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人工智能之學術搜索[2020年2期]

來源:人工智能研究院      編輯:創澤      時間:2020/9/2      主題:其他   [加盟]

以 AI 賦能的學術搜索為核心,在梳理學術搜索概念特征、發展歷程、工作原理以及系統架構的基礎上,重點研究分析了 AI 技術在學術搜索L域的具 體應用情況、L域專家人才現狀、典型產品的資源覆蓋和功能特色,以及 AI 學術搜索L域的未來發展趨勢,并探討了學術搜索L域的市場主體如何才能更“智能”、更“聰明”、更“定制化”地為科研用戶提供相關情報服務。


附件:人工智能之學術搜索[2020年2期]



  



2020年中國認知智能行業報告

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AMiner學術團隊發布《人工智能全球最具影響力女性學者報告》

人工智能全球最具影響力女性學者報告對人工智能領域最具影響力的女性學者(詳見附錄)從國家、性別、年齡、科技成果等多種維度進行分析

人工智能產業化的發展現狀

人工智能產業化的發展七大現狀:工智能投融資環境空前看好、產業化技術起點更高、人工智能人才緊缺

人工智能的天花板和新一代智能認知智能的概述

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斯坦福團隊AI視力測試系統,20個字母4步操作即可完成

斯坦福大學(Stanford University)計算機科學家克里斯·皮奇(Chris Piech)及其同事開發了一種由人工智能(AI)推動的在線視力測試系統,該系統僅需進行四步操作,即可完成視力測試,且結果十分精準

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,根據戰略合作協議,安徽省人民政府、阿里巴巴集團、螞蟻集團三方將深化合作,帶動物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等高技術產業在安徽集聚發展

人工智能理解力悖論

人工智能想通過計算機模擬人類認知過程,但因為機器不具有意向性,機器只能識別語法、不能識別語義以及理解形式化難題導致機器并不能真正具有人類的理解能力

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人工智能算法的可解釋性方法研究

深度學習的黑箱性主要來源于其高度非線性性質,可以用隱層分析方法、模擬/代理模型、敏感性分析方法來理解神經網絡的運作方式

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整體來看,國內人工智能完整產業鏈已初步形成,但仍存在結構性問題。從產業生態來看, 我國偏重于技術層和應用層,尤其是終端產品落地應用豐富,技術商業化程度比肩歐美

人工智能硬件發展的國際比較:中國、歐盟和美國

美國信息技術與創新基金會發布報告《誰會在人工智能角逐中獲勝:中國、歐盟或美國》對中國、歐盟和美國人工智能發展的現狀進行測算,分析半導體銷售量、半導體研發支出、設計AI芯片的公司數量、超級計算機數量及該系統的綜合性能情況

徐波(自動化所所長):新一代人工智能正在崛起

人工智能技術發展首先需要一個務實的環境,人工智能學習能力的基礎科學問題需要長期探索,需要堅持把應用場景落地作為推動新一代人工智能發展的抓手
 
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