只有真正知道刚需在哪里，才能寻找到用户真正的痛点。针对企业的多样化的转型需求，打造了基于AI决策的全链路赋能解决方案 ，涵盖金融云解决方案、产业云解决方案、信用云解决方案，为数智升级落地注入了新鲜力量。
人工智能的落地对行业针对性以及实际运用成本提出更高要求，因此除了要有强大的技术支撑，对于行业和产业的深刻认知也同样重要
全链路方案重塑数智转型核心增长力艾瑞咨询发布的报告指出，在AI助推数智化转型浪潮下，预计至2025年中国人工智能核心产业规模超过4500亿元。
在科技创新及技术应用方面获得多项核心专利，从而奠定了其“AI+决策”的核心优势。《互联网造数方法及系统》率先通过算法和模型实现互联网自动造数功能，
打造开放共赢新增长生态，萨摩耶云可为传统金融机构提供量身定制转型服务，助其提升科学决策水平与智能化服务能力，对此深得市场认可，被时代周报2021年度金桔奖评为“科技赋能金融机
本文从智能搜索算法着手，探索基于ERP系统的省级电网企业物资协议库存匹配的优化研究。基于整数规划基本理论，通过分析建立模型及蚁群算法来实现协议库存自动匹配，解决多需求多个目标匹配问题，满足协议同步提升且需求度完成最高。
充分借助互联网大数据时代的数据驱动力（和数字科技的突破力，自主研发K3智能策略体系、AlphaS信贷审核机器人（11.170, -0.33, -2.87%）帮助客户重构业务流程、共筑反欺诈防线，“欧拉”、“猎户座”标杆产品，助力机构实现精准获客，赋能企业转型升级，为各行业提供了从产品设计、智能风控、营销获客、产品运营、产品流程优化的全套决策智能解决方案。
伴随移动互联网技术的发展，移动设备成为人们生活的伙伴和工作的助手，语音技术的不断突破，对任何一个能够从语音互动中获益的行业来说，它将彻底改变用户使用产品和服务的方式。手机和语音技术是一对好搭挡，人们可以轻松的通过语言来指令手机完成信息查询、任务下派等操作，给人们的生活、工作、娱乐等都带来了极大的便利。本文结合电力行业营销工作的实际情况，探索语音技术在营销移动作业方面的应用。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线
基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。
智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者，时间周期上会到秒级，这样导致数据量非常大，比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。
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