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智慧港口5G专网应用白皮书

本白皮书将充分利用5G 技术的低时延、高可靠、大容量等特性,结合5G专网方案,以及已经实施的一些港口示范案例,为智慧港口场景中典型应用:船岸协同,码头设备控制,港口基础设施维护巡检,运输智能化、仓储物流,港区办公和管理等提供多样化的高质量、经济、安全、可靠的5G端到端网络通讯解决方案建议。

  • 2021-06-29
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中国智慧园区建设地图白皮书

自改革开放以来,园区逐渐成为我国改革开放的实验田,成为地区招商引资、储备人才的重要载体。随着我国社会经济的快速发展,传统园区发展环境日益恶化,其面临改建智能型、生态型、创新型园区的重任。因此,各大园区向创新化、科技化、智慧化转变的改革也势在必行。通过智能化、信息化应用,帮助园区实现产业结构优化和管理模式的转变,提升园区企业市场竞争力,促进以园区为核心的产业聚合,为园区及园区企业打造经济与品牌双效益成为智慧园区建设的重要工作。

  • 2021-06-29
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首都智慧地铁发展白皮书

《首都智慧地铁发展白皮书(2020版)》指出,北京将以“北斗+5G+空间数字化”构建城轨新基建时空基准体系,同时将通过研发新兴智能人、物、票无感同检新技术和新设备,建立乘客一体化无感安检新模式,达到快速安检,高效通行和降本增效的目标。 白皮书指出,基于首都智慧地铁的建设目标、业务功能和架构体系,北京地铁将从建设首都智慧地铁架构体系和技术平台,并打通与外部交通系统的融合互通,实现信息融合、票务系统融合和安检互认,并进行完整线路典型场景的应用示范,构建首都地铁运营新模式,推动企业治理现代化。

  • 2021-06-29
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5G智慧医疗全流程服务白皮书

白皮书针对患者在就医的全流程进行5G智慧医疗服务解析,分析院前筛查、院前急救、院内重症监护、院内智能影像分析、院间远程会诊、院后个人健康管理等应用的具体场景、关键技术、配置需求以及典型应用案例,从院前、院内、院后等各环节逐步实现5G+智慧应用创新。飞利浦与中国联通将以白皮书为起点,响应国家对5G新基建的要求,开展基于5G新型网络架构的智慧医疗技术研发,建设5G与新兴技术深度融合智慧医疗发展应用,为广大健康人群、疾病患者和医护人员带来有意义的创新。

  • 2021-06-29
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解读联通网络人工智能应用白皮书

中国联通网络AI发展策略、CubeAI智立方平台和九份网络创新技术白皮书等一系列成果,以创新技术助力网络智能化和业务智能化的发展。这是中国联通积极响应国家“智能+”战略,推动人工智能落地,助力实体经济发展的具体举措之一。中国联通作为创新型混改央企,率先开展了人工智能技术与5G网络融合的研究与应用,已经在技术研究、标准化制定及业务示范等方面开展了诸多探索,在智慧港口、智能驾驶、智慧教育、智能制造等十个产业领域深入应用5G与人工智能,构建开放共赢的创新生态,助力实体经济发展,取得了可喜的成果。

  • 2021-06-28
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人工智能数据安全白皮书

本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发,首次提出人工智 能数据安全的体系架构,在系统梳理人工智能数据安全风险和安 全应用情况的基础上,

  • 2021-06-28
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人工智能系列白皮书-智能交通.

智能交通系统的关键技术包含交通信息采集、交通信息预处理、交通信息传输、交通发布、地理信息、车路协调技术、驾驶地图等。在交通信息采集、处理、发布层面,百度地图已经实现交通数据生产闭环,实时更新地图数据,运用深度学习等AI技术高效处理并在地图端发布。

  • 2021-06-28
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未来网络白皮书—白盒交换机技术白皮书

本白皮书梳理了白盒交换机的概念和产生背景,系统调研了白盒 交换机的发展现状和未来趋势,对白盒交换机的关键技术、设备架构、 应用场景和典型案例进行了系统性的跟踪和调研,为我国产业界白盒 化提供了参考。 本白皮书共分为七个章节。第一章首先介绍了白盒交换机出现的 背景;第二章调研了白盒交换机的发展历史和未来趋势,并从开源生 态和产业生态两个方面阐述了白盒交换机的发展现状;第三章阐述了白盒交换机的若干关键技术,包括软硬件解耦、网络可编程技术、硬 件加速技术和白盒安全技术等;第四章系统性的介绍了目前主流白盒 交换机的技术架构,包括底层的硬件转发层、芯片接口层、基础软件 平台层、网络操作系统和协议层,通过开放的架构、软硬件解耦和分 层协作的思想,白盒交换机的可编程性和灵活性得到了巨大的提升;第五章枚举了若干可能的应用场景,包括数据中心、新型承载网和 5G 云;为推动白盒交换机技术落地,加快产业发展和生态建设,第 六章介绍了若干白盒交换机实际应用案例;最后第七章提出我国白盒 交换机发展中将应对的挑战并给出应对建议。

  • 2021-06-28
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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