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面向B4G_5G的大规模MIMO无线通信系统关键技术研究

面向B4G_5G的大规模MIMO无线通信系统关键技术研究

  • 2022-02-28
  • 阅读331
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人工智能教育学_基于学科建构的视角

:要而言之,“人工智能教育学”是人工智能与教育日益融合态势在教育学范畴内的具体呈现,是人工智能时代“大教育学”的有机组成部分和新兴分支学科。 尽管“人工智能教育学”属于新兴交叉学科的范畴,但其母体学科仍是教育学,它仍归属于教育学门类。从学科定位上来看,“人工智能教育学”是教育学一级学科之下的二级学科,“人工智能教育学”学科建设、人才培养、科学研究和组织架构都应基于二级学科而进行。“人工智能教育学”的研究对象是“人工智能与教育融合”现象及其规律。“人工智能教育学”属于社会科学的范畴,社会科学定性分析与定量分析相结合的研究范式同样适用于它。在“人工智能教育学”学科建构中,教育大数据在方法论意义上充当着重要角色,为把握和理解“人工智能教育”复杂系统提供了全新的视野和方法。

  • 2021-04-23
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面向智能制造的多机器人系统任务分配研究

面向智能制造的多机器人系统任务分配研究。

  • 2022-04-23
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5G技术支持下的应用场景安全应对策略研究_赵姗

随着5G牌照的颁发,5G建设进入快车道。5G技术的快速发展,开启了泛在化的智能互联时代。5G使用的新组网业态和技术都对网络安全提出了新的需求。只有满足5G三大场景应用的网络安全需要,才能增强用户对5G新技术信心。5G网络安全稳定的运行为5G新技术应用下的应用场景发挥优势提供环境保障。文章重点分析5G技术支持下的应用场景特点,针对应用特点提出5G应用安全需要和应对措施,为5G应用的安全发展提供参考。

  • 2021-06-07
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数据驱动的传动旋转部件智能故障诊断方法研究

数据驱动的传动旋转部件智能故障诊断方法研究

  • 2022-05-13
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区块链共识算法及其应用研究

区块链共识算法及其应用研究等相关方面的问题

  • 2022-01-04
  • 阅读329
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智慧家庭用能管理及能效评价研究

智慧家庭用能管理及能效评价研究等相关问题

  • 2022-01-06
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软件定义汽车技术体系的研究

当今,智能汽车已成为全球汽车产业的战略发展方向,汽车技术与工程核心逐渐从传统硬件层面转移到软件层面,软件定义汽车成为未来汽车发展的重要趋势。本文中通过对比分析传统汽车与软件定义汽车,提出软件定义汽车整车开发、整车物理结构和整车信息结构,以及技术体系

  • 2021-06-18
  • 阅读328
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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