8 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 2. 智能驾驶越来越吸引消费者 9 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 资料来源：汽车之家，罗兰贝格，海通证券研究所 图：产品选择消费者主要购买因素 根据汽车之家和罗兰贝格联合发布的《汽车人群洞察与购车决策白 皮书》：消费者对智能化和自动驾驶的关注度与偏好程度日益显 著，成为吸引消费者购买车辆产品的主要因素之一。 2. 智能驾驶越来越吸引消费者

并进入企业市场  吸引性分析：移动出行市场 2016—2018 增速 放缓 13%—23% （中商产业研究院）。而专 车、分时租赁保持快速增长，后者市场规模预 估在 1500—1600 亿之间（罗兰贝格）。  竞争格局分析：出租车、快车、专车、代驾、 顺风车业务国内市场份额集中在滴 滴、 Uber 、嘀嗒等少数集团中，竞争激烈， 不易进入；  协同效应： XX 新能源有分时租赁布局，已有

决策树、 K-means 、支持向量机、随机森林、贝叶 斯分类器、模拟退火法、神经网络等 网络流、二分图、 Dijkstra 、算法最短路径算法、 Prim 算法、 Sollin 算法、 Kruskal 算法等 分词词库（百万级）、实体识别、文本序列分析、文本 相似度分析、情感分析、自动摘要、主题分析等 回归预测算法 逻辑回归、贝叶斯模型、支持向量回归、隐马尔可夫模 型等 离线开发

它可以有效处理数据的不确定性问题;其次,DＧS 可以通过对证据的积累不断减少假设集;最后,它无需知道条 件概率以及先验概率.因此,相较于贝叶斯推理法等同类型 算法,DＧS具有很强的容错能力,能够很好地将信息归类到未 知或未定中,并且 DＧS证据理论对先验效率的依赖性相对于 贝叶斯等同类型算法来说较低[４].但是,DＧS理 论 也 存 在 着 较为突出的问题,传统的 DＧS理论常常采用专家评估法得出

阳 IIL ad 1 + 宿 计 恒 助 粤 由 银 和 导 二 通 加 C 出 畅 IEm 卧 原 阻 EE 工具 架体自动生成 贸 文 记 IV 血目 生 N 贝郸镇 江加方血出口 LIn IIT; 组 温后 m 入 Iifi A an 采用信息化工具， 三维的技术交底， 让工序更清晰， 节点更易懂。 支持定制

MixedSVM V1.0. 同化测流数据后 ，河道流场模拟误差降低 15% 以上 P20 误差实时校正： 物联网感知与反馈的模型评估与实时校正技 术 多模式降水预报结果评估与融合：多元回归分析、贝叶斯 模型加权平均。 水文 - 水动力耦合模型适应性评估：综合多维精度评定指 标（均方根误差、效率系数、相关系数等）动态打分 ，诱 导有序二项式系数多模型集合方法。 技术成果： 提高模拟精 度 多模型评估与集合

的增量电力系统会是什么模式 ? 新型电力系统的基本形态：集中大电网 华南理工大學 South China University of Technology 华 北 电 网 中 部 负 荷 中心 风 m 皿 贝 m 西 藏 电 网 太阳能 水电 特高压 交 设 特高压大电网 风电 殡电 特高压 直 森 床 三 角 → 负荷中心 R 三 角 负荷小心 幽力出断

数据管理和资讯技术方面的开创性研究而闻名，对于数位时代企业的运营模式具 有深远的影响。因此也被《咨询》杂志评为全球25位最佳顾问，并被《Ziff- Davis》杂志评为科技业100名最具影响力人物之一。目前是贝伯森学院（Babson College）资讯科技与管理校聘杰出教授、勤业众信（Deloitte）AI业务资深顾 问。 因其在大数据、商业智慧和人工智慧拥有深厚的学术研究成果，并经常与业 界合作 近尾声时，系 统可能告诉顾问，可以建议客户善用课税损失（tax loss）抵税的机会。在这种 情况下，下一个最佳行动系统等于把客户变成更积极管理的投资组合。 下一个最佳行动系统，也会根据它们和贝莱德（BlackRock）的阿拉丁财富 （Aladdin Wealth）风险管理平台的合作，针对投资组合里的风险等级和问题提 出建议。它会持续监控客户投资组合里各种类型的风险。如果阿拉丁财富平台发 语言处理AI系统，可以透过结合大型公开资料集、产业特定公司资料， 以及使用者的特定资料，改善个人使用者或公司选择如何翻译单字和片语。 104 16 赛富时 伦理AI实践的架构师 2016年10月，赛富时创办人兼执行长马克．贝尼奥夫（Marc Benioff）告知 内部员工、客户和投资人，赛富时将成为一家AI公司。那一年稍早前，微软透过X （前身为Twitter）帐号，推出研究型聊天机器人专案——Tay（意思是「想 你」，Thinking

学习进行建模， 从而对用户和主机等实体进行分析（UEBA）、识别出用户对业务 系统的异常访问，进而发现客户凭据被盗、用户主机失陷等潜在威 胁。而 Web 业务访问异常检测使用马尔科夫随机过程和贝叶斯递归 估计，结合其它机器学习算法对 Web 业务的交互行为进行分析和建 模，从而检测出 Web 业务的各类攻击，如数据泄漏、Web Shell、内 网数据代理转发等高危行为。 （二）事前事中事后全监测