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哈牛橋智能科技南京公司  HOCIntelligentTechnology

(株)羽生橋インテリジェントテクノロジー

邮编210094中国南京市江北新区星火路17号创智大厦801室-845

Room 801, Chuangzhi Building, No. 17 Xinghuo Road, Jiangbei New District, Nanjing, China

〒577-0831

日本大阪府東大阪市俊徳町4-9-35

 普通法人协会日中贸易促进人工智能深度学习协会

一般社団法人日中貿易振興人工知能ディープラーニング協会

Japan-China Trade & Promotion Artificial Intelligence Deep Learning Association

577-0831

4-9-35, Shundecho, Higashiosaka, Osaka Prefecture, Japan

 
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一般社団法人中日经济振兴人工知能深度学习协会

中日AI研究

中日AI研究项目全球招募

申请条件

1.申请主体为人工智能(AI)以及相关领域创业者,技术者,团队,企业,机构等,关注并热爱AI技术。地域不限,国籍不限。

2.涉及行业为制造、农业、物流、金融、家居、零售,电子商务,家庭服务机器人、交通、医疗健康、旅游,教育、公共安全,智能硬件,IOT等。

3. 应用场景及研究范畴为机器学习,图像识别、人脸识别,自动驾驶,自然语言处理,语言识别,专家系统,深度学习,机器人、神经网络,遗传算法,医疗影像,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制等。

申请流程

1. 请将商业计划书发至

2. 组织委员会等团队预审;

3. 预审通过后,将获得导师一对一辅导,然后进行现场宣讲,答辩;

4.经过上轮筛选,将正式入驻中日AI加速器,获得各大相关企业,投资机构,众创空间的投资以及优惠扶持政策等。

报名时间

常年

主办方简介

是由在中日两国从事人工智能领域科技工作者和相关企事业单位自愿组成的学术性的社会组织,经日本东京都法务局批准的一般社团法人。协会将以服务人工智能产业发展为导向,通过市场化机制、社会化服务和智能化手段,有效整合科技创新资源,促进AI发展的技术和场景交流,助力AI技术产业化和应用落地,提供人工智能项目信息,人工智能的人才服务、科技创新、科技成果推介及项目对接活动。

背景

随着机器学习、深度学习等技术近年来所取得的革命性发展,以及计算机硬件性能和计算技术的不断突破,大数据应用、人工智能、物联网等产业发展正迎来新一轮的机遇。2017年人工智能首次被列入中国政府工作报告,接着国务院7月末印发的《新一代人工智能发展规划》已明确提出将把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划,牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动。同时,日本政府也在2016年颁布的《第5期科学技术基本计划》中,提出了超智能社会5.0战略,认为超智能社会是继狩猎社会、农耕社会、工业社会、信息社会之后,又一新的社会形态,也是虚拟空间与现实空间高度融合的社会形态,将人工智能作为实现超智能社会5.0的核心,并将2017年确定为人工智能元年。同时,全世界都在加快向AI技术投资的步伐,人工智能作为引领未来的战略性技术,已经成为世界各国提升国家竞争力的重要利器。

在此背景之下,中日AI协会受重托于各大AI相关企业,投资机构,众创空间,科技园区,将向全球范围内招募人工智能相关项目,入选者将获得相应的投资以及优惠扶持政策等。

报名联系方式

请发送邮件至中日AI科学家会邮箱:kanri@oxhabridge.com

AI职位

(1)

急募RPA(机器人流程自动化)技术者,有Uipath开发经验,7月~,8名。Team提案大欢迎。

(2)

高薪诚聘AI大神
1、拥有机器学习、深度学习知识,有实际的AI(人工智能)的模块开发经验。
2、拥有数据科学经验(Data scientist,类似国内大数据概念)经验。
3、实际的Hbase数据库(是一个分布式的、面向列的开源数据库)开发经验。
4、日语良好,有其他AI相关经验同样大欢迎

(3)

🎉急募:AI(深度学习)技术者

作業内容:Deep Learning(TensorFlow/Python)を用いた画像解析開発、7月~、品川シーサイド駅、

Skill:TensorFlow、Pythonの開発経験、Deep Learning知識

面談1回。

(4)

国内一大手公司委托中日AI协会招聘AI高手,工作地点北京,年薪起价60w以上。

主要职责:

1、 进行图像算法、3D高速地形识别的相关算法研究,包括飞行路线自动识别(非gps)目标跟踪、目标识别,目标特征自动匹配、图像特征提取等算法;

2、 基于智能感知的飞行器协同协作系统算法的研究;

3、 优化识别引擎、提高识别效率及成功率;

4、 负责相关算法的核心代码实现或移植;

5、 部分自动化控制系统的代码编写;

任职要求:

1、 精通C/C++编程,图像处理、模式识别算法,在3D高速影像识别领域有丰富经验者优先;

2、 熟悉地理信息系统,遥感影像数据处理技术;

3. 熟悉低延时自动化控制系统原理及可靠性相关技术;

4、 掌握机器学习、深度学习等相关知识,熟悉至少一种深度学习训练工具;

5、 具有熟练阅读英文文献资料的能力;

(5)

東京大学松尾研究室発AI startup – Deep X

https://deepx.co.jp/

🔸招engineer! 具体要求见下图

🔸Salary: 500-1000万日元 5-10M JPY,

negotiable depending on experience and skills!

 

·AI学习会(第37期)

·AI学习会(第37期)
【主题】Kaggle Quora2019
【时间】4月12日(金)19:30-21:00
【地点】中日AI秋葉原Office
東京都千代田区神田佐久間町1-8-4アルテール秋葉原803
【主持人】群主
【内容】
1、Detect toxic content(分辨有毒信息)
2、https://www.kaggle.com/c/quora-insincere-questions-classification
3、不平衡自然语言数据的二分类比赛
4、会员条件:分享过自己的技术见解(论文,比赛,项目经验,数学都可)以及长期坚持一起学习的朋友。
【参加费】1000日元(会员免费)
【人数、期限】10名 (最大15名)
【报名方法】统一在东京AI学习群里接龙报名

·AI学习会(第36期)

·🔥 AI学习会(第36期)

·【主题】模式识别与机器学习PRML系列(第2回)

·【时间】3月29日(金)19:30-21:00

·【地点】中日AI秋葉原Office

·【主持人】群主

·【内容】

·1、选用经典教材PRML(模式识别与机器学习)

·2、以教材为主,结合实际应用

·3、这不是讲课,重在互动,讨论,强烈建议提前看看

·4、会员条件:分享过自己的技术见解(论文,比赛,项目经验,数学都可)以及长期坚持一起学习的朋友。

·【参加费】1000日元(会员免费)

·【人数、期限】10名 (最大15名)

·【报名方法】统一在东京AI学习群里接龙报名

·中日AI科学家会「AI大赛项目」:用AI挑战真实世界的问题!

