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股票研究的背景(股票研究app)

2023-05-07 09:21分类:股票公式 阅读:

人工智能是以计算机为基础,运用机械设备取代传统的人工操作,根据设定好的程序和算法完成制造任务,智能制造是我国制造业发展的战略决策,实现对制造企业生产流程的动态化管理,打造智能生产线,更好的迎接新时代产业变革。将企业智能化水平作为评估企业发展潜力的重要指标,人工智能背景下大数据技术、云计算技术的应用,加强员工之间的有效沟通,在企业内部建立生态化制造系统。本文总结智能生产线和智能制造的主要特征,从智能制造技术和智能工厂两方面探究人工智能背景下智能制造技术的发展,基于第一代、第二代、第三代智能制造技术,分析智能制造的未来。

智能生产线的组建包括硬件、软件和大数据集成技术,组建的智能生产线要包含智能装备模块和物流服务模块,运用先进的制造技术、传感技术和智能化控制技术,实时呈现当前的生产状态,收集详细的生产数据,优化智能制造系统的内部结构。仓储物流服务模块需要管理物料仓储情况,根据生产需求进行物料的配送与装卸,仓储物流服务模块运行阶段,系统操作人员需要严格按照生产需求保证资源的充分供应,控制材料供应数量,实时观察物流仓储是否存在货物短缺、货物过剩危机。为了实现对生产过程的全面监控,需要在智能生产线硬件设施安装阶段设置传感器和射频识别装置,采集设备的运行数据,定期进行设备故障检测,得到准确的物料数据信息。按照签署的安全通信协议,运用虚拟仿真技术对生产流程进行全面管控,实时显示当前的生产加工状态,由上级管理者制定全新的生产决策,通过数据总线将生产命令传达到执行端口。智能生产线的软件构造是以双向数据集成化为主要目标,建立数据传输模块,将网络体系分为总控网络和执行子网络,负责对生产过程的监督与管理,智能生产线建设的优劣将直接影响到信息交互质量。在智能生产线整体架构设计中融入大数据技术,减少技术人员的数据分析压力,简化管理人员的工作流程,精准的为上级决策制定提供数据参考,不断总结多年的从业经验,将现代化人工智能知识应用到智能生产线的构造中,为智能制造技术的创新与发展创造有利环境。

智能制造技术的实现是在生产制造过程中加入人类的智能活动,机械设备能够自动完成判断、感知和决策,将人工智能技术与电子信息技术进行结合,应用先进的制造理念,实现对制造过程的动态化监管。智能制造技术是多种关键技术的组合应用,不是简单的机器人与数控机床的结合,而是赋予机器人图像识别能力和传感能力,能够根据上级下达的生产指令自主进行设备移动、设备更换等操作。数控机床需要具备温度传感、振动分析等功能,智能制造的主要特征为物流仓储的高度自动化、生产流程的有机联动、实现虚拟现实交互。在实际生产阶段通过物流仓储模块中视频识别技术分析物料的基本属性,借助传送带、无人车等设备完成物料的运输与调整,利用网络通信协议实现生产加工、设备材料供应与动态化管理的有机联通。移动网络的影响下能够高速完成数据的互联互通,提高生产一线的安全等级,保证加工现场控制管理中心以及云端服务器之间的数据通信,对当前工厂的机械设备进行动态模拟分析,利用虚拟现实技术判断工厂布局的合理性。调整设备与生产流程的搭配关系,建立集机器人、数控机床、检测包装设备于一体的虚拟生产线模拟运行环境,借助终端控制器和人机操作界面运行虚拟化工厂,根据运行结果分析实际工厂的加工流程。

