百度ai搜索智能精选怎么申请(百度ai搜索平台)

访客2023-10-06 11:46:3244

每周三期，详解人工智能产业解决方案，让AI离你更近一步。
解决方案均选自机器之心Pro行业数据库。

方案1：AI预测引擎

解决方案简介

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「AI预测引擎」是观远数据2019年重磅推出的新模块，不仅仅引入了先进的AI预测算法，更将观远数据团队多年与诸多500强企业合作中沉淀的、符合本土日历特征的零售数据预测经验预置进了算法模型里面，同时结合观远智能分析平台，为本土零售企业提供从数据接入、整理、预测到展现的端到端整体解决方案。

解决方案详解：

观远数据在BI平台里面内置了Smart ETL智能数据处理模块。该模块基于Spark大数据计算引擎开发，提供拖拽式、图形化的数据流开发方式，使得一般业务人员也能做专业的数据分析处理。

一般的ETL过程整理主要做的是数据的清洗、转换、关联、加载等操作，那观远的Smart ETL何以称之为智能呢？这是因为Smart ETL中除了支持Spark本身自带的函数之外，还支持自定义的UDF、UDAF函数开发，具有非常强大的智能算子扩展能力。而「AI预测引擎」则是另一个重要的智能算子。你可以用它来做各种级别的销售预测，大到门店，小到品类，甚至SKU的预测。

「AI预测引擎」智能算子

在观远Smart ETL中，用户仅需要拖入一个「AI预测引擎」算子，接入事先预处理好的历史数据，然后简单配置日期字段、预测指标，以及指标聚合维度和预测周期数，便可开始预测。预测结果可以输出到数据集进行下一步的展示分析与决策支持

「AI预测引擎」节点配置

观远数据的「AI预测引擎」主要适用于零售企业的销售预测或需求预测。上图所示只是一个极简模式的预测算子。但即便配置如此简单，却能输出相当精准的预测结果。

零售行业门店级别的日商预测平均准确度达到83%，个别门店接近 90%；? 而细化到单门店单品类的日商预测，准确度达到84%。

在这个基础上，我们还能提供更多配置项，添加诸如天气情况、促销活动、品类级别的日期特征等外部信息，进一步提升数据预测的准确度；同时也可以提供多门店、多品类的批量预测。

架构解密

为什么如此简单的操作，便能实现还不错的销售数据预测呢？

这是因为架构层面观远数据将预测算法封装成Spark UDF函数，有机地融合进Smart ETL，成为一个可点选配置的智能算子；算法层则采用了先进的算法，并将观远数据多年沉淀的零售行业预测经验转化为相应日期特征优化配置后预置进算法包里。

如此一来，看似简单的时序预测，其实已经包含影响零售行业销售数据的周期性特征、节假日特征以及节前节后特征，这样的预测自然是要比一般时序预测方法准确度提升不少了。

未来，我们还会根据不同品类的消费特征，分别给予不同的品类特征日历，进一步提升品类甚至SKU级别的预测准确度。同时，还可以增加天气作为额外特征，这样对于一些极端天气情况下的销售预测也会进一步提升准确度了。

算法解密

具体到算法层面，为什么观远的AI智能预测算法能够比市面上通用的预测算法在预测准确度上再提升一个层级呢？

首先我们来看一般时序预测工具中常用的ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model）。它是一种结合自回归与移动平均方法进行预测的模型，要求时序数据是稳定的，或者通过差分化后是稳定的，一般来说很难符合现实数据的情况。与之类似的还有GARCH模型等传统时序方法，大都只能进行单变量的建模，局限性较大。近年来涌现出更多复杂时序模型，以便解决实际业务中的复杂情况。例如比较有代表性的TBATS的预测模型，结合了Box-Cox转换，趋势拟合，ARMA建模，周期性分析等复杂技术手段来进行建模预测。它实际上是一种状态空间模型的算法实现，类似的还有隐马尔可夫模型，RNN等也都属于此类。这类模型主要限制是参数繁多，计算量大，在大规模时序预测时往往需要花费很大的计算成本实现。那零售行业现实状况是怎样的呢？我们不妨先来看看零售数据本身具有的一些特征：

趋势特征：

一般销售数据在一个比较长期的时间范围内，具有整体增长或下滑的趋势特征。

周期特征：

销售数据具有明显的周期性和季节性。

非规律性的节假日特征：

节假日及节假日前后对销售数据有显著影响。

各类外部因素影响：

促销活动、天气、搜索指数、销售指标等因素也会显著影响销售数据。

数据稀疏性：

一般零售行业的SKU，门店等维度的组合会非常巨大，但每个组合中的时序数据数量往往比较有限。

基于直观的理解，我们就可以发现简单的ARIMA模型与复杂的状态空间模型对于零售数据的预测都有一定的局限之处。而观远数据则是根据具体的业务数据情况，结合使用高效的广义累加模型和状态空间模型，统筹考虑零售时序数据的趋势性、周期性，并加入对节假日及促销、天气等可预测波动因素的分析，给出综合预测结果，

可以说这是一个专门为零售预测而生的算法模型

预测结果的可视化呈现

观远数据对预测数据呈现做了定向优化，对实际数据与预测数据进行了颜色和线型的区分，并添加了预测数据的置信区间，提供时间轴的缩略展示。

方案2：智能营销平台Albert

解决方案简介：

该系统可通过横跨多个数字渠道来衡量营销活动的效果，然后对其进行自主优化。并只会将资源分配给那些被证明是有效的广告活动变量，从而提高数字营销投资回报率。

这些工具采用了软件即服务和随用随付费的模式，无需雇佣昂贵的数据科学家来弄清楚如何操作工具并分析其输出结果）且价格更低，还可以处理整个渠道的所有流程，而不是只能优化特定营销任务或只适用于个别营销渠道。

