AC米兰20岁小伙库特罗内女友最新照曝光身姿撩人如仙女下凡!

最近这段时间,世界杯成为全世界球迷关注的焦点,世界杯的比赛几家欢乐几家愁,整体而言,俄罗斯世界杯蛮“冷”的,如果说德国小组未能出线已经很冷,那么对于意大利这样传统强队都未能踢进世界杯是冷到极致,如果今年意大利也踢世界杯,相信球迷对于年仅20岁的库特罗内会更加熟悉,这个小伙天赋如同法国的姆巴佩,只是他们国家队未能踢进世界杯,尽管今年他也是世界杯的看客,不过最近他女友出来霸屏让人们再次想起这个小伙子!

如果你是真球迷,或许对意大利球员库特罗内会比较熟悉,这个1998年出生的小伙子目前效力于AC米兰,尽管现在才20岁的小伙,目前他为AC米兰一共打进了112粒进球,是米兰青训史上最高产的前锋。这样出色的他备受世人关注,可以说他前途不可估量,其实,少年成名的他还有令人更羡慕的东西,那就是他在20岁的时候找到自己漂亮的女朋友,女友美到难以置信!最近,库特罗内漂亮女友又出来霸屏一下子吸引不少关注度!

AC米兰20岁小伙库特罗内最新晒出的美照,据此前意大利媒体报道,
更多精彩尽在这里,详情点击:http://ayjzzs.com/,贝洛蒂库特罗内的女友名叫卡特里娜·索西,今年21岁比库特罗内大一岁,目前在米兰城工作的一个面包坊工作,对于这样身世普通的女孩,库特罗内看上她,说明她必有过人之处的地方!

确实,从照片上看上去,这样的一个漂亮女孩,很难想想她是在面包房工作,因为她真的太美了,贝洛蒂身材和颜值完全不输给模特,也正是因为她普通的工作让人们更好奇为何她就能成功吸引到一个冉冉升起的世界足球巨星,或许这个答案我们能从她的美照中找到一些答案!

国际范的脸蛋,苗条傲人身材,栗色头发,棕色眼睛,光从外表给人的感觉就是美到令人窒息。加上她从事普通工作,生活环境相对简单,这样的女孩一般都是比较单纯善良,而这种风格恰恰是库特罗内喜欢的风格!所以两人走到一起一点也不奇怪!

但愿两人在一起之后能天长地久,一直好好的幸福下去,只是不知道21岁卡特里娜·索西有个超级会挣钱的男友后会不会保持初心,而库特罗内会不会一样一直爱她下去,都说男人有钱会变坏,一个身世普通,一个是超级巨星,这样一对情侣到底能走多久值得关注

接替安德雷亚佐利 亚基尼出任意甲恩波利队主帅

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新华社罗马11月6日电意甲恩波利队6日官方宣布,贝洛蒂亚基尼接替安德雷亚佐利,出任球队主帅。

安德雷亚佐利于去年12月出任恩波利队主帅,并率领球队拿到了上赛季意乙联赛的冠军,重返意甲。然而,在前几天的比赛中,球队1:5输给那不勒斯,他随后丢了帅位。

今年54岁的亚基尼此前执教萨索洛队,上赛季他带领球队进行了14场比赛,球队最终排名意甲联赛第11位。此前他还曾在切沃、布雷西亚、锡耶纳、巴勒莫和乌迪内斯等队执教。

多媒体技术的主要特点

多媒体技术是多种媒体的有机集成,也包括传输、存储和呈现媒体设备的集成。早期,各项技术都是单一应用,如声音、图像等,有的仅有声音而无图像,有的仅有静态图像而无动态视频等。多媒体系统将它们集成起来以后,充分利用了各媒体之间的关系和蕴涵的大量信息,使它们能够发挥综合作用。

多样性是指多媒体技术具有对处理信息的范围进行空间扩展和综合处理的能力,体现在信息采集、
更多精彩尽在这里,详情点击:http://ayjzzs.com/,贝拉尔迪传输、处理和呈现的过程中,涉及多种表示媒体、表现媒体、存储媒体和传输媒体。信息载体的多样化使计算机所能处理的信息空间范围扩展和放大,而不再局限于数值、文本或特殊领域的图形和图像。

