1、ARTIFICIAL INTELLIGENCE MEETS BUSINESS INTELLIGENCE Big Datas Role in the Future of Artificial Intelligence Across Key Verticals 2ARTIFICIAL INTELLIGENCE MEETS BUSINESS INTELLIGENCE Harnessing the Po。

2、 C a t a l o g 2 3 负责组织联盟人工智能学术交流 知识产权研究和支撑服务 中国人工智能产业发展联盟（AIIA）学术与知识产权工作组 调研、研究报 告 知识产权 活动 学术交流活 动 知识产权发展 状况评估 4 课题研究专家征集课题研究专家征集 2019.05 白皮书专题研讨会白皮书专题研讨会 2019.07 白皮书框架讨论与确定白皮书框架讨论与确定 白皮书撰写启动白皮书撰写启动 。

3、人工智能助力新金融 微众银行 郑文琛 2019.11.25 金融营销中的数据孤岛和用户隐私挑战严峻 金融用户促活：金融机构仅能观察到有限用户偏好 用户？ 有限用户偏好无法获取更多偏好 隐私限制 贷款信用卡保险在线教育家装行业 转化评估指标不止是曝光、点击 点击更后端的转化 挑战 长链高效转化?数据隐私保护? 曝光留资 金融用户拉新：金融产品的转化链路长，转化数据敏感 联邦学习解决金融营销的数据孤岛。

4、 数据挖掘的算法与实现。
按照数据挖掘应用的方向，从大数据、机器学习、社会网络、自然语言与统计数据分析五个方面介绍了数据挖掘的算法。
基于大数据的数据挖掘主要介绍了数据采集层、数据存储层、数据处理层和服务封装层四个层的基本架构，和部分大数据平台实例；基于机器学习的数据挖掘主要介绍了非监督学习方法与监督学习方法，重点是监督学习方法，包括训练集、验证集与测试集、决策树模式、kNN 算法、神经网络、回归分析；社会网络中的大数据挖掘主要介绍了图的基本要素、图的度量算子，并从行为分析算法、社区发现算法等方面介绍了社交网络上的算法；自然语言中的数据挖掘先介绍了词的表示分析，并从语言模型与话题模型两个层面进行算法介绍；统计数据分析与前三个方面均有交叉，主要从数据描述性分析、回归分析、关联分析、聚类分析三个方面进行介绍。
最后具体分析了数据挖掘领域顶级会议 SIGKDD 最近几年在数据挖掘基础理论、社交网络分析和图数据挖掘、大数据挖掘等几个方面的国内外的主要研究成果。
数据挖掘领域专家介绍。
基于AMiner 数据，对数据挖掘领域专家进行深入挖掘和介绍。
包括顶尖学者的全球与中国分布、迁徙概况、学者机构分布、h-index 分析，并依据 AMiner评价体系，从代表学者与近十年代表学者两个层面选取学者进行详细介绍。
数据挖掘的应用领域与发展趋势。
数据挖掘无论是在科学领域还是工程领域、。

5、C O R P O R AT I O N RAND WALTZMAN, LILLIAN ABLON, CHRISTIAN CURRIDEN, GAVIN S. HARTNETT, MAYNARD A. HOLLIDAY, LOGAN MA, BRIAN NICHIPORUK, ANDREW SCOBELL, DANIELLE C. TARRAF Maintaining the Competitiv。

6、术必将成为新一轮科技革命和产业变革的重要的驱动力量。
然而作为一项颠覆性的技术，人工智能对人类社会的各方面尤其是知识产权制度提出了新的挑战。
针对这些挑战，由中国人工智能产业发展联盟（Artificial Intelligence Industry Alliance，AIIA）学术与知识产权工作组组织，在上海交通大学苏州人工智能研究院的牵头下，联合各会员单位、法学界、人工智能产业界、知识产权服务机构等在内的专业团队组建了人工智能产业知识产权研究课题组。
课题组对人工智能产业的知识产权保护现状进行跟踪分析，对人工智能产业的知识产权热点问题进行深入的研究探讨，并以系列报告的形式于每年持续发布人工智能产业相关白皮书，以期引导、鼓励、并保护人工智能企业技术创新，促进成果转化和产业化，为人工智能产业的整体发展提供智库和智力支持，为我国人工智能产业的发展保驾护航。
课题组于 2018 年发布了 2018 人工智能产业知识产权与数据白皮书（以下简称“2018 白皮书”），从基本法律概况（保护端）、专利分析（创新端）和专利价值评估（运营端）三个具体角度，呈现了 AI 领域的知识产权现状，并通过既有争议和案例的展示，对数据相关权利的几个主要问题进行了梳理。
2018 白皮书一经发布，就在社会各界引起了强烈反响，在此基础上，2019 年，课题组征集更多单位参与，扩大研究范围，加大讨论力度。

