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人工智能技术发展现状:机器人技术、机器学习、计算机视觉以及自然语言处理

在人工智能、大数据以及区块链等数字技术不断发展的今天,企业管理者也许都在探索所在企业的数字化转型之路。在埃森哲近期公开的《技术展望2020》中,该咨询机构呼吁企业管理者需要在思考数字化转型的过程中充分注重使用技术时的用户体验,需要明确不同智能技术的应用场景及其创造的价值来充分研判技术对用户带来的好处和影响。

  • 2021-06-16
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智慧城市是新型城镇化的动力标志-牛文元

城市与乡村有效衔接,良性互动的基础在于新型城镇化,而智慧城市将为这些赋能

  • 2021-06-16
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基于5G技术的煤矿智能化开采技术研究与探索

智能化采集能源技术一直是我们研究的方向,最大程度减少人员参与,在高危领域实现完全智能化

  • 2021-06-16
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数字化时代的数字医保_内涵、价值、挑战与治理思路

当今世界已迈入数字时代,各国的医保、医疗服务体系正在广泛对接数字化,进入“数字医保新常态”。数字医保是依托于大数据、人工智能、物联网、区块链等数字技术开展的医保治理。数字化推动医保的治理手段和方式转型升级,提高了治理效率、保障水平和保障质量,促进了保障效果的公平性。不过,数字医保仍面临治理主体间利益协调与保障内容选择难题,治理方式和治理手段的局限等挑战,需要在提升数字医保技术水平、完善数字医保标准建设并注重隐私保护的基础上,建立跨区域医保管理协作机制,推动线上线下融合,调整支付方式,协调各方利益,循序渐进地增加保障内容。

  • 2021-06-16
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规划管理档案数字化过程中质量控制策略研究

规划管理档案工作是国家档案事业的重要组成部分,其对城乡建设和发展有着重要的影响。数字化转型背景下,规划档案的数字化管理已经成为一种主流趋势。但在档案数字化的过程中,档案数字化质量控制方面,依然存在着许多亟待解决的问题。通过分析规划管理档案在数字化过程中存在的问题,不仅可以提高人们对规划管理档案数字化过程中质量控制的重要性的认识,还可为实现规划管理档案数字化过程的规范化控制,提高规划管理档案数字化的效率等目标提供理论支持。本文阐述了规划管理档案及其数字化的必要性,并通过分析数字化管理的整体规划、操作流程、基础条件等方面存在的问题入手,对规划管理档案数字化过程中的质量控制策略进行了探讨。

  • 2021-06-16
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智能制造数字化人才分类体系及其标准研究——美国DMDII的数字人才框架启示

智能制造人才分类体系及其标准是建立以数字化、网络化以及智能化为中心的新制造业职业布局的理论基础。通过对美国数字制造与设计创新研究所(DMDII)发布的数字人才框架中165个新职业的分析发现,制造业创新研究所将成为数字制造人才新的提供系统,职业布局的整体呈现为数字制造生态系统利益相关者提供共同行动框架,以及类层的职业角色分类为数字制造优先人才和过渡人才战略提供制定依据,构成了美国DMDII数字人才框架的基本特征。此研究对完善中国智能制造数字化人才分类体系及其标准具有以下启示意义:建立“技术领域一人才分类 技能标准一教育实现”的分类逻辑;制造业创新中心应关注技术创新与数字人才的并行开发;以数字制造优先人才分类体系的完善推进数字制造整体职业布局的形成。

  • 2021-06-16
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人工智能背景下职业教育变革及模式建构

职业教育已然成为教育的重中之重,发挥职业教育的作用,离不开科技的赋能。 职业教育已然成为教育的重中之重,发挥职业教育的作用,离不开科技的赋能。

  • 2021-06-16
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互联网+智慧城市信息化管理平台建设方案

“互联网+”智慧城市信息化管理平台将利用物联网、传感网、云计算、大数据、三维实景以及新—代的通信技术深化城市地理、资源、生态环境、人口、经济、社会综合事务的数字化、网络化,构建基于“智慧+互联+协同”的全新城市管理、运营模式,提供更多的信息量、更强的分析能力促进决策的科学性。

  • 2021-06-15
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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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