摘要： 剛剛過去的2021年,全球氣象界的一個熱點,是以"機器學習"(machine learning,ML)和"神經網絡"(neural network,NN)等為代表的AI技術,從幾年前有"炒作"嫌疑和爆炸式的登場,到開始入駐氣象研究和業(yè)務各領域并產生效果和積極影響的過渡年。伴隨這樣的過渡,"trustworthy"一詞被很多學者加在AI之前,組成"可信的AI"。強調AI技術可信,既與AI技術本身的神奇有關,還是現代氣象科學本身"物理求真"的傳統(tǒng)使然。

摘要： 曠視瞄準客戶的物流痛點和難點,通過AI技術優(yōu)化物流作業(yè)流程、提升物流效率,面向各種物流場景進行AIoT軟硬一體化產品布局,助力物流向數智化、柔性化、低碳化轉型升級。2021年物流技術裝備領域最火的概念是“A I+物流”。現階段,越來越多的企業(yè)將AI技術融入物流設備與解決方案。曠視作為一家以人工智能(AI)技術進入供應鏈物聯網領域的公司,推出了全新3A智慧物流解決方案(AS/RS+AMR+AI)。

摘要： 當前時期,社會經濟與科技日新月異,各行業(yè)方興未艾,新媒體獲得了飛速發(fā)展,傳統(tǒng)媒體的傳播方式已然滿足不了人們對信息的獲取需要,因此,我們需要進一步強化新媒體傳播技術。新媒體行業(yè)在新發(fā)展時期,應對大數據和AI技術進行有效應用,創(chuàng)新發(fā)展新的傳播視角與發(fā)展方向,確保新媒體技術的活力,使人們能夠更多更好地獲得信息,更好推進新媒體產業(yè)可持續(xù)發(fā)展,最終為全國媒體信息產業(yè)發(fā)展提供助力。鑒于此,文章詳細論述了大數據和AI技術在新媒體傳播渠道中的有效應用,旨在可以為行業(yè)人士提供有價值的參考和借鑒,進而更好地為行業(yè)的穩(wěn)定健康發(fā)展助力。

摘要： 大數據背景下,人們的生活與工作等眾多領域都發(fā)生了巨大改變。人工智能(AI)的出現,使得計算機網絡技術向著智能化方向發(fā)展。從人工智能技術在計算機網絡技術中的應用優(yōu)勢展開闡述,重點提出大數據背景下該技術在計算機網絡技術中入侵檢測技術、專家知識庫智能管理系統(tǒng)和垃圾郵件過濾技術三方面的具體應用,探究了由大數據引出的隱私權保護隱患,分析了隱私保護對人工智能技術發(fā)展和在計算機網絡系統(tǒng)中應用的影響。

摘要： 暑假的一天,因為天氣炎熱,我打開了電風扇,吹著吹著就覺得身體變得干燥,很不舒服。晚上睡覺時我忘記關電風扇,第二天便感冒了。我想,能否利用AI技術發(fā)明一種電風扇智能遙控器,解決目前風扇不智能的問題?一、設計思路我上網查詢資料后發(fā)現,市面上已有許多通過遙控控制的電風扇,如臺式電風扇、吊式電風扇、霧化降溫電風扇、無葉電風扇等?？晌以O想的智能電風扇是一款可以根據室內和人體的綜合溫度自動打開或關閉,且可以提供合適風速的電風扇。

摘要： 智慧圖書館空間服務重構是圖書館向新時代圖書館轉型的重要突破。文章分析了圖書館當前發(fā)展形勢,對AI技術和智慧圖書館進行了介紹,并對圖書館智能空間的層次框架和服務特點加以分析,以及對AI技術驅動圖書館智能空間服務重構進行探析。

摘要： 1多因素推動邊緣智能飛速發(fā)展邊緣智能的飛速發(fā)展首先是得益于近兩年人工智能(AI)技術的快速落地,各個行業(yè)在這個過程中可以感受到AI對于產業(yè)變革的巨大能量。這是一個關鍵原因:AI技術在應用中展現出來的巨大價值,從而推動了邊緣智能的發(fā)展。第二個原因是由于邊緣AI的自身特性。

