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论元宇宙与高等教育改革创新

元宇宙是一个脱胎于、平行于、独立于现实世界的深度沉浸式人造虚拟空间。它有沉浸感、低延迟、随地性、多样性、虚拟身份、朋友、充满活力的经济、电子文明八大特征与要素。元宇宙在高等教育领域具有广阔的应用前景。“元宇宙+教育”有技术功能、过渡接受、认知心理三种机理。国内外部分大学已经开展“元宇宙+高等教育”革新实践,为元宇宙与高等教育革新提供了重要示范和宝贵经验。元宇宙促进高等教育未来发展的路径主要有教学元宇宙化、校园元宇宙化、培养元宇宙人才、跨学科研究元宇宙、校企合作发展元宇宙。

  • 2022-04-22
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危险化学品安全生产规划方案

为深入学习贯彻习近平总书记关于安全生产重要论述,认真落实党中央、国务院关于全面加强危险化学品安全生产工作的决策部署,指导做好“十四五”期间危险化学品、油气和烟花爆竹安全生产工作,强化重大安全风险防控,有效遏制防范重特大事故,全面提高安全生产水平,应急管理部近日印发《“十四五”危险化学品安全生产规划方案》(以下简称《规划方案》)。《规划方案》明确了“十四五”时期危险化学品安全生产工作的指导思想、基本原则、主要目标和具体举措,对全国危险化学品安全生产工作作出系统谋划部署。

  • 2022-04-19
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基于低轨互联网星座的全球导航增强——机遇与挑战

针对当前卫星导航发展的瓶颈问题,结合当前低轨互联网星座蓬勃发展的趋势,提出了基于低轨互联网星座的全球导航增强系统建设方案。从新兴用户群体对PNT性能的需求、低轨互联网星座的优势、建设成本优势以及通导融合优势等角度出发,分析了低轨全球导航增强的发展机遇。从频率资源、功率资源以及收敛时间三方面,总结了发展低轨全球导航增强系统面临的挑战。在此基础上,为系统体制、信号体制以及系统建设提出了发展建议。最后给出了总结:认为低轨全球导航增强采用天基监测+信号增强体制,信号落地功率有望提升15~30dB,收敛时间缩短至秒级,信号频段向Ka频段扩展,最终实现城市挑战性环境下快收敛、高精度、高完好、高安全、高可用的PNT目标。

  • 2022-04-13
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构建智能风控工具体系

数据平台由三个模块组成,分别实现数据接入、管理和校验功能,外部数据接入模块实现外部数据接入流程的标准化

  • 2022-03-30
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数字时代刑事侦查与隐私权保护的界限

手机基站定位信息作为一种能够揭示犯罪嫌疑人具体行为轨迹的电子数据,正在为警方新的取证热点。尽管该类数据涉及手机用户的个人信息,却为通信服务运营商所事实存储并处置。因此,围绕着手机基站定位信息的隐私性、权属纷争,以及警方进行手机搜查、证据采集的程序要求等,美国司法界以卡平特案为契机,在全国展开了激烈的争论。本案不仅涉及隐私信息标准的制定,还探讨了数字信息时代司法、执法有效性与公民隐私权益间的权衡问题,更进一步将问题延伸至了包括云计算、物联网在内的刑侦技术发展新领域。因此,对本案的研究不仅有助于了解美国在技术升级背景下对刑事侦查与隐私权保护界限的思考脉络,通过梳理其裁判沿革与理论发展,更可为我国隐私权保护标准的制定提供有益借鉴。

  • 2022-02-21
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iFly固定翼推荐方案

无人机意即无人驾驶航空器,英文Unmanned Aerial Vehicle(缩写UAV),包括无人驾驶固定翼飞机(Aircraft)、无人驾驶直升机(Helicopter)和无人驾驶机(Airship)等。无人机遥感系统则指包括无人驾驶飞行平台、飞行控制系统、遥测遥控系统、遥感设备及其控制系统、发射回收装置、操作控制软件、图像处理设备及软件等构成的具备遥感全过程功能的系统。

  • 2022-02-17
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大疆林业无人机解决方案

林地变更(及时掌握林地变化情况 ,包括 林 地 和 非 林 地 的 转 换 , 林 业 工 程 的 界 限 变 化 、 自 然 灾害 引 起 的 林 地 状 况 变 化 )

  • 2022-01-28
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基于智能出行大数据的城市空间活跃区分析及其应用

与传统地图平台相比,智能出行平台不仅更“灵活”,而且更“自由”。针对传统地图平台普遍存在的定位不准的问题,智能出行平台采取了“人工采集+大数据挖掘”的组合方案,可确保定位的精准和数据的实时更新,同时强大的大数据挖掘和计算能力能够让“智能更智能”。图1为智能出行的大数据构架。“苍穹”智能出行大数据平台是一款以打车软件为基础的城市出租车运行大数据分析平台(图2),可为广大用户提供出租车的分布状态、打车难易程度、打车需求量、打车订单时间、车费和行车轨迹等综合大数据信息服务,展示城市不同日期、不同时间段出租车运行的实时动态信息。基于手机客户端所记录的出租车供需数据,“苍穹”智能出行大数据平台能够直观地反映城市出租车聚集区、需求密集区及运行轨迹等信息,这些动态信息是交通活动分析及城市规划研究的重要支撑。

  • 2022-01-26
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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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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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