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AI 图像智能修复老照片,效果惊艳到我了

图像识别技术本身的原理并不复杂,信息的处理是这一技术的关键点所在。近年来,由于深度学习的发展,大大提高了图像识别的准确率,深度学习通过大量图像数据信息特征的积累与分析,可自动完成特征提取和图像匹配等任务。

  • 2021-04-25
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AI的哲学系思考—认知不变性与AI

本文从科学认知的不变性(Hard To Vary, HTV)入手,介绍了HTV存在的必要性以及广义上如何基于内部可变性(internal variablity)和外部可变性(external variability)在AI中衡量并实现这种不变性,最后介绍了几个刚刚提出的实现认知不变性的具体标准。

  • 2021-04-25
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城市发展模式变化对地下水补给的影响——以北京市大兴区为例

近年来,城市发展模式由资源消耗型转变为智慧生态型。人类活动对地下水环境不再仅带来“负效应”,更通过管网渗漏、人工补给、节水压采等途径逐渐突显出对地下水资源的“正效应”,因此,需要从“正负效应”综合分析城市化对地下水资源的影响。北京市大兴区具有城市发展模式转变的典型特征,以 1996 年、2006 年、2016 年为时间节点,分析该地区浅层水在城市发展过程中的时空变化特征。分析表明大兴区城市化扩张明显,建设用地的面积占比由 1996 年的 19.80% 增长至 2016 年的 53.61%,而水位变幅小于 0.3 m 的区域面积从 1996 年的 5.17 km2 增长至 2016年 507.99 km2,与建设用地的范围高度重合。不透水面空间的连续性和集中性,更易阻碍雨季降水对地下水的补给,致使水位变幅减弱。随降水量的增加和再生水的推广利用,浅层水位得到控制并回升 , 局部范围甚至改变了原有的地下水流场状态。2006—2016 年浅层地下水储量增加约 0.72 亿 m3,灌溉区和永定河沿岸的增加量占其中的 83.33%。人工补给已经是除自然降水外不可忽视的地下水补给方式,并使人为活动产生的“正效应”在对地下水资源的影响中发挥主导作用。

  • 2021-04-25
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人工智能进行时:人类的未来与未来的人类

人工智能正在塑造着人类的未来,也在塑造着未来的人类。人工智能不遥远,也不可怕,它改变着我们生活中的点点滴滴,为我们带来便利,它也会和人类共同进步。它是人类的孩子,也是人类的朋友,或许还会成为未来人类的一部分,让人类变得更强大。

  • 2021-04-25
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AI技术不是虚幻概念,在试错中改变世界

由于AI是一项复杂的新技术,它不像是我们身边的一系列实物,看得见摸得着,所以很多人认为AI就是一个概念。其实,这个看法是落后的,AI并非概念,而是真正的硬实力。AI应用不是为炫技,而是要落地生根

  • 2021-04-25
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基于5G技术的远程监控系统在城市轨道交通建设工程中的应用

轨道交通建设工程施工点多、分布范围广,施工过程中产生海量的各种数据,当前基于3 G、4 G技术的远程施工监控系统存在传输容量受限、计算能力差和实时性不强等问题,不能适应城市轨道交通建设快速发展的局面。分析了构建基于5 G技术的轨道交通智慧化工点监控系统的重要性,介绍了该系统的系统架构、5G传输网络架构和各模块功能。该系统采用多层次、多节点结构的分布武智慧化工点监控系统方案,采用深度学习技术加强计算环节,采用5G技术实现工点间数据传输,支持大容量超高清视频数据实时传输,可实时分析工点监控数据,能够准确预测风险,提高了管理效率和应急处置能力。在广州地铁的试点应用效果表明,该系统满足城市轨道交通工程多线路、多工点并行操作的需求。

  • 2021-04-25
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自媒体行业解决方案

随着经营规模的扩大,自媒体行业中各环节的参与者会呈现出朝着产业链上下游发展演变、整合的趋势,如独立的内容创业者会逐步进行公司化运营,复制其自身的自媒体运营能力,成为自媒体孵化器公司;自媒体孵化器公司将其运营自媒体群的盈利模式进行延伸扩展,成为自媒体联盟等。

  • 2021-04-25
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云数据库ClickHouse核心技术解析

2020年ClickHouse就是一批黑马,成功脱颖而出,在各大互联网都受到青睐,头条、腾讯、快手、阿里都在使用ClickHouse,下面我们一起来学习一下阿里巴巴在ClickHouse中的经验分享。

  • 2021-04-25
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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