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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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浅谈共享模式下集团企业财务管理系统建设

随着大数据、人工智能、电子商务、移动通信、云计算、物联网和区块链等信息技术的发展和应用,财 务共享成为集团型企业财务管理发展的方向和选择。如何构建共享模式下集团企业财务管理系统是实现共享财 务管理的关键。对共享模式下信息系统构建的重要性、现状和难点进行分析,并提出改善重点,从而为更好地 构建共享模式下集团企业财务管理系统提供参考。

  • 2021-02-13
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AI智能人脸识别系统技术方案

随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展,城市监控的高清化进一步得到普及,摄像机数量大规模增长,使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小,提升了人脸识别的质量与应用领域。在人脸识别的应用场景中,面部解锁、上班打卡、机场安检等一些场景被不断尝试,成为人脸识别最重要的应用场景。

  • 2021-02-13
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智慧小区智能化物业管理一体化方案

作为智慧城市的基本“细胞”,智慧社区是新时代下充分利用物联网、云计算、移动互联网、5G等新一代信息技术的集成应用,将社区家居、社区医疗、社区物业、社区服务等多方位集合一体而成的“中枢大脑”,人是核心,科技是手段,智慧社区以社区居民的幸福点为出发点,打造“以人为本”的新型社区,用智慧打造“智能生活方案”,创造舒适、高效、便捷的人居空间。

  • 2021-02-16
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Jeff Dean万字长文:2020谷歌10大领域AI技术发展

Jeff Dean 发了一篇几万字长文,回顾了这一年来谷歌在各个领域的成就与突破, 并展望了 2021 年的工作目标。 “当我 20 多年前加入谷歌的时候,只想弄清楚如何真正开始使用电脑在网络上提 供高质量和全面的信息搜索服务。时间快进到今天,当面对更广泛的技术挑战时, 我们仍然有着同样的总体目标,那就是组织全世界的信息,使其普遍可获取和有 用。 2020 年,随着世界被冠状病毒重塑,我们看到了技术可以帮助数十亿人更好地 交流,理解世界和完成任务。我为我们所取得的成就感到骄傲,也为即将到来的 新的可能性感到兴奋。

  • 2021-02-26
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2024中国大黄鱼产业发展报告

我国大黄鱼人工育苗集中在福建、浙江,广东省于2024年春季硇洲族大黄鱼批量育苗初 获成功,江苏省、广西省、山东省人工育苗仅见于报导,未形成批量。据统计,2024年春季 全国大黄鱼育苗场89家,福建省集中在宁德与福州市,浙江省集中在宁波与温州市。2023 年起宁德推广育大规格苗(全长5cm以上),2023、2024年育苗量下降,但大规格苗成活率 高、生长快,总体产量并未受影响。

  • 2025-04-01
  • 阅读1484
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人工智能+制造 产业发展研究报告

过去两年,消费升级、智慧零售、智慧城市等概念成了大众讨论的热点。   除了这些概念是新经济的增长点之外,另一个原因是当这些概念落实在我们生活中一个又一个场景的时候,为我们的生活、工作和学习带来了许多便利和变化。   然而你知道吗?消费者端的众多变化其背后是对制造业和供应链体系的全新挑战。已经成熟的制造业体系如何应对全新的消费升级需求?

  • 2021-03-28
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  • 27页
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人工智能发展与数据安全挑战

当前,随着以“数字新基建、数据新要素、在线新经济”为特征的新一波数字经济浪潮全面来临,全球人工智能发展逐步从“探索期”向“成长期”过渡,在技术和产业上均进入重要的转型阶段。在此背景下,人工智能发展和数据安全问题日益深度交织融合,影响用户隐私、公民权益、商业秘密、知识产权、社会公平、国家安全等各个方面,数据安全问题已然成为人工智能全面新发展的重要制约瓶颈和亟需突破的关键挑战。

  • 2021-02-27
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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