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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
  • 阅读1152
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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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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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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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深度迁移学习方法的基本思路

随着迁移学习方法的大行其道,越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比,深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果,并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习,所以它与非深度迁移学习方法相比有两个优势。(1)能够自动化地提取更具表现力的特征。(2)满足了实际应用中的端到端(End-to-End)需求。

  • 2021-02-09
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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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安永:绿色供应链-可持续供应链驱动企业价值回归

根据比尔·盖茨的《气候经济与人类未来》所述,全球每年向大气排放约510亿吨温室气体, 且总体呈上升趋势,按照国际普遍认可的气候变化理论,要避免气候灾难,人类需逐步减少向大气 中排放温室气体,实现零排放[1] 。世界经济论坛发布的《2023年全球风险报告》梳理了全球十大 风险,其中多项风险与气候变化相关。由此可见,气候变化已经成为全球性非传统领域重大安全问 题和“21世纪最重要的地缘政治和经济问题”,如何通过绿色低碳的生产、生活方式来实现可持续 发展,直接决定了人类社会的未来。根据世界银行预测,到2050年,气候变化预计将造成逾77万 亿美元的经济损失。人类正在用发展的方法来解决发展中的问题,正在用创新和科技来解决气候问 题,气候科技,也应运而生。气候科技是指以削减温室气体排放或应对气候变化为目标的技术创新。

  • 2023-07-15
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机器学习

从不通视角对机器学习进行了分类介绍,通过本文档的学习,可以基本了解机器学习的内涵和外延

  • 2021-02-09
  • 阅读1029
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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