深度学习

人工智能技术浪潮层叠引发产业时代变革，新兴业态的涌现不断激活社会发展新动能

近日，中国国家心血管病中心、清华大学自动化系的研究人员在《欧洲心脏病学会》（ESC）上发表题为：Feasibility of using deep learning to detect coronary artery disease based on facial photo 的研究论文。

如今，第三次人工智能浪潮的兴起已经是一个不争的事实。我们知道这一次的人工智能浪潮不仅仅是一次技术的创新，更是一场产业的变革。机器学习，特别是深度学习等算法的突破、算力和数据的井喷，让AI技术已经广泛应用在社会生产生活的众多领域。

传统认为，科技工作因其高度的创新性，因此科技工作者很难被人工智能取代。但日前，国际学术期刊《自然》发表的一篇论文吸引了大家的眼球。科学家们改造了一种汽车装配线上常见的机器人，让它可以在化学实验室内工作。

目前阶段的编辑工作完全依赖AI是不现实的，让AI成为人类编辑的帮手似乎更切实可行。双方协同起来，将使工作更加高效有质量。

当今的网络安全威胁极其智能和复杂。安全专家每天都要面对和评估新的风险，确定可能的缓解措施以及决定如何处理剩余风险。

AI技术一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发展在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。目前很多AI的研究成果深刻地改变着人们的生活，将来，AI的发展将会更加快速，会给人们的生活工作和教育带来更大的影响。

网络安全市场正在蓬勃发展，因为市场和市场的最新数据显示，到2023年，网络安全方面的投资可以达到2500亿美元，2019年的支出已经比任何其他行业都要高。

行业发展推动技术创新，技术的迭代为行业提供更多的可能性，在大数据时代，安防行业要持续发展，产业创新必不可少，打造多功能智能平台或许是行之有效的途径之一。

在本世纪第二个十年结束之前，中国信通院副院长余晓晖在“2020年中国信通院ICT深度观察报告会”上，发布了信息通信业十大趋势，通过专业知识对行业未来发展做出预测。

在诸多人工智能应用场景中，图像识别则是最为重要的应用之一。正如清华大学微电子所所长魏少军教授在世界人工智能大会的演讲中所说，数据、算法和算力是人工智能的三大驱动力。而在图像识别应用中，采集图像数据的CMOS图像传感器，又分别在这三大驱动力的背后起到了怎样的重要作用呢？

对于从事大数据与人工智能相关领域多年的人来说，其最终目标还是“从数据中挖掘价值”。在挖掘价值时，具体某类技术只是整个过程中某个阶段的辅助工具，单纯某类技术解决不了所有问题。因此，我们基于“最终目标”划分三大类场景去运用“大数据”和“人工智能”构建整体解决方案：