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2020中国服务机器人产业发展现状未来趋势分析行业市场研究报告

据国际标准化组织(ISO)最新资料,将机器人定义为:具有一定程度的自主能力,可在其环境内运动以执行预期任务的可编程执 行机构。据国际机器人联盟(IFR)划分标准,可将机器人分为工业机器人和服务机器人。其中,工业机器人是指应用于生产过程与 环境的机器人;服务机器人是指除工业机器人以外,用于非制造业并服务于人类的各种机器人,分为个人/家用服务机器人及专业服 务机器人

  • 2021-03-31
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华米科技2020可穿戴设备心脏健康蓝皮书

现阶段我国患有心血管病人数约2.9亿,造成的死亡人数占居民疾病死亡人数的40%以上,远高于肿瘤和其他疾病,居于首位[1]。可穿戴设备对用户心率、心电等心血管相关数据进行实时持续性监测,长期积累多维度的健康数据,对健康风险评估提供了重要参考价值。

  • 2021-03-31
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清华【人工智能之机器人学习报告】

机器学习已经成为了当今的热门话题,但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中,众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机,到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化,都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上,1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年,IBM 的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel,被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现,随着时间的推移,程序的棋艺变得越来越好[1]。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类,不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

  • 2021-03-30
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中国AI+教育行业发展

校外教育在线化蓬勃发展,校内教育信息化稳中求进,资本与市场驱动消费体验升级,政策与技术促进服务质量提升,校内外教育市场供需缺口凸显,亟待智能化解决方案加速教育现代化的进程,以促进教育公平,提升教育质量,实现教育个性化。 参与者众,五类玩家打法各有千秋,覆盖面广,四类场景渗透程度不一。ToC方面,外围教学环节AI程度高,内核教学环节仍在探索,ToB方面,管考场景商业化落地进程较快,但底层数据尚未打通,真正实现千人千面教学为时尚早。

  • 2021-03-30
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自动驾驶汽车测试评价与车路协同应用实践

车辆网联化与自动驾驶的重点示范项目主要集中在基础设施和功能应用两个部分,包括”新- 代国家交通控制网示范工 程”、"智能交通核心技术检测平 台及试验外场建设工程”、”智慧公路示范工程”、 ”基 于宽带移动互联网的智能汽车与智能交通应用示范工程”和“城市交通信号控制系统智慧化改造",

  • 2021-03-29
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2020年中国AI开放平台行业概览

AI开放平台是集成了AI算法、算力与开发工具的平台,通过接口调用的形式使企业、个人或开发者可高效使用平台中的AI能力完成AI产品开发或AI赋能。中国AI开放平台的发展主要受政策红利推动与下游应用领域需求影响,随着“新一代人工智能开放创新平台”、“新型基础设施建设”等政策的落实与下游应用领域渗透率的不断提高,AI开放平台的市场规模将保持快速增长。2019年中国AI开放平台市场规模(按营收计)约为185.0亿元,预计在政策与需求的推动下,市场规模将在2024年达到1,512.9亿元。AI开放平台将成为人工智能与企业服务中的重要组成部分。

  • 2021-03-29
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智慧校园解决方案之校园智慧治理解决方案

1.校园治理现状及发展趋势 2.基于物联网的校园智慧治理解决方案 3.附件:智慧校园应用 附件一:基于物联网的智慧校园——校园综合治理智慧化 附件二:基于物联网的智慧校园——公共设施智能化 附件三:基于物联网的智慧校园——校园服务便携化 附件四:基于物联网的智慧校园——校园安全精细化 附件五:基于物联网的智慧校园——校园智慧后勤完善化 附件六:基于物联网的智慧校园——校园智慧能源及消防科学化

  • 2021-03-29
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中国2020年AI+医疗行业研究报告

《2020 年中国 AI+医疗行业报告》围绕中国目前 AI+医疗发展及趋势展开分析。一方面,报告回顾 AI+医疗发展历程并指出目前 AI+医疗痛点及现状。另一方面,报告根据市场目前技术现状,进行了行业内大致的企业分布描述及未来的发展趋势

  • 2021-03-28
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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