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AI安防芯片的发展现状与前景分析_汤炜伟

近期芯片成了科技届的重要话题,安防芯片尤其是AI安防芯片更是颇受关注。芯片在安防系统中扮演核心角色,芯片在很大程度上左右着安防系统的整体功能、技术指标、稳定性、能耗、成本等,并在安防行业未来发展方向上起到关键作用。近年来,随着安防行业的快速发展,产业链上游的芯片领域也发生了诸多变化,应用场景更细化,市场容量扩大、芯片技术不断进步与革新,芯片性能显著提升、市场格局在发生变化等等。当前,随着人工智能的快速发展,全新一代AI芯片产业也在全面崛起,更多类型的AI芯片正快速向安防监控各环节渗透。目前安防芯片的发展新变化、市场需求表现、在高清和智能化趋势下的产品及技术进步、安防AI芯片发展情况、安防芯片发展的挑战等问题都值得我们探讨与思考。

  • 2021-06-30
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LoRa技术在智慧图书馆中的应用研究

为促进智慧图书馆建设,满足图书馆智慧化建设对于技术的需求,文章利用低功耗远距离通信LoRa技术完善图书馆智慧化建设。在分析智慧图书馆技术应用现状的前提下,详细介绍其技术特点及在智慧图书馆中的可行性与应用优势,最后构建四个基于LoRa技术的智慧图书馆应用场景。LoRa技术具有远距离、低功耗、多节点、高速率等技术特点,弥补了现有无线通信技术的不足,开创了低功耗局域网无线标准,将其应用到智慧图书馆中,将改善图书馆无线通信网络质量,助推图书馆提供智慧化服务,并为无线通信技术应用到智慧图书馆建设中提供借鉴。

  • 2021-06-23
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医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战,以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建 设情况,包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等,为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。

  • 2021-06-21
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基于模型实时辨识自适应控制算法的时变机械系统振动主动控制

参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化,振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动,提出一种模型实时辨识自适应控制算法,该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合,利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型,模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真,仿真结果表明,所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法,该控制算法能实现更好的控制性能。最后,将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制,实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。

  • 2021-06-21
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泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

  • 2021-06-17
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基于物联网的乳制品溯源系统编码技术研究

食品质量安全可追溯系统是指在食物链的各个阶段或环节中由鉴别产品身份、资料准备、资料收集与保存以及资料验证等一系列溯源机制组通

  • 2021-04-29
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上海全球著名体育城市背景下体育文化中心的建设

上海全球著名体育城市建设背景下, 建设更具全球影响的体育文化中心是一项重要的建设目标,这是基于上海深厚历史文化底蕴的时代选择。作为我国近代体育的发祥地之一,上海形成和发展了海派体育文化,体育与文化相伴而生。 让体育文化立起来、让体育文化活起来、让体育文化走出去是体育文化中心建设的主要内容。 基于此,提出体育文化中心建设的路径:一是培养市民养成主动自觉的运动意识和行为方式,不断提升市民的体育文化素养;二是加强以运动项目为核心的体育文化建设,塑造与弘扬体育精神的文化影响力;三是大力发展体育文化的信息化和智慧化,打造更多高品质的体育文化产品;四是发展具有上海文化特色的赛事市场和球迷文化,打响上海体育文化品牌知名度;五是传承发展体育非物质文化遗产,建设多种主题的体育博物馆等。

  • 2021-04-25
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物联网电气火灾监控系统的建设与运营

电气火灾监控系统是建筑消防的一部分,对早期预防电气火灾的发生具有非常重要的作用。信息和通信技术的目标已经从任何时间、任何地点连接任何人,发展到连接任何物体的阶段,而万物的连接就形成了"物联网"。本文主要探讨如何有效合理地将移动物联技术应用到电气火灾监控系统中来,从而搭建一个完善的电气火灾监控物联网的应用系统。

  • 2021-04-27
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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