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智慧农业小镇建设模式展望

智慧农业小镇建设模式展望与发展规划的问题。

  • 2021-10-11
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“互联网 ”背景下我国智慧农业发展路径研究

“互联网 ”背景下我国智慧农业发展路径研究

  • 2021-10-11
  • 阅读108
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发达国家智慧农业发展的PEST分析及启示

发达国家智慧农业发展的PEST分析及启示

  • 2021-10-11
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我国智慧农业关键技术与未来发展

我国智慧农业关键技术与未来发展方向的问题。

  • 2021-10-11
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一图读懂《山东省大数据发展促进条例》

2021年9月30日山东省第十三届人民代表大会常务委员会第三十次会议通过了《山东省大数据发展促进条例》。

  • 2021-10-11
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工信部就“关于加快数字化转型,推动制造业高质量发展的建议”进行答复

我部会同人力资源社会保障部印发《关于深化工程技术人才职称制度改革的指导意见》,鼓励各地、各部门制定倾斜政策,引导专业技术人才深入一线。组织开展大数据、人工智能、工业互联网、等5项人员能力要求行业标准编制工作,支持开展《信息技术应用创新专业人员能力要求》团体标准开发工作。。

  • 2021-10-11
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数字孪生数据|DigitalTwin国际期刊五国作者重磅首篇

9月23日,Digital Twin发表了第一篇论文“数字孪生数据-方法与关键技术”。这篇文章由中国、澳大利亚、法国、瑞典、新加坡等5个国家学者合作完成,针对数字孪生理论与应用不断拓展与升级过程中出现的数据全面获取、深度挖掘、充分融合、实时交互、迭代优化、通用普适及按需使用新需求,探索建立了一套数字孪生数据构建与处理准则,在相关准则指导下研究了数字孪生数据“获取-存储-交互-关联-融合-演化-服务化”理论方法,并建立了面向数字孪生数据的关键技术体系。相关工作为数字孪生数据研究与应用提供理论与方法参考。

  • 2021-10-11
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“互联网 ”背景下辽宁乡村智慧旅游发展路径研究

“互联网 ”背景下辽宁乡村智慧旅游发展路径研究

  • 2021-10-11
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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