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新型智慧城市数字交通创新实践(31页PPT)

与集成商基于信令数据的分析对比: 米级定位误 差,优于信令数据,覆盖近90%手机用户,优于单 一运营商。 与集成商基于图商OD数据的分析对比:个体全量出 行数据支撑阿里云做更丰富的数据挖掘与分析,传 统集成商只能购买固定类型的宏观统计数据。

  • 2025-08-19
  • 阅读124
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数字孪生在智能工厂的创新实践

物理系统的一种生动的数字化表示形式能够动态更新以模拟物理系统的结构、状态和行为,并用于驱动业务收益。保真度要求,扫描频率(设备是否经常更改设置?),数据延迟、连接细节(实时性如何?)

  • 2025-11-06
  • 阅读172
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  • 27页
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从三大产线招标看国产 IC 设备超长景气周期开启 半导体设备系列专题之产业变革篇

国产 IC 设备迎来超长景气周期,通过梳理三大产线招标信息,我们论证得出 2020 年 开始将有多条产线共同拉动国产设备成长,资本支出大年预计 2023 年之后来到。

  • 2025-11-06
  • 阅读167
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  • 27页
  • pdf

AI主题研究:关注产业链协同发展布局的投资机会

从近期行业趋势来看,美国芯片巨头、云服务商、AI 模型与应用厂商正在深化 战略协同、提升全产业链的效率并深化商业化变现探索。Sora 2 上线加速 AI 视 频应用生态发展,而应用生态繁荣也反向驱动推理算力需求快速增长。我们仍 坚定看好 AI 主题的投资机会,并建议关注在产业链协同发展中的投资机会。

  • 2025-11-06
  • 阅读182
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大模型关键技术与未来发展方向———从ChatGPT谈起

大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。

  • 2024-10-04
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见实科技:全域难题破解:从会员到渠道等系列环节打通

内外环境的变化都在推动品牌商家进行全域布局和打通,以为消费者提供更优体验与更优产品的同时,也为企业自身创造价值,包括提高企业经营效率、降低成本、沉淀品牌资产和促进营收增长。

  • 2024-12-11
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(大型集团数字化转型150页ppt)4A架构:业务架构、数据架构、应用架构、技术架构

BA:Business Architecture,业务架构 DA:Data Architecture,数据架构 AA:Applications Architecture,应用架构 TA:Technology Architecture,技术架构

  • 2024-12-12
  • 阅读618

JCP||损失注意力的物理神经网络

智能流体计算公众号专注于将AI技术与计算流体力学(CFD)结合,分享前沿研究成果与实用案例。涵盖PINNs、深度学习等智能计算技术在流体力学中的应用,助力提高模拟效率与精度,适合科研人员及工程师探索智能流体计算的新方法。

  • 2024-12-15
  • 阅读341
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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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从零上手OpenClaw科研智能体-厦大团队

OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)

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