金融行业的每一次发展都与科技在其身上的应用有着莫大的关联。传统互联网时代让金融行业通过网络最终连为一体，“互联网+”时代将金融行为更加深度地与互联网联系起来促成互联网金融的出现。随着智能科技时代的来临，我们依然可以相信，金融行业将会受益，并将会给互联网金融带来更多改变。 尽管互联网金融通过将传统金融产品进行重构、金融行业的交易方式进行改变彻底打破了传统金融的某些特征。但是随着互联网时代的偃旗息鼓，智能科技成为下一个风口的脉络逐渐清晰，更多的智能科技不断应用让我们对其与金融行业的融合有了更多想象。 势头强劲
1956年，人工智能概念首次被提出，之后经历了60年的浮沉起落，人工智能产业一直在曲折中前进，如今，人工智能已成为最炙手可热的产业之一。麦肯锡全球研究院就认为人工智能正在促进人类社会发生转变。这种转变将比工业革命“发生的速度快10倍，规模大300倍，影响几乎大3000倍。 如果说2016年是人工智能的新纪元，人们对于人工智能的探讨还是基于概念的探讨和前景的展望上，那么2017年则是人工智能如何落地的关键一年。 从广义上讲，人工智能的应用已经非常广泛，各大新闻客户端会根据你的阅读兴趣推送相关新闻、各大电
作者 | Anzhela Sychyk 译者 | 风车云马 责编 | 徐威龙 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 如今有关人工智能的炒作多得令人眼花缭乱。各个行业都极力采用这种技术，
在数字时代的黎明，数据不仅是知识的载体，更成为了经济增长的新引擎。在这个由数据驱动的世界里，数据资产如同新发现的矿藏，蕴藏着无限的潜力和价值。
6月19-20日，由中国通信标准化协会主办，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)承办的首届“数据智能大会”在京召开。
据国家市场监督管理总局消息，8月5日，国家标准化管理委员、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部等五个国家部门联合印发了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》（以下简称《标准指南》）。旨在加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发和标准制定。
随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： ●一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 ●另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发
智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： 一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智
中兴智能视觉大数据报道：自从谷歌的人工智能机器人阿法狗战胜了李世石和二代“阿法狗”Master在腾讯围棋中横扫中国棋手，实现了60连胜的局面，逐渐人工智能这样技术渐渐的走进人类的视野。到底人工智能是什么主要包括哪些核心的技术，这些智能的机器会不会“解放”人类？今天中兴智能视觉大数据逐步给大家揭晓。
阅读本文大约需要7分钟 对智能制造转型的理解 提到智能制造转型，我估计大家已经被这些类似的这个概念可能轰炸的时间已经是比较久了。信息化、数字化、智能化、两化融合、工业4.0、智能工厂、工业互联网、数字化转型，智能制造转型。如果您上网搜一下，会发现这些概念基本上都不止一个定义。而且哪个概念火，哪个概念就是有筐，什么都往里装， 装到最后发现说的事都差不多。 曾经有位石化企业的信息部主任去参观了另一家号称试点示范的智能工厂。然后回来后跟我说他们做的事、做的新系统，我们也都做了，而且做的也不比他们差，为啥他就敢叫智
提到智能制造转型，我估计大家已经被这些类似的这个概念可能轰炸的时间已经是比较久了。信息化、数字化、智能化、两化融合、工业4.0、智能工厂、工业互联网、数字化转型，智能制造转型。如果您上网搜一下，会发现这些概念基本上都不止一个定义。而且哪个概念火，哪个概念就是有筐，什么都往里装， 装到最后发现说的事都差不多。
文章主要讲述了智能制造和工业大数据的重要性，以及建立工业大数据产业应用联盟的意义和作用。智能制造和工业大数据是未来制造业发展的趋势，而工业大数据产业应用联盟则是一个旨在推动工业大数据应用发展的平台，通过连接产业链上下游企业，共同推动工业大数据应用的发展。智能制造和工业大数据的应用将有助于提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量，促进制造业的转型升级。
