当前位置:首页 > AI前沿 > 正文内容

硅谷发布全球AI公司TOP100榜单,今日头条等7家中国公司入选

admin1天前AI前沿4

硅谷发布全球AI公司TOP100榜单,今日头条等7家中国公司入选

近日,硅谷知名数据公司CB 发布了第二届全球最强 AI 创业公司榜单AI 100,旨在评选出2018年度世界范围内AI技术领先的100家创业公司。

值得关注的是硅谷发布全球AI公司TOP100榜单,今日头条等7家中国公司入选,此次评选共有七家中国公司入选硅谷发布全球AI公司TOP100榜单,今日头条等7家中国公司入选,分别为旷世科技、出门问问、今日头条、英语流利说、优必选、商汤科技以及寒武纪,而出门问问和优必选更是二次入榜。

硅谷发布全球AI公司TOP100榜单,今日头条等7家中国公司入选 第1张

据了解,此次榜单的评选标准非常严苛,涉及投资者情况全球ai公司排名发布,技术创新,团队实力,专利活动,融资历史,估值,商业模式和分(注:分是 CB 发明的一套算法全球ai公司排名发布,专门用于衡量未上市公司的整体发展和增长潜力)等,最终只有百家上榜,入选率不足9%。

硅谷发布全球AI公司TOP100榜单,今日头条等7家中国公司入选 第2张

下面简要了解下这些上榜公司的情况。

从融资情况来讲,此次上榜的公司都处于不同的轮次,从种子、天使(如、Text IQ、 )到E+轮(如, C3IoT, 和 )都有所涵盖。

从涉及的行业来讲,此次上榜的公司分别包括医疗机构、政府机构保险公司、零售商店、网络安全、AI硬件、市场、机器人、教育等多个行业等等。

硅谷发布全球AI公司TOP100榜单,今日头条等7家中国公司入选 第3张

CB 自2018年成立至今全球ai公司排名发布,定期发布的数据经常都会被一些权威科技媒体所引用,而此次中国企业的大规模上榜无疑是对中国AI企业实力的一种认可,相信未来中国的AI力量将走的更远更好。

加入微信交流群:************ ,请猛戳这里→点击入群

扫描二维码推送至手机访问。

版权声明:本文由智潮脉搏发布,如需转载请注明出处。

本文链接:https://zcmobo.com/post/4333.html

分享给朋友:

“硅谷发布全球AI公司TOP100榜单,今日头条等7家中国公司入选” 的相关文章

机器学习新突破:基于图神经网络的社交网络分析算法​

在当今数字化时代,社交网络已成为人们生活中不可或缺的一部分。社交网络的复杂性和大规模性使得传统的分析方法面临着巨大的挑战。随着机器学习技术的不断发展,基于图神经网络的社交网络分析算法应运而生,为我们提供了一种全新的视角和强大的工具来理解和处理社交网络数据。图神经网络是一种专门用于处理图结构数据的深度...

深度剖析:大模型训练中的超参数调优最新策略​

在大模型训练的领域中,超参数调优是一个至关重要的环节,它直接影响着模型的性能和效果。随着技术的不断发展,超参数调优也在不断演进,出现了许多最新的策略和方法。本文将深入探讨大模型训练中的超参数调优最新策略。一、超参数调优的重要性超参数是在模型训练之前设定的参数,如学习率、批量大小、隐藏层大小等。它们不...

机器学习算法革新:用于推荐系统的协同过滤算法优化​

机器学习算法革新:用于推荐系统的协同过滤算法优化在当今数字化时代,推荐系统已成为互联网平台的重要组成部分,它能够根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的推荐内容,极大地提升了用户体验和平台的活跃度。而协同过滤算法作为推荐系统中最常用的算法之一,在过去几十年中得到了广泛的研究和应用。随着数据规模的...

聚焦 NeurIPS:联邦学习在数据隐私保护下的应用成果​

聚焦 NeurIPS:联邦学习在数据隐私保护下的应用成果​

NeurIPS:联邦学习在数据隐私保护下的应用成果在当今数字化时代,数据隐私保护成为了一个至关重要的议题。随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大量的数据被收集和使用,这使得数据隐私面临着前所未有的挑战。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术,为在保护数据隐私的前提下实现数据共享和协同学习提供了一种有效...

深度剖析:大模型训练中的梯度消失与解决新方案​

深度剖析:大模型训练中的梯度消失与解决新方案​

在大模型训练领域,梯度消失问题一直是困扰研究者和开发者的重要难题。随着模型规模的不断扩大以及网络层数的逐渐增加,梯度消失现象愈发凸显,严重影响了模型的训练效果和性能表现。深入剖析梯度消失问题的本质,探寻切实可行的解决方案,对于推动大模型技术的进一步发展具有至关重要的意义。梯度消失问题主要源于神经网络...

聚焦 NeurIPS:元学习在快速模型适应中的应用突破​

NeurIPS(神经信息处理系统大会)作为人工智能领域极具影响力的盛会,一直引领着技术的前沿发展。其中,元学习在快速模型适应方面的应用突破备受瞩目,为诸多领域带来了新的契机与变革。元学习旨在学习如何学习,它站在更高的抽象层面,探索能够快速适应新任务的通用学习方法。在传统的机器学习中,模型通常是针对特...