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碳中和背景下的国际绿色技术发展态势分析

绿色技术创新是实现绿色发展和碳中和的关键驱动力,正成为全球新一轮工业革命和科技竞争的重要新兴领域。本文调研梳理了主要国家和地区发布的促进绿色技术创新的战略规划,并基于全球绿色技术领域PCT专利的计量和文本聚类方法,分析了国际绿色技术的研发态势。

  • 2021-11-26
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钢铁产业碳中和途径及其关键技术研究

钢铁产业是国民经济发展的支柱产业。我国是世界第一钢铁大国,2020年粗钢产量达到10.65亿吨,占全球粗钢总产量的56%,但我国钢铁生产以高炉-转炉长流程为主,严重依赖煤基化石能源,是导致碳排放量较高的首要因素。2020年,钢铁产业二氧化碳排放量占我国碳排放总量的16%左右。有效降低二氧化碳排放强度和加强碳捕捉利用是钢铁产业亟待解决的难题,也是国家的重大战略需求。因此,钢铁产业亟待研发和应用碳中和前沿技术,实现低碳绿色化转型升级。即将实施的碳税政策更凸显其倒逼作用,将对资源能源密集型的钢铁产业产生直接深远的影响。

  • 2021-11-26
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人工智能产业中不可忽略的技术领域之知识图谱

知识图谱可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,同时提供了一种更好的组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力,同时也在智能问答中显示出强大威力,已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一

  • 2021-11-26
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人工智能产业中不可忽略的技术领域之NLP

据国家工业信息安全发展研究中心知识产权所(工信部电子知识产权中心)发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》显示,截止到2020年10月底,我国自然语言处理技术领域专利共有48137件,2019年专利申请数量为11342件,是2000年专利申请量的118倍,占人工智能年度专利总申请量的5.65%。2020年度(截止到2020年10月底)自然语言处理技术领域专利申请量为7910件。自2015年以来,自然语言专利技术申请量增长速度明显加快,说明自然语言专利技术专利布局正处于活跃时期,是创新主体关注的重点。

  • 2021-11-26
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人工智能与中医诊断技术

中医诊断学是中医学的基础学科,它的发展影响着中医各临床学科的诊疗,尤受临床及科研学者的重视,因此也是现代中医学发展的前沿学科。目前,制约中医诊断学发展的瓶颈主要有四诊信息规范化客观化采集、中医诊断术语规范化等方面。中医四诊信息采集过程具相对主观性的问题由来已久,在许多中医学者坚持不懈的努力下,取得了一定进展,但仍存在采集过程不规范、标准不统一等问题。中医诊断术语规范化工作近几十年来亦受到高度重视,制定了相应的标准,但所制定标准与历版教材又有一定出入;中医工作者受教育时养成的既定习惯更改不易,推广较难;且在历代中医典籍医案中,术语普遍存在一词多义、多词一义等情况,以上种种情况造成了中医诊断术语仍较难统一,不利于传承和发展。

  • 2021-11-26
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人工智能+教育:关键技术及典型应用场景

人工智能技术正在教育领域发挥着越来越重要的作用。当前,教育领域的人工智能关键技术主要有机器学习、知识图谱、自然语言处理、机器人与智能控制等,其典型应用场景包括智能教育环境、智能学习过程支持、智能教育评价、智能教师助理、教育智能管理与服务等。人工智能在教育中的应用极大提升了教育基础设施、学习过程、评价手段、辅助方法、管理能力等领域的智能化与科学化水平。

  • 2021-11-26
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意法半导体人工智能解决方案概述

目前,因为算力的需求,人工智能技术主要应用于云端场景。由于数据传输延迟等因素的限制,基于云的解决方案可能无法满足部分用户对数据安全性、系统响应能力、私密性、以及本地节点功耗的需求。在集中式人工智能解决方案中,嵌入式设备(智能音箱、可穿戴设备等)通常依赖云服务器实现人工智能能力,而在Deep Edge AI解决方案中,嵌入式设备本身即可在本地运行人工智能算法,实现实时环境感知、人机交互、决策控制等功能。

  • 2021-11-26
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空间中的人工智能技术,透析AI智能建筑与城市发展的学术创新点与研究新趋势

人工智能作为当下最热门的话题之一,在建筑、城规、艺术设计领域技术上的应用与学术研究越来越广泛,关于人工智能将如何影响我们未来环境变化的问题也引起了建筑师、城市规划师以及学者们的实验研究。AI对于数据的判别、学习以及预测能力将如何协助未来学科,或是否会给我们带来看待问题的全新视角?

  • 2021-11-26
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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