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未来5-10年计算机视觉发展趋势为何?

计算机视觉是人工智能的“眼睛”,是感知客观世界的核心技术。进入21世纪以来,计算机视觉领域蓬勃发展,各种理论与方法大量涌现,并在多个核心问题上取得了令人瞩目的成果。为了进一步推动计算机视觉领域的发展,CCF-CV组织了RACV 2019,邀请多位计算机视觉领域资深专家对相关主题的发展现状和未来趋势进行研讨。

  • 2021-04-17
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再谈数据架构

关于数据架构,包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元,和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构,主要是想谈谈近期工作推进过程的当下,对于数据架构的新的理解和认识。

  • 2021-04-17
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钢铁厂风机设备综合性维护和热风炉简介

在钢铁厂的生产和运行过程中,风机设备在其中发挥着极为关键的作用,如炼铁单元工艺段涉及的风机设备便包括除尘风机、主排风机、回热风机、环冷风机、主抽风机、脱硫氧化风机等,而为了保证风机设备更好地服务于钢铁厂生产,正是本文圍绕风机设备综合性维护开展具体研究的原因所在。

  • 2021-04-16
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云计算大数据及人工智能知识

通过互联网络,将需要计算的服务,交给服务器去计算。一种按使用量付费的模式,提供快速可用的、便捷的、按需的可配置的计算资源共享池(网络,服务器,存储, IT资源、应用软件,数据、服务) ,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。通过虚拟化技术将资源虚拟成资源池。

  • 2021-04-16
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计算机网络技术课程标准

“计算机网络技术基础”是一门专业技术基础课,它的任务是介绍现行的、较成熟的计算机网络技术的基本理论、基础知识、基本技能和基本方法,为学生进- -步学习“TCP/IP 协议”、“JSP 网络程序设计”、“网站设计与网页制作”、“网络多媒体技术” 、“网络安全” 等后续课程,培养自己成为网络管理员、网络工程师打下扎实的基础。

  • 2021-04-16
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快速理解低功耗广域网TurMassTM与LoRa的五大技术对比

物联网的本质是物体状态信息的感知、传输、应用和控制。信息具有价值,获取需要成本,信息获取成本的降低和价值的上升是物联网发展的核心驱动力。物联网应用领域的不断发展使得对于低带宽低功耗的远距离传输应用需求不断增长,此类应用场景占到物联网连接总量的60%。为了解决目前技术存在终端功耗高、无法适应海量设备连接、广域覆盖能力不足和成本较高等问题,低功耗广域网络(Low Power Wide Area Network, LPWAN)技术成为了物联网发展浪潮中新的创新焦点。

  • 2021-04-16
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国家开发银行数据治理平台系统简介

1. 系统目标与定位 2. 技术实现架构 3. 数据标准管理子系统 4. 元数据管理子系统 5. 数据质量管理子系统 6. 数据服务子系统 7. 统一认证与用户管理模块

  • 2021-04-16
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700页讲解PPT工业机器人技术基础

机器人概念 机器人历史 机器人技术 机器人应用

  • 2021-04-16
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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