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2021医疗人工智能行业报告

医疗 AI 企业通过构建知识图谱,开发 NLP 技术,应用 AI 自动识别、填充、监督、修正、分析 文本类数据。由于整个过程处理的数据不直接来源于医疗器械,其后续处理不用于指导医疗器械 数据进行处理、调查、测量分析,本身也不用于医疗用途,这一类 AI 落地较快,已经广泛应用 于医疗信息化之中

  • 2022-08-23
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科创板系列:AI产业链全景图

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  • 2022-08-23
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2020年中国AI基础数据服务行业研究报告

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  • 2022-08-23
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2019年中国人工智能在保险行业应用研究报告

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  • 2022-08-23
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人工智能系列深度研究:2019年中国智能风控行业研究报告

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  • 2022-08-23
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2021年中国人工智能在房地产行业中的应用研究报告

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2021年中国AI医学影像行业研究报告

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人工智能

“智能化”是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志,例如:智能控制(Intelligent Control)、智能自动化(Intelligent Automation)、智能管理(Intelligent Management)、……。因此,人工智能具有广泛的用途。

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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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