2020年，中国AI期刊论文全球引用量首次超过了美国。.这是美国斯坦福大学《2021年人工智能指数报告》（以下简称“报告”）高亮的9大发现之一。.报告指出，在期刊论文总数超过美国的若干年后，中国终于在被引量上也拿下了世界第一。.在学术研究界，论文...
AILab现状“矛盾、低迷、脆弱”一开始，国内大厂的AILab成立的初衷都是做基础研究与及时积累，很少触碰业务层面，但随着高投入无法带来直接收益的压力越来越大，企业只能进行组织架构调整与业务调整，当前在国内几乎所有的实验室都在做着业务上的脏活累活，不厌其烦地标注数据、修改...
AI技术的发展现状及未来趋势分析-深度学习本质上是一个自主学习系统，是从传统的模式识别衍生而来。通过大量数据进行训练，深度学习网络会自动找到这些数据的模式，然后通过这些模式来对未知数据进行预测。
从1956年达特茅斯会议提出AI开始，AI的研究经历几次沉浮。在一次次的和低谷的交替中，不可否认的是，AI无论是在理论还是实践中都取得了长足的进步。尤其是近期以深度学习为代表的AI技…
AI芯片行业尚处于起步阶段，已经有越来越多的项目开始落地和商业化，它的快速发展有助于推动整个人工智能产业的进展。.本文对AI芯片的现状和未来可能的技术方向做了调研和分析，希望可以帮助读者更好地了解AI芯片行业，AI芯片拥有巨大的产业价值和...
都2020年了，在校学生还值得继续转行搞AI吗.在2016年前，在校学生圈中有一个比较热的词叫“转CS”，也就是其他专业的转学计算机（也就是学习写代码，找计算机相关工作），而2016年后，基本就不怎么说“转CS”了，因为我们全民"转AI"了。.2016年，笔者跑去...
自然语言处理的研究现状及发展趋势.AI中国网https://cnaiplus.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。.实现人机间...
AI热潮风靡已久，不过目前AI在商业上的应用还比较初级，对于AI技术的进一步挖掘与商业应用还没有深入核心，因此笔者结合这一现象进一步分析了AI还能作何商业用处。我是一名从事AI赋能传统行业的工作者，虽然我使用的人工智能算法解脱了传统产线操作员的
请问在中国国内的发展现状怎样，同时请教一下大佬们对未来十年在这个行业的情况有什么想法北上广深AI企业数量较多具体来看，在各省市自治区中，人工智能企业主要分布在北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、四川省、山东省、湖北省、福建省和湖南省。
从AI大牛离职潮，看AILab现状.近日，字节跳动AILab总监李磊离职，重返学术界，入职UCSB担任副教授，而在去年字节跳动AILab负责人马维英也宣布离职，入职清华，从事人才培养和科研相关的工作。.这并不是AI圈内偶然发生的事情，事实上各大巨头的AILab动荡...
组委会发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAIAI行业到了一个瓶颈期。产业化的解决方案层出不穷，安防、金融这些「低垂的果实」早已被摘尽，工业互联网催生着技术的触角深入生产...
去年,首届量子位MEET智能未来大会邀请到了中国工程院院士倪光南、创新工场董事长李开复、百度副总裁景鲲等20余位产业领袖,近千名现场观众和数十万网友聆听了他...
CV的变化如此之快,实际上仅去年一年,我们就经历了10年的变化,发表了超过4.5万篇论文,OpenAI(iGPT[18]和CLIP[10])和谷歌(v-g/14[19])等大型科技公司发布了许多怪物模型!跟上这个...
综合AI(人工智能)在中国目前发展的现状王嘉弱贵州师范大学摘要:A】技术的出现,不仅仅在互联网行业中得到了广泛的应用,在传统的金融行业、出行等方面...
人工智能(ArtificialIntelligence),常缩写为AI。它是研究使计算机模拟人的思维过程以及智能行为的人造智能,属于计算机科学的一个分支,是一个...
论文导读:介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用,如:模式识别、专家系统作了简要的介绍。并对人工智能今后的发展前景进行了分析。...
图丨有消息称,今年AAAI每位评审需要负责5到10篇论文,工作量艰巨(来源:推特)AI会议投稿数进入4位数时代,需要新的审稿机制?不久前有消息称,9月5日截止提交的顶会AAAI论文注册数目...
我发现很多议论缺乏科学依据，变成了“娱乐AI”。一个在1970年代研究黑洞的物理学博士，从来没有研究过人工智能，却时不时被抬出来预测人类末日的到来。某些公司的公关部门和媒体发...
涌入AI创业公司的资金数额非常可观。AI启动的数量(顶部)显示在左侧,与右侧的启动总数相比较。人工智能投资(如下)显示在左侧,与右侧的总投资进行比较。这说...
我们分析了16625篇论文,以洞察AI下一步的发展方向我们深入研读了25年来的AI研究论文,结果表明深度学习的时代即将结束。如今你听到的关于AI的几乎所有内容都归功于深度学习。这类算法...