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云计算白皮书(2024)

白皮书立足产业新发展、新变化、新需求,聚焦新形势下全球云计算发展重点,梳理我国云计算整体发展特点,首次提出中国云计算发展评价体系,并对云计算助力人工智能发展进行了论述,最后给出发展建议和展望。

  • 2024-07-26
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智慧监狱智能化整体解决方案(499页 word)

近年来,随着监狱等级化管理的不断深化,监狱工作已从“死看死守”的传统模式转向“管教并举、寓教于管”的新模式,因此民警编制严重不足的矛盾越来越突出,监管工作实践迫切要求把有限的警力从繁重的值班、巡视等体力劳动中解放出来,向教育转化、深挖犯罪方面重点倾斜。同时,监管信息系统建设的启动,使计算机技术和网络技术融入监管工作之中,也为监狱办公自动化和技术防范智能化提供了广阔空间。

  • 2023-08-02
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智慧物流园区整体建设解决方案

信息技术和供应链管理不断发展并在物流业得到广泛运用,为广大生产流通企业提供了越来越低成本、高效率、多样化、精益化的物流服务,推动制造业专注核心业务和商贸业优化内部分工,以新技术、新管理为核心的现代物流体系日益形成。

  • 2023-05-29
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谈谈ChatGPT背后的核心技术论文

输入几个简单的关键词,AI能帮你生成一篇短篇小说甚至是专业论文。作为上知天文下知地理对话语言模型,最近大火的ChatGPT在邮件撰写、视频脚本、文本翻译、代码编写等任务上强大表现,让埃隆·马斯克都声称感受到了AI的“危险”。

  • 2023-02-08
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我国应制定“城市智能化2025”专项发展规划

2012年2月,中国工程院启动了“中国智能城市建设与推进战略研究”重大咨询研究项目。来自多家单位的47位院士和180多位专家参加了研究。项目分设13个课题,涉及城市基础建设、信息、产业、管理等方面。在充分调研、讨论的基础上,形成了研究总报告。

  • 2022-03-31
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基于过滤模型的聚类算法_邱保志

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法(CA-FM).算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数;然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型;最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比, CA-FM算法具有较高的聚类精度.

  • 2021-05-06
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PID控制算法一勺烩 从模型到实现再到口诀

在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在很多控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的经典。经典的未必是复杂的,经典的东西常常是简单的,而且是最简单的。PID算法的一般形式:

  • 2021-04-17
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2020中国数字政府建设白皮书

中国的数字政府建设起步于20世纪90年代,目前数字政府建设的信息化阶段基本完成,步入加速发展的数据化时代,围绕政务数据的多维度创新方兴未艾。未来,数据和智能技术将全方位加码政府的决策、服务和治理模式,迎来数字政府发展的智能化阶段。

  • 2021-03-25
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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本研究报告自2026年4月启动编制,分为前期研究、框架设计、文稿起草、征求意见和修改完善五个阶段,面向具身智能训练场软硬件技术提供方、基础支撑技术提供方、建设方、运营方、场景合作方、服务应用方开展了深度访谈和问卷调查等工作。本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所联合人形机器人(上海)有限公司、具身智能测试实验室牵头撰写。

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