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金柚网人工智能基础数据服务行业观察

我国基础数据服务行业发展尚处在初期阶段,中小型数据服务商正享受着短期的“劳动力密集型需求红利”,占据着基础数据服务市场的主要份额。人工智能技术向落地应用阶段发展,将给基础数据服务行业格局带来重大变革,品牌数据服务公司或将通过AI技术及垂直化服务能力重新打造行业竞争壁垒。

  • 2021-04-18
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清华大学人工智能研究院2020升级版人工智能之数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)的广义观点:从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程,是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘旨在从数据中挖掘知识,是一种跨学科的计算机科学分支,使用人工智能、机器学习、统计学和数据库等交叉学科领域方法在大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息,并将其转化为计算机可处理的结构化表示,是知识发现的一个关键步骤

  • 2021-04-18
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清华大学人工智能研究院人工智能之表示学习2020年第7期

《人工智能之表示学习》报告主要从概念、理论模型、领域人才、技术趋势等 4 个部分,介绍表示学习的技术发展和最新研究进展,并展望该技术的未来发展方向与前景。

  • 2021-04-18
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研报计算机行业人工智能系列报告三---赛道清晰红利兑现AI有望实现戴维斯双击

AI I 是当前三大科技红利之一, 行业 景气度高,未来成长空间大。 人工智能、云计算和 5G 是当前三大科技红利。数据、算力、算法的三大变革,催化 AI 再迎发展热潮。艾瑞咨询的报告显示,预计 2022 年国内人工智能赋能实体经济的市场规模将达到 1573 亿。根据《中国人工智能计算力发展评估报告》的预测,2020 年国内 AI 市场规模将达到 62.7 亿美金,2019-2024 年人工智能市场复合增速将保持在 30%以上,2024 年会达到 172.2 亿美金。同时,中国在全球 AI 市场的占比将从 2020 年的 12.5%上升到 2024 年的 15.6%。人 工智能行业景气度高,未来成长空间大。

  • 2021-04-18
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研报计算机行业智能网联系列专题11---人工智能挑战与机遇

深度学习引领 人工智能 , 开启新一轮产业变革。 。人工智能的三大支柱为“运算平台+数据资源+算法”,共同推动人工智能不断突破。深度学习在人工神经网络基础上发展而来,自2006年提出之后快速发展,在搜索技术,数据挖掘,机器翻译,自然语言处理,语音,推荐和个性化技术等领域不断取得突破,深度学习推动人工智能产业开启新一轮革命。根据艾瑞咨询预测,2020年,人工智能产业规模预计超过1500亿元;到2025年,产业规模预计超过4500亿元,市场空间巨大。下游渗透较多的行业包括安防、金融、教育、汽车、商业、医疗健康等。

  • 2021-04-19
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智源研究院2020北京人工智能发展报告

北京依托在人工智能领域的科技资源优势,加快建设具有全球影响力的人工智能创新中心,重点提升人工智能原始创新能力,加快人工智能深度应用,培育壮大人工智能产业,持续为首都经济发展注入新动能。

  • 2021-04-19
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中国人工智能产业发展联盟2020年虚拟数字人发展白皮书

在人工智能、虚拟现实等新技术浪潮的带动下,虚拟数字人制作过程得到有效简化、各方面性能获得飞跃式提升,开始从外观的数字化逐渐深入到行为的交互化、思想的智能化。以虚拟主播、虚拟员工等为代表的数字人成功进入大众视野,并以多元的姿态在影视、游戏、传媒、文旅、金融等众多领域大放异彩。

  • 2021-04-19
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中国通信学会全球人工智能基础设施战略与政策观察

当前,以人工智能、5G 、云计算等为 代表 的新型基础设施受到社会各界高度关注 , 发展 意义 重大。尤其在当前国内外经济形势严峻复杂、不稳定性不确定性明显上升、风险挑战持续加大的背景下,发展新基建不仅成为我国稳投资、促消费、稳增长的有效手段,更是推动行业数字化转型的关键举措,已成为数字经济创新发展的关键支撑。总体而言,加快新型基础设施建设是助力我国实现经济高质量发展的重要途径之一,利当代、惠长远。

  • 2021-04-19
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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全球数字治理蓝皮书(2025年)

当前,国际局势变乱交织,大国竞争愈演愈烈,全球南方加快崛起,新兴技术复杂影响更加突出,全球治理体系面临深刻调整。习近平主席在“上海合作组织+”会议提出“全球治理倡议”,相关概念文件指出,要优先考虑在人工智能、网络空间、外空等治理紧迫性突出、治理赤字较大的领域,以及支持联合国落实《未来契约》等方面加大沟通合作,积极凝聚共识、锁定成果,争取早期收获。

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