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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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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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