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物联网Wi-Fi配网方式,你知道几种?

什么是配网?有哪些配网方式?物联网配网技术为何鱼龙混杂,互不相通?本文将从原理、流程详细介绍一键配网、设备热点配网、手机热点配网、蓝牙配网、路由器配网和零配等6种配网方式,总结对比各配网方式的特点,并分享对配网技术未来发展方向的看法。

  • 2021-04-24
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物联网平台G7的2019

在IoT物联网技术的影响下,保险的固有成本结构正在被打破,将为保险公司和广大物流企业创造全新的双赢格局。G7加注在2019年实现了从单一品类走向多元化的跨越,成为了一个覆盖全国、品类丰富、网点数过万的物联网加注网络

  • 2021-04-24
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智慧养老建筑体系中的AI技术研究与应用

老龄化日益严峻,智慧养老成为解决养老问题的新型模式,而人工智能近年来的快速发展 为智慧养老及承担养老服务的建筑提供了新的发展思路。从人工智能的主要技术及智慧养老的研 究现状入手,对人工智能在智慧养老领域的研究和应用进行了梳理总结。结果表明,人工智能在智 慧养老中的研究主要包括智能家居、医疗保健和智能养老机器人 3 个方面。本文提出了将建筑与 养老服务结合成为智慧养老建筑体系进行研究,分析了人工智能与该体系结合研究的发展前景,指 出了智慧养老建筑体系将实现从感性到理性、从独立到交叉的跨越,以期探索未来面向智慧养老的 人工智能之路

  • 2021-04-24
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儿童运动协调障碍AI诊断系统研究综述

运动协调障碍是儿童生长发育过程中的一种高发问题,严重影响儿童身心健康并对成年后的远期健康造成多种不良影响。随着人工智能的发展,可利用计算机视觉领域的人体姿态估计和动作识别技术辅助诊断这类疾病,有利于提升医疗普惠程度和医疗效率,对缓解医疗资源不足有着重要意义。报告了儿童运动协调障碍AI诊断系统的研究现状,介绍了儿童运动协调障碍的临床诊断方式,并基于此提出了计算机辅助诊断该类疾病的诊断技术路线,总结了人体姿态估计和动作识别任务的深度学习方法,分析了目前主流使用的人体姿态估计与动作识别任务评估指标与其对应数据集,讨论了其应用于计算机辅助诊断的问题及挑战

  • 2021-04-23
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“5G+AI”技术场域中的教学形态创新及关键问题分析

通过革新信息的感知、传输、处理与应用模式,5G与AI技术将重新定义“人一机一物”的时空组织形态与感知交互模态。一方面,高带宽、低延迟、泛连接的5G网络能够有效激活虚拟现实、无线传感等技术,从而为实现全面感知、虚实融合以及远程操控奠定基础;另一方面,5G与AI技术的融合,可进一步实现“人一机一物”的智联智通与深度交融。对教育教学而言,“5G+AI”技术场域将首先推动各教学要素的创新,包括激活高清、动态、三维的学习资源,构建泛在、智联的学习空间,催生便携、智能的教学工具,以及提升师生的认知与协作能力等。在此基础上,通过教学要素的跨时空重组、虚实世界的深度融合、低延迟的远程操控等途径,“5G+AI”技术场域将进一步促进教育教学向着智能化、泛在化、个性化的方向发展。与此同时,为确保5G与AI技术在教育教学中的有效应用和长远发展,人们还需要在技术实现、应用推广与科技伦理等方面厘清并解决相关问题。

  • 2021-04-22
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大数据、AI平台支撑下的智慧金融产品研发与实践

为提升大数据、人工智能等技术的金融场景应用质效,提高金融服务敏捷化、智能化水平,搭建整合数据采集存储、批流一体化计算能力的大数据基础服务平台,建设集成主流机器学习框架及基础算法模型、具备全流程建模能力的人工智能基础服务平台,并在平台基础上构建场景化数据资产及应用算法模型,推出面向不同业务场景的智能化产品。实践结果表明,不同场景的智能化产品使投研效率提高数十倍,助力理财业务实现 15% 左右增长,会计风险核查准确率提高到 90% 以上。基于大数据、AI平台的研发范式,能推动智慧金融产品高效、敏捷落地与应用,有助于推动银行智慧化转型、高质量发展。

  • 2021-04-22
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物联网要点深入浅出

物联网系统(或系统)需要在云层之间进行优化,通过聚合器,最后到智能传感器。当今聚合器将变得更智能、更小和更低的功率,同时包围云和智能传感器的大部分功能。物联网未来的最大障碍将是如何处理收集的所有数据,以获取有趣的信息并采取适当的行动

  • 2021-04-22
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2021年了,万众瞩目的物联网时代真正到来了吗?

20世纪末至今,全球经济持续低迷,急需一种新兴技术的出现来促进生产力的变革,成为经济增长的新引擎。通过对原有科学技术的融合,人们发现了一种新的技术模式。

  • 2021-04-22
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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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