數據挖掘（Data Mining）旨在從大規模、不完全、有噪聲、模糊隨機的數據集中自動(dòng)抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應用價(jià)值的模式或規則等有用知識的復雜過(guò)程，是一類(lèi)深層次的數據分析方法，也是知識發(fā)現的關(guān)鍵步驟。
本報告圍繞數據挖掘的概念內涵、關(guān)鍵技術(shù)、人才研究、應用場(chǎng)景、發(fā)展趨勢等方面展開(kāi)深入研究，主要內容包括：
一、數據挖掘基本概念、發(fā)展歷程、研究進(jìn)展、問(wèn)題與挑戰。詳細介紹了數據挖掘的基本概念、發(fā)展歷程、技術(shù)研究關(guān)鍵詞圖譜、研究進(jìn)展，以及研究過(guò)程中面臨的問(wèn)題與挑戰。
附件：人工智能之數據挖掘2020年第9期
報告從善政、惠民、興業(yè)、智融四個(gè)部分對知識圖譜技術(shù)在其他行業(yè)中的代表性應用場(chǎng)景進(jìn)行梳理，對知識圖譜未來(lái)的發(fā)展和應用做出展望，對城市數字化、智慧化發(fā)展的創(chuàng )新場(chǎng)景進(jìn)行展示
智能體把聯(lián)接、計算、云、AI、行業(yè)應用一體化協(xié)同發(fā)展，形成開(kāi)放兼容、穩定成熟的基礎支撐技術(shù)體系，是智能升級的參考架構。根據不同的需求提供場(chǎng)景化解決方案，幫助企業(yè)客戶(hù)實(shí)現商業(yè)成功，幫助政府實(shí)現興業(yè)、惠民、善政
本研究報告得到了中通、京東、蘇寧、快倉、�？低暤戎髽I(yè)的案例支持，為行業(yè)提供了很好的參考，是物流行業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作的又一典范
AI與傳統行業(yè)的邂逅已無(wú)處不在，API在產(chǎn)業(yè)鏈的快速拆分重組、行業(yè)分層細化、加速融合創(chuàng )新過(guò)程中發(fā)揮了極大作用，中國人工智能開(kāi)放平臺市場(chǎng)規模104億
1. WeTransport未來(lái)交通的提出背景 2. WeTransport未來(lái)交通的愿景與理念 3. WeTransport未來(lái)交通的能力架構. WeTransport未來(lái)交通的生態(tài)合作
我國 36 所“雙一流”普通高等學(xué)校、56 所“雙高”高職院校以及 28 所開(kāi)放大學(xué)（廣播電視大學(xué)）在 2019 年累計實(shí)施 424 個(gè)項目，涉及金額超過(guò) 17 億元
人工智能在物流中的應用方向可以大致分為兩種，一是以AI技術(shù)賦能的如無(wú)人卡車(chē)、AMR、無(wú)人配送車(chē)、無(wú)人機、客服機器人等智能設備代替部分人工
全面梳理總結了人工智能在交通領(lǐng)域的技術(shù)現狀、典型應用、產(chǎn)業(yè)生態(tài)，并編制了典型應用案例，以供相關(guān)部門(mén)和業(yè)界參考
人工智能賦能地鐵的新浪潮 （一）智慧地鐵建設正當其時(shí) （二）人工智能持續快速發(fā)展 （三）人工智能對于地鐵意義重大
一張網(wǎng)、一朵云、一平臺、N應用、五中心，組成了華為智能礦山聯(lián)合解決方案，華為的合作伙伴開(kāi)發(fā)出滿(mǎn)足各種場(chǎng)景化的創(chuàng )新應用，解決煤礦實(shí)際生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理中的核心痛點(diǎn)
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