·提供最全最新国内外AI大赛信息,组团信息,AI行业动态,技术交流与比赛心得交流!

·内容包括但不限于以下大赛:【Kaggle】【日本Signate】【日本General AI Challenge】【阿里云天池大赛】【华为AI应用创新大赛】【百度之星大赛】【中国AI Challenger】【iFLYTEK AI开发者大赛】【创新工场AI大赛】【未来杯高校AI挑战赛】【中国机器人及人工智能大赛】【全球青少年人工智能大赛】以及中国各大城市(北京,上海,广州,杭州,深圳,成都,西安,珠海等)创新创业大赛(AI专业赛与AI行业赛)。

·参加大赛,申报项目,商务合作,媒体合作请联系中日AI事务局: info@cjaai.com

·AI大赛汇总(机器视觉方面)

·AI学习会(第34期)

·AI学习会(第34期)

·【主题】胶囊网络与Transformer漫谈

·【时间】1月25日(金)19:30-21:00

·【地点】中日AI秋叶原Office

·【主持人】大小王

·【内容】

·1、胶囊网络介绍

·2、神经网络的问题和局限性

·3、强大的Transformer和她的局限

·4、突破现状的思路和探索

·5、先定一个小目标

·6、不止是使用,在理解的基础上如何创新。

·结束之后大家可以参与讨论(内容不限)

·(ML, DL, NLP, CV, Data analysis, Data precessing)

·【参加费】:免费

·【人数、期限】:名额满后截止。

·

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·

·2018忘年会通知

·【中日人工智能协会2018(东京)忘年会通知】

·◾️时间:2018年12月16日(日)18:00〜20:30

·◾️受付地点:中日AI秋叶原事务所(17:30〜)

·東京都千代田区神田佐久間町1-8-4 アルテール秋葉原803

·◾️会场地点:同楼BF1

·◾️参加对象:中日AI所有成员、嘉宾,高级会员,普通会员

·◾️报名截止日期:12月13日(木)18:00为止

·◾️参加费用:5000日元(普通会员)

·◾️统一报名入口:

·https://goo.gl/forms/qLzjnfpjje3Oq5en2

·◾️报名联系人:事务干事担当王桑

·微信:pw00081

·

·学习会汇总2018年12月

·循环开课!随时插班!欢迎免费试听!

·(1)AI培训:

·每周六10:30-13:30  (循环开课!随时插班!欢迎免费试听!)

·(2)Sap培训:

·每周六14:00-18:00 (循环开课!随时插班!欢迎免费试听!)

·(3)Amazon AWS培训:

·每周日10:30-13:30 (循环开课!随时插班!欢迎免费试听!)

·(4)Salesforce培训:

·每周日14:00-18:00 (循环开课!随时插班!欢迎免费试听!)

·(5)PMP(美国项目管理师)培训:

·每周日14:00-18:00 (循环开课!随时插班!欢迎免费试听!)

·(5)RPA(Uipath)机器人流程自动化培训:

·每周日14:00-18:00 (循环开课!随时插班!欢迎免费试听!)

·地点:秋叶原office@中日AI    or   八重洲office@中日AI

·详情请电话咨询:080-5869-3901

·wechat:jpecomama

·循环开课,随时查班!可免费试听!

·AI学习会(第33期)Kaggle机器学习竞赛交流会

·【主题】Kaggle机器学习竞赛交流会

·【时间】11月30日(金)19:30-21:00

·【地点】中日AI秋叶原Office

·(时间地点预定,根据人数调整)

·【内容】

·Kaggle大赛的信息经验交流

  • 组团与自由交流(Kaggle: ML, DL, NLP, CV, Data analysis, Data precessing)

·Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台,主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台,已被谷歌收购。这一平台已经吸引了许多科学家和开发者的关注,他们也纷纷入驻这一平台。作为一个竞赛平台,Kaggle 对于初学者来说可能有些难度,毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者。

培训讲座概要

循环开课!随时插班!欢迎免费试听!

(1)AI培训:

每周六10:30-13:30  循环开课!随时插班!

(2)Sap培训:

每周六14:00-18:00 循环开课!随时插班!

(3)Amazon AWS培训:

每周日10:30-13:30 循环开课!随时插班!

(4)Salesforce培训:

每周日14:00-18:00 循环开课!随时插班!

(5)PMP(美国项目管理师)培训:

每周日14:00-18:00 循环开课!随时插班!

(5)RPA(Uipath)机器人流程自动化培训:

每周日14:00-18:00 循环开课!随时插班!

报名人数达不到最低下限,则延迟开班。

循环开课,随时查班!可免费试听!

讲座

(1)AI学习会(第29期)

NLP Seminar(第二期)
地点:中日AI秋叶原Office
内容:

1.对现有CNN以及其拓展结构的分析和探索(Conv1d;Conv2d;Depthwise_separable;atrous/Dilated)
图像分类任务(bin:multi);目标检测算法讨论(YOLO v2)

2.注意力机制的现有应用以及探索
(RNN_based, CNN_based, Hard-Attentin, Soft-Attentin, Gloabl-Attention,
Local-Attention, Self-Attention)(Dot, Add, Concatenate,Perceptron),
(Problem of Self-Attention and current solution)

Seminar主持: 群主,IFRITSYLPH

索引paper:”ABCNN:Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Paris”(本次论文仅为索引,Seminar 内容将会涉及大量其他论文,CV以及NLP领域相关知识)

Seminar说明:NLP seminar 每个月举行一次,内容会选取一片论文作为索引,对现存
的方法进行分析以及推论。并探索其可能性。与其他活动有所不同,Seminar以讨论为主,
大家随时进行自由交流。主讲人主要阐述个人理解,存在一定偏差,请随时指正。

Tips:本次Seminar内容可能涉及较多,一次活动可能不能全部涉及。
详细情况,请加下面微信进群接龙报名:(限定10名)

  •  

·人工智能职业课程培训

·人工智能职业课程培训(中日AI) 

  • ■ 中日AI人工智能培训课程第十期!
    ■ 0基础学习人工智能!学习完成后,协会颁发修了证书! 推荐AI职位或者AI相关案件。
    ■ 由于需要配置环境进行实战演习,请携带笔记本电脑。
    ■ 授课内容:人工智能,机器学习与深度学习概要、Python基础知识以及常用工具、
    深度学习基本框架、Tensorflow基础应用、卷积神经网络CNN应用、长短时记忆网络LSTM应用、强化学习、四个项目实战案例。

  • ■ 索取详细大纲请联系我们。

  • 【时间】近期。具体时间调整中。

  • 【地点】秋葉原

  • 【费用】30小时,8次课,每次4个小时。学费6万。结对报名两人各自减1000日元,前十名更有特价优惠!