摘要： 2020年3月4日,中央廣播電視總臺音頻客戶端“云聽”上線,一年后客戶端閱覽量即達到10.73億次,成為總臺閱覽量10億量級四大客戶端之一。傳統(tǒng)媒體開始尋求蛻變與創(chuàng)新之路,國家隊“云聽”的進場,為音頻新媒體產業(yè)帶來了新的契機。

摘要： 2022年2月21日,資生堂宣布將推出一款DNA膚質測試程序“Beauty DNA Program”,并將于2022年3月下旬開始測試開發(fā)。據悉,這一DNA檢測方法是資生堂融合皮膚病學研究和AI技術所開發(fā)的。資生堂基于1472名日本女性的大數據,明確了DNA特征和皮膚狀態(tài)的關聯性。不僅將對構成皮膚的元素有直接影響的因素列入測試,同時還包括了身體皮膚有間接影響的因素,如血管、荷爾蒙、維生素代謝等因素。

摘要： 2020年前后,大型網絡互助計劃陸續(xù)關停,相互寶是最后一家關停的大型網絡互助計劃,這標志著網絡互助行業(yè)迎來了謝幕時刻。本文對相互寶關停的原因進行了具體分析,并在此基礎上提出了重振網絡互助行業(yè)的具體建議,希望對其他沒有關停的網絡互助計劃有所啟發(fā)。

摘要： 百度推出了一個智能駕駛平臺,即面向全球開放的阿波羅(Apollo)平臺.開放平臺的原因在于Apollo平臺不是為了僅僅在實驗室里做研發(fā),也不是百度內部封閉地去做一些事情.去年三、四月份之前,百度內部就智能駕駛進行了討論,是否應該自己去造車,自己去做運營,是否像iPhone一樣,打造一個封閉的閉環(huán)來把控智能化的體驗.經過探索,選擇的是不造車、不做運營,而是要開放.

摘要： 百度推出了一個智能駕駛平臺,即面向全球開放的阿波羅(Apollo)平臺.開放平臺的原因在于Apollo平臺不是為了僅僅在實驗室里做研發(fā),也不是百度內部封閉地去做一些事情.去年三、四月份之前,百度內部就智能駕駛進行了討論,是否應該自己去造車,自己去做運營,是否像iPhone一樣,打造一個封閉的閉環(huán)來把控智能化的體驗.經過探索,選擇的是不造車、不做運營,而是要開放.

摘要： 百度推出了一個智能駕駛平臺,即面向全球開放的阿波羅(Apollo)平臺.開放平臺的原因在于Apollo平臺不是為了僅僅在實驗室里做研發(fā),也不是百度內部封閉地去做一些事情.去年三、四月份之前,百度內部就智能駕駛進行了討論,是否應該自己去造車,自己去做運營,是否像iPhone一樣,打造一個封閉的閉環(huán)來把控智能化的體驗.經過探索,選擇的是不造車、不做運營,而是要開放.

摘要： 目的: 當前一些省(區(qū))牛品種改良工作的現狀是熟練掌握人工授精技術人員少,短期內培訓人員和資源難以滿足培訓要求,欲利用現代網絡信息技術,建成符合標準化協(xié)議、通用性較強、實用的人工授精網絡教育平臺.rn 工具及設計: 利用Dreamwear MX、Flash MX、Premiere 5.1、Photoshop和Access 2000數據庫等工具,整合不同來源的圖片、文字、視頻、動畫等資料,以多媒體相結合的形式將人工授精技術中難點環(huán)節(jié)直觀、生動體現.rn 結果: 建立了標準的品種改良服務和人工授精網絡平臺,規(guī)范品種改良工作的管理模式,使品種改良工作規(guī)范化、管理決策化；同時通過平臺的學習,使基層配種人員的培訓機制規(guī)范化、常態(tài)化.

