基于工业互联网的皮革优化排样与多机协调裁断方法

本发明提出了一种基于工业互联网的皮革优化排样与多机协调裁断技术。采用现场总线技术和 Ethernet/IP工业以太网的异构网络融合技术实现对多台裁断机的实时监控和操作。提出针对二维不规则样片排样的高效排样算法实现皮革的优化排样,同时结合通信网络的实时性与多机协调裁断策略,实现皮革裁断的快速流水线操作和较低的皮革浪费率。与传统的皮革裁断技术相比,该技术能够实现高效、浪费率低、节约人工成本、降低能耗等多方面优点。

2021-06-15
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华为USG9500系列下一代防火墙产品智能选路技术白皮书

计算机网络技术以及电子商务的突飞猛进对人类社会的各个方面带来了巨大而深刻的影响。为了提供更加优质的网络访问，企业往往会租用多条运营商链路，以规避单运营商链路故障带来的风险以及解决带宽不足的问题。传统的以普通路由和策略路由相结合的方式一定程度上满足了多运营商链路访问的需求，但由于这种方法使用复杂，又无法动态适应网络结构的变化。无法对报文进行智能选路。

2021-06-15
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大数据分析与情报分析关系辨析-李广建

大数据与情报分析的深入辩解，通过大数据深入探讨情报的前景与应用

2021-06-15
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2020年人工智能十大技术进展

2020年人工智能领域有哪些重大进展？位于北京的智源人工智能研究院请 “智源学者” 们从全球的研究成果中评选了一份年度成就名单，其中有文本能力惊人的自然语言处理预训练模型GPT-3，有惊艳结构生物学领域的AlphaFold2，也有不少中国学者的成果。名单按对人工智能领域的重要性排序，会是谁拔得头筹呢？

2021-06-13
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人工智能技术提升音乐教学质量的初步探索

“AI”即人工智能，是Artificial Intelligence的英文缩写，对于如今的我们来说已经不再陌生，我国已经迈入了“互联网+”、“大数据+”的时代。上个世纪90年代人工智能还不具有人的创造力、思维能力，而现在AI发展的新的算法是模仿人脑思维基础上的计算机实现。他已经具有了创造性、智慧、直觉。AI运用于社会生活的方方面面，给我们带来了全新的生活体验。近年来人工智能也广泛的运用在音乐上。主要有人工智能作曲，智能乐器，及在音乐传播中的应用。

2021-06-13
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服务机器人核心技术模块分析

在疫情催化之下以及数年的持续高速增长基础上，中国服务机器人产业未来仍将迅速扩张且潜力巨大。认清发展现状，理清发展逻辑，紧跟发展机会，是产业当中所有参与者需努力的方向。服务机器人核心技术模块分为环境感知技术、运动控制技术、人机交互技术、操作系统技术和芯片技术。

2021-06-12
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服务机器人技术中的知识表示研究（二）

在服务机器人技术领域，研究人员已投入大量精力进行学习、理解和将动作表示为机器人执行任务的操作。机器人学习和解决问题的任务非常广泛，因为它集成了各种任务，例如对象检测，活动识别，任务/运动计划，本地化，知识表示和检索，以及感知/视觉和机器学习的交织技术。在本文中，我们仅专注于知识表示，特别是过去几十年来研究人员所做的通常如何收集，表示和复制知识以解决问题的方法。根据知识表示的定义，我们讨论了这些表示与近年来广泛引入和研究的有用学习模型之间的关键区别，例如机器学习，深度学习，概率建模和语义图形结构。除了此类工具的概述之外，我们还讨论了机器人学习中存在的问题以及如何构建它们并将其用作有助于解决这些问题的解决方案，技术或开发（如果有）。最后，我们讨论了设计有效的知识表示时应考虑的关键原则。

2021-06-11
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服务机器人常用的定位导航技术及优缺点分析

自主定位导航是机器人实现智能化的前提之一，是赋予机器人感知和行动能力的关键因素。如果说机器人不会自主定位导航，不能对周围环境进行分析、判断和选择，规划路径，那么，这个机器人离智能还有一大截的差距。那么，在现有SLAM技术中，机器人常用的定位导航技术有哪些呢？

2021-06-11
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。