探智立方iQubic正式发布人工智能模型自动设计平台DarwinML1.0
H2O.ai 自动化机器学习蓝图：人类中心化、低风险的 AutoML 框架说明书
Beyond Reason CodesA Blueprint for Human-Centered,Low-Risk AutoML H2O.ai Machine Learning Interpretability TeamH2O.aiMarch21,2019ContentsBlueprintEDABenchmarkTrainingPost-Hoc AnalysisReviewDeploymentAppealIterateQuestionsBlueprintThis mid-level technical document provides a basic blueprint for combining the best of AutoML,regulation-compliant predictive modeling,and machine learning research in the sub-disciplines of fairness,interpretable models,post-hoc explanations,privacy and security to create a low-risk,human-centered machine learning framework.Look for compliance mode in Driverless AI soon.∗Guidance from leading researchers and practitioners.Blueprint†EDA and Data VisualizationKnow thy data.Automation implemented inDriverless AI as AutoViz.OSS:H2O-3AggregatorReferences:Visualizing Big DataOutliers through DistributedAggregation;The Grammar ofGraphicsEstablish BenchmarksEstablishing a benchmark from which to gauge improvements in accuracy,fairness, interpretability or privacy is crucial for good(“data”)science and for compliance.Manual,Private,Sparse or Straightforward Feature EngineeringAutomation implemented inDriverless AI as high-interpretabilitytransformers.OSS:Pandas Profiler,Feature ToolsReferences:Deep Feature Synthesis:Towards Automating Data ScienceEndeavors;Label,Segment,Featurize:A Cross Domain Framework forPrediction EngineeringPreprocessing for Fairness,Privacy or SecurityOSS:IBM AI360References:Data PreprocessingTechniques for Classification WithoutDiscrimination;Certifying andRemoving Disparate Impact;Optimized Pre-processing forDiscrimination Prevention;Privacy-Preserving Data MiningRoadmap items for H2O.ai MLI.Constrained,Fair,Interpretable,Private or Simple ModelsAutomation implemented inDriverless AI as GLM,RuleFit,Monotonic GBM.References:Locally InterpretableModels and Effects Based onSupervised Partitioning(LIME-SUP);Explainable Neural Networks Based onAdditive Index Models(XNN);Scalable Bayesian Rule Lists(SBRL)LIME-SUP,SBRL,XNN areroadmap items for H2O.ai MLI.Traditional Model Assessment and DiagnosticsResidual analysis,Q-Q plots,AUC andlift curves confirm model is accurateand meets assumption criteria.Implemented as model diagnostics inDriverless AI.Post-hoc ExplanationsLIME,Tree SHAP implemented inDriverless AI.OSS:lime,shapReferences:Why Should I Trust You?:Explaining the Predictions of AnyClassifier;A Unified Approach toInterpreting Model Predictions;PleaseStop Explaining Black Box Models forHigh Stakes Decisions(criticism)Tree SHAP is roadmap for H2O-3;Explanations for unstructured data areroadmap for H2O.ai MLI.Interlude:The Time–Tested Shapley Value1.In the beginning:A Value for N-Person Games,19532.Nobel-worthy contributions:The Shapley Value:Essays in Honor of Lloyd S.Shapley,19883.Shapley regression:Analysis of Regression in Game Theory Approach,20014.First reference in ML?Fair Attribution of Functional Contribution in Artificialand Biological Networks,20045.Into the ML research mainstream,i.e.JMLR:An