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研报海外科技行业-2021年互联网投资策略拥抱新动能

电商渗透率加速提升,供应链能力成核心竞争力之一:中国线上实物 零售额在疫情后恢复迅速,实物零售线上渗透率在 1H20 月平均同比提 升 5-6 个百分点,明显快于 2019 年,2020 年月渗透率峰值在 11 月超过 30%,符合我们的预期。

  • 2021-04-25
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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法,包括以下步骤:对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型,根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练;将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练,预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型,使在线训练更加稳定,同时还可以降低学习成本。

  • 2021-04-26
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智慧停车市场的变与不变

随着智慧城市和平安城市的发展,停车场逐渐成为公安系统下的“检查点”,对于公安系统来说,停车场作为终端场景,如与公安系统进行联动,将有效监控可疑车辆的行驶轨迹和规律。而对于城市管理者而言,停车场的各类数据可以有效了解各地区车辆使用状况,从而为下部决策起到良好的促进作用。

  • 2021-04-25
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2021年投资策略新世代新文娱新机遇

我们认为,随着 Z 世代人口逐渐成为消费主体,互联网文娱产业将迎来全新机 遇。预计受教育程度更高、生活水平更高的数字原住民 Z 世代预计将撬动 5 万亿消费市场,Z 世代在消费习惯上的偏好将推动网络营销、新消费品牌、互联网视频、网络游戏等行业迎来结构性变化。我们看好面向 Z 世代的互联网平台型游戏、视频与社交公司,建议积极布局年轻向品类的游戏内容公司以及受益于 Z 世代新消费变革的龙头互联网公司与广告公司。

  • 2021-04-23
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大数据_人工智能背景下IT专业基于R的概率论与数理统计教学改革

基于大数据 / 人工智能背景下 IT 类专业人才培养的需求,分析概率论与数理统计课程教学存在的问题,根据 IT 类专业后续课程的需要,提出调整概率论与数理统计的教学内容并将开源统计软件R 嵌入课程教学全过程,介绍对学生进行的“概率统计知识点 +R 编程训练”,最后通过数据说明教学改革效果。

  • 2021-04-25
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AI伦理背后的两张脸孔:天使或是恶魔?

在科技文明的历史中,从未有任何一项技术遭受过如此多的偏见和误解,这就是AI。从科幻电影所刻画的硅基文明对碳基文明的覆灭论,在到AI生产力将在众多领域中取代人类的危机论。我们应该如何正确的认知AI,这个问题似乎已经超越了AI技术本身

  • 2021-04-25
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基于Android的GPS测量系统开发

随着移功乎台技术的飞速发展和GPS应用领城的不断延伸,在手机上拓展GPS功能已己成为移动应用开发的个热点。 Android作为款新型智能手机操作系统,具有开放性好、软硬件功能扩展性强的特点,开发基于Android 的GPS应用潜力巨大。

  • 2021-04-23
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5G网络技术架构白皮书(2015年)

第五代移动通信技术(英语:5th generation mobile networks或5th generation wireless systems、5th-Generation,简称5G)是最新一代蜂窝移动通信技术,是4G(LTE-A、WiMax)、3G(UMTS、LTE)和2G(GSM)系统后的延伸。5G的性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。Release-15中的5G规范的第一阶段是为了适应早期的商业部署。Release-16的第二阶段将于2020年4月完成,作为IMT-2020技术的候选提交给国际电信联盟(ITU)。ITU IMT-2020规范要求速度高达20 Gbit/s,可以实现宽信道带宽和大容量MIMO。

  • 2021-04-18
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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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