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车联网C-V2X技术演进及产业实践

对C-V2X技术和产业发展进行了概述,分析了车联网应用发展及通信需求,介绍了NR-V2X物理层关键技术,包括直通链路物理层架构设计、资源分配、HARQ机制、同步等,并对C-V2X在中国及全球产业发展情况以及C-V2X商业部署时间表进行了展望。

  • 2022-01-10
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智能车联网系统未来展望

针对车联网在交通强国与新基建背景下的发展趋势,从智能终端、网联通信、边缘服务、云端管控等多个角度指出了智能车联网系统的发展方向,并探讨了智能车联网系统的发展在海量数据处理、通信与计算协同、边缘服务安全、大规模测试验证方面所面临的问题及相应的发展对策。

  • 2022-01-10
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基于视觉的目标跟踪研究现状调研

视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向,有着广泛的应用,如:视频监控,人机交互, 无人驾驶等。过去二三十年视觉目标跟踪技术取得了长足的进步,特别是最近两年利用深度学习的目标跟踪方法取得了令人满意的效果,使目标跟踪技术获得了突破性的进展。本文旨在简要介绍:目标跟踪的基本流程与框架,目标跟踪存在的挑战,目标跟踪相关算法,以及目标跟踪最新的进展等,希望通过这篇文章能让读者对视觉目标跟踪领域有一个较为全面的认识。

  • 2022-01-11
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Angel+Graph大规模图计算平台

图计算引擎Spark on Angel高性能与易用性:基于PS架构,高效处理千亿大图,与Spark开发栈无 缝兼容,简单易用.

  • 2022-01-11
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高效、易用、开放的图深度学习平台DGL介绍及展望

什么是图神经网络?用于学习点、边或者整张图的向量表示的一类深度神经网络。图是程序中的“一等公民,所有DGL的函数和NN模块都可以接受和返回图对象。

  • 2022-01-11
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面向富文本网络的图神经网络及应用

图神经网络自提出以来迅速成为了机器学习领域的前沿研究 热点,被成功应用于: ? 电商搜索、推荐 ? 生物医药 ? 语音、计算机视觉 ? 自然语言处理 ? 智能交通

  • 2022-01-11
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面向美团业务场景的图学习平台

图学习方向主要探索基于海量用户行为和大规模知识图谱,通过图神经网络及图预训练技术,提升搜索/推荐/广告/配送等业务的效果。我们方向既注重图学习技术的落地,也开展中长期的 GNNs/图预训练算法研究,已在 KDD 等会议上发表多篇论文。

  • 2022-01-11
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视频人物社交关系图生成与应用

为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.

  • 2022-01-11
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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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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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