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从ChatGPT到通用智能,新长征上的新变化

2012 年深度学习元年以来,AI进入学术和商业界发展新阶段,2017 年大模型路线以“通用智能”思路降低算法边际成本,逐渐成为学界与产业共识。2022 年下半年,AIGC及ChatGPT关注度大幅提升背后,我们认为其本质是弱人工智能到强人工智能的阶跃,海外及国内商业落地处在初期,但我们认为新的产业趋势值得关注。OpenAI的技术进展及投资方向、海外AI独角兽业务进展、国内龙头AI公司的跨模态布局是重要风向标。

  • 2023-03-11
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BP神经网络模型算法

BP(Back Propagation)算法,是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家提出,按误差逆向传播算法训练多层前馈网络,是目前最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。学习过程使用最快下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。

  • 2021-04-18
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供应链数字化转型和实战指南(44页PPT)

数字化概念源于西方国家对工业革命的研究和战略报告: Digitization(数码化)、 Digitalization(数字化)、 Digital Transformation(数字 化转型)。这三个概念也分别与新工业发展阶段对应,此外了解新发展阶段的基本特征可以帮助减少对概念的混淆和模糊,也有助于企业建立正 确的数字化战略和行动计划。

  • 2024-06-14
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手机电路原理(原理篇)

ETACS、GSM 蜂窝手机是一个工作在双工状态下的收发信机。一部移动电话包括无线接收机(Rccciver)、发射机(Transmittcr)、控制模块(Controllcr)及人机界面部分(Intcrface)和电源(Power Supply)。

  • 2024-05-10
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百度智慧课堂-VR教室产品(26页 PPT)

虚拟现实 (VR )是—种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真 ,具有沉浸式、强交互、真 实性强的特点。VR是人工智能领域中重要的技术及应用场景 ,作为教育信息化的重要技术手段和发展方向 ,通过生动、形 象、互动的形式 ,能够有效传递知识 ,增强理解记忆 ,拓展视野 ,提升学习兴趣及专注度。 虚拟现实在教育部多个重要文件中被提及 ,包括推广VR+教学 ,建设VR学科 ,培养VR师资力量。VR同教育结合获 得广泛关注和政策支持。

  • 2024-07-23
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信息化总体架构方法论

CIO与其他高层领导达成共识; 2,IT部门与业务部门达成共识; 3,确定IT发展的战略方向和原则; 4,确定近期的IT投资组合和优先级。

  • 2023-08-25
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  • 39页
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电信行业数字化转型探讨及案例分享

基于全局数据而非采样数据的分析,支持更精确的定位及应对,同时支持更广泛的分析主题, 数据处理能力的极大提升使整个分析过程成为一种互动式的体验,显著增加业务人员的工作效率及处理能力

  • 2023-08-25
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中国联通-新一代智算中心网络管控运维技术白皮书2024

在《"十四五"数字经济发展规划》的引领下,我国正致力于智能 计算中心的系统化发展,旨在构建集智能算力、通用算法和开发平台 于一体的创新型智能基础设施。作为融合算力资源与数据处理的战略 枢纽,新一代智算中心正逐渐成为推动科技创新和数字化转型的核心 驱动力。

  • 2025-07-04
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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