Efficient Explanation ofIndividual Classifications Using Game Theory,20106.Into the real-world data mining workflow...finally:Consistent IndividualizedFeature Attribution for Tree Ensembles,20177.Unification:A Unified Approach to Interpreting Model Predictions,2017Model Debugging for Accuracy,Privacy or SecurityEliminating errors in model predictions bytesting:adversarial examples,explanation ofresiduals,random attacks and“what-if”analysis.OSS:cleverhans,pdpbox,what-if toolReferences:Modeltracker:RedesigningPerformance Analysis Tools for MachineLearning;A Marauder’s Map of Security andPrivacy in Machine Learning:An overview ofcurrent and future research directions formaking machine learning secure and privateAdversarial examples,explanation ofresiduals,measures of epistemic uncertainty,“what-if”analysis are roadmap items inH2O.ai MLI.Post-hoc Disparate Impact Assessment and RemediationDisparate impact analysis can beperformed manually using Driverless AIor H2O-3.OSS:aequitas,IBM AI360,themisReferences:Equality of Opportunity inSupervised Learning;Certifying andRemoving Disparate ImpactDisparate impact analysis andremediation are roadmap items forH2O.ai MLI.Human Review and DocumentationAutomation implemented as AutoDocin Driverless AI.Various fairness,interpretabilityand model debugging roadmapitems to be added to AutoDoc.Documentation of consideredalternative approaches typicallynecessary for compliance.Deployment,Management and MonitoringMonitor models for accuracy,disparateimpact,privacy violations or securityvulnerabilities in real-time;track modeland data lineage.OSS:mlflow,modeldb,awesome-machine-learning-opsmetalistReference:Model DB:A System forMachine Learning Model ManagementBroader roadmap item for H2O.ai.Human AppealVery important,may require custom implementation for each deployment environment?Iterate:Use Gained Knowledge to Improve Accuracy,Fairness, Interpretability,Privacy or SecurityImprovements,KPIs should not be restricted to accuracy alone.Open Conceptual QuestionsHow much automation is appropriate,100%?How to automate learning by iteration,reinforcement learning?How to implement human appeals,is it productizable?ReferencesThis presentation:https:///navdeep-G/gtc-2019/blob/master/main.pdfDriverless AI API Interpretability Technique Examples:https:///h2oai/driverlessai-tutorials/tree/master/interpretable_ml In-Depth Open Source Interpretability Technique Examples:https:///jphall663/interpretable_machine_learning_with_python https:///navdeep-G/interpretable-ml"Awesome"Machine Learning Interpretability Resource List:https:///jphall663/awesome-machine-learning-interpretabilityAgrawal,Rakesh and Ramakrishnan Srikant(2000).“Privacy-Preserving Data Mining.”In:ACM Sigmod Record.Vol.29.2.URL:/cs/projects/iis/hdb/Publications/papers/sigmod00_privacy.pdf.ACM,pp.439–450.Amershi,Saleema et al.(2015).“Modeltracker:Redesigning Performance Analysis Tools for Machine Learning.”In:Proceedings of the33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems.URL: https:///en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/amershi.CHI2015.ModelTracker.pdf.ACM,pp.337–346.Calmon,Flavio et al.