① 人工智能龙头股
闪牛分析：
人工智能利好政策预期增强，市场层面行情火爆来袭！下一步人工智能的看点有哪些？谁是这波行情的龙头股呢？
一、人工智能利好预期
人工智能再次席卷A股，这次是江南化工裹挟这思创医惠来了一次突袭。整个人工智能板块一度领涨各大板块，却最终没稳住，无奈成就冲高回落的局面！
想必，大家都会期待人工智能再次上演去年的故事。问题是，人工智能再次成为市场焦点的概率有多大？
二、投资人工智能的关键逻辑
要想预判这样的问题，需要结合人工智能产业本身的政策、发展状况和市场层面的投资逻辑、资金流向等多方面因素分析。
大体来看，根据科技部的消息，人工智能政策有望中短期发布，那么人工智能的行情还是值得期待；而市场层面的因素变数太多，难以把握，但可以结合人工智能产业本身来分析。
就人工智能产业来看，产业链分为基础层、技术层、应用层。而每个产业链又包涵很多子领域。
基础层：芯片、大数据、算法系统、网络等多项基础设施；
技术层：计算机视觉、语音语义识别、机器学习、知识图谱等（目前发展势头比较猛）；
应用层：涵盖领域有金融、安防、智能家居、医疗、机器人、智能驾驶、新零售等多个场景
通过这样的分析，百晓生可以得到一个结论：本轮人工智能行情的主要看点有两个，一是在应用层领域具备核心竞争力的企业；另一个是基础层面涉及的大数据、云计算等软件领域。
换句话说，接下来人工智能的行情具有一定的“工业互联网”+“独角兽”色彩，所以在布局上，可以留意“人工智能”+“工业互联网”+“独角兽”多重共振的个股；而节奏上，谨慎跟进，大胆持有！
另附人工智能重点股：
② 2017大数据概念股有哪些
您好，天玑科技（17.62 -1.34%，买入）：公司研发推出PBdata数据库一体机，该产品是针对应大数据环境下的海量数据（41.09 +10.01%，买入）分析存储而设计的高性能主机。
浪潮信息（19.73 -1.99%，买入）：公司推出国内首款面向金融行业的大数据定制机——浪潮云海金融大数据一体机，可满足金融业行业定制、即付即用的需求。
拓尔思（16.50 -1.02%，买入）：公司先后推出了海贝大数据管理系统以及大数据舆情分析平台。公司将推行大数据+行业的战略，将大数据处理技术与政府、金融以及营销等行业结合。
美亚柏科（20.02 +0.55%，买入）：公司是中国领先的电子数据取证与安全产品及服务提供商，公司产品“取证装备化+大数据信息化”，强化前端装备和后端平台的融合；“互联网+大数据资源”，形成多款具有行业影响力的SaaS服务。
银信科技（18.27 +0.66%，买入）：主营业务行业覆盖范围不断拓展为公司业绩增长提供安全垫：2015年公司成功进入中国移动通信集团市场，获得了中国移动及其旗下咪咕娱乐公司约3000万元的订单，随着中国移动在ICT领域业务发展的不断深入，我们认为也会在2016年给公司主营业务增长带来新动力（爱基，净值，资讯）；数云科技为公司在大数据和云计算领域打开新的业务增长点：公司早已经致力于云计算和大数据的相关技术研发，并在公司主营业务领域实践了基于大数据分析技术的智能化IT运维业务；
科大讯飞（34.96 +4.42%，买入）：公司智能语音及人工智能核心技术优势持续提升，讯飞超脑在语音合成、语音识别和语义理解、口语翻译、机器评测等方向均取得显著的阶段性成果。特别是语音合成，在国际最高水平的语音合成比赛Blizzard ChallenGE（暴风雪竞赛）中再次夺得第一，荣获该竞赛2006-2015年十连冠
③ 哪家公司是做语音识别芯片的
NRK10语音识别芯片为广州九芯电子自主研发的一款高性能、低成本的离线语音识别芯片，具有语音识别及播报功能，需要外挂 SPI-Flash，存储词条或者语音播内容。他具有识别率高，工业级性能、简单易用，更新词条方便等优势。广泛应用在智能家居、AI人工智能、玩具等多种领域
④ 1产品痛点 2叙事性设计 3.设计中的图像性符号 4.设计符号 5.产品识别 6.设计语义 概念题
这个问题，术业有专攻，懂得自然懂，不懂得只能慢慢摸索去学习。
⑤ 语义的定义
