鲁妹网数字经济公司快速崛起，世界已经进入数字经济时代。从2013年至2018年，全球十大市值最高公司的排名发生了天翻地覆的变化。苹果、Alphabet （谷歌母公司）、Facebook、、 阿里巴巴、腾讯6家公司迅速跻身全球最值钱的公司之列，再加上业务转型后的微软，全球前十大市值公司中新的数字经济模式的公司达到了7家。

　　数据智能技术是这些数字经济公司崛起的第一推动力，网络协同效应是这些平台型公司扩张的关键范式。这些公司利用数据和算法，只用了短短十几年的时间就形成的史上最庞大的用户群体，为投资者带了未来发展的巨大想象力。比用户规模更为重要的是，这些数字经济公司依托智能手机和各种APP在全球范围内形成的平台，为普罗大众提供了高频使用的数据服务，这更是传统公司所望尘莫及的。未来这些新兴公司手中掌握的数据智能技术不仅将改变个别产业模式，更具备全面服务工业、农业和服务业进行升级转型的巨大机会。

　　利用网络协同效应和数据智能技术，数字经济公司为个人消费者和企业用户带来了更精准的商业体验。网络协同效应构筑的平台模式，通过为个人消费者免费提供服务，沉淀了维度丰富的实时数据。数据智能技术，利用算法和模型来预测企业和民众的需求，提供主动化的服务。基于更多维度的数据，通过算法的持续改进，迭代和优化，用机器决策取代人的决策，才能在足够短的时间内快速学习、提升和逼近可能的潜在需求，提供高质量的体验。

　　数字经济是以数据为生产资料，以云计算、大数据、人工智能等技术作为生产力，利用算力和算法，将数据转变为价值的一种新经济形态。数字经济是人类社会继农业经济、工业经济之后，一种全新的经济范式，生产要素和生产关系都发生了全新的变化。数字经济不仅不会替代工业经济和农业经济，而且会利用数据智能技术反哺工业经济和农业经济，提升产出效率。

　　数字经济由数字产业化和产业数字化两部分组成，产业数字化是数字经济的蓝海。数字产业化是指互联网、软件电子通信等信息化行业，产业数字化是传统的第一、二、三产业利用数据智能技术带来的产出增值。

　　在一些机械、简单、重复和毫无创意需求的劳动场景中，人工智能技术可以提供支持。在现代化工厂中，工业机器人和机械臂结合拥有更高“智力水平”的人工智能算法，能够为企业带来更高的生产效率和生产质量。

　　从目前的技术及技术伦理来看，“类脑智能”等还为时尚早，但人工智能结合云计算、物联网VR/AR等技术，确实能够解放和重构生产要素，催生各种商业社会创造“（产品、服务或企业类型方面的）新物种”的能力。翻译机诞生的背后，就是机器翻译水平的大幅提高。

　　随着计算机的普及，计算、存储和算法正在逐渐超越人类在全局认知、高并发性、深度逻辑和复杂准确记忆的能力极限，提供全新的生产力。此外，在一些高度危险、高度复杂的生产环境中，人工智能也能肩负起突破人类能力极限的重任。举例来说，人工智能在卫星遥感影像翻译中的应用可将传统解决方案需要的几个月缩短至几个小时。

　　过去20年，中国企业普遍经历了信息化和电子化，沉淀出大量高价值数据，这些数据均可以通过人工智能“激活”，从数据中找到新的业务价值点、业务流程或客户需求，帮助企业比现在的人工做出更好的业务服务和业务流程。举例来说，机器人流程自动化（RPA）工具可以帮助企业，将共享服务中的运营成本降低30%-50%。

　　人工智能具有的强大数学能力和足够的计算速度，已经远远超过人类的计算承载力，可同时处理上百万种情况，这种能力能够突破“老专家”式的传统思维定式，将隐性和碎片化的问题变得显性化，并由此生成新的知识。因此，人工智能能够帮助企业精准匹配用户需求或业务需求，并且找到原本因为人力、人脑等因素限制而无法发现的潜在逻辑与内在联系。

　　目前人工智能在机器视觉（图像和视频识别）、自然语言理解和语音识别等领域已经具有非常强的能力，这意味着机器可以拥有近似于人类的“视觉、听觉和语言/语义理解能力”。新的、规模巨大且有利可图的人机交互相邻市场正在开放，特别是在汽车和医疗领域，有了新的增长和扩展机会，人工智能将是革新人机交互的新起点。

　　人工智能能够为企业提供与传统的决策支持系统、知识辅助决策系统或专家系统不同且更具价值的智能决策，帮助企业构建决策支持系统（即Decision Support Systems，DSS，是人工智能的重要研究领域），为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。

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　　产业的迅速发展，将对人类社会、科技、经济领域及各行各业变革带来巨大影响。而作为与人类精神文化生活密切相关的新闻出版业来说，