(2017).“Optimized Pre-processing for Discrimination Prevention.”In:Advances in Neural Information Processing Systems.URL:/paper/6988-optimized-pre-processing-for-discrimination-prevention.pdf,pp.3992–4001.Feldman,Michael et al.(2015).“Certifying and Removing Disparate Impact.”In:Proceedings of the21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.URL:https:///pdf/1412.3756.pdf.ACM,pp.259–268.Hardt,Moritz,Eric Price,Nati Srebro,et al.(2016).“Equality of Opportunity in Supervised Learning.”In: Advances in neural information processing systems.URL:/paper/6374-equality-of-opportunity-in-supervised-learning.pdf,pp.3315–3323.Hu,Linwei et al.(2018).“Locally Interpretable Models and Effects Based on Supervised Partitioning (LIME-SUP).”In:arXiv preprint 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to Interpreting Model Predictions.”In: Advances in Neural Information Processing Systems30.Ed.by I.Guyon et al.URL:/paper/7062-a-unified-approach-to-interpreting-model-predictions.pdf.Curran Associates,Inc.,pp.4765–4774.Papernot,Nicolas(2018).“A Marauder’s Map of Security and Privacy in Machine Learning:An overview of current and future research directions for making machine learning secure and private.”In:Proceedings of the11th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security.URL:https:///pdf/1811.01134.pdf.ACM.Ribeiro,Marco Tulio,Sameer Singh,and Carlos Guestrin(2016).“Why Should I Trust You?:Explaining the Predictions of Any Classifier.”In:Proceedings of the22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.URL:/kdd2016/papers/files/rfp0573-ribeiroA.pdf.ACM,pp.1135–1144.Rudin,Cynthia(2018).“Please Stop Explaining Black Box Models for High Stakes Decisions.”In:arXiv preprint arXiv:1811.10154.URL:https:///pdf/1811.10154.pdf.Shapley,Lloyd S(1953).“A 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International Conference on Machine Learning(ICML).URL:https:///pdf/1602.08610.pdf.。
心得体会 人工智能课程收获
人工智能课程收获人工智能课程收获人工智能学习心得今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。
我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。
如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。
目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。
我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
第二篇、人工智能课程知识总结人工智能课程收获Agent：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。
感知信息：表示任意给定时刻Agent的感知输入/感知序列：该Agent 所收到的所有输入数据的完整历史Agent函数：把任意给定感知序列映射到Agent行动的描述/Agent程序：抽象的Agent函数的一个具体实现，该程序在Agent自身结构上运行。
性能度量：通常由理性设计者给出，根据实际在所处的环境中希望得到的结果来设计度量，而不是根据Agent应该表现的行为。
理性的判断取决于：性能度量、Agent对环境的先验知识、Agent可执行的行动、Agent到那时为止的感知序列。
理性Agent应该选择期望能使其性能度量最大化的行动。
任务环境的属性:完全可观察的vs部分可观察的；确定性的vs随机的；片段式的vs延续式的；静态的vs动态的；离散的vs连续的；单Agentvs多Agent。
人工智能创新平台项目介绍ppt
负责产品的运营推广和市场拓展，包括用户增长、活动策划、渠道合 作等。
数据分析团队
负责对产品运营数据进行分析和挖掘，为产品优化和市场推广提供数 据支持。
培训体系搭建和人才储备策略
内部培训体系
建立完善的内部培训体 系，包括技术分享、业 务培训、职业规划等， 提升团队成员的专业技 能和综合素质。
技术的研发和应用。
市场需求驱动
随着人工智能市场的不断扩大，企 业对于人工智能技术的需求日益强 烈，项目发起有助于满足市场需求， 推动产业发展。
技术创新需求
当前人工智能技术仍存在一些瓶颈 问题，项目发起有助于集聚创新资 源，突破关键技术难题，推动人工 智能技术创新发展。
项目目标与预期成果
研发核心技术
