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中国企业2020:人工智能应用实践与趋势

数据智能技术是这些数字经济公司崛起的第一推动力,网络协同效应是这些平台型公司扩张的关键范式。这些公司利用数据和算法,只用了短短十几年的时间就形成的史上最庞大且高频互动的客户群体,为投资者带了未来发展的巨大想象力。

  • 2021-06-29
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人工智能应用实践-新一代数字转型-阿里巴巴

如果对数字化与非数字化的商业业态做出比较,不难发现,在数字化的形态下,万千链接产生的海量数据将商业环境的变化速度和幅度都提升到了一个新的高度。尤其是对于与消费者直接产生联系的行业,媒体社会化与社会媒体化事实上造就了一个连接了亿万人群的“超级数字外场”:一方面,企业的商业决策所产生的影响可以在网络的扁平时空中快速放大;另一方面,所有消费个体的行为和选择,也都可以通过高度连接的网络对商业本身产生巨大的影响。 “数字外场”成为数字化商业业态的重要特征。

  • 2021-06-29
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智慧教育2.0综合解决方案

数字校园。校园环境全态势感知:烟感、消防、陌生人轨迹、教育空气质量等;校园管理全流程闭环:如烟感与视频间联动。 数字教学。超越时空的教学资源:课程资源、图书资源、实验资源;学习的感知和实时效果反馈:物联设备和信息化系统数字的采集、分析与反馈。

  • 2021-06-29
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中国联通空天地一体化通信网络白皮书

未来6G移动通信系统的特点将是智联万物。6G网络将突破地形表的限制,扩展到太空、空中、陆地、海洋等自然空间,真正实现全球全城的“泛在连接”。并通过多种接入方式的协同传输、对多个系统资源的统一管理,提高整体资源的利用效率。

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中软国际人工智能专业共建方案V1.0

目前,人工智能领域最为缺乏的高端科学家和研究人员,这类人才一般都需要博士学历,并具有多年的科研经验。但是,本科生的培养也至关重要。一方面,企业仍然需要招聘较大数量的工程型、应用型本科生,配合研究人员来从事人工智能应用领域的系统设计、开发、运维,并将科研成果应用到具体的行业中;另一方面,本科生也是高端人才的直接来源。因此,在本科层面开展人工智能人才培养,同样具有重要的意义和可行性。

  • 2021-06-29
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基于数据中台的典型的数据中心和数据中台的建设详细方案

在数据层面,数字中台首先解决的是企业内系统间数据孤岛的问题,将不同系统中的数据进行全面汇集和管理,通过数据提炼分析、集中化管理,形成企业数据资产和洞察,服务于业务,解决了数据“汇管用”的问题。在业务层面,通过对各业务线的模块去重和沉淀,共享通用模块,让前台业务更加敏捷地面向市场,实现企业新业务的快速上线与迭代试错,服务更多场景,提升业务响应力,在技术层面,避免重复开发,技术迭代升级更高效,可按需扩展服务,让整个技术架构更开放。数字中台最终的应用价值是在充分市场竞争下,保持并提升企业的运营效率和创新能力。

  • 2021-06-29
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专题九人工智能互联网与未来社会

人工智能就是人造智能,其英文表示是“Artificial Intelligence",简称Al。当然,这只是人工智能的字面解释或广义解释。目前的“人工智能”一词是指用计算机模拟或实现的智能,同时,人工智能又是一个学科名称。

  • 2021-06-29
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AlphaGo小白的人工智能之路

AlphaGo的团队于2017年10月19日在《自然》杂志上发表了一篇文章,介绍了AlphaGo Zero这是一个没有用到人类数据的版本(围棋棋盘大小与规则除外),比以前任何击败人类的版本都要强大。

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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能源计量的目的并非为了远程抄表,而是通过收集各类能耗数据,建立能耗模型,进行节能优化改造,并通过再次收集数 据验证节能改造的效果。利用上述方式循环调整能耗设备的工作方案,达到优化设备运行状态、节能减排的效果。

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通过蓝牙定位信标进行精确定位后,自动推送附近景点音视频介绍。还可通过互动大屏进行VR自助导览全部景点。大屏还可与步道注册、信息发布等切换使用。

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2026年数据分析和人工智能规划指南

2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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