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艾瑞咨询2017中国人工智能产业报告

人工智能产业是指以人工智能关键技术为核心的,由基础支撑和应用场景组成的,一个覆 盖领域非常广阔的产业,与人工智能的学术定义不同,人工智能产业更多的是经济和产业 上一种概括。

  • 2022-01-04
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华为的AI野望—任正非心中真正的大产业

随着 9 月份以来 A 股的强势反弹,TMT 板块再次成为市场的焦点。我们近期连续发布了《鸿 蒙的野心》、《鸿蒙出世、华为纪元》、《华为:鲲鹏展翅,壮志凌云》、《IT 国产化三大主力军 梳理》、《华为的矛与盾》等报告,为投资者梳理了华为的 5G 与国产化两大战略,以及由此 带来的投资机会。9 月 18 日,2019 华为全联接大会于上海召开,大量 AI 相关产品在会议期 间展出,让我们第一次近距离了解了未来华为极为重要的战略和方向——人工智能!

  • 2022-01-04
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白宫报告:人工智能、自动化与经济

人工智能(AI)技术及相关领域的进步为一些核心领域的发展提供了新的市场和机遇,如健康、 教育、能源、经济包容性(社会与经济的协调发展、可持续发展)、社会福利和环境等。近几 年,机器在执行与智力相关的特定任务时的表现已经超越了人类,例如在图像识别方面。行 业专家预计,未来几年特定人工智能领域的快速发展仍将持续下去。在未来 20 年内,人工 智能虽然还不能全面取代人类,但至少在越来越多任务上的表现会接近或超越人类

  • 2022-01-04
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北京大容量快速公交系统的发展思路

北京大容量快速公交系统的发展思路:持续增长的交通需求、迅猛发展的小汽车和发展滞后的公共交通系统等相互作用,使北京城市交通面临日益严峻的挑战.受道路条件和小汽车发展等因素的影响,改善常规公交的投

  • 2022-01-04
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北京道路交通拥堵原因及对策分析

随着北京市经济建设的飞速发展,机动车保有量和 驾驶员人数迅猛增长,北京市机动车保有量正以几何级 数量递增,见图1。截至到2007年8月下旬,北京市机 动车保有量已突破307万辆,机动车驾驶人高达450多 万人。

  • 2022-01-04
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北京地铁运营服务热线系统总体框架设计

随着北京地铁新线的陆续开通,轨道交通路 网的覆盖范围日益扩大,覆盖的市民范围增多。而 随着人民生活水平的不断提高,社会文明的进步 和市场经济的发展完善,地铁乘客的需求也日益 提高,从单一的乘车要求发展成为集安全、便利、 快捷、舒适且人性化的客运服务要求。作为地铁公 司与乘客日常交通沟通的窗口,服务热线的作用 越来越突出。市民对地铁的信息咨询、出行中的求 助、对地铁公司的建议将通过地铁热线来进行解 答与协调处理。如何建立一个高效、智能、快捷的 服务热线系统平台,支撑地铁公司热线系统的运 营管理,将显得非常重要。本文就北京地铁服务热 线建设过程中的一些关键问题进行探讨。

  • 2022-01-04
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北京市交通拥堵宏观评价指标体系开发及其应用

交通拥堵宏观评价用于总体描述全市路网或者特定区域的交通拥堵现象及其潜在规律。现有的研究方法能 够从不同侧面反映交通拥堵现象,但不能从整体上多角度反映路网的拥堵状态,也不能够对整个路网实时运行状态 进行动态跟踪。本论文通过分析北京市道路网交通拥堵所呈现出的多样化特征,设计和开发了一套符合北京市特点 的宏观交通拥堵评价指标体系,全面、系统、科学地量化北京市总体交通拥堵程度及时空演变规律。通

  • 2022-01-04
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北京市十二五时期汽车产业发展规划

经过多年发展,北京汽车工业已成为拉动北京工业增 长、带动城乡就业、推动工业结构调整、走新型工业化道路 的重要力量。“十一五”期间,北京汽车产销、产值年均增 速均超过 20%。2010 年,北京汽车工业实现产值近 2000 亿 元,占全市工业产值的比重达到 15%,整体竞争力和对工业 的支撑作用进一步增强。

  • 2022-01-04
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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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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