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中国医疗机器人行业发展现状和市场前景

医疗机器人是指用于医院、诊所的医疗或辅助医疗的机器人。医疗机器人是一种智能型服务机器人,通过独自编制操作计划,并依据实际情况确定动作程序,然后把动作变为操作机构的运动,同时,具备医用性、临床适应性以及良好的交互性。

  • 2021-06-15
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TMT行业下半年投资机会展望

从中外竞争的角度看,未来几年是中美科技竞争的关键,其中主要就是对5G话语权等的争夺。目前,国内处于5G、云计算、人工智能等多重科技周期的起点。比如,5G带来的万物上云,也绝非一句空话,它在一定程度上重塑了终端。

  • 2021-06-03
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(完整版)智能建筑发展史及其未来广阔前景

伴随着楼宇智能化的崛起,智能楼宇管理服务行业渐渐成为朝阳产业。业内人士反映, 我市已有一批智能大楼, 还涌现了不少智能化住宅小区, 使智能楼宇管理人员成为 “抢手货 ”, 不少用人单位都期望加快培训和认证步伐。 但杭州目前的从业人员大多还是凭老经验吃饭的 普通电工,没有智能楼宇 “电管家 ”的资质。 据相关方面不完全统计,目前全国智能楼宇管理从业人员数量已经达到 70 万,主要集 中在北京、上海、广州等大城市中。我国数字化、智能化城市的建设速度日益加快,对智能 建筑管理师需求量也在急剧上升。 业内人士估计, 眼下北京的智能楼宇管理师的缺口大概在 10 多万人,而杭州、宁波、苏州等江浙一带经济较为发达的城市,管理师的缺口也达近万

  • 2021-04-21
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数字化未来 人工智能安全风险及其防控探析

新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起,为经济社会发展注入新动能,但人工智能技术如果运用不当,也会给公共安全、道德伦理、社会治理等带来威胁。近年来,加大力度防控人工智能安全风险已成为全球共识,我国在大力发展人工智能发展的同时,也需要针对这些风险同步采取规范措施,加强风险防控能力,保障人工智能安全健康发展。

  • 2021-03-28
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一图看懂工业互联网的加速度!

3月5日上午,十三届全国人大四次会议在人民大会堂开幕。“发展工业互联网,搭建更多共性技术研发平台,提升中小微企业创新能力和专业化水平。”连续第四年,工业互联网被写入政府工作报告。 就在不久前,工业和信息化部也印发《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》,制定出未来三年工业互联网发展蓝图。数字经济背景下,推进工业互联网建设,支撑制造强国和网络强国建设,提升产业链现代化水平,推动经济高质量发展和构建新发展格局,意义重大。

  • 2021-03-10
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数字化转型知识方法系列之四:数字化转型的五个发展阶段

数字化转型知识方法系列之四:数字化转型的五个发展阶段数字化转型共分为五个发展阶段:初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段。 数据是数字化转型的关键驱动要素,不同发展阶段的组织在获取、开发和利用数据方面,总体呈现出由局部到全局、由内到外、由浅到深、由封闭到开放的趋势和特征。基于数据要素在不同发展阶段所发挥驱动作用的不同,数字化转型的发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型等方面,在不同发展阶段有不同的发展状态和特征。

  • 2021-02-18
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数据资产运营体系:数据资产价值评估

2020年4月,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,正式将“数据”作为一种新型的生产要素写入文件,并明确提出了加快培育数据要素市场发展的策略。数据要素市场化配置上升为国家战略,其重要性进一步凸显。数据资产是企业数字化转型的重要载体,而基于数据驱动的数据资产运营是企业数字化转型成功与否的关键。 数据资产运营的核心目标是实现以价值为导向的持续运营能力提升,其关键在于补全数据资产价值评估环节,多维量化分析企业数字资产价值并为企业数据资产价值运营决策提供支持,真正意义上的做到数据资产运营的价值闭环,有效盘活数据资产价值。

  • 2021-08-19
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生成对抗网络及其在图像生成中的应用研究综述(中文版)

本文首先从模型的架构、目标函数的设计、生成对抗网络在训练中存在的问题, 以及如何处理模式崩溃问题等角度对生成对抗网络进行一个详细的总结和归纳;其次介绍生成对抗网络在图像生成中的两 种方法;随后对一些典型的、用来评估生成图像质量和多样性的方法进行小结;并且对基于图像生成的应用进行详细分析;最后对生成对抗网络和图像生成进行总结,同时对其发展趋势进行一个展望。

  • 2021-02-26
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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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