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【历史上的今天】4 月 24 日:Apple Watch 发布;复制粘贴的发明者出生;哈勃望远镜进入太空

智能手表最初的设计目标是让人们从手机中解放出来。

  • 2023-04-28
  • 阅读192

《花雕学AI》12:从ChatGPT的出现看人类与人工智能的互补关系与未来发展

马云说道,ChatGPT这一类技术已经对教育带来挑战,但是ChatGPT这一类技术只是AI时代的开始。谷歌CEO桑德尔·皮猜曾说:“人工智能是我们人类正在从事的最为深刻的研究方向之一,甚至要比火与电还更加深刻。360周鸿祎认为,ChatGPT作为一个“硅基生物”,它正在进化,它的知识广度和深度可能变成世界第一。ChatGPT绝对是一个革命性的突破。微软创始人比尔.盖茨表示:ChatGPT出现的意义,不亚于互联网和个人电脑的诞生,人工智能具有革命性,是一项重大技术。

  • 2023-04-28
  • 阅读200

【Google Bard】公测已开始,与文心一言、chatGPT相比如何?

Google也在2023年2月份的时候发布了一款名为Google Bard的聊天机器人。3月22日开放公测。

  • 2023-04-28
  • 阅读189

ChatGPT王炸更新!能联网获取新知识,可与5000+个应用交互,网友:太疯狂了

梦晨 杨净 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI都说ChatGPT是AI的“iPhone时刻”,现在属于它的“应用商店”来了。OpenAI刚刚又甩出一个王炸——宣布推出插件功能,赋予ChatGPT使用工具、联网、运行计算的能力。例如在官方演示中,ChatGPT一旦接入数学知识引擎Wolfram Alpha,就再也不用担心数值计算不精准的问题。并且还开放了OpenAI自己的两个插件:网络浏览...

  • 2023-04-28
  • 阅读198

人工智能会影响测试工程师吗

并不是危言耸听当下最火的是什么,那非ChatGPT莫属了,以ChatGPT为代表的各类AIGC工具,在不断颠覆我们的认知,不仅能完成律师,医学考试;还能画出一张精美的设计图,拿下艺术大赛一等奖。以之对应的就是大厂裁员的消息了,互联网的打工者们瑟瑟发抖。

  • 2023-04-28
  • 阅读198

【AutoGPT】你自己运行,我先睡了—— ChatGPT过时了吗?

【AutoGPT】你自己运行,我先睡了—— ChatGPT过时了吗?

  • 2023-04-28
  • 阅读213

NPC 也有了生命?当 ChatGPT 注入游戏你能想象吗

ChatGPT让NPC"活"了起来?如果有一天NPC 有生命了:ChatGPT 让虚拟小镇上25个居民有了“生命”。

  • 2023-04-28
  • 阅读202

Web3技术解析:构建下一代去中心化互联网

随着区块链技术的快速发展,Web3成为了近年来备受关注的技术领域之一。Web3的理念是构建下一代去中心化互联网,它具有诸多优势,例如去中心化、透明性、安全性等等。本文将对Web3的核心概念、技术架构、应用场景以及未来发展进行详细解析。

  • 2023-04-28
  • 阅读193
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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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