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车联网及北斗高精定位专题研究

高精定位及高精地图的应用是自动驾驶L3及以上级别实现的技术基础。以GNSS为基础引入RTK技术和惯性导航技术,其次随着地左增强和星基增强系统的不断升级,定位的精度将从米级提升到分米级甚至厘米级,能更好的适应沙漠、城市、地下、极端天气等复杂环境,我们认为这些技术的完善与结合是自动驾驶L3及以上级别实现的基础。

  • 2021-06-25
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智慧城市交通一张图及模型管理系统解决方案和实践探索

通过整合交通运输系统多源数据,包括交通基础设施、运行运营数据、调查数据、手机人口数据和互联网数据外部数据等,依托地理信息系统,掌握交通基础设施、运行运营状态,通过“一张图”系统,方便用户管理、查询和数据分析。支撑整合市域、都市圈、城市圈轨道交通、城际铁路模型,实现多用户、多方案比选评估、运营优化等功能。

  • 2021-06-25
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《彩绘中国?觉醒》重现历史,机器学习赋予AI的想象力

有了AI技术的加入,就可以先通过机器学习和模型训练来填充细节提高老电影的画质,再利用深层神经网络为老电影“上色”,最后进行转录和人脸识别,大大提高了效率。

  • 2021-06-25
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ZigBee联盟正式更名CSA,新标准matter已在测试!

在智能家居行业发展越来越迅速的背景之下,行业协议标准的制定也成为了一个难题。智能家居行业已经经历了十年,面对新的浪潮,智能家居行业依然处在生态圈尚未打通,各自为营,没有形成统一的互联标准的局面。

  • 2021-06-25
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AI版“创造101”来了!出单曲拍电视剧,真人偶像失业危机?

Deepfake的出现正是一个“警钟”——无论是怎样的世界,秩序安全都是必不可少的。 Deep Real是指将AI设计的人物图像与数据库里的人类面部特征相结合,生成全新的虚拟人物图像。与Deepfake不同,它并不会与现实生活中人们的脸部图像进行合成。虚拟人物市场正在兴起,这些虚拟人物市场的背后,正是一代代技术的更迭。

  • 2021-06-25
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智能健身赛道又现一员,售价8000元的魔镜?

其实智能镜最大的卖点有两个,一是AI智能帮助健身者调整健身策略,二是居家健身这一场景。 智能健身镜搭载了海量的健身视频内容,一边观看视频教学,一边镜身上的摄像头可以用AI判断你的动作是否标准,帮助你调整,如同一个私人健身教练。

  • 2021-06-25
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车联网商用加速,构筑智能驾驶未来

车联网是信息化与工业化深度融合的重要领域,是5G垂直应用落地的重点方向。 车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。 在5G和人工智能赋能下,随着国家对车联网行业政策支持加大,试点示范区井喷,我们预计在商用车的T-Box及高速公路&城市交叉路口的RSU部署将率先受益,相关上市公司包括锐明技术、鸿泉物联、虹软科技、千方科技、金溢科技、万集科技等。 RSU路测部署有望提升汽车前装车载终端渗透率上升,同时RSU市场参与者与OBU市场高度重叠,目前市场主要玩家包括华为、大唐、千方、金溢等均推出了V2X的RSU和OBU设备,未来通信设备商(华为、大唐)、运营商、传统ETC厂商(金溢、万集)、交通集成商(千方)、车路协同创业企业(星云互联)等将长期共存。 在5G与V2X深度融合过程中,边缘计算成为帮助车路协同的重要基础,MEC网络建设将迎来大规模服务器等硬件部署。

  • 2021-06-25
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中交重庆丰涪高速公路车协同示范项目情况介绍

中交集团致力于智慧交通新技术的研发、投入、推广。项目前期,由中交所属中咨集团开展了数据并行接入、数据结构化分析、一路多方协同调度等测试工作,为项目后续车路协同工作打下一定基础,积累一定经验。截至目前,监控中心部署的机架式服务器12台,用于车路协同云控平台部署,提供车路协同设备可视化、事件可视化、态势可视化等。

  • 2021-06-25
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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