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清华【人工智能之机器人学习报告】

机器学习已经成为了当今的热门话题,但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中,众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机,到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化,都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上,1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年,IBM 的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel,被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现,随着时间的推移,程序的棋艺变得越来越好[1]。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类,不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

  • 2021-03-30
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  • 48页
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智慧工厂安全完美解决方案

随着物联网(IoT)的诞生,网络安全威胁现在已经升高到另一个新的层次。原本纯粹虚拟世界的威胁,现在很可能对真实世界造成影响,尤其是资讯技术(IT)与营运技术(OT)逐渐汇聚的工业物联网领域。结合了实体与虚拟系统的智慧工厂,虽然带来了互通性与即时互动的可能性,但代价也让黑客的攻击面更加宽广。

  • 2021-11-01
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  • 15页
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2024年纺织用无氟防水剂行业白皮书

对无氟防水剂的政策法规、市场规模、竞争格局、技术进展、终端应用场 景进行梳理,旨在分析无氟防水剂行业现状,聚焦行业发展态势及其带来 的竞争格局、上下游互动及合作模式的改变,为行业参与者提供信息参考, 共同促进无氟防水剂产业的发展,提升纺织行业的健康、安全、环保及可 持续发展水平。

  • 2025-04-01
  • 阅读899
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  • 42页
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无线经济发展研究报告(2024年)

无线经济作为数字经济的重要组成部分,是创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的领域之一,对增强发展新动能、提升发展韧性、畅通发展循环具有重要作用,是培育壮大新质生产力的重要支撑。2023年,我国5G、卫星互联网等无线技术创新持续取得突破无线经济总体规模稳步增长,支撑了新质生产力的积累壮大。

  • 2025-04-10
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智慧楼宇整体解决方案 智慧建筑 智慧大楼 智慧写字楼

智慧楼宇是写字楼与物联网的结合,通过采用物联网和人工智能技术,将各类楼宇系统、运维管理体系、人的行为,综合、有序地结合在一起,打造成为集数字化、智能化于一体的智慧楼宇,从而达到有效保障楼宇内的舒适工作环境,实现节能和高效管理。

  • 2021-10-14
  • 阅读897
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  • 54页
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聚焦景气提升的细分小行业龙头,关注顺周期赛道龙头的估值修复机会

聚焦细分景气赛道,关注顺周期布局机会1H23 行业如期复苏,但整体消费环境偏弱,导致板块估值承压。考虑当前消费环境的形成具备趋势性特征,我们预计 2H23 以景区、博彩、餐饮、会展为代表的场景消费和服务消费有望维持改善趋势,业绩弹性受益经营杠杆较高较为可观。

  • 2023-07-15
  • 阅读897
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  • 22页
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北京智源人工智能研究院2020年人工智能的认知神经基础白皮书

人工智能的终极目标是研究使计算机来模拟人的思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等),制造类似于人脑智能的机器。为了实现这个目标,理解构成智能必要的元素,必须研究人和动物智能的载体生物大脑的本身结构以及其运行方式。神经科学聚焦于大脑如何进行信息加工,力图阐明复杂行为之下的机制和物理实现形式;认知科学研究研究人类的心智和认知过程,通过构建认知框架,预测复杂行为,揭示智能的产生机制。认知科学、神经科学与信息学科分别从不同的路径来探索智能本质的,它们的交叉碰撞出炫丽的火花。北京智源人工智能研究院的人工智能的认知神经基础重大研究方向,期望利用本方向的多学科交叉基础,用白皮书的形式总结过去一年间在这个前沿领域的一些重要探索和发现,更好的为这几个方向的研究者搭建沟通的平台和桥梁。

  • 2021-03-17
  • 阅读893
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  • 51页
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地理信息在智慧城市的创新应用

地理信息在智慧城市的创新应用

  • 2021-11-02
  • 阅读888
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  • 20页
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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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