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自监督学习:人工智能中的暗物质,来自FacebookAIYannLeCun

近年来,人工智能领域在开发能够从大量精心标记的数据中学习的人工智能系统方面取得了巨大进展。这种监督学习的模式在训练专家模型时有着良好的记录,这些模型在训练任务中表现得非常好。不幸的是,人工智能领域仅靠监督学习的发展是有限的。

  • 2021-09-30
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MIT新研究:过去80年,算法效率提升到底有多快?

随着摩尔定律走向终结,靠提升计算机硬件性能可能越发难以满足海量计算的需要,未来的解决之道在于提升算法的效率。MIT的这篇新论文总结了过去80年来,算法效率的提升究竟有多快。 提起算法,它有点像计算机的父母,它会告诉计算机如何理解信息,而计算机反过来可以从算法中获得有用的东西。

  • 2021-09-30
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物联网银行

物联网技术的使用可确保收集和分析大量银行数据。银行通过从物联网设备收集数据来了解更多有关其客户的信息,从而改善服务交付、产品战略和投资方面的内部决策流程。

  • 2021-09-30
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消防物联网

消防物联网是一个综合性火灾防控平台,它利用现代科技手段和信息通信技术,通过资源共享、信息互通和数据互联等手段整合各相关方的力量,实现火灾防控的社会化。运用物联网新技术,搭建起事前预防保护、事中应急处置、事后追溯总结的消防安全一体化工作体系——智慧消防监管平台。该平台立足于火灾防控和灭火救援的根本需求,以线上「全天候实时监测」+线下「即时联动」的服务模式实现了单位主体责任有效落实、消防安全隐患及时消除、应急处理能力大幅提高的管理目标。

  • 2021-09-30
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聚焦物联网

近年来,在政策、技术、市场的多重利好驱动下,我国物联网产业发展迅猛,物联网应用迅速向各行各业渗透,带动物联网终端设备数量呈几何增长。据GSMA最新报告显示,2019年全球物联网设备连接数量达到110亿,到2025年全球物联网终端连接数量将达到250亿。对于一个传统家电厂商,要接入物联网,通常的方式是,从模组商拿到通讯模组,和家电设备进行通讯,从而接入到物联网平台。

  • 2021-09-30
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物联网发言

工业互联网的高质量发展要求,推动工业智能传感器的技术创新,随着工业互联网快速发展,工业智能传感器更新迭代速度在不断加快,并且推动智能传感器制造、设计、开发以及优化迭代等各个环节的技术创新。

  • 2021-09-30
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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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数字化转型和数字化挖坑

现在是数字化转型的时候了!众所周知,人们正生活在数字化的黄金时代。数字化转型是当今企业的常态,许多企业已经开始了他们的数字化转型之旅,但很多企业在数字化转型的过程中都遇到了障碍,这往往意味着代价高昂的挫折,并且投入的资源可能没有回报。

  • 2021-09-30
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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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