2022-01-07點(diǎn)擊量：1317

Python開發(fā)中有哪些高級(jí)技巧？列表推導(dǎo)式>>>chars=[cforcin'python']>>>chars['p','y','t','h','o','n']字典推導(dǎo)式>>>dict1={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}>>>double_dict1={k:v*2for(k,v)indict1.items()}>>>double_dict1{'a':2,'b':4,'c':6,'d':8,'e':10}集合推導(dǎo)式>>>set1={1,2,3,4}>>>double_set={i*2foriinset1}>>>double_set{8,2,4,6}合并字典>>>x={'a':1,'b':2}>>>y={'c':3,'d':4}>>>z={**x,**y}>>>z{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}復(fù)制列表>>>nums=[1,2,3]>>>nums[::][1,2,3]>>>copy_nums=nums[::]>>>copy_nums[1,2,3]反轉(zhuǎn)列表>>>reverse_nums=nums[::-1]>>>reverse_nums[3,2,1]PACKING/UNPACKING變量交換>>>a,b=1,2>>>a,b=b,a>>>a2>>>b1高級(jí)拆包>>>a,*b=1,2,3>>>a1>>>b[2,3]或者>>>a,*b,c=1,2,3,4,5>>>a1>>>b[2,3,4]>>>c5函數(shù)返回多個(gè)值（其實(shí)是自動(dòng)packing成元組）然后unpacking賦值給4個(gè)變量>>>deff():...return1,2,3,4...>>>a,b,c,d=f()>>>a1>>>d4列表合并成字符串>>>"".join(["I","Love","Python"])'ILovePython'鏈?zhǔn)奖容^>>>ifa>2anda<5:...pass...>>>if2...

2022-01-06點(diǎn)擊量：756

隨著互聯(lián)網(wǎng)和科技的發(fā)展，人工智能也逐漸成為未來科技發(fā)展的重要方向，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代的今天，對(duì)于數(shù)據(jù)采集、挖掘、應(yīng)用的技術(shù)越來越受到矚目。那么在人工智能和大數(shù)據(jù)的開發(fā)過程中，有哪些特別需要注意的要點(diǎn)呢?今天就帶大家先了解一下其中的三大要點(diǎn)。要點(diǎn)一：數(shù)據(jù)并不是萬能的根本上看，機(jī)器學(xué)習(xí)算法并不是魔法，它需要從訓(xùn)練數(shù)據(jù)開始，逐步延伸到未知數(shù)據(jù)中去。例如假設(shè)你已經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律有所了解，那么通過圖模型來表達(dá)這些先驗(yàn)的知識(shí)會(huì)非常有效。除了數(shù)據(jù)以外，你還需要仔細(xì)的考慮，該領(lǐng)域有哪些知識(shí)可以應(yīng)用，這對(duì)開發(fā)一個(gè)更有效的分類器會(huì)很有幫助。數(shù)據(jù)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合往往能事半功倍。要點(diǎn)二：泛化能力是目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中最普遍存在的一個(gè)誤區(qū)是陷入處理細(xì)節(jié)中而忘了最初的目標(biāo)——通過調(diào)查來獲得處理問題的方法。測(cè)試階段是驗(yàn)證某個(gè)方法是否具備泛化能力(generalizationability)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)(通過交叉驗(yàn)證、外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法)，但是尋找合適的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集不容易。如果在一個(gè)只有幾百個(gè)樣本的集合上去訓(xùn)練有數(shù)百萬維特征的模型，試圖想獲得優(yōu)秀的精度是很荒唐的。要點(diǎn)三：相關(guān)關(guān)系不等同于因果關(guān)系這一點(diǎn)值得反復(fù)強(qiáng)調(diào)，我們可以通過一句調(diào)侃的話來解釋：“地球變暖、地震、龍卷風(fēng)，以及其他自然災(zāi)害，都和18世紀(jì)以來全球海盜數(shù)量的減少有直接關(guān)系”。這兩個(gè)變量的變化有相關(guān)性，但是并不能說存在因果關(guān)系，因?yàn)橥�往存在第三�?甚至第4、5類)未被觀察到的變量在起作用。相關(guān)關(guān)系應(yīng)該看作是潛在的因果關(guān)系的一定程度的體現(xiàn)，但需要進(jìn)一步研究。專屬課程顧問整理發(fā)布，更多人工智能課程信息歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)人工智能培訓(xùn)...

2021-12-31點(diǎn)擊量：289

AI學(xué)習(xí)領(lǐng)域的選擇人工智能有許多不同但又相互聯(lián)系的方面，很難學(xué)習(xí)，即使沒有失敗，也無法學(xué)習(xí)所有知識(shí)。因此，需要您選擇其中某一方面來進(jìn)行深入學(xué)習(xí)，從而熟練掌握并學(xué)習(xí)人工智能，下面介紹人工智能有哪些方面，了解這些方面可以能夠更好地進(jìn)行學(xué)習(xí)。1）語言處理（又稱語音識(shí)別和自然語言處理）主要與如何處理語音和語言有關(guān)。諸如依賴項(xiàng)解析，命名實(shí)體鏈接或Word嵌入之類的內(nèi)容都在這里。2）計(jì)算機(jī)視覺其是與如何處理視覺輸入有關(guān)，因此與視覺相關(guān)的所有事物，例如識(shí)別面部，樣式檢測(cè)或多媒體處理，都是一個(gè)子域。3）機(jī)器學(xué)習(xí)它本質(zhì)上是關(guān)于一組從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。根據(jù)用戶習(xí)慣推薦內(nèi)容系統(tǒng)，SVM或經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于這里。4）深度學(xué)習(xí)它本質(zhì)上是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的現(xiàn)代解釋，重點(diǎn)是可擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。諸如高級(jí)單詞嵌入或生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)之類的內(nèi)容就在這里。5）規(guī)劃和路由主要是關(guān)于長(zhǎng)時(shí)間延長(zhǎng)操作或?yàn)g覽地圖。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通常屬于此處。6）知識(shí)表示和推理它致力于如何有效地表示世界并對(duì)其進(jìn)行推理。7）機(jī)器人技術(shù)和自治系統(tǒng)它是關(guān)于如何創(chuàng)建體現(xiàn)智能代理的物理系統(tǒng)的。到目前為止，無人駕駛汽車和自動(dòng)駕駛機(jī)器人是這里最有趣的子領(lǐng)域。8）工業(yè)4.0它是語義Web和自治系統(tǒng)的結(jié)合，并且主要致力于自動(dòng)化企業(yè)工作流程。9）社交代理聊天機(jī)器人可能不一定是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的佼佼者，但隨著周圍各種機(jī)器人的出現(xiàn)，它肯定會(huì)越來越受人們的關(guān)注。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)長(zhǎng)沙牛耳教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓娱L(zhǎng)沙大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：1503333605010．...

