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人工智能及应用

证据理论是由德普斯特(A.P.Dempster)提出,并由沙佛(G.Shfer)进一步发展起来的一种处理不确定性的理论。也称为D-S理论。其将概率的单点赋值扩展为集合赋值,弱化了公理系统。处理由不知道引起的的不确定性。

  • 2021-05-03
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信通院出品:人工智能核心技术产业报告

该人工智能核心技术产业白皮书,探讨以深度学习技术为主要驱动力的人工智能发展状况、技术创新重点与产业发展趋势,总结十三五期间我国发展情况,提出十四五期间的发展方向与机遇,以期与业界分享,共同推动我国人工智能的技术创新与产业发展。

  • 2021-04-23
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一家工业互联网公司的中国式开荒

用互联网思维来做工业,把研发、设计、生产、仓储、市场的整链拆解成若干个闭合的小链,每个小链都可单独外包。这种思路,就像乐高一样,每个零件都可拆取,拼装回去就是一个成品。孙伟杰将这种模式称之为“链条式可截断式服务”,本质上是智力和资源的共享。

  • 2021-04-20
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互联网+_背景下具有协同育人特色的土建类专业实践教学体系研究

当前,土建类专业实践教学存在教学内容与岗位需求脱节、教学条件与现实需求矛盾、教学过程与生产过程错位、教学模式与个性化需求冲突、支撑体系和管理保障乏力等现实困境。“互联网+”具备跨界融合、创新驱动、重塑结构、尊重人性、开放生态、连接一切六大特征,基于此构建实践教学体系是构建校企协同育人共同体的载体、满足人才供给侧与需求侧平衡的必然要求,是推进职业教育现代化的必由之路。对此,要从校企协同重构目标体系、重建课程体系、优化教学资源、改革教学模式、共建管理平台、完善教学保障、改革考核评价七个维度构建土建类专业实践教学体系。

  • 2021-04-21
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基于5G技术下医疗装备采集管理解决方案探讨

近年来医院已经开始建设医疗信息系统,并且开始实现内部信息的共享与协同目的,但是,从整体发展角度来讲, 设备运作监督管理还存在很多不足之处,且在全员信息化的环境中,不能创建良好的设备监督管理体系,缺乏对 设备运作效率与成本经济的分析和评价,且医院中尚未建设完善的设备运行监督管理信息标准,难以有效进行设 备状态的管理,参数的监督管理缺乏合理性与科学性,难以满足网络时代背景之下的发展需求。鉴于此,提出5G 技术下医疗装备采集管理的解决方案,旨在提升设备监督管理的自动化水平与网络化效果,为后续发展夯实基础。

  • 2021-04-18
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云端融合的工业互联网体系结构及关键技术

随着物联网、云计算和大数据等技术的发展, 人类正迈入第四次工业革命时代. 工业互联网作 为建立在生产对象之间、对象与外部环境之间、对象与人之间高度协同、共享智能的全球性网络, 是 实现这场革命的核心. 然而目前对工业互联网的研究大多局限在物联网、云计算和大数据等各自辖 域, 其云端协同尚处于 “感、联、知、控” 的初级阶段, 尤其缺乏云端融合、共享智能的体系结构及关 键技术, 无法应对其中感知对象更加复杂、联网实体更加多元、数据处理更加快速、反馈控制更加智 能等需求. 为此, 本文首先重点调研和归纳了该研究领域所涉及的几个重要方向的研究现状和面临挑 战; 在此基础上, 提出一个云端融合的工业互联网新型体系结构及相关关键技术的解决方案; 之后, 针 对智能制造领域的具体应用

  • 2021-04-17
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AI 强化学习(RLAI)

强化学习 (reinforcement learning) 经过了几十年的研发,在一直稳定发展,最近取得了很多傲人的成果,后面会有越来越好的进展。强化学习广泛应用于科学、工程、艺术等领域。 下面简单列举一些强化学习的成功案例,然后对强化学习做简介,介绍两个例子:最短路径和围棋,讨论如何应用强化学习,讨论一些仍然存在的问题和建议,介绍《机器学习》强化学习应用专刊和强化学习应用研讨会,介绍强化学习资料,回顾强化学习简史,最后,简单讨论强化学习的前景。

  • 2021-04-23
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明略科技快手家居行业价值研究报告

此次调研向15020个样本推送了问卷链接,最终回 收有效样本650个 被访者条件 20-65岁 符合市场调研的常规条件(相关行业排除、最近一个月内参加过市场调研的排 除) 最近2年内有过家居装修、家具消费的人或计划在未来半年内有家居装修、家 具消费的人 样本量 有效样本总量650个

  • 2021-04-18
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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