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斯坦福大学:人工智能指数2021(222页中文版)

斯坦福大学:人工智能指数2021(222页中文版) 斯坦福大学:人工智能指数2021(222页中文版)

  • 2021-06-18
  • 阅读237
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互联网金融产品设计(消费贷)

传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。

  • 2021-06-18
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IDC与浪潮联合发布《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》

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  • 2021-06-18
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2021云网产业发展白皮书

2021云网产业发展白皮书

  • 2021-06-18
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《互联网发展趋势》PPT课件

回顾往昔,贸易关系是通过人见到人,人接触人建立起来的;绝大多数人受阻于地域和距离的障碍,很难亲自建立国际贸易关系渠道,只有少数人能够克服地域空间的阻隔,在历史上自然形成了一条传统的贸易经商路线———这叫商业。

  • 2021-06-18
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基于向量空间模型的个性化网页搜索算法研究

为解决信息检索时不同用户对搜索结果有不同期望的问题,提出了一种基于向量空间模型的个性化网页搜索算法。针对用户不同兴趣,利用用户画像能够更加全面地表示用户兴趣的特点,通过向量空间模型建立用户画像来表达用户兴趣,结合传统的网页排序算法得出最终的网页排序结果。对于不同用户可得到不同的网页搜索结果,排序靠前的网页中符合用户兴趣的网页数量增多。通过对模拟网页搜索实验结果的分析,证明所提算法较传统 PageRank 算法在个性化网页搜索方面有所提高。

  • 2021-06-16
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互联网 煤矿开采大数据技术研究与实践-张科利

将大数据引用到煤矿行业,行业发展更健康,安全可控,降低成本。

  • 2021-06-16
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能源互联网综合示范区项目建设方案分享

能源互联网是一个系统的概念,属于系统科学的范畴,是一个复杂巨系统工程。能源互联网是一个耗散结构的,复杂的、开放的、非线性的、多维度的、多时间尺度的,多要素的复杂巨系统。

  • 2021-06-18
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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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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式,实现密码设备算力最优化利用,满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计,实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK,构建全场景的密码应用体系。

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绿色数据中心行业洞察:对算力行业的一点思考(302页)

液冷、间接蒸发冷却、AI能效优化、模块化预制、高效电源等绿色节能技术成熟;TEE、机密计算、区块链等保障数据可信流通与安全的技术加速应用;智能调度、柔性负荷调节技术支撑绿电高效消纳。

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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析,旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示,申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征,其需求高度务实,对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚,但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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