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物联网已进入生活????

物联网就是端、管、云的结合。 端指的是一切接触用户的智能终端、硬件产品; 管指的是细化的成熟的传输系统、设备、管道; 云就是云端管理、大数据分析。 三个部分缺一不可,互相协同,组成了物联网。 就好比人的身体,要完成一个动作,是大脑(云端)控制信息,发出指定,通过脊椎神经(管)传输,最后终端我们的手脚(端)去实现。

  • 2021-04-24
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理解“大数据”时代

一次点击、一次阅读、一次搜索或者下载.你在互联网上留下的就是大量的数据.发个微博、微信聊天、收发个邮件,不知不觉.这些数据在呈几何式的增长.聚沙成塔.数据汇聚成海量的庞大的信息.这些信息看似杂乱无序,实则背后隐藏着用户的爱好、习惯,甚至个人行为、地理位置和身体讯息等,将这些海量的数据经过精密的分析和处理.就会发现其中蕴含的规律和价值。大数据大潜力,如何寻求这背后的规律,并利用这些规律来创造价值.这是一次机遇,有效利用这些价值,掌握价值背后的资源,这就是一次美丽的邂逅。

  • 2021-04-24
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大数据时代

析了大数据的产生,归纳了大数据的“大”这个特点,可以用多样化、海量、快速、灵活和复杂“4V+1C”来概括;从大数据的存储问题、处理问题、部门之间的信息是否融合几个方面论述了大数据对通信、医药、天文学、宇宙学、材料科学、气象学等领域产生影响;最后,提出了几条应对措施。

  • 2021-04-24
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新基建背景下互联网驱动对我国区域流通业生产效率的影响

本文采用 DEA-Malmquist 指数测算我国区域流通业生产效率,探索互联网驱动对流通业生产效率的影响及区域差异,并基于新基建两大核心内涵—信息网络和技术创新,采用 Hansen 面板门槛模型,进一步探究互联网驱动对流通业生产效率的影响。研究发现:我国流通业生产效率呈现波动性上升的趋势,区域间呈现出东部、中部、西部地区依次递减规律;互联网驱动显著提升了我国区域流通业生产效率;信息网络和技术创新在互联网驱动流通业效率提升中具有双门槛效应;以技术创新为核心的新基建显著促进了互联网驱动流通业效率提升的程度,且随着技术创新不断跨越门槛值,互联网驱动的网络效应不断增强,两者间耦合形成的双轮驱动极大提升了流通业生产效率。上述结论为新基建背景下推动我国流通业高质量发展提供一定参考。

  • 2021-04-23
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IOTE 2021首次落户上海,助力企业掘金物联网黄金时代

物联网自诞生开始,就被视为未来科技产业的发展方向,而经过十数年的发酵,产业已经初具规模 在这个物联网产业发展的"黄金时期",更加需要IOTE国际物联网展聚拢物联网全产业资源,精准而又高效的进行资源对接。

  • 2021-04-23
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人工智能辅助低、高年资规培医师对CT肺结节检测效能的对比研究

目的:探讨不同年资规培医师在 CT 独立阅片及应用人工智能辅助阅片模式下对肺内结节的检测效能是否有差异,并分析低年资规培医师在应用人工智能辅助阅片后,能否达到高年资规培医师对肺结节的检测水平。 方法:收集 180 例患者的胸部 CT 图像,分别由 2 名低年资、2 名高年资规培医师进行独立阅片并标注肺结节,经过 2 周洗脱期后,再次对相同病例借助人工智能软件进行阅片并标注结节,记录结节的位置、大小、密度及标注时间。 将各组标记结果与金标准进行比较,记录真阳性、假阳性及假阴性结节数,计算结节检测敏感度及人均假阳性结节数。 采用 Kappa 检验分析低、高年资规培医师对肺结节检测的一致性,采用 Wilcoxon 秩检验(配对样本)比较低、高年资规培医师独立阅片及借助人工智能辅助阅片的诊断敏感度、人均假阳性结节数和阅片时间。

  • 2021-04-23
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人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书融合路径研究

20 1 9 年,教育部在高职专业目录中,增补了“人工智能技术服务”专业(2020 年更名为“人工 智能技术应用”),赋予了高职院校规范化培养人工智能领域高端技术技能型人才的重任。计算机视觉 是人工智能技术的重要分支,也是各高职院校人工智能技术应用专业的重要方向之一。通过调研计算 机视觉领域行业发展现状和分析人才需求报告,给出计算机视觉作为人工智能技术应用专业优选方向 的建议。并结合计算机视觉应用开发职业技能等级证书的考核要点,提出人工智能技术应用专业与计 算机视觉 1+X 证书在人才培养定位、课程体系以及教学模式上的融合路径。

  • 2021-04-23
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AI技术在水尺计重领域应用研究

本文主要阐述了AI技术为船舶衡运用提供的技术可能,具体通过AI技术在船舶图表应用、在压载水测量领域应用、在吃水观测领域应用、在船用物料测定领域应用,以及水尺计重结果数据处理领域应用,描绘了未来水尺计重AI时代。

  • 2021-04-23
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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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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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