概述

表1 AI技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)來源

表2 人工智能算法技術(shù)來源

表3 框架及服務(wù)技術(shù)來源

表4 行業(yè)應(yīng)用技術(shù)來源

目錄
1. AI技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施
1.1. 數(shù)據(jù)資源
1.1.1. 數(shù)據(jù)采集
1.1.2. 數(shù)據(jù)標(biāo)注
1.1.3. 數(shù)據(jù)存儲
1.1.4. 數(shù)據(jù)開放
1.2. 算力資源
1.2.1. AI芯片
1.2.1.1. GPU
1.2.1.2. FPGA
1.2.1.3. TPU(ASIC)
1.2.2. AI服務(wù)器
1.2.3. 高性能網(wǎng)絡(luò)
1.2.4. 高性能存儲
2. 人工智能算法
2.1. 計(jì)算機(jī)視覺
2.1.1. 圖像處理
2.1.1.1. 字符識別
2.1.1.2. 圖像分類
2.1.1.3. 分類和定位
2.1.1.4. 目標(biāo)檢測
2.1.1.5. 語義分割
2.1.1.6. 實(shí)例分割
2.1.1.7. 圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換
2.1.1.8. 圖像翻譯
2.1.1.9. 圖像編碼
2.1.2. 視頻處理
2.1.2.1. 視頻摘要
2.1.2.2. 視頻編解碼
2.1.2.3. 目標(biāo)跟蹤
2.1.2.4. 視頻結(jié)構(gòu)化
2.1.2.5. 視頻超分
2.1.2.6. 視頻圖像增強(qiáng)
2.1.2.7. 動作識別
2.1.2.8. 內(nèi)容分析
2.1.3. 生物特征識別
2.1.3.1. 生物信號處理技術(shù)
2.2. 自然語言處理
2.2.1. 自然語言理解
2.2.1.1. 詞性標(biāo)注
2.2.1.2. 文本分類
2.2.1.3. 句法分析
2.2.1.4. 分詞
2.2.1.5. 信息檢索
2.2.1.6. 信息抽取
2.2.2. 自然語言生成
2.2.2.1. 自動摘要
2.2.2.2. 問答系統(tǒng)
2.2.2.3. 機(jī)器翻譯
2.3. 預(yù)訓(xùn)練大模型
2.3.1. 基礎(chǔ)架構(gòu)
2.3.1.1. Transformer架構(gòu)
2.3.1.2. 多模態(tài)架構(gòu)
2.3.1.3. CNN架構(gòu)
2.3.2. 下游遷移
2.3.2.1. 小樣本推理
2.3.2.2. 模型調(diào)優(yōu)
2.3.3. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
2.3.3.1. 多模態(tài)
2.3.3.2. 文本
2.3.3.3. 圖像
2.3.4. 計(jì)算加速
2.3.4.1. 并行訓(xùn)練
2.3.4.2. 模型加速
2.4. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2.4.1. 模型策略
2.4.1.1. 離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2.4.1.2. 在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2.4.1.3. 單智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2.4.1.4. 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2.4.2. 交叉學(xué)習(xí)
2.4.2.1. 游戲?qū)W習(xí)
2.4.2.2. 機(jī)器控制
2.4.2.3. 自動駕駛
2.4.2.4. 信息檢索
2.4.2.5. 智慧醫(yī)療
2.4.2.6. 物理化學(xué)實(shí)驗(yàn)
2.5. 推薦系統(tǒng)
2.5.1. 信息存儲
2.5.1.1. 矩陣/分解機(jī)結(jié)構(gòu)
2.5.1.2. 序列化結(jié)構(gòu)
2.5.1.3. 二部圖結(jié)構(gòu)
2.5.1.4. 異構(gòu)圖/超圖結(jié)構(gòu)
2.5.2. 信息檢索
2.5.2.1. 基于協(xié)同過濾
2.5.2.2. 基于內(nèi)容
2.5.2.3. 混合推薦
2.5.3. 信息融合
2.5.3.1. 用戶交互
2.5.3.2. 專家知識
2.5.3.3. 多模態(tài)
2.6. 智能語音
2.6.1. 語音信息處理
2.6.1.1. 語音識別
2.6.1.2. 語音合成
2.6.1.3. 語音增強(qiáng)
2.6.1.4. 聲紋識別
2.6.1.5. 語音偽造/鑒偽
2.6.2. 計(jì)算機(jī)聽覺
2.6.2.1. 聲音檢索
2.6.2.2. 聲音事件檢測
2.6.2.3. 聲音場景分析
3. 框架及服務(wù)
3.1. 容器
3.2. 分布式結(jié)構(gòu)
3.3. 框架
3.4. 云服務(wù)
3.5. AI軟硬件加速技術(shù)
4. 行業(yè)應(yīng)用
4.1. 交通
4.1.1. 自動駕駛決策
4.1.2. 行人/車輛/非機(jī)動車識別與行為預(yù)測
4.1.3. 軌跡分析
4.1.4. 多傳感器感知融合
4.1.5. 交通信號控制
4.1.6. 高精度地圖構(gòu)建與定位
4.1.7. 客流分析
4.1.8. 路面檢測
4.1.9. 車流分析
4.1.10. 智慧交通大腦
4.1.11. 數(shù)字道路
4.2. 安防
4.2.1. 人臉識別
4.2.2. 動作識別
4.3. 醫(yī)療
4.3.1. 醫(yī)療影像識別
4.3.2. 多模態(tài)數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)
4.3.3. 病灶/部位分割與量化
4.4. 金融
4.4.1. 量化投資
4.4.2. 風(fēng)險(xiǎn)分析
4.5. 通信
4.5.1. 邊緣AI
4.5.2. 語義通訊
4.6. 工業(yè)質(zhì)檢
4.6.1. 材料缺陷
4.6.2. 裝配合規(guī)檢測
4.6.3. 特種設(shè)備識別
4.7. 智能內(nèi)容生成
4.7.1. 圖像/視頻編輯
4.7.2. 數(shù)字人
4.7.3. 虛擬穿戴
4.7.4. 2/3D關(guān)鍵點(diǎn)捕捉
4.8. 綠色云網(wǎng)
4.8.1. 基站智慧節(jié)能
4.8.2. 云主機(jī)智慧節(jié)能
4.8.3. 機(jī)房智慧節(jié)能
4.9. 教育
4.9.1. 作業(yè)批改
4.9.2. 拍照搜題
4.10. 水利
4.10.1. 水位識別
4.10.2. 排水識別
4.11. 明廚亮灶
4.11.1. 人體分析
4.11.2. 動作識別
5. 總結(jié)