Lei Feng réseau par AI Technology Review: Stanford University, fondée par des objectifs AI Index de suivre les activités et les progrès de l'intelligence artificielle, avec des données fiables, vérifiables, en fonction de l'impact sur la vie des gens de recherche en intelligence artificielle. 2018 Année de « Index AI » publié dans les délais prévus le 17 Décembre 2018, du monde universitaire et de la perspective de l'industrie sur l'écologie mondiale de la grippe aviaire ont été résumé global.
AI Index projet remonte à une université de Stanford appelé « AI100 », et son objectif principal est de continuer à enquêter, résumer les progrès de l'intelligence artificielle dans les 100 prochaines années de recherche universitaire, économique, éthique, juridique, et ce les perspectives regrette toutefois que le rapport lancé une fois tous les cinq ans et ne peut pas suivre le développement de la grippe aviaire. 2016, professeur d'informatique à l'Université de Stanford, ancien chercheur Google chef Yoav Shoham a décidé de quitter « AI100 » dans le groupe de tête, et et Ray, Erik, Jack et Kelven, qui a commencé à diriger le développement visant à faire le suivi et de réfléchir en temps opportun l'intelligence artificielle actuelle un indicateur du développement du système de statu quo --AI index.
Le premier rapport « AI Index 2017 » a officiellement lancé en Décembre 2017, le dernier mois le 17, le deuxième rapport « AI Index 2018 » publié dans les délais prévus.
AI Technology Review par Lei Feng analyse de réseau, par rapport à l'année précédente, « AI Index 2018 » d'une analyse plus complète et détaillée des indicateurs, mais pas seulement se concentrer plus sur l'analyse de l'activité IA en Amérique du Nord. Les termes spécifiques de contenu, il y a quelques points lumineux dignes de notre attention:
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Chine en 2017 avec une production annuelle de 25% des documents de portée mondiale AI (au premier rang en Europe seulement 28%), AI par rapport au nombre d'articles publiés en 2007, soit une augmentation de près de 150%, mais une partie de l'influence du papier encore de la place pour la croissance.
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L'Amérique reste l'influence régionale des articles les plus cités du monde, l'impact de la citation papier du savant américain que la moyenne mondiale de 83% plus élevé.
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Depuis 2007, les documents du gouvernement chinois a signé AI ont connu une croissance de 400 pour cent dans la même période, les entreprises chinoises papiers signés croissance AI de seulement 73%.
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La Chine a la plus forte proportion de bâton comme chercheurs d'Amnesty International (76%), suivie par l'Europe (52%) et américains (38%). Ceux qui adhèrent à des chercheurs de classe IA n'ont pas publié un document dans les chercheurs actifs en dehors de la maison. classe érudit chinois de non-bâton Bien représenté relativement faible, mais le papier antiadhésif taux publié est supérieur au reste de la classe deux chercheurs, le type non-bâton de chercheurs chinois plus efficacement.
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Depuis 2014, Vision par ordinateur et reconnaissance a été le plus grand nombre de sous-classe AI de documents sur arXiv.
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papiers réseau de neurones en 2010 le taux de croissance annuel composé --2014 ans (CAGR) de 3%, et cette valeur au cours de 2014 --2017 ans est de 37%.
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2014, 30% AI dans le brevet des Etats-Unis, Corée, Japon, respectivement, 16% en deuxième, troisième.
En raison de la grande quantité de corps d'information du rapport, Lei Feng réseau AI Technology Review sélectionné et les sections des chapitres les plus académiques de l'industrie petite partie de la traduction, d'autres contenus peut posséder une inspection:
masse corporelle d'activité
[AI] documents universitaires publiés de cas
1) Thème
La figure suivante montre les différents thème académique de la publication annuelle de l'affaire (par rapport à 1996), le rapport est divisé en ces sujets: AI, de l'informatique, et dans tous les domaines.
Source: Scopus
Les résultats ont montré que:
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Par rapport à 1996, le taux annuel d'Amnesty International a publié des documents universitaires a augmenté de 8 fois, les documents de l'informatique est 6 fois.
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Amnesty International a continué au-delà des documents de sciences informatiques universitaires publiés dans le taux annuel, ce qui indique que maintenant la croissance académique AI ne sont pas seulement un intérêt académique dans le domaine de la science informatique.
