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AI进村的故事,已悄然生根发芽

这是最好的时代,还是最坏的时代?人工智能浪潮,是否会淘汰一部分工作岗位?关于未来,每个人的猜测或焦虑可能各不相同,但已有越来越多的教育专家与科技巨头率先行动,将目光聚焦在科技教育与未来人才的培养上。

  • 2021-04-25
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AI顶会,正在使用AI来审阅AI论文

近年来我们在报道 AI 顶会的文章里不断听到「史上最大」、「论文数量新高」等字眼,论文的审核俨然成了一项挑战。但既然是在研究 AI,为什么不让机器来自动解决问题?

  • 2021-04-25
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AI不但要干掉摄像,还要干掉导播

真正威胁摄像人饭碗的,从来不是什么摄像机器人,而是人工智能(AI)技术。前者仅仅是个自动化的工具而已,而后者才是真正拥有学习能力和自主决策能力的。

  • 2021-04-25
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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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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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第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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