最新(xīn)動态
研究領域
賦予計算(suàn)機系統以自然語言文本方式與外界交互的能(néng)力，追蹤和研究最前沿的自然語言文本理(lǐ)解技術，孵化(huà)更易用的自然語言處理(lǐ)技術與商(shāng)業應用場景。研究方向：文本分(fēn)類，信息提取，知識圖譜等。
使計算(suàn)機在沒有明确編程的情況下(xià)自動執行。研究方向：機器(qì)學習理(lǐ)論，數值優化(huà)，異構計算(suàn);監督，無監督。
在沒有明确編程的情況下(xià)計算(suàn)機視覺使得計算(suàn)機能(néng)夠理(lǐ)解真實的視覺世界。研究方向：圖形分(fēn)析，物體識别，文字識别。
應用領域
核心領域：金(jīn)融，遊戲；應用于銀行和遊戲，以SaaS支持快(kuài)速使用，即時輸出效果。
核心領域：金(jīn)融；應用于證券及銀行，強調可解釋性及賦能(néng)，幫助更好(hǎo)(hǎo)的長期發展。
核心領域：政務；應用于地鐵及醫療，高業務識别性，更優勝的落地效果。
應用場景
客戶流失後補救，挽留成本過高且效果弱。如(rú)何做到流失前提前應對，降低(dī)挽留成本
自動叠代
自動化(huà)數據治理(lǐ)及模型更新(xīn)，多維度降低(dī)成本。
一(yī)鍵啓動
一(yī)鍵運行，可視化(huà)輸出過程及結果。
全白盒
過程全白盒，提供更好(hǎo)(hǎo)的安全性，并完成現場技術賦能(néng)。
能(néng)力更強
可預測更遠時間，可量化(huà)收益約6百萬。
車站(zhàn)等人(rén)流較多的場景極易發生(shēng)逃票(piào)等行爲，2018年上(shàng)海地鐵補收票(piào)款1035萬左右，因逃票(piào)而造成的損失已不容忽視。而車站(zhàn)工作(zuò)人(rén)員不定時監督逃票(piào)行爲會造成巨大的人(rén)力浪費，平均每個車站(zhàn)需消耗0.2人(rén)員監督逃票(piào)。
自動化(huà)工作(zuò)
實現自動化(huà)工作(zuò)，設備更智能(néng)。
拓展便捷
降低(dī)施工複雜度，擴展更便捷。
通行時長
引導燈通行時長。
安裝便捷
燈箱安裝便捷
準确率高
準确率高達83%
可視化(huà)
結合BI大屏可視化(huà)
專家後處理(lǐ)算(suàn)法
社交網結合數十位醫學專家經驗，作(zuò)爲結果的最後一(yī)道防線。絡特征計算(suàn)提取。
LDA句法分(fēn)析
針對簡曆各個模塊進行句法分(fēn)析，識别各個模塊所屬主題，比如(rú)教育、工作(zuò)經曆。
隐馬爾可夫詞法分(fēn)析
提取各個模塊核心内容，比如(rú)學校(xiào)、公司等。
關系推理(lǐ)圖庫
支持關系推理(lǐ)，比如(rú)某學校(xiào)數學專業排名較好(hǎo)(hǎo)，該應聘者爲該學校(xiào)該專業畢業，可推理(lǐ)該應聘者高中較優。
探索學習
我們的主要研究方向是 無監督學習、深度學習 、圖學習，主要運用于智能(néng)運維、金(jīn)融科技等領域。立足于騰雲悅智PES（專業服務、賦能(néng)生(shēng)态、科技向善）的科技發展戰略，打造即時高效、簡潔易用的 AI 技術，探索智能(néng)運維和金(jīn)融科技領域的創新(xīn)。目前已打造出根因定位、異常檢測、抖動降噪等技術用于“維鷹雲”（智能(néng)運維）産品上(shàng)。
團隊
悅智 AI 實驗室由創新(xīn)業務部發起、團隊成員包括了(le)來自創新(xīn)業務部、交付與服務部、 産品研發部、公有雲技術運營服務部的多位資深算(suàn)法工程師組成。