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OBEN-PAI(人工智能)白皮书

Project PAI是一个将区块链技术与上述人工智能虚拟形象应用相结合的项目。Oben是一家人工智能公司,他们主打的产品是为用户创建AI虚拟形象,通过每个用户在网络上产生的大数据分析,可以创建一个与你声音、形象、喜好相同的虚拟形象,下图就是oben创始人给自己创造的形象,看起来还是很逼真的。

  • 2021-06-25
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张继军-函数计算助力企业数字化转型

? 是指在企业管理和运营中每一个行为都沉淀为数据, 而数据是可量化的,可统计,分析的, 企业的分析和决策都得到数据的支持,而不是拍脑袋得来的 ? IT技术只是数字化过程中的工具,更绝对不是说我们采用什么敏捷开发,换一批开发人员,开发语言从.net换成了java,然后就号称企业数字化转 型成功了,其实企业的决策和分析还是拍脑袋。。。 ? 数字化转型一定是渐进的,且缓慢的,绝不是只是IT部门的事,也不会一朝一夕之功,而是需要借助现代化的技术使帮助公司内部每一个部门的日常工作数字化 ? 数字化转型不是搞休克疗法,而是要在保证业务稳定支持的情况下,正如在高速行驶的过程中换轮子,既要保证不失去速度,不要车毁人亡,更要为企业未来的成长提供更多的成长空间

  • 2021-06-24
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云计算发展现状及核心要素分析

在技术进步和市场竞争与整合的推动下,云计算走过炒作期,已被视为科技界的下一次革命,成为推动生产进步、革新商业模式的重要技术。基于过去十余年的良好发展态势,云计算将成为企业刚需,跨入繁荣的产业发展热潮。

  • 2021-06-24
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一种基于低碳经济的新能源数据异常检测方法

本发明涉及一种基于低碳经济的新能源数据异常检测方法,获取待异常检测的新能源初始数据,对新能源初始数据进行分类,得到至少两个新能源数据集,获取与各新能源数据集相对应的目标数据异常检测项目集,目标数据异常检测项目集包括至少一个目标数据异常检测项目,根据数据异常检测策略,对各新能源数据集进行数据异常检测,得到各新能源数据集的数据异常检测结果集,并存储至云端服务器。本发明提供的一种基于低碳经济的新能源数据异常检测方法是一种自动处理方法,不但能够大幅度提升数据异常检测效率,而且避免了人为因素的干扰,提升新能源数据的异常检测准确性。

  • 2021-06-24
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“1234”,细数数字化转型方法论

开展数字化转型已成为各行各业的共识,绝大部分的组织,包括公司企业、公共事业单位、政府机构等已经启动了数字化转型进程。但伴随着数字化转型的深入发展,其深层问题也逐步显现,例如缺少整体战略和路线图、高层没有对数字化转型达成共识、业务价值体现不足、数字化转型职责和权利不清晰等。

  • 2021-06-24
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企业数字化成熟度模型研究

企业数字化成熟度模型研究,模型算法的设计

  • 2021-06-23
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大数据分析_图文

半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据。

  • 2021-06-23
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影响大数据系统性能的关键参数查找方法及装置

本发明涉及一种基于聚类分析的影响大数据系统性能的关键参数查找方法及装置,其中方法包括:将大数据系统定义为由参数(w,p, t)组成的结构,其中w为应用层的负载程序向量,p为平台层的配置参数向量,t为程序运行所需时间;提取历史工作数据,根据应用层的负载进行分类,将负载程序向量w相同的数据样本分成- -类;在每类负载相同的数据样本中,按照程序运行所需时间t从大到小进行排序,得到配置参数向量p的排序,对比t值最大的n个参数向量和最小的n.个参数向量,找出全部参数向量组中维度差别最大的前q%的参数。本发明采用聚类分析的方法.对大数据计算系统中的参数进行排序,避免了人工寻找影响参数的难题,不仅节省了人工查找参数的时间,而且方法简单快捷。

  • 2021-06-23
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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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