2023年MAD（机器学习，人工智能和数据）产业图谱.docx

2024年MAD（机器学习、人工智能和数据）产业图谱.docx THE2024MAD(MACHINELEARNING,ARTIFICIALINTELLIGENCEDATA)LANDSCAPE INFRASTRUCTURE DATALAKES/LAKEHOUSESSTORAGEMPPDBsDATAWAREHOUSESSTREAMING/ DATALAKES/LAKEHOUSES STORAGE MPPDBs DATA WAREHOUSES IN-MEMORY RDBMSNoSQLDATABASESGPUDATABASESNewSQLDATABASESGRAPHDBsREALTIME

2024-12-19 约3.14千字 3页立即下载

中国医疗人工智能产业数据图谱：55 家医疗人工智能 企业完全扫描.docx 中国医疗人工智能产业数据图谱：55家医疗人工智能企业完全扫描文\ 王晓行动脉网随着计算和存储的成本大幅下降，计算能力的显著增长，以及 IT 巨头所搭建的人工智能生态逐渐完善，人工智能初创企业的难度在降低。可喜的是，近两年人工智能也深受资本的青睐，2017 年第一季度就有 30 多家人工智能企业获得融资，落实到具体行业中，医疗健康领域的人工智能创业公司表现尤为突出，关注度和融资量最高。在虚拟助理、医疗大数据、医学影像、等医学领域，人工智能已经不再仅仅是探讨、研究了，大多数产品已经在服务我们普通大众。对此，动脉网对中国的医疗人工智能企业进行了盘点，了解一下中国医疗人工智能企业的发展现状

2018-05-15 约5.55千字 23页立即下载

GB/T 42755-2023人工智能　面向机器学习的数据标注规程.pdf ICS35.240 CCSL60 中华人民共和国国家标准 / — GBT42755 2023 人工智能 面向机器学习的数据标注规程 — Artificialintellience Codeofracticefordatalabelin ofma

2023-06-27 约1.7万字 16页立即下载

GB/T 42755-2023人工智能　面向机器学习的数据标注规程.pdf ICS35.240 CCSL60 中华人民共和国国家标准 / — GBT42755 2023 人工智能 面向机器学习的数据标注规程 — Artificialintellience Codeofracticefordatalabelin ofma

2023-06-29 约1.7万字 16页立即下载

GB/T 42755-2023人工智能　面向机器学习的数据标注规程.pdf ICS35.240 CCSL60 中华人民共和国国家标准 / — GBT42755 2023 人工智能 面向机器学习的数据标注规程 — Artificialintellience Codeofracticefordatalabelin ofma

2023-06-27 约1.7万字 16页立即下载

人工智能与机器学习-人工智能机器学习.pptx 人工智能与机器学习 人工智能机器学习 Presentername Agenda 介绍神经网络与深度学习计算机视觉自然语言 人工智能应用发展 01.介绍 人工智能与机器学习介绍 人工智能概念技术发展历程 机器学习基础 机器学习算法 02.神经网络与深度学习神经网络与深度学习介绍神经网络基础卷积神经网络循环神经网络深度学习应用 03.计算机视觉自然语言计算机视觉与自然语言处理计算机视觉基础计算机视觉应用自然语言处理基础自然语言处理应用 04.人工智能应用发展应用与未来发展趋势 人工智能应用领域 人工智能未来发展趋势 Thankyou Presentername

2025-03-07 约小于1千字 21页立即下载

人工智能与机器学习-人工智能机器学习.pptx 人工智能与机器学习 人工智能机器学习 Presentername Agenda 介绍神经网络与深度学习计算机视觉自然语言 人工智能应用发展 01.介绍 人工智能与机器学习介绍 人工智能概念技术发展历程 机器学习基础 机器学习算法 02.神经网络与深度学习神经网络与深度学习介绍神经网络基础卷积神经网络循环神经网络深度学习应用 03.计算机视觉自然语言计算机视觉与自然语言处理计算机视觉基础计算机视觉应用自然语言处理基础自然语言处理应用 04.人工智能应用发展应用与未来发展趋势 人工智能应用领域 人工智能未来发展趋势 Thankyou Presentername

2025-02-06 约小于1千字 21页立即下载

人工智能与机器学习-人工智能机器学习.pptx 人工智能与机器学习 人工智能机器学习 Presentername Agenda 介绍神经网络与深度学习计算机视觉自然语言 人工智能应用发展 01.介绍 人工智能与机器学习介绍 人工智能概念技术发展历程 机器学习基础 机器学习算法 02.神经网络与深度学习神经网络与深度学习介绍神经网络基础卷积神经网络循环神经网络深度学习应用 03.计算机视觉自然语言计算机视觉与自然语言处理计算机视觉基础计算机视觉应用基础概念和技术自然语言处理基础自然语言处理应用 04.人工智能应用发展应用与未来发展趋势 人工智能应用领域 人工智能未来发展趋势 Thankyou Presentern

