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
5 月上板块走势回顾：2024 年 5 月上（5 月 1 日-5 月 30 日），大盘指数中上证综指上涨 0.49%，深证成指下跌 0.04%，创业板指下跌 1.05%，沪深 300上涨 0.60%。
AIGC，即人工智能生成内容，是近年来在人工智能领域兴起的一项重要技术。它通过使用机器学习和深度学习等技术，使得计算机能够自动生成各种形式的数字内容，如文本、图像、音频和视频等。
正如我们所解释的，这种以碳和以人为中心的可持续设计结合方法的好处有三个方面：减少对环境的影响，增强身心健康，提升家居生活和活动质量
智能机市场开始回暖，边际复苏效应明显。2023 年全球智能机出货量有所承压，但 Q4 单季度出货量已经同比+8.5%，2024Q1 出货量为 2.894 亿部，同比+7.8%，边际复苏趋势明显，根据 IDC 预测，2024 年智能机出货量将同比+2.8%达 12 亿部，随后到 2028 年将保持较低的个位数增长。
本案例集收录的大模型行业应用典范案例，基于面向各行业企事业单位、数字原生企业、各类数字化服务厂商征集精选而出，我们希望通过这些大模型行业应用典范案例的展示，能够挖掘大模型技术在不同行业中的成功应用，推动各行业智能化进程。同时，我们要感谢广大读者的关注和支持，也期待未来能够有更多优秀的大模型案例加入到这个集合中来，共同推动数字化转型与创新的深入发展。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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。
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。
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。
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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