语义数据的含义就是语义。简单的说，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能够被使用，这时候数据就转化为了信息，而数据的含义就是语义。
语义可以简单地看作是数据所对应的现实世界中的事物所代表的概念的含义，以及这些含义之间的关系，是数据在某个领域上的解释和逻辑表示。
语义具有领域性特征，不属于任何论域的语义是不存在的。而语义异构则是指对同一事物在解释上所存在差异，也就体现为同一事物在不同论域中理解的不同。对于计算机科学来说，语义一般是指用户对于那些用来描述现实世界的计算机表示（即符号）的解释，也就是用户用来联系计算机表示和现实世界的途径。
语义是对数据符号的解释，而语法则是对于这些符号之间的组织规则和结构关系的定义。对于信息集成领域来说，数据往往是通过模式（对于模式不存在或者隐含的非结构化和半结构化数据，往往需要在集成前定义出它们的模式）来组织的，数据的访问也是通过作用于模式来获得的，这时语义就是指模式元素（例如类、属性、约束等等）的含义，而语法则是模式元素的结构。
由于信息概念具有很强的主观特征，目前还没有一个统一和明确的解释。我们可以将信息简单的定义为被赋予了含义的数据，如果该含义（语义）能够被计算机所 “理解”（指能够通过形式化系统解释、推理并判断），那么该信息就是能够被计算机所处理的信息。关于知识的概念目前没有明确的定义，一般来说，知识为人类提供了一种能够理解的模式用来判断事物到底表示什么或者事情将会如何发展。从知识的陈述特性上来看，知识即指用来描述信息的概念、概念之间的关系，以及概念在陈述具体事实时所必须遵守的条件。从这一点看，对于信息的语义以及信息语义之间的关联关系的描述本身就是一种知识的表达，因此在许多研究中，往往将语义的描述等同于知识的描述。
⑥ 海上军事力量概念股有那些
概念
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概念（Idea；Notion；Concept）人类在认识过程中，从感性认识上升到理性认识，把所感知的事物的共同本质特点抽象出来，加以概括，是本我认知意识的一种表达，形成概念式思维惯性。在人类所认知的思维体系中最基本的构筑单位。概念可以大众公认的，也可以是个人认知特有的一部分。表达概念的语言形式是词或词组。概念都有内涵和外延，即其涵义和适用范围。概念随着社会历史和人类认识的发展而变化。中华人民共和国国家标准GB/T15237.1-2000：“概念”是对特征的独特组合而形成的知识单元。德国工业标准2342将概念定义为一个“通过使用抽象化的方式从一群事物中提取出来的反映其共同特性的思维单位”。[1]
从广义上讲：事物能够改变模型的性质称为事物的概念。
中文名
概念
外文名
Idea;Notion;Concept
解 释
反映对象的本质属性的思维形式
拼 音
gài niàn
近义词
观点 观念
五笔打法
svwy
词 性
名词、形容词
注 音
ㄍㄞ‵ㄋㄧㄢ‵
目录
1 定义
▪ 现代定义
2 理论
3 辨析
4 争论
5 模型
6 大小
7 规则
定义
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概，古代一种量具用词，表示用作对古代量具‘斛’的满量状态做出校准。
原定义为：量米粟时，使用木板在斗斛上刮平，使其处于一定范围以内，不至于过满。
明确字义：对事物做出限定，使其不超出范围。
现代字义为：处于一定范围内，如：大概、概念、概括。
在范围以内，如：概览、概况、概视、概貌、概量、概准、概莫能外、概率。
量化，如：概念化、概平、概准。
同向量化，如：一概而论。
量化，指在一定范围内有明确状态，如：胜概、远概、猛概。
本有的价值与特征，主指量化以后所形成的事物本有价值与特征，如：男子气概、气概。
一定条件下可表示为对事物做出的价值限定，如：以偏概全。
或对事物做出限定，表诠定，如：概括、梗概。
也可指在一定状态下表示正向诠定，主量化诠定，主价值量化，如：概愆。
念，1、令心，心之力，心通思。自然地思维，常思。
