matlab对应的开源实现工具包Octave离线帮助文档手册，适用于 zeal doc Octave.docset 加载到 zeal doc 里可以进行任意模糊搜索 Octave 版本: 6.2.0 ps. zeal 的默认 docsets 里没有 Octave，这是第三方制作的。 使用方法 对于 windows 下载并安装 zeal-doc 找到或修改 docsets 位置：Edit -> Perferences -> General -> Directory 把下载的 docset 解压到这个目录下 重新打开 zeal 对于 Linux 安装zeal请参考 zeal-docs官网。如 Ubuntu、Debian： 找到或修改 docsets 位置：Edit -> Perferences -> General -> Directory 把下载的 docset 解压到这个目录下 重新打开 zeal 对于 MacOS 不用下载这个东西了，直接安装购买 Dash，在Dash里可以直接下载这个文档。 附: MacOS Dash 从本地加载 docset 的方法 安装购买 Dash 解压从这里下载的 zip, 解压后为 xxx.docset 目录 Manage Docsets -> Docsets 右下角的加号(+) -> Add Local Docset -> 选择解压的 xxx.docset 目录 返回主界面, 就可以进行查看和搜索啦

当前我们正在步入工业革命 4.0 阶段，以 5G、人工智能、大数据、云计算、物联网、区块 链等为代表的数智技术逐渐走向成熟，引领制造业再次升级，人与机器之间的交互从体力上的协同升级为脑力（决策）上的协同，从而迈向智能化生产阶段。这一时期，技术的革 新不仅带来生产效率的提升，还将进一步提高供需之间的适配性，即通过数智技术对供给 侧的改革，以满足需求侧个性化和求新求变的消费趋势，为用户带来更好的消费体验。 在新旧动能交替之际，主要国家都将制造业升级作为战略重心和博弈焦点，智能制造成为主 要抓手，从国家到企业纷纷谋篇布局，相继出台政策方针、实施规划，希望通过数智技术创 新和应用提升制造业竞争水平，强化国家综合国力，抢占未来经济和科技发展制高点。 发布单位：商汤、上海人工智能协会

PyTorch Geometric (PYG) 离线文档手册，适用于 zeal doc PyTorch-Geometric.docset 加载到 zeal doc 里可以进行任意模糊搜索 PyTorch Geometric 版本: 1.7.0 ps. zeal 的默认 docsets 里没有 PyTorch Geometric，这是第三方制作的。 使用方法 对于 windows 下载并安装 zeal-doc 找到或修改 docsets 位置：Edit -> Perferences -> General -> Directory 把下载的 docset 解压到这个目录下 重新打开 zeal 对于 Linux 安装zeal请参考 zeal-docs官网。如 Ubuntu、Debian： 找到或修改 docsets 位置：Edit -> Perferences -> General -> Directory 把下载的 docset 解压到这个目录下 重新打开 zeal 对于 MacOS 不用下载这个东西了，直接安装购买 Dash，在Dash里可以直接下载这个文档。 附: MacOS Dash 从本地加载 docset 的方法 安装购买 Dash 解压从这里下载的 zip, 解压后为 xxx.docset 目录 Manage Docsets -> Docsets 右下角的加号(+) -> Add Local Docset -> 选择解压的 xxx.docset 目录 返回主界面, 就可以进行查看和搜索啦

torchtext 离线帮助文档手册，适用于 zeal doc torchtext.docset 加载到 zeal doc 里可以进行任意模糊搜索 torchtext 版本: 0.10.0 ps. zeal 的默认 docsets 里没有 torchtext，这是第三方制作的。 使用方法 对于 windows 下载并安装 zeal-doc 找到或修改 docsets 位置：Edit -> Perferences -> General -> Directory 把下载的 docset 解压到这个目录下 重新打开 zeal 对于 Linux 安装zeal请参考 zeal-docs官网。如 Ubuntu、Debian： 找到或修改 docsets 位置：Edit -> Perferences -> General -> Directory 把下载的 docset 解压到这个目录下 重新打开 zeal 对于 Macos 不用下载这个东西了，直接安装购买 Dash，在Dash里可以直接下载这个文档。 附: MacOS Dash 从本地加载 docset 的方法 安装购买 Dash 解压从这里下载的 zip, 解压后为 xxx.docset 目录 Manage Docsets -> Docsets 右下角的加号(+) -> Add Local Docset -> 选择解压的 xxx.docset 目录 返回主界面, 就可以进行查看和搜索啦

