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[书籍资源] 人工智能技术赋能移动终端产业发展

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杨利霞        

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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

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    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2020-11-4 15:26 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta

      r9 _" s9 X' j5 }- q# L) i& ^, E
    人工智能技术赋能移动终端产业发展

    4 r' U" \6 M: q! k
    9 ]5 Y7 w( _, p( M- @( ]. B近年来,人工智能技术水平不断提高,应用服务全方位加速落地,对促进经济发展、提高管
    # _$ U% ^2 F$ M" C' q3 C理效率、改善生活质量具有关键作用。国务院在 2017 年印发的《新一代人工智能发展规划》中
    4 c8 _7 Q  j+ X# y  V5 f4 I' M0 `; W明确提出,加快智能终端核心技术和产品研发,发展新一代智能手机、车载终端、可穿戴设备等
    6 _: Z9 y) _& F1 _- y- A. `% i产品形态和应用服务,在 2020 年 3 月人工智能又被列为新基建重点发展领域之一。当前,人工
    # Y7 r! L: @5 v智能从计算机视觉、自然语言处理、语音处理等维度全方面推进智能手机、智慧家居、智能车载、
    " I* \  Q* C, ~' _+ P智能可穿戴、智能机器人等领域移动终端的发展,据 IDC 预测,2020 年中国将有接近 1 亿部 5G
    $ t9 h& L) s) f& e智能终端出货,人工智能赋能移动终端进入高速发展期。
    + s* ~" a" R- z( u! x$ z. m 人工智能关键技术发展态势良好
    2 \+ d& G7 d! ?9 D+ r 人工智能技术迎来第三次浪潮,深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等研
    " H0 ?: s% X$ S8 j究领域相继取得突破性进展,在图像分类识别准确率、语音合成自然度等方面已超过人类平均水8 W( J# }0 C- T
    平,推动人工智能从实验室走向商业化,赋能移动终端实现智能化、多样化、个性化。$ {9 j$ w+ t8 \( A4 B
    计算机视觉技术已相对成熟,深度学习模型压缩推动移动智能终端发展。计算机视觉技术根0 K1 ^5 ]4 ?9 `% j6 g
    据业务场景可分为图像分类、目标检测、行为检测、语义分割、三维处理、图像生成、视频分类
    2 S1 `; A0 ?, a3 ~' d等细分领域,在 2012 年 Hinton 团队提出深度神经网络模型 AlexNet 后,VGG、GoogLeNet、ResNet
    1 a; |# g  _8 _等模型不断提高图像识别准确率,ImageNet 分类 top-5 准确率已超过人眼识别水平。近年来,我) F) R! K+ u6 `0 h
    国在计算机视觉技术创新方面占据全球主导地位,在 2019COCO 常见物体识别图像识别挑战赛. H& W$ X4 `7 p* n
    中,旷视拿下物体检测、人体关键点和全景分割三项第一,获得 COCO 三连冠,在 2019 图像识
    4 r, n  U" g; f别竞赛 WebVision 中,阿里 AI 以 82.54%的识别准确率获得冠军,将万物识别领域的历史纪录提
    & V: Y& [5 M2 \升了 3 个百分点。同时,面对模型存储和预测速度的博弈问题,斯坦福、谷歌、旷视等企业相继' C: [& H0 R0 h9 D* }
    提出 SqueezeNet、MobileNet、Shuf-fleNet、Xception 等轻量化模型,设计高效的网络计算方式,3 r0 Z9 B$ Q, e# D$ `
    在网络参数减少的同时减少性能损失,加速人工智能模型在移动终端的部署应用。
    9 u7 L) F7 `5 N. b3 y' S1 C 自然语言处理技术在行业中应用广泛,覆盖文本翻译、情感分析、意图分析、智能问答、智6 [/ K. |7 U8 v: N; ^; j& H6 r
    能对话、敏感词检索等场景。随着人工智能进入第三次发展浪潮,RNN、GRU、LSTM 等模型相
    6 T; c+ }0 {0 j! B$ ~- |  g+ t; N3 F继出现,在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得一定进展,谷歌于 2018 年 10 月提出 BERT! y* ^8 R, j0 ?% b5 B
    预训练语言模型,创新提出了有效的无监督预训练任务,从而使得模型能够从无标注语料中获得9 y: \( {3 H. s
    通用的语言建模能力,在其基础上拓展的 XLNET、RoBERTa、ALBERT、BioBERT 等模型分别* [/ g# \- [/ W& a
    有不同维度的提升。我国的百度、腾讯、阿里等企业成为推动自然语言处理技术发展的主力,提; Y, d* @) j& U) C5 l
    出了包括基于对抗学习的降噪技术、多领域对话行为与文本同步生成、关系型图注意力网络、利
    3 g. p( U7 s$ P- R) K9 M' b用结构化信息进行知识蒸馏等创新技术和理念,但科技、医疗等领域仍需组织专家建立专业知识
    5 w( s- s/ s: r% ~5 V6 h( d
    图谱来提高识别准确率。
    * X' ]2 m1 G( H7 T
    4 e7 z& I; L* S

    % H- ]4 z  m6 a& s

    人工智能技术赋能移动终端产业发展_中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所__李论.pdf

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