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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的pd技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域;第二,现有的AI算法训练效率低,造成了大量计算资源的浪费,甚至延误决策时机;第三,现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据,如果数据质量较低,可能带来计算结果的错误.数据库技术可以有效解决这3个难题,因此目前,面向AI的数据管理得到了广泛关注.首先给出舢中数据管理的整体框架,然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面,最后展望未来的研究方向和所面临的挑战.

  • 2021-04-26
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类

析人工智能(Artific堪IIltelligenee,AI)作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用,提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法,比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践;其次按功能对其进行分类,并阐述其主要支撑算法;最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。

  • 2021-04-26
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AISecOps智能安全运营技术体系与实践

“智能驱动安全运营,以安全运营目标为导向,以人、流程、技术与数据的融合为基础,面向预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制、攻防对抗的关键环节,构建具有高自动化水平的可信任安全智能,以辅助甚至代替人提供各类安全运营服务的能力。”

  • 2021-04-26
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实(XR)、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展,极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式,沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域,沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征,创造出了更优质的学习空间,学习者可进行各种模拟体验,为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验,不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学;也可用于培养学习者的创新性思维和想象力,还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面,进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

  • 2021-04-26
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威胁情报挖掘浅谈

PART ONE 不同视角下的 威胁情报挖掘 PART TWO 威胁情报挖掘基础 PART THREE 威胁情报挖掘思路 PART FOUR 威胁情报挖掘案例

  • 2021-04-26
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物联网发展十年:G7向左,易流向右

“移动互联改变了我们的生活方式,物联网会改变产业结构”。过去针对物联网所提出的论断,正在一一成为现实。而最初,物流产业物联网时代的缝隙是被一个小小的GPS硬件传感器设备撬开的。 2008年前后,我国车载GPS的安装量增长达到了顶峰。当时恰逢移动互联网时代的到来,智能机也成了广大司机的标配,因此越来越多的司机和货车被网络连接。

  • 2021-04-26
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物联网到底有啥用?这几个案例给你答案!

疫情期间,红外热成像测温仪成为公共场所追捧使用的“复工神器”。这一“硬核”防控设备可有效甄别疑似患者,它背后所蕴含的物联网及其相关技术,不仅在疫情期间扮演了举足轻重的角色,也在助力政府实现数字化治理升级

  • 2021-04-26
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2021中国城市数字经济指数蓝皮书

中国城市数字经济指数蓝皮书(2021)从总体态势、经济复苏、治理创新、区县发展四个方面解读了城市数字化发展的当前现状和未来趋势,呈现了中国数字经济发展的最新图景和未来蓝图。

  • 2021-04-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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