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2025年AI大模型资料汇编

这一年,主流模型在推理能力、多模态支持与应用形态上持续演进,训练范式、算力结构与生态格局亦出现一系列重要变化。与此同时,模型规模扩张节奏放缓,效率优化、推理策略与工程化能力逐渐成为影响模型性能与成本的关键因素。

  • 2025-12-24
  • 阅读174
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工业企业数据安全防护要求

基础性数据安全保护要求:工业企业应建立健全数据安全管理机制,配备数据安全技术能力。 基础性数据安全保护要求包括安全管理制度、组织机构、人员保障、数据分类分级、权限管理、 系统与设备安全管理、供应链数据安全管理、安全评估、日志留存、安全审计,监测预警、信 息共享与应急处置等十一个方面的要求

  • 2025-12-23
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工业领域重要数据识别指南

聚焦安全影响:从国家安全、社会稳定、工业经济运行、工业生产安全等角度识别工业领域重 要数据。只对组织自身而言重要的数据(如企业的内部管理相关数据等)不属于重要数据

  • 2025-12-23
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工业领域数据安全风险评估规范

工业领域数据安全风险评估包括合规性评估和安全风险分析两部分内容,其中合规性评 估由正当必要性评估、基础性安全评估、数据全生命周期安全评估三部分组成,重点分析数 据处理活动及所对应的数据种类、数量、目的、方式、范围以及保障能力是否符合法律、行 政法规、标准规范要求;安全风险分析由风险源识别、安全影响分析、综合风险研判三部分 组成,通过综合分析数据处理活动面临的威胁、所采用的保障措施情况以及发生数据泄漏、 损毁、丢失等安全事件后产生的影响范围、程度等因素,综合研判数据处理活动安全风险等 级。

  • 2025-12-23
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2024中国高科技高成长50强及明日之星报告:逐新求质,超越增长

“以科技创新引领新质生产力发展,建设现代化产业体系”是2024年中央经济工作会议确定的2025年9大重点任务之一。与2023年中央经济工作会议提出的“以科技创新引领现代化产业体系建设”相比较,一个新变化就在于更加强调“新质生产力发展”在建设现代化产业体系中的重要作用。德勤高科技高成长项目拥有30年历史积淀,被誉为“全球高成长企业的标杆”,旨在发掘和表彰中国持续成长、不断创新、积极承担社会责任的卓越企业。

  • 2025-12-23
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pytorch常用函数手册(1)

小白学视觉团队由哈尔滨工业大学在读博士创建,主要成员来自哈尔滨工业大学、华中科技大学、香港理工大学、苏黎世联邦理工等。团队成员研究方向聚焦计算机视觉、图像处理、深度学习等领域,热衷于分享相关领域入门知识、前沿进展等。

  • 2025-12-23
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2025年算力电力协同:思考与探索白皮书

“实施一批算力与电力协同项目”作为代表性方向列入我国《加快构建新型电力系统行动方案(2024-2027年)》。本报告针对算力负荷区别于其他常规负荷的特征,按照“为什么要做算力电力协同”“协同什么”、“如何协同”的顺序展开,介绍了我们在算力电力协同方向的思路与探索,目标是充分挖掘算力中心与算力系统中蕴含的灵活性,优化算力负荷用能成本与供能技术,并提升新能源消纳能力,为加快构建新型电力系统提供支撑。

  • 2025-12-23
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2025科技、传媒和电信行业预测

展望未来,至2025年及以后,TMT行业即将实现重大飞跃,这一飞跃在很大程度上得益于生成式AI的迅速普及。然而,要实现这一愿景,行业还需要弥合以下差距:平衡生成式AI基础设施投资与商业化进程、解决生成式AI使用中的性别差异、管理生成式A数据中心的能耗、应对公众对深度伪造内容的信任问题、探索生成式AI在媒体和游戏领域的最佳应用、利用生成式智能体实现实时管理与行动,以及填补流媒体视频和云支出方面的缺口。

  • 2025-12-24
  • 阅读134
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

报告重点聚焦低空产业,提出低空产业的体系架构,探讨低空产业发展现状、路径及挑战,提出低空产业下一步发展思考和建议。

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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