2021-12-31點(diǎn)擊量：369

人工智能的重要性不言而喻。從國家角度而言，人工智能已經(jīng)上升至國家戰(zhàn)略層面；從個(gè)人出發(fā)，人工智能幫助我們走在科技前沿，提升自身軟硬實(shí)力，擴(kuò)大就業(yè)選擇。一、AI學(xué)習(xí)方法AI的基準(zhǔn)是涉及推理、言語和視覺的人類水平，對(duì)于初學(xué)者而言，學(xué)習(xí)人工智能的方法是什么？1）從基礎(chǔ)開始您要做的第一件事是不了解有關(guān)AI的所有知識(shí)。清除所有先入為主的概念，使您的思想開放，新鮮，學(xué)習(xí)�，F(xiàn)在您可以開始學(xué)習(xí)了。從基礎(chǔ)開始。了解所涉及的各種技術(shù)及其目標(biāo)。這將幫助您入門入門。2）學(xué)習(xí)視頻接下來是觀看相關(guān)學(xué)習(xí)視頻。現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)四通八達(dá)，網(wǎng)絡(luò)視頻學(xué)習(xí)已經(jīng)成為我們獲取知識(shí)的主要渠道之一。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)將讓您對(duì)行業(yè)、不同技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行學(xué)習(xí)了解，以及了解它們?cè)谖覀儸F(xiàn)實(shí)生活中的影響，它們中的各種技術(shù)等等并且這些學(xué)習(xí)視頻通常都會(huì)講解相關(guān)術(shù)語和概念。3）課程指導(dǎo)課程將帶您全面進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。您將全面了解所需的技能。通常，此類課程將重述您已經(jīng)處理的基礎(chǔ)知識(shí)，然后幫助您發(fā)展使用AI所需的正確技術(shù)技能。二、AI需要掌握知識(shí)人工智能是一個(gè)廣闊的領(lǐng)域，它包括兩個(gè)子部分：機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）。因此，要構(gòu)建AI模型，需要對(duì)ML和DL有深入的了解。1）需要具有Python，Java，C++等編程語言的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。任何與計(jì)算機(jī)和技術(shù)相關(guān)的知識(shí)都必須具備編程語言的知識(shí)，人工智能會(huì)消耗具有適當(dāng)算法和代碼的任何語言，但是python被優(yōu)先考慮，主要是因?yàn)樗�具有靈活的適應(yīng)性，有用的庫等。因此，要學(xué)習(xí)AI，從Python或其他與人工智能相關(guān)的有用語言入手是合適的。2）應(yīng)該具有線性代數(shù)，統(tǒng)計(jì)量和概率的知識(shí)。因?yàn)樗�有機(jī)器學(xué)習(xí)算法都涉及很多數(shù)學(xué)。3）必須對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念有很好的認(rèn)識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。其中一些認(rèn)識(shí)與經(jīng)驗(yàn)涉及權(quán)重，多種函數(shù)，函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。4）實(shí)施較小的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型。因此，您應(yīng)該具有使用TensorFlow，Keras，Caffe，DL4J，Theano等深度學(xué)習(xí)框架的經(jīng)驗(yàn)。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)長(zhǎng)沙牛耳教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓娱L(zhǎng)沙大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：1503333605010．...

2021-12-31點(diǎn)擊量：192

人臉識(shí)別算法主要包含三個(gè)模塊：1、人臉檢測(cè)（FaceDetection）人臉檢測(cè)用于確定人臉在圖像中的大小和位置，即解決“人臉在哪里”的問題，把真正的人臉區(qū)域從圖像中裁剪出來，便于后續(xù)的人臉特征分析和識(shí)別。下圖是對(duì)一張圖像的人臉檢測(cè)結(jié)果。2、人臉對(duì)齊（FaceAlignment）同一個(gè)人在不同的圖像序列中可能呈現(xiàn)出不同的姿態(tài)和表情，這種情況是不利于人臉識(shí)別的。所以有必要將人臉圖像都變換到一個(gè)統(tǒng)一的角度和姿態(tài)，這就是人臉對(duì)齊。它的原理是找到人臉的若干個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)（基準(zhǔn)點(diǎn)，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用這些對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn)通過相似變換（SimilarityTransform，旋轉(zhuǎn)、縮放和平移）將人臉盡可能變換到標(biāo)準(zhǔn)人臉。3、人臉特征表征（FeatureRepresentation）在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會(huì)被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個(gè)主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。專屬課程顧問整理發(fā)布，更多人工智能課程信息歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)人工智能培訓(xùn)...

