比较好的人脸识别公司有哪些?

伴你长久 2022-07-02
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比较好的人脸识别公司有哪些?如视觉伟业、云从科技、旷视、商汤科技等,研究计算机视觉识别和深度学习北京旷视科技有限公司成立于 2011 年 10 月,是中国领军的人工智能...
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  • 珠海做人脸识别比较好的公司有哪些?
    • 2022-07-01
    • 提问者: 大卫侃车
    看具体应用吧,现在做人脸识别技术的公司大多都是做安防产品的,而且根据不同应用场景有区分,做人脸识别智能锁的易胜电子,有做比对机的中科人人智能,万维的人脸识别技术是用于考试区域检测,还有芯桥科技是做的智能车载人脸识别,有公交车人脸识别和小型车人脸识别。
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    • 提问者: 大玲子
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  • 有哪些“独角兽企业”概念股?
    • 2022-07-01
    • 提问者: ۩℡ 透明
    一、由北京市长城企业战略研究所、科技部、中关村等联合发布的《2017中国独角兽企业发展报告》已经完成认定,将于本月23日公布。名列报告中的知豆汽车将以宁波市首家“独角兽”企业身份亮相。双林股份:双林股份曾在互动平台回复称,公司持有宁海知豆电动汽车有限公司4.5%股权。多氟多此前公告称,公司战略入股知豆汽车,具体入股比例及相关事项由公司战略投资部专项谈判。二、华金资本:公司表示,作为财务性投资,公司有投资优必选,但投资金额很小,股权占比不超过1%,目前尚未实现退出。优必选官网示,优必选科技成立于2012年,是一家集人工智能和人形机器人研发、平台软件开发运用及产品销售为一体的全球性高科技企业。2016年,优必选估值已经超过10亿美元。投资3亿参与博纳影业,目前博纳影业IPO仍在排队中,已经进入前50名以内(20018年3月14日)。2014年,珠海金控通过举牌成为华金资本控股股东后华金资本重点聚焦TMT、高端制造、环保科技、大健康、文化传媒等五大行业,不断发掘盈利能力和增长潜质好的投资项目。其中,通过直投方式完成对活力天汇、有货、飞礼科技等优质项目投资;通过与IDG资本、东方富海、方正科技等优质创投机构和知名产业资本合作,设立上海麓麟、星蓝华金、力合华金、华金方正等股权投资基金。直接或直接投资参股的公司:活力天汇、优必选、最淘科技、七乐康、豆荚科技,博纳影业,找钢网,有米科技,和力辰光、唱吧、航班管家、华冠科技等。占股最多的是华冠科技53.02%;以下此图为华金资本投资的部分独角兽和优质企业。三、康力电梯3月14日在互动平台表示,公司目前持有康力优蓝26.77%股份,为其第二大股东,康力优蓝已于2018年1月30日参加“独角兽走进深交所”路演。四、江南化工图灵机器人是国内最具创新能力的人工智能创业团队之一,该公司继2015年来先后获得了上市公司江南化工以及奥飞娱乐的青睐。公开资料显示,江南化工持有该公司12.62%股,奥飞娱乐则持有5%股权。近年来,图灵机器人连续发布两款重量级人工智能产品图灵机器人平台与机器人操作系统TuringOS,公司估值已超10亿元。五、合肥城建控股股东兴泰控股通过参股建信信托,成为海南建银建信的间接股东,而海南建银建信正是蚂蚁金服的股东之一。六、佳都科技公司持有云从科技股份为11.57%。佳都科技参股的云从科技是一家人脸识别领域技术领先的独角兽企业,而且云从科技不同与已经在海外上市的公司,没有VIE结构等问题。佳都数据确实引入了浙江蚂蚁小微金融服务集团股份有限公司作为战略投资方,蚂蚁金服旗下上海云鑫创业投资有限公司为佳都数据投资人。七、上海三毛通过下属创投公司持有沪江网(互联网学习平台独角兽)股份。八、麦达数字日前在接受机构调研时表示,新兴产业的独角兽企业获得更多的政策支持,不独国内,国外成熟资本市场也是如此,估计国内监管层面的支持是早晚的事情,这对公司战略落地来说是好事。在新兴产业领域,公司已经投资的赢销通、六度人和(EC)、富数科技等都属于云计算细分领域的龙头企业,如果新兴产业获得更好的监管政策支持,预期这也将会给公司带来可观的投资回报。九、山东威达持有昊安金科新材料有限公司11%的股权,持有万图高分子材料有限公司3.05%的股权,持有震宇智能科技股份有限公司12%的股权,持有思博威软件股份有限公司5.56%的股权。此外,全资子公司与蔚来能源共同投资设立合资公司。十、九有股份公司的的朱胜英、李东锋和孔汀筠与北京春晓金控科技发展有限公司(下称春晓金控)签署了《股权转让协议》,将其合计持有的盛鑫元通100%股权转让给春晓金控。即九有股份实际控制人变更为春晓金控,最终实际控制人变更为韩越。而春晓资本,成立于2015年2月,目前已投资包括零壹空间、象辑科技、笨土豆、卖家云、蚂蚁HR、翰都、棉庄、云农场、会唐网、美业邦、萌小助、课栈网和找萝卜等17家企业。看你是需要选择什么样的股票, 一般来说选股的方法比较多,利用排序筛选的方法(强弱关系排序以及区间的涨跌幅度排序),利用指标等选股的方法。首先,我在这里以通达信为例说一下具体的操作:1、找到通达信的条件选股功能,加入MA5与MA20的金叉的股票,接下来再进行重点研究,可以极大的帮你缩小选股的范围,你需要更精确的话可以配合强弱关系或者涨幅震荡来选择。2、强弱分析排序点击之后就可以选择出你想要的股票排序3、区间涨跌幅度排序法点击之后就会出现涨幅幅度的排序,关于时间,你可以自己去选择另外还有一些可以选择优质股的指标,比如:翻倍黑马选股、均线粘合突破选股、老鸭头选股器等等,主要还是选择适合自己的欢迎留言、关注,后期我还会再分享一些股票交易技巧,需要指标的可以联系我互相探讨学习,朋友圈发牛股买卖点位,验证盘中实力,拒绝马后炮关注公众号:清风江上游 进行领取。
  • 人工智能的应用领域有哪些?
    • 2022-07-01
    • 提问者: ZHAOKUNYI
