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ChatGPT研究框架(2023)

据统计,ChatGPT日活跃用户数的增速远超Instagram,1月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT,是去年12月份的两倍多;国内外科技巨头都非常重视ChatGPT引发的科技浪潮,积极布局生成式AI,国内厂商(百度、腾讯等)也高度关注ChatGPT,积极探索前沿技术,相关深度应用也即将推出。

  • 2023-02-10
  • 阅读602

北大报告:中美科技脱钩,中国制造业关键领域或陷入瓶颈

?北京大学除夕发布一份报告,指美中科技脱钩,中方付出的代价或比美国更大,而且在芯片、人工智慧及航空航天等关键科技领域可能陷入瓶颈。

  • 2023-02-10
  • 阅读673

Chatgpt合集报告(8篇):引领AI新浪潮,开启AI新纪元

ChatGPT 注册用户突破1亿,成为史上成长最快的消费者应用。2022年11月底,由OpenAI 开发的人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出,并迅速在社交媒体上走红,5 天注册用户数就超过100万,两个月后,注册用户突破1亿。根据数据分析公司Similarweb的数据,ChatGPT成为史上增长最快的消费者应用,1 月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT,是12月份的两倍多。

  • 2023-02-10
  • 阅读594

数字经济推动变革 增强发展数字经济的“硬本领

近年来,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革。党的二十大报告提出,加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群。总书记强调,各级领导干部要提高数字经济思维能力和专业素质,增强发展数字经济本领,强化安全意识,推动数字经济更好服务和融入新发展格局。在数字经济时代,如何进一步提升各级领导干部的数字经济素养和数字经济知识就显得尤为重要。

  • 2023-02-10
  • 阅读1102

习近平总书记关于数字经济重要论述的科学内涵、理论贡献与实践要求——理论贡献与实践要求

习近平总书记关于数字经济重要论述是具有丰富内涵、严谨逻辑的理论体系,回答了现实之问、时代之问和理论之问,是数字经济领域的重大理论创新。

  • 2023-02-10
  • 阅读836

荐读丨我国教育信息化政策研究综述(一)

改革开放40多年,在国家重视、相关部委支持、社会力量积极参与、教育系统广大师生努力下,教育信息化基础设施建设、教学条件和应用水平成就突出,优质教育资源覆盖面逐步扩大,数字教育资源公共服务体系逐步完善,信息技术支撑教育治理现代化取得了明显成效,为教育信息化深入发展打下了坚实基础。在新冠肺炎疫情防控期间,教育信息化发挥了重要作用,依靠教育信息化积累的基础顶住了巨大的压力,有效地支撑了“停课不停学”。全国近三亿师生的在线教学,给每个人留下了深刻的印象,从某种程度上对全体公民进行了一次在线教学和教育信息化的思想洗礼,让全国人民达成了必须加速教育信息化发展的难得共识,必将对中国未来的教育变革产生不可忽视的巨大影响。

  • 2023-02-10
  • 阅读1041

中国历史文化名城保护的信息化发展历程与展望

以时间和事件为脉络,从历史文化名城保护发展需求牵引与信息技术应用驱动两个方面,基于政策及学术文献梳理历史文化名城保护信息化发展的历程,概括为既相互关联又各具特色的6个阶段,分别是基础信息测绘、环境遥感调查、时空信息管理、规划决策支持、保护监测评估、活化利用服务。在此基础上,面向未来历史文化名城保护、利用传承及信息技术发展与应用趋势,展望3个发展方向:一是多维度精细保护,二是多粒度监测评估,三是多场景活化利用,旨在促进历史文化名城保护从信息化走向智慧化。

  • 2023-02-10
  • 阅读775

政府主尖端,市场促共荣——关于中国信息化建设的几许管见

由于市场因素推动的信息化建设已走到了难于继续推进的瓶颈阶段,因此,尽速获得市场因素以外的新助力,亦便是我国信息化建设在更高平台上实现新跃进的必要条件;所谓市场因素以外的新助力,说白了,就是政府在关乎国家荣景的信息化建设方面所应该发挥的积极作用。

  • 2023-02-10
  • 阅读781
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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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