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基于深度学习的智能OCR识别关键技术及应用研究

智能OCR技术作为人工智能领域的重要原子能力之一,在行业转型过程中发挥作用。对传统的OCR和基于深度学习的智能OCR技术进行对比,着重分析智能OCR技术的关键技术和部署优势;深度学习的融入实现了OCR对复杂文本的识别。其他信息化手段的综合应用,使智能OCR具备移动端适配、多任务检测、整行识别、图像分割定位和分类等功能,应用场景更加广泛,在图书情报领域中的图书文本和卡证识别会更高效。最后对智能OCR的技术发展和赋能做了展望。

  • 2021-12-30
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超越标定的生产线热工诊断

热工标定的结果在一定程度上反映了实际生产状况,便于企业认识和掌握其运行状态,为下一步的改善和提高提供了定量化的依据,是提升生产技术水平必要的措施。但是,所谓热工标定在很大程度上还是局限于“掌握现状”,但对如何改善、才能改变上述困境、具体需要什么样的技术措施和方法在常见的热工标定中却涉及甚少。所以,在许多常见的热工标定报告书中,往往会出现标定数据一大堆,计算公式不少,而具体的技术措施和可实现预期结果的技术方案却看不到的现象。这样的热工标定其实只是相当于生产线的“体检”,只有问诊的检查结果,没有治疗的处方。最终导致处在即使企业做了热工标定,也无法获得可靠的、可定量化的技术改善措施的窘境。

  • 2021-12-28
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降低水泥窑协同处置湿污泥热耗的分析与措施

城市生活污泥是城市生活污水处理过程中产生的废物,其中大多含有重金属、病菌、寄生虫卵等,处置不当会造成严重的二次污染。水泥窑协同处置城市生活污泥项目是公认的最为经济、环保的城市生活污泥处置手段,而水泥窑直烧协同处置城市生活污泥系统以其投资少、见效快、技术成熟的特点近年来得到长足的发展。

  • 2021-12-28
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基于5G边缘计算的智慧单兵执法解决方案

随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快,我国城市人口日趋密集,城市人口流动性大大增加,同时各种犯罪活动也呈爆发式增长,犯罪手段日益丰富隐秘。加之交通便利、人口流动性大,严重加大公安人员打击抓捕犯罪嫌疑人的难度与力度。此时亟须引入先进而有效的科技手段,全面提升案件侦查与犯罪预防的能力。

  • 2021-12-28
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如何破解AAU在特殊场景下的安装困局

在5G时代,为了满足业务需求,基站挂载设备数量是成倍增长。如果继续使用RRU,铁塔上是很难放置下如此多设备的。那么,能否通过减少设备体积来解决基站空间不足的难题呢? 为了减少信号传输过程中的损耗,4G基站的RRU一般和天线近距离安装,还必须用射频馈线连在一起。那么,我们是否能将这对搭档合二为一,组合成一个模块呢?于是,AAU(Active Antenna Unit,有源天线单元)诞生了。

  • 2021-12-28
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微波介质陶瓷研究现状及其在5G/6G下的发展趋势

微波的频率范围为300 MHz~300 GHz,相应的波长从1 m到1 mm。微波通信技术具有抗干扰能力强、载波容量大、传输信息多等优势,微波通信技术在当代信息技术中具有极为重要的地位,在军事、民用通信、卫星通信、航空航天等领域有着广泛而深度的应用。微波介质陶瓷材料主要应用于微波频段电路中作为介质材料,该类材料通常在微波频段内具有较高的相对介电常数(10~100)、非常低的介质损耗和接近零的谐振频率温度系数,广泛应用于微波谐振器、滤波器、振荡器、移相器、微波电容器以及微波基板等。当前,微波器件的小型化、片式化和集成化是发展的方向和趋势,以 5G为代表的先进无线通讯技术的发展对微波介质陶瓷的性能提出了更高、更新的要求。

  • 2021-12-28
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5G智能手机关键组成技术(一)——天线技术

通常意义上,手机大致可分两种,一种是功能机(Feature Phone),基本上只有打电话、彩短信功能,如当年Nokia、Motorola就是功能机时代的霸主,时过境迁现在只有在特定领域出现或是老人机等形式存在;另一种就是自iPhone诞生之后更为常见的智能手机(Smart phone),现以iPhone、Samsung及华米OV为代表。随着通信技术不断发展,手机已经由承载简单功能向同时可支持话音、数据、音乐、视频等富媒体方向发展,同时可以扩展安装各种各样的应用APP来满足人们各种需求。

  • 2021-12-28
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5G云化核心网三层解耦部署研究

在电信运营商的网络云化建设中,分层解耦,以DC为中心分级部署NFV是主流建设思路。当前5G核心网软硬解耦的部署方式,软件层形成烟囱式部署,资源池无法统一调配与管理,难以发挥NFV架构开放、敏捷的技术优势。着重分析5G云化核心网三层解耦架构,讨论三层解耦架构下网络部署的模式及面临的挑战,并提出了三层解耦架构未来演进的方向和思路。

  • 2021-12-27
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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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