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ChatGPT研究框架(2023)-pdf

ChatGPT日活跃用户数的增速远超Instagram,1月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT,是去年12月份的两倍多;国内外科技巨头都非常重视ChatGPT引发的科技浪潮,积极布局生成式AI,国内厂商(百度、腾讯等)也高度关注ChatGPT,积极探索前沿技术,相关深度应用也即将推出。

  • 2023-02-12
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爱分析2021区域性银行数字化实践报告114页

面临着大行、互联网银行、外资银行的三重挤压,区域性银行转型迫在眉睫。而在政策外部引导支持与银行内在驱动下,借助金融科技,完成数字化转型成为区域性银行的必经之路。与小行相比,大中型区域性银行优势显著;与2万亿以上资产规模的大行相比,大中型区域性银行则在资金、人才、技术、组织、进程等多方面存在不足。只有聚焦区域,精准定位客群,运用区别于头部银行的思路,进行特色化、差异化的数字化转型,区域性银行才能顺应时代,把握金融动向,实现业绩长效增长。

  • 2021-11-15
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  • 114页
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智慧渔业信息化服务平台建设综合解决方案(339页 WORD)

鱼类养殖已经是十分普遍的养殖项目,但因其肉类鲜美,营养丰富,种类繁多,养鱼业不仅没被众多水产养殖业淘汰,反而呈现出发展上升的态势。随着自然环境的改变,很多珍惜鱼类濒临灭绝,如:娃娃鱼、中华鲟鱼……人工养殖渔业不仅成为满足市场需求的做法,更是保存物种多样性的最佳方式。

  • 2023-06-27
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  • 337页
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统计学入门-第1章:不确定性的数学表达:0-1分布

在前面几节的介绍中,我们谈到了上证综指的日度收益率分布情况,探讨了最适合日度收益率的概率分布。在这个过程中,我们关注的是日度收益率这一具体数值,它的特点在于,你总能在两个取值不同的日度收益率之间,再找到一个可能出现的新的日度收益率。换而言之,上证综指的日度收益率是一个连续随机变量。然而如果我们对每天具体赚了多少钱不太关心,而是关注手机屏幕里收益率那一项是红色还是绿色。那么上证综指的日度收益率就变成了一个只存在两种结果的事件集合:{0:日度收益率为负;1:日度收益率为正(或0)}。例如图1.5.1所示就是1991-2021年部分日度上证综指的正负情况。这就是本节要介绍的0-1型数据。

  • 2022-08-02
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5种园区智慧园区架构设计合集

5种园区智慧园区架构设计合集,5种园区智慧园区架构设计合集,5种园区智慧园区架构设计合集,5种园区智慧园区架构设计合集

  • 2023-08-09
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  • 48页
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互联网+智能制造-德阳:智能制造试点汇报

德阳市互联网+智能制造试点汇报——速度:从高速增长转为中高速增长,从按速度和规模评价转向案质量和效益评价,结构:淘汰重污染、高投入、低产出的落后产业,发展高科技、低污染、有前景的朝阳产业,动力:从投入土地、资源、劳动力的要素驱动转变成创新驱动。

  • 2021-12-07
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安永:2024中国消费电子和家电行业趋势报告

中国是全球消费电子和家用电器的重要制造基地及出口国,在全球市场上占据超过22%的销售份额。在亚太市 场销量方面,中国也占据重要地位。中国作为 “世界工厂”,具备庞大的电子制造和出口能力,涵盖智能手机、 电脑、电视、消费类电器和电子元件等广泛的电子产品。二十多年来,由于采购电子元件方便,节约了大量物 流成本,中国已成为多个国内外知名消费电子品牌的基地。主要城市如深圳,已成为电子行业的中心,拥有从 元件制造到产品组装供应商的完整价值链能力。中国强大的供应链网络,拥有全球最大的集装箱港口如上海、 深圳和宁波-舟山,便于国际产品流通,也推动了市场增长。

  • 2024-03-26
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丁香医生:2023中国医生全景洞察报告

从2012年到 2023年,《中国医生洞察报告》和医生的数字化生活共同诞生,共同成长。今年,我们用[无界至简,来概括新时期的医生数字化生活。无界,体现在渠道的多元,活动的多样。数字化创新让医生的学习与沟通得以打破边界,诞生了更多的可能性。

  • 2024-01-09
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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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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