2021-12-31點(diǎn)擊量：193

對(duì)于零基礎(chǔ)新手想要人工智能入門的第一步，應(yīng)該是多看大師的書，對(duì)人工智能有一個(gè)初步的系統(tǒng)的了解。下面我將給大家推薦幾本人工智能入門書籍，雖然不算多但貴在精，相信大家看完這幾本書就足以入門了。1、《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》（ArtificialIntelligence:AModernApproach）介紹：作者為StuartRussell和PeterNorvig。Russell，加州大學(xué)伯克利分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，發(fā)表了100多篇關(guān)于人工智能的論文。Norvig現(xiàn)為谷歌研究總監(jiān)，美國人工智能協(xié)會(huì)的創(chuàng)始會(huì)員之一，ACM院士。推薦理由：人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典教科書。中文版的出版社介紹稱，“系統(tǒng)地介紹了人工智能的理論和實(shí)踐，并深入介紹了人工智能各個(gè)主要的研究方向�！毕嘈湃斯ぶ悄苋腴T的新手看完會(huì)對(duì)人工智能用一個(gè)整體的理解。2、《Python機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)分析核心算法》介紹：作者M(jìn)ichaelBowles，利用多年的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)帶領(lǐng)讀者設(shè)計(jì)、構(gòu)建并實(shí)現(xiàn)自己的機(jī)器學(xué)習(xí)方案。推薦理由：機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注于預(yù)測(cè)，其核心是一種基于數(shù)學(xué)和算法的技術(shù)，要掌握該技術(shù)，需要對(duì)數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)概念有深入理解，能夠熟練使用R語言或者其他編程語言。本書通過集中介紹兩類可以進(jìn)行有效預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，展示了如何使用Python編程語言完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，從而降低機(jī)器學(xué)習(xí)難度，使機(jī)器學(xué)習(xí)能夠被更廣泛的人群掌握。3、《深度學(xué)習(xí)》（DeepLearning）介紹：作者為IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville。Goodfellow是谷歌研究科學(xué)家，2014年從蒙特利爾大學(xué)畢業(yè)，獲機(jī)器學(xué)習(xí)博士學(xué)位。發(fā)明了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域貢獻(xiàn)卓越。Bengio是蒙特利爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與運(yùn)籌學(xué)系的教授，主要研究目標(biāo)是了解產(chǎn)生智力的學(xué)習(xí)原則。Courville是蒙特利爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與運(yùn)籌學(xué)系的助理教授。推薦理由：被譽(yù)為AI圣經(jīng)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典暢銷書。本書的介紹信息稱：不僅介紹了與深度學(xué)習(xí)有關(guān)的數(shù)學(xué)及相關(guān)概念的背景知識(shí)，包括線性代數(shù)、概率論、信息論、數(shù)值優(yōu)化等。還介紹了工業(yè)界中實(shí)踐者用到的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、正則化、優(yōu)化算法、卷積網(wǎng)絡(luò)、序列建模和實(shí)踐方法等。最后，還提供了一些深度學(xué)習(xí)的研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學(xué)習(xí)、結(jié)構(gòu)化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數(shù)、近似推斷以及深度生成模型。以上就是人工智能入門書籍推薦，零基礎(chǔ)的新手千萬不要好高騖遠(yuǎn)，覺得太少。畢竟這些書籍都是業(yè)內(nèi)泰斗級(jí)的大師所著，大家只要真的好好讀完，一定對(duì)人工智能有一個(gè)全面的了解，對(duì)之后的學(xué)習(xí)大有裨益。專屬課程顧問整理發(fā)布，更多人工智能課程信息歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)人工智能培訓(xùn)...

2021-12-30點(diǎn)擊量：187

什么是大數(shù)據(jù)？“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞相信大家都十分熟悉。從字面理解，這不就是很多很多的數(shù)據(jù)嗎？那什么是很多很多的數(shù)據(jù)呢？戰(zhàn)國時(shí)代，五輛馬車裝載的竹簡(jiǎn)就是很多很多的數(shù)據(jù)。到宋代，壘起來跟人一樣高的書籍就是很多很多的數(shù)據(jù)。到我小時(shí)候，1.44MB的軟盤里就承載了很多很多的數(shù)據(jù)。時(shí)至今日，256GB基本是手機(jī)存儲(chǔ)容量的標(biāo)配，1TB硬盤里的存儲(chǔ)空間也經(jīng)常捉襟見肘。經(jīng)常談?wù)摰絇B和EB（1PB=1024GB，1EB=1024PB），才讓人感覺到數(shù)據(jù)量確實(shí)很多很多。對(duì)于大數(shù)據(jù)，很多機(jī)構(gòu)和學(xué)者都給出了不同的定義，例如研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。那我們?cè)趺磥砝斫獯髷?shù)據(jù)呢？實(shí)際上我們可以從大數(shù)據(jù)的3V特征來剖析。Volume指的是數(shù)據(jù)總量大，一般來說其數(shù)據(jù)量起碼超過一臺(tái)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存和硬盤容量。例如2020年12月的微博月活躍用戶數(shù)為5.21億，微信月活用戶數(shù)則為12.25億。其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量是巨大的。Velocity指的是數(shù)據(jù)產(chǎn)生和變化的速度快。例如世界上平均每分鐘就會(huì)有2億封郵件發(fā)送出去。一個(gè)傳統(tǒng)車載毫米波雷達(dá)每秒鐘就可以產(chǎn)生100MB的原始數(shù)據(jù)。Variety指的是數(shù)據(jù)的多樣性。例如一輛智能駕駛汽車上需要采集的數(shù)據(jù)可能就包含了視頻數(shù)據(jù)、毫米波雷達(dá)射頻原始數(shù)據(jù)、環(huán)境聲音數(shù)據(jù)、GPS定位數(shù)據(jù)和V2X網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)都有不同的數(shù)據(jù)格式和特征。正因?yàn)榫哂羞@3V特征，大數(shù)據(jù)的處理難度很高，亦因此衍生出云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、邊緣計(jì)算等技術(shù)手段。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)AAA教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓颖本┐髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點(diǎn)擊量：158

傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，大量數(shù)據(jù)支撐起了尖端人工智能的發(fā)展，大數(shù)據(jù)也一直被奉為打造成功機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的關(guān)鍵之匙。但AI≠BigData，該研究指出，制定規(guī)則時(shí)如果將——人工智能依賴巨量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)是必不可少的戰(zhàn)略資源、獲取數(shù)據(jù)量決定國家（或公司）的人工智能進(jìn)展——視為永恒真理，就會(huì)“誤入歧途”。介于當(dāng)下大環(huán)境過分強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)卻忽略了小數(shù)據(jù)人工智能的存在，低估了它不需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)集或從收集數(shù)據(jù)的潛力，研究人員從四個(gè)方面“縮短大小實(shí)體間AI能力差距、減少個(gè)人數(shù)據(jù)的收集、促進(jìn)數(shù)據(jù)匱乏領(lǐng)域的發(fā)展和避免臟數(shù)據(jù)問題”說明了“小數(shù)據(jù)”方法的重要性。小數(shù)據(jù)方法是什么？小數(shù)據(jù)方法是一種只需少量數(shù)據(jù)集就能進(jìn)行訓(xùn)練的人工智能方法。它適用于數(shù)據(jù)量少或沒有標(biāo)記數(shù)據(jù)可用的情況，減少對(duì)人們收集大量現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集的依賴。這里所說的“小數(shù)據(jù)”并不是明確類別，沒有正式和一致認(rèn)可的定義。學(xué)術(shù)文章討論小數(shù)據(jù)與應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)性時(shí)，常與樣本大小相掛鉤，例如千字節(jié)或兆字節(jié)與TB數(shù)據(jù)。對(duì)許多數(shù)據(jù)的引用最終走向都是作為通用資源。然而，數(shù)據(jù)是不可替代的，不同領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)需要不同類型的數(shù)據(jù)和方法，具體取決待解決的問題。本文主要從決策者的角度講述“小數(shù)據(jù)”。政府人員通常被看作是人工智能領(lǐng)域潛在的強(qiáng)力參與者，因?yàn)樗麄儗?duì)社會(huì)運(yùn)行規(guī)則更為了解并可以訪問大量數(shù)據(jù)——例如氣候監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、地質(zhì)調(diào)查、邊境控制、社會(huì)保障、選民登記、車輛和司機(jī)記錄等。人口眾多、數(shù)據(jù)收集能力強(qiáng)被認(rèn)為是國家人工智能競(jìng)爭(zhēng)能力的重要因素。一些美國人認(rèn)為，政府只有可以數(shù)字化、清理和標(biāo)記大量數(shù)據(jù)，才能從人工智能的革命中受益。雖有些道理，但將AI的進(jìn)展都?xì)w功于這些條件是偏頗的。因?yàn)槿斯ぶ悄艿奈磥聿粌H只與大數(shù)據(jù)有關(guān)聯(lián)，即使政府部門沒有對(duì)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施多加投資，人工智能的創(chuàng)新依舊可以誕生。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)AAA教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓颖本┐髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點(diǎn)擊量：175

“每購買一個(gè)面包就會(huì)有一只柯基失去它的屁股�！痹谶@個(gè)段子背后，是面包與柯基屁股的相似性引發(fā)的視覺混淆。相似的事物尚且容易引發(fā)人眼的視覺混淆，具有相似特征的數(shù)據(jù)則會(huì)引發(fā)人工智能的誤解，使AI程序抓取的數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差，從而使AI程序作出錯(cuò)誤的判斷。利用機(jī)器學(xué)習(xí)的這一特征，攻擊者直接將偽裝的數(shù)據(jù)和信息“注入”人工智能程序，從而污染機(jī)器學(xué)習(xí)模型，誤導(dǎo)AI做出錯(cuò)誤判斷，這一威脅網(wǎng)絡(luò)安全的行為就被稱為“數(shù)據(jù)投毒”。一直以來，人工智能都依賴大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，但這帶來了過度收集個(gè)人數(shù)據(jù)、臟數(shù)據(jù)清洗難度大、數(shù)據(jù)匱乏領(lǐng)域依然存在“數(shù)據(jù)孤島”等問題。近日，美國網(wǎng)絡(luò)安全和新興技術(shù)局（以下簡(jiǎn)稱“CSET”）發(fā)布研究報(bào)告《小數(shù)據(jù)人工智能的巨大潛力》，指出長(zhǎng)期被忽略的小數(shù)據(jù)人工智能潛力不可估量。在當(dāng)下人工智能產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展的情況下，大數(shù)據(jù)行業(yè)正在發(fā)生哪些變化？人工智能行業(yè)的數(shù)據(jù)合規(guī)又將走向何方？從大數(shù)據(jù)回歸小數(shù)據(jù)自2006年，“AI教父”杰弗里·辛頓以及他的學(xué)生魯斯蘭·薩拉赫丁諾夫提出深度學(xué)習(xí)理念后，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能浪潮席卷全球。機(jī)器通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律與層次，從而獲得預(yù)測(cè)能力。隨著深度學(xué)習(xí)算法從學(xué)術(shù)界走向工業(yè)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)資源的使用也越來越普遍。無論是早期如語音識(shí)別、人臉識(shí)別等應(yīng)用數(shù)據(jù)生產(chǎn)，還是互聯(lián)網(wǎng)電商體系下的行為數(shù)據(jù)生產(chǎn)，都是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以此推動(dòng)了整個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在人工智能領(lǐng)域，小數(shù)據(jù)方法并不是新鮮詞。與依托于海量數(shù)據(jù)總結(jié)規(guī)律的學(xué)習(xí)方法不同，小數(shù)據(jù)方法是基于人類的先驗(yàn)知識(shí)，在僅有少量數(shù)據(jù)的情況下利用小樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的人工智能方法，大致分為遷移學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、貝葉斯方法、數(shù)據(jù)生成等。一方面，在數(shù)據(jù)量較少或沒有標(biāo)記數(shù)據(jù)可用的情況下，不得不基于小樣本數(shù)據(jù)加以人工的先驗(yàn)知識(shí)或者預(yù)訓(xùn)練模型來訓(xùn)練新模型。對(duì)于學(xué)術(shù)界而言，早期的模型訓(xùn)練運(yùn)用數(shù)據(jù)量都不多，基于人類先驗(yàn)知識(shí)的遷移學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)就是小數(shù)據(jù)方法的初始應(yīng)用。同盾科技合伙人兼人工智能研究院院長(zhǎng)李曉林給記者舉了一個(gè)例子：“我曾經(jīng)參加過一個(gè)實(shí)驗(yàn)，對(duì)美國周邊某種瀕危海象的圖片特征進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，以此來為動(dòng)物保護(hù)協(xié)會(huì)識(shí)別、去重、入庫和統(tǒng)計(jì)這種海象的數(shù)量。全球這種海象的數(shù)量一共2000多頭，個(gè)體表面差別很小，在這種情況下只能采用小數(shù)據(jù)方法訓(xùn)練模型�！绷硪环矫妫�隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，數(shù)據(jù)價(jià)值不斷被挖掘，同時(shí)，像開頭所述的“數(shù)據(jù)投毒”等網(wǎng)絡(luò)攻擊使得數(shù)據(jù)治理的工作量加大，對(duì)機(jī)器處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力也提出了更高的要求。“隨著人工智能從感知走向認(rèn)知，逐漸進(jìn)入到商業(yè)本質(zhì)，信息處理的維度使得人工智能進(jìn)入到深水區(qū)�！碧煸茢�(shù)據(jù)CEO雷濤告訴記者，“我們開始接觸到信息化系統(tǒng)因?yàn)榱鞒烫幚硭�沉淀的小�?shù)據(jù)，這些交易、流程中的數(shù)據(jù)價(jià)值密度更高，比圖像視覺等傳統(tǒng)信號(hào)體系復(fù)雜得多，因此需要認(rèn)知層的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施來挖掘其中的含義。”雷濤認(rèn)為，在真正擁有推理和解決問題的強(qiáng)人工智能到來之前，在問題泛化表達(dá)能力出現(xiàn)之前，小數(shù)據(jù)可以用于進(jìn)行數(shù)據(jù)本身的優(yōu)化。在機(jī)器模型建立的環(huán)節(jié)，需要大量的人借助先驗(yàn)知識(shí)的小數(shù)據(jù)和材料數(shù)據(jù)做交互，比如數(shù)據(jù)衍生、數(shù)據(jù)升維、數(shù)據(jù)降維，都是一些基于答案的數(shù)據(jù)或是基于業(yè)務(wù)的顯性特征，利用算力和數(shù)據(jù)之間做交互，來完成模型更有效的學(xué)習(xí)。基于小樣本數(shù)據(jù)的分析偏差也是顯而易見的，李曉林告訴記者，避免小數(shù)據(jù)方法出現(xiàn)失誤，勢(shì)必需要豐富的人類先驗(yàn)知識(shí)作為支撐，進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。“當(dāng)下對(duì)小數(shù)據(jù)方法的重視并不意味著就摒棄了基于大數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練。”洞見科技CEO姚明表示，目前小數(shù)據(jù)模型主要用于和大數(shù)據(jù)模型的交叉核驗(yàn)，在二者相結(jié)合的情況下完善模型。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)AAA教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓颖本┐髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點(diǎn)擊量：182

