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报告2021产业数字化厂商全景

“十四五”规划中多次提及数字化，要求“加快数字化发展，发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”产业数字化领域将迎来高速发展。 数字化转型是一个复杂的过程，需要技术与业务场景深度融合。随着政府与企业对于数字化转型的不断深化，国内将涌现一批优秀的数字化厂商服务于甲方用户。同时，各行业内数字化转型的先进企业也会将自身数字化能力赋能于行业内的其他企业。

  • 2021-05-28
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大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能

我们对大数据技术的使用也经历了一个发展过程。从最开始的 Google 在搜索引擎中开始使用大数据技术，到现在无处不在的各种人工智能应用，伴随着大数据技术的发展，大数据应用也从曲高和寡走到了今天的遍地开花

  • 2021-04-21
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无处不在的百度AI_上天入地,乘风破浪

技术革命最终的归宿就是融入日常，在你享受生活便利的背后，它们隐而不现，却无处不在。2020 年年底，百度发布了《了不起的中国 AI》系列视频，回顾了百度 AI 所取得的一系列成绩，在我们看得见与看不见的地方，百度 AI 正在重塑百业，成为必不可少的基础设施，深入各个场景改善我们的生活。

  • 2021-04-25
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人工智能产品的适应性创新逻辑——哈贝马斯交往理论视角

新型冠状病毒肺炎疫情（COVID-1 9）迫使数字化接触者追踪 APP 成为平衡疫情控制与挽救经济的方 案之一。基于哈贝马斯交往理论和产品适应性创新理论,以 COVID-1 9 追踪 APP 为例,进行单案例研究并通 过扎根理论构建出“隐私保护与伦理遵守→数据驱动→适应性成长”的人工智能产品的适应性创新逻辑和成 长机制。研究发现:对于人工智能产品的适应性创新,隐私保护与伦理遵守是实现人机和谐共生的前提,这 也是人工智能产品创新区别于传统工业产品创新的重要特征之一,COVID-1 9 追踪 APP 所掀起的全球大讨 论只是将这一人工智能产品创新的前提凸显和放大出来。据此,在肖静华等提出的数字产品成长机制基础 上提出人工智能产品的创新逻辑。

  • 2021-04-25
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基于dsp和labview的虚拟仪器系统研究（可复制毕业论文）

现代仪器技术和计算机技术的发展，产生了虚拟仪器。它是当今计算机辅助测试 （CAT）领域的- -项重要技术，与传统仪器相比较，虚拟仪器在灵活性、多样性等诸多方 面都占有优势。随着技术的不断更新，其应用将会越来越广泛，同时对虚拟仪器的要求 将进一步提高。本论文研究设计了- -种基于TMS320F2812-DSP的虚拟仪器平台和信息 处理平台。 本论文首次提出采用TMS320F2812-DSP双机平台和LabVIEW进行虛拟仪器系统的 设计研究，将TM320F2812- DSP丰富的片上资源、较高的数据处理能力与功能强大的图 形化编程虚拟仪器开发平台LabVI EW相结合，并通过USB接口将数据传送到PC机中， 由LabVIEW进行信号显示与处理，实现了示波器、四通道多功能信号发生器、频谱分 析仪等虚拟仪器的功能。该系统具有功能强、价格低廉、一机多用、 图形化快速编程、 通用性强的特点:还可以成为面向实际信号的信号处理实验平台，可广泛用于教学科研

  • 2021-04-24
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阿里云物联网平台的混流泵房远程监控系统设计

针对大型农业园区混流泵房较为分散、可控性和可观测性低等问题，设计并实现了基于阿里云的混流泵房远程监控系统。系统以STM32F429为主控芯片，ATK—M751模块为主要通信模块，利用多种环境监测传感器和霍尔转速传感器实时采集混流泵房的环境以及混流泵转速。系统通过MQTT协议实现设备与阿里云物联网平台的数据交互。用户能够通过Web端或者智能手机APP对混流泵房的室内气态环境以及混流泵转速进行实时监测，并能够实现泵房远程控制，为农业园区分散的混流泵房工作环境监测以及远程控制提供了一个有效解决途径。

  • 2021-04-25
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大数据支撑下的智慧城市公共服务

我们在研究智慧城市的时候，首先要对区域的功能定位和社会经济总体情况进行分析定位，这样后面才能提出有针对性的方案，契合客户需求，得到对方特别是领导的认可。城市（无论大城市还是小城镇）关注的一个重点是服务公众，衣食住行，养老、医疗、教育等园区更强调基础设施建设（规国房建）、经济建设与企业运营（招商引资、企业服务平台），由于往往不是人口聚居区和生活区，服务公众的需求不是很强烈，但是服务于企业工人、员工的需求又是很典型的。

  • 2021-04-20
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AI 强化学习（RLAI）

强化学习 （reinforcement learning） 经过了几十年的研发，在一直稳定发展，最近取得了很多傲人的成果，后面会有越来越好的进展。强化学习广泛应用于科学、工程、艺术等领域。 下面简单列举一些强化学习的成功案例，然后对强化学习做简介，介绍两个例子：最短路径和围棋，讨论如何应用强化学习，讨论一些仍然存在的问题和建议，介绍《机器学习》强化学习应用专刊和强化学习应用研讨会，介绍强化学习资料，回顾强化学习简史，最后，简单讨论强化学习的前景。

  • 2021-04-23
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