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生成式AI手机产业白皮书 中文版 终版

2022 年 11 月 30 日,ChatGPT 上线,并迅速获得追捧。这场最初由 ChatGPT 引发的生成式 AI 浪潮,让全球消费者惊讶于大语言模型(LLM)所带来的全新人机交互体验的同时,也让产业界充分认识到生成式AI 技术在消费者(C 端)市场的巨大应用潜力。而智能手机,作为当下最重要的个人智能终端,在全球范围内拥有超过 40 亿用户规模,无疑是生成式 AI 技术在 C 端应用成功与否的重中之重

  • 2024-10-21
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助力工商业储能可持续发展-工商业储能解决方案白皮书-阳光电源

“双碳”目标下,我国能源转型全面加速,新能源发展势如破竹,工商业储能领域尤为突出。去年以来,浙江、广东等地密集出台补贴政策,多地峰谷电价差扩大,工商业储能经济性进一步凸显,市场配储意愿不断增强

  • 2024-07-04
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区域微电网“能-碳”双控集成装备及运维管理平台构建

随着全球对可持续发展和环境保护的日益关注,区域微电网作为一种新型、分散的能源供应方式,正逐渐受到重视。微电网通过整合分布式能源资源,实现能源的高效利用和低碳排放,对于推动能源转型、提升能源安全具有重要意义。 在这一背景下,区域微电网“能-碳”双控集成装备及运维管理平台的构建显得尤为重要。该平台旨在通过集成先进的能源管理技术和碳排放监测技术,实现对微电网内各类能源设备的实时监控和智能调度,从而优化能源利用、降低碳排放。

  • 2024-03-08
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大数据平台大数据治理解决方案(27页)

大数据平台大数据治理解决方案(27页),大数据平台大数据治理解决方案(27页),大数据平台大数据治理解决方案(27页)

  • 2024-01-18
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教育数字化转型的发展机遇白皮书2022-华为

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  • 2023-12-01
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区块链赋能的6G网络信任体系白皮书 2023

信任是移动通信网络安全运行的基石,传统的中心式信任模式表现为网络与用户之间的认证和网络设备与设备之间的认证。6G 新型的业务场景和开放的网络生态,对信任体系提出了新的需求[1]。一方面,6G 将存在多种异构网络的融合和海量设备异构模式接入网络,传统认证机制在性能和效率上都无法统一满足所有场景。另一方面,6G 时代的网络 AI、数据服务和无线感知等新兴业务和空天地立体组网需要分布式的多方协同机制。因此,6G 需要构建分布式的信任模型

  • 2023-09-14
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车载模组技术发展白皮书 2023 -中国移动

车载模组是将芯片、存储器、功放器件等集成在一块线路板上,并提供标准接口的功能模块。车载模组作为汽车的关键底层硬件之一,是连接智能网联汽车感知层与应用层的关键环节。近年来,随着车联网行业的快速发展,智能网联汽车渗透率快速增长,车载模组需求加速释放,市场规模迅速上升。在汽车EEA(电子电气架构)升级和芯片技术进步的驱动下,车载模组由原来的单一通信模组,向智能化、融合化发展,以满足车联网数据传输、智能座舱、智能驾驶等应用需求

  • 2023-08-02
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2022 年中国车联网商业化产品及应用研究报告—— 5G 时代来临,汽车网联化产业迎来高速发展 -头豹

车联网发展分为三个阶段:车载信息-智能网联-智慧出行。车辆早期通过联网可提供简单的信息娱乐资讯;现在处于智能网联时代,通过 4G/5G V2X技术实现单车智能化和特定区域的车路协同;未来的智慧出行阶段,车路协同技术将被广泛应用。由于技术成熟和政策利好,预计车载前后装终端共同组成V2X车端设备渗透率将稳步提升。另外,5G车联网各地示范先导区快速发展,车路协同应用市场将引来发展拐点。

  • 2023-07-12
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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