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基于大数据和AI的智能化PeOTN-CO价值分级建网创新与实践

对某省联通PeOTN-CO价值分级建网方法论及实践进行了论述,通过市场空间大数据分析、Al算法及存量政企专线路径和流量等分析,对全省综合业务接入区(CO)进行价值分级,提出聚类标杆配置模型,优先预覆盖高价值综合业务接入点,次优先覆盖中低价值区域,实现政企精品网的价值精准建网,进而全面实现以PeOTN技术为主的本地光网络边缘延伸,打造智能光网络,适配新基建时代的“大带宽”"低时延”等业务需求特征,有效降低网络成本并提高短期投资回报率。

  • 2021-04-25
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无处不在的百度AI_上天入地,乘风破浪

技术革命最终的归宿就是融入日常,在你享受生活便利的背后,它们隐而不现,却无处不在。2020 年年底,百度发布了《了不起的中国 AI》系列视频,回顾了百度 AI 所取得的一系列成绩,在我们看得见与看不见的地方,百度 AI 正在重塑百业,成为必不可少的基础设施,深入各个场景改善我们的生活。

  • 2021-04-25
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当现实逼近想象_人工智能时代预见未来教育研究

人工智能使想象正成为现实,未来研究方法论是对未来的想象和预期的扩展。本文运用未来研 究方法论,从未来想象、未来社会、未来知识生产、未来学习、创造中的未来五个方面对未来教育发展蓝图进行描 述、预测、探索与解释,审视与省察未来人工智能时代教育研究的行动措施。未来想象通过科幻故事探索和理解 未来高科技实践的应用场景,人与人以及人与外界环境的互动过程。人工智能技术是经济社会发展的核心动 力,对未来社会分工、劳动力市场以及人才结构变革带来全新冲击。未来知识生产自动迭代、科学共识的建立更 为高效;未来知识传播多模态立体化、超越学科界限;未来知识进化呈现碎片化及适应性。未来学习将呈现个性 化、自适应以及终身学习的新样貌。创造中的未来应平衡人与人工智能技术的关系,理性统合组织、文化、人员、 环境,努力打造自适应的教育生态圈。本研究旨在厘清未来教育的科学走向与规律,勾勒符合人工智能时代的 未来教育应用蓝图。

  • 2021-04-25
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人工智能产品的适应性创新逻辑——哈贝马斯交往理论视角

新型冠状病毒肺炎疫情(COVID-1 9)迫使数字化接触者追踪 APP 成为平衡疫情控制与挽救经济的方 案之一。基于哈贝马斯交往理论和产品适应性创新理论,以 COVID-1 9 追踪 APP 为例,进行单案例研究并通 过扎根理论构建出“隐私保护与伦理遵守→数据驱动→适应性成长”的人工智能产品的适应性创新逻辑和成 长机制。研究发现:对于人工智能产品的适应性创新,隐私保护与伦理遵守是实现人机和谐共生的前提,这 也是人工智能产品创新区别于传统工业产品创新的重要特征之一,COVID-1 9 追踪 APP 所掀起的全球大讨 论只是将这一人工智能产品创新的前提凸显和放大出来。据此,在肖静华等提出的数字产品成长机制基础 上提出人工智能产品的创新逻辑。

  • 2021-04-25
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基于BIM技术的建筑工程高支模监测应用与研究

当前建筑工程的体量规模、设计复杂性逐渐增长,建筑物平面布局、结构类型变得新颖多样,大跨度大截面 梁、高空间建筑物增多,这对建筑施工支撑体系设计提出了更高要求,表现为支撑体系更高大、更复杂、更细致,支 撑体系施工过程中的安全、稳定是保证工程项目安全、顺利实施的关键。 结合具体案例,在高支模施工过程中运用 基于 BIM 技术的监测技术,通过对支撑体系进行受力计算、施工监测、数据分析,确保了高大模板支撑架体科学、安 全实施。

  • 2021-04-25
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智能建造产业链的核心产业筛选

智能建造是我国传统建筑业转型升级的必由之路,然而在企业转型实践过程中,部分企业对自身的发展定位不够明晰,企业转型难以取得突破性进展。其中一个重要原因在于国家层面缺少引领产业系统性发展的规划文件,企业本身也缺少对智能建造产业体系的深刻认识。因此,现阶段构建层次分明的智能建造产业体系就显得尤为重要。基于智能建造产业链,针对建筑业转型升级过程中存在的技术缺位,从 225 个智能建造相关产业中筛选出 45 个推动智能建造快速发展的核心产业,以期为构建智能建造产业体系、制定产业发展政策提供基础性建议。

  • 2021-04-25
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基于智能家居数据的住宅空调用能行为实测方法研究

空调用能行为数据是住宅能耗预测与模拟的研究基础。常规的问卷调查、户外电表读取、电能计量仪以及温湿度计等实测方法为以往的研究提供了大量基础数据,但仍然不够理想。随着物联网的快速发展,集监测与控制于一体的智能家居设备逐步得到大众的认可与采用。该文通过对智能家居设备的调研与实测方法分析,提出基于智能家居设备来开展空调用能行为实测的3个技术支撑要素,5个用能行为关键绩效指标以及其在实测数量、时长、成本、精度和实时数据等方面的技术优势,希望为相关用能行为数据收集提供更多实测方法与创新思路。

  • 2021-04-25
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人工智能技术在建筑能源管理中的应用场景

本文简要介绍了建筑能源管理(BEM)的概念。并从5个方面阐述了BEM对人工智能(AI)技术的需求,即楼宇控制需要由从顶到底的基于物理模型的控制模式,转变为从底到顶的基于数据的控制模式;建筑能源系统由单一能源转变为多能源,需要解决可变可再生能源的不稳定问题;BEM的管理模型,需要从白箱转变为灰箱,甚至黑箱。此外还有负荷预测问题和非结构化数据的处理问题。文章还提出了BEM系统架构、迁移学习、物联网构建、AI与BIM的关系,以及负荷反推等需要研究的问题。文章并对人工智能在BEM领域的发展提出了建议。

  • 2021-04-25
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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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城市低空经济创新发展白皮书

当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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