7、显示了AI已经如何破坏健康和护理。
随后，报告提出了一个路线图，以帮助各国使用人工智能，并将各国的卫生系统从被动转变为主动，进而对健康情况进行预测甚至预防。
低收入和中等收入国家（LMIC）应对系统性卫生挑战，例如卫生工作者短缺，人口服务不足，城市化进程迅速和信息虚假等，从人工智能中受益最大，但也遭受了最大的损失。
对COVID-19大流行的反应只是一个例子，这个例子也说明了全球健康状况现在如何依赖数据。
但是，大多数国家仍需要建立这些数据的可使用性和可操作性，并且不投资风险的政府会进一步扩大其人口中的医疗不平等现象。
低收入和中等收入国家的许多案例已经将人工智能用于健康方面处于世界领先地位。
例如，卢旺达的虚拟健康咨询服务已经覆盖了三分之一的成年人口，并且印度的医院正在使用人工智能来预测心脏病发作的风险，即可以提前七年。
高收入国家在健康方面也可以从人工智能中受益匪浅。
例如，医护人员短缺是一项全球性挑战，到2030年，全球缺口预计将达到1800万。
这增加了对支持性人工智能工具的投资的必要性，该工具可以帮助护士和社区医护人员诊断和治疗传统上被认为有疾病的人。
人工智能不应取代人类，而应通过执行诸如处理大数据的任务来增强人类的能力，以加速和使健康问题的诊断更加准确。
“除了现有的传染病负担和不断增加的慢性病潮流之外，许多国家还没有做好应对新出现的疾病的准备，例如COVID-。

8、人工智能 无处不在 人工智能在五大行业的人工智能在五大行业的 成就与挑战成就与挑战 随着人工智能算法在商 业决策过程中的作用变 得越来越重要，我们需 要保证所作决策是可信 赖的。
要实现这一点， 我们必须确保人工智能 模型安全可靠、公平公 正、可解释、可适应。
毕马威人工智能、创新与企 业解决方案主管翠希格希尔 （TraciGusher） 2020毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙)、毕马威企业咨。

9、了自己的作用 随着金融犯罪领域的不断发展，人工智能正在为银行提供一种更快、更智能的方法，以减少误报，获得对客户行为更全面的认识，并在此过程中降低成本。
全球研究发现，金融服务机构每年在金融犯罪调查上的支出为180.9亿美元，其中62% 用于欧洲、中东和非洲地区的劳动力支出。
根据联合国的数据，所有这些只能追回不到1% 的犯罪所得。
尽管银行一直在寻求通过简单在现有系统上加倍下注，来更有效地采用这种技术，但反洗钱过程往往保持着严重的“孤立”状态，系统和部门之间缺乏凝聚力。
人工智能遗留技术是一种很好的抑制剂，在开放源码技术使罪犯能够更快地适应和发展的时候，减缓了银行的速度。
银行必须找到更广泛、更智能地寻找系统脆弱性的方法，同时促进各部门之间更密切的协调。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：Raconteur：2020年人工智能商业报告。
点击下载PDF报告。

10、的作用，意味着政府在这些领域干预的全新途径。
此外，NSAI强调需要一个健全的生态系统，以促进前沿研究，不仅解决这些社会问题，并作为人工智能创新的试验台，同时使印度能够通过在全球范围内扩展这些解决方案，以取得全球战略领先地位。
2.基于技术的人工智能系统管理方法：人们对使用技术和统计方法来解决人工智能相关问题的兴趣越来越大，这不仅增加了该领域的研究主体，也促进了学术界和业界解决方案开发者的责任感。
下图图显示，在过去十年中，在人工智能、机器人和计算机科学相关的会议上，“伦理”主题的论文数量正在增加。
该领域的进展尚处于萌芽阶段，必须加以推进，以跟上人工智能领域一些经典和热门话题的总体增长步伐。
人工智能领域关键词与“伦理”主题相关的论文数量：人工智能领域关键词涉及“经典”、“热门”和“伦理”主题的论文数量：世界各地的私营部门、学术机构、政府组织和国际机构都为负责管理人工智能系统的技术工具的研发做出了贡献。
国防高级研究计划局(DARPA)致力于可解释人工智能(XAI)，确保人工智能抗欺骗(GARD)的稳健性，理解群体偏见(UGB)和机器常识(MCS)。
世界经济论坛启动了全球人工智能行动联盟，以加速在全球和跨部门采用可信任、透明和包容的人工智能。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：印度国家研究院(NITI Aayog。