招股书摘要 简介 根据招股书，依图科技是一家人工智能公司，以人工智能芯片技术和算法技术为核心， 研发及销售包含人工智能算力硬件和软件在内的人工智能解决方案。 依图科技致力于全面解决机器看、听、理解和规划的根本问题，为人工智能的发展和应用普及提供高性能、高密度和通用的算力，满足云端数据中心、边缘计算和物联网 不断增长的智能计算需求。 公司将芯片技术与算法技术结合，形成在人工智能算力技术及产品领域的领先优势。 在人工智能芯片技术领域，公司创新芯片架构，通过融合通用计算和深度学习计算实现端到端处理能力，具备高性能及低功耗的产品优势。在人工智能算法技术领域，公司在 计算机视觉技术、语音技术和自然语言理解技术等多个技术领域处于世界前列。 公司自成立以来深耕智能公共服务及智能商业领域。报告期内，公司已为国内 30 余省、自治区、直辖市及境外 10 多个国家和地区的 800 余家政府及企业终端客户提供产品及解决方案。 营收 2017-2019年公司的营业收入分别为 6,871.89 万元、 30,430.64 万元、71,678.62 万元2020年1-6月营收为38,063.49 万元 主要客户 依图科技2020年上半年的主要客户为：伟仕佳杰集团、青岛海信网络、印尼三林集团等 股份 Yitu Holdings持有依图科技股份比例38.1994%，是依图科技的控股股东。其中，朱珑持有Yitu Holdings 63.316%股权，林晨曦持有Yitu Holdings 36.684%股权，依图科技的实际控制人为朱珑、林晨曦。 人员 截至 2017 年 12 月 31 日、2018 年 12 月 31 日、2019 年 12 月 31 日、2020 年 6 月 30 日，发行人员工人数分别为 479 人、1,279 人、1,707 人和 1,507 人，研发技术人员占比55% 数据来源：上交所

