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人工智能信息

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  • 2022-10-12
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人工智能行业报告

在“新基建”7大领域中,人工智能及场景应用的基础建设,是消费投资的主战场。随着新型基础设施建设的加快,人工智能与各个应用场景融合将不断深入。未来,人工智能将更好的参与到全球创新生态的建设中,为中国产业赋能,为全球创新赋能!

  • 2022-10-12
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人工智能应用

北京市防汛信息化的现状和存在的问题,从智能决策、智能指挥、智能调度几个层面系统分析了防汛智能化业务需求, 就人工智能在防汛应急指挥中应用方面提出智能化防汛指挥系统应用场景

  • 2022-10-12
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人工智能与医学

AI(特别是深度学习)开始在三个层面产生影响: ? 临床医生将更快速、准确地进行图像分析; ? 卫生系统将通过改善工作流程减少医疗差错; ? 患者能够处理自己的数据,促进健康。

  • 2022-10-12
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人工智能在供应链中的应用

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  • 2022-10-12
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人工智能在交通领域业务应用白皮书2020

让机器实现人的智能,一直是人工智能学者不断追求的目标,不同学科背景和应用领域的学者,从不同角度,用不同的方法,沿着不同的途径对智能进行了探索。其中,人工智能发展历史上的三大主要的技术流派分别是符号主义、连接主义和行为主义。

  • 2022-10-10
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人工智能展览会

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  • 2022-10-10
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人工智能之数据挖掘

数据挖掘(Data Mining),是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息,并将其转化为计算机可处理的结构化表示,是知识发现的一个关键步骤。

  • 2022-10-12
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竞争对手分析

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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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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工业园区级虚拟电厂建设实践

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新型电力系统需要人工智能

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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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