人工智能革命正在跨越技术商业化的临界点。截止目前，人工智能已在交通、城市服务、医疗、语音识别等诸多领域开始形成技术开放平台。作为一次划时代意义的技术革命，人工智能带来的商业变革正在渗入到各行各业，传统产业的转型不可避免。 人工智能认知差距存在：已走入平常生活 在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工
---- 新智元报道 来源：华为 编辑：克雷格 【新智元导读】最近，华为发布《GIV2025打开智能世界产业版图》白皮书，指出基于 ICT 网络、以人工智能为引擎的第四次技术革命正将我们带入一个万物感知、万物互联、 万物智能的智能世界。到八年后的2025年，全球物联数量达1000亿，企业对AI的采用率将达 86%，创造 23 万亿美金数字经济。 华为预测的这个智能世界将呈现超出预想的智能社会形态： 2025 年个人智能终端数将达 400 亿，个人智能助理普及率达 90%，智能服务机器人将步入 12%
《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利曾在演讲中提出：人类将在主动进化中重新定义未来，而智能将转化成进化的基础原则。正如赫拉利所说，人类将面对历史上最重要的一次变革，而人工智能是对人类社会带来巨大变革的重要手段之一。
相信每个人者可能都经历过这样一种挫败感——当你拿起手机调出语音转文字功能口述一封邮件时，却发现手机并未联网，无法使用这一功能。现在，随着新一代边缘人工智能芯片的问世，人工智能可直接嵌入各类设备当中，将大大减少这种令人挫败的情况发生。
中兴智能视觉大数据报道：人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗? 有人认为将人工
杨元庆：我坚定认为AI无威胁，它只是人的增强。杨元庆认为，人工智能（Artificial Intelligence）的说法容易带来误解，会让人担心AI将取代人类。然而，他认为更准确的说法是：增强的智能（Augmented Intelligence）。在增强智能的基础上，才能得以往下谈智能医疗、智能制造等等。他认为互联网是数字化时代的产物，未来则是智能化时代，这既是基于互联网，肯定又会超越互联网和数字化时代。未来互联网只是一个工具，像电话线一样，它不可少，但远远不是全部。由于IoT带来数据的膨胀，加上计算力的加强，和算法的优化，会带来行业智能，或者产业智能。
李杉 编译自 PwC 人工智能(AI)非常复杂，而且发展迅速。任何人都不可能对未来几年的发展做出准确的预测。 然而，我们却有可能对今年的人工智能趋势做出具体的预测，然后分享它对商业、政府和社会产生的
编辑 | 宋慧 供稿 | Gartner 全球信息技术研究和顾问公司Gartner 2021年人工智能技术成熟度曲线（Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021）中的四个趋势正在推动近期人工智能创新。这四个趋势是：负责任的人工智能、小而宽数据策略、人工智能平台的操作化，以及数据、模型和计算资源的有效利用。 Gartner高级首席研究分析师Shubhangi Vashisth表示：“人工智能的创新速度飞快，技术成熟度曲线中一半以上的技术将在二到五年内成为主流技术。
“提示说明：欲获取“2020中国数据智能产业图谱1.0版”超高清大图，后台回复关键词“图谱”即可。
当前，随着前沿技术的发展，市面上出现了越来越多的智能硬件产品，其中，又以智能健康硬件产品最甚，比如智能手环、智能秤、智能血糖仪等等。但是，这些打着“健康”名义的产品真的做到了所谓的促进健康吗？ 以智能穿戴健康设备中最具有代表性的智能手环为例，通常来说，智能手环的宣传语都遵循着这样一个“套路”：可以随时监控人体的心跳、血压等，还能监测人体摄入的各种能量，随时随地监控人体健康状态等。从表面看，智能手环的功能的确很强大，但往深处进一步探究，我们就会发现，它仅仅只提到了“监测”，并且，就在近日，英国《柳叶刀·糖尿病
2022年7月，纽交所上市企业Palantir 获得战略融资约4.5亿美元，估值近200亿美元。2022年2月，决策类AI企业第四范式获得腾讯等战略投资，融资金额超十亿美元，估值近30亿美元。2021年1月，智能决策企业Gro intelligence获得Intel Capital等投资，融资金额达8500万美元。
如何判定一家AI公司是否靠谱，王啸给出的三个标准是，拿数据的能力，对于行业应用场景痛点的解决能力，以及核心团队能否满足行业、销售和技术三个方面的能力。 此外，王啸还提到了，有关AI创业的一些赛道选择，比如金融，比如医疗等。 以下为AI100所整理的九合创投创始人王啸的演讲实录，Enjoy! 今天来分享一下我对人工智能更宏观一点的看法。 九合是移动互联网阶段创立的一家公司，下一阶段的互联网我们称为智能互联网。我们从去年开始在智能互联网方向开始布局，首先我想讲一讲智能互联网跟移动互联网从概念上有哪些
