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哈尔滨工业大学:ChatGPT调研报告

2022 年 11 月 30 日,OpenAI 推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPT。ChatGPT 表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力,它可以很好地理解用户意图,做到有效的多轮沟通,并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。ChatGPT 上线后,5 天活跃用户数高达 100 万,2 个月活跃用户数已达 1 个亿,成为历史上增长最快的消费者应用程序。除了被广大用户追捧外,ChatGPT 还受到了各国政府、企业界、学术界的广泛关注,使人们看到了解决自然语言处理这一认知智能核心问题的一条可能的路径,并被认为向通用人工智能迈出了坚实的一步,将对搜索引 擎构成巨大的挑战,甚至将取代很多人的工作,更将颠覆很多领域和行业。

  • 2023-03-28
  • 阅读2234
  • 下载27
  • 94页
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清华大学:2019人工智能发展报告391页

人工智能的发展对国民经济具有重要意义,人工智能通过综合各生产要素作用于国民经济活动,有利于提高生产力水平,助力实体经济发展

  • 2021-11-02
  • 阅读2168
  • 下载13
  • 391页
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中国安全应急产业发展报告(2023年度)

在此背景下,中国电子信息产业发展研究院安全产业所依托多年跟踪研究国内外安全应急产业发展的基础,根据最新形势和产业发展状况,完成了《中国安全应急产业发展报告(2023 年)》的撰写工作。这本报告从国内外安全应急产业发展现状、重点区域、重点领域、重点政策、热点问题和形势展望等多方面进行了分析。希望将研究成果与业界分享,也请各界人士帮助我们不断提高研究能力和水平。与业界同仁一起,共同推动我国安全应急产业高质量发展。

  • 2024-04-10
  • 阅读2160
  • 下载8
  • 83页
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AI机房基础设施系统建设

芯片方面,英伟达的H100和H200单芯片功耗为700W,GB200达到2700W,单芯片功耗显著提升; 服务器配置方面,NVL32 GPU数量为32颗,GB200 NVL72架构则需要72颗,单机柜部署4台服务器至9台服务器,整体功率要求大幅提高。传统每台8卡AI服务器单机柜的功率将达到40kW以上,而NVL72单机柜功耗提升到120kW。

  • 2025-07-11
  • 阅读2160
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  • 19页
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PostgreSQL10.1中文手册1.0版发布

PostgreSQL 10.1 中文手册1.0 版发布

  • 2022-05-13
  • 阅读2082
  • 下载0
  • 2985页
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数据库发展研究报告(2024年)

数据作为新型生产要素,是新质生产力发展的重要动力,数据 库则是支撑数据存储与计算的关键载体。过去一年,国家数据局正 式挂牌成立,有力推动数据要素市场有序建设;全球人工智能浪潮 迅猛袭来,数据存算需求发生剧烈变革。一揽子政策密集出台,一 系列支撑人工智能、适配数据资产化及数据要素流通的数据库技术 与产品顺势而生,推动我国加速向“数据强国”不断迈进。全球数据 库新技术、新业态、新模式不断涌现,产业变革不断、热闹非凡。

  • 2024-07-17
  • 阅读2082

清华大学:中国企业数字化转型研究报告2023

技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。

  • 2024-09-24
  • 阅读2062
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  • 32页
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工业互联网与工程机械行业融合应用参考指南(2023)

本指南适用于工程机械制造业【国民经济行业分类(GB/T 4754—2017)行业代码 351】,包括土石方施工工程、路面建设与养护、流动式起重装卸作业、建筑及工业建设工程等各种综合性机械化施工工程所必需的机械装备制造。工程机械产业链上游主要包括为工程机械产品生产制造提供原材料及零部件的相关企业,中游包括挖掘机、起重机、压路机、推土机等不同型的工程机械企业,下游主要是基建、房地产等对工程机械有需求的行业企业。本指南主要面向中游环节,既适用于具有良好自动化、信息化基础的工程机械企业,也适用于数字化基础较弱,但有进一步改造提升需求的工程机械企业

  • 2023-11-23
  • 阅读2051
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  • 138页
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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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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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