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2019年我国能源互联网建设情况,泛在物联网与坚强智能电网融合发展「图」

泛在电力物联网仅分为2019年至2021年的初步建成阶段和2022年至2024年的全面建成阶段等两个阶段,从时间维度上看,泛在电力物联网整体建设期仅为6年,提速明显。泛在电力物联网的规划建设提速一方面为国家电网自身业务转型发展需要,另一方面则是为了迅速跟进和响应“云大物智移”等新兴互联网技术的快速发展。

  • 2021-04-28
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商务部发布:《人工智能商业应用报告》

目前,人工智能行业整体上呈现出快速发展的态势,预计2025年全球人工智能市场规模将达到6.4万亿美元,而且未来全球人工智能市场规模还将会出现爆发式增长。各个国家对人工智能的重视程度不断提升,美国、中国、英国、加拿大、印度、俄罗斯在人工智能领域都展现出较强的发展实力。中国人工智能产业近年来发展迅速,市场规模从2018年开始出现稳步增长。经预测,2022年人工智能核心产业规模将超越1500亿元。

  • 2021-04-28
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人工智能产业深度研究报告

人工智能是指计算机系统具备的能力,该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差,以及算法的缺陷,使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来,成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片4大催化剂的齐备,导致人工智能的发展出现了向上的拐点。

  • 2021-04-28
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人工智能产业深度观察

什么是人工智能?人工智能在学术研究领域已经有60年的历史,经历两起两落,产生了很多的理论、算法、模型。通俗的讲,狭义的技术就是对输入的感知,加以学习与训练,使其成为有创造和决策能力的大脑。有种说法“人工智能,有多少人工就有多少智能”,指的就是这种有监督的学习,即用经过标记的大量数据来训练,语音识别、图像识别、自然语言理解的准确率基本都是依赖这种学习和训练方式来提升的。更进一步,AlphaGo之所以让业界这么兴奋,是因为它不完全从历史上的所有棋局中去学习,也通过蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo TreeSearch)的方法,让机器能够自我对决,从而提升整个系统的棋艺水平,这是进化到了无监督式的学习阶段。

  • 2021-04-28
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工信安全:国外发展数字经济的主要做法和启示启示

美国2012年来,先后发布《美国数字政府战略》《美国开放数据行动计划》《美国数字经济议程》《数字经济的定义和衡量》《联邦数据战略2020年行动计划》《引领未来先进计算生态系统:战略计划》等战略,以企业私营部门门]为主体,依靠全球领先的数字技术,确保美国数字经济发展在全球范围内的领先优势。

  • 2021-04-28
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工信安全:2020年我国企业数字化转型进程报告

202 1年3月发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确指出,要打造数字经济新优势推进数字产业化和产业数字化。

  • 2021-04-28
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工信安全:区块链与数据安全治理白皮书

为提升信息系统的安全防护能力,降低系统脆弱性和被恶意攻击的风险,确保数据的保密性、完整性、可用性,以降低技术层面的安全风险为目标所做的数据安全工作。

  • 2021-04-28
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区块链助力中国智慧政务发展驶入快车道报告

区块链技术是近年最有潜力的技术之一,具有去中介化、防篡改、可追溯的特点,已经在数字经济、供应链等领域实现落地应用。2019年10月24日,中共中央政治局就区块链技术进行集体学习,强调要探索利用区块链数据共享模式,实现政务数据跨部门、跨区域共同维护和利用,促进业务协同办理,提升人民群众的政务服务体验。

  • 2021-04-28
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竞争对手分析

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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