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智能计算中心创新发展指南(2023年)

党的二十大报告强调,推动战略性新兴产业融合集群发展,构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端 装备、绿色环保等一批新的增长引擎。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。当前,我国人工智能技术快速发 展,数据和算力资源日益丰富,应用场景不断拓展,配套政策持续完善。

  • 2025-07-04
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终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了

我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。 什么叫计算、网络、存储资源? 比如你要买台笔记本电脑,是不是要关心这台电脑是什么样的CPU?多大的内存?这两个就被我们称为计算资源。

  • 2021-02-25
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神经网络反向传播算法的核心公式推导

这个公式是反向传播算法的核心公式。 它描述了如何将第 l+1 层的误差逐层传递回第 l 层,是神经网络反向传播算法的核心之一。 如果不会推导这个公式,也不影响神经网络的学习,直接记住它就行。但如果想更深入地进行理解,那就请继续往下看,我们一起来推导这个公式。 要推导这个,我们需要从神经网络的前向传播和反向传播的基本公式开始。(这里只推导这个数学公式,不对神经网络反向传播算法作介绍。)

  • 2025-02-05
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2024光伏发电站场内及并网安全技术白皮书-鉴衡&华为

在新能源快速增长可见的同时,我们看到现在清洁能源大基地的设计、建设与运营也进入了深水区,挑战与日俱增。且具体的挑战内容也随着产业发展而不断变化:由早期追求极致的度电成本,转向对并网消纳、供电安全、设备安全、生产安全、用地、质量、运维等多维度多层次的挑

  • 2025-03-11
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湖北省智慧小区建设指引

以满足人民对美好生活的向往为出发点和落脚点,通过提供智慧化的人居环境,使居民公平享有舒适便捷、安全温馨的美好生活体验。

  • 2024-04-27
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如何提高"强化学习算法模型"的泛化能力?

在深度学习中,模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此,深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集,保证训练的模型在测试集上仍然有很好的性能,即模型的泛化能力。在深度强化学习的应用中,模型的泛化能力也同样重要。本文将介绍最近深度强化学习领域中提高模型泛化能力的一些方法,如域随机化、正则等。

  • 2021-04-17
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终于有人把区块链讲明白了

区块链可以借由密码学,串接并保护内容的串联交易记录(又称区块)。在区块链中,区块内容具有难以篡改的特性,每一个区块都包含了前一个区块的加密散列、相应时间戳记以及交易数据(通常用Hash树计算的散列值表示)。用区块链串接的分布式账本能让交易双方有效地记录交易,且可永久查验。

  • 2021-02-24
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中移咨询-数智化转型咨询白皮书(2024)

党中央、国务院高度重视数字经济发展,习近平总书记强调“要以科技创新推动产业创新,加快发展新质生产力;要大力推进新型工业化,发展数字经济,加快推动人工智能发展”,为我国数字经济发展指明了方向。

  • 2024-10-22
  • 阅读807
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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

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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

报告重点聚焦低空产业,提出低空产业的体系架构,探讨低空产业发展现状、路径及挑战,提出低空产业下一步发展思考和建议。

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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