AIGC，即人工智能生成内容，是近年来在人工智能领域兴起的一项重要技术。它通过使用机器学习和深度学习等技术，使得计算机能够自动生成各种形式的数字内容，如文本、图像、音频和视频等。
正如我们所解释的，这种以碳和以人为中心的可持续设计结合方法的好处有三个方面：减少对环境的影响，增强身心健康，提升家居生活和活动质量
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智能机市场开始回暖，边际复苏效应明显。2023 年全球智能机出货量有所承压，但 Q4 单季度出货量已经同比+8.5%，2024Q1 出货量为 2.894 亿部，同比+7.8%，边际复苏趋势明显，根据 IDC 预测，2024 年智能机出货量将同比+2.8%达 12 亿部，随后到 2028 年将保持较低的个位数增长。
本案例集收录的大模型行业应用典范案例，基于面向各行业企事业单位、数字原生企业、各类数字化服务厂商征集精选而出，我们希望通过这些大模型行业应用典范案例的展示，能够挖掘大模型技术在不同行业中的成功应用，推动各行业智能化进程。同时，我们要感谢广大读者的关注和支持，也期待未来能够有更多优秀的大模型案例加入到这个集合中来，共同推动数字化转型与创新的深入发展。
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2023年中国生猪养殖产业现状及发展趋势研究报告,2023年中国生猪养殖产业现状及发展趋势研究报告,2023年中国生猪养殖产业现状及发展趋势研究报告
我们基于 GRI《可持续发展报告标准》、联交所《环境、社会及管治报告指引》（2020 年版）提出的报告原则，从 6 个维度：信息可得性、完整性、平衡性、实质性、量化可比性、可靠性，共 10 项评分指标，综合分析上市公司 ESG 信息披露透明度。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
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