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基于LM629的机器人单关节控制器设计

近年来随着人工智能技术、计算机技术以及网络技术等相关技术的飞速发展,机器人在各个领域已经得到了广泛的应用,成为了一类关键的基础装备。机器人单关节控制器是机器人的重要组成部分,每个完整的机器人控制系统都是由单个的机器人单关节控制器所组成,因此机器人单关节控制器对机器人控制系统起着决定性的作用。

  • 2021-04-22
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人民创投区块链研究院中国区块链政策现状及趋势分析报告

本报告主要是从中央顶层设计到地方发展规划,从技术创新到落地应用,从专项政策到配套政策,对中国区块链行业相关政策进行了详细的回顾、总结和趋势分析

  • 2021-04-22
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移动电商生态系统的新趋势

中国的电子商务发展达到新高度,将会在一定程度上颠覆人们的以往的生活习惯; 中国移动购物市场快速发展的重要因素?

  • 2021-04-22
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基于大数据AI技术的智能实时风控体系

银行的金融服务融入各类线上线下场景,同时黑产的欺诈场景和手段亦层出不穷。银行为确保客户资金账户安全,急需利用人工智能和大数据技术,提升对用户的精准刻画能力,构建多层次的实时、智能安全防御体系。基于此,广发银行启动了大数据零售智能风控平台项目的建设。风控平台在技术上采用大数据分布式处理架构及流计算技术,确保指标计算和统计引擎、规则决策引擎等核心处理模块高效运行。平台通过使用AI强化学习、聚合排序等多种算法,深入挖掘客户习惯,构建客户画像。平台同时还对风险特征进行多维度分析,结合高维特征的机器学习模型,智能识别欺诈风险,实现对风险交易的有效干预和拦截。

  • 2021-04-22
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FAT-AI人脸识别应用测试结果及基线报告

近年来。随着公安信息化的不断推进,人脸识别技术不断成熟,与大数据的融合逐渐深化。同时,计算机、光学成像等相关技术高速发展,人脸识别在各个领域尤其是公共安全领域的应用不断解锁,在很大程度上提升了社会治安的智能化发展水平。

  • 2021-04-22
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基于大数据和AI的网络效能评价体系

为了解决现有维护人员效率低、配置和结构不合理的突出问题,中国联通山东分公司采用大数据分析和Al智能算法等创新手段,构建基于网络资源、业务收入、用户规模、地理分布等多维度立体网络维护效能标杆模型,建立科学的网络维护效能量化评价体系,重构和增强网络线队伍能力,引领整体维护效率的提升,实现降本增效。

  • 2021-04-22
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当前甘蔗机械收获阶段人工与AI相结合扣杂方式的探讨

2020 年受疫情影响,甘蔗砍收劳动力流动性受到限制,甘蔗砍收劳动成本上涨,糖厂和蔗农以甘蔗机械化收割需求明显增加,长期以来甘蔗的扣杂政策主要是由糖厂单方面来制定,测杂的程序要求各糖厂不同,主要是以进厂甘蔗或地头收获甘蔗取样测杂为主,随着机收量的增加,测杂的人力、物力成本增加,效率比较低下,同时受取样代表性的影响,测杂的数值常常引发争议,如何找到一种各方都参与,测杂的结果相对信服,且效率较高的测杂方式成为迫切需求,本文从影响机收的主要因素出发,通过对各因素之间的关联,建立测算模型,并得出预估值,结合 AI 的相关技术。分析结果表明人工预测杂系统与 AI 机结合的扣杂方式,为解决当前的扣杂方式,协调平衡各方利益,指导蔗农、服务队降低含杂量等方面具有一定的指导意义。

  • 2021-04-22
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5G+AI_技术群赋能数字文化产业_行业升维与高质量跃迁

“5G+AI”技术群为代表的现代科技牵引数字文化产业从高速度发展向高质量转变,以新业态创新提供更加优质的文化供给,从而满足人民日益增长的美好生活需要。“5G+AI”技术群推动下的数字文化产业业态创新呈现数据化与智能化的特点,不仅实现了对传统文化产业的行业升维,还推动了新兴文化产业的不断革新,引领新一轮文化消费。数字文化产业的未来发展要全力支撑建设文化强国的目标导向,以高质量发展为内在准线,坚持优秀文化内容供给,打造全新的数字文化消费场景,培育多元共生的数字文化产业创新生态。

  • 2021-04-22
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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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