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2021-2025年中國深度學習發(fā)展及趨勢專項研究報告

報告編號:1813459       中國行業(yè)研究網(wǎng)       2021/11/2 打印
名稱: 2021-2025年中國深度學習發(fā)展及趨勢專項研究報告
網(wǎng)址: http://news.magicallu.cn/report/20211102/111418410.html
報告價格:

出版日期 2021年11月 報告頁碼 190頁 圖表數(shù)量 42個 中文印刷 22500元   中文電子 22500元 中文兩版 23000元   英文印刷 11000元   英文電子 11000元   英文兩版 11500元

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Email: Report@chinairn.com
版權(quán)聲明: 本報告由中國行業(yè)研究網(wǎng)出品,報告版權(quán)歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統(tǒng)計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權(quán),任何網(wǎng)站或媒體不得轉(zhuǎn)載或引用,否則中研普華公司有權(quán)依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯(lián)系本網(wǎng)站,以便獲得全程優(yōu)質(zhì)完善服務。
內(nèi)容簡介: 深度學習本質(zhì)上是一種新興的機器學習算法,其基本模型框架是基于ANN的,如含有多隱層的感知器。其可以通過對數(shù)據(jù)的底層特征進行學習從而得到更加抽象的隱藏特征,從而特到數(shù)據(jù)的分布式規(guī)律,進而預測或分類數(shù)據(jù)。深度學習是一種學習數(shù)據(jù)表征的算法,它可以從無規(guī)律、抽象的觀測值即輸入值中學習到數(shù)據(jù)的隱藏特征,比如CNN算法通過輸入的圖片像素點RGB值可以學習到圖片的內(nèi)部特征,例如圖片中的實體、數(shù)字等。深度學習的好處是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工獲取特征的手段。
深度學習概念由Hinton于2006年在《Science》上發(fā)表的論文《DeepLearning》提出。
提到:1、在ANN中,感知器的隱層數(shù)量越多,對于數(shù)據(jù)隱藏特征的學習能力就越強,而且學習到的特征會更好的幫助理解數(shù)據(jù),從而能夠更好的對數(shù)據(jù)進行可視化或分類;
2、由于ANN層數(shù)越多,參數(shù)就會以幾何倍數(shù)的增加,因此ANN的層數(shù)會加大對整個網(wǎng)絡的訓練效率,由此Hinton提出了基于無監(jiān)督學習的“逐層初始化”來有效克服該難題。在深度學習領(lǐng)域中,最先出現(xiàn)的算法是Hinton提出的限制玻爾茲曼機(RBM)以及基于此提出的深度置信網(wǎng)絡(DBN),這兩種算法為解決復雜的優(yōu)化難題提供了思路,為解決多層復雜網(wǎng)絡帶來了希望。之后提出的自動編碼器算法也風靡一時。
此外Hinton的得意弟子Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)真正將深度學習研究領(lǐng)上了高潮,其本質(zhì)上是用來解決圖片或視頻中的實體識別等難題的,它利用圖片2維或3維空間特性有效的減少了網(wǎng)絡的訓練參數(shù)。
國外的深度學習研究在整體上呈現(xiàn)出三個基本趨勢:一是關(guān)注真實課堂條件下深度學習與學生素養(yǎng)發(fā)展的實證研究;二是從個別具體操作策略的探討轉(zhuǎn)向為一般化操作模式的建構(gòu);三是從單純關(guān)注深度學習的技術(shù)性支持轉(zhuǎn)向為情境性的環(huán)境支持系統(tǒng)設計。深度學習研究又呈現(xiàn)出兩個較為明顯的特點。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領(lǐng)銜撰寫,在大量周密的市場調(diào)研基礎(chǔ)上,主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、工信部、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外多種相關(guān)報紙雜志的基礎(chǔ)信息等公布和提供的大量資料和數(shù)據(jù),客觀、多角度地對中國深度學習市場進行了分析研究。報告在總結(jié)中國深度學習發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上,結(jié)合新時期的各方面因素,對中國深度學習的發(fā)展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實,圖表豐富,既有深入的分析,又有直觀的比較,為深度學習企業(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機,能準確及時的針對自身環(huán)境調(diào)整經(jīng)營策略。
報告目錄:

第一章 深度學習基本概述????? 1

第一節(jié) 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法綜述???? 1

一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡介紹?????? 1

二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡背景?????? 1

三、深度學習的定義??? 2

四、深度學習背景介紹?????? 2

五、深度學習生命周期研究?????? 3

六、典型的深度學習算法??? 6

第二節(jié) 深度學習與機器學習的比較? 12

一、應用場景?????? 12

二、所需數(shù)據(jù)量??? 12

三、執(zhí)行時間?????? 12

四、解決問題的方法??? 12

第三節(jié) 中國人工智能百強企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分布情況???? 13

