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人工智能在算法战中的应用

本文是美国博思艾伦汉密尔顿咨询公司(BAH)战略创新小组的首席科学家Courtney Crosby博士在《MILITARY REVIEW》上发表的关于将人工智能应用于算法战的文章。Courtney Crosby博士目前负责C5ISR领域内的人工智能运用与创新,专门为美国国防部研发战场人工智能(AI)系统。本文阐述了军事人工智能效能框架,首次提出了评估人工智能效能的五项要求,并对人工智能项目投入实战应用提出了建议。

  • 2022-04-07
  • 阅读157
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AI时代安防智能化技术在智慧城市中的深度应用

随着人工智能技术的兴起,AI似乎无所不能,融入到衣食住行等生活的方方面面。人们甚至提出:在AI时代,有多少职业会被机器人所取代?而中国开放包容的应用环境,也为AI技术的落地提供了非常好的实践场所。随着一批具有较强自主创新能力和市场影响力的本土IT和安防企业的迅速成长,中国在AI智能技术研究和应用水平都处于世界前列。

  • 2022-04-06
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面向“共智”的配电网数字孪生评价系统

数字孪生在最近几年内被业界重新谈起,各领域都在基于数字孪生的技术理念来构建相应的体系、方案及生态,在工业互联网领域已经有不少的企业在积极尝试落地。数字孪生有5个成熟度等级[1],从“数化”、“互动”、“先知”、“先觉”、到最高等级的“共智”,代表数字孪生体的不同成长阶段。电力行业作为国民经济的基础支撑行业,伴随着新基建和能源互联网的建设,随着大数据、人工智能和工业互联网相关新一代信息技术的不断成熟,借助数字孪生也在推进相关实践。面向新一代配电网规划、建设、维护和管理需要的配电网数字孪生体已经逐步实施到“先觉”阶段,在某些场景中已开始探索“共智”。建设配电网数字孪生评价系统,能够支撑加快建立安全、经济、精准、智能的配电网建设、运维与运营模式,打造智慧可靠、节本增效的下一代配电网建设新标杆,探索可复制可推广的物联网高质量发展路径。

  • 2022-04-08
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旁瓣消隐技术在雷达中应用

电子对抗在现代战争中的作用日趋重要,没有雷达抗干扰技术的雷达完全失去其发现测定敌人目标的功能。从降低天线旁瓣干扰方面考虑,雷达抗干扰技术主要包括旁瓣对消技术和旁瓣消隐技术,旁瓣对消器在有一个辅助天线的情况下抑制一个干扰源的效果非常好,但是不能抑制虚目标转发式干扰。因此,需要用另外一种电子反干扰(ECCM)技术对抗不同的干扰,也就是雷达旁瓣消隐技术。

  • 2022-04-06
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数据链2.0:智能化战争的制胜利器?

分析了数据链与战争形态之间的发展关系,结合物联网、云计算、人工智能等新技术发展,对数据链2.0—武联网的主体架构“浮云、泛网、智端”进行了深入分析,进一步提出了决策处理前移、机器互识、智能微端控制等技术,构建以全维域作战要素互操作、侦控打评信息高效流转为核心特征的智能跨域杀伤网发展思路,实现网络信息体系向战场末端聚能,支撑发现即摧毁能力的形成。

  • 2022-04-06
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城市同质感知区域识别:城市视觉智能+复杂网络分析

本研究提出了一个利用街景图片和多层次网络聚类方法发现同质城市感知地块,并在地块尺度探究城市感知和城市功能之间关系的分析框架。将此方法应用于中国典型城市北京,从定量和定性的角度证实了该框架识别同质城市感知地块的有效性。同时,我们的分析结果也表明,优化城市功能类型,提高城市功能的混合程度可以使得城市感知变得更加友好。

  • 2022-04-06
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一种耦合“人机对抗”策略和街景数据打分的城市感知空间分布获取方法

近些年随着大量带有地理标签的图片数据集的出现,由于其包含着丰富的可视信息,可以准确刻画城市的视觉环境。此外人类大脑和视觉也是城市居民获取对周边环境感知最为直接和有效的方式,在对自然场景的全局性理解和识别方面具有本质的优越性,因此城市街景可以更好的辅助我们对城市感知的定量分析和定性理解。

  • 2022-04-06
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两种基于深度学习的城市感知模型对比研究

本研究以武汉市两条典型街道为研究区域,将采集的视频图像数据作为模型输入,选取了两种具有代表性的方法:1)端到端卷积神经网络(CNN模型);2)基于全卷积神经网络和随机森林(FCN+RF模型)。通过比较两种模型的精度,分析了模型在不同城市场景中的适应性。基于POI数据和OSM路网数据,分析了CNN模型与城市功能的关系,并验证了模型的可解释性。

  • 2022-04-06
  • 阅读150
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2026人工智能时代的中国人力资本研究报告

本文探讨了人工智能在中国的快速发展对中国人力资本研究带来的深刻挑战。中国在人工智能基础研究、技术转化与产业应用等方面取得显著进展,推动了生产方式和劳动力需求结构的变化,也对传统人力资本理论提出了新的解释要求。本文回顾了经济学研究中用于分析人工智能影响的“任务一技能分析框架”,该框架通过将生产过程分解为不同任务,考察人工智能的自动化效应、任务替代与互补效应、新任务创造效应以及全要素生产率效应。文章进一步指出,现有框架仍难以充分解释人工智能浪潮下就业结构调整、技能需求变化与收入分配差异等复杂经济后果。未来研究有必要将企业、劳动者和家庭等主体的决策行为纳入统一的均衡分析框架,以更全面地理解技术进步与人力资本积累之间的互动机制,并为制定兼顾效率提升与公平保障的公共政策提供理论依据。

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2026人生有趣处乐龄族兴趣学习心理洞察报告

第一层 近一半(42%)乐龄学员把"让身体更舒服一点”作为报名理由。他们走进课堂,最根本也最深层的诉求是把健康的主动权握回自己手里,这是一种温和的自我照顾,也是最朴素的主动健康。 第二层 37%把"找搭子"作为报名理由。对他们而言,兴趣是桥,人才是彼岸。他们既想学点东西,也想找到一起玩、一起陪伴的伙伴。课程之外,社交归属感同样是驱动报名的关键力量。 第三层 圆梦、价值感与利他心构成第三层动力。33%想弥补往日遗憾,24%寻求自我价值证明,23%想发挥价值、帮助别人。三者比例接近。兴趣学习不仅是娱乐,更是乐龄阶段自我实现与社会连接的重要方式。

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2026人与AI共同进化-人工智能发展十大趋势报告

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