智能制造评估

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清华大学

资料（36个）

清华大学：智能再制造产业白皮书

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数字智能不论是在全球还是在我国，正在快速渗透、融入到各行各业。再制造是一个市场还在兴起的产业，数字智能与再制造相融合，形成“智能再制造”。本白皮书从智能再制造技术体系入手，围绕智能再制造产业结构、产业发展现状、社会经济效益以及未来发展趋势展开研究，探讨将数字...

作者：清华大学清华大学互联网产业研究院等

发布时间：2020-01-24

关键字：智能再制造数字智能智能制造

2019人工智能发展报告

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本报告内容涵盖了人工智能13个子领域，包括：机器学习、知识工程、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、计算机图形学、多媒体技术、人机交互、机器人、数据库技术、可视化、数据挖掘、信息检索与推荐，力图综合展现中国乃至全球人工智能重点领域发展现状与趋势，助力产业健康发...

作者：清华大学&中国人工智能学会

发布时间：2020-01-09

关键字：机器学习人工智能计算机视觉

清华大学邓志东：人工智能前沿技术与产业发展趋势

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本报告主要涉及四个方面的内容：一、深度学习——人工智能的最新突破；二、深度学习方法一定要和大数据结合起来，即大数据驱动下的感知智能产品研发；三、举一反三的认知智能前沿研究；四、支撑人工智能应用的硬件引擎。邓教授认为：弱人工智能的产业发展正处于爆发期，已经可以...

作者：邓志东

发布时间：2019-06-13

关键字：人工智能深度学习智能产品

清华大学：产业智能化白皮书

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本研究分两大部分，第一部分讨论了人工智能的发展情况，并应用TUMC模型从技术和综合应用场景的角度考察了热点技术合场景的人工智能产业化成熟度。第二部分，通过企业的具体实践，分析了智能推荐、计算机视觉、智能语音语义技术人工智能技术在实际应用场景中的产业发展情况。

作者：清华大学全球产业研究院等

发布时间：2019-05-20

关键字：人工智能 AI

工业智能化白皮书——人工智能产业化发展地形初现端倪

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本白皮书聚焦于人工智能产业化发展历程和现状，整合了清华大学全球产业研究院的学术观察和百度大学Alpha学院的业界实践，从产业演进的视角具体探讨不同人工智能技术的产业化发展历程，深入分析产业化发展状况，发现人工智能产业化的动态结构和竞争焦点，以期为从业者、投资者和研...

作者：清华大学百度

发布时间：2019-04-16

关键字：工业智能人工智能

人工智能之知识图谱

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知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。报告总共分为概述、技术人才、应用和趋势四个篇章，介绍了知识图谱的概念与研究概况、知识图谱技术、知识图谱...

作者：清华大学Aminer

发布时间：2019-03-28

关键字：人工智能知识图谱

人工智能之数据挖掘

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数据挖掘（Data Mining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。报告总共分为概述、技术、人才、应用、国内外工业界在KDD上的研究和趋势六个篇章，介绍了数据挖掘的概念与研究概况、数据挖掘...

作者：清华大学Aminer

发布时间：2019-03-26

关键字：人工智能数据挖掘

工业大数据分析指南

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工业大数据是工业领域相关数据集的总称，是工业互联网的核心，是智能制造的关键。本书旨在对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结，对其关键共性进行辨识、抽象和提升。本书共分为9章，第1章论述了工业大数据分析的概念、特殊性以及常见的问题；第2章提出了工业大数据...

作者：清华大学

发布时间：2019-03-04

关键字：工业大数据大数据

清华大学：智能再制造产业白皮书（2018）

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本白皮书从智能再制造技术体系入手，围绕智能再制造产业结构、产业发展现状、社会经济效益以及未来发展趋势展开研究，探讨将数字智能相关技术、要素融入到再制造的技术体系、工艺体系、生产制造体系、产业链、价值链的方式、方法、发展趋势和方向。

作者：清华大学互联网产业研究院

发布时间：2019-01-08

关键字：智能制造智能再制造

清华大学：人工智能芯片技术白皮书2018

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白皮书首次整合了国际化的学术和产业资源，紧扣学术研究和产业发展前沿，对人工智能芯片技术进行了深入探讨、专业阐述，提出了“AI 芯片基准测试和发展路线图”、完成了对AI芯片各种技术路线梳理及对未来技术发展趋势和风险预判，对于AI芯片技术未来将如何发展具有重要的启示意义...

作者：清华大学

发布时间：2018-12-19

关键字：人工智能 AI 芯片

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