2) Zone
La figure suivante montre les papiers AI dans différentes parties de la publication annuelle de la situation.
Source: Elsevier
Les résultats ont montré que:
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Amnesty International a publié des documents en Europe continuent de s'asseoir place en haut serré dans les ménages, en 201728% de la production annuelle de papiers AI du monde.
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Suivie par la Chine, publié en 2017 avec une production annuelle de 25% du document du monde AI, le nombre de documents AI par rapport à 2007, soit une augmentation de près de 150% (en dépit des fluctuations inhabituelles était apparu après il y a 2008 ans).
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Les Etats-Unis se classent troisième en 201717% des communications mondiales annuelles AI.
3) sous-rubriques
La figure suivante montre le cas d'Amnesty International a publié des documents de différentes sous-catégories. Il convient de souligner que pas une relation exclusive entre ces sous-catégories.
Source: Elsevier
Les résultats ont montré que:
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l'apprentissage de la machine et des documents de raisonnement probabiliste représentent 56% du nombre total de documents en 2017, alors qu'en 2010 cette proportion est seulement de 28%.
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Par rapport à 2010 --2014 ans, le taux de la plupart des articles publiés au cours 2014--2017 sous-catégories a connu une croissance rapide.
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Il est intéressant de noter que les documents de réseau de neurones en 2010 le taux de croissance annuel composé --2014 ans (CAGR) de 3%, et cette valeur au cours de 2014 --2017 ans est de 37%.
4) arXiv
La figure suivante montre le nombre d'articles publiés dans AI plusieurs sous-catégories clés sur arXiv. axe de droite est la somme du papier AI arXiv (représenté par la ligne en pointillés gris).
Source: arXiv
Les résultats ont montré que:
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papiers AI sur arXiv dans un état de croissance en général et les différents sous-catégories, indiquant que les chercheurs de la recherche en IA ont tendance à se propager, que l'étude a été examinée par des pairs conférence ou reçu académique. Elle reflète également la nature concurrentielle du champ du côté.
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Depuis 2014, Vision par ordinateur et reconnaissance a été le plus grand nombre de sous-classe AI de documents sur arXiv, il y a 2014 ans, le document de la sous-classe sur la croissance ou immédiatement après l'intelligence artificielle et la sous-classe d'apprentissage machine après la sous-classe.
5) les zones de mise au point
La figure suivante montre les Etats-Unis, en Europe et en Chine Activité relative Index (indice RAI) - Index AI RAI par les activités de recherche spécifique d'une comparaison régionale et mondiale, la recherche en IA afin de rapprocher une zone de mise au point.
Si l'index est 1, ce qui indique conformément aux normes mondiales, supérieur à 1 signifie que l'accent est inférieur à un moyen que moins d'attention.
Source: Elsevier
Les résultats ont montré que:
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Le papier de la Chine AI est plus axée sur l'ingénierie et les sciences agricoles et papiers AI des États-Unis et en Europe ont tendance à le secteur de la santé et les sciences humaines en médecine.
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Par rapport à 2000, AI champs de niveau professionnel dans les trois régions est nettement améliorée en 2017, avec l'accent de la Chine se tourne vers le domaine de la science agricole. La transformation de la Chine en ligne avec nos attentes, car il est le plus important producteur alimentaire mondial, alors que les études ont tendance à se concentrer sur les applications AI.
6) le mécanisme de signature
La figure suivante montre le montant total de papier Scopus signé par le gouvernement, les entreprises et les institutions médicales, impliquant la Chine, les États-Unis et en Europe trois régions. De plus, nous avons également démontré la croissance des documents d'entreprise signé et signé le document du gouvernement.
Source: Elsevier
Source: Elsevier
Les résultats ont montré que:
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En 2017, le gouvernement chinois papiers signés AI donnent presque quatre fois la Chine a signé des papiers d'affaires. Depuis 2007, les documents du gouvernement chinois a signé AI ont connu une augmentation de 400% par rapport à la même période les entreprises chinoises a signé des documents AI n'a augmenté que de 73%.
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AI grande partie des journaux américains sont de la production de l'entreprise, en 2017 seulement, la proportion de sa signature corporative papier AI est de 6,6 fois celle de la Chine, 4,1 fois celle de l'Europe.