交互性是指用户与计算机之间进行数据交换、媒体交换和控制权交换的一种特性,它提供了用户更加有效地控制和使用信息的手段。多媒体系统一般具有如下功能:捕捉、操作、编辑、存储、显现和通信,用户能够控制声音、影像,建立用户和用户之间、用户和计算机之间的数据双向交流的操作环境,以及多样性、多变性的学习和展示环境。电视能够传播声、图、文集成信息,但它不是多媒体系统,因为人们使用电视只能单向被动地接受信息,而不能双向、主动地处理信息。

多媒体技术是以计算机为中心,综合处理和控制多媒体信息,并按人的要求以多种媒体形式表现出来,同时作用于人的多种感官。

多媒体技术的非线性特点将改变人们传统循序性的读写模式。以往人们读写方式大都采用章、节、页的框架,循序渐进地获取知识,而多媒体技术将借助超文本链接(HyperTextLink)的方法,把内容以一种更灵活、更具变化的方式呈现给读者。

它可以形成人与机器、人与人及机器间的互动,互相交流的操作环境及身临其境的场景,人们根据需要进行控制。人机相互交流是多媒体最大的特点。

用户可以按照自己的需要、兴趣、任务要求、偏爱和认知特点来使用信息,贝拉尔迪任取图、文、声等信息表现形式。

“多媒体是一部永远读不完的书”,用户可以按照自己的目的和认知特征重新组织信息,增加、删除或修改节点,重新建立链接。

技术特征

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1.必要技术特征:构成一项发明/实用新型所采取的必不可少的那些技术手段/技术方案。其总和足以构成发明或实用新型的技术方案,使之区别于背景技术中所述的其他方案。

2.附加技术特征:构成一项发明/实用新型所采取的可有可无的/附加的那些技术手段/技术方案。

3.区别技术特征:为解决技术问题/实现发明任务,经过发明人创造性劳动所采取的不同于现有技术的那些技术手段/技术方案,包括必要的或附加的技术手段/技术方案。贝拉尔迪

4.等同技术特征:与已公开的现有技术采用基本相同的技术手段/技术方案,实现基本相同的功能,达到基本相同的效果,且本领域技术人员无需创造性劳动就能联想到的那些技术手段/技术方案。

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浅谈人工智能技术军民双向转化的内涵特征

《新一代人工智能发展规划》立足国家发展全局将人工智能技术作为国家实施创新驱动发展战略的重要内容并确立了六项重点任务。其中在人工智能领域推动军民科技成果转化上,明确了军民共享共用的战略导向,要引导国防和民用领域人工智能科技成果双向转化应用部署和推动人工智能基础理论和关键共性技术的研发,实现技术与产业、市场、人才等要素在人工智能领域的深度融合,发挥人工智能技术军民双向转化助推经济发展和提升创新能力的重要作用。

人工智能是指研究如何通过计算机模拟来实现人的学习、思考和规划等智能思维和行为过程的技术科学,是一门综合了多学科门类的交叉学科。随着人工智能关联学科与基础软硬件研发能力的整体提升和经济社会发展强烈需求的共同驱动,机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术发展应用已日趋成熟。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能和自主智能系统开始成为人工智能的发展重点。人工智能产业包含了基础层、技术层和应用层三个生态层次。在应用层领域的技术成果转化对关联产业的边界拓展性极强。当前在医疗、金融、教育、交通、家居、零售、制造、军事、安防和政务上有着广泛应用,并与人工智能技术结合形成了新的产业延伸领域。

