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智慧农业整体规划建设方案

利用物联网技术、通过手机、平板、电脑实时获取环境信息,通过农作物生产模型分析,远程自动控制,保证区域大棚内最适宜作物生长,集约化、网格化管理,从田间道指尖、从经验到精确,从人工到智能,实现高产、优质、高效、生态、安全的农业生产

  • 2021-02-23
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离散数字化制造智能工厂解决方案

重庆大学机械自动化专业,国内知名上市制造企业工作12年,企业信息化管理咨询3年,英文businessadvance,国家二级物流师,深度参与德国BMW、意大利PIAGGIO、DELOVO、法国DSW等多个国际项目,与国内上千家制造企业开展过合作交流,熟悉离散制造业务难点,善于将精益生产思想与智能信息化技术系统融合,并实战参与长安工业、森稞精机、江铃桥齿、宗申动力、长盈电缆、通得电气、渝江压铸、汇灵机械等多个代表项目。

  • 2021-02-22
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钣金数字化智能工厂整体解决方案

如何打造数字化智能工厂数字信息化智能工厂基于钣金行业的平台,融合ERP、PDM、APS、MES、TPM等应用软件系统,旨在帮助企业打造一个数字化、信息化的立体全方位工厂。结合自动化技术和设备的应用后,最终只需要工程师在办公室将图纸和工艺做好后,通过PDM系统自动将程式编好传输给机床,APS排产系统通过ERP的对接下单生产任务给机床加工,MES系统实时地反馈整个状况,TPM系统实时地监控设备的生产状态,达到实现无人化生产的目标。

  • 2021-02-22
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“煤矿大脑”在智能煤矿的应用

1 何为智能化2 智能化煤矿集成方法论3 智能煤矿解决方案4社会效益分析

  • 2021-02-22
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三种分布式人工智能主流框架方案对比

在最近的几年中,人工智能随着神经网络的突破,得到了巨大的发展,特别在图像、分析、推荐等领域。在人工智能快速发展的同时,计算规模不断扩大、专家系统过于单一、神经网络模型的灵活性、应用领域的复杂行等问题,也在不断升级。在这样的环境下,分布式人工智能的发展被研究机构和大型企业提上日程。分布式人工智能,可以解决集中化人工智能的几个主要问题:? 规模化的计算问题。? 计算模型的拆分训练。? 多智能专家系统的协作。? 多智能体博弈和训练演化,解决数据集不足的问题。? 群体智能决策和智能系统决策树的组织,适应复杂的应用场景,比如工业、生物、航天等领域。? 适应物联网和小型智能设备,联合更多的计算设备和单元。

  • 2021-02-20
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深度学习在计算机视觉领域(包括图像,视频,3-D点云,深度图)的应用一览

计算机视觉应用深度学习堪称突破的成功点是 2012 年 ImageNet 比赛,采用的模型是 CNN,而不是 Hinton 搞的RBM 和 DBN 之类,就是 Hinton 学生做出来以他命名的 AlexNet。图像数据的特征设计,即特征描述,一直是计算机视觉头痛的问题,在深度学习突破之前10多年,最成功的图像特征设计 (hand crafted feature)是SIFT,还有著名的Bag of visual words,一种VQ方法。

  • 2021-02-20
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使用Python进行图像处理—图像分割的无监督学习

到目前为止,我们使用的大多数技术都要求我们通过其特征手动分割图像。但是我们实际上可以使用无监督的聚类算法为我们完成此任务。在本文中,我们将讨论如何做到这一点。

  • 2021-02-20
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人工智能的7大应用模式

从自动驾驶汽车、预测分析应用程序、人脸识别,到聊天机器人、虚拟助手、认知自动化和欺诈检测,人工智能的用例很多。然而,不管 AI 的应用如何,所有这些应用都是有共性的。他们基本上属于七个常见模式中的一个或多个。这七个模式是:超个性化、自主系统、预测分析和决策支持、会话/人机交互、模式和异常、识别系统和目标驱动系统。

  • 2021-02-20
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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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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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当前,全球数字经济加速发展,以大模型、智能体为代表的新一代人工智能技术加速落地,智算需求爆发式增长。作为智算设施的重要组成,数据处理器(Data Processing Unit,DPU)凭借软硬协同的专用加速能力,实现网络、存储、安全等任务的高效卸载,破解传统计算架构的性能瓶颈,助力算力资源的高效调度,降低系统总拥有成本,为模型训练、应用推理、边缘计算等场景提供支撑,被业界认为继CPU、GPU之后“第三颗主力芯片”

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北京朝阳法院涉金融机构适当性义务纠纷案件审判白皮书

金融是现代经济的核心、实体经济的血脉。金融机构的适当性义务,作为金融投资者保护的核心制度,是指金融机构在推介、销售金融产品或提供金融服务时,应当履行的了解客户、了解产品、适当匹配的义务。适当性义务的实质履行,既是消除金融交易双方信息差异,规范金融产品销售行为的关键,也是防范金融风险,守护市场公平,实现“卖者尽责、买者自负”理念的核心保障,关系区域营商环境的持续优化与金融市场行稳致远。

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