全球最值得关注的100家人工智能公司(中国27家)

机器之心和Comet Labs联合发布全球最具前途的100家人工智能公司榜单,涵盖语音自然语言、计算机视觉、智能机器、医疗、金融、智能驾驶等领域,揭示AI领域的创新力量和未来趋势。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在过去两年多时间里,机器之心采访、记录和报道了全球人工智能领域无数优秀的人工智能技术、公司和产品。但随着行业的发展,我们也逐渐意识到,越来越多概念化与噱头性的产品和团队已经开始让正处于变革拐点的行业变得浮躁和难以判断。关于人工智能行业,到底哪些才是最值得我们关注的公司,而哪些公司又将主导人工智能的未来?
 
We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. -OpenAI

「AI00 ,这是一个开源项目」

这不仅是一份榜单,更是一个人人可以参与的开源项目:

人工智能是一个复杂庞大的体系,涉及众多学科,也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素,报告的写作团队只代表他们的专业观点,有自己的局限性,需要更多行业专家参与进来加以修正和完善。

人工智能技术和行业的发展瞬息万变,而报告的制作周期较长,其中的内容和数据势必会落后于行业的最新进展,无法同时满足时效性和高质量的要求。而领域内参与者的及时更新可以解决这个问题。

我们深刻地理解在没有专业用户反馈的情况下所做出报告的质量局限性,所以希望用工程界「Agile Development」的理念来对待我们的报告,不断收集专业反馈来持续提升报告质量。

人工智能是一个永恒命题,我们不仅会把「 100 家公司」这个主题持续做下去,还会陆续开展其他主题。这个过程需要人工智能领域不同的参与者加入进来。

向 OpenAI 、「斯坦福人工智能百年研究」和「Open Source」致敬。

为此,我们将邀请人工智能领域的科学家、技术专家、产业专家、专业投资人和读者加入进来,共同完成这项人工智能的长期研究。我们将对参与者提供的信息进行汇总和整理,以月度为单位更新此份报告。


「前言」

每一次新技术的诞生和发展往往会催生一批新的平台和架构;从计算机和互联网的繁荣到移动互联网的兴起,我们已经逐渐习惯颠覆和垄断的不断发生;每一次新平台和架构的诞生也孕育着暗流涌动的产业变革,之如 1971 年的英特尔,1980 年的微软,1998 年的谷歌,2007 年的苹果 ,和 20

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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