    人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。[编辑本段]【人工和智能】 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。[编辑本段]【人工智能的定义】 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。[编辑本段]【实际应用】 机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等。[编辑本段]【学科范畴】 人工智能是一门边沿学科,属于自然科学和社会科学的交叉。[编辑本段]【涉及学科】 哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,[编辑本段]【研究范畴】 自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法[编辑本段]【应用领域】 智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程[编辑本段]【意识和人工智能的区别】 人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。 对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能,更不会超过人的智能。 “机器思维”同人类思维的本质区别: 1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程,人类智能主要是生理和心理的过程。 2.人工智能没有社会性。 3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。 4.两者总是人脑的思维在前,电脑的功能在后。[编辑本段]【强人工智能和弱人工智能】 人工智能的一个比较流行的定义,也是该领域较早的定义,是由约翰·麦卡锡(John McCarthy|)在1956年的达特矛斯会议(Dartmouth Conference)上提出的:人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性(见下)。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲,目前对人工智能的定义大多可划分为四类,即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动,或制定行动的决策,而不是肢体动作。 强人工智能 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。强人工智能可以有两类: 类人的人工智能,即机器的思考和推理就像人的思维一样。 非类人的人工智能,即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识,使用和人完全不一样的推理方式。 弱人工智能 弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。 主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。 对强人工智能的哲学争论 “强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的,其定义为: “强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具;相反,只要运行适当的程序,计算机本身就是有思维的。”(J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980)这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的,象下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时,必须知道明确的程序。可是,人即使在不清楚程序时,根据发现(heu- ristic)法而设法巧妙地解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等,所谓认识模型就是一例。再有,能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等,也是其例。此外,解决的程序虽然是清楚的,但是实行起来需要很长时间,对于这样的问题,人能在很短的时间内找出相当好的解决方法,如竞技的比赛等就是其例。还有,计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时,就不能理解它的意义,而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下,根据适当的补充信息,也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言,称为自然语言处理。 关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论(dualism)的争论。其争论要点是:如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换,那么这台机器是不是有思维的?希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明,如果机器仅仅是对数据进行转换,而数据本身是对某些事情的一种编码表现,那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下,机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点,希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试,也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。 也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为,人也不过是一台有灵魂的机器而已,为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢?他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。 有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的,那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道,一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的,还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点,既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的,那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。 需要要指出的是,弱人工智能并非和强人工智能完全对立,也就是说,即使强人工智能是可能的,弱人工智能仍然是有意义的。至少,今日的计算机能做的事,像算术运算等,在百多年前是被认为很需要智能的。[编辑本段]【人工智能简史】 人工智能的传说可以追溯到古埃及,但随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造出机器智能,“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展,在它还不长的历史中,人工智能的发展比预想的要慢,但一直在前进,从40年前出现到现在,已经出现了许多AI程序,并且它们也影响到了其它 技术的发展。 计算机时代 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介. AI的开端 虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大. 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名为 "人工智能".虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础. Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了. Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统. 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研 究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言. LISP到今天还在用."LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳. 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐. 大量的程序 以后几年出现了大量程序.其中一个著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程.在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助. 70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广.十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等.这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能. 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论.另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图像的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图像.通过分析这些信 息,可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出. 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域.1986年,美国AI相关软硬件销售高达4.25亿 美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来. 从实验室到日常生活 人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响.计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员. 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.有了象美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上. 其它一些AI领域也在80年代进入市场.其中一项就是机器视觉. Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中,进行质量控制.尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元. 但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元.象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费.另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车".这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费. 尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径.总之,80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值.可以确信,它将是通向21世纪之匙. 