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161页自动驾驶汽车决策与控制-清华百度联合出品

自动驾驶汽车是指能够通过车载传感系统感知道路环境、自动规划行车路线并控制汽车到达预定目的地的一种智能汽车。自动驾驶汽车集自动控制.休系结构,人工.智能,视觉计算等众多技术于一休,是计算机科学,模式识别和智能控制技术结合的产物。本书对自动驾驶汽车决策与控制技术进行了系统介绍,主要内容包括:自动驾驶汽车全局路径规划,汽车行为决策,汽车运动规划、自动驾驶汽车控制、基于Apollo平台的决策与控制实践等。

  • 2021-12-06
  • 阅读3925
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  • 161页
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人工智能在能源石化行业中的应用——以智慧油气为例

2019年3月12日,阿里巴巴研究团队发布了关于“智能+”的重磅报告:《从连接到赋能:“智能+”助力中国经济高质量发展》。报告从四个方面展开:从“互联网+”到“智能+”; “智能+”推动产业创新发展;“智能+”让生活更美好;“智能+”助力全球化与经济治理。

  • 2021-07-07
  • 阅读2627
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  • 122页
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GSMA人工智能赋能安全应用案例集

当前,新一轮科技革命和产业变革正在萌发,在 5G、大数据、云计算、深度学习等新技术的共同驱动下,人工智能(AI)作为新型基础设施的重要战略性技术加速发展,并与社会各行各业创新融合,引发链式变革。特别是在网络空间安全防护领域,人工智能在威胁识别、态势感知、风险评分、恶意检测、不良信息治理、骚扰诈骗电话检测、灰黑产识别等方面有其独特的价值和优势,应用需求呈现跨越式发展,产生了显著的溢出效应。为探索解决行业安全应用前沿问题,打造 AI in Security(人工智能赋能安全)最佳实践“样板间”,并推动全球信息通信行业对人工智能在在安全领域形成共识,形成普及应用和规模发展,提升网络空间智能安全防护水平,特编制本案例集

  • 2021-03-31
  • 阅读2145
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  • 114页
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2020我国工业机器人行业发展现状市场上下游产业链分析研究报告

工业机器人被誉为“制造业皇冠上的明珠”,是带动产业转型升级的强劲动力,同时也是提升国家实力与竞争力的关键所在。近年来,在人口红利不断消散、自动化需求日益增强的背景下,同时随着人工智能、5G、工业互联等新技术的应用,工业机器人的应用场景和市场规模迅速扩张,发展前景一片蓝海

  • 2021-03-31
  • 阅读2223
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  • 71页
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2020中国智能制造工业机器人3C自动化行业市场需求产业研究报告

在人口红利减弱,产业升级和效率提升的背景下,智能制造大势所趋。“围绕 推动制造业高质量发展,强化工业基础和技术创新能力,促进先进制造业和现代服 务业融合发展,加快建设制造强国”已被明确写入政府工作报告,产业升级迫在眉 睫,智能制造大势所趋。目前阶段,行业发展逻辑相对清晰,我们认为制造业产业 升级如此迫切主要有以下原因和趋势

  • 2021-03-31
  • 阅读2146
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  • 35页
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人工智能商业化研究报告

宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力 ? 商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化,即:企业利用人工智能技术来解决 实际的问题,并通过市场进行规模化变现的行为。 ? 目前,七类人工智能技术已经进入商业化阶段,商业化路径大致可分为两种。一种是人 工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地;另一种是实体产业 积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。

  • 2021-03-28
  • 阅读1196
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  • 86页
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人工智能+制造 产业发展研究报告

过去两年,消费升级、智慧零售、智慧城市等概念成了大众讨论的热点。   除了这些概念是新经济的增长点之外,另一个原因是当这些概念落实在我们生活中一个又一个场景的时候,为我们的生活、工作和学习带来了许多便利和变化。   然而你知道吗?消费者端的众多变化其背后是对制造业和供应链体系的全新挑战。已经成熟的制造业体系如何应对全新的消费升级需求?

  • 2021-03-28
  • 阅读1102
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  • 27页
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人工智能发展与数据安全挑战

当前,随着以“数字新基建、数据新要素、在线新经济”为特征的新一波数字经济浪潮全面来临,全球人工智能发展逐步从“探索期”向“成长期”过渡,在技术和产业上均进入重要的转型阶段。在此背景下,人工智能发展和数据安全问题日益深度交织融合,影响用户隐私、公民权益、商业秘密、知识产权、社会公平、国家安全等各个方面,数据安全问题已然成为人工智能全面新发展的重要制约瓶颈和亟需突破的关键挑战。

  • 2021-02-27
  • 阅读1093
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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