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2021人工智能在工业领域的应用研究

在制造中,生产线中的缺陷检测过程变得越来越智能。深度神经网络集成使计算机系统可以识别诸如刮擦,裂纹,泄漏等表面缺陷。 通过应用图像分类,对象检测和实例分割算法,数据科学家可以训练视觉检查系统来进行给定任务的缺陷检测。结合了高光学分辨率相机和GPU,深度学习驱动的检测系统将比传统机器视觉具有更好的感知能力

  • 2021-05-06
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一种智能楼宇控制系统

本发明公开了一种智能楼宇控制系统,尤其涉及一种楼宇电梯智能等待控制系统。本发明中:控制系统对电梯到达预呼叫楼层的剩余时间进行分析,控制系统内对室内人员抵达电梯的预留时间进行分析,通过对电梯到达呼叫楼层的剩余时间与室内人员抵达电梯的预留时间进行信息对比分析,驱动室内电梯显示控制器上的声光提醒器进行声光提醒操作。楼宇中电梯口位置以及连通电梯口的楼道内位置都装设有人体红外传感器。本发明通过为人们在室内等待电梯时提供可预见性的电梯抵达提醒操作,从而让人们在电梯等待时间内完成急需处理的小事情,不会错过乘坐电梯;即使在错过电梯的状态下,电梯通过传感检测手段,不在停靠该楼层,实现了电梯运行的高效化、节能化。

  • 2021-04-26
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智能制造发展趋势及机遇

制造业是国民经济的支柱产业,是工业化和现代化的主导力量,是衡量一个国家或地区综合经济实力和国际竞争力的重要标志,也是国家安全的保障。当前,新一轮科技革命与产业变革风起云涌,以信息技术与制造业加速融合为主要特征的智能制造成为全球制造业发展的主要趋势。

  • 2021-04-28
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旅游大数据应用研究报告

全球范围内,运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。2015年9月国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》, 明确了多个重点 任务,包括加快政府数据开放共享、推动产业创新发展和健全大数据安全保障体系等内容。

  • 2021-04-26
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物联网市场格局:工业物联网

工业物联网 (IIoT) 市场上的机会将基于新参与者的专业知识和创新技术。本报告概述了 IIoT 市场及价值链,重点介绍了推动该行业发展的商业和技术趋势,展示了不同类型的参与者所采取的主要战略,以及他们如何与新技术联系起来,旨在让市场参与者全面了解市场

  • 2021-04-24
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工业互联网为什么真的有用

数字化最大的优势是便于标准化,从而便于传承、便于持续改进、便于更加高效地持续改进,就是便于积累。看不到数字化的价值,往往是因为看不到持续改进的力量。而看不到持续改进的力量,往往是因为我们没有真正把自己定位在技术的引领者。

  • 2021-04-25
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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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化工行业水泥研究互联网助力水泥智能化发展

中国水泥行业始于 1949 年,经历了 40 多年发展,已由传统小型立窑的制造工艺发展为新型干法水泥生产技术,同时也实现了产品质量的提升,目前已进入行业调整期。中国水泥行业由起步到现在可大致划分为五个发展阶段:

  • 2021-04-22
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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