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智慧住区设计标准要点解析

慧住区设计标准的编制是基于对物业管理、居民生活和智慧城市的需求分析,在理清智慧住区的建设思路后,提出可集成性、可操作性、安全性、可靠性、可扩展性等设计原则,并就智慧住区的总体架构、管理平台和感知系统展开重点剖析。

  • 2021-04-25
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AI,终于对我的生活全面下手了

人类生活方式正在快速转变,这一切给人类历史带来了一系列不可思议的奇点。” 确实,人们生活的方方面面和产业变革的各个角落,都在AI技术的加持下,变得愈加高效、智能和安全。 同时,作为受人启发、由人创造的人工智能技术,它最终必然要走向“以人为本”。

  • 2021-04-25
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AI 图像智能修复老照片,效果惊艳到我了

图像识别技术本身的原理并不复杂,信息的处理是这一技术的关键点所在。近年来,由于深度学习的发展,大大提高了图像识别的准确率,深度学习通过大量图像数据信息特征的积累与分析,可自动完成特征提取和图像匹配等任务。

  • 2021-04-25
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AI的哲学系思考—认知不变性与AI

本文从科学认知的不变性(Hard To Vary, HTV)入手,介绍了HTV存在的必要性以及广义上如何基于内部可变性(internal variablity)和外部可变性(external variability)在AI中衡量并实现这种不变性,最后介绍了几个刚刚提出的实现认知不变性的具体标准。

  • 2021-04-25
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城市发展模式变化对地下水补给的影响——以北京市大兴区为例

近年来,城市发展模式由资源消耗型转变为智慧生态型。人类活动对地下水环境不再仅带来“负效应”,更通过管网渗漏、人工补给、节水压采等途径逐渐突显出对地下水资源的“正效应”,因此,需要从“正负效应”综合分析城市化对地下水资源的影响。北京市大兴区具有城市发展模式转变的典型特征,以 1996 年、2006 年、2016 年为时间节点,分析该地区浅层水在城市发展过程中的时空变化特征。分析表明大兴区城市化扩张明显,建设用地的面积占比由 1996 年的 19.80% 增长至 2016 年的 53.61%,而水位变幅小于 0.3 m 的区域面积从 1996 年的 5.17 km2 增长至 2016年 507.99 km2,与建设用地的范围高度重合。不透水面空间的连续性和集中性,更易阻碍雨季降水对地下水的补给,致使水位变幅减弱。随降水量的增加和再生水的推广利用,浅层水位得到控制并回升 , 局部范围甚至改变了原有的地下水流场状态。2006—2016 年浅层地下水储量增加约 0.72 亿 m3,灌溉区和永定河沿岸的增加量占其中的 83.33%。人工补给已经是除自然降水外不可忽视的地下水补给方式,并使人为活动产生的“正效应”在对地下水资源的影响中发挥主导作用。

  • 2021-04-25
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人工智能进行时:人类的未来与未来的人类

人工智能正在塑造着人类的未来,也在塑造着未来的人类。人工智能不遥远,也不可怕,它改变着我们生活中的点点滴滴,为我们带来便利,它也会和人类共同进步。它是人类的孩子,也是人类的朋友,或许还会成为未来人类的一部分,让人类变得更强大。

  • 2021-04-25
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AI技术不是虚幻概念,在试错中改变世界

由于AI是一项复杂的新技术,它不像是我们身边的一系列实物,看得见摸得着,所以很多人认为AI就是一个概念。其实,这个看法是落后的,AI并非概念,而是真正的硬实力。AI应用不是为炫技,而是要落地生根

  • 2021-04-25
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基于5G技术的远程监控系统在城市轨道交通建设工程中的应用

轨道交通建设工程施工点多、分布范围广,施工过程中产生海量的各种数据,当前基于3 G、4 G技术的远程施工监控系统存在传输容量受限、计算能力差和实时性不强等问题,不能适应城市轨道交通建设快速发展的局面。分析了构建基于5 G技术的轨道交通智慧化工点监控系统的重要性,介绍了该系统的系统架构、5G传输网络架构和各模块功能。该系统采用多层次、多节点结构的分布武智慧化工点监控系统方案,采用深度学习技术加强计算环节,采用5G技术实现工点间数据传输,支持大容量超高清视频数据实时传输,可实时分析工点监控数据,能够准确预测风险,提高了管理效率和应急处置能力。在广州地铁的试点应用效果表明,该系统满足城市轨道交通工程多线路、多工点并行操作的需求。

  • 2021-04-25
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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