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5G 4K_8K AI重构电视媒体制播体系

本文分析了当前电视媒体面临的形势和问题,就5G、4K/8K和AI在电视媒体的创新应用,提出了几种超高清制作新模式,并就运用AI和5G技术创新超高清电视生产新流程、赋能超高清电视生产进行了阐述,为当前电视媒体升级转型发展指明了方向。

  • 2021-06-16
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基于机器学习的人工智能技术专利数据集构建新策略

颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看,颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群,涉及多学科、多领域。在此背景下,运用科学计量的方法对颠覆性技术进行科技评价和科学技术演变规律探索面临挑战,实质表现为数据检索。本文探索了一种基于机器学习的专利数据集构建新策略,将专利检索任务作为机器学习的二分类任务,类似于信息检索中基于主动学习的查询分类思想,并提出了将 F-measure特征最大化方法与CNN (convolutionalneural networks) 模型相结合的文本分类改进方法。本文以人工智能 (artificial intelligence,AI) 技术域为例进行训练实验,实验结果的准确率、召回率和 F1 值分别达到 98.01%、97.04% 和97.89%,这表明本文提出的策略能够精准地识别人工智能专利,提高了专利检索的准确率和召回率,以利于构建精、 准、全的人工智能技术域专利数据集。

  • 2021-06-15
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人工智能重塑零售行业的底层逻辑_综述及展望

人类正阔步迈进智能时代、智能社会。人工智能作为一种应用场景广泛、开放性的技术正深刻 地改变着零售行业,并对零售价值链持续优化,技术的突破覆盖到每一个业务阶段,使它们相互叠加并彼此 影响。人工智能对零售行业变革的核心内涵是以技术为核心驱动,通过提供价值触达供应端和需求端,直接 造成人与企业的互动的颠覆性变化,促成了“AI+零售”的创新融合新格局。全面梳理了人工智能在零售行 业应用的具体实例,分析了人工智能处理任务的 4 种类型,归纳出人工智能在零售行业的应用和新零售场景 的塑造。剖析了人工智能应用场景落地引起零售行业变革升级的底层逻辑,将其归纳为有效性价值、效率性 价值、体验性价值和增强性价值 4 大关键因素。最后,提出消费者和企业分别所面临的显性和隐性的挑战。

  • 2021-06-15
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“5G+工业互联网”五大行业、十大场景

“5G+工业互联网”第一批五大重点行业包括:电子设备生产、装备制造、钢铁、采矿、电力。十大应用场景涉及协同研发设计、远程设备操控、设备协同作业、柔性生产制造、现场辅助装配、机器视觉质检、设备故障诊断、厂区智能物流、无人智能巡检、生产智能监测。

  • 2021-06-03
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2020年太赫兹科学与技术热点回眸

太赫兹

  • 2021-06-01
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某小学部地下负一层弱电井五月用电安全分析报告

学校安全工作是教育事业发展的根本前提,是全社会安全工作的重要组成部分。它关系到青少年学生能否安全、健康地成长,关系到学校教学秩序的正常进行和社会稳定,关系到千千万万个家庭的幸福安宁,因此,学校安全工作至关重要,不可忽视。 近年来学校作为人口高度密集的场所,事故频频发生。作为消防安全的重点单位电气火灾的防范工作将不能姑息。依据《国务院安委会办公室关于电气火灾综合治理2017年工作情况的通报》以及教育部下发的《教育部办公厅关于开展教育系统电气火灾综合治理自查检查的通知》,着重提出对于电气火灾的综合治理的要求和防范。公安部文件还对加速推进现代科技与消防工作的深度融合,全面提高消防工作科技化、信息化、智能化水平,实现信息化条件下火灾防控和灭火应急救援工作转型升级等工作内容,提出了现代化水平工作部署的要求。

  • 2021-05-28
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IPFS技术将取代HTTP协议?它到底是什么?

作为互联网巨头,阿里巴巴的网络保障、数据安全都是顶级水平,但是也无法避免基于中心化部署的网络本质上的缺陷。不过,分布式存储的出现,诞生了基于IPFS协议的新技术,互联网的不足和缺陷,都将因IPFS得到改善和升级!

  • 2021-05-27
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未来数字城市:当城市遇上数字技术

正如人类社会进步的本质是人类的分工协作,产品更新换代的本质是技术的融合应用。伴随着各项技术飞速发展并加速商业化,每个技术时代都会出现颠覆时代的产品。在PC和互联网时代,Wintel组合融合应用了服务器/ PC/ERP/Web 1.0电子商务技术等技术,定义了个人电脑; 在移动互联网时代,苹果公司融合应用了Web 2.0、云、移动技术定义了智能手机;在数字化时代,特斯拉融合应用大数据、分析、可视化、物联网、智能机器、人工智能等技术,定义了智能汽车。在后数字化时代,区块链、量子计算、边缘计算、脑机接口、立体显示、数字孪生等新技术接踵而来,定将定义一-个规模更大、更复杂的智能产品

  • 2021-05-27
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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