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计算机视觉研究报告

本报告深入分析了计算机视觉产业链及核心技术,提出产业链相互融合的发展趋势,以及核心技术向轻量化&低成本及端边云协同方向发展,以解决成本高、时延高、功耗高、部署难、隐私顾虑等产业痛点问题,并介绍了六大行业领域对计算机视觉的场景需求及解决方案。

  • 2021-06-08
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一种软件技术开发用调节工作台

本实用新型公开了一种软件技术开发用调节工作台,包括工作台,所述工作台底端四角处均固定设置有底架,所述工作台外部两侧均开设有放置槽,所述放置槽内部一侧均滑动安装有活动块,两侧所述活动块相反一侧均固定设置有调节台,所述调节台底端左侧前端、后端均开设有卡槽。本实用新型当需要进行调节时依次通过活动块把调节台从放置槽内部拉出去,当拉到相对位置时依次通过滑槽和滑块往上推动调节台并使调节台顶端与工作台顶面对齐,再依次拉动调节伸缩支杆并对调节伸缩支杆进行拉伸并均使安装在活动板顶端的卡块与开设在调节台底端一侧前端、后端的卡槽嵌合对接进行固定支撑,这样的结构既便于进行快速的调节且固定起来更加的便捷。

  • 2021-05-07
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PCB制造业的智慧转型

智能制造是一种面向自动化、高集成化、高标准化的制造模式,是自动化发展的必然方向。站在一个全新的历史起点上,PCB产业提出了“智慧工厂”的新概念和新标杆。通过实现高度的自动化和信息化。PCB企业能够营造一个智慧的工厂,智慧制造的应用将大幅降低劳动成本、提升制造效率、节省资源损耗并将推进PCB制造业向高端转型。

  • 2021-04-30
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智慧教室-华为&智园智慧教室联合解决方案v0.3

在信息化的背景下 , 如何 " 基于教学场景 , 利用智慧教室开展特色教学 " 已成为教育行业的热点话题。为了让更多的教室享受到高效、健康的互动教学体验 , 华为新推出的协作平板系列华为

  • 2021-04-27
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工业大数据技术赋能航天试验数据应用建设

本文阐述了基于工业大数据技术对航天试验数据体系的构建思路,通过对试验策划、实施过程以及试验结果评估全过程要素分析,考虑试验数据的分级分类、标准与规范,提出试验数据-仿真模型-专业能力提升、地面验证-在轨作业-跨阶段与项目试验数据应用场景,形成多层次、多阶段、多维度试验数据体系,推动试验数据的再利用、再分析、再挖掘,充分发挥试验数据潜在价值,提升航天产品研制水平。

  • 2021-04-20
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智慧城市城市应急指挥系统(城市应急综合平台)

随着现代化城市建设的高速发展,我们面临着多种应急突发应急情景:自然灾害(如气象、地震、地质和海洋等)、事故灾难(如交通事故、瓦斯爆炸、有害物泄漏、煤矿坍塌等)、公共卫生(如甲型H1N1流感、食物中毒、自来水污染、流行性出血热等)、社会安全(如非法集会、出租车停运、暴力事件、公交车爆炸、重大火灾等)。这些应急突发事件造成严重的人员伤亡和重大的财产损失,因此,加强城市应急平台建设,提高预防和处置突发事件的能力,完善应急救援体系就尤为重要。

  • 2021-04-25
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未来的大数据云计算

“数字图书馆”从概念上讲可以理解为两个范畴:数字化图书馆和数字图书馆系统,涉及到两个工作内容:一是将纸质图书转化为电子版的数字图书;二是电子版图书的存储,交换,流通。

  • 2021-04-21
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数据中心选址与建设

数据的规划设计是一个谨慎和严谨的过程,需要所有参与机房建设的相关方共同完成,才能确保规划和设计的有效性、实用性等要求。其中,基础设施运维团队应提出运维要求,从运维经验、实际运维难度、提高运维可易性等方面对规划和设计过程进行配合。

  • 2021-04-20
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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