国科大模式识别与机器学习第三章作业下载

AI100_小助手 2019-01-08 05:38:14

国科大黄庆明模式识别与机器学习第三章作业及参考答案
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国科大 黄庆明 模式识别与机器学习 第三章作业及参考答案

这里面是我的答案，包括有一个答案的pdf，一个感知器算法cpp文件，一个可执行exe,均为自己完成，仅供参考。

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人工智能行业分析报告 2 0 1 9 人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第1页。目录 INDEX 产业链和当前企业竞争格局人工智能行业商业模式发展前景和发展速度人才情况和待遇重点企业人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第2页。产业链和竞争格局一人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第3页。基础层技术层应用层大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速等计算能力；身份信息、医疗、购物、交通出行等各行业、各场景的一手数据。云计算：阿里云、百度开放云、华为。计算硬件：寒武纪智能、龙芯、中科曙光、中科创达。数据处理：东方国信。 TensorFlow，Caffe等框架或操作系统；机器学习、深度学习、增强学习等各种算法；语音识别、图像识别、人脸识别等通用技术。语音识别、人机交互：科大讯飞、云知声。计算机视觉：图普科技、商汤科技。行业应用分发和运营平台，机器人运营平台；智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、机器人等场景应用和解决方案。金融：蓝海智投、招商银行、安邦金融、蚂蚁金服。安防：海康威视、东方网力。无人机：大疆创新、零度智控。 ·产业链人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第4页。行业巨头拥有核心资源和技术，在竞争中广泛参与。其余企业依靠自身独特优势参与基础层、技术层、应用层中的一个或多个竞争区域。了解产业链及企业竞争格局——有助于同学们知道整个产业都有哪些环节，进而寻找适合的工作岗位。百度 B 阿里巴巴 A 腾讯 T 人工智能的"大牛"——BAT 百度启动"凡尔纳计划"。成立了深度学习研究院、硅谷人工智能实验室。在智能硬件、智能生态、智能引擎方面大力布局。阿里巴巴把人工智能统一规划在"云服务"内来做推广，主要运用电商业务。因此主要布局智能语音交互、印刷文字识别、人脸识别、阿里云机器学习等。腾讯先后成立了微信－香港科技大学人工智能联合实验室、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室。在图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等方面进行了布局。 ·竞争格局人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第5页。人工智能产业链的上游中游目前处于稳定发展状况，而下游的应用层日新月异，不断拓宽中。我们可以选择做基础层的智能硬件设计、数据分析、云计算；也可以选择成为技术层的算法程序员；亦或者选择作为应用层的弄潮儿，开发各种场景的解决方案，或寻找人工智能产业链下游新的发展方向。人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第6页。商业模式二人工智能近年的总括人工智能的应用人工智能的商业模式人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第7页。近年来，人工智能大热，它的商业模式和盈利方式也开始被大家关注。人工智能发展的背后离不开大量的投资，毕竟人工智能是一个极度烧钱的东西，而这些资金大部分都来源于一些公司投资，其中的一些公司也在这个基础上的到了一定的回报，成为了新科技的弄潮儿。人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第8页。其实说到底，人工智能毕竟是一种技术，研发公司可以将自己的研发成果作为商品卖给一些做家电、电子产品的公司，使这种技术可以应用到他们的产品中，以增加他们产品的市场竞争力，同时更符合现在人们的需求。现在为大多数人所知道的出现在市场上和生活上的人工智能亦不少，下面是几个比较典型的例子，供大家更直观地了解到人工智能：应用广泛的人脸、指纹、虹膜识别等为商业人士提供预测和可视化分析工具的IBM发布的Watson Analytics 微软的Torque中文版、小冰、小娜等可以让完全失明的盲人重新恢复视力的人工智能仿生眼从另一方面来说，工智能的研发成本较高，出现在是市场上的价值也比较高，而且有很多人工智能还并未被大多数人所接受，还处于一种发展的阶段，所以目前盈利相对其他来说较少，但随着科技和社会的发展，人工智能必将会成为一种趋势，而到时人工智能市场化的问题也将会得到解决。 ·人工智能的商业模式人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第9页。要谈论人工智能的商业模式，不妨先来看看人工智能有哪些应用，下面有三的大的方面：智能机器人指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别和掌纹识别等智能搜索，博弈，自动程序设计，智能控制，遗传编程等 ·人工智能的应用人工智能行业分析报告全文共33页，当前为第10页。 Gartner 指出，企业通常在人工智能领域考虑以下技术：深度学习、强化学习，通用智能、自动驾驶、认知计算、商业无人机（无人机）、对话用户界面、企业分类法和本体管理、机器学习，智能微尘、智能机器人，智能空间。在机器学习方面，全球处于期望膨胀的高峰期。Gartner 提出，机器学习会在自动化领域、药物研究、客户关系

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