夯实转型认知 助力低碳未来-2025年山西能源转型公众认知调查报告10 积分 | 30 页 | 25.38 MB | 7 月前3
人工智能+新型配电系统认知与实践0 积分 | 42 页 | 3.88 MB | 4 月前3
老年人对智慧养老的认知 需求及影响因素分析 以北京市4个智慧健康养老示范街道为例10 积分 | 8 页 | 1.01 MB | 22 天前3
智能制造深层剖析数据分析优化,实现智能生产与管理。 应用场景:产线优化、智能排程、设 备预测性维护、基于大数据分析的质 量优化、现场库存优化等 展示页 8 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 传统制造 认知制造 • ERP • 套装软件 • 数据库 • 工业自动化 • 互联网技术 • 社交网络 • 移动技术 • 工业物联网 • 大数据分析 • 云计算 • 深度学习 • 增强现实技术 • 机器人 • 实现数字化 实现智能化 2025 或更早 智能制造 主要的应用技术 对业务的影响 制造业的演变 当前 认知制造是智能制造的最终目标 2015 前 2015-2025 展示页 9 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 推广阶段 实施阶段 探索阶段 分析验证 互联落地 互联,流程数据打通,实时数据共享 • 在生产线或局部生产区域实施认知解决方案 • 效益得到实现 • 多个认知方案的实施和集成 • 认知运营控制中心的建立 • 认知模型逐步收敛,集成。运营效率有跨越式的提高 • 实现认知型企业 • 和供应商,客户,级各类合作伙伴共享认知平台 • 实现单件盈利模式( Profitable Lot Size One ) 转型阶段 认知制造有四个主要阶段 展示页 10 GUANLIJISHUHUA10 积分 | 63 页 | 17.79 MB | 7 月前3
爱数:数据驱动智慧校园建设方案(30页 PPT)体系化数据灾备及可观测性方案 分级数据保护方案 AnyShare 高性能保护方案 爱数,以全域数据能力加速数据驱动智慧校园建设 人 GAny Backup 多云时代 统一数据管理平台 AGI 赋能的 领域认知智能框架 AGI 时代的 智能内容管理平台 云原生时代的 可观测性平台 爱数,以专注、技术创新为本,发挥全域数据能力 数据驱动智慧校园建设| 07 KN 领域知识网络 KN Tools 数据处理 Cleaning 数据清洗 Version 版本管理 认知助手 AnyFabric 认知助手 Cognitive Analytics 认知分析 认知层 经济的大模型一体机 混合数据湖 以安全、经济的领域认知智能架构拥抱 AGI 时代,助力智慧校园建 设 知识网络工作台 模型工厂 认知应用工作台 工作台 服务层 工具层 知识层 产品层 KN 知识网络构建 Cognitive App Dev 认知应用开发 Evaluator 大模型评估 Finetune Tool 微调工具 ConceptBases 概念库 RuleBases 规则库 基础层 AnyBackup 认知助手 AnyRobot 认知助手 eQ AnyShare 认知助手 增强 Generative Search20 积分 | 30 页 | 11.77 MB | 1 月前3
大模型时代的AI教育_思考与实践(36页 PPT)分钟和大家分享的内容: • 01 :对 AI 技术的认知 • 02 :对 AI 教育的思考 • 03 :我们的 AI 教育实践 VUCA 时代, AI 技术日新月异,所有的认知、思考、实践都在迭代 中 …… 主要内容 01 对 AI 技术的认知 n AI 是一种工具,也是一种赋能,更是一种思考范式。 n 我们从三个角度来认知 AI 技术: • 人工智能的本质 • 大模型的能力边界 大模型的能力边界 • 通向 AGI 之路 01 对 AI 技术的认知:人工智能的本质 智能( Intelligence ):以模型为核心,是对真实世界的模拟和解释 • 用语言逻辑方法获取理论模型:模糊 • 用解析数学方法获取数学模型:精确 • 用计算数学方法获取数据模型:近似 • 用机器学习方法获取概率模型:复杂 • 用人工神经网络获取网络模型:黑盒 • 3. 要素:机器学习 - 深度学习 • 模型:神经网络模型(分层;单向) • 策略:损失函数定义 01 对 AI 技术的认知:人工智能的本质 人工智能( ArtificiaI Intelligence ):第三代,核心是数据智能,以史为鉴 n 从感知智能到认知智能 1. 专用任务模型: NLP 、 CV 、 Gaming…… 2. 通用任务模型: AIGC • Diffusion20 积分 | 36 页 | 2.17 MB | 1 月前3
2025中国适老化智能科技行业洞察报告代表企业—傅利叶 l 代表企业—慕思股份 l 代表企业—中福康科技 l SWOT分析 l 市场趋势预测 l 市场建议 l 市场需求洞察 l 需求案例—毫米波雷达 l 需求案例—认知障碍筛查软件 l 需求案例—AI陪伴机器人 目录 x x 01 中国适老化智能 科技行业现状 x x x 宏观背景:中国步入深度老龄化社会 Ø 中国正以前所未有的速度迈入深度老 助行机器人 助浴设备 适老化智能家 居 环境传感器 一键呼叫器 毫米波雷达 智能摄像头 红外传感器 紧急联系手环/手表 陪伴机器人 数字疗法产品 智能相框 老年人专用社 交软件 认知障碍筛查与训练软件/游戏 适老化改造 科技赋能 养老产业十二大类 适老化智能科技产品 x x 市场规模:千亿蓝海,蓄势待发 Ø 中国适老化智能科技产品市场规模在过去几年中实现了高速增长,根据亿欧数据,2025年市场规模将 或模糊的指令,进行多轮对话,主动关怀询 问,同时搭配 AI 动态视线追踪系统,确保 用户始终处于视野范围内,避免交互中断。 案例: 智慧养老平台通过长期分析一位老人的 睡眠数据、起夜频率、活动量等,可以提前预 警其潜在的泌尿系统问题或认知能力下降风险, 并建议进行体检 。 感知技术 技术的进步使得健康和安全监测从“有感”走向 “无感”,从“接触式”走向“非接触式”。 连接技术 5G、Wi-Fi 6等通信技术的发展,使得海量智能设10 积分 | 25 页 | 9.33 MB | 1 月前3