  • 【主讲人】 AI专业团队讲师。(东京大学博士,多年AI经验 ,机器学习方向高级算法工程师。 致力于机器学习算法应用以及前沿机器学习算法的开发与研究)

  • 【讲座内容】人工智能,机器学习与深度学习概要、Python基础知识以及常用工具、
    深度学习基本框架、Tensorflow基础应用、卷积神经网络CNN应用、长短时记忆网络LSTM应用、强化学习、四个项目实战案例。

  • 索取详细大纲请联系我们。

Salesforce培训

Salesforce培训

【时间】:每周日下午12:00–16:00,共计32课时,每次4小时,共上8次。

【地点】:秋葉原駅中央改札口から徒歩1分

【费用】:4万日元(通过本机构确定现场的学员全额返还培训费)

【主讲人介绍】从事计算机软件工作10多年,相当丰富的Salesforce实际开发经验,拥有多salesforce资格证书。具有丰富的教学经验。

【内容】讲课,Admin和Develop资格对策,动手实际操作,参与贯穿2个月实际项目,颁发课程修了证书,协助找SFDC现场。

由于需要配置环境进行实战演习,请携带笔记本电脑。

培训大纲 训大纲

  •  

·AWS解决方案架构师培训

·Amazon(亚马逊)云计算AWS初级解决方案架构师培训课程

  • 让我们一起挑战AWS解决方案架构师认证资格!

  • 【时间】每周日 10:30時-13:30時  循环开课!随时插班!欢迎免费试听

  • 【地点】東京都千代田区神田佐久間町1-8-4アルテール秋葉原8F 秋葉原中央改札口徒步1分

  • 【主讲人】 胡老师,北京大学毕业,10多年IT咨询顾问经验,5年AWS现场开发、咨询经验 ,AWS高级架构师,拥有AWS专业解决方案构架师资格证书(AWS Certified Solutions Architect Professional)

  • 【费用】统一2.8万日元,12小时课程,分5次,每次课程3个小时,结对报名两人各自减1000日元

  • 【讲座内容】

  • 第一部分 AWS初级架构师基本内容

  • 第二部分 AWS初级架构师认证对策

  • 第三部分 AWS初级架构师真题演习

  • 带您一起进入云计算AWS学习,节约时间成本,以最快速度获取云计算AWS架构师资格证书!

  • 由于需要配置环境进行实战演习,请携带笔记本电脑。

【PMP

东京PMP资格培训面授班

【时间】每周六 上午(10:00-13:30)  循环开课!随时插班!欢迎免费试听

【地点】秋葉原

【费用】统一6万日元,28小时课程,分8次,每次课程3.5个小时,结对报名两人各自减1000日元。报名前5名有特价优惠!

【PMP资格简介】美国项目管理学会(PMI)的PMP(项目管理专业人员资格)考试认证已成为全球权威的项目管理资格认证,PMP已被认为是合格的项目管理专业人员的标志之一,是目前全球项目管理方面含金量最高的资格认证,是项目管理专业人士身份的象征。

我国许多媒体也把PMP称为继MBA,MPA之后的三大金字招牌之一!

 

◆全球通行的权威证书——
※已得到全世界190多个国家和地区的认可
※项目管理领域最第一个获得ISO9001认可的专业认证

【授课对象】准备参加PMP资格认证考试的人士、从事项目管理相关工作人士、对项目管理感兴趣的人士。或者企业高层、中层管理者、各部门经理以及参与项目管理的所有相关人员。

【 培训目标 】系统学习项目管理知识体系,掌握项目岗位专业知识和控制技巧,提升经理人处理应对复杂项目能力,解决应变风险等对项目综合把控能力。PMP报名指导,考题分析对策,帮助考生成功通过PMP考试。

【 讲师】美国PMP资格,近20年IT项目开发和项目管理经验,项目管理培训专家。剖析PMBOK的知识框架和内容,将理论运用于实践。备考经验丰富,课程内容重点突出,知识点全面,与PMP考试紧密结合,助力大家一次性通过PMP考试!

【 教材】

(1)《项目管理知识体系指南》PMBOK第六版

(2)最新全真模拟真题精选、内部讲义、考前答疑资料等内部教材

【 培训大纲】

第一次 PMBOK知识体系讲解之一:项目管理概念、框架、过程

第二次 PMBOK知识体系讲解之一:项目计划、执行和控制

第三次 PMBOK知识体系讲解之一:十大知识领域4-5章(整体,范围)

第四次 PMBOK知识体系讲解之一:十大知识领域6-7章(时间,成本)

第五次 PMBOK知识体系讲解之一:十大知识领域8-9章(质量,人力资源)

第六次  PMBOK知识体系讲解之一:十大知识领域10-13章(沟通,风险,采购)及职业道德

第七次   模拟考试,试题解析

第八次  精要串讲

  •  

RPA (Uipath)

RPA机器人流程自动化(Uipath)培训

【时间】每周日 14:00-18:00 循环开课!随时插班!欢迎免费试听

【地点】秋葉原

【费用】统一3.2万日元,16小时课程,分4次,每次课程4个小时,结对报名两人各自减1000日元

【主讲人】 UiPath官方认证讲师资格,8年IT实施开发经验,曾任职于IBM,GREE等大企业,日本最早使用UiPath,一年半RPA Uipath企业解决方案实施,有丰富的培训经验。

