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美国国家人工智能研究和发展战略规划

国家科学技术委员会(NSTC)是行政机构在构成联邦研发(R&D)企业的各种实体之间协调科学和技术政策的主要手段。NSTC的主要目标之一是为联邦科学和技术投资制定的国家目标。NSTC准备了旨在实现多个国家目标的研发包。NSTC的工作在五个委员会下组建:

  • 2021-03-21
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闸站监控系统预警功能在南水北调中线干线输水调度中的应用

水下诊断、修复技术问题 ;膨胀土渠段边坡稳定问题 ;藻类、贝类等水生物治理问题 ;突发事件应急处置问题 挑战性 ;无调蓄调节能力,智能调度技术问题 ;无成熟的经验可借鉴 自动化 信息化 数字化 智能化 如此庞大、复杂、伟大的工程,在中国 乃是世界是前所未有的,要想管好,运 行好,必须实施信息化管理,保障工 程安全平稳运行

  • 2021-03-21
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水位视频在线监测系统的设计与实现

当前水文工作主要矛盾是新时代水利和经济社会发展 对水文服务的需求与水文基础支撑能力不足之间的矛盾。 针对“水利工程补短板,水利行业强监管”的水利改 革发展总基调,通过深化改革和技术创新,全面推进水文 现代化建设来加以解决,水位视频在线监测是其中一项重 要指标,建设水位自动化监测具有重要的意义。 由于当前传统水位监测数据的不准确、实时性差以及 费时费力等问题,提出了采用图像处理、无线传输以及嵌 入式技术相融合实现水位视频在线监测。该方法具有精度 高、成本低、实时性强等优点

  • 2021-03-21
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面向复杂水资源配置工程的水流精细模拟与智能调水平台研发

国家十三五重大引调水工程 加快建设进度 陕西引汉济渭、甘肃引洮供水二期、 贵州夹岩水利枢纽及黔西北供水、 鄂北水资源配置工程、 南水北调东中线一期受水区配套工程 深化前期工作 安徽引江济淮、云南滇中引水、 内蒙古引绰济辽工程 推进后续建设 南水北调东中线后续工程 深化前期论证 南水北调西线工程

  • 2021-03-21
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ADCP检测技术探讨

随着社会的发展、新技术日新月异,现代水文监测由传统的人工驻站观测发 展为以无人值守有人看管的自动在线监测为主,人工巡测为辅的现代化水文测验 模式。大量先进测验技术手段和新型仪器设备应用于水文行业。例如声学多普雷 技术的ADCP、图像识别技术PIV、PTV、超声波时差法、雷达测流、电磁流速仪等 等。省界断面水资源水量的监测,对这些新型水文仪器测量的准确性法治性提出 了更高要求。这些水文仪器不仅是水文仪器,还得是计量认证过的仪器。目前新 型水文仪器的计量是“短板”。

  • 2021-03-21
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智慧交通总体设计方案

交通作为国民经济和社会发展的基础性、先行性产业,在整个经济社会发展中具有举足轻重的地位,随着城市化进程的加快和汽车保有量的日益增加,城市的交通供需矛盾更加突出,城市交通面临着新的挑战。 利用先进的互联网技术、物联网技术、卫星导航与定位技术、电子控制技术 以及计算机处理技术建设一个以全面感知为基础的新型智慧交通体系,已成为加 强城市交通管理和服务的重要途径。建设智慧交通体系有利于优化交通资源配置、提高交通运行效率、改善交通运行秩序、保障交通安全、促进节能减排、增强交 通服务能力。

  • 2021-03-21
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海康威视智慧停车方案

随着国民经济的快速发展和汽车保有量的不断增加,停车需求日益旺盛,“停车难、乱停车”严重影响了市民出行体验以及城市交通环境。因此,城市急需高效的管理手段与信息发布,海康威视智慧停车致力于城市的停车方案,以全面的方案应对城市停车存在的多样化场景,为管理者提供一站式管理解决方案。

  • 2021-03-21
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水文水资源监测计量问题探讨

? 《中华人民共和国水文条例》要求:“水文监 测所使用的计量器具应当依法经检定合格。水文监测 所使用的计量器具的检定规程,由国务院水行政主管 部门制定,报国务院计量行政主管部门备案。” ? 加强水文计量工作是国家法律法规赋予水文 行业的神圣职责。 ? 水文计量工作是水文工作的重要组成部分, 是提高行业管理能力必不可少的重要方面, 也是维系水文行业科学发展的重要阵地。因 此,加强水文计量工作也是水文行业自身科 学发展的需要。

  • 2021-03-21
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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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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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