|
搜索
搜 索
高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
廣東省人民政府關(guān)于加快建設(shè)通用人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新引領(lǐng)地的實施意見
為貫徹落實習(xí)近平總書記關(guān)于人工智能的系列重要論述精神，落實國家發(fā)展新一代人工智能的決策部署，搶抓通用人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，充分發(fā)揮廣東在算力基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)要素等方面的優(yōu)勢，加快建設(shè)通用人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新引領(lǐng)地，現(xiàn)提出以下意見。
廣東省人民政府
2023-11-14
.jpg){kind=logo}
由生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動的進(jìn)化多目標(biāo)算法 為計算智能與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合開辟新路
隨著計算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)動計算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動的進(jìn)化多目標(biāo)算法。
南方科技大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
華中科技大學(xué)智能超靈敏活細(xì)胞超分辨顯微鏡采購項目公開招標(biāo)公告
華中科技大學(xué)智能超靈敏活細(xì)胞超分辨顯微鏡采購項目招標(biāo)項目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在線上方式獲取，無須現(xiàn)場領(lǐng)購獲取招標(biāo)文件，并于2022年07月11日14點30分（北京時間）前遞交投標(biāo)文件。
華中科技大學(xué)
2022-06-21
.jpg){kind=logo}
深圳市前海第四范式數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司人工智能技術(shù)與服務(wù)提供商
第四范式成立于2014年底，是國際領(lǐng)先的人工智能平臺與技術(shù)服務(wù)提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業(yè)愿景，旨在讓AI成為驅(qū)動社會進(jìn)步、企業(yè)增長的引擎。依托于領(lǐng)先的機器學(xué)習(xí)技術(shù)與豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗，第四范式打造了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過構(gòu)建以消費者為中心的全鏈路客戶流量運營，幫助企業(yè)實現(xiàn)以創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值為目標(biāo)的智能化轉(zhuǎn)型。此外，第四范式為企業(yè)樹立了正確的轉(zhuǎn)型目標(biāo)和方法，通過自動化AI應(yīng)用構(gòu)建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應(yīng)用門檻，將AI技術(shù)快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務(wù)場景中，提升業(yè)務(wù)場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進(jìn)理念為企業(yè)提供軟硬一體AI集成系統(tǒng)SageOne，降低企業(yè)AI部署總體擁有成本，推動企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫(yī)療、制造、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)成功落地上萬個AI應(yīng)用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng)新變革。?點擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺進(jìn)行溝通對接！
上海交通大學(xué)
2021-04-10
工信部：鼓勵新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車等領(lǐng)域建設(shè)產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺
據(jù)工業(yè)和信息化部官網(wǎng)消息，為進(jìn)一步引導(dǎo)制造業(yè)企業(yè)深化新一代信息技術(shù)與質(zhì)量管理融合，以數(shù)字化賦能企業(yè)全員全過程全方位質(zhì)量管理，提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈質(zhì)量協(xié)同水平，工業(yè)和信息化部近日印發(fā)《制造業(yè)質(zhì)量管理數(shù)字化實施指南（試行）》（以下簡稱《實施指南》），其中提出在生物醫(yī)藥、新材料、航空航天、船舶與海洋工程、電子制造、新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車等領(lǐng)域，鼓勵相關(guān)行業(yè)協(xié)會和龍頭企業(yè)建設(shè)產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺。
人民網(wǎng)
2022-01-10
技術(shù)需求：模塊化可拆卸儲物柜技術(shù)，智能鎖控技術(shù)、4G/5G通訊模塊