【其他】

1,由于需要配置环境进行实战演习,请携带笔记本电脑。

2,学习完成后,协会颁发修了证书,推荐RPA(Uipath)职位或者相关案件。对于想系统学习RPA(Uipath),有意转型从事RPA(Uipath)的IT技术者,是个极佳的机会,名额有限,欢迎大家踊跃报名参加。

  •  

 

面向中小学生的人工智能与计算机编程讲座

7月28日人工智能与计算机编程科普讲座(面向中小学生)
人工智能的发展是大势所趋,未来所有行业都将随着人工智能而带来升级与变革。
对于孩子的教育需要紧跟时代潮流,有必要考虑10年-20年后的工作和竞争格局。
我们将面向面向中小学生,开展人工智能与计算机编程科普讲座,活动着重寓教于乐,
培养小孩对编程和人工智能的兴趣。


【主讲人】 东京大学博士,致力于人工智能机器学习和图像处理的研究工作,现在在人工智能以及机器人领域的企业担任计算机视觉和人工智能高级科学家,负责技术研发与项目管理。有在东京大学学术组织中担任人工智能和机器人专题讲座,在图像处理以及人工智能领域发表过十几篇期刊以及会议论文,在算法设计和开发方面有丰富的经验。
【费用】参加费2000日元(家长和小孩一起参加的话各收1500日元)


【内容】
活动着重寓教于乐,培养小孩对编程和人工智能的兴趣。主要介绍人工智能,物联网概要以及各国的发展情况以及对中小学的教育的影响;编程语言Python入门讲解;无人物流,无人仓库,棋手柯洁迎战阿尔法狗,图像识别与目标检测等人工智能的应用。
本次名额有限,欢迎踊跃参加。

 

 
 

一般社団法人经济振兴人工知能深度学习科学协会

科学者会について

名称

一般社団法人经济振兴人工知能深度学习科学协

目的

日本と中国及びその近隣諸国における人工知能(AI)に関する研究の進展と知識の普及を図り,
もって学術・技術ならびに産業・社会の発展に寄与することを目的とする。

所在地

メール

1500467240@qq.com

主な事業

、人工知能AI産業に関する以下の活動を行っています。
(1)学術集会,学術講演会,講習会等の開催
(2)IT人材の育成及び地域の振興
(3)関係機関等との情報交流・連携
(4)活動成果の普及及び刊行物の発行
(5)取引の高度化及び知的財産の保護
(6)日本と中国の間の交流・連携及びグローバル化対応
(7)その他,当法人の目的を達成するために必要な事業
(8)前項の事業は,本邦及び海外において行うものとする

歴史

創業 2007年11月

社団法人設立 2007年12月

 

サービス

 

 イベント・セミナー

 

 

AI技術情報

 

 

AIニュース

 

 

 

DEEP LEARNING

ディープラーニング(Deep Learning)概要

POSTED WPMASTER

Deep Learningとは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

 

Deep Learningと人工知能、機械学習の違い

今までの話で、人工知能と機械学習、Deep Learningと3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>Deep Learning」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、Deep Learning自体がAIというわけではなく、人工知能の要素技術の1つという位置付けです。

 

 

 

 

 

 

人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

■強いAI:脳科学などを取り入れながら人間の知能や心の原理を解明し、人間の脳機能と同等の汎用的な知的処理が実現可能なもの。人間のように自意識や感情を持ち合わせているもの。

機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習:正解を必要とせず、膨大なデータから自動的に算出した特徴量から構造や傾向、法則などを導くことで機械に学習させる方法

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

Deep Learning (DL)

■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、Deep Learningのアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。

Salesforce Einstein の基礎

POSTED WPMASTER

Salesforce Einstein とは

Salesforce Einstein についての噂を聞き、興味を引かれたのですね。しかし、Salesforce Einstein とは一体何なのでしょうか?

Salesforce Einstein は CRM 用の人工知能 (AI) です。

みなさんは生まれながらのインテリジェントタイプのようなので、すでに「人工知能の基礎」のバッチは獲得し、AI についてかなりご存じのことと思います。しかし、Salesforce Einstein の詳細に進む前に、そのモジュールで学んだことを簡単に復習しましょう。

  • AI は、カスタマイズされた推奨事項、インテリジェントな検索結果、自動化されたアシスタントによって、私たちの生活を楽にしてくれます (ただし、殺人ロボットではありません)。

  • データ、計算機能、アルゴリズムの収束により、AI は進化の転換点にあります。

  • AI はアプリケーションに埋め込まれて消費者の生活ですでに使用されており、UI 環境をとおして表面化しています。

Salesforce のコンテキストでは、この最後の一文が鍵になります。Salesforce Einstein でもほとんど同じように考えることができます。コンシューマアプリケーションと同じように、AI がすべての Salesforce アプリケーションに注入されて、顧客とのやり取りがスマートになります。つまり、Salesforce Einstein により、ワークフローからプロセスビルダー、分析まで、Salesforce プラットフォームのすべての主要機能に AI がシームレスに埋め込まれるのです。これにより、データサイエンティストだけでなく、すべての Salesforce ユーザが、ビジネスのコンテキストで直接的に予想できるようになります。

CRM 用の AI である Salesforce Einstein は、システム管理者やユーザがすでに使用している Salesforce アプリケーションに埋め込まれています。つまり、AI がすべての人にもたらされるのです。

すべての Salesforce クラウドがスマートになります。高度な機械学習、深層学習、予測分析、自然言語処理、スマートデータ検出といった機能を備えた Salesforce Einstein により、会社のすべての顧客処理、ワークフロー、インタラクションがすぐにスマートに、より予測的になります。

Salesforce ユーザが各クラウドでできる内容を、次に示します。

Sales Cloud Einstein

営業担当を最適なリードと商談にガイドして、最適な案件の成立に集中できるようにする。

Service Cloud Einstein

顧客が自分で回答を見つけられるようにサポートし、適切なコンテンツを推奨することで、先を見越したサービスが実現し、サービスエージェントはケースを速く解決できる。

Marketing Cloud Einstein

顧客が次に何をするかを予測し、利用者の好みとチャネルに基づいてコンテンツや商品を推奨することで、マーケティング担当者はよりカスタマイズされたマーケティングキャンペーンを作成できる。

