人工智能技术研究的主要方向是计算与知识，其将会通过研究计算与知识之间的关系，从而生产与发明一些适应人们生活的“科技物品”。那么我们就可以简单将人工智能技术的基本实质概括为以下这一观点：人工智能技术的实质是通过智能系统与智能机器，将人类的一些基本功能进行延伸、模拟、发展。人工智能技术是在多种学科理论的支持下所形成的新技术。我们可以将人工智能技术看作是信息化时代的必然产物，也可以将其看作是信息化社会的必然需求。例如，人工智能技术在互联网、信息化教育、信息化高速公路等方面，都将会发挥很大的作用。
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。
工程师越来越多地致力于将人工智能 (AI) 集成到自己的项目和应用中，同时不断着 力提升自己的 AI 技能。面对 AI 问题，工程师首先要了解什么是 AI，以及如何将它纳入当前工作流，这看似简单，实则未必容易。在 Google 中搜索“什么是 AI？”会得到数百万条结果，包括不同程度的技术和相关信息。那么，对工程师而言，AI 意味着什么？人们对 AI 的关注主要集中在 AI 模型上，受此影响，工程师会迅速投入 AI建模的研究。但经历了最初几个项目后，工程师很快会意识到，AI 不仅仅是建模，它实 际 上 涵 盖 一 整 套 步 骤 ， 包 括 数 据 准 备 、 建 模 、 仿 真 和 测 试 以 及 部 署 。
在历史发展的滚滚长河中，人类追求先进生产力的脚 步从不曾停歇。每- -次技术革命的出现,都代表了- -次生产力的发展更迭，驱动人类社会迈向新的发展纪元。工业革命,电力革命和信息技术革命在过去120年间实现了人类文明的三次巨大突破,当今,以人工智能、5G、云计算为主导的第四次工业革命所带来的改变，已在悄然发生，正在塑造-个万物感知、万物互联、万物智能的世界,它比我们想象中更快地到来。
"当价格战吞噬利润，当同质化困住创新，当传统渠道流量枯竭，中国建材家居装饰企业正深陷增长迷局!《中国建材家居装饰行业实战白皮书》，拒绝空谈趋势，直击企业三大生死命题:如何用'产业+行业+需求+趋势’撕掉同质化标签? 揭秘“行业企业发展模式”与“行业发展规律”的黄金配比。 如何从'高成本低毛利’的泥潭中突围? 拆解企业实战的逻辑密码，为企业提供最新实战的指导策略。
器学习与科学计算的结合， 即数据和机理的融合计算， 为科学研究提供了新的手段和范式， 成为了前沿计算的典型代表。从机理出发的建模以基本物理规律为出发点进行演绎，追求简洁与美的表达；从数据出发的建模从数据中总结规律，追求在实践中的应用效果。这两方面的建模方法都在科学史中发挥了重要作用。
汉柏人脸识别算法包括人脸检测、关键点定位、特征提取、匹配识别等功能模块： 人脸检测模块采用了基于多光谱、多尺度、多视角、多通道的Adaboost算法，可对不同姿态、不同场景、不同光照的人脸进行实时检测； 关键点定位模块采用了随机蕨级联回归算法，可对表情丰富、角度多变的人脸进行精准定位； 特征提取和匹配识别模块分别采用了深度卷积网络和联合贝叶斯模型，训练过程更加自动化、学习特征更具代表性、识别效果更好。
从1950年著名的图灵测试开始，人工智能(AI)发展已经经历了三大阶段。AI产业 正在从“感知智能”走向“认知智能”，人工智能作为工业制造4.0时代的核心驱动力， 对产业结构、信息化水平和运营模式都将产生颠覆性的影响。
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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”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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