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大数据与人工智能技术助力社区应急管理

社区突发事件影响社区居民的生命安全和身体健康,人工智能和大数据作为新一代信息科技的代表性技术,正在应用于各类场景突发事件的应急管理中。笔者结合近年来社区突发事件的类型和特征,提出了人工智能与大数据技术在社区突发事件应急管理中的应用场景、路径与效能,希冀藉此推动社区突发事件应急管理的创新,提升应急管理效能。

  • 2021-06-01
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人工智能技术如何助力广电创新发展

2020年11月,国家广播电视总局印发《关于加快推进广播电视媒体深度融合发展的意见》。意见提出,加强5G、4K/8K、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等在全流程各环节的综合应用,抢占全媒体时代战略高地。 为了更好地适应产业发展要求,5月28日,首届人工智能应用创新大赛优秀项目宣讲会暨人工智能论坛在北京维景国际大酒店大宴会厅A举办。

  • 2021-06-01
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AI银行:人工智能技术如何重塑银行业?

2016年,AlphaGo机器人击败了曾多次问鼎世界围棋冠军的李世石。时至今日,人工智能(AI)技术已取得更为长远的进步,给许多行业带来更深远的变革。麦肯锡估计,AI技术每年可为全球银行业创造高达1万亿美元的增量价值。 然而,许多银行仅围绕零星用例开展AI试验,难以实现全组织范围的大规模应用。背后的原因可能是银行缺乏明确的AI战略、核心技术僵化与投资不足、数据资产分散以及运营模式过时(阻碍了业务和技术团队间的协作)。而新冠疫情加速了数字化互动趋势,金融服务领域已成为科技巨头进军的下一个相邻市场。要赢得竞争并实现蓬勃发展,传统银行必须成为“AI先行”机构,并将AI技术作为打造新价值主张和独特客户体验的基础。

  • 2021-06-01
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国内新闻传播领域人工智能技术研究综述

作者围绕国内新闻传播领域人工智能技术研究相关的“智媒”“发展应用”“趋势和影响”“人工智能的接受”等关键词,对CNKI、万方数据库、国家哲学社会科学学术期刊数据库、SCI、EI、LISA、JSTOR、ProQuest等数据库进行了系统的检索,对相关研究成果进行梳理,全方位展示了这一领域研究的现状。

  • 2021-06-01
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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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教育测评和学习领域的人工智能技术评估

随着人工智能技术的快速发展,人工智能技术在教育中的应用越来越广泛,很多科技公司投入资金开发人工智能技术应用于教育测评和学习领域,但是这些技术和产品的质量良莠不齐,用户很难辨别,这种情况在某种程度上不利于教育人工智能产业的发展。为帮助用户评估人工智能技术应用于教育测评和学习领域的产品质量,提出自动生成考题或学习材料、自适应学习、自动评分和自动反馈4项技术的评估方法,从决策者和用户的角度对如何评估教育人工智能技术给出建议。

  • 2021-06-01
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解码人工智能根技术

随着中美竞争态势加剧,人工智能成为大国竞争的新焦点。与美国相比,我国目前人工智能的短板就是关键根技术的缺失 “十四五”时期人工智能规划需要关注的重点就是如何通过明确我国人工智能技术发展路线,发挥我国制度优势,促进人工智能根技术突破和创新

  • 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?

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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