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感知算法、规划地图……波士顿动力揭秘Atlas机器人跑酷背后的技术

波士顿动力 Atlas 展示了接近于人类的跑酷能力,能够快速越过具有一定倾斜度的障碍物、执行快速转身、跳跃等动作。这背后进行了哪些技术改进和创新呢?波士顿动力高级机器人工程师、Atlas 感知软件开发负责人 Pat Marion 为大家详尽地解读了 Atlas 跑酷背后的技术。

  • 2021-09-13
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数据资产管理体系

背景 企业需要转变对数据资产价值的认知,在企业运营及管理中建立数据资产价值体系。在数字化业务领域中,需要考虑将数据权属定义至指定的部门及岗位,将数据资产的价值纳入到整体运营及考核中,真正做到将数字资产的价值嵌入到每一个数字化流程。

  • 2021-09-14
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“缺芯又少魂”,芯片之后,国产基础软件如何奋起?

2021年最新发布的《中国数字经济发展白皮书》显示,去年中国数字经济规模达到39.2万亿元,其占GDP比重从2002年的10%提升至38.6%。数字化进程正在快速改变各个行业,也在刷新我们的日常生活。视频会议、在线办公、移动支付等数字技术已经成为了工作、生活当中的必需品。

  • 2021-09-15
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评分100分的流程IT服务解决方案

评分100分的流程IT服务解决方案

  • 2021-09-17
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智慧园区整体规划方案(ppt)

智慧园区整体规划方案(ppt)

  • 2021-09-17
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VMware云计算整体解决方案View

VMware云技术解决方案可以提高IT效益、敏捷性和可靠性,并可帮助IT推动创新。 VMware可满足IT构建、运营、管理云计算并为之提供人员配备的一切需求,同时持续量化其影响。VMware可帮助客户发展技术基础、组织模式、运营流程和财务措施,建立云计算基础架构和云计算运营模式,从云计算中获得最大的收益。VMware云计算解决方案可最大限度地发挥出云计算的潜力。

  • 2021-09-13
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云计算平台的系统架构

云计算,至少作为虚拟化的一种延伸,影响范围已经越来越大。但是,云计算还不能支持复杂的企业环境。因此云计算架构呼之欲出,经验表明,在云计算走向成熟之前,我们更应该关注系统云计算架构的细节。基于对现有的一些云计算产品的分析和个人一些经验,总结出一套云计算架构,云计算架构主要可分为四层。

  • 2021-09-13
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主宰这个世界的10大算法

什么是算法?简而言之,任何定义明确的计算步骤都可称为算法,接受一个或一组值为输入,输出一个或一组值。(来源:homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》) 可以这样理解,算法是用来解决特定问题的一系列步骤(不仅计算机需要算法,我们在日常生活中也在使用算法)。

  • 2021-09-16
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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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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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