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Gary Marcus:AI 可以从人类思维中学习的11个启示

1969 年图灵奖得主、MIT 人工智能实验室创始人马文·明斯基(Marvin Minsky)在其1986年著作《心智社会》(The Society of Mind)一书中曾探讨人类智慧的来源。他认为,“人类的智慧源于人类社会的多样性,而不是某个单一的、完美的准则。”

  • 2021-02-26
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智能制造的AI之路

企业信息化建设三驾马车:ERP、PDM与MES,ERP管理的是企业的资源,比如人员、设备折旧等,PDM管理的是产品的设计过程,比如产品图纸、工艺等,MES管理的是制造的过程,比如生产计划、生产作业等。ERP是从客户开始,到订单,到主计划,回答的是为什么生产;PDM从产品需求开始到工艺编写,回答的是怎么生产,MES是从计划到具体加工,回答的是到底是怎么干的。

  • 2021-02-25
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ICLR2021自蒸馏方法SEED:显著提升小模型性能

本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题,作者通过实证发现:对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展,然这些方法在小模型上的表现并不好。为解决上述问题,本文提出了一种新的学习框架:自监督蒸馏(SElf-SupErvised Distillation, SEED),它通过自监督方式(SSL)将老师模型的知识表达能力迁移给学生模型。不同于直接在无监督数据上的直接学习,我们训练学生模型去模拟老师模型在一组示例上的相似度得分分布。

  • 2021-02-09
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溯因推理:人工智能的盲点

从科学的角度来看,AI 的神话假设我们将通过在狭义的应用上取得进展来实现 AGI,如图像分类、理解语音命令或玩游戏等。但这些狭隘人工智能(Narrow AI, 只能完成某一项特定任务或者解决某一特定问题的人工智能)系统所采用的技术并不能解决通用智能能力必须解决的更广泛的挑战,如进行基本对话、完成简单的家务或其他需要常识的任务。

  • 2021-09-30
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人工智能技术在航天工程领域的应用体系研究

在系统分析和总结人工智能航天领域应用研究现状的基础上,开展了智能航天体系顶层设计,从分系统、单星、体系等多维度研究了航天领域人工智能应用分级标准,提出了智能航天体系概念内涵,基于安全性、可用性、可扩展性等约束,提出包含底层基础设施、智能算法层、体系层、应用层等多层次的智能航天体系架构,给出了各层次的主要构成、支撑技术、相互关系以及交互模式,可为加速推进新一代人工智能技术在航天领域的应用提供参考。

  • 2021-07-20
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工智能技术在钢铁行业中的应用研究

中国钢铁工业经历多年高速发展,当前正处于“高产量、高成本、低价格、低效益”的粗放发展向高质量发展转变的过程中,在市场需求方面向小批量、多品种、定制化的趋势发展。中国钢铁企业依旧面临严峻挑战,除受上游原材料行业和下游钢铁产品深加工行业的双重影响外,钢铁企业自身产品结构不合理、生产管控水平低、能源消耗高以及产品质量稳定性差等问题也是影响企业竞争力、限制企业持续性发展的内在重要因素。

  • 2021-07-20
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医疗器械领域人工智能技术的发展

2020年1月初,世界卫生组织(WHO)发布了有关新冠肺炎的病例通报。然而早在2019年12月初,一家专门通过人工智能监测传染病传播的加拿大公司就警告过它们的客户会有相关疫情的风险。这一警告来自网络上对动植物传染病的新闻报道和文章的AI分析。同时,对全球机票数据的分析可以让AI准确预测病毒数日后的传播情况。

  • 2021-06-13
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宁波新一代人工智能行动方案

按照计划,到2022年,更多的“视睿迪”将与制造业深度融合,全市人工智能产业总体水平位居全国前列。其中,在应用示范方面,宁波将培育人工智能融合应用示范企业200家以上,应用人工智能技术的企业占规上工业企业的比例达到50%,人工智能核心产业规模超过200亿元,带动相关产业规模2000亿元以上。

  • 2021-04-30
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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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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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