《合理授权数据使用，与区块链携手推动人工智能发展》一文探讨了人工智能和区块链技术的现状、发展趋势，以及二者的融合可能带来的影响。文章强调，区块链技术可以为人工智能提供更加安全、可靠的数据存储和共享平台，同时也可以为人工智能提供更加高效、灵活的数据处理和分析能力。因此，合理授权数据使用，与区块链携手推动人工智能发展，将有助于人工智能行业的健康、快速发展，同时也可以为人类社会带来更多的便利和机遇。
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) 【商务智能】商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )
2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）以4比1的总比分，战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，又以3比的总比分战胜排名世界第一的围棋冠军柯洁。人们第一次真切地感到人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的强大，引发了广泛的讨论和忧虑。阿尔法围棋之所以那么厉害，除了强大的硬件，凭借的是数量达到3000万的棋谱样本，这是任何人类个体都无法比拟的“大数据”。 2017年10月18日，谷歌人工智能团体Deep Mind在《自然》上发表论文，宣布新
作者：张臣雄，在世界500强企业之一的大型高科技公司任首席科学家，来源：钛媒体 导读： 大部分专家都相信可以从巨量的数据中找到宝石和金子。英国牛津大学曾对全球各行业工作者做过一份调查问卷，2/3受访者
人与物体，是地球的两大类，人是地球上最高级的动物，物体（动物，植物，生物，微生物，人造物体）不能制造，人拥有智慧，人主宰了这个地球。
在以模型为中心的AI开发中，数据集通常是固定的和给定的，重点是迭代模型结构或训练程序以提高性能。这推动了建模方面的大量研究进展，而现在在许多任务中，改进模型的增量收益正在减少。
尽管AI（人工智能）为改善人类生活做出了巨大贡献，但它也存在可信度和可靠性的问题。然而，区块链技术可以大大提高人类对基于人工智能的系统的信任。
导读：本文选自近期清华大学计算机系60周年系庆之产业论坛上，日本工程院院士、欧盟科学院院士、中国人工智能学会副理事长任福继教授所做的题为“人工智能的未来”的演讲。
第312期 遭遇成长烦恼 2017 IT行业回顾之AI大数据 文 | 贾凯强 责任编辑 | 巫山 审核 | 张齐 策划 | 刘克丽 人工智能和大数据在2017年的发展遇到了以下10个成长的烦恼： 人工智无IQ标准 人工智能领域发展最好的一个领域是无人驾驶，而究其原因不外乎其拥有了从L0到L5的全球通用标准。但是在其他领域，人工智能细分领域过多，标准化相对缺乏，语音识别做到什么境界算成功，图像识别怎样算最好无法定性，人类都有IQ值来评估是否聪明，可AI却没有。行业无标准让市场、厂商和用户都只能摸黑前
数字科技正逐渐渗透到经济、商业、社会生活方式等方方面面，人们对于数据智能时代充满了期待。数据的力量究竟该如何激发？带着这样的疑惑，我们把视角对准了人工智能竞赛这一载体，目前人工智能竞赛已经作为一种科技创新的新模式、新业态，蓬勃发展。
2021 年初，在 InfoQ 全年技术趋势展望中，数据湖与数据仓库的融合，成为大数据领域的趋势重点。直至年末，关于二者的讨论依然热烈，行业内的主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控；行业内的主要共识点则是二者结合必能降低大数据分析的成本，提高易用性。
2016/2017年：刚开始做监控的时候，研究了几乎市面上所有监控产品，和相关的技术文章、视频。这个时候，主要是接触了大数据相关的技术，包括：Kafka、Spark、HiTSDB、ELK等。
对人工智能模型进行训练的同时，还需要进行多阶段任务，以充分利用训练数据，获得满意的结果。为了保证人工智能模型的性能，本文列出了六个需要避免的常见错误。
虽然实现了概念的落地，但智能家居似乎还不够“智能”。 早前，在一些影视剧以及现实的家庭场景中，我们有时会在其中的玄关处或其他地方的墙面上看见一个类似于iPad的屏幕，上面或是相关数据、图谱，或是一些按键。通过它，用户可以对家里的情况一目了然，也可以对部分家电设进行控制，这就是早期的“智能家居”场景。 据前瞻产业研究院此前发布的《中国智能家居设备行业市场前瞻与投资策略规划报告》数据显示，2016年，我国智能家居市场规模达605.7亿元，同比增长率50.15%。预计未来几年内智能家居将迎来爆发，到2018年，智
