人工智能賦能

1、 人工智能報告之機器學習 Artificial Intelligence Report of Machine Learning 2020 年第 1 期 顧問：唐杰 2020 年 1 月 II rQqPrRmQmRqOnPmNxPpOpM6M8Q7NsQnNsQmMiNoOrMiNpOpPbRpPzRvPtQtMxNtRrP 圖目錄 圖 1-1 機器學習發展歷程。

2、人工智能助力新金融 微眾銀行 鄭文琛 2019.11.25 金融營銷中的數據孤島和用戶隱私挑戰嚴峻 金融用戶促活：金融機構僅能觀察到有限用戶偏好 用戶？ 有限用戶偏好無法獲取更多偏好 隱私限制 貸款信用卡保險在線教育家裝行業 轉化評估指標不止是曝光、點擊 點擊更后端的轉化 挑戰 長鏈高效轉化?數據隱私保護? 曝光留資 金融用戶拉新：金融產品的轉化鏈路長，轉化數據敏感 聯邦學習解決金融營銷的數據孤島。

3、滲透率達到了 50%。
在大洋彼岸的中國，這一數字更是縮短至 9 年。
2009年 3G 牌照發放、2010 年 iPhone4 發布、以及隨后而來的各種移動端 APP，標志著移動互聯網時代到來。
2016 年，全球市值最高的5家公司首次全部來自科技行業蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook，這五家公司均來自于移動互聯網網絡、終端、應用領域。
2019 年政府工作報告，正式提出了“智能 +”戰略：“深化大數據、人工智能等研發應用。
打造工業互聯網平臺，拓展智能 +，為制造業轉型升級賦能。
”以 5G、物聯網、人工智能等技術為代表的智能技術群落迅速成熟，從萬物互聯到萬物智能、從連接到賦能的智能 + 浪潮即將開啟。

4、 數據挖掘的算法與實現。
按照數據挖掘應用的方向，從大數據、機器學習、社會網絡、自然語言與統計數據分析五個方面介紹了數據挖掘的算法。
基于大數據的數據挖掘主要介紹了數據采集層、數據存儲層、數據處理層和服務封裝層四個層的基本架構，和部分大數據平臺實例；基于機器學習的數據挖掘主要介紹了非監督學習方法與監督學習方法，重點是監督學習方法，包括訓練集、驗證集與測試集、決策樹模式、kNN 算法、神經網絡、回歸分析；社會網絡中的大數據挖掘主要介紹了圖的基本要素、圖的度量算子，并從行為分析算法、社區發現算法等方面介紹了社交網絡上的算法；自然語言中的數據挖掘先介紹了詞的表示分析，并從語言模型與話題模型兩個層面進行算法介紹；統計數據分析與前三個方面均有交叉，主要從數據描述性分析、回歸分析、關聯分析、聚類分析三個方面進行介紹。
最后具體分析了數據挖掘領域頂級會議 SIGKDD 最近幾年在數據挖掘基礎理論、社交網絡分析和圖數據挖掘、大數據挖掘等幾個方面的國內外的主要研究成果。
數據挖掘領域專家介紹。
基于AMiner 數據，對數據挖掘領域專家進行深入挖掘和介紹。
包括頂尖學者的全球與中國分布、遷徙概況、學者機構分布、h-index 分析，并依據 AMiner評價體系，從代表學者與近十年代表學者兩個層面選取學者進行詳細介紹。
數據挖掘的應用領域與發展趨勢。
數據挖掘無論是在科學領域還是工程領域、。

5、C O R P O R AT I O N RAND WALTZMAN, LILLIAN ABLON, CHRISTIAN CURRIDEN, GAVIN S. HARTNETT, MAYNARD A. HOLLIDAY, LOGAN MA, BRIAN NICHIPORUK, ANDREW SCOBELL, DANIELLE C. TARRAF Maintaining the Competitiv。