人工智能技术作为一种典型的军民两用技术,贝拉尔迪无论是在国防领域还是民用领域都有广阔的应用空间。人工智能技术军民双向转化的本质内涵是指人工智能领域内军民科技成果的产业化及其在国防领域和民用领域之间的相互促进和拓展应用。人工智能领域内的军民科技成果双向转化既要依托国防军工领域内的创新力量和技术储备也要充分利用民用科技领域的创新资源和需求市场,实现军民两个体系各类要素资源的有效整合,形成相互竞争、相互促进、相互拓展的密切关系。近年来,国家相继出台一系列支持人工智能产业发展的政策,如表1所示。并在新增人工智能企业数量、融资规模、学术论文和专利数量方面取得了显著成果,为抢占人工智能技术发展的先发优势,各国政府均在积极进行战略规划和政策布局。如表2所示,我国人工智能技术军民双向转化的重点放在了推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合上。旨在发挥人工智能技术对科技、经济、社会发展和国家安全的全面支撑作用。

人工智能技术军民双向转化是经济发展的新契机。人工智能技术是重构社会生产、资源分配、产品交换、消费升级等经济活动的强大驱动引擎。人工智能关键技术转化应用催生了智能软硬件、智能机器人、智能运载工具、智能终端、虚拟现实与增强现实和物联网基础器件等新兴产业。“AI”产业发展模式的推广运用使得人工智能产业产值规模占实体经济的比重逐渐增大,也推动了其在各产业领域的融合发展、生产效率得到大幅提升,新的产业链条逐渐形成,经济转型升级取得实效。

人工智能技术军民双向转化是国际竞争的新焦点。各国政府均在人工智能领域进行战略布局,拥有这一领域的技术发展主动权将大幅提升国家综合实力水平,全球科技巨头也积极推动自主研发人工智能技术的生态建设。在汇聚高端人才、基础平台开源化和关键技术硬件化方面竞争激烈。在军用领域,军用无人机技术的成熟不仅扩展了人工智能技术在战场上的战术应用手段,未来还将改变战争形态,是打赢未来战争的关键前沿技术。在民用领域、无人驾驶、智能家居和智慧医疗等产业的发展是人工智能技术在各领域的具体应用,智能产业和智能经济将成为我国未来数十年持续健康发展的重要基础。

人工智能技术军民双向转化纵向对上下游产业链有着明显的溢出效应。横向将对关联产业的发展形成明显的集聚作用,统筹整合实施融合发展,为国防科技工业和民用科技工业注入新的创新发展动能,推动优质军工企业发挥存量资源的优势转向民品市场,以“军转民”的方式参与市场竞争能够激发市场活力以及激励技术创新。同时鼓励具有发展潜力的民企将民用领域的先进技术、资金和人力资源引入军工研发生产链,以“民参军”的方式优化资源配置,达到为国防科技事业服务的目的。

人工智能技术军民双向转化在推动我国发展方式转变、经济结构优化和增长动力转换上可以与各个产业部门实现更好更快的协调发展。在电子、材料、制造、金融、医疗和交通等传统产业领域。我国与西方发达国家还存在一定差距,借助人工智能技术实现落后产业的转型升级有着迫切的现实需求。推动人工智能技术军民双向转化不仅能够激励科研人员在核心关键技术上实现突破,更能对科研创新能力的培育和创新体系进行重塑。

智能化信息化社会发展需要以信息传输为核心的网络基础设施、大数据基础设施和高效能计算基础设施、5G技术、物联网技术、大数据平台、超级计算机等产品和技术是支持人工智能技术融合发展的关键核心技术。推动人工智能技术 军民双向转化有助于人工智能基础设施建设发展,构建覆盖并满足经济社会发展需求的智能信息网络基础,以建成智能社会为目标,进一步完善与国防和经济建设需求相配套的基础设施体系。

技术本身的可靠性带来诸多现实挑战。人工智能技术在大数据智能、媒体感知、群体智能和类脑智能等关键基础理论发展上还存在瓶颈。技术本身的不成熟及其应用尚未广泛普及,使得人工智能产业对经济发展产生的促进作用尚不明显,技术标准的不规范、发展路径的多样化、基础理论的内在缺陷等技术可靠性问题始终是制约人工智能技术发展的关键因素和现阶段必须解决的现实挑战。

