航天证券大智慧,在大智慧里怎么用中文字找股票代码
航天证券大智慧，在大智慧里怎么用中文字找股票代码？
比如：航天机电，你可以直接在大智慧里输入这4个字的拼音首字母，htjd，你就会在右下角找到对应的名称，回车即可。当然，会有重复的时候。比如：clgf。会出现4个股票，长力股份，春兰股份等，可以用上下箭头选择后再回车。
明天周五2020116号能否继续上涨？
今天A股三大指数集体收涨，其中沪指上涨1.30%，收复3300点整数关口，深成指上涨1.72%，创业板指上涨1.36%，市场成交量放大，两市合计成交8597亿元。北向资金今日净买入109.97亿元。行业板块呈现普涨态势，通讯、酿酒、汽车板块领涨，仅航天航空与银行板块逆市下跌。
周四的沪深两市可谓是气势如虹，出现了久违的跳空大涨。此举激发了短期的市场做多热情，两市的成交量也开始明显放大。北向资金进入一百多亿，北向资金近期持续保持流入，说明外资对A股市场尤其的看好，短期市场向上反弹的动能比较充足，目前技术上看，大盘站上了3300上方，日线取得三连涨，下方MACD 开始粘合，有金叉反弹的迹象，所以说反弹是没有问题的，唯一不确定的就是外围因素能够持续多久，能否持续利好带动股市走强，另外量能不能突破万亿大关，所以对反弹的高度有一定的限制。
对于周四的跳空大涨，狠狠地打脸了安安的脸，其实昨天我对今天股市预判以后，看到外围外围股市的普涨，昨天晚上就开始空翻多，我认为今天的大涨主要原因还是受到了海外市场的大涨影响。再结合A股最近的强势反弹，造成了周四的中阳线。目前外国市场连续三天大涨，受其影响，短期的多方还有继续上攻的动能和空间。从技术上看，周四的沪深两市纷纷出现了跳空上涨，沪指放量突破了20日线和40日线的反压。周五的五日线也将金叉10日线。这些都意味着短期上涨趋势已经形成，多方占据了主动权。
今天A股的跳空大涨，以及外资超百亿规模的回流，和海外市场的连续反弹。让短期的市场回到了亢奋状态。所以周五的做多能量还有继续释放的空间。不过，应该注意的是大盘连续上涨后，短期有获利筹码的兑现冲动，会引发市场的震荡。
所以我认为明天大盘会继续延续反弹，目前日线突破3300之后，压力位提升到3380点附近，经过几天的上涨，预计明天大盘的反弹动能会减弱，所以我认为短线还是以逢高出货为主，如果持仓处于被套的状况，可以高抛低吸，来一点点降低自己的成本，如果想要建仓的话，一定要保持轻仓的策略，见好就收。因为眼前不确定的因素还很多。最后祝投资者投资顺利！
最后友情提示《股市有风险，投资去学习》
俄罗斯拟裁军10万？
首先，裁军10万不等于自废武功。道理非常简单：军事建设的根本目的是什么？一切为了打赢！只要能打赢战争，多少军队不是问题，多少武器也不是问题，问题只有一个：怎么打赢！这一点其实也越来越明确了：当年美帝测试过，1架F22的战斗力相当于十几架F15。因此，高精尖武器装备以及适应这些装备特性的新型战术打法，就是打赢战争的关键保证。
但是，这年头的国防建设实在是太花钱了。一枚普通炮弹，谈不上精确制导的最普通的普通155mm高爆榴弹炮，价格大约为4000到5000美元。而一枚精确制导型炮弹，美国的神剑采用GPS制导系统，价格为4万美元，欧洲的德国造155末敏弹，价格是4.2万欧元。美国M982型155毫米卫星制导炮弹要10万美元一枚。
俄罗斯的一枚制导炸弹价格在4.2万美元。美国的朱姆沃尔特炮弹，一发需要80万美元。而经常被视为“廉价产品”的火箭弹，一枚也要小几万美元，大家在影视片段里面看到的火箭炮齐射，一辆发射车一梭子打出去，呵呵，北上广深随便哪个市中心的一套豪宅就没有了。这还不带精确制导的啊！
因此，虽然我们不知道俄罗斯裁军的真正原因，到底是因为养不起这么多军队了，还是说要精兵简政、把钱都用到武器装备升级上，或者还有其他原因。但是，有一点非常明确，那就是从正常逻辑的角度来看，俄罗斯官方财政本来就很不富裕，裁减军队人数，将资源集中到尖端武器开发中，是符合俄罗斯与美帝在尖端武器方面的差距越来越大的现实的。
像俄罗斯的苏57战斗机，已经被军事专家判定为非隐身战斗机。单说隐身这一项性能，就被F22和F35拉开了质的差距。这说明俄罗斯在整机隐身技术方面的研究，已经严重落后了。而俄罗斯的唯一航母库兹涅佐夫号也歇在修船厂好久了。库舰顶着黑色的浓烟在海上漂的照片，还被西方列强嘲笑了好一阵。
其实，俄罗斯和美帝之间的科技水平的差距，一直以来都是非常巨大的。即使在苏联时代，也仅仅是在航空航天等少数领域和美帝有一拼，其他更广泛的产业领域，苏联和俄罗斯的技术水平都远不及美帝。因此，站在打赢战争的出发点，俄罗斯必须将有限的财政资源投入到尖端武器系统的研究中，否则军事技术持续的落后，将会成为一个极大的隐患。
很多人说，俄罗斯的核武库可以毁灭世界，所以没人敢打俄熊本土。这句话是没错。但是问题的关键就在于，俄罗斯并不满足于退防本土，还有叙利亚等中东利益，迫使俄罗斯参与一些局部区域事务。这时候，无论是打代理人战争，还是俄罗斯雇佣兵亲自上场，没有好一点的常规武器装备，那么上场之后就是被屠杀的命运。
而且更加重要的一点是，俄罗斯内部也不太平。战斗民族内的战斗民族，史上著名车臣仕就是未来普大大退位之后，最大的隐患。车臣再独立怎么办？车臣挑得高加索地区一起走人怎么办？最后不得不再打一仗，俄罗斯能不能继续维持整个国家的存在？这些都是普大大最烦心的事情。
（欢迎关注探为观指）
神舟十三号三名宇航员待的时间为什么比神舟十二号多待3个月？
神州十三号的三名宇航员计划在空间站工作6个月，要比神州十二号的宇航员多出整整3个月，这就充分证明了我国的航天技术又向前迈进了一大步。
一，天舟货运飞船运载能力再次增强
早在今年的9月20号，我们的天舟三号货运飞船，就乘着长征七号火箭飞往了我国的空间站，并与空间站成功对接。
这次天舟三号，运载了大量的科研仪器和宇航员生活物资，就是为了能在空间站进行更加丰富的科研任务和保障三名宇航员正常生活。这些就说明了我们的长征七号有了更强大的运载能力，不然，无法满足长达183天的生活需要。
二，长时间的工作，可以降低宇航员来回的风险。
我们都知道，宇航员的升空与返回，每次都承受着巨大的风险，任何国家都不可能确保每次发射和回收都绝对顺利。尤其是宇航员返回地面，风险更大。因此，减少发射次数，就可以降低各种风险，保证宇航员的安全。
三，降低发射任务的成本
我们国家没有可以重复使用的航天飞机，每次的航天发射任务，都是由一次性的火箭和飞船来完成。而火箭和飞船的建造，又是耗资巨大，因此，提高发射效率，尽量减少发射次数，不仅可以降低发射风险，还可以降低探索太空的成本，这一点也非常重要。
