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物联网综述

物联网被看作信息领域- 次重大的发展变革机遇,欧盟委员会认为,物联网的发展应用 将在未态5-15年中为解决现代社会问题带来极大贡献。2009 年以来,些发达国家纷纷出台物联网发展规划,进行相关技术的研究,我国也将物联网作为战略性的新兴产业予以重点 关注和推进。整体而言,目前,无论是国外还是国内,物联网的研究和开发都还处于起步阶 段,不同领域的专家学者对物联网起点各异。 物联网的概念最初来源于美国麻省理工学院在19999年建立的自动识别中心提出的网络 无限射频识别系统( RFID)把所有的物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来, 实现智能化识别和管理。

  • 2021-04-21
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人脸识别布控系统方案

本系统基于人工智能核心“深度学习”技术实现,是一套专门用于人员动态布控的预警系统,集视频分析、运动跟踪、人脸检测、人脸识别、图片存储检索和自动预警技术于一体。通过在人员经过地点设卡部署摄像机,对经过卡口的人员进行人脸抓拍。将抓拍到的人脸图片进行存储,并与人脸布控名单库进行实时比对,当发现布控人员时,系统自动发出报警信号,并采用多种联动方式通知值班民警或值班人员。系统具有强大的查询、检索等后台数据处理功能及强大的通信、联网功能,可广泛应用于交通枢纽、重要关卡、步行街、社区、街道、学校、高端连锁店等行人频繁出入和经过的场所。

  • 2021-08-17
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从制度看中国在人工智能发展中的现状

第四次产业革命正在快速兴起。人工智能是这次产业革命的核心内容之一。构成产业革命的创新都是革命性创新。这类的创新具有特别高的不确定性。人工智能前沿工作的发展,包括基础研究、应用研究、初创企业,都属于这类性质。

  • 2021-07-26
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身份终端联合信任,构建新安全边界

建设面向符合当下国情的企业移动化单点登录的3个核心问题: (1)社交账号(企业微信、钉钉)和企业内部账号密码体系(AD/LDAP)的关联问题,很多应用仍然基于账号密码开发,此方面可以确保发布在企业微信(钉钉)的应用能够单点登录; (2)具备核心C/S架构(理论上不愿意去做,用户做减法?管理员做加法)和B/S架构的单点登录能力; (3)能够实现基于“用户+应用”结合的应用反向代理能力,确保内网核心业务能够实现在外网情况下安全便捷通过SSO入口访问。

  • 2021-06-25
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人工智能在信息安全领域应用的前世今生未来.周奕.20190118

AI已经逐步被接纳 AI的价值 AI技术发展提升数字化生活 I U T驱动安全演进 支撑技术:大数据+AI+安全 AI在安全领域的成功应用 AI 应用在瀚思的实践 管理创新是人工智能在安全领域成功的关键

  • 2021-06-23
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2018 医药行业互联网营销&企业服务解决方案 腾讯大数据

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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公司研究皖维高新-PVA行业领军企业新材料业务打开未来成长空间-21060920页

PVA行业领军企业,新材料业务打开未来成长空间基础数据上证综指 3580 总股本(万股) 192589 已上市流通股(万股) 192589 总市值(亿元) 88 流通市值(亿元) 88 每股净资产(MRQ) 2.9 ROE(TTM) 12.2 资产负债率 48.4% 主要股东 安徽皖维集团有限责主要股东持股比例 30.74 任公司% 股价表现 % 1m 6m 12m 绝对表现 25 25 45 相对表现 19 20 14 资料来源:贝格数据、招商证券相关报告公司是国内 PVA 行业龙头,充分受益于行业景气度上行;经过多年洗牌,PVA 行业集中度大幅提升,未来几年基本无新增产能,而下游需求稳步增长,预计行业供需格局将持续向好;PVA 光学膜及偏光片业务正逐步进入收获期,未来有望打造成新材料平台公司,将提升公司业绩和估值空间。

  • 2021-06-15
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章鱼大数据——物联网大数据分析实验室建设方案

物联网大数据平台打造集数据采集,数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台以信息化提升数据化管理与服务能力及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。

  • 2021-04-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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