11、年，北美人工智能博士毕业生中有65%进入了产业，高于2010年的44.4%，凸显了产业已开始在人工智能发展中发挥更大的作用。
3.创造一切：人工智能系统现在可以以足够高的标准合成文本、音频和图像，以至于人类很难分辨出合成和非合成输出的区别，因为这项技术的某些应用受到限制。
4.人工智能面临着多样化的挑战：相比之下，2019年，45%的美国居民人工智能博士毕业生是白人，2.4%是非裔美国人，3.2%是西班牙裔。
5. 中国在人工智能期刊引文方面超过了美国：几年前，中国在期刊出版物总数上超过了美国，现在在期刊引文方面也领先于美国；然而，过去十年，美国的人工智能会议论文(也被大量引用)一直显著多于中国。
6.大多数美国人工智能博士毕业生来自国外，且留在美国：2019年，北美新的人工智能博士中，国际学生的比例继续上升，达到64.3%比2018年增加了4.3%。
在外国毕业生中，81.8%留在美国，8.6%在国外工作。
7.监视技术快速、廉价，而且越来越普遍：大规模监视所需的技术正在迅速成熟，图像分类、人脸识别、视频分析和语音识别等技术都在2020年取得重大进展。
8. 人工智能伦理缺乏基准和共识：尽管许多团体在人工智能伦理领域产生了一系列定性或规范性的产出，但该领域通常缺乏可用于衡量或评估关于技术发展的更广泛社会讨论与技术发展之间关系的基准它自己。
此外，研究人员和民间。

12、从2019年到2020年，人工智能期刊出版物的数量增长了34.5%，比2018年到2019年(19.6%)的增长率要高得多。
2000-19年经同行评审的人工智能出版物数量在每个主要国家和地区，同行评审的人工智能论文比例最高的是学术机构。
但第二重要的发起者则不同：在美国，企业附属研究占总出版物的19.2%，而在中国(15.6%)和欧盟(17.2%)政府是第二重要的发起者。
2000至2019年度中国经同行评审的人工智能出版物数目2020年，中国人工智能期刊在世界上的引用份额首次超过美国，2004年，中国人工智能期刊的总发表量曾短暂超过美国，然后在2017年重新夺回领先地位。
然而，在过去十年中，美国引用人工智能会议论文的次数一直显著多于中国。
为了响应新冠疫情，大多数主要的人工智能会议实际上都举行了，因此出席人数显著增加。
2020年，参加9次会议的人数几乎翻了一番。
仅在过去六年中，ARXIV上人工智能相关出版物的数量就增长了六倍多，从2015年的5478份增加到2020年的34736份。
2015-20年按研究领域划分的ARXIV人工智能相关出版物数量2019年，人工智能出版物占全球同行评审科学出版物的3.8%，高于2011年的1.3%。
文本由云闲 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：人工智能研究所(HAI)：2。

13、由诺华基金会和微软牵头的一份重要新报告显示，对数据和人工智能的投资对于推动应对和应对COVID-19大流行以及全球其他最大医疗挑战所必需的卫生系统改进至关重要。
2020年9月由Broadband Commission健康数字和AI工作组发布人工智能重塑全球健康：人工智能成熟度路线图，该委员会由诺华基金会和微软共同主持。
这个报告基于对300多个现有的AI在健康方面的使用案例的综述，报告中显示了AI。

14、智能会议上提出的与伦理学相关的研究，以及世界各地大学的计算机科学(CS)系正在提供什么样的伦理学课程。
报告关键摘要自2015年以来，提交给人工智能会议的标题中包含伦理相关关键词的论文数量有所增长，尽管在主要人工智能会议上匹配伦理相关关键词的论文标题平均数量多年来仍然较低。
2000-19年在人工智能会议上提及伦理关键词的论文标题数量2020年，与人工智能的道德使用相关的五个最受关注的新闻话题是：欧盟委员会关于人工智能的白皮书的发布、谷歌解雇道德研究人员蒂姆尼特盖布鲁、联合国成立的人工智能道德委员会、梵蒂冈的人工智能道德计划以及IBM退出面部识别企业。
按主题分列的2020年人工智能伦理新闻报道(占总数的%)文本由云闲 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：人工智能研究所(HAI)：2021年人工智能指数报告。

