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家电行业MES系统解决方案

人们对MES制造执行系统在家电生产领域的应用并不陌生,这是离散型MES制造执行系统应用的一个重要领域,如空调、冰箱、电视、洗衣机等生产加工中均具有批量制造、多品种小批量、单件生产的等特点,很多企业也是以以订单、合同为核心生产中心,交期、价格、质量、按订单设计生产、售后服务成为企业运营的核心工作。产品的性能、质量、价格、交货期及售后服务是竞争取胜的关键。故此MES制造执行系统在家电制造行业的应用有着广泛的空间。

  • 2021-04-23
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新型智慧城市总体规划方案

新型智慧城市总体规划方案:新型智慧城市建设将围绕“开放共享、智慧创新”,充分整合现有数据、系统、服务等资源,强化基础设施建设,打造“大数据中心”和“智能处理中心”,重点推进信息惠民、在线政府、城市治理、产业经济四大领域建设。

  • 2021-04-23
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大足区智慧农业发展实施方案(试行)

为贯彻落实《重庆市实施乡村振兴战略行动计划》《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划(2018—2020年)》和《重庆市人民政府办公厅关于印发重庆市智慧农业发展实施方案(试行)的通知》(渝府办发〔2019〕111号)等文件精神,结合我区实际,制定本实施方案。

  • 2021-04-23
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儿童运动协调障碍AI诊断系统研究综述

运动协调障碍是儿童生长发育过程中的一种高发问题,严重影响儿童身心健康并对成年后的远期健康造成多种不良影响。随着人工智能的发展,可利用计算机视觉领域的人体姿态估计和动作识别技术辅助诊断这类疾病,有利于提升医疗普惠程度和医疗效率,对缓解医疗资源不足有着重要意义。报告了儿童运动协调障碍AI诊断系统的研究现状,介绍了儿童运动协调障碍的临床诊断方式,并基于此提出了计算机辅助诊断该类疾病的诊断技术路线,总结了人体姿态估计和动作识别任务的深度学习方法,分析了目前主流使用的人体姿态估计与动作识别任务评估指标与其对应数据集,讨论了其应用于计算机辅助诊断的问题及挑战

  • 2021-04-23
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大唐高鸿:车联网成果与智慧交通解决方案

美国最早是单车智能,后来结合DSRC技术,也在逐步向智能网联迈进。摄像头、激光雷达感知距离有限,而且容易被遮挡,可以通过网联实现互通帮它提高感知。再就是用MEC、5G、C-V2X,我们可以在很大程度上降低成本。每辆车去装激光雷达,比如厦门公交车,全厦门一共6千辆公交车,但只有900个路口,如果装激光雷达的话,每辆车装四五个,每辆车的成本就是100万,因为厦门有公交车专用道,所以我们在路侧安装感知,通过车联网实现互通,可以辅助全市的车辆使用,也可以把成本降到最低,这也是V2X的价值。

  • 2021-04-23
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结合CNN和catboost算法的恶意安卓应用检测模型_苏庆

针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。首先通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号;然后使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变;接着将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率;最后对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。

  • 2021-04-22
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“5G+AI”技术场域中的教学形态创新及关键问题分析

通过革新信息的感知、传输、处理与应用模式,5G与AI技术将重新定义“人一机一物”的时空组织形态与感知交互模态。一方面,高带宽、低延迟、泛连接的5G网络能够有效激活虚拟现实、无线传感等技术,从而为实现全面感知、虚实融合以及远程操控奠定基础;另一方面,5G与AI技术的融合,可进一步实现“人一机一物”的智联智通与深度交融。对教育教学而言,“5G+AI”技术场域将首先推动各教学要素的创新,包括激活高清、动态、三维的学习资源,构建泛在、智联的学习空间,催生便携、智能的教学工具,以及提升师生的认知与协作能力等。在此基础上,通过教学要素的跨时空重组、虚实世界的深度融合、低延迟的远程操控等途径,“5G+AI”技术场域将进一步促进教育教学向着智能化、泛在化、个性化的方向发展。与此同时,为确保5G与AI技术在教育教学中的有效应用和长远发展,人们还需要在技术实现、应用推广与科技伦理等方面厘清并解决相关问题。

  • 2021-04-22
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大数据、AI平台支撑下的智慧金融产品研发与实践

为提升大数据、人工智能等技术的金融场景应用质效,提高金融服务敏捷化、智能化水平,搭建整合数据采集存储、批流一体化计算能力的大数据基础服务平台,建设集成主流机器学习框架及基础算法模型、具备全流程建模能力的人工智能基础服务平台,并在平台基础上构建场景化数据资产及应用算法模型,推出面向不同业务场景的智能化产品。实践结果表明,不同场景的智能化产品使投研效率提高数十倍,助力理财业务实现 15% 左右增长,会计风险核查准确率提高到 90% 以上。基于大数据、AI平台的研发范式,能推动智慧金融产品高效、敏捷落地与应用,有助于推动银行智慧化转型、高质量发展。

  • 2021-04-22
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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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