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陽泉市2020年政府工作報告

來源:陽泉市政府      編輯:創澤      時間:2020/8/11      主題:政府工作報告   [加盟]

①保持轉型定力,發展質量明顯向好。

②傾力項目建設,發展支撐明顯夯實。

③深化改革開放創新,發展活力明顯增強。

④三大攻堅戰取得階段性成果,發展短板逐步補齊。




  



2020年山西省政府工作報告

①擴大有效需求,經濟實現平穩健康發展 ②全力夯實基礎,轉型發展步伐強勁有力 ③高位謀劃推動,能源革命綜合改革試點開局良好 ④大力內拓外聯,全方位開放格局加速形成。

2020年山西省省級重點工程項目名單

索 引 號:01215025-X/2020-00124,共248項,其中建設項目170項,前期項目78項。這些項目投資規模較大,轉型引領作用強,同時兼顧傳統產業升級和基礎設施建設

山西省工業和信息化廳關于印發《山西省促進大數據發展應用2020年行動計劃》的通知

(一)持續完善大數據發展應用政策體系,(二)加速推進新型數字基礎設施建設應用,(三)培育構建大數據產業體系,(四)推動大數據與實體經濟深度融合發展

六大銀行千億貸款砸向山西新基建,山西將打造1500億級新材料產業集群

省發改委與國家開發銀行、中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、中國郵政儲蓄銀行六大行山西省分行開展合作,研究建立了1000億元以上授信額度的新基建貸款專項

山西省新基建政策:智能礦山、遠程醫療、智慧城市等領域

山西省工信廳新聞發言人張占祥表示,山西近期再度推進5G基礎設施建設及商用,涉及智能礦山、遠程醫療、智慧城市等領域

山西新基建:未來產業發展重點

山西未來產業發展重點:發展旅游業、研發設計、檢驗檢測、知識產權服務等高技術服務業、健康養老產業等現代服務業

2025人工智能+行業發展藍皮書-典型應用場景,行業應用案例,產業政策及趨勢分析

《藍皮書》旨在為政府部門政策制定、企業戰略決策提供科學參考,同時幫助公眾理解AI技術對經濟社會發展的深遠影響,AI賦能行業應用案例,產業政策及趨勢分析

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

人形機器人市場規模預計從 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% 的企業將把AI 融入其主要產品和服務中,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業發展趨勢研究-推動AI+工業制造、AI+金融服務、AI+醫療服務等“AI+應用”融合發展

從數據看數據標準和治理保障體制不完善,數據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化的路徑研究:取得的成績及存在的問題,新型工業化面臨的形勢

十五五”時期推進新型工業化主要統籌好“四對關系”:一是高質量供給引領和滿足內需的關系;二是做優增量和盤活存量的關系;三是產業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

多模態感知技術讓機器人具備類似人類五感的多模態智能感知能力;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,具備手眼協調,動態足控制能力;在各個領域的實際應用和用途,協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判據及預觀控制,混雜零動態規劃方法,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展方向:智能化和自主化發展

迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態,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

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

LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎模型)實現人機語言交互、任務理解、推理和規劃;VLM(視覺-語言模型)實現更準確的任務規劃和決策;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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