为了更好的满足市场发展需求,企业通过人工智能技术的融合建立智能制造生产线,拓展制造企业的发展规模,制造生产从单一化产品生产向多样化、多品类同时生产转变。信息技术、人工智能技术为智能制造的实现提供有利条件,我国制造行业呈现出信息化、智能化的发展趋势,运用大数据技术对生产过程、生产品类、生产量、生产结果进行全面记录。运用移动通信技术加强生产过程中各部门员工之间的沟通与联系,根据客户需求适当的调整生产内容,人工智能技术取代传统的人工生产操作,降低人为操作失误对企业带来的经济影响,加快生产速度,保证生产质量。将人工智能与信息技术进行有机结合,优化智能制造生产线,促进制造工艺和产品研发的高等级发展,建立信息管理系统调整产品服务模块,将人工智能技术融入到制造业产品设计、产品研发、产品生产、产品服务的多个阶段。

智能工厂这一概念的提出,是以工业4.0发展为基础,要求在整个制造生产的过程中通过机械设备与信息技术的有效融合,打造智能化生产线。企业需要加大资金投入力度,引进最先进的机械设备,在生产过程中形成科学的物质生成系统,利用虚拟现实技术实现对生产流程的全面管控。互联网技术的有效应用,让机械设备与信息系统之间的融合变得更加顺畅,智能制造技术的发展方向呈现出虚拟智能化的特点,智能工厂逐渐取代传统生产线的实体车间。通过网络技术对机械设备进行全面管控,机械运行与工作阶段不需要设置确定位置,只需要保证机械不存在运行故障,就能完成上级下达的生产指令,用机械设备代替人工操作,降低机械运输成本,保证生产效率,加快生产速度。智能工厂是全球化智能制造技术的发展趋势,要求机械设备具有更高的智能分析能力,在此基础上提出机械设备未来的人工智能发展方向。在大数据、云计算、移动通信等众多互联网技术的加持下,对人工智能技术进行有效应用,加强系统结构之间的信息共享,加工设备能够自动完成数据分析与计算,降低制造生产成本的投入。

从AI智能化发展视角来看,第一代智能制造的实现是将AI智能技术与传统制造技术进行有机结合,主要的智能行为是自动化完成符号推理,通过集成知识工程设计出多样化的软件系统,凭借机器人的视觉控制能力,复制与模仿技工们的操作技能,建立专家知识分析模型,智能机器能够自动化的完成小批量生产任务。随着制造技术和互联网技术的高速发展,智能制造面临着新的问题,需要在原有的智能基础上进一步研发,将分子生物学、信息技术融入到智能制造中,搭建全新的智能制造系统,能够自动完成图像识别。结合生产需求进行生产调度,实现对生产环节的在线监测,远程完成指令下达,自动化进行故障检测,全面提高系统运行的自动化和柔性化,在专家系统的支持下更好地服务于生产制造。专家系统在解决生产问题时,需要提前进行知识获取,占有一定的应用空间,人工智能的研究重点开始呈现出机器学习的发展方向,人工神经网络基础上搭建的深度学习模块,提出了新的智能制造技术研发方向。

将AI与制造技术进行有机结合,重新调整内部结构,建立集中化控制体系,分布式控制结构是第二代智能制造的主要特征。根据智能制造发展规划中的有关内容了解到,第二代智能制造是在信息技术的基础上,与制造工艺进行深度融合,将智能化服务融入到产品设计、生产制造、自动管理等多个方向,具有自动感知、自动学习、自动执行等多种功能。同样以物联网、计算机、大数据为基础,融入3D打印技术,形成动态化模拟体系,增强物理系统的感知能力与集成能力,实现与信息系统的有机融合,信息通信技术是系统之间关联与发展的关键。传感技术的支持下,生产制造中的物理资源能够与网络计算进行结合,形成无处不在的物联网结构,对生产制造的全过程进行自动化监管。计算机的存储能力和计算能力得到显著提升,云计算技术的应用加快了信息处理速度,实现生产制造资源的全面共享和合理分配,为智能制造技术的综合管理提供了更多可能。打造以云计算和信息通信为核心的智能制造模式,自动分析情感信息和社会信息,打造以人为中心的预测式制造工艺和主动式制造工艺。随着物联网概念在生产制造过程中的应用,提出了智能工厂发展理念,运用情景感知技术打造制造工厂,随时进行各类制造信息的访问与了解,在设备内部安装传感器,监控工厂的制造生产状态,制定出详细的制造计划。通过GPS技术定位工具或物料的位置,尽量的降低在生产制造过程中的人为干预,提高了信息管理和信息服务的能力,打造可持续性发展的绿色生产线。建立信息捕捉与集成式发展框架,将机器运行信息、物料供应信息嵌入到传感设备中,加强管理层、车间层和设备层之间的互联互通,利用资源感知系统和信息集成系统验证生产规划的可行性,确保在制造执行阶段获得真实有效的信息反馈。

