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从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例

1.新一代大模型的推理能力正在不断增强2.基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成本推理模型 通过智能体(AI Agent)可以基于大模型实现各种较为复杂的智能应用系统 智能体”是否会成为未“推理大模型 + 知识图谱(知识库)来AI系统开发和应用的范式?

  • 2025-03-24
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2024加速中国工业深度降碳之钢铁企业气候行动要点报告-RMI落基山研究所

钢铁行业是最高排放的行业之一。在未来的三十年间,人类有67%的可能性将全球温升控制在1.5℃的全球剩余碳预算为4000亿吨CO2,而钢铁行业碳预算约占全球剩余碳预算的4.8-10.9%。如果以当前水平持续发展,钢铁行业碳预算将在5-12年内被耗尽。中国的钢铁产量占全球一半上,仍是钢铁行业脱碳的关键地区。中国钢铁企业的气候行动不仅对中国实现碳中和目标至关重要,对于全球钢铁行业的减排也有深远影响。

  • 2025-03-11
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《DeepSeek+DeepResearch应用报告》

推理大模型建立在通用大模型基础之上,在推理框架上线之前,通用大模型直接回答。那现在就让他基于思维 链,一步一步做好规划、调整、校对并完成输出。所以通用大模型和推理大模型它不是矛盾的存在。

  • 2025-02-19
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物联云仓-2024年5月中国通用仓储市场动态报告

在中国仓储与配送协会指导下,物联云仓中国通用仓储市场动态报告”已 连续发布70期。张报告乃通过对物联云仓实时数据进行汇总、整理,全面反 映我国41个主要物流节点城市的仓储设施平均租金水平和空置情况,体现通 用仓储市场的供需动恋变化,总结市场发展规律,预测市场发展趋势,为了 解仓储市场发展情况,合理投资提供参考依据。

  • 2025-02-20
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国家信息化领域节能降碳技术应用指南与案例(2024年版)之一:数据中心节能降碳技术(高效冷却技术)

该技术采用模块化设计,将供配电、温控、机柜、通道、布线、监控等系统集成在一个模块内,并具体采用可提高数据中心能效的内部通过近端制冷、冷热隔离密闭通道、高效不间断电源(UPS)、智能优化温控系统等集成设计提高数据中心能效,实现智能化运维管理。其系统架构如图 1 所示。

  • 2025-02-07
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东方电子:新型电力系统建设过程中相关新技术应用探索

东方电子:新型电力系统建设过程中相关新技术应用探索,东方电子:新型电力系统建设过程中相关新技术应用探索,东方电子:新型电力系统建设过程中相关新技术应用探索

  • 2025-02-07
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面向5G行业终端的实时计算技术研究2023

自 5G 商用以来,各行各业都在推动 5G 融合业务的发展,不同业务的通信场景逐渐趋于多样化,也对实时性、可靠性、安全性提出了更高的需求。在时延敏感场景中,关键是降低网络端到端时延。随着 5G、新型短距等技术推动网络通信时延不断下降,终端操作系统计算时延在端到端时延的占比不断提升。

  • 2025-01-02
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2024企业AI财税应用研究报告-零工经济研究中心

AI 是人工智能(Artificial Intelligence)的缩写,是指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。它本质上是基于学习能力和推理能力的不断进步,去模仿人类思考、认知、决策和行动的过程。人工智能包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器学习、深度学习、数据挖掘、机器人技术等分支。AI 大模型是人工智能中的一种技术手段,是具有巨大参数量的深度学习模型,通常包含数十亿甚至数万亿个参数,通过学习大量数据能够从中提取有用的信息,进行自主的学习和决策,从而实现更加智能和高效的处理和解决问题。例如 GPT、BERT 等

  • 2024-12-26
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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)

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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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