最新动态
研究领域
赋予计算机系统以自然语言文本方式与外界交互的能力，追踪和研究最前沿的自然语言文本理解技术，孵化更易用的自然语言处理技术与商业应用场景。研究方向：文本分类，信息提取，知识图谱等。
使计算机在没有明确编程的情况下自动执行。研究方向：机器学习理论，数值优化，异构计算;监督，无监督。
在没有明确编程的情况下计算机视觉使得计算机能够理解真实的视觉世界。研究方向：图形分析，物体识别，文字识别。
应用领域
核心领域：金融，游戏；应用于银行和游戏，以SaaS支持快速使用，即时输出效果。
核心领域：金融；应用于证券及银行，强调可解释性及赋能，帮助更好的长期发展。
核心领域：政务；应用于地铁及医疗，高业务识别性，更优胜的落地效果。
应用场景
客户流失后补救，挽留成本过高且效果弱。如何做到流失前提前应对，降低挽留成本
自动迭代
自动化数据治理及模型更新，多维度降低成本。
一键启动
一键运行，可视化输出过程及结果。
全白盒
过程全白盒，提供更好的安全性，并完成现场技术赋能。
能力更强
可预测更远时间，可量化收益约6百万。
车站等人流较多的场景极易发生逃票等行为，2018年上海地铁补收票款1035万左右，因逃票而造成的损失已不容忽视。而车站工作人员不定时监督逃票行为会造成巨大的人力浪费，平均每个车站需消耗0.2人员监督逃票。
自动化工作
实现自动化工作，设备更智能。
拓展便捷
降低施工复杂度，扩展更便捷。
通行时长
引导灯通行时长。
安装便捷
灯箱安装便捷
准确率高
准确率高达83%
可视化
结合BI大屏可视化
专家后处理算法
社交网结合数十位医学专家经验，作为结果的最后一道防线。络特征计算提取。
LDA句法分析
针对简历各个模块进行句法分析，识别各个模块所属主题，比如教育、工作经历。
隐马尔可夫词法分析
提取各个模块核心内容，比如学校、公司等。
关系推理图库
支持关系推理，比如某学校数学专业排名较好，该应聘者为该学校该专业毕业，可推理该应聘者高中较优。
探索学习
我们的主要研究方向是 无监督学习、深度学习 、图学习，主要运用于智能运维、金融科技等领域。立足于腾云悦智PES（专业服务、赋能生态、科技向善）的科技发展战略，打造即时高效、简洁易用的 AI 技术，探索智能运维和金融科技领域的创新。目前已打造出根因定位、异常检测、抖动降噪等技术用于“维鹰云”（智能运维）产品上。
团队
悦智 AI 实验室由创新业务部发起、团队成员包括了来自创新业务部、交付与服务部、 产品研发部、公有云技术运营服务部的多位资深算法工程师组成。