能帮助企业解决可视化数据分析的平台都有哪些？
Smartbi：真Excel操作，简单易用 Smartbi是国内可视化BI软件的顶尖厂商之一，历史悠久，致力于为企业客户提供商业智能解决方案，并通过其产品为客户提供报表、数据可视化、数据挖掘等成熟功能。
FineReport 市场占有率前列的数据可视化在线平台。必提FineReport大数据处理能力，适合企业使用。具有数据无缝对接，可连接数百个数据源，并简化数据技术准备。数据处理强大，灵活易用的可视化分析，数十个酷炫的图表，实时数据更新等优势。FineBI 支持浏览器在线执行数据可视化报表编辑。
腾讯云智能分析平台（Smart Analytic Platform，SAP）： 腾讯云的智能分析平台提供了数据处理、机器学习和人工智能的功能，帮助用户从数据中提取有价值的信息。百度智能云数据分析（Baidu Cloud Data Analysis，BCDA）： 百度智能云的数据分析平台提供了数据处理、可视化和机器学习的功能，适用于各种数据分析任务。
数据焦点|大数据的智能进化论
1、据了解，人工智能理论可以分为计算、感知、认知三个阶段，在技术上分别对应运算智能、感知智能和认知智能。科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平在AI WORLD 2018峰会上指出：计算智能是让机器能存会算；感知智能是让机器能听会说、能看会认；认知智能是解决机器能理解会思考的问题。
2、大数据进化论在BI之外扩展新的业务边界 大数据不是绣花；它的主要任务是解决业务问题。从某种程度上说，大数据就是利用新的数据技术来拓展和优化业务。传统企业需要聚集一群人来研究这个问题。
3、大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化 何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
开放科学平台:大国科技竞争的关键变量
综上所述，百年变局之下，创新和科技进步是关键变量，也是高质量发展的最大增量。只有通过不断的创新和科技进步，才能够实现经济的高质量发展，提升国家的综合实力和国际竞争力，应对各种挑战和风险。因此，我们应该加强对创新和科技进步的投入和支持，为经济的持续健康发展提供有力保障。
世界百年未有之大变局中最关键的变量是科技创新。科技创新是推动全球经济发展的关键变量。随着全球经济一体化的深入发展，科技创新能力成为国家竞争力的重要体现。新兴科技如人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展，正在引发产业变革，推动全球经济结构优化和升级。科技创新是解决全球性问题的关键变量。
决定科技创新水平的关键是生产力水平。人是科技创新中最关键的因素。人力资源是推进科技创新的核心要素， 实施人才战略， 激 发人才的积极性创造性是推动科技创新的一项重要内容。科技创新是指工业企业用于科技创新和技术开发方面的具体活动。
当今时代全球政治经济格局加速重构与演变，大国间的科技竞争已成为影响世界格局走向的关键变量。科技创新是经济高质量发展的重要动力。
科技创新能力成为国际综合国力竞争的决定性因素 进入新世纪，我国进入全面建设小康社会、加速推进社会主义现代化建设的关键时期。经济全球化趋势深入发展和新科技革命提供了重要的发展机遇。科技进步日新月异，创新活动日趋全球化，正成为经济与社会发展的主要驱动力量。
北京制定通用人工智能创新措施
1、落实国家新一代人工智能创新发展试验区建设任务，加强人工智能伦理安全规范及社会治理实践研究，研发并部署人工智能伦理治理公共服务平台，服务政府监管与产业自律自治，强化相关责任主体科技伦理规范意识，提升科技伦理治理能力。
2、自动驾驶领域 2023年上半年，北京市政府办公厅正式发布《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，推动通用人工智能技术创新场景应用。其中第16项提到探索在自动驾驶领域示范应用，支持研发多模态融合感知技术，开放车路协同自动驾驶数据集，探索自动驾驶新技术路径。
3、作为当前大模型商业化落地最成熟的应用，AIGC（利用AI生成内容）已成为数字经济新的引爆点。近日，北京市正式发布《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，此外，上海、深圳、成都等地区也都陆续采取行动，抢占发展的“窗口期”。生成式AI引发的“千模大战”已经打响。
人工智能主要研究哪些方向?
人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题，涵盖了广泛的研究方向和应用场景，以下简短介绍人工智能的几个主要研究方向，包括机器学习、自认语言处理、计算机视觉、专家系统、机器人学、语音识别、数据挖掘和机器学习算法以及人工智能在各个领域的应用研究。
人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。人工智能专业的就业方向算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。
计算机视觉： 计算机视觉是一种将计算机与图像处理技术相结合的研究领域。研究目的是开发算法和技术来改善或增强人类视觉的能力，包括图像分析，计算摄影，目标跟踪等。人工智能： 人工智能是一种模拟和实现人类智能和认知过程的技术，包括机器学习，知识表示和推理，感知和交互，自然语言处理等。
人工智能研究的领域包括但不限于以下10个领域为：机器学习：让计算机通过数据来学习和改善自己的性能，并预测和做出决策。自然语言处理：让计算机能够理解和处理人类语言，并生成自然语言。计算机视觉：让计算机能够视觉上理解和识别图像、视频和物体。
人工智能方向考研可以考虑以下专业： 计算机科学与技术：这是人工智能领域最常见的专业，涵盖了人工智能的核心技术，如机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。 人工智能：这是一种专门研究人工智能理论、方法和应用的专业，涉及到人工智能的各个方面，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等。