人机关系的未知性会产生众多的矛盾冲突。人工智能技术在国防和民用领域融合发展将催生众多新兴产业,缺乏统筹规划会导致在某些细分领域因过度投资而出现恶性竞争。资本对人工智能的青睐也将导致人才资源的紧缺,这将对人才培养、就业结构和行业发展产生不同程度的冲击,也将对社会生活方式和社会治理体系造成深远影响。

风险扩散的危害性可能引发更多的安全威胁。对个人而言,将人工智能技术用于何种目的、是否危害公众安全将有明显的个体差异。这并不以技术的先进与否来区分,对国家而言,如不能有效控制事关国家安全的核心技术,那么技术泄露和扩散的可能性就将对国家安全构成重大威胁,在与之相配套的法律制度体系尚未健全之前,人工智能技术的发展应用所带来的这些风险将会由全社会共同承担。

在世界范围内的专利合作条约(PCT)申请量上,我国仅占总量的10%,远低于美国的41%,也低于日本的14%。人工智能技术军民双向转化的主要问题是技术专利成果的转化率远低于发达国家平均水平。这需要通过系统布局、完善机制和统一标准来破除障碍,实现跨越式发展。

在人工智能产业的理论研究、研发投入、人才培养和成果转化等方面,我国掌握的核心技术主要分布在大数据、云计算及机器学习领域。处于基础层的AI芯片、传感器和数据采集技术则极为缺乏。基础领域的研发积累不足,虽然在应用层面上有较好的发展态势,但这是我国需求市场体量巨大直接造成的。我国在人工智能基础研究和前沿技术研究领域始终存在军地人工智能发展重复规划、目标分散和各自为政的突出问题。

以美国为例,推动人工智能技术发展和成果转化的主导机构是国家预算办公室和白宫科技政策办公室直属的国家科学与技术委员会,其负责各行政实体之间的政策协调和监督管理。而其下属的各专门委员会则负责具体政策的咨询和制定。我国在统筹协调科技融合发展过程中需要进一步强化战略规划,在国防领域和民用领域加强组织领导和推动运行机制变革。

美国国防高级研究计划局下属的国防创新试验小组在推动人工智能技术转化方面进行了积极尝试,能够快速将人工智能前沿技术从民用领域引入国防领域进行成果转化。而现阶段我国还缺少类似北斗系统、载人航天、探月工程等重大 专项任务对人工智能技术发展进行战略牵引。中央政府和地方政府在财政支持、发展布局和资源统筹方面利益导向不一致,军队和社会在供给需求对接、规划计划执行方面未能形成合力。在体制上尚未形成共建共用共享的研发攻关机制,对重大科研基地和科研基础资源平台建设力度也不能满足人工智能技术军民双向转化的现实需求,支撑人工智能技术发展的资源配置和协调管理能力尚未形成。此外,军工企业和民间企业市场主体的政策差异性,使得两者在企业资质、价格形成、财政税收、投资融资、人才管理和技术转化等具体政策执行方面未能做到一视同仁,军工企业享受的优待支持政策过多,民间企业参与融合的政策激励不足。

基础设施保障不足、后备人才储备不够、政策法规支持缺乏和标准体系建设不完善等问题均是制约人工智能技术发展的主要因素。实现人工智能技术快速转化需要建立适应国防科技创新目标要求和市场化资源要素配置的体制机制。

在军工领域,垂直管理和行政分割的现状使得军用产品的技术需求难以有效反馈到研发部门。在民用领域,市场化的动态管理和价格调节机制使得先进的民用技术难以引入到军品研发体系。民用领域和军工领域各自供给需求反馈机制的不一致导致军地双方很难通过单一的管理运行机制实现供需对接。

以武器装备科研生产为例,民企参与研发将面临繁琐冗长的审查程序、审批层级过多、审批周期过长、限制条件过高和保密要求过严的情况阻碍了人工智能技术向军工领域深入推进,如果不能打破军地分割体制,这一阻碍因素将逐渐积累并长期存在。

