中国信通院:2019年Q1全球人工智能产业数据报告

640?wx_fmt=jpeg来源:网络大数据

近日,中国信息通信研究院数据研究中心发布了《全球人工智能产业数据报告(2019Q1)》。报告以中国信息通信研究院数研中心人工智能产业数据库为基础,从企业研究、投融资研究、论文等角度出发,结合产业发展热点,深入挖掘人工智能产业发展整体态势和重点领域情况,为行业研究、热点问题预判提供重要参考。

PDF下载:

http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/qwsj/201905/P020190523542892859794.pdf

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。


未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。


  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”


640?wx_fmt=jpeg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/491789.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据库一对一,一对多,多对多关系

关联映射:一对多/多对一 存在最普遍的映射关系,简单来讲就如球员与球队的关系; 一对多:从球队角度来说一个球队拥有多个球员 即为一对多 多对一:从球员角度来说多个球员属于一个球队 即为多对一 数据表间一对多关系如下…

Python找出某元素的索引下标

方法:list.index(‘xxx’) L [a, b, c] index L.index(c) print(index) # 输出2

一文读懂产业互联网的前世今生!

来源:全球物联网观察摘要:随着云计算等企业级技术应用的发展普及, 产业互联网实际已经在各行各业展开实践。广度上不仅覆盖服务业、工业和农业,还从商业扩展到公益和政府,整个社会走向全面互联;深度上从营销…

RAC 的文章

http://limboy.me/ios/2013/12/27/reactivecocoa-2.html http://limboy.me/ios/2014/06/06/deep-into-reactivecocoa2.html转载于:https://www.cnblogs.com/xingkonghao818/p/4808857.html

Python判断变量类型

两种方法: 一: L [a, b, c] print(isinstance(L, list)) #输出True二: L [a, b, c] print(type(L).__name__ list) #输出True

阅读 LdrInitializeThunk

参考: http://blog.csdn.net/hw_henry2008/article/details/6568255 Windows 的 DLL 装入(除 ntdll.dll 外)和连接是通过 ntdll.dll 中的一个函数LdrInitializeThunk()实现的. 在进入这个函数之前,目标 EXE 映像已经被映射到当前进程的用户空间&#xff…

反对量子计算的理由

来源: 悦智网量子计算如今十分流行。几乎每天都有新闻媒体发布相关新闻。其实人类研究量子计算已经长达几十年,却未得出任何实用的结果,大多数评论员都忘记或者掩饰了这一事实。 IBM指出量子计算机能够“使很多学科领域取得突破性进展&#x…

吴恩达《机器学习》学习笔记一——初识机器学习

吴恩达《机器学习》学习笔记一一、 什么是机器学习?二、监督学习三、无监督学习初识机器学习这是个人学习吴恩达《机器学习》课程的一些笔记,供自己和大家学习提升。第一篇内容较少,日后继续加油。课程链接:https://www.bilibili.…

Python存储生成的决策树——pickle模块

假设通过训练样本生成的决策树为: {no surfacing: {0: no, 1: {flippers: {0: no, 1: yes}}}} 利用pickle模块可以存储和加载该决策树 tree {no surfacing: {0: no, 1: {flippers: {0: no, 1: yes}}}}def storeTree(inputTree, filename):import picklefw open…

让引擎不再是你的唯一,对百度再见

信息的传播是人的本性,特别是,对于自己的喜恶事事务。华斯康技术已经做了一项调查,在空调、身体、洗发水、房屋及其他产品的购买过程,分别为,53%、49%、35%和32%消费者,新产品信息。而且分别有35%、28%、15…

院士张钹:AI奇迹短期难再现 深度学习技术潜力已近天花板

来源:软件定义世界(SDX)在Alphago与韩国围棋选手李世石对战获胜三年过后,一些迹象逐渐显现,张钹院士认为到了一个合适的时点,并接受了此次的专访。张钹,计算机科学与技术专家,俄罗斯…

Python获得某个范围的的随机整数

numpy.random.randint(low, highNone, sizeNone, dtypel) 产生[low~high)范围内的整数,不包括high import numpy as npa np.random.randint(0, 2, 10) print(a) # [0 0 1 1 0 0 1 0 0 0]

吴恩达《机器学习》学习笔记二——单变量线性回归

吴恩达《机器学习》学习笔记二——单变量线性回归一、 模型描述二、 代价函数1.代价函数和目标函数的引出2.代价函数的理解(单变量)3.代价函数的理解(两个参数)三、 梯度下降——求解最优参数1.梯度下降的步骤2.梯度下降的数学表达…

吴恩达《机器学习》学习笔记三——多变量线性回归

吴恩达《机器学习》学习笔记三——多变量线性回归一、 多元线性回归问题介绍1.一些定义2.假设函数二、 多元梯度下降法1. 梯度下降法实用技巧:特征缩放2. 梯度下降法的学习率三、 特征选择与多项式回归四、 正规方程法1. 一些定义2. 正规方程解的公式3. 梯度下降法和…

五大核心构成的AIoT,正在遭遇三大挑战,两条突破口外还有什么?

来源:物联网智库随着IoT与AI逐步走向融合,AIoT正将以全新的方式改变人们的生活。一、新业务需求近年来,物联网呈现突飞猛进的发展态势。根据中商情报网的数据,2018年全球物联网设备已经达到70亿台;到2020年&#xff0c…

机器学习中防止过拟合的方法总结

来自机器学习成长之路公众号 在对模型进行训练时,有可能遇到训练数据不够,即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候,或者在对模型进行过度训练(overtraining)时,常常会导致模型的过拟合(…

iOS:面向对象的思想使用sqlite数据库

SQLite支持的常见数据类型如下所示。–INTEGER 有符号的整数类型–REAL 浮点类型–TEXT 字符串类型,采用UTF-8和UTF-16字符编码–BLOB 二进制大对象类型,能够存放任何二进制数据(C语言中)使用步骤:1.新建项目时,先导入系统框架(C语言). (libsqlite3&…

吴恩达《机器学习》学习笔记四——单变量线性回归(梯度下降法)代码

吴恩达《机器学习》学习笔记四——单变量线性回归(梯度下降法)代码一、问题介绍二、解决过程及代码讲解三、函数解释1. pandas.read_csv()函数2. DataFrame.head()函数3. Dataframe.insert()函数课程链接: https://www.bilibili.com/video/BV…

从IoT World 2019看全球IoT九大发展趋势

来源:全球物联网观察美国时间5月14日,IoT World2019在美国硅谷圣克拉拉会议中心举行,今年的主题是“工业与IOT的交互”,从大会主题演讲内容和现场产品展示来看,随着5G的商用和人工智能技术的大面积落地,IoT…

TensorFlow实现单隐层神经网络

这里使用MNIST数据集,MNIST数据集的下载地址http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist input_data.read_data_sets(r"D:\PycharmProjects\tensorflow\MNIST_data"…