解决方案详解：

对客户关系管理系统中现有客户数据进行分析，分别对高价值老客户——有过一笔交易、将产品添加进购物车、浏览网站内容或是浏览时长排在前 25% 的客户——的行为和特征进行定义。并建立了很多微观细分内容——小样本组，可以在更广泛部署之前用它们来测试广告活动。

使用这些测试收集到的数据来预测哪些标题和视觉元素组合以及其它成千上万个广告活动变量最有可能通过不同数字渠道，让不同细分受众相信广告。一旦该平台确定了哪些变量有效果而哪些没有，它就会规模化广告活动，自主分配渠道资源、进行内容推荐等。通过生成销售线索来增加线下流量，通过经销商网站上用户提交的表格来定义有意咨询销售人员的客户。

方案3：人形救援机器人——本田

解决方案简介：

这款机器人可以抓住栏杆，调整臀部，以人的方式行走，除了具有灵活,坚固,防水的特性，E2-R2 还能够处理灾难性局面引起的多种不同的潜在问题。即使拥有 1.68 米的身高和 85 公斤的体重，本田公司仍将该款机器人的尺寸降到了最低水平。这得益于其将标准通信电缆换成了体积小 8 倍的光纤。

在本田的测试中，机器人能够以 2 公里/小时的速度行走，穿过 200 毫米的管道，走上碎片，步行穿过 26 毫米/小时的雨水 20 分钟，并爬上一个垂直的梯子。它还会蹲下弯腰前进,侧身直立进入窄小空间，可以说是救援机器人领域最灵活的。

解决方案详解：

E2-DR 高 1.68 米，重 85 公斤，其中包括 1000 瓦特锂离子电池，运行时间为 90 分钟，该机器人只有 25 厘米厚，E2-R2 可挤过 30 厘米的缝隙，具有 33 级自由度，包括每臂 8 个，每支 6 个，躯干 2 个，手头 1 个，润滑油脂的使用可防止污染物进入其关节。E2-DR 的头上搭载两个旋转的 Hokuyo 激光测距仪，具有同步 LED 闪光灯的单目相机，SR4000 飞行时间相机以及耦合到红外线投影仪的立体相机，每只手上还有摄像头和 3D 传感器，这将使机器人能够对环境作出判断与分析，从而完全自主行动。该机器人能够在-10 和 40°C 之间运行。本田提出了一个「隔离冷却结构」，能够将热量从 E2-DR 的身体移出。

方案4：液压放大自愈式静电致动器hasel

解决方案简介：

该致动器能提供大小较为精确的力量，可用于柔性机器人，用于易损、脆弱物体的取。

由于流体不必从贮存器穿过长管进行作用，该致动器对静电力的反应较快。

使用液体绝缘层后该致动器在受到电伤害时可具有一定的自我修复能力。

该致动器生产成本极低廉，单个只需约 10 美分。

相比利用压缩气体或液体产生运动的软体致动器反应更快。

相比利用橡胶的软体制动器，可以避免短路。

解决方案详解：

有一个装满油的袋子，袋子一侧由电极包围，通过向电极施力把液体泵入油袋的不同部位来制造压力和动力，将结构变形从而致动。研究者利用上述原理创造了环形 hasel 致动器，在致动器的一部分施加电场，将液体推到未激活区。通过从中间将油推到边缘从而制造一个类似甜甜圈的圆环，致动器就会变厚。把这些致动器堆成两组，每组代表一个手指，就能精妙地抓住一颗树莓却不把它挤爆。

但柔性机器人比传统机器人脆弱得多，一旦被刺穿可能随即失效。

方案5：个性化中小学智能教学解决方案

解决方案简介：

1. 改变原有的题海战术，Ai 学智慧教育平台将知识点进行系统分配，针对学生的学习报告，为其匹配合适的题目，让学生更有效率的学习，学生不再需要做更多的题目，只需要对薄弱知识点进行强化训练，大幅度提升学习效率和学习成果；

2. 改变优质教育教学资源向头部过分集中的现象，均衡教育资源。Ai 学智慧教育平台通过智能阅卷节省老师时间，老师有更多的时间放在提高教学水平，提升教学效率。此外，系统自动生成学情分析报告，为老师针对每个学生的不同情况实现个性化教学提供帮助，让人工智能辅助普通的老师成为优秀教师，让普通学校具备与重点学校竞争的实力。

其优势包括：

1. 海量的数据资源：经过 5 年的积累，学霸君已经积累了 8,000 万题库，100 亿次搜题，8,000 万用户，通过前期拍照答疑、学霸君一对一辅导等方式采集海量学生数据，将采集到的数据进行逻辑推理和自我迭代循环，为智慧教育平台提供了坚实的数据基础；

2. 强大的教育基因：拥有 100 多人的教研团队，配合技术研发出适合教学使用的产品。此外，首创四级知识体系，将学科知识细分到极致，将题型结构化，为学生匹配适合的题型，提高学习效率，科学的提升学习效果；

3. 强大的技术研发团队：核心产品研发团队来自中科院、Google、百度、腾讯等顶级机构和公司。同时，还聚集了一批毕业于斯坦福、新加坡国立大学、慕尼黑顶尖院校的博士和研究生。技术团队独立研发出的图像识别、文字/公式识别、图像搜索、深度学习等核心关键技术居于世界领先水平。

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