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认知智能时代:知识图谱实践案例集

知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一,是人工智能的重要组成部分,有 助于实现自动化和智能化获取、挖掘和应用 知识,获得了产业界和学术界的广 泛关注。知识图谱是以结构化的形式描述客观世界中的概念、实体及其关系的 大型知识网络, 将信息表达成更接近人类认知的形式,提供了一种更好地组 织、管理和理解海量信息的能力。在政策部署、技术研发、标准研 制、产业化推广、前沿应用场景试点等多方面因素的共同驱动下,知识图谱逐渐实现在智慧医疗、智慧能源、 智能制造、智慧 金融等众多领域的落地应用和深度融合,同时在各行业的数字化转型过程中,跨领域、行业或产业的知识图谱也逐渐获得关注。

  • 2021-03-28
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数字政府的实践与创新

报告指出,从理论和实践来看,我国数字政府建设呈现四大特点: ? 一是以用户为中心。 数字政府坚持和践行新时期服务型政府建设理念,通过政府流程再造,不断降低制度性交易成本,让数据多跑路、群众少跑路。 ? 二是数据驱动。 数据是数字政府的基础性要素,数字政府主张“用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新”,以数据引领各方面改革。 ? 三是整体协同。 数字政府强调整体建设理念,要求通过机制设计,不断打通部门间壁垒,吸纳多主体力量,实现更高层次系统。 ? 四是泛在智能。 当前,人工智能、区块链、VRAR技术为代表新科技革命飞速发展,未来的数字政府建设必将极大受到智能技术发展影响,走向泛在化、智能化。具体表现为,政府将变得“无时不在、无处不在”。

  • 2021-03-28
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突破物联网界限

本文为技术决策者提供了窄带物联网的概述,窄带物联网是一种能够支持工业级物联网展开部署的通信技术。介绍低功率广域网和窄带物联网低功率广域网(LPWA)是一类无线通信技术,能够支持物联网展开部署。低功率广域网技术设计的功能如下:

  • 2021-03-28
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6G 概念及愿景白皮书

近日,赛迪智库正式发布《6G概念及愿景白皮书》,白皮书将从6G愿景、6G应用场景、6G网络性能指标、6G潜在关键技术、国际组织和各国6G研究进展等方面展开讨论,并提出加快我国推进6G研发的相关建议。6G,即第六代移动通信标准,也被称为第六代移动通信技术。截至2019年11月,6G仍在开发阶段。

  • 2021-03-28
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基于5G 边缘计算的浪潮智慧工厂

2019年对50多个国家重点城市调查显示,超过半数城市工业企业利润负增长。原材料价格攀升,用工、用地、环保等生产成本上升,工业品通缩压力双向挤压企业盈利空间。而开年以来,受疫情限制,在使用工人和采用传统生产、管理手段比较多的企业中,由于工人不能如期复工,生产经营受到极大影响

  • 2021-03-28
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“三张图26个字” 讲透数字化转型

数字化转型应该是近年来工业界最流行、最时髦的词汇,近几个月肆虐的新冠疫情,让视频会议、远程教育、网络展览、云签约等互联网商业模式大行其道,推动数字化转型的热度“更上层楼”,从IT圈,到工业界,到政府各界人士都在讨论数字化转型。

  • 2021-03-28
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什么是网络性能指标 网络性能指标有哪些

什么是网络性能指标?网络性能指标有哪些?这些一定要考虑的!

  • 2021-03-28
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智能制造背景下APS发展新重点

APS ( Advanced Planning Scheduling ,高级计划排产)是智能制造核心工业软件。随着 MES 应用越来越广泛以及越来越深入,以及随着企业对智能生产管理决策的需求愈发强烈, APS将成为企业进行 MES 应用扩展和提升的重点,也是贯彻落实智能制造的重要抓手

  • 2021-03-27
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竞争对手分析

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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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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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