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內蒙古2020年政府工作報告

來源:內蒙古人民政府      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/8/14      主題:政府工作報告   [加盟]

①持續(xù)深化供給側結構性改革,經(jīng)濟發(fā)展的質量和效益穩(wěn)步提G。

②聚焦突出問題準確發(fā)力,三大攻堅戰(zhàn)取得關鍵進展。

③扎實推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,農村牧區(qū)發(fā)展取得新成效。

④加大改革開放力度,發(fā)展動力不斷增強。

⑤著力保障和改善民生,人民生活水平穩(wěn)步提升。




  



內蒙古自治區(qū)人民政府關于加快推進5G網(wǎng)絡建設若干政策的通知

各地區(qū)要將5G基站站址、機房、管線、天面、配套電力等設施納入市政基礎設施專項規(guī)劃,相應用地需求納入土地利用年度計劃,并明確建設與管理要求

快手壕氣出手100億!押注新基建,用AI打造短視頻的鐵王座

這個數(shù)據(jù)中心主要用于大數(shù)據(jù)和AI訓練,這或許是國內最大的專為人工智能、大數(shù)據(jù)打造的數(shù)據(jù)中心

內蒙古新基建:未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點

內蒙古未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點:促進現(xiàn)代煤化工向下游延伸、有色金屬生產(chǎn)加工和裝備制造向高端發(fā)展、農畜產(chǎn)品向終端拓展

2025人工智能+行業(yè)發(fā)展藍皮書-典型應用場景,行業(yè)應用案例,產(chǎn)業(yè)政策及趨勢分析

《藍皮書》旨在為政府部門政策制定、企業(yè)戰(zhàn)略決策提供科學參考,同時幫助公眾理解AI技術對經(jīng)濟社會發(fā)展的深遠影響,AI賦能行業(yè)應用案例,產(chǎn)業(yè)政策及趨勢分析

2025人工智能賦能新型工業(yè)化范式變革與發(fā)展路徑研究報告-在新型工業(yè)化中的重要作用、發(fā)展路徑以及未來趨勢

人形機器人市場規(guī)模預計從 2024 年的 20.3 億美元增長到2029 年的 132.5 億美元,復合年增長率達 45.5%;中國 60% 的企業(yè)將把AI 融入其主要產(chǎn)品和服務中,并且這些 AI 功能將成為收入增長的主要驅動力

十五五”時期我國通用人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢研究-推動AI+工業(yè)制造、AI+金融服務、AI+醫(yī)療服務等“AI+應用”融合發(fā)展

從數(shù)據(jù)看數(shù)據(jù)標準和治理保障體制不完善,數(shù)據(jù)流通利用基礎較為薄弱;從算法看模型自身存在不可解釋性和可靠性風險;旺盛的大模型應用場景需求加劇人才供需矛盾

十五五”時期我國推進新型工業(yè)化的路徑研究:取得的成績及存在的問題,新型工業(yè)化面臨的形勢

十五五”時期推進新型工業(yè)化主要統(tǒng)籌好“四對關系”:一是高質量供給引領和滿足內需的關系;二是做優(yōu)增量和盤活存量的關系;三是產(chǎn)業(yè)國內根植與海外布局的關系;四是有效市場與有為政府的關系

AI迎賓接待機器人的技術壁壘之情感智能

AI迎賓接待機器人的核心是人機交互,在智能人機交互的研究中,對情感的識別、分析、理解、表達的能力是重點研發(fā)方向;從人類的語音,面部表情等多個維度捕捉情感信息,并對其進行分析和判別

AI智能交互陪伴機器人核心技術:外觀設計、情感計算、表情控制

多模態(tài)感知技術讓機器人具備類似人類五感的多模態(tài)智能感知能力;通過表情識別、語音情感分析等技術,讓機器人感知人 類情緒并做出相應情感回應,增加親和力和互動性

AI陪伴機器人-自然交互的陪伴機器人

AI陪伴機器人在外觀設計具備人類相似特征;在行為模式上模仿人類的行為,具備手眼協(xié)調,動態(tài)足控制能力;在各個領域的實際應用和用途,協(xié)助人類完成各種復雜任務

新一代展廳指引服務機器人的機械手的特點:多個關節(jié)和多個自由度,具有很高的靈活性

機器人機械手有多個關節(jié)和多個自由度,具有很高的靈活性;配置了必要的傳感器,可以精確控制機械手的操作;微小的外形尺寸使得機械手具有很高的操作精度

展廳迎賓機器人小腦技術的演進:視覺-語言模型進行模仿學習

展廳迎賓機器人的“小腦”核心技術正在從基于模型的控制方法向基于學習的控制方法演進,視覺-語言模型為機器人學習復雜技能提供了新的范式,有很強的泛化能力,能夠根據(jù)不同的指令組合技能

展廳迎賓講解機器人的小腦技術路線:兩種(基于模型、基于學習)

基于模型的小腦技術路線控制方法有ZMP判據(jù)及預觀控制,混雜零動態(tài)規(guī)劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學習的小腦技術路線控制方法有強化學習和模仿學習

迎賓服務機器人的大腦發(fā)展方向:智能化和自主化發(fā)展

迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;結合聽覺和觸覺信息,機器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態(tài)

智能迎賓服務機器人大模型多技術路線:四條(LLM,VLM,VLA,多模態(tài)大模型)

LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎模型)實現(xiàn)人機語言交互、任務理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實現(xiàn)更準確的任務規(guī)劃和決策;VLA (視覺-語言-動作模型)解決機器人運動軌跡決策問題
 
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