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埃森哲发布《技术展望2019》:新数字化时代的五大新兴技术趋势

数字技术能够帮助企业愈加深入、细致地了解客户,为其开辟更多接触消费者的渠道,同时使其与新的潜在合作伙伴共同扩展生态系统。如今,数字技术已不再是差异化竞争优势,而是企业制胜未来的必备要素。报告调查显示,全球超过6672名企业和IT高管,近五分之四(79%)的受访者认为数字技术——特别是社交、移动、数据分析和云技术——已经跨过应用“孤岛”的阶段,成为企业核心技术基础中的重要组成部分。

  • 2023-03-23
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SpaceX创新机制及对我国航天技术发展的启示_2021-05-10

在短短十几年时间内,美国太空探索技术(SpaceX)公司迅速成长为世界航天领域的顶尖企业,并在航天技术和航天商业模式方面做出了多项闻名于世的创举。本文着重分析了SpaceX的技术创新路径、内部管理机制、外部创新保障等方面,对于我国航天业的未来发展从技术创新方式方法、管理创新模式机制、航天商业创新探索等角度进行了一定启示总结和建议规划。

  • 2023-03-23
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NASA发布最新《载人探月战略计划》:

2019年9月,美国航空航天局(NASA)发布了最新的《载人探月战略计划》(Forward to the Moon: NASA's Strategic Plan for Human Exploration),提出了载人太空探索的总体路径和重点任务。NASA将与商业伙伴和国际合作伙伴一道,引领一项富于创新且持久的宇宙探索计划,即Artemis计划,使人类能够在太阳系中拓展生存空间,并获取新知识和新机遇。从超越近地轨道开始,美国将使人类重返月球并开展长期探索和开发,为人类前往火星和其他目的地打好基础。

  • 2023-03-23
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I-Korea4.0战略:打造世界领先的人工智能研发生态系统

2018年5月,韩国第四次工业革命委员会审议通过了《实现I-Korea 4.0的人工智能研发战略》,旨在重点推进韩国人工智能技术的发展,加快人工智能在各领域的创新,打造世界领先的人工智能研发生态系统,构建可持续的人工智能技术能力。总体规划为5年内(2018--2022年)投入2.2兆韩元,确保韩国获得世界水平的人工智能技术实力与研发生态系统。本文就其主要内容进行摘编。

  • 2023-03-23
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城市·建筑元宇宙蓝皮书_最终版_

近日由北京市通州区住房与城乡建设委员会、北京市通州区发展和改革委员会、北京市通州区经济和信息化局、北京市规划和自然资源委员会通州分局、北京市通州区科学技术委员会、北京市通州区张家湾设计小镇专班六大官方机构共同指导,北京建院和商汤科技联合发起,并由数字科技研究院和商汤智能产业研究院联合主编的《迈向未来——城市·建筑元宇宙蓝皮书》正式发布。

  • 2023-03-23
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中国智能计算产业联盟:东数西算下新型算力基础设施发展白皮书

AI 性能突破、数据价值挖掘需求提升,驱动算力需求高速增长。计算场景愈发丰富,驱动需求多样化。近日,ChatGPT 的成功认证了通用大模型的性能依赖于大量参数和数据的训练,需要大算力支撑。以 ChatGPT 为代表的 AI 算法的持续突破将极大驱动算力需求。而国家大力发展数据要素,也凸显了数据作为新时代石油的价值。数据量的高速增长、以及对数据价值需求的增长将驱动对算力的进一步需求。另外,技术的发展催生了丰富的计算场景,不同应用对算力精度、延迟、带宽等提出不同需求。未来已来,算力正是支撑数字化时代发展的基础与核心。

  • 2023-03-23
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计算机行业深度报告:算力网络迎来黄金时代

AI 性能突破、数据价值挖掘需求提升,驱动算力需求高速增长。计算场景愈发丰富,驱动需求多样化。近日,ChatGPT 的成功认证了通用大模型的性能依赖于大量参数和数据的训练,需要大算力支撑。以 ChatGPT 为代表的 AI 算法的持续突破将极大驱动算力需求。而国家大力发展数据要素,也凸显了数据作为新时代石油的价值。数据量的高速增长、以及对数据价值需求的增长将驱动对算力的进一步需求。另外,技术的发展催生了丰富的计算场景,不同应用对算力精度、延迟、带宽等提出不同需求。未来已来,算力正是支撑数字化时代发展的基础与核心。

  • 2023-03-23
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海通国际:自动驾驶芯片研究框架

自动驾驶与智能座舱芯片一体化趋势明显,自动驾驶芯片具有高算力发展趋势。市场容量未来5年将会高速增长。目前自动驾驶芯片企业中英伟达依托自己的前期GPU积累和算力优势,CUDA生态占据市场领导地位。

  • 2023-03-23
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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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