AI系统在关键功能上已经远超人类人工智能的发展方向,逐渐向完全模拟人类认知活动进行,通用AI是人工智能未来发展的必然,根据日本提出的超智能社会理念,人工智能将无限趋近于人性,将会拥有人类的感知、心理和思维,能够自主针对某一问题进行思考。通用AI在生产制造领域的应用,可以根据现有的生产条件制定出最优的制造规划,第三代超级人工智能不仅能够精通各种生产制造的知识和理论,还能够自主研发新知识。通用AI的优势在于能够预测未来发生的情景,在无人类监督和干预的情况下进行自主学习,借助强大的智能算法将各类数据整合到一起,解决生产制造中面临的各类问题。第三代智能制造技术将会根据网络环境自动切换协议,获取丰富的网络资源,基于智能算法对大数据进行合理应用,预测与分析生产中的各环节,按照人类思维进行设备更换、停工检修等工作,建立完美的生产制造分析模型。

信息技术在我国制造企业的应用与发展,改变了传统的工业生产模式,当代人工智能的发展以大数据和深度学习系统为基础,能够更好的完成符号逻辑推理。人工智能背景下智能制造技术的发展,需要明确人工智能与智能制造之间的内在联系,探究智能制造技术演变规律,实现产品制造、智能设备研发、终端平台建设的融合发展。互联网与AI之间的有效交互,促进我国产业结构升级,将人工智能作为产业升级与转型的内在动力,根据智能制造的基础理论,打破关键共性技术的局限性,营造一个良性发展的智能制造产业环境。

(作者:程兴国,贵州民族大学物理与机电工程学院副教授;翁璞,贵州民族大学材料科学与工程学院教务科科长)

来源: 光明网

历史可向前追溯千百万年直至遥远的史前时期,彼时在一片平凡无奇的景观中存在着考古学意义上的人和文化,各自都有其独特的时空背景。研究这些背景的文化史便是考古学的一个基本组成部分。

文化史(culture history)是对历史上绵延数千年的人类文化的描述。文化史脱胎于在时空背景中对考古遗址及其包含的器物(artifacts)和结构的研究。通过考察遗址群及其出土器物,就有可能建立跨越世纪甚至千纪的人类文化的局部性和区域性序列。对文化史的研究有赖于另一个重要原则,即背景。

一、背景

考古背景(context)指的是某个考古发现在时间和空间中的位置,它通过发掘、记录和调查得以建立。考古背景融合了时间和空间的维度,这里的空间指的不是宇宙中无限的空间,而是在考古调查和发掘过程中为每个发现而精确定义的位置。每一个考古发现,不管是一枚针还是一座宫殿,都有一个确切的经纬度坐标和深度,这些数据结合起来就为空间中的任何一点提供了一个绝对的、独一无二的身份。

 

图1、地层和伴存关系是考古学的两个基本原则

 

考古学家在展开地面调查和发掘时会使用特殊的手段以记录下每一个遗址、器物、居址和其他发现的精确位置。他们会在一张准确的调查地图上标出每一个遗址的位置,以便运用地图上的网格坐标对遗址的位置做出精确定义。在进行遗址调查时,考古学家会将整个遗址均分成网格状,然后用这些坐标来记录遗址表面或探沟(trench)中每一个出土物的确切位置,亦即一个时空背景,这种时空背景是由地层数据(见图 1)、年代测定和伴存关系(law of association)共同决定的(见图 2)。

