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真正的人工智能,需要理解本体论

现在的人工智能技术突破或许具有划时代意义,但即使是计算能力最强大、最先进的机器,也达不到人类智能的层级。人工智能具备测算能力,但它无法完全等同于人类的判断力。判断力是一种以符合伦理的承诺和负责任的行动为基础的冷静、深入的思考能力。我们的未来不可避免地与人工智能捆绑在一起,那么我们就需要思考人工智能是什么?如何理解其判断能力?人工智能未来将走向何方?

  • 2022-09-27
  • 阅读499

2023技术趋势报告

新一轮科技革命和产业变革突飞猛进,科学研究范式正在发生深刻变革,学科交叉融合不断发展,科学技术和经济社会发展加速渗透融合。科技创新广度显著加大,宏观世界大至天体运行、星系演化、宇宙起源,微观世界小至基因编辑、粒子结构、量子调控,都是当今世界科技发展的最前沿

  • 2023-02-08
  • 阅读499

人工智能、机器学习和数据工程篇

本文是对 2022 年 AI、ML 和数据工程 InfoQ 趋势报告播客的总结,涉及 AI、ML 和数据工程领域的关键趋势和技术。

  • 2022-09-27
  • 阅读499

URPF技术白皮书

本文介绍了URPF的应用背景,URPF主要用于防止基于源地址欺骗的网络攻击行为,例如基于源地址欺骗的DoS攻击和DDoS攻击;随后介绍了URPF的技术原理以及URPF的几种灵活定制方案(NULL0口,缺省路由,ACL等);最后简要介绍了URPF的典型组网案例。

  • 2021-11-30
  • 阅读498
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  • pdf

2023全球电化学储能行业现状与未来发展白皮书

2023全球电化学储能行业现状与未来发展白皮书,2023全球电化学储能行业现状与未来发展白皮书,2023全球电化学储能行业现状与未来发展白皮书

  • 2025-07-02
  • 阅读498
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  • 86页
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大健康研究和转化发展态势与展望

世界各国(地区)聚焦促进大健康产业发展的关键技术,纷纷发布加快大健康技术创新突破的政策举措,加速抢占发展制高点。在医药健康产业全球化融合发展的趋势下,各国持续加强监管合作,以保障药品与医疗器械的稳定供应,促进产业创新发展。同时,大量新技术的应用,为生命科技的创新发展提供了前提和可能,并创造了大量新型健康服务模式和满足健康保障新需要的新产品,推动了大健康产业的快速发展。随着现代化信息技术的发展,智能化设备的应用逐步趋于成熟,形成产业升级调整的外部因素,与国民关注的内部因素交互作用也极大助推了大健康产业的发展。

  • 2023-02-08
  • 阅读498

赛迪研究院乔标副院长:以提高供给质量为主攻方向推动原材料工业高质量发展

材料被誉为制造业“底盘”,是支撑现代产业体系不可或缺的物质基础。为贯彻落实《“十四五”原材料工业发展规划》,工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、国家市场监督管理总局、国家知识产权局四部门联合发布《原材料工业“三品”实施方案》(以下简称《实施方案》),明确提出要以提高供给质量为主攻方向,着力增品种、提品质、创品牌,推动原材料工业高质量发展。中国电子信息产业发展研究院副院长乔标对文件进行了解读

  • 2022-09-27
  • 阅读497

装备制造企业数字化平台总体架构及集成实现

随着市场竞争的日益激烈,装备制造企业面临订单品种多、数量少、交货期短等诸多困境,企业整体创新能力不足,缺乏核心工艺技术,与世界先进企业相比,竞争力存在较大差距。以数字化为驱动力,加速推进数字化转型,推动企业产品迭代升级,提升核心竞争力,对实现我国制造业强国战略具有重要的意义。

  • 2022-09-27
  • 阅读496
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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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