如果在可能的情况下，尽量延长宇航员在空间站的工作时间，就可以减少发射次数，把建设空间站和在空间站的工作成本降下来，也是具有很重要的现实意义。
四，太空的科研任务需要连贯性
我们的宇航员到了空间站，不是为了摆样子，而是有很多重要工作需要完成。比如对科学仪器安装和调试等，以后还会有更加繁重的科研任务。很多科研项目，不可能很快完成，往往需要几个月甚至几年的时间才可以见到成果。而有些科研项目，也不可能中间停顿下来，由于科研项目的专业性，又不可能有很多人来接手。因此，有些空间站的工作，就需要长期有人在持续进行。因此，以后很可能会有人在空间站进行更长时间的工作。比如，俄罗斯的宇航员谢尔盖.克里卡列夫就在国际空间站工作了257天。这不仅仅是一个记录，也是工作的需要。
总之，宇航员在空间站工作时间长，既可以降低来回空间站的风险，又可以降低空间站建设成本以及完成更多更复杂的空间站任务。大家认为我说的有没有道理呢？
人工智能未来的发展趋势有哪些？
据中研产业研究院发布的《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示
国际人工智能行业发展分析及经验借鉴
第一节 全球人工智能市场总体情况分析
一、全球人工智能行业的发展特点
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Facebook收购语音识别公司Wit.ai，等等。
除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。
第一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。
第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。
第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗，并且因为网络问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
图表：人工智能发展阶段
数据来源：中研普华产业研究院
二、全球人工智能市场结构
全球人工智能企业分布极不平衡，主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京，企业数量分别占全球的16.9%，4.8%与4.0%。在增速方面，整体上一直保持增长势头，直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中，英国伦敦的企业数量最多，为第二位巴黎的3.1倍，占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国，日本东京仅与杭州相当，韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市，北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国，但在全球中的重要性将日益明显。
三、全球人工智能行业发展分析
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Face book收购语音识别公司Wit.ai等。除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Face book和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，YannLeCun加入了Face book担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
图表：人工智能发展阶段
数据来源：中研普华产业研究院
从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。
第一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。
第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。
第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗，并且因为网络问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner的统计，截至到2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习(通用)、深度学习/机器学习(应用)、自然语言处理(通用)、自然语言处理(语音识别)、计算机视觉/图像识别(通用)、计算机视觉/图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。
四、全球人工智能行业竞争格局
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。
高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了Deep Mind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元，历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。
五、全球人工智能市场区域分布
图表：2018年全球人工智能企业数量前五名
数据来源：中研普华产业研究院
2018年，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。
全球人工智能企业融资规模的分布，与人工智能企业分布相同。美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模目前仍存在较大差距。
图表：2018年全球人工智能企业融资规模分布
数据来源：中研普华产业研究院
截止至目前，美国达到978亿元，在融资金额上领先中国54.01%，占据全球总融资50.10%;中国仅次于美国，635亿，占据全球33.18%;其他国家合计占15.73%。