新華社北京10月19日電中共中央政治局10月18日下午就推動(dòng)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展進(jìn)行第三十四次集體學(xué)習(xí)。中共中央總書記習(xí)近平在主持學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，近年來，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)加速創(chuàng)新，日益融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展各領(lǐng)域全過程，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)�球�?jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量。要站在統(tǒng)籌中華民族偉大復(fù)興戰(zhàn)略全局和世界百年未有之大變局的高度，統(tǒng)籌國內(nèi)國際兩個(gè)大局、發(fā)展安全兩件大事，充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)。6種好書，了解人工智能，大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)里的經(jīng)濟(jì)、文化、法律。1.《人工智能啟蒙》（全六冊(cè)）：面向小學(xué)生，內(nèi)容深入淺出。根據(jù)小學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律，以漫畫情景引入話題，漸次介紹相關(guān)基本知識(shí)，使學(xué)生對(duì)人工智能現(xiàn)有的領(lǐng)域和方向以及常見的相關(guān)知識(shí)有通識(shí)性的認(rèn)識(shí)書中穿插一些編程小練習(xí)和小項(xiàng)目，以及思考題，鼓勵(lì)學(xué)生參與實(shí)驗(yàn)，發(fā)揮想象力，提升動(dòng)手能力，養(yǎng)成思考習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)人工智能啟蒙�！度斯ぶ悄軉⒚伞芬还擦鶅�(cè)。圖文并茂、深入淺出、生動(dòng)有趣。內(nèi)容包括人工智能概覽、手機(jī)中的人工智能、迷你小車、圖像分類與物體檢測(cè)、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、無人駕駛、智能數(shù)據(jù)生成、人工智能在更多行業(yè)的運(yùn)用、智慧校園等。根據(jù)小學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律，以漫畫情景引入話題，漸次介紹相關(guān)基本知識(shí)，使學(xué)生對(duì)人工智能現(xiàn)有的領(lǐng)域和方向以及常見的相關(guān)知識(shí)有通識(shí)性的認(rèn)識(shí)，同時(shí)穿插一些編程小練習(xí)和小項(xiàng)目，以及思考題，鼓勵(lì)學(xué)生參與實(shí)驗(yàn)，發(fā)揮想象力，提升動(dòng)手能力，養(yǎng)成思考習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)人工智能啟蒙。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)AAA教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓颖本┐髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點(diǎn)擊量：181

