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清华【人工智能之机器人学习报告】

机器学习已经成为了当今的热门话题,但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中,众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机,到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化,都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上,1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年,IBM 的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel,被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现,随着时间的推移,程序的棋艺变得越来越好[1]。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类,不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

  • 2021-03-30
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智能停车场管理系统方案

随着汽车工业的迅猛发展,我国汽车拥有量急剧增加。停车场作为交通设施的组成 部分,随着交通运输的繁忙和不断发展,人们对其管理的要求也不断提高,都希望管理 能够达到方便、快捷以及安全的效果。停车场的规模各不相同,对其进行管理的模式也有 不同之处,管理者需要根据自身的条件,选择应用经济、稳定的管理程序,以免选择了 高成本的管理系统。本论文旨在设计一个简洁、稳定、实用的停车场管理信息系统,希望 在容错性、实用性、易操作性等方面具有自己的特色,并且保持一定的可扩展性,以满足 不同停车场的信息管理需求。

  • 2021-02-17
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车辆管理系统方案

企业现在的司磅系统、装料系统、ERP派单系统独立运行,处于数据孤岛,物流公司的运输车那提货单信息录入司磅信息,车辆进厂后上磅秤秤皮重,司磅系统软件重量是自动记录的,车辆信息有工作人员手动录入的,可能出现数据录入错误,车辆装料错误的事故发生;现在需要建立一套智能运输车辆管理系统,做到车辆信息自动识别记录,按运输品种规划车辆在厂内行车路线,车辆越界报警提示,确保运输产正确性,品智能防错,运输车辆在厂内行驶智能管控。

  • 2021-03-23
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华为工业互联网白皮书

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  • 2022-08-15
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互联网 农村农业物联网解决方案农业物联网解决方案

国家十二五规划和一号文件明确提出要大力支持农业科技信息化的建设,推动物联网应用,提出让“物联网”下乡的新理念。而土地集约化、现代农业的转型升级使得智能农业的应用成为发展的必然趋势。发达国家农业物联网体系,在智能化生产、精细化生产方面都已经开始了成熟的应用。

  • 2021-05-26
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中国信通院科技行业人工智能安全框架2020年

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正成为世界主要国家推动科技跨越式发展、实现产业优化升级、赢得全球竞争主动权的重要战略抓手。随着全球人工智能规模化建设和应用加速,人工智能基础设施、设计研发以及融合应用面临的安全风险日益凸显。世界主要国家纷纷通过制定人工智能伦理准则、完善法律法规和行业管理等方式开展人工智能安全治理。人工智能安全技术体系是人工智能安全治理的重要组成部分,是落实人工智能伦理规范和法律监管要求的重要支撑,是人工智能产业健康有序发展的重要保障。

  • 2021-04-19
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数字化转型之道

进行数字化转型可以帮助企业提升用户体验、塑造业务流程、优化运营管控。企业管理者在数字化转型实践上会陷入两个困境:一是认知困境,即如何理解数字化转型。目前关于数字化转型的讨论非常多,企业管理者接收了各种碎片化的理念和观点,不仅难以形成系统性、整体性的理解,还存在诸多偏见与误解,为实践带来很多隐患。《数字蝶变:企业数字化转型之道》以扎实的理论研究为基础,提出了一套系统框架,可以引导管理者思考与实践。二是实践困境,即如何推进数字化转型。一些企业虽然急于进行数字化转型,但并不清楚向哪里转、从哪里转、如何转。本书以大量经典案例与咨询实践案例为基础,提供了一套有效的方案,介绍了企业转型中各种真实存在的误区和陷阱

  • 2021-04-19
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信创终端数据安全解决方案

随着信创产品的广泛应用,安全问题越来越不容忽视。通过信创工委会发起的案例征集活动,信创终端数据安全解决方案经过业界专家多方评议和严格遴选,成为首批信息技术应用创新安全优秀解决方案,并由国家工业信息安全发展研究中心于2020年12月31日公示。 该方案解决了国产终端操作系统的数据安全管控问题,给用户提供了国产操作系统的敏感数据全生命周期的安全管理手段,即由数据的产生阶段、使用阶段、存储阶段、外发阶段、到销毁阶段的管控策略,为内部网络用户的身份认证、系统管理、重要数据信息的保密以及数字版权保护等安全问题提供了整体的解决方案。

  • 2021-03-20
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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算力互联网体系架构研究报告

算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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医共体信息化整体解决方案

利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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