中国的1亿美元级大型投资热度高于美国，共有22笔，总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔，总计417.3亿，超过中国63.8亿。
六、国际重点人工智能企业运营分析
1、微软公司
(1)企业发展概况
微软，是一家美国跨国科技公司，也是世界PC(Personal Computer，个人计算机)软件开发的先导，由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年，公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德(Redmond，邻近西雅图)。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。
最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office系列软件，目前是全球最大的电脑软件提供商。
(3)微软AI研究新进展
微软在人工智能方面有着很深的积淀，比如微软研究院在语音识别、自然语言和计算机视觉、机器学习方面已经有很多成果，在这些研究的基础上微软先后推出了Skype即时翻译、小冰和小娜(Cortana)这样的AI产品。
而新成立的部门必将深化这种产研的结合。微软称，整合后的新部门将包括AI产品设计、基础与应用研究实验室，以及新体验与技术(NExT)这几部分。
而为了实现AI普及的目标，微软列出了4大重点关注领域：
代理。利用AI通过Cortana这样的代理从根本上改变人机交互方式。
应用。将智能注入从相机app到Skype、Office365等的一切应用。
服务。把注入到微软应用的相同能力(如视觉、声音等认知能力，机器分析能力)开放给全球的应用开发者。
基础设施。微软称要利用Azure开发出全球最强大的AI超级计算机并开放给每个人，让个人和组织都能利用它的能力(这让人想到IBM的Watson)
从中可以看出，微软已经把AI当作一种基础能力，希望从端到端渗透到各个领域。
(4)微软加快布局人工智能
现在，小娜(Cortana)收到的指令和问题已经超过120亿条，拥有1.33亿活跃用户。小娜可以在多设备上运行。她根据你的日常生活和工作养成的技巧，已经形成了一个高效的生态系统。通常在你意识到自己有需要之前，她就能做好准备。为了让开发人员都能够使用认知能力，微软还提供了CortanaIntelligenceSuite。
微软的MicrosoftPix应用是一个图片编辑工具，它能感知，帮助你选择合适的图像。
MileIQ是一个位置提醒APP，它的智能在于帮助你量化和分类旅行。SwiftKey是一个智能键盘，使用神经网络，根据你的输入方式进行训练，能为你想要输入的下一个词建模，即使这样一个简单的任务，也会变得更加智能。它不受平台的限制。SwiftKey现在已经被30亿安卓和IOS设备使用。在Office365中，MyAnalytics会追踪你每天的工作，通过图表展示你每天的时间分配。
客户关系管理(CRM)，CRM系统一般都是孤立的，用具体的术语为客户行动建模，为管理而建，而不是销售生产率。假如销售员能够根据客户的CRM系统之外的信息行动，比如来自Twitter，Facebook，客户服务应用程序等的信息，那会怎么样呢?微软在每天交互的应用中注入智能wait，可以让销售员以一种综合的方式采取行动，使用丰富的数据模型，这些模型能在所有的地方加入智能。
微软的平台BotFramework，允许在新的应用程序中建立智能的工具包——从Build大会以来，已经有40000开发人员使用它——包括像Uber这样的品牌，在认知服务中使用人脸识别APIs来改善他们的移动应用程序，以确保乘客安全。
AI服务需要各种类型的技术。为了实现这个目标，微软们已经往我们的云中投入大量FPGA(现场可编程门阵列)，它能直接与网络对话。在云中加入FPGA达到前所未有的网络性能，提高了所有工作负载的吞吐量，包括运行如SAP这种关键任务程序。
此外，微软还有一个全球性的、超大规模的云基础框架，在云中增加了GPU，以提供更高性能的云接入，使一些从前根本不可能的方案得以实现。微软的Azure现在是世界上第一台AI超级计算机。
最后，还有研究AI的平台。微软支持所有的框架，其中，微软自己的CNTK是最快的分布式运算神经网络框架，也是唯一开源的可扩展的深度学习工具包。
(5)微软人工智能发展计划
2017年7月，微软宣布建立一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft ResearchAI，Eric Horvitz计划将不同的学科结合起来，以期创建更多通用的学习系统。
该新实验室将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础，由来自感知、学习、推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成。人数超过100人，约占微软研究院研究人员总数的十分之一。新的实验室系全球微软研究部门下属机构，微软雷德蒙研究院院长EricHorvitz同时担任MSRAI的负责人。
(6)、微软建立机器学习工具
无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者，DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分：
1.DMTK分布式机器学习框架：它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。
2.LightLDA：LightLDA是一种全新的用于训练主题模型，计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中，我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，我们可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数)，这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。
想要了解更多关于行业专业分析请关注中研普华研究报告《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》
