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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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  • TA的每日心情
    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

    群组2018美赛护航培训课程

    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
      T2 B; Y; S6 \, u. ~$ k, N( r( f7 Y
    人工智能技术赋能移动终端产业发展
    2 O3 S: D& l6 S& Q) `# a
    + E! s6 C  O7 t9 v5 |2 V! N
    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
    # V8 ]. f; F$ p" |4 u7 j4 A5 D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
    * H$ X5 p3 `3 |/ M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
    ' `1 `) V4 P4 k  B( C3 H: x. 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
    ( P. x5 n8 a$ g4 S3 h! Z' r/ l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、1 E  P: Q# F; g; {5 ]
    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
    . [! I- w7 v3 a智能终端出货,人工智能赋能移动终端进入高速发展期。
    ; Z2 B) f$ a, }7 t, n 人工智能关键技术发展态势良好  j8 }' F  A) X
    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
    0 M/ H( [7 h" P7 }+ B+ l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
    . I& N* x- T$ K- v  N: ?* `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。" \: M) z/ J' ^( y. l
    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; f# `% [# o! K1 P+ v
    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4 _2 D. ], X& X, K1 M- U# {
    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
    ) K0 I8 E; ~7 T! Q3 l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1 |% I* r5 ]1 ?/ E
    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$ Q/ C! d, O. G: N9 u% w) w3 V' P4 r# [% b
    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
    7 I# F1 v$ K: s" s, f1 p* S! P. a0 b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
    # V3 j( W4 B# v! V6 f9 c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
    + J/ J; Q# v" q+ g  u$ S& E  v, B3 Z提出 SqueezeNet、MobileNet、Shuf-fleNet、Xception 等轻量化模型,设计高效的网络计算方式,! d4 Q& @6 M& r5 o  D7 r
    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。' H/ P7 v% ~6 d1 S# u
    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# E" ?& S% U' g$ 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
    + A+ Q. {+ B% u7 A" B4 l6 ?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$ M# q1 y' M9 c& P( W$ H
    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/ J3 G  ~3 O% w5 X* ~/ f. Q
    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
    2 Y( w  P. m, y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
    : I) Z; |3 }  f4 u1 W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
    : d7 _: {2 {5 _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
    . f% l2 J7 J0 T+ n3 S5 H
    图谱来提高识别准确率。

    & f. e! h- W$ I1 u# d7 M; n# r: S$ v' _  q2 q9 N' ^. h2 K6 Z
    1 ^% X$ f/ k9 x# u

    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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    zan
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