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数字化技术的现状与发展趋势

对数字化技术进行了介绍 , 综述了国内外数字化制造技术的研究现 状 , 论述了数字化制造技术是先进制造技术的核心 , 对数字化制造技术的几个核 心技术进行了较为详细的介绍 , 最后对数字化制造技术进行了展望并结合我国 实际情况对我国如何发展数字化制造技术提出了几点建议

  • 2021-04-20
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终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了

我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。 什么叫计算、网络、存储资源? 比如你要买台笔记本电脑,是不是要关心这台电脑是什么样的CPU?多大的内存?这两个就被我们称为计算资源。

  • 2021-02-25
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工业互联网平台赋能汽车行业数字化转型方法论_

汽车行业是典型的大型离散行业,具有供应链高度分散、生产工艺复杂、产品结构精密等特征,面临研发设计周期长、供应链管理低效、下游需求碎片化、服务要求高端化等行业痛点,亟需加快 基于工业互联网平台的数字化转型步伐,全面提升研发设计、生产制造、产供销管理、经营模式等环节的数字化水平。海尔、上汽、北汽等企业以网络化协同设计和规模化定制生产为切入点,加速推动汽车行业向协同化、定制化、柔性化方向转型。基于此,我们对汽车行业基于工业互联网平台进行数字化转型解决方案进行了专题研究,深入剖析了汽车行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案,对加快打造我国汽车新型制造体系具有重要意义。

  • 2021-02-07
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KT&中国移动:2023电信AI产业发展白皮书

自 2022 年 12 月以来,由 OpenAI 推出的 ChatGPT 取得重大突破和交互体验提升,引起全球广泛关注与资本追捧。基于 Transformer 的基础大模型展现出强智能能力,正在催生能量和信息的新融合方式,以及产业发展的新范式,开启了以通用人工智能为引领的新一轮科技革命浪潮。正如牛顿三定律之于物理学的意义一样,大模型也开启了人工智能的大一统时代。

  • 2023-12-28
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现实世界数字化:大型城市建模的实践与挑战-吴小?(21页)

现实世界数字化:大型城市建模的实践与挑战

  • 2021-11-03
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如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环?

伴随着AI的兴起,越来越多的智能产品诞生,算法链路也会变得越来越复杂,在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题,本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环,为复杂算法系统提供强有力的支持。

  • 2021-04-17
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PID控制算法一勺烩 从模型到实现再到口诀

在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在很多控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的经典。经典的未必是复杂的,经典的东西常常是简单的,而且是最简单的。PID算法的一般形式:

  • 2021-04-17
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制造工厂(物流及设备)布局的10大经济原则

在工厂规划布局过程中,我们必须详细分析具体物料、产品、设备、区域等对象之间的关系,确定其具体位置,以使现场实物流、人流、信息流等达到效率最大化,为此我们需要参照一般化的布局经济性原则。作为布局的规划者和实施者,这些基本的原则必须熟记于心,用来指导布局工作。?

  • 2021-03-04
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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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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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