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清华大学人工智能研究院人工智能之表示学习2020年第7期

《人工智能之表示学习》报告主要从概念、理论模型、领域人才、技术趋势等 4 个部分,介绍表示学习的技术发展和最新研究进展,并展望该技术的未来发展方向与前景。

  • 2021-04-18
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公司研究科大讯飞-智能花开2021系列报告之三--人工智能C端破局科大讯飞启示录

人工智能市场迎来“深度学习后浪”。信息技术的不断发展为 AI 应用提供了良好的基础条件,以统计+深度学习为代表的算法以先在工业、互联网领域得到广泛应用,图像识别,智能语音等技术与自然语言处理已大规模商业化落地。美国政府 2019 年启动“美国人工智能计划”,将 AI 作为未来 20 年最重要的战略。在过去 20 年中,互联网使全球股票市场市值增加 13 万亿美元。截至2020 年,深度学习已创造2 万亿美元的市值。

  • 2021-04-18
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金柚网人工智能基础数据服务行业观察

我国基础数据服务行业发展尚处在初期阶段,中小型数据服务商正享受着短期的“劳动力密集型需求红利”,占据着基础数据服务市场的主要份额。人工智能技术向落地应用阶段发展,将给基础数据服务行业格局带来重大变革,品牌数据服务公司或将通过AI技术及垂直化服务能力重新打造行业竞争壁垒。

  • 2021-04-18
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清华大学人工智能研究院2020升级版人工智能之数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)的广义观点:从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程,是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘旨在从数据中挖掘知识,是一种跨学科的计算机科学分支,使用人工智能、机器学习、统计学和数据库等交叉学科领域方法在大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息,并将其转化为计算机可处理的结构化表示,是知识发现的一个关键步骤

  • 2021-04-18
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国内外智慧城市案例分析

把新一代信息技术充分运用在全球每个角落的电网、铁路、桥梁、隧道、公路等各种物体中,协助政府、港口、机场、火车、超市、学校、医院等系统整合起来,使各地方资源运用更有效率,让城市因此变得更聪明。

  • 2021-04-18
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智慧芽2017共享单车技术报告

报告将通过行业发展历程、不同共享单车企业车辆模式及运营模式、用户需求等多方面分析市场现状、企业竞争力,探索未来发展可能性及挑战

  • 2021-04-18
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智慧能源与智能制造专场-智慧产业和C2B的化学反应_王龙

1、智慧产业是企业数字化转型的新阶段 2、智慧产业是产业全链条的智能化 3、C2B和C2M是产业智慧升级的结果

  • 2021-04-18
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智慧能源与智能制造专场-智慧能源解决方案_蔡毅

? 探索-科技向善 AI For FEW 01 ? 展望-能源互联网 02 ? 分享-智慧能源解决方案 03 ? 发布-移动作业平台 04

  • 2021-04-18
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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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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