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2022年度技术盘点与展望报告

对于数据库技术领域而言,2022 年是一个激动人心的重要年份。过去一年,数据库技术仍围绕着云原生、Serverless、分布式等核心方向快速发展,但是相较于前几年,数据库市场的客户逐渐成熟,对产品的理解更加理性,相应地要求也越来越高。不难看出,数据库领域的发展已经步入深水区。如果说过去数据库厂商们把更多的注意力聚焦在框架和架构搭建上,那么 2022 年,则进入了对数据库性能、成本、易用性等细节打磨的阶段,开始了对性能的极致追求。

  • 2023-02-21
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全球5G终端发展及展望

伴随着各行各业数字化的发展浪潮,企业服务一直以来是创投圈里的一大热门行业。 关于企业服务行业的定义,目前还没有准确的描述。在百科词条中,企业服务的范围非常宽泛,指的是“第三方为企业客户提供的无形服务”的总称。而在一些行业性报告中,企业服务则指“作用于企业主体、涵盖企业运作相关流程、为企业降本提效提供的专业化信息服务”,具体可划分为人力资源、ERP、财税服务、信息安全等数十个细分领域。相对来说,行业报告的定义、分类与创投市场的认知更为接近。

  • 2023-02-27
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2022年中国人工智能投融资分析报告

最近很火的智能问答聊天机器人 ChatGPT 再一次将 AI(人工智能)技术推向了风口浪尖,其背后的开发商 OpenAI 是美国一家知名的人工智能独角兽公司,曾获 10 亿美元投资。GPT-3 的出现表明经过多年的发展,AI 技术在全球范围内已取得了突破性地进步。而最近五六年来,人工智能也一直是国内创投圈里的热门赛道之一。在 2022 年的岁末之际,国内 AI 行业的融资情况如何?我们试图从数据层面,作一些总结和回顾。

  • 2023-02-21
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2022年中国新能源投融资分析报告

在推动“双碳”目标的背景下,新能源赛道受到资本市场的青睐。截至2022 年12月6日,中国一级市场新能源行业共计发生 285 起投融资事件,融资总规模达到1077.73亿元(统计不包含基石轮、IPO 上市及之后融资、新三板上市及之后融资,下同)。从融资数量及规模来看,中国新能源行业整体呈波动上升趋势发展。

  • 2023-02-27
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计算机行业ChatGPT开启AI新纪元——AIGC投资框架梳理

ChatGPT 指明了 NLP 生成领域的技术方向,从技术本源上加速 AIGC发展。我们认为,ChatGPT 对 AIGC 发展的意义在于:一方面,GPT 作为 NLP 生成领域模型的突破,将迅速解决 AI 文本生成、AI 代码生成等领域的痛点;另一方面,AI 文本生成、AI 代码生成作为 AI 音视频、游戏等其他领域的技术基础,其突破发展也将加速 AIGC 在音视频、游戏等场景中的渗透(比如生成 AI 绘画提示词,或生成调用计算引擎等)。全球巨头争相追赶,与 ChatGPT 水平尚存一定差距。国外公司中,谷歌 发布的聊天机器人 Bard 具有与 ChatGPT 接近的技术水平,大约相差半年左右。国内公司中,百度、华为、字节跳动、阿里、腾讯等巨头均在大模型方向布局,整体发展水平与 ChatGPT 相差大概一到两年左右,约接近 GPT-3 的水平。

  • 2023-02-21
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人工智能生成内容(AIGC)白皮书(2022年)

某种程度上来说,人工智能从那时起就被寄予了用于内容创造的期许。经过半个多世纪的发展,随着数据快速积累、算力性能提升和算法效力增强,今天的人工智能不仅能够与人类进行互动,还可以进行写作、编曲、绘画、视频制作等创意工作。

  • 2023-02-21
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科锐国际-2023人才市场洞察及薪酬指南-2023-186页

面对前所未有的挑战,中国经济承压前行,稳中有进,2022全年经济总量突破120万亿元。随着疫情防控政策优化调整,市场需求逐步回升,中国作为世界经济复苏“稳定器”和增长“发动机”的作用将更加凸显。与此同时,党的二十大明确指出构建新发展格局、培育发展新动能、建立新的竞争优势离不开人才的支撑作用。高水平对外开放要求进一步建设世界重要人才中心,形成人才国际竞争的比较优势,服务国内产业升级。

  • 2023-02-27
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2022新能源汽车服务:关键体验MOT报告-唐硕-2023-50页

2022新能源汽车服务:关键体验MOT报告,2022新能源汽车服务:关键体验MOT报告,2022新能源汽车服务:关键体验MOT报告,2022新能源汽车服务:关键体验MOT报告

  • 2023-02-27
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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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