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斯堪尼亚:多元化解决方案全力实现碳中和

对于实现交通系统碳中和目标,目前没有一套一劳永逸的解决方案,能够实现欧盟提出的2040碳中和的交通体系,和中国2060年碳中和的交通体系,必须通盘安排,整体规划,推动多种技术路线、多元化解决方案的应用。斯堪尼亚的可持续运营之道基于三大支柱:提高能源效率、使用替代性燃料和电气化、以及智能和安全的运输。

  • 2021-08-06
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比尔·盖茨关于“碳中和”的十个洞见:带给世界的解决方案

比尔·盖茨先生的新书《气候经济与人类未来》,才知道,盖茨先生过去数年一直花费大量时间精力致力于“气候变化与人类未来”的研究。透过此书,盖茨给我们奉献了关于“碳中和”和零碳经济精彩而又通俗的分析。本文归纳了盖茨先生的十个洞见,而这可能也是带给美国、乃至全世界的解决方案。

  • 2021-08-06
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以自然为本的解决方案:企业实现碳中和的新机遇

过去一年,北极圈经历了历史最高温,澳大利亚、西伯利亚等多地森林火灾频现,大西洋上的飓风数量创历史记录——气候变化没有因为新冠疫情而放缓脚步,反而进一步威胁着人类的生命健康、粮食安全、水供应和经济增长[1]。为了应对气候变化,《巴黎协定》设定目标在本世纪内让全球升温不超过2℃,并力争将升幅限制在1.5℃临界点内。而要实现这一目标,到2030年,全球人为造成的二氧化碳净排放量必须比2010年下降约45%,并在2050年实现净“零排放”[2]。

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边缘计算硬件架构介绍

边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合,并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能(AI),而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置,例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜,对硬件施加了不同的限制。

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基于TensorFlow的分布式深度学习技术

随着各大企业和研究机构在TensorFlow上训练越来越多的机器学习模型,项目的数据和计算能力需求正在急剧增加。在大部分情况下,模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的,但随着数据集的增大和训练时间的增长,有些时候训练需要一周甚至更长时间。因此,开发者们不得不寻求分布式训练的方法。 今天分享的内容包括分布式深度学习概述(深度学习模型、分布式计算框架、分布式训练目标),分布式TensorFlow、模型训练优化技术和分布式计算提升方法。

  • 2021-08-06
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人工智能和智能边缘方案及实践

什么是边缘计算 在靠近终端设备或数据源头的边缘节点,融合联接、计算、存储、控制和应用,满 足用户实时、智能、数据聚合和安全需求。 智能边缘,就是将简单的边缘节点智能化,将云上AI能力下沉到边缘节点,做到本 地处理。边缘计算是为减轻传统云计算架构的计算负担,是其补充或延伸,云边协同。 ? 连上云的边缘才有强大能力和灵活性。 ? 连上边的云才有数据引流上云和应用服务落地点。 人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能, 感知环境、获取知识 并使用知识获得最佳结果的理论、 方法、技术及应用。

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安康通智慧民政监管大数据平台解决方案-202105

利用互联网、物联网、大数据建立统一市级大数据平台AI建立智慧化、场景化业务模型赋能各类养老服务组织,提高运营管理能力基于云计算+大数据+AI技术,为长者建立统一的数字画像以场景化设计理念,提供不同角色的沉浸式互动体验成熟的SOP实现不同业务场景的标准化服务,为长者提供高质量服务打造统一的养老大数据平台,打破养老信息孤岛现状,打通纵、横平台的数据,实现统一监管,打造数智养老

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谷歌发布史上最强人类大脑「地图」,在线可视3D神经元「森林」

长久以来,科学家们一直梦想通过绘制完整的大脑神经网络的结构,以了解神经系统是如何工作的。 不知你是否看过高分辨自动重建的3D大脑皮层地图? 近日,谷歌与哈佛大学的Lichtman实验室合作,发布了最新的「H01」数据集,这是一个 1.4 PB 的人类脑组织小样本渲染图。 H01 样本通过连续切片电子显微镜以 4nm 分辨率成像,再通过自动计算技术重建和注释,最后可以看到初步的人类大脑皮层结构。

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政务智能体发展研究报告(2025 年)

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