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深度神经网络网络计算框架基础

深度神经网络网络计算框架基础

  • 2021-09-20
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AI 中台白皮书(2021年)

AI中台作为全栈式、集约化、自动化的生产力工具箱,是实现AI技术在各行业中快速研发、共享复用和部署管理的智能化底座和关键基础设施。白皮书旨在深入剖析 AI 中台体系架构与内涵,探讨能力建设路径和行业赋能方案,以期与业界分享,共同推动我国人工智能产业创新发展与行业智能化升级。

  • 2021-09-20
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中国算力发展指数白皮书(2021)

中国算力发展指数白皮书(2021)

  • 2021-09-20
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安筱鹏:未来十年,攸关中国企业数字化生存的10大趋势

不论是数字化,还是数智化,都已成为疫情之后几乎每家企业不得不做的必答题,也带给企业家诸多困惑:企业是否一定要数字化转型?究竟如何数字化转型?难点和坑又是什么?

  • 2021-09-20
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广域量测信息大数据特征分析及应用策略

广域量测信息大数据特征分析及应用策略研究

  • 2021-09-18
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一种基于Hadoop的电力大数据属性实体识别算法

一种基于Hadoop的电力大数据属性实体识别算法

  • 2021-09-18
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基于大数据的油气集输系统生产能耗时序预测模型

基于大数据的油气集输系统生产能耗时序预测模型

  • 2021-09-18
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我国健康医疗大数据资源目录体系建设研究

我国健康医疗大数据资源目录体系建设研究。

  • 2021-09-18
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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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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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