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阿里云视觉智能开放平台

大数据、云计算、人工智能时代的到来,引发各行业对于视觉智能能力的强烈需求; 阿里达摩院基于多年技术研发和在阿里的最佳实践应用,沉淀了丰富的商业化数据可作为AI产品数据训练基座,让商业化场景更易用。

  • 2021-05-06
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宁波新一代人工智能行动方案

按照计划,到2022年,更多的“视睿迪”将与制造业深度融合,全市人工智能产业总体水平位居全国前列。其中,在应用示范方面,宁波将培育人工智能融合应用示范企业200家以上,应用人工智能技术的企业占规上工业企业的比例达到50%,人工智能核心产业规模超过200亿元,带动相关产业规模2000亿元以上。

  • 2021-04-30
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上海人工智能政策提出10大支持举措加快人工智能发展

近日,中国(上海)自由贸易试验区临港新片区管委会办公室发布通知,印发了修订后的《中国(上海)自由贸易试验区临港新片区集聚发展人工智能产业若干政策》(以下简称《人工智能政策》),并同时宣布《中国(上海)自由贸易试验区临港新片区促进产业发展若干政策》(沪自贸临管经〔2019〕12号)废止。 《人工智能政策》提出10大支持举措, 以进一步加快人工智能产业的集聚和发展,最高资金扶持达1亿元。这10项支持内容分别是:

  • 2021-04-29
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人工智能创新发展“浦东方案”出炉

2020世界人工智能大会期间,全球范围内人工智能领域的技术和产业大咖再次相聚浦东。7月11日,浦东新区人工智能高质量发展发布会在张江人工智能馆·A馆召开。发布会上,张江人工智能集聚区发展规划、金桥智能网联汽车测试道路正式亮相,上海(浦东新区)人工智能创新应用先导区应用场景公共服务平台揭牌。此外新石器上海研发中心、Realwear上海总部、富算可信数据开放赋能平台、上海能链众合科技有限公司新设项目等28个重点项目签约落地浦东。

  • 2021-04-29
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人工智能处理器的N种方案解读

人工智能 (AI) 正被广泛运用于各式各样的应用上,但也因为应用的多样化,因此目前没有一种处理器能够支持所有的人工智能解决方案。通用处理器 (General-Purpose Processors) 最容易编程的,而图形处理器 (Graphics Processors,GPUs) 则为大多数工作提供了较好的性能。针对特定工作优化的定制 AI 架构可以使用现场可编程门阵列 (Field Programmable Gate Array,FPGAs) 或是专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit,ASIC) 来展开。新的人工智能芯片技术,如软件定义硬件 (Software Defined Hardware,SDH),也正研发中。数据中心、自动驾驶和消费性/物联网应用程序需要不同的解决方案。

  • 2021-04-29
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2020智慧创业园区规划方案

智慧园区( Smart community ) “智慧园区”是在智慧城市的基础上发展 而来。十九大报告提出了智慧社会的概念。随着互联网+一带一路等战略的 深入推进,智慧园区、中外合作产业园、产城融合示范区等新业态和新模 式将不断涌现。发展众创空间 促进大众创业、万众创新。

  • 2021-04-29
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人工智能解决方案 EDNA 使工业生产联网更加完善

未来的工厂是联网的工厂——这体现在各个方面:机床相互之间就故障或维护需求进行通讯。与此同时,机床将信息转发给生产计划人员,生产规划人员可以从一个中心位置控制机床。这样就形成能够(更加)高效地满足机床需要的智能生产系统。刚刚荣获红点奖(最佳奖)的新型模块化生态系统表明,埃马克集团正在使这一愿景成真:整体式解决方案不仅可以简化机床的操作,而且也能简化机床的联网。整个生产过程变得更加透明和高效,而首批投入应用的解决方案也已经给广大客户留下极其深刻的印象。

  • 2021-04-28
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物联网+人工智能实现企业数字化转型方案

物联网+人工智能实现企业数字化转型,实现目标:借助物联网不间断地收集生产数据,使用人工智能对产品工艺及质量图像进行识别,并利用机器学习分析数据,可以让生产的速度更快、灵活性更强且效率更高,从而提升产品质量并降低生产成本。

  • 2021-04-28
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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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2025年人工智能高质量数据集建设指南

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