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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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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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