发布时间 : 星期一 文章2017-2022年中国人工智能市场分析预测报告（目录） - 图文更新完毕开始阅读ba0c389adc88d0d233d4b14e852458fb770b38a4
4.2 人工智能产业生态格局分析 4.2.1 生态格局基本架构 4.2.2 基础资源支持层 4.2.3 技术实现路径层 4.2.4 应用实现路径层 4.2.5 未来生态格局展望
4.3 2014-2016年人工智能区域发展动态分析 4.3.1 哈尔滨逐步完善机器人产业 4.3.2 安徽省建立人工智能学会 4.3.3 四川成立人工智能实验室 4.3.4 上海进一步推进人工智能 4.3.5 福建建立仿脑智能实验室
4.4 2014-2016年人工智能技术研究动态分析 4.4.1 人工智能再获重大突破 4.4.2 智能语音识别及控制技术 4.4.3 高级人工智能逐步突破 4.4.4 AI神经网络识别技术 4.4.5 人工智能带来媒体变革
4.5 人工智能行业发展存在的主要问题 4.5.1 人工智能发展面临的困境 4.5.2 人工智能发展的隐性问题 4.5.3 人工智能发展的道德问题
4.5.4 人工智能发展的技术障碍 4.6 人工智能行业发展对策及建议 4.6.1 人工智能的发展策略分析 4.6.2 人工智能的技术发展建议 4.6.3 人工智能伦理问题的对策
第五章 2014-2016年人工智能行业发展驱动要素分析 5.1 硬件基础日益成熟 5.1.1 高性能CPU 5.1.2 “人脑”芯片 5.1.3 量子计算机 5.1.4 仿生计算机
5.2 大规模并行运算的实现 5.2.1 云计算的关键技术 5.2.2 云计算的应用模式 5.2.3 我国推进云计算发展 5.2.4 云计算技术发展动态 5.2.5 云计算成人工智能基础 5.3 大数据技术的崛起 5.3.1 大数据技术的内涵 5.3.2 大数据的各个环节 5.3.3 大数据的主要应用领域
5.3.4 大数据成人工智能数据源 5.3.5 大数据技术助力人工智能 5.4 深度学习技术的出现 5.4.1 机器学习的阶段 5.4.2 深度学习技术内涵 5.4.3 深度学习算法技术 5.4.4 深度学习的技术应用 5.4.5 深度学习提高人工智能水平
第六章 人工智能行业的技术基础分析 6.1 自然语言处理 6.1.1 自然语言处理内涵 6.1.2 语音识别技术分析 6.1.3 语义技术研发状况 6.1.4 自动翻译技术内涵 6.2 计算机视觉 6.2.1 计算机视觉的内涵 6.2.2 计算机视觉的应用 6.2.3 计算机视觉的运作 6.2.4 人脸识别技术应用 6.3 模式识别技术 6.3.1 模式识别技术内涵
6.3.2 文字识别技术应用 6.3.3 指掌纹识别技术应用 6.3.4 模式识别发展潜力 6.4 知识表示 6.4.1 知识表示的内涵 6.4.2 知识表示的方法 6.4.3 知识表示的进展 6.5 其他技术基础 6.5.1 自动推理技术 6.5.2 环境感知技术 6.5.3 自动规划技术 6.5.4 专家系统技术
第七章 人工智能技术的主要应用领域分析 7.1 工业领域
7.1.1 智能工厂进一步转型 7.1.2 人工智能的工业应用 7.1.3 人工智能应用于制造领域 7.1.4 人工智能助力中国制造 7.1.5 人工智能成工业发展方向 7.1.6 AI工业应用的前景广阔 7.2 医疗领域