自然语言处理模块
文本分析
提供文本分类、情感分析、关键词提取等功能，帮助用户深入理 解文本数据。
语义理解
通过自然语言处Leabharlann 技术理解用户意图，实现智能问答、对话系统 等应用。
文本生成
根据用户需求生成相应的文本内容，如新闻稿、诗歌、小说等。
机器学习算法库模块
算法丰富
提供多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类、 降维等，满足用户不同需求。
深度学习、自然语言处理、计算机视 觉等人工智能技术不断创新，推动人 工智能市场向更高层次发展。
行业应用广泛
人工智能已广泛应用于金融、医疗、 教育、交通等多个行业，为传统行业 转型升级提供了有力支持。
项目发起原因与必要性
响应国家政策
国家出台了一系列支持人工智能 发展的政策，项目发起符合国家 政策导向，有利于推动人工智能
04 应用场景与案例分析
智能家居领域应用案例
人工智能创新平台项目介绍ppt
XXXX科技有限公司
补充公司简介。
经济效益与社会效益
02
I believe that the science of artificial intelligence is waiting for humanity to explore it step by step the real connotation
4、加强人工智能领域军民融合
建立新一代人工智能基础理论体系
建立新一代人工智能关键共性技术体系
统筹布局人工智能创新平台
大力发展人工智能新兴产业
加快推进产业智能化升级
大力发展智能企业
发展便捷高效的智能服务
推进社会治理智能化
加强军民人工智能技术通用标准体系建设，推进科技创新平台基地的统筹布局和开放共享。
《新一代人工智能发展规划》提出了具体的“重点任务”
智能制造和人工智能结合升级
05
将智能制造和人工智能相结合，有利于加快推进产业智能化升级。XXXX公司作为世界领先的智能制造企业，XXXXX在人工智能和智能制造领先的科研机构，对于XXXXXX地企业智能制造的指导、支持及打造智能制造的示范企业将有重大推动作用。
形成人工智能产业集聚生态圈
06
AI中国开放创新中心打造的是一个技术标准化、数据开放化、参考设计普通化的平台，对企业既有强大的吸引力，也有强大的控制力。从全球范围看，XXXXXXXX，通过本地培育和外来引进两种方式，打造贵阳在AI领域的领军企业；同时在全球范围内开展招商引智工作，逐步形成产业集聚效应。有利于集聚高端要素、高端企业、高端人才，打造人工智能产业集群和创新高地。
立足核心平台、服务影响全国
03
充分发挥三方资源优势，扩大服务区域，成为中国人工智能产业发展的源动力。有利于加快人工智能关键技术转化应用，促进技术集成与商业模式创新，推动重点领域智能产品创新，积极培育人工智能新兴业态，布局产业链高端，打造具有国际竞争力的人工智能产业集群。
《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》札记
《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》阅读札记目录一、内容概要 (2)1.1 书籍背景与意义 (2)1.2 AI领域的当前状况 (3)1.3 个人阅读动机与目的 (4)二、AI技术发展概述 (5)2.1 AI技术的起源与发展历程 (6)2.2 AI技术的核心技术与应用领域 (7)2.3 当前AI技术的热点问题与挑战 (8)三、AI颠覆性分析 (9)3.1 AI对传统产业的冲击 (11)3.2 AI带来的社会变革与机遇 (12)3.3 AI未来的发展趋势与前景 (14)四、拐点来临 (15)4.1 拐点的定义与特征 (17)4.2 拐点时代的到来与影响 (19)4.3 如何应对AI带来的挑战与机遇 (20)五、站在AI颠覆世界的前夜 (21)5.1 个人与组织的应对策略 (22)5.2 政府与政策层面的考量 (23)5.3 社会变革与伦理道德的思考 (24)六、结语 (26)6.1 对AI未来发展的展望 (26)6.2 对人类社会影响的反思 (28)6.3 对个人行动的号召 (30)一、内容概要《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》是著名科技观察家吴军博士所著的一本关于人工智能发展历程和未来趋势的著作。
本书通过对全球范围内的AI技术研究、产业应用和市场变革进行深入剖析，揭示了人工智能技术发展的脉络和规律，以及它对人类社会带来的深远影响。
在阅读本书的过程中，我们可以了解到人工智能的发展历程、关键技术、产业应用、伦理道德等方面的内容，同时也能感受到作者对于人工智能未来的乐观态度和对于科技进步的期许。
通过阅读本书，我们可以更好地认识到人工智能的重要性和潜力，以及如何在新的历史时期抓住机遇，共同推动人类社会的进步和发展。
1.1 书籍背景与意义在当前科技飞速发展的时代背景下，人工智能（AI）已经成为引领变革的重要力量。
站在这一历史性的拐点，我们迎来了《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》这一著作。
这本书为我们提供了对AI技术的深度解读和对未来世界发展趋势的前瞻性预测，帮助我们更好地认识和理解这个正在形成的世界。
人工智能平台应用完整全套教学课件
系统、知识库系统到现在的机器学习、深度学习等高级阶段。
03
发展趋势
未来，人工智能平台将朝着更加智能化、开放化和可扩展化的方向发
展，同时将不断拓展应用领域，包括智能制造、智能家居、智慧金融
、智慧城市等。
02
人工智能平台的核心技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能平台的核心技术之一，通过分析大量数据并自动发现规律和 模式，从而进行预测和决策。
详细描述
在人工智能平台应用中，算法的准确性是 核心要素之一。为了提高算法的准确性， 需要对算法进行持续的优化和改进。这包 括但不限于改进模型结构、增加数据集、 调整参数等。通过不断优化算法，可以提 高平台应用的准确性和可靠性，从而更好 地满足用户需求。
升级硬件提升性能
总结词
通过升级硬件设备，提升人工智能平台的性能和响应速 度。
详细描述
计算机视觉是一种基于图像的技术，通过分析图像和视频等数据来实现视觉感知和图像处理。计算机 视觉技术包括目标检测、图像分类、图像分割等，可以应用于自动驾驶、智能安防、智能制造等领域 。
03
人工智能平台的应用场景
智能客服
总结词
智能客服是利用人工智能技术实现自动化 客户服务的新型机器人。它们能够自动应 答客户的咨询，解决常见问题，提高客户 满意度。
详细描述
人脸识别技术通过捕捉和提取人脸图像的特征信息，进 行比对和分析，实现身份识别和安全控制等功能。在金 融领域，人脸识别技术可用于远程开户、ATM机取款 等场景，提高金融安全和便捷性。在教育领域，人脸识 别技术可用于课堂点名、考试监考等场景，提高教育管 理的效率和准确性。此外，人脸识别技术还可用于安防 监控、门禁系统等场景，提高公共安全和社会管理效率 。
融合BIM和GIS的轻量型数字孪生平台及其在智慧港航中的应用