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Il convient de souligner que les documents universitaires signé trois régions (non représentées) dans le nombre a dépassé le gouvernement, les entreprises et les institutions médicales.
7) influence des citations
La figure suivante montre l'influence des documents de recherche en IA des chercheurs de différentes régions (Champ Citation impact pondérée de la période, visée FWCI) - FWCI les chercheurs d'Amnesty International dans une région divisée par la moyenne des citations des chercheurs un papier AI moyenne de toutes les références. Figure FWCI nous réajusté son impact sur la citation est par rapport à l'affichage de la valeur moyenne mondiale.
Si l'exposant est 1, les citations indiquant une influence sur les restes moyenne du monde la même, si l'indice est de 0,85, ce qui indique que l'impact de citation de papier de 15% inférieur à la moyenne mondiale.
Source: Elsevier
Les résultats ont montré que:
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Comme plus des documents Amnesty International a publié région chaque année, le document cité du monde l'influence de l'AI européenne a maintenu à un niveau relativement stable, équivalent à peu près à la moyenne mondiale.
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Les citations d'influence de la Chine ont augmenté de manière significative, les chercheurs chinois impact de citation qu'en 200044% de plus qu'en 2016 papiers.
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L'Amérique reste l'influence régionale des articles les plus cités du monde, l'impact de la citation papier du savant américain que la moyenne mondiale de 83% plus élevé.
8) la relation entre les documents de liquidité et universitaires publiés
Les figure suivante montre comment l'impact des citations de liquidité des documents publiés papiers académiques taux AI et de l'impact.
Nous nous concentrons sur ces quatre types de chercheur d'écoulement: bâton (Sédentaires), sortie à court terme (Transitoire), entrée de la migration (migrateurs Afflux) et la migration de sortie (Outflow migrateurs). Bâton aux chercheurs de classe sont ceux qui ne chercheurs actifs publié des articles dans des zones en dehors du foyer, sortie de chercheurs de classe à court terme sont les chercheurs ont publié des articles dans deux ans ou moins en dehors de la maison, la catégorie de migration sont les chercheurs avaient en dehors de la maison ou chercheurs ont publié deux autres documents, comme appartenant à la « sortie » ou « entrée », en fonction de l'angle de vision du graphique.
Les émissions d'axe x le papier relatif est le taux publié (le nombre moyen des auteurs d'édition dans chaque catégorie, divisée par le nombre moyen de la publication de la région), montre l'axe y sont FWCI (moyenne pour chaque catégorie de papier divisée par le nombre de références dans la région le nombre moyen global de citations). Analyse de l'article Cela ne tient compte que spécialiste AI, a écrit un document qui est d'au moins 30% des chercheurs d'Amnesty International. Les chercheurs maison dépend de la région publié son premier article.
Source: Elsevier
Les résultats ont montré que:
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Que ce soit aux États-Unis, la Chine ou l'Europe, se accrochent ceux des classes papiers taux publiés sont les plus bas.
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Que ce soit aux États-Unis, la Chine ou l'Europe, la migration des chercheurs de classe (y compris les flux de migration et de sortie de la migration) l'impact des citations papier (FWCI) sont les plus élevés. Cela montre que les flux de chercheurs ont souvent tendance à avoir plus de citations et ont tendance à souvent publiés.
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Parmi les trois régions, la Chine a la plus forte proportion d'universitaires s'accrochent classe (76%), suivie par l'Europe (52%) et américains (38%). classe érudit chinois de non-bâton Bien représenté relativement faible, mais le papier antiadhésif taux publié est supérieur au reste de la classe deux chercheurs, le type non-bâton de chercheurs chinois plus efficacement.
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savants très liquides dans le nombre de citations et des documents à publier sur une fréquence plus élevée.
9) Top Articles publiés
La figure suivante montre les papiers conférence AAAI 2018 déposé auprès de l'affaire de réception (par des statistiques nationales), l'Assemblée générale tenue à la Nouvelle-Orléans, en Louisiane aux États-Unis en Février ici 2018.
Source: AAAI
Les résultats ont montré que:
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70% des documents présentés en provenance de Chine et les États-Unis, la Chine au premier rang avec 1242.
