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山东案例:智慧高速与车路协同探索与实践

国家提出的《交通强国建设纲要》、《国家综合立体交通网规划纲要》的要求 交通运输部2018年2月部署加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点,,交通运输部2020年8月下发关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见。 1、截止2020年底,全国通车的16余万公里高速公路,亟需解决质的提高及效率问题。高速安全事故频发,导致人民的生命财产面临巨大损失,社会各界对高速公路运营管理的反响。 2、高速公路的数字化、信息化应用发展与当前的数字化、信息化发展不匹配;高速公路自身发展的倒逼。高速公路潜力的发挥、运行的效率、社会对服务的要求资产管理、建设、养护运维需要信息化,以及应急协调调度。 3、智慧高速是一项全局性、系统性工作,宜立足自身优势,加强顶层设计统筹数字化转型 路网 布局规划、业务、产业和技术发展实际,开展相关工作。

  • 2021-07-21
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高校全场景智慧教室建设方案(46页 PDF)

高教全场景智慧教室解决方案包括: 1、项目建设背景 2、智慧教室建设面临的4大问题 3、互联网+时代教学环境定义 4、智慧教室解决方案架构 学习环境重构、教学模式创新、教学数据应用、智慧教学赋能 5、智慧教室方案价值

  • 2021-07-21
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深度强化学习在智能城市领域应用介绍

深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态,动作,奖励是三要素。在建模过程中,智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境,然后接收到下一时刻状态信息和奖励。 以众所周知的AlphaGo为例,盘面就是当前的状态,动作就是下一步往哪里落子,奖励就是最终的输赢。整个强化学习过程就是不断与环境交互,在交互的过程中产生数据,并利用这些交互产生的数据来学习的过程。正是在深度强化学习的帮助下,AlphaGo得以横扫世界级顶尖棋手。所以相比于有监督学习方法,深度强化学习在特定场景下可以达到超越人类的水准。 在围棋领域大放异彩之后,深度强化学习也在不断地拓展着自己的疆域,游戏、金融等越来越多的领域也出现了深度强化学习的身影。现代城市作为人类生产、生活的核心区域,是一个汇聚了交通、物流、能源等多个产业的复杂综合体。如果能够优化这种复杂结构,那么将会带来巨大的社会价值。而强化学习恰好可以做到这件事情。本文将为大家介绍几个强化学习在智能城市领域的应用案例。

  • 2021-07-21
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详解人工智能视频监控技术及应用

智能视频监控是以数字化、网络化视频监控以基础,但又有别于一般的网络化视频监控,它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效地协助安全人员处理危机,并最大限度地降低误报和漏报现象。

  • 2021-07-21
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人工智能技术在航天工程领域的应用体系研究

在系统分析和总结人工智能航天领域应用研究现状的基础上,开展了智能航天体系顶层设计,从分系统、单星、体系等多维度研究了航天领域人工智能应用分级标准,提出了智能航天体系概念内涵,基于安全性、可用性、可扩展性等约束,提出包含底层基础设施、智能算法层、体系层、应用层等多层次的智能航天体系架构,给出了各层次的主要构成、支撑技术、相互关系以及交互模式,可为加速推进新一代人工智能技术在航天领域的应用提供参考。

  • 2021-07-20
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工智能技术在钢铁行业中的应用研究

中国钢铁工业经历多年高速发展,当前正处于“高产量、高成本、低价格、低效益”的粗放发展向高质量发展转变的过程中,在市场需求方面向小批量、多品种、定制化的趋势发展。中国钢铁企业依旧面临严峻挑战,除受上游原材料行业和下游钢铁产品深加工行业的双重影响外,钢铁企业自身产品结构不合理、生产管控水平低、能源消耗高以及产品质量稳定性差等问题也是影响企业竞争力、限制企业持续性发展的内在重要因素。

  • 2021-07-20
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基于人工智能技术的诊后管理平台构建

将人工智能技术应用于诊后管理服务流程和服务模式,研究适用于诊后随访场景的多模态人机交互技术与自然语言理解技术,构建以医疗为基础、以患者为中心的诊后管理体系和及时高效、全方位的智能化诊后管理服务平台,解决当前国内诊后管理所面临的信息采集不便、方式单一、效率低下、过度依赖人工等痛点问题,打通医患之间沟通的重要桥梁,提升对患者离院后的关怀与患者的医疗服务“获得感”,促进医患关系和谐,提升医疗服务质量与水平。

  • 2021-07-20
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ERP信息化建设解决方案

ERP系统是企业资源计划(Enterprise Resource Planning)的简称,是指建立在信息技术基础上,集信息技术与先进管理思想于一身,以系统化的管理思想,为企业员工及决策层提供决策手段的管理平台。

  • 2021-07-20
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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