融合BIM和GIS的轻量型数字孪生平台及其在智慧港航中的应用目录一、内容概要 (2)二、BIM与GIS技术概述 (3)1. BIM技术介绍 (4)2. GIS技术介绍 (5)3. BIM与GIS技术的融合 (6)三、轻量型数字孪生平台构建 (8)1. 平台架构设计 (9)2. 数据集成与管理 (10)3. 模型构建与优化 (11)四、智慧港航应用分析 (13)1. 港航信息化管理 (14)2. 港航空间分析与应用 (16)3. 港航设施维护与管理 (17)4. 应急管理与指挥系统应用 (19)五、平台在智慧港航中的具体应用实践 (20)1. 平台部署与实施流程 (21)2. 平台功能介绍及应用案例展示 (23)3. 用户反馈与持续改进策略 (25)六、技术挑战与解决方案探讨 (26)1. 数据集成与处理难题分析 (28)2. 模型精度与效率问题探讨 (29)3. 平台稳定性与安全性保障措施研究分析 (31)七、结论与展望 (32)1. 项目总结 (33)2. 未来发展趋势预测 (34)3. 研究展望与进一步工作方向 (36)一、内容概要随着数字化转型的不断深入，BIM（建筑信息模型）与GIS（地理信息系统）技术的融合已成为智慧港航建设的关键路径。
轻量型数字孪生平台，作为这两大技术在智慧港航领域的首尾结合点，正引领着行业向更高效、更智能的方向发展。
本平台以BIM模型为基础，通过GIS的空间分析与可视化能力，实现了对港口、航道、船舶等关键要素的精准模拟与动态管理。
它不仅能够实时监控港口运营状态，还能预测潜在风险，为港航管理部门提供科学决策支持。
在智慧港航建设中，轻量型数字孪生平台发挥着举足轻重的作用。
它通过BIM与GIS的深度融合，打破了数据孤岛，提高了信息的共享与利用效率。
该平台具备强大的扩展性，能够根据实际需求灵活添加新的功能模块，满足港航管理的多样化需求。
其轻量化的设计使得部署和维护更加便捷，降低了企业的运营成本。
人工智能可视化分析评估平台
人工智能可视化分析评估平台人工智能可视化分析评估平台是一种集成了人工智能技术和可视化分析方法的平台，旨在帮助用户更好地理解和分析大规模数据集。
随着数据量的不断增加和复杂性的提高，传统的数据处理方法已经无法满足人们对数据深入挖掘和洞察的需求。
而人工智能可视化分析评估平台正是应运而生，为用户提供了一种高效、直观、准确地理解和探索数据的方式。
在过去几年中，随着大数据技术、人工智能技术以及可视化技术的不断发展，人工智能可视化分析评估平台在各个领域都得到了广泛应用。
无论是金融领域对市场趋势进行预测，还是医疗领域对病例进行诊断与治疗方案制定，亦或是交通领域对交通流量进行预测与调控等等都离不开这一平台。
首先，在金融领域中，人工智能可视化分析评估平台可以帮助金融机构更好地理解市场趋势和风险。
通过对大规模的金融数据进行分析，平台可以帮助金融机构发现市场的规律和趋势，从而做出更加准确的投资决策。
同时，平台还可以通过对市场风险进行评估和预测，帮助金融机构制定风险管理策略。
通过将数据可视化展示，平台可以帮助用户更加直观地理解和分析数据，从而提高决策的准确性和效率。
其次，在医疗领域中，人工智能可视化分析评估平台可以帮助医疗机构更好地进行病例诊断和治疗方案制定。
通过对大规模的医疗数据进行分析，平台可以帮助医生发现潜在的病例模式和规律，并提供相应的诊断建议。
同时，在治疗方案制定方面，平台可以根据患者的个体特征和历史数据进行分析，并给出最佳的治疗方案。
通过将这些数据可视化展示给医生和患者，平台可以提高医生对患者情况的理解，并加强与患者之间的沟通。
此外，在交通领域中，人工智能可视化分析评估平台可以帮助交通管理部门更好地进行交通流量预测和调控。
通过对大规模的交通数据进行分析，平台可以帮助交通管理部门发现交通流量的规律和趋势，并预测未来的交通状况。
同时，平台还可以根据实时的数据对交通流量进行调控，提高道路的利用效率和减少拥堵现象。
通过将这些数据可视化展示给管理部门和驾驶员，平台可以提高决策者对道路状况的理解，并提供更好的导航建议。
汽车智能座舱发展现状和趋势
汽车智能座舱发展现状和趋势目录一、内容概览 (2)二、汽车智能座舱发展现状 (3)1. 智能座舱概念及功能 (4)1.1 定义与背景 (6)1.2 主要功能及特点 (7)2. 智能座舱技术应用现状 (8)2.1 智能化硬件配置 (9)2.2 软件系统应用 (11)2.3 人机交互界面设计 (12)3. 智能座舱市场现状 (14)3.1 市场规模及增长趋势 (15)3.2 主要厂商竞争格局 (16)三、汽车智能座舱发展趋势 (17)1. 技术发展趋势 (19)1.1 智能化水平提高 (20)1.2 物联网技术应用拓展 (21)1.3 人工智能技术应用深化 (22)2. 市场需求趋势 (23)2.1 消费者需求变化 (24)2.2 政策法规影响 (25)2.3 行业发展趋势 (26)3. 产品设计趋势 (27)3.1 人机交互界面优化 (28)3.2 硬件配置升级与融合 (30)3.3 软件系统创新与整合 (31)四、智能座舱面临的主要挑战与机遇 (33)一、内容概览随着科技的飞速发展，汽车智能座舱作为新能源汽车的重要配置，正逐渐成为汽车行业的新热点。
智能座舱集成了先进的信息娱乐系统、智能驾驶辅助系统、智能交互系统等多种功能，为驾驶员和乘客提供更加便捷、舒适和安全的出行体验。
功能集成化：智能座舱不仅满足基本的娱乐需求，还整合了导航、蓝牙电话、语音识别等实用功能，实现了信息的多元化整合与交互。
用户体验优化：通过采用高清触控屏、大尺寸触摸反馈屏幕等先进技术，智能座舱提供了更加直观和自然的用户界面，同时加入了更多个性化设置选项，以满足不同用户的定制化需求。
智能化程度提升：自动驾驶技术的逐步成熟带动了智能座舱的智能化发展，例如通过车载摄像头实现驾驶员疲劳监测、通过传感器实现车辆碰撞预警等功能。
网络安全关注增加：随着智能座舱功能的增多，网络安全问题也日益凸显。
保护用户隐私、防止恶意攻击成为了智能座舱发展的重要考虑因素。
坚持AI基础软件创新九章云极DataCanvas首批加入大模型生态合作共同体
C114讯 7月13日消息（陈宦杰）WAIC 2023期间，中国信通院宣布发起成立大模型生态合作共同体，旨在构建政、产、学、研、用各方共同参与的开放合作平台，助力我国人工智能大模型的研发和产业化进程，提升我国在人工智能领域的国际竞争力。
专注于AI基础软件自主研发与技术创新的九章云极DataCanvas作为通用大模型代表企业，成为大模型生态合作共同体首批创始成员单位。
在接受C114的采访时，九章云极DataCanvas联合创始人尚明栋以AI基础软件的重要性为切入点，介绍了未来模型训练的新范式，并就九章云极DataCanvas对于推动AI技术跨越最后一公里鸿沟的思考与实践进行了分享。
大模型时代下，AI基础软件地位更加凸显自年初以来，ChatGPT点燃了全民对大模型的热情。
人们将大模型视作能够革新现有APP的底层工具，有望重新定义消费习惯，衍生出新一代互联网流量入口。
在尚明栋看来，大模型时代更需要完整基础设施的升级，而不是依靠单个大模型解决所有问题。
算力、数据、AI基础软件是构成人工智能基础设施不可或缺的三要素，三者相辅相成，缺一不可，各要素的每一次提升与优化都关乎大模型能否实现跨时代的发展。
