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AI创造价值的6种方式及各行业应用精选案例(94页)

展望未来,面向消费者相关业务的AI系统预计将变得越来越自主,改变公司的货物运输方式,提高流动性,改变他们管理员工的方式,同时在整个生态系统中日益相互关联,使AI能够从从头到尾为业务流程增值。

  • 2024-08-27
  • 阅读1362
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  • 94页
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哈尔滨工业大学:ChatGPT调研报告

2022 年 11 月 30 日,OpenAI 推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPT。ChatGPT 表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力,它可以很好地理解用户意图,做到有效的多轮沟通,并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。ChatGPT 上线后,5 天活跃用户数高达 100 万,2 个月活跃用户数已达 1 个亿,成为历史上增长最快的消费者应用程序。除了被广大用户追捧外,ChatGPT 还受到了各国政府、企业界、学术界的广泛关注,使人们看到了解决自然语言处理这一认知智能核心问题的一条可能的路径,并被认为向通用人工智能迈出了坚实的一步,将对搜索引 擎构成巨大的挑战,甚至将取代很多人的工作,更将颠覆很多领域和行业。

  • 2023-03-28
  • 阅读2400
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智慧小区解决方案(94页)DOC

随着我国国民经济的高速发展和人民生活水平的提高,人们对居住环境的要求也在日益增长,尤其是对社区建设的质量提出了更高的要求。在此前提下,住宅小区的智能化开始起步。我国住宅小区及其住宅小区的建设将进入一个新的发展时期,开始向注重“质”的时代迈进,智能小区的建设将使人们生活质量进一步改善和提高,以适应人们日益提高的生活品味和对生活品质的追求,所以住宅小区智能化必将成为我国住宅建设改善功能和提高质量的一个重要手段和推动力。

  • 2021-10-18
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黄金绿色流转白皮书(2025)

黄金,作为兼具金融属性与商品属性的特殊资产,其全生命周期中的环境影响与社会责任问题,日益受到国际社会、行业从业者及消费者的关注。在全球共同追求可持续发展、推动绿色转型的今天,黄金产业亟需探索一条与环境和谐共生、与社会协同进步的发展新路径。 “绿色流转”正是对这一时代命题的回应。它不仅是技术工艺的革新,更是发展理念的升华,旨在构建一条贯穿黄金全生命周期的高效、清洁、低碳、可追溯的价值链条。推动黄金产业的绿色流转,对于保障产业链、供应链安全韧性、保护生态环境、促进可持续增长,具有重大的战略意义与现实价值。

  • 2026-04-09
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2024经济观察系列:我国战略性金属和关键矿产发展白皮书

关键矿产供应链安全已成为全球地缘政治经济竞争的前沿领域。大国战略竞争背景下,全球主要经济体都在寻求减少战略依赖,提高关键供应链自主可控水平。与此同时,国家安全范围日益泛化,关键矿产安全成为经济安全乃至国家安全的重要组成部分,全球主要国家均出台或更新关键矿产战略,对于关键原料及矿产资源的管制升级。美西方国家通过“能源资源治理倡议”“矿业安全伙伴关系”“可持续关键矿产联盟”等机制,以及《通胀削减法》和《关键矿产独立法案》等法案,联合打造本土化、多元化和“去中国化”的供应链,推动实现关键矿产供应链独立于中国等地缘战略竞争对手。

  • 2025-10-18
  • 阅读138
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2024智能检测装备产业发展研究报告:机器视觉篇-中国电子技术标准化研究院

2024智能检测装备产业发展研究报告:机器视觉篇-中国电子技术标准化研究院,2024智能检测装备产业发展研究报告:机器视觉篇-中国电子技术标准化研究院

  • 2025-03-11
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企业网盘文档管理云平台项目技术方案(90页WORD)

目前对于企业内部文件管理进行了战略规划。首先是文件资源统一、集中管理,以解决文件流转不便、协作效率低下以及信息孤岛的问题,为企业员工提供便利的使用体验以及安全的数据保障;其次是通过网盘连通企业内部系统,打破各个信息系统壁垒,实现底层数据中心管理;再者是汇聚企业所有知识内容,形成企业知识大脑,有体系的输出给员工,打造能力提升平台。

  • 2025-02-12
  • 阅读296
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港口标准体系(2023年)

编制《港口标准体系表》是做好港口标准化工作的基础,是标准制、修订规划和计划的必要条件,是监督检查港口标准制、修订工作进展情况的重要依据,也是总结多年来港口技术发展的研究成果、实践与管理经验的重要举措。编制港口标准体系,提升港口标准管理水平,充分发挥标准化的规范和引领作用,提升港口综合能力,降低成本、提高效率、改善服务、提升竞争力,更好地为国民经济发展服务。

  • 2025-02-07
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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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