人工智能-零帕网

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人工智能行业全场景智能视频篇:“云智一体”技术与应用解析系列白皮书

当前,我们正处在科技创新和产业发展最好的时代,以人工智能、大数据、云计算、5G 等为代表的新一代信息技术蓬勃发展,驱动新一轮科技革命和产业变革。在产业应用新兴技术和数据资源转型升级的过程中,数字化是基础;而随着人工智能等新一代信息技术的发展,以及数据的爆发式增长,产业加快应用智能技术,从海量数据中发现规律、训练模型、提炼知识,促进产出增加和效率提升,实现企业生产经营的智能化,进而实现整个产业的智能化升级。因此,数字经济既包括数字化转型,也包括智能化升级,产业智能化是数字经济发展的新阶段。[Nea
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人工智能行业成熟之道:从实践到实效

在中国提升全要素生产率、推动高质量发展的历程中,人工智能正在发挥重要作用。“十四五”规划亦将其作为重点议题,提出加快人工智能创新成果的转化应用,以期驱动经济高质发展、建设创新型国家。人工智能(以下简称AI)已经成为企业的新竞争力。2021年全球市值最大的2000家公司中,近半数的首席执行官都在财报会议上提及AI及其相关概念。埃森哲的调研显示,近75%的企业已将AI整合至自身业务战略当中,而且几乎一半企业已看到了AI应用带来的成效。埃森哲连续追踪AI的应用之道。2019年,我们发现AI规模化应用比
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中国全栈AI市场研究报告

➢ 大数据:大数据是指具有数据量大、数据种类多样、数据实时性强以及商业价值大的特征的数据,其规模大到在获取、存储、管理、分析方面超过了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。➢ 机器学习:机器学习是使计算机自身具有学习能力,它与脑科学、神经心理学、计算机视觉、计算机听觉等都有密切联系,依赖这些学科的共同发展。➢ 计算机视觉:计算机视觉是使计算机“看到”的科学。它采用一个或者多个摄像机,经过模数转换(Analog to digital converter)和数字信号处理(Digital signal
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智谱AI:人工智能发展月报 (2022年10月)总第24期

本报告依托科技情报大数据挖掘与服务系统平台 AMiner、新闻事件分析挖掘和搜索系统 NewsMiner,以及人工智能主流新闻网站及公众号,从 AI 学术会议、重大科研进展、人物动态、最新报告发布等角度,分析挖掘了每月人工智能领域所发生的、对 AI 领域技术发展产生重大推动作用的事件,旨在帮助 AI 领域研究人员和业内人士及时追踪最新科研动态、洞察前沿热点。10 月,人工智能界发生 220 个事件,较上月增长 11%,不过新闻总量少于上月因世界 WAIC 大会而触发的热度。本月最受关注的事件是
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仓库机器人的未来

仓储世界发生了变化 现在,自主移动机器人(AMR)一直孤立地部署在仓库的工作流中,没有真正集成于多个流程。 但是,这一点正在改变。 疫情意味着仓库必须应对社交距离和员工缺勤。 这也导致了大规模的电子商务增长,以及长期的劳动力短缺。 所有这一切都迫使仓库经理深入研究仓库自动化所提供的潜力,并加速自动化任何现有计划。 拥抱AMR 和移动自动化解决方案 什么是T2P AMR ? T2P AMR技术是传统G2P(goods-to-person)解决方案的一个新变体,机器人可以为拣选员工带来单独的手提箱,
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IBM-12个真实成功案例:如何运用AI创造业务价值

根据调研结果,AI 采用率呈持续增长之势,但大多数组织尚未充分运用 AI 来推动广泛转型。许多组织只是运用 AI 来应对一些孤立的业务挑战。到 2022 年底,我们估计只有四分之一的大型企业将从 AI 试点转为 AI 运营。随着许多企业纷纷开始采用人工智能,企业最高管理层和其他领导者务必时刻保持警醒,不要轻易相信 AI 的一些神话,比如“AI 无捷径”、“只有深度学习才是真正的 AI”。他们应当根据 AI 的现状来做出明智的决策。本文揭穿了 AI 领域的五个神话,通过数据和真实案例揭示了当前企业
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艾瑞咨询:2022年中国智能机器人行业研究报告