2、会心，心通思，会通合，思合。意识集合、思维。
现代定义：思维，如：杂念、局念、概念、。
对某物保持，指思维保持，如：想念、怀念、信念、念旧、念想、断念头、执念、念念不忘。另：念佛、念书（思维保持非语言表达）。
想法，如：念头、顾念。
意识思维的状态体现，主指语言体现，也表示语言表达，如：念书、念佛、念白、念词、念诵。
概念，中文字义：受判断所产生的对事物的理解，（概在这里主指量化，念指思维意识，但是两个字都是无明确指向的，所以需要增加“受判断”这个条件）
现代定义
概念亦即反映事物的本质属性的思维形式。
概念是抽象的、普遍的想法、观念或充当指明实体、事件或关系的范畴或类的实体。在它们的外延中忽略事物的差异，把这些外延中的实体作为同一体而去处理它们，所以概念是抽象的。它们等同的适用于在它们外延中的所有事物，所以它们是普遍的。概念也是命题的基本元素，如同词是句子的基本语义元素一样。
概念是意义的载体，而不是意义的主动者。一个单一的概念可以用任何数目的语言来表达。狗的概念可以表达为德语的Hund，法语的chien和西班牙语的perro。概念在一定意义上独立于语言的事实使得翻译成为可能——在各种语言中词有同一的意义，因为它们表达了相同的概念。
概念是人类对一个复杂的过程或事物的理解。从哲学的观念来说概念是思维的基本单位。在日常用语中人们往往将概念与一个词或一个名词同等对待。
理论
编辑
概念具有两个基本特征，即概念的内涵和外延。概念的内涵就是指这个概念的含义，即该概念所反映的事物对象所特有的属性。例如：“商品是用来交换的劳动产品”。其中，“用来交换的劳动产品”就是概念“商品”的内涵。概念的外延就是指这个概念所反映的事物对象的范围。即具有概念所反映的属性的事物或对象。例如：“森林包括防护林、用材林、经济林、薪炭林、特殊用途林”，这就是从外延角度说明“森林”的概念。概念的内涵和外延具有反比关系，即一个概念的内涵越多，外延就越小；反之亦然。比较通俗易懂的解释：概念的内涵就是指这个概念的含义，都有必要条件即客观事物（客观对象），其中必要条件唯独只有一个，充分条件有N个。条件越多，概念外延越小。条件都是带有功能性质的。比如：杯子要有空间，才能承载。而且是用来盛水、酒等液体。而且是器皿类（定义项中不能直接或间接地包含被定义项）所以杯子概念的含义是：用来盛水、酒等液体的器皿。并且如果知道充分条件就能大概的反推出所属的事物或对象。因为它一定和客观存在的事物相联系。概念的功能还有：判断，描述，属性，范畴，定义（概念清晰度）等区别。
在中国对概念的描述是：概念是前卫的、新颖的、潮流的，有未来的趋势，有背景有画面。概念具有严格固定内容，也有一定的模糊性。概念不是实在的，而是想象的，用概念进行思想，用概念展示其真实性。意识的式样是无穷无尽的，如果区分的图像越彻底，就越有利于我们进入一个精细无限的领域，否则总是把一个事物归结为另一个事物。
从形式角度来说：想法是较高级的方式，概念是以字词的方式出现的，想法通常是以完整的一个句子方式出现的。不过形式相同；都是以语文和符号为载体。所以可以理解成概念是浓缩较多信息，精辟的想法，因此概念具有形象性，图像性，而科学概念具有系统性。概念还必须是人们可以交互理解的，所以具有普遍性和达成客观性。
明确概念的逻辑方法：
明确概念就是要明确概念的内涵和外延。定义是明确概念内涵的逻辑方法，划分是明确概念外延的逻辑方法
辨析
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在一些哲学理论中概念范围与概念内容的定义不同。概念范围(外延)是指所有包括在这个概念中的事物，比如“白”的概念范围是所有白色的事物。范围相同的概念被称为是相当的，在逻辑研究中，尤其是在数学逻辑中相当的概念往往被看作是相同的。
在将一个概念细分为亚概念时要注意两分法的应用来防止逻辑谬误的发生。
在逻辑学中，一个概念的定义被看作是适当的，如果这个定义的用词描述的范围与概念范围相同。比如：
正方形是四个边长都相等的长方形。
是一个适当的概念。
