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揭开人工智能的神秘面纱

随着深度学习技术的成熟,AI人工智能正在逐步从尖端技术变得普及,人们对AI的好奇也在慢慢积累。AI技术应用主要是在以下几个方面:自然语言处理,包括语音和语义识别、自动翻译;计算机视觉,图像识别;知识表示;自动推理,包括规划和决策;机器学习和机器人学。按照技术类别来分,可以分成感知输入,学习与训练两种。

  • 2021-09-16
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人工智能与专家系统(2014)

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

  • 2021-09-16
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2018年“人工智能+制造”产业发展研究报告

“人工智能+制造”未来所追求的,不应是简单粗暴的“机器替人”,而应是将工业革命以来极度细化、甚至异化的工人流水线工作,重新拉回“以人为本”的组织模式,即让机器承担更多简单重复甚至危险的工作,而人承担更多管理和创造工作。

  • 2021-09-16
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智慧园区总体规划与建设

智慧园区总体规划与建设情况介绍,了解智慧园区未来前景

  • 2021-09-13
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产业结构调整背景下的河南省智慧园区建设研究

产业结构调整背景下的河南省智慧园区建设研究

  • 2021-09-13
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电力大数据下的短期电力负荷预测

电力大数据下的短期电力负荷预测系统模型介绍

  • 2021-09-14
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图书馆需要怎样的大数据

图书馆需要怎样的大数据,看文章里作者的观点

  • 2021-09-14
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大数据视角下中国城市旅游交通满意度的空间分异特征及影响因素

大数据视角下中国城市旅游交通满意度的空间分异特征及影响因素

  • 2021-09-14
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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华为训战方法论(72页)

试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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业财一体化规划方案

医药集团业财一体化合规管控规划方案,包含需求及现状分析、信息化规划、IT系统的分层架构,实施路线图、投资概算。

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面相企业架构师,TIGAF指南系列,业务能力,主要讲解了业务能力的定义,业务能力的构成,业务能力的建模,业务能力与其他业务视角的映射。

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