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uSens-人机交互的发展与未来

WIM2021世界创新者年会,是中国科技领域最具有影响力的大会之一,也是全球创新领域的年度盛会,至今已成功举办六届。

  • 2022-04-17
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VIPKID-智能匹配在在线教育行业的应用

AI与实体经济加速融合,已在更多环节、更多层面得到推广和深化,加速千行百业降本增效,,不同的学校根据自己的实际情况有所侧重。

  • 2022-04-17
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浅谈Android重打包技术

围绕“智能+”打造的产业新应用、新业态、新模式不断涌现,人工智能的“头雁”效应得以充分发挥。随着算法创新、算力增强、数据资源累积,

  • 2022-04-17
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自动化攻击背景下的过去现在与将来

如果以后想从事人工智能行业的话,最好是能选择人工智能专业,如果本科阶段学校没有这个专业,则至少可以选择计算机专业。

  • 2022-04-17
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提供给开发者的Web应用程序XSS防护快速指南快

可以说人工智能需要懂的学科,在计算机专业里都有开设。早期毕业从事人工智能方面研究的专家,学生时代也多是计算机以及相关专业毕业的。当前,以新一代人工智能为代表的科技和产业革命正在孕育兴起。

  • 2022-04-17
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安全画像中台的建设与应用实践.58张喜东

智能建造、智慧城市、智能安防、无人驾驶、智慧共享物流、智能家居等场景中,都会涉及到人工智能技术,它能为行业赋能,并演变出新的发展方向与道路。

  • 2022-04-17
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从黑灰产情报角度看风控对抗的变化

人工智能的学科知识体系非常庞大,除了共同的学科基础之外,还存在非常多的细分方向。总体上,不同的学校根据自己的实际情况有所侧重。

  • 2022-04-17
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大型方壳锂离子电池的测试,仿真与早期失效探伤.邢伯斌

人工智能的学科知识体系非常庞大,除了共同的学科基础之外,还存在非常多的细分方向。总体上,不同的学校根据自己的实际情况有所侧重。

  • 2022-04-17
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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智慧校园IOT解决方案

智慧校园APP实现移动端和电脑端的联合信息化事务处理,为用户提供相辅相成、互联共通的应用环境,摆脱时间和空间束缚,使用户可随时随地便捷地运用手机APP处理各类教学与学习任务。

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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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