基于大数据分析的电信网络诈骗防范治理技术应用以数据挖掘 分析结果为驱动,整个过程包括“数据采集、数据处理、数据挖掘” 等多个环节。 在数据采集和处理层面,主要有三种数据来源:在企业自有系统 中沉淀的数据、在网上采集爬取的数据和从第三方购买的数据。这些 数据经过智能化处理清洗后为后续开展数据分析和挖掘,识别电信网 络诈骗行为,构建完备的技术防范体系奠定了数据基础。 在数据挖掘层面,利用大数据的挖掘能力可以发现诈骗行为的典 型规律,精准识别诈骗分子和诈骗行为,进而对电信网络诈骗进行准 确预警。 通过机器学习两种算法的互相结合,可以有效提升发现识别诈骗 行为和团伙的技术能力。以涉诈互联网社交账户识别
2022-03-02 15:44:18 767KB 人工智能
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电信行业人工智能应用白皮书.pdf
2022-02-05 19:01:53 873KB 人工智能
为了更好地了解人工智能最新发展状况,从多个方面对人工智能进行分析和介绍。首先,简要介绍人工智能的研究内容,大致了解人工智能的概念;其次,概括人工智能的知识体系,介绍当下人工智能的热门技术领域,如计算机视觉、自然语言处理等;然后,分析了浅层学习和深层学习中的神经网络的发展;最后,探讨了人工智能对环境的影响,介绍我国人工智能的发展趋势,并进一步说明发展人工智能对我国科技发展的远大意义。
能源行业在全球范围都扮演着国家层面经济命脉的战略产业。近年来,以人工智能、物联网、大数据技术发展所推动的能源技术正成为引领能源产业变革的源动力。在此背景下,机器之心产业研究团队打造《全球500强 —— 能源行业人工智能应用案例集》,从技术与落地层面剖析人工智能技术在能源行业各领域的发展与机会。
2021-11-12 09:29:32 1.83MB 人工智能 应用案例
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2021制造业+人工智能应用发展报告.pdf
2021-11-02 09:05:46 2.75MB 制造业+人工智能应用发展报告 2021
2020中国与全球企业人工智能应用现状调研.pdf
2021-10-27 17:00:21 2.24MB
人工智能应用场景落地的5大关键要素.pdf
2021-10-19 12:03:10 19KB wd
人工智能应用技术课程标准.pdf
2021-10-19 12:03:07 42KB wd
2021年中国人工智能在工业领域的应用研究报告
2021-10-08 23:19:32 3.69MB 人工智能应用
人工智能应用之道高管指南-埃森哲-2019.6-92页.pdf
2021-09-03 13:07:55 2.44MB 行业分析