前言 本报告旨在通过厘清工业互联网企业投融资的表现，为产业界提供了解我国工业互联网创新发展的全新视角。在确定工业互联网企业范围时，沿用了 2019 年报告中的分类方法，即能够提供工业智能设备、工业自动化与边缘计算、网络和标识、平台、工业软件及 APP 产品、工业互联网安全和相关服务的企业。 2020 年，在党中央国务院的统筹部署下，我国工业互联网政策体系不断完善、基础设施建设稳步推进、融合应用走深向实、产业生态日益壮大，同时资本加速为工业互联网发展赋能，我国工业互联网驶入发展快车道。整体看，我国工业互联网领域的投融资活动仍然保持 较高水平的活跃程度。 上市企业方面，受疫情冲击和影响并不明显。企业数量和融资规模双双增长，2020 年，我国工业互联网领域新增上市企业 39 家，首发融资规模超过 290 亿元，另有 18 家企业通过增发、配股、可转债 发行等方式实现融资 231.5 亿元。截至 2020 年底，我国工业互联网上市企业累计 160 家，当年累计融资规模达 521.5 亿元。企业融资渠道进一步拓展，科创板融资作用进一步凸显，2020 年新增的 39 家工业互联网上市企业中，有 26 家通过科创板上市，月均上市超 2 家企业，占相关上市企业总数的 66.7%，首发融资规模达 223.4 亿元，占 企业融资规模总数的 76.8%。除 A 股市场外，企业在海外市场融资也实现了新的突破，金山云、秦淮数据先后在美国纳斯达克上市，伊登软件、万国数据则先后在香港联交所上市 ，四家企业融资总规模约 192.9 亿元人民币。 非上市企业方面，创业创新活跃度基本维持了去年同期水平。投 融资活跃度上下半年分化较为明显，2020 年，累计追踪到 423 家创业企业获得融资，累计融资规模超过 478 亿元。其中，上半年创投活 动受疫情冲击和影响较为明显，比 2019 年下降了超过四成；下半年活跃程度不断提升，到 2020 年底基本回到了 2019 年的水平。整体的 创业创新活动逐渐步入了较为平稳的发展阶段，处于中晚期的投融资事件数量首次超过了早期发展阶段的投融资事件数量；进行战略投资的事件数量超过了去年同期水平，更多机构选择通过战略投资的方式 参与企业日常经营活动以实现长期盈利。各地创投重点方向呈现出一 定差异，北京安全领域创业企业占比明显高于其他地区，浙江和上海工业软件及 APP 领域的创业企业占比最高，江苏在工业自动化和边缘 计算领域创业企业数量和占比高于其他地区，浙江平台领域创业企业 的数量和比例高于其他地区，广东在七大领域中各类企业数量和占比 都保持在中上游水平。 短板领域创投活动的活跃度有所提升，安全、 工业软件及 APP 和网络与标识领域相关企业的占比均有提升，尤其是网络与标识领域的创业创新企业数量同比大幅增加了 62.5%，但与平台、相关服务等热点领域的融资规模相比差距仍较明显。 基于工业互联网投融资活动，我们对工业互联网发展形成如下基本判断。首先，我国工业互联网产业的整体发展处在快速上升期。基 础设施建设仍然是我国工业互联网发展的重点，“5G+工业互联网”、标识、安全等领域的活跃度不断提升。 随着工业互联网加速迈入由应 用和创新“双轮”驱动的发展阶段，提供技术集成服务的解决方案供 应商规模不断壮大，部分短板领域的创业创新活动有所提升，新技术 的集成融合为相关领域注入了新的活力。 其次，部分产业的发展格局 逐渐趋于稳定。头部平台企业加快涌现，树根互联、海尔卡奥斯、航 天云网等平台企业融资规模屡创新高，平台逐渐进入了务实、稳定的 发展阶段，但细分赛道的活跃度，如“平台+人工智能”“平台+AR” 等仍在不断提升。 第三，我国工业互联网集聚发展特性明显。由于工 业互联网需要以较强的信息通信产业和制造业为基础，因此产业主要 集中在东部地区，北京、上海、广东、浙江、江苏等省市是我国工业 互联网领域投融资活动最为活跃的地区，且由于各地产业基础不同表 现出了差异化的发展路径。第四，产业各方对工业互联网的认同度持 续提升。不仅工业企业加快应用部署，社会资本投入工业互联网领域 的力度也在加大。地方基金、产业基金、风险投资等各类投资主体纷 纷将工业互联网视为“新赛道”，按照不同的投资逻辑，加快在工业 互联网相关领域的布局，资本投入水平不断提升。 2020 年，累计有上 百家投融资机构在工业互联网领域开展布局，其中 12 家 VC/PE 机构 参投的 12 家企业在 2020 年实现了上市融资。 展望 2021 年，在政策利好、资本注入、新参与者涌入等因素的 综合影响下，工业互联网将迎来更加有利的发展环境。 同时，伴随着 各项技术的日趋成熟和应用的不断拓展，工业互联网产业的整体格局 也将更加清晰，各重点领域将逐渐由“大而全”的高速扩张期进入“小而精”的务实发展期，“5G+工业互联网”、标识解析、工业软件及 APP、 工业互联网安全等重点领域及其在垂直行业中的应用探索将是未来 一段时期内我国工业互联网创业创新较为活跃的领域。 本次发布的《工业互联网投融资报告》在撰写过程中得到了产业 界和相关投融资机构的大力支持，在此一并致谢。报告是联盟发布的 第二版年度报告，疏漏与不妥之处在所难免。后续我们将根据报告发 布后的各方反馈意见，加强研究，合理调整分析范围、内容和方法等， 不断改进和优化报告，并定期发布。 发布单位：工业互联网产业联盟、中国信通院

这里的语言是指自然语言,如: 中文,英语.

