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人工智能技术在骨肌系统影像学方面的应用

骨肌系统疾病种类繁多,影像学检查是疾病诊断的首要手段。合理选择图像后处理方法,可为疾病的诊断、手术治疗以及预后等提供可靠的评估依据。人工智能技术作为计算机科学发展的新阶段,能够高效、精准地对影像学图像进行预处理和分析,辅助医师诊断和治疗工作,将为骨肌系统影像学领域的发展带来新的机遇。该文就人工智能在骨肌系统疾病的影像诊断方面的应用现状和挑战展开综述,以期为开展相关研究的学者提供一定的参考。

  • 2021-04-23
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AI赋能教师培训_教育意蕴及实践向度

人工智能的教育应用成为相关领域的技术趋势和研究热点。为探讨 AI 赋能教师培训的教育意蕴及其实践向度,从分析人工智能技术促进教师培训理念和实践方式变革入手,分析 AI 赋能教师培训促使培训和教学实践有机融合,培训目标指向教育智慧的生成和教师自身的完满发展,并在多元关联的知识域、主体域、智能系统中解析 AI 赋能教师培训的心理场与物理场、自主与规约、冲击与张力等问题,以及培训过程中所蕴含的多维实践意义及关系建构。 实践向度上,提出应精准设置学习路径以实现长善救失,坚持实践导向支持对教学实践探索的螺旋上升,将智能信息技术与教学实践深度融合促进教师教学能力提升,注重人性涵养以丰盈教师个体生命。

  • 2021-04-23
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营销领域人工智能研究综述

人工智能(AI)技术在优化营销领域的决策制定、改善消费者体验、建立和维护客户关系等方面发挥着越来越重要的作用。尽管该领域的研究已经取得一定的成果,但由于AI在营销领域的应用历史较短,仍存在研究成果缺乏系统性整合、缺少核心文献、相关概念混淆、研究热点和发展方向不明确等问题。鉴于此,本文首先从宏观角度运用CiteSpace知识图谱分析方法分析了该领域的研究热点及其演进;然后从微观角度精选重点文献梳理和界定了AI的内涵,并进一步在理论、主题和方法论方面进行了文献归纳和评述;最后对未来研究方向进行了展望。

  • 2021-04-23
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车路协同-智慧出行(智慧交通解决方案)

智能交通解决方案由应用子系统、信息服务中心和指挥控制中心三部分构成,致力于为公安、交通等客户提供一流的智能交通系列产品与综合解决方案。包括数字交通执法系统、公路车辆智能监测记录系统、违停智能抓拍系统、城市交通信号控制系统、信号配时及绿波协调优化服务、交通视频监控系统、交通流信息采集系统、交通诱导信息发布系统以及综合信息管理平台等系统。

  • 2021-04-23
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基于Matlab的数字滤波器的仿真

数字信号的滤波是通过数字滤波器来实现的。数字滤波器是一-种用来过滤时间离散信号的数字系统,它是通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。在信号处理系统中,数字滤波器的应用非常重要而且相当广泛。在心电图信号分析中,可以通过低通滤波器滤掉工业高频干扰,突出低频部分进行分析:在语音信号分析中,

  • 2021-04-23
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绸缪AI时代的失业潮——哲学之维的观照

在AI时代,将出现由AI技术运用引发的失业潮问题。这个问题关乎三个层面的思考,即它会是什么样的失业潮、对之应如何评价和如何应对?由于这些思考既要做事实判断。也要做价值判断,而做价值判断时还会关涉对未来应有社会的设定。这就只能由哲学来予以观照。这里给出的哲学思考是:AI性失业潮是不可逆的绝对失业潮.同时也是我们所期盼的自由王国即将到来的象征,因而对之根本无须惶恐,更不要加以阻止,而应积极推进。只是在推进过程中,也就是从必然王国加速向自由王国驶入的过程中.要通过缩短工作时间、轮换工作和尊严保障金为主的制度安排,来防止社会就业机会的不平等分配和社会贫富差距的扩大,维护社会公正,从而实现向自由王国的平稳过渡。

  • 2021-04-23
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互联网简介

Internet ( 互联网,又称因特网)是全球最大的、开放的、由众多网络互连而成的计算机互联网。它以TCP/IP协议进行数据通信,把世界各地的计算机网络连接在一起,进行信息交换和资源共享。Internet包括以下内容:基于TCP/IP协议的网间网;使用和开发这些网络的用户群:可以从网络上获得的资源集。

  • 2021-04-23
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互联网门禁对讲楼宇视屏终端云平台系统详解要点

互联网门禁对讲楼宇视屏终端云平台系统是求实智能作为业界的新一代创新专利产品,利用楼宇可视对讲门口机的专属位置,将互联网电子屏广告机与可视对讲门口机合二为一,开发出“住宅楼宇电子屏”新媒体资源,用互联网对讲门禁系统技术颠覆现在的对讲系统,用“政府搭台、企业唱戏、住户物业商户受益”的方式为社区免费提供智慧社区解决方案。

  • 2021-04-23
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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