一、中國人工智能百強企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層?????? 13

二、中國人工智能百強企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)層?????? 14

三、中國人工智能百強企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈應用層?????? 15

第四節(jié) 機器學習、深度學習和人工智能的關(guān)系???? 16

一、人工智能(artificialintelligence)——為機器賦予人的智能? 16

二、機器學習——一種實現(xiàn)人工智能的方法??? 16

三、深度學習——一種實現(xiàn)機器學習的技術(shù)??? 17

四、深度學習使得機器學習能夠?qū)崿F(xiàn)眾多的應用,并拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍??? 19

五、人工智能、機器學習、深度學習技術(shù)的辨析??? 19

第二章 全球深度學習發(fā)展研究及應用前景 20

第一節(jié) 國外深度學習研究進展及成果???? 20

一、國外深度學習研究的進展與動向?????? 20

二、國外深度學習的研究問題及其成果??? 22

三、國外深度學習研究未來可能取得的突破??? 27

第二節(jié) 主要國家在深度學習的發(fā)展? 30

一、美國?????? 30

二、英國?????? 41

三、德國?????? 45

第三節(jié) 巨頭科技企業(yè)深度學習研究對比? 47

一、deepmind???? 47

二、openai? 49

三、谷歌?????? 51

四、微軟?????? 53

五、bvlc???? 55

六、facebook???? 56

七、亞馬遜??? 56

八、apple???? 57

第三章 深度學習發(fā)展環(huán)境分析????? 61

第一節(jié) 政策環(huán)境分析? 61

一、國外政府出臺相關(guān)政策分析?????? 61

二、國內(nèi)政府相關(guān)扶持政策分析?????? 69

三、政策動向及環(huán)境影響??? 70

第二節(jié) 社會經(jīng)濟環(huán)境分析? 72

一、中國宏觀經(jīng)濟發(fā)展分析?????? 72

二、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)發(fā)展研究?????? 74

三、人工智能經(jīng)濟時代下的社會經(jīng)濟發(fā)展?????? 78

四、智慧城市建設提速,產(chǎn)生數(shù)據(jù)量巨大?????? 80

五、社會經(jīng)濟環(huán)境的影響??? 81

第三節(jié) 技術(shù)環(huán)境分析? 82

一、深度學習技術(shù)壁壘?????? 82

二、技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀?????? 82

三、技術(shù)環(huán)境影響?????? 84

第四節(jié) 投資環(huán)境分析? 85

一、投融資環(huán)境情況分析??? 85

二、環(huán)境影響?????? 85

第四章 我國深度學習運行現(xiàn)狀分析???? 86

第一節(jié) 深度學習發(fā)展分析? 86

一、深度學習框架重要性日益凸顯??? 86

二、深度學習的優(yōu)缺點?????? 87

三、深度學習是人工智能發(fā)展的主要驅(qū)動力??? 88

四、深度學習模型在邊緣計算中發(fā)揮作用?????? 92

五、深度學習的瓶頸依舊困擾著產(chǎn)學研??? 93

六、近3年內(nèi)深度學習技術(shù)的重點行業(yè)新產(chǎn)品特點介紹?????? 93

第二節(jié) 深度學習訓練過程? 97

一、在非監(jiān)督數(shù)據(jù)上建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡的一個有效方法?????? 97