摘要： 目的: 當前一些省(區(qū))牛品種改良工作的現狀是熟練掌握人工授精技術人員少,短期內培訓人員和資源難以滿足培訓要求,欲利用現代網絡信息技術,建成符合標準化協(xié)議、通用性較強、實用的人工授精網絡教育平臺.rn 工具及設計: 利用Dreamwear MX、Flash MX、Premiere 5.1、Photoshop和Access 2000數據庫等工具,整合不同來源的圖片、文字、視頻、動畫等資料,以多媒體相結合的形式將人工授精技術中難點環(huán)節(jié)直觀、生動體現.rn 結果: 建立了標準的品種改良服務和人工授精網絡平臺,規(guī)范品種改良工作的管理模式,使品種改良工作規(guī)范化、管理決策化；同時通過平臺的學習,使基層配種人員的培訓機制規(guī)范化、常態(tài)化.

摘要： 目的: 當前一些省(區(qū))牛品種改良工作的現狀是熟練掌握人工授精技術人員少,短期內培訓人員和資源難以滿足培訓要求,欲利用現代網絡信息技術,建成符合標準化協(xié)議、通用性較強、實用的人工授精網絡教育平臺.rn 工具及設計: 利用Dreamwear MX、Flash MX、Premiere 5.1、Photoshop和Access 2000數據庫等工具,整合不同來源的圖片、文字、視頻、動畫等資料,以多媒體相結合的形式將人工授精技術中難點環(huán)節(jié)直觀、生動體現.rn 結果: 建立了標準的品種改良服務和人工授精網絡平臺,規(guī)范品種改良工作的管理模式,使品種改良工作規(guī)范化、管理決策化；同時通過平臺的學習,使基層配種人員的培訓機制規(guī)范化、常態(tài)化.

摘要： 目的: 當前一些省(區(qū))牛品種改良工作的現狀是熟練掌握人工授精技術人員少,短期內培訓人員和資源難以滿足培訓要求,欲利用現代網絡信息技術,建成符合標準化協(xié)議、通用性較強、實用的人工授精網絡教育平臺.rn 工具及設計: 利用Dreamwear MX、Flash MX、Premiere 5.1、Photoshop和Access 2000數據庫等工具,整合不同來源的圖片、文字、視頻、動畫等資料,以多媒體相結合的形式將人工授精技術中難點環(huán)節(jié)直觀、生動體現.rn 結果: 建立了標準的品種改良服務和人工授精網絡平臺,規(guī)范品種改良工作的管理模式,使品種改良工作規(guī)范化、管理決策化；同時通過平臺的學習,使基層配種人員的培訓機制規(guī)范化、常態(tài)化.

摘要： 目的: 當前一些省(區(qū))牛品種改良工作的現狀是熟練掌握人工授精技術人員少,短期內培訓人員和資源難以滿足培訓要求,欲利用現代網絡信息技術,建成符合標準化協(xié)議、通用性較強、實用的人工授精網絡教育平臺.rn 工具及設計: 利用Dreamwear MX、Flash MX、Premiere 5.1、Photoshop和Access 2000數據庫等工具,整合不同來源的圖片、文字、視頻、動畫等資料,以多媒體相結合的形式將人工授精技術中難點環(huán)節(jié)直觀、生動體現.rn 結果: 建立了標準的品種改良服務和人工授精網絡平臺,規(guī)范品種改良工作的管理模式,使品種改良工作規(guī)范化、管理決策化；同時通過平臺的學習,使基層配種人員的培訓機制規(guī)范化、常態(tài)化.