1.本公司研發(fā)生產(chǎn)的智能快遞柜、智能生鮮柜，融合物聯(lián)網(wǎng)、5G通信技術(shù)，是一款高性價比，易擴展的新型快遞柜。2.本公司自主研發(fā)的分布式社區(qū)互聯(lián)網(wǎng)平臺，涵蓋智能物流、O2O商城、社區(qū)社交等綜合功能，可多方位服務(wù)社區(qū)居民及社區(qū)商家。目前研發(fā)生產(chǎn)的快遞柜以下幾個問題1.不整體體積太大，不易運輸，2.智能控制模塊成本較高，3.通信模塊信號不能確保百分比穩(wěn)定，4.開閉件易損耗；
南昌樂取智能科技有限公司
2021-10-29
無線監(jiān)控 無線網(wǎng)橋 河南鄭州無線監(jiān)控（無線網(wǎng)橋）鄭州國科智能電子有限公司
產(chǎn)品詳細(xì)介紹鄭州國科智能電子有限公司專業(yè)無線監(jiān)控 工業(yè)級 工程級 無線監(jiān)控首選國科
產(chǎn)品特點
● IEEE802.11a/b/g全兼容；
● 支持點對點、點對多點網(wǎng)橋模式；
● 數(shù)據(jù)速率：空中速率高達(dá)54Mbps，同時支持Turbo 模式，在Turbo 模式下可高達(dá) 108 Mbps；
● 多重安全措施：支持WEP / WPA2 / WPA / 802.1x / EAP / MAC地址過濾等多種安全協(xié)議；
● 接收電平顯示：根據(jù)信號質(zhì)量變化，直觀、方便工程施工、測試；
● 服務(wù)質(zhì)量：支持802.11e WMM，保證語音、視頻業(yè)務(wù)優(yōu)先級；
● 支持動態(tài)信道分配(DFS)、發(fā)射功率控制(TPC) dBm，兼容歐洲標(biāo)準(zhǔn)；
● 專有的速率適應(yīng)算法，能夠為各種的傳輸距離進(jìn)行專門優(yōu)化，同時兼顧長距離和短距離應(yīng)用；
● 高速遠(yuǎn)距離通信，內(nèi)置11度23dBi天線，該網(wǎng)橋同時提供外接N型頭，可連接外置天線；
● 網(wǎng)絡(luò)管理：配置軟件方式管理，即插即用，支持Telnet遠(yuǎn)程管理，支持SNMP管理
● 無線網(wǎng)橋、防雷POE提供（網(wǎng)絡(luò)、電源）防雷及及抗浪涌保護(hù)功能，加強了室外應(yīng)用的可靠性；
● 防風(fēng)、防雨、防雷、防曬、防塵、防震以及散熱設(shè)計。
WB5800A系統(tǒng)性能參數(shù)
技術(shù)規(guī)格
內(nèi)置天線
外置天線
射頻
頻段和信道
5.15～5.35GHz；5.725～5.825GHz
RF功率輸出
20dBm
靈敏度
-66dBm@108Mbps；-69dBm@54Mbps； -88dBm@6Mbps
調(diào)制方式
OFDM – BPSK，QPSK，16QAM，64QAM
數(shù)據(jù)和工作參數(shù)
自動速率選擇
108/54/48/36/24/18/9/6Mbps
標(biāo)準(zhǔn)
IEEE802.11a ，IEEE802.11g，IEEE802.11b，IEEE 802.3u，IEEE 802.3af
支持的協(xié)議
? CSMA/CA，TCP/IP，IPX/SPX，NetBEUI，DHCP，NDIS3，NDIS4，NDIS5
管理
基于配置軟件管理
支持
SNMP MIB
支持
Telnet
支持
安全性
MAC 地址控制
支持
其他
WEP 加密64/128/152 bits，WPA，802.1x
硬件
LAN/WAN
1個10/100 BaseT RJ45
電源
48V直流輸入，@ 1.5A，五類線遠(yuǎn)程供電（防雷PoE）
環(huán)境和物理性能
工作溫度
-30～65℃
儲存溫度
-50～80℃
濕度（非濃縮）
≤95％（非凝結(jié)）
天線
內(nèi)置23dBi平板定向天線，11o/11o水平/垂直波瓣寬度
N型座，50Ω（外接天線）
重量
天線一體化型：約2.2kg
外接天線型：約2.0kg
尺寸 mm
306*306*85
210*210*65
安裝固定
U形夾碼抱桿，抱桿直徑：ψ40~ψ45mm
鄭州國科智能電子有限公司
2021-08-23
我省面向全國發(fā)布首批“揭榜掛帥”榜單 涉及頁巖油氣勘探開發(fā)、極薄煤層智能開采、秸稈高效利用
根據(jù)省委省政府年度重點工作安排，省科技廳積極探索改革省級科技計劃項目組織管理方式，推進(jìn)實施重大科技攻關(guān)任務(wù)“揭榜掛帥”機制，面向全國遴選科研攻關(guān)團隊，解決我省重點領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)問題。26日，省科技廳發(fā)布了2021年我省第一批“揭榜掛帥”科技攻關(guān)項目榜單。
黑龍江日報
2021-04-27
中國科協(xié)信息中心關(guān)于中國科協(xié)智能文件交換系統(tǒng)運維及優(yōu)化改造項目的申報通知
中國科協(xié)智能文件交換系統(tǒng)運維及優(yōu)化改造項目。
中國科協(xié)
2023-07-14
（華東）.jpg){kind=logo}
理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域發(fā)表系列高水平研究成果
我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設(shè)計出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學(xué)基金、國家科技重大專項、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項并實現(xiàn)特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過擬合的風(fēng)險。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項工作另外一個突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設(shè)計的合理性。實驗結(jié)果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價值。
中國石油大學(xué)（華東）
2021-02-01