，聚焦行业发展态势及其带来的竞争格局、上下游互动及合作模式的改变，为行业参与者提供信息参考，共同促进无氟防水剂产业的发展，提升纺织行业的健康、安全、环保及可持续发展水平。

2025-04-01
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浪潮2025年《中国人工智能计算力发展评估报告》

算法是驱动是人工智能发展的核心引擎，决定了应用的智能上限，也牵引着算力的发展。 2024年，o系列、Llama3、通义千问、R1等大模型不断升级，尤其是DeepSeek R1系列模型的发布，正是基于算法层面的极大创新，对中国乃至全球的人工智能产业带来深刻变革。一方面DeepSeek采用了大规模强化学习、多头注意力机制等算法创新，智能水平在美国高中数学竞赛邀请赛AIME、博士水平科学问答等测试中榜单上接近甚至超过了OpenAI的o1模型；另一方面，DeepSeek R1算法的创新也带来训练和推理阶段算力消耗的降低，训练算力只有Llama3的1/10，推理阶段缓存数据量降低了50倍，为在算力约束的条件下进行AI算法创新提供了一个全新思路，吸引了全球开发者，7天实现了活跃用户数破亿。

2025-04-09
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2020中国服务机器人产业发展现状未来趋势分析行业市场研究报告

据国际标准化组织（ISO）最新资料，将机器人定义为：具有一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执行预期任务的可编程执行机构。据国际机器人联盟（IFR）划分标准，可将机器人分为工业机器人和服务机器人。其中，工业机器人是指应用于生产过程与环境的机器人；服务机器人是指除工业机器人以外，用于非制造业并服务于人类的各种机器人，分为个人/家用服务机器人及专业服务机器人

2021-03-31
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爱分析2020中国人工智能厂商全景报告

基于对国内各行业甲方企业的调研，爱分析认为，企业人工智能应用呈现以下趋势： · 知识图谱技术应用场景爆发，从增强自然语言能力、人工智能模型的可解释性和机器学习的能力三个维度助力企业实现认知智能； · AI+RPA的融合应用实现企业端到端的业务流程自动化； ·AI中台以平台化开发模式替代“烟囱式”开发架构，为AI应用开发提供快速构建能力支持。

2021-03-24
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汉柏人脸识别-地产-写字楼-56页

汉柏人脸识别算法包括人脸检测、关键点定位、特征提取、匹配识别等功能模块：人脸检测模块采用了基于多光谱、多尺度、多视角、多通道的Adaboost算法，可对不同姿态、不同场景、不同光照的人脸进行实时检测；关键点定位模块采用了随机蕨级联回归算法，可对表情丰富、角度多变的人脸进行精准定位；特征提取和匹配识别模块分别采用了深度卷积网络和联合贝叶斯模型，训练过程更加自动化、学习特征更具代表性、识别效果更好。

2021-10-13
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随着全球气候变化挑战日益严峻，减少温室气体排放、积极应对气候变化已成为国际共识。2018年12月，在《联合国气候变化框架公约》第24次缔约方大会(COP24)上，全球时尚产业主要参与者共同签署了《时尚业气候行动宪章》 (Fashion Industry Charter for Climate Action, FICCA)，承诺采取一致行动，力求到2030年实现价值链温室气体排放量减少50%，显著降低时尚行业对气候的整体影响。据世界资源研究所援引国际能源署数据，2019年全球纺织和皮革行业碳排放量约2.99亿吨，占全球总排放的0.6%，其中能源消耗贡献了该行业83%的温室气体排放。