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電銷卡
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運用機器學習技術搭建的AI評分系統,擔任起“AI教練”和“AI裁判”,不僅可以提高冰上運動訓練水平,還能在比賽中輔助人類裁判科學評分。本屆冬奧會,“AI教練”和“AI裁判”運用在跳臺滑雪、U型場地技巧、速度滑冰等多個冬奧項目中。智能冰上運動訓練分析系統,結合機器學習算法智能分析,對比運動員肢體擺動幅度、滑行速度等特點,可以提供精準化、可量化的快速反饋、技術診斷,提高科學化訓練水平與比賽評分的準確度。機器學習不僅是人工智能的一個核心研究領域,而且已成為整個計算機領域中最活躍、應用潛力最明顯的領域之一,是現階段解決很多人工智能問題的主流方法,正處于高速發展之中。伴隨著算力水平的提高,機器學習模型在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等眾多領域都取得了較大的成功。賽迪顧問預測,未來金融、工業、醫療、教育將成為機器學習的主要應用場景,將帶動中國機器學習產業規模保持平穩增長。三、高精地圖標注服務冬奧園區無人接駁擺渡、自主泊車、無人配送等智能車聯網業務整體應用于奧運場景,為冬奧不同人群提供綠色、高效、安全的出行體驗。在北京冬奧會和冬殘奧會組委會所在地首鋼園區內,利用數據標注技術進行冬奧專項高精地圖標注,對道路地面標線進行的綜合標注,用于訓練自動駕駛判斷行人或車輛前進方向,使自動駕駛接駁車隊根據車道規則、交通規則進行行駛。數據標注是體現數據價值的過程,是大數據和人工智能產業的基礎支撐。伴隨國內人工智能熱潮,數據采集與標注需求空前爆發,催生了行業繁榮。在交通應用場景中,數據標注除了用于汽車自動駕駛研發之外,還可用于出行線路規劃,駕駛環境優化等。
