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三维重建技术综述

三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。 三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下,只需要经过点云数据的配准及融合,即可实现景物的三维重建。

  • 2021-02-26
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云端的智能应用软件架构及技术要点

针对油气智能平台的应用集成写的一篇总结,本文用于梳理在一个智能平台中的智能场景应用的软件开发与集成技术,用以在后期指导基于人工智能的软件开发。因为该技术具有一定的通用性,就发出来了。2019年9月的稿,2020年4月修改了一部分,仅供参考。

  • 2021-02-26
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数字化转型与智能制造,概念异与同

新冠疫情爆发以来,“数字化转型”突然被频频提及,成为“网红”术语。新冠疫情让制造企业对数字化转型有了更加深刻的感受和更加迫切的需求。一夜之间,数字化经营能力已经成为制造企业最基本的生存能力。然而,制造业圈内一向概念术语众多,比如智能制造、工业互联网、人工智能、数字孪生、数字化转型...让人眼花瞭乱,不知从何下手。可以说,概念术语多如麻,乙方产品各自夸。数智时代要有数,赋能赋智全靠它。技术本是同林鸟,融合应用不分家。智造转型异与同?区分角度讲方法。

  • 2021-02-26
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基础电子元器件产业发展行动计划

信息技术产业是关系国民经济安全和发展的战略性、基础 性、先导性产业,也是世界主要国家高度重视、全力布局的竞 争高地。电子元器件是支撑信息技术产业发展的基石,也是保 障产业链供应链安全稳定的关键。当前我国电子元器件产业存 在整体大而不强、龙头企业匮乏、创新能力不足等问题,制约 信息技术产业发展。

  • 2021-02-25
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三种分布式人工智能主流框架方案对比

在最近的几年中,人工智能随着神经网络的突破,得到了巨大的发展,特别在图像、分析、推荐等领域。在人工智能快速发展的同时,计算规模不断扩大、专家系统过于单一、神经网络模型的灵活性、应用领域的复杂行等问题,也在不断升级。在这样的环境下,分布式人工智能的发展被研究机构和大型企业提上日程。分布式人工智能,可以解决集中化人工智能的几个主要问题:? 规模化的计算问题。? 计算模型的拆分训练。? 多智能专家系统的协作。? 多智能体博弈和训练演化,解决数据集不足的问题。? 群体智能决策和智能系统决策树的组织,适应复杂的应用场景,比如工业、生物、航天等领域。? 适应物联网和小型智能设备,联合更多的计算设备和单元。

  • 2021-02-20
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智慧校园

智慧校园促进人与校园的融合、促进人与信息系统的融合、促进校园实体和信息系统的融合,创建开放的、创新的、协作的、智能的综合信息服务平台,教师、学生和管理者全面感知不同的教学资源,获得互动、共享、写作的生活环境、实现教育信息资源的有效采集、分析、应用和服务。

  • 2021-02-17
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基础电子元器件产业发展行动计划(2021-2023年)

信息技术产业是关系国民经济安全和发展的战略性、基础性、先导性产业,也是世界主要国家高度重视、全力布局的竞争高地。电子元器件是支撑信息技术产业发展的基石,也是保障产业链供应链安全稳定的关键。当前我国电子元器件产业存在整体大而不强、龙头企业匮乏、创新能力不足等问题,制约信息技术产业发展。面对百年未有之大变局和产业大升级、行业大融合的态势,加快电子元器件及配套材料和设备仪器等基础电子产业发展,对推进信息技术产业基础高级化、产业链现代化,乃至实现国民经济高质量发展具有重要意义。为深入贯彻落实党中央、国务院决策部署,持续提升保障能力和产业化水平,支持电子元器件领域关键短板产品及技术攻关,特制定本行动计划。

  • 2021-02-13
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数字孪生、组态与三维GIS工具核心技术功能解析

在工业数字化转型浪潮中,数字孪生、组态软件与三维GIS平台作为三大关键技术支柱,各自在不同维度发挥着核心作用。本报告通过对三类工具的技术功能进行系统性拆解,旨在厘清其技术边界与能力侧重:数字孪生工具聚焦于物理设备的高精度建模与仿真分析,组态工具专注于工业流程的可视化监控与控制,三维GIS平台则致力于地理空间数据的三维呈现与空间分析。通过对三者核心功能的深度解析,为技术选型与系统集成提供清晰的参考框架。

  • 2025-10-06
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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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