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基于深度强化学习的自动驾驶算法

深度学习可以学习视觉输入的模式,以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN),或者是特定的CNN框架,如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行,以减少计算时间。

  • 2022-04-20
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中国邮轮产业发展模式分析

中国邮轮产业的发展模式,既要体现邮轮产业发展的本身规律,还要与中国根本的经济体制、中国的发展阶段、新时代人民美好生活向往直接相关。欧美发达国家的邮轮产业发展模式虽然可以借鉴,但发达国家的邮轮产业是在跨洋客运班轮的基础上转型发展而来,而中国邮轮则是在国际大型邮轮公司的探索实践中、在中资邮轮公司与国际邮轮公司的共舞中逐步探索出来的道路。

  • 2022-04-20
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区块链技术在智慧园区中的应用探讨

区块链技术是革命性的,将会改变目前的生产、生活和社会规则,带来各行各业创新应用。通过探索智慧园区的特征及需求,从建设和应用场景方面入手,提出了区块链在智慧园区中的创新应用模式,使区块链智能合约、可追溯、不可篡改的特性在智慧园区的公共信息透明化和园区管理高效化方面发挥最大优势。

  • 2022-04-20
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我国科技经济结合的百年历程、经验启示与展望

回顾了自中国共产党成立百年以来,我国科技经济紧密结合的发展历程,共分为3个阶段,概述了每个阶段党和国家最高领导人关于科技经济结合论述的要点,以及科技经济结合的主要特征。科技经济结合始终是我国科技发展,特别是改革开放以来科技体制改革的中心议题。经过百年探索与实践,我国科技经济结合表现出五大发展经验与启示,即坚持继承与创新的结合、重视科学技术作为革命性力量的作用、重视理论与实践的结合、坚持普遍性与时代性的统一、重视创新作为科技经济结合媒介的重要作用。

  • 2022-04-20
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元宇宙行业深度研究报告:愿景、技术和应对

当前处于元宇宙萌芽时期,业内对于元宇宙的定义和理解并没有形成统一标准, 是百花齐放、百家争鸣的局面。Roblox公司首席执行官戴维·巴舒基提出了元宇宙 所需具备的八要素:身份、社交、沉浸感、 低延迟、多元化、随地、经济系统、文明。著名分析师MatthewBall提出元宇宙应 具有以下六个特征:永续性、实时性、无 准入限制、经济功能、可连接性、可创造 性。Beamable公司创始人Jon Radoff提 出元宇宙构造七个层面:体验、发现、创 作者经济、空间计算、去中心化、人机交互、基础设施。中国国内,有的机构提出元宇宙是整合多种新技术而产生的新型 虚实相融的互联网应用和社会形态; 有的 机构提出“元宇宙”是一个平行于现实世界,又独立于现实世界的虚拟空间,是映 射现实世界的在线虚拟世界,是越来越 真实的数字虚拟世界。

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美国网络空间战略综述:政策文件、预算与技术研发重点

美军将网络空间视为继陆、海、空、天外的第五大作战域,并将其列为国防部11项现代化优先事项之一,在美国等军事大国推动下,网络空间成为国家安全竞争和军事斗争的新疆域。文中对近年美国联邦政府、各部门及各军种发布的网络空间领域主要战略政策、规划计划进行梳理,研究其主要战略思想;分析美军2022财年国防预算、研究经费投向投量及重点项目的研发情况。本文研究成果对我国网络空间安全领域研究提供了技术支撑。

  • 2022-04-20
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通信感知计算融合在工业互联网中的愿景与关键技术

5G赋能工业互联网为工厂数字化、智能化、无人化提供了基础,但是也对网络提出了协同感知、通过感知信息的分布式协同传输与决策、通信精准QoS保障的要求,从而实现智能化生产与控制。针对工业互联网中的新型业务场景与网络的需求,提出了通信感知计算融合在工业互联网中的愿景,对通感一体化、通感算一体化的网络架构与协同机制和通感算一体化能力开放等部分关键技术挑战进行了阐述,并简要介绍了高精度定位、设备/环境管理、云化控制等潜在工业应用场景。

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ROADM技术在现网应用及问题研究

介绍了 ROADM 网络在组网和技术上的特点以及在现网的应用情况,根据 ROADM网络在建设和运营方面的实践经验,总结了ROADM网络在提高业务开通效率、降低业务时延、提升网络安全性和维护便利性方面的优势,分析了 ROADM网络在波长选择开关维度、业务恢复时长、网络建设成本、光缆纤芯消耗以及网络跨区域协同等方面所面临的挑战,进而有针对性地提出了相应的应对策略。

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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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