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数字乡村信息基础解决方案

工作目标:农村信息基础设施建设加快推进,基本实现行政村光纤网络和5G普遍覆盖,农村互联网普及率明显提升。农村数字经济快速发展,农业农村数字化转型快速推进,遥感监测、物联网、大数据等信息技术在农业生产经营管理中广泛应用。乡村信息惠民便民不断深化,乡村数字普惠金融覆盖面进一步拓展。网络扶贫行动目标任务全面完成,巩固提升脱贫成果。(中央网信办、农业农村部、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发)

  • 2025-04-30
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人工智能赋能教育发展研究报告

当前,大模型、具身智能等人工智能技术快速发展,给经济社会各领域带来前所未有的机遇和挑战。人工智能作为引领未来发展的战略性技术,深刻改变着人们的生产、生活、学习和思维方式。教育是人工智能赋能的重要基础领域,人工智能促进教学科研方式、教育管理模式、教育评价形式等变革,塑造教育新范式和新形态,为教育数字化提供发展新动力。人工智能+教育受到全球主要国家和地区的高度重视,技术、产品和应用加快创新。

  • 2025-04-30
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大模型技术能力漫谈

由于联合概率 P (W,W...w)的参数量十分巨大,直接计算 P(w,W...w)非常困难。如果把W,W...w看作一个变量,那么它具有I| 种可能。 按照《现代汉语词典(第七版)》包含7万词条,句子长度按照20个词计算,模型参数量达到7.9792*1095的天文数字。

  • 2025-04-29
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DeepSeek浪潮的思考

一方面,行业应主动寻求与计算机领域的深度合作通过引入先进的算法模型数据处理技术,提升自然资源管理与规划中的智能化水平.

  • 2025-04-29
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2025央国企AI+数智化转型研究报告

在全球数字经济加速重构产业格局的背景下,央国企作为我国国民经济的顶梁柱和压舱石,在经济生活中扮演着举足轻重的角色。根据财政部和国资委数据,2023年国有企业营业总收入85.73万亿元,在 GDP 中占比超过 68%,中央企业实现营业收入39.8万亿元。数智化转型不仅是企业内生需求,更是国家战略的必然要求。2020年国务院国资委发布《关于加快推进国有企业数智化转型工作的通知》,明确提出运用人工智能、大数据等技术构建数字技术平台,推进生产运营智能化;2024年国资委进一步强化 AI专项部署,推动中央企业培育新质生产力,塑造高质量发展新优势。这一系列政策标志着 A1+ 转型从“技术工具”升级为“国家竞争力核心要素”。以 ChatGPT为代表的 AI 技术爆发,推动国内大模型从“百模大战”走向行业深度应用,随着数字技术的迅猛发展,尤其是我国 2025 年春节期间由杭州深度求索公司推出的 DeepSeek 为代表的Al 技术大大加速了行业数智化进程。

  • 2025-04-29
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智慧工厂技术推动解决方案

智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、 生产,管理、服务等制造活动的各个环节融合,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称,具备以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、 以网络互连为支撑的四大特征, 可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗,对推动制造业转型升级具有重 要意义。

  • 2025-04-29
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DeepSeek等大模型使用指南

随着人工智能技术的快速发展,Deepseek 等大模型已成为教师备课的“智能助手”,能够显著提升备课效率与创新性。本部分聚焦三大核心场景--教学设计撰写、教学资源制作与学生作业设计,通过技术与教育场景的深度融合,为教师提供“减负增效”的实践路径。

  • 2025-04-29
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拥抱 AI 革命:企业的大模型应用指南

大模型发展与中国力量 大模型基础原理与技术架构 大模型的实战应用三板斧 目年 05 06 商业价值释放的三层金字塔 个人进化论:AI时代的生存法则 结语:决胜大模型时代的“三原力'

  • 2025-04-28
  • 阅读325
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  • 16页
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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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