基于视觉和语言的跨媒体问答与推理是人工智能领域的研究热点之一,其目的是基于给定的视觉内容和相关问题,模型能够返回正确的答案.随着深度学习的飞速发展及其在计算机视觉和自然语言处理领域的广泛应用,基于视觉和语言的跨媒体问答与推理也取得了较快的发展.
用智能的力量, 加速企业数字化创新,助力数字经济智慧发展； 致力于构建数字服务新通路；通过业务模式创新，建立数字化业务网络；助力产业的效率升级多行业间的跨界融合；基于数字化商业体系，帮助企业实现数字智慧在运营和决策层面的应用；
从概念上讲，一条消息是一个发送方与一个或多个接收方之间的一次信息交换。自从大型机问世以来，消息交换一直是计算机编程和架构设计的重要组成部分。
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”（ARTIFICIALINTELLIGENCE）一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。
为促进人工智能在公司的全面应用落地，面向各专业提供公共、高效人工智能能力服务，支撑电网全环节、各领域的人工智能需求，智慧赋能专业应用，推动智慧企业建设，公司启动人工智能平台建设。
各个煤矿，都安装了数十、数百记的摄像头，期望通过视频录像,能够识别违法违规、安全隐患，提高安全生产效率。可是，面对浩如烟海的录像数据，去寻找一个违法违纪片段，犹如大海捞针，苦不堪言。
目前影响用户满意度的各因素中，网络的覆盖范围和语音质量等仍是最重要的因素。但是总体上用户对于网络等硬件因素的满意度相对高于其他因素,这些因素逐步从驱动用户购买的因素，发展为移动运营商的市场入门票。
在城市环境中存在着波导效应（由于街道两旁有高大的建筑物将导致波导效应，结果使得沿传播方向的街道上的信号增强，垂直与传播方向的街道上的信号减弱，两者相差大10dB以上。不过这种现象离基站距离越远，减弱程度就越小。）
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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
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。
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。
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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当今全球数字化进程加速，金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面，移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展，业务场景日新月异，海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据，还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素，对金融业务具有战略价值。
土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年，全球人口预计将达到97亿，农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场)，农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地，土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁，给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。
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