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混合专家模型推理优化技术综述

混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)作为一种新兴的大规模语言模型架构,通过条件计算机制显著提升了模型容量和计算效率。近期,以Mixtral-8x7B、Gemini、DeepSeek-MoE等为代表的MoE模型展现出了强大的性能。然而,MoE模型的部署和推理过程中面临着计算资源需求大、延迟高、能源效率低等挑战,这促使学术界和工业界对MoE推理优化技术进行深入研究。

  • 2025-02-15
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面向新型工业化的5G内生确定性技术白皮书

党的二十大报告提出,要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,推进新型工业化,加快建设制造强国、网络强国、数字中国,到2035 年,基本实现新型工业化。建设制造强国需要同发展数字经济、产业信息化等有机结合,以 5G 为代表的新一代信息通信技术为制造业数智化转型提供了关键的数字基础设施底座。

  • 2024-01-24
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2022中国智慧教育白皮书-基于信创体系的智慧教育

信创技术的成功很大程度上决定于教育体系的成功,特别是信创教育的成功。教育机构的信创及信创教育的发展,将在中国信创事业中起着举足轻重的作用。本白皮书以高等学校为蓝本,主要为高等学校基于信创体系的数字化转型及信创教育和信创人才培养提供指南

  • 2023-06-27
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  • 89页
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智慧城市白皮书

创立于1911年的国际商业机器公司(IBM)是全球最大的信息技术和业务解决方案公司,业务遍及170多个国家和地区,2008年全球营业收入达到1,036亿美元。在中国IBM的各类信息系统,软件和服务已经成为中国金融电信冶金石化交通商品流通政府和教育等许多重要业务领域中可靠的信息技术手段,IBM在中国拥有六大行业部门近5000位研发人员100位咨询顾问2000多位销售300多枝技术到解决方案的全方位服务。.

  • 2021-04-19
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无人驾驶行业现状分析,5G云代驾成为现实「图」

无人驾驶/自动驾驶是接受目的地指令后,通过传感系统自动感知道路环境,自动识别路面安全信息自动规划行车路线安全到达目的地的自动驾驶技术。2020年3月9日,工业和信息化部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿,明确我国汽车自动驾驶由低到高可分为0-5级,分为应急辅助、部分驾驶辅助、组合驾驶辅助、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。其中,高度自动驾驶(4级)和完全自动驾驶(5级)由车辆完成所有的驾驶操作,无需驾驶员参与,都属于无人驾驶范畴。

  • 2021-04-18
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特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法_戴佳佳

提出一种由可编辑特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法,该算法运用一组特征曲线控制重采样密度。将网格模型参数化到平面域,用灰度几何图像表示原模型的局部几何信息;由几何图像的灰度及用户编辑信息定义三维模型表面采样的密度控制函数;该函数控制采样点在参数域中的疏密分布,并采用重心Voronoi方法优化采样点的局部分布;将采样结果映射到三维空间生成重采样模型。算法能有效地处理不同模型,得到的重采样点分布具有局部特征自适应性,用户以交互方式控制采样分布。

  • 2021-05-06
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一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型_王文敬

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法(BRSVA)。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。

  • 2021-05-07
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艾瑞咨询2020年面向人工智能新基建的知识图谱行业白皮书

新型基础设施建设是为加快国家规划建设推出的重大工程和基础设施建设项目,面向新产业、新业态和新模式,同时助力传统基础设施的智能化改造。新基建三大规划领域中,两大领域都直接提及人工智能:信息基础设施领域,人工智能与云计算、区块链一起被视为新技术基础设施;融合基础设施领域中,人工智能则被视为支撑传统基础设施转型升级的重要工具。新基建背景下,人工智能将迎来新一轮快速发展。

  • 2021-04-19
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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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