19个人工智能(AI)抢手运用范畴，你知道多少？

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01 自然言语生成(Natural Language Generation)
自然言语生成是人工智能的分支，研讨如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。
02 语音辨认(Speech Recognition)
Siri就是一个典型的例子。
目前，经过语音应对交互系统和移动运用程序对人类言语停止转录的系统已多达数十万。

03 虚拟助理(Virtual Agents)
虚拟助理是一种能与人类停止交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。

04 机器学习平台(Machine Learning Platforms)
机器学习是计算机迷信和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习才能。
经过提供算法、API(运用程序接口)、开发和训练工具包、数据、以及计算才能来设计、培训和部署模型到运用程序、流程和其他机器，广受企业喜爱，用以处理预测和分类义务。
Adext是世界上第一个也是独一的观众管理工具，它将人工智能和机器学习运用于数字广告，以期将广告精准的投放给最符合产品定位的受众。

05 人工智能硬件优化(AI-optimized Hardware)
用于运转面向人工智能的计算义务，是经过专门设计和架构的GPU(图形处理单元)和CPU(地方处理单元)。
即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
06 决策管理(Decision Management)
智能机器可以向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以应用它们停止初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。

决策管理在多类企业运用中得以完成，它能协助或者停止自动决策，完成企业收益最大化。
07 深度学习平台(Deep Learning Platforms)
深度学习平台是机器学习的一种特殊方式，它包含多层的人工神经网络，可以模拟人类大脑，处理数据并创建决策形式。目前次要被用于基于大数据集的形式辨认和分类。
08 生物信息(Biometrics)
这项技术可以辨认、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形状。

它能赋予人类和机器之间更多的自然交互才能，包括但不只限于图像、触控辨认和身体言语辨认，目前被广泛用于市场研讨范畴。
09 机器处理自动化(Robotic Processes Automation)
机器处理自动化运用脚本和其它方法完成人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。
目前被用于人力成本高昂或效率较低的义务和流程。

机器处理自动化能将人类的才能最大化的展现出来，并且让职工愈加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。
10 文本分析和自然言语处理
(Text Analytics and Natural Language Processing)
文本分析和自然言语处理应用统计和机器学习方法了解句子的结构、含义、心情和意图，广泛运用于欺诈探测和信息安全等范畴，同时还可用于非结构化数据的发掘。
11 数字孪生/AI建模(Digital Twin/AI Modeling)
数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。
通用电气公司(General Electric，GE)宣布将成立一家人工智能公司，用于对飞机引擎、机车、燃气轮机的监控、以及缺点预测。该公司的数字孪生仅几行代码，即便是最复杂的版本看上去也就像三维计算机辅助设计图纸，充满了交互式图表和数据点。
12 网络防御(Cyber Defense)

网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设备和信息在遭到攻击和要挟时停止及时呼应。
人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是不测发生的，69%是身份丢失形成的。
递归神经网络(Recurrent neural networks，RNN)可以处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，可以发现可疑目的，并检测出高达85%的网络攻击。
Darktrace和Cylance等初创公司高度注重人工智能结合网络防御范畴的工作。Darktrace将行为分析与高等数学相结合，自动检测组织外部的异常行为，Cylance运用人工智能算法来阻止恶意软件的入侵并减轻攻击形成的损害。另一家努力于网络防御的公司，Deep Instinct，被看作是“最具毁坏性的初创公司”，该公司旨在保护企业的端点、服务器和移动设备。
13 合规( Compliance)
合规是指一个人或者一家公司的运营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相分歧。
将人工智能运用于合规工作中已屡见不鲜,自然言语处理技术可以扫描文本并且将其形式与关键字相婚配，以辨认与公司有关的变动。
具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术可以协助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的运用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的买卖数量。
14 知识工作辅助(Knowledge Worker Aid)
虽然许多人都很担心AI能否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技可以在很大程度上协助人们出色的完成本人的工作，特别是在知识工作范畴。
知识工作的自动化已被列为第二大最具毁坏性的新兴技术。在大量依托知识工作者的医疗和法律范畴，从业者们将逐渐运用AI技术作为诊断工具。

15 内容创作(Content Creation)
内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。
哥伦比亚广播公司等团队已运用了AI技术停止内容生成;Wibbitz的SaaS平台可以经过人工智能视频产品把文字内容转化为视频内容;自动透视公司研发的Wordsmith，在获取数据后应用自然言语处理技术停止旧事写作。
16 P2P网络( Peer-to-Peer Networks)
P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源经过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。
Bet Capital LLC的首席执行长本•哈特曼在接受《创业者》杂志采访时表示，P2P网络也被用于货币加密，甚至可以经过搜集和分析大量数据来处理一些世界上最具应战性的成绩。

普瑞斯是一家旨在应用P2P网络和人工智能让搜索引擎愈加粗浅易懂的公司，以加密货币为奖励，让参与者们借出他们电脑的计算才能。相应地，该公司许愿会建立一个愈加透明的搜索引擎平台。
17 心情辨认(Emotion Recognition)
心情辨认可以经过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们曾经可以捕捉“微表情”，辨认肢体言语暗示，以及分析含无心情的语音语调。
执法人员在审问过程中运用这项技术可以获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。
18 图像辨认( Image Recognition)
图像辨认是指在数字图像或者视频中辨认和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该范畴具有独特的优势。

人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集停止比较，从而找出与之最为相关的内容。
图像辨认技术能用于车牌辨认、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
19 智能营销(Marketing Automation)
到目前为止，市场部门曾经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的范畴会比社交媒体有更大的影响力。
智能营销可以提升公司的参与度和效率，对客户停止细分、集成客户数据和管理活动，并简化反复义务，让决策者们有更多的工夫专注战略制定。
文章原标题《19 AI Technologies That Are Currently Dominating》，作者：Ben Cryer，译者：Elaine
原文网址：https://dzone.com/articles/best-artificial-intelligence-technologies-that-wil?spm=a2c4e.11153940.blogcont626767.17.6bfe7f1cSB7U3L

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