从自动驾驶汽车、预测分析应用程序、人脸识别，到聊天机器人、虚拟助手、认知自动化和欺诈检测，人工智能的用例很多。然而，不管 AI 的应用如何，所有这些应用都是有共性的。他们基本上属于七个常见模式中的一个或多个。这七个模式是：超个性化、自主系统、预测分析和决策支持、会话/人机交互、模式和异常、识别系统和目标驱动系统。
面向全国上亿用户,实现在线注册用户的证照自动识别,包括个人证件、企业证件、银行卡、发票等,合合信息提供专业、高性能的OCR识别能力,助力国网数字化移动化应用升级。
《人工智能之表示学习》报告主要从概念、理论模型、领域人才、技术趋势等 4 个部分，介绍表示学习的技术发展和最新研究进展，并展望该技术的未来发展方向与前景。
在智能安防时代下，华为依托于云计算、大数据、AI 等ICT核心技术，打造软件定义摄像机（SDC）、智能视频云平台（IVS）、智能视图大数据平台（IVD）和智能指挥平台（ICP）智能安防四大核心产品，并围绕四大核心产品打造“平台 + AI + 开放”的生态战略。 华为智能安防为四大产品的开放架构，华为软件定义摄像机以专业的 AI 芯、开放的操作系统和开放的算法、应用生态，建设全新的算法商城模式，让摄像机根据不同客户、不同场景的需要，按需定义、持续演进。
近日，在OICT学院公益讲堂上，中国工程院战略咨询中心制造业研究室特聘专家、中国智能制造标准化专家副组长董景辰教授作“智能制造发展动向”演讲。 董景辰认为，我国智能制造发展进入新阶段，已经渡过了培育试点示范企业为主的数字化制造培育期，进入在全国普遍推广的成长期，智能制造向网络化制造的“升级版”发展。报告PPT来自OICT学院，版权归原作者所有，仅供学习交流。
采用卡、证、指纹等方式解决的问题均是利用物体特征指代人，改善效率和便捷性，均属于模式识别技术。近年来，人工智能、云计算、大数据等新兴技术被广泛应用在各行各业，采用的卡、证、指纹等方式已经落后。人脸识别技术属于生物识别类别，也是人工智能范畴中的一块基石，其技术本身的先进性及可靠性也已成熟。 将人脸识别技术应用在门禁系统中，再合理、优化部署在办公楼、厂区、居住等生产生活场景中，能够打造更加便捷、安全的生产生活环境。同时应用云计算技术，可以改变门禁系统单向、孤岛式的工作方式，接入OA、考勤等业务应用范畴，提供数据服务，成为新一代门禁系统新的价值体现。
人工智能能力正在成为智慧城市发展的新引擎。巨大的数据量、种类繁多的数据、价值极高的数据是智慧城市的数据特征，也为人工智能提供了丰富的数据资源。 智慧城市的建设，先后经历的了信息化、数据化的阶段，目前正向人工智能方向驱动演变。结合顶层设计、解决方案、具体项目等，人工智能将在城市中不断落地，推动相关人才、技术及资金等方面的聚集。人工智能在智慧城市中落地需要明确的应用路径。
AI人工智能无人值守停车场管理系统，LCD屏的高速车牌识别道闸一体机，既可扫码付，0.6秒高速道闸，快速通行。AI人工智能基于GPU， 速度比现在的CPU快几百上千倍， 通过对停车场海量的车辆进出图片做深度学习，就可以实现对车牌、车型、车标、车脸、车窗等特征的精准识别， 对有牌车、无牌车的识别准确率无限接近100%， 避免人工干预；车主通过扫码付等移动支付方便的完成自助缴费，从而实现停车场的无人值守。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来，国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动，将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手，通过专题部署、示范发布和平台建设等方式，持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据
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