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Réception d'un certain nombre de documents sur les aspects de la Chine et les États-Unis est presque le même, à savoir 265 (recevant 21%) et 268 (taux d'acceptation de 29%).
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Papiers recevant les taux les plus élevés en Allemagne et en Italie, atteignant 41%, mais un petit nombre de documents présentés par les deux.
10) Amnesty International indique que les cours universitaires lus cas
Le montre la figure ci-dessous plusieurs universités en dehors des États-Unis menant l'informatique, l'enregistrement de leurs cours liés AI + ML. Le premier montre le graphique au cours de ces institutions ont enregistré une croissance en 2010 --2017 année, le deuxième graphique montre qu'en 2016 la croissance enregistrée cours --2018 année. Institutions sur les critères de sélection, l'inscription réelle au collège et le nom complet se trouvent dans le rapport « Annexe ».
Source: universités de données
Les résultats ont montré que:
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Université chinoise de Tsinghua, les inscriptions aux cours AI + ML en 2017 était 16 fois plus en 2010.
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Dans l'étude, nous avons constaté que la croissance du nombre d'inscrits n'a pas été particulièrement affecté la situation géographique, mais les relations avec les institutions elles-mêmes plus grandes. Nous continuerons à affiner cette hypothèse dans les rapports futurs.
11) les participants seront en grande topcase
La figure suivante montre le grand nombre de participants et comparaison de la croissance seront 2012 haut. Ici, « grand » fait référence au nombre de personnes qui ont participé à plus de 2000 personnes en 2017 haut.
Source: Les données haut
Les résultats ont montré que:
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NeurIPS (NIPS d'origine), CVPR et ICML que la participation surplombera l'IA la plus élevée, leur taux de fréquentation de la croissance (depuis 2012) est également la plus élevée, qui Youyi NeurIPS et ICML de la plus forte croissance, atteint en 2012 et 4,8 fois 6,8 fois, indiquant que ML comme un sous-domaine de l'IA ont continué d'être une attention de tout le monde.
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En même temps, la mise au point du taux de croissance sur un raisonnement symbolique (raisonnement symbolique) de haut à grande échelle sera relativement faible.
12) participants seront petits topcase
La figure suivante montre le nombre de participants et par rapport à la croissance en 2012 serait le cas d'un petit haut. Ici, le « petit » fait référence au nombre de personnes qui ont assisté à moins de 2000 personnes en 2017 haut.
Source: Les données haut
Les résultats ont montré que:
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La participation IPSC 2018 contrairement à 2012 a augmenté de 20 fois, et nous pensons que cette croissance au cours des dernières années, vous pouvez accorder plus d'attention au renforcement de la profondeur et apprendre.
[AI] applications industrielles
1) AI start-up et de la situation du financement
La figure suivante montre le nombre de démarrages par capital-risque donné année aux États-Unis. Ligne bleue (axe gauche) indique le champ AI start-ups, la ligne grise (RHS) affiche sont intégrés dans le domaine des start-ups (y compris AI start-ups). Ces données sont accumulées année après année.
Source: Sand Hill économétrie
Les résultats ont montré que:
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Janvier 2015 -2018 en janvier, les start-ups actifs AI a augmenté de 2,1 fois, les zones intégrées de start-ups est augmenté de 1,3 fois.
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Dans la plupart des cas, un champ complet start-ups ont maintenu le taux de croissance relativement stable, alors que l'IA start-up est une croissance exponentielle.
2) AI start-up et de la situation du financement
La figure ci-dessous montre le montant annuel de financement du capital-risque aux différentes étapes des démarrages des États-Unis. Ligne bleue (axe gauche) indique le montant du financement AI start-ups, la ligne grise (RHS) est un affichage complet des start-ups (y compris AI entreprises en démarrage) le montant du financement. Ces données sont résumées chaque année plutôt que cumulative annuelle.
Source: Sand Hill économétrie
Les résultats ont montré que:
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De 2013-2017 ans, le montant du financement AI start-ups ont augmenté de 4,5 fois, start-up complet a augmenté de 2,08 fois.
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1997 - 2000 La croissance explosive de la bulle Internet disponible (bulle dot-com) à expliquer.
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2014 et 2015, une légère croissance explosive reflète la croissance économique et la prospérité.