2025-05-18 约小于1千字 21页立即下载

人工智能与机器学习.docx 研究报告 PAGE 1- 人工智能与机器学习 一、人工智能概述 1.人工智能的定义与发展历程 (1)人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。自20世纪50年代以来，人工智能经历了多个发展阶段。早期，人工智能主要集中在符号主义方法上，试图通过逻辑推理和符号操作来模拟人类的智能行为。然而，这种方法在实际应用中存在局限性，难以处理复杂的问题。随着计算能力的提升和大数据技术的发展，人工智能逐渐转向基于统计和机器学习的方法，通过大量数据来学习规律和模式，实现了在图像识别、自然语言处理、智能决策等领域

2025-03-09 约1.53万字 27页立即下载

人工智能之机器学习.ppt 计算机与控制学院第七讲机器学习 内容提要：研究意义与发展历史主要策略与基本结构几种常用的机器学习方法知识发现计算机与控制学院 机器学习的定义和发展历史 机器学习的定义 机器学习 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习 机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。 机器学习的发展分为四个时期第一阶段是在第一阶段是在50 年代中叶到 60年代中叶，属于热烈时期。第二阶段在 60年代中叶至 70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。第三阶段从 70年代中叶至 80年代中叶，称为复兴时期。 1986 年

2019-01-15 约2.59千字 18页立即下载

(人工智能与机器学习.docx 人工智能 -机器学习班级：姓名：学号：[摘要]本文介绍了人工智能的定义、现状、发展以及实现路径。实现路径着重于对机器学习的讨论。内容包括对机器学习的定义，其现状、发展以及主要策略。[关键词]人工智能、机器学习Artificial Intelligence and Machine LearningStudent number name school[Abstract]This thesis introduce the definition of Artificial Intelligence,and things about it like its present situation,i

2017-01-18 约4.65千字 7页立即下载

(精)人工智能之机器学习.ppt 第七讲机器学习 内容提要：研究意义与发展历史主要策略与基本结构几种常用的机器学习方法知识发现 机器学习的定义和发展历史 机器学习的定义 机器学习 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习 机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。 机器学习的发展分为四个时期第一阶段是在第一阶段是在50 年代中叶到 60年代中叶，属于热烈时期。第二阶段在 60年代中叶至 70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。第三阶段从 70年代中叶至 80年代中叶，称为复兴时期。 1986 年之后，机器学习的研究进入理性的发展时

2017-01-02 约2.43千字 18页立即下载

人工智能机器学习题.docx 综合试卷第=PAGE1*2-11页（共=NUMPAGES1*22页）综合试卷第=PAGE1*22页（共=NUMPAGES1*22页） PAGE ① 姓名所在地区姓名所在地区身份证号密封线注意事项 1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和所在地区名称。 2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写您的答案。 3.不要在试卷上乱涂乱画，不要在标封区内填写无关内容。一、选择题 1.人工智能机器学习基本概念 1.1以下哪个不是机器学习的主要类型？ A.监督学习 B.无监督学习 C.半监督学习 D.强化学习 E.深度学习 1.2机器学习的基本目

2025-04-14 约7.33千字 4页立即下载

《人工智能》第6章机器学习.pptx ;第六章机器学习;;机器学习基本概念;1.根据学习任务分类;（3）标注（Labeling）通过输入一个观测序列（ObservationSequence）输出对应的标注序列（LabelSequence）输出的每一个值，都类似分类问题中的类别，这些值用向量的形式表示标注任务应用比较广泛，例如分词、词性标注、关系抽取等（4）排序学习（LearningToRank）一组对象（Object）之间的有序关系，使对象基于某种准则按照顺序进行排列准则包括对象之间的分值或者偏好等主要应用与搜索引擎、文档检索、推荐系统等（5）聚类（Clustering）通过分析，将输入数据划分成若干个类簇（C

2025-04-24 约2.18千字 31页立即下载

信息产业人工智能与机器学习开发方案.doc 信息产业人工智能与机器学习开发方案 TheInformationIndustryArtificialIntelligenceandMachineLearningDevelopmentPlanisacomprehensiveguidedesignedforbusinessesandorganizationswithintheinformationindustry.Thisplanisparticularlyrelevantforcompaniesinvolvedindataanalysis,digitalmarketing,andcontentcreation,asitoutlinesstrat

2025-03-03 约1.16万字 17页立即下载