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促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)

我国人工智能产业发展势头良好、空间巨大。《行动计划》按照“系统布局、重点突破、协同创新、开放有序”的原则,提出了四方面主要任务:一是重点培育和发展智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品等智能化产品,推动智能产品在经济社会的集成应用。二是重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节,夯实人工智能产业发展的软硬件基础。

  • 2021-09-28
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大数据与数字营销

大数据营销中所依赖的数据,往往是基于hadoop架构分类的静态人群属性和兴趣爱好常量,这导致了大数据营销在本质上很难以去控制和捕获用户的需求。

  • 2021-09-22
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基于物联网的智能水表系统设计与实现

基于物联网的智能水表系统设计与实现

  • 2021-10-21
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大数据BI项目实践

BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。

  • 2021-09-29
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人工智能下一个热点探讨,为什么要提出互联网大脑模型?

从2008年发表论文第一次提出互联网大脑模型,时间已经过去十年。撰写这篇文章,主要是详细介绍我们在十年前提出互联网大脑模型的原因;十年来在计算机和智能领域产生了哪些进展;在未来,互联网大脑模型对互联网、人工智能、混合智能、智慧城市和智慧社会建设有怎样的推动

  • 2021-10-26
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区块链的技术简史与未来前景,从互联网进化角度分析

2008年,神秘的中本聪在密码学邮件组第一次提出了区块链的概念,同时区块链也成为“电子货币”比特币的核心技术,在麦肯锡的一份报告中,将区块链技术称之为继蒸汽机、电力、信息和互联网科技之后,最有潜力触发第五轮颠覆性革命浪潮的核心技术。另一方面,区块链技术产生的比特币,山寨币,ICO项目导致的大量诈骗活动也引起了社会的批判浪潮。

  • 2021-10-26
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基于(火积)理论的热系统分析和优化的能量流法

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  • 2021-10-18
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人工智能-机器人

智能机器人能够理解人类语言,用人类语言同操作者对话,在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。它能分析出现的情况,能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求,能拟定所希望的动作,并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作

  • 2021-10-08
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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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