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模仿学习在机器人领域的应用进展

我们人类在学习一项新技能时,可以通过观察别人一系列的操作过程,自行模仿并掌握上手。人工智能也需要具备这样的模仿学习能力,对专家的演示进行观察及模仿,在现实复杂、非结构化的场景中也能实现快速学会新技能或新知识。模仿学习由此应运而生,将有助于推动弱人工智能迈向强人工智能发展。首先介绍了模仿学习的研究现状,列举出模仿学习在机器人领域的应用,最后分析了当前将模仿学习应用于机器人上仍面临的挑战和对未来做出展望。

  • 2022-02-09
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基于非接触式智能标识的光分配网络管理技术研究

随着城市光网络和FTTX网络的发展,海量的ODN配线设施的维护管理对保障网络的安全稳定是关键,传统的只依赖人工的维护管理方式已经落后,不能满足运维的需求,而智能ODN也是由于其复杂性和较高成本在应用中困难重重。因此本文分析了基于非接触式智能标识的ODN管理技术的架构、关键技术等,梳理和提出了非接触式标识对象和属性内容,目的是以低成本、部署便捷实现ODN智能化管理。

  • 2022-02-09
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通信生产楼出局路由的建设方案探讨

简述通信生产楼出局路由的建设原则,结合某地市生产楼扩建项目,从多方面对通信生产楼进出局的路由方式进行讨论,探寻科学合理的建设方式探讨通信生产楼出局路由的建设方案,为后期同类项目的建设、优化提供借鉴。

  • 2022-02-09
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KSS31海洋重力仪的长期零点漂移特征

通过对两套德国生产的KSS31海洋重力仪十多年来的零点漂移变化观测数据的整理,分析了长期以来零点漂移特征及其影响因素。本文认为缓慢的正向漂移是海洋重力仪零点漂移之总体趋势,其中会出现一些正负的波动,而大的零点漂移波动往往对应着设备状态出现的大变化。建议在海洋重力仪的搬运?重新安装之后需加强监测,重力仪的恒温系统需长期保持工作状态,最后认为长期对海洋重力仪的零点漂移保持跟踪,对于海洋重力仪的维护?使用以及测量资料的精度保证十分必要。

  • 2022-02-24
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海底地形测量技术现状及发展趋势

海底地形反映了海床的起伏变化,在海底板块运动、沉积物迁移变化、导弹坐底发射、水面/水下载体安全航行、水下匹配导航、水下管节安放、沉船打捞、油气勘探和环境监测等海洋科学研究、海洋军事和海洋工程中发挥着重要的作用。

  • 2022-02-24
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XX市“数字环保”系统总体规划书

数字地球是当前信息科技发展的热点之一。数字地球是计算机技术、互联网技术和虚拟现实技术等联合框架上以地球为参照系的多学科融汇。数字环保是数字地球在环保信息化和环境管理决策领域的应用。在国家数字地球战略的基础上实施数字环保

  • 2022-02-10
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左春-领域应用软件价值度量与实践

在智能制造时代下发展的重要任务就是建设和制造,只有加强了制造行业的发展,才能有效的对我国的综合国力进行增强,

  • 2022-02-10
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走向智能推荐:工业互联网平台白皮书(2019讨论稿)

随着展会影响力不断扩大,IOTE国际物联网展成为了国内目前规模最大、专业度最高的物联网品牌展,成为物联网产业发展的风向标。既可以全面展示了技术实力与产品优势,又兼顾了企业的时间成本和效益成本,并且还能洞察行业发展趋势的专业物联网展会!

  • 2022-02-10
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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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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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