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2024从领导力角度看生成式AI转型研究报告

生成式 AI 转型是我们这一代人面临的技术奇迹。在 Udemy Business 平台上,仅在 2023 年第一季度,美国用户 ChatGPT 学习的消费量就 飙升了 5,226%。这种激增表 明,学习生成式 AI 技能对于跟上我们在职场看到的广泛变化而言变得越来越重要。 近年来,其他任何技术现象都无法对我们的工作和生活方式产生如此重大而深刻的影 响。“这一大趋势带来系统性、攸关存亡的影响,”普华永道的数据表示,生成式 AI“ 将会改变商业模式,重新定义工作流程并彻底变革整个行业。” 虽然某些角色、行业 和地区可能受到的影响更大,但每个员工都会感受到这些巨大转变所带来的震撼。这 意味着对于当今的领导者而言,没有其他任何主题比这更重要了。

  • 2025-12-23
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深度学习常用术语

所谓监督学习,就是先利用有标签的训练数据学习得到一个模型,然后使用这个模型对新样本进行预测。在本质上,监督学习的目标在于,构建一个由输入到输出的映射,该映射用模型来表示。

  • 2025-12-23
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《白话机器学习的数学》原版PDF+立石贤吾

SmartNews公司的机器学习工程师。从日本佐贺大学毕业后曾就职于数家开发公司,并于2014年入职LINE Fukuoka,在该公司于日本福冈市成立的数据分析和机器学习团队中,负责利用机器学习开发推荐系统、文本分类等产品,并担任团队负责人。2019年入职SmartNews公司,担任现职。

  • 2025-12-23
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数字化工厂蓝图总体规划及系统集成解决方案

通过将PLM、ERP、MES、DNC等多个系统的集成化应用,实现基于统一数据源的设计制造一体化协同制造平台。通过将PLM、ERP、MES、DNC等多个系统的集成化应用,实现基于统一数据源的设计制造一体化协同制造平台。

  • 2025-12-23
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全域智能城市白皮书——以人工智能赋能城市全域数字化转型

2024年5月,国家发改委等四部门联合发布《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》,要求以城市为载体推进数字中国建设,开启了我国城市全域数字化转型的新征程。2025年7月14日至15日,中央城市工作会议在北京举行,会议首次提出了建设现代化人民城市的目标

  • 2025-12-22
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数据资产管理实践指南(8.0版)

2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。

  • 2025-12-19
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AI+智慧农业应用解决方案

鱼群生长环境监控 利用多种智能传感器实时感知鱼塘水温、PH值、融氧量等指标,为生产人员提供数据分析、 远程控制、自动喂食等功能;

  • 2025-12-19
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中国算力中心行业白皮书2025

灼识咨询通过运用各种资源进行一手研究和二手研究。一手研究包括访谈行业专家和业内人士。二手研究包括分析各种公开发布的数据资源,数据来源包括中华人民共和国国家统计局、上市公司公告等。灼识咨询使用内部数据分析模型对所收集的信息和数据进行分析,通过对使用各类研究方法收集的数据进行参考比对,以确保分析的准确性。

  • 2025-12-18
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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