算力方面，中国正整合网、云、数、智、边、端、链等多层次算力资源，大力推进算力网络建设。
未来，算力成本下降的程度会快于模型大小的增长，算力将不会是鸿沟。
数据方面，世界知识，行业知识，企业知识的三层边界依然存在，数据有效存储、计算和流通仍有较大的成长空间。
尚明栋表示，未来随着算力性能逐渐同质化和标准化，数据的差异性和企业需求的个性化逐渐加大，AI基础软件将成为模型训练效率和算力使用效率的决定性因素。
作为模型生态系统的中坚力量，AI基础软件将会成为大模型应用落地的最主要的效率支撑。
尚明栋介绍，“未来，是大模型+小模型的时代，大模型和小模型的融合使用，大模型的小型化，或者以大模型为底座的小型化微调，这种模型训练新范式，能够有效降低模型的产生门槛，帮助客户在不同的场景实现成本、效果、收益的平衡。
基于大模型的具身智能系统综述
基于大模型的具身智能系统综述目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 具身智能系统的概念 (4)1.3 大模型在具身智能中的应用 (5)2. 具身智能系统的发展历程 (7)2.1 早期研究 (8)2.2 现代研究 (10)2.3 未来发展趋势 (11)3. 大模型在具身智能系统中的应用 (13)3.1 模型选择 (14)3.2 数据处理与生成 (15)3.3 模型训练与优化 (17)3.4 应用实例 (19)4. 具身智能系统的关键技术 (21)4.1 感知与理解 (22)4.2 运动规划与控制 (23)4.3 多模态交互 (25)4.4 自主学习与适应 (26)5. 应用领域 (27)5.1 医疗领域 (29)5.2 教育领域 (30)5.3 服务业 (32)5.4 制造业 (33)6. 面临的挑战与未来展望 (34)6.1 安全性与隐私 (36)6.2 成本与资源消耗 (37)6.3 道德与社会影响 (39)6.4 技术合作与发展 (39)1. 内容概要随着人工智能技术的迅猛发展，大模型及具身智能系统逐渐成为研究热点。
本综述旨在全面、深入地探讨基于大模型的具身智能系统的研究现状、技术挑战与未来发展方向。
我们将回顾大模型在具身智能系统中的应用背景和基本原理，包括强化学习、知识蒸馏等关键技术在大模型上的应用。
我们将重点分析当前具身智能系统的最新进展，如自动驾驶、智能机器人等领域的实践案例，并从感知、决策、控制等方面评估其性能。
我们还将讨论大模型具身智能系统面临的主要技术挑战，如数据质量、模型泛化能力、计算资源限制等问题。
针对这些挑战，我们将提出可能的解决方案和未来研究方向。
我们将展望具身智能系统的未来发展趋势，包括跨模态融合、多智能体协同、隐私保护等方面的探索。
通过本综述，我们期望为相关领域的研究人员和工程技术人员提供有价值的参考信息，共同推动具身智能系统的进步与发展。
1.1 研究背景随着人工智能和机器学习领域的迅猛发展，特别是深度学习技术和大模型的广泛应用，智能系统的能力得到了极大的提升。
大语言模型研究现状与趋势
大语言模型研究现状与趋势目录一、内容综述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)二、大语言模型研究现状 (4)2.1 国内外研究进展概述 (5)2.1.1 国内研究进展 (6)2.1.2 国外研究进展 (7)2.2 各类大语言模型的介绍与分析 (7)2.2.1 基于规则的模型 (9)2.2.2 基于统计的模型 (10)2.2.3 基于深度学习的模型 (11)2.3 大语言模型的挑战与问题 (12)2.3.1 数据问题 (13)2.3.2 计算资源问题 (14)2.3.3 模型泛化能力问题 (14)三、大语言模型研究趋势 (15)3.1 技术发展趋势 (16)3.1.1 模型结构优化 (17)3.1.2 训练方法创新 (18)3.1.3 模型应用拓展 (19)3.2 应用发展趋势 (21)3.2.1 人机交互 (22)3.2.2 智能问答 (23)3.2.3 情感分析 (24)3.3 社会影响趋势 (25)3.3.1 信息传播 (26)3.3.2 文化交流 (27)3.3.3 教育改革 (28)四、结论与展望 (29)4.1 研究总结 (30)4.2 研究展望 (31)一、内容综述尽管大语言模型在多个任务上取得了显著的成果，但仍然面临着一些挑战和问题。
模型的可解释性较差，尤其是对于复杂的生成式任务，很难理解模型为何会生成特定输出。
模型的长距离依赖问题仍然存在，这在一定程度上影响了生成的文本质量和连贯性。
随着模型规模的增大，训练和推理所需的时间和资源也呈指数级增长，这给实际应用带来了巨大的挑战。
为了克服这些挑战，研究者们从多个角度进行了探索。
在模型设计方面，通过引入注意力机制、变换器结构等先进技术，以提高模型的表达能力和自适应性。
也涌现出了一系列新的训练方法和优化策略，如梯度累积、知识蒸馏等，以降低模型的计算复杂度和内存需求。
可解释性和可靠性提升：未来的研究将更加关注模型的可解释性，通过设计更加直观的网络结构和可视化技术，帮助用户理解模型的决策过程和生成内容的含义。
人工智能可视化分析平台
人工智能可视化分析平台1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展已经深刻影响了各个行业，包括企业、医疗和金融等。
随着海量数据的不断涌现和对数据洞察力的需求增加，人工智能可视化分析平台应运而生。
人工智能可视化分析平台是一种基于人工智能技术的数据可视化分析工具，可以将庞大和复杂的数据转化为易于理解和解释的可视化图表和报告，帮助用户快速洞察数据中的规律和趋势，支持决策和战略规划。
2. 人工智能可视化分析平台的功能与特点2.1 数据清洗和预处理数据清洗和预处理是数据分析的重要步骤，能够有效提高数据的准确性和有效性。
人工智能可视化分析平台可以通过自动化的方式对数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值检测和数据标准化等，确保数据的可靠性和一致性。
2.2 数据可视化与交互分析人工智能可视化分析平台支持多种数据可视化方法，包括折线图、柱状图、散点图和地图等。
用户可以根据需要选择适合的图表类型进行数据可视化，通过图表快速了解数据的分布和趋势。
同时，平台还提供交互式分析功能，用户可以通过相关的操作和筛选条件对数据进行深入探索，发现隐藏在数据背后的规律和关联性。
2.3 智能分析与预测人工智能可视化分析平台通过应用机器学习和统计分析技术，可以让用户更好地理解数据中的规律和趋势。
平台可以自动进行数据分析和建模，生成基于数据的预测模型，并对未来情况进行预测。
这样的智能分析和预测功能可以帮助用户更好地做出决策，降低风险，提高效率。
2.4 多平台支持与数据安全人工智能可视化分析平台通常支持多个操作系统和设备，包括桌面、移动和云端等。
用户可以在不同的平台上进行数据分析和可视化操作，实现随时随地的数据洞察和决策支持。
另外，这些平台也非常重视数据的安全性，通过加密和权限控制等手段，保障用户数据的安全和隐私。
3. 人工智能可视化分析平台的应用领域3.1 企业决策支持在企业管理中，数据分析和决策是非常重要的环节。
