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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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基于自然语言处理技术的IT治理审计方法研究

在大数据时代,各项智能分析技术的高效率、智能搜索和高性能处理算法对各领域产生了深远的影响,其中,自然语言处理技术以计算机理解和处理自然语言为核心而受到广泛关注。而 IT治理审计主要负责搜集和处理 IT 治理相关的规章制度及各项报告进而评估治理状况,处理的信息基本为文本数据,因而,自然语言处理技术适用于 IT 治理审计。基于此,本文在简要概括自然语言处理技术及应用方法的基础上,以深圳市长盈精密技术股份有限公司为例对自然语言处理技术在 IT治理审计中的实践情况进行深入探究,结果表明自然语言处理技术可成功应用于审计中且能取得良好成效。

  • 2021-04-25
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基于成熟度视角的工业互联网平台评价研究

借鉴能力成熟度模型理论,提出工业互联网平台建设能力成熟度等级划分,给出平台成熟度评估的基本框架,以及评估实施的方法和流程,有助于企业及政府等主体通过评估精准定位平台建设的薄弱环节,并建立针对性的改进方案,加快平台的建设和发展。

  • 2021-04-25
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工业互联网平台安全防护体系研究

文章研究了工业互联网平台边缘层、IaaS 层、PaaS 层、SaaS 层等不同层级的安全风险,结合国内外政策标准与工业互联网平台企业运用的防护措施,分析了我国工业互联网平台安全建设面临的问题。立足我国工业互联网平台发展和安全现状,针对平台存在的突出安全问题,文章提出了关于加强我国工业互联网平台安全建设的相关建议以及有针对性的安全防护措施。

  • 2021-04-25
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绘制互联网视域下初中语文线上教学的新样态

互联网视域下线上教学如何更好地开展?本文以“初中语文线上教学”为例,从教师、教学、学习、作业和检测五个维度,对线上教学的新样态作了勾勒。云端学习时间的延续性、学习空间的延展性、学习方式的多样性、学习内容的综合性,向我们发出召唤和挑战。每一位教师都要将“全面育人”作为核心任务,努力实现角色转变,增强信息素养,提升学科教学能力,寻求更好的理论思考与实践方案,以设计者的新身份、项目化的新方法、参与式的新学习、研究型的新作业、协作型的新检测,打造线上教学的新样态,做好学生学科学习的引路人和辅助者。

  • 2021-04-25
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大数据_人工智能背景下IT专业基于R的概率论与数理统计教学改革

基于大数据 / 人工智能背景下 IT 类专业人才培养的需求,分析概率论与数理统计课程教学存在的问题,根据 IT 类专业后续课程的需要,提出调整概率论与数理统计的教学内容并将开源统计软件R 嵌入课程教学全过程,介绍对学生进行的“概率统计知识点 +R 编程训练”,最后通过数据说明教学改革效果。

  • 2021-04-25
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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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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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