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李德毅院士:认知的形式化

摘要 人类认知的整个活动,就是如何解释、解决人类在生存和繁衍过程中所遇到的现实问题。通过分析古今中外著名的认知案例,概括人类认知的4种基本模式为记忆驱动的经验模式(OOA)、知识驱动的推理模式(OODA)、联想驱动的创造模式(OOCA)以及假说驱动的发现模式(OOHA),用这4个相对独立的认知模式来完成认知的形式化,OOA和OOCA两个模式是由下而上思维,从物理空间转向认知空间;OODA和OOHA两个模式是由上而下思维,从认知空间转向物理空间。4个模式发生的频度不同,相互之间的转换带有不确定性,共同构成了趋于统一的无尽认知。认知的形式化为构建可交互、会学习和自成长的新一代人工智能系统架构奠定了基础。 关键词:认知形式化;认知螺旋;迭代;多元认知;认知模式;自成长

  • 2024-07-17
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风机振动分析总结,含动图!

风机由于运行条件恶劣,故障率较高,容易导致机组非计划停运或减负荷运行,影响正常生产。风机由于运行条件恶劣,故障率较高,容易导致机组非计划停运或减负荷运行,影响正常生产。

  • 2023-01-20
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百度智慧城市解决方案

目前百度智能云在智能制造、智慧金融、智慧城市、智慧能源、智慧医疗等领域均拥有领先的产品、技术和解决方案。智能交通方面,百度 “ACE 交通引擎”是全球首个车路行融合的全栈式智能交通解决方案。

  • 2022-09-30
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移动金融应用的安全风险分析

从安全测试的角度看移动金融应用的安全现状 从几个安全测试用例看移动金融应用的安全现状,说明大多移动金融应用的客户端在技术层面存在能被攻击的漏洞和安全缺失,而这些将导致严重业务风险。 介绍业务安全风险部分 分析业务安全的的主要风险:用户信息完整保护,业务交易安全,移动端漏洞和代码缺陷暴露,钓鱼打包, 从移动端侵入系统的风险 移动客户端的主要攻击技术 以及 相应的风险缓解措施

  • 2021-07-02
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安全风控之客户端技术实践分享

攻击路径:云服务认证Key -> 云服务公开API/SDK -> 云服务 资源访问/控制 利用方式: ? Github仓库配置不当 ? 云架构中的密码重用 ? 针对云租户账号密码的社工攻击(如AWS Credential Harvesting钓鱼攻击) ? 云主机中Web应用的漏洞(SSRF,RCE,本地文件读取等漏洞) ? 公共的存储桶 ? 信任的关联第三方数据泄露 ? 硬编码在网页或移动APP中的AK/SK。

  • 2021-04-27
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基于AI神经网络业务预测的网络容量规划方法研究

本文在无线数据业务需求爆发增长的背景下,基于业务发展趋势提出适用于无线网络容量规划的神经网络预测模型,创新采用数据增量与循环迭代预测方法,提升业务预测精度,并将预测结论应用于无线网络容量规划中,指导网络资源合理配置。

  • 2021-05-12
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智能楼宇安防监控论文

近些年来,随着经济的发展,人们生活质量的提高,-般的楼宇已经不能满足人们对人身财产安全的要求。然而,智能楼字安防监控系统的出现将从根本上改善这个问题,因此,楼宇采用现代化安防技术是目前发展的必然趋势。

  • 2021-04-16
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射频前端芯片发展现状分析,5G建设的推进带动射频芯片的发展「图」

射频前端芯片负责频率合成、功率放大、信号在不同频率下的收发,包括射频功率放大器(PA)、射频低噪声放大器(LNA)、射频开关、滤波器、双工器等。目前射频前端芯片主要应用于手机和通讯模块市场、WiFi 路由器市场和通讯基站市场等。

  • 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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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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