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面向智慧工厂的工业互联网边缘智能协同计算技术研究

为了推动基于工业互联网的智慧工厂快速发展,边缘智能技术相关研究与应用获得广泛关注。针 对边缘节点计算资源受限的难题,提出了基于边缘智能协同的工业互联网体系,并给出了边缘智能协同 计算任务分配与边缘智能模型轻量化方法。边缘智能协同计算技术解决了单一边缘节点计算能力与智 慧工厂应用海量计算资源需求间的矛盾,降低了边缘智能技术的部署开销,提高了工业互联网部署的灵 活性与可扩展性

  • 2021-04-17
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农产品研究跟踪系列报告

乡村振兴是中国崛起发展的必然,两会聚焦全面推进乡村振兴战略,我们认为农业或将迎来城市反哺的历史性窗口,自身管理层优秀的农业成长股将充分受益农业“工业化”浪潮。

  • 2021-04-17
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国内银行的数字化转型路径探索

数字科技不断发展、生产效率不断提升,促使商业银行的客户需求和业务模式发生改变。过去五年,领先银行已经顺势谋变,把握住数字化转型机遇,实现了业务模式的重构。但仍有较多“后来者”仍然在数字化的泥沼中慢慢摸索可行路径。

  • 2021-04-17
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汽车制动距离估算模型和安全车距控制算法

针对智能车辆自动紧急制动和自主跟车时安全距离控制稳定较差的问题,提出了一种最小安全车距控制算法,基于汽车制动距离分段精确估算模型,针对车辆制动过程的不同阶段,采用不同的制动距离估算模型,准确计算制动距离。尤其是初始制动距离的精确估算,可以准确给出实施制动的最佳时机。再结合周期安全距离闭环控制算法,实现了最小安全车距的精准控制。该模型及算法已应用于奇瑞智能驾驶自动紧急制动和自主跟车系统中,经过5种初始车速,3 000次的实际工况试验,最小安全车距均保持在1.0~2.0 m内,控制精度<±0.5 m。结果表明:所提算法能够精确控制最小安全车距,尤其是针对前方静止目标的工况下,能够保证驾乘舒适性,同时有效提高车辆行驶安全性和道路行车效率。

  • 2021-04-17
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CNN模型压缩与加速算法综述

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识别任务)。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时,其深度和尺寸也在成倍增长。

  • 2021-04-17
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如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环?

伴随着AI的兴起,越来越多的智能产品诞生,算法链路也会变得越来越复杂,在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题,本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环,为复杂算法系统提供强有力的支持。

  • 2021-04-17
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作业帮-Doris在数仓中的实践-DorisMeetup

在大数据生态中,数据分析系统在数据创造价值过程中起着非常关键的作用,直接影响业务决策效率以及决策质量。Apache Doris 作为一款支持对海量大数据进行快速分析的 MPP 数据库,在数据分析领域有着简单易用、高性能等优点

  • 2021-04-17
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如何提高"强化学习算法模型"的泛化能力?

在深度学习中,模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此,深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集,保证训练的模型在测试集上仍然有很好的性能,即模型的泛化能力。在深度强化学习的应用中,模型的泛化能力也同样重要。本文将介绍最近深度强化学习领域中提高模型泛化能力的一些方法,如域随机化、正则等。

  • 2021-04-17
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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