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以精准农业驱动农业现代化加速现代农业数字化转型

以精准农业驱动农业现代化加速现代农业数字化转型

  • 2021-07-01
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全民阅读数字化资源保障与引领

全民阅读数字化资源保障与引领,探索数字化阅读模式

  • 2021-07-01
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互联网 服装数字化个性定制运营模式研究

互联网 服装数字化个性定制运营模式研究,数字化赋能服饰业快速发展

  • 2021-07-01
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精选2021年华为汽车技术优势与未来前景分析报告17页

华为具有三十年 ICT 领域的硬件技术积累。多年地手机设计生产与通信设备制造经验,让华为掌握了大量 5G 通信领域的专利和芯片设计能力。在全新的汽车领域,华为已经具备了各类车用传感器、控制器、执行器等电子部件的设计和制造能力,相关产品中以 4D 成像雷达、自动驾驶计算平台和热管理系统为代表

  • 2021-07-01
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5g时代:5g的四大重要特点

5G就是一场革命,它以技术为驱动,从人与人的连接延伸到万物互联,从个人和家庭延伸到社会各个领域,进而为社会经济、生活带来革命性的影响。 5G有四大重要特点:高速度、泛在网、低功耗、低时延。

  • 2021-07-01
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清华大学智能产业研究院amp百度Apollo面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望67页

汽车产业正在经历百年未有之大变局,电动化、智能化、网联化和共享化是未来汽车产业发展的主要趋势。一方面,能源消耗、环境保护、供需失衡、交通拥堵和行车安全给汽车产业可持续发展带来的压力与日俱增,要求汽车行业必须把握新机遇提供全新解决方案。另一方面,新一轮科技革命推动科技公司、创业公司及新型模式运营公司等外部力量加速跨界进入汽车领域,汽车的产品属性、产业价值链和生态结构都将完全不同

  • 2021-07-01
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2021年区块链安全能力测评与分析报告

随着区块链技术在建设新型基础设施、发展数字经济等方面不断发挥积极重要作用,区块链基础设施作为对上承载各类区块链应用、对下衔接网络基础设施的核心枢纽,其安全发展逐渐成为推动区块链业务主流化的决胜关键所在。 为了提升区块链基础设施乃至区块链生态整体安全水平,中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)安全研究所基于2020年11月-2021年1月间举办的首轮区块链安全能力测评中发现的安全问题,发布了《区块链安全能力测评与分析报告(2021年)》。 报告梳理了当前区块链基础设施在系统账户权限管理、隐私保护、密码机制、共识机制、智能合约、安全运维各领域的安全情况。其中,权限管理和密码机制领域安全能力不一,在账户管理、数据流管理、密钥存储、密钥泄露重置等领域安全能力有待加强;共识机制自研比例较高但安全性缺乏验证;隐私保护、智能合约和系统运维等领域安全技术手段较为单一,第三方安全能力和区块链专业安全防护能力有限。

  • 2021-07-01
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陀螺研究院区块链工业互联网行业研究报告57

区块链技术受到了工业世界的热捧,已逐步运用于工业互联网行业 中,但区块链技术也存在数据处理速度低效、数据安全性不足、跨链协同难、 监管缺乏等不足之处。本报告将对工业互联网的发展情况、区块链赋能工业互 联网的创新应用、以及当下区块链+工业互联网的应用落地案例进行深入研究 与分析,为相关企业与资本市场提供参考意见与运营建议。

  • 2021-07-01
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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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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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