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人工智能商业化研究报告

宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力 ? 商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化,即:企业利用人工智能技术来解决 实际的问题,并通过市场进行规模化变现的行为。 ? 目前,七类人工智能技术已经进入商业化阶段,商业化路径大致可分为两种。一种是人 工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地;另一种是实体产业 积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。

  • 2021-03-28
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数字化转型的两大关键点:转什么 ,如何转?

本篇文章重点谈下企业数字化转型。重点还是围绕数字化转型的本质究竟是什么?企业如何进行数字化转型这两个关键点。 前面我谈得比较多的是云原生,微服务,中台等,而这些本身仅仅是数字化转型能力框架中的技术支撑平台底座。这个技术平台最终还是需要为业务目标和战略服务,因此搞清楚企业进行数字化转型的内在诉求才是最重要的。

  • 2021-02-27
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智慧园区的解决方案

智慧园区建设是利用新一代信息与通信技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源,在此基础上实现对各种需求做出智慧的响应。相较于传统园区,新型的园区模式更加的“智慧化”和“专业化”,智慧园区以信息技术为手段、智慧应用为支撑,能够实现内外资源的全面整合,做到基础设施网络化、建设管理精细化、服务功能专业化和产业发展智能化,使管理服务等更高效便捷。

  • 2021-02-16
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面向商业智能的数据挖掘算法和多智能体系统的体系结构以及优化

面向商业智能的数据挖掘算法和多智能体系统的体系结构以及优化

  • 2022-04-23
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楼宇自控控制系统的设计方案

建筑物设备管理系统的作用是对建筑物内的空调系统、冷热水系统、通排风系统、公共照明系统和电梯系统等机电设备进行有效的自动监测、控制和管理。保证设备的正常运行,并达到最佳的状态,实现有效的节能管理。建筑物设备管理系统在保证独立运行的同时,还可通过BA服务器与其他系统进行数据交换及共享,实现连锁控制和优化运行,达到提高工作效率,改善用户工作生活环境的目的。

  • 2021-06-02
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物联网中基于混沌模型的隐私安全算法研究_宫海梅

在物联网应用中,各种物体可与物联网互联,人们可以得到便捷的服务。但在信息传输过程中用户隐私信息可能被泄露,如何解决此问题受到人们的广泛关注。针对2个问题:一是隐私数据生命周期中前期工作需要加强,二是用户参与到数据隐藏工作中,根据实际需求选择需要隐藏的数据。研究提出在数据采集前,根据用户需求进行数据隐密传输。为了保障隐私信息在传输中不被泄露,本文设计一种轻量级加密方法、即数字水印安全套装结构,进行数据隐藏,保障隐私信息安全。该方法基于离散余弦变换和混沌算法,在图像载体频域内隐藏隐私信息,隐私信息具体嵌入位置通过利用混沌算法,和人眼视觉特性的关系动态进行调整,考虑到混沌算法中的初值和参数万一被破解导致隐私信息被破解问题,对混沌算法产生的随机数位置进行进一步的自创公式选择隐藏位置,这样非法截获者肉眼无法察觉隐密信息的存在,也无法对用户内容解密。仿真结果从隐蔽性、隐藏容量和鲁棒性三方面分析,表明该算法可以实现隐私信息的加解密,对其进行攻击实验,仍可获得信息,相比于直接传输敏感信息更安全可靠。

  • 2021-06-17
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瀚美特充电桩方案

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  • 2022-10-28
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广东联通5G工业互联网行业解决方案

? 全球经济长期疲弱,各国政府希望高科技产业带动全行业发展,走出低谷。 ? 5G被各国给予厚望,被认为将加速第四次工业革命,是打通各行业进入数字化革命的良机。 ? 管制机构也意识到,他们管理的是未来经济发展的机会。 ? 监管从“管理竞争与公平”转向“鼓励投资与创新”

  • 2021-04-18
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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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