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人工智能治理的行政法问题研究

人工智能治理的行政法问题研究成果介绍与应用

  • 2022-05-09
  • 阅读761
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  • 244页
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北京大学·走进人工智能2.0:2025年卓越工程师系列课程内容总结与解读

该报告围绕人工智能2.0展开,梳理了人工智能从1956年达特茅斯会议提出以来的发展历程,分为古代(规则和知识)、近代(机器学习)、现代(深度学习)、当代(大模型)四个时代;解析了大模型的原理(基于Transformer架构的Next Token Prediction)、工作过程(预训练-后训练-推理)及能力边界,对比了生成模型与推理模型的差异;以DeepSeek为例分析了大模型的现状与发展,包括技术创新、应用场景及对行业的影响;还阐述了大模型的使用技巧(提示词工程等)及AI2.0时代的人才要求,强调通用人工智能(AGI)?可能在2030年之前到来。

  • 2025-09-05
  • 阅读760
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  • 27页
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IMT-2030(6G)推进组:无线人工智能(AI)技术研究报告

伴随着人工智能(artificial intelligence, AI)三大驱动力——算力、算法和数据相关技术 的不断发展,AI 技术正在人类社会中掀起新一轮的技术革命。特别地,作为 AI 技术的一个 重要研究方向,机器学习(machine learning, ML)利用了深度神经网络(deep neural network, DNN)的非线性处理能力,成功地解决了一系列从前难以处理的问题,在图像识别、语音 处理、自然语言处理、游戏等领域甚至表现出强于人类的性能,因此近来受到了越来越多的 关注。

  • 2023-03-05
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  • 112页
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中移集智:2024政务数据应用场景研究报告

在数字化时代的浪潮中,政务数据作为国家治理的重要基石,其价值与影响力日益显现。随着大数据技术的快速发展,政务数据的应用场景不断拓展,其在政策制定、公共服务、城市管理等领域中发挥着不可替代的作用。

  • 2024-05-06
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数据湖架构落地实战

与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同,数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性,并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用,给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。

  • 2022-12-09
  • 阅读757

基于EPC物联网的第四方物流信息平台的设计

随着市场经济的高速发展,现代物流业和我国物流市场需求均已进入快速增长期,物流业也已成为“第三利润源泉”。虽然我国物流业起步较晚,但目前也出现了大量的以中小型企业为主的物流企业。这些企业不仅规模小,核心竞争力不强,而且繁杂的竞争还导致了社会物流资源的极大浪费.本课题正是针对我国目前物流水平比较低,物流企业繁杂,社会物流资源浪费等问题,结合“第四方物流"与EPC物联网这两大物流业发展的热点,提出了基于EPC物联网的第四方物流的信息化解决方案,并对系统实施的关键问题进行了相关研究,最终架构了第四方物流信息平台的软件系统。

  • 2021-04-17
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  • 90页
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2019年互联网趋势报告

我们使用数据来讲述我们所关注的与业务相关的趋势故事。我们希望别人接受我们的想法,并因此而变得更好。当前互联网用户人数已经达到38亿,占世界总人口的一半以上。当市场进入主流阶段后,就很难找到新的增长点,其中最明显的一点就是新智能手机出货量在2018年迎来下降。尽管电子商务在实体零售中的份额继续上升,但增长速度却在放缓。同时,互联网广告增长强劲&创新态势十分健康。

  • 2021-06-17
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  • 328页
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铁路信号设备智能运维综合管理平台研究

铁路信号设备智能运维综合管理平台研究介绍

  • 2022-05-13
  • 阅读755
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  • 119页
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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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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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