国防科技创新领域存在严重的权利、责任、收益相分离的利益分配现状。现有的国防专利产权制度和利益分配制度不能有效保护国防科研人员的技术成果转化收益,充分运用市场化的手段进行资源配置,可以使技术要素所反映的劳动价值得到准确定价,贝拉尔迪从而在技术成果转化过程中保障科研人员的利益。

建立军民人工智能技术通用标准体系是推动人工智能发展的迫切需要。这既能发挥军用标准对民用领域产品的先进引领作用,又能降低民用标准为军工领域服务的内在制度成本。

其一,主导通用标准融合的组织管理亟待强化。军地双方管理和协作的内在制度成本过高,协调机制运转效率低的问题比较突出。主要体现在通用标准体系制定中缺少法规依据,在运行管理体制上更是缺少强有力的领导机构。一方面是军方管理机构亟需加强军内通用标准融合的整合统筹,另一方面是民用领域的统管机构因军队特殊性质而不能对军用领域进行有效协调。

其二,协调通用标准融合的运行机制不够完善。军用标准领域实行统一管理与分工协作相结合的管理体制,但这种体制目前已经不适应推动军民人工智能技术通用标准体系融合的发展要求。军用标准体系在研究、论证、制定和修改过程中极少借鉴或直接引用先进民用标准。在民用标准体系制定过程中也未能引入军方利益部门参与,军地协调机制上存在明显欠缺。

其三,推进通用标准融合的技术方法有待加强。现有体制下将军标、民标进行融合在技术方法实现上困难较多。因此,在军民人工智能技术通用标准体系建立完善的过程中要一套适用、可靠、常态化运转的标准引入、修订和退出机制。具体可以参考美军的做法,在改革军用标准体系中广泛采用民用标准,包括集中清理落后的军用标准、优先应用非政府标准、加强与民间标准团体的合作、采用开放系统方法和制定非政府标准采用清单等技术方法。

政府在推动人工智能技术军民双向转化中需要破除体制机制的障碍,充分利用军工企业巨大的存量资源优势和民用领域高效的管理组织模式,构建有助于政府、企业、市场有机结合的高效发展运行模式。

支撑人工智能技术军民双向转化的综合协调机制目前已经建立,但存在领域覆盖不广、职责界定不清、目标任务不全和资源共享不够等现实问题,实现人工智能技术高速发展需要建立一个高效运转的常态化军地沟通协调机制,使经济建设和国防建设能够统筹协调。首先,需要形成一套顺畅高效、指导有力的协调领导机构,应当在中央军民融合发展委员会的指导下开展协调沟通事宜,在具体产业层面分类别进行专业指导,政府相关职能部门和军队综合管理部门的业务应当进行对接,实现信息和资源共享,通过建立各种定期沟通制度、军地联席会议制度、联合办公制度等方式加强军地沟通与交流,横向实现协调跨部门、跨领域、跨产业之间的衔接配合,纵向实现体系畅通、反馈及时、应对有效的沟通互联。

其次,需要建设一个信息共享、配套完善的基础设施平台,以国家级科技创新示范基地为基础,建立完善军地人工智能需求的供给信息共享平台,引导技术、设备、人才、资金和市场信息等要素实现高效配置,进一步完善基础设施的配套建设,构建互联互通的人才培养使用机制,使军队院校和科研院所与地方高校和企业机构的大量科研、管理人才共同为人工智能技术军民双向转化提供智力资源。

最后,需要构筑一套种类齐全、规范高效的中介服务体系。鼓励具备相应资质的中介机构在人工智能技术成果转化、投融资、技术创新和管理创新方面提供更为全面细致的服务保障。为人工智能初创企业提供跨行业、跨空间的资金投入,为研发生产降低筹资成本,为人工智能高风险项目提供担保和进行评估,为研发项目分散投资风险,为人工智能项目策划提供准确可靠的信息咨询。

