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物联网人工智能

智联的环境:物物互联、智能化、强互操作性 § 广泛的融合:跨越不同系统,破除孤岛屏障,以提供广泛的、可执行的洞察 § 顺畅的沟通:在医疗机构各个层面上(个人、团队、机构之间)的无缝沟通和信息交换

  • 2022-10-12
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网络人工智能引擎(NAIE)技术白皮书

工智能技术未来十年将焕发出新的活力,成为最具有冲击力的科技发展趋势之一。电信网络作为信息通信的基础设施,具有应用人工智能技术的巨大空间和潜力。如何利用人工智能算法提供的强大分析、判断、预测等能力,赋能网元,网络和业务系统,并将其与电信网络的规划、建设、维护、运行和优化等工作内容结合起来,成为电信业关注的重要课题。

  • 2022-10-10
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数据人工智能基础设施

完整的云计算是一整个动态的计算体系,它由大量的计算机组成集群,提供托管的计算环境及应用程序环境,能够动态部署、动态分配/重分配计算资源、实时监控资源使用情况。

  • 2022-10-12
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人工智能转型

如今,全球正迈向数字化新时代。以云计算、大数据、人工智能与物联网为代表的数字技术,其能量在持续释放。在这些层出不穷的数字技术的驱动下,价值链正破裂重塑,新生态系统不断涌现,行业边界变得越发模糊,越来越多的传统企业都在试图通过重构自身业务模式来从容应对行业变革,并跨越传统的行业界限扩展其业务。同时,那些不断涌现的以数字技术创新为驱动的公司,正在利用其领先的技术能力成为行业的搅局者、颠覆者。我们看到,企业的数字化转型在打破原有游戏规则的同时,给社会、经济及个人带来了革命性的改变。

  • 2022-10-12
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人工智能助力网络智能化白皮书

人工智能 AI(Artificial Intelligence),作为未来十年最具冲击力的科技发展趋势之一,将 为各行各业带来巨大变革。随着计算力的进步,算法的精进和创新,以及移动互联网发展下的 海量数据积累,在历经六十载沉浮之后,人工智能技术在近十年焕发出新的活力。

  • 2022-10-10
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人工智能之数据挖掘

数据挖掘(Data Mining),是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息,并将其转化为计算机可处理的结构化表示,是知识发现的一个关键步骤。

  • 2022-10-12
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人工智能展览会

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  • 2022-10-10
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人工智能在交通领域业务应用白皮书2020

让机器实现人的智能,一直是人工智能学者不断追求的目标,不同学科背景和应用领域的学者,从不同角度,用不同的方法,沿着不同的途径对智能进行了探索。其中,人工智能发展历史上的三大主要的技术流派分别是符号主义、连接主义和行为主义。

  • 2022-10-10
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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