摘要： 本發(fā)明提出一種融合了AI技術和視頻技術的師承教學系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括云端服務器，用于存儲師承教學系統(tǒng)的相關數據并可供用戶通過互聯網訪問登陸系統(tǒng)平臺，所述云端服務器包括基本信息管理模塊、理論學習與實踐模塊、視頻授課與考核模塊、AI實操訓練模塊、即時在線交流模塊和結業(yè)考試指標模塊。本發(fā)明實現了線上和線下結合、理論和臨床結合、真人和AI智能結合的多維度、全時段、立體化教學，在減輕師承雙方教學壓力的同時，大幅度提高了傳承的效率與質量。

摘要： 本發(fā)明實施例提供一種應用大數據和AI技術的云端漏洞處理方法及AI分析系統(tǒng)，通過基于云端漏洞AI分析模型對頁面運行異常數據進行云端漏洞特征點提取，生成相應的云端漏洞特征點分布，基于不同關聯云端服務應用的云端漏洞特征點分布，生成每個關聯云端服務應用所相關的云端頻繁項漏洞，結合每個關聯云端服務應用所相關的云端頻繁項漏洞對每個關聯云端服務應用進行漏洞修復任務關聯，生成每個目標漏洞修復任務下的關聯云端服務應用列表，對每個目標漏洞修復任務下的關聯云端服務應用列表所相關的應用編譯固件數據進行漏洞修復。由此在漏洞提取后，通過進一步確定頻繁項漏洞，并在進行漏洞修復任務關聯后進行對應漏洞修復，進而提高漏洞修復的針對性。

摘要： 公開了經由動作中心來補充人工智能(AI)/機器學習(ML)模型，提供AI/ML模型重新訓練硬件控制，以及提供AI/ML模型設置管理。AI/ML模型可以被部署在托管基礎設施上，其中AI/ML模型可以由機器人過程自動化(RPA)機器人調用。當AI/ML模型的性能下降到閾值以下時，AI/ML模型預測的結果和其他數據被發(fā)送到動作中心，其中人類使用適當的應用來審查數據并且批準預測，或者在預測錯誤的情況下提供校正。該動作中心批準的結果然后被發(fā)送到RPA機器人用于被使用，替代來自AI/ML模型的預測。

摘要： 一種AI控制裝置(10)，其能夠與服務器裝置(30)連接，該服務器裝置(30)從多個用戶識別各個用戶并接收輸入數據，并針對每個用戶基于輸入數據生成學習完畢模型，該AI控制裝置(10)具備：控制部(11)；以及通信部(17)，其與服務器裝置(30)連接?？刂撇?11)獲取輸入數據，將能夠識別AI控制裝置(10)的用戶的識別信息與獲取的輸入數據相關聯，并經由通信部(17)發(fā)送到服務器裝置(30)。控制部(11)執(zhí)行學習完畢模型，該學習完畢模型是使用所發(fā)送的獲取的輸入數據，通過服務器裝置(30)與其他用戶的學習完畢模型分開生成的，且該學習完畢模型學習獲取的輸入數據的特征，以從未知的輸入數據中檢測具有該特征的輸入數據。

摘要： 本申請?zhí)峁┮曈XAI算法系統(tǒng)設計方法、視覺AI算法系統(tǒng)設計裝置以及視覺AI算法系統(tǒng)，方法包括：在云端服務器上設置觸發(fā)規(guī)則、與觸發(fā)規(guī)則對應的觸發(fā)算法、識別規(guī)則以及與識別規(guī)則對應的識別算法；云端服務器將觸發(fā)規(guī)則以及與觸發(fā)規(guī)則對應的觸發(fā)算法發(fā)送至攝像設備；提供用戶開發(fā)界面，開發(fā)者在用戶界面上選擇觸發(fā)規(guī)則以及識別規(guī)則；控制攝像設備在錄制視頻；控制云端服務器運行識別規(guī)則對應的識別算法。本申請能夠使得開發(fā)者快速地實現視覺AI算法系統(tǒng)的開發(fā)，使得開發(fā)者在研發(fā)具有深度學習功能的攝像設備時，降低了開發(fā)成本，對開發(fā)人員的能力要求也極大降低，同時也使得開發(fā)出的功能能夠滿足大部分開發(fā)者的需求。

