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生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考

人工智能的学习特点:数据驱动、:关联学习、概率输出 关联有三种来源:因果关系、混淆偏差和选择偏差,后两者产生的关联称之为虚假关联 ,人工智能方法在关联学习过程中未能区分因果关联和虚假关联会导致不可解释、不可决策、不稳定等不能

  • 2025-04-07
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AI大模型如何破局传统医疗

医疗大模型在应用中需要重视数据的客观性和可用性,理解大模型的能力边界,重视应用场景牵引下的基础和能力提升

  • 2025-04-03
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智慧机房信息化整体规划设计方案

信息化管理应对方案 1、机房建设,从环境、消防、用电等方面考虑建设标准化机房。 2、网络的全面改造,网络设备更新、冗余设计,从而提升网络方面的稳定性。 3、建设视频会议系统,实现面对面沟通。 4、构建灵活可控的桌面云系统,逐步更换原有办公PC,进行统一管理,降低运维压力,减少运维成本. 构建安全可靠、高可用性、有连续性的业务承载平台应对将来ERP、OA等核心业务升级后带来的处理性能不足、稳定性隐患. 6、打造系统数据容灾备份机制,实现异地容灾。

  • 2025-03-18
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2025年央国企信创数字化研究报告

2025年央国企信创数字化研究报告2025年央国企信创数字化研究报告2025年央国企信创数字化研究报告2025年央国企信创数字化研究报告

  • 2025-03-18
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天津大学 《深度解读DeepSeek:部署、使用、安全》

DeepSeek是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台,专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力,能够快速处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek平台通过多层神经网络模型,能够自动提取数据中的复杂特征,并结合金融领域的专业知识,构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够动态适应金融市场的变化,通过学习历史数据和实时数据,不断优化模型的预测能力

  • 2025-03-06
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基于相似时段匹配与Transformer网络建模的分布式光伏超短期功率预测方法

《中国电力》2024年第12期刊发了杨鹏伟等撰写的《基于相似时段匹配与Transformer网络建模的分布式光伏超短期功率预测方法》一文。文章将短期预测的相似日细分至相似时段,提出了一种功率相似时段匹配方法(temporal analog matching approach,TAMA),无需NWP数据。TAMA整合卫星遥感数据与分布式光伏历史功率数据,从云团分布和出力模式2个方面细致匹配相似时段,提高了所选时段对预测时段的参考意义。此外,针对功率剧烈波动场景,本文引入Transformer模型,评估历史相似时段对待预测时段的重要性,增强了模型在复杂波动情况下的预测精度和鲁棒性。最后,通过算例验证所提方法的优越性。

  • 2025-03-03
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从感知-预测-优化综述图神经网络在电力系统中的应用

20世纪80年代以来,气候变化问题一直是全球范围内高度关注的热点话题,尤其21世纪伊始,全球气候变暖带来的极端天气频发等问题,进一步推动了2015年《巴黎协定》全球共同应对气候变化目标的协议签署。中国率先部署了“2030碳达峰、2060碳中和”的战略目标,这不仅标志着中国能源结构化转型的深入推进,也迫切需要新型电力系统这一集成多种能源形式的大规模、深层级、非线性的强耦合系统加快产业发展、着力组合创新。

  • 2025-03-03
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智慧公安大数据云平台建设方案

公安部推行的“扁平化指挥模式”,,就是最大限度地压缩指挥层级、减少中间环节,优化现有的情报信息管理,建立情报信息主导警务的相关机制,着力拉近指挥与实 战、机关与一线的时空距离,缩短响应时间,提高快速反应能力。

  • 2025-02-26
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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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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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