北京大学:DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例与AI认知和DeepSeek对教育行业的影响。第一部分通过深度解析DeepSeek的核 心技术来追溯AI的整体演进,旨在为教育者构建一个适应未来的认知新框架与人才培养视角。第二部分在阐明AI如何引领教育范式 革命的基础上,通过实践案例探索教育者利用新技术进行教学创新的具体路径与普适性方法。 二、DeepSeek与AI认知 此部分从DeepSeek的历史开始,逐步讲解AI的演进及认知: 1 。解析V3、R1等模 型特性,旨在为听众构建对这一前沿技术价值的坚实理解基础。 2. AI技术演进与认知框架:梳理AI从规则系统到大模型的技术演进,探讨AI时代的认知升级与人才观变革。为教育者提供认 知框架,指明人才培养方向,促进技术与教育融合。这部分内容旨在为教育工作者提供一个科学的认知框架,明确未来人 才培养的方向,并搭建起先进技术与教育实践有效融合的桥梁 三、DeepSeek对教育行业的影响 性。 第一天的摘要:DeepSeek技术重塑教育 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829) 第4页 目录 1. DeepSeek解密 2. AI技术演进与认知框架 01 DeepSeek和AI认知 1. 教育行业的AI范式革命 2. DeepSeek的教育应用 02 DeepSeek对教育行业的影响 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829) 第5页20 积分 | 251 页 | 26.07 MB | 1 月前3
上海市物联网行业协会:上海市智慧健康养老产业蓝皮书(2024)上海市老年人口特征与养老需求分析........................................................... 10 (二) 老年人对智慧健康养老产品及服务的认知与接受程度...............................10 五、 产业发展面临的挑战与机遇............................................ 125 17、上海交运沪北物流发展有限公司——交运非急救转运............................................ 126 18、上海康黎医学检测所有限公司——老年认知障碍风险筛查和精准诊断服务........127 19、上海数圃信息科技有限公司——拍拍乐智慧疗愈互动系统.................................... 128 20、 息平台154 5、华懋(上海)健康科技发展有限公司 ——时间银行管理平台................................ 155 6、上海博斯腾网络科技有限公司——BBRT®认知训练....................................................156 7、上海大城智慧养老服务有限公司——数字化家庭养老院.............10 积分 | 257 页 | 10.56 MB | 7 月前3
大模型技术在新型电力系统中的应用方案(27页 PPT),其价值也无从谈起。 l 数据质量决定模型上限 : 数据的准确性、完整性、一致性、时效性直接决定了模型训练的效果和最终应用的可靠性。低质 量数据可能导致模型产生错误认知甚至误导决策。 l 数据维度拓展认知边界 : 融合来自源、 网、荷、储、气象、市场等多维度数据 ,能够让模型更全面地理解电力系统的复杂 运行状态和相互影响 ,发现隐藏的关联和规律。 f 数据是血液: 电力大模型价值实现的核心 的不同粒度。只关注设备细节可能忽略系统性风险;只看宏观整体可能无法定位具体问题根源。通过构建层次化网络结构和跨 层级信息交互使模型能够根据任务需求 ,灵活地在不同层级进行分析和推理 ,实现全面认知。 ● 多维编织:构建从设备到系统的认知网 络 实时控制类:继电保护、紧急控制等需毫秒级 响应。 在线分析 / 调度类: 日内调度、安全校核等需秒 级至 分钟级响应。 离线规划 / 分析类:规划设计、仿真计算等可容 从架构到应用 ,如何将宏观的技术架构落到具体的电力业务场景?科越提出“辅助机器人”的概念。 • 定义:“辅助机器人”是基于大模型技术 ,面向特定电力业务场景(如调度、交易、智慧能源) ,具备感知、认知、决策、 交互能力的多智能体。 • 核心定位: “ 辅助”而非“替代”:机器人的主要职责是辅助人类专家(调度员、交易员、运维人员) ,提供信息分析、方案 建议、风险预警20 积分 | 27 页 | 4.74 MB | 1 月前3
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