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生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考

人工智能的学习特点:数据驱动、:关联学习、概率输出 关联有三种来源:因果关系、混淆偏差和选择偏差,后两者产生的关联称之为虚假关联 ,人工智能方法在关联学习过程中未能区分因果关联和虚假关联会导致不可解释、不可决策、不稳定等不能

  • 2025-04-07
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AI大模型如何破局传统医疗

医疗大模型在应用中需要重视数据的客观性和可用性,理解大模型的能力边界,重视应用场景牵引下的基础和能力提升

  • 2025-04-03
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智慧机房信息化整体规划设计方案

信息化管理应对方案 1、机房建设,从环境、消防、用电等方面考虑建设标准化机房。 2、网络的全面改造,网络设备更新、冗余设计,从而提升网络方面的稳定性。 3、建设视频会议系统,实现面对面沟通。 4、构建灵活可控的桌面云系统,逐步更换原有办公PC,进行统一管理,降低运维压力,减少运维成本. 构建安全可靠、高可用性、有连续性的业务承载平台应对将来ERP、OA等核心业务升级后带来的处理性能不足、稳定性隐患. 6、打造系统数据容灾备份机制,实现异地容灾。

  • 2025-03-18
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2025年央国企信创数字化研究报告

2025年央国企信创数字化研究报告2025年央国企信创数字化研究报告2025年央国企信创数字化研究报告2025年央国企信创数字化研究报告

  • 2025-03-18
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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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基于相似时段匹配与Transformer网络建模的分布式光伏超短期功率预测方法

《中国电力》2024年第12期刊发了杨鹏伟等撰写的《基于相似时段匹配与Transformer网络建模的分布式光伏超短期功率预测方法》一文。文章将短期预测的相似日细分至相似时段,提出了一种功率相似时段匹配方法(temporal analog matching approach,TAMA),无需NWP数据。TAMA整合卫星遥感数据与分布式光伏历史功率数据,从云团分布和出力模式2个方面细致匹配相似时段,提高了所选时段对预测时段的参考意义。此外,针对功率剧烈波动场景,本文引入Transformer模型,评估历史相似时段对待预测时段的重要性,增强了模型在复杂波动情况下的预测精度和鲁棒性。最后,通过算例验证所提方法的优越性。

  • 2025-03-03
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从感知-预测-优化综述图神经网络在电力系统中的应用

20世纪80年代以来,气候变化问题一直是全球范围内高度关注的热点话题,尤其21世纪伊始,全球气候变暖带来的极端天气频发等问题,进一步推动了2015年《巴黎协定》全球共同应对气候变化目标的协议签署。中国率先部署了“2030碳达峰、2060碳中和”的战略目标,这不仅标志着中国能源结构化转型的深入推进,也迫切需要新型电力系统这一集成多种能源形式的大规模、深层级、非线性的强耦合系统加快产业发展、着力组合创新。

  • 2025-03-03
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智慧公安大数据云平台建设方案

公安部推行的“扁平化指挥模式”,,就是最大限度地压缩指挥层级、减少中间环节,优化现有的情报信息管理,建立情报信息主导警务的相关机制,着力拉近指挥与实 战、机关与一线的时空距离,缩短响应时间,提高快速反应能力。

  • 2025-02-26
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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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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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