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人工智能与及其应用第二章 知识表示

知识表示是一组描述事物的约定,可以看成是人类知识表示成机器能处理的数据结构。知识表示是人工智能的一个重要研究课题,应用人工智能技术解决实际问题,就要涉及各类 知识如何表示。我们要研究如何将知识存储在计算机中,能够方便和正确地使用知识,合理地表示知识,使得问题的求解变得容易和具有较高的求解效率。知识表示是数据结构和控制结构及解释过程的结合,涉及计算机程序中存储信息的数据结构设计,并对这些数据结构进行智能推理演变的过程。知识表示是推理和行动的载体,如果没有合适的知识表示,任何构建智能体的计划都无法实现。

  • 2021-09-18
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未来移动互联网营销的关键支点

移动互联网营销是基于手机、平板电脑等移动通信终端,利用互联网技术基础和无线通信技术来满足企业和客户之间的交换产品概念、产品、服务的过程,通过在线活动创造、宣传、传递客户价值,并且对客户关系进行移动系统管理,以达到一定企业营销目的的新型营销活动。 移动互联网营销借助彩信、短信、微信、公众号群发、wap、APP、二维码、手机应用等手机和移动互联网技术,市场上的移动互联网营销主要包括WAP、APP、彩信、即时IM工具等方式。这些新营销方式不仅具有灵活性强、精准性高、推广性、互动性强等特点。

  • 2021-09-06
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智慧园区综合管理平台系统解决方案

智慧园区的实现是多技术融合、多系统融合、多领域融合的综合性应用系统。一个成就的智慧园区需要具备包括:完全可控制的全面感知能力、各个子系统的互联互通能力、园区数据信息集中共享的融合能力、与内外部系统的协同与优化能力、基于主动学习和智能响应的智慧化运行能力在内的五个主要能力,这五个能力概括智慧园区应用系统从具体到整体、从底层到顶层的主要特征。

  • 2021-08-05
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工程数字化建造技术在隧道机械化快速施工中的应用探索

以“BIM+隧道机械化施X-”为切入点,以攻克隧道钻爆法机械化快速修建技术难题为目标,以郑万高铁苏家岩隧道“加强I型”机械化配套施_Y-隧道实践为依托,总结隧道快速施工修建关键技术:,探索BIM技术在隧道机械化配套施工管理过程中发挥优化施工工艺、降低安全风险和提质增效等重要作用。针对隧道机械化施工_y-艺参数、X-效指标、配置标准及成本测算等方面,以数字化手段进行总结并形成系统性成果,为川藏铁路建设“开山铺路”。

  • 2021-06-16
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智慧校园智能化系统整体解决方案(81页 PPT)

未来校园具有安全可靠、技术先进、经济实用和良好的扩展性等特点,既要满足日常管理的需要,又要满足学校作为教育基地的特殊需要,把新建校区建设成为具有信息化办学特色的智慧化校园。因此,本项目设计目标具体体现在以下几点:

  • 2021-03-29
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北京智源人工智能研究院2020年人工智能的认知神经基础白皮书

人工智能的终极目标是研究使计算机来模拟人的思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等),制造类似于人脑智能的机器。为了实现这个目标,理解构成智能必要的元素,必须研究人和动物智能的载体生物大脑的本身结构以及其运行方式。神经科学聚焦于大脑如何进行信息加工,力图阐明复杂行为之下的机制和物理实现形式;认知科学研究研究人类的心智和认知过程,通过构建认知框架,预测复杂行为,揭示智能的产生机制。认知科学、神经科学与信息学科分别从不同的路径来探索智能本质的,它们的交叉碰撞出炫丽的火花。北京智源人工智能研究院的人工智能的认知神经基础重大研究方向,期望利用本方向的多学科交叉基础,用白皮书的形式总结过去一年间在这个前沿领域的一些重要探索和发现,更好的为这几个方向的研究者搭建沟通的平台和桥梁。

  • 2021-03-17
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能耗采集监测系统解决方案

本方案为能耗采集监测系统解决方案,属于厂家产品解决方案,解决方案以用电分项是结合职能部门和用电设备的特点,将用电分解到各个职能部门中去,以考核各个区域和办公室或部门的用电情况。用电分项计量体系是各种用电管理指标的基础。由于配电系统并不按照工艺流程的区别严格划分,因此需要根据实际情况确定如何分项,并合理选择装表点,实现分项计量。

  • 2021-02-13
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智能工厂整体建设规划运营解决方案

什么是智能工厂? 智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过 程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于- -体 ,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

  • 2021-02-25
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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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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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