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张沛教授:强化学习在配网转供中的应用

天津大学张沛教授做了题为“强化学习在配网转供中的应用”的报告,征得张沛教授同意,特与您分享!天津大学张沛教授做了题为“强化学习在配网转供中的应用”的报告,征得张沛教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-12
  • 阅读191

国家信息化发展报告

深入贯彻落实党中央、国务院关于信息化发展的重要部署,深入实施《“十四五”国家信息化规划》,国家互联网信息办公室会同有关方面梳理总结2023年各地区、各部门信息化发展情况,开展信息化发展水平监测评估,编制形成《国家信息化发展报告(2023年)》(以下简称《报告》)。

  • 2024-09-12
  • 阅读156

数据空间关键技术研究报告

结合我国数据流通利用需求和现状提出了数据空间技术架构。从业务上看,数据空间中包括数据供给方、数据使用方、数据空间运营方和第三方服务商。从功能框架上看,数据空间可以分为运营管理、数据连接器、第三方服务三大类功能。从技术框架上看,数据空间的关键技术包括信任体系、数据互操作、访问和使用控制、分布式架构四个方面,其核心是依托连接器,实现数据面和控制面分离。

  • 2024-09-06
  • 阅读856

大模型落地路线图研究报告

大模型技术能力不断创出新高,产业应用持续走深向实,显著加快人工智能通用化、实用化、普惠化发展进程。大模型兼具理论研究和产业应用双重价值,已成为当前科技前瞻布局和创新研发的焦点,受到国际社会高度关注。系统梳理大模型应用落地的共性需求和关键要素,给出现状诊断、能力建设、应用部署、运营管理等落地路线作为参考,将进一步促进大模型赋能千行百业,为打造新质生产力和推进新型工业化开辟新路径。

  • 2024-09-05
  • 阅读287

2024网络安全十大创新方向报告

数据安全治理包括数据分类分级、数据脱敏、数据防泄漏等工作,通常基于特征、正则表达式以及机器学习方式对大规模的数据进行识别标注,但大多面临规则引擎能力受限、误报高、重人力等问题,无论对于用户还是数据安全服务商来说,都带来了极大挑战。生成式人工智能的出现,已经在数据分类分级、敏感数据识别、数据防泄漏等方面带来革命性改变,包括通过自然语言处理实现自动化数据分类与标签生成,使用多模态技术识别图像、音频等非结构化数据,以及利用类人脑思维链和推理能力理解复杂的语言结构和上下文,高精度识别敏感内容和异常行为。通过大模型处理数据分类、数据脱敏和数据防泄漏等任务,在既保证很好效果的同时,也对数据安全治理工作的效率带来数十倍以上提升,将成为未来数据安全技术发展的重要方向。

  • 2024-09-02
  • 阅读552

中国数字经济发展研究报告

2024 年,是中国信息通信研究院连续发布中国数字经济发展研究报告的第 10 年。十年的积累研究,报告通过持续跟踪呈现我国数字经济发展的最新进展、剖析数字经济发展的规律特点、展现数字经济发展的行业热点等,持续助力数字中国建设。

  • 2024-08-29
  • 阅读452

具身智能发展报告

具身智能是人工智能(AI)与其他学科交叉融合发展的新范式,从字面可理解为“具身+智能”,通过给 AI 赋予“身体”,使其能够与物理世界产生交互,并在交互中主动探索世界、认识世界、改变世界。随着数字世界的 AI 算法开始展现出逼近甚至超越人类的思维能力,具身智能有望打开 AI 从数字世界到物理世界的窗口,在复杂的物理世界中进一步延伸和拓展 AI 边界,实现“知行合一”。

  • 2024-08-29
  • 阅读265

IT战略规划-架构设计报告(200页 PPT)

通过信息系统帮助集团实现战略目标的清晰传导在核心管理和运营领域引入先进的流程和技术支持精细化的成本核算和运营管理,提高效率,降低成本 将合理的管理思路和流程内置到IT系统中,以保证管理和运营流程的规范性,加强管控,防 范企业风险

  • 2024-09-05
  • 阅读172
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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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