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AI设计下的文本视觉问答技术

目的 分析基于 AI 设计的文本视觉问答模型的有效性,旨在利用 AI 设计更好地指导当前 AI 模型的构建,提升模型效果和用户体验。方法 以传统文本视觉问答框架为基础,结合 AI 设计改进当前模型。具体包括加强基于场景设计原则的关系挖掘,根据不同理解层次需求的答案关键词预测,并对模型被投入应用所将面临的问题的分析。结果 基于 AI 设计完善模型可进一步提升模型效果;同时,通过 AI 设计对不同年龄认知差异的建模可指导回复生成,提升整体用户体验。结论 通过理论分析和实验对比,可以得出 AI 设计是 AI 技术投入到应用的一个重要步骤。基于 AI 设计对模型进行重构,可提高当前模型的效果,解决 AI 技术落地中将面临的用户体验问题,满足不同人群的需求。

  • 2021-04-22
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大数据必备的十大工具

查找和跟踪数据对管理数据至关重要。ElasticSearch是当今市场上最强大的搜索引擎之一。作为分布式RESTful分析引擎,该解决方案帮助公司集中存储数据,从而提供更简单的信息控制。您还可以设置可靠的搜索功能,包括自动搜索、模糊搜索和全文搜索。

  • 2021-04-22
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2021年值得关注的五种物联网( IoT )威胁

在实体采用物联网时,他们在威胁防范方面依然会落后于国防和指导部门。此外,威胁实施者会充分利用物联网带来的风险与实体在应对这些风险所做准备之间的差距。IT 可能未得到授权,甚至可能不知道这些设备。在很多情况下,雇主甚至都没有它们的所有权。

  • 2021-04-22
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Trimble的DR惯导模组在物联网中的应用及路测报告

车联网作为物联网的一一个重要应用方向,它是社会经济和工业化进程发展的产物,也是汽车步入智能化时代的重要标志。随着4G的普及,任何车身数据的实时传输都不再是障碍了,反而对精确的车身数据要求更高了。

  • 2021-04-21
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互联网+课程思政_育人特征、困境与实施策略

与传统思想政治教育相比,“互联网+课程思政”具有育人主体多元化、育人载体多样化、 育人场域超时空趋势等特征。 互联网给课程思政育人带来了新的挑战:互联网改变了学生的 认知习惯,加大了课程思政育人的难度;教师“ 互联网+课程思政” 育人的意识和能力有待提 高;互联网为课程思政育人资源整合提供了平台,但引领示范作用还有待增强。 适应互联网 背景下课程思政育人的新常态,全面推进课程思政建设,要抓住教师队伍“主力军” ,强化“互 联网+课程思政”思维,提升线上线下协同育人意识;创新课堂教学“ 主渠道” ,实现互联网与 课程教育深度融合,增强课程思政育人实效;聚力课程建设“主战场” ,搭建课程思政育人资源 和工作对话网络平台,促进课程思政育人交流互鉴。

  • 2021-04-21
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大数据、云计算技术对审计的影响研究

大数据、云计算技术的产生和发展,正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于 “数据”,提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注 “计算”,提供 IT 解决方案。 大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关 系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包 括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。

  • 2021-04-21
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我国智慧旅游研究热点可视化分析_——基于CNKI核心期刊载文数据

:依托 CNKI 数据库、采用科学知识图谱计量方法,对智慧旅游研究领域相关核心期刊 所载文献展开分析,并绘制了作者合作网络、高频词共现网络、热点聚类、热点演化路径等知识图 谱,直观地揭示了我国智慧旅游研究的发展现状与演化趋势及其学术热点与前沿动态. 结果表 明:1)智慧旅游研究文献数量趋势不稳定,高校是主要研究机构,载文期刊呈现多元化,某些被 引文献的被引频次很高;2)核心作者之间的合作率较高,但整体发文量较低;3)研究内容以智慧 旅游的技术基础、城市建设与发展、景区服务与管理、乡村转型发展为 4 大热点主题;4)研究进 程总体上分为探索阶段、成长阶段、发展阶段、深化阶段. 未来研究需要更多地关注乡村旅游智 慧化、智慧旅游背景下的生态旅游建设等内容.

  • 2021-04-21
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新形势下高职工业互联网安全课程教学改革探究

针对新形势下工业互联网安全高职课程实用性、 实践性和实效性不强的教学现状, 作者以安 徽机电职业技术学院为例, 提出以权威赛事为基准, 实施 “三重、 二依托、 一耦合” 的教学模式改革。 重组师资力量, 重构知识体系, 重建教学资源; 依托信息化教学平台开展协同式教育, 依托多元化阶梯式 弹性考核评价, 多方位展现以学生为主体的教育理念; 注重学生职业道德素质培养, 将专业课程与课程思 政深度耦合, 设计新形态课堂。

  • 2021-04-21
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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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