 

图2、伴存关系

 

二、时 间

人类历史的时间刻度是很难想象的。自冰期结束,巨大的冰原覆盖了欧洲和北美洲大部分地区以来,我们的历史又过去了 15 000 年。自从第一个解剖学意义上的现代人出现在非洲以来,至少 17 万年已经过去了。数量不足 100 万的古人散居于非洲、亚洲和欧洲.而美洲在25万年以前是没有人居住的。200万年前,地球上唯一的人类居住在热带非洲。我们可以将100 枚硬币卷成一卷来理解史前时间刻度。如果整卷硬币代表人类及其文化出现于地球上的全部时间的话,历史记录所涵盖的时间长度恐怕连一枚硬币的厚度都不够。

那么,考古学家是如何为过去测年的呢?世界史前史的年代学是建立在对不同文化层的观察以及一系列精密测年方法之上的,这些测年方法将我们带回到遥远的过去,远远早于 5000 年前出现于西亚的世界上最早的历史记录。人类历史上 99%的B间都处于史前时期,并且只能以千年记,偶尔以百年记。

三、空间

空间位置对于考古学家来说是必不可少的,因为他们借此可以建立起考古对象和聚落之间、整个聚落之间、聚落和主要植被带以及路标之间的距离。这些距离可能只有毫米之微,但如果是奢侈品贸易在数十个聚落之间的分布轨迹的话也可能长达数百英里。因此,考古学家大体从两个层面来考虑空间:单个聚落内器物的分布,以及聚落形态(settlement pattern),即聚落本身在地貌当中的分布。

空间背景是与人们的行为紧密相连的。考古学家会检视器物本身及其与其他器物的关联以洞察人类行为。例如,比利时考古学家调查了位于该国北部梅尔(Meer)一处沙土空地上一个有着 9000年历史的狩猎营地。通过标识出古代文化层出土的所有石器残片,他们不仅为此处营地定了性,而且根据石器残片散落的形态推断出,当时曾有一两个人坐在那里并制作了几件燧石制品。这些残片的空间关系使得考古学家能够极其详细地重建 9000 年前发生的事情。通过将残片进行拼接,他们成功地复制了当时的石器制作技巧,甚至指出其中一位工匠是左撇子!

四、类型学和“民族志的现在”

文化史研究严重依赖民族学类比法(ethnographic analogy),即将鲜活的现代社会的器物和文化与古代的相比较。当然,在当代和古代的狩猎武器之间有时存在巨大且非常明显的相似性,在现代玛雅人及其远祖所使用的磨石(凹面磨盘[metate])之间也一样。但是如果因此而假设史前觅食者对环境的看法与南部非洲现代桑族人的一致,或者生活在冰期晚期的北极猎人在很多方面都与当代爱斯基摩人类似的话,那就没有任何意义了。

 

图3、在坦桑尼亚的哈德萨人中进行的民族考古学研究。哈萨德人狩猎技巧的种种细节

 

一种方法是民族考古学(ethnoarchaeology),有时也被称为“活的考古学”,即通过研究活的社会对考古资料加以理解和诠释。例如,考古学家约翰·叶伦(John Yellen)曾经在南部非洲的卡拉哈里沙漠(Kalahari Desert)和当地的昆桑族(!Kung San)觅食者一起牛了几个月。他回到他们的露营地,记录下零星的废弃物、灌木居址遗存(brush shelter)、大坑及睡觉的地方。叶伦甚至发掘了其中的一些遗址,并收集了一批研究古代觅食者的才价值的信息。例如,昆桑族遗址中的大多数器物形态都是家庭活动的结果,而一些公共活动如跳舞或者第一次分肉仪式等则都在公共空地上进行,因此没有留下任何考古经索。在东非坦桑尼亚的哈德萨人的狩猎-采集型社会(hunter-gatherer)中也开展过类似的调查。

