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2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告

报告显示,2023年我国AI大模型行业规模已达到147亿元。AI大模型的行业应用及技术进步能有效提升各行业生产要素的产出效率,并提高了数据要素在生产要素组合中的地位。供给方面,当前AI大模型企业主要通过深化通用大模型能力或打造垂类行业大模型两种路径为下游行业提供AI大模型应用服务,商业模式则较为灵活且多元化;需求方面,企业需求特征表现为满足可落地的前提下实现价格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡,因此大部分的规模企业用户主要选择参数规模在100亿~200亿之间的AI大模型和本地化部署的落地方式。

  • 2024-08-09
  • 阅读1146

数字乡村发展研究报告——逻辑架构、突破重点与可持续模式探

报告旨在从理论与实践层面对数字乡村建设的逻辑架构、突破重点与可持续发展模式进行研究,一方面希望通过交叉学科、产学研综合分析,为数字乡村建设再上新台阶提供支撑;另一方面希望聚焦数字乡村建设过程中面临的实际问题、真实需求痛点和切实发展挑战,尝试给出商业可持续、农户强感知的建设方案。

  • 2024-09-24
  • 阅读139

北京信息产业协会:2023-2024年度中国智能制造产业发展报告(91页)

《2023-2024年中国智能制造产业发展报告》。报告主要包括智能制造概况、5G赋能制造业转型升级、全球智能制造态势、中国智能制造概况、原则任务、态势分析、产业分析、趋势分析、前景分析、最新政策、优秀企业案例等共九篇,

  • 2024-08-06
  • 阅读1281
  • 下载0

电能质量测试报告

有两台 UPS 电源,主要用于给 BCS 医疗系统供电。该 UPS 由泰高系统有限公司提供,型号为:RSOAVR60KVA/380V在线式,每个电源柜中装载29块(阳光)电池,使用至今电池未发现漏液现象近期以来,晚上开启日用灯后,该 UPS 电源柜偶尔会发生异常报警(三声报警,无信息提示),具体原因不详。为了分析该报警是否与谐波污染有关系,该公司拟对 UPS 电源 380V 母线及出线的谐

  • 2024-08-05
  • 阅读116

2024年人工智能+教育行业发展研究报告

在人类文明的长河中,教育作为知识与智慧传承的基石,几千年来始终保持着人与人之间言传身教的形式。若把教育看作一个产业,不难发现其本质上是一个强烈依赖人力资本的人力密集型产业。也因此,人力因素成为限制教育规模化与个性化双向发展的核心因素,而AI技术正是能够突破这一局限的重要变量,其强大的数据处理与学习能力,不仅能够在精细化辅导、个性化学习路径规划等方面为学生提供前所未有的支持,还能够在教师日常工作中发挥重要作用,从多个维度促进教育质量与效率的提升。随着AI技术由弱转强,其在教育中的应用前景更加广阔,预示着未来AI技术能够在教育场景中发挥更大的作用及影响。

  • 2024-08-05
  • 阅读395

基于AI的金融数据中心绿色节能技术研究报告

本报告从金融数据中心在绿色节能领域 AI 技术应用的体系架构、关键技术,全生命周期管理及应用探索等方面展开研究,通过对 AI 技术和绿色节能理念的综合运用,给出金融数据中心绿色节能 AI 技术应用水平的评估指标和评估方法,旨在推动金融科技产业实现绿色低碳发展,提高金融数据中心能源利用效率和降低能耗。由于经验学识所限,本文仍有诸多不足,恳请各界批评指正。

  • 2024-08-01
  • 阅读205

2024年人脸识别产业法律治理研究报告

人脸识别技术是对静态或视频中的人脸图像进行特征提取与分类,从而用于个人身份鉴别、验证与分析的当代信息技术。作为最广泛使用的生物识别技术之一,人脸识别技术以数据为体、以人工智能算法为用、以人类自身为对象,具有不可复制性、非接触性、可扩展性、快速性、多维性等优势,目前已与安防、金融、医疗、支付、教育、文娱等行业深度融合,不但推动链接大数据与人工智能的新型产业悄然成型,而且为我国数字经济与社会发展带来了新机遇。

  • 2024-07-31
  • 阅读147

新能源技术混合动力汽车研究报告进展分析

随着环境保护和能源危机的问题日益显著,新能源汽车渐渐成为人们关注的热点。而在太阳能、纯电能等替代能源真正进入实用阶段之前,混合动力汽车因其显著优势备受关注。本文主要介绍了混合动力汽车的分类、工作模式、优缺点、技术关键及国内外的研究现状,并对其发展进行了预测。

  • 2024-09-26
  • 阅读118
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。

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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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