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IAIS2016人工智能趋势与应用—李成华

在这样的趋势下,莫比嗨客也将继续努力,莫比嗨客是一个利用人工智能技术、NLP技术和BI技术对任务精准智能分发的新任务平台。莫比嗨客被称为全场景AI数据服务提供商,玩转自动驾驶、

  • 2021-12-20
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专业化医疗人工智能平台:驱动医疗AI从实验到实用

医疗人工智能系统在过去两年中取得了突 破 性 的 发 展,获 得 了 医 院 和 医 生 的 广 泛 认 可 。医 学 影 像 人 工 智 能 发 展 尤 其 快 速,广 泛 应 用 到 肺、心 脏、脑、眼 科、皮 肤 等 多 器 官 的 多种疾病的诊断中。医学影像人工智能系统 在医院的应用不仅显示出良好的效果,而且 促进了医院对于人工智能系统的认知,显示 出蓬勃的发展潜力。

  • 2021-12-20
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intel_智能交通_大数据应用

数据过于庞大,建设中心机房困难 智能交通_大数据应用,带宽所限无法将海量数据汇总至总中心 数据多为分中心本地用户访问 数据过于集中,系统风险加大 总中心投资过大,无法分摊到位

  • 2021-12-20
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风电集控-风电场集中监控系统解决方案

风电集控-风电场集中监控系统解决方案

  • 2021-12-20
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《人工智能引领全球数字化转型》白皮书

全球正迈向数字化新时代。以云计算、大数据、人工智能与物联网 为代表的数字技术,其能量在持续释放。在这些层出不穷的数字技术的 驱动下,价值链正破裂重塑,新生态系统不断涌现,行业边界变得越发模 糊,越来越多的传统企业都在试图通过重构自身业务模式来从容应对行业 变革,并跨越传统的行业界限扩展其业务。同时,那些不断涌现的以数字 技术创新为驱动的公司,正在利用其领先的技术能力成为行业的搅局者、 颠覆者。我们看到,企业的数字化转型在打破原有游戏规则的同时,给社 会、经济及个人带来了革命性的改变。

  • 2021-12-20
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Intel智慧交通解决方案

大数据和云是两个不同的概念,但两者之 间有很多交集。支撑大数据以及云计算的 底层原则是一样的,即规模化、自动化、 资源配置、自愈性,因此实际上大数据和 云之间存在很多合力的地方。大数据应用 是在云上跑的、非常典型的应用。例如尽 管电子邮件也是云上的应用之一,但也可 以脱离云架构,但是大数据应用必须架构 在云设施上。这就是两者的关系

  • 2021-12-20
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IT桔子:中国智能电视市场研究报告2016

智能电视是基于互联网应用技术,搭载开放式操作系统与芯片,拥有开放式应用平台,可实现双向人机 交互,通过自定义安装软件对功能进行补充和升级的,集影音、娱乐、数据等功能于一体的电视产品 ? 智能电视能为用户带来有别于有线数字电视接收机(机顶盒)的、丰富的个性化体验,成为电视的趋势

  • 2021-12-20
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ITS 投资项目决策中费用效益和不确定性分析

近年来,智能交通系统(Intelligent Transportation Systems(ITS))在道路交通中得到了推广应用,ITS 能 够有效地降低延误、增加安全性、减轻能源消耗和环 境污染以及提高出行舒适度[1]. ITS 项目具有投资规 模较大、系统构成比较复杂的特点,如何对现实不确 定环境下的项目方案进行经济效果分析成为其投资 项目决策中亟待解决的重点和难点问题[2].

  • 2021-12-20
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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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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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