必知的最佳人工智能技术
技术决策者正在（并且也应该继续）寻求方法，以将人工智能创新成功地应用于其业务中，从而驱动价值。尽管所有AI创新绝对具有自己的优势，但并非所有人都值得购买，我们日新月异地遇到了许多AI开发技术。
如果您在阅读本文后发生某件事并且只有一件事发生，那么我们希望您受到启发，将人工智能纳入其工作流程，从而加入62％的业务，从而在2018年推动了他们的企业发展。
1.自然语言生成
自然语言生成是将数据直接转换为消息的AI子学科，使计算机系统能够以理想的精度交互思想。
在客户服务中使用它来创建报告和市场回顾。它由Attivio，Automated Insights，Cambridge Semantics，数字推理，Lucidworks，叙事科学，SAS和Yseop等企业提供。
2.语音识别
Siri只是可以理解您的系统之一。
每天，越来越多的系统可以翻译人类语言，通过语音响应交互系统和移动应用程序达到数十万。
使用语音确认解决方案的企业包括NICE，Nuance Communications，OpenText以及Verint Systems。
3.在线代理商
虚拟代理无非是计算机系统代理或与人类通信有效的程序。
聊天机器人是这种创新的最常见实例之一。
目前，虚拟代表已被用于提供客户服务以及帮助和明智的家庭经理。
提供虚拟代表的一些公司包括亚马逊，苹果，人工解决方案，Assist AI，Creative Virtual，谷歌，IBM，IPsoft，微软以及Satisfy。
4.机器学习平台
这些天来，计算机系统可以额外地迅速学习，并且它们可以变得非常智能！
人工智能（ML）是计算机科学的子学科，也是AI的一个分支。其目标是创建允许计算机发现的技术。
通过提供公式，API（应用程序显示界面），开发以及培训设备，大量数据，应用程序以及其他设备，ML平台每天都在获得越来越多的牵引力。
目前，它们通常用于预测以及分类。
营销ML系统的一些公司包括Amazon，Fractal Analytics，Google，H2O.ai，Microsoft，SAS，Skytree以及Adex。
最后一个是世界上第一个也是也是唯一一个受众管理设备，该设备将真实的AI和机器学习应用于电子广告和营销，以发现任何广告中最有价值的目标市场或人群。您可以在下面找到更多有关它的信息。
5. AI优化的硬件
AI现代技术使设备更加友好。
究竟如何？
通过新的图形以及主要制造和构造为执行面向AI的任务的中央处理器和处理设备。
就像您还没有看到它们一样，还要预见到不可避免的外观，并会得到AI优化的硅芯片的完全认可，这些芯片可以直接放置在便携式设备以及其他地方。
您可以通过Alluviate，Cray，Google，IBM，Intel以及Nvidia来访问此现代技术。
6.选择管理
智能制造商可以向AI系统提供规则和推理，因此您可以将其用于初步设置/培训，持续维护甚至调整。
选择管理已经集成到各种公司应用程序中，以帮助并实施计算机化选择，从而使您的服务尽可能地盈利。
请查看Advanced Systems Concepts，Informatica，Maana，Pegasystems和UiPath中的附加选项。
7.深度学习平台
全面的发现系统利用一种独特的ML，它涉及具有不同抽象层的合成神经电路，这些抽象层可以模拟人脑，处理数据并生成决策模式。
目前，通常将其用于识别模式以及识别仅与海量数据集兼容的应用程序。
Deep Instinct，Ersatz Labs，Fluid AI，MathWorks，Peltarion，Saffron Technology和Sentient Technologies都具有值得一试的低学习替代方法。
8.生物识别
这项创新可以识别，测量和评估人类的行为，身体框架和类型的物理方面。
它允许人类与制造商之间进行更自然的通信，包括与触摸，照片，语音甚至肢体语言的确认相关的联系，并且在市场研究领域中占有重要地位。
3VR，Affectiva，Agnitio，FaceFirst，Sensory，Synqera以及Tahzoo都是致力于建立这一领域的生物识别公司。
