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面向用户增长的信息流分发机制

本文的问题域 ? 内容信息流app用户增长问题 ? 内容信息流:图文信息流,短视频信息流、内容+电商信息流 旨在解决的问题 ? 基于推荐算法视角的信息流产品用户增长问题 ? 留存问题 ? 幸存者偏差 本文受众 ? 信息流产品的 ? 推荐算法专家 ? 数据科学家 ? 产品专家

  • 2021-03-26
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5G智慧灯杆平台规划运营方案

随着城市化的不断发展,城市照明管理问题也日益突出,针对传统的城市照明装置进行改造升级,通过物联网手段简单快捷的实现覆盖面较广的信息感知网络的搭建,实现城市道路照明管控智能化、信息采集多样化和信息处理快速化已经是现在新型城市照明的发展方向,智慧照明及以灯杆为载体的智能一体化灯杆也将成为智慧城市的重要组成部分。

  • 2021-03-26
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物联网应用场景解决方案

蜂窝物联网技术驱动全连接时代发展: ?一张网同时支持LTE/eMTC,频谱共享,基站和天线资源复用 ?支持移动性管理(>120Km/h),无缝切换,客户体验平滑连续 ?数据速率最大可达1Mbps,支持更多业务应用 ?低功耗节电技术支持电池寿命长达5~10年

  • 2021-03-26
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区块链服务网络基础白皮书

三十万年前,人类开始产生语言体系。而后,文字、电话电报、计算机和互联网依次出现,通过信息存储、传递和计算等方式的交替发展,带来一次又一次的信息化革命,促进了人类生产力的快速发展。基于互联网的数据传输协议,结合现代社会所需的共识、信任和公平机制而产生的区块链技术,进一步优化了现有的生产关系和商业逻辑,将引领新一轮的信息化革命。目前,区块链架构主要分为公有链和许可链两种。区块链技术虽然已经发展了十年,但大多数人仍然容易混淆公有链和许可链,以及它们与虚拟货币之间的关系。在公有链架构下,任何用户均可自由地匿名加入或退出一个公有链应用, 并不受任何监管地进行数据交 易和信息扩散,具有透明性、隐私性和完全去中心化的特性。在当前中国的法律法规和监管要求下,公有链因其不受监管、自由主义的属性很难在中国进行合法经营。

  • 2021-03-25
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决策树模型算法研究与案例分析

决策树(Decision Tree)是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。

  • 2021-03-24
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国家电投换电重卡港口矿山场景应用

以新能源汽车和电动船舶为主要业务载体,业务领域涵盖出行、物流、客运、充电设施、驾培、重卡、船舶等细分领域,客户遍布全国。 我们的使命: 让交通更绿色,让生活更美好 我们的愿景: 绿色交通和科技产融的引领者

  • 2021-03-22
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智慧城市顶层设计跨界思维指导方案

城市是一个多目标复杂大系统,可以划分为多个有关联性的行业群,单个行业的智慧化可以理解为单目标优化;要实现用城市级的智慧来解决城市整体优化的问题,需要同时考虑若干个相互矛盾的、相互约束的多个行业群的彼此制约因素,来实现多目标决策的优化。

  • 2021-03-22
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2020年中国人工智能产业研究报告

目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目,而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合,实现产业地位提高或经营效益优化。 2020年,人工智能预计达到超过1500亿元规模,疫情环境下,2020年的业务高速增长主要由AI开放平台API贡献,除此之外的增长动力将在第四章详细阐述;到2025年,产业规模预计超过4500亿元。

  • 2021-03-20
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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