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基于智能家居的物联网感知层密钥管理技术研究_黄文锋

近年来物联网获得广泛应用,智能家居作为物联网应用之一,在提高生活便利性的同时,其安全问题也日趋严峻 . 物联网具有三层结构,最底层为感知层,感知层主要包含 RFID 和 WSN 两部分 . 在分析智能家居感知层密钥管理特点的基础上,总结智能家居感知层的密钥管理主体、过程、技术关注点,并详细论述了基于智能家居的物联网感知层 RFID 和 WSN 密钥管理技术,最后提出密钥管理技术研究方向 .

  • 2021-04-18
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分布式人工智能与金融应用

随着金融科技领域的不断发展,特别是云计算、大数据、区块链、分布式、人工智能、物联网的发展,单一的计算机无法完成这样的巨大的计算工作,特别在AI领域,传统的人工智能计算效率已经远远无法满足业务的快速发展。而在物联网领域,随着智能互联的发展,多个智能设备之间的协作也变得更加紧密,人工智能的发展,逐步也在往边缘计算领域发展,万物互联的智能时代,对人工智能的计算方式也提出的更高的要求。

  • 2021-04-18
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分享版大数据与AI平台李明人工智能大数据赋能产业供应链智能化风控核动力

面向全国上亿用户,实现在线注册用户的证照自动识别,包括个人证件、企业证件、银行卡、发票等,合合信息提供专业、高性能的OCR识别能力,助力国网数字化移动化应用升级。

  • 2021-04-18
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智能家居互联技术标准化现状与发展建议_张树蕊

智能家居以住宅为载体,融合了自动控制、计算机、物联网、人工智能等技术,将家电控制、环境监控、信息管理、影音娱乐等功能有机结合,通过对家居设备的集中管理,提供更便捷舒适、安全节能的家庭生活环境。近年来,智能家居技术与产业发展迅猛。智能 灯具、智能电器、智能音响、智能门锁等典型产品已悄悄走进我们的生活。据国际权威机构预测,全球智能家居市场规模2022年将达到1220亿美元,年均增长率为14%。在蓬勃发展的大趋势下,智能家居产业也存在隐忧。目前智能家居产品品牌众多,不同品牌的产品 和系统间往往难以互联互通互操作,严重阻碍用户数据的高度整合及分析处理,最终严重影响用户对智能家居服务的使用体验。

  • 2021-04-18
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弗若斯特沙利文人工智能行业中国AI语音识别市场研究报告

语音识别是人机交互的入口,是指机器/程序接收、解释声音,或理解和执行口头命令 的能力。在智能时代,越来越多的场景在设计个性化的交互界面时,采用以对话为主的交互形式。一个完整的对话交互是由“听懂——理解——回答”三个步骤完成的闭环,其中, “听懂”需要语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)技术;“理解”需要自然语 言处理(Natural Language Processing, NLP)技术; “回答”需要语音合成(Text To Speech,TTS)技术。三个步骤环环相扣,相辅相成。语音识别技术是对话交互的开端,是保证对话交互高效准确进行的基础。

  • 2021-04-18
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人工智能赋能服务机器人

服务机器人核心能力 可靠高效的机器人运动控制及感知功能是服务机器人探索非结构动态环境的必备核心能力

  • 2021-04-18
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研报2020年中国GIS软件行业与物联网协同应用人工智能行业分析研究报告

研究院依托中国活跃的经济环境,从制造业、信息技术产业等领域着手,研究内容覆盖整个行业的发展周期,伴随着行业中企业的创立,发展,扩张,到企业走向上市及上市后的成熟期,研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式,企业的商业模式和运营模式,以专业的视野解读行业的沿革。

  • 2021-04-18
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研报计算机行业人工智能系列报告三---赛道清晰红利兑现AI有望实现戴维斯双击

AI I 是当前三大科技红利之一, 行业 景气度高,未来成长空间大。 人工智能、云计算和 5G 是当前三大科技红利。数据、算力、算法的三大变革,催化 AI 再迎发展热潮。艾瑞咨询的报告显示,预计 2022 年国内人工智能赋能实体经济的市场规模将达到 1573 亿。根据《中国人工智能计算力发展评估报告》的预测,2020 年国内 AI 市场规模将达到 62.7 亿美金,2019-2024 年人工智能市场复合增速将保持在 30%以上,2024 年会达到 172.2 亿美金。同时,中国在全球 AI 市场的占比将从 2020 年的 12.5%上升到 2024 年的 15.6%。人 工智能行业景气度高,未来成长空间大。

  • 2021-04-18
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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