推動(dòng)交通運(yùn)輸行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，離不開科技創(chuàng)新的戰(zhàn)略支撐和科研攻關(guān)的持續(xù)推進(jìn)。近些年來，5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興科技與交通運(yùn)輸行業(yè)不斷“碰撞”出新的“火花”，在基礎(chǔ)設(shè)施、交通裝備、運(yùn)輸服務(wù)等方面不斷突破，為建設(shè)交通強(qiáng)國注入強(qiáng)大動(dòng)能。自助辦理登機(jī)牌僅需30秒，自助辦理行李托運(yùn)僅需90秒，智慧安檢系統(tǒng)提高旅客過檢效率30%左右……作為中國民航首批18個(gè)“智慧型機(jī)場(chǎng)”示范項(xiàng)目之一，青島膠東國際機(jī)場(chǎng)中多種全流程自助設(shè)備為旅客帶來便捷、高效的出行�！皬闹禉C(jī)到登機(jī)，自助和刷臉幾乎可以解決所有問題�！辈簧俾每陀芍缘馗锌�。加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，是以點(diǎn)帶面推動(dòng)交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級(jí)的重要抓手。交通運(yùn)輸部印發(fā)的《關(guān)于推動(dòng)交通運(yùn)輸領(lǐng)域新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的指導(dǎo)意見》中明確提出，要以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為主線，以促進(jìn)交通運(yùn)輸提效能、擴(kuò)功能、增動(dòng)能為導(dǎo)向，推動(dòng)交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級(jí)，建設(shè)便捷順暢、經(jīng)濟(jì)高效、綠色集約、智能先進(jìn)、安全可靠的交通運(yùn)輸領(lǐng)域新型基礎(chǔ)設(shè)施。上海建成全球綜合自動(dòng)化程度最高的洋山港四期碼頭，浙江杭州借助算法自動(dòng)控制火車站內(nèi)汽車排隊(duì)模式……近年來，多地交通基礎(chǔ)設(shè)施在數(shù)字化、智能化方面頻現(xiàn)亮點(diǎn)。不少曾經(jīng)只能在科幻電影里看到的景象，正一步步具象為人們生活中的熟悉場(chǎng)景。拿起手機(jī)，點(diǎn)開高德地圖App，呼叫出租車，這已經(jīng)是不少人逛街游玩、旅游出行的新模式。在北京、深圳、天津等數(shù)十座城市，基于高德打車數(shù)字化升級(jí)解決方案而進(jìn)行的巡網(wǎng)融合項(xiàng)目已經(jīng)落地，在滿足人們出行需求的同時(shí)，也降低了空駛率，增加了司機(jī)收入。高德地圖副總裁王桂馨表示，將用好技術(shù)、運(yùn)營、服務(wù)能力，為廣大用戶提供更加優(yōu)質(zhì)、便捷、科技的出行服務(wù)，讓出租車企業(yè)、司機(jī)切實(shí)感受到“數(shù)字化紅利”。鐵路作為我國重要的運(yùn)輸方式，搭上科技快車，跑出“中國速度”。2019年12月30日，世界首條智能高鐵——京張高鐵的首發(fā)車從北京北站緩緩駛出。這個(gè)“大家伙”采用北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，即便時(shí)速350公里風(fēng)馳電掣，也能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。除此之外，到點(diǎn)自動(dòng)開車、區(qū)間自動(dòng)運(yùn)行、到站自動(dòng)停車、停車自動(dòng)開門等功能也讓京張高鐵創(chuàng)造多個(gè)智能化之最�！榜{駛室里依然有司機(jī)，只是司機(jī)職能變了�！辫F科院機(jī)車車輛研究所研究員張波介紹，以往高鐵司機(jī)主要精力在駕駛上，而在智能高鐵上，司機(jī)的精力則側(cè)重于故障應(yīng)急處置。這樣不僅能大幅降低司機(jī)的勞動(dòng)強(qiáng)度，而且通過列車運(yùn)行數(shù)據(jù)收集與測(cè)算，還能提高列車的節(jié)能指標(biāo)和運(yùn)行舒適度。大數(shù)據(jù)、人工智能為交通強(qiáng)國提供了新的發(fā)展思路。2019年，我國取消省界收費(fèi)站，大力推進(jìn)ETC使用，但由于技術(shù)不完善，收費(fèi)相關(guān)的爭(zhēng)議不斷。2020年，湖南高速、華為、拓維信息聯(lián)合推出了“AI收費(fèi)稽核創(chuàng)新方案”，通過AI大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)車輛路徑還原、以圖搜圖、車輛異常分析、數(shù)據(jù)挖掘等服務(wù)，快速識(shí)別偷逃費(fèi)行為，并形成完整的偷逃費(fèi)證據(jù)鏈。同時(shí)還能精準(zhǔn)識(shí)別車輛特點(diǎn)，實(shí)時(shí)獲取車輛信息，并將這些信息上傳云端。通過數(shù)據(jù)匯集、計(jì)算，完成了收費(fèi)的網(wǎng)上閉環(huán)，精準(zhǔn)打擊偷逃費(fèi)行為。人工智能車牌識(shí)別提高停車場(chǎng)管理效率、利用算法智能決定交通燈轉(zhuǎn)換時(shí)間、電子地圖全方位自動(dòng)化作業(yè)讓定位更精準(zhǔn)……大數(shù)據(jù)和人工智能產(chǎn)品的出現(xiàn)使人們的工作和出行都更為方便，也為數(shù)字交通、智能交通提供科技賦能，助推交通運(yùn)輸行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)�？萍紕�(chuàng)新為交通行業(yè)的進(jìn)步注入了力量和動(dòng)能，不斷引領(lǐng)交通運(yùn)輸行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，為行業(yè)發(fā)展提供了無限的遐想空間。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)AAA教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓颖本┐髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：15033336050...

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近年來，隨著交通感知技術(shù)和手段的升級(jí)與融合，交通信息的收集效率得到大幅提升，數(shù)據(jù)內(nèi)容采集方式和應(yīng)用也從單一數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S數(shù)據(jù)融合應(yīng)用。加之人工智能、大數(shù)據(jù)等信息處理技術(shù)的快速發(fā)展，為交通管理帶來了更多的可能性。2021年11月29日，由中國智慧交通管理產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主辦，杭州�？低�視數(shù)字技術(shù)股份有限公司承辦，主題為“數(shù)智底座賦能智慧交管新生態(tài)”的交通管理大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用論壇圓滿結(jié)束。公安部交通管理科學(xué)研究所施一瓏、同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院教授王雪松、�？谑泄�安局交通警察支隊(duì)科技科科長(zhǎng)陳冬、杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司解決方案總監(jiān)曹雨崧，四位與會(huì)專家就“人工智能”高速發(fā)展的趨勢(shì)下，如何充分發(fā)揮人工智能技術(shù)，并高效利用這些技術(shù)為交通行業(yè)服務(wù)，進(jìn)行了深入討論與交流。專家觀點(diǎn)公安部交通管理科學(xué)研究所施一瓏：目前各地建設(shè)的智慧大腦大多以發(fā)現(xiàn)為目的，而不注重有效的管控手段，這就導(dǎo)致很多建設(shè)的智慧大腦項(xiàng)目不接地氣。同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院教授王雪松：通過運(yùn)用事故的事前檢測(cè)、事中控制、事后恢復(fù)等手段，可以有效提升高速公路在大流量、惡劣天氣環(huán)境下的安全水平，但前提是我們需要準(zhǔn)備和做好事故的預(yù)測(cè)與主動(dòng)安全管理策略。�？谑泄�安局交通警察支隊(duì)科技科科長(zhǎng)陳冬：當(dāng)前獲取交通數(shù)據(jù)的方式有很多，但在交通管理的實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)質(zhì)量有待提升，對(duì)多維數(shù)據(jù)的應(yīng)用也存在數(shù)據(jù)互聯(lián)互通等難題。杭州�？低�視數(shù)字技術(shù)股份有限公司解決方案總監(jiān)曹雨崧：�？低�視所理解的交通管理的大數(shù)據(jù)內(nèi)涵：通過匯聚海量的原始數(shù)據(jù)，充分運(yùn)用數(shù)智融合的理念和技術(shù)手段，并持續(xù)挖掘數(shù)據(jù)隱藏的信息價(jià)值，最終在用戶端產(chǎn)出實(shí)際的成效。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)AAA教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓颖本┐髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：15033336050...

