人工智能
人工智能5.0(杨元庆:创业5.0意味着更大胆的行动 未来两年将达成1000亿美元营收目标)
杨元庆:创业5.0意味着更大胆的行动 未来两年将达成1000亿美元营收目标4月1日,联想集团2026/27财年誓师大会北京站正式启幕。在大会演讲中,联想集团董事长兼CEO杨元庆再提创业5.0,杨元庆认...
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杨元庆:创业5.0意味着更大胆的行动 未来两年将达成1000亿美元营收目标4月1日,联想集团2026/27财年誓师大会北京站正式启幕。在大会演讲中,联想集团董事长兼CEO杨元庆再提创业5.0,杨元庆认...
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「工业4.0」什么是工业4.0,这篇文章讲得明明白白有童鞋问我,工业4.0到底是个啥,本来答应给他单独讲一遍,后来一想,不如整理下材料和思路,一块分享给大家,所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业4.0吧...
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三分钟了解人工智能的三个阶段要听懂马斯克的预言,先了解什么是AI、AGI 和 ASI 。这是人工智能领域三个关键且递进的概念,代表了不同的智能层级和发展阶段,而且,实际上,到了第三阶段,已经不能够叫做...
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取得突破性进展!全球首个,3.0版本发布3月29日,在2026中关村论坛年会“通用人工智能论坛”上,北京通用人工智能研究院发布全球首个通用智能人“通通”3.0版本。有别于传统AI的“数据驱动”,“通通...
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当智能体成为新员工、当AI取代搜索引擎:2026年的20个AI真相当AI告别“新奇概念”阶段,全面渗透至企业运营、产品创新与政治辩论,2026年正成为决定性的分水岭——从“观望期”到“验证期”,从技术...
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广州:目标到2030年引育万家“人工智能+”相关企业,包括1—2家营收过千亿元的龙头企业广州市人民政府办公厅印发《广州市促进人工智能产业高质量发展实施方案》。目标到2027年,努力实现“六个一”的目标...
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2025人工智能发展现状报告:超级智能与中美大模型PK,限制与超越 | 企服国际观察图片系AI生成日前,AI领域投资人、风投公司Air Street Capital联合创始人内森·贝奈奇(Nathan...
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2023年终回顾丨这一年,人工智能风起云涌2023年步入尾声回望这一年几乎人人都在谈论AIAI之“光”照亮的数字世界正向我们走来兴起人工智能并不是一个新概念但2022年底ChatGPT聊天机器人的横空...
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众智FlagOS 2.0发布,中关村人工智能开源联盟正式成立新京报讯(记者吴为)3月27日上午,在2026中关村论坛年会“人工智能主题日”核心论坛AI开源前沿论坛上,众智FlagOS 2.0重磅发布。...
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人工智能往事:大模型的理论基础,曾一度被判死刑【编者按:人工智能技术的飞速发展,在短短一两年内彻底改变了人类对于未来的想象。例如,近期萝卜快跑刷屏,让不少人惊呼无人驾驶已经近在眼前,并担忧AI给社会造...
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本文深入讲解人工智能质检的核心技术,从数据采集、模型构建到部署优化,提供基于PyTorch的工业缺陷检测实战代码,帮助工程师快速搭建高精度质检系统,显著提升产线效率与良品率。...
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本文深入讲解如何利用迁移学习技术,在仅有数百张标注图片的情况下训练高精度分类模型。通过预训练ResNet50与Keras实现,展示人工智能赋能数据稀缺场景的最佳实践,包含完整代码与参数调优技巧。...
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本文深入探讨人工智能进校园的技术实践,从机器学习模型搭建到自然语言处理应用,涵盖数据采集、模型训练、部署等关键步骤。通过Python代码示例,展示如何打造个性化学习平台,助力智慧校园建设。...
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本文深入剖析人工智能重要性在技术演进中的核心体现,涵盖监督学习原理、Transformer架构解析及PyTorch实战代码,帮助开发者理解AI为何成为现代科技不可或缺的基石,并掌握高质量模型训练的关键实践。...
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本文以人工智能院士的视角,深入剖析大模型与知识图谱融合的核心技术,包括基于神经符号推理的架构设计、知识增强的预训练方法,以及面向工业落地的代码实践。适合中高级AI工程师与学术研究者阅读。...
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本文深入解析人工智能风控的核心技术栈,涵盖特征工程、机器学习模型选择(XGBoost、神经网络)及实时推理架构。通过真实代码示例,展示如何构建高精度、低延迟的智能风控系统,并探讨AI与传统规则引擎的融合策略。...
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本文从人工智能马少平教授的研究视角出发,深入解析学习排序(Learning to Rank)在搜索引擎中的核心原理与实战代码。结合Pointwise、Pairwise、Listwise三种实现范式,给出基于Python的LambdaRank......
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本文深入解析人工智能如何在高速公路场景中实现车路协同与自动驾驶。从多传感器融合感知到强化学习决策,结合Python代码示例,带你掌握关键技术原理与最佳实践,助力智慧交通落地。...
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本文深入探讨人工智能鲁棒性的核心概念、面临的主要威胁(如对抗样本、数据漂移)以及提升鲁棒性的关键技术(对抗训练、数据增强、模型正则化)。通过PyTorch实战代码演示如何构建更鲁棒的深度学习模型,帮助开发者掌握工业级鲁棒性优化方案。...
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本文深入讲解人工智能图像分类的核心原理,从卷积神经网络(CNN)设计到PyTorch实战训练,手把手带你实现高精度模型,掌握数据增强、迁移学习等关键技巧,适合AI入门与进阶开发者。...
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