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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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WS人脸识别系统产品

人脸应用场景已越来越广泛,应用呈爆发式状态,可以实现基于社区的智慧社区应用 。

  • 2021-04-16
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华为-章异辉-5GAI加速行业数字华转型

5GAI加速行业数字华转型

  • 2021-04-15
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畜禽无害化处理技术

随着畜牧业在近几十年的集约化发展,更多的牲畜集中饲养,在少数规模大的养殖场里,畜禽的排泄物就在养殖场周围的小范围内堆积如山。据测算:一个10万羽鸡场年产鸡粪达3600吨;一个年出栏10000头肥猪的规模猪场每年排出的粪尿约5000吨,每天清洁地面、冲洗粪沟及猪饮水时浪费而产生的污水总量为100立米-150立方米,我国每年畜禽饲养产生的粪尿约为20亿吨,污水总量近150亿立方米,全世界农场动物每年的粪便排泄量则达几十亿吨,畜禽粪尿和污水不但数量大,面且所含的污染物数量和种类也非常多,它们对空气,土壤和水体的造成污染,滋生蚊蝇,携带大量的病原微生物,对人类健康造成严重危害。

  • 2021-04-15
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政务数据质量管理调查白皮书

数据质量是数据资源的关键指标,数据质量的好坏直接影响数据应用成效。多年来,由于机构变动、职能调整、重视程度等因素,各地政务数据管理责权体系尚不完善、质量管理机制尚未健全,导致数据质量参差不齐,与蓬勃高涨的开发利用需求和愿望不相匹配。在此背景下,中国软件评测中心赛迪评估公司以全国32个省(自治区、直辖市)为对象,调查各地政务数据管理情况,以及在线平台的信息服务内容质量,以期反映当前各地政务数据管理现状,为各地加强政务数据质量管理、推动数据资源价值释放提供参考。

  • 2021-03-30
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决策树模型算法研究与案例分析

决策树(Decision Tree)是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。

  • 2021-03-24
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研究海目星-激光智能自动化迎接产能扩张新周期报告

海目星以黑马的姿态切入动力电池领域,并于近两年取得了突飞猛进的成绩。公司目前应用于动力电池行业的主要产品有高速激光制片机、电池装配线、电芯干燥线等。在动力电池领域,公司作为国内重要的动力电池设备供应商,自成立以来就定位于服务下游各应用场景的龙头企业,专注于优势产品的推广,并不断巩固产品领先性。经过不懈努力,公司客户包括宁德时代、特斯拉、力神、长城汽车、蜂巢能源、中航锂电、亿纬锂能、欣旺达等国内、国际主流动力电池企业。

  • 2021-03-19
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云宝利企业中台介绍及解决方案

云宝利??企业中台 利用云宝利??企业中台 利用先进的云计算和成熟的技术框架为现代创新型企业提供一站式企业管理数字化解决方案。

  • 2021-03-19
  • 阅读441
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025 年,全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年,人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进,端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时,硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比,泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。

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