如何理解RPA的技术架构与原理
良好的数据管理能够确保自动化流程所需数据准确可靠地被获取、处理和存储,从而保证整个自动化过程顺利进行。数据层在RPA中的作用数据层在RPA中起着承上启下、连接各个环节的作用。它负责从不同来源收集数据、对数据进行加工处理,并将结果反馈给其他组件以支持决策制定和任务执行。RPA原理的深入理解RPA如何模拟人类...
推进“实数融合” 释放澎湃动能
“数据作为新型生产要素,要充分发挥其放大叠加倍增作用。”在第七届数字中国建设峰会上,国家数据局局长刘烈宏表示,要推动数字经济和实体经济深度融合,全面深化数据要素市场化配置改革,在推进数据领域关键核心技术攻关、培育发展新质生产力中发挥更大作用。记者梳理发现,《决定》提出,建设和运营国家数据基础设施,促进...
虚实相生:空间站的数字化研制
结构模型有两个去向,一是附加上加工制造要求相关的信息传递给生产厂,二是返回总体设计部门用于详细的设备、管路和电缆布局;生产厂接到包含制造要求的模型后,制定工艺并将工艺参数赋予模型形成数控机床的输入,机床按此模型加工出结构部件;总体设计部门的详细布局完成后,模型将包含设备安装位置与紧固方式等信息,且有了管路...
如何利用生成式AI做智慧教师?
生成式AI系统在训练过程中可能会吸收并放大其训练数据中的偏见,这会导致生成的内容带有错误导向。算法偏见和信息茧房效应是两个相关且不容忽视的问题,如果训练数据本身含有错误思想观念,AI生成的内容就可能对用户的价值观和判断力产生负面影响。其次是数据安全风险。生成式AI需要大量的数据来学习和训练,这些数据可能包...
欧阳日辉 :数据要素促进数字经济和实体经济深度融合的理论逻辑与...
综上,数实深度融合包含三个层面:一是技术、数据、平台和场景向实体经济的生产、消费、流通和分配逐步渗透,尤其是数字技术与实体经济深度融合;二是以平台经济为代表的新型经济形态与传统产业和市场深度融合,出现要素融合、产品融合、企业融合、产业融合和市场融合;三是在新型实体企业支持下,数字经济和实体经济融合的路径...
聊聊自动驾驶离不开的感知硬件
4)数据处理与融合生成的点云数据通常非常庞大且复杂(www.e993.com)2024年9月20日。为了将这些数据转化为有用的信息,自动驾驶系统会应用多种数据处理算法,如点云滤波、聚类、分类和识别等。此外,激光雷达数据通常会与摄像头、毫米波雷达等其他传感器的数据融合,以提高整体的感知精度。
王彦平:带学生30余次值守救援现场,用雷达护航生命生产安全
“例如雷达数据和三维激光数据多元融合,激光数据和雷达图像的差异是非常大的,要把这两种数据融合在一起呈现出来,一开始融合得不好,有学生就此开展了课题研究,研究的过程也是解决问题的过程,过程也比较艰难和苦闷,最终想到使用‘对抗生成网络’技术解决了这一问题,出来之后效果非常好,并在实际的工程当中进行了...
清华大学复杂工程系统实验室主任任勇:数据、资源、技术优势方在AI...
任勇在演讲中以系统工程思维为我国海洋经济摹画出融合了深海渔业、宽带海洋网络和海洋产品深加工等多条发展链路的未来发展蓝图。技术快速进步的同时尤需关注技术伦理和人才培养人工智能发展过程中伴随着大量新的伦理和社会问题。在隐私和数据安全方面,人们担心个人数据可能被滥用,用于个人信息窃取、定向广告、歧视性决定...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
传感器感知并采集周围环境数据在实现无人驾驶的各个阶段都不可或缺。多传感器信息融合(Multi-SensorInfor??mationFusion,MSIF)就是利用计算机科学技术将来自各个传感器或多源头的信息和数据在预定的规则下进行数学分析加上信息综合,以完成相应的决策和必要的估算而执行的信息处理过程。
我国数实融合现状、问题与建议
数实融合是指通过数字技术在实体经济的深度融合应用,激活数据要素潜能,促进数据、技术、场景深度融合,高效贯通生产、分配、流通、消费各个环节,体现在企业全领域和产品生命周期全过程、产业价值链全链条及商业生态等各个方面;因而它不仅仅是技术层面的结合,更涉及生产方式和业务模式的全面革新。