考古学家的身影遍布全世界,从美国西南部的普韦布洛历史聚落到现代非洲村落再到当代澳大利亚原住民营地,他们孜孜不倦地从已知的现在往回追溯遥远的过去。阿兹特克、印加(Inca)、普韦布洛、祖鲁(Zulu)--这些社会代表着通常被称为民族志的现在(ethnographic present)的传统文化,它们尚处于被西方文明的破坏性影响永远改变之前的所谓原始状态。尽管如此,这种民族志的现在只是一种迷思(myth),因为所有的人类社会都处于持续的变迁当中。对任何一个处于原始状态的古代文化来说,没有一刻是静止不动的,更别提在与欧洲人接触时了。

举例来说,欧洲人遇到并描述的整个北美的美洲印第安人都已经受到了广泛传播的西方接触的影响。早在外来者真正来到这片土地之前,天花和其他一些疾疫就已经深入传播到了内陆,致使当地人大量死亡。所以,甚至第一批来到美国东南部内陆的探险家在和印第安人接触时也会视其为自己前身的影子。没有人会把自己已死的社会称作“民族志的现在”。

我对孙子兵法的认识,是来自《华杉讲透孙子兵法》一书,这本书通俗易懂的讲解了孙子兵法的诸多细节,并且引经据典,将历史上的重大战争事件,通过孙子兵法来进行演绎诠释。孙子兵法的原文共6000来字,说实话对于文言文不好的普通读者,是非常晦涩难懂的。好在华杉将每一段进行拆解,这样使得我们读古文相对来讲容易理解一些,便实际上依旧不太好消化,因此看一遍是不行的,我已经看完一遍了,现在打算再看一遍。但我多了一个心眼,我打算在看第二遍的同时,会有选择地看,重点在于将孙子兵法与股市的实战结合起来。

 

出此文并非哗众取宠,而是从一个小韭菜的历程来看,我应该可以代表着很大一部分自认为有技术、有思想的韭菜,但韭菜终究是韭菜,想长成炒家那样的韭皇,是很难的。但做为一个2021年初入市,吃到快肉大肉,又在2022年被市场教训得心有不甘的韭菜,总归想着用什么样的方式来提升。

 

我是典型的量化技术派,喜欢用数据、指标、检索、整合等各种技术方式来进行炒股,也依着自己的能力研发一套大数据分析及量化交易软件系统,天天都在用着。但有软件支撑,并不代表就能赚钱,眼下还处于会买只是徒弟的阶段,距离会卖才是师傅这个阶段还比较远。因为我总是能吃到大肉,但很快能挨到大锤。这就是满仓的快乐吧(允悲)。

 

我想将这本书的一些文字进行技术化实战分析,从选股、基本面、仓位管理、获利分析、亏损分析等诸多方面进行整合。希望在不久的将来,我能通过归纳总结,将孙子兵法应用于股市实战交易,并将心得告知朋友们,大家一起进步。

 

文章会不定期发布,也许要花上一年半载才能整理完毕,要完成一件事情,不是口号,而是靠坚持实践。

 

2023-3-12 记在硅谷银行破产,对大A影响的前夜



一、什么是ChatGPT

ChatGPT是英文单词Chat和GPT组合而成,Chat的意思是聊天,ChatGPT的意思就和GPT聊天。GPT 全称 Generative Pre-training,字面意思是“生成式预训练”。它是一个自回归语言模型,目的是为使用深度学习分类或产生人类可以理解的自然语言。

也就是说这个软件是一个聊天软件,不同的是你聊天的对象是计算机,你提出问题,计算机进行回答。

ChatGPT是OpenAI(美国人工智能研究公司)的产品。该公司是2015年12月11日在美国旧金山成立的一家公司。创始人包括马斯克、美国创业孵化器总裁阿尔特曼、PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷大亨。从创始人中就可以看到该公司的不一样。该公司的主要目标制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。ChatGPT依赖于一个庞大的数据库,该数据库包含通过扫描网络帖子和数字图书收集的近一万亿个单词。