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今天我給大家分享的主題是，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)支撐下的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與運(yùn)營模式的探索。今年9月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國建設(shè)綱要（2021－2035年）》（以下簡(jiǎn)稱《綱要》）�！毒V要》提出，要深入推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”政務(wù)服務(wù)，充分利用新技術(shù)建設(shè)智能化專利商標(biāo)審查和管理系統(tǒng)，優(yōu)化審查流程，實(shí)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)政務(wù)服務(wù)“一網(wǎng)通辦”和“一站式”服務(wù)。國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局在今年第三季度新聞發(fā)布會(huì)上公布的數(shù)據(jù)顯示，截止到2021年6月底，我國發(fā)明專利有效量和有效注冊(cè)商標(biāo)量同比增長(zhǎng)都達(dá)到了22%以上。核準(zhǔn)使用地理標(biāo)志專用標(biāo)志市場(chǎng)主體已經(jīng)超過1.2萬家。國家加強(qiáng)了對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資服務(wù)的支持力度，今年上半年，全國專利、商標(biāo)質(zhì)押融資金額1074億元，同比增長(zhǎng)25.9%。面對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)事業(yè)取得的長(zhǎng)足進(jìn)步，我們感到很欣喜，同時(shí)也需要清醒地認(rèn)識(shí)到知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作還面臨很多問題，比如關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域高質(zhì)量知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造不足，行政執(zhí)法和司法銜接機(jī)制不夠完善，一些產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)易發(fā)多發(fā)和侵權(quán)易、維權(quán)難的現(xiàn)象仍然存在等。在知識(shí)產(chǎn)權(quán)事業(yè)高速發(fā)展的進(jìn)程中，人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)為知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。那么，什么是知識(shí)產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)呢？知識(shí)產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)除了傳統(tǒng)意義上的專利、商標(biāo)和版權(quán)數(shù)據(jù)，還包括集成電路布圖設(shè)計(jì)、地理標(biāo)志、法院的判例，以及相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)、科技期刊、法律法規(guī)數(shù)據(jù)等。作為知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)領(lǐng)域的國家隊(duì)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社有限責(zé)任公司（以下簡(jiǎn)稱知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社）在知識(shí)產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)的收集、加工、利用等方面，一直走在國內(nèi)同行業(yè)前列。我們能提供高附加值的全球?qū)＠麛?shù)據(jù)商業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)加工和定制加工服務(wù)。在商業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)加工方面，我們建成了自有標(biāo)準(zhǔn)的中國及世界專利數(shù)據(jù)商業(yè)化產(chǎn)品體系，共有中國專利商業(yè)化數(shù)據(jù)8大類，21個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品；世界專利商業(yè)化數(shù)據(jù)6大類，80個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，包括世界范圍內(nèi)105個(gè)國家、地區(qū)和組織，數(shù)據(jù)條數(shù)超過5億，數(shù)據(jù)容量超過60T。從自有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，到特色數(shù)據(jù)內(nèi)容的加工，再到數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘，我們可為用戶提供可靠、全面、高效的全球?qū)＠麛?shù)據(jù)資源和服務(wù)支撐。在商業(yè)化定制加工方面，我們可提供項(xiàng)目委托管理、加工方案制定、加工規(guī)則制定、加工成本評(píng)估、加工質(zhì)檢服務(wù)、加工相關(guān)系統(tǒng)需求分析及設(shè)計(jì)開發(fā)、醫(yī)藥生物專業(yè)詞表（名稱/結(jié)構(gòu)、中文/英文、詞表導(dǎo)航索引）服務(wù)等多種數(shù)據(jù)加工相關(guān)服務(wù)，服務(wù)用戶包括美國化學(xué)文摘社（CAS）、科睿唯安（ClarivateAnalytics）等。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，知識(shí)產(chǎn)權(quán)機(jī)器翻譯得到了更加廣泛地應(yīng)用。知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社自主研發(fā)了科專笑飛機(jī)器翻譯引擎，專注于專利文獻(xiàn)翻譯，覆蓋了PCT十大語種，中英互譯準(zhǔn)確率超過95%，中日互譯準(zhǔn)確率超過98%。現(xiàn)在國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局的審查員每天會(huì)有超過五萬人次的翻譯點(diǎn)擊量，為審查員查閱國外專利文獻(xiàn)提供了極大幫助，提高了審查效率。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)AAA教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓颖本┐髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點(diǎn)擊量：136

