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清华大学人工智能研究院2020升级版人工智能之数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)的广义观点:从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程,是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘旨在从数据中挖掘知识,是一种跨学科的计算机科学分支,使用人工智能、机器学习、统计学和数据库等交叉学科领域方法在大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息,并将其转化为计算机可处理的结构化表示,是知识发现的一个关键步骤

  • 2021-04-18
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汉柏人脸识别-各场景全集-295页

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。

  • 2021-10-13
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208页新一代智能制造-中国机械工程学会

208页新一代智能制造 - 中国机械工程学会

  • 2021-12-06
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  • 209页
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WeSpace 3.0·未来城市空间 3.0报告(195页)

人工智能、大数据、云计算、移动互联网、传感网与物联网、数字孪生、泛现实技术、智能建造、机器人与自动化等 颠覆性技术将进一步在不同层级作用于城市空间。

  • 2025-04-09
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  • 195页
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中国人工智能产业 知识产权白皮书

2017 年 7 月 8 日印发实施的《新一代人工智能发展规划》中提及,“人工智能发展进入新阶段……特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”现如今,深度学习、大数据等相关技术的发展和应用,为人工智能向着更高层次的深入探索创造了极具可能的空间,人工智能技术必将成为新一轮科技革命和产业变革的重要的驱动力量。然而作为一项颠覆性的技术,人工智能对人类社会的各方面尤其是知识产权制度提出了新的挑战。

  • 2021-03-28
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  • 171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
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  • 161页
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5G赋能大数据和人工智能制造趋势

人工智能引领新时代目前,以数字化、网络化、智能化转型为首要特征的新工业变革和数字经济浪潮席卷全世界,传统媒体必须提供更具深度的内容,才会有竞争力,随着数字化、网络化、智能化等技术的推进,深度数据挖掘、数据分析、人工智能等技术的不断应用使得浪潮产品以数据为驱动,结合传统媒体原有的优势,大数据肯定能发挥最大潜能。与此同时,随着5G网络技术逐步走向商用,将补齐制约人工智能发展的短板,极大拓展AI应用场景,人工智能引领新时代技术和创新发展。

  • 2021-09-18
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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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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