促进人工智能技术在军用和民用领域之间的转移转化,既需要公平、开放、共享的外部政策环境,也需要充分竞争、运转高效的内部机制平台。

首先,要构筑系统健全、配套完备的人工智能技术军民双向转化法规体系。确保人工智能技术在军用和民用领域之间的转移转化过程中做到有法可依,在产业发展、市场培育、投融资管理和财政税收政策方面能够提供全方位的政策依据,以法规明文形式确定政府、企业和市场各自的责任、权利和义务,并对现有法规中不合理的部分进行修订以提高可执行性。

其次,要设立产权明晰、高效配置的国家人工智能技术市场交易平台。技术只有形成知识产权才能依法对科技成果进行保护、交易和实现产业化。建立起适应国防领域和民用领域专利双向转移转化的人工智能技术市场交易平台体系,促进技术要素在市场化的体制中高效流转,引导军工企业、军内科研院所建立技术转化机构,与人工智能技术市场交易平台进行对接,促进人才、技术等要素实现市场化配置。

第三,要依托区域优势资源因地制宜发展人工智能产业基地。要立足于不同区域现有的技术、人才、资金等资源优势建立人工智能技术产业基地,以通用型人工智能产业为基础,发挥龙头企业的技术引领,形成产业集聚态势,统筹配置国际国内创新资源,加大基础性研究投入,形成财政资金、金融资本、社会资本多渠道、多元化的资金支持格局。同时,积极借鉴和引入国外成熟的科技发展模式,进一步拓宽人工智能技术转化应用的领域和途径。

科技创新平台基地是汇聚人才、资金和信息等多类创新要素,提供科技创新服务、提升区域创新能力的综合基础设施平台。在人工智能技术军民双向转化过程中,需要依托科技创新平台基地实现对有限资源要素的高效利用。

以现有科技创新平台基地为基础进行资源整合和统一规划,在军工产业发达、技术领先明显、军地需求旺盛、创新能力突出的区域,建设一批战略性的人工智能科技协同创新平台,引导和鼓励军地高等院校、科研院所、企业机构等多方参与到科技创新平台基地的建设中来。以科技产业园、科技创新示范基地、人工智能科技孵化园、技术创新联盟等多种发展管理模式来统筹科技资源进行统一规划发展。以人工智能重点项目为支撑进行协同布局和联合创新,建立以新一代人工智能重大科技项目为核心、“1+N”项目群为基础的研发模式,完成与国家科技重大专项任务的快速衔接,在 “核高基”、智能制造与机器人、大数据智能和量子通信等国家重点研发计划中完善对人工智能软硬件的研究开发布局,创新重大科技项目组织管理模式,充分调动军队、地方、企业和院校等社会各方力量进行联合创新和协同发展。

以军地战略合作利益共享为牵引,进行交流互动和竞争发展,以科学合理的利益共享机制、产权转化机制以及竞争合作机制,引导军地资源交流共享、推动人工智能技术应用和实现军地良性竞争发展。定期在科技创新平台基地举办促进军地交流的高级别会议,建立前沿技术发展论坛、高新技术成果转化推介会和军品采购招标会等形式的有效信息沟通机制。

人工智能技术军民双向融合是推动我国人工智能技术实现跨越式发展的重要路径,也是引导国防和民用领域人工智能科技成果双向转化的桥梁纽带,其深度融合具有超前性、联动性和不确定性的趋势特点。目前,人工智能领域军民双向转化在产业领域布局、体制机制完善、规范标准统一等方面仍存在与现实发展需求不相适应的体制约束和发展阻碍,化解这一矛盾需要在国家宏观层面进行战略规划部署和政策协调统一,在行业中观层面建立高效运行的机制和优化资源配置,在企业微观层面激发要素创新动力和形成开放共享格局。

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人工智能产业发展深度报告:格局、潜力与展望

摘要:近年来, 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸和拓展类人的智能的能力,本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于 1956 年 的达特茅斯会议,受限于算法和算力的不成熟,未能实现大规模的应用和推广。

近年来, 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。

据中国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。

人工智能赋能实体经济,为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量,将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育,人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时,人工智能具有强大的经济辐射效益,为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测, 2035 年,人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%,经济总增加值提升 7.1 万亿美元。