摘要： 本發(fā)明提出一種融合了AI技術和視頻技術的師承教學系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括云端服務器，用于存儲師承教學系統(tǒng)的相關數據并可供用戶通過互聯網訪問登陸系統(tǒng)平臺，所述云端服務器包括基本信息管理模塊、理論學習與實踐模塊、視頻授課與考核模塊、AI實操訓練模塊、即時在線交流模塊和結業(yè)考試指標模塊。本發(fā)明實現了線上和線下結合、理論和臨床結合、真人和AI智能結合的多維度、全時段、立體化教學，在減輕師承雙方教學壓力的同時，大幅度提高了傳承的效率與質量。

摘要： 本發(fā)明涉及智能檢測技術領域，且公開了一種基于AI技術預感知能力的檢測技術，包括以下步驟：步驟一：器材的準備：包括的器材有檢測裝置，玻璃棒，玻璃皿以及取樣裝置；步驟二：樣品的取樣：采用檢測專用的所述取樣裝置對需要檢測的樣品進行取樣；步驟三：進行初步的檢驗：開啟所述檢測裝置，將所述步驟二中取樣裝置取得的樣品添加進檢測裝置中，被取樣的所述樣品在檢測裝置中與檢測裝置內的檢測識別元件發(fā)生檢測的反應，采用所述玻璃棒對樣品進行混合。該基于AI技術預感知能力的檢測技術，通過器材的準備、樣品的取樣、進行初步的檢驗、進行深入的檢驗和數據錄入數據庫的檢測步驟，提高了檢測的效率。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于AI行為識別技術的數據防泄漏系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括AI行為監(jiān)控管理平臺、數據庫智慧預警平臺和數據庫安全管理平臺，AI行為監(jiān)控管理平臺、數據庫智慧預警平臺和數據庫安全權限平臺之間通過局域網互聯，本發(fā)明通過數據庫安全權限平臺方便對數據庫智慧預警平臺反應的預警信息進行及時響應，從而便于在第一時間加強數據庫的信息安全，實現了在事前阻斷數據庫的泄密風險，同時通過數據安全增強模塊方便對數據庫內存儲的文檔信息進行安全加密，而通過文檔權限管理模塊方便對數據庫內存儲的文件文檔信息進行權利管理，以此方便通過多種不同的加密保護手段來提高數據庫中心文檔信息的安全性。

摘要： 本實用新型提供了一種基于AIS技術與北斗衛(wèi)星通訊技術的船舶信息傳輸系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括至少一船舶終端、至少一岸基基站以及一中心管理服務器；所述船舶終端上安裝有船舶北斗終端和船舶AIS設備，所述船舶AIS設備包括VHF數據通信模塊、船舶運動傳感器模塊、數據信息模塊以及GPS模塊；船舶AIS信息由船舶運動傳感器模塊、數據信息模塊及GPS模塊生成；VHF數據通信模塊獲取船舶AIS信息并經AIS無線電廣播發(fā)送給岸基基站；通過船舶北斗終端發(fā)送給岸基基站；岸基基站接收船舶AIS信息進行匯總后發(fā)送給中心管理服務器進行處理。本實用新型消除船舶與岸基之間AIS信息的傳輸盲點，擴大船舶與岸基AIS信息傳輸距離。

摘要： 本實用新型提供了一種基于RFID技術與AIS技術的船舶信息傳輸系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括至少一船舶終端、至少一岸基基站以及一中心管理服務器；所述船舶終端上安裝有船舶RFID電子標簽和船舶AIS設備，所述船舶RFID電子標簽包括標簽芯片、二代身份證識讀模塊、以及船載RFID發(fā)射模塊；所述船載RFID發(fā)射模塊收集標簽芯片的標簽信息和二代身份證識讀模塊獲取的漁民身份信息；船舶RFID發(fā)射模塊將收集到的標簽信息和漁民身份信息發(fā)送給岸基基站；所述岸基基站接收信息進行匯總后發(fā)送給所述中心管理服務器，中心管理服務器進行處理。本實用新型提高了船舶RFID電子標簽中數據傳輸的有效距離。