生成式人工智能的著名应用案例
生成式人工智能的著名应用案例随着人工智能技术的不断发展，生成式人工智能已经成为引人瞩目的研究领域。
生成式人工智能是一种能够生成语言、图像和音频等内容的技术，其应用领域广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、音频合成等多个领域。
本文将介绍一些生成式人工智能的著名应用案例，展示它们在不同领域的应用效果。
**1. 文字生成**生成式人工智能在文字生成领域有着广泛的应用。
其中一个著名的案例是OpenAI的GPT系列模型。
GPT-3是目前最新的版本，它使用了1750亿个参数，能够生成高质量的文本。
该模型在多个任务上取得了令人瞩目的成绩，包括机器翻译、文章撰写和对话生成等。
GPT-3的出现引发了人们对于人工智能写作的讨论，它使得自动化写作成为可能。
**2. 图像生成**生成式人工智能在图像生成领域也有着令人惊叹的应用。
一个著名的案例是DeepArt，它是基于卷积神经网络的图像生成工具。
用户可以上传一张图片，并选择一个艺术风格，DeepArt会将原始图片转化为相应风格的艺术作品。
这项技术通过学习大量的艺术作品，能够将用户上传的图片转化为多种风格的艺术作品，为用户提供了全新的创作体验。
**3. 音频生成**音频生成是生成式人工智能的另一个重要应用领域。
WaveNet是一个著名的音频生成模型，由DeepMind开发。
它使用了深度神经网络来生成高质量的音频波形。
WaveNet在语音合成、音乐生成和声音效果制作等方面有着广泛的应用。
该模型能够生成逼真的人声，并且可以通过训练来模仿不同的说话风格，使得语音合成更加人性化。
**4. 对话生成**生成式人工智能在对话生成领域也有着重要的应用。
一个著名的对话生成模型是Microsoft开发的DialoGPT。
该模型基于GPT系列，并经过了有针对性的训练，以便更好地进行对话生成。
DialoGPT能够与用户进行自然而且连贯的对话，为用户提供智能化的对话体验。
它在问答系统、客服机器人等应用场景中有着广泛的潜力。
ai生成三维模型的技术要点
ai生成三维模型的技术要点标题，AI生成三维模型的技术要点。
随着人工智能技术的不断发展，AI在三维模型生成领域也展现出了强大的潜力。
AI生成三维模型的技术要点涉及到深度学习、数据处理和模型优化等多个方面。
本文将介绍AI生成三维模型的技术要点，以及其在各个领域的应用前景。
1. 深度学习技术。
深度学习是AI生成三维模型的核心技术之一。
通过深度学习算法，AI可以从大量的三维数据中学习并生成具有高度真实感的三维模型。
深度学习技术包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等，这些技术能够从不同角度捕捉三维对象的特征，实现高质量的三维模型生成。
2. 数据处理。
在AI生成三维模型的过程中，数据处理是至关重要的一环。
大规模的三维数据集对于训练深度学习模型至关重要，而且需要进行
有效的数据清洗、标注和预处理，以确保模型的训练和生成效果。
此外，还需要考虑如何处理不同类型的三维数据，包括点云数据、体素数据等，以及如何有效地表示和存储这些数据。
3. 模型优化。
AI生成三维模型的技术要点还包括模型优化。
在深度学习模型训练过程中，需要考虑模型的结构设计、损失函数的选择、训练过程中的超参数调优等问题，以提高模型的生成效果和效率。
此外，还需要考虑如何对生成的三维模型进行后处理和优化，以适应不同应用场景的需求。
AI生成三维模型的技术要点涉及到多个方面，需要综合考虑深度学习、数据处理和模型优化等技术，才能实现高质量、高效率的三维模型生成。
未来，AI生成三维模型将在虚拟现实、游戏开发、工业设计等领域发挥越来越重要的作用，为人们带来更加丰富、真实的三维体验。
人工智能AI技术的前沿进展和创新成果
人工智能AI技术的前沿进展和创新成果人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术在近年来的发展中取得了许多令人瞩目的成果。
从深度学习、自然语言处理到计算机视觉，AI技术的应用领域越来越广泛，影响着社会的方方面面。
在深度学习领域，神经网络的发展为AI技术的进步提供了强大的支持。
通过多层神经网络的结构，计算机可以学习并理解大量复杂的数据，从而实现像人类一样的智能表现。
这种模式识别的方法被广泛应用于语音识别、图像处理、自然语言处理等领域，为AI技术的发展打开了新的局面。
在自然语言处理领域，AI技术的进步也日益显著。
通过深度学习技术，计算机可以实现对文本的自动理解和生成，使得机器人可以与人类进行更加自然的对话交流。
智能助手、在线翻译等应用的兴起，让AI技术在语言处理领域展现出了强大的潜力。
在计算机视觉领域，AI技术的应用也有着显著的突破。
通过深度学习算法，计算机可以识别和理解图像中的内容，实现自动驾驶、人脸识别、安防监控等功能。
这些技术的发展不仅提高了生产效率，还为人们的生活带来了更多便利和安全。
除了以上几个领域，AI技术在医疗、金融、农业等行业的应用也日益广泛。
通过大数据分析和机器学习算法，AI技术可以帮助医生进行疾病诊断、帮助金融机构进行风险评估、帮助农户提高农作物的产量。
这些应用不仅推动了相关行业的升级换代，还为人类社会的发展提供了新的动力。
虽然AI技术在各个领域取得了许多成果，但是也面临着一些挑战和争议。
例如数据隐私保护、算法歧视、人工智能的道德问题等，都成为了AI技术发展的瓶颈。
在未来的发展中，我们需要更加重视这些问题，并采取有效措施来解决。
总之，人工智能AI技术的前沿进展和创新成果为我们的生活带来了巨大的变革。
通过不断创新和进步，AI技术将继续为人类社会的发展提供新的动力和支持。
我们期待AI技术的未来发展，相信它将为人类社会带来更多的惊喜和机遇。
多模态大模型的十大应用案例
多模态大模型的十大应用案例
嘿，朋友们！今天咱就来聊聊多模态大模型的十大应用案例，保证让你大开眼界！
先来说说自动驾驶，你想想啊，就像有个超级智能的司机在掌控车子，它能同时处理图像、声音等各种信息，多厉害呀！特斯拉不就是在搞这个嘛！
再看看医疗领域，哇塞，多模态大模型可以帮助医生更准确地诊断疾病呢！就好比给医生配了一个超级厉害的助手，能分析各种检查结果，这不是能拯救好多人的生命嘛！
还有智能客服呀，那不就跟和一个懂超多知识的朋友聊天似的嘛，不管啥问题都能给你快速又准确的回答，多方便！好多大公司不都在用嘛。
教育方面呢，就像是给学生们请了个全能的家教，能教各种科目，还能随时根据学生的特点调整教学方式。
在娱乐行业，哇哦，它可以创造出超级逼真的虚拟场景和角色，让你仿佛身临其境，那感觉，爽不爽？
设计领域也少不了它呀，就像有个创意无限的大师在旁边给你出点子，让设计变得更酷炫。
制造业里面，它能帮忙检测产品质量，这不就像有个火眼金睛的检验员嘛。
营销领域呢，多模态大模型可以精准分析消费者喜好，那不就是知道你心里在想啥，给你推送你喜欢的东西嘛，厉害吧！
金融领域也有它的身影哦，能帮着分析各种数据，做出更明智的投资决策呀。
最后就是智慧家居啦，就跟家里有个智能管家一样，能帮你控制各种设备，多舒适的生活呀！