6、術必將成為新一輪科技革命和產業變革的重要的驅動力量。
然而作為一項顛覆性的技術，人工智能對人類社會的各方面尤其是知識產權制度提出了新的挑戰。
針對這些挑戰，由中國人工智能產業發展聯盟（Artificial Intelligence Industry Alliance，AIIA）學術與知識產權工作組組織，在上海交通大學蘇州人工智能研究院的牽頭下，聯合各會員單位、法學界、人工智能產業界、知識產權服務機構等在內的專業團隊組建了人工智能產業知識產權研究課題組。
課題組對人工智能產業的知識產權保護現狀進行跟蹤分析，對人工智能產業的知識產權熱點問題進行深入的研究探討，并以系列報告的形式于每年持續發布人工智能產業相關白皮書，以期引導、鼓勵、并保護人工智能企業技術創新，促進成果轉化和產業化，為人工智能產業的整體發展提供智庫和智力支持，為我國人工智能產業的發展保駕護航。
課題組于 2018 年發布了 2018 人工智能產業知識產權與數據白皮書（以下簡稱“2018 白皮書”），從基本法律概況（保護端）、專利分析（創新端）和專利價值評估（運營端）三個具體角度，呈現了 AI 領域的知識產權現狀，并通過既有爭議和案例的展示，對數據相關權利的幾個主要問題進行了梳理。
2018 白皮書一經發布，就在社會各界引起了強烈反響，在此基礎上，2019 年，課題組征集更多單位參與，擴大研究范圍，加大討論力度。

7、 人工智能全球最具影響力女性學者報告 Report of Women in AI 2000 Most Influential Scholar Award 主 辦 單 位：清華中國工程院知識智能聯合研究中心 清華大學人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 戰略合作單位：北京市科學技術委員會人才交流中心 數 據 提 供：AM 技 術 支 持： 智譜.AI 2020 年 3 月 。

8、人工智能之機器學習 Artificial Intelligence Report of Machine Learning 2020 年第 1 期 顧問：朱軍，唐杰 2020 年 1 月 1 概概述篇述篇 . 1。

9、顯示了AI已經如何破壞健康和護理。
隨后，報告提出了一個路線圖，以幫助各國使用人工智能，并將各國的衛生系統從被動轉變為主動，進而對健康情況進行預測甚至預防。
低收入和中等收入國家（LMIC）應對系統性衛生挑戰，例如衛生工作者短缺，人口服務不足，城市化進程迅速和信息虛假等，從人工智能中受益最大，但也遭受了最大的損失。
對COVID-19大流行的反應只是一個例子，這個例子也說明了全球健康狀況現在如何依賴數據。
但是，大多數國家仍需要建立這些數據的可使用性和可操作性，并且不投資風險的政府會進一步擴大其人口中的醫療不平等現象。
低收入和中等收入國家的許多案例已經將人工智能用于健康方面處于世界領先地位。
例如，盧旺達的虛擬健康咨詢服務已經覆蓋了三分之一的成年人口，并且印度的醫院正在使用人工智能來預測心臟病發作的風險，即可以提前七年。
高收入國家在健康方面也可以從人工智能中受益匪淺。
例如，醫護人員短缺是一項全球性挑戰，到2030年，全球缺口預計將達到1800萬。
這增加了對支持性人工智能工具的投資的必要性，該工具可以幫助護士和社區醫護人員診斷和治療傳統上被認為有疾病的人。
人工智能不應取代人類，而應通過執行諸如處理大數據的任務來增強人類的能力，以加速和使健康問題的診斷更加準確。
“除了現有的傳染病負擔和不斷增加的慢性病潮流之外，許多國家還沒有做好應對新出現的疾病的準備，例如COVID-。

10、人工智能 無處不在 人工智能在五大行業的人工智能在五大行業的 成就與挑戰成就與挑戰 隨著人工智能算法在商 業決策過程中的作用變 得越來越重要，我們需 要保證所作決策是可信 賴的。
要實現這一點， 我們必須確保人工智能 模型安全可靠、公平公 正、可解釋、可適應。
畢馬威人工智能、創新與企 業解決方案主管翠希格希爾 （TraciGusher） 2020畢馬威華振會計師事務所(特殊普通合伙)、畢馬威企業咨。

