世界人工智能大會2021主題

1、市場的普及率只有9% ，這表明由于大量的身份欺詐，農民和保險公司之間存在著巨大的不信任。
自動檢測和檢查機制可以幫助農民和保險公司之間建立更多的信任。
2.健康監測：牲畜健康監測行業依賴物聯網設備來收集牲畜的實時數據，包括它們的行走模式、反芻模式和溫度變化。
3.畜牧貿易：如果我們能夠得到一頭牛的資料，包括關于產奶量、年齡、健康記錄、公畜和母畜的信息，就可以利用機器學習模型創建一個牛的實時價格交換平臺。
4.普惠金融：政府已經采取了一些措施，將印度的農村人口從35% 增加到了總人口的80% ，但是普惠金融仍然是一個巨大的挑戰。
在印度，大約72% 的交易是通過現金進行的，而且乳制品部門高度分散，有組織的部門約占市場的20% 。
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2、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。

3、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。

4、資。
在過去的四個學年里，教授學生在本科和研究生階段構建或部署實用人工智能模型所需技能的課程數量分別增加了102.9%和41.7%。
2016-20學年教授學生構建或部署實用人工智能模型所需技能的本科課程數量 根據計算機研究協會(CRA)的一項年度調查，過去10年中，北美有更多的人工智能博士畢業生選擇在工業界工作，而選擇在學術界工作的則更少。
在過去十年中，選擇行業工作的新AI博士比例增加了48%，從2010年的44.4%增至2019年的65.7%。
相比之下，進入學術界的新AI博士比例下降了44%，從2010年的42.1%降至2019年的23.7%。
2010-19年北美學術界或工業界新AI博士就業情況 CRA的調查顯示，在過去10年中，人工智能相關博士在美國獲得的CS博士學位總數中所占比例從14.2%上升到2019年的23%左右。
與此同時，其他以前流行的計算機科學博士的受歡迎程度有所下降，包括網絡、軟件工程和編程語言。
與2010年相比，編輯者獲得的博士學位都有所減少，而人工智能和機器人/視覺專業則大幅增加。
2010-19年北美新增國際人工智能博士(占新增人工智能博士總數的%)經過兩年的增長，北美從大學到行業工作的人工智能教師人數從2018年的42人下降到2019年的33人(其中28人是終身教職員工，5人沒有得到護理)。
2004年至2019年間，卡內基梅隆大學。

5、世界經濟論壇發布報告2020 聊天機器人的重啟：管理醫療保健中會話人工智能的責任使用框架，報告中討論了聊天機器人的應用前景。
聊天機器人或會話人工智能(人工智能)系統，越來越多地被組織用來與客戶溝通，它以一.。

6、p2020 年初， Google 與 Facebook 分別提出 SimCLR 與 MoCo 兩個算法， 均能夠在無標注數據上學習圖像數據表征。
兩個算法背后的框架都是對比學習contrastive learning。
pp對比學習的核心訓練信。

7、p 人工智能產業鏈包括基礎層技術層和應用層pp 1基礎層是指對AI提供支撐性服務的硬件平臺，包括芯片傳感器數據和服務生物識別云計算等;pp 2技術層是指實現計算機感知和認知的程序算法，主要包括機器學習計算機視覺語音及自然語言處理等;pp 3。

8、p人工智能讓知識點的教與學更加精準。
人工智能技術可以大規模滿足用戶的個性化學習需求。
教育產業智能化的目標也非常明確，針對學習管理環節學習測評環節和認知思考環節三管齊下，來完成整個輔助學習功能的場景閉環。
1站在學生角度，人工智能從學習方式和需。

9、2021 年深度行業分析研究報告 板塊回顧 網絡安全 云計算 01 03 04 第一部分 醫療信息化02 人工智能05 mNoQrPpQnNnMrMrMwOsPnM7NbP7NoMmMnPmNiNpPmRkPpOnN8OqQvMvPtRrQ。

10、在這種環境下，保持競爭力首先要對人工智能的前景有一個清晰的認識：就人工智能的投資部署和現實世界的成果而言，世界上一些最大和最有影響力的公司都站在哪里pp我們進行了畢馬威2019年企業人工智能采用研究，以深入了解選定大型公司人工智能部署工作。

