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群雄逐鹿物联网,谁将成为王者?

现在的物联网市场格局,可谓中国历史上的战国时期,大小“诸侯”众多,群雄逐鹿。在智慧城市、车联网、工业互联网等大行业,已有一些领军企业带领大家解决产业发展共性问题,普惠产业,有望成为物联王者,赢得荣耀。

  • 2021-04-24
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现有「数据库架构」过时了 !

在云计算之前的时代,客户端/服务器模式很合理。如果你的网络比较快(过去如此),磁盘比较慢(过去也如此),最好在定制的专用服务器上运行热数据,该服务器接收来自远程客户端的查询。

  • 2021-04-24
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物联网,你究竟有什么神奇之处?

随着5G的蓬勃发展,物联网这个概念逐渐进入大家的视线。相信大家也都听说过。但是,物联网究竟是什么呢? 物联网(Internet of Things,IoT)是基于互联网、传统电信网等的信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

  • 2021-04-24
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物联网市场格局:工业物联网

工业物联网 (IIoT) 市场上的机会将基于新参与者的专业知识和创新技术。本报告概述了 IIoT 市场及价值链,重点介绍了推动该行业发展的商业和技术趋势,展示了不同类型的参与者所采取的主要战略,以及他们如何与新技术联系起来,旨在让市场参与者全面了解市场

  • 2021-04-24
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AI的未来,不一定就是《西部世界》

AI 未来也许真的会模仿人类的情绪,但这并不是自发性的。全知全能的通用 AI 可能无法在短期内实现,也许永远都不会实现。假如 AI 真的有失控的那一天,希望人类可以做好准备。。。

  • 2021-04-23
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AI时代的未来学校_机遇、形态与特征

面对具有“独特智慧”的人工智能(AI),未来学校很可能会变得不同,它也需要非常不同的解释。AI时代未来学校的机遇在于:首先,借助AI的技术赋能,推动实践创新;其次,藉由AI的思想智化,实现理论创新;再者,通过AI的管理赋权,尝试政策创新。以此为据,AI时代未来学校具有以下三种形态:第一,智能学校,在技术上表现为学校智能化+智能化学校;第二,智慧学校,在思想上表现为注重价值的阐释、超越技术的想象、积极主动的创新;第三,智联学校,在管理上表现为有可实现的共同目标、与环境密切互动、自主创新、自我迭代。而这也使得AI时代的未来学校具有人机一体、非线性、超学科、有选择的个性化等不同以往的特征。

  • 2021-04-23
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深度学习演进机理及人工智能赋能

人工智能正在深刻改变着人们的生产和生活方式,将逐渐成为推动科技与教育发展的重要力量。深度学习旨在追求学生高阶思维能力与创新创造能力的培养,是学习方式的重要变革,已成为教育领域研究与实践的一个热点。深度学习是认知结构与思维结构的不断转变与纵深发展的过程,迁移是深度学习的核心特征。堆积与分离是浅层学习的根源;新旧知识相容是同化与顺应作用机制发生的必要条件,同化与顺应是深度学习内部关联迁移的关键;重构与迭代是深度学习外部拓展迁移的动力源。人工智能赋能深度学习,可以激发学习兴趣与学习动机,促进新旧知识相容,助力跨领域知识重构与情境重构,提升学习者的整体特性,进而促进深度学习内部关联迁移与外部拓展迁移,实现学习者认知结构的不断转化,大力提升学习的效率与效果。

  • 2021-04-23
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转变观念_走出人工智能威胁论的误区

对人工智能威胁论的担忧集中体现于人类劳动、理性和控制技术的能力三个方面,其中有两大误 区:一是劳动和理性并非人类永恒的特征,二是控制技术本身就是人类的幻想。 误区之所以产生,是因 为人类对劳动和理性以及人类中心主义的旧观念在作祟。 为了更好地促进人工智能发展,就应当及时 转变观念,走出威胁论的误区,树立与人工智能“共生”的新观念,同时加速推进“人机共生时代”的社会 管理和治理制度的建设。

  • 2021-04-23
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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