Community Cloud Einstein

顧客の質問に対してコンテンツやエキスパートなどを推奨することで、コミュニティ環境をカスタマイズする。

Analytics Cloud Einstein

把握する必要がある次のインサイトを自動化して優先順位を設定する。

Commerce Cloud Einstein

適切な商品やサービスを適時に推奨して買い物客の環境をカスタマイズし、エンゲージメントの促進、変換の最大化、注文価格の増加を図る。

Salesforce Platform Einstein

インテリジェンスを至る所に埋め込み、IT およびアプリケーション開発者が、AI を装備したアプリケーションをどのような使用事例に対しても構築できるようにする。

Salesforce IoT Einstein

行動の自動化と予測を行い、エンドユーザが最重要インサイトに基づいて行動できるようにする。

 

SALESFORCE EINSTEIN

人工知能(AI)概要

POSTED WPMASTER

人工知能(AI)とは、人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものです。経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟にタスクを実行します。チェスをプレイするコンピューターから自動運転車まで、最近耳にするAIの事例のほとんどは、ディープ・ラーニングと自然言語処理に大きく依存しています。これらのテクノロジーを利用すると、大量のデータからパターンを認識させることで、難しいタスクでもこなせるようにコンピューターをトレーニングすることができます。

 

 

 

 

 

人工知能の歴史

人工知能(artificial intelligence: AI)という用語が造られたのは1956年のことですが、データ量の増大、アルゴリズムの高度化、コンピューティング性能やストレージ技術の発展といった近年の動向により、近年AIという略語はいっそう広く知られるようになっています。

1950年代の初期のAI研究では、問題解決や記号処理といったトピックが探究されました。1960年代になると、米国の国防総省がこの領域に関心を示し、人間の基本的な論理的思考(推論)を模倣できるようにコンピューターをトレーニングする研究を開始しました。例えば、国防高等研究計画局(DARPA)は1970年代にコロラド州アスペンのストリート・マッピング・プロジェクトを完遂しています。また、DARPAは2003年にインテリジェントなパーソナル・アシスタントを開発しましたが、これはSiri、Alexa、Cortanaが家庭に浸透するよりも遥かに前のことです。

こうした初期の研究によって、今日のコンピューターに見られる自動化や形式推論への道が開かれ、人間の能力を補完・強化することを目的とした意思決定支援システムやスマート検索システムなどの実現につながりました。

ハリウッド映画やSF小説では人間型のロボットが世界を征服するストーリーも描かれますが、現在のAIテクノロジーの進化段階はそうした不気味さや、そこまでのスマートさには達していません。とはいえ、AIはあらゆる業種に数多くの具体的なメリットをもたらすまでには進化を遂げています。以下では医療や小売をはじめ、幅広い業種における最先端のAI活用例を紹介していますので、ぜひ最後までお読みください。

 

1950年代~1970年代

ニューラル・ネットワーク

初期のニューラル・ネットワーク研究が、「思考する機械(thinking machines)」に対する人々の興奮を喚起

 

1980年代~2010年代

機械学習

機械学習の研究が活発化

 

現在

ディープ・ラーニング

ディープ・ラーニングのブレイクスルーがAIブームを牽引

人工知能の主な活用方法

あらゆる業種でAI機能のニーズが高まっています。なかでも法務支援、特許検索、リスク通知、医学研究などに利用できるQ&Aシステムには、特に大きな需要があります。それ以外にも、AIには以下のような用途があります。

医療

AIを組み込んだアプリケーションは、治療や投薬、レントゲン画像診断などのパーソナライズに効果を発揮します。また、パーソナル医療アシスタントは「ライフコーチ」として、薬を飲む、運動する、健康的な食事をする、といった活動の励行を促してくれます。

小売

AIで実現する仮想ショッピング機能は、パーソナライズされたレコメンドを提供するだけでなく、購入オプションに関する消費者の相談にも乗ってくれます。在庫管理や店内レイアウトに関するテクノロジーも、AIによって改善・強化されるでしょう。

製造

AIは「ファクトリーIoT」にも効果的です。ネットに接続された設備機器から流れ込むデータを分析し、再帰型ネットワーク(シーケンス・データに対して使われる特殊なディープ・ラーニング・ネットワークの一種)を用いて負荷や需要を予測することができます。

スポーツ

試合の画像や映像を分析し、選手のポジションやゲーム戦略の最適化など、より優れた試合運びに関するレポートを首脳陣(監督やコーチ)に提供するために、AIが活用されています。

人工知能の仕組み

AIは、大量のデータを高速な反復処理やインテリジェントなアルゴリズムと組み合わせ、ソフトウェアがデータ内のパターンや特徴から自動的に学習できるように、大枠の動作をプログラミングすることで機能します。AIは幅広い研究分野であり、数多くの理論、手法、テクノロジー、さらには以下のような主要な下位分野が含まれます。

  • 機械学習:分析モデルの作成を自動化します。機械学習では、人間が調査範囲や結論を明示的にプログラミングしなくても、ニューラル・ネットワーク、統計、オペレーションズ・リサーチ、物理学などの手法を活用することで、データ内に埋もれている洞察を発見することができます。

  • ニューラル・ネットワーク:機械学習の一種であり、脳のニューロン(神経細胞)のような相互接続された処理単位で構成されます。これらの単位が外部入力に応答し、互いに情報を受け渡すことによって情報を処理します。このプロセスでは、未定義のデータから関係を発見して意味を導き出すために、データを複数の処理パスに通す必要があります。

  • ディープ・ラーニング:処理単位が多階層化された大規模なニューラル・ネットワークを活用する手法であり、コンピューティング性能の進歩とトレーニング手法の向上による利点を活かして大量のデータから複雑なパターンを学習します。一般的な用途としては、画像認識や音声認識(=スピーチ認識/発話認識)があります。

  • コグニティブ・コンピューティング:AIの下位分野の1つであり、機械と人間の間で人間同士のように自然な対話を実現することを目指します。AIやコグニティブ・コンピューティングを利用する場合、その最終的な目標は、機械が画像・音声解釈機能で人間のプロセスをシミュレートし、人間と理路整然と会話できるようにすることです。

  • コンピューター・ビジョン:パターン認識とディープ・ラーニングにより、写真やビデオに何が写っているかを認識します。機械が画像を処理・分析・理解できるということは、画像やビデオをリアルタイムで取り込み、撮影場所の周囲の状況を解釈することも可能、ということです。

