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低空智能—从感知推理迈向群体具身

多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景

  • 2025-12-26
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2025年人形机器人资料汇编

2025 年,全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年,人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进,端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时,硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比,泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。

  • 2025-12-26
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低空智巡解决方案

构建世界上规模最大低空视觉数据平台VisDrone及无人集群感知平台构建世界上规模最大低空视觉数据平台VisDrone及无人集群感知平台构建世界上规模最大低空视觉数据平台VisDrone及无人集群感知平台

  • 2025-12-25
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数字孪生智慧工厂解决方案

工具链:孪生工厂遵循DevOps进行微服务开发, 调用AI求解器进行运筹计算, 同时调用统一门户进行用户、组织等管理。工具链:孪生工厂遵循DevOps进行微服务开发, 调用AI求解器进行运筹计算, 同时调用统一门户进行用户、组织等管理。

  • 2025-12-24
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2025年AI大模型资料汇编

这一年,主流模型在推理能力、多模态支持与应用形态上持续演进,训练范式、算力结构与生态格局亦出现一系列重要变化。与此同时,模型规模扩张节奏放缓,效率优化、推理策略与工程化能力逐渐成为影响模型性能与成本的关键因素。

  • 2025-12-24
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数据安全治理实践指南(5.0)

随着人工智能技术的发展与应用,企业数据安全治理正向智能化迈进,依托大模型等新技术推动数据安全治理智能化升级,释放数据价值,支撑业务可持续发展。与此同时,大模型自身也带来新的安全挑战:作为训练“燃料”的数据,在生成、训练与调优过程中面临泄露、篡改、窃取等风险。为此,企业需要建立面向人工智能场景的数据安全保障机制,实现人工智能技术应用与安全保障的协同发展。

  • 2025-12-24
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数字化工厂蓝图总体规划及系统集成解决方案

通过将PLM、ERP、MES、DNC等多个系统的集成化应用,实现基于统一数据源的设计制造一体化协同制造平台。通过将PLM、ERP、MES、DNC等多个系统的集成化应用,实现基于统一数据源的设计制造一体化协同制造平台。

  • 2025-12-23
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智慧医院汇报方案20205

智慧医院(Smart Hospital)是结合移动科技与自动化信息系统,利用信息科 技将人力、 设备、以及工作整合。智慧医院(Smart Hospital)是结合移动科技与自动化信息系统,利用信息科 技将人力、 设备、以及工作整合。

  • 2025-12-24
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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智慧商业综合体概念方案

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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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