概念内容(内涵)包括所有一个组成该概念的事物的特性和关系。比如“饲养技术”的内容包括所有有关于这个技术的特性。但在定义这个概念时人们挑选出这些特性中最关键的，比如：“饲养技术是繁殖、喂养、圈养和使用农业用动物和以此提取有价值的产品的技术”。
概念受逻辑的制约,逻辑不成立的理由不是概念而是一种主观曲解。
在古希腊和罗马概念被定义为抽象和区别后获的定义。
在中世纪概念被定义为“事物的一切”（Universalia post res），来说明一个概念包括它所定义的所有的事物。
笛卡尔和莱布尼茨将概念的清晰度和分明度称为是概念的特征。
康德区分概念与见解：他认为见解是对个别事物的想象，而概念则是对多个事物的共同点的想象。
争论
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在哲学上对除用来描述的语言本体及其所描述的事物外是否还有其它思想上的、思维上的或抽象的实体如“思维单位”、内涵、外延等有争议。
在认识论中概念被看作是对与人类无关的事实存在的特性的反应。概念的变化和扩大反映了人类对世界的认知和认识的扩展。
模型
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认知科学和人工智能中概念被用来作为人的知识的模型。
大小
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概念有大小之分，对于多个概念，首先要明确其大小之分，是一级概念还是二级概念，是并列关系还是包含关系。这一点最好先画概念图。明确概念之间的关系才能更好的使我们理解概念。
规则
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（以下部分规则的应用以这个对健康一词的定义——“健康就是非病非亚健康状态”为例。）
第一，定义项的概念认知度高于被定义项。
违反这一规则，称为晦涩定义。在定义中，用来定义的项（对象）必须是比被定义项更为普及的。在理论系统中，要用已定义的概念，定义未定义的概念。如果在定义项中必须使用认知度较低的概念，就必须先加以定义。显然在此例中我们对“亚健康”这一概念的认知度低于对“健康”的认知度，因此该定义不符要求。
第二，定义项中不能直接或间接地包含被定义项。
如果直接包含，称为同语反复；如果间接包含，称为循环定义。例如对“聪明人”一词的定义是“聪明的人”，便是同语反复。“健康就是非病非亚健康状态”也是同语反复。“生命是有机体的新陈代谢”，是循环定义，因为“有机体”正是被定义为“有生命的个体”。
第三，被定义项要恰当归类。
违反这一规则，称为归属不当。例如，“中国属于联合国”，联合国是一个组织，而中国是一个国家，应改为“中国属于联合国成员国”。
第四，定义项与被定义项的外延（外延通俗地来说就是对某一对象进行分类，外延一词可以理解为范围，如“人”的外延是男人和女人）必须是全同关系。
如果定义项外延大于被定义项，成为定义过宽。反之则为定义过窄。如“爱情是一种男女之间的感情”就是定义过宽，因为母子之间也有感情但不是爱情。“爱情是男女基于性欲的感情”，而性欲只是人的生命某一阶段的机能，但爱情可以伴随终生，属于定义过窄。
第五，定义一般为肯定性陈述，但并不是不能用否定性陈述。
当用否定性陈述时，即当A被定义为非B时，AB必须互补。“健康就是非病状态”错误，因为它们只是互斥不是互补，因为还可以说处于亚健康状态。[2]
望采纳
⑦ 现在国内的人脸识别监控达到什么水平了
分几个方面分别的论述一下人脸识别的技术和产业发展的相关状况。
第一，人脸识别技术的价值在哪里。我们把人脸作为一个生物学特征，作为一个商业化运用，只是备选的一个方案之一。生物学当中，唯一的判断的标准，其实识别从精准度的角度和不可替代的角度来讲，最精准的是虹膜，但是虹膜的识别采集成本非常高，识别的效率相对不是很高，需要等待的时间。所以这两个条件约束了整个的产业化运用只能局限在相对小众的，对识别要求极高的军工、国防等安全性非常高的远的投入，不适合大范围的推广。
