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AI智算产业趋势展望分析报告(2024)(25页PDF)

AI智算产业趋势展望分析报告(2024)(25页 PDF),AI智算产业趋势展望分析报告(2024)(25页 PDF),AI智算产业趋势展望分析报告(2024)(25页 PDF)

  • 2025-01-22
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AI大模型时代(清华大学2023-6)(24页 PPT)

GAN和Diffusion Models是最流行的图像生成模型 Diffusion Models逐渐占主导地位 ,产生Midjourney, Runway, Stable Diffusion等

  • 2025-01-22
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AI大模型对智能汽车产业的影响(26页PPT)

ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer) ,是一种适用于自然语言交流的人工智能大模型, 它成功的关键之一 ,是Open AI使用了海量数据进行预训练。5年间 ,GPT的参数量已从亿级飙升至万亿级。

  • 2025-01-22
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2030年:微软实现环境可持续发展-微软

微软持续致力于与其全球的合作伙伴和供应商合作,追踪ESG的监管发展,积极采取措施,在实现微软2030年可持续发展承诺的过程中不断进取并分享经验。在致力于成为一家负责任的全球组织道路上,微软努力帮助客户实现其环境可持续发展战略。

  • 2025-01-22
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2024中国人工智能城市竞争力排行研究报告-钛媒体

近年来,全球人工智能进入爆发期,从 Chat GPT 到 Sora,人工智能算法创新速度加快,算力驱动作用明显,数据规模效应突出,人工智能在更大范围、更高层面赋能社会发展。在我国,人工智能与实体经济的深度融合也在不断加速,对经济社会发展和区域竞争力产生更广泛更深层次的影响。人工智能的发展速度之快、影响范围之广、渗透能力之强,不仅改变了我们的生活方式,更是深刻地影响着城市的规划、建设和管理。全国各城市正竞相追逐人工智能产业的前沿,抢搭这辆高速列车。力求将其作为推动城市经济增长、提升城市竞争力的重要引擎。

  • 2025-01-22
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2024中国低碳供应链&物流创新发展报告-罗戈研究(200页)

根据国际能源署数据 ,全球二氧化碳排放数据继续攀升 ,2023年 ,与能源相关的二氧化碳排放总量增加了1.1%。二氧化碳排放量远没有像实现《巴黎 协定》规定的全球气候目标所需的那样迅速下降 ,而是创下了374亿吨的历史新高 ,相较于2022年增加了4.1亿吨。 积极的一面是: 1.1%的排放量的百分比增长远低于2023年全球GDP3%左右的增长速度, 因此 ,2023年延续了二氧化碳增长速度慢于全球经济活动的 趋势。

  • 2025-01-25
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2024年中国企业级SaaS行业研究报告

2024年中国企业级SaaS行业研究报告,2024年中国企业级SaaS行业研究报告,2024年中国企业级SaaS行业研究报告,2024年中国企业级SaaS行业研究报告

  • 2025-01-25
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2024年设计行业AI应用调研报告-D5渲染器&青年建筑

2024年设计行业AI应用调研报告-D5渲染器&青年建筑,2024年设计行业AI应用调研报告-D5渲染器&青年建筑,2024年设计行业AI应用调研报告-D5渲染器&青年建筑

  • 2025-01-21
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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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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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