  • 自然言語処理(NLP):コンピューターが人間の音声(スピーチ/発話)も含め、人間の言語を分析・理解・生成できるようにすることを目指します。NLPの次の発展段階は「自然言語による対話」であり、これが実現すれば、人間は普通の日常的な言葉でコンピューターとコミュニケーションを図り、タスクの実行を指示できるようになります。

また、いくつものテクノロジーがAIの実現と活用を支えています。

  • GPU (Graphical Processing Unit):GPUは大量の反復処理に必要な高度なコンピューティング性能を提供できることから、AIのカギを握る領域の1つとして注目されています。ニューラル・ネットワークのトレーニングには、ビッグデータに加え、高度なコンピューティング性能が欠かせません。

  • モノのインターネット(IoT):IoTでは相互接続デバイスから膨大なデータが生成されますが、そのほとんどは分析されずに放置されています。AIでモデルの作成と適用を自動化すれば、データを最大限に活用できるようになります。

  • 高度なアルゴリズム:より多くのデータを、より高速に、複数のレベルで分析するために、高度なアルゴリズムの開発や、新たな方法で組み合わせる手法の考案が進められています。希少事象の特定と予測、複雑なシステムの理解、独自のシナリオの最適化などに取り組む際は、こうしたインテリジェントな処理が重要な役割を果たします。

  • API(アプリケーション・プログラミング・インターフェイス):APIは特定のプログラム機能の利用を簡素化する仕組みであり、これを利用することで、既存の製品やソフトウェアにAI機能を容易に追加できるようになります。例えば、ホーム・セキュリティ・システムやQ&Aシステムに画像認識機能を追加すると、画像データの属性記述や、キャプション/タイトルの作成を自動化できるほか、画像データ内にある興味深いパターンや洞察を呼び出すことも可能になります。

まとめ:AIの目標は、入力を論理的に解釈でき、出力を人間に説明できるソフトウェアを実現することです。AIは、人間とソフトウェアの間に人間同士のような対話をもたらし、特定のタスクに関する意思決定を支援しますが、人間に取って代わるものではなく、近い将来にそうなる可能性もありません。

 
 

HOC Intelligent Technology

HOC Intelligent Technology

AlibabaGroup 合同会社

哈牛桥智能科技南京公司在南京江北新区软件园JSAI人工智能学会正式会员,IEEE会员,SIGIR 会员CAAI中国人工智能学会会员,AAA1国际人工智能学会会员。英国人工智能中国ACM专员ACM的成员,主要研究领域包括ERP咨询,云技术,大数据,区块链,人工智能专家,计算机视觉,多媒体技术和机器学习。1500467240@qq.com

AI,IoT,RPA, OCR-AI ,ERP,cloud,bigdata,blockchain,ICT,5G,3D,AR, VR,iCLIP,核心工业软件,智能芯片,智能驾驶,核心算法,中微子,量子人工智能等顶尖前沿科技。用于政府/地方政府,教育/医疗/医疗保健,金融,制造业,物流,通讯/广播,建筑/房地产,电力/燃气/水,网络,制药,农业,零售,制造,交通,体育,宇宙航空,广告,IOT,ICT等行业。 AI记者 体育 智能驾驶 AI会计 律师  AI手术机器人 AI问诊 误诊没 ai机器人葬礼 VR AR 3D AI犯罪追踪 AI图像识别

IEEE,NIPS、ICML、COLT、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJ的连续发表1000篇以上顶级学术论文. 人工智能竞赛获奖500次以上

哈牛桥智能科技和微软,微软剑桥研究院,IBM、三星、H2o,谷歌,英特尔、HP,intel,亚马逊,CAPCOM,Domo, 株式会社MonotaRO,久保田机械,SCSK株式会社,株式会社クボタ,小松机械,清水建筑,阿里巴巴,恒生电子、雅虎,腾讯,华为,Facebook 巴黎研究院,SAP,oracle,salesforce,英国利物浦球队和李宁体育,阿里体育,momenta,韩国首尔实体店Super Sports XEBIO (슈퍼스포츠 제비오)体育用品实体店,TikTok(抖音 Douyin),NVIDIA ,NTT,NTTDATA,软银,三星 DIDI智能驾驶,freee株式会社, アビームコンサルティング株式会社, 株式会社アルトナー , 株式会社DeNA,株式会社システナ ,TDK株式会社,美国工业机器人智能机器人Boston Dynamics,東芝情報システム株式会社,日立,NEC,TOYOD,三菱集团,三井集团,TIS, KONAMI,PWC, 埃森哲咨询毕博咨询凯捷-安永咨询,德勤咨询,IBM咨询,sas,haoop,matlab,Tableau小林製薬,苏宁集团,京东 TOYODA 本田商汤科技(SenseTime)旷视 依图 Momenta 地平线 第四范式、高通、飞利浦、西门子、索尼、英特尔、佳能等名企有合约.研发中心南京总部,杭州总部,上海总部,台州分部,丽水分部,苏州分部等,全球 日本,英国,美国,韩国。。

哈牛桥智能科技团队的特点是名校毕业,理工出身,管理精英,美国硅谷 美国哈佛 ,MIT,英国牛津剑桥,思路清晰。依赖科技创新性,先进管理,准入门槛高,建立网络效应、品牌效应、专利技术和规模效应,竞争是为失败者准备的,哈牛桥智能科技,能够做到别的公司根本无法做到的业务。确定哈牛桥智能科技的 CAC/LTV 比率(即付费市场营销的用户获取成本 / 用户终身价值比率)不断提高这个比率。建立哈牛桥智能科技的核心竞争力利基市场爆炸式增长,哈牛桥智能科技团队成功的合作10年以上经历团队,市场牵引力的盈利数据是上升的

技术公司设系统运行总部、技术开发总部、市场总部、规划部、综合管理部。系统运行总部,承担技术系统的验收、运行和监控,负责主机、网络、基础设施的维护与更新,及时处置系统突发异常,保障各类技术系统的安全运行,下设运行一部、运行二部、系统验收部、环境网络部。技术开发总部,负责统一实施上交所交易系统、业务管理系统及数据处理系统开发建设,下设技术基础架构部、竞价平台开发部、创新业务部、业务管理系统开发部、质量保障部、大数据开发部。市场总部,负责面向市场提供技术服务和创新产品服务,下设产品管理部、数据中心业务部、客户服务部、新产品服务部。规划部,承担技术总体规划,行业标准制定及发布,技术审计,整体安全策略等职能。综合管理部,统筹负责办公、人事、财务、法务、党务、纪检、采购、后勤等职能。