第二，指纹。我们知道指纹的唯一性比较强，指纹同时采集成本是比较低的，比对成本也不高。但是为什么指纹没有成为一个特别大的可供支付、刷脸可替代的方案呢？实际上主要的原因是因为指纹的可复制性，是一个静态图像之间的比对，现在我们可以看到淘宝也好，各种各样的大量的指纹贴，指纹膜，可复制的特征，不适合支付。所以指纹现在也大致上被pass了。
第 三和第四分别是人脸识别和声音识别技术。这两个在现在横向来相比，采集成本和比对的效率，以及生命特征的唯一性来讲，性价比比较高。所以现阶段来看，人脸识别浮出水面，是有它的道理的，这是它的价值。商业特征的应用场景到底在哪里。
人脸识别的应用场景是非常宽泛的，现在主要两块，一个是金融行业，一个是安保行业。金融行业，已经从马云的蚂蚁金服演示中看到了场景，通过刷脸进行支付，显然刷脸可以付钱了，为什么不可以签收快递呢，下一步淘宝应该会把淘宝签收快递的功能打通。我相信有一天，我们会收到无人机送来的快递，无人机在你的面前拍一张照片，进行对比，就知道这个用户就是需要的用户，完成整个的支付过程。实际上这种场景，是经过多方面的讨论和认证的。基于这样的场景，是跟第三方的支付认证相关的，包括我们看到的腾讯的银行，第一张远程开卡，就是通过人脸识别的技术，把人证合一进行认证，这样远程开户，远程开卡的功能，在我们的券商，在我们的网络银行上面，应该有广泛的应用。
对于安保行业来说，刷脸开门，现阶段，人脸识别的应用应该说达到了一个可具备商业化的水平，我们举个例子，在去年的时候，香港有一个导演叫许鞍华，他在南京地铁中丢了一个他的皮包，这个案件的破获，只花了5个小时。视频监控里面获取了一张照片截图，截到了嫌疑人的照片，是极其模糊的，侧脸的照片，如果肉眼比对，发现不了什么。但是有一家非上市公司，在这里不能提供他的公司名称，他们通过一个图像还原技术，把那个照片还原出可能嫌疑人的样子，清晰照，用这个照片到图库当中比对，锁定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓获，只需要了5个小时的时间。现在安防领域的监控，我们可以看到各个省市以及地级市，都在上大量的视频监控，人脸识别的大平台。在整个安防的投入当中，上一代的安防只是静态的记录下来数据，但是下一代的安防，是对实时数据的采集、辨认，就是一个核心的技术，这个技术，人脸识别在其中发挥的作用是很大的。
我 们再拓展一下，未来的商业用途，到底有没有第二代人脸识别技术的潜在的应用的场景呢。我们说在未来，应该说原来整个确定身份的身份证，但是证和人的比对需要人工来完成。如果我们直接界定，达到了这样的一个标准，实际上每个人所对应的唯一的ID就是脸部的生物特征。这个识别了以后，所有的地方都可以用刷脸的方式，所有的地方都可以用刷脸去开门，用刷脸去做各种各样的事情。你刷脸的数据，包括你去坐火车、坐飞机、去哪儿吃饭、购物、收快递等等，这些数据都会掌握到人脸识别中，刷脸的数据将取代现在线上的点击量.
现在信用卡、银行卡消费的数据，其实有助于知道用户消费习惯和消费数据，做大数据的营销和征信，但是刷脸时代来临之后，这个的价值更大了。有很多张卡，但是只有一张脸，这是唯一的。刷脸数据是2.0时代当中，我们重点看到的。
为什么在这个时间段，人脸识别的技术会大范围的爆发出来，大范围的应用起来，成熟度到底怎么样呢？我们首先要界定一下人脸识别技术要达到产品化的应用，是两阶段的过程。第一阶段，需要获取大量的样本数据，这些数据是用于训练的，训练的是学习算法，这个是深度学习算法，把这些数据和相互人之间的关系提取出来，进行一个特别的比对。耦合度高，超过一定的水平之后，我们会认定这两个人是一个人，但是这个模型是需要投入大量的成本，这个成本包括优化的成本，包括数据训练的成本，包括运算的成本，我们当时人脸识别的一个业内的公司，这家公司的创始人，曾经说，人脸识别的技术意味着什么呢？太上老君的炼丹炉，有了这个炉之后，大数据是炉子炼的原料，解决计算能力资源的稀缺。因此这些合在一起，形成了现在人脸识别大爆发的时代，就是我们说的技术上的突破。
