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。

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。

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。

.输入（数据）升级:大量中间特征=>原始行为，原始数据模型（对特征的利用）升级：LR=>GBDT+LR=>FM=>DNN=>DeepFM=>..输出（目标）升级:单目标，短期目标，强监督目标=>多目标，长期目标,弱监督强化目标、自监督任务吴恩达的二八定律：80%的数据+20%的模型=更好的机器学习但很多常见深度推荐算法的改进集中在模型对特征的利用升级上而我们18年末同时尝试从数据层面利用更多原始行为的输入升级。

人工智能的迅速发展正在深刻改变人类社会生活、改变世界，其技术和应用正经历快速发展的阶段。根据GB/T5271.28-2001《信息技术词汇第28部分:人工智能基本概念与专家系统》中的定义，“人工智能是表现出与人类智能（如推理和学习）相关的各种功能单元的能力。”机器学习是人工智能的核心技术之一，是使计算机具有智能的重要途径，其应用遍及人工智能的各个领域。深度学习是机器学习的一个子集，发源于人工神经网络的研究，通常也称为深度神经网络，是一种基于数据进行表征学习的方法。目前，深度学习算法在金融、安防、医疗等领域得到广泛应用，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中指出，人工智能进入新的发展阶段，“呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”然而，业界缺乏对深度学习算法可靠性、可移植性、效率等的系统性评估方法，一定程度上影响着深度学习的广泛应用和技术发展。本标准此版本仅针对人工智能深度学习算法的可靠性评估进行要求。随着研究的深入及应用的发展，后续将不断进行持续改进，逐渐扩展到深度学习算法可移植性、效率等方面的评估。中国电子技术标准化研究院作为国际标准化组织ISO/IECJTC1/SC42（人工智能分技术委员会）的国内技术归口单位，在本标准研制过程中，充分发挥了组织协调和技术方向把关作用。标准编写组聚集了国内人工智能深度学习领域的技术专家，开展了多种形式的专题研讨和征求意见活动，在保证标准科学性、合理性和可行性的同时，也确保了标准研制过程的公开性和透明性。本标准的研制工作，得到了中国人工智能开源软件发展联盟专家委员会的指导和支持，专家委员会主任委员、中国科学院院士、华东师范大学计算机科学与软件工程学院院长何积丰院士和各位专家对标准内容和文稿进行了深入严谨的讨论，给出了许多切实可行的意见，对标准质量提升和标准内容完善起到关键性作用。

该统计数据包含了2021年中国不同代际群体对发展前景的看重程度。其中80后把发展前景放在第一位的占比9.82%。

目前的未来学校是对于未来学校形态的一种探索，是一种发展趋势或方向。未来学校是从学习者出发来进行设计与建造的，是基于一定的技术手段，变革了原有的学习方式和学习空间，有其适应学生未来发展的一套课程体系，更多强调培养学生技能和素养的一种学校形态。

近年来扫地机器人行业的高景气度带动了市场对于更广义范围内服务机器人行业的关注。本文以使用场景为切入点，着重探讨了服务机器人的市场潜力，以及家电企业可以涉足的细分领域目前的产品形态以及未来拓展的方向。我们认为，使用场景的多样化注定了服务机器人较大的市场潜力，供需两端的催化拉动了整体行业规模的快速增长;服务机器人在产品形态以及使用场景方面仍有较大拓展空间，竞争格局尚未成型，科沃斯和石头等扫地机器人企业依靠规模效应和研发优势可以取得—定的市场份额。

1902年冬天，阿拉巴⻢州的⼀个名叫玛丽·安德森（MaryAnderson）的⼥⼈来纽约旅⾏，糟糕的天⽓令⾏⻋如此缓慢，她感到⼤为震惊。雪和冷⾬模糊了有轨电⻋的两块挡⻛玻璃，司机们只好打开玻璃，透过两块玻璃之间的缺⼝向前张望。安德森在笔记本上画了⼀个解决⽅案：在挡⻛玻璃外⾯装⼀个橡胶刮⽔器，与⻋⾥的⼀个杠杆相连。

该统计数据包含了2023年各国著名的机器学习模型数量。

在过去的十多年，随着外国直接投资资金不断涌入北部，海防市迅速成为焦点，它提供给企业畅通发展全球业务的基础，同时创造了可预见的机遇。基于该背景下，该报告将重点分析海防市如何加速成为国际认可的工业贸易中心和越南北部发展的驱动力。

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。

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。

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。