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银行业生成式AI应用报告(2023)

自2022年底ChatGPT-3.5发布起,生成式AI(Generative AI)的话题热度持续走高。该技术并非只停留于概念阶段,而是已开始加速影响着各行各业,无论是技术本身还是应用演进的速度均十分惊人。银行业本就是最早应用传统人工智能技术的领域之一,如何借力新技术、加速数智化转型,构建差异化竞争力,是领导层当下必须深入思考的命题。对银行而言,生成式AI技术与传统AI技术到底有何不同?生成式AI能否为经营管理带来新的价值释放场景?如何推动场景快速落地?规模化应用又需做哪些准备工作?本报告将呈现我们对相关问题的思考和建议

  • 2023-10-09
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智慧体育信息化解决方案(70页 PPT)

将体育科目纳入录取计分科目,科学确定考试分值或等级要求,引导学生加强体育锻炼。 将体育科目纳入录取计分科目,科学确定考试分值或等级要求,引导学生加强体育锻炼。

  • 2024-02-06
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智慧校园大数据综合管控平台建设和运营整体解决方案智慧高校大数据综合管控平台建设和运营整体解决方案

智慧校园大数据综合管控平台建设和运营整体解决方案智慧高校大数据综合管控平台建设和运营整体解决方案;智慧校园大数据综合管控平台建设和运营整体解决方案智慧高校大数据综合管控平台建设和运营整体解决方案

  • 2024-02-06
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智慧幼儿园解决方案(25页 PPT)

围绕幼儿园管理、安全、教学、环境等方面建成以智慧化为基础的现代化、信息化幼儿园系统,以适应现代化高技术发展的需要

  • 2024-02-06
  • 阅读184
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智慧园区整体解决方案 (62页 PPT)

“智慧园区”是在智慧城市的基础上发展而来。提出了智慧社会的概念。随着互联网+、一带一路等战略的深入推进,智慧园区、中外合作产业园、产城融合示范区等新业态和新模式将不断涌现。发展众创空间 促进大众创业、万众创新。

  • 2024-02-06
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智能化营区建设方案(21页 PPT)

“智能化营区”是一种以物联网、云计算、高性能 信息处理、智能数据挖掘等技术,在营区日常办公、 营区安全、营区生活等多方面应用。 · 智慧化营区建设使得未来的营区管理在系统上朝 着统一系统平台等方面演进,在业务上朝着统一协 作等方面演进成为了可能。它以融合的通信与信息 技术为基础,以营区日常办公和安全为中心,以一 体化的信息管理为保障,以激励营区管理的持续创 新、促进营区现代化建设。

  • 2024-02-06
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数字孪生城市建设指引报告

数字孪生城市(Digital Twin City)正是面向可持续发展目标提出的城市发展新理念与新模式,已经成为城市数字化转型发展、构筑城市竞争新优势的战略选择和重要路径。中国、美国、英国、法国、新加坡、新西兰等多国正积极探索建设数字孪生城市,取得了一定成效。但目前数字孪生城市仍处于发展初期,面临着城市发展需求日益复杂、技术快速迭代更新、实施建设投入较高、商业模式仍需探索等挑战。

  • 2024-02-01
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数字时代治理现代化研究报告(2023年)——大模型在政务领域应用的实践及前景

我国政务领域大模型应用尚处于起步探索阶段。经梳理统计,国内至少有 56 家大模型厂商在政务领域开展了布局,其中,百度、智谱华章、科大讯飞、商汤科技、中国科学院自动化研究所、阿里云、360 和昆仑万维等 15 家厂商的大模型产品通过备案。北京、上海、杭州、深圳等地出台政策推动政务领域大模型应用落地,政务热线、智能客服、城市治理、医疗、教育是重点落地方向。随着生成式 AI 大模型的快速发展,预计未来相关技术将广泛应用于各地智慧城市建设、政务服务提供中,成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需要强化前瞻部署,主动应对新技术变革带来的机遇和挑战,从战略、业务、组织、风险多个层面对大模型技术形成充分认知,加快探索适合我国的政务大模型开发和应用可行路径,加速政府治理现代化。

  • 2024-02-07
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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