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中国人工智能产业发展联盟2020年虚拟数字人发展白皮书

在人工智能、虚拟现实等新技术浪潮的带动下,虚拟数字人制作过程得到有效简化、各方面性能获得飞跃式提升,开始从外观的数字化逐渐深入到行为的交互化、思想的智能化。以虚拟主播、虚拟员工等为代表的数字人成功进入大众视野,并以多元的姿态在影视、游戏、传媒、文旅、金融等众多领域大放异彩。

  • 2021-04-19
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5G专网7大部署方案

什么是5G专网? 5G专网,称为local 5G network,或者private 5G network,指专用于特定行业或企业的移动通信网络。 区别于专网,今天我们使用的智能手机连接的2/3/4/5G移动通信网络称为公网。公网就是一个“公共场所”,数以亿计的移动用户共享同一个网络,同样的频段资源和网络设备。

  • 2021-03-25
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工业互联网标准体系框架

标准化工作是规范产业发展、提升发展水平的重要抓手国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》在基本形势部分指出,“标准体系不完善”是我国工业互联网发展与发达国家相比的重要差距之一。工业互联网功能架构工业互联网的架构可以从多种角度进行描述,其中,从工业互联网功能部署的角度看,业界公认的主要由边缘层、平台层、应用层三层构成。

  • 2021-02-23
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基于物联网的台区线损指标闭环管控

物联网技术能够对所连接物品进行辨识、管理和控制,将其应用在台区线损管控领域,探索线损管控新模式,可以科学指导企业降损。基于物联网技术,融合用电信息采集系统、营销业务应用系统、营销地理信息系统(GIS)和国网设备运维精益管理系统(PMS2.0)数据,研究台区线损率合理区间计算模型和台区线损率合格判断模型,建立了基于物联网的台区线损指标管控系统。实现了台区线损指标监控和线损异常台区的闭环管控,为台区线损提供了科学有效的降损空间指导,也为工作人员开展异常台区现场处理提供支持。

  • 2021-04-19
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AI模型实现垃圾自动分类

很多年前我第一次去希腊旅游,在雅典宪法广场闲逛的时候,看到一个废弃瓶子回收的装置,引导行人按照不同材质丢弃空饮料瓶。 欧洲很多国家都普遍使用玻璃瓶装水,鉴于此处国外的游人较多,这个装置还将塑料瓶和玻璃瓶做了区分。但在当时,这类装置还是由「人工」进行分拣,也就是有不同的投掷入口,用于回收不同的瓶子。 随着科技的进步,最近一两年,我留意到在一些城市出现了自动垃圾分拣的装置。一个入口进去的废弃瓶子,可以被机器识别。如果成功回收,还能通过市民的电子收费系统(如公交卡)获得相应的积分并返现奖励;如果不能识别,则会被推出机器。

  • 2021-04-18
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模拟技术现况与趋势探讨

为了适应电子产品飞快的更新换代节奏,产品设计工程师更倾向于选择在市场上很容易采购到的 AC/DC适配器,并把多组直流电源直接安装在系统的线路板上。由于开关电源产生的电磁干扰会影响到其电子产品的正常工作,正确的电源 PCB 排版就变得非常重要。开关电源 PCB 排版与数字电路 PCB 排版完全不一样。在数字电路排版中,许多数字片可以通过 PCB 软件来自动排列且芯片之间的连接线可以通过 PCB 软件来自动连接。用自动排版方式排出的开关电源肯定无法正常工作。所以,设计人员需要对开关电源 PCB 排版基本规则和开关电源工作原理有一定的了解。

  • 2021-04-16
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华为-供应链管理

华为通讯(终端)主要从事网络通讯终端产品的研发、生产及销售。主要产品有手机终端(WCDMA手机,CDMA手机,GSM手机等)、数据卡终端(W卡,C卡,TD卡等)、固定台终端、视讯终端、融合接入终端等。其策略是走定制化路线(Logo,颜色,壳体,频段,软件,语言等定制),致力成为运营商转售市场的领先者。主要的合作运营商有VDF,T-Mobile, 02,中国联通/移动/电信,日本软银,印度塔塔,巴西Tim,法国orange等全球顶级运营商。

  • 2021-04-15
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搞懂什么是中台——来自阿里巴巴架构师总结

“中台”概念这几年非常火,特别是阿里、腾讯、百度、京东等互联网公司最近频繁的基于中台调整组织架构,把“中台”的热度又上升到另一个高度,甚至有这样的声音, 90 年代不做 ERP 会死,现在不做中台也会定企业生死。中台的概念起源于阿里,也发展于阿里。笔者有幸参与阿里业务中台方法体系建设,也主导参与一些阿里云新零售业务中台项目,经常被问到如下问题。本文作为“阿里巴巴业务中台”专题的第一篇,和大家分享一些思考(本文内容仅代表作者个人观点,欢迎交流)。

  • 2021-03-24
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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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