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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
  • 阅读600
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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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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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新型电力系统需要人工智能

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人工智能算力中心设计与建设方案

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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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全球数字治理蓝皮书(2025年)

当前,国际局势变乱交织,大国竞争愈演愈烈,全球南方加快崛起,新兴技术复杂影响更加突出,全球治理体系面临深刻调整。习近平主席在“上海合作组织+”会议提出“全球治理倡议”,相关概念文件指出,要优先考虑在人工智能、网络空间、外空等治理紧迫性突出、治理赤字较大的领域,以及支持联合国落实《未来契约》等方面加大沟通合作,积极凝聚共识、锁定成果,争取早期收获。

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