11、SaaS 領域具有更強的細分行業 Knowhow，形成對后進入者的壁壘，SaaS 領域的規 模優勢非常明顯。
企業級 SaaS 應用誕生于美國，至今已發展超二十年，涌現出大批 SaaS 領域的世界巨頭，比如最早提出 SaaS 取代傳統軟件 。

12、在企業能力評價中，選擇了企業規模和企業創新能力 2 項二級指標和 5 項三 級指標。
其中企業規模指數由人工智能企業數量企業平均估值市值 2 項三級 指標構成。
企業數指標使用 2205 家人工智能企業在各地區的分布情況進行測度。
企業 平均。

13、人工智能已經進入商業主流，為提高生產力創新和從根本上改變運營模式提供了機會。
隨著人工智能在復雜度復雜性和自主性方面的發展，它為商業和社會帶來了轉型機遇。
在普華永道2017年的一項研究中，超過70的高管認為人工智能將影響業務的方方面面。
普華永。

14、面對供應鏈中斷和消費者行為的巨大變化，人工智能成為零售商在新冠疫情期間如何適應的核心。
隨著限制的解除和商店的重新開張，人工智能的趨勢和技術將重塑零售業。
當新冠病毒大流行襲來時，零售業務一夜之間發生了變化。
磚頭和灰泥位置關閉。
顧客在線購物達到。

15、政府對人工智能 Al 和自動決策 ADM 系統的興趣正在迅速增長。
這是因為 AI 和 ADM 在改變政府決策和公共服務方面具有巨大潛力。
根據最近的一項研究Engstrom 等人，附錄 A 的美國行政機構，人工智能的快速發展有可能降低核心治理。

16、德勤人工智能研究所幫助各組織將強大動態快速發展的人工智能生態系統的所有不同維度聯系起來。
艾爾研究所主導了關于蘋果艾爾的對話在產業創新,利用尖端的見解優惠已復制到粘貼板演說在與TM的時代。
德勤人工智能研究所旨在促進關于人工智能的對話和發展，刺。

17、騰訊的云智能服務建立于云基礎底座之上，利用一系列技術將安裝部署運維調優集成于云上完成，實現降本增效。
底層是智能基礎設施，包括騰訊云 TI 平臺物聯網使能平臺。
TIONETIMATRIXTIDataTruth 等平臺提供包括算法開發模型訓練數。

18、2021年中國人工智能產業研究報告2022.1 iResearch Inc. 數字經濟時代的產業升級探索2序言2020年，我們談到，被納入新基建范疇的人工智能技術已經廣泛出現在決定企業產生經濟效益的各個環節，以人機協同模式為主導，推動傳統行。

19、人工智能基礎設施人工智能基礎設施發展態勢報告發展態勢報告 2021 年年中國信息通信研究院中國信息通信研究院政策與經濟研究所政策與經濟研究所 中國信息通信研究院產業中國信息通信研究院產業與與規劃規劃研究所研究所 人工智能與經濟社會研究中心人。

20、 人工智能的認知神經基礎Brain and Machine Intelligence 智源人工智能的認知神經基礎重大研究方向 編著 白皮書 北京智源人工智能研究院 2022 年 1 月 版權聲明 該白皮書：人工智能的認知神經基礎2021 年。

21、它回答了以下問題：英國是否擁有成為全球人工智能中心所需的資源英國是否在整個行業政府學術界和思想領袖中調集了足夠的資源來構建人工智能開發應用和合作的創新和投資生態系統英國的人工智能戰略是否擁有資源政治意愿和適當的監管來鞏固我們的人工智能行業的。

22、CB lsights幫助世界領先的公司用數據而不是意見做出更聰明的技術決策。
我們的技術洞察平臺為企業提供全面的數據專業見解和工作管理工具，使他們能夠發現理解和做出技術決策。

23、2021人工智能創新研究院AI Labs報告Dec. 2021研究背景：企業成為AI技術創新沃土，企業研究院在產學研閉環中扮演更關鍵的角色從最初顛覆式創新姿態闖入應用領域，人工智能技術發展突飛猛進，早已勢不可擋滲透人類生活各個層面。
如今的全。