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安全风控技术的研究与实践探索

风控技术客户端安全难题困扰公开资料或多或少存在不足传统方案老,攻击下限底,对抗难度大;效率、稳定、可信等缺乏大量验证安全、调优、合规,协同难度高安全固重要,业务更优先;最小化原则,不可侵犯隐私现实环境极其复杂,没有"银色子弹"并非所有设计都能符合预期;没有“劳永逸”的解决方案;"现网教你做人”

  • 2021-07-19
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深度强化学习在智能城市领域应用介绍

深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态,动作,奖励是三要素。在建模过程中,智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境,然后接收到下一时刻状态信息和奖励。 以众所周知的AlphaGo为例,盘面就是当前的状态,动作就是下一步往哪里落子,奖励就是最终的输赢。整个强化学习过程就是不断与环境交互,在交互的过程中产生数据,并利用这些交互产生的数据来学习的过程。正是在深度强化学习的帮助下,AlphaGo得以横扫世界级顶尖棋手。所以相比于有监督学习方法,深度强化学习在特定场景下可以达到超越人类的水准。 在围棋领域大放异彩之后,深度强化学习也在不断地拓展着自己的疆域,游戏、金融等越来越多的领域也出现了深度强化学习的身影。现代城市作为人类生产、生活的核心区域,是一个汇聚了交通、物流、能源等多个产业的复杂综合体。如果能够优化这种复杂结构,那么将会带来巨大的社会价值。而强化学习恰好可以做到这件事情。本文将为大家介绍几个强化学习在智能城市领域的应用案例。

  • 2021-07-21
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基于人工智能技术的诊后管理平台构建

将人工智能技术应用于诊后管理服务流程和服务模式,研究适用于诊后随访场景的多模态人机交互技术与自然语言理解技术,构建以医疗为基础、以患者为中心的诊后管理体系和及时高效、全方位的智能化诊后管理服务平台,解决当前国内诊后管理所面临的信息采集不便、方式单一、效率低下、过度依赖人工等痛点问题,打通医患之间沟通的重要桥梁,提升对患者离院后的关怀与患者的医疗服务“获得感”,促进医患关系和谐,提升医疗服务质量与水平。

  • 2021-07-20
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工智能技术在钢铁行业中的应用研究

中国钢铁工业经历多年高速发展,当前正处于“高产量、高成本、低价格、低效益”的粗放发展向高质量发展转变的过程中,在市场需求方面向小批量、多品种、定制化的趋势发展。中国钢铁企业依旧面临严峻挑战,除受上游原材料行业和下游钢铁产品深加工行业的双重影响外,钢铁企业自身产品结构不合理、生产管控水平低、能源消耗高以及产品质量稳定性差等问题也是影响企业竞争力、限制企业持续性发展的内在重要因素。

  • 2021-07-20
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从制度看中国在人工智能发展中的现状

第四次产业革命正在快速兴起。人工智能是这次产业革命的核心内容之一。构成产业革命的创新都是革命性创新。这类的创新具有特别高的不确定性。人工智能前沿工作的发展,包括基础研究、应用研究、初创企业,都属于这类性质。

  • 2021-07-26
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混合云平台打破数据壁垒,人工智能激活数据价值

数字经济时代,作为塑造企业未来竞争力的关键,数据的价值正受到越来越多企业的关注。与传统生产要素相比,数据作为新型生产要素,具有更强的可复制性、更易共享、且可无限增长和供给,使突破有限自然资源供给对经济增长制约成为可能,对培育经济发展新动能、开辟发展新道路具有重要意义。如今,许多企业都将数据作为战略资源与核心资产,并致力于将数据贯穿于研发、设计、生产、运营、管理、服务等各个环节,推动企业经营管理由经验依赖向数据驱动转变,进而实现智慧型企业、认知型企业的转型。

  • 2021-08-26
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基于一阶和二阶信息图像表示的人脸识别

基于一阶和二阶信息图像表示的人脸识别

  • 2021-08-23
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考夫曼:破解大脑代码并创建真正的人工智能

“人类级AI”,“真实AI”或“硬AI”指的是一种完全独立于思考,行动和模仿人类级智力和独创性的能力的人工智能级别-您无法区分的AI考夫曼在问他真正的人工智能意味着什么时说。“人类级AI是科幻电影和书籍中经常描述的AI类型,而我们尚未实现。”

  • 2021-08-23
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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