"人工智能行业与创新创业对接范式" 人工智能是我国重点发展的高新技术产业之一，也是当前全球最热门的技术领域之一。人工智能的发展具有深远的社会影响和经济价值，已经渗透到各个行业和领域，改变了人们的生活方式和工作方式。 1. 人工智能发展的第三次高潮期的典型代表是 AlphaGo 围棋比赛大获全胜。这标志着人工智能研究取得了新的突破性进展，人工智能研究迎来了第三次发展高潮。 2. 中国人工智能领域市场规模最大的是计算机视觉。计算机视觉市场规模最大，占比 34.9%，达到 82.8 亿元。这表明计算机视觉技术在中国人工智能市场中的重要性和潜力。 3. 人工智能的未来趋势包括人工智能的应用领域将进一步扩大，人工智能实用主义倾向显著，未来将成为一种可购买的智慧服务，基于深度学习的人工智能的认知能力将达到人类专家顾问级别，人工智能技术将严重冲击劳动密集型产业，改变全球经济生态。 4. 人工智能的实际应用领域包括指纹识别、机器视觉、语言和图像理解、遗传编程等。这些技术的应用已经渗透到各个行业和领域，改变了人们的生活方式和工作方式。 5. 我国新一代人工智能发展的战略目标是到 2020 年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。到 2030 年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。 6. 人工智能的六大核心技术有计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人、语音识别和知识图谱。这些技术的发展和应用对人工智能的发展和创新产生了重要影响。 7. 实现人工智能的核心方法是算法。算法是人工智能的基础和核心，人工智能的发展和创新都是基于算法的。 8. 人工智能的核心驱动力是大数据、算法和超级计算。这些因素的结合和相互作用推动了人工智能的发展和创新。 人工智能是一个快速发展的技术领域，对于我国的经济发展和社会进步具有深远的影响和潜力。我国政府和企业需要加强对人工智能的投资和支持，推动人工智能的发展和创新，提高我国的全球竞争力和创新能力。

计算机行业AI应用：从落地范式与护城河构建潜析AI应用投资机会

人工智能-从CHAT-GPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力.pdf

"大众创新、万众创业"已经成为时代的主题,推进创新创业教育改革成为新时期高等院校的重要举措。树立正确的创新创业教育理念,构建系统化、多元化的创新创业教育体系,探索创新创业教育实践新途径成为目前广泛关注的问题。研究采用共被引分析方法对当前国内外创新创业教育进行研究,梳理创新创业领域的主要议题、总结每个议题研究内容、厘清创新创业教育研究方向,以期为完善创新创业教育体系、探索多元化的创新创业教育模式提供参考。研究结果表明:创新创业领域内的研究主要集中在两个方面,其一是创新创业观念问题,着眼点在于探索如何树立正确的创新创业教育观念,如何构建创新创业教育体系,强化创新创业教育与专业教育;其二是探索创新创业教育实施的新途径,从企业实践、社会实践积极探索符合创新创业教育的模式。最后,基于研究结果和对结果进行分析的基础上,提出了相应的对策和建议。

在广义的数据管理、发展上提出了新型的第四范式的概念，对未来数据应用进行展望和指导

本报告介绍了人工智能领域的新兴技术——生成式AI（Generative AI），并将其与CHAT-GPT进行了比较。生成式AI是一种基于深度学习的技术，可以生成具有高度创造性和想象力的内容，如图像、音乐和文本等。本报告还探讨了生成式AI在证券研究领域的应用，包括自动生成报告和预测股票价格等。最后，本报告提出了未来生成式AI发展的趋势和挑战，以及在保护个人隐私和数据安全方面需要注意的问题。

 近期人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人模型CHAT-GPT不断出圈，据Semafor 援引知情人士报道，微软正商谈以290 亿美元估值，向OpenAI 投资100 亿美元，一切 均指向人工智能模型的新范式“生成式AI模型（Generative Model）”。  此前的决策式AI模型（Discriminant Model）是根据已有数据进行分析、判断、预测，典 型应用为内容的智能推荐（短视频）、自动驾驶等；而生成式AI更强调学习归纳后进行演 绎创造，生成全新的内容，本质是对生产力的大幅度提升和创造，已催生了营销、设计、 建筑和内容领域的创造性工作，并开始在生命科学、医疗、制造、材料科学、媒体、娱乐、 汽车、航空航天进行初步应用，为各个领域带来巨大的生产力提升。

这项研究的目的是实施一种方法，以检测和量化使用希腊语提及食品和饮料（F＆B）部门的客户意见。 由于客户评论的评估会产生大量且持续的意见数据，因此餐饮公司和/或其他利益相关者在提取所有必要数据并进行进一步分析方面面临困难。 就希腊市场而言，餐饮行业是最活跃的行业之一。 交付或带走食物或咖啡非常普遍，绝大多数消费者都从聚合商的平台（在线数字市场）订购。 在本研究中，从690家公司中随机抽取了690家公司的评论，这些评论涵盖了希腊最受欢迎的首都，并以使用最多的通用电子平台呈现，这些公司是从690家公司中随机选择的。 客户评论的挖掘涵盖了2018年的一个月期间，评估的功能包括食品质量，客户服务，公司形象，价格和食品数量。 看起来，使用基于词典的技术进行方面层面的情感分析应该从方法上解决问题，方法是不仅识别相关信息，而且还要识别评估者在Internet上使用的特定表达和短语。 从客户评论中提取的关键字和短语用于形成功能的相应词典并进行情感分类。 该方法已在2,000个客户评论的注释数据集中进行了测试，总体而言，这些发现预计将有助于特别是针对希腊餐饮业的情感词典的设计和实施问题。

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个人整理，便于信任搞懂什么是范式霍夫曼编码，以及与霍夫曼编码的区别