目前,全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系,可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础,主要提 供硬件(芯片和传感器)及软件(算法模型)等基础能力;技术层是人工智能产业的核心, 以模拟人的智能相关特征为出发点,将基础能力转化成人工智能技术,如计算机视觉、智 能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中,技术层能力可以广泛应用到多个不同的应 用领域;应用层是人工智能产业的延伸,将技术应用到具体行业,涵盖制造、交通、金融、 医疗等 18 个领域,其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。

全球范围内,中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队,日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击,构成第二梯队。同时,在顶层设计上,多数国家强化人工智能战略布局, 并将人工智能上升至国家战略,从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国,局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚,发展之路几经沉浮。自 2015 年以来,政府密集出台系列扶植政策,人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域,资金投向偏向终端市场。因此,相比美国产业布局,中国技术层(计算 机视觉和语音识别)和应用层走在世界前端,但基础层核心领域(算法和硬件算力)比较 薄弱,呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究,布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓,2019 年人工智能国 家级战略(《美国人工智能倡议》)才姗姗来迟。但由于美国具有天时(5G 时代)地利(硅 谷)人和(人才)的天然优势,其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看, 美国重点领域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外,美国聚焦人工智能对国家安全和社会稳定的影响和变革,并对数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领,欧洲国家抢占规范制定的制高点。2018 年,欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》,在人工智能领域形成合力。从国家层面来看,受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成,欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势,但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准,在技术监管方面占据全球领先地位。

日本寻求人工智能解决社会问题。日本以人工智能构建“超智能社会”为引领,将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散,难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此,日本政府在机器人、医疗健康和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局,并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点,底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。受限于技术积累与研发投入的不足,国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言,在 AI 芯片领域,国际科技巨头芯片已基本构建产业生态,而中国尚 未掌握核心技术,芯片布局难以与巨头抗衡;在云计算领域,服务器虚拟化、网络技术 (SDN)、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽国内 阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发,但核心技术积累尚不足以主导产业链发展;在智能传感器领域,欧洲(BOSCH,ABB)、美国(霍尼韦尔)等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型,而在中国也涌现了诸如汇顶科技603160)的指纹传感器等产品,但整体产业布 局单一,呈现出明显的短板。在数据领域,中国具有的得天独厚的数据体量优势,海量数 据助推算法算力升级和产业落地,但我们也应当意识到,中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”,以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准,我们 将对 AI 芯片作详细剖析,以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置,AI 芯片可划分为云端(如数据中心等服务器端)和终端(应用场景涵盖手 机、汽车、安防摄像头等电子终端产品)芯片;依据承担的功能,AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据603138)和大规模计算,对算法、精度、处理能力要 求非常高,仅适合在云端部署。目前,GPU(通用型)、FPGA(半定制化)、ASIC(全定制化)成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势,在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

GPU(Graphics Processing Unit)的设计和生产均已成熟,占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算,可平行处理海量信息,仍是 AI 芯片的首选。贝拉尔迪据 IDC 预测, 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内,英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断,尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力,其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀,同时又具有强大的资金实力,中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高,市场呈双寡头垄断:赛灵思(Xilinx)和英特尔(Intel)合计 占市场份额近 90%,其中赛灵思的市场份额超过 50%,始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域,但尚处于起步阶段,技术差距较大。

ASIC(Application Specific Integrated Circuits)是面向特定用户需求设计的定制芯片, 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证,但在量产后,贝拉尔迪 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同,ASIC 仅是一种技术路线或方案,着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前, ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小,部分领域处于世界前列。在海外,谷歌 TPU 是主导者;国内初创芯片企业(如寒武纪、比特大陆和地平线),互联网巨头(如百度、华为和阿里)在细分领域也有所建树。

总体来看,欧美日韩基本垄断中高端云端芯片,国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片,部分领域处于世界前列,但多以初创企业为主,且尚未形成有影响力的“芯片平台应用” 的生态,不具备与传统芯片巨头(如英伟达、赛灵思)抗衡的实力;而在 GPU 和 FPGA 领域,中国尚处于追赶状态,高端芯片依赖海外进口。