总之，多模态大模型的应用真是无处不在，它真的是在改变我们的生活呀！你们说是不是超级厉害呢！这十大应用案例只是其中的一部分，未来它肯定还会给我们带来更多的惊喜和改变，让我们一起期待吧！。
国内人工智能大模型
国内人工智能大模型人工智能大模型是指具有大规模参数和复杂结构的深度学习模型，可以解决一系列复杂的人工智能任务。
国内在人工智能领域取得了巨大的进步，也涌现出了许多优秀的人工智能大模型。
下面将介绍国内一些知名的人工智能大模型及其应用。
1. 百度的深度语义理解模型（Deep Semantic Understanding Model，简称DUMA）：DUMA是百度开发的文本理解大模型，在自然语言处理任务中取得了显著的成果。
它包含了大量的预训练参数，可以实现文本分类、关键词提取、情感分析等多种任务。
2. 腾讯的自然语言处理模型（Natural Language Processing Model，简称NLP）：腾讯具有多个自然语言处理大模型，其中比较有名的是腾讯AI Lab开发的BERT模型。
BERT是一种基于Transformer架构的深度学习模型，可以应用于文本分类、命名实体识别、关键词提取等任务。
3. 中科院计算所的预训练语言模型（Pre-trained Language Model，简称PLM）：中科院计算所研发的PLM是在大规模文本数据上进行预训练的通用语言模型，具有较强的语义理解和语言生成能力。
PLM可以用于机器翻译、对话生成、文本摘要等任务。
除了以上的大模型，国内还有许多其他优秀的人工智能大模型，如阿里巴巴的DTP和华为的MindSpore。
这些模型在各自的领域中发挥着重要的作用，推动了国内人工智能的发展。
在应用方面，国内人工智能大模型的应用范围非常广泛。
它们可以应用于智能客服、文本分析、智能问答、机器翻译、自动驾驶等各个领域。
例如，在智能客服中，大模型可以通过学习大量的对话数据来提供更准确和人性化的回答；在机器翻译中，大模型可以通过学习多语言的对应关系来实现更准确的翻译效果。
总结起来，国内的人工智能大模型在学术研究和应用开发方面有着丰硕的成果。
这些模型通过深度学习技术和大规模参数训练，在多个人工智能任务中取得了巨大的成功。
SORA人工智能文生视频大模型PPT
可以使用Sora连接两个输入视频，在具有完全不同主题和场景组成的视频之间实现无缝过渡
功能特色
Sora有时可以用简单的方式模拟影响世界状态的动作。例如一个画家可以在画布上留下新的笔触，并随着时间的推移而持续，或者一个男人可以吃汉堡并留下咬痕
Sora可以模拟人工过程，例如电子游戏，并能够通过基本策略控制玩家，同时高保真地渲染世界及其动态。
发展历程
正式发布
创新丨愿景丨未来
Sora，美国人工智能研究公司OpenAI发布的人工智能文生视频大模型（但OpenAI并未单纯将其视为视频模型，而是作为“世界模拟器” ），于2024年2月15日正式对外发布
SORA
功能特色
功能综述
Sora可以快速制作最长一分钟、准确反映用户提示、可一镜到底的视频（其他AI视频工具还在突破几秒内的连贯性），视频可以呈现“具有多个角色、特定类型的动作、以及主题和背景的准确细节的复杂场景”
SORA
适用于公司员工培训、人工智能科普
Sora，美国人工智能研究公司OpenAI发布的人工智能文生视频大模型（但OpenAI并未单纯将其视为视频模型，而是作为“世界模拟器” ）
创新丨愿景丨未来
CONTENTS
创新丨愿景丨未来
Sora，美国人工智能研究公司OpenAI发布的人工智能文生视频大模型（但OpenAI并未单纯将其视为视频模型，而是作为“世界模拟器” ），于2024年2月15日正式对外发布
Sora，美国人工智能研究公司OpenAI发布的人工智能文生视频大模型（但OpenAI并未单纯将其视为视频模型，而是作为“世界模拟器” ），于2024年2月15日正式对外发布
SORA
发展历程
发展历程
美国当地时间2024年2月15日，OpenAI正式发布文生视频模型Sora，并发布了48个文生视频案例和技术报告，正式入局视频生成领域。Sora能够根据提示词生成60s的连贯视频，“碾压”了行业目前大概只有平均“4s”的视频生成长度。
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探智立方iQubic正式发布人工智能模型自动设计平台DarwinML 1.0
作者：王柏寒
来源：《新金融世界》2018年第09期
8月2日，人工智能专业企业探智立方（ Intelligence Qubic， iQubic）公司正式发布了人工智能模型自动设计平台-DarwinML 1.0。
该平台以自动化机器学习（AutoML）为核心技术，以基因进化理论为设计思想，用户只需要具备人工智能基本概念，即可设计开发机器学习和深度学习模型，从而缩短建模人员及数据科学家创建模型的时间及门槛，提升效率，满足面向定制化场景的人工智能模型创建需求。
目前，业界既有的人工智能模型无法完全满足业务需求，对人工智能模型进行定制化的设计开发不仅耗时较长，还需要大量人工智能技术与人才资源的支撑。
在此背景下，人工智能业界提出了AutoML 的概念，即通过自动化的机器学习来实现人工智能模型的快速构建。
基于 AutoML 的理念，探智立方推出了人工智能模型自动设计平台-DarwinML。
探智立方首席科技官钱广锐博士表示：“在开展机器学习和深度学习模型设计的实践中，我们尝试将模型优化的过程抽象成一个纯数学问题，然后利用机器的强大计算力，以搜索进化的方式，在尽可能短的时间内寻找全局最佳解决方案。
通过DarwinML能够将该能力复制到更多的行业应用中，帮助用户快速开展人工智能应用。
”DarwinML 1.0的问世将大幅加速人工智能模型设计进程，或将颠覆AI游戏规则。
以DarwinML 1.0在金融行业的应用为例，在金融领域实现AutoML，用户的需求是实现一个自动化反洗钱或者风控管理模型，希望从数据中监测出异常交易和欺诈交易，降低风险。
用户使用DarwinML之后，在几天时间内把四百万条数据和其中数十万种危险数据类型以表格形式批量传送至机器，DarwinML将进行自动化计算分析，无需任何人工参与，经实践测试，最后可得到的模型结果准确率高达99.7%。
DarwinML全自动设计与人工建模最大的区别是，以往需要2～3人工作数天或数月的数据量，一台机器只需要3个小时甚至更少的时间就可以完成，大大降低了成本，提高了服务质量，DarwinML还可以根据需要不断升级迭代。
谈及DarwinML自动设计平台开发过程中的技术难点突破时，探智立方产品总监宋煜说：“解决海量行业数据参数特征提取的困难自不必说，除此之外，DarwinML最重要的，还在于它是一个寻找最优解的模型，所以效率就是重中之重。
”DarwinML主要运用了以下幾个技术：一是指纹技术，用以解决寻找模型的相似性问题；二是块技术，作为现下逐渐开始流行采用的技术，它能够缩小模型组合范围，把若干个神经元组成一个；三是探智立方拥有一个Darwin基因库，这个基因库除了记录Darwin算法本身以外还在不断的进行学习，对应的数据
分布可以解决什么对应的问题就是其学习内容之一。
基因库技术作为核心技术，不仅仅对单次设计模型化，同时在学习设计模型中也发挥着重要作用。