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不能把数字经济窄化为互联网经济

现在确实有不少人,一提数字经济就和互联网平台挂钩,甚至将其直接等同于虚拟经济,这就是认识上的错误了。我认为数字经济整体上是务实的,数字化转型是时代趋势,各行各业都得转,否则就会被时代淘汰。 当今世界正在经历一场大范围、深层次的由数字技术带来的社会经济革命,数字化转型已经成为人类社会发展的必然选择。 为探讨数字经济发展与数字化转型的问题与解法,科技日报记者近日专访了中国科学院院士、中国计算机学会理事长、北京大学教授梅宏。

  • 2023-02-09
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日本:我们从不做设备维修!

日本工人时时维护设备;中国工人天天维修设备,一字之差,效能却相差数倍。随着中国企业的实力上升,很多企业开始大举购买最先进的设备进行生产,虽然设备水平并不比西方国家的设备有明显差距,而且工人的技能甚至优于西方,但效能却反差明显。

  • 2023-02-09
  • 阅读262

电子器件用低膨胀聚酰亚胺薄膜研究进展_卢小闯

近年来,柔性电子器件飞速发展,聚酰亚胺(PI)薄膜作为柔性基板材料及介电绝缘材料大规模应用于柔性电子器件和挠性线路板等的制备,但其较高的热膨胀系数降低了它在变温加工过程的尺寸稳定性,故有必要调整其热膨胀系数与构成电子器件的其他材料相匹配

  • 2023-02-09
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复杂场景下基于增强YOLOv3的船舶目标检测_聂鑫

为提升水上交通安全监管的智能化水平,进一步提高基于深度学习的船舶目标检测算法的定位精度和检测准确率,在传统 YOLOv3算法基础上,提出用于船舶目标检测的增强 YOLOv3算法。

  • 2023-02-09
  • 阅读166
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均值耦合多电机滑模速度同步控制_丁威

针对传统阿胶制粒机多电机速度同步控制精度低和控制系统响应速度慢的问题,提出了一种无速度传感器的多电机均值耦合非奇异全局快速 Terminal滑模速度同步控制方法

  • 2023-02-09
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基于改进Yolov3的驾驶员疲劳检测_朱峰

随着城市化进程不断加快,中国汽车的需求量和保有量也急剧上升。 截至 2020 年 9 月,中国汽车保有量达到了 2. 75 亿辆,随着车辆保有量的增加,交通事故的发生率也在逐年上升

  • 2023-02-09
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基于深度学习的公路能见度分类及应用_黄亮

以 VGG16 为基准模型,融合批归一化处理、全局平均池化和联合损失函数,提出了一种基于卷积神经网络的高速公路雾天能见度等级分类方法。

  • 2023-02-09
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基于遥感技术的长沙城市热岛效应特征分析_张翠峰

为探究长沙市近年来城市热岛的变化特征,以 Landsat8 卫星资料为数据源,采用单窗法反演 2018 年,2019年,2020 年 3 年的长沙市地表温度,在此基础上,将地表温度分为低、中低、中、中高和高温区 5 个等级,统计各级温区面积所占比例在三年的变化情况

  • 2023-02-09
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竞争对手分析

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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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