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物流业数据化经营(BI)解决方案2019

物流业数据化经营(BI)解决方案2019,物流业数据化经营(BI)解决方案2019,物流业数据化经营(BI)解决方案2019,物流业数据化经营(BI)解决方案2019

  • 2023-06-01
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智慧物流园区整体架构方案

借助传统的IT与CT技术,引入云计算,物联网,电子商务等新技术,实现园区的信息化; 依托物流信息化平台及物流业务系统,可为园区提供信息服务、交易服务、数据交互等服务,优化供销配运环节中运输,仓储,配送管理管理,从而实现物流的自动化,信息化与智能化,有效整合供应链上下游资源。

  • 2023-06-07
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智慧城市应急指挥中心大数据信息化整体系统集成建设方案

随着城市化进程的快速推进,由于城市人口高度聚集与频繁流动,城市资源的开发与过度消耗,城市网络飞速发展与网民活跃,城市应急粗放与协同不力等,导致各类突发事件频发,这增大了城市的公共安全风险,影响总体国家安全的实现。

  • 2023-06-01
  • 阅读678

AIGC最新应用与场景研究报告

AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)指的是人工智能系统生成的内容,通常是文字、图像、音频或视频。这类内容可以通过自然语言处理,机器学习和计算机视觉等技术生成,即生成式A1。AI最初设立的目的是让机器像人类一样思考解决问题。目前A1的总体目的是通过各种算法解决问题提高生产效率。

  • 2023-06-01
  • 阅读370

智慧矿山整体解决方案

采用云计算、物联网、大数据移动互联网等信息技术融合应用为支撑 对矿山信息进行精准化采集、网络化传输、规范化集成可视化展现、自动化操作、智能化服务

  • 2023-06-01
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ArchSummit:营销领域AIGC前沿进展与挑战

ChatGPT所能实现的人类意图,来自于机器学习、神经网络以及Transformer模型的多种技术模型积累。Transformer建模方法成就以后,使用一套统一的工具来开发各种模态的基础模型这种理念得以成熟,随后GPT-1、GPT-.GPT-3模型持续演化升级,最终化出ChatGPT文本对话应用。人工智能需要巨大的算力和数据投入,未来将形成大科技场提供基础A能力,中小场围绕不同场景做应用的生态竞争格局。

  • 2023-05-30
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2023年中国智能家居(AIoH)发展白皮书-艾瑞咨询

AIoH(AI+IoH)即智能家用物联网,是人工智能技术与物联网技术在智能家居场景中相互融合的产物,指智能家居系统将家用物联网实时产生、收集的海量数据在存储云端、边缘端,通过机器学习对数据进行智能化分析,包括定位、预测、调度等。

  • 2023-05-30
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中信银行:大类资产配置蓝皮书(2023)-新时代、新趋势、新方法

2022年,多重因素复杂交织,中国经济遭遇逆风,金融市场剧烈波动。一些投资者看到中国股票市场和债券市场下跌,认为居民财富由实物资产向金融资产的转移已经中断,我们认为这个理解并不准确。居民财富向金融资产转移,其实过去几年一直在持续,只不过2022年居民资产主要流向了银行存款与人民币债券资产。中国人民银行数据显示,2022年中国居民家庭本外币存款累计增加了17.9万亿元,超过2015年以来任何年份,本外币存款余额跃升到121万亿元以上。

  • 2023-05-30
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

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