15、发现新机制和新靶点。
先导化合物研究和化合物筛选主要是利用机器学习(或深度学习)技术，学习海量化学知识及资料，建立高效的模型，快速过滤“低质量”化合物，富集潜在有效分子。
化合物合成主要是利用机器学习(或深度学习)技术，学习海量已知的化学知识，之后预测在任何单一步骤中可以使用的化学反应，解构所需分子，得到可用试剂。
临床前研究主要应用环节有两个，分别是新适应症发现和晶型预测，其应用场景分别是：新适应症发现主要是借助AI的深度学习能力和认知计算能力，将已上市或处于研发管线的药物与疾病进行匹配，发现新靶点，扩大药物的治疗范围。
晶型预测主要是晶型变化会改变固体化合物的物理及化学性质(如溶解度、稳定性、熔点等)，导致药物在临床治疗、毒副作用、安全性方面的差异。
这一多晶型现象会对药物研发造成干扰，可以利用认知计算实现高效动态配置药物晶型，预测小分子药。
临床试验的应用环节有两个，分别是临床实验设计和患者招募，其应用场景分别是：临床实验设计主要是利用自然语言处理(NLP)技术检索过去临床实验中的成功和失败经验，使临床实验方案避免重复常见的遗漏、安全等。
患者招募主要是利用自然语言处理(NLP)技术提取患者数据，为临床实验匹配相应患者。
文本由栗栗-皆辛苦 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源药明康德-观往昔，展未来，奋楫扬帆立潮头。

16、人工智能驱动企业：在规模上释放人工智能的潜力数十亿美元涌入人工智能领域是必然的，因为人工智能确实有能力彻底改变我们的经营方式。
越来越多的跨行业公司正在对人工智能的应用做试点和概念验证。
但人工智能在规模实现方面能取得多大的成功，特别是在当前COVID-19疫情的大环境下？ 为了探索这一问题，凯捷研究所（Capgemini Research Institute）发布报告人工智能驱动企业：在规模上释放人。

17、二二年十二月 NVIDIA JetsonNVIDIA Jetson助力助力 智能车辆装备领域的人工智能应用智能车辆装备领域的人工智能应用 Dedicated to AI Fundamental Research and Applicatio。

18、人工智能赋能服务机器人 Artificial Intelligence Empower Service Robot 优必选科技 高级算法工程师 罗茜 Dream with Robots 服务机器人技术与应用 自主智能能力 服务机器人研发主要。

19、pnbsp;全脑功能连接组：高通量全脑成像辅助预测斑马鱼决策行为nbsp;brpp由于技术上的挑战，以往对生物脑的研究多集中在局部脑区。
随着光学成像技术的兴起，结合斑马鱼幼鱼这样一种神经网络规模适中，且脑组织高度透明的模式生物，使得高通量的。

20、人工智能治理和道德规范机构对人工智能的有效治理负责任应用和规模扩张的需求临界点已到来。
多数机构已在制订内部政策和治理职能以监管任何与人工智能有关的事项，从而提升企业内部及外部利益相关者团体包括消费者的信任和透明度。
在英国及欧盟，随着通用数据。

21、人工智能人工智能开源开源与与标准化标准化研究报告研究报告国家人工智能标准化总体组国家人工智能标准化总体组二零一九年四月二零一九年四月I目录目录第一章 概述.11.1 背景及目的.11.2 本报告的价值.21.3 本报告的脉络梳理与导读.3第。

22、TABLE OF CONTENTSFOREWORD 4KEY FINDINGS 6ABOUT THE RESEARCH 6CUSTOMER DATA ANALYTICS 7MARKETING ATTRIBUTION CAPABILITY 2。

23、authorized user : mouse0232 中国人工智能中国人工智能产业产业 知识产权白皮书知识产权白皮书 2 20 02121 分册分册一：一：产业专利分析产业专利分析白皮书白皮书 A AIIAIIA AIP2101AIP21。

24、 网络治理与董事会在其中的角色 建立具有网络韧性的组织机构 网络安全： 人为问题而非技术问题 指导策略： 医疗行业如何拥抱区块链 数字化如何推动共享服务 发挥人工智能的作用 自主开发还是购买 巧解人工智能难题 知所需， 供所求： 零售业大数。

25、人工智能应用需求报告新冠抗疫篇人工智能应用需求报告新冠抗疫篇中国人工智能产业发展联盟产学研融合与应用工作组2020 年 5 月目录目录1.前言1.前言. 12.大数据智能分析医疗大数据大数据智能分析医疗大数据.42.1应用的背景.42.2在。