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隨著人工智能技術從深度學習到最新多模態大模型的突破，自動駕駛也正式進入以 BEV（ Bird’s Eye-View ）和 Transformer 為核心的新一代技術框架，感知能力和泛化能力迎來飛躍式的提升。
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成功案例
隨著人工智能技術從深度學習到最新多模態大模型的突破，自動駕駛也正式進入以 BEV（ Bird’s Eye-View ）和 Transformer 為核心的新一代技術框架，感知能力和泛化能力迎來飛躍式的提升。
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農業是人類生存的根本，在三次產業中占據基礎性地位，對經濟社會的穩定與發展至關重要。然而隨著人口的快速增長、耕地面積的逐步縮減以及城鎮化的加速推進，農業面臨的挑戰日益嚴峻。為此，國內外都在探索通過信息技術來促進農業提質增效，其中以人工智能為基礎的智慧農業新模式得迅速發展。廣義的農業主要包含種植業、林業、畜牧業、漁業、及農業輔助性活動五大行業。目前，人工智能與農業的融合主要集中于集中用于“數字種植化”、“精細化養殖”兩大領域。其中，精細化養殖的應用類型相對較少，主要是通過圖像識別、聲音識別等技術提高畜禽存活率，提升產品質量。而數字化種植領域中，人工智在衛星遙感、智能農機、農業互聯網等技術與設備的配合下，在播種、施肥、灌溉、除草、病蟲害防治、采摘分揀等環節都已實現小規模應用。
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公路運輸在我國整個物流系統中占據重要地位，近八成貨物運輸由其完成。駕駛疲勞作為當下公路運輸中待解決的重要問題，對于無人駕駛技術應用十分迫切。此外，無人駕駛卡車主要行駛于高速公路，路況相對單一，對于自動駕駛和AI技術要求也較低，可實現有效落地。目前，已出現的無人駕駛卡車商業試應用主要集中在一些倉對倉運輸場景以及物流園區、港口等封閉可控場景中。
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自上世紀90年代至今，中國互聯網行業經過了二十多年的發展壯大，市場規模已達發達國家水平，在經濟體系中占據重要地位。而在過去幾年間，隨著信息技術革命不斷推進，越來越多的互聯網企業開始嘗試采用高密度GPU服務器促進自身業務的升級轉型，提高渲染速率和計算性能。
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清華大學深圳研究生院的先進制造學部源于1932年成立的清華大學工學院機械工程學系。依托清華大學機械工程學科八十多年發展的雄厚基礎，結合深圳市地方經濟發展的迫切需求，清華大學深圳研究生院自2003年開始先進制造學部的建設，經過十幾年的發展，作為先進制造學部的科學研究立足于世界科技發展前沿，并緊密結合“中國制造2025”發展戰略，充分利用深圳的制造業基礎和產業配套優勢，發揮先進制造學部的光機電學科交叉優勢，重點發展智能裝備與儀器、精密和超精密加工、精密測控、微納制造、生物制造、光電信息存儲等方向，促進制造業的轉型升級和創新發展。
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在人機交互、普適計算和計算機視覺領域中，人體行為識別已成為一個主要的研究領域。基于人體骨骼的行為識別技術是以關節為運動節點，利用高清網絡攝像機抓拍勾勒出人體骨骼圖形，分析計算并判斷出人的運動軌跡，通過后臺預警，達到基于骨骼的提前預判和主動防御，已成為人工智能、物聯網等多個領域中最具有挑戰和應用最廣泛的研究分支之一，在智能交互、安防監測、醫療護理和工業制造等領域中廣泛應用，并成為下一代智能家居、可穿戴和移動設備規劃的重要組成部分。
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隨著高端材料及生命科學研究得到社會各界越來越高度的重視，冷凍電鏡技術也被越來越多科研機構引入，在生命科 學和高分子結構分析中發揮著越來越重要作用，推進著蛋白質、細胞和組織的高分辨三維結構及功能研究。
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2018年以來，通過與人工智能、VR、5G、區塊鏈、邊緣智能等新興技術的交匯融合，大數據技術不斷變革創新，迎來了快速發展。 同時，伴隨新型智慧城市和數字城市建設熱潮，各地與大數據相關的園區加速落地，大數據產業持續增長。根據中國大數據管理市場專題研究及投資評估報告數據顯示，2020年中國大數據產業規模達6388億元，同比增長18.6%，近兩年也保持15%以上的年均增速，到2023年產業規模預計將超過10000億元。
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自然語言處理NLP是通過計算機對語言的形、音、義等信息進行處理，即進行字、詞、句、篇章的輸入、輸出、識別、 分析、理解、生成等操作和加工，其目的在于用計算機代替人工來處理大規模自然語言信息。為使人機間信息交流成 為可能，NLP是目前人工智能界、計算機科學界和語言學界所共同關注的重要技術。
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