11、了自己的作用 隨著金融犯罪領域的不斷發展，人工智能正在為銀行提供一種更快、更智能的方法，以減少誤報，獲得對客戶行為更全面的認識，并在此過程中降低成本。
全球研究發現，金融服務機構每年在金融犯罪調查上的支出為180.9億美元，其中62% 用于歐洲、中東和非洲地區的勞動力支出。
根據聯合國的數據，所有這些只能追回不到1% 的犯罪所得。
盡管銀行一直在尋求通過簡單在現有系統上加倍下注，來更有效地采用這種技術，但反洗錢過程往往保持著嚴重的“孤立”狀態，系統和部門之間缺乏凝聚力。
人工智能遺留技術是一種很好的抑制劑，在開放源碼技術使罪犯能夠更快地適應和發展的時候，減緩了銀行的速度。
銀行必須找到更廣泛、更智能地尋找系統脆弱性的方法，同時促進各部門之間更密切的協調。
文本由木子日青 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：Raconteur：2020年人工智能商業報告。
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12、的作用，意味著政府在這些領域干預的全新途徑。
此外，NSAI強調需要一個健全的生態系統，以促進前沿研究，不僅解決這些社會問題，并作為人工智能創新的試驗臺，同時使印度能夠通過在全球范圍內擴展這些解決方案，以取得全球戰略領先地位。
2.基于技術的人工智能系統管理方法：人們對使用技術和統計方法來解決人工智能相關問題的興趣越來越大，這不僅增加了該領域的研究主體，也促進了學術界和業界解決方案開發者的責任感。
下圖圖顯示，在過去十年中，在人工智能、機器人和計算機科學相關的會議上，“倫理”主題的論文數量正在增加。
該領域的進展尚處于萌芽階段，必須加以推進，以跟上人工智能領域一些經典和熱門話題的總體增長步伐。
人工智能領域關鍵詞與“倫理”主題相關的論文數量：人工智能領域關鍵詞涉及“經典”、“熱門”和“倫理”主題的論文數量：世界各地的私營部門、學術機構、政府組織和國際機構都為負責管理人工智能系統的技術工具的研發做出了貢獻。
國防高級研究計劃局(DARPA)致力于可解釋人工智能(XAI)，確保人工智能抗欺騙(GARD)的穩健性，理解群體偏見(UGB)和機器常識(MCS)。
世界經濟論壇啟動了全球人工智能行動聯盟，以加速在全球和跨部門采用可信任、透明和包容的人工智能。
文本由木子日青 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：印度國家研究院(NITI Aayog。

13、人工智能之人工智能之知識知識表示學習表示學習 報告報告顧問：劉知遠顧問：劉知遠 清華大學人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清華-中國工程院知識智能聯合研究中心 2020 年 7 月 rQnQpOrRtOnMqPtRtOmMpQ6M8Q7NsQmMoMmMeRoPoOiNtRoQ9PpPwPNZrMzRMYpPqP I 目錄目錄 報告說明.。

14、年，北美人工智能博士畢業生中有65%進入了產業，高于2010年的44.4%，凸顯了產業已開始在人工智能發展中發揮更大的作用。
3.創造一切：人工智能系統現在可以以足夠高的標準合成文本、音頻和圖像，以至于人類很難分辨出合成和非合成輸出的區別，因為這項技術的某些應用受到限制。
4.人工智能面臨著多樣化的挑戰：相比之下，2019年，45%的美國居民人工智能博士畢業生是白人，2.4%是非裔美國人，3.2%是西班牙裔。
5. 中國在人工智能期刊引文方面超過了美國：幾年前，中國在期刊出版物總數上超過了美國，現在在期刊引文方面也領先于美國；然而，過去十年，美國的人工智能會議論文(也被大量引用)一直顯著多于中國。
6.大多數美國人工智能博士畢業生來自國外，且留在美國：2019年，北美新的人工智能博士中，國際學生的比例繼續上升，達到64.3%比2018年增加了4.3%。
在外國畢業生中，81.8%留在美國，8.6%在國外工作。
7.監視技術快速、廉價，而且越來越普遍：大規模監視所需的技術正在迅速成熟，圖像分類、人臉識別、視頻分析和語音識別等技術都在2020年取得重大進展。
8. 人工智能倫理缺乏基準和共識：盡管許多團體在人工智能倫理領域產生了一系列定性或規范性的產出，但該領域通常缺乏可用于衡量或評估關于技術發展的更廣泛社會討論與技術發展之間關系的基準它自己。
此外，研究人員和民間。