2021年12月,中国政府联合15家机关部门发布了《“十四五”机器人产业发展规划》,明确了机器人产业规划的重大意义并提出了机器人产业规划的目标,将中国机器人产业再一次推向新的高度。随着语音识别、机器视觉、机器学习、自动导航与定位等多种智能技术的不断发展与落地,智能机器人在多领域成为市场的“宠儿”,发展势头迅猛。智能技术的加持,促进传统机器人行业进入快速转型期。尽管受限于疫情等外生因素,在整体经济形势相对低迷的背景下,机器人行业仍然表现出较为强势的增长力, 2021年市场规模突破250亿。疫情的反
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人工智能行业深度产业报告:类脑计算神经形态计算

近年来深度神经网络(DNN)取得了令人瞩目的进步,但与人脑相比,DNN在信息处理的效率(速度和功耗)上表现仍不够好。在人脑中,信息以连续的方式快速处理,而DNN系统中所处理的是一幅幅静态图像,而且计算密集。在传统DNN中,计算、存取数据时的“内存墙” 问题,导致大量数据搬运中产生额外功耗以及延迟。此外,精确计算也是DNN的另一特征——即便是无价值的输入,也会全部参与计算,导致计算资源浪费且计算效率低。相反,人脑中神经元以脉冲的形式进行信息传递。每当神经元发出脉冲信号时(被激活),脉冲信号会传输到
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ARVR行业深度研究:政策加码,虚拟现实加速融合,走向世界

1.重磅政策落地,构建 AR/VR 产业发展完整蓝图 2022 年 11 月 1 日,工业和信息化部等五部门联合印发《虚拟现实与行业应用融合发展行动计划(2022-2026 年)》,为《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》在该领域的具体部署。《行动计划》中明确提出虚拟现实(含增强现实、混合现实)是新一代信息技术的重要前沿方向,是数字经济的重大前瞻领域,将深刻改变人类的生产生活方式,产业发展战略窗口期已然形成。《行动计划》非常清晰的提出三个发展目
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美国未来20年人工智能研究路线图2021

几十年来,人工智能取得重大进展,在工业、政府和社会等各方面都发挥了重要的作用,创造了巨大的利益。人工智能系统现在可以进行跨语种翻译、识别图像和视频中的对象、简化制造流程、实现汽车自动驾驶等。人工智能系统的部署不仅产生了万亿美元的产业,预计三年内将再翻两番,与此同时,人工智能系统的公平、可解释、值得信赖且安全性的必要性变得日益突出。我们期待未来的人工智能系统对它们(和人们)所处的世界进行推理,有效且符合道德准则地处理复杂的任务和责任,进行有意义的沟通,并通过经验提高它们的意识。实现人工智能技术的全
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2022年人工智能AI报告

StartofAI发布了“2022年AI报告”。凭借文本到图像的生成能力,扩散模型席卷了计算机视觉世界。人工智能解决了更多的科学问题,包括塑料回收、核聚变反应堆控制和自然产品发现。比例法则重新聚焦于数据:也许模型比例并不是您所需要的全部。朝着单一模式的方向发展,以统领所有模式。社区驱动的大型模型开源正以以极快的速度进行,使团队能够与大型实验室竞争。在神经科学的启发下,人工智能研究的方法开始看起来像认知科学。工业与NVIDIA相比,AI半导体初创公司是否取得了进步?人工智能研究中使用的统计数据显示
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云从科技(688327)研究报告:人工智能国家队,深度赋能场景智能化升级

■孵化于中科院的纯内资 AI 企业,曾参与制定多项国家级标准。公司成立于 2015 年,其创始人周曦在 AI 方向有资深的技术背景,回国建立中科院人脸识别团队。2015 年公司自中科院孵化而来,成立至今坚持纯内资股权架构,曾参与制定多项人工智能国家级标准,承建国家人工智能基础资源公共服务平台项目等,在行业内具备独特的影响力。■源于人脸识别技术,从单点技术走向综合产品矩阵。公司覆盖图像识别、语音识别、自然语言处理和机器学习全领域,构建了从感知到认知到决策的技术闭环,并沉淀入 CWOS 系统中,面向
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