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浪潮工业PaaS平台能力解析

从消费互联网到工业互联网:传统产业面临着改造升级,新技术、新模式、新业态、新产业不断出现,过去二十年,消费互联网格局已定,未来十年,工业互联网将蓬勃发展

  • 2024-03-27
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开放数据中心委员会:李锴:面向新型智算中心的技术探索

显存压力大:每块GPU上存储一份完整模型,造成冗余,模型参数量增加导致显存的压力增大 ? 互联压力大:Server需要与每个Worker进行梯度传输,带宽成为整个系统计算效率的限制因素

  • 2024-03-27
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嘉世咨询:2023人形机器人行业简析报告

全球机器人行业的发展经历了萌芽阶段(20世纪40-50年代)、初级阶段(20世纪60-70年代)、迅速发展阶段(20世纪80-90年代)、智慧化阶段(21世纪初-至今)等四个阶段。 ? 当前阶段,随着感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等人工智能技术在机器人领域的深入应用,机器人领域的服务化、智能化、通用化趋势日益明显。 ? 在日本,机器人的关键性部件—减速器是遥遥领先的,并且已经形成了技术壁垒;德国则在原材料、本体零部件具有很大的优势;美国当前在人形机器人方面、机器人AI技术方面引领潮流。

  • 2024-03-27
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中国智慧公路建设调研报告(2023)-公路勘察设计院&赛文

调研报告从智慧公路发展环境、发展现状、主要建设内容和技术及其效果评价、发展建议四个方面入手,系统梳理、总结了我国智慧公路发展和实践情况、细分场景和关键技术应用效果,并结合 2023 年 9 月交通运输部发布《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》等相关政策文件,对智慧公路建设提出了明确的建议。希望本调研报告能为交通行业主管部门和各从业单位在智慧公路领域的科研、建设、运营和管理工作提供帮助,共同推动中国智慧公路建设的健康、快速发展。

  • 2024-03-26
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计算机行业深度报告-AI新时代即将来临-协同办公领域打开新入口-20230406-东方证券-26页

大语言模型如火如荼,人工智能领域日新月异。去年 12 月 ChatGPT 上线后,引发了全球范围内的“ChatGPT”热,大语言模型也成为了当下人工智能领域最热的研究方向。2023 年 3 月以来,大语言模型领域的动态频出,GPT-4、百度文心一言陆续发布,微软的 Microsoft 365 Copilot 展现了大模型与协同办公软件结合的新形态,ChatGPT 第三方插件开放助力 OpenAI 建立生态。人工智能领域的发展走上了“快车道”。

  • 2024-03-26
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基于电碳协同的江苏省某污水处理厂减碳管理分析_沈文涛

在中国“3060 碳达峰碳中和”的战略背景下,绿色低碳成为污水处理厂运行评价的重要指标,污水处理厂减污降碳是大势所趋。聚焦通过电碳生态圈及数字化平台支撑,用数字化电碳管理减少污水处理厂的间接用电二氧化碳排放,在时间、空间和经济性 3 个维度上,为污水处理、碳管理、电网 3 个行业的“水-碳-电”协同减污降碳提供了新的合作模式与技术支持

  • 2024-03-26
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基于LCA的图们江流域污水处理厂碳减排方案研究

基于LCA的图们江流域污水处理厂碳减排方案研究,基于LCA的图们江流域污水处理厂碳减排方案研究,基于LCA的图们江流域污水处理厂碳减排方案研究

  • 2024-03-26
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东吴证券:碳达峰试点推进,甲烷减排聚焦能源&农业&垃圾污水,PPP新机制环保公用估值重估

碳达峰试点全方位推进减排措施,甲烷减排聚焦能源&农业&垃圾污水领域。近期双碳政策密集发布,碳达峰试点建设方案从能源转型、节能改造、循环再生、生态碳汇与监测计量等全方位推进。甲烷行动方案要求提升监测、核算能力,聚焦能源、农业、垃圾和污水处理领域甲烷减排,支持甲烷利用和减排项目开展 CCER 交易

  • 2024-03-25
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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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