泽原形象工作室是哈牛桥智能科技的连锁AIVR一个计划并制作数字广告素材的创意工作室。同时开展AI美发美容设计,AI服装形象设计,AI家居设计,AI室内设计,AI建筑设计

 

自2018年成立以来,它基于“有趣吗?”这一独特思想以及利用AI,VR技术的尖端技术以及利用投影映射和XR进行商业化开发的独特服务。这是一个不久的创意团队,将对设施和活动进行数字化制作。迄今为止,已经赢得了100多个国家和国际奖项,包括2018年国际建筑家具设计创新节金奖,戛纳国际创意节金奖,一展互动金奖和亚太广告节大奖。

目前,东京奥运会和残奥会组织委员会的顾问,残奥会支持中心的顾问以及超人体育协会的主任。

例如与诗人安倍晋三在柔道比赛中进行投影映射,利用旧芝里久花园进行的全面照明活动,以及体育运动和技术的结合我们正在从事许多独特的项目,例如新的体育娱乐CYBER SPORTS项目。我们将有160名员工,AI VRAR 与团队合作团队成员艺术家,创意总监,艺术总监,导演。

专门研究创意和先进技术,并在艺术,娱乐和商业领域的整个创意产业中工作。 他参与业务战略,品牌建设,创新创造,产品开发,广告和其他执行咨询。东京2020年组委会CD / AD

耐克,Bose Toyota,Ebizo Ichikawa Kabukiza等许多全球品牌的创作方向和艺术指导...

◼︎创造性工作

平面设计师,网页设计师,3DCG创作者,艺术总监,创意总监,撰稿人,策划人

◼︎工程师职位

安装开发者,产品工程师,技术总监,unity工程师,原型工程师,电气/电子,机械,设计

◼︎公司

制片人,项目经理,客户经理,内勤

泽原形象工作室的哈牛桥直播电商AI Live  stream E-commerceはAR和AI技术是live stream直播电商应用最大的不同之处。在不同场景里移动后置摄像头,手机画面中会出现不同的AR特效,在提示语的引导下,用户可以在其中做出各种动作,在一些剧本中还可以通过手势识别和追踪等AI技术来完成特效的交互。

技术中心&实验室

 

以原创技术体系为根基,深度学习平台为核心“大脑”,布局多领域、多方向前沿研究,快速打通AI在各个垂直场景中的应用。

研究始终坚持原创,不断突破创新,并已与国内外数十所一流高校和科研院所建立深度合作关系,具有深厚的人工智能领域学术积累和健全的人才培养机制。The Harvard Graduate School of Design 哈佛大学设计学院,被认为是世界上最好的设计学院之一合作,哈佛大学,剑桥大学牛津大学MIT,东京大学京都大学大阪大学,清华大学,中国科学院等名校合作

 

研发中心南京总部,杭州总部,上海总部,台州分部,丽水分部,苏州分部等,全球 日本,英国,美国,韩国。。。

哈牛桥智能科技南京有限公司(简称:哈牛桥智能科技)成立于2019年7月。注册资本金5000万,哈牛桥的意识是哈佛大学,牛津大学,剑桥大学为主的研究学术界的领域领先顶尖博士研发团队超过400人 大数据解决方案以行业“智能化、数字化”转型为 契机,深耕“金融、交通、运营商” 三个垂直领域,提供专业的智能数 据服务,总部南京,在上海、北京、 深圳等地设有项目交付中心,哈牛桥智能科技南京公司由国龙剑桥博士于红红哈佛博士领导的牛津大学剑桥大学哈佛大学MIT等博士团队,ERP咨询,云技术,大数据,区块链,AI机器学习,RPA, OCR-AI 特别是深度学习等人工智能领域实践能力专家,40年工作经验专业团队。哈牛桥智能科技是中国国家级 A类团队的,也是得到国家科技扶持金的科技家团队中国国家的重点科研室中国科学院的院士,清华大学的教授。和技术大趋势的融合,领先的分析技术被用于政府/地方政府,教育/医疗/医疗保健,金融,制造业,物流,通讯/广播,建筑/房地产,电力/燃气/水,网络,制药,农业,零售,制造,交通,体育,宇宙航空,广告,IOT,ICT等行业。中国科学院院士,IEEE会员,ERP区块链云技术大数据人工智能相关领域(不限于语音处理领域,包含人工智能各领域)的专利产品大赛获得一等奖了,并和阿里,腾讯,华为等多家签约达成。AI×5G 刷脸成为主流支付方式,所见即所买、短视频AI動画×5G、AR VR及3D的,智能驾驶,金融,5G 远程医疗 5G AI 医疗,智能驾驶 智能商业 智能医疗公安 5G机器人  5G材料半导体 体育 娱乐等领域技术是我们的主流、在分离纯化、创新药物、生物技术、芯片设计、量子点显示、多点触控、纳米微球和低碳纳米材料等关键技术世界领先 智能驾驶,智能制造,机器人,智能医疗。人脸与人体分析技术,SLAM 与 3D 视觉,通用与专业图像识别,机器人控制与传感,海量视频理解与挖掘,图像视频处理增强医学图像分析,人工智能计算平台,AI 超算平台,自研训练框架,AI 高性能存储

高性能异构计算

哈牛桥智能科技具有领先的人工智能算法和芯片设计能力,通过软硬结合,设计开发高性能、低成本、低功耗的边缘人工智能芯片及解决方案,开放赋能合作伙伴。面向智能驾驶和AIoT,可提供超高性价比的边缘AI芯片、极致的功耗效率、开放的工具链、丰富的算法模型样例和全面的赋能服务。目前,基于创新的人工智能专用计算架构BPU(Brain Processing Unit) ,已成功流片量产了中国首款边缘人工智能处理器--专注于智能驾驶的系列处理器和专注于AIoT的系列处理器,并已大规模商用。
依托行业领先的软硬结合产品,向行业客户提供“芯片+算法+云”的完整解决方案。在智能驾驶领域,地平线同全球四大汽车市场(美国、德国、日本和中国)的业务联系不断加深,目前已赋能合作伙伴包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽 、广汽等国内外的顶级 Tier1s,OEMs 厂商;而在AIoT领域,携手合作伙伴已赋能多个国家级开发区、国内一线制造 企业、现代购物中心及知名品牌店。

