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2025年中国泛社交媒体趋势白皮书

在20世纪末至2025年期间,中国社交媒体经历了从无到有的发展,从最初社交功能为主的媒体,演 变为集合社交、内容和电商等服务的综合平台。累积了庞大的甠户规模,已成为企业营销的必争阵地。

  • 2025-04-01
  • 阅读656
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  • 139页
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5G+AI 智能工业视觉解决方案

机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,传送给 专用的图像处理系统,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设 备动作。 机器视觉在工业生产中应用广泛,常用于遍布整个生产环节的四类业务应用:视觉引导与定位、模式有无识别检测、 精准测量测距、产品外观检测等。概括的说,工业机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度,主要在一些不 适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生 产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程 度。而且机器视觉易于实现自动化集成,软件集成,是实现智能制造的基础技术

  • 2021-03-19
  • 阅读3827
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  • 36页
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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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  • 14页
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161页自动驾驶汽车决策与控制-清华百度联合出品

自动驾驶汽车是指能够通过车载传感系统感知道路环境、自动规划行车路线并控制汽车到达预定目的地的一种智能汽车。自动驾驶汽车集自动控制.休系结构,人工.智能,视觉计算等众多技术于一休,是计算机科学,模式识别和智能控制技术结合的产物。本书对自动驾驶汽车决策与控制技术进行了系统介绍,主要内容包括:自动驾驶汽车全局路径规划,汽车行为决策,汽车运动规划、自动驾驶汽车控制、基于Apollo平台的决策与控制实践等。

  • 2021-12-06
  • 阅读3929
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  • 161页
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智慧工厂整体规划设计建设运营解决方案

制定“互联网+”行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合。 一-2015年3月5日 《政府工作报告》 推进“互联网+',是中国经济转型的重大契机。传统产业有自己的优势,要推动传统行业与‘互联网+'结合,释放更大活力。

  • 2021-02-25
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  • 88页
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2024年中国新经济企业top500发展报告:人工智能助力新经济发展

高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务 1。发展新质生产力是推动高质量发展 的内在要求和重要着力点 2。而发展新质生产力的核心要素,根本上在于能够催生新产业、新业态、 新商业模式(即“新经济”)的科技创新。

  • 2025-04-01
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  • 122页
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2024年中国信通院“集智”蓝皮书合集

我国数字政府建设已全面呈现一体化发展态势。从政策沿革 看,数字政府建设正从宏观到微观推进一体化建设布局;从服务方 式看,政府数字履职应用日益趋向一体化协同联动

  • 2025-04-10
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  • 93页
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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
  • 阅读1055
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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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