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近年未 J 随着相关技木的飞速发展， 人工智能( art仆1cal 1ntelllgence, Al)在医疗领域中的应用也在快速的推广 J 包括医学影像 、临床决策支持、病例分析 ＼ 语言识别、药物挖掘、健顾管理、 病理学笞众多场景。随若医学数据集的扩培 ， 硬件设备的提升, Al 每法的不断优化改进， Al在医疗场景中的技术积累愈发成熟 ， 越来越多的Al研究开始落地于医疗领域。
2019-10-11阅读(855)
当今，自动驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向。应用自动驾驶技术可以全 面提升汽车驾驶的安全性、舒适性，满足更高层次的市场需求等。自动驾驶技术得益于人工 智能技术的应用及推广，在环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车 联网 V2X 等方面实现了全面提升。科研院校、汽车制造厂商、科技公司、自动驾驶汽车创 业公司以及汽车零部件供应商在自动驾驶技术领域进行不断地探索，寻求通过人工智能技术 来获得技术上的新突破。本报告在此背景下，对自动驾驶汽车进行了简单梳理，包括以下内 容：
2019-10-14阅读(961)
随着高性能计算、大数据和深度学习技术的快速发展，人工智能迎来第三次发展浪 潮。在全球主要国家的积极推动下，人工智能与众多领域的融合不断深入，涌现出 一系列的新技术、新业态、新模式。在市场对人工智能的投入与期许空前高涨的背 景下，构建科学的创新评估体系，客观准确评价人工智能产业的创新发展水平，具 有重要的现实意义。
2019-10-15阅读(822)
当前在新一代信息技术蓬勃发展的背景下， 人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。这次发展浪潮中， 很多专用的人工智能技术开始广泛应用于不同产业， 颐出可观的商业价值和巨戏勺发展潜力．人工智能技术正在穿越产业化应用的 M死亡谷0 • 逐渐走向成熟。
2019-10-08阅读(1126)
在新经济时代，人们已经习惯科技带来的惊宫，每一次惊逗也会累积新的期待。 伴随过去几年保险科技的广泛推广应用，现如今，保险科技行至中段，保险与科技将进一步融合。
2019-10-08阅读(994)
在人工智能技术的基础层和技术层， 深度学习算法和大数据本身具有的间题， 提高了人工智能技术应用的风险系数。 大 数据在采集、 处理、 存储和交易四个阶段均面临不同的问题。 其中大数据存储风险将严重威胁个人隐私和财产安全。
2019-10-08阅读(833)
人工智能自诞生以来， 经历了从早期的专家系统、 机器学习， 到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮 。 随着硬件计算能力、 软件算法、 解决方案的快速进步与不断成熟， 工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向，工业智能应运而生。
2019-10-10阅读(869)
过去两年间，人工智能发展迅猛：技术上， 从语音控制、 人脸识别等单点技术应用，向融合视觉、 语音、 语义的多模态计算发展；应用上，人工智能的历史变革力量正加速渗透各行各业，从产品服务，到生产、 运营， 再到决策，在降低成本、 风险，缩短流程， 带来增值收入， 提高生产效率等方面发挥效能；政策上，人工智能也上升至国家战略地位， 相关政策频出， 从国家层面鼓励产业发展。 技术发展、 应用落地、 政策支持三驾马车共同驱动人工智能的高速发展。
2019-10-08阅读(918)
2018年，云计算巨头抱团将使云计算市场份额进一步集中，“企业 上云”将从部分地方向全国推开，混合云市场活力将得到进一步激发，多云管理工具的出 现将推动多云部署更为普及，“人工智能云”将成为新的云计算服务，云计算与边缘计算 将开启协同发展阶段。同时也应看到，我国云计算发展还存在云服务能力有待提高、支撑 配套服务不完善、产品和定价繁杂、数据中心建设过热等问题。建议，加快提升云服务供 给能力和水平，大力发展云服务相关支撑配套服务，加强云计算市场规范化管理，建立政 务云计算中心建设审批考核机制。
2019-10-08阅读(825)
智能制造不仅能够帮助制造型企业实现降本增效，也赋予企业重新岊考价值定位和重构商业模式虳契机。喷勤调研结果显示，30%虳受访企业未来 商业模式以工台力核儿，26%虳企业走规模化定制模式，24%以 “产品＋服务 ” 为核，L向解决万案商转型，12%以知沪产权力核儿。
2019-09-30阅读(840)
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