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Jeff Dean万字长文:2020谷歌10大领域AI技术发展

Jeff Dean 发了一篇几万字长文,回顾了这一年来谷歌在各个领域的成就与突破, 并展望了 2021 年的工作目标。 “当我 20 多年前加入谷歌的时候,只想弄清楚如何真正开始使用电脑在网络上提 供高质量和全面的信息搜索服务。时间快进到今天,当面对更广泛的技术挑战时, 我们仍然有着同样的总体目标,那就是组织全世界的信息,使其普遍可获取和有 用。 2020 年,随着世界被冠状病毒重塑,我们看到了技术可以帮助数十亿人更好地 交流,理解世界和完成任务。我为我们所取得的成就感到骄傲,也为即将到来的 新的可能性感到兴奋。

  • 2021-02-26
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深度迁移学习方法的基本思路

随着迁移学习方法的大行其道,越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比,深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果,并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习,所以它与非深度迁移学习方法相比有两个优势。(1)能够自动化地提取更具表现力的特征。(2)满足了实际应用中的端到端(End-to-End)需求。

  • 2021-02-09
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2024年为AI助力的应用程序建立治理框架白皮书

人工智能 (AI) 的发展日新月异,各行各业的企业都在以前所未有的速度部署 AI 助力的应用程 序。例如,在 Prisma Cloud 的 2024 年云原生安全现状报告1 中,100% 的受访者都表示自己欣 然接受 AI 辅助的应用程序开发——对于这个几年前还被许多人视为科幻的技术来说,这确实是 一个让人惊讶的结果。

  • 2025-04-01
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工业物联网赋能下基于振动分析的汽轮机故障诊断与检修技术研究

在工业 4.0 浪潮推动下,工业物联网(IIoT)迅猛发展,重塑着传统工业运维格局。汽轮机作为工业关键动力源,其可靠运行对各行业意义非凡。本论文紧扣 IIoT 赋能汽轮机运维这一核心,以振动分析为切入点深入探索。开篇详述振动基础与测量原理,从振动基础概念、测量传感器原理到多元分析方法,为后续诊断打基础;依傍 IIoT 数据优势剖析振动标准与评定,确保精准运维决策。针对轴系不平衡、转子弯曲、动静碰磨等频发故障,借 IIoT 实时、海量数据挖掘故障特征与处理策略,实现早期预警。拓展至辅机振动领域,利用 IIoT 连通性规范标准、剖析案例。深入研讨 TSI 与 TDM 融合创新应用,提升智能化诊断水平。聚焦汽轮机叶片,基于 IIoT 多源监测实现故障精准识别与检修。最终阐述整机检维修工艺及缺陷处理,全方位保障汽轮机在 IIoT 加持下稳定高效运行,助力工业产业升级。

  • 2025-03-28
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德勤:搭建协同生态系统助力数字化组织实践

数字化工作是指主要通过数字化工具完成的工作。通过数据联网的方式,团队能够执行任务,处理信息(以及越来越多的现实对象),并进行协作。许多人意识到这是他们在疫情期间常用的工作方式。因为隔离和防疫的要求,许多员工被迫离开办公室,完全以数字化方式工作。

  • 2023-07-17
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5G智慧工厂解决方案pdf

数字化工厂主要解决产品设计和产品制造之间的“鸿沟”,实现产品生命周期中的设计,制造、装配、物流等各个方面的功能,降低设计到生产制造之间的不确定性,在虚拟环境下将生产制造过程压缩和提前,并得以评估与检验,从而缩短产品设计到生产的转化的时间,并且提高产品的可靠性与成功率。

  • 2021-10-26
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AIoT云边端协同智慧城市解决方案

随着AI、IoT、云计算、大数据等技术的快速发展,和在众多产业中的垂直产业落地应用,AI与IoT在实际项目中的融合落地变得越来越多。AIoT作为一种新的IoT应用形态存在,与传统的IoT区别在,传统的物联网是通过有线和无线网络,实现物-物、人-物之间的相互连接,而AIoT不仅是实现设备和场景间的互联互通,还要实现物-物、人-物、物-人、人-物-服务之间的连接和数据的互通,以及人工智能技术对物联网的赋能进而实现万物之间的相互融合。使得用户获得更加个性化的更好的使用体验、更好的操作感受。最终目的是让用户或使用方获得:“安全、简单、便捷、舒适的体验”。

  • 2021-10-18
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3g智能楼宇设计方案

智能楼宇是一个边沿性交叉性的学科,涉及计算机技术、自动控制、通讯技术、建筑技术等,并且有越来越多的新技术在智能楼宇中应用。

  • 2021-10-18
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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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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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