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德勤推动人工智能发展驾驭风险攻克难关报告

随着人工智能逐渐深入各行各业,由此产生的风险也 引发 出各种顾虑,导致人工智能应用放缓。所幸的是,这些顾虑能得到有效缓解和应对。 出于对新兴风险的顾虑,56% 的受访 企业表示已经或计划放缓人工智能的应用 。

  • 2021-03-19
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人人必须要知道的语义分割模型:DeepLabv3+

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,如下图的街景分割,由于对每个像素点都分类,物体的轮廓是精准勾勒的,而不是像检测那样给出边界框。

  • 2021-02-09
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基于分布式架构的脑机接口教学系统设计与实现_

脑机接口目前发展迅猛,其应用范围十分广泛。 脑机接口虽然在技术层面发展十分迅速,但在人 才培养方面却存在很大缺口。 基于分布式架构的脑机接口教学系统通过整合理论与实践,实现了算法 提交、测评和反馈等功能,取得了帮助学生实时检测学习成果、支持教师进行针对性指导的效果。

  • 2025-04-10
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湖南省建筑节能常用材料热物理性能参数

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-06-16
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德勤:未来价值转移:平台互操作性释放价值网络的全部潜力

正如在未来价值转移系列前文中所讨论过的,在规模不断扩大且又相互关联的网络中,价值的概念不仅包括实物资产、商品及服务的融合,还包括了数字原生形式,价值的数字表现形式在不断增加。更重要的一点在于,通过用户活动产生的数据价值再次成为了人们关注的焦点,用户对于数据获取和运用权力的提升已成为不可阻挡的趋势。

  • 2023-07-17
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为何夸大人工智能是对人性的贬损?

莱万多夫斯基认为自己是人工智能(AI)的先知。他新成立的异教团体期待着被认为是神一般的科技力量的降临。这种技术偶像崇拜可能是极端的,但是就算他们不相信这种力量眼下就会产生,大多数人也认为人工智能将在不久的将来到来。

  • 2021-09-17
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采用人工智能技术,实现更智能的设备资产管理

当前,现代生产设备正不断朝着大型化和集中化、机电一体化、连续化、高速化、精密化、信息化和综合化等方向迈进,设备的构成更加复杂,功能日益强大,企业设备管理的内容不断丰富和深化,不仅需要先进的维修技术,更需要先进的管理模式与手段。因此,对于设备资产密集型的工业企业而言,企业资产管理系统(EAM)必不可少。

  • 2021-09-16
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制造业人工智能8大应用场景

人工智能的概念第一次被提出,是在20世纪50年代,距今已六十余年的时间。然而直到近几年,人工智能才迎来爆发式的增长,究其原因,主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。 物联网使得大量数据能够被实时获取,大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑,云计算则为人工智能提供了灵活的计算资源。这些技术的有机结合,驱动着人工智能技术不断发展,并取得了实质性的进展。AlphaGo与李世石的人机大战,更是将人工智能推到了风口浪尖,引爆了新一轮的人工智能热潮。

  • 2021-09-08
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商,其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求

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新一代人工智能发展规划__2017年第22号国务院公报_中国政府网

人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家 和世界科技强国,按照党中央、国务院部署要求,制定本规划

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卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

:整合多模态医学数据,包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据,完成 不同时间点、条件下的数据对齐,构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法,提供跨模态标注算法和标注工具, 揭示跨模态数据之间的语义关联性,帮助分析其相互作用和整 合效果,提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据,提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法,对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等,以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台,促进跨学科研究团队的协作, 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具,辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。

  • 阅读48
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生成式人工智能服务管理暂行办法__2023年第24号国务院公报_中国政府网

 为抢抓人工智能发展新机遇,支持人工智能技术赋能智能终端产品,推动智能终端产业高质量跨越 式发展,加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区,按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求,结合我市实际,制定本行动计划

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