加快AI创新应用驱动银行智慧转型——2020年金融AI云课堂线上+线下活动成功举办

当前，语音识别、机器学习、机器视觉等人工智能技术研究成果已逐步走出实验室向金融行业融合落地。同时，基础层的云计算、大数据等技术的成熟更是促使了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则推动了人工智能浪潮。人工智能技术的快速发展及研究应用深刻地影响并改变着金融行业发展格局，让金融服务更具个性化与智能化，在促进传统金融机构服务与管理能力提升、催生新兴产品与服务模式的同时，也给业务创新与竞争、技术吸收与应用等带来了新的挑战。在技术变革外部驱动和转型发展内生需求的共同作用下，各金融机构纷纷加大资源投入，积极探索运用人工智能技术促进业务创新发展，人工智能正在逐步成为促进金融行业变革创新的重要驱动力。

2021-04-26
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6G需求、愿景与应用场景探讨

随着5G市场的快速发展，通信学术界、产业界以及标准化组织均启动了6G在愿景、需求和技术上的研究。6G一定是一个对5G不足不断增强，并满足新的需求而顺势发展的系统，将在5G基础上全面支持整个世界的数字化，并结合人工智能等技术的发展，实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物。为了促进6G通信技术交流，推动我国6G通信技术发展，《电子技术应用》杂志2021年第3期推出“面向6G的网络与业务需求”主题专栏，论文内容针对6G需求、愿景与应用场景展开讨论，重点涵盖6G典型业务和应用场景、6G网络指标体系、6G网络架构以及在内生智能和立体多维覆盖方面的发展趋势等多个领域，期待为6G技术研究和发展提供有益的借鉴。

2021-04-26
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全自动集装箱封条分拣方案

为了提高港口码头、班轮公司、堆场对集装箱封条的使用和管理效率，针对目前传统封条派发方式进行分析，形成一套关于集装箱封条自动分派和管理的解决方案。方案是软硬件配套产品，涉及工业设计制造、人工智能、AI图像识别、PLC控制网络通信、远程实时监控等技术。方案可助力码头通过智能设备对集装箱封条进行入库、盘点、分拣、分配、跟踪处理，整个过程显著减少人工干预、简化信息传递，大幅提高集装箱封条管理的工作效率。

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智能电网信息安全解决方案

近年来，国家电网公司大力推进特高压电网、SG186工程和电力通信等建设，数字化电网、信息化企业的蓝图逐步实现，为智能电网建设奠定了扎实的基础。随着我国智能电网的建设，信息安全问题越来越突出，电网调度自动化，继电保护和安全装置、发电厂控制自动化、变电站自动化、配网自动化、电力负荷控制、电力市场交易、电力用户信息采集、智能用电等多个领域均可能面临信息安全的威胁，信息安全已成为智能电网安全稳定运行和对社会可靠供电的重要基础，是电力企业生产、经营和管理的重要组成部分。

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楼宇自控系统综合评价研究

智能建筑楼宇自控系统（BAS）利用微机和通信技术对设备进行监测和控制。对提高设备利用率、节省运行人力成本、合理使用能源、加强建筑设备状态监视等具有极大的意义。针对BAS复杂程度较高、评价指标单一、难以准确做出整体性评价的问题，运用综合评价的系统学方法，建立了一套BAS评价体系，并利用层次分析和模糊综合数学方法对其进行权重设置和定量计算．最终得到模糊综合评价结果。

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基于WIFI定位高校实验楼宇的智能照明优化设计

利用 WiFi 技术设计了一种实验楼宇智能照明控制系统。通过 AP 站点对 WiFi 站点进行测距，单片机通过通信层将测距结果传送给管理层中照明管理服务器进行实时定位处理，并下发控制命令，实现对实验楼宇中的照明设备进行智能远程控制。文章对智能照明系统的整体方案、硬件系统架构设计与软件系统架构设计进行介绍。最后经过系统功能测试，文中的智能照明控制系统具有实时定位，远程动态照明控制和照明节能等功能要求。

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基于VxLAN的网络分组策略研究与分析

IP 网络接入的终端数量和种类越来越多（如企业员工 PC 或 TC 接入、访客手机接入、IP Phone / 打印机/ 物联终端等接入）、承载的业务类型日益丰富,例如企业办公网、生产网、视频监控网、智能楼宇物联网等统一到 IP 网络上承载,员工接入方式也多种多样,如公司分支机构或总部接入、出差远程 VPN 接入等,传统基于 ACL 的网络策略无法应对企业 IP 网络业务场景的变化,面临管理维护复杂度的重要挑战。该文给出一种基于用户逻辑分组（安全组）的策略模型,并全面分析企业应用场景,给出基于 VxLAN 网络的安全组全网同步方案,实现网络策略与网络属性（IP/ VLAN/ MAC）等无关,大大降低企业 IP 网络策略数量和变更频率,并在实际大型企业的 IT 网络进行应用评估,可以将数以万计的策略数量降低到百计,应用价值高、效果明显,指明了企业 IP 网络策略的演进方向。

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基于云端大数据的智能导向钻井技术方法

目前国内外学者在利用测井数据进行岩性识别方面的研究成果丰硕。如交会图法可以根据与取芯井岩芯资料对比校正后的图版，较为准确地识别多种岩性在交会点的坐标，从而看出各种岩性的分界和所分布的区域，实现岩性识别。但交会图法不能进行全井段的岩性识别，且耗时较长、人为因素大。同时地下情况复杂和非均质性较强，测井数据之间经常呈现极强的非线性关系，数据间的映射关系也极为复杂，应用传统方法的效果较差。神经网络模型可以进行测井资料的岩性识别，经过训练和测试，验证了神经网络模型在岩性识别中是行之有效的，但神经网络中存在的过拟合、局部极小化问题、收敛速度慢等缺点。支持向量机算法在岩性识别中具有可行性和有效性，并且运用支持向量机模型在岩性识别中取得了较好的效果。但支持向量机是一种有坚实理论基础的小样本学习方法，若面对成千上万甚至更多的测井数据点，其优势不能得到很好的发挥。所以提出了在进行岩性剖面预测的过程中根据决策树和随机森林的优缺点，灵活运用以得到精度最高、泛化能力最强的模型。

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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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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

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