HAO智能五大技術方向

  • 知識工程

    面向垂直行業,結合專家知識、多源異構的碎片化知識和組織智能,引領從大數據分析到大知識工程進而大智慧系統的研發和落地應用。構建行業知識圖譜,實現智能推理與知識服務,推進多機多人多任務的人機協同,開發新一代知識工程的技術體系和系統平臺,服務搜索、推薦、規劃、對話機器人等領域的情景感知和人機協同。

  • 信息檢索

    圍繞自然語言處理、自然語言理解、知識圖譜工具、智能問答、智能檢索等領域進行技術研究與應用。建設基于主動學習與遷移學習的自然語言處理平臺,重點投入自然語言理解、非結構化數據的實體與關系提取,半自動化及自動化知識抽取等方向,構建知識圖譜工具,提供智能問答、智能檢索等上層應用。

  • 深度學習

    專注于以深度學習為核心的技術研發,針對垂直行業,支撐集團的智能餐飲、智能零售、供應鏈物流、智能營銷、智能工業等業務領域。分為三個小組:
    計算機視覺組:檢測分割、目標跟蹤、圖像分類、動作識別、場景識別、身份識別等算法模型與工具;
    語音技術組:語音識別、語音合成、聲紋識別、音頻搜索; 高性能計算組:深度學習算法模型在單機(CPU/GPU/FPGA/ASIC)或集群上的并行化、高性能實現與移植,為計算機視覺與語音技術降低算力成本提供底層支持。

  • 視覺計算

    將聚焦AI+新服務、AI+制造業、服務機器人三大場景,基于攝像頭采集的人員、物體、環境數據,重點圍繞人員檢測跟蹤、人員分類、著裝識別、人體姿態估計、動作識別與預測,物品異常瑕疵檢測與識別,機器人視覺定位等核心技術,開展線下數據實體化的研發與應用。

  • 營銷智能

    聚焦智能推理推薦、人機交互優化、消費者認知與決策過程、意圖預判與趨勢預測。研究基于數據驅動的營銷策略優化、基于數據挖掘的營銷圖片視頻識別、基于生理與腦科學數據的情感識別、以及智能自動化創意生成等問題,為營銷智能提供場景受眾定位、推薦與行為決策的技術與理論支持。

HAO智能賦能三大領域示例

  • 社交網絡營銷領域

  • 公共安全領域

  • 智能餐飲領域

通過抽取文章、評論、圖片、視頻等多模態輿情資料中的信息,將它們轉化為實時更新的知識圖譜,HAO 智能就能基于這份知識圖

譜對社交網絡中的動態、文章完成自動評論,識別其中的意見領袖和潛在客戶,并向人類推薦合適的營銷內容素材。

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