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AI续写小说:人工智能or人工智障?

在早前人工智能刚起步时,许多人不以为然,认为即便人工智能的计算能力再强也不可能超越人类。围棋被认为是世界上最难的游戏,1997年深蓝胜象棋选手卡斯特罗夫之后,有人断言必不可能战胜围棋,当时的深蓝也的确没有做到

  • 2021-06-28
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2016年中国计算机视觉应用专题研究报告—中国人工智能行业系列研究

2016年,Alpha Go战胜韩国围棋选手李世艺再次引爆了全球对于人工智能的讨论和关注。计算机视觉作为人工智能技术的基础,受到深度学习的成功影响在近几年内取得了突破性的进展,正在成为影响行业发展的下一个引擎。巨头纷纷布局,市场也吸引了越来越多的人才创业参与其中。计算机视觉正在成为人工智能最火热的细分领域之一。

  • 2021-06-28
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2017-2018年人工智能在工业领域应用分析报告

提起工业领域的人工智能应用,―或许第一联想到的会是生产线上的工业机器人,―那些有序挥舞着的机械臂不知疲倦地重复着各自的动作,完成各生产环节的零部件制造、搬运、组装及检测等任务。事实上,一方面来讲工业领域的人工智能应用远不止机械臂这么单一,另一方面,有时候看起来很智能的应用或许在本质上并不属于人工智能范畴。

  • 2021-06-28
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2018物联网安全分论坛.04.浅谈工业互联网大网安全监测思路.魏战松.恒安嘉新

汇报提纲 工业互联网安全威胁分析 工业亏联网大网安全监测 现网监测数据浅析 下一步工作计划 下一步工作计划

  • 2021-06-28
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带你了解华为鸿蒙发布会

鸿蒙这款系统的正式上线引起了轰动,连央媒也力挺,于华为官方的直播期间发布了鸿蒙上线的新闻,足以可见它的先进性,区别于安卓和iOS的我国开发的系统,令人期待

  • 2021-06-28
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手机没有5G应用,我要5G有何用?

根据中国信通院近日发布的2021年4月国内手机市场运行分析报告,2021年4月,国内手机市场总体出货量为2748.6万部,同比下降34.1%。其中,5G手机出货量为2142.0万部,而3月份5G手机的出货量则是2749.8万部。

  • 2021-06-28
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.数据驱动的工业互联网自适应防护框架

工业互联网的架构与安全挑战? 常见应对策略与局限 最新趋势 数据驱动的工业互联网自适应防护架构 360在工业互联网的安全实践

  • 2021-06-28
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利用改进的彩色光度立体法实现非刚性体三维数字化

针对非刚性体具有易变形和色彩多样的特点, 而传统的光度立体法不能用于动态多色物体的三维数字化的 问题, 提出一种利用实例球驱动和颜色替换的彩色光度立体法. 对于动态纯色非刚性体, 利用采样球实例驱动的彩 色光度立体法建立亮度与法向量的对应关系, 并通过几何约束实现对其三维数字化; 对于双色花纹物体, 通过区域 分割对不同区域采用对应关系实现三维数字化; 对于多色花纹物体, 通过不同颜色花纹在白光下的反射系数比将彩 色区域替换成与纯色采样球颜色一致时的对应亮度, 以实现对其三维数字化. 仿真和实验结果表明, 该方法简单、采 样快速, 可以实现对非刚性体的三维数字化.

  • 2021-06-28
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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