9.机器人过程自动化
机器人程序自动化利用脚本以及模仿和自动化人工任务以支持公司流程的方法。
当与人工一起进行详细工作或任务过于昂贵或效率低下的场景时，它特别有用。
同样，Adext AI是一个很好的例子，该系统利用AI使电子广告和营销流程自动化，从而将服务从专用时间节省到机械和重复性任务。
这是一种补救方法，它使您可以利用自己的能力，并将员工重新安置到更具战术性和创新性的环境中，这样他们的活动就可以影响企业的发展。
Advanced Systems Concepts，Automation Anywhere，Blue Prism，UiPath和WorkFusion都是机器人程序自动化业务的其他实例。
10.文本分析和NLP（自然语言处理）。
该技术利用消息分析来理解句子的结构，以及句子的意义和意图，以及统计方法和ML。
文本分析以及NLP都用于安全系统以及欺诈发现。
大量的自动化助手甚至应用程序也正在使用它们来删除非结构化数据。
这些现代技术的一些提供者和供应商包括基础技术，Coveo，专家系统，印度，Knime，Lexalytics，Linguamatics，Mindbreeze，Sinequa，Stratifiedd和Synapsify。
11.数字孪生/人工智能建模。
数字孪生是一种软件程序结构，可弥合物理系统与数字世界之间的鸿沟。
例如，通用电气（GE）正在构建AI劳动力，以检查其飞机发动机，发动机和燃气轮机，并通过GE制造商的云托管软件程序设计来预测故障。他们的数字孪生兄弟是软件程序代码的行，但最复杂的版本看起来像是3D计算机辅助设计插图，其中包含交互式图形，图表和数据点。
利用数字孪生以及AI建模现代技术开展业务的企业包括VEERUM（用于保护重要基础设施）以及Supply Dynamics，SaaS服务，以在复杂且高度分散的生产环境中处理关键物料的采购。
12.网络防御。
网络保护是一种局域网防御反应，其重点在于避免，发现并也对攻击以及设施和信息的风险做出快速响应。
现在，人工智能和机器学习已被用于将网络防御权重新定位到新的转型阶段，以应对日益加剧的敌对气氛：违反水平指数在2017年共检测到超过20亿个违规记录。76％的数据在研究中意外丢失，还有69％是身份盗窃行为。
可以处理一系列输入的循环语义网络可以与ML策略结合使用，以生成受监控的发现性现代技术，这些技术可以识别可疑的客户任务，并且可以发现多达85％的所有网络攻击。
诸如Darktrace之类的初创公司都在AI驱动的领域中工作，这些初创公司将行为分析与复杂的数学相结合以立即识别公司内部的不规则习惯，而Cylance使用AI算法来退出恶意软件并减轻零日攻击所造成的损失网络防御。
DeepInstinct是另一项网络保护业务，是一项由Nvidia的硅谷庆典举办的名为“最具破坏性创业”的深度学习项目，该项目可保护企业的端点，服务器以及智能手机。
13.符合性。
合规性是对个人或组织满足已批准的方法，立法，规则以及指南，标准或合同条款的要求的证明或验证，并且存在一个重要的市场来为其提供支持。
我们目前正在看到第一波法规遵从性补救措施，这些补救措施利用AI通过自动化以及完全的危险防护来提供性能。
全球范围内都出现了一些AI在合规性方面的用法。例如，NLP（自然语言处理）解决方案可以扫描管理文本，并将其模式与一组关键字匹配，以识别与组织相关的更改。
具有预测分析功能的资本压力筛选选项以及房屋建筑商的情况可以帮助公司保持监管资源需求的认证。并且，由于利用了对每个组织逐步应用先进的组织规则的深刻理解，可以将标记为可能发生的洗钱活动的交易活动的数量降至最低。
在此地点运营的公司包括合规部。Retch公司，将文件匹配到同等的业务功能，这是一种国际合规的现代技术，支持货币服务以应对金融犯罪，其享有版权的预期分析平台可提高客户接受价格，减少欺诈和人工推荐。
14.知识工作者援助。
尽管有些人真正地担心AI在工作环境中改变个人，但它不禁会记住AI技术还可以极大地帮助工作人员，特别是专门从事工作的人员。
专业知识工作的自动化已被列为最具颠覆性的新兴技术风尚排名第二。
