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2019-2020年人工智能产业发展深度报告

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延 申和拓展类人的智能的能力,本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于 1956 年 的达特茅斯会议,受限于算法和算力的不成熟,未能实现大规模的应用和推广。近年来, 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。据中 国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。

  • 2021-04-28
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物联网基础与应用

物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。 在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量.

  • 2021-04-24
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大数据给社会学研究带来了什么挑战?

第一,什么是大数据?人们说的很多,错误的概念也非常多,我想澄清大数据是什么? 第二,大数据和社会学研究到底有没有关系?对这个问题,人们也有比较多的想法,同样也有很多误解,我要说说我的观点。 第三,重点谈一谈,大数据对社会学研究的重点带来什么挑战?大数据带来的挑战特别多,对社会学研究而言,到底有什么样的挑战呢?

  • 2021-04-23
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《人工智能初步》模块的项目式教学实践——以_AI助力垃圾分类_单元为例

人工智能的迅速发展对人工智能的教育教学提出了新的要求。2017年7月,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出在中小学阶段设置人工智能相关课程。2018年,教育部发布普通高中课程标准,在高中信息技术选择性必修模块里单独列出人工智能初步模块。新课标指出,普通高中信息技术课程需围绕信息技术学科核心素养(信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任),构建具有时代特征的学习内容,鼓励学生在数字化环境中学习与实践,倡导基于项目的学习方式,让学生参与到信息技口韩思瑶术支持的沟通、共享、合作与协商中,培养信息意识,理解信息技术对人类社会的影响,提高信息社会参与的责任感与行为能力。因此,如何设计人工智能相关课程,在落实课程内容的同时提升学生的学科核心素养就成为一个值得探索和实践的课题。

  • 2021-05-12
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清华大学互联网产业研究院中国区块链产业生态地图报告

区块链与云计算、大数据、物联网、人工智能和5G等高新技术共同构成的现代科技集群,已经成为数字经济发展的驱动性技术。产业区块链的发展也将成为检验中国数字经济发展的重要指标。

  • 2021-04-22
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负责任的人工智能与设计创新

快速发展的人工智能技术的应用将改变人们在未来的思考和生活方式,重塑社会礼仪和道德伦理,产生巨大而不可估量的影响。数据噪音所带来的潜在社会道德和设计伦理问题可能会对设计创新中的公平性和包容性造成干扰和威胁,潜移默化地加剧社会矛盾,加深社会的不稳定性。因此,在全球化、普适计算和物联网时代,设计需要理性地重新思考其在人文艺术和科学技术之间的桥梁作用,并从新的角度来观察与探究人工智能应用下的“不确定性”问题。

  • 2021-04-24
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中国工业互联网发展成效评估报告

应用广度和深度不断拓展,大中小企业各具特色,不同规模企业间融通发展不断深化,推动产业链上下游协作水平快速提升。根据本次评估,大型企业的融合应用普及率为86.1%,中型企业的融合应用普及率为68.7%,小微企业的融合应用普及率为51.8%。

  • 2021-04-23
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基于物联网的化工园区事故态势感知方法及应用研究

基于对化工园区事故态势感知需求的分析,应用物联网技术进行化工园区信息的采集与监测,在园区内设计无线传感网络,并提出以位置与剩余能量为基础的集中分簇路由协议,之后,借助数据信息对化工园区的事故演化趋势进行动态表征,在事故征兆出现之前提前完成对相关风险与异常情况的感知,最后,构建化工园区事故预警三维结构模型,从逻辑维、时间维与知识维3个维度衡量事故预警结构,明确事故熵预警流程,完成化工园区事故态势感知的应用。

  • 2021-04-25
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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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