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器.AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活. 人工智能专业机构 美国 1. Massachusetts Institute of Technology 麻省理工学院 2. Stanford University 斯坦福大学 (CA) 3. Carnegie Mellon University 卡内基美隆大学 (PA) 4. University of California-Berkeley 加州大学伯克利分校 5. University of Washington 华盛顿大学 6. University of Texas-Austin 德克萨斯大学奥斯汀分校 7. University of Pennsylvania 宾夕法尼亚大学 8. University of Illinois-Urbana-Champaign 伊利诺伊大学厄本那—香槟分校 9. University of Maryland-College Park 马里兰大学帕克分校 10. Cornell University 康乃尔大学 (NY) 11. University of Massachusetts-Amherst 马萨诸塞大学Amherst校区 12. Georgia Institute of Technology 佐治亚理工学院 University of Michigan-Ann Arbor 密西根大学-安娜堡分校 14. University of Southern California 南加州大学 15. Columbia University 哥伦比亚大学 (NY) University of California-Los Angeles 加州大学-洛杉矶分校 17. Brown University 布朗大学 (RI) 18. Yale University 耶鲁大学 (CT) 19. University of California-San Diego 加利福尼亚大学圣地亚哥分校 20. University of Wisconsin-Madison 威斯康星大学麦迪逊分校 中国 1、北京大学 2、清华大学 3、哈尔滨工业大学 4、厦门大学人工智能研究所 5、中国AI创业研发俱乐部
  • 关于创新创业的主题你们关注过哪些方面的信息?
    • 2022-07-01
    • 提问者: 莫生
    关于创新创业的主题你们关注过哪些方面的信息?如果你是一个创业者,是想做一番事业的人,你应该关注的是人工智能对我们整个社会的商业模式、社会经济模式的一个根本性的影响。人工智能确实会导致很多人的失业,但它同时也给我们创造了机会,它可以给我们带来非常多不同的体验。 比如在传统的银行,它所发放的贷款都是相对比较大的,所有的大额贷款它都会经过一个严格的审批流程。但银行通常没法发放大量的小额贷款,这是因为银行的工作人员没有办法也没有时间仔细评估每个人的信用等级,就像你没有办法想象传统银行今天在街上开一个门店,说给每个人贷款1000块钱一样。我们创新工场投资的一家叫智融集团的公司,它现在可以每月发放几百万笔小额贷款。由谁来审批呢?是机器来做的。机器根据算法自动地评估每个来贷款的人是不是有这样的能力来还款,是不是有一定的还款风险。这样一个名叫“用钱宝”的产品在短短的一年半时间内,从每月零笔贷款发展到每月百万笔贷款以上,你们可以算一算它每个月的营业额是什么样的,算一算它的增长是什么样的,它为什么能发展的这么快?这是因为机器算法可以在七秒钟判定一个人适不适合贷款。它可以在保持坏账率低于同业水平的情况下,通过率提高很多。增加收入就来自机器学习,来自人工智能。这是今天人工智能给我们所有的创业者、从业者提供的一个非常好的机会。比如在我们的金融行业里就还潜在着大量的机会可以用人工智能来提升效率和降低成本。此外,人脸识别这样的人工智能技术在金融领域、安保领域都创造了巨大的价值。其实人工智能有非常非常多的其他应用,就像开复讲过的,我们可以拿人工智能炒股,在纽约,我们会见到非常多的对冲基金公司、投资公司,他们都是用计算机来组建模型,并自动做投资决策。比如文艺复兴基金公司的一个大奖章基金,从1994到2014年,完全使用机器交易,年化收益率达到71%,而现在银行的定期利率才2.5%左右,你们可以算一算,连续20年,71%的收益会是多少倍。人工智能在智慧医疗、在娱乐方面都会有非常多的应用,今天人工智能的创业是一个风口。创新工场在人工智能投资的基本思路我已经给大家讲了很多非常好的例子,但其实也有很多失败的例子。今天有很多的人工智能公司都处在一个泡沫的状态,有非常多的公司因为现在有人工智能的概念,他就会觉得人工智能只是一个包装,我就为了资本运作,就为了这种包装,我才把我的公司叫做人工智能公司,这些公司现在数不胜数。实际上他们做的并没有太多人工智能的技术成分。我们会把它们叫做“人工智能的泡沫公司”。真正的人工智能的趋势是存在的,同时人工智能创业的泡沫也是存在的,这就给我们投资人提出了非常大的挑战,在这个泡沫里如何抓住最好的团队,如何识别出最好的公司,其实是一件非常难的事情。在这里面我们找到一个思路:创新工场如何看待现在人工智能的市场,今天该投什么样的公司、两年后该投什么样的公司、五年后该投什么样的公司。我们会把人工智能的早期成长到未来的成熟分成三个大的阶段:第一个阶段是我们的现状。人工智能已经在互联网、移动互联网领域里取得非常好的结果,为谷歌、百度、今日头条这些公司赚取了大量的现金流,今天的人工智能创业也是围绕互联网的。如果你现在做的是一个新的移动互联网的应用模型,如果你创建的是一个新的商务模式,那么你今天就必须去思考一下,你有没有和人工智能结合的机会?这是今天人工智能的创业和投资都需要非常关注的话题。现在第一阶段的人工智能应用还处在早期阶段,它主要是从虚拟的网络世界开始向各个行业渗透,但还远没有达到在各个行业蓬勃发展的地步。第二波人工智能的商业化大概需要3-5年的时间,在这一时间段,人工智能感知设备和传感器等硬件逐渐普及。无人驾驶领域中传感器是一个非常大的门槛,为什么现在很多无人驾驶公司都选择了纯视觉的解决方案,是因为无人驾驶中的激光雷达(LiDAR)设备实在是太贵了。在这样一个场景下,我们做一个符合无人驾驶视觉和LiDAR的混合解决方案,实际上它的价格可能比买一辆普通汽车还要贵。于是我们就产生了在无人驾驶技术上的各种分歧,有的人觉得纯视觉的方案可以解决问题,有的人觉得必须用LiDAR,有的人又觉得可以用深度传感器来补充,所有的这些方案都变成无人驾驶领域的一些技术流派。在第二阶段,随着软件硬件的结合,传感器不断地采集数据,人工智能会渗透到各个行业。在金融、智慧医疗、教育、娱乐这些领域,都会有好的商业应用机会,但会晚于移动互联网,大概需要3-5年的时间。