但是在产业上面的应用来看，目前我们可以看到，美国和以色列的人脸识别，特别是动态识别的水平是国际领先的。全网的实时监控当中，FBI在去年推出了他们的下一代的电子识别系统，总的投入是超过10亿美金的。在美国将来无论是在什么地方犯了事，监控锁定犯罪嫌疑人，进行全网追捕。
国内是什么水平呢？顶尖的学术水平，就代表着国内产业发展的阶段。目前主要是三种力量，一个是清华大学的苏光大教授，他是中国的人脸识别之父。第二个是中科院的自动化所的李教授，他早年在微软的亚洲研究院当中获得了非常高的成就，后来到了中科院的自动化所，专攻人脸识别。在奥运会当中，以及后来很多的人脸识别的应用当中，提供了比较好的技术。第三支就是香港中文大学的汤晓鸥教授的团队，每年会进行学术界的比赛，他是高记录的保持者。目前的识别率是超过了人类的脸部识别的总体水平，汤教授帮助讯飞在语音识别领域之后，在人脸识别的领域当中，建立了自己的行业地位。所以国内基本上目前是这样的发展阶段，我们去推导下面的阶段，我们怎么去甄别人脸识别的技术，到底哪一家靠谱，哪一家不靠谱，我们可以提出一些关键的甄别的关键点。这些点在哪里呢？
第一，我们要区分的，动态和静态配合式的识别还是非配合式的识别。配合式的就是像蚂蚁金服那样的，需要数据的比对方进行配合，可以很好的去采集正脸的二维的数据。另外，就是非配合式的，非配合式的没有办法对排除方的配合，是需要随机采集的图片进行比对，这个识别的效果会差一些，但是识别的时效性会很高。
这两种模式当中，我们关注三点。
第一点，你的人脸建模当中到底提取了多少个特征点进行比对，这个跟我们人脸上面的一些特征是关键节点，每个人的差异很大，而你选取的特征点的数据越多，比对的准确率就会越高。我们也采访了一些专家，他们目前能够做到的特征点的比对，应该是在700个点以上。目前大部分做刷脸的门禁这样系统产品的公司，特征点的选取大概是在50个左右。所以我们去做调研和交流，可以问一下整个公司人脸识别建模当中特征点的数量。
第二点，人脸识别数据库的数据样本和大小，这是一个非常重要的指标。样本及大小，是我们可供的数据集，这些必须要对人脸，比如说一个人有500张照片，拍的都是他的脸，不同的角度和位置、光线，把这些数据进行合理的清洗，供机器去训练包括比对和识别之后，可以告诉你是识别对了还是识别错了，这样的样本数非常重要，有助于训练，提高模型的准确率。因此可标签的数据样本集的大小，这个大小目前至少是百万以上的级别，才会使得现在识别率能够提升到世界领先的水平，这个也是可以甄别的关键点之一。
第三点，是不是你的商业模式能够对你的整个的数据的获取，我们说人脸数据的比对，形成一个正循环的模式。实际上数据来源，人脸的样本来源，是来源于两个非常重要的渠道，美图秀秀和美颜照相机，这是一个商业的互换，这个数据，因为考虑到做一个脱敏的处理，剩下的只有几百个关键的特征点的数据，其他的都被略去，用脱敏的技术之后，形成了从获取数据到训练模型，再到优化模型，持续的反馈结果，获取新的数据，这样的一个正循环的过程。有了这个以后，你的模型的数据就会获取的很好了，这是商业模式上非常重要的一个指标。
如果有了这三个指标之后，应当说同时具备了这三个，可能是在人脸识别领域当中有非常大的领先优势，或者是未来发展潜力的东西。同时我们在直观的性能方面去分析，直观的到底识别的表现上有两个非常重要的指标，一个是识别的准确率，我们界定了刚才说的学术界当中，每年一比的人脸识别大赛，现在基本上测试水平都在95%以上，但是是人和图片之间相互比对，说明是这个人，这算一个，再比对一个，又对了，算第二个。所有的人和照片都是匹配好的，最后正确率在99.2%左右，这是我们说的目前的正常的比对方法。
还有一个非常重要的方法，我们看到商业银行和淘宝在内的一些人脸识别的技术，会提出一个错误率的问题，这个数据，目前来看可以做到十万分之一的错误率，别人拿着我的身份证去比对，如果机器能够区分出来，是不通过，这是对的。如果机器把我的身份证给别人的时候也通过了，这可能就是一个错误的，错误率要在十万分之一左右才可以，目前能达到这样错误率的公司是屈指可数的，这是一个识别准确率的问题.
