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基于自然语言处理技术的IT治理审计方法研究

在大数据时代,各项智能分析技术的高效率、智能搜索和高性能处理算法对各领域产生了深远的影响,其中,自然语言处理技术以计算机理解和处理自然语言为核心而受到广泛关注。而 IT治理审计主要负责搜集和处理 IT 治理相关的规章制度及各项报告进而评估治理状况,处理的信息基本为文本数据,因而,自然语言处理技术适用于 IT 治理审计。基于此,本文在简要概括自然语言处理技术及应用方法的基础上,以深圳市长盈精密技术股份有限公司为例对自然语言处理技术在 IT治理审计中的实践情况进行深入探究,结果表明自然语言处理技术可成功应用于审计中且能取得良好成效。

  • 2021-04-25
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共筑智能建筑生态 引领建筑产业重塑

作为一家集“研发-设计-制造-营造-运维-信息化”于一体的全产业链建筑科技集团,大业科技集团早在五年前就意识到全产业链生态建设与智能信息化发展的重要性。自2016年以来,大业科技集团全力推动智能管控平台上线,为串联研究院、设计院、生产基地、施工单位等全产业链生态打下了坚实基础。

  • 2021-04-19
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智能配电网大数据应用技术与前景分析

针对大数据在智能配电网中的应用问题,在分析智能配电网大数据现状和特征以及梳理数据关系网的基础上,阐述了大数据在智能配电网中应用所涉及到的大数据存储与处理以及大数据解析等关键技术。提出了数据价值链和面向大数据应用的“飞机型”理论框架,并从用电预测与协同调度、智能配电网网架发展趋势分析与优化规划,以及智能用电与网络降损等方面分析了大数据在智能配电网中的应用前景,提出了应用路线图。

  • 2021-04-21
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2015年中国人工智能应用市场研究报告

人工智能(Artificial Intelligence):用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。

  • 2021-04-18
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中国移动云计算平台市场专题研究报告

中国移动云计算市场中国移动云计算市场中国移动云计算市场中国移动云计算市场中国移动云计算市场处于启动阶段,未来将向高速向高速增长期时期。

  • 2021-04-18
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供应链数字化转型的“智慧”之路

供应链数字化转型的“智慧”之路

  • 2021-04-18
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基于遗传算法和非线性规划求解信息交互的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法

对光伏阵列进行建模不仅可以研究温度、光照等囚素对V I特性f}f【线的影响,还可以用模型代替实际光伏阵列进行各种光伏实验,降低实验成本,节省实验时间;参数辨识可以使光伏阵列模型的参数值设置更精确,使其与实际值相一致;针对基于非线性规划的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法容易陷入局部搜索的问题,提出了遗传算法与非线性规划求解信息交互的鲁棒参数辨识方法;将遗传算法与非线性规划求解信息交互,既u、『以进行全局搜索,又町以进行局部搜索,以得到问题的全局最优解;通过仿真测试,使用该方法得到的结果均方误差降低』,8倍,均力‘误差量级达到J,1.oE 3,表明J,该力‘法在光伏阵列模型参数辨识方面具有较高的精确度。

  • 2021-06-15
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中国工业互联网发展成效评估报告

应用广度和深度不断拓展,大中小企业各具特色,不同规模企业间融通发展不断深化,推动产业链上下游协作水平快速提升。根据本次评估,大型企业的融合应用普及率为86.1%,中型企业的融合应用普及率为68.7%,小微企业的融合应用普及率为51.8%。

  • 2021-04-23
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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