导读：工业云需要智能制造的支撑，而智能制造的重要支撑是工业大数据，如果没有大数据，智能制造本身也将会是无源之水。 制造业强调提升创新能力和基础能力，今年是“十三五”规划的开局之年，“十三五”规划的先进战略聚焦宽带中国、云计算、物联网、大数据等项目。而这正是智能制造迫切需要的，所以现在对智能制造来讲，充满发展机会。 程序是人工智能的难题 早在1956年，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批年轻科学家探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”（1）这一术语。直到最近韩国围棋手李
人工智能在金融业的应用价值在于提升数据处理效能、推动金融服务智能化、助推普惠金融发展等，在大数据技术的基础上，对金融数据进行更深层次的挖掘和分析。人工智能技术可贯穿金融业务的各个环节，主要应用场景有智能客服、智能营销、智能风控、智能投顾、智能投研等。
技术进步呈现出翻天覆地的变化。昨天的热门科技转眼间就成了明天的旧新闻。我们生活在一个人工智能飞速发展的时代。就像是每一周，人工智能领域都会出现重大突破，而且都会创造新的记录。如果你还不知道物联网，人工
本文观点由Chatgpt给出，仅供参考。在会议上，很多做报告的教授的题目中都有智能一词。在报告结束的讨论阶段，有几位院士大牛就提了一个问题，大概意思是说：现在好像每个人的报告里都要加智能一词，到底什么是智能？加了机器学习、深度学习的东西就是智能嘛？难道我们一直用的WRF等模式就不智能了？希望大家不要盲目跟风。 正好我目前的研究方向就是人工智能大气数值模式的研发，这个问题也让我有些困惑。一起来看看Chatgpt是如何理解智能大气数值模式的。
从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。 一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务（例如预测销售情况、优化营销活动等）。所有这些不同类型的人工智能技术已紧密地结合在一起，改变了我们的日常生活，而且这种改变仍将持续。 以下是人工智能、大数据、预测分析和机器学习方面主要的统计数据： 到2018年，75％的开发人员将在一个或多个业务应用或服务中采用人工智能技
新一代人工智能核心技术论坛围绕国家新一代人工智能开放创新四大平台等方向对新一代人工智能发展的影响为主题进行深度的探讨。论坛聚焦自动驾驶、医疗影像、智能语音等热门领域，共话新技术，探讨人工智能发展现状与未来技术的趋势。
文/黄成甲（微：Alankou） 今年7月20日国务院印发《新一代人工智能发展规划》，AI上升为国家战略。截止于2017年6月30日，全球AI企业总数2542家，中国拥有592家AI企业占据23%，排名世界第二。而在投融资方面，中国以635亿元位居第二，占据全球AI公司总融资额的33.18%。 AI领域创业迎来真正的风口。面对风口，国内的BAT巨头们分别在自动驾驶、智能硬件、投资AI企业构建AI生态三个方向展开人工智能入口的争夺。那么AI创业公司在选择创业方向时又有哪些原则，如何避开与巨头的竞争？下文梳理了AI企业创业的三个原则：不要去干入口的活、一定要赚钱、注重与行业的结合。
今年3月，人工智能首次被写入《政府工作报告》；7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》；昨日（11月14日），上海市召开市政府新闻发布会，正式发布《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》（以下简称《意见》）。 根据该《意见》的规划，上海将着力打造6个人工智能创新应用示范区，形成60个深度应用场景，建设100个以上应用示范项目，到2020年实现人工智能重点产业规模超过1000亿，成为新增长点。 此外，上海已编制政务数据资源共享目录1.7万多条，有26万个数据项，年底前将启动建设全市政务信息交换共享平
本文转自 网络，如涉及侵权请及时联系我们 区块链被吹捧为一种新兴技术，它有可能对每个行业造成影响。区块链的分布式系统与当今使用的固有集中式操作系统相对立。采用分布式数据库架构形式，某些操作的记录和身份
虽然整体市场还在不断增加，但其中的“水分”却令人无法直视。 日前，苹果发布了2017年第二季度的财报，虽然依旧没公布具体的销售数量，但据库克表示，智能手表Apple Watch的销售额比之第一季出现上涨。不过，在销售额上涨的同时，我们也看见了另一则消息，据外媒报道，包括亚马逊、eBay、谷歌地图和Target等多个大牌应用在内，将不再提供Apple Watch应用。其中，谷歌地图的Apple Watch版本已于数周前从软件商店下架。 事实上，此次应用下架事件并没有引起大范围的关注，一方面说明，这些应用在Ap
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