人工智能在细分及新兴领域的应用
人工智能在近期得到了突破性地发展，这是不可否认的事实。从协助人类进行机械操作，到利用认知智能来执行更复杂的任务，人工智能技术已经走过了很长的路。我们每天都会遇到基于人工智能的有趣应用。 深度学习算法在学习和预测方面的能力为实现人工智能应用打开了大门。如今，AI也在其他领域产生了深远的影响。在这篇文章中，我们将讨论AI在一些细分领域方面的应用。 在日常生活中或者互联网上，你肯定遇到过或者听到过很多....
《Web安全之机器学习入门》一 1.4 人工智能在安全领域的应用
1.4 人工智能在安全领域的应用 人工智能在安全领域的应用还属于起步阶段，各大安全公司以及互联网巨头都投入大量的人力物力，试图使用人工智能的技术来颠覆安全这个行业，目前在黄反鉴定、恶意链接、业务风控领域、病毒分析、APT检测方面都取得了不错的进展，典型案例的就是2015年的一次数据挖掘比赛。2015年，微软在Kaggle上发起了一个恶意代码分类的比赛，并提供了超过500G的原始数据。有意思的是，....
AI将率解决安防行业痛点 爆发大量场景应用
未来几年，人工智能将以完成具体任务的服务智能为主要趋势，数据化程度高的行业将率先启动AI落地。在服务智能情景下，数据可得性高的行业，人工智能将率先用于解决行业痛点，爆发大量场景应用。 安防恰好具有数据可得性高、数据层次丰富的特征，如今安防监控领域已进入数据“大爆炸”的时代,面对井喷式增长的视频监控数据量，只停留在浅层次分析识别的传统智能算法，已无法满足深层次数据价值挖掘的需求。因此，AI在安防.....
李杰：人工智能与工业4.0在智能制造的应用
至顶网CIO与应用频道 07月20日 北京消息：在2017中国大数据应用大会上，美国辛辛那提大学特聘讲座教授、美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问李杰，分享了对工业大数据，以及人工智能怎么改进工业大数据分析的见解。 美国辛辛那提大学特聘讲座教授、美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问 李杰 工业大数据 我在美国产官学界工作了三十七年，IMS中心是2000年建立的， 目前全球有90多...
《中国人工智能学会通讯》——5.33 制造服务的按需管理与应用
5.33 制造服务的按需管理与应用 制造服务的按需管理与应用，主要解决系统运营过程中大规模制造任务提交后如何为其提供合适的制造服务，如何为系统中大规模制造服务制定合理的调度执行方案，如何提高参与其中的用户的效用和系统的资源利用率与可靠性等决策问题。当前的相关研究很多，主要集中在以下几个方面：① 服务的搜索与匹配，例如服务搜索与匹配的四阶段法[8] 、基于语义网络的制造资源发现模型、基于服务类型和....
《中国人工智能学会通讯》——12.19 数据集成应用
12.19 数据集成应用 数据集成是指将众多的异构数据源进行有效地清洗、去冗、归并、匹配，且最终将融合后的数据形成统一视图的过程[17] 。时空众包可对时空数据进行有效集成。典型的时空数据集成需求包括地图数据集成、城市兴趣点 (Point of Interest,POI) 标注[18]等。以地图数据集成的为例，传统的地图数据集成主要通过测绘等手段完成，数据构建和维护成本均较高。Google 公司....
《中国人工智能学会通讯》——12.18 实时交通监控应用
12.18 实时交通监控应用 实时路况信息对人们的出行规划会有很大影响。近年来，许多移动导航类软件，如国内的高德地图、百度地图和国外的 Waze [15] 等，已能够较为精准地提供实时路况信息。其能够提供高质量实时路况信息的原因在于，当用户使用这些应用时，平台可利用用户移动设备的 GPS 数据来获取有关路面交通流量的信息。此类场景在移动互联网研究中也被称为“参与感知 (Participator.....
《中国人工智能学会通讯》——12.17 实时 O2O 应用
12.17 实时 O2O 应用 O2O 商业模式借助移动互联网通过线上招募的方式来整合调度线下空闲资源，以达到线下空闲资源的高效共享，是共享经济时代典型的互联网 + 商业模式之一。当前具有代表性的 O2O 应用包括实时专车类的滴滴出行[10] 、神州专车 [11]与 Uber [12] 等，以及物流派送类的百度外卖[13]与 Gigwalk [14] 等。以百度外卖为例，该应用支持用户随时随地.....
《中国人工智能学会通讯》——3.4 网络表示学习的应用
3.4 网络表示学习的应用 由于基于神经网络的网络表示方法的高效性，它被越来越多地应用到除传统应用场景（如网络节点分类、推荐和链接预测等）之外的其他方面（如文本建模[17,28]和可视化处理[29] ）。 文本语料可以表示为一个带权重的网络结构（节点表示词，边权重表示词与词之间共现的程度），因此网络的表示方法同时也可以应用到文本建模中。LINE [17] 模型一个重要的应用就是学习词的向量表示，....
《中国人工智能学会通讯》——12.2 大数据环境下序列模式挖掘及应用
12.2 大数据环境下序列模式挖掘及应用 模式发现问题诞生于 1993 年[1] ，与分类、聚类和异常点检测并称为数据挖掘四大问题[2] 。它指的是从数据库找出频繁共现的“项”，被称为频繁模式。模式发现问题在数据挖掘领域地位重要，有大量关于模式发现的论文发表在重要数据挖掘、数据库会议。Google Scholar 记录的 Agrawal 等人[1]提出的经典模式发现算法 Apriori 的论文单....
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