另外还是在多大样本中可以实现这样的准确率，这个是至关重要的。一个公司里面也就是两三百个人，在这些人当中，挑选出来通过，没有什么难度。但是在公安部的大平台当中，省级的平台当中，都是上亿人的身份证照片中，要准确的挑出来十个或者是一百个候选人，这个范围缩小到这个概率当中，你的准确率能有多大，这是一个很重要的指标。
第二点，识别的速度问题。同样还是刚才我们说到的样本集的大小决定了识别的速度。本身你在可供比对的样本中，没有很大的数据，比如说是成千上万的，识别的数大家都是差不多，都是在1秒之内作出反映，但是如果在一个上亿的大的样本当中，去把照片准确的识别出来，这样对时间的要求，对效率反映的要求就提高了。所以识别速度是一个很重要的指标。
以上我们说了五个指标，我们说这个确实是可以对公司的具体能力和技术进行综合判断的。
基于以上我们说的这些，关注的公司是有识别技术的公司，这个识别技术是人脸识别的技术。我们前面讲了，本身国内发言的几支学术界的力量大家非常清楚，来源于哪一支，背靠着哪一支强大的学术团队，研究团队的力量，使得这家公司是一个很好的位置。比如说我们前面讲到的科大讯飞，在汤晓鸥教授的支持下，他们的团队是学术界第一的力量在支持他们，这是一个资源性的优势。比如说川大智胜，这个和李教授他们有密切的合作，同时他们自己在图象识别领域当中，也有自己独特的技术，承担着国家大量的科研基金的项目，同时我们也特别强调一个就是川大智胜的人脸识别技术，是目前我们看到的人机交互，因为这个和二维的平面识别有很大的区别，优势非常明显，因为采集到了五官之间立体曲面之间的结合，所以采集到的数据量更丰富。可供比对的特征也是更多的，我们之前在视频当中找到拍到的侧脸，不清晰的照片，很难去识别出来犯罪嫌疑人到底是谁，是因为我们二代身份证库当中，本身就是只有正脸的可供比对的数据。三代或者是四代身份证采集数据的过程当中生物特征肯定要被提取出来，首先是指纹，三维的人脸识别会更快，三代四代可能就会被提取。
一旦需要被提取到三维的人脸的数据，那么这个时候川大智胜作为国内目前唯一一家有产品和技术的公司，面临的是广阔的市场。但是我们同时也要看到，三维人脸识别虽然有非常惊人的优势，同时劣势也是非常明显的，特征点的选取，包括侧脸的选取，是有难度的。同时表情的因素，其实对于数据处理的影响，没有在立体表情的因素那么好，提取的时候效率是偏低的，消耗的数据也非常大。所以现在来看，我们能够看到的应用场景目前还是小范围的，包括像美国对犯罪的有案底的犯人，我们国内目前在监狱当中也逐步的推广，将来全民都要采集，这肯定是一个非常巨大的市场。同时这家公司在人脸识别公司当中，技术特点和现在持续的对三维人脸识别加码，有一个项目是1.8个亿，要投入到研发当中，国家自然科学基金也已经持续的支持他们三维人脸识别的学术研究的项目，已经支持了很多年。所以在这个领域，应该是到了开花结果的地步。所以这一点，我们特别提示大家要关注这个公司，在技术上确实是有稀缺性的。
科大讯飞，就是典型的我们刚才讲的商业模式，可以实现人脸识别数据正循环的公司，是拥有互联网端的入口的。之前在语音的领域当中，讯飞语音云走的就是这样的模式，我获取的是你语音的数据，用你的数据持续的训练我后台的算法，使得他们提升和保持和其他竞争对手的领先优势。这样的话，数据端的循环，从语音的这个领域当中，复制到图像识别，就是人脸识别当中。大家如果关注讯飞，大家可以看到，在上个星期的时候，推出了双重生物特征的识别的因素，双重是什么呢？两重加密以后，确实就是这个人，把出错的概率降到非常低的水平。同时识别，双重加密之后，这个身份验证的过程可以做到数量级上面的提升。
有了这样一种开放云的平台之后，讯飞的数据正规化的过程也在逐步的建立，他下一步会和非常多的第三方的应用方合作，包括可以刷脸开锁的智能硬件方面，包括和电话银行，电话客服，还有邮箱去实现他的数据入口的正循环的过程。我们核心的问题就是以上的这样的一些判断的标准来去甄别的。我认为讯飞实际上是非常有希望的人脸识别的公司。我们在报告当中，也提到了讯飞是一个生态级的公司，不光是在人脸识别的这个领域当中有比较强的资源优势和技术优势，以及商业模式的优势。同时在我们整个的人工智能领域当中，讯飞超脑可以不断的用它孵化，基于学习的模式，从语音迁移到现在的图像，下一步迁移到语义当中，不断的做技术的衍生，这样的生态链一旦形成的话，在人工智能产业的地位是不可动摇的。所以人工智能整个的产业，我们想推的是科大讯飞。
人脸识别的领域当中，讯飞的优势也是非常明显的，同时我们也是看好川大智胜拥有的三维人脸识别的技术。其他的品牌公司，我们可以看到欧比特收购的公司，在安防领域的人脸识别当中，在监狱当中是超过50%的，在产品化方面也做的非常好。其他的两家，刚刚推出了自己的识别技术，现在了解的信息当中，还没有办法很好的甄别他们现在是否拥有满足我们以上的五个标准。在以后的调研和跟踪当中，我们会对他们的标准进行梳理和进一步的分解。这是对识别类公司的分析.
