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人工智能小镇建设实施方案

人工智能未来小镇将以世界眼光,超前规划,创造性地打造全球人工智能全场景应用示范基地、协同创新高地、产业协作阵地,实现“生活更美好、生产更高效、生态更宜人”的发展目标,建设具有全球示范效应的人工智能未来城市样板。

  • 2021-10-08
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人工智能辅助诊疗建设方案

人工智能辅助诊断能力提升项目通过建设人工智能辅助诊疗系统、人工智能质控审核系统和运行监管系统,利用健康医疗大数据和人工智能技术构建人机耦合的新型基层诊疗模式,提高我市基层医疗机构医务人员的诊疗服务能力。

  • 2021-10-08
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人工智能产品解决方案

AI的概念早在上个世纪五六十年代就已经提出来了,但是由于受到算力的限制没有发展起来。举个例子,你对一个模型进行训练,但是算力不足,可能你的训练需要1周才能出结果,而且训练出来的结果不一定是非常合适的。所以这就会让开发者很沮丧。

  • 2021-10-08
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溯因推理:人工智能的盲点

从科学的角度来看,AI 的神话假设我们将通过在狭义的应用上取得进展来实现 AGI,如图像分类、理解语音命令或玩游戏等。但这些狭隘人工智能(Narrow AI, 只能完成某一项特定任务或者解决某一特定问题的人工智能)系统所采用的技术并不能解决通用智能能力必须解决的更广泛的挑战,如进行基本对话、完成简单的家务或其他需要常识的任务。

  • 2021-09-30
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智慧工厂的4大典型应用场景

智慧工厂是在数字化工厂的基础上,以数据为轴激发企业智慧化进程,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务,清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据,以及合理的生产计划编排与生产进度。

  • 2021-09-29
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北森“智造人力+”解决方案发布

北森重磅发布“智造人力+”一体化HRSaaS解决方案,从流程、管理、人才、体验等一体化维度,深入制造业特色业务场景,打造制造业“场景能力”更强的人力资源解决方案,支招制造业人力资源数字化转型升级深入,和众多企业一起,共迎这最好和最坏的时代。

  • 2021-09-29
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“互联网+”智慧农业体系汇报文件

智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去,运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制,使传统农业更具有“智慧”。除了精准感知、控制与决策管理外,从广泛意义上讲,智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。

  • 2021-09-24
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电子行业产业链趋于成熟VR行业高增长期来临-21082641页

电子行业产业链趋于成熟VR行业高增长期来临-21082641页

  • 2021-09-22
  • 阅读491
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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