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新一代信息技術專場

4月28日14:00-17:00

  • Mage Cosmos產(chǎn)品

    項目領域:虛擬現(xiàn)實VR

    項目簡介:北京隱虛等賢科技有限公司(等賢科技)成立于2019年,核心產(chǎn)品MageCosmos,是以虛擬世界概念為核心,搭建融合了知識學習、游戲娛樂和互動社交的全維度虛擬空間產(chǎn)品,其中知識學習模塊的代表產(chǎn)品MageVR已經(jīng)成為廣受好評的VR英語學習產(chǎn)品,與易貝樂少兒英語、美國國家地理學習等業(yè)內知名教育機構一起,為各類院校、培訓機構提供了完整的VR課堂解決方案,讓虛擬學習的體驗觸及到各類學習者。

    項目單位:北京隱虛等賢科技有限公司


  • 千芯半導體

    項目領域:半導體領域、芯片領域、智能科技領域、AI智能領域

    項目簡介:由千芯半導體科技核心研發(fā)團隊牽頭提出的新型可重構存算架構,超越了GPU的專利壁壘和大算力AI領域的同質化競爭,是千芯在計算芯片領域的核心原創(chuàng)技術。此外,千芯致力于用“架構+生態(tài)” 創(chuàng)新模式引領可重構存算AI芯片架構技術及原生RISC-V/ARM/x86平臺AI加速生態(tài)SDK。核心產(chǎn)品是先進的可重構存算芯片,兼具ASIC的算力與GPU的靈活性。產(chǎn)品可廣泛應用于云計算、自動駕駛、智慧安防等領域。在云計算方向,技術團隊正在進行產(chǎn)品原型的優(yōu)化,并將先進的AI芯片技術和產(chǎn)業(yè)客戶的需求領域進行結合。目前產(chǎn)品已完成原型驗證,正處于小批量產(chǎn)品驗證優(yōu)化階段。

    項目單位:千芯半導體科技(北京)有限公司


  • 光場交互方案

    項目領域:新一代信息技術

    項目簡介:北京外號信息技術有限公司創(chuàng)立于2017年,是我國首家提供AI場景增強基礎設施運營以及場景交互解決方案的國家高新技術企業(yè)。公司總部位于北京,在西安設有研發(fā)中心,在上海設有業(yè)務運營中心。外號科技以可見光通信及機器視覺技術的深度融合為核心驅動力,其自主研發(fā)的光場交互技術打破了飛利浦、松下等跨國企業(yè)在可見光場景交互領域的壟斷格局,為構建下一代智能化環(huán)境交互體系提供了關鍵技術支撐。

    項目單位:北京外號信息技術有限公司


  • 智能語音

    項目領域:人工智能

    項目簡介:標貝科技自成立起,將語音交互效果和數(shù)據(jù)質量放在首位,擁有完整的采標一體化解決方案,能夠快速提供高質量的語音合成、語音識別、自然語言處理、計算機視覺等采標服務,為行業(yè)提供一站式語音和數(shù)據(jù)服務。公司采用全新的非自回歸聲學模型、GAN結構、Mask-based Model神經(jīng)網(wǎng)絡多音字模型等,自研并不斷升級語音合成技術,將智能語音應用提速增效,讓機器的聲音情感表現(xiàn)力更加真實自然,實現(xiàn)用戶極致體驗新突破。基于領先語音技術和高質量的數(shù)據(jù)庫基礎,公司目前擁有多種情感表達的聲音合成技術、形神聲一體化的 AI 虛擬數(shù)字人、高效復制特定聲音的留聲機技術、高保真原說話人風格的實時變聲技術等,為金融、泛娛樂、空軍空信系統(tǒng)語音交互平臺,軍用智能媒體服務器,智能語音指揮控制系統(tǒng)軍政等領域提供行業(yè)領先的解決方案。

    項目單位:標貝(北京)科技有限公司


  • 理財魔方

    項目領域:金融科技

    項目簡介:理財魔方是國內目前覆蓋最全理財產(chǎn)品信息的移動互聯(lián)網(wǎng)金融服務平臺,為用戶提供理財產(chǎn)品推薦與排行,收益追蹤,投資優(yōu)化和資產(chǎn)配置的一站式理財服務。理財魔方基于金融大數(shù)據(jù)與智能算法,致力于為每一個人發(fā)現(xiàn)最佳的理財機會,提供普惠的私人銀行顧問服務。

    項目單位:北京口袋財富信息科技有限公司


  • 機器聽覺-空氣聲吶聲音監(jiān)測系統(tǒng)

    項目領域:電子信息技術

    項目簡介:西安聯(lián)豐迅聲信息科技有限責任公司是一家以機器聽覺為核心的AIoT解決方案提供商,主要從事環(huán)境聲音信號處理、聲音識別、聲源定位及相關的聲學軟、硬件產(chǎn)品研發(fā)與服務,是國內為數(shù)不多的同時自主掌握聲吶硬件設計與算法軟件開發(fā)的團隊。公司一直在積極探索環(huán)境聲音分析技術于各個領域的相關應用,并建立起“從標準化硬件到核心算法、從應用層到數(shù)據(jù)庫”的全棧式產(chǎn)品體系。在實際應用中,負樣本聲音數(shù)據(jù)難于獲取且極端復雜多樣化,不可枚舉,因此一種無監(jiān)督的機器學習算法Auto-encoder成為聯(lián)豐迅聲的獨特優(yōu)勢,僅需少量正樣本即可完成聲音特征提取及模型訓練,可實現(xiàn)快速部署并在短時間內進行迭代升級,解決了行業(yè)缺乏負樣本情況下如何識別聲音異常問題。

    項目單位:西安聯(lián)豐迅聲信息科技有限責任公司


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