医学和法律专业非常依赖于专业知识的员工，在这些行业中，员工越来越多地将AI用作诊断工具。
在这个领域中，处理技术的公司越来越多。Kim Technologies的目标之一就是为几乎没有IT编程经验的知识型员工配备工具，以产生崭新的业务，并借助AI进行书面程序。Kyndi是另一个系统，该系统旨在帮助理解工人处理大量信息。
15.物质创造。
现在，材料开发包括对在线地球做出贡献的任何材料人员，例如视频剪辑，广告，帖子，白色文档，信息图表以及各种其他美学或书面资产。
像《今日美国》，《赫斯特》和CBS这样的品牌名称已经在利用AI来制作其网络内容。
Wibbitz是一种SaaS设备，可帮助作者利用AI视频制作现代技术在几分钟内从合成材料中开发视频剪辑，这是该领域解决方案的一个显着实例。Wordsmith是由Automated Insights开发的又一个工具，它使用NLP（自然语言处理）来基于收入数据创建新闻报道。
16.对等网络。
当两个或更多PC连接并共享资源而没有数据通过服务器计算机系统时，就会产生最纯粹的对等网络。
Bet Capital LLC首席执行官本·哈特曼（Ben Hartman）对企业家说，但是点对点网络也被加密货币所使用，甚至有可能通过收集和检查大量信息来解决全球一些最具挑战性的问题。 。
Nano Vision是一家以用户的分子信息奖励加密货币的初创公司，旨在改变我们应对人类健康风险的方法，例如超级细菌，传染性疾病以及癌细胞等。
Presearch是一个利用点对点网络以及AI的新型游戏玩家，这是一个分散的在线搜索引擎，由该地区提供支持，并为参与者提供令牌，以实现更加透明的搜索系统。
17.感觉识别。
这项现代技术使软件程序可以使用创新的照片处理或声音信息处理功能，“检查”人脸的感觉。目前，我们可以记录“微表情”或精致的肢体动作提示，也可以记录背叛个人感觉的声音语调。
执法人员可以利用这项创新来尝试在调查过程中发现有关某人的更多信息。但是，它对于在线营销人员同样具有广泛的应用。
在这一领域工作的新兴公司的数量不断增加。过去的口头分析是通过音频输入来定义一个人的性格特征，包括他们的喜好，激动，生气或喜怒无常。Viso使用情感视频剪辑分析来影响全新的产品概念，确定升级并增强消费者体验。以及Affectiva的Emotion AI在游戏，汽车，机器人，教育和学习，医疗保健部门以及其他各个领域都得到了应用，以应用面部编码以及对面部和语音信息的感觉分析。
18.图片识别。
图片确认是识别并发现电子照片或视频中的事物或特征的过程。人工智能显着地叠加在这项创新之上，产生了重大影响。
AI可以查看社交媒体网站的图片平台，还可以将它们与各种数据集进行对比，以确定在照片搜索过程中最相关的数据集。
此外，还可以利用图像识别创新技术来查找车牌，识别情况，检查客户及其观点，并根据其面部来确认用户。
Clarifai为客户提供照片确认系统，以发现近乎重复的照片，并找到可比较的未分类照片。
SenseTime是该领域的领导者之一，它建立了人脸识别创新技术，该技术可以进行支付以及用于收费卡验证的图片分析以及各种其他应用程序。GumGum的目标也是利用AI创新来释放在网络上产生的照片和视频片段的价值。
19.广告和营销自动化。
到目前为止，市场营销部门已经从人工智能中受益匪浅，并且出于很好的理由，人们对该行业内的人工智能也抱有恶意。55％的营销人员确保AI将在社交媒体领域中发挥更大的影响力。真是个声明。
营销自动化使企业能够提高参与度并提高效率以更快地扩展利润。它利用软件来自动进行客户细分，消费者信息吸收以及项目管理，并简化重复的工作，使战略思想家可以重新做自己最擅长的事情。
Adext AI是该领域的佼佼者，其受众监视系统可以在短短十天内将广告投资效率提高多达+ 83％％。该软件应用程序可自动执行广告系列管理和优化的所有过程，每天对每个广告进行修改以超级优化广告系列，还可以在多个平台，多个人口统计以及每个广告的迷你组中处理预算。

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