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面向商品筛选应用的大数据处理优化技术

面向商品筛选应用的大数据处理优化技术面向商品筛选应用的大数据处理优化技术面向商品筛选应用的大数据处理优化技术

  • 2021-11-29
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新兴技术和数据主导的新时代:全球健康篇

美国大西洋理事会设立“新兴技术与数据的地缘政治影响委员会”(GeoTech Commission),并发布《新兴技术与数据的地缘政治影响》报告,以应对数字技术发展所带来的挑战,确保数字经济、实体经济以及相关基础设施的可持续发展。本文为该报告的第五章,倡议建立一个基于数据传感和可信网络的全球大流行病监测和防控系统,并提出6项具体策略。

  • 2021-11-26
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区块链技术及其军事应用

当前,区块链技术已成为与人工智能、量子信息、物联网同等重要, 并可能产生颠覆性影响的新一代信息技术,是一座未探明储量的金矿。同其他新兴技术产生后必然应用于军事领域一样,近年来世界发达国家军队纷纷探索区块链的军事应用,以期在新一轮军事革命大潮中占据先机。

  • 2021-11-26
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人工智能技术下的伦理风险问题与政府的应对之策

现今的我们生活在算法时代,例如我们在使用美团时,美团会通过AI算法计算我们的个人喜好,并根据算法结果向我们推送我们有可能会进行消费的商家;又例如某企业信息APP,当你多次搜索某公司的信息时,它会认定你对该公司较为关注,并在此后当该公司的企业信息有更新时,向你发送短信“您浏览过的某公司近期有新公告更新,请查看”。AI算法时代的到来,为我们的生活提供了不少的便利,但从另一角度看,AI算法风险也伴随着我们,例如前段时间的购物消费APP“大数据杀熟”、某APP在运行过程中收集用户的个人信息并造成信息泄露等......为了维持社会的正常秩序,面对AI算法风险,政府应如何应对?本文将从何为AI算法风险、AI算法风险的具体表现特征、政府如何面对AI算法风险三个方面进行展开,希望可以对大家有所帮助。

  • 2021-11-25
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人工智能技术在颅内动脉瘤诊疗应用中的研究进展

颅内动脉瘤在人群中发病率较高,且破裂后具有高致死?致残风险?颅内动脉瘤的检出?破裂风险预测?诊疗决策及治疗预后等均是医师在动脉瘤诊疗中关注的问题?人工智能技术作为一门新兴的交叉学科,能够很大程度上在诊疗中辅助临床医师?该文对目前人工智能技术在动脉瘤诊疗领域中应用的研究进展进行了综述?

  • 2021-11-25
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特高压多端混合直流输电系统启动与故障穿越研究

特高压多端混合直流输电系统启动与故障穿越研究特高压多端混合直流输电系统启动与故障穿越研究

  • 2021-11-23
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双极MMC-HVDC系统直流故障特性研究

双极MMC-HVDC系统直流故障特性研究双极MMC-HVDC系统直流故障特性研究

  • 2021-11-23
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风电场C-MMC-HVDC并网系统直流故障穿越研究

风电场C-MMC-HVDC并网系统直流故障穿越研究 风电场C-MMC-HVDC并网系统直流故障穿越研究

  • 2021-11-23
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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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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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