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人工智能关键技术专利态势分析

人工智能技术研究已有60年历史,当前全球人工智能相关专利申请量超过48.1万项INPADOC同族。人工智能相关专利最早出现在20世纪五六十年代,涉及驾驶控制、字符识别技术,美国、欧洲、日本和韩国等在人工智能技术领域研究起步比较早,早期进行了大量专利申请,2000年国外人工智能专利年度申请量已超过1.2万项。

  • 2022-03-10
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智能交通技术专利态势分析

智能交通技术体系庞大,涉及汽车、电子、通信、大数据和云计算等多领域技术的融合[1]。通常智能交通技术体系包括单车智能相关技术和基础支撑技术两部分(见图1)。在单车智能方面,自动驾驶是车辆智能化的技术发展方向;从技术层面看,环境感知、规划决策和控制执行是自动驾驶技术中3个关键技术分支[2]。大数据、云计算和高速移动通信网构成了智能交通基础支撑技术[3-4]。纵观智能交通整个产业情况,国内外传统车企、科技类企业、研究院所以及高等院校认为自动驾驶和V2X技术是智能交通的重要技术方向[5],均投入了大量的精力和资金进行相关研发,以期占据技术高地。

  • 2022-03-15
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绿色智慧城市与泛在能源物联网

泛在能源物联网是包含泛在电力物联网但比其范畴更宽的概念,它是指围绕能源系统各环节,充分应用移动互联网、物联网、人工智能、云计算、大数据、智能控制等现代信息化技术,实现能源系统各环节泛在智能互联、全面状态感知、高效信息处理、精准实时控制、智能人机交互、高效智能决策的智慧能源系统。

  • 2022-03-10
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面向智能制造全价值链的精益数字孪生体

当前,世界主要国家都在科技发展的新机遇中大力推动制造业产业创新,在这样的背景下德国提出了“工业4.0”概念,美国发布了先进制造业国家战略计划,我国也确定了以智能制造为核心建设制造强国的总体战略,这些战略计划都将实现智能制造作为新一轮制造业发展的核心。

  • 2022-03-09
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《数据管理能力成熟度评估模型》概述

《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

  • 2022-03-09
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一文读懂企业主数据管理

企业主数据指企业内一致并共享的业务主体。主数据管理,不仅包括硬件和软件,还是将数据作为重要资产管理的思想和办法,是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案,以保证主数据的完整性、一致性和准确性。

  • 2022-03-09
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水下碍航物信息三维可视化管理技术研究

研究了水下碍航物信息的获取、处理、显示和管理等一整套技术方法,以水下碍航物数据库为支持,实现水下碍航物数据的获取、海图碍航物信息自动入库、水下碍航物可视化编辑、元数据信息查询和空间定位等功能,并实现以图片库和模型库为支持的海图碍航物要素的三维空间表达,建立水下碍航物三维可视化管理系统平台,为海洋测绘作业人员提供全方位、一体化的技术支持和信息保障。

  • 2022-03-08
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多波束成像声纳系统低功耗设计

针对多波束成像声纳系统降低系统功耗提高续航能力的要求,从硬件和算法两个方面展开了对系统的低功耗设计。硬件方面通过采用单电源运算放大器(OPA)电路架构对系统调理模块的放大、滤波链路进行了重新设计,实际测试结果表明实现了14.37W的系统功耗降低。算法方面通过提出一种基于圆阵的旋转多波束形成方法,在完成系统多波束设计的基础上实现了85倍的资源优化效果,为信号处理模块的FPGA芯片低功耗选型提供了技术支撑。

  • 2022-03-08
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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