近日，教育部公布首批教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室名單，我院申報(bào)的“中山大學(xué)大數(shù)據(jù)管理行為與決策實(shí)驗(yàn)室”入選首批教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室（培育）。此次獲批國家級(jí)研究平臺(tái)，為“雙一流”學(xué)科建設(shè)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，提供了新的發(fā)展機(jī)會(huì)與條件。教育部首批認(rèn)定的教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室，將發(fā)揮示范引領(lǐng)作用，探索中國特色哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)之路，形成建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和管理范式，積累建設(shè)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，積極推動(dòng)高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)高質(zhì)量發(fā)展。中山大學(xué)大數(shù)據(jù)管理行為與決策實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)依托工商管理（一流/A+）學(xué)科，面向發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、建設(shè)數(shù)字中國等國家戰(zhàn)略和重大需求，運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能等數(shù)智技術(shù)研究企業(yè)行為與決策，重點(diǎn)解決數(shù)字資產(chǎn)管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、財(cái)務(wù)管理、運(yùn)營管理以及組織創(chuàng)新等領(lǐng)域面臨的新問題，力爭(zhēng)通過交叉前沿取得突破。實(shí)驗(yàn)室將充分依托粵港澳大灣區(qū)和中國特色社會(huì)主義先行示范區(qū)的“雙區(qū)支撐”，圍繞國有企業(yè)、民營企業(yè)、港澳臺(tái)企業(yè)、外資企業(yè)和混合所有制企業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的企業(yè)生態(tài)體系，挖掘出中國原創(chuàng)的管理理論創(chuàng)新并開展示范應(yīng)用。我院將以此次入選為契機(jī)，匯聚各類優(yōu)質(zhì)資源，拓展多方高水平合作，在更高起點(diǎn)上做好管理學(xué)科建設(shè)。堅(jiān)持服務(wù)國家戰(zhàn)略，瞄準(zhǔn)國際學(xué)術(shù)前沿，積極推進(jìn)管理學(xué)科與計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)等理工學(xué)科的交叉融合，充分利用新一代信息技術(shù)和先進(jìn)實(shí)驗(yàn)手段，開展戰(zhàn)略性、前瞻性、實(shí)踐性研究，推進(jìn)一流學(xué)科建設(shè)，為繁榮中國學(xué)術(shù)、發(fā)展中國理論、傳播中國聲音做出重要貢獻(xiàn)。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)AAA教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓颖本┐髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點(diǎn)擊量：157

如何最大化房地產(chǎn)投資收益？投資核心是低買高賣，但是對(duì)于喜愛之物人們往往喪失理智瘋狂出價(jià)，以至于英國文豪王爾德（O.Wilde）發(fā)出感慨：知道所有東西的價(jià)格，但不知道任何東西的價(jià)值�，F(xiàn)在很多房地產(chǎn)投資者都是憑經(jīng)驗(yàn)，而非通過科學(xué)的價(jià)值分析進(jìn)行選擇和決策。輕則買貴了，重則會(huì)被嚴(yán)重套牢。房地產(chǎn)投資就是買入折價(jià)的房子，或者買入未來有上漲潛力的房子。買入有良好投資收益比的房子，可以最大化房地產(chǎn)投資收益，同時(shí)獲得三大收益：價(jià)差收益、未來增值收益、現(xiàn)金流收益。那么投資前如何才能確定房屋是折價(jià)的，或者未來上漲潛力巨大？這時(shí)候就需要對(duì)房屋的價(jià)值進(jìn)行專業(yè)分析了。如何對(duì)房屋價(jià)值進(jìn)行分析？房屋價(jià)值分析最核心的技術(shù)是對(duì)價(jià)格的評(píng)估分析，房地產(chǎn)估價(jià)有三大基本方法，即市場(chǎng)比較法、未來收益法、重置成本法，可以根據(jù)不同房屋特性進(jìn)行選擇應(yīng)用。01市場(chǎng)比較法指將估價(jià)對(duì)象與在估價(jià)時(shí)點(diǎn)近期交易的類似房地產(chǎn)進(jìn)行比較，對(duì)這些類似房地產(chǎn)的已知價(jià)格進(jìn)行交易日期、交易情況、區(qū)域因素、個(gè)別因素等的修正，以估算估價(jià)對(duì)象的客觀合理價(jià)格或價(jià)值的方法。市場(chǎng)比較法的理論依據(jù)是替代原理，適用于類似房地產(chǎn)交易實(shí)例較多的場(chǎng)合，在房地產(chǎn)比較發(fā)達(dá)的情況下，它是一種說服力較強(qiáng)，具有現(xiàn)實(shí)性，最常用的估價(jià)方法。02收益法指預(yù)計(jì)估價(jià)對(duì)象未來各期的正常凈收益，選用適當(dāng)?shù)馁Y本化率將其折算到估價(jià)時(shí)點(diǎn)上的現(xiàn)值后累加，以估算估價(jià)對(duì)象的客觀合理價(jià)格或價(jià)值的方法。收益法適用于評(píng)估有收益或潛在收益的房地產(chǎn)。03成本法指求取估價(jià)對(duì)象在估價(jià)時(shí)點(diǎn)的重置價(jià)格或重建價(jià)格，扣除折舊，以估算估價(jià)對(duì)象的客觀合理價(jià)格或價(jià)值的方法。成本法適用于房地產(chǎn)市場(chǎng)不發(fā)達(dá)，難以運(yùn)用市場(chǎng)比較法的房地產(chǎn)估價(jià)，對(duì)于既無收益又很少出現(xiàn)買賣的公用建筑也比較適用。成本法是房地產(chǎn)估價(jià)的最基本方法，它是以重建或重置的思路求得房地產(chǎn)價(jià)格的一種評(píng)估方法，其評(píng)估原理建立在重置成本的理論基礎(chǔ)之上。成本法是以假設(shè)重新復(fù)制待估房地產(chǎn)所需要的成本為依據(jù)而評(píng)估房地產(chǎn)價(jià)格的一種方法，即以重置一宗與待估房地產(chǎn)有同等效用的房地產(chǎn)所需投入的各項(xiàng)費(fèi)用，再加上一定的利潤和應(yīng)納稅金來確定房地產(chǎn)價(jià)格。應(yīng)用成本法評(píng)估房地產(chǎn)價(jià)格時(shí)，一般可分新建房地產(chǎn)的成本估價(jià)法，新開發(fā)土地的成本估價(jià)法，舊有房地產(chǎn)的成本估價(jià)法三種方法。此外，在進(jìn)行評(píng)估時(shí)，市場(chǎng)因素將會(huì)對(duì)房屋價(jià)格產(chǎn)生影響，在進(jìn)行評(píng)估時(shí)應(yīng)注意從市場(chǎng)角度看成本法的評(píng)估問題。本文由培訓(xùn)無憂網(wǎng)AAA教育專屬課程顧問整理發(fā)布，希望能夠?qū)ο雲(yún)⒓颖本┐髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)的學(xué)生有所幫助。更多大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程資訊歡迎關(guān)注培訓(xùn)無憂網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)頻道或添加老師微信：15033336050...