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头豹:2023年中国图像处理分析与识别技术研究报告(上)

报告提供的任何内容(包括但不限于数据、文字、图表、图像等)均系头豹研究院独有的高度机密性文件(在报告中另 行标明出处者除外)。未经头豹研究院事先书面许可,任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改 编、汇编本报告内容,若有违反上述约定的行为发生,头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹 研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标,头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构,也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。

  • 2023-12-05
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CIC灼识咨询:2023中国内容电商行业蓝皮书

数字化内容市场快速增长,数字内容产业的兴起带动了电商领域的革新,诞生了内容电商这一新赛道并快速发展。内容电商正逐渐挤压货架电商市场,两者的主要区别在于内容电商介入消费决策早,优质内容能够更好带动内容电商渠道的销售。

  • 2024-01-31
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中国医院医疗物联感知网技术白皮书

近日 在2023年第四届全国医院物联网大会(CHIOTC)上,医疗大数据应用技术国家工程研究中心、人工智能医疗器械研究与评价国家药监局重点实验室、中国医学装备协会医院物联网分会和华为联合多家单位发布《中国医院医疗物联感知网技术白皮书 2.0》以智慧医院建设为目标,结合新一代ICT技术,定义医疗物联感知网总体架构,阐述关键技术,并给出典型场景下的应用效果,加速智慧医院的迭代和演进,助力“生产级”医疗物联网的构建。

  • 2023-04-04
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分解学习+对比学习实现更清晰的时间序列预测建模

基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型,将原始的时间序列通过网络映射到一个表示,再基于这个表示进行预测。然而,这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量,这个向量耦合了很多不同维度的信息,容易造成过拟合,对序列中噪声的敏感程度也更高。

  • 2022-11-21
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基于人工智能的计算机辅助教学

 随着现代科学技术的飞速发展,先论文联盟.Ll.进的技术在教学领域得到了广泛的应用,并对教学过程产生了深刻的影响。其中,人工智能技术产生的影响最为深刻。它将先进的教学手段引入教学过程,在营造理想的学习环境、激发学生的学习兴趣以及提高教学效率等方面起到了重要作用。

  • 2021-04-20
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亿欧智库2019全球半导体芯片创新

尽管集成电路行业的进入壁垒非常高,给予创业公司的机会也十分有限,但是,近期的一些结构性突破给予了创业公司以绝佳的进入市场的机会。如今,许多行业的命运将取决于微电子领域的创新,而一些成长期的公司正愈加成长为能够解决未来社会和经济危机的“天外救星”。 在这份报告里,我们研究了全球半导体芯片市场的格局,并且聚焦在一系列人工智能(Artificial Intelligence)、数据中心、物联网( Internet of Things)、汽车等细分行业中具有发展潜力的企业。通过对行业趋势的深入分析,我们发现,私募股权与风险投资(PE/VC)的现状不仅映射着第四次工业革命的图景,更是全球创新画布上浓墨重彩的一笔。

  • 2021-03-19
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中国信通院2018年工业互联网案例汇编-测试床

工业互联网产业联盟(以下简称“AII/联盟”)依托试验平台组、产业发展组,持续组织开展工业互联网应用案例征集工作,2017 年 3 月到 2019 年 2 月,联盟持续推进相关工作,通过多次组织专家评审,共遴选出了 48 个测试床、59个优秀应用案例,19 个典型安全解决方案、30 个网络优秀解决方案汇编成册并 发布。希望通过产业应用案例汇编,全方位呈现工业互联网重点行业的应用实践和成效,展现工业互联网的核心能力和解决方案,展望未来产业创新发展趋势与方向,为工业互联网的实施部署提供示范和标杆,加速产业发展。

  • 2021-03-20
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达摩院医疗智能实践与探索

以AI技术为基础,结合医疗影像、病理信息、结构化病历等多维医疗数据,输出辅助诊断信息,帮助医生快速高效的对患者病情进行诊断和安排治疗方案 多器官多病种支持 多模态数据联合筛查支持对肺、肝、骨科、心脏等多器官的辅助诊疗,同时对单一器官病灶可以同时实现多种不同疾病的诊疗判断。 多模态数据联合筛查 实现医疗影像、病理信息、患者病历等多维数据的联合诊断,输出更加精准的诊断结果,提升整体诊疗水平。 多维诊疗信息输出 对病灶的检测结果,会返回多维诊断信息,包括病灶的精确分割、病灶大小、良恶性判断、病灶跟踪等。

  • 2021-03-22
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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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