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DeepSeekR1私有化部署和一体机

基于我们团队对DeepSeek的技术研究和实战经验,为大家系统理这三大模型技术特性,剖析知识蒸馏在各版本提升效率的逻辑,并结合边缘计算数学编程、中文等场景实例,对比DeepSeek R1各版本模型的计算效率与推理精度的演进,同时说明标准化 API/SDK 对技术落地的适配机制。

  • 2025-03-07
  • 阅读161
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DeepSeek大模型及其企业

大模型通常指的是大规模的人工智能模型,是一种基于深度学习技术,具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力,能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型。

  • 2025-03-07
  • 阅读287
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DeepSeek企业落地应用

生产工具颠覆式创新,生产方式和组织模式尝试变革设施设备集成度一工作岗位杠杆性一资源转化加速率。生产工具颠覆式创新,生产方式和组织模式尝试变革设施设备集成度一工作岗位杠杆性一资源转化加速率。

  • 2025-03-07
  • 阅读145
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  • 125页
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智慧农业产销一体化云平台建设方案

地产白银时代” 竞争加剧、洗牌加快、利润渐薄。市场需要开发企业积极地修订和完善自身发展战略,采取相应的商业模式来适应新形势下的发展

  • 2025-03-07
  • 阅读159
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  • 44页
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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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DeepSeek入门宝典

有的用户觉得DeepSeek不好用,其实可能恰恰是因为给DeepSeek喂了太多的提示词,限制了它的深度思考(如右图,按照四维度分析框架,只得出干巴巴的报告),它与指令性大模型不同,其实是不需要太长的提示词的

  • 2025-03-06
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DeepSeek完全实用手册

推理模型是在基座模型基础上再经过推理数据训练得到的模型,回答问题时会先通过思维链(CoT)逐步思考,再输出结果。 Deepseek R1模型属于一种推理模型。

  • 2025-03-06
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浙江大学-DeepSeek:智能时代的全面到来和人机协作的新常态

这是用户和助手之间的对话。 用户提出一个问题,助手解决它,助手首先在脑海中思考推理过程,然后为用户提供答案。推理过程和答案分别包含在<思考></ 思考 >和<回答 ></ 回答 >标签中。即: <思考>推理过程在这里</ 思考> <回答>在这里回答</ 回答>

  • 2025-03-06
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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

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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医共体信息化整体解决方案

利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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