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激光结构光的原理、设计和类型详解

结构光来源于在空间和时间上“定制 ”光场的能力，前者是指对光场的振幅（强度）、相位（波前）和偏振的控制，而后者是指对光场的时间和频谱的控制。 结构光已经逐渐发展成为光学领域中一种重要的工具，在成像、显微镜检测、激光材料加工以及光通信等众多领域中展现出巨大的应用前景。

  • 2022-03-09
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智慧城区和数字政府建设的探索

2016年10月，领导人提出“实施网络强国”的战略，要求“以推行电子政务、建设新型智慧城市等为抓手，推进政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化”。2017年1月7日，龙华区由新区正式转为行政区，成立之初，深圳市委市政府对龙华区寄予厚望，提出了“两区一城”的战略定位，即转型升级典范区、特区一体化示范区和现代化国际化中轴新城。龙华区委区政府因此提出建设“智慧龙华”，作为落实领导人讲话精神和实现深圳市委市政府战略定位的重要抓手，并确定了“国内一流、国际领先”的建设目标，即“智构龙华、慧领中国”。

  • 2022-03-09
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一文概述2017年深度学习NLP重大进展与趋势

近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼，不过现在我们可以看到深度学习对 NLP 的贡献，在很多常见的 NLP 任务中取得了顶尖的结果，如命名实体识别（NER）、词性标注（POS tagging）或情感分析，在这些任务中神经网络模型优于传统方法。而机器翻译的进步或许是最显著的。

  • 2022-03-09
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两步随机接入机制的深度解析和未来增强

3GPP Rel-16版本对两步随机接入技术的信道结构和接入流程等方面做了增强设计，显著降低了随机接入过程中的时延、信令开销以及功耗。对两步随机接入空口增强技术进行阐述和研究，包括上行接收信号的定时偏移分析、基于串行干扰消除接收机的信号检测、上行接收波束优化与发送波束重选以及随机接入类型的自适应选择，同时对两步随机接入技术后续的演进发展进行了预测。

  • 2022-03-09
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世界智能制造技术发展报告

2020年，新冠肺炎疫情的蔓延制约了全球制造企业的正常运营，致使供应链断裂、劳动力短缺等严重问题出现，深刻地影响了全球制造业的健康发展。全球制造企业将数字化智能化转型作为抵御疫情风险的重要手段，如人工智能（AI）、数字孪生、工业大数据和工业物联网等新兴信息技术在制造业中的应用不断增多，以实现柔性化、自动化、少人化和网络化生产制造。同时，机器人、3D打印等技术的创新和应用领域不断扩展，继续保持快速发展势头；软件供应商持续扩展智能制造系统平台的功能，助力制造业智能化水平提升；全球“灯塔工厂”数量持续增多，中国“灯塔工厂”数量已开始领跑全球。

  • 2022-03-09
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机器学习理论基础到底有多可靠？

理论理解程度低的方法在实现时通常会采用启发式方法或大量试错法；理论理解程度高的方法往往具有公式化的实现，具有强大的理论基础和可预测的结果。较简单的方法（例如线性回归）具有较低的理论上限，而更复杂的方法（例如深度学习）具有更高的理论上限。当谈到一个领域内文献的深度和完整性时，则根据该领域假设的理论上限来评估该领域，这在一定程度上依赖于直觉。

  • 2022-03-09
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一文梳理深度学习算法演进

如果说高德纳的著作奠定了第一代计算机算法，那么传统机器学习则扩展出第二代，而近十年崛起的深度学习则是传统机器学习上进一步发展的第三代算法。深度学习算法的魅力在于它核心逻辑的简单且通用。 在人类历史上，可能没有哪个方向的技术能在如此短的时间内吸引如此多的人投入其中，也没有哪个技术在如此短的时间被应用在如此多的场景。深度学习算法这过去6年可能说不上产生了多么重大的突破，但是产量绝对是惊人的，也给我们带来了许多意想不到的惊喜。 回顾2015年到2021年，个人期间有幸参与了语音、视觉、NLP和推荐排序等几个领域。其中一部分是以直接算法应用研究角度，还有一部分是从框架系统支撑视角。部分工作是算法预研，还有部分成果应用在语音搜索，医疗影像，推荐系统等业务。 这篇文章更多是结合自己实践经历，通过一些业界经典成果回顾了过去6年在深度学习算法方向上的技术迭代。最后做了一些归纳总结和展望。

  • 2022-03-09
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中美人工智能竞争现状对比分析及启示

人工智能是驱动经济和社会发展的重要力量，具有巨大的应用价值，是各国争相布局的战略领域。本文旨在从宏观和微观两个角度对中美两国在人工智能领域的竞争现状进行了详细对比，分析各自的优势与不足，并对我国人工智能的发展提出有效建议。在宏观角度，梳理和分析中美两国人工智能的政策战略，对比两国国家层面的发展规划。在微观角度，从科研现状、产业发展、人才支撑、硬件基础、市场应用、数据规模六个指标维度比较中美人工智能的具体发展现状以及各自存在的竞争优势。研究发现，美国当前依然保持着世界人工智能发展的总体领先地位，尤其是在高质量研发、高质量人才、人工智能芯片、融资环境等方面具有相当大的优势。中国在研发总量上远超美国，在超级计算机数量、人工智能应用、数据等方面表现更为优异。未来，中国要不断吸引全世界的高精尖人才，制定激励举措鼓励研究人员进行高质量的研究。此外，建立大学、研究机构与企业之间的桥梁，加强三者间的深度交流与合作，加速关键领域的突破。

  • 2022-03-15
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