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人工智能对就业的影响_数量、结构与质量_—— 基于北京市97家企业调查数据

近年来人工智能的技术突破引起了社会各界的广泛关注,同时对就业数量、就业结构和就业质 量也产生了影响。通过对北京市 97 家企业的调查分析,研究得出以下结论:目前人工智能对就业的创造效应大 于破坏效应,并且创造效应在应用型企业中体现得更为明显;人工智能使就业岗位、技能、人力资本结构得到 优化调整,但对就业年龄结构的影响较小;人工智能在提高整体劳动报酬的同时也会造成工资两极分化的倾向, 并因此提出了技能导向的技术培训新要求;目前人工智能正处于导入期,对就业数量、结构以及技能的影响初 步显现,但影响还较小。

  • 2021-06-22
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稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法_张文

针对基于概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题,提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下,采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新,构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器;然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中,解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪,相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度,且目标数目估计更准确.

  • 2021-05-06
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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

  • 2021-05-06
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壹钱包安全开发体系3.0落地实践

DevOps强调如何促使团队之间更具协作性、更高效的关系,也注重让研发同学更多地控制生产环境。 DevSecOps应当更加关注安全意识的宣导,如对钓鱼邮件攻击的识别与防范能力等。

  • 2021-04-27
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5G技术能为智能制造赋能哪些

如果说4G技术的主要优势在于数据传输速度快,能够以50倍于3G的速度在网上浏览,那么,作为网速约20倍于4G的5G技术,其价值不仅在于快,更在于能够每平方公里连接100万个以上的物体、通信传输的错误率为10的负9次方、时延可达到毫秒量级。

  • 2021-04-21
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大数据江湖十年:腾讯底层技术的进化往事

数据的疯狂增长带来的第一个问题,就是原有的IOE中心化架构变得难以为继,且不论支撑如此高并发的IOE系统(IBM的小型机、Oracle的数据库和EMC的存储)成本会有多惊人,即使是当时最强大的科技公司,也没有经历过如此海量数据的洗礼。 一场技术领域的巨大变革正在酝酿。互联网技术人希望寻找到一种“普世”的技术架构来解决海量数据带来的高并发、高性能等问题。

  • 2021-04-23
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智慧交通综合管控解决方案

智慧交通综合管控平台是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效的集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 智慧交通综合管控平台作为智慧交通建设的核心和数据采集、处理、融合、应用的枢纽,将智能交通建设的各个外场子系统的数据进行实时的采集、转换、处理及存储,并在数据集成、融合、分析挖掘的基础上,汇聚于公安交通的智慧应用中,大大推进了交通业务的智能化和智慧化,提高了交警各部门人员的工作效率。

  • 2021-04-23
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物联网综述

物联网被看作信息领域- 次重大的发展变革机遇,欧盟委员会认为,物联网的发展应用 将在未态5-15年中为解决现代社会问题带来极大贡献。2009 年以来,些发达国家纷纷出台物联网发展规划,进行相关技术的研究,我国也将物联网作为战略性的新兴产业予以重点 关注和推进。整体而言,目前,无论是国外还是国内,物联网的研究和开发都还处于起步阶 段,不同领域的专家学者对物联网起点各异。 物联网的概念最初来源于美国麻省理工学院在19999年建立的自动识别中心提出的网络 无限射频识别系统( RFID)把所有的物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来, 实现智能化识别和管理。

  • 2021-04-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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