在人工智能安全研究方面的公司專注于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究開發(fā)了種名為"對(duì)抗性訓(xùn)練"的技術(shù)，通過向模型輸入帶有噪音的數(shù)據(jù)來增強(qiáng)模型的魯棒性正在探索使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）來檢測(cè)潛在的安全威脅。

在圖像識(shí)別方面的主要算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）以及最近發(fā)展起來的些變體如YOLO, Mask R-CNN等。這些技術(shù)用于各種場(chǎng)景，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析、人臉識(shí)別等等。

在軟件領(lǐng)域利用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試，自動(dòng)識(shí)別UI元素，提高測(cè)試效率和覆蓋率。用在代碼審查中，自動(dòng)識(shí)別代碼中的潛在錯(cuò)誤或者異常行為。

在共享經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，圖像識(shí)別技術(shù)有廣泛的用。共享單車企業(yè)通過圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)車輛進(jìn)行智能定位和管理，而共享住宿平臺(tái)則用它來驗(yàn)證房源的真實(shí)性。

至于工程監(jiān)理，圖像識(shí)別幫助我司實(shí)現(xiàn)無人化或遠(yuǎn)程化的施工管理。通過無人機(jī)拍攝施工現(xiàn)場(chǎng)的照片使用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行分析實(shí)時(shí)監(jiān)控施工進(jìn)度和質(zhì)量，及時(shí)發(fā)現(xiàn)解決問題。