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重点业务感知监测分析机器人在网优智能化中的应用

广西联通基于前期积累的网络优化经验,积极探索机器学习、软件编排等技术,开发了“重点业务感知监测分析机器人”,从数据自动获取与数据处理、感知问题预测、智能定界分析、报告智能撰写输出、邮件推送这五大过程来智能洞察并优化重点业务感知,其应用效果显著,实现了网络优化从传统的“人工分析”到“智能分析”模式的变革,为未来的网优智能化进行积极探索。

  • 2022-03-16
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数字经济就业情况分析

数字经济不仅成为驱动我国国民经济增长的新引擎,而且培育了多元化的就业需求,扩大了更广泛的就业领域。基于国内现有文献,先从我国数字经济现状出发,着重分析数字经济就业特征以及数字经济对就业的影响,然后对数字经济如何促进更高质量就业提出对策建议和未来展望。

  • 2022-03-12
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企业数字化转型转什么?如何转?

本文谈论企业数字化转型,重点围绕数字化转型的本质究竟是什么?企业如何进行数字化转型这两个关键点。 云原生、微服务、中台等,这些仅仅是数字化转型能力框架中的技术支撑平台底座。这个技术平台最终还是需要为业务目标和战略服务,因此搞清楚企业进行数字化转型的内在诉求才是最重要的。

  • 2022-03-15
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人工智能历史、现状与未来发展战略

人工智能问世60多年来,承载着人类对自己的智慧的无限自信。在这样的自信下,人工智能发展到了今天,人们在追求机器从事尽可能多的智力劳动的路上走得很快,也很远。今天人工智能的发展,实际上标志着人类第三次认知革命,即它的目标是通过探求人类智能认识自我而形成主观世界的机制,并把这样的能力赋予机器以改造客观世界,以实现人类智能的体外延伸。从这个意义上来说,人工智能的发展将会改变整个人类的文明进程。

  • 2022-03-09
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五个大数据发展趋势

2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。

  • 2022-03-09
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海流计的发展现状及其应用

为在恶劣的海洋环境下准确和便利地观测海流,人类自17世纪开始使用漂流瓶和海冰等漂浮物观测表层海流,开启人类观测海流的历史。1905年世界首台机械式海流计———厄克曼海流计问世,实现海流测量仪器从无到有、测量范围从浅到深和测量数据从直读到自容的转变。20世纪70年代末至80年代初,首台声学多普勒流速剖面仪(ADCP)实现非接触、无干扰和剖面三维的海流流速测量。20世纪70年代以来,随着海洋遥感卫星和海洋观测雷达等技术的不断发展和应用,实现对海流的全天候、大范围和不间断观测。经过百余年的发展,人类已发明和制造上百种测流仪器,获取和积累丰富的海流数据,为认知海洋、探索海洋、研究海洋和应用海洋奠定坚实基础。

  • 2022-03-07
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全球高分辨率数字高程模型研究进展与展望

地形(topography)是指地球表面的高低起伏形态,高程是描述地表起伏形状的最基本的几何量。美国麻省理工学院摄影测量学实验室的Miller和Laflamme通过摄影测量技术采样地形数据,用于解决计算机辅助道路设计相关的工程问题,最早提出了数字地形/地面模型(digital terrain model,DTM)的概念,即利用一个任意坐标场中选择大量已知X、Y、Z的坐标点对连续地面进行简单统计表示,得到描述地球表面形态多种信息空间分布特征的有序数值阵列。基于高程数据得到的派生产品,如坡度、坡向、曲率等地貌因子,均可以作为DTM的第三维分量用于描述地形特征。

  • 2022-03-07
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国外声呐技术发展综述

20世纪80年代,随着超大规模集成电路的出现,以及对声呐信号处理中大数据量处理和高速运算的要求,发展了一系列高速并行处理结构及器件,为声呐信号实现实时处理提供了条件。20世纪90年代以后,声呐发展未出现重大的突破,更多是适应电子信息技术的发展趋势,利用民用现成技术提高声呐的信息技术水平,适应浅海作战需求,同时降低成本。不过,20世纪90年代以后,在世界主要海军强国大力推动下,水声技术得到了长足发展。目前,水声技术中的水声通信问题已取得了较大进步,实现了具备中继能力的实时双向通信,这将促使潜艇融入整个海上编队,实现协同作战。

  • 2022-03-07
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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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