二、怎么使用ChatGPT

1.登录网址:
https://chat.openai.com/auth/login

选择Sign up,进入下一页

2.通过短信接码平台 sms-activate.org 完成 ChatGPT 手机号验证

3.登录 ChatGPT 账号,对话框输入,开始使用 Chat GPT ,输入任意话题,探索 ChatGPT 的强大功能。

现在我们国家还不能使用ChatGPT,至于不能使用的原因,大家可以搜索下。

三、ChatGPT相关的股票

中国无法访问的ChatGPT,却在国内掀起了巨大的热度,让人觉得唏嘘不已。A股市场中,相关股票有29个(数据来源于东方财富)。涨幅在一半以上的有海天瑞声、汉王科技、初灵信息、云从科技、福石控股,海天瑞声以百分之九十位列第一。

以下数据来源于东方财富

 

入选后的涨幅

 

此表的数据来源于东方财富软件:

 

 

 

证券名称

简介

神州数码

2022年半年报显示公司基于数据+AI的Jarvis人工智能知识平台,以云原生技术、独特的数据算法和AI训练模型,轻松构建知识生产者和知识消费者间的桥梁。产品致力于通用企业场景,为企业解决大量长尾需求,帮助企业大幅降低成本,赋能员工新技能,提升业务部门效率,帮助企业实现使用最低成本服务最多的人。Jarvis能够帮助客户快速搭建自己的聊天机器人。

高鸿股份

2022年12月30日回复称公司与之对应的CHATBOT产品是以阿里云小蜜为参考,主要是针对文本类型的业务问答机器人,主要用于广电和电力行业的人工客服辅助、在线智能问答、在线业务办理以及意向收集、调查类业务场景,使用的是TextCNN、Bert等深度学习模型,目前最大数量级到百万,并不是全场景均支持(仅聚焦于广电、电力行业)的对话机器人。

梦网科技

2022年12月08日回复称Chatbot消息是基于RCS协议面向行业客户开放的一种5G消息的接入方式,可以实现多种媒体互动、推送、交互,还可以跟后台业务深度融合。通过Chatbot服务,实现应用与个人交互,在消息窗口完成搜索、发现、订阅、支付等业务体验。Chatbot搭载智能机器人,可应用于智能客服、智能问答、兜底消息等场景,为行业客户与个人间提供实时的交互和丰富的业务服务。

科大讯飞

2023年01月11日回复称讯飞语音合成、虚拟人相关技术等都属于AIGC,同时讯飞也积极布局基于预训练模型的文图生成、对话生成等技术方向,相关技术均达到业界领先水平,并通过AI虚拟人交互平台在媒体、金融、教育、文旅等领域赋能内容生产创作和业务服务。同时自动化的内容生成,将会为未来元宇宙的海量内容生产做好技术基础。ChatGPT主要涉及到自然语言处理相关技术,属于认知智能领域的应用之一。

奥飞娱乐

2023年2月6日回复称公司目前持有北京光年无限科技有限公司5%股权。据了解,光年无限有自己的AI对话机器人产品-图灵机器人开放平台,开发者可自行快速接入并创建个性化机器人,包含聊天机器人、智能客服等,目前累计注册企业开发者超过150万。

天娱数科

2023年2月1日回复称公司制作的虚拟数字人可在各类活动中担任虚拟主播、AI讲师、AI客服等工作。公司制作的虚拟数字人在语音交互功能中应用了基于AIGC技术的NLP问答技术。“MetaSurfing-元享智能云平台”未来不仅要实现关键词生成图片、声音、图像、文本、音乐等简单的内容,同时还要完成智脑化的组合应用,通过关键词、描述生成可直接应用的3D模型资产、短视频、CG动画、直播等多类型的视觉/听觉/应用三位一体的高效内容输出。

汉王科技

2022年12月31日回复称公司是一家长期坚守在人工智能领域的创新型科技企业,在多模式识别、智能人机交互、自然语言理解NLP等方面拥有多种底层核心技术,并将核心技术应用在智能产品、行业解决方案等方面。公司在NLP领域也有一定的技术积累,主攻包括文本分类、信息抽取、知识抽取、机器问答、文本生成等等在内的各个NLP技术,并已在业内处于领先地位,取得了一定的成绩。

