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6G需求、愿景与应用场景探讨

随着5G市场的快速发展,通信学术界、产业界以及标准化组织均启动了6G在愿景、需求和技术上的研究。6G一定是一个对5G不足不断增强,并满足新的需求而顺势发展的系统,将在5G基础上全面支持整个世界的数字化,并结合人工智能等技术的发展,实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物。为了促进6G通信技术交流,推动我国6G通信技术发展,《电子技术应用》杂志2021年第3期推出“面向6G的网络与业务需求”主题专栏,论文内容针对6G需求、愿景与应用场景展开讨论,重点涵盖6G典型业务和应用场景、6G网络指标体系、6G网络架构以及在内生智能和立体多维覆盖方面的发展趋势等多个领域,期待为6G技术研究和发展提供有益的借鉴。

  • 2021-04-26
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AI驶入_高速路

当前,新一代通用技术的产业革命正在兴起,为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆。眭的改变。经历了新一波的发展浪潮,人工智能(AI)已无所不在地渗透到人们的生产生活中,当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下,围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现,人工智能充分发挥了“头雁”效应

  • 2021-04-26
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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的pd技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域;第二,现有的AI算法训练效率低,造成了大量计算资源的浪费,甚至延误决策时机;第三,现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据,如果数据质量较低,可能带来计算结果的错误.数据库技术可以有效解决这3个难题,因此目前,面向AI的数据管理得到了广泛关注.首先给出舢中数据管理的整体框架,然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面,最后展望未来的研究方向和所面临的挑战.

  • 2021-04-26
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类

析人工智能(Artific堪IIltelligenee,AI)作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用,提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法,比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践;其次按功能对其进行分类,并阐述其主要支撑算法;最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。

  • 2021-04-26
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AISecOps智能安全运营技术体系与实践

“智能驱动安全运营,以安全运营目标为导向,以人、流程、技术与数据的融合为基础,面向预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制、攻防对抗的关键环节,构建具有高自动化水平的可信任安全智能,以辅助甚至代替人提供各类安全运营服务的能力。”

  • 2021-04-26
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实(XR)、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展,极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式,沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域,沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征,创造出了更优质的学习空间,学习者可进行各种模拟体验,为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验,不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学;也可用于培养学习者的创新性思维和想象力,还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面,进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

  • 2021-04-26
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威胁情报挖掘浅谈

PART ONE 不同视角下的 威胁情报挖掘 PART TWO 威胁情报挖掘基础 PART THREE 威胁情报挖掘思路 PART FOUR 威胁情报挖掘案例

  • 2021-04-26
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物联网发展十年:G7向左,易流向右

“移动互联改变了我们的生活方式,物联网会改变产业结构”。过去针对物联网所提出的论断,正在一一成为现实。而最初,物流产业物联网时代的缝隙是被一个小小的GPS硬件传感器设备撬开的。 2008年前后,我国车载GPS的安装量增长达到了顶峰。当时恰逢移动互联网时代的到来,智能机也成了广大司机的标配,因此越来越多的司机和货车被网络连接。

  • 2021-04-26
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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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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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