二、自下上升的非監(jiān)督學習?????? 98

三、自頂向下的監(jiān)督學習??? 98

第三節(jié) 深度學習技術(shù)發(fā)展態(tài)勢及研究進展???? 98

一、傳統(tǒng)機器學習和深度學習的核心區(qū)別?????? 98

二、深度學習技術(shù)發(fā)展?????? 99

三、深度學習技術(shù)研究進展?????? 100

四、深度學習市場發(fā)展態(tài)勢分析?????? 101

第四節(jié) 2020年深度學習發(fā)展動態(tài)??? 101

一、20201月,openai宣布將pytorch作為其標準的深度學習框架?? 101

二、20203月,megvii開源深度學習ai框架??? 102

三、20203月,keras2.4.0發(fā)布 102

四、20203月,華為技術(shù)有限公司開源"mindspore? 102

五、20204月,ibm公司的cogmol加速了covid-19的治療開發(fā)????? 103

六、20206月,abbyy開源neoml,深度學習和算法的框架????? 103

七、20206月,finder發(fā)布????? 103

八、20208月,scikit-learn發(fā)布了0.23版本??? 104

九、202010月,《自然機器智能》雜志發(fā)表了一個突破性的模型? 104

十、202010月,miscnn發(fā)布???? 104

十一、202010月,tensorflow2.3發(fā)布??? 105

十二、202010月,pytorch1.7.0發(fā)布????? 105

第五章 深度學習技術(shù)主要應用領(lǐng)域及發(fā)展分析?????? 106

第一節(jié) 計算機視覺領(lǐng)域???? 106

一、計算機視覺領(lǐng)域主要場景??? 106

二、計算機視覺技術(shù)發(fā)展的趨勢?????? 107

三、深度學習技術(shù)在計算機視覺領(lǐng)域研究進展?????? 108

四、深度學習在計算機視覺領(lǐng)域應用分析?????? 109

第二節(jié) 人臉識別領(lǐng)域? 113

一、人臉識別領(lǐng)域主要場景?????? 113

二、人臉識別技術(shù)發(fā)展的趨勢??? 113

三、深度學習技術(shù)在人臉識別研究進展??? 114

四、深度學習在人臉識別領(lǐng)域應用分析??? 115

第三節(jié) 圖像識別領(lǐng)域? 116

一、圖像識別領(lǐng)域主要場景?????? 116

二、圖像識別技術(shù)發(fā)展的趨勢??? 118

三、深度學習技術(shù)在圖像識別領(lǐng)域研究進展??? 118

四、深度學習在圖像識別領(lǐng)域應用分析??? 119

第四節(jié) 語音及理解領(lǐng)域???? 120

一、語音及理解領(lǐng)域主要場景??? 120

二、語音及理解技術(shù)發(fā)展的趨勢?????? 122

三、深度學習技術(shù)在語音及理解領(lǐng)域研究進展?????? 122

四、深度學習在語音及理解領(lǐng)域應用分析?????? 124

第六章 深度學習競爭分析及企業(yè)格局分布 126

第一節(jié) 總體市場競爭狀況分析? 126

一、深度學習競爭特征?????? 126

二、深度學習競爭狀況?????? 126

三、深度學習平臺市場份額?????? 127

四、深度學習企業(yè)競爭比較分析?????? 127

第二節(jié) 企業(yè)競爭格局分析? 130

一、華為?????? 130

二、百度?????? 134

三、阿里?????? 139

四、騰訊?????? 142

五、滴滴?????? 148

六、海帆數(shù)據(jù)?????? 151

七、字節(jié)跳動?????? 153

第三節(jié) 深度學習的swot分析??? 157

一、機會與威脅??? 157

二、優(yōu)勢與劣勢??? 158

第七章 深度學習發(fā)展方向研究及前景分析 160

第一節(jié) 深度學習影響的重點領(lǐng)域???? 160

一、機器學習在汽車領(lǐng)域的前景?????? 160

二、機器學習在制造業(yè)的前景??? 161

三、機器學習在零售業(yè)的前景??? 162

四、機器學習在金融業(yè)的前景??? 163

五、機器學習在農(nóng)業(yè)的前景?????? 164

六、機器學習在能源領(lǐng)域的前景?????? 165

七、機器學習在衛(wèi)生保健領(lǐng)域的前景?????? 166

八、機器學習在醫(yī)藥制劑領(lǐng)域的前景?????? 167

九、機器學習在公共社會領(lǐng)域的前景?????? 168

十、機器學習在媒體領(lǐng)域的前景?????? 169

十一、機器學習在電信領(lǐng)域的前景??? 170

第二節(jié) 深度學習技術(shù)發(fā)展方向? 170

一、深度學習技術(shù)發(fā)展方向研究?????? 170

二、大數(shù)據(jù)拓展深度學習的道路?????? 171

三、深度學習進一步發(fā)展方向分析??? 172

四、深度學習市場的應用方向預測??? 172

第三節(jié) 全球深度學習發(fā)展方向? 173

一、深度學習應用覆蓋更廣泛,市場增速加快?????? 173

二、深度學習技術(shù)研究持續(xù)深入?????? 174

三、邊緣計算將給深度學習和芯片帶來更多市場??? 175

四、深度學習芯片迎來高速發(fā)展的階段??? 176

第四節(jié) 技術(shù)趨勢預測? 177

一、深度學習在過去幾年中保持了穩(wěn)定的增長趨勢?????? 177