技术层是基于基础理论和数据之上,面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒,是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论(机器学 习)、开发平台(开源框架)和应用技术(计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来,我国技术层 围绕垂直领域重点研发,在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟,国内头部企业脱颖而 出,竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看,在算法理论和开发平台领域,国内尚缺乏经验,发展较为缓慢。机器学习算法是人工智能的热点,开源框架成为国际科技巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码,是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前, 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等, 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟,百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域,中国实力与欧美比肩。计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向,也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达,积累大量用户数据,国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型,但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地最为成熟的技术之一,计算机视觉应用场景广泛。计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛,涵盖了安防(人脸识别)、医疗(影像诊断)、移动互联网(视频监管)等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示,2017 年,计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元,占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响,计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定,国内头部企业脱颖而出。随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和,新的应用场景尚在探索,当前全球技术层市场进入平稳的增长期,市场竞争格局逐步稳定,头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富,技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年,在全球最权威的人脸识别算法测试(FRVT)中,国内 企业和研究院包揽前五名,中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高,头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计,2017 年,商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家企业 占国内市场份额的 69.4%,其中商汤市场份额 20.6%排名第一。

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近期的平均成本为236.03元,股价在成本上方运行。多头行情中,上涨趋势有所减缓,可适量做高抛低吸。该股最近有重大利空消息,且资金流动不甚乐观,空方势头较强。该公司运营状况不佳,但多数机构认为该股有长期投资价值。

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官方:米兰中场卡斯蒂列霍肱二头肌损伤

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【雷速体育】根据AC米兰官方消息,在上轮客场2-2战平费拉拉SPAL的比赛中球队中场卡斯蒂列霍因伤替换下场,赛后经核磁共振检查后,其右侧股二头肌受到轻度损伤。贝洛蒂

卡斯蒂列霍上轮迎来个人职业生涯意甲的第50场里程碑之战,在半场的一次进攻中这位西班牙中场受伤,随即被替换下场。

俱乐部对卡斯蒂列霍的伤情进行了检查,并确定其右侧股二头肌受到轻度损伤,未来还将对这位球员的伤势做进一步的评估。

2018年夏窗卡斯蒂列霍从西甲的比利亚雷亚尔转会前往AC米兰,本赛季共为红黑军团在各项赛事中出场22次,打入2球并送出4次助攻。

曼努埃尔·洛卡特利

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曼努埃尔·洛卡特利(Manuel Locatelli),1998年1月8日出生于意大利莱科,意大利职业足球运动员,场上司职中场,效力于。

每家俱乐部都有自己擅长培养的球员。有的擅长培养边后卫,有的擅长边锋,有的则是前锋,在这些位置上,年轻球员是被允许偶尔犯错的。而洛卡特利则不同,他的位置恰恰是球队运转的核心所在,一个细微的偏差都有可能使本方禁区陷入不利。本赛季在AC米兰阵中,洛卡特利都出现在六号位位置上,对于球队攻防两端都十分重要。

然而在重要的位置上,年轻小将也才展示出了过人的才华。他阅读比赛的能力和跑位意识使得他在对手进攻时能够及时做出拦截,在对抗中破坏对手进攻。贝洛蒂在本方控球时,他的视野和自信又能帮助他发现对手的防守空当,然后用一次次精准的斜长传将球送入空当。
更多精彩尽在这里,详情点击:http://ayjzzs.com/,贝洛蒂更重要的是,他还有在中路密集区域迎着防守向前渗透的能力,这使得球队进攻能够更靠近对方危险区域。

防守时他需要时刻注意站位,避免对手打穿中场直面后防线。同时他还需要观察场上局面,随时准备离开位置上抢对手或者拦截直塞。这就需要这位年轻小将时刻保持高度的注意力。这可不容易做到,如果说这么小的年纪还有人能做到的话,我们一定会想到多特蒙德的魏格尔。