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物联网怎样在农牧领域助力脱贫攻坚?

农牧物联网是利用感知技术与智能装置,对生产环境状况、个体身份认证、体征状况、生长指标、生产活动、能源消耗等进行感知识别,并通过网络传输,进行数据互联、计算、处理和知识挖掘,实现人、设备、动植物、环境之间的信息交互,以对种养殖实时控制、精确管理和科学决策。农牧物联网细分领域较多,主要有物联网平台、智能穿戴设备、智能饲喂设备、智能环控设备和智能监测设备等

  • 2021-04-24
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负责任的人工智能与设计创新

快速发展的人工智能技术的应用将改变人们在未来的思考和生活方式,重塑社会礼仪和道德伦理,产生巨大而不可估量的影响。数据噪音所带来的潜在社会道德和设计伦理问题可能会对设计创新中的公平性和包容性造成干扰和威胁,潜移默化地加剧社会矛盾,加深社会的不稳定性。因此,在全球化、普适计算和物联网时代,设计需要理性地重新思考其在人文艺术和科学技术之间的桥梁作用,并从新的角度来观察与探究人工智能应用下的“不确定性”问题。

  • 2021-04-24
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物联网第一股涂鸦(TUYA)赴美IPO

物联网第一股涂鸦(TUYA)已经提交了F-1在美国上市的IPO申请,赴美IPO让涂鸦智能的估值达126亿美元,其已是全球市场上最大的IoT PaaS平台。而今更将以超百亿独角兽的规模价值,成为IoT云第一股登陆纽交所。

  • 2021-04-24
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人工智能正解放化学家的双手

在化学合成领域,由于不同化学反应条件下的无穷变化,研究人员设计化学合成路线基本上还是依靠手工——在药物分子合成领域尤其突出。这就让化学合成更像一种“劳动密集型”工作。 但在人工智能时代,这种状况将逐渐成为过去。基于大数据与人工智能的计算机程序在辅助研究人员进行化学合成路线设计方面开始变得越来越成熟实用。

  • 2021-04-24
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物联网的未来是什么?

“物联网的未来是什么的?”,小编曾多次问过自己这样类似的问题:五年后的物联网应用场景会有哪些?物联网体系中是否存在会影响全局的一项技术?如果当前的难题得到有效解决,那物联网会发展成什么样?

  • 2021-04-24
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物联网时代,谁来解决底层技术难题?

在物联网时代到来之前,谁来解决底层的技术难题?互联网时代英特尔站了出来,移动互联网时代高通拔得头筹,物联网时代呢? 日海物联在美国硅谷发布的「云模组」,面对的是物联网行业历经多年发展,迎来行业大爆发的时代背景。

  • 2021-04-24
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你做的物联网,到底是不是真正的物联网!

目前市场上对于“物联网”这个概念的界定没有一个明确的定义,最受认可的当属于物联网的四层架构界定,即:感知层、传输层、平台层 、应用层。

  • 2021-04-23
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当前甘蔗机械收获阶段人工与AI相结合扣杂方式的探讨

2020 年受疫情影响,甘蔗砍收劳动力流动性受到限制,甘蔗砍收劳动成本上涨,糖厂和蔗农以甘蔗机械化收割需求明显增加,长期以来甘蔗的扣杂政策主要是由糖厂单方面来制定,测杂的程序要求各糖厂不同,主要是以进厂甘蔗或地头收获甘蔗取样测杂为主,随着机收量的增加,测杂的人力、物力成本增加,效率比较低下,同时受取样代表性的影响,测杂的数值常常引发争议,如何找到一种各方都参与,测杂的结果相对信服,且效率较高的测杂方式成为迫切需求,本文从影响机收的主要因素出发,通过对各因素之间的关联,建立测算模型,并得出预估值,结合 AI 的相关技术。分析结果表明人工预测杂系统与 AI 机结合的扣杂方式,为解决当前的扣杂方式,协调平衡各方利益,指导蔗农、服务队降低含杂量等方面具有一定的指导意义。

  • 2021-04-22
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竞争对手分析

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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