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智慧城市背景下的智慧规划思考与实践

智慧城市背景下的智慧规划思考与实践过程。

  • 2021-11-26
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人工智能与中医诊断技术

中医诊断学是中医学的基础学科,它的发展影响着中医各临床学科的诊疗,尤受临床及科研学者的重视,因此也是现代中医学发展的前沿学科。目前,制约中医诊断学发展的瓶颈主要有四诊信息规范化客观化采集、中医诊断术语规范化等方面。中医四诊信息采集过程具相对主观性的问题由来已久,在许多中医学者坚持不懈的努力下,取得了一定进展,但仍存在采集过程不规范、标准不统一等问题。中医诊断术语规范化工作近几十年来亦受到高度重视,制定了相应的标准,但所制定标准与历版教材又有一定出入;中医工作者受教育时养成的既定习惯更改不易,推广较难;且在历代中医典籍医案中,术语普遍存在一词多义、多词一义等情况,以上种种情况造成了中医诊断术语仍较难统一,不利于传承和发展。

  • 2021-11-26
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人工智能产业中不可忽略的技术领域之NLP

据国家工业信息安全发展研究中心知识产权所(工信部电子知识产权中心)发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》显示,截止到2020年10月底,我国自然语言处理技术领域专利共有48137件,2019年专利申请数量为11342件,是2000年专利申请量的118倍,占人工智能年度专利总申请量的5.65%。2020年度(截止到2020年10月底)自然语言处理技术领域专利申请量为7910件。自2015年以来,自然语言专利技术申请量增长速度明显加快,说明自然语言专利技术专利布局正处于活跃时期,是创新主体关注的重点。

  • 2021-11-26
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人工智能产业中不可忽略的技术领域之知识图谱

知识图谱可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,同时提供了一种更好的组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力,同时也在智能问答中显示出强大威力,已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一

  • 2021-11-26
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钢铁产业碳中和途径及其关键技术研究

钢铁产业是国民经济发展的支柱产业。我国是世界第一钢铁大国,2020年粗钢产量达到10.65亿吨,占全球粗钢总产量的56%,但我国钢铁生产以高炉-转炉长流程为主,严重依赖煤基化石能源,是导致碳排放量较高的首要因素。2020年,钢铁产业二氧化碳排放量占我国碳排放总量的16%左右。有效降低二氧化碳排放强度和加强碳捕捉利用是钢铁产业亟待解决的难题,也是国家的重大战略需求。因此,钢铁产业亟待研发和应用碳中和前沿技术,实现低碳绿色化转型升级。即将实施的碳税政策更凸显其倒逼作用,将对资源能源密集型的钢铁产业产生直接深远的影响。

  • 2021-11-26
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碳中和背景下的国际绿色技术发展态势分析

绿色技术创新是实现绿色发展和碳中和的关键驱动力,正成为全球新一轮工业革命和科技竞争的重要新兴领域。本文调研梳理了主要国家和地区发布的促进绿色技术创新的战略规划,并基于全球绿色技术领域PCT专利的计量和文本聚类方法,分析了国际绿色技术的研发态势。

  • 2021-11-26
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新兴技术和数据主导的新时代:太空篇

美国大西洋理事会设立“新兴技术与数据的地缘政治影响委员会”(GeoTech Commission),并发布《新兴技术与数据的地缘政治影响》报告,以应对数字技术发展所带来的挑战,确保数字经济、实体经济以及相关基础设施的可持续发展。本文为该报告的第六章,强调了商业太空对美国安全和繁荣的重要作用,为加快开发和部署商业太空相关产业,提出具体建议。

  • 2021-11-26
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新兴技术和数据主导的新时代:全球健康篇

美国大西洋理事会设立“新兴技术与数据的地缘政治影响委员会”(GeoTech Commission),并发布《新兴技术与数据的地缘政治影响》报告,以应对数字技术发展所带来的挑战,确保数字经济、实体经济以及相关基础设施的可持续发展。本文为该报告的第五章,倡议建立一个基于数据传感和可信网络的全球大流行病监测和防控系统,并提出6项具体策略。

  • 2021-11-26
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储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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