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百度大脑AI技术成果白皮书

百度大脑是百度Al集大成者。百度大脑自2010年起开始积累基础能力,后逐步完善。声音共有信息沉淀到一个统一的声学模型中。在做语音合成的时候,用户仅仅输入少量目标语音作为指导,在全局声音基空间中进行注意力选择,选择出和当前用户个性化声音更加匹配的基。之后可以根据这个基,并结合训练好的共有信息声学模型,生成与目标语音的音色和风格高度相似的任意语音。依靠Meitron的解耦和组合机制,我们能够在不同音色、风格和情感之间进行风格转化和迁移,仅仅使用少量用户语音,就可以实现多种音色、情感和风格的转换。该技术成果已经落地百度地图产品,地图用户只需要提供约20句话的目标语音,就可以合成与目标语音非常相似的个性化声音,用于地图任意导航场景的语音播报和任意名胜景点的语音播报等。

  • 2021-03-29
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中国智慧文旅5G应用白皮书2019

信息技术的创新,是现代社会产业发展的重要基础。每一次信息技术、信息模式、信息传播和信息应用的进步和变革,都会对社会产业发展产生重要影响。4G改变生活,5G改变社会。以“万物智联”为特征的5G技术,将推动文化旅游行业迎来新的变革。

  • 2021-03-29
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C-V2X业务演进白皮书

C一V2X业务演进表现出鲜明的跨行业协同特色:一方面需要通信行业提供网联通信以及网联协同智能的支撑、另一方面需要智能交通企业提供道路交通静态、动态状态感知与交通策略及时控制、第三方面需要通信、交通、汽车、自动驾驶平台与应用软件企业等各种数据提供方支持业务流互联互通以及业务数据共享等。随着C-V2X业务的发展,这三个方面不断加深协作的深度和广度。

  • 2021-03-29
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2020 医疗行业网络安全白皮书

新年伊始,一场突如其来的公共卫生事件给我国公共卫生应急响应机制带来了挑战,也将医疗行业再一次推上风口浪尖。大数据、云计算、物联网等新技术在医疗行业的应用不断深入,为医疗服务提供了新的技术支持,有效提升医疗服务水平。我国医疗行业信息化建设正加快开展,而网络安全现状不容乐观,面临的网络安全风险也越来越大。

  • 2021-03-29
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5G智慧城市安全需求与架构白皮书

2020年5月12日,IMT-2020(5G)推进组安全工作组发布了《5G智慧城市安全需求与架构白皮书》,白皮书聚焦5G智慧城市的安全需求、安全参考架构及安全解决方案建议,旨在为垂直行业开展5G应用提供安全指引和最佳实践参考。该白皮书由中国移动通信集团有限公司、中国信息通信研究院安全研究所、国家信息中心、华为技术有限公司、中国信息通信科技集团有限公司、中兴通讯股份有限公司、兴唐通信科技有限公司、中国商飞上海飞机制造有限公司等单位共同编制。

  • 2021-03-29
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2020 技术趋势观点白皮书

《新华三技术趋势观点白皮书》,与国内产、学、研各界顶尖专家学者碰撞观点,深入探讨5G、人工智能、AR/VR、信息安全等十大数字技术的未来趋势和应用潜能,引领业界的前瞻创想和深度创新,同时推动自身智能数字平台的技术升级,打造驱动百行百业数字化转型的核心能力,为中国数字产业的未来发展和智能变革贡献力量。

  • 2021-03-29
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工业互联网80个名词术语解释

1. 工业大数据(Industrial Big Data) 工业大数据即工业数据的总和,即企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据规模变大的主要来源。 2. 工业大数据平台(Industrial Big Data Platform) 工业大数据平台是采用分布式存储和计算技术,提供工业大数据的访问和处理,提供异构工业数据的一体化管理能力,支持工业大数据应用安全高效运行的软硬件集合。

  • 2021-03-29
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中国物联网行业白皮书

该报告回顾了2017 年物联网市场格局、热点、技术发展及国内外资本动态,并对2018年物联网行业...

  • 2021-03-29
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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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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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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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