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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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    1#
    发表于 2020-11-4 15:26 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    2 D0 I5 Y" H! ^
    人工智能技术赋能移动终端产业发展

    ) k, E7 E0 |, C' D, S/ b7 U+ f) p( s; Q/ ?
    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, ]0 j* G) c+ A5 c( y9 O% j  L: H
    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- {6 _- Q& n* A1 K) x; X* K
    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% {* ^( J2 |6 L, m) e; m+ D
    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
    : G5 ^, H, c+ x9 p2 S- ]* i& p- ]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、+ b0 t" f4 ~0 m6 P$ q6 r$ \, A
    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
      ?7 S7 b/ U6 f0 v智能终端出货,人工智能赋能移动终端进入高速发展期。
    # V) e( [7 s0 o( n' A7 f( P/ r( m 人工智能关键技术发展态势良好' L8 E% R4 E5 k3 x, s; z9 B
    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
    ! Z, `- F/ d) K" y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
    $ b, {" n, X2 g3 m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。; |$ ~: G$ y2 {6 _" K% W( D' a
    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
    * V% {5 |8 ^! X$ @# x& }: M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; U6 `7 K6 f$ n$ u& n8 S# }+ A/ y
    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
    3 n3 G! O0 X0 j" y2 J/ X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2 E2 S2 g4 k) f1 [
    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
    8 O/ C! k( g$ Q6 w; |+ r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
    * R: N* C, r& f6 F: Y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
    $ q* K+ d. R4 v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
    & s/ \/ s6 N+ D' h0 b2 B4 I提出 SqueezeNet、MobileNet、Shuf-fleNet、Xception 等轻量化模型,设计高效的网络计算方式,
    ( u- k, X1 z- O% S. N4 z& v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。
    : E+ t* I, r# o 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
    * [/ m: v$ H1 K7 `8 B+ c9 [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
    9 d# Y6 P/ r# N6 A/ Y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
    4 Y+ E/ u0 O5 d, l' e  h9 f! s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* k' x5 S; a9 F% `& n/ q( Y! B
    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
    . H! b/ n/ v& C& V5 |! h" \5 V2 G1 Z1 ?/ O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% A! R. Z; s2 u9 B% X0 S  u9 y4 x9 g
    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+ d- p' g4 M4 _5 e2 w
    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- X8 A8 X4 V. E- N" r
    图谱来提高识别准确率。
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    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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