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物联网结课报告(20210428165649)

介绍物联网的概念、发展和关键技术,并列举了物联网的应用实例和设计创想了一个物联网的应用。通过物联网的实例,说明了物联网的系统组成,相关要素,运用的技术和产品,达到的功能和使用意义。并分析了应如何面对物联网的职业岗位需求,如何学好物联网应用技术专业。本文在哪方面有独到之处,论述突出的特点,个人见解等。

  • 2021-04-28
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中国信通院2017年Q4互联网行业市场运行情况市值营收报告

资本市场活跃度维持高位:投融资案例环比下滑11.6%,同比增长162.9%,行业投资依然活跃, 投资额度大幅提升:披露的投融资金额环比增长109.5%,同比上升204.7%,主因本季度出现多起大额融资案例。

  • 2021-04-27
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5G下的智能制造:智能工厂自动化新模式

5G时代的智能工厂将大幅改善劳动条件,减少生产线人工干预,提高生产过程可控性,最重要的是借助于信息化技术打通企业的各个流程,实现从设计、生产到销售各个环节的互联互通,并在此基础上实现资源的整合优化

  • 2021-04-26
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基于内容分析法的中国人工智能产业政策分析_——供给、需求、环境框架视角

文章从供给、需求、环境三维分析框架的视角,以中国 2015—2018 年间东部、中部、西部地区 出台的 69 项有关人工智能、智能制造等相关产业政策文件为样本,采用内容分析法对各项政策进行了 分析。 研究表明:从总体看,已颁布的有关人工智能产业政策以环境类政策和供给类政策为主,需求类 政策相对较少;在环境类政策方面,东部、中部、西部地区都注重目标规划对产业发展的重要作用,此外, 东部地区主要以法规管制为主,中部地区则提供较多金融支持,西部地区更偏重策略性措施;在供给类 政策方面,东部、中部地区注重人力资源管理、资金投入与科技基础建设相关政策工具的使用;在需求类 政策方面,东部地区鼓励国际合作并进行贸易管制,政府采购对中部地区人工智能产业发展发挥了较大 作用,西部地区更重视国际合作对产业发展的促进作用。 最后,结合三类政策工具的使用情况,提出了 未来中国人工智能产业发展的政策建议。

  • 2021-04-26
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实(XR)、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展,极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式,沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域,沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征,创造出了更优质的学习空间,学习者可进行各种模拟体验,为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验,不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学;也可用于培养学习者的创新性思维和想象力,还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面,进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

  • 2021-04-26
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大数据基础-走进大数据第八章物联网技术获取海量数据

物联网是指在物理世界的实体中部署具有- -定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。

  • 2021-04-26
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物联网环境下,校园弱电管网模式应需而变

基于物联网和地理信息系统技术的校园弱电管网智能监控管理系统对校园弱电通信资源进行智能化改造和数字化整合,改变了传统弱电管网管理模式。伴随信息化建设的不断深入,校园内各类数字智慧化应用不断拓展,弱电管网对信息化建设的基础支撑作用愈发显现。

  • 2021-04-25
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AI的哲学系思考—认知不变性与AI

本文从科学认知的不变性(Hard To Vary, HTV)入手,介绍了HTV存在的必要性以及广义上如何基于内部可变性(internal variablity)和外部可变性(external variability)在AI中衡量并实现这种不变性,最后介绍了几个刚刚提出的实现认知不变性的具体标准。

  • 2021-04-25
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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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