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物联网技术在智慧城市建设中的应用

智慧城市建设从一个高大上的概念越来越接地气地走进人们的日常生活中,给生活带来更多的智能与便捷,比如以前办事需要东奔西跑,既浪费精力又浪费人力,如今只要网上提交一些资料就可以,免去很多繁琐的步骤,更节省了人力和物力;出行的时候可以选择智能交通系统,避开拥堵路段。可以说物联网已不再停留在纸上谈兵,它真正走入了我们的生活中,其实生活中还有很多智能系统都用到了物联网技术,下面就给大家盘点一下物联网技术在智慧城市建设中的应用。

  • 2021-10-12
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从L1到L5,自动驾驶的“拦路虎”可能是一个数学问题

什么叫做「可认证感知算法」(Certifiable Perception Algorithm)?它对自动驾驶,或其他机器人(Robotics)方向的研究意义是什么?它的研究难点又是什么? 事实上,「可认证感知算法」最早是一个数学上的概念,在2016年由苏黎世联邦理工学院(ETH)数学系的教授、2018年斯隆研究奖获得者 Afonso S. Bandeira 在“A Note on Probably Certifiably Correct Algorithms”一文中提出。

  • 2021-10-11
  • 阅读192
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谷歌大脑新研究:强化学习如何学会用声音来观察?

人类已经证明,大脑中的神经系统拥有为不断适应外界环境的变化而改变自身结构的能力。大脑内部的突触、神经元之间的连接可以由于学习和经验的影响建立新的连接。 相应的,感官替代(sensory substitution)这一天赋也存在人类技能树之中,例如有些天生失明的人能够通过将图像转换成声音学会感知人体轮廓形状的能力。

  • 2021-10-11
  • 阅读198
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美军认知技术发展态势

美军正在大力发展人工智能中的认知技术,认知技术的进步将极大的促进人机融合智能的发展。首先,综述了美军认知技术的发展历史,从自然语言处理、环境感知、机器人自主控制、自主编组协调、人脑与电脑融合、人工智能6个方面,分析其重点发展的关键技术与推进状态。其次分析了其未来发展的重点方向和亟待解决的问题。包括信息获取能力、灰色地带的认知能力等。最后分析得出发展认知技术的重要性。

  • 2021-10-09
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AI+时代,未来将会如何被改变

人工智能(AI)近年来的发展可以说包罗万象,几乎涵盖了所有与机器智能化相关的内容。无论是机器人、冰箱、汽车还是软件应用,只要你想让它们变得像人一样聪明,这都属于人工智能的研究与应用范畴。而在日常生活中,AI 几乎充斥着我们触手可及的每个角落。

  • 2021-10-09
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2021年深度学习哪些方向比较有研究潜力?

深度学习成为近些年来较为热门的领域,算法工程师这一岗位也变得越发的抢手,尽管已经踏入了这一领域但对整体的大环境其实是还不能够准确的把握。从研究方向去看,2021年的深度学习还有哪些方向还是一片蓝海或者比较有研究的潜力呢?

  • 2021-10-09
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大数据解读

大数据是组织收集的结构化,半结构化和非结构化数据的组合,可以挖掘信息以用于机器学习项目,预测建模和其他高级分析应用程序。

  • 2021-10-08
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大数据技术-51页

大数据时代,数据的应用已经渗透到各行各业,大数据技术为企业业务分析和行业发展带来了新的思维角度,将会充分激发数据对社会发展的影响和推动。

  • 2021-10-08
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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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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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