1、市场的普及率只有9% ，这表明由于大量的身份欺诈，农民和保险公司之间存在着巨大的不信任。
自动检测和检查机制可以帮助农民和保险公司之间建立更多的信任。
2.健康监测：牲畜健康监测行业依赖物联网设备来收集牲畜的实时数据，包括它们的行走模式、反刍模式和温度变化。
3.畜牧贸易：如果我们能够得到一头牛的资料，包括关于产奶量、年龄、健康记录、公畜和母畜的信息，就可以利用机器学习模型创建一个牛的实时价格交换平台。
4.普惠金融：政府已经采取了一些措施，将印度的农村人口从35% 增加到了总人口的80% ，但是普惠金融仍然是一个巨大的挑战。
在印度，大约72% 的交易是通过现金进行的，而且乳制品部门高度分散，有组织的部门约占市场的20% 。
（关注公众号“三个皮匠”，获取最新行业报告资讯）点击下载报告：世界经济论坛：人工智能如何帮助印度奶农PDF全文将分享到三个皮匠每日知识精选知识星球，三个皮匠感谢您的支持！加入三个皮匠报告网站年度VIP即送星球年会员需要批量下载和及时更新最新研究报告的朋友，可以加入我们的三个皮匠每日知识精选知识星球分享会，大量的中外文精品报告及各类专题资料将会优先分享到知识星球中，加入即可下载全部报告，还可根据您的需要定制各类报告。
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2、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。

3、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。

4、资。
在过去的四个学年里，教授学生在本科和研究生阶段构建或部署实用人工智能模型所需技能的课程数量分别增加了102.9%和41.7%。
2016-20学年教授学生构建或部署实用人工智能模型所需技能的本科课程数量 根据计算机研究协会(CRA)的一项年度调查，过去10年中，北美有更多的人工智能博士毕业生选择在工业界工作，而选择在学术界工作的则更少。
在过去十年中，选择行业工作的新AI博士比例增加了48%，从2010年的44.4%增至2019年的65.7%。
相比之下，进入学术界的新AI博士比例下降了44%，从2010年的42.1%降至2019年的23.7%。
2010-19年北美学术界或工业界新AI博士就业情况 CRA的调查显示，在过去10年中，人工智能相关博士在美国获得的CS博士学位总数中所占比例从14.2%上升到2019年的23%左右。
与此同时，其他以前流行的计算机科学博士的受欢迎程度有所下降，包括网络、软件工程和编程语言。
与2010年相比，编辑者获得的博士学位都有所减少，而人工智能和机器人/视觉专业则大幅增加。
2010-19年北美新增国际人工智能博士(占新增人工智能博士总数的%)经过两年的增长，北美从大学到行业工作的人工智能教师人数从2018年的42人下降到2019年的33人(其中28人是终身教职员工，5人没有得到护理)。
2004年至2019年间，卡内基梅隆大学。

5、世界经济论坛发布报告2020 聊天机器人的重启：管理医疗保健中会话人工智能的责任使用框架，报告中讨论了聊天机器人的应用前景。
聊天机器人或会话人工智能(人工智能)系统，越来越多地被组织用来与客户沟通，它以一.。

6、p2020 年初， Google 与 Facebook 分别提出 SimCLR 与 MoCo 两个算法， 均能够在无标注数据上学习图像数据表征。
两个算法背后的框架都是对比学习contrastive learning。
pp对比学习的核心训练信。

7、p 人工智能产业链包括基础层技术层和应用层pp 1基础层是指对AI提供支撑性服务的硬件平台，包括芯片传感器数据和服务生物识别云计算等;pp 2技术层是指实现计算机感知和认知的程序算法，主要包括机器学习计算机视觉语音及自然语言处理等;pp 3。

8、p人工智能让知识点的教与学更加精准。
人工智能技术可以大规模满足用户的个性化学习需求。
教育产业智能化的目标也非常明确，针对学习管理环节学习测评环节和认知思考环节三管齐下，来完成整个辅助学习功能的场景闭环。
1站在学生角度，人工智能从学习方式和需。

9、2021 年深度行业分析研究报告 板块回顾 网络安全 云计算 01 03 04 第一部分 医疗信息化02 人工智能05 mNoQrPpQnNnMrMrMwOsPnM7NbP7NoMmMnPmNiNpPmRkPpOnN8OqQvMvPtRrQ。

