“ 百家论坛 ” - ChatGPT

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【YOLOv7改进轻量化】第一章——引入轻量化骨干网络MobileOne

YOLOv7轻量化之MobileOne，原理+完整代码实现

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视觉机械臂自主抓取全流程

视觉机械臂是智能机器人的一个重要分支，它主要包括控制芯片、驱动电路、机械臂、相机等部分。自主抓取是指，在没有人为干预的情况下，视觉机械臂系统通过摄像头获取到目标物体的位置，并且通过驱动机械臂来完成对于目标物体的抓取任务。........................

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如何在亚马逊 SageMaker 进行 Stable Diffusion 模型在线服务部署

最近以AIGC带来巨大生产力提升的时尚宠儿不断进化升级，争相亮相。我们迎来ChatGPT 系列技术带给我们一波又一波的AI盛宴，而在计算机视觉领域，AI 绘画近两年正在逐渐走向图像生成舞台的中央。最近受邀参加了亚马逊云科技『云上探索实验室』实践云上技术的系列活动，通过Amazon SageMaker 平台快速完成 AIGC模型推理服务在线web部署，带给我很多启发和惊喜，原来在云端进行AI模型推理部署可以如此简洁，优雅、流畅。

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浅谈ChatGPT（人工智能）

chatgpt的简要介绍和发展前景

2023-04-28
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微信小程序 | 基于ChatGPT实现电影推荐小程序

ChatGPT到底能做什么？本文基于CHatGPT的推理演绎能力，前端结合vue+uni-app框架实现用户偏好交互功能，后端使用python+flask框架实现数据交互。告别传统推荐算法的用户冷启动等致命问题，通过ChatGPT实现准确、智能的电影推荐效果！

2023-04-28
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（四）QCustomPlot柱形图动态显示实例开发

本文主要讲述了使用QCustomPlot进行柱形图的绘制，在这一篇文章中进行了数据的模拟增加，并且可以动态显示界面，也可以清空图表进行重绘，详细功能实现见文章内容，大家可以参考学习。

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Git 如何拉取 github 上的代码

2023-04-28
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进