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人工智能技术的可专利性探析

世界知识产权组织《技术趋势报告2019——人工智能》显示,随着人工智能创新的快速发展,全球人工智能相关专利申请以平均每年28%的速度增长,尤其是在2012年以后增长非常迅速,人工智能相关专利申请主要集中在机器学习、神经网络等领域,申请量最高的20家公司主要来自日本、美国、中国。我国国家工业信息安全发展研究中心、工业和信息化部电子知识产权中心发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》表明,截至2020年10月,中国人工智能专利申请量累计已达69.4万余件,同比增长56.3%,中国人工智能技术专利申请总量首次超过美国,成为全球申请数量最多的国家。

  • 2021-10-28
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人工智能技术视域下的指挥谋略

伴随着以人工智能技术为代表的科技革命不断深入,依靠强大且持续进化的算法,以及高速计算、分析、存储等优势,人工智能技术深刻改变着人类生产生活方式,军事领域亦不例外。辛辛那提大学研发的“阿尔法”人工智能软件,正是借助比人快数百倍的反应速度,在模拟空战中操控三代机击败了由美退役空军上校操控的四代机。显而易见,未来战争势必依赖于人工智能技术的研发,实现智能化、无人化平台系统广泛运用,达成态势感知更加透明、指挥控制更加精准、打击效果更加高效。对于传统的东方兵学——谋略而言,是否会因此失去价值?应该说,指挥谋略,特别是强调运用思维形成暗中筹划、诡道诱导的计谋,在筹划和设计作战时仍然不可或缺,只是其运用将与人工智能技术密切相关,探究未来指挥谋略如何运用必须高度关注人工智能技术带来的新变化。

  • 2021-10-28
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人工智能技术与开源软件

2021年5月,中国新一代人工智能发展战略研究院在第五届世界智能大会上发布《中国新一代人工智能科技产业发展报告·2021》。报告显示,2020年度中国的人工智能科技产业发展势头强劲,在新冠疫情的冲击下,进一步刺激了社会对产业智能化的潜在需求,人工智能已经成为新一代产业改革的核心驱动力。

  • 2021-10-28
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助磨剂对提高辊压机粉磨效果的作用

在总量不变的情况下,助磨剂从辊压机前和球磨机前两处同时加入,辊压机、V型选粉机和球磨机三者的工作效率均有提高,三者作用的叠加,使粉磨系统产量明显提高。辊压机的工作属于预粉磨阶段,物料粒度较大,总表面积较低,助磨剂加入过量会引起频繁“冲料”,反而降低粉磨效率。辊压机对物料颗粒级配较为敏感,加强水泥窑煅烧熟料的结粒控制,对提高辊压机工作效率十分重要。

  • 2021-10-22
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中国无线经济白皮书

《中国无线经济白皮书》首次定义了无线经济的概念并测算了其规模,认为无线经济是以无线电频谱作为关键生产要素、以无线技术为核心驱动力,通过无线技术与实体经济深度融合,不断提高传统产业数字化、网络化、智能化水平,加速重构经济与治理模式的经济形态。

  • 2021-10-22
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lustre性能优化方案

网络带宽往往决定着 lustre 文件系统的聚合带宽。Lustre 是通过多个 OSS 同时读取数据来提高系统整体的读写性能,然而,如果网络传输的性能过低,则无法发挥 lustre 文件系统的性能优势。Luster 自身设置主要是条块数(即 OST 的个数)及如何条块化,这两方面也是 lustre 实现 I/O并发的关键。条带化能够使系统达到并发的目的,从而影响了系统的性能。Luster 自身设置对系统性能的影响主要从以下几个方面

  • 2021-10-25
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“互联网+”电力企业信息安全防护体系

“互联网+”电力企业信息安全防护体系

  • 2021-10-22
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工业互联网环境下水务工控系统网络安全防护研究

工业互联网环境下水务工控系统网络安全防护研究

  • 2021-10-22
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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