10、在这种环境下，保持竞争力首先要对人工智能的前景有一个清晰的认识：就人工智能的投资部署和现实世界的成果而言，世界上一些最大和最有影响力的公司都站在哪里pp我们进行了毕马威2019年企业人工智能采用研究，以深入了解选定大型公司人工智能部署工作。

11、SaaS 领域具有更强的细分行业 Knowhow，形成对后进入者的壁垒，SaaS 领域的规 模优势非常明显。
企业级 SaaS 应用诞生于美国，至今已发展超二十年，涌现出大批 SaaS 领域的世界巨头，比如最早提出 SaaS 取代传统软件 。

12、在企业能力评价中，选择了企业规模和企业创新能力 2 项二级指标和 5 项三 级指标。
其中企业规模指数由人工智能企业数量企业平均估值市值 2 项三级 指标构成。
企业数指标使用 2205 家人工智能企业在各地区的分布情况进行测度。
企业 平均。

13、人工智能已经进入商业主流，为提高生产力创新和从根本上改变运营模式提供了机会。
随着人工智能在复杂度复杂性和自主性方面的发展，它为商业和社会带来了转型机遇。
在普华永道2017年的一项研究中，超过70的高管认为人工智能将影响业务的方方面面。
普华永。

14、面对供应链中断和消费者行为的巨大变化，人工智能成为零售商在新冠疫情期间如何适应的核心。
随着限制的解除和商店的重新开张，人工智能的趋势和技术将重塑零售业。
当新冠病毒大流行袭来时，零售业务一夜之间发生了变化。
砖头和灰泥位置关闭。
顾客在线购物达到。

15、政府对人工智能 Al 和自动决策 ADM 系统的兴趣正在迅速增长。
这是因为 AI 和 ADM 在改变政府决策和公共服务方面具有巨大潜力。
根据最近的一项研究Engstrom 等人，附录 A 的美国行政机构，人工智能的快速发展有可能降低核心治理。

16、德勤人工智能研究所帮助各组织将强大动态快速发展的人工智能生态系统的所有不同维度联系起来。
艾尔研究所主导了关于苹果艾尔的对话在产业创新,利用尖端的见解优惠已复制到粘贴板演说在与TM的时代。
德勤人工智能研究所旨在促进关于人工智能的对话和发展，刺。

17、腾讯的云智能服务建立于云基础底座之上，利用一系列技术将安装部署运维调优集成于云上完成，实现降本增效。
底层是智能基础设施，包括腾讯云 TI 平台物联网使能平台。
TIONETIMATRIXTIDataTruth 等平台提供包括算法开发模型训练数。

18、2021年中国人工智能产业研究报告2022.1 iResearch Inc. 数字经济时代的产业升级探索2序言2020年，我们谈到，被纳入新基建范畴的人工智能技术已经广泛出现在决定企业产生经济效益的各个环节，以人机协同模式为主导，推动传统行。

19、人工智能基础设施人工智能基础设施发展态势报告发展态势报告 2021 年年中国信息通信研究院中国信息通信研究院政策与经济研究所政策与经济研究所 中国信息通信研究院产业中国信息通信研究院产业与与规划规划研究所研究所 人工智能与经济社会研究中心人。

20、 人工智能的认知神经基础Brain and Machine Intelligence 智源人工智能的认知神经基础重大研究方向 编著 白皮书 北京智源人工智能研究院 2022 年 1 月 版权声明 该白皮书：人工智能的认知神经基础2021 年。

21、它回答了以下问题：英国是否拥有成为全球人工智能中心所需的资源英国是否在整个行业政府学术界和思想领袖中调集了足够的资源来构建人工智能开发应用和合作的创新和投资生态系统英国的人工智能战略是否拥有资源政治意愿和适当的监管来巩固我们的人工智能行业的。

22、CB lsights帮助世界领先的公司用数据而不是意见做出更聪明的技术决策。
我们的技术洞察平台为企业提供全面的数据专业见解和工作管理工具，使他们能够发现理解和做出技术决策。

23、2021人工智能创新研究院AI Labs报告Dec. 2021研究背景：企业成为AI技术创新沃土，企业研究院在产学研闭环中扮演更关键的角色从最初颠覆式创新姿态闯入应用领域，人工智能技术发展突飞猛进，早已势不可挡渗透人类生活各个层面。
如今的全。