  • 人脸识别技术中有哪些比较好的光照处理算法?
    • 2022-07-01
    • 提问者: ?
    哪怕是在光照处理上,虹软也很有一手,因为这公司是做智能手机拍摄算法起家到如今科创板上市,在逆光暗光拍摄方面很有心得,相关技术积累也能应用到人脸识别上。...
  • 银行风控方面做的好的风控公司有哪些?
    • 2022-07-01
    • 提问者: GALAXY卡铂珠宝定制
    我们玩卡的,经哪家银控哪家银行风控松今天在论坛中看到网友讨论信用卡银行风控排名,就想写篇文章跟各位朋友一起聊聊风控这事我们好市民自然经验不足,为此我还是特意咨询了专业的中介人士。以下是专业人士给我的一份答案,恐怕很多人都中招了!第一名:交通银行交通银行,是国内信用卡行业的元老,也是出了名的提额困难户,和风控大户。交行的风控,是业内公认最严格的,实至名归的风控老大哥。你要是对阿娇乱来,阿娇绝对会对你乱来。动不动就会给你发降额的短信,有的卡片用的太烂的,会直接给你封卡,是出了名的风控严。小编曾凌晨登录“买单吧”,结果立马有短信过来,询问是否本人登录。类似情况,还有半夜直接给你打电话的呢。曾经有人对阿娇乱来,交行客服通知他要销卡。他想挽留自救,提到卡里还有200多欠款,还不能销卡。谁知客服说,钱你不用还了,已经给你申请减免了。就这样,他被强行销卡了,感觉自己是被交行严重嫌弃的。还有,交行给你打电话,一定要接,不然会升级到冻结你卡片。所以说,交行排榜首,那是毋庸置疑的。第二名:中信银行中信人称为铁公鸡,刚开始他们说中信风控很严,我还不相信。我的中信下卡至今七八年,额度从5万升到20万,中信愣是没查过一次贷后。办了中信易卡,也在拼命撸积分,中信也没动静。有人提出个概念,叫做风控期。中信的第一个月是禁止空卡的。应该这么理解,对于优质客户中信脸很白,对风险客户中信脸很黑。客户一旦逾期了,首当其冲降额的,就是中信。美其名曰,根据您的外部征信,我行决定下调您的授信额度。别家银行,只要自家的信用卡不逾期,基本不理你。中信这厮最可恶,只要客户一逾期,中信第一个下船跑路。小编猜测中信应该有某种渠道,不用查征信,也会知道你是否逾期了。中信的降额,还是有套路的。你还几百块,不管你。还上几千块,就刷不出来了。不会一次打死你,一个月降一次,小刀子割肉。慢慢的几万的肉卡就变成了几千的菜卡。这是昨天别人发我的,原本12000的额度。第1次还款降到了8400,第2次降到5880,第3次直接5000了。第三名:平安银行平安集团的平台很多,有平安普惠、平安保险等,最厉害的还是征信公司。当初央行颁发8家个人征信牌照,其中的前海征信就是平安的全资子公司。平安除了有大量的金融数据资源,还特别注重人工智能。所以说平安的风控,虽不是最严格,但绝对是最厉害的。平安的信用卡,能够做到视频激活。申请平安卡的手机,要不是本人名下的,会要求输入本人银行卡验证。我还碰到过,申请平安卡要求人脸识别的。平安的风控变态,还在于直接封死商户,上了黑名单的商户直接刷不了。很多人都遇到过平安的黑名单商户,不仅信用卡无法交易,还会接到平安的风控电话。有些人卡片还没激活,就收到了封卡短信。平安是家很不好应付的银行,作风很严厉。那接送机来讲,你被羊毛党薅了就薅了呗,改进不就行了。这平安偏不,直接要倒扣回来。我倒是挺欣赏平安的个性的。第四名:广发银行广发是家知耻而后勇的银行,信用卡业务发展很早,金卡普卡都能给到二十几万。现在懂事了,知道江湖险恶了。也开始搞小黑屋了,稍有不慎就被降到8元了。你要是进了广发的大黑屋,连分期都分不了,并且连办二卡都被秒拒。别人避之不及的分期电话,你却安安静静,从没人打扰你。有时候,忽略是最大的藐视。如何破广发的大黑屋,一直是业内公认的难题。今年5月,大批量的广发卡友被降额。降额基本分为2种,要么是额度对半砍,直降50%;要么更惨,降到3000!去客服申诉时,客服回复是根据外部监管要求,不定期进行的风险评估。也就是说,广发调整了授信政策,或者是接入了某第三方的大数据。在系统自动跑批时,中标的就被降额了。所以现在玩广发的人都谨慎了,连DIY都不敢刷满60万。第五名:浦发银行浦发是家网红银行,提额很快,万用金也很猛。经常额度也才一两万,万用金却给到30万。授信给大了,就容易心虚。所以浦发的贷后管理特别频繁,不信去拉征信看看。浦发的保护费特别明显,上了黑名单又不分期,确实会被降额的。浦发的客服根本不像个客服,而是讨债的,口气很难听很嚣张。一句“分期的决定权在你自己,但是我建议你分期”,就能从气势上压倒你,被威胁的感觉油然而生。那些心虚的抗压性差的,马上就怂了,好的我分期吧。不少人的浦发额度都很大,被封卡的后果吃不消,只能乖乖分期。浦发的降额,其实是很势利的。分期了,套现是可以不降额的。不分期呢,就算是真实交易都有可能降额。我周围就有人,真实的大额交易,被浦发侦测到要求分期。他不从,浦发真的把10万的卡降到了1000元。不过后来上传发票,就给恢复额度了。话说浦发越来越像是网络银行,不仅风控靠大数据,连发卡都依赖网申。浦发现在的业务很难做,很多卡员都离职了。第六名:招商银行招商是比较奇葩的,一般不会直接降额封卡的,而是喜欢把客户关小黑屋。不降额,不代表风控差。他能精确到商户,还后台限制刷卡。很多热门平台的商户,直接进了招商的黑名单库。直接封死商户,不让你刷卡。能干出这种事的。除了平安也就招商了。招商的风控团队很勤奋的,今天的路子明天可能就封堵了。招商还对联系人采取黑名单,上次有人玩10元风暴撸太狠了,被招商拉黑了。结果他老婆搬砖50万3个月办经典白,也被拒件了。招商的策略是,你套现就把你拉黑,但你可以继续套。不过有人也说,招商是聪明人,给我手续费赚钱就可以。所谓的风控,都是个动态的过程。像广发的风控,就是典型的由松变紧。农行、建行、民生这些公认的风控宽松大户,近期也频频降额封卡了。
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