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精准医学大数据应用安全分类分级研究

应用文献研究法、线面混合分类法划分精准医学大数据用户角色、应用场景,详细阐述划分方法及结果,指出精准医学背景下基于不同角色、不同应用场景的数据分类分级思路,为精准医学大数据标准化体系构建和安全隐私保护相关研究提供新方向。

  • 2021-06-20
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人工智能在语言服务企业的应用研究

人工智能技术的应用促进了语言服务企业产品创新。本文分析语言服务行业报告关于机器翻译和译后编辑模式 的调查数据,选择语言服务企业的典型产品,分析人工智能技术在产品中的应用现状。研究发现:自然语言处理、机器学 习、计算机视觉是应用最广泛的人工智能技术,是语言服务企业产品应用最广泛的人工智能技术,各个产品都集成了多项 人工智能技术

  • 2021-06-19
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人工智能企业创新策源能力影响因素分析

在当前经济高质量发展的大背景下 ,人工智能企业要想在市场竞争中求得生存与发展 ,创新策源能 力是关键 。 选取人工智能相关企业为研究样本 ,按照产业层次将其划分为基础层 、技术层和应用层 ,利用随 机前沿分析方法研究政府支持 、创新意识 、企业规模和知识存量分别对三个层次人工智能企业创新策源能力 的影响 。 研究表明 :基础层人工智能企业创新策源能力相对较强 ,应用层企业相对较弱 ;政府支持和知识存 量对于三个层次的人工智能企业均起到正向促进作用 ;创新意识和企业规模对于基础层人工智能企业起到 负向阻碍作用 ,对于应用层企业则起到正向促进作用 ;创新意识与技术层人工智能企业是负相关关系 ,企业 规模与技术层企业则是正相关关系 。

  • 2021-06-19
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铁路机务大数据应用系统设计研究 (1)

推动大数据技术在铁路机务专业的综合开发和应用,加快智能铁路建设可大幅提高机务运输生产效率和机车运用质量。基于铁路机务专业运输生产及信息化发展情况,阐述铁路机务大数据的特征及应用现状,在此基础上,提出铁路机务大数据应用系统的设计目标及定位,设计“N+1+3”总体架构及技术架构,从设备、人员和综合管理3个方面研究适用于该系统的机车运用组织、机车整备检修、司乘组织管理等7个典型应用场景,并对部分关键技术设计相应的大数据分析模型,为铁路机务专业运输生产的安全、智能和创新发展提供理论参考。

  • 2021-06-18
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N-pod多品牌智能家居语音控制设备的设计与实现

人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题,采用 Tornado 框架和 Home Assistant 框架有效整合市场主流智能家居设备,在主机和人形机器人上构建N-pod主机,使用深度卷积神经网络实现语音识别,使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理,形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案,达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用,该设备适用于居家养老人群,语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品,具有较大的经济和社会效益。

  • 2021-06-18
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5G智慧教育_视域下的教师支持服务模式构建与行动路径研究

随着 5G 的应用,融入教育所构成的“5G+智慧教育”,让校园现实空间和数字空间的衔接与转换,优质资源的共享交互,智能教育、教学和生活环境的完善,变得更为便捷,它为实现智慧教育提供了强有力的手段与保障。 然而,教师是实现“以信息技术促进教学变革”这一目标的关键与核心。 因此,在“5G+智慧教育”的场域中,应更加注重教师教学性支持的知识引领,关注教师工具性支持的导航保障,强化教师社交性支持的融合促进,重视教师情感性支持的情感呵护。 基于“5G+智慧教育”视域下教师的基本诉求与理性追问以及教师之于智慧教育之间的应然之态,应进一步确立以支持服务为中心的教育理念,构建智慧教育教师的支持服务体系架构及其动态螺旋式支持服务模式。 同时,将该模式应用于实践并发现:在智慧教育过程中,教师提供的支持服务更易被学生感知到,融入技术的支持服务使得学生更加积极主动、学习效果更佳。 今后,如何实现“技术+教师”的完美结合,优化教育技术服务机制,助力 5G 技术下智慧教育的发展,还值得深入探究。

  • 2021-06-18
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Norm-DP模型行人检测优化算法

统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型(Nom.DP)算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量支持向量机进行模型训练,结合柔性非最大抑制(soft.NMS)算法和边界框回归(BBR)算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和Ms cocO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

  • 2021-06-18
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物联网环境下的农产品供应链风险评估与控制

物联网环境下的农产品供应链风险评估与控制

  • 2021-06-18
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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