3) les compétences professionnelles requises pour AI
La figure suivante montre l'écart au fil des années et la croissance des positions de type IA. Il convient de noter que la relation entre les compétences non exclusives AI nécessaires à ces emplois.
Source: Monster.com
Les résultats ont montré que:
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l'apprentissage de la machine est la plus grande demande pour ces postes dans les compétences AI.
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expérience d'apprentissage profondeur de la demande en croissance rapide 2015 -2017, le nombre d'emplois connexes a augmenté de 35 fois.
4) Pat AI.
La figure suivante montre la croissance des différentes régions. Brevet AI AI récapituler ces brevets par le code de brevet IPC, axé sur la connaissance et la compréhension du sens (Cognition et comprendre le sens) et sur le terrain de l'interaction homme-ordinateur. brevets de suivi des temps émis des circonstances est une chose stimulant et des commentaires sur les indicateurs de différences, s'il vous plaît se référer au rapport « Annexe ».
Source: amplifié
Les résultats ont montré que:
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2014, 30% AI dans le brevet des Etats-Unis, Corée, Japon, respectivement, 16% en deuxième, troisième.
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Corée du Sud et la Chine Taiwan en 2014, la plus forte hausse, soit une augmentation de près de 5 fois plus qu'en 2004.
5) AI dans l'usage de l'entreprise (par région)
La figure suivante montre les résultats de l'enquête de McKinsey de 2135 employés de l'entreprise, peuvent refléter l'utilisation des compétences AI dans le secteur de l'entreprise, couvrant des domaines tels que l'Amérique du Nord, les pays en développement (y compris la Chine), l'Europe, l'Asie-Pacifique, en Inde, au Moyen-Orient et en Afrique du Nord et en Amérique latine,
Source: McKinsey & Company
Les résultats ont montré que:
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Bien que la situation est plus dépendante des compétences d'une IA dans les régions, mais en général, l'utilisation des différentes régions des compétences AI sont relativement équilibrés. Nous continuerons de suivre les résultats au fil du temps cette situation.
6) le nombre d'étoiles Github
La figure suivante montre le nombre de différents paquets AI étoiles et ML sur GitHub, à partir de laquelle peut d'abord déterminer la prévalence des différents cadres de programmation AI.
Source: Github
Les résultats ont montré que:
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Plusieurs grandes entreprises du cadre de programmation open source de plus en plus populaire, ils sont tensorflow de Google, Facebook et Pytorch de mxnet d'Amazon, qui Youyi popularité la plus évidente de tensorflow.
mesure dérivée
Ce chapitre tente d'analyser la relation entre les tendances à l'avant mentionné.
Academia - Analyse dynamique de l'industrie (dynamique université-industrie)
Afin d'explorer la relation entre l'IA respectivement entre les tendances de l'industrie et du milieu universitaire, nous avons choisi de l'avant du contenu d'une mesure représentative, en particulier, Amnesty International a publié des documents sur Scopus, le niveau d'entrée AI cours des universités américaines l'enregistrement et la situation financière de l'entreprise de démarrage AI.
Étant donné que ces indicateurs ne peuvent pas être comparés directement, afin de mieux analyser la relation entre les tendances, nous commençons à partir de 2010 pour chaque indicateur ont été normalisés afin d'assurer que l'affichage est la croissance, pas de chiffres absolus.
Source: Sand Hill économétrie, Scopus et l'Université des données
Index AI actif (Index AI Dynamisme)
L'indice sera publié dans les documents, l'enregistrement des cours et capital-risque trois universitaires - indicateurs agrégés de l'industrie en une seule mesure pour quantifier le niveau d'activité en tant que domaine indépendant de la grippe aviaire. Et le milieu universitaire - analyse dynamique de l'industrie (dynamique université-industrie) Comme, Index AI actif (L'index AI Dynamisme) en 2010, est une normalisation unifiée.
Source: Sand Hill économétrie, Scopus et l'Université des données
Index AI tirée par le capital-risque actif en grande partie, c'est parce que les deux autres indicateurs relatifs, le taux de croissance du plus grand capital de risque. Mais les poids lourds de trois des indices sont égaux. Nous encourageons les lecteurs à télécharger nos propres données et des indicateurs et des poids pour ajuster, puis créer un index AI des plus actifs en fonction des besoins individuels.
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