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集团数据管控与数据治理解决方案

任何一个数据首先要确定的是谁来产生,谁来使用,谁来管理的责权利问题;其次才是确定数据产生的时候基于什么标准和流程,最后才是这些标准流程是否通过IT系统来固化。 也就是说,数据治理核心首先是建立数据治理管控体系,确定基于数据的责权利。

  • 2023-02-13
  • 阅读516

chatGPT模型原理

这两天,chatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了知乎热搜,这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型,真可谓空前盛世。 我赶紧把 openai 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来,重新学习一下,认真领会大规模预训练语言模型(Large Language Model)的强大之处。 可能很多深度学习相关从业人员的感受和我一样,大家之前对 LLM 的感受依然是,预训练+finetune,处理下游任务,依然需要大量的标注数据和人工干预,怎么突然间,chatGPT 就智能到如此地步? 接下来,我简要梳理一下 openai 的 GPT 大模型的发展历程。

  • 2023-02-13
  • 阅读705

业务中台方案

业务中台方案

  • 2023-02-13
  • 阅读564

自动化全流程智能控制技术的研究与应用2

导读:自动化全流程智能控制技术是以现场工艺实时数据库为核心,在钢铁产线自动化信息化保障体系的框架基础上,综合利用先进的全流程智能技术,主要包括冗余容错、虚拟测量、遗传算法和控制系统换头术、故障预警模型、故障自恢复功能、异地诊断和处理、网络监控技术等,实现了对设备状态的自诊断、故障自恢复、运行系统免维护等功能,从而最大限度地保证生产稳定运行。

  • 2023-02-12
  • 阅读753

郭朝晖:数字化技术机会、方法与价值体现

4月21日,优也信息科技有限公司首席科学家、教授级高工郭朝晖博士直播分享《数字化技术机会、方法与价值体现》,实用的技术或方法往往是简单的方法,数字化时代的技术也是这样。企业是否采用某项技术,关键往往不在技术难度,而在于技术经济性。在现实中,人们需要发现机会,才能发现技术经济性好的项目。本次讲座从技术经济性的角度,去理解工业互联网、工业软件、移动通信等技术的作用,帮助企业发现并抓住数字化时代的机会。

  • 2023-02-13
  • 阅读515

电力行业数字孪生技术应用白皮书2022

根据国家“双碳”自目标的推进,构建新型电力系统成为实现能源变革的必然趋势,成为电力行业的时代使命。本白皮书首先从产学研用多视角并结合电力行业的特性,分析阐述了数字孪生技术在电力行业应用价值;从数字感知、混合建模、高效仿真、可视化和虚实迭代等不同方面介绍了数字孪生的支撑技术:介绍了电力行业数字孪生技术的应用现状、电力数字孪生典型应用,梳理了当前电力行业数字孪生技术发展面临的共性问题与应用趋势并对下一步建设实施提出了策略与建议。最后,通过梳理数字孪生技术在电力行业的应用发展情况,分析数字孪生技术应用热点、行业动态和未来趋势,提出相关的标准化工作需求。

  • 2023-02-13
  • 阅读1572
  • 下载10

西安市2023年工业(中小企业)发展专项资金申报指南发布(附件1-24)

各区县、西咸新区、各开发区工业和信息化主管部门、财政局: 为贯彻落实市委、市政府《关于加快建设先进制造业强市的实施意见》(市字〔2020〕1号,简称《实施意见》)、《西安市加快建设先进制造业强市补充政策》(市办字〔2021〕61号,简称《补充政策》)、《2022年西安市重点产业链招商若干政策》(市政办发〔2022〕19号,简称《招商政策》)、《西安市人民政府关于印发扎实稳住经济若干政策措施的通知》(市政发〔2022〕13号,简称《稳经济政策》)等文件精神,我们编制了《西安市2023年工业(中小企业)发展专项资金申报指南》(简称《申报指南》),现印发你们,并就有关事项通知如下:

  • 2023-02-10
  • 阅读1937

筑牢创新强国知识产权根基_2020-12-02

9月2日世界知识产权组织发布《全球创新指数2020》(下称《GII 2020》),我国创新综合排名蝉联第14位,首次成为全球创新领先者。但与美、英、德、日等主要创新强国比,我国知识产权的提质增效仍须强化,创新强国建设的知识产权根基仍须进一步夯实。

  • 2023-02-11
  • 阅读906
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  • 6页
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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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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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