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人工智能 人工智能的缘起

要说人工智能的拉票之举,不得不说到战胜人类的世界国际象棋冠军这个事了;人工智能在这一次的比拼中,完美地展现了他的优越性与未来的可发展性。

  • 2021-10-08
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人工智能43页

其实人工智能并不神秘,我们没必要把它束之高阁。我们人手一个的智能手机,其内的语音操作功能,其实就是人工智能。再比如说,我们所熟知的天猫精灵,小米智能音箱等,再许多的寻常百姓家中,也可以见到他们的身影。

  • 2021-10-08
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人工智能的基础科学研究问题

认知和计算的关系进一步深入细化为四方面:认知的基本单元和计算的基本单元;认知神经表达的解剖结构和人工智能计算的体系结构;认知涌现的特有精神活动现象和计算涌现的特有信息处理现象;认知的数学基础和计算的数学基础。

  • 2021-10-08
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5G时代的产业化变革

5G用户从2020年开始,将用五年时间完成“全民渗透”,用户规模在2025年将达到12.8亿;5G产业作为通信基础设施,其市场规模不会暴涨,到2030年产业规模将达到6.6万亿。

  • 2021-09-30
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5G应用端专题报告:5G引领产业变革

5G是对现有无线接入技术(包括2G、3G、4G和Wi-Fi)的演进与变革,具有速度快、流量密度大、时延短、能效高、支持海量大连接、增强移动带宽等优势。目前,已形成“网络规划—器件材料—网络设备—运营商—场景应用”的产业链条。

  • 2021-09-30
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20200217-民生证券-5G应用端专题报告:5G引领产业变革,掘金应用端长期机遇

5G技术将给经济和产业带来巨大改变。5G的峰值速率高达20Gbps,体验速率可达1Gbps, 空口时延小于 1ms,每平方千米可连接百万设备,可支持每小时 500km 以上的移动速度,较 4G 性能有明显的提升。技术上的提升带动产业发展,为经济发展带来新的动力。根据中国信 通院的数据,预计 2020-2025 年期间,我国 5G 商用间接拉动的经济总产出约 24.8 万亿元,间 接带动的经济增加值达 8.4 万亿元,并带动 5G 手机、智能家居、可穿戴设备等产品消费。

  • 2021-09-30
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大数据时代下个人数据安全

要针对安全中的防御技术做一个预估,防止黑客病毒等的侵袭,还要控制好非授权用户的访问情况,对于访问权限的控制要进一步加强,让系统合理化地进行认证用户的合法流程,做好一定的规范化和合理性。

  • 2021-09-29
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1物联网

物联网的定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络 [3] 。

  • 2021-09-30
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

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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