荣联科技

2020年03月13日回复称公司一直密切关注人工智能领域的发展变化,并在自然语言处理(NLP)和机器学习等领域取得重要进展,智慧新闻产品iNEWS、智能客服平台、互联网疫情资讯数据平台(疫情辟谣库及疫情实时资讯)等相关具有自主知识产权的产品和解决方案已经应用到行业客户。

博彦科技

2021年11月19日回复称公司在人工智能业务方面具备人工智能机器学习知识图谱方面的经验和技术积累,形成了包括chatbot智能聊天机器人、智慧运维等方面的解决方案。

神州泰岳

2022年12月20日回复称公司拥有自主研发的NLP开发平台、运行平台、智能客服系列产品,并在此基础上通过长期的实践积累了丰富的行业能力和创新应用。在政务大数据领域通过语义结构化能力、场景赋能、独立创新应用3种方式可以为政府提供诸如专题数据库、智能快报、智能填写、智能警务助手、智能审讯、智能合同审核等应用。

同花顺

2022年11月25日回复称公司已构建同花顺AI开放平台,可面向客户提供智能语音、智能客服、智能金融问答、智能投顾、智能质检机、会议转写系统、智能医疗辅助系统、数字人等多项AI产品及服务,可为银行、证券、保险、基金、私募、高校、政府等行业提供智能化解决...

天源迪科

2021年12月09日回复称研究院创办前期主要是进行基础设施和团队建设,重点开展自然语言处理方向的研究课题,并应用到银行信用卡中心智能客服等应用场景。

福石控股

2022年4月28日公告显示公司参股公司北京快友世纪科技股份有限公司AI智能客服平台以5G消息为承载,打造Chatbot平台,为企业客户提供AI智能聊天机器人,及一键接入全通道的能力。

捷成股份

2023年2月3日回复称公司参股子公司世优科技数字人已经接入chatGPT,正在通过数字人自身的人设背景等相关数据集,并基于OpenAI来训练这个数字人专有大脑形成个性化模型。未来世优科技的AI数字人除了将拥有chatGPT的超强“AI大脑”通用能力外,特定数字人还将具备...

拓尔思

2022年11月11日回复称2022年8月,拓尔思与腾讯云签署战略合作协议,通过引入形象技术,结合自主的语义智能联合打造为政企降本增效的服务型虚拟人。此类服务型虚拟人基于大数据和自然语言处理的知识图谱构建,可以让虚拟人具备知识储备、语义理解、推理分析、自主决策和交互表达的智能驱动能力,让虚拟人华丽的“形象”具备知识服务的“灵魂”表达,从“更好看”变得“更有用”。目前,公司已经或正在落地相关项目,行业领域涉及虚拟主播、政务服务、直播带货、数字员工和智能客服等。

天玑科技

公司官网显示天现 NLPS,是一套构建人机通信的自然语言处理解决方案。NLPS 支持分析及挖掘文本内容的服务,涵盖了命名实体识别、情绪分析、文本分类文本相似度检测、对话/闲聊机器人、信息推荐,检索等能力。

初灵信息

2023年01月31日回复称公司的智能对话平台是基于人工智能技术,以Chatbot方式面向用户提供多媒体智能应答服务,已拥有AI智能客服、智能外呼、文本机器人、来电助理、智能培训等成熟应用。公司的智能对话平台通过IMS接入产品接入IMS网络,可通过开发运营商发布的...

