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基于iOS和百度AI的车牌识别系统设计与实现

汽车数量快速增长,车辆在企业园区内违规停放日益突出。 为提高管理违停车辆工作效率,开发基于 iOS 智能移动设备、百度 AI 云服务和移动互联网的违停车辆信息管理系统。 系统以 iOS 系统提供的 foundation 和 UIKit 为开发框架,结合百度 AI SDK,利用 delegate、单例程序设计模式和移动互联网,实现客户端 UI 界面的搭 建、对图像的获取、传输和识别以及本地化数据管理,并对系统的网络传输、多线程性能、内存等进行优化和系统 功能的完善及扩展。 系统的设计与实现为简化违停车辆管理工作提供了一种新的解决方案。

  • 2021-06-18
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使用AI转录有声读物字幕的法律界限——基于亚马逊被诉侵犯版权案视角

亚马逊旗下的有声读物Audible被七家出版商起诉引起了有声读物企业、AI领域、版权领域的关注。对于使用AI生成有声读物字幕的行为是否构成侵权.应综合有声读物的作品法律属性、有声读物的生成方式等综合判断.虽然有所谓的避风港原则和合理使用规则.但两者无法完全阻却有声读取平台的侵权判定。因此,应加强有声读物平台的管理,要求有声读物平台履行相应的注意义务:对有声读物的著作权进行合理分类.建立不同层级的保护标准:同时探索有声读物平台对语音和文字版权的一体化购买模式.减少纠纷发生的可能性.

  • 2021-06-18
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AI仪表在发电厂烟囱除冰电伴热装置的应用

针对温度控制的可靠性、稳定性和精度要求的烟囱除冰电伴热装置,选用字电AI智能温度控制仪表,并介绍其应用情况及相关参数设置问题。

  • 2021-06-18
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5G AI技术在融媒体生产中的应用实践

本文通过分析5G和Al的技术特点,在广东广播电视台全媒体新闻生产平台的基础上,提出融合5G和AI技7I弋优势,进行融媒体生产方面的应用尝试与实践,搭建基于5G+Al技术的智能管理平台,开展5G+AI媒体生产域与传播域实践,探讨新技水提升新闻融合生产能力。

  • 2021-06-18
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_AI 5G_视域下图书馆空间变革与发展研究

随着AI与5G技术的广泛应用,“AI+5G”将在图书馆未来发展中发挥着重要的作用,在二者的融合驱动下,图书馆将不断具备人机高度协同的服务模式、平等协作的用户馆员关系、满足用户个性化需求的服务内容、线上线下高度融合的服务形式。相应的图书馆服务空间将日益具备高度的包容性、空间多样性、高效的空间协同性。随着AI技术与5G技术的融入,推进图书馆服务空间变革与发展需要做好图书馆空间规划与布局、物理空间设计与硬件配置、实现智能技术的融合等一系列举措。

  • 2021-06-18
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创新新闻表达,开启新颖智慧_——AI智能编辑部赋能人民日报社两会全媒体报道

内容和技术组成的双核持续驱动着媒体融合转型。人民日报社坚决贯彻落实党中央决策部署,将以人工智能(AI)为代表的技术创新和广泛运用作为融合发展的重要驱动力,全力打造 AI 智能编辑部赋能今年两会报道,实现对报、刊、网、端、微、屏等人民日报全媒体传播矩阵的全面助力,推进报社媒体融合向纵深发展

  • 2021-06-18
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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
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基于BIM技术的混凝土桥梁耐久性分析软件开发

研究目的:为实现混凝土桥梁耐久性分析的信息化,通过Revjt二次丌发功能建立运营状态下混凝土桥梁结构的耐久性数据库,丌发基于BIM技术的混凝土碳化和钢筋锈蚀计算模块,设计用户界面及命令按钮,编制可考虑施工概率误差的耐久性分析软件。通过混凝土碳化和钢筋锈蚀的试验数据,验证基于BTM技术的混凝土桥梁耐久性寿命分析软件的可靠性,结合13跨56 m铁路混凝土箱梁实际工程,丌展耐久性分析及可视化应用。 研究结论:(1)在Revit二次开发功能基础上结合结构耐久性理论,可实现基于BIM的混凝土桥梁耐久性分析软件开发;(2)与试验结果对比分析表明,软件的耐久性分析与可视化结果与试验值吻合良好,具有较好的可靠性;(3)铁路混凝土箱梁桥的应用表明,软件对桥梁的碳化、钢筋锈蚀等指标的耐久性分析功能完善,基于软件可开展桥梁的服役寿命预测;(4)本研究成果可推广应1I_}j于混凝土桥梁的耐久性研究和软件开发领域。

  • 2021-06-18
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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