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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
  • 阅读424

时空数据治理白皮书(2024)

本白皮书是泰伯智库白皮书系列的第六本,也是时空数据治理领域的第一本。本次编写旨在提出时空数据治理的定义、发展内涵、发展意义,并对其发展现状进行描述,梳理其相关政策、市场参与者、技术体系和应用案例,研判其发展趋势,发现问题并提出建议,从而给时空数据治理产业侧和用户端提供参考。本次《白皮书》的编写,主要以泰伯智库的产业数据库为基础,同时结合对数据治理的主要服务商、行业专家的调研输出研究观点和行业分析。

  • 2024-05-20
  • 阅读1744

域控制器有多种它们分别负责什么?

核心:以博世经典的五域分类拆分整车为动力域(安全)、底盘域(车辆运动)、座舱域/智能信息域(娱乐信息)、自动驾驶域(辅助驾驶)和车身域(车身电子),这五大域控制模块较为完备的集成了L3及以上级别自动驾驶车辆的所有控制功能。

  • 2024-04-24
  • 阅读315

神经网络-图神经网络(GNN)

神经网络最近的成功推动了对模式识别和数据挖掘的研究。机器学习任务,如对象检测、机器翻译和语音识别,已经通过端到端的深度学习范式(如 CNN、RNN 或自动编码器)被赋予了新的生命。 深度学习擅长捕捉欧几里得数据(图像、文本、视频)的隐藏模式。但是,如果是从非欧几里得域生成数据,对象之间具有复杂关系和相互依赖关系的图形,该怎么办? 这就是图神经网络 (GNN) 的用武之地了,这也是本文中要深入探讨的:从图论和基本定义开始,继续讨论 GNN 的形式和原理,最后介绍 GNN 的一些应用。

  • 2024-05-05
  • 阅读333

图神经网络(GNN)系统介绍及实践(Pytorch)

本文介绍了有关图神经网络的所有内容,包括 GNN 是什么、不同类型的图神经网络以及它们的用途。此外,还展示了如何使用 Pytorch 构建图神经网络。

  • 2024-05-05
  • 阅读368

图神经网络通俗介绍(GNN)

由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的实用性和简单性,近年来它的受欢迎程度大大提高。在深度学习中使用 CNN、RNN 和自动编码器来完成目标识别和语音识别等任务,导致了对神经网络研究和开发的大量投资。

  • 2024-05-05
  • 阅读290

航空发动机轴承数据集|写论文再也不用担心没数据集啦!

今天给大家推荐一个航空发动机轴承公开数据集,该数据集是以航空发动机为原型搭建的试验台,与航空发动机工况更接近,诊断起来也更具有挑战性。该数据集是2023年公开的,因此目前基于该数据集的论文不是很多,小伙伴们赶紧用起来吧!对于研究航空发动机诊断的小伙伴们,再也不用担心写论文因为只用了公开试验台数据集而被审稿人质疑啦。

  • 2024-05-05
  • 阅读602

PHM技术——基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测技术

车轮是机车走行部的重要部件,不仅承受来自机车的绝大部分载荷,同时为整列车提供牵引和制动力。机车车轮受到垂向接触应力、横向力、切向摩擦力等复杂的混合应力作用。机车在运行过程中,车轮踏面、轮缘等部位的常规磨耗会导致尺寸超限问题;同时存在一定概率剥离、擦伤等伤损问题。以上问题会对机车的安全运行产生影响,因此需要对机车车轮进行相应的检测和维修,以消除安全隐患。

  • 2024-05-05
  • 阅读552
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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