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大力发展工业互联网,夯实产业数字化转型新基础

剖析了在经济下行压力加大的形势下,加速数字化转型是应对挑战、培育新动能的核心方案。提出工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的关键基础设施和新兴业态与应用模式,是支撑实现数字化转型的基本力量,并就如何提升工业互联网赋能数字化转型的能力给出建议。

  • 2021-04-25
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5G+工业互联网应用实践

5G 的高速率、大容量以及超可靠低时延的特性在工业互联网场景中得到应用。在工业企业数字化转型的过程中,5G 无线传输技术将分散在企业内的生产实时数据及时上传至工业互联网平台,以做进一步分析处理;5G 网络切片技术结合工业互联网平台提供的边缘计算能力,为网络提供了更低的时延、更好的灵活性和安全性;5G 大宽带技术可以将工业视频实时回传,并利用人工智能技术进行分析,极大地提高了企业的现场管控能力;5G 的定位技术给制造业智能巡检带来了新的技术选择。

  • 2021-04-25
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数字化转型的真正价值

大数据、新一代通信技术、人工智能等前沿概念为各个行业构建了新的发展蓝图,数字化转型成为各国企业实现可持续经营的必经之路。然而,国内大部分企业的数字化之路仍处于初级阶段,面对数字化浪潮带来的转型决策,尽早探索数字化转型的深层价值显得尤为重要

  • 2021-04-25
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十大科技前沿趋势分析

为更好地预知未来科技趋势,掌握科技前沿动态,我们不妨参考看看未来这十大科技前沿趋势分析。如今,科学技术在社会经济领域的应用大大加快!希望以上分享的这十大科技前沿趋势分析能给予大家提供一些参考作用。更多资讯,更多精彩内容,尽在千家呈现,欢迎关注点击查看

  • 2021-04-25
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AI指导典型房扑消融,效果如何?

射频消融术是典型心房扑动(AFL)患者公认的最佳治疗手段,尽管目前急性手术成功率高达97%,但三尖瓣环峡部(CTI)解剖的复杂性有时会让射频消融手术具有一定挑战性。

  • 2021-04-25
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物联网系统时代:iOS、安卓拜拜?

随着智能汽车、智能家居、智慧交通等智慧场景的应用落地,智慧化生活场景正在成为现实。在技术应用层面,这些智慧场景的实现,都需要操作系统的支持。这种情况下,以物联网技术为核心的IoT操作系统地位愈加凸显。 与此同时,在智能硬件广有布局的华为、小米、BAT等国内企业们,也开始纷纷进军IoT操作系统,这在一定程度上推动了国产IoT操作系统的崛起。

  • 2021-04-25
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AI伦理背后的两张脸孔:天使或是恶魔?

在科技文明的历史中,从未有任何一项技术遭受过如此多的偏见和误解,这就是AI。从科幻电影所刻画的硅基文明对碳基文明的覆灭论,在到AI生产力将在众多领域中取代人类的危机论。我们应该如何正确的认知AI,这个问题似乎已经超越了AI技术本身

  • 2021-04-25
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AI 机器人没有未来了

不管是从技术层面还是市场层面来看,人形机器人的未来注定是没落的。即使各大公司前仆后继地投入重金,取得的效果却很式微。从本质上来讲,消费类人形机器人没有太大的发展前景。

  • 2021-04-25
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

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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