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新型AI算法准确预测RNA三维结构

结构生物学领域有一个非常经典的口头禅,即结构决定功能。 对于现代生物学和新药研究来说,确定生物大分子的三维结构对于其功能理解,新药开发具有重要意义。然而,在科技高度发达的今天,各大科研机构和药企往往需要耗费数百万美元的资金来确定某个生物大分子的结构,且经常失败。

  • 2021-08-30
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SCADA系统组成及架构解析

在智能制造领域,SCADA系统可对工厂、车间、产线、设备的各维度数据进行充分集成、处理分析、对生产现场进行实时可视化展现,对提高生产运行的可靠性、安全性与经济效益,实现生产管理自动化,提高效率方面有着不可替代的作用。

  • 2021-08-27
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锁死AI基础研究的两个「智子」是什么?

智子,是三体人打造出来的人工智能,它能以基本粒子的形态存在,并可同时攻击地球上的大量基本粒子实验装置,使得实验数据出错,或者随机化,从而锁死地球的基础科学。 回到现实,当今人类创造出来的人工智能,仍旧十分幼稚,能处理的问题非常有限,尤其是在深度学习似乎触达瓶颈后,不少人开始质疑,现阶段的人工智能基础理论研究,似乎已经进入了停滞期。 人工智能真的停滞了吗?智子隐藏在什么地方?

  • 2021-08-27
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AI技术加持,流程自动化再进化

受内外部环境变化以及竞争压力的影响,企业纷纷将数字化转型作为核心战略,旨在充分运用数字化技术推动商业模式、研发模式、制造模式、服务模式、运营模式和决策模式的转型,进而塑造面向未来的企业竞争力,实现持续稳定的业务增长。

  • 2021-08-26
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精密测量技术--智能制造之眼

工业测量是在工业生产和科研各环节中,为产品的设计、模拟、测量、放样、仿制、仿真、产品质量控制、产品运动状态,提供测量技术支撑的一门学科。测量内容以产品的几何量为主,也涉及色彩、温度、速度与加速度及其他物理量。

  • 2021-08-26
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云大数据中台架构分享

从烟囱式多个平台向融合大数据平台,建立统一的数据采集与整合大数据处理、计算及数据服务能力,降低大数据使用成本。 通过集中各领域数据,方便创新,让数据产生更大价值。 大中台、小前台,前台特种兵敏捷作战单元+中台航线舰群精确制导炮火。

  • 2021-08-26
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NLP≠NLU,机器学习无法理解人类语言

“自然语言处理”(Natural Language Processing,NLP)的目的与此相反,它不是以人类顺应机器的方式学习与它们沟通,而是使机器具备智力,学习人类的交流方式。其意义更为重大,因为技术的目的本来就是让我们生活得更轻松。 自然语言处理,实际上是人工智能和语言学的交叉领域,但多年来,仅在语音转录、语音命令执行、语音关键词提取的工作上兢兢业业,规规矩矩,应用到人机交互,就显得十分吃力。

  • 2021-08-23
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全球能源革命主线,未来电力系统的核心资产

储能作为一种柔性电力调节资源,在全球新能源替 代传统化石能源低碳转型进程中,具备长期的、正向的、不可替代的社会 价值,在新能源消纳、调峰调频等辅助服务、提升电网系统灵活性稳定性 的技术必要性已得到充分验证。经济性只是短期的摩擦性因素,投资者更需具备“终局”意识,关注储能资产长期定价逻辑的根源。

  • 2021-08-20
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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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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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人工智能赋能应用实践指南

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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