中文在线

2022年12月13日回复称公司一直在AIGC领域投入研究并已落地应用等,如公司已推出AI主播、AI绘画和AI文字辅助创作功能,并在研发推动更多AIGC功能落地。目前可针对人物、物品等进行AI辅助创作,并针对不同的作品类别如古风、都市等进行语言调整,带来最佳的内容产出体验,大幅提升创作效率和内容的可读性。

昆仑万维

2022年10月29日公告显示StarXMusicXLab再推10首新作AI歌曲,算法模型及AIGC(人工智能生成内容)能力不断优化提升。目前新歌已在国内外各大平台上线。

高伟达

2020年10月16日回复称公司招股书显示在智能客服领域,聊天机器人基于强大的自然语言处理技术和精湛的金融客服专业知识,正广泛应用在一些创新性的银行及泛金融机构。

神思电子

2022年12月09日回复称公司专注于政务、能源等行业知识库技术开发,关注知识的专业性和严谨性,同时研究团队也不断学习与借鉴包括ChatGPT在内的前沿成果,根据客户需求对行业知识产品与技术进行升级。

科大国创

2022年12月07日回复称公司在人机交互领域进行积极探索,获得了“一种基于界面可视化的软交换自动呼叫方法及系统”、“科大国创智能机器人外呼系统”、“科大国创智能客服助理坐席辅助系统”、“科大国创智能IVR语音导航业务适配系统”等多项专利和著作权,并已...

万兴科技

2023年2月1日回复称ChatGPT是人机交互的语言模型,是AIGC的一种应用和产品,更是AIGC技术进展的重要成果。公司持续关注相关领域的技术发展和市场需求,始终围绕主业,持续深化图片、视频领域相关AI技术的研发与探索,公司自建了海量素材资源商场,落地了应用产品AI...

宏景科技

公司官网显示公司基于自然语言处理(NLP)、语音识别(ASR)和语音合成(TTS)技术,提供文本对话交互功能,能替代人工客服解决大部分咨询问题,实现自助服务,帮助企业升级客服体验,提高服务效率,降低人力成本。

浙大网新

2022年06月17日回复称公司与交科院联合成立浙江交通人工智能应用研究院,并通过交通运输部认定,升级为新一代人工智能技术交通运输行业研发中心,目前已取得公路养护领域多源数据处理和标注方法的研究与应用等多项重点项目,完成发布道路表观病害识别算法等;在智能客服业务领域,公司的自有智能客服“CUI+”系列产品已在交通、工商、人社、教育等行业应用;在智能投顾业务领域,“智语投研平台”已与多家私募机构、券商达成合作。

三六零

2023年2月7日回复称公司的人工智能研究院从2020年开始一直在包括类ChatGPT技术在内的AIGC技术上有持续性的投入,但截至目前仅作为内部业务自用的生产力工具使用,且投资规模及技术水平与当前的ChatGPT3相比还有较大差距,各项技术指标只能做到略强于ChatGPT2。

大胜达

2023年2月2日回复称公司智能工厂上线的“AI虚拟厂长可以实现面向企业内外部数据的智能查询和主动预警,目前仅有部分对话场景应用了chatGPT技术,并利用NLP2SQL实现语义转数据的高效查询,助力企业实现数据驱动生产。

云从科技

2023年01月30日回复称公司的研究团队高度认同“预训练大模型+下游任务微调”的技术趋势,已经陆续在NLP(NaturalLanguageProcessing,即自然语言处理)、OCR(
OpticalCharacterRecognition,即光学字符识别)、机器视觉、语音等多个领域开展预训练大模型的实践,不仅进一步提升了公司各项核心算法的性能效果,同时也大幅提升了公司的算法生产效率,已经在城市治理、金融、智能制造等行业应用中体现价值。

海天瑞声

2022年11月21日回复称公司提供的训练数据广泛应用于众多主流AI产品及终端应用的训练过程,目前主要覆盖智能家居、智能客服、机器人、语音导航、自动驾驶、智慧交通、智慧城市、机器翻译、信息提取、OCR识别等多种应用场景。公司认为,训练数据作为AI算法模型发展和演进的“燃料”,是AI算法模型不可缺少的部分;随着AI技术深入到垂直行业中进行应用,对训练数据的需求将持续产生,将驱动国内、国际训练数据服务行业处于快速成长期,市场规模具有较大的增长空间。

 

 

 

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