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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
  • 阅读1632
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  • 310页
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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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  • 295页
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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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  • 161页
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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