二、深度學習是大數(shù)據(jù)時代的算法利器,成為近幾年的研究熱點?????? 177

三、深度學習各類模型全面賦能基礎(chǔ)應用?????? 177

四、深度神經(jīng)網(wǎng)絡呈現(xiàn)層數(shù)越來越深,結(jié)構(gòu)越來越復雜?????? 178

五、深度神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點功能不斷豐富?????? 178

六、深度神經(jīng)網(wǎng)絡工程化應用技術(shù)不斷深化??? 179

七、深度學習與多種機器學習技術(shù)不斷融合發(fā)展??? 179

第八章 深度學習研究結(jié)論及建議? 180

第一節(jié) 深度學習研究結(jié)論? 180

第二節(jié) 深度學習發(fā)展建議? 180

圖表目錄

圖表:深度學習步驟??? 3

圖表:「監(jiān)督學習」在ai知識結(jié)構(gòu)中的位置??? 11

圖表:中國人工智能百強企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層??? 13

圖表:中國人工智能百強企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)層??? 14

圖表:中國人工智能百強企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈應用層??? 15

圖表:人工智能、機器學習、深度學習技術(shù)的辨析?????? 19

圖表:nhtsa對自動駕駛等級的定義????? 43

圖表:deepmind智能體與現(xiàn)實的互動??? 48

圖表:全球提出ai合作計劃的國家分布情況【截止201812月底】???? 61

圖表:中國人工智能相關(guān)政策??? 69

圖表:人臉識別領(lǐng)域主要場景??? 113

圖表:人臉識別技術(shù)具體應用領(lǐng)域??? 116

圖表:中國深度學習平臺市場綜合份額排名??? 127

圖表:無人駕駛車輛基本組成??? 136

圖表:mnn、ncnntnn框架在多款主流平臺上的實測性能(1??? 143

圖表:mnn、ncnn、tnn框架在多款主流平臺上的實測性能(2??? 143

圖表:mnnncnn、tnn框架在多款主流平臺上的實測性能(3??? 144

圖表:mnnncnn、tnn框架在多款主流平臺上的實測性能(4??? 144

圖表:機器學習在汽車領(lǐng)域的前景??? 160

圖表:機器學習在制造業(yè)的前景?????? 161

圖表:機器學習在零售業(yè)的前景?????? 162

圖表:機器學習在金融業(yè)的前景?????? 163

圖表:機器學習在農(nóng)業(yè)的前景??? 164

圖表:機器學習在能源領(lǐng)域的前景??? 165

圖表:機器學習在衛(wèi)生保健領(lǐng)域的前景??? 166

圖表:機器學習在醫(yī)藥制劑領(lǐng)域的前景??? 167

圖表:機器學習在公共社會領(lǐng)域的前景??? 168

圖表:機器學習在媒體領(lǐng)域的前景??? 169

圖表:機器學習在電信領(lǐng)域的前景??? 170

圖表:全球深度學習軟件喜營收(按區(qū)域):2017-2025??? 173

圖表:全球邊緣計算設備出貨量(按設備種類):2017-2025?????? 175

圖表:全球深度學習芯片收入(按類型):2016-2025?? 176

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中研普華公司是中國領(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)研究專業(yè)機構(gòu),擁有十余年的投資銀行、企業(yè)IPO上市咨詢一體化服務、行業(yè)調(diào)研、細分市場研究及募投項目運作經(jīng)驗。公司致力于為企業(yè)中高層管理人員、企事業(yè)發(fā)展研究部門人員、風險投資機構(gòu)、投行及咨詢行業(yè)人士、投資專家等提供各行業(yè)豐富翔實的市場研究資料和商業(yè)競爭情報;為國內(nèi)外的行業(yè)企業(yè)、研究機構(gòu)、社會團體和政府部門提供專業(yè)的行業(yè)市場研究、商業(yè)分析、投資咨詢、市場戰(zhàn)略咨詢等服務。目前,中研普華已經(jīng)為上萬家客戶(查看客戶名單)包括政府機構(gòu)、銀行業(yè)、世界500強企業(yè)、研究所、行業(yè)協(xié)會、咨詢公司、集團公司和各類投資公司在內(nèi)的單位提供了專業(yè)的產(chǎn)業(yè)研究報告、項目投資咨詢及競爭情報研究服務,并得到客戶的廣泛認可;為大量企業(yè)進行了上市導向戰(zhàn)略規(guī)劃,同時也為境內(nèi)外上百家上市企業(yè)進行財務輔導、行業(yè)細分領(lǐng)域研究和募投方案的設計,并協(xié)助其順利上市;協(xié)助多家證券公司開展IPO咨詢業(yè)務。我們堅信中國的企業(yè)應該得到貨真價實的、一流的資訊服務,在此中研普華研究中心鄭重承諾,為您提供超值的服務!中研普華的管理咨詢服務集合了行業(yè)內(nèi)專家團隊的智慧,磨合了多年實踐經(jīng)驗和理論研究大碰撞的智慧結(jié)晶。我們的研究報告已經(jīng)幫助了眾多企業(yè)找到了真正的商業(yè)發(fā)展機遇和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,我們堅信您也將從我們的產(chǎn)品與服務中獲得有價值和指導意義的商業(yè)智慧!
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