下一个阶段，我们觉得还有比较好的投资机会，除了第一类识别类的，第二类应该是数据资源类的，数据资源目前来看就是视频资源，有比较好的视频资源的公司，可以通过视频资源进行持续的深度学习的算法和优化，也许他自己没有这个技术和能力，但是可以通过技术合作的方式，找到研发团队或者是公司进行合作，共同开发优势。目前在视频资源当中的这些公司进行梳理的话，我觉得东方网力在这个当中步子迈的最前。目前产品端还是没有关于人脸识别成型的产品推出来，但是他的应用是在于多年的视频数据的积累。这个是和后期有密不可分的关系。先收购了广州的安防领域的视频监控的智能化的公司，这个步子一迈出去，布局的意图非常的明显。摄象头公司会往视频的公司侵占，后面的公司将来可能会往存储的环节去挤压，有可能将来会把分析和存储在一个环节当中就完成了，这个时候面临的压力是比较大的，所以转型的动力也是最迫切的，意愿也是最强烈的。
所以总体总结下来，现在人脸识别技术大爆发，并不是偶然的，应该说很好的满足了我们讲的人工智能的三大条件。深度学习的算法，大数据和云计算，这三个条件成熟了以后，在拐点到来的时候，大规模的商业化应用是水到渠成的。下一个阶段，基于计算机视觉的应用，在视频监控领域当中，对人的行为模式的识别、跟踪和分析，这些都会成为一个非常大的市场，成熟度还有待于进一步的检验。但是这个市场我们已经都看得到了，所以现在我跟大家探讨人脸识别的产业的发展机会，我觉得其实大家需要关注的不仅仅在于人脸识别技术本身的发展，也不仅仅在于哪几家上市公司拥有哪几项技术，而是看到背后代表的是整个计算机视觉的兴起。
人工智能报告当中也提到过，计算机视觉的1.0版本，是对静态图像的识别，2.0版本，肯定是动态视频内容的理解和学习，包括像谷歌的无人驾驶汽车，包括报告里面提到过的以色列的那个公司，也是纳斯达克上市的，他们用计算机视觉的技术实现了汽车的辅助的无人驾驶。在这个领域当中，实际上计算机视觉可供开发的应用非常丰富的。现在还有一个法律的问题，就是允许不允许无人驾驶的汽车上路，合法不合法的问题，大家不用担心这个问题。因为这个公司IPO的时候，这个公司的CEO说过一句话，他说现在还在担心无人驾驶的汽车上路合法不合法，但是我可以肯定的告诉你，十年以后，人开车上路是不合法的，这肯定是一个大的方向和趋势。这就是我从人工智能的领域延伸出来的，人脸识别只是一个点，更多的还有待于大家去一点一点的发掘。
⑧ 税务登记证号、纳税人识别号和税号 这三个是同一个概念吗也就是说这三个意思是一样的吗
三者是同一个概念。
纳税人识别号是税务登记证上的号码，通常简称为“税号”，每个企业的纳税人识别号都是唯一的。这个属于每个人自己且终身不变的数字代码很可能成为我们的第二张“身份证”。所以，纳税人识别号也是指税务登记号（分组织机构代码和身份证注册）。
纳税人识别号是税务登记证上的号码，通常简称为“税号”，每个企业的纳税人识别号都是唯一的。这个属于每个人自己且终身不变的数字代码很可能成为我们的第二张“身份证”。
(8)语义识别龙头上市公司扩展阅读：
税务登记号编码规则是:纳税人识别号是指税务登记号（分组织机构代码和身份证注册）：
1、税务登记证号由六位行政区划代码加九位组织机构代码组成。
组织机构代码是质量技术监督局发放的组织机构代码证上的九位数字与大写拉丁字母，这个组合是唯一的。
2、个体经营者办理税务登记证的由：旧的身份证15位码加5个0或新的身份证18位码加2个0；
如果同一身份证办多户税务登记的，则第二户的税务登记证后两位改为“01”，第三户改为“02”。
⑨ 语音识别芯片买哪家
强烈推荐华镇电子，他们的语音识别技术非常好，识别率比较高，而且口碑好，服务周到，很可靠。
⑩ 中国有哪些AI做的比较好的公司和专家
如果说中国这方面与美国相比，那肯定是相形见绌的，所以中国一直在努力，就比如说科学家吴恩达是这方面比较好的专家，但是在前段时间他辞职了。