在一个日益数字化的经济和社会中，数据交易的安全性和问责制度是在数字世界中创造信任和实现突破性创新的关键因素。在这方面，区块链技术可以改变游戏规则，有可能彻底改变从金融到制药业，从政府公共服务到人道主义工作和发展援助的进程。区块链作为加密货币的基础技术，实现了开放（点对点）、安全和快速的交易。区块链的应用已经扩展到各种金融交易（如在线支付和交换平台）、物联网（IoT）、卫生系统和供应链。 然而，与可扩展性相关的问题、隐私问题、不确定的监管标准以及与现有应用的技术整合所带来的困难是一些潜在的市场限制。还有一个风险是，区块链解决发展问题的潜力在某种程度上被其早期采用者和技术媒体夸大了，可能不那么适用于发展中国家和最不发达国家。 区块链的哪些新用途可以成为加速实现可持续发展目标的突破口？这项技术有哪些潜在的不利于社会和经济的意外影响？政府如何才能最大限度地利用机会和减少风险？ 该报告的主要信息是，区块链技术可用于许多有助于可持续发展的应用。然而，目前，区块链创新的重点是脱离实体经济的金融应用。对于这个领域的大多数创新，目标是通过金融中介和加密金融资产的投机收益来获取租金，而不是通过新产品和服务来创造真正的价值。这种行为，再加上缺乏监管和迅速的创新步伐，是金融泡沫和破裂的收据。 同时，区块链有可能是一个新的技术范式中的关键技术，即增加自动化和整合物理和虚拟世界，同时还有人工智能（AI）、机器人和基因编辑等技术。在这种新范式安装期的早期阶段的情况下，这些技术对经济、社会和环境的真正长期影响仍不清楚。过去技术革命中的类似时刻为一些发展中国家提供了追赶的机会，也为其他国家提供了开拓进取的机会。因此，发展中国家的政府应设法加强其创新系统，使自己处于战略地位，以便从这一新的技术变革浪潮中获益。 发布单位：联合国贸易发展会议

人工智能（Artificial Intelligence，AI）在行业和商业中的应用已成普及之势，并通过溢出效应，激发出广泛的互补式创新。 中国人工智能市场已经成为全球第二大人工智能单一市场，约占全球市场规模的12%。在此过程中，中国企业相信未来人工智能将逐渐改变全球商业的游戏规则，并将人工智能作为优先投资的战略方向。据IDC预测，到2023年中国人工智能市场规模将达到979亿美元。相较全球，中国企业对人工智能的投资热情更高：埃森哲最新全球高管调研显示，近半数（49%）的中国企业近三年内在人工智能项目上的总投资超过0.5亿美元。 发布单位：埃森哲

本资源为开源电子书《The Principles of Deep Learning Theory》，剑桥大学出版社将于2022年出版 深度神经网络(DNNs)是现代人工智能研究的一部分，但它们或多或少被视为一个“黑盒子”。虽然人们在人工智能的研究方面不断取得进展，但是由于深度神经网络过于复杂，人们仍然无法使用第一性原理解释深度神经网络。模型在很大程度上是通过反复试验来调整的——虽然反复试验可以通过多年的经验来明智地进行，但却没有任何统一的理论语言来描述DNN及其功能。 《深度学习理论原理:理解神经网络的有效理论方法》的新书出版，该研究由Facebook AI Research的Sho Yaida、麻省理工学院和Salesforce的Dan Roberts以及普林斯顿的Boris Hanin共同完成。作为一个基本的层面，这本书提供了一个从第一性原理理解DNNs的理论框架。对于人工智能从业者来说，这种理解可以显著减少训练这些DNN所需的试错次数。例如，它可以揭示任何给定模型的最佳超参数，而不需要经过今天所需要的时间和计算密集的实验。 《深度学习理论原理》将于2022年初由剑桥大学出版社出版，手稿现已公开。斯坦福大学物理学教授伊娃·西尔弗斯坦(Eva Silverstein)说:“这本书提出了一种机器学习理论方法。”看到这些方法在理解和改进人工智能方面取得的进展将是令人兴奋的。 这只是重塑人工智能科学这一更大项目的第一步，这一项目既源自基本原理，同时也专注于描述现实模型的实际工作方式。如果成功，这种深度学习的一般理论可能会使人工智能模型更加强大，甚至可能引导我们建立一个研究通用智能方面的框架。 作者：Sho Yaida、Daniel A. Roberts、Boris Hanin

