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关于人工智能,您如何创业.pdf

2006年,人工智能迎来大爆发.可以说这注定是不平凡的一年,因为深度学习( Deep Learning)的提出,人工智能开始迎来第三次发展高潮.毫不夸张地说,这个时代可能会让人类以最快的速度完成一次前所未有的大"突变".一批批科学家、工程师离开实验室,在语音识别、计算机视觉等领域踏上"创业"之路。

  • 2021-09-16
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基于AI(人工智能)智慧企业综合解决方案

人工智能给传统产业注入了新鲜血液,也改变了企业传统的经营运作.其在为财务管理带来有利支撑的同时,也对传统的财务理念,财务处理系统,财务管理模式等提出了更高的要求.财务管理作为精细管理和价值创造的重要工具,已成为人工智能时代企业"升级版"的关注方向和重点内容.本文利用人工智能时代的信息及资源,提出人工智能视阈下的智慧财务管理,构建人工智能视阈下"智慧财务"的亭屋模式架构,帮助企业利用人工智能时代的宝贵资源进行前瞻性分析的同时规避企业财务风险,提升财务管理效率和经营业绩。

  • 2021-09-16
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基于AI(人工智能)人脸识别应用解决方案

AI的概念最早于1956年由美国的一批科学家提出,上世纪60年代人工智能进入研究台阶段。2016年3月,阿尔法狗与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜。人们突然意识到一个新的物种诞生了,把我们带进了AI(人工智能)时代。

  • 2021-09-16
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2019智慧城市需求分析及总体解决方案_图文.ppt

智慧城市的发展面临着多种挑战,但一旦建设成功则会带来极大的方便性。智慧园区解决方案主要应用于产业园区服务及管理领域,面向入驻企业及园区管理运营单位,主要解决以下用户关注的问题:提供云计算园区服务平台,解决园区入驻企业各自搭建IT及企业公共应用系统,资源浪费、效率低下、建设费用昂贵的问题;提供园区管理应用,实现园区整体运营管理体系的智慧化,提升园区整体的服务水平。

  • 2021-09-15
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智慧城市和智慧园区等-地磁检测解决方案[28页].pptx

“智慧城市”的理念就是把城市本身看成一个生态系统,城市中的市民、交通、能源、商业、通信、水资源构成了一个个的子系统。这鞋子系统形成一个普遍联系、相互促进、彼此影响的整体。在过去的城市发展过程中,由于科技力量的不足,这些子系统之间的关系无法为城市发展提供整合的信息支持。而在未来,借助新一代的物联网、云计算、决策分析优化等信息技术,通过感知化、物联化、智能化的方式。

  • 2021-09-15
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在科技企业之外,为何人工智能应用如此之难?

对于多数有兴趣使用人工智能(AI)的企业来说,不存在可以效法的明确模式。亚马逊和谷歌等大型互联网企业使用的构建AI的方法实在无法转化——多数企业都没有可以用来培育模式的大量数据。 因此,制造业、农业和医疗卫生等行业需要采取不同的方法:使用数据而不是代码进行编程。这些行业的企业拥有的数据集通常相对较小,定制系统成本高昂,而且会被试点与生产之间长久的时间间隔吓退。

  • 2021-09-13
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制造业人工智能8大应用场景

人工智能的概念第一次被提出,是在20世纪50年代,距今已六十余年的时间。然而直到近几年,人工智能才迎来爆发式的增长,究其原因,主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。 物联网使得大量数据能够被实时获取,大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑,云计算则为人工智能提供了灵活的计算资源。这些技术的有机结合,驱动着人工智能技术不断发展,并取得了实质性的进展。AlphaGo与李世石的人机大战,更是将人工智能推到了风口浪尖,引爆了新一轮的人工智能热潮。

  • 2021-09-08
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人工智能-一般搜索算法原理

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

  • 2021-09-08
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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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