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2024人形机器人研究报告-创业邦&中国移动

人形机器人是具备人类外形特征和行动能力的智能机器人,以双腿行走的方式,通过手臂和身体的协调完成功能,基于通用型算法和生成式AI,具备语义理解、人机交互、自主决策等能力,并利用人机交互实现任务理解与反馈,需要强大的感知计算与运动控制能力

  • 2025-07-02
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【AI赋能分享】吴明辉《AI如何赋能职场人大模型落地企业方法论》

【AI赋能分享】吴明辉《AI如何赋能职场人大模型落地企业方法论》,【AI赋能分享】吴明辉《AI如何赋能职场人大模型落地企业方法论》,【AI赋能分享】吴明辉《AI如何赋能职场人大模型落地企业方法论》

  • 2025-06-04
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云计算蓝皮书(2024年)

云计算技术“人工智能+”融合趋势明显,赋能多产业加快形成新质生产力。在“智转数改”的新需求下,企业上云用云需求不断深化,对应用现代化能力、稳定性保障能力、云原生安全能力、云成本优化能力、垂直类应用能力以及云算融合能力等方面要求不断提升,带动相关技术创新发展,特别是云计算与智算的加速融合推动人工智能技术发展和应用快速革新。

  • 2025-04-10
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DeepSeek与新媒体运营(122页PPT)

本次讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一,旨在帮助新媒体从业者理解A!技术在运营中的应用策略、场景落地以及未来发展趋势,同时探讨AI技术带来的挑战与应对方法。

  • 2025-04-10
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清华大学 迈向未来的AI教学实验(395页PPT)

随着数字化和信息技术的飞速发展,出现了许多新概念和技术,如“区块链”“大数据”、“云计算”等。这些领域的专业术语有时需要新的汉字来更准确地表达其特定含义

  • 2025-03-31
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智慧机房数据中心(DC) 整体技术方案

基于传统电力备自投装置无法满足数据中心相对复杂备自投功能的需求,配置冗余控制系统完成下列功能: -备自投功能 --在10kV系统出现故障时,如市电失电、保护跳闸、开关拒动、变压器故障等预先故障预案,控制系统通过逻辑判断,完成预案设定的10kV系统运行方式自动投切。

  • 2025-02-06
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数字化转型-数据治理

数据如石油,也是数字经济的基础;但是如果没有管理,数据有可能会成为巨大的风险,糟糕的油质将导致汽车的抛锚。 数据如人体内流动的血液:血液如有杂质,血液流动收影响;血液如坏掉,人体无法获得营养,人的结果可得而知。

  • 2024-12-26
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综合能源项目解决方案(60页 PPT)

能源互联网平台应用重点关注关注设备管理服务、生产过程管控、资源配置优化等场景。能源互联网平台应用重点关注关注设备管理服务、生产过程管控、资源配置优化等场景。

  • 2024-12-17
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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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5G+大模型智慧工业园区解决方案

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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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