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京东大数据1号会员店大数据与用户调研报告

1 号会员店除了依托京东强大的供应链、享受与京东自营同样高效的物流服务之外,还为会员提供精选商品、并承诺全网最低价——会员基本不需要为选品和价格担心;以及“不回本退会费”、“入会品质礼”、“专属客服”、“退换免运费”、“破损包退换”、“临期包退换”等各项专属服务

  • 2021-04-23
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AI的下一个五年计划

类脑智能,被誉为人工智能的终极目标。人工智能在过去十年中基本实现了感知能力,但却无法提高认知能力(推理、可解释等)。因此,从认知心理学、脑科学等领域汲取灵感,推动感知智能向认知智能演进是人工智能下个十年的重点

  • 2021-04-23
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智能建筑商业计划书

随着中部崛起战略的实施,中部地区发展速度日益加快,作为 第二产业的建筑业其对国民经济的加速发展具有重要的带动作 用,同时我国又需要加快城市化进程, 其中加大了对交通和建筑 等基础设施投资, 加之现阶段人们对住房, 交通条件的巨大的需 求暂时不会改变。 国家和当地政府以后将会继续加大对基础设施 的建设和旧城区的改造的投入, 以提高城市形象。 然而建筑智能 化在我国有着巨大的潜在市场

  • 2021-04-21
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智能化边缘计算专题序言_架构、应用与挑战

新型基础设施建设包括 5G 基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中 心、工业互联网等诸多领域,其中计算性能和网络安全起着关键作用.与传统的云计算模式不同,边缘计算的出现 使得服务调用所需的数据、数据处理和应用程序可以部署在网络边缘设备中,边缘服务器可以直接与用户进行业 务交互并对相关数据进行处理.同时,人工智能的发展为边缘计算理论与技术的发展注入了新的活力,使得基于 边缘计算模式的新兴应用能适应复杂多态、随需应变和广域移动的需求,实现高性能、高可用性、低延迟和优良服 务的交互体验等.

  • 2021-04-20
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基于神经网络模型的生物组织参数反演算法_徐歌

针对逆向求解生物组织光学特性参数存在测量精度不高,在体测量困难等问题,提出了利用神经网络模型反演生物组织光学参数的方法,该方法以蒙特卡罗算法输出的不同距离r处的漫反射率值R(r)作为输入,吸收系数和散射系数为输出,搭建神经网络反演算法。将神经网络反演算法反演的散射系数和吸收系数值与蒙特卡罗算法获得的散射系数和吸收系数值进行对比。仿真实验表明:选择r=0.1cm以及r=0.3cm距离处的漫反射率作为输入,利用神经网络模型反演的吸收系数和散射系数的MAE值分别为0.003和1.574,一致性决定系数R2分别为0.9997和0.9915。因此神经网络模型反演的生物组织参数与蒙特卡罗算法获得的吸收系数和散射系数值具有较好的一致性,且反演精度高,操作简单,为在体进行生物组织光学参数测量提供了新思路。

  • 2021-04-20
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基于区块链的工业互联网标识公共服务应用初探

通过在分布式的区块链网络上不可篡改地处理标识公共服务应用涉及的主数据模型、知识图谱模型、关键主数据,为跨行业和行业内的公共服务应用提供更加安全可信的标识服务,从而打造更加可信的工业互联网。

  • 2021-04-20
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大数据在智慧城市中的应用

智慧城市是创新与新信息技术发展、成长于社会创新环境下的新兴城市形态,是传统城市文明与新知识、新技术的创新融合的产物。建立在数字城市的基础框架上,通过无所不在的传感网与现实城市关联起来,将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理,并按照分析决策结果对各种设施进行自动化的控制。

  • 2021-04-20
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基于射线模型的超声声速层析算法研究进展_朱翔

得益于超声换能器硬件的进步和数据采集速度的提升,超声层析成像近年来得到了越来越多的关注,特别是在乳腺成像领域。超声层析成像中的声速图像分布可以为乳腺组织表征提供良好的定量分析数据,进而使得超声层析成像在乳腺癌的诊断方面有着良好的应用前景。目前,超声声速层析重建方法主要包括基于射线模型和全波模型的两大类算法。基于射线模型的重建方法使用了超声波的高频近似,假设超声波近似以直线或弯曲射线传播。由于数学模型简单,基于射线模型的声速重建算法是超声层析成像中一类重要的图像重建方法。该文将从射线前向过程、声波的第一到达时间提取以及声速重建的反问题等方面阐述基于射线模型的声速重建算法研究现状,并展望其在成像速度和成像质量方面的发展趋势。

  • 2021-04-20
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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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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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