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脑机融合技术的哲学审思

近年来,继人工智能、虚拟现实等技术引发广泛关注之后,脑机融合技术也逐渐从“梦想照进现实”,成为各界人士热议的话题。2016年9月,美国斯坦福大学的研究者们利用脑机接口技术让一只猴子在一分钟内敲打出莎士比亚的经典台词“To beornot to be,That is a question”。2017年2月,美国斯坦福大学电气工程教授克里希纳?谢诺伊(Krishna Shenoy)和神经外科教授杰米?亨德森(Jaimie Henderson)发表论文,宣布他们可以让三名瘫痪患者通过简单想象就能精准控制电脑屏幕上的光标,甚至其中一名患者可以在1分钟之内大约输入8个英文单词。2017年4月,美国著名企业家兼科学家埃隆?马斯克(Elon Musk)宣布成立了Neuralink公司,投入大量资金研究脑机接口技术,希望通过以此方式增强人类的能力。2017年7月,美国国防部也公布了一项“脑芯片”巨额投资计划,其目的也是开发一种脑机接口,让人脑与电脑连接,为战士提供“超级感受”。2019年7月,马斯克便宣称,Neuralink公司的脑机接口技术取得了突破性进展,植入技术对被试脑损伤更小,传输数据更多。

  • 2021-07-28
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最全的工业机器人知识介绍

工业机器人广泛使用在产业制造上,汽车制造、电器、食品等,能替代反复机器式操纵工作,是靠本身动力和控制才能来实现种种功用的一种机器。它能够承受人类指挥,也能够按照事先编排的程序运转。今天我们讲讲工业机器人基本主要构成部分。

  • 2021-07-28
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兰德公司发布《美国5G时代》报告

兰德公司2021年5月24日发布《美国5G时代:在保障国家和人民的同时获得竞争优势》报告。报告援引美国国防创新委员会、联邦政府的观点,声称5G是一场竞赛,在这场决赛中先行者的主导地位将是其在移动技术时代取得经济成功的关键决定因素。报告从经济竞争、技术竞争、安全竞争、大数据业务与个人隐私保护等四个方面分析了美国企业的表现,并为美国政府提出政策建议。为帮助读者了解美国5G发展现状及美国智库向美国政府提出的提高其在全球5G竞争中的优势的策略建议,这里整理报告的主要观点。

  • 2021-07-28
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除了芯片,我们还应关注这六大核心技术!

设备智能化的体现就是典型的软件定义机器,包括机器轻松连接至互联网;将APP和分析结果嵌入机器和云,实现智能化和自我意识;无需更换硬件即可改变和升级机器/设备功能,为用户提供智能,实现持续改进;通过API和生态系统扩大工业互联网平台应用。

  • 2021-07-28
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企业安全事件管理发展历程

专注于安全行业,通过互联网平台、线下沙?、培训、峰会、?才招聘等多种形式,致力于创建亚太地区最好的甲乙双方交流、学习 的平台,培养安全?才,提升行业整体素质,助推安全生态圈的健康发展。

  • 2021-07-28
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工业互联网安全关键技术研究

边缘计算助力工业互联网_架构、应用与挑战

  • 2021-07-28
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企业安全建设思考.

互联网本来是安全的,自从有了研究安全的人,就变得不安全了。 信息安全就是博弈和对抗,是一场人之间的战争。交战双方所争夺的信息资产的控制权,也就是在博弈抗中,牢牢的把控住各类信息资产制权。

  • 2021-07-28
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大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究,未来的发展潜力

  • 2021-07-28
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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