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中信证券-人工智能专题报告之策略篇:人工智能,扬帆未知的蓝海

人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。

  • 2021-04-17
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斯坦福:人工智能百年研究首份报告

2014 年秋季,?人?工智能百年研究(One Hundred Year Study)项??目启动,这是?一项对?人?工智能领域及其对?人类、社区、社会影响的?长期学术研究。这项研究包含使?用?人?工智能计算系统的科学、?工程和应?用实现。监督该「百年研究」的常务委员会(Standing Committee)组建了?一个研究?小组(StudyPanel)来每五年评估?一次?人?工智能所处的状态——这是本项??目的核?心活动。

  • 2021-04-17
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36Kr-大数据行业研究报告

大数据是数据服务中针对海量数据提供服务的部分。其价值在于从海量数据中提取有用信息,以方便企业针对市场及自身用户开展市场营销活动、进行市场预测与生产优化、通过风险控制最终实现经营活动的利润最大化。

  • 2021-04-17
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中国Android生态大数据报告

和苹果iOS系统不同,Android系统的开放性,使得整个生态(特别是在中国)呈现出复杂的多元性。而其中对于APP的整体表现评价和数据监测判断,也就变得更加困难。

  • 2021-04-17
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数据赋能,智能无限--中国人工智能发展报告

今年以来又出现了很多热词,不止大数据,人工智能(AI)、深度学习(deep learning)、机器学习(machine learning)、AR、VR……形色的创业团队鲸吞了市场上相当一大部分的投资。所有这一切好像跟我们相关,但好像离商业价值又那么远,他们之间到底跟数据有什么关系,有没有可能给其他行业创造价值?

  • 2021-04-17
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基于解释结构模型的我国工业互联网实施影响因素研究

识别工业互联网实施过程中的影响因素以及影响因素之间的层次结构关系,有助于推动工业互联网的 顺利实施。本文通过文献分析、案例总结和专家咨询等策略识别我国工业互联网实施过程中的具体影响因素,利用解释结构模型对工业互联网实施中的影响因素进行层次结构分析,明晰了影响因素之间的层级关系,构建了具有五个层级的影响因素结构,并对各影响因素的依赖性、驱动性等方面进行分析,最后根据各影响因素之间的层次作用关系提出了实施工业互联网的相应对策建议。

  • 2021-04-17
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工业互联网标识解析体系综述

随着物联网、5G 和工业技术的发展,工业互联网已成为新兴研究领域。由于工业生产的特殊性,对标识解 析服务的时延、安全性、稳定性都提出了更高要求。传统 DNS 标识主体单一、解析结果僵化、安全保护薄弱,无法满足工业互联网要求。在此背景下,如何对任意对象提供高效、灵活、安全的解析服务,已成为全球关注的热点领域。首先讨论了工业互联网标识解析体系设计原则和关键支撑技术,其次对现有标识解析体系进行了概述和对比分析,然后阐述了新型标识解析方案研究成果,最后讨论了该领域面临的核心问题,并对未来发展趋势进行了展望

  • 2021-04-17
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研报础化工行业化工碳中和系列报告

在我国作出2060 年前实现“碳中和”承诺的背景下,大炼化和煤化工行业未来会如何发展是市场所关注的问题。正如我们在碳中和系列报告二中指出的,化工过程的二氧化碳排放可分为能源相关排放和工业过程排放,随着未来可再生能源替代的推进,能源相关排放会大大缩减,过程排放或将成为决定产品碳排放压力的核心因素。

  • 2021-04-17
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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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人工智能赋能应用实践指南

当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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