數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）旨在從大規(guī)模、不完全、有噪聲、模糊隨機(jī)的數(shù)據(jù)集中自動(dòng)抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應(yīng)用價(jià)值的模式或規(guī)則等有用知識(shí)的復(fù)雜過程，是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法，也是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟。
本報(bào)告圍繞數(shù)據(jù)挖掘的概念內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)、人才研究、應(yīng)用場(chǎng)景、發(fā)展趨勢(shì)等方面展開深入研究，主要內(nèi)容包括：
一、數(shù)據(jù)挖掘基本概念、發(fā)展歷程、研究進(jìn)展、問題與挑戰(zhàn)。詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、發(fā)展歷程、技術(shù)研究關(guān)鍵詞圖譜、研究進(jìn)展，以及研究過程中面臨的問題與挑戰(zhàn)。
附件：人工智能之?dāng)?shù)據(jù)挖掘2020年第9期
報(bào)告從善政、惠民、興業(yè)、智融四個(gè)部分對(duì)知識(shí)圖譜技術(shù)在其他行業(yè)中的代表性應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行梳理，對(duì)知識(shí)圖譜未來的發(fā)展和應(yīng)用做出展望，對(duì)城市數(shù)字化、智慧化發(fā)展的創(chuàng)新場(chǎng)景進(jìn)行展示
智能體把聯(lián)接、計(jì)算、云、AI、行業(yè)應(yīng)用一體化協(xié)同發(fā)展，形成開放兼容、穩(wěn)定成熟的基礎(chǔ)支撐技術(shù)體系，是智能升級(jí)的參考架構(gòu)。根據(jù)不同的需求提供場(chǎng)景化解決方案，幫助企業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)商業(yè)成功，幫助政府實(shí)現(xiàn)興業(yè)、惠民、善政
本研究報(bào)告得到了中通、京東、蘇寧、快倉(cāng)、�？低暤戎髽I(yè)的案例支持，為行業(yè)提供了很好的參考，是物流行業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作的又一典范
AI與傳統(tǒng)行業(yè)的邂逅已無(wú)處不在，API在產(chǎn)業(yè)鏈的快速拆分重組、行業(yè)分層細(xì)化、加速融合創(chuàng)新過程中發(fā)揮了極大作用，中國(guó)人工智能開放平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模104億
1. WeTransport未來交通的提出背景 2. WeTransport未來交通的愿景與理念 3. WeTransport未來交通的能力架構(gòu). WeTransport未來交通的生態(tài)合作
我國(guó) 36 所“雙一流”普通高等學(xué)校、56 所“雙高”高職院校以及 28 所開放大學(xué)（廣播電視大學(xué)）在 2019 年累計(jì)實(shí)施 424 個(gè)項(xiàng)目，涉及金額超過 17 億元
人工智能在物流中的應(yīng)用方向可以大致分為兩種，一是以AI技術(shù)賦能的如無(wú)人卡車、AMR、無(wú)人配送車、無(wú)人機(jī)、客服機(jī)器人等智能設(shè)備代替部分人工
全面梳理總結(jié)了人工智能在交通領(lǐng)域的技術(shù)現(xiàn)狀、典型應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)生態(tài)，并編制了典型應(yīng)用案例，以供相關(guān)部門和業(yè)界參考
人工智能賦能地鐵的新浪潮 （一）智慧地鐵建設(shè)正當(dāng)其時(shí) （二）人工智能持續(xù)快速發(fā)展 （三）人工智能對(duì)于地鐵意義重大
一張網(wǎng)、一朵云、一平臺(tái)、N應(yīng)用、五中心，組成了華為智能礦山聯(lián)合解決方案，華為的合作伙伴開發(fā)出滿足各種場(chǎng)景化的創(chuàng)新應(yīng)用，解決煤礦實(shí)際生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理中的核心痛點(diǎn)
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