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探索5G智慧矿山建设新路径

采矿行业是5G+工业互联网探索最早、应用最为广泛的领域之一,5G作为采矿行业推进产业数字化进程的“智能工具箱”,与大数据、云计算、人工智能等新技术融合应用正加速释放技术潜能,助力矿山“自动化减人、智能化换人”,推动矿业提升产业层次、提高经营水平、加快高质量发展,为智能矿山建设注入了新动力和新活力,展现了“5G+工业互联网”广阔的应用前景。

  • 2021-06-11
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5G应用关键材料液晶聚酯产业中国专利分析及发展建议_曾小青

引言特种工程塑料是继通用塑料和工程塑料之后发展起来的第三代塑料,具有使用温度高、综合性能优异和附加值高等优点,近年来在航空、航天、军事、电子等国防和高科技领域得到广泛应用。液晶聚酯作为特种工程塑料之一,因具有熔体粘度低、强度高、热稳定性和化学稳定性好以及一定条件下呈现液晶态等特点,得到了广泛的研究及应用,特别是随着5G技术快速发展,液晶聚酯已成为5G应用领域的关键材料。液晶聚酯在日本、美国等发达国家的研究已较成熟,并且已有多个产品实现产业化,广泛应用于LED、

  • 2021-06-07
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5G工业互联网的制胜之道_OICT跨界融合_俞一帆

5G工业互联网平台中,5G网络系统来自CT厂商,边缘云/私有云系统来自IT厂商,工业软件系统来自OT厂商或者IT厂商,其中IT厂商主要提供AI及大数据类应用,工业硬件系统则主要由OT厂商提供。IT、OT、CT这三个原本相互独立发展的技术体系开始实现紧密融合,最终形成整体化的OICT体系。

  • 2021-06-07
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基于5G技术的无人机拍摄速率自动校准方法_陈洪亮

为了提高无人机拍摄速率的控制精度,提出基于5G技术的无人机拍摄速率自动校准方法。识别无人机拍摄下的视觉信息,采用视频帧差补偿控制方法进行无人机拍摄的图像像素特征分集和误差补偿设计,提取无人机拍摄图像的灰度像素特征分量,通过关联规则特征参数融合的方法,分析无人机拍摄图像的帧跟踪识别模型,控制无人机拍摄的图像信息传输;根据5G通信的信道差异性特征量进行负载均衡调度,建立无人机拍摄的速率参数估计模型;采用最大似然估计和无人机航拍运动视频跟踪补偿控制的方法,实现无人机拍摄速率自动校准。仿真结果表明,采用该方法进行无人机拍摄速率自动校准的精度较高,提高了无人机拍摄的自动校准水平。

  • 2021-06-03
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合成生物学_超材料和人工智能的融合_司黎明

人工智能

  • 2021-06-01
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全球6G研究发展综述_刘珊

人工智能

  • 2021-06-01
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中国信通院国内增值电信业务许可情况分析报告2021.045页

截至 2021 年 4 月底,全国增值电信业务经营许可企业共102148 家(其中 4799 家企业同时持有工业和信息化部及省 通信管理局颁发的增值电信业务经营许可),比上月增长2.11%,其中工业和信息化部许可的跨地区企业 23768 家,各 省(区、市)通信管理局许可的本地企业合计 83179 家,分别比上月增长 1.36%和 2.18%。

  • 2021-05-31
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物联网未来已来,你还没上车?

回顾工业发展的历史,从工业1.0到工业3.0,历经机械化、电气化、自动化,如今的工业4.0则是智能化。要实现工业4.0,物联网是关键。 物联网,是通过部署具有一定感知、计算、执行和通信能力的各种设备,获得物理世界的信息,通过网络实现信息的传输、协同和处理,从而实现人与物、物与物之间信息交换的网络。

  • 2021-05-27
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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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