李德毅院士_大数据时代的跨界创新__机器人革命真的要来了_李德毅

2014年6月,由2014世界莞商大会组委会、东莞市科学技术协会、中国民主建国会东莞市委会联合主办,东莞科技进修学院和东莞市工程师协会承办的"2014东莞院士讲坛"在东莞举行,该讲坛旨在融合更加广泛的智慧资源,交流前沿技术发展和大数据时代信息最新资讯,为东莞经济加快转型建设发展助力,向全国展示东莞深化改革率先发展的新思路。中国工程院院士、国际欧亚科学院院士李德毅少将在讲坛做了"大数据时代的跨界创新"专题报告。

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大数据环境下的危机信息整合模型研究_李欣

大数据环境下,突发事件的危机数据来源复杂多样,通过使用词语相似度计算和Folksonomy自由标记语言,把多模态的危机信息转化成基于内容特征项集合的单一情报信息源,建立危机信息采集萃取的整合组织模型。整合模型包括3个部分:危机信息内容特征项集的提取、RDF资源的统一描述存储和文本内容特征域的聚类划分。通过整合聚类危机信息源,从而实现不同危机信息源载体的规范化整合与组织,为危机的应急管理提供统一化的情报信息数据源。积极发挥情报效用,为突发事件的应急管理提供案例分析和情报预警。

2021-06-28
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基于深度认知神经网络的跨媒体情报大数据智能处理技术_白亮

深入分析网络空间中跨媒体数据特点及其应用需求,提出一种新的深度认知神经网络方法框架.在此基础上构建基于深度认知神经网络的跨媒体信息处理框架,并归纳总结其中涉及的关键技术,提出解决方案.实现网络空间中跨媒体情报大数据的综合、归纳和过滤,辅助从海量数据中搜索发现有价值的情报信息,进而提供"从数据到决策"的各种智能信息服务.

2021-06-28
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物联网中数据融合的信誉度模型与仿真

有巨大市场应用lji『景的物联网正在掀起第一三次信息技术浪潮，其依托的核心技术之一一无线传感器网络具有能量、存储能力、计算能力、通信带宽等资源受限的突…特点，实施数据融合是其必然选择。物联网一般具有信息安全敏感的需求，在数据融合过程中易受到节．点数据被伪造或篡改等多种信息安伞威胁；为了保障数据融合结果的真实性与町靠性，建立了基于节点信誉度评价的安全数据融合模型（CBDA），仿真结果表明了该模型的饪效性和数据融合结果的可靠性。

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基于精准灌溉的农业物联网应用研究

用物联网监控农田环境可以为精准灌溉系统提供决策支持．设计了一个轻量级的物联网系统，以传感器网络采集农田的温湿度和光照强度等参数，使用基于服务的数据共享方式将传感器网络接入霹转躅，使薅产可以巍接获取农霹参数。系统可以对采纂到戆数爨遗行滤波、接馑，去徐锈显有误嬲数据，并使传感器数据可以用于直接描述农懈参数．最终系统被部署在就京和新疆，通过采集的数据可以分析农嘲各参数之间的荧系，优化灌溉策略．

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矿山物联网标准建设的思考

：讨论了矿山物联网标准建设的重要意义，对物联网建设中普遍存在的争议——是标准先行还是应用先行进行了剖析，分析了我国矿山物联网标准建设的现状与发展趋势。对矿山物联网顶层设计中的标准体系规划进行了简要解读，举例分析了哪些是涉及面广的标准，哪些是具体应用的标准。指出矿山物联网标准立项建设时应根据具体情况和标准的内容，灵活掌握标准先行还是应用先行。以网络层时间同步标准为例说明了矿山物联网标准应具有适应性和可扩展性。

2021-06-28
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智能手表领域迎来新竞争者，FACEBOOK要造表？

目前，智能手表的高端市场苹果公司占去了三分之一，而FACEBOOK曾经的“黑历史”也正与此次WWDC2021开发者大会上苹果公司的理念背道而驰，FACEBOOK若想与其抗争，恐怕还要先过了用户这一关，如何取得用户的信任，产品的优势是否能抚平用户曾经的伤痛，是FACEBOOK需要优先考虑的问题。

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5G时代的规模化应用藏在哪里？工信部“扬帆行动计划”或是最好的风向标

大规模的5G网络建设才刚刚拉开帷幕，面向各行各业、基于增强宽带、海量连接、低延时、高可靠等特性的产业应用蓄势待发，总之，5G作为物联网、人工智能等美好愿景的强大后盾，其未来发展充满了无限想象空间。如今，值5G牌照发放2年之际，我国已建成 5G 基站近 85 万个，形成了全球最大的5G独立组网网络。

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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。