2017年人工智能行业图谱-低调大师

2017年人工智能行业图谱

2017-03-12 669

转载自T客汇。

2015年两会，李克强总理为“互联网＋”背书，催热了互联网创业。而今年两会，“人工智能”首次被列入政府工作报告，随之而来的是人工智能板块领跑大盘涨势，无疑，这一切将刺激人工智能在多个领域的全面发展。企业数据服务商企名片与华兴逐鹿一起，联合多家专业机构，出品《2017年AI图谱大报告》，一起来探究风口中的人工智能。

一、人工智能企业融资解读

2017年短短不到三个月的时间，国内AI获投项目已有36个，千万级别融资占据半数以上。其中不乏多家融资过亿企业。

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2017人工智能融资阶段对比

如上图所示，A轮及以上融资比例较高，占总融资笔数的58%，这些人工智能初创公司的主要发展方向也各不相同：新智元属于人工智能资讯平台；深醒科技专注人脸识别技术；推想科技则属人工智能医疗影像诊断领域。

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2016人工智能融资阶段对比

2016年，国内人工智能

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高性能计算技术也能助推大规模深度学习（百度实践）

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者简介： Tiffany Trader，毕业于圣地亚哥州立大学和加州州立大学，长期致力于高性能计算、云计算、绿色计算新闻报道和分析，2015年开始担任全球知名高性能计算新闻网站HPCwire的总编辑。Tiffany Trader 的LinkedIn主页，Twitter主页。来自百度硅谷人工智能实验室（SVAIL）的研究人员改进了众所周知的HPC通信技术，提升了通信速度，并且扩大了他们的神经网络训练规模，今天，在知名深度学习社区分享了他们的实现。百度改进的这个技术就是OpenMPI算法ring all-reduce，在百度的语音识别模型（Deep Speech 2，建立在多个GPU计算节点之上）并行训练中使用了ring all-reduce算法，百度在今年2月开源了两个软件包，一个是baidu-allreduce c库（一个小型C++库），另一个是tensorflow-allreduce（给tensorflow 0.12.1打了一个补丁），使用tensorflow建立的模型可以使用这个新的版本，利用它...

2017-03-11

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背景：最近在设计一个公司的智能客服系统，通过对现有人工客服语料作为样本，通过训练样本完成整个QA过程或业务办理过程。整体思路 AliceBot负责闲聊，这里用了开源的语料，也可以添加语料到DB，基于AIML。 AbilityBot主要负责公司业务上的咨询和办理，它提供了不同的能力接口，供外系统交互。 predict模块用于预测响应。 train模块用于训练客服对话样本。语音转换由第三方语音识别服务提供转换成文本，比如讯飞。语义处理由于机器本来是无法理解文本的含义的，如果要真正做到语义完整的解析理解需要涉及自然语言处理，工程庞大。可以换种思维，由于只是做某个特定行业的客服系统，并不是大而全的智能客服，所以可以通过VSM来匹配QA相关度，在给定的语料中这种匹配效果还是相当不错的。分词拿到文本后第一步需要分词，选择一个开源的中文分词器即可，分了词才能往下分析。 VSM 主要是匹配用户input和语料，VSM比较常见了，主要是通过词向量才计算文本相似性，它的公式如下只要匹配最相近得分的即可。上下文语义要做到理解上下文语义就需要引入决策树或神经网络，这块还得结合后面北邮博士...

2017-03-14

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。