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遥感大数据自动分析与数据挖掘

成像方式的多样化以及遥感数据获取能力的增强,导致遥感数据的多元化和海量化,这意味着遥感大数据时代已经来临。然而,现有的遥感影像分析和海量数据处理技术难以满足当前遥感大数据应用的要求。发展适用于遥感大数据的自动分析和信息挖掘理论与技术,是目前国际遥感科学技术的前沿领域之一。本文围绕遥感大数据自动分析和数据挖掘等关键问题,深入调查和分析了国内外的研究现状和进展,指出了在遥感大数据自动分析和数据挖掘的科学难题和未来发展方向。

  • 2021-04-23
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人工智能对我国就业的影响及其风险的防范

人工智能作为新一代的通用技术极大解放了生产力,提高了生产部门的生产效率。但是人工智能的发展也产生 了难以回避的负面效应,其中,人工智能对就业的影响受到社会各界的强烈关注。对比以往几次技术革命,人工智能对失业的影响层次更多、替代范围更广、替代速度更快。鉴于我国的经济现状,就业人群数量庞大,就业人群的教育水平相对较低等因 素使得人工智能对我国就业的冲击更为严峻。若对此风险疏于防范和应对,人工智能就可能会对我国的经济生活带来不可估 量的损失。

  • 2021-04-23
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大数据时代,我们都一丝不挂!(深度)

随着科技的发展,大数据应用的越来越普及,那么究竟什么大数据?对我我们又有什么样的影响?大数据时代,我们都一丝不挂!在大数据的面前,我们每个人都是透明的,乃至于一丝不挂,都在不停的裸奔。

  • 2021-04-22
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大数据时代,谁的眼神锁定你?

大数据时代之下,一如我们无法抗拒科技进步带来的便捷及欢愉,我们同样也无法避免在享受这一切的过程中留下自己的“数字足迹”。正因如此,数据如今已然被纳入企业的战略资源,开始指导决策,成为其提高行业核心竞争力的关键一环。

  • 2021-04-22
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物联网,区块链与未来

物联网生态系统承载着许多颠覆性技术,但是它的挑战是,传感器的数量相当巨大。很多场景中,无数个传感器设备互相连接,我们要确保运营中最高的安全性。

  • 2021-04-22
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单片机的实时温度监控系统设计开题报告精品

温度是一种最基本的环境参数,对于我们来说,不仅仅是一个量的 反映,更能直接影响作用到我们的生活中,人民的生活与环境的温度息 息相关,在工业生产过程中需要实时测量温度,在农业生产中也离不开 温度的测量,因此研究温度的测量方法和装置具有重要的意义。测量温 度的关键是温度传感器。随着科技的发展,技术要求的重视,温度测量 的精度也越来越被看重。 所以高精度温度测量系统的研究就非常有意义。 本文主要着重于对水温的测量和控制的研究,在工厂锅炉、农业生产中 都可得到广泛的应用

  • 2021-04-22
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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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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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