试论物联网智能交通的发展现状和未来的发展前景

针对交通物联网（即物联网在交通运输行业中的应用）发展的现状和趋势进行了研究,在分析了国外IntelliDrive,eSafety和Smartway等项目以及国内主要交通物联网系统的基础上,从安全性,环保型,移动性三个方面讨论了国内外交通物联网发展的异同点,并进一步探讨了交通物联网未来的发展和应用前景,即在充分利用车路协同技术来提高交通安全水平的同时,加快交通物联网与云计算的结合,构建交通运输云,在统一的交通物联网标准体系和适宜的交通物联网运营模式下,建立起综合开放的交通运输信息系统.

2021-04-27
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甲子光年-2021年中国AI芯片发展简报及典型厂商案例

无芯片不AI,面向人工智能应用的芯片均可被称为广义的AI芯片 AI芯片是专门]用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，是诞生于人工智能应用快速发展时代的处理计算任务硬件，广义来讲，凡是面向人工智能应用的芯片均为被称为AI芯片

2021-04-26
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清华大学：智慧人才发展报告

人才是国家科技创新经济发展的首要驱动力,是在当今日趋严峻的国际竞争中取得优势的核心要素。信息时代,面向海量的人才数据和复杂多样的人才需求，如何实现人才大数据的高效管理和人才情况的深度洞察，是困扰政府、企业、高校等人才业务关联部门的重大难题。

2021-04-26
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攻防常态化下的企业安全运营体系实践分享

？网络攻击和网络犯罪现象日益突出，呈现攻击工具专业化、目的商业化、行为组织化、手段多样化的特点？此类威胁特点在于利益驱使高、受害主体广、攻击方式多、社会危害大？黑客攻击手段不断升级，新兴APT攻击威胁层出不穷，恶意木马病毒持续泛滥，0DAY漏洞精准突袭？网络安全的主要威胁从黑客攻击模式转化成为犯罪分子规模化敛财模式，呈现出明显规模化、产业化、精准化趋势

2021-04-26
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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中．然而，现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战：第一，现有的pd技术使用门槛高，依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序，因此很难被广泛应用到非计算机领域；第二，现有的AI算法训练效率低，造成了大量计算资源的浪费，甚至延误决策时机；第三，现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据，如果数据质量较低，可能带来计算结果的错误．数据库技术可以有效解决这3个难题，因此目前，面向AI的数据管理得到了广泛关注．首先给出舢中数据管理的整体框架，然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面，最后展望未来的研究方向和所面临的挑战．

2021-04-26
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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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感知可控，随需而变的应用

客户的实际测试表明，通过f5实现的Telemetry 无探针超热流数据采集技术，实际延迟为毫秒级别，是真正的T+0 的实时流数据。对比传统超过分钟的延迟，将超热流数据最为大数据的一个全新研究对象，成为AIOps和实时风控的稳定，准确，实时的数据源

2021-04-26
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5G＋工业互联网生态合作白皮书

工业互联网正成为推动新一轮科技革命、产业变革和工业制造企业数字化、智能化转型的重要驱动力作为新基建的两项重要内容,5G和工业互联网正呈现出融合叠加、互促共进、倍增发展的创新态势。推进5G+工业互联网融合,打造5G+工业互联网产业生态,将是第四次工业革命的关键支撑,是实现制造强国、网络强国的必然要求。中国电信依托云网融合优势,建立以云网融合为驱动的云网建设发展体系,加快推进云改数转,推动5G、边缘计算等新技术为工业企业赋能,加强与产业链的生态合作,助力千行百业进行数字化、智能化转型足进5G与行业融合发展

2021-04-25
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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。