哈牛桥智能科技国龙的技术团队在中国科学技术协会、哈牛桥智能科技国龙于红红的技术团队在中国科学技术协会、江苏省浙江省人民政府主办的大赛中获得A类一等奖。大健康产业:生物医药、医疗器械、智慧医疗、健康管理等获得A类一等奖。

作为一家智能高科技公司,公司创始人于红红毕业于美国哈佛大学计算机学院并获博士学位。同时,担任NTTDATA总部CTO董事、美国哈佛大学商学院客座教授、清华大学计算机科学学院客座教授、东南大学客座教授、东京大学客座教授,大阪大学客座教授,京都大学客座教授。CTO国龙毕业于英国剑桥大学计算机博士学位。同时,担任剑桥大学教授,英国LCFI实验室顶尖研究院首席科学家,公司CTO核心团队,均毕业于哈福大学,牛津大学,剑桥大学,MIT,卡内基梅隆大学、比利时鲁汶大学、伍斯特理工、北京大学、清华大学,上海交通大学、浙江大学、南京大学、东南大学、哈尔滨工业大学等国内外知名高校;在创立和加入南京哈牛桥智能科技之前,分别在阿里巴巴,腾讯,NTTDATA,谷歌,亚马逊,ZestFinance、SFL Scientific、弘亚世纪投资、苏宁金服、招商银行、华为、中兴、途牛金融等行业标杆类企业或机构任职。

AI与IoT技术最终会将物理世界改造为万物互联世界,同时建立一个全新的数字化世界。基于自身核心的AI算法能力与软硬件结合能力,旷视面向核心应用场景,构建了个人设备大脑、城市大脑和供应链大脑三大业务体系,同时也通过开放基础人工智能算法赋能开发者实现应用创新。典型客户包括金融科技公司、银行、智能手机公司、第三方系统集成商、物业管理者、学校、物流公司及制造商等。

算法引擎

自主研发深度学习技术引擎

数据管理平台

深度学习框

深度学习算法

感知 | 控制 | 优化

研究方向

深度学习

计算机视觉

视觉导航与控制

计算摄影学

大规模机器学习系统

机器人学

资质荣誉

•国家级高新技术企业 •南京市双软企业 •江苏省重点民营高科技企业 •CMMI3 •ISO9001 •ISO27001

发展至今,公司获得了许多行业内颇具影响力的大奖。如,连续两年获得全球Fintech 250强、国家高新技术企业、科技部中国创新创业大赛十强、连续三年获得KPMG中国领先金融科技公司50强、2018年度金融科技创新十佳案例、世界互联网大会年度中国创客大奖、达沃斯论坛中国AI 50强、2018年度中国最具投资价值企业50强、2017年度最具商业价值人工智能公司TOP50等荣誉,在行业内影响力日益提高。此外,亦是中国互联网金融协会成员,并通过ISO9001& ISO27001、CMMI-5管理体系认证。

主要合作客户

•招商证券 •国泰君安证券 •海通证券 •华泰证券 •银河证券 •中信建投证券

•申万宏源证券 •光大证券 •东方证券 •上交所 •江苏银行 •南京银行 金融行业

•南方航空 •东方航空

•深圳航空 •厦门航空 交通行业

•中国电信 •中国联通

•中国移动 •中国铁塔

大数据团队分为平台架构、数据处理开发、数据建模及数据挖掘分析、数据应用、平台运维等技 术团队,紧跟大数据社区的技术动态及合作伙伴大数据平台产品升级,注重技术实践,保证了红网大 数据生态圈技术研究领先性和实践应用性。大数据开发团队熟练掌握各类面向数据采集、数据处理(流处理、批处理)、数据分析、数据应 用、人工智能等大数据主流开发框架和技术,提供库表、消息、日志、文件、图片等结构化、非结构 化数据的采集、处理转换、稽核校验等海量大数据开发、优化、数据建模、数据应用开发等技术服务。大数据应用团队,在证券行业服务近30家大型券商、运营商、航空等客户,积累了丰富的应用 模型和及各类应用开发的经验。大数据运维团队,熟悉大数据主流的开源和商用版本(华为、星环、CDH),积累了丰富的大数 据运维经验。大数据平台,是一套大数据全业务流程处理产品。它能够实现从数据源的可视化采集(数据清洗、数据稽核)、数据 存储、数据分析和服务提供、结果展现全功能、多方位的大数据产品;为满足对大数据平台管理的需求,还提供平台管理、 安全管理及自动化部署功能;并具有多租户、分权分域的能力。

核心竞争力

人工智能竞争激烈

瞄准主攻方向,在分离纯化、创新药物、生物技术、芯片设计、量子点显示、多点触控、纳米微球和低碳纳米材料等关键和“卡脖子”领域,微电子核心芯片和光电子核心芯片

哈牛桥智能科技是剑桥大学的AI技术世界顶级的AI研究团队(有我的儿子国龙参加)AI深度学习发明的橄榄球5G技术(用于图像识别和语音识别的人工智能(AI)技术之一) 开发了结合了深度学习的橄榄球游戏分析系统,用相机拍摄人体运动,测量AI经过时的身体姿势和运动,AI指导5G技术

Innovation is the first core competitiveness of the development of HOC Intelligent technology 创新是哈牛桥智能科技发展的第一核心竞争力

Interconnection empowered by technology互联互通 以科技赋能

Technical innovation 技术创新

Innovation mode 创新模式

Management innovation 管理创新

融合物联网、5G、AI、计算机视觉和大数据, “打造可运营、有‘思维’的智慧科技和服务” Integrate Internet of things, 5G, AI, computer vision and big data , "to form operable and ‘thinking’technology and services”.

 

サービスLive  stream E-commerceのご予約

今年の初めから、人と物のシーンはあらゆる側面をカバーしてきました「ライブ放送代理店+ MCN +商人+サプライチェーン」は4つに1つです
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今年以来,人货场面面俱到,“直播机构+MCN+商家+供应链”四合一
视频带货已经成为一种趋势,无论是抖音、快手还是淘宝直播都在不断探索。近日,上线了一款“哈牛桥直播电商的小程序,开启短视频带货模式。
目前,““哈牛桥live stream直播电商”小程序主要内容包括活动、商家广告、折扣专区和小微精选。其中,小微精选放置的是带货能力强的达人视频,带货方式和快手、抖音相似。
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品質評価Live  stream E-commerce

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