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工业测控设备安全技术发展趋势分析

工业测控设备是工业控制系统的神经中枢,其安全问题日趋严峻,内生安全技术是抵御内外部信息安全威胁攻击的根本。本文从内生安全视角阐述了工业测控设备功能安全、信息安全技术的发展过程,以及目前国内外安全型工业测控设备的产品化业态,介绍了相关工业测控设备安全标准研究进展,最后结合现状分析了未来发展的趋势,为工业测控设备安全技术的研究及发展提供参考。

  • 2022-02-26
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2018年机器视觉产业技术现状、发展趋势分析及发展前景预测

机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统,它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像,并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析,以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机,所以机器视觉有时也称为计算机视觉。

  • 2022-02-26
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深圳市智慧交通的应用现状及创新实践

提起深圳,您第一个会想到什么?用一个词概括。答案可能会很多,特区?改革开放?科技之城?活力之都?不错,这些都是深圳特有的元素符号。可以说,是改革开放造就了今天的深圳,三十多年来,深圳发生了翻天覆地的变化,取得了举世瞩目的成绩。深圳的发展离不开交通的发展,假使让您第一时间联想深圳的交通,您会选择什么?关口拥堵?限牌?互联网+交通?宜停车?这些都是,却又不是全部。通常我们谈一个城市的交通,往往要从这个城市的历史开始,深圳也不例外。作为中国"北上广深"四大一线城市之一,又是国家改革开放的起点城市,深圳的发展离不开改革,深圳的交通同样离不开改革。

  • 2022-02-26
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美国人工智能专利现状分析及其对中国的启示

2020年10月27日,美国发布《人工智能发明:追踪美国人工智能专利扩散报告》。报告突破传统专利研究方法,运用人工智能构建专利景观,深入分析了美国近四十年人工智能的发展。其将人工智能分为八大板块逐一进行机器学习并讨论,提高了准确度并降低了成本。报告指出,美国近四十年人工智能发展迅猛,与其相关的专利申请数量不断攀升,人工智能技术也正在向更大比例的技术子类扩散。越来越多的发明家、公司以及其他组织在其发明和生产过程中使用人工智能。同时,人工智能技术在美国各州和县的传播也更加广泛。将美国人工智能相关数据与我国对比可发现,我国不仅要学习专利景观的分析方法,更要加强在人工智能基础层的专利布局、缩小地域间创新能力差距、提高企业人工智能专利国际竞争力。

  • 2022-02-26
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可穿戴智能设备专利态势分析

众所周知在可穿戴行业发展的初期,概念十分火爆但是商业普及化程度比较低,伴随着消费者对智能生活的向往,科技水平不断提高,可穿戴设备的功能逐渐覆盖到医疗健康、户外运动、影音娱乐、定位导航等领域,也具备了实现大规模市场化的条件,据统计,到2018年全球可穿戴设备的出货量超过1.5亿支,市场规模达到190亿美元。全球的科技巨头比如三星、谷歌、苹果、微软、索尼等都进入可穿戴市场,并且进行了大量的专利布局,可穿戴时代全面到来。

  • 2022-02-26
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基于专利数据分析的我国人工智能行业企业创新趋势研究

人工智能技术近年来迅猛发展,成为推动科技发展和引领社会进步的重要力量。本文基于相关专利数据,从人工智能行业的专利申请变化趋势以及我国综合实力排名前20的人工智能企业的专利申请变化趋势、专利IPC分类情况和专利发明人情况进行分析。研究表明我国人工智能主要领域历年专利申请数量呈现上升趋势,我国人工智能行业企业注重实质性技术进步,大多数企业拥有研发力量较强的专利发明人,并发现我国人工智能行业的三大重点技术领域。

  • 2022-02-26
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燃料电池产业深度报告市场与技术趋势分析

燃料电池通过燃料的电化学反应直接产生电能,相当于一个小型发电装臵(主要包括双极板、电解质、扩散层、催化剂)。根据电解质和燃料的不同,燃料电池分为六类:质子交换膜燃料电池(PEMFC)、直接甲醇燃料电池(DMFC)、固体氧化物燃料电池(SOFC)、碱性燃料电池(AFC)、熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)、磷酸燃料电池(PAFC)。

  • 2022-02-26
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我国海洋地质调查研究新进展

海洋地质调查研究成果,在支撑建设海洋强国战略中具有重要价值。进入新世纪,尤其近10年来,我国海洋地质工作紧密围绕国家战略发展需求,在海岸带、近海与管辖海域、大陆架边缘海和深海大洋开展海洋地质构造、矿产资源、环境灾害、工程地质、探查技术和与仪器设备等方面开展调查、研究和研发,并取得一系列的新进展、新突破和新成果。本文综合概述了2010~2016年的主要成果。

  • 2022-02-25
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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