　　解决方案能够提供精细的见解，可以表明特定客户或市场在未来的特定情况下的行为方式，以及企业可以采取哪些措施来影响他们的决策。

　　门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，

　　个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是

　　的应用落地，需要市场、应用场景、各行各业海量的专业数据和专业人才的共同支持参与，这是

　　部分，工业互联网行业近日迎来诸多利好，随着疫情的日渐好转，在后疫情时代，利用

　　+金融行业的起源和基础的发展，还是取决于计算机科学的技术层面，也就是计算机科学的层面，突破点在于如何将

　　（以下简称AI）技术是近些年非常火热的技术话题，而且有愈加火热之势，但是热潮之下，乱象也频频发生，不仅有些滥竽充数的技术研究“挂羊头、卖狗肉”，还有

　　在改善和加快软件开发并提高项目质量方面具有巨大潜力，尤其在提高软件开发效率方面。

　　部分，这个过程是如此迅速而且无缝，以至于我们当中的很多人仍然没有意识到它对社会的影响会有多深。

　　是未来十年最重要的技术革命与驱动力，在各行各业产生着日益重要的作用，它与大数据的发展相辅相成，不仅推动人类社会迈入更智慧的世界，也为数据的应用带来无可估量的价值。 11 月 28 - 30

　　共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。

　　、机器学习和深度学习成为可能的是数据量和数据类型的激增，加上计算和存储硬件和工具的成本降低。

　　处理“云+边缘节点”将成为业内主流的解决方案， 即前端摄像头和后端系统均设有AI 功能。

　　领域热点研究话题位居前十的是：神经网络、卷积神经网络、机器学习、计算机视觉、移动设备、社交网络、语音识别、信息检索、支持向量机和数据挖掘。

　　发展很快，如今我们在金融领域、医疗保健、市场营销、广告和客户服务中都能看到人脸识别或情感识别。

　　的应用实例比比皆是，其中最常见的就包括各种语音助手，比如GoogleVoice，Cortana，Alexa，Siri，以及各种聊天机器人。

　　个多步骤的过程。在每个阶段，目标都是降低风险，并以尽可能低的价格和时间成本获得最大的成功。

　　神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法，当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM，算法很多需要时间的积累。

　　技术已经大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，在业务流程自动化和改善客户体验方面优势突出。

　　技术的不断发展更迭推动传媒生态更趋向于智慧化、高效化，同时也为政法网络舆情治理带来

　　的成功很大程度上取决于高质量的数据，同时，管理大数据并从中获取价值越来越多地依靠（诸如机器学习或自然语言处理等）

　　系列的技术支持的，比如机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理，以检测模式并作出推论。

　　和机器学习将成为帮助企业利用其核心数字资产创造竞争优势的两个最重要的工具。

　　种可实时提供客户问题交互式答案的技术。组织为机器人提供预先写好的指令，以回答客户通常提出的问题，机器人以对话的形式提供答案。

　　仓储可通过多种自动化和互联技术实现。这些技术协同工作以提高仓库的生产率和效率，最大限度地减少

　　重点问题如数字货币发行和业务运行框架、数字货币的关键技术、数字货币发行流通环境、数字货币面临的法律问题等进行调研。

　　和区块链技术有机结合起来，方便地嵌入社群中并落地到任意场景，彻底改变现有知识和数据的使用模式和体验。

　　基于深度计算技术、依赖于大数据的“喂养”，白皮书指出，在数据采集环节，

　　存在过度采集数据、个人敏感信息采集合规等问题，需开展隐私保护要求及技术类标准研究工作。

　　正逐步从概念走向应用。越来越多的传统产业也开始探索和创新，积极拥抱互联网和新技术。

　　决策等方面的优势为应对动态多变、复杂交织网络安全问题提供了新思路，网络安全已经成为

　　技术，要真正运用到无人零售领域，如何能真正落地解决实际商用问题才是关键。

　　（AI）高速发展的几年间，AI技术已取得了明显的跃进和快速的迭代，演进路线也呈现出丰富多样化的趋势，如语音识别、语义识别、视觉处理等。

　　“攀亲戚”，结果徒有名头，缺乏核心竞争力，对自动驾驶、机器人、智慧城市等应用

　　化、柔性化、服务化、高端化转型发展趋势愈发明显，对高性能、具有灵活组网能力的无线网络需求日益迫切。

　　个子集，它为机器提供了自动学习和改进的能力，无需任何明确的编程。而深度学习，机器学习的子集，能够做出直觉决策的

　　通过语音交流，机器人能够帮助患者进行导诊；阅读影像资料之后，机器能够出具诊断报告……随着科技的进步，

　　时代因技术短板、监管漏洞、应用失范等因素而诱发的法律风险以及法律对此所作出的回应是否精准、有效、及时。

　　公司，他们充分利用英特尔计算机视觉组合这样可以商业化的创新，帮助各行业快速部署

　　科学与技术专业而建的。该专业设立于2004年，当时经过了近两年的慎重筹备，重点在课程设置、教学

　　代理AI和大数据：完美结合”的研究：任何设备都能感知到它的环境，并采取

　　，计算机和机器能够执行通常由人类执行的任务，例如驾驶，面部识别，玩游戏等等。因此，