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1.资料名称:2022-1991年上市公司企业人工智能词频统计数据; R6 O: g' y. o0 K3 ~: r: ^
2.测算方式:参考《管理世界》姚加权(2024)老师的研究,使用管理层讨论与分析MD&A和上市公司年报两种方式爬取人工智能词频,人工智能关键词数量加1的自然对数作为企业人工智能的替代指标4 V2 w- _# r/ G% ~5 E" E9 e( G
具体词频指标如下年份 股票代码 公司名称 总词频 对数 人工智能 计算机视觉 图像识别 知识图谱 智能教育 增强现实 智能政务 特征提取 商业智能 智能养老 支持向量机(SVM) 知识表示 模式识别 物联网 人机对话 AI产品 人机交互 数据挖掘 智慧银行 智能客服 虚拟现实 自动驾驶 无人驾驶 智慧金融 大数据营销 长短期记忆(LSTM) 智能芯片 边缘计算 云计算 深度神经网络 AI芯片 深度学习 特征识别 智能保险 智能零售 智能医疗 智能运输 智能家居 循环神经网络 大数据风控 机器人流程自动化 可穿戴产品 大数据平台 增强智能 大数据运营 机器翻译 神经网络 语音合成 人机协同 智能农业 智能音箱 卷积神经网络 问答系统 强化学习 大数据分析 自然语言处理 大数据管理 智能计算 语音交互 机器学习 生物识别 语音识别 智能监管 智能投顾 智能语音 声纹识别 人脸识别 智能体 大数据处理 分布式计算 智能传感器 智能搜索 智能环保1 M2 b5 p9 Y7 F* u& p) d9 n
3.资料范围:5.1万个样本,5316家企业,包含具体词频原始数据,大家可以验证真伪确保准确性!& L# u$ ?% H/ N5 ]7 G
4.参考文献:姚加权,张锟澎,郭李鹏等.人工智能如何提升企业生产效率?——基于劳动力技能结构调整的视角[J].管理世界,2024,40(02):101-116+133+117-12.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2024.0018.
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