第七章 投资策略
第八章 中:智林－主要公司分析
8.1 . 东方网力
8.2 . 同花顺
8.3 、科大讯飞
8.4 . 浙大网新
8.5 、思创医惠
8.6 . 和而泰
8.7 、汉邦高科
8. 风险提示
图表目录
图表 1：人工智能的发展一直随同人工神经网络研究的进展而起伏
2025-2031 China Deep Learning industry current situation in-depth research and development prospects analysis report
图表 2：生物神经元的结构
图表 3：人工神经元数学模型
图表 4：单层人工神经网络
图表 5：多层（深度 ）人工神经网络
图表 6：深度学习实际上是建立输入和输出数据之间的映射关系
图表 7：百度深度学习的四大直接应用本质上都是实现分类识别功能
图表 8：人类视觉从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是人脸）
图表 9：深度学习已经应用到谷歌的各项业务中去
2025-2031年中國深度學習行業現狀深度調研及發展前景分析報告
图表 10：深度学习具备非常好的通用性：基础模块、端到端的简单模型
图表 11：深度学习效果随着数据规模增加显着提升
图表 12：谷歌首次引入深度学习语音识别错误率就降低 30%
图表 13：科大讯飞语音 识别近几年错误率明显降低
图表 14：ImageNet 是全球最大的计算机视觉图片库
图表 15：Google在 Im ageNet图片识别准确率快速提升
图表 16：国际权威测试IMAGENET 各公司图像识别错误率已接近人类肉眼水平
图表 17：LFW 库中不少公司人脸识别识别错误率已经低于人类肉眼
2025-2031 nián zhōngguó shēn dù xué xí hángyè xiànzhuàng shēndù diàoyán jí fāzhǎn qiántú fēnxī bàogào
图表 18：%的人工智能技术类企业投资集中在计算机视觉领域
图表 19：实现任意脸部遮挡及视角下的实时检测
图表 20：人脸特征识
图表 21：行人检测
图表 22：车辆检测
图表 23：语义驱动的互联网规模图像搜索及排序
图表 24：在实用场景 中物体识别技术可提供商品搜索、危险物品检测等多种实用引擎
图表 25：场景识别在上百类的室内外场景图像中识别显着场景元素
2025-2031年中国のディープラーニング業界現状詳細調査と発展見通し分析レポート
图表 26：在自然场景拍 摄的图像中准确地检测并识别出其中的文字内容
图表 27：基于深度学习实时降低图像压缩噪声
图表 28：基于暗原色技术实现的图像去雾
图表 29：风靡朋友圈的 faceu应用人脸技术支持
图表 30：宝宝相册自 动识别整理宝宝照片
略……
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