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AI+汽车智能化系列之一大模型+政策+功能

特斯拉引领,基于大模型实现 2D->3D 环境建模,推动端到端感知方案落地,有效降低系统成本。TransFormer 模型作为最强的特征提取器,加速大模型行业的发展,在自然语言领域获得突破性的成功。

  • 2023-06-20
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2023年重点关注国际化 数字化 多元生态融合的落地

2022 年是极具挑战的一年,公司在如此大的体量基础上,仍然保持了高速的收入增长和几乎同步的利润增速,是难能可贵的。当前公司正处于第二增长曲线中。围绕着两大战略转型,2022 年以来公司进行了一系列并购,在 1 种商业模式、3 大产品技术平台、5T 技术三大创新模式下将获得持续的增长动能。同时,2023年公司的国际化、数字化和多元生态融合都值得重点关注。

  • 2023-06-20
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阿里云计算:数智技术为园区节能降碳提供新动能(2023)

阿里云能耗云团队是阿里云下的产品团队,主要聚焦能源与双碳赛道,通过云计算、大数据及人工智能技术,联合权威机构、能源技术服务商等优质资源,为政府构建数字化碳管理产品碳眼、企业节能减排服务能耗宝和社区碳普惠三大产品体系。截止目前,能耗云已经服务了7个地方政府,企业侧已经服务了2000多家企业。

  • 2023-06-20
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工业和信息化部信息中心:数据传输白皮书

随着数字化浪潮席卷全球,各国政府逐渐意识到,数据已成为与国家安全和 国际竞争力紧密关联的重要资源要素,对数据安全的认知已从传统的个人隐私保 护上升到维护国家安全的高度。各行业各领域企业内生发展需求和外部合规要求 激增,正在积极利用新技术不断提升数据安全保障能力。

  • 2023-06-20
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互联网 智慧农业整体解决方案- (1)

以国家农业十二五规划为宏观指导,以物联网建设开发为契机,以“政府推动、公益服务、市场运营”为动力,以“信息促生产、信息壮产业、信息保安全、信息惠民生”为基本目标,充分依托江苏省联通的ICT能力、整合能力、管理能力的整体优势,努力推动江苏省高效农业、优质农业、都市农业、市场农业的发展,成为全国农业信息科技工作的典范。

  • 2023-06-28
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电子书:变革:制造业巨头GE的数字化转型之路

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  • 2023-06-20
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《ChatGPT的安全影响》

ChatGPT的火爆,将AI的安全与隐私又一次置于聚光灯下,高智慧AI如果产生对人类的不良意识更将是全新的巨大威胁。安全从业者想了解ChatGPT能否有助于自己的工作,企业的管理者想了解能否使用ChatGPT带来业务优势,并规避风险,甚至大众也有AI时代安全与隐私的顾虑和担忧

  • 2023-06-21
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IDC-聚焦与重构:中国工业互联网与工业软件发展趋势(中)-2023-35页

IDC-聚焦与重构:中国工业互联网与工业软件发展趋势(中)-2023-35页,IDC-聚焦与重构:中国工业互联网与工业软件发展趋势(中)-2023-35页

  • 2023-06-20
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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

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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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