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清华大学人工智能研究院人工智能之表示学习2020年第7期

《人工智能之表示学习》报告主要从概念、理论模型、领域人才、技术趋势等 4 个部分,介绍表示学习的技术发展和最新研究进展,并展望该技术的未来发展方向与前景。

  • 2021-04-18
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公司研究科大讯飞-智能花开2021系列报告之三--人工智能C端破局科大讯飞启示录

人工智能市场迎来“深度学习后浪”。信息技术的不断发展为 AI 应用提供了良好的基础条件,以统计+深度学习为代表的算法以先在工业、互联网领域得到广泛应用,图像识别,智能语音等技术与自然语言处理已大规模商业化落地。美国政府 2019 年启动“美国人工智能计划”,将 AI 作为未来 20 年最重要的战略。在过去 20 年中,互联网使全球股票市场市值增加 13 万亿美元。截至2020 年,深度学习已创造2 万亿美元的市值。

  • 2021-04-18
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金柚网人工智能基础数据服务行业观察

我国基础数据服务行业发展尚处在初期阶段,中小型数据服务商正享受着短期的“劳动力密集型需求红利”,占据着基础数据服务市场的主要份额。人工智能技术向落地应用阶段发展,将给基础数据服务行业格局带来重大变革,品牌数据服务公司或将通过AI技术及垂直化服务能力重新打造行业竞争壁垒。

  • 2021-04-18
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清华大学人工智能研究院2020升级版人工智能之数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)的广义观点:从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程,是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘旨在从数据中挖掘知识,是一种跨学科的计算机科学分支,使用人工智能、机器学习、统计学和数据库等交叉学科领域方法在大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息,并将其转化为计算机可处理的结构化表示,是知识发现的一个关键步骤

  • 2021-04-18
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智慧能源与智能制造专场-深度学习技术与应用分享_戴宇荣

1、深度学习基础 2、不同层学出来的视觉特征 3、基于深度的算法提升

  • 2021-04-18
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智能建筑在智慧城市发展中的作用

目前,全球超过一半的人口居住在城市,各大洲的城市化程度都在上升,到2050年,这一数字将攀升至近70%。由于全球推进净零目标,建筑和城市变得更宜居、更可行和更可持续,再加上人口和城市化的增长,预计到2025年,全球智慧城市市场的价值将达到3.6万亿美元。

  • 2021-04-18
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AI模型实现垃圾自动分类

很多年前我第一次去希腊旅游,在雅典宪法广场闲逛的时候,看到一个废弃瓶子回收的装置,引导行人按照不同材质丢弃空饮料瓶。 欧洲很多国家都普遍使用玻璃瓶装水,鉴于此处国外的游人较多,这个装置还将塑料瓶和玻璃瓶做了区分。但在当时,这类装置还是由「人工」进行分拣,也就是有不同的投掷入口,用于回收不同的瓶子。 随着科技的进步,最近一两年,我留意到在一些城市出现了自动垃圾分拣的装置。一个入口进去的废弃瓶子,可以被机器识别。如果成功回收,还能通过市民的电子收费系统(如公交卡)获得相应的积分并返现奖励;如果不能识别,则会被推出机器。

  • 2021-04-18
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Transformer在语义分割上的应用

语义分割方法主要采用具有编码器-解码器体系结构的全卷积网络(FCN)。编码器逐渐降低空间分辨率,并通过更大的感受野学习更多的抽象/语义视觉概念。由于上下文建模对于分割至关重要,因此,最新的工作集中在通过以扩张/空洞卷积或插入注意模块来增加感受野。但是,基于编码器/解码器的FCN体系结构保持不变。在本文介绍的文章中,作者旨在通过将语义分割视为序列到序列的预测任务来提供替代。具体而言,作者部署了一个纯transformer(即不使用卷积和不存在分辨率降低的情况)来对图像按patch的顺序进行编码。借助在transformer的每层中建模的全局上下文,可以将此编码器与简单的解码器组合起来,以提供功能强大的分割模型,称为SEgmentation TRANSformer(SETR)。

  • 2021-04-09
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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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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