标题：大规模AI模型发展概览
数据内容：
该数据集记录了自2017年以来大规模AI模型的累积数量及其在不同领域的分布情况。数据集包含以下字段：
- Entity：表示特定的领域、区域或应用。
- Code：表示某种编码信息。
- Year：表示年份，覆盖了2017年至2023年的数据。
- Cumulative number of large-scale AI models by domain：表示特定领域内大规模AI模型的累积数量。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的研究和分析，包括但不限于以下领域：
- 人工智能领域：研究大规模AI模型的发展趋势和分布特征。
- 数据科学领域：分析大规模AI模型的累积数量随时间变化的规律。
- 政策制定领域：为政策制定者提供关于AI技术发展的参考依据。
- 商业分析领域：帮助企业评估特定领域内AI技术的市场潜力。
- 学术研究领域：支持学术界对大规模AI模型发展的深入研究。
标签：人工智能, 模型统计, 行业分析, 技术趋势, 数据科学, 政策制定, 商业分析, 学术研究，
行业分类：
- 人工智能
- 数据科学
- 信息技术
- 政策研究
- 商业分析
- 学术研究
分析：
该数据集展示了大规模AI模型在不同领域和年份中的累积数量，反映了AI技术的快速发展和广泛应用。通过分析Entity字段的12种不同值，可以了解AI技术在不同领域的应用情况。Year字段的7种不同值则表明该数据集覆盖了7年的数据，能够支持对AI模型发展的长期趋势分析。Cumulative number字段的24种不同值反映了不同领域内AI模型数量的差异，有助于识别哪些领域在AI技术发展方面处于领先地位。
