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智慧城市和智慧园区等-地磁检测解决方案[28页].pptx

“智慧城市”的理念就是把城市本身看成一个生态系统,城市中的市民、交通、能源、商业、通信、水资源构成了一个个的子系统。这鞋子系统形成一个普遍联系、相互促进、彼此影响的整体。在过去的城市发展过程中,由于科技力量的不足,这些子系统之间的关系无法为城市发展提供整合的信息支持。而在未来,借助新一代的物联网、云计算、决策分析优化等信息技术,通过感知化、物联化、智能化的方式。

  • 2021-09-15
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在科技企业之外,为何人工智能应用如此之难?

对于多数有兴趣使用人工智能(AI)的企业来说,不存在可以效法的明确模式。亚马逊和谷歌等大型互联网企业使用的构建AI的方法实在无法转化——多数企业都没有可以用来培育模式的大量数据。 因此,制造业、农业和医疗卫生等行业需要采取不同的方法:使用数据而不是代码进行编程。这些行业的企业拥有的数据集通常相对较小,定制系统成本高昂,而且会被试点与生产之间长久的时间间隔吓退。

  • 2021-09-13
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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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人工智能-一般搜索算法原理

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

  • 2021-09-08
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人工智能与嵌入式

人工智能不可能没有嵌入式,人工智能的领域庞大涵盖学科众多,应用范围也很多。人工智能与嵌入式系统的关系,可用苏轼《题西林壁》的诗句来形容,即“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。不识庐山真面目,只缘身在此山中”。长期以来,形形色色的人工智能就在我的周围,我们却视而不见。可以说嵌入式开启了人工智能的进程,人工智能的终极目的是实现人类智力的替代,人的智力有“思维”和“行为”两种方式,思维是大脑独立的思考,行为是个体与客观世界的交互。

  • 2021-09-08
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人工智能讲义-专家系统

专家系统,通俗的讲,就是让计算机具有人类专家的知识、经验和技能,能够像人类专家一样解决实际问题。专家系统实质上是一段计算机程序,它能够以人类专家的水平完成某一专业领域的任务。通过计算机,模拟人类专家如何运用他们的知识和经验解决面临问题的方法、技巧和步骤。

  • 2021-09-08
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搜索是人工智能中的一个基本问题并与推理密切相关搜

知识的搜索与推理是人工智能研究的一个核心问题,对这一问题的研究曾经十分活跃,而且至今仍不乏高层次的研究课题。正如知识表示一样,知识的搜索与推理也有众多的方法,同一问题可能采用不同的搜索策略,而其中有的比较有效,有的不大适合具体问题。 表示问题是为了进一步解决问题,从问题表示到问题的解决,有个求解的过程,也就是搜索过程。在这一过程中,采用适当的搜索技术,包括各种规则、过程和算法等推理技术,力求找到问题的解答。下面讨论一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理。

  • 2021-09-08
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知识发现和数据挖掘1高级人工智能史忠植

人工智能技术研究的主要方向是计算与知识,其将会通过研究计算与知识之间的关系,从而生产与发明一些适应人们生活的“科技物品”。那么我们就可以简单将人工智能技术的基本实质概括为以下这一观点:人工智能技术的实质是通过智能系统与智能机器,将人类的一些基本功能进行延伸、模拟、发展。人工智能技术是在多种学科理论的支持下所形成的新技术。我们可以将人工智能技术看作是信息化时代的必然产物,也可以将其看作是信息化社会的必然需求。例如,人工智能技术在互联网、信息化教育、信息化高速公路等方面,都将会发挥很大的作用。

  • 2021-09-08
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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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