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认知智能时代:知识图谱实践案例集

知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一,是人工智能的重要组成部分,有 助于实现自动化和智能化获取、挖掘和应用 知识,获得了产业界和学术界的广 泛关注。知识图谱是以结构化的形式描述客观世界中的概念、实体及其关系的 大型知识网络, 将信息表达成更接近人类认知的形式,提供了一种更好地组 织、管理和理解海量信息的能力。在政策部署、技术研发、标准研 制、产业化推广、前沿应用场景试点等多方面因素的共同驱动下,知识图谱逐渐实现在智慧医疗、智慧能源、 智能制造、智慧 金融等众多领域的落地应用和深度融合,同时在各行业的数字化转型过程中,跨领域、行业或产业的知识图谱也逐渐获得关注。

  • 2021-03-28
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数字政府的实践与创新

报告指出,从理论和实践来看,我国数字政府建设呈现四大特点: ? 一是以用户为中心。 数字政府坚持和践行新时期服务型政府建设理念,通过政府流程再造,不断降低制度性交易成本,让数据多跑路、群众少跑路。 ? 二是数据驱动。 数据是数字政府的基础性要素,数字政府主张“用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新”,以数据引领各方面改革。 ? 三是整体协同。 数字政府强调整体建设理念,要求通过机制设计,不断打通部门间壁垒,吸纳多主体力量,实现更高层次系统。 ? 四是泛在智能。 当前,人工智能、区块链、VRAR技术为代表新科技革命飞速发展,未来的数字政府建设必将极大受到智能技术发展影响,走向泛在化、智能化。具体表现为,政府将变得“无时不在、无处不在”。

  • 2021-03-28
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中国2020年AI+医疗行业研究报告

《2020 年中国 AI+医疗行业报告》围绕中国目前 AI+医疗发展及趋势展开分析。一方面,报告回顾 AI+医疗发展历程并指出目前 AI+医疗痛点及现状。另一方面,报告根据市场目前技术现状,进行了行业内大致的企业分布描述及未来的发展趋势

  • 2021-03-28
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2021年中国大数据产业发展趋势

展望2021年,我国大数据产业围绕关键核心技术的研发投入将持续加大,工业企业将更加注重数据资源管理能力提升,多元主体差异化竞争格局将进一步明晰,大数据与区域经济协同发展持续深入,数据资产有效运营和价值转化将成为各类主体发展的重要命题。同时,产业发展也面临数据量激增等带来的技术产品供给能力不足,数据中心区域布局有待统筹和优化调整,大数据融合应用不充分等问题。

  • 2021-03-28
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2020年中国地区数字报告

报告显示,手机是当今中国人生活的中心部分。在中国14.4亿人口中,有16.6亿手机连接,这意味着112%的普及率。自去年4月以来,活跃的社交媒体用户数量增长1.5%,这意味着72%的人口,即10.4亿人变成了社交媒体的活跃用户。在中国,越来越多的人在变成真正的互联网高手。每天在互联网上花费5小时50分钟,占据我们清醒时间的三分之一以上。在这些时间里,有2小时12分钟花在社交媒体上。

  • 2021-03-28
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网络安全标准实践指南 —远程办公安全防护

《实践指南》给出了远程办公的典型应用场景,分析了远程办公可能面临的办公系统自身安全、数据安全、设备安全和个人信息保护等风险,针对远程办公系统的使用方和用户,分别给出了安全控制措施建议。其中,使用方应在管理和技术两方面开展安全防护,健全远程办公管理制度,加强运维管理,强化安全措施。用户应提高自身安全意识,重点针对设备、数据、环境等方面的安全风险进行防护。《

  • 2021-03-28
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中国行业趋势报告-2020年度特别报告

此份报告综合地分析中国多个核心产业的发展动态,并从我们的视角为大家在VUCA世界中拨云见日,分析各个产业背后的运作逻辑是什么,更好地理解全局,应对市场的瞬息万变,助力全球企业共同发展。兼容并蓄,精进不止,罗兰贝格与您“预见2020”。

  • 2021-03-28
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突破物联网界限

本文为技术决策者提供了窄带物联网的概述,窄带物联网是一种能够支持工业级物联网展开部署的通信技术。介绍低功率广域网和窄带物联网低功率广域网(LPWA)是一类无线通信技术,能够支持物联网展开部署。低功率广域网技术设计的功能如下:

  • 2021-03-28
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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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