今日推薦項目：以人工智慧、深度學習和卷積神經網路為基礎的大數據預測分析和實時決策系統在智能化物聯網和雲平台上的應用

項目成果

以自主開發的人工智慧、深度學習、卷積神經元網路和模糊行為邏輯等多種交叉關聯演算法，在雲平台上利用訓練數據和SaaS建立HADOOP、SPARK, Flink和NoSQL等各種分類模型，從而實現了大數據預測分析和實時決策。同時通過對工業4.0和高端裝備製造中的物聯網整體框架範疇中感測器產生的非結構化大數據（如連續高速圖像等異類海量數據）隨行高精度採集、無壓縮傳輸、由數據過濾、清洗、評估、探索、管控、分析、分類、關聯、預警和多組合集成等多神經元系統支持的後處理強化程序，形成動態化實時神經元無形網路和物聯網系統行為模式。再經過自主創新的警報管理模塊、風險管理模塊和決策系統來實現物聯網應對決策的智能化。

應用範圍：本項目選擇車聯網、工業安全、智能化物流體系、機器人、無人系統和視頻強化與多路視頻無縫銜接作為智能遠程監控及實時反應一般化的特例及切入點，逐步向其它經濟生態體系進行輻射、拓展和延伸。

知識產權：軟著登字第0374065號；第0374488號；第0374502號。

成熟度：8項創新技術中3項已產業化，3項已攻克，2項待攻克。

效益分析：融資需求：1413萬元；達到盈虧平衡的時間：1.2年；投資回收期：1.9年

團隊簡介：4名博士和3名碩士，每個成員都有在海外多年跨國公司的工作經驗，主持過尖端科技領域獨立項目並承擔盈虧責任。

項目前景

項目優勢：

應用廣——滿足各行業轉型升級需求；見效快——利用成熟的開放源系統開發；可靠性強——具備3倍冗餘可靠性；附加值高——實現產品服務的一體化和操作流程的統一；安全度高——使用了不同數據需求的加減密、多級防火牆和信息保證規範；發展空間大——市場需求和智能化產品現狀形成了巨大的市場壓力和發展空間。

市場前景：

1、人工智慧——2015-2024年均複合增長率18%;

2、物聯網——2014-2022年均複合增長率48%;

3、工業機器人——2016-2022年均複合增長率12%。

項目進度

小批量生產階段。

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