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“人工智能+”引領人類社會變革(3)

時間:2016-05-27 15:53來源:東北證券作者:信息發布點擊: 次

“人工智能+”引領人類社會變革

圖9：美國‚“腦研究計劃”19

圖10：歐盟‚“人類大腦工程”.19

圖11：“中國腦計劃”研究方向.20

圖12：互聯網大腦架構圖20

圖13：人工智能發展歷程22

圖14：人工智能的三個層次.22

圖15：人工智能不同層次的技術支撐要素22

圖16：真實神經元和人工神經元23

圖17：傳統神經網絡和深度神經網絡.23

圖18：深度學習算法與淺層學習算法的區別24

圖19：深度學習過程.24

圖20：Google大量使用深度學習算法25

圖21：深度學習提高Image Net圖像識別準確率25

圖22：深度神經網絡提高微軟語音識別準確率.25

圖23：大數據的五大特征26

圖24：大數據發展歷程26

圖25：互聯網、物聯網帶來海量數據.26

圖26：大數據主要技術27

圖27：大數據挖掘步驟28

圖28：計算性能的發展29

圖29：GPU和CPU浮點運算能力對比.29

圖30：并行計算和串行計算示意圖29

圖31：FPGA芯片概念圖30

圖32：IBM神經元芯片.30

圖33：人工智能產業鏈31

圖34：AI應用層的形成機制.32

圖35：弱人工智能-強人工智能-超人工智能33

圖36：Google并購眾多人工智能初創公司.34

圖37：圖像識別過程.35圖38：全球生物識別行業市場規模預測（億美元）37

圖39：全球生物識別行業細分市場規模（億美元）37

圖40：人臉識別過程.37

圖41：人臉識別技術.37

圖42：指紋識別38

圖43：指紋識別過程.38

圖44：虹膜的結構.39

圖45：虹膜識別過程.39

圖46：Google Searchby Image40

圖47：以圖搜圖過程.40

圖48：典型的工業用機器視覺系統41

圖49：全球機器視覺市場規模預測（億美元）.41

圖50:車牌識別標準型配臵圖42

圖51：發現并跟蹤肇事車輛.42

圖52：車輛逆行檢測.42

圖53：車牌識別43

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