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核心技術(shù)

擁有多領(lǐng)域、具有競爭優(yōu)勢的AI技術(shù)能力

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  計算機視覺

  基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的視頻圖像智能分析和理解技術(shù)，應(yīng)用于校園、工地、路政、城管、社區(qū)等大量場景，實現(xiàn)智慧城市管理;通過融合深度學習、傳統(tǒng)比對、3D視覺等技術(shù)研發(fā)的工業(yè)視覺檢測平臺，應(yīng)用于電子及半導(dǎo)體、汽車制造、食品包裝、制藥等各大領(lǐng)域，助力傳統(tǒng)制造業(yè)升級。

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  自動駕駛

  以視覺為主的多傳感器融合技術(shù)，結(jié)合精準定位導(dǎo)航、強化學習的決策系統(tǒng)和最優(yōu)化車輛安全的規(guī)劃控制技術(shù)，打造高性能、低成本、集成化的軟硬件平臺，并通過車規(guī)級前裝一體化設(shè)計的系統(tǒng)車輛深度融合技術(shù)，打造平臺級自動駕駛車輛級解決方案。

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  生物智能

  基于醫(yī)學數(shù)據(jù)和基因組數(shù)據(jù)構(gòu)建人工智能模型，實現(xiàn)針對疾病風險預(yù)測、篩查和治療的全鏈條智能醫(yī)學應(yīng)用;基于自主研發(fā)的特征提取和匹配算法，打造基于手脈特征的生物識別身份認證技術(shù)和應(yīng)用生態(tài)。

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  認知智能

  重點研究新一代可解釋性人工智能認知推理學習框架，汲取傳統(tǒng)符號推理和深度學習(概率學習)的優(yōu)點，探索從符號空間到向量空間的更高效、更精準的新一代人工智能技術(shù)，突破傳統(tǒng)深度學習對大數(shù)據(jù)的依賴。