算力成本是影响AI产业发展的关键因素；以GPU为代表的AI加速芯片已经成为AI算力的主要提供者企业级CPU千美元量级企业级GPU单价目前大部分用户的GPU利用率只有10%～30%；基于硬件独占的使用方式导致算力利用率低下，独占资源，无法随需应变，无法动态伸缩，大量算力资源闲置浪费。

糖尿病视网膜病变(DR)是一种高血糖导致的眼部病变，增加血管基底膜成分的合成和积累，早期的变化难以在眼底检查中发现•47%的人不知视力模糊可能是糖尿病视网膜病变的症状，患糖尿病5年以上DR发病率约为17%，患糖尿病10年以上DR发病率为26%，患糖尿病20年以上DR发病率为63%，相对非糖尿病人，DR导致失明和视力减退的概率要高出数十倍。

深度学习算法对算力有极高的需求，传统应用无法满足深度学习领域发展速度非常的快，需要快速迭代，试错位所有AI的应用都离不开深度学习框架服务器，手机，嵌入式设备，汽车，所有AI存在的地方参考应用和操作系统的关系术模型算法接口设计，编程语言设计，编译原理体系结构，异构计算，分布式计算，大数据系统。

大会伊始，由Boolan创始人兼首席执行官李建忠先生致辞。李建忠回顾了以机器学习为代表的人工智能从算法驱动、技术驱动、到产品驱动的发展历程，分享了Boolan作为高端IT咨询与教育平台在AI领域耕耘的经验和心得。李建忠表示，人工智能已经进入产品驱动的时代，围绕一个一个应用场景，人工智能必将在后疫情时代为各行业带来深刻的改变，Boolan将继续秉持“全球专家、卓越智慧”的使命，在高端技术咨询、技术教育、技术会议领域，携全球专家深度赋能AI行业。

因子研究一直是量化领域的重心。研究者在基于新数据新想法不断努力挖掘有效因子的同时，如何将手头上已有的因子转化为最终的投资组合也是摆在基金经理们眼前的现实问题。本篇报告的主要研究目的，是在给定最终复合因子的前提下，探索新的多头股票组合构建及优化方式，并运用机器学习算法实现具有操作意义的指数增强构建方法。

本文利用最近在IrvingFischer委员会(IFC)成员中进行的一项调查，回顾了中央银行对大数据和机器学习的使用。大多数中央银行在其机构内正式讨论大数据话题。大数据被用于各种领域的机器学习应用程序，包括研究、货币政策和金融稳定。中央银行还报告使用大数据进行监管（suptech和regtech应用）。数据质量、抽样和代表性是中央银行面临的主要挑战，围绕数据隐私和机密性的法律不确定性也是如此。一些机构报告说，在建立足够的IT基础设施和开发必要的人力资本方面存在限制。公共当局之间的合作可以提高中央银行收集、存储和分析大数据的能力。

作为专业会计师组织，ACCA已将数字技术应用纳入了培训计划的内容与交付当中。我们的课程内容强调，从数据分析法到人工智能，专业会计师需要培养对一系列技术的理解能力。ACCA资格认证和后续职业教育（CPD）服务则致力于通过在线、灵活的数字化方法，为遍布180多个国家的会员和学员提供最优质的服务。我们的思想领导力同样是建立在自身组织对数字技术应用的关注上的。我们开展着广泛而深入的技术研究——从机器人流程自动化一直延伸至区块链，本报告提供的机器学习观点是这一强大研究组合的最新成果。报告首先以通俗易懂、切实可行的方式对机器学习的基础知识以及其如何在财会行业中运用进行了介绍。此外，本报告还探讨了与公共利益相关的道德问题和其他考量。这些事项都是ACCA使命的重要组成部分，也是我们与监管机构、标准制定者、合作伙伴、成员和学员开展对话时不可或缺的议题。当前，有关人工智能将给世界带来何种负面影响的讨论正如火如荼地进行，我们的目标在于，在普遍过分夸大的意见中加入深思熟虑、审慎周详的意见。我们由衷希望，本报告可以为关心人工智能发展的人们提供实用的参考，并且支持那些有意义的、有建设性的讨论。

该统计数据包含了2023年各国著名的机器学习模型数量。

因子有效性随市场变化，因子合成面临挑战。在经典的多因子选股框架里，等权法合成因子较为常见，特点是简单直观，但无法体现因子间的差异。IC加权法包含了因子的动量信息，以及因子之间的差异，但无法体现因子之间的交互作用。而机器学习可以寻找大量数据之间的映射（非线性）关系。

机器学习已经成为了当今的热门话题，但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中，众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机，到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上， 1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年， IBM 的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel， 被誉为“机器学习之父”）设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移， 程序的棋艺变得越来越好。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

数据跟产品的结合Stitch Fix的模式，数据科学渗透到产品环节数据跟人的结合人机耦合推荐搭配，人机耦合的挑战数据科学的职能数据科学做什么，需要哪些素质，与其他学科的关系。

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进入8月后，2020年已经进入下半场，回顾前7个月的剧集市场表现，内容亮点多多。《清平乐》《三生三世枕上书》领衔古装剧市场，《新世界》《龙岭迷窟》《隐秘的角落》等悬疑剧精彩连连，《安家》《三十而已》等现实题材热播剧话题热度引爆全网，《下一站是幸福》《冰糖炖雪梨》《传闻中的陈芊芊》等爱情甜宠剧收割大批少女心。“好内容背后潜藏巨大商业价值”，在国产剧制作水平及用户口碑不断提升的利好趋势下，“剧集”逐渐成为品牌营销的“座上宾”，大剧营销市场显现出强劲的发展势头。 在剧集营销市场不断进发的趋势下，艺恩基于营销智库的软广数据监测，发布《2020大剧营销数据简报》，快速复盘2020剧集营销领域品牌主软广投放的市场表现、内容偏好、品类品牌投放集中度等，以期窥探剧集营销发展的新风向。

机器学习已经不再只是炒作，而已成为对许多组织而言非常有意义的价值驱动力。已部署由机器学习提供支持的人工智能(AI)计划的那些企业，超过一半表示，这项技术提高了工作效率。1虽然机器学习明显是业务转型的重要组成部分，但许多组织仍然很难确定在哪些领域应用机器学习，才能产生最大的影响。要选择恰当的机器学习使用案例，您需要考虑多种因素。首先，您需要在最佳业务价值与速度之间找到平衡。由孤立的数据科学家建立起的概念验证，不太可能在组织中激发起对机器学习的热情。要更轻松地吸引所需协作承诺和资金，您应该展示的是机器学习如何能解决组织当前所面临的实际问题。此外，您需要找到能在6到10个月内完成的工作，才能便保持动力。如果您是第一次涉足机器学习，那么这一点尤其重要。