15、由諾華基金會和微軟牽頭的一份重要新報告顯示，對數據和人工智能的投資對于推動應對和應對COVID-19大流行以及全球其他最大醫療挑戰所必需的衛生系統改進至關重要。
2020年9月由Broadband Commission健康數字和AI工作組發布人工智能重塑全球健康：人工智能成熟度路線圖，該委員會由諾華基金會和微軟共同主持。
這個報告基于對300多個現有的AI在健康方面的使用案例的綜述，報告中顯示了AI。

16、智能會議上提出的與倫理學相關的研究，以及世界各地大學的計算機科學(CS)系正在提供什么樣的倫理學課程。
報告關鍵摘要自2015年以來，提交給人工智能會議的標題中包含倫理相關關鍵詞的論文數量有所增長，盡管在主要人工智能會議上匹配倫理相關關鍵詞的論文標題平均數量多年來仍然較低。
2000-19年在人工智能會議上提及倫理關鍵詞的論文標題數量2020年，與人工智能的道德使用相關的五個最受關注的新聞話題是：歐盟委員會關于人工智能的白皮書的發布、谷歌解雇道德研究人員蒂姆尼特蓋布魯、聯合國成立的人工智能道德委員會、梵蒂岡的人工智能道德計劃以及IBM退出面部識別企業。
按主題分列的2020年人工智能倫理新聞報道(占總數的%)文本由云閑 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：人工智能研究所(HAI)：2021年人工智能指數報告。

17、Conversational AI is reshaping the human-machine interaction November 2020 2 Contents What is CAIWhat is CAI 02 01 Customer Customer e experiencexperience04 03 05 06 CAI CAI d developmentevelopment Im。

18、 人工智能之人工智能之數據挖掘數據挖掘 Research Report of Data Mining 2020 年第 9 期 清華大學人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清華中國工程院知識智能聯合研究中心 2020 年 12 月 人工智能之數據挖掘 Research Report of Data Mining I 摘要摘要 數據挖掘（Data Mining）旨在從大規模、不完全、有。

19、二二年十二月 NVIDIA JetsonNVIDIA Jetson助力助力 智能車輛裝備領域的人工智能應用智能車輛裝備領域的人工智能應用 Dedicated to AI Fundamental Research and Applicatio。

20、pnbsp;全腦功能連接組：高通量全腦成像輔助預測斑馬魚決策行為nbsp;brpp由于技術上的挑戰，以往對生物腦的研究多集中在局部腦區。
隨著光學成像技術的興起，結合斑馬魚幼魚這樣一種神經網絡規模適中，且腦組織高度透明的模式生物，使得高通量的。

21、機器學習是讓計算機不依賴確定的編碼指令，模擬或實現人 類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構 使之不斷改善自身的性能。
機器學習是人工智能核心技術，是使計 算機具有智能的根本途徑。
基于處理數據種類的不同，可以分為有 監督學。

22、人工智能人工智能開源開源與與標準化標準化研究報告研究報告國家人工智能標準化總體組國家人工智能標準化總體組二零一九年四月二零一九年四月I目錄目錄第一章 概述.11.1 背景及目的.11.2 本報告的價值.21.3 本報告的脈絡梳理與導讀.3第。

23、 中國中國人工智能系列人工智能系列白皮書白皮書 可拓學可拓學 中國中國人工智能學會人工智能學會 二二一一六六年年九九月月 中國人工智能系列白皮書可拓學 2 目 錄 第 1 章 可拓學概述 . 1 1.1 可拓學的學科體系 . 1 1.1.1。

24、目 錄CONTENTS第一章 國內外人工智能行業發展概況 21. 1 人工智能產業進入快速發展期 21.2 人工智能成為國家戰略制高點 31.3 IT 巨頭搶灘人工智能產業 41.4 人才是人工智能競爭關鍵要素 51.5 人工智能專利的中國。

25、 電信網絡人工智能應用電信網絡人工智能應用 白皮書白皮書 2018 年年 中國人工智能產業發展聯盟中國人工智能產業發展聯盟 2018年年9月月AIIA 電信網絡人工智能應用白皮書2018 年 引 言 1956 年， 在達特茅斯學院舉行的一次。

26、人工智能應用需求報告新冠抗疫篇人工智能應用需求報告新冠抗疫篇中國人工智能產業發展聯盟產學研融合與應用工作組2020 年 5 月目錄目錄1.前言1.前言. 12.大數據智能分析醫療大數據大數據智能分析醫療大數據.42.1應用的背景.42.2在。