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SORA01人工智能openAI视频大模型原理分析

SORA01人工智能openAI视频大模型原理分

  • 2024-02-20
  • 阅读208
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十大企业数字化转型成熟度评价模型

数字化转型是企业在数字化环境下进行的全方位变革和创新,旨在提升企业的竞争力和适应能力。在这个过程中,企业的数字化成熟度评估变得尤为重要。

  • 2024-02-19
  • 阅读275

面向6G的天地一体融合网络技术白皮书(2024年)

本白皮书针对面向6G的天地一体融合网络,提出“一体架构”、“统一高效”、“动态灵活”、“一网多能”四大技术体系,并对天地一体融合组网的应用场景、愿景及目标、挑战和系列创新技术进行了阐述。本白皮书希望联合广大产业合作伙伴,从技术攻关、标准制定、产业推进和生态构建四个方面推进天地一体融合网络技术的发展和成熟。

  • 2024-02-19
  • 阅读1275

面向天地一体的卫星互联网创新应用场景白皮书(2024年)

2020年国家发展和改革委员会将卫星互联网纳入“新基建”范畴,确定了卫星互联网的战略地位。卫星互联网不仅是事关国家网络主权和数据安全的战略工程,也是融合5G、面向6G、赋能千行百业的新型基础设施。随着天地万物互联时代的到来,卫星互联网将迎来发展的新机遇。

  • 2024-02-20
  • 阅读1782

数字化转型中企业架构为何关键

许多业务和技术主管都在谈论他们的组织需要启动企业级数字化转型。但是,如果不在战略规划中考虑企业架构,这些转型工作可能会很快转向错误的方向,或者产生的好处远远少于其他方式。 由于数字化转型计划的复杂性和紧迫性,战略规划对企业来说一直至关重要,现在更加重要。企业架构数字化转型将这些复杂的技术与业务背景联系起来,以推动业务取得预期成果。

  • 2024-02-18
  • 阅读226

业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案

企业架构很重要,那我们很自然就要问:什么是企业架构呢? 软件架构我们都熟悉,那么,现在你要做的只有一件事:把由一个个活生生的人和部门所构成的企业,想象成一套超大型的软件。那么,这套超大型软件的“软件架构”,就叫企业架构 企业架构在信息化建设、数字化转型扮演了重要角色,而且国内在这一块上还有短板要补。但是,企业架构之所以讨论门槛高,是因为我们很多人都从没听过“企业架构”这个词,没有概念。

  • 2024-02-18
  • 阅读310

OpenAI王炸模型引爆科技圈,我们第一时间深读了官方技术报告

OpenAI 2月16日凌晨发布了文生视频大模型Sora,在科技圈引起一连串的震惊和感叹,在2023年,我们见证了文生文、文生图的进展速度,视频可以说是人类被AI攻占最慢的一块“处女地”。而在2024年开年,OpenAI就发布了王炸文生视频大模型Sora,它能够仅仅根据提示词,生成60s的连贯视频,“碾压”了行业目前大概只有平均“4s”的视频生成长度。

  • 2024-02-18
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智能机器人技术产业发展白皮书(2023)

本研究共得到以下核心观点。技术方面,智能机器人存在深度智能驱动、高效以虚驭实、泛在敏捷操作及多元感知交互的技术趋势。产业方面,智能机器人存在操作系统与平台重要性提升,科技企业话语权增强和产业生态开放化的趋势。

  • 2024-02-18
  • 阅读843
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竞争对手分析

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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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