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人工智能:计算机视觉技术进展

ImageNet挑战的图像分类任务要求机器根据图像中的主要对象为图像分配一个类别标签。下图探讨了随着时间的推移,性能最好的ImageNet系统的演变情况,以及算法和基础设施的进步如何让研究人员提高训练图像识别系统的效率,同时减少训练高性能系统所需的绝对时间。Top-1准确度测试人工智能系统为图像分配正确标签的能力,特别是其单个最有可能的预测结果(在所有可能的标签中)是否与目标标签相同。使用预训练数据的最新系统在Top-1准确度中每10次尝试中会出现1次错误,而在2012年12月,当时的系统每10次尝试中会出现4次错误。谷歌大脑团队的模型在2021年1月达到了90.2%的最高准确率。

  • 2021-06-01
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如何利用教育人工智能技术来推动STEM跨学科融合

STEM教育对于推动学科融合,促进学生能力的发展有重要作用。纵观国内外STEM教育的相关研究,不难发现,STEM教育的发展离不开技术的支持。那么,如何利用教育人工智能支持来推动STEM教育的发展,促进STEM跨学科之间的有效融合呢?

  • 2021-06-01
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人工智能解决方案 EDNA 使工业生产联网更加完善

未来的工厂是联网的工厂——这体现在各个方面:机床相互之间就故障或维护需求进行通讯。与此同时,机床将信息转发给生产计划人员,生产规划人员可以从一个中心位置控制机床。这样就形成能够(更加)高效地满足机床需要的智能生产系统。刚刚荣获红点奖(最佳奖)的新型模块化生态系统表明,埃马克集团正在使这一愿景成真:整体式解决方案不仅可以简化机床的操作,而且也能简化机床的联网。整个生产过程变得更加透明和高效,而首批投入应用的解决方案也已经给广大客户留下极其深刻的印象。

  • 2021-04-28
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物联网+人工智能实现企业数字化转型方案

物联网+人工智能实现企业数字化转型,实现目标:借助物联网不间断地收集生产数据,使用人工智能对产品工艺及质量图像进行识别,并利用机器学习分析数据,可以让生产的速度更快、灵活性更强且效率更高,从而提升产品质量并降低生产成本。

  • 2021-04-28
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“人工智能”比人做得更好_人类对自身的挑战

经过50多年的发展,人工智能已成为涉及计算机、心理学、系统论、博弈论、哲学等领域的交叉学科。人工智能的研究是一项极富挑战性的工作,不论是它的复杂性和学科交叉性,还是它那些带有根本性的思考和创新,其实都是人类对自身的不断认识和挑战。人工智能的研究,最终会不会使人类建成智能体乌托邦?这是人们感兴趣的问题,尽管对人工智能(实际上是对我们人类本身)的透彻认识还有一段非常漫长而艰巨的路要走。

  • 2021-04-20
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什么是人脸识别系统 人脸识别系统知识点科普

人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流.首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

  • 2021-03-27
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人工智能和物联网:智慧城市的交通管理

当今的智慧城市由不断重塑城市地区的先进技术提供发展驱动力。人工智能和物联网对于世界的运作越来越不可或缺。基于云的服务、物联网、分析平台和许多AI工具正在改变城市居民与环境互动和在环境中出行的方式。

  • 2021-03-27
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智慧园区多维度安全防护体系研究及应用

基于智慧园区的个性化需求,设计了一种适用于园区安防管理的多维度安全防护体系。该体系结合园区自身特点,以人员分类管理和五级纵深防御为基准,以“人防、物防、技防”为手段,建立了多维度安全防护体系模型,通过多元化安防措施相结合,实现园区重点区域可视化、人员管理精细化和整体防护智能化。关键词:智慧园区;多维度;安全防护体系

  • 2021-02-14
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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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本研究报告自2026年4月启动编制,分为前期研究、框架设计、文稿起草、征求意见和修改完善五个阶段,面向具身智能训练场软硬件技术提供方、基础支撑技术提供方、建设方、运营方、场景合作方、服务应用方开展了深度访谈和问卷调查等工作。本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所联合人形机器人(上海)有限公司、具身智能测试实验室牵头撰写。

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AI原生软件时代—— 从软件工程到智能体工程的范式革命

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