本文目录一览：
- 1、从美国专利商标局整理的六个人工智能组件技术领域看人工智能未来
- 2、人工智能的技术架构包括
- 3、股票000066-智能升级:知识图谱在金融核心场景中的应用
- 4、什么是知识图谱?
- 5、知识图谱在金融行业的应用主要在哪些方面?有谁能不能详细的介绍一下_百...
从美国专利商标局整理的六个人工智能组件技术领域看人工智能未来
从美国专利商标局整理的六个人工智能组件技术领域来看，人工智能的未来将呈现出多元化且深度融合的发展趋势。以下是对这些领域及其对未来影响的详细分析：规划/控制领域 未来趋势：规划/控制技术在未来将继续深化其在工业制造、供应链管理等领域的应用。
年2月12日，美国专利商标局（USPTO）发布了关于评估人工智能（AI）辅助发明发明人资格的指导和征求意见（以下简称“AI指导”）。该指导于2024年2月13日正式生效，旨在明确在AI辅助发明背景下，如何确定发明人的资格。
中国在生成式人工智能领域已经取得了显著进展，成为了生成式人工智能领域专利的领跑者。自2014年起，中国在生成式AI专利申请数量上遥遥领先于全球其他国家，申请的专利数量是第2名美国的约6倍。此外，中国企业在生成式人工智能专利申请数量上也跻身全球排名前10，如腾讯、平安保险、百度等。
通过探索和扩展药物发现中可专利化合物的化学空间，生成新颖的分子，并开发计算属性系统，这些属性以奖励函数形式计算并在生成式AI中学习，以确定生成分子的专利状态。
美国专利与商标局专利数据库的检索途径主要有以下几种：关键词检索：说明：最常用的一种检索方式。操作：用户可以在搜索框中输入与发明相关的关键词或短语，如“手机”、“人工智能”等。适用场景：简单直接，适用于对技术领域有一定了解的用户。分类检索：说明：通过专利的分类信息进行查询。
中国已取代美国成为全球最大的高科技产品制造中心。中国去年生产了5亿台计算机、2500万辆汽车和15亿部智能手机，显示出强大的制造能力。人工智能领域：中国已成为美国在人工智能领域的“全方位的竞争对手”。在深度学习方面，中国授予的专利数量是美国的6倍。
人工智能的技术架构包括
1、人工智能的技术架构包括基础层、技术层、应用层。基础层：这一层是人工智能技术的基石，主要包括硬件和基础设施。硬件如高性能计算机、专用芯片（如GPU、TPU）等，为人工智能算法的运行提供强大的计算能力。基础设施则包括云计算平台、大数据中心等，它们为人工智能应用提供数据存储、处理和传输的支持。
2、基础层。基础层一般由软硬件设施以及数据服务组成。
3、新一代人工智能的关键技术主要包括以下几个方面： 深度学习与神经网络 深度学习架构：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如长短时记忆网络LSTM），这些架构被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等复杂任务。
4、人工智能四层架构中的大模型是基础架构的关键部分之一。 人工智能的四层架构主要包括数据层、技术层、模型层和应用层。 在这四层架构中，大模型处于模型层的核心地位。 大模型是指深度学习算法中参数众多、结构复杂的神经网络模型。
股票000066-智能升级:知识图谱在金融核心场景中的应用
股票000066-智能升级：知识图谱在金融核心场景中的应用主要体现在以下几个方面：智能推荐：精准营销获客：知识图谱能够通过对用户数据的深度挖掘和分析，构建用户画像，实现精准营销和获客。这有助于金融机构提高营销效率，降低获客成本。
什么是知识图谱?
1、知识图谱是基于二元关系的知识库，旨在描述现实世界中存在的各种实体或概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体-关系-实体”的三元组，实体之间通过关系相互联结，构成网状结构。知识图谱的详细解释定义与核心 知识图谱是一个结构化的知识库，它以图的形式表示现实世界中实体（如人、地点、事物、概念等）之间的关系。
2、知识图谱由一条条知识组成，每条知识表示为一个SPO三元组（Subject-Predicate-Object），即（实体1，关系，实体2）或（实体，属性，属性值）。例如，“王思聪是王健林的儿子”就可以表示为一个三元组（王思聪，儿子，王健林）。
3、知识图谱是描述真实世界中存在的各种实体、概念及其关系的图谱。知识图谱的定义 知识图谱的概念最初由Google在2012年提出，主要是为了将传统的keyword-base搜索模型向基于语义的搜索升级。知识图谱能够用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。
4、知识图谱是一种信息存储方式，它采用实体关系方法来存储信息。实体可以是人、地点、公司等，而关系则描述了这些实体之间的联系，如朋友关系、亲属关系、工作关系等。知识图谱不仅包含多种实体，还包含多种关系类型，这使得它们能够区别于其他的图结构，并应用于医疗、金融、法律、风控等不同领域。
5、知识图谱，作为揭示实体之间关系的语义网络，是接近“人工智能”心中所想的。它的定义在于基于信息建立起实体之间的联系，形成“知识”，实际上就是一系列的SPO三元组。
知识图谱在金融行业的应用主要在哪些方面?有谁能不能详细的介绍一下_百...
知识图谱在金融领域的应用主要包括量化投资、监管科技、信贷风控、金融数据共享与查询、精准营销等。以信息披露自动化为例，知识图谱可以帮助企业实现信息披露文档（年季报、公告、债券募集说明书）的结构化，从而能将传统繁复的手工监管操作自动化，还可以实现自动发现信息披露疑点等。
目前，知识图谱产品的客户行业主要集中在社交网络、人力资源与招聘、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务等领域。在这些领域中，知识图谱被广泛应用于关联分析、精准营销、智能推荐等场景，为企业提供了强大的数据支持和决策依据。
此外，在教育培训、金融领域、政务领域，大模型知识库都有不同的应用场景。
人工智能如何赋能金融行业发展，主要体现以下几个方面：构建客户画像，促进客户管理 结合人脸核身、文字识别、语音识别等人工智能产品，打造一个统一注册、统一认证的安全高效平台。为银行及保险客户建立优质的客户大数据和知识图谱打下基础。
自动识别事件之间的逻辑关系，包括共指、因果和时序关系。应用领域：事理图谱在揭示时间发展规律、构建更全面的事件知识图谱方面具有重要价值。可以应用于特定领域的事件知识图谱构建，如医疗行业、金融行业等。综上所述，事理图谱是一种专注于描述事件及其逻辑关系的知识表示方式，具有广泛的应用前景。
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