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技术架构的战略和战术原则

括了如何进行纯技术层面的分层、开发框架选择、语言选择(这里以 JAVA 语言为主)、涉及到各自非功能性需求的技术点(安全、性能、大数据)。技术架构是确定组成应用系统实际运行的技术组件、技术组件之间的关系,以及部署到硬件的策略。 技术架构面临最大的挑战是“不确定性”。在技术架构上,很多时候就会面临这种选择。是要选择业界最新的技术?还是选择团队最熟悉的技术?如果选择最新的技术,遇到新技术出了问题怎么解决?如果选择目前熟悉的技术,后续技术演进怎么办?这些都是架构师在做技术架构过程中需要考虑的。

  • 2021-10-29
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基于人工智能技术的区块链虚拟货币交易检测机制

针对虚拟货币操作的异常交易检测,提出了一种规则自学习及环境自适应的检测机制,基于 Louvain社区算法以及人工智能关联图识别技术实现对区块链异常交易行为的实时识别及检测,并通过试验验证WannaCry事件和Crynlocker病毒的交易监测运作,此检测机制的运用将大力增强我国金融监管与反欺诈的关键技术能力,提升监管效能。

  • 2021-10-29
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人工智能技术发展与主要国家技术布局

本文梳理回顾了人工智能历史上存在的三种技术路线——符号主义人工智能、联结主义人工智能、行为主义人工智能的发展现状,并探讨了世界主要国家在人工智能领域的布局,通过对比中、美、日、韩四国在人工智能领域发布的战略性政策文件,分析了四国在人工智能领域技术布局的异同,并着重分析了四国共同关注的知识驱动、类脑智能、可解释性三大技术,同时对我国人工智能发展提出了对策建议。

  • 2021-10-29
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人工智能技术赋能高质量服务探究

传统语音型的客服中心经历了资源整合、标准化确立的发展阶段,面对客户数量指数级的增长这样一个行业普遍现状,客户需求个性化、多元化、效率化这一基本事实,传统客服中心由成本中心向价值创造中心转型面临巨大挑战,增加客服数量的单一粗放式解决方案已经远远不能应对新时代的客户服务需求,甚至会带来更多的运营成本和管理问题。人工智能技术在前端通过识别理解客户意图,对客户进行分类传导,大幅度的提高了问题解决效率。

  • 2021-10-29
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人工智能技术在京东医疗风控领域落地实践

受到新冠肺炎疫情影响,互联网医疗行业的发展进入了加速期。由于在线医药服务便捷、快速,而且能够避免医院拥挤和排队等不愉快体验,公众的接受度在快速提高。越来越多的人选择了线上问诊,不过仍然存在一些顾虑,例如线上问诊是否规范?是否有标准流程对隔着网络的医生进行约束?问诊结果是否有针对性?是否有质量保障?针对这些问题,作为互联网医疗的从业者,同时又是算法工程师的我们能够做些什么工作来消除大众的疑虑呢?

  • 2021-10-29
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对企业至关重要的人工智能技术趋势

根据 2020 年麦肯锡全球人工智能 (AI) 调查,2020 年,超过 50% 的公司已在至少一个业务部门或职能部门采用了人工智能,因此我们见证了新的人工智能趋势的出现。组织应用人工智能工具来创造更多价值、增加收入和客户忠诚度。人工智能领先公司将至少 20% 的息税前利润 (EBIT) 投资于人工智能。随着 COVID-19 加速数字化,这个数字可能会增加。封锁导致在线活动激增,并在商业、教育、行政、社交等领域大量采用人工智能。

  • 2021-10-29
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测量乒乓球旋转:人工智能技术的应用与探索

人工智能是现代科技最热门的一个课题,在各个领域中都有很广泛的应用。其中,乒乓球机器人作为人工智能产品的显著代表,已经发展了三十多年的时间。乒乓球运动有五大核心要素:速度、力量、旋转、弧线和落点,其中,乒乓球最核心的要素就是旋转。目前的乒乓球机器人已经可以完成击打低速、无旋转的球,但是无法完成击打带旋转的乒乓球的任务,主要是乒乓球的旋转测量是最大的难点。上海理工大学机器智能研究院季云峰老师的博士论文就立足于此,主要基于人工智能的算法对乒乓球的旋转进行测量和推算,提出新的想法和思路去计算旋转的速度大小、方向和类型。

  • 2021-10-29
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协同处置回转窑筒体腐蚀及处理措施

我公司为TJ院设计的5000t/d水泥熟料生产线,于2004年投产,配置的窑型为Φ4.8m×72m。2012年我公司投运了回转窑协同处置固废设施,因大部分固废中富含氯、硫、磷等腐蚀性元素,跟踪发现窑筒体的腐蚀明显加快,为缓解筒体的腐蚀,我们采取了多重措施,本文就回转窑的腐蚀及处理情况进行总结。

  • 2021-10-28
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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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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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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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