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工业4.0研究院-ChatGPT对数字孪生体发展的启示-2023.2.16-32页

工业4.0研究院-ChatGPT对数字孪生体发展的启示-工业4.0研究院-ChatGPT对数字孪生体发展的启示-工业4.0研究院-ChatGPT对数字孪生体发展的启示-

  • 2023-04-04
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ChatGPT的技术发展路径和带来的影响

在这个大模型时代,国内外各大厂商均对大模型积极布局,呈现百家争鸣的现象。最近10年,是NLP技术和业务场景发展最快的黄金时期,NLP本身的技术体系被重构,所影响的业务领域也不断扩大。

  • 2023-04-04
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GPT-4 技术报告

我们报告了GPT-4的开发,这是一个大规模的多模态模型,可以接受图像和文本输入并产生文本输出。虽然在许多现实世界的场景中不如人类,但GPT-4在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现,包括以大约前10%的分数通过模拟律师考试。

  • 2023-04-04
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AI和新基建赋能智慧工地超融合管理平台解决方案

建筑工程建设具有明显的生产规模大宗性与生产场所固定性的特点。建筑企业70%左右的工作都发生在施工现场,施工阶段的现场管理对工程成本、进度、质量及安全等至关重要。同时随着工程建设规模不断扩大,工艺流程纷繁复杂,如何搞好现场施工现场管理,控制事故发生频率,一直是施工企业、政府管理部门关注的焦点。

  • 2023-04-04
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智慧工地整体规划建设解决方案-领地版

围绕施工现场“人机料法环”关键要素,有效整合碎片化应用,实现施工现场业务系统的协同共享,助力施工企业实现工程管理标准化、精益化,并为政府监管提供数据分析及决策支持

  • 2023-04-04
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阿里研究院:2023数实融合的第三次浪潮

实体经济有数字化和非数字化之分,数实融合是数字化向非数字实体经济的应用、渗透和重塑。 产业技术创新,化不可能为可能;数字技术创新,化不确定为确定。 全球看,两大技术创新的效应叠加,引发产业和结构重构。 两大创新深度融合,推动产业升级、经济高增长和高质量发展。 数字化的实体经济是高质量的实体经济。

  • 2023-04-04
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荀玉根:从全球价值链看中国制造业优劣势

核心结论:①从价值链位置看,我国制造业从相对下游向更高附加值上游迈进,但近年来上游竞争激烈带来攀升难度加大。②从贸易优势看,我国整体制造业全球领先但中高端制造业尚不及德日水平,竞争力主要来自于产业集群优势。③政策望助力制造“扬长补短”,我国在电气设备上下游、计算机、电子等设备下游具备强竞争优势,但在部分设备零部件和高技术领域仍薄弱。

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2023全域数字化运营实战手册-2023-89页

书如其名,这是一本以实操为主的企业和品牌数字化运营指南,是爱点击团队在长期服务客户的过程中,基于品牌与企业真实运营场景、真实运营问题,总结出来的具体经验与方法。 我们力求还原品牌与企业数字化运营的全貌。各章节内容既共同绘制出了完整的全域数字化运营版图,又相互独立。你可以随时翻开手册中的任意章节进行检索与参考,希望为你的工作带来启发。

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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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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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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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