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计算机行业“智能网联”系列报告26:GPT,大模型多模态应用展望-20230312-中信证券-43页

ChatGPT凭借大算力、大规模数据训练、基于人类知识的强化学习等方式突破AI技术瓶颈,获得超预期的用户体验效果与市场反响。回顾GPT系列模型演进,GPT-1结合无监督预训练与有监督微调过程,GPT-2突出零样本设定,GPT-3强调上下文学习能力,参数量、训练数据量不断提升。

  • 2023-08-17
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市级政务云平台建设项目可行性研报告(389页 Word)

通过某区Z务云技术架构规划建设,与现有的平台形成资源统一,能力扩展,服务延伸,为信息化建设提供安全可靠的云服务,为构建服务型政府奠定基础。 通过某区Z务云技术架构规划建设,在有效降低重复建设投资、节能环保的基础上,提高基础设施资源的利用率,实现某区信息化基础设施资源的统一规划、统一建设、按需调配、即需即用、有效共享。通过合理规划、小步快跑的方式,在实现建设集约化、信息共享化、服务标准化、效益最大化的同时,满足某区各级用户、各委办局基础设施的应用需求,为某区Z务信息化发展提供有力的信息化支撑保障。

  • 2023-08-16
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《全国一体化政务大数据体系建设指南》解读

数字技术在宏观调控决策、经济社会发展分析、投资监督管理、数字经济治理等方面应用持续深化,政府经济调节数字化水平逐步提高

  • 2023-08-16
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32_电力系统云计算中心的研究与实践

对云计算的技术发展和服务模式进行了介绍,探讨了云计算在电力系统应用的可行性和必要性。对电力系统云计算中心的建设目标和系统特点进行了阐述,并针对仿真计算领域详细设计了仿真云计算中心系统架构的几个层次:基础设施云、数据管理云、仿真计算云、协同工作云和咨询服务云。对数据标准、电网模型整合技术、海量数据管理技术、动态任务调度技术、协同技术等电力系统云计算中心的主要标准和关键技术进行了研究,最后给出了实际应用场景。

  • 2023-08-16
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国家电网观点《电力系统专业技术进展与发展趋势(2021)》

过去的五到十年,我国电网经历了高速发展和建设,带动了在特高压、智能电网等关键技术领域取得了重大突破,一大批仿真、运行控制等新技术在电网中得到了成功应用,电力系统整体技术水平显著提升。伴随着能源生产消费革命、新能源快速发展以及电力体制深化改革的到来,未来我国能源电力科技发展面临前所未有的机遇和挑战。

  • 2023-08-16
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新型电力系统核心赋能者——电力物联网1

内生需求:保障运行可靠性是电网内生需求;新的挑战:双碳目标下新能源大规模并网带来新挑战 内生需求:保障运行可靠性是电网内生需求;新的挑战:双碳目标下新能源大规模并网带来新挑战

  • 2023-08-16
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6G网络内生安全架构及技术白皮书 2023

移动通信网络作为国家信息基础设施的重要部分,在整个国家经济发展和社会生活中发挥着越来越重要的作用。从 2G 到 5G,我国在技术上逐步实现了从跟随到领跑。目前,在技术研发、标准制订和商用落地等方面都处于全球前列。

  • 2023-08-16
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安超云:2023年中国多云管理平台发展洞察报告

在云计算技术不断迭代升级的今天,多云环境已经成为越来越多企业和组织部署应用程序的主要选择。然而,不同的云服务提供商之间存在着许多管理接口、服务质量和安全机制等方面的差异,这给企业和组织在管理和监控多个云资源时带来了巨大的挑战。为了解决这些问题,多云管理平台应运而生。

  • 2023-08-16
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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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智慧档案馆是以依托人工智能、大数据、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术,在数字档案馆建设的基础上,以全面透彻的感知、互动协同的互联、智能融合的应用以及以人为本的可持续创新为主要建设内容,对数字档案信息进行异构采集、智能管理、安全保存,并通过各种平台提供公共档案信息主动服务和共享利用的智慧信息管理系统。

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将人工智能技术应用到城市治理的各个环节,基于实时动态数据实现城市管理案件的AI闭环管理,极大提高巡查效率,节约行政资源,实现"全覆盖、全过程、全天候",提升快速发现的能力,将原本的"事后报警"提前到"事中报警'甚至"事前预警",推动城市治理水平从数字化到智能化再到智慧化。

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