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菲莹-3D图形赋能下的视觉新制造

阿里云智能-达摩院-人工智能中心(Artificial Intelligence Center)是阿里云智能负责云上人工智能技术研发及产品落地应用的团队。 愿景:以卓越的技术,打造过硬的产品,为用户创造不可替代的价值。

  • 2021-06-24
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园区智能化集成方案

智能化集成系统作为智能化系统的核心,完全支持智能化集成数控整合平台技术架构(物联网 ),结合计算机技术、网络技术、通信技术、自动控制技术,对建筑内所有相关设备进行全面有效的监控和管理,丰富建筑的综合使用功能和提高物业管理的效率,确保建筑内所有相关设备处于高效、节能、最佳运行状态,从而为工作人员提供一个安全、舒适、便捷、高效的工作环境。

  • 2021-03-12
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车联网蓝皮书(数据赋能)(2024年)

随着数字经济发展,数据的价值日益凸显,已成为培育发展新质生产力、推动经济高质量发展的重要抓手。车联网产业作为新兴产业车联网数据的发展与应用有助于推进汽车、信息通信、交通运输等产业创新发展,加速车联网产业实现智能化服务,加快构建数字经济新价值链。美欧日韩纷纷发布车联网数据开放、共享和流通政策和法规,抢占车联网产业发展制高点。

  • 2025-04-10
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智能化医疗装备产业蓝皮书(2024年)

以人工智能为代表的前沿技术,正以前所未有的速度深刻改变着各个行业的运作模式,加速全球数字经济快速发展,并对算力、存力、运力提出了更高要求。算力是数字经济发展的核心驱动力,存力为数字经济发展提供坚实基础,运力为数字经济发展提供传输保障。综合算力作为集算力、存力、运力于一体的新型生产力,成为支撑“人工智能+”战略的重要力量

  • 2025-04-10
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毕马威数字化转型咨询数字化建设- 总体规划蓝图规划方案(47页 PPT)

以战略贯通为主线方向,助力全链贯通、市场导向、资源串联和质量安全;管理变革、解决方案、数据保障、技术支撑的完整体系。

  • 2025-04-09
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清华【人工智能之机器人学习报告】

机器学习已经成为了当今的热门话题,但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中,众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机,到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化,都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上,1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年,IBM 的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel,被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现,随着时间的推移,程序的棋艺变得越来越好[1]。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类,不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

  • 2021-03-30
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清华大学人工智能芯片技术白皮书

尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段,但随着政府和产业界的积极推动, 人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进,在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新,这些成果未必能即时商业化,但对未来科技的影响深远。 为了更好地厘清当前 AI 芯片领域的发展态势,进一步明确 AI 芯片在新技术形势下的路线框架、关键环节及应用前景

  • 2021-03-19
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数字消费者权益保护蓝皮书(2024年)

当前,数字消费迎来重大战略机遇期,我国数字消费发展势头强劲,正在成为促进消费提质扩容、转型升级的一把“金钥匙”。加强数字消费者权益保护,既是消费者权益保护制度顺应时代发展的必然需要,也是持续激发消费活力,推动高质量发展的题中之义。本报告将沿袭《数字消费者权益保护白皮书(2023年)》的理论框架和研究脉络,以万份问卷调查数据为基础,深度观察近一年来数字消费者的行为需求和权益保护实践,回应三大热议话题,展望未来保护方向

  • 2025-04-10
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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产品介绍

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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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频,摄像类无屏产品,快速演进为音摄功能延续,新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展,预计市场规模将保持高速增长,2026年销量超过70万台。

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国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业,要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化,包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。

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