来自慧科讯业的一份“颜值高”且干货满满的新闻简报是什么样的？

25年前，国内互联网连通之前，信息源单一且集中。想要获取企业相关的资讯，看看报纸、电视，听听广播，就可大致了解。随着网络世界的发达，各类媒体正变得更为多样和复杂，对企业的影响力也越来越大。如何在第一时间掌握企业资讯？如何快速将不同主题的资讯分类？又如何从中甄别重要度和正负面？正日益成为企业健康发展的新刚需。为什么需要新闻周报？如果，你是一名市场部门工作人员，有义务向公司各部门定期提供资讯参考，但面对海量信息，如何收集整理最有效那部分，化繁为简，节约大家的阅读时间？如果，你是一名公关工作人员，负责辅助管理人员预见危机，规避市场风险。面对突发负面事件，如何有效的进行监控和预警？如果，你位居企业决策层，面对瞬息万变的市场行情，如何高效抓取，洞察先机？资讯舆情，是企业发展、品牌成长的耳目。企业要想适应市场发展，就必须制定科学的发展策略，完善的发展机制，做出最优决策，赢得竞争优势，所有这些都离不开优质、及时的舆情资讯。对企业而言，舆情信息分为公众舆论、竞争情报及负面舆情，前两类舆情主要起辅助决策作用，了解自身及竞品相关讯息，减少决策盲目性。知己知彼，才能百战不殆。后者则主要用于负面公关，风险防范...

2019-09-06 11:20:30

慧科讯业荣获香港创新科技基金“企业支援计划”项目研发资助

2019年5月，慧科讯业与香港特别行政区政府创新科技基金正式签署资助协议。慧科讯业获得该项基金下的“企业支援计划”项目资金赞助，用于技术创新，研发一个“基于多模态媒体大数据挖掘的智能市场营销顾问系统”，采用创新AI技术对异种多模态数据，如文本、图像、视频与社交网络等，进行大数据分析、挖掘与推荐，从而预测和推荐有助于设计成功营销活动所需的可执行要素，助力企业以一种全新的、智能的方式应对日益激烈竞争下的市场营销挑战。“企业支援计划”（EES）是香港特别行政区政府创新及科技基金（ITF）下的主要资助计划，旨在鼓励私营机构进行研发。获资项目一般应为期不超过两年。获款公司将会拥有项目产生的所有知识产权。审批资助以下列各项准则为依据：创新及科技内容；技术及管理能力；财务因素；项目成果的商品化机会；以及能否配合政府政策或对整体社会有利。慧科讯业此次获得资助的项目名为“基于多模态媒体大数据挖掘的智能市场营销顾问系统”。该项目将由“企业支援计划”和慧科讯业双方共同出资完成，预计研发时长24个月，并分4个阶段产出。项目团队共由27名研究员和开发者组成，其中包括9位博士和10位硕士，项目主管由慧科讯业人工智...

2019-08-06 11:20:30

2019全年过半，慧科讯业用数据和技术实力保持不竭生命力

对于一家已经成立20年并且还在稳步成长的科技公司，2019年从年初开始，就注定是充满机遇与挑战的一年。外界对国内经济发展的持冷态度，国际贸易和政治形势的的波动都给每一家刚刚步入高速发展期的企业提出了新的挑战。2019年是慧科讯业专注为来自全世界各地的企业和机构客户提供媒体数据服务的第21个年头，在今年的前6个月，慧科讯业实现了从基础数据库到综合解决方案的产品升级，完成了首期数据和分析模型部署服务的成功交付。在外部合作上，慧科讯业在前半年正式加入微软Azure云计算生态合作伙伴，并连续受到思科中国数据中心，香港浸会大学等国际一流企业和机构的合作邀请，完成了多项战略合作计划的意向洽谈。2019年2月，慧科讯业与香港浸会大学合办“数据与媒体黑客松”，来自中国香港7所顶尖高校的百余位大学生齐聚浸会大学。这次黑客松特别设立了“慧科讯业AI创新奖（WisersAIInnovationAward）”，以奖励最具创造力应用AI挖掘媒体数据价值的创新项目。竞赛冠军和特别奖双料获得者“CYDA”团队极具智慧地利用慧科讯业WisersAI分析模型，提出了一个非常有创意的关爱老年人生活与孤独的社会化解决方案，...

2019-07-25 11:20:30

“当大数据遇见NLP”慧科讯业受邀参加思科数据中心合作伙伴大会

6月28日，以“同心共赢，数聚非凡”为主题的2019思科大中华区数据中心合作伙伴大会在青岛圆满落幕。来自思科（Cisco）大中华区的多位高管，以及英特尔，IDC等思科ISV合作伙伴们针对网络趋势和数据应用战略等内容展开深入讨论。慧科讯业做为专注于媒体数据服务的科技公司，也做为受邀嘉宾出席了本次大会，与其他商业伙伴一同探讨大数据和人工智能技术在各个垂直行业的应用和发展方向。慧科讯业副总裁严宇杰先生，以“当大数据遇见NLP”为题，给现场听众分享了来自慧科讯业对人工智能自然语言处理技术（AI/NLP）的独到见解。他用人工智能技术图谱为提纲，讲解了目前世界上比较成熟的人工智能技术概念的落地应用，例如自然语言处理，图像识别，情感计算等等。他说：“文档、报告、电邮、图像、社交媒体内容等等，其中80%~90%的现存数据都是非结构化的，孤立的使用机器学习（ML）与深度学习（DL）不能够对非结构化数据本身做出解读，这限制了这些数据的潜力。”相比之下，对人工智能自然语言处理（AI/NLP）的充分应用，借助关联分析、命名实体识别、文章聚类、情感分析、话题分类等算法模型，能够将大量的非结构化文本进行内容解析和...

2019-07-04 11:20:30