前言 2017 年 7 月 8 日印发实施的《新一代人工智能发展规划》中提及，“人工智能发展进入新阶段……特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”现如今，深度学习、大数据等相关技术的发展和应用，为人工智能向着更高层次的深入探索创造了极具可能的空间，人工智能技术必将成为新一轮科技革命和产业变革的重要的驱动力量。然而作为一项颠覆性的技术，人工智能对人类社会的各方面尤其是知识产权制度提出了新的挑战。 针对这些挑战，由中国人工智能产业发展联盟（Artificial Intelligence Industry Alliance，AIIA）学术与知识产权工作组组织，在上海交通大学苏州人工智能研究院的牵头下，联合各会员单位、法学界、人工智能产业界、知识产权服务机构等在内的专业团队组建了人工智能产业知识产权研究课题组。课题组对人工智能产业的知识产权保护现状进行跟踪分析，对人工智能产业的知识产权热点问题进行深入的研究探讨，并以系列报告的形式于每年持续发布人工智能产业相关白皮书，以期引导、鼓励、并保护人工智能企业技术创新，促进成果转化和产业化，为人工智能产业的整体发展提供智库和智力支持，为我国人工智能产业的发展保驾护航。 课题组于 2018 年发布了 《2018 人工智能产业知识产权与数据白皮书》（以下简称“2018 白皮书”），从基本法律概况（保护端）、专利分析（创新端）和专利价值评估（运营端）三个具体角度，呈现了 AI 领域的知识产权现状，并通过 既有争议和案例的展示，对数据相关权利的几个主要问题进行了梳理。2018 白皮书一经发布，就在社会各界引起了强烈反响，在此基础上，2019 年，课题组征集更多单位参与，扩大研究范围，加大讨论力度，提供了更多详实的数据，形成了《人工智能产业知识产权白皮书 2019》（以下简称“2019 白皮书”）。 2019 白皮书系统性的讨论了人工智能产业的知识产权问题：第一章确定了人工智能的定义和分类标准；第二章和第三章以第一章确定的定义和标准，进行了专利检索，根据检索结果，分别对人工智能产业的整体和重点领域的专利申请趋势进行分析，展现了人工智能产业的知识产权布局现状；第四章结合知识产权布局现状对人工智能企事业单位面临的知识产权实务问题进行了分析和探讨，以期为业界同仁提供借鉴。 我们希望白皮书的发布，可以开各界对人工智能产业知识产权问题系统探讨之门，集全行业之力共同为我国人工智能产业做出贡献。 2019 白皮书虽倾尽编者之心血，仍难免有疏漏和不当之处，望业界专家学者批评指正。我们同样欢迎业界各单位提出建议或来稿。我们将积极听取各方意见，并在后续系列报告中进行修改完善。 发布单位：中国人工智能产业发展联盟

检索策略 本报告中的数据以中国专利文摘数据（CNABS）和德温特世界 专利索引数据库（DWPI）作为数据来源，使用行业专家和相关技术 领域专利审查专家共同给出的人工智能领域的中英文关键词进行检 索，在此基础上，使用专利分类号对结果加以限制，最终得到本报告 的研究数据。其中，在 DWPI 数据库中，对人工智能领域在世界范围 内的专利申请进行检索，共获得专利申请 180617 件，在 CNABS 数据 库中，对人工智能领域在中国的专利申请进行检索，共获得专利申请 105528 件（检索日期 2018 年 10 月 15 日）。 为了避免引入过多噪音，力求检索结果准确，检索策略的确定着 眼于两个标准：一是提高检索结果的准确度，避免噪声；二是注重人 工智能行业内的主要应用领域和技术分支，尤其是软件、算法相关发 明专利申请。 发布单位：中国专利保护协会