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大模型安全研究报告

报告凝聚业界专家共识,聚焦当前大模型突出安全风险和网络空间安全瓶颈问题,从大模型自身安全和大模型赋能安全两个维度,提出涵盖安全目标、安全属性、保护对象、安全措施四个方面的大模型自身安全框架,以及大模型赋能安全框架。期待这些框架能为社会各方提供有益参考,共同推动大模型技术产业的健康发展。

  • 2024-09-26
  • 阅读1961

基于PIM的智慧工厂解决方案

沈阳机床集团数控产业园项目荣获2009年全国智能化设计一等奖为代表的工业项目更是充分体现我院在工业领域的领先优势(本奖项设置以来唯一获得一等奖的工业项目),基于PIM(Plant Information Modeling 工厂信息模型化)的三维综合信息系统数字工厂平台正在杭州卷烟厂、合肥卷烟厂易地技改项目中实施,更是在行业内的首创,项目实现从模拟建造、项目管理到项目竣工后的可视化运营维护,以及日后改、扩建的全生命周期管理,从而体现了工业化、信息化、智能化相融合的创新模式,实现真正意义上的数字工厂和智慧工厂。

  • 2021-04-26
  • 阅读1960
  • 下载16
  • 33页
  • doc

案例-集团IT蓝图总体规划报告-320页

本次将按照德勤的成熟方法论进行IT蓝图规划,承接第1阶段梳理的信息化总体需求及业务架构,结合行业经验,分析未来集团应用架构、数据架构、基础设施架构和信息化治理架构,形成未来集团整体信息化蓝图。

  • 2021-11-05
  • 阅读1960
  • 下载26
  • 321页
  • pptx

2016年中国信息技术服务业发展形势展望

2016年是实施国民经济和社会发展第十三个五年规划的开局之年,也是信息技术服务业融合创新、转型发展的关键之年。我国信息技术服务业既面临着宏观经济下行和结构调整、市场需求萎缩的挑战,又面临着信息技术与经济社会各领域融合加速、国家重大政策实施、新兴领域业务强劲增长、产业协同态势良好等巨大机遇。

  • 2022-02-19
  • 阅读1959
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  • 12页
  • docx

特种合金生产企业MES应用——朝信科技SmartMES案例V1.0

SmartMES 基础数据配置 基础数据配置通过Web版MES系统实现 通过专用IPC经企业内部网络进行管理设置 指定管理人员进行数据的配置及管理

  • 2022-01-11
  • 阅读1958
  • 下载1
  • 32页
  • pptx

《在技术驱动创新的无尽前沿把握好机会》

今天分享的主题是《在技术驱动创新的无尽前沿把握好机会》,我们主要分享奇绩的世界观、奇绩分析技术驱动创新趋势的方法和奇绩看到的创新信号。

  • 2022-11-21
  • 阅读1954

深度:制造业数字化转型解决方案及应用(125页PPT)

国标委联合工信部成立国家智能制造标准化协调推进组、专家咨询组等;工信部在世界智能制造大会发布《智能制造发展规划(2016-2020)》;遴选智能制造试点示范项目60多个。陆续出台《增材制造产业发展行动计划(2017-2020》等系列文件,多层次协同推进体系基本建立,为加快智能制造发展提供重要政策推动力;遴选智能制造试点示范项目97个。

  • 2021-10-25
  • 阅读1953
  • 下载24
  • 125页
  • pdf

四家典型离散制造企业数字化转型与智能化升级路径剖析

制造业是国家的经济基础,是立国之本、兴国之器、强国之基;作为我国实体经济的主体,是国民经济体系的重要组成部分。 按照产品制造工艺过程特点,制造业总体上可以分为离散型制造、流程型制造、混合型制造。离散制造包括家电、家居、纺织、食品、火箭、飞机、国防装备、船舶、电子设备、机床、汽车等行业,在我国制造业中占有较大比重,是解决就业等民生问题的重要产业,与居民生活息息相关。

  • 2022-05-05
  • 阅读1952
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  • 23页
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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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本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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