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从数据集成到现代数据栈

1. 数据集成 2. 数据集成工具 3. 现代数据栈 4. 现代数据栈实践

  • 2024-03-18
  • 阅读206

民主化A/B实验

A/B实验是一种通过实验来做效果评估的方法,主要流程是将评估对象随机抽样成对照组和实验组,对实验组施加策略干预,然后通过两组之间的效果对比,得出上线策略会产生的影响。本文分享的内容不涉及具体的算法。

  • 2024-03-18
  • 阅读198

ModelScope语音交互技术

1. ModelScope语音方向模型总览 2. Paraformer非自回归端到端语音识别模型 3. 如何在ModelScope社区体验和定制训练Paraformer模型 4. ModelScope语音方向其他模型定制流程介绍

  • 2024-03-18
  • 阅读200

ApacheKyuubi在爱奇艺的实践

1. 爱奇艺 Spark Thrift Server 服务演进 2. Spark SQL 平台化适配 3. Spark SQL 服务优化

  • 2024-03-18
  • 阅读203

广义因果森林的构造以及在在线交易市场的应用

1. 背景介绍 2. 现有算法 3. 广义因果森林的构造 4. 实验和部署

  • 2024-03-18
  • 阅读179

决策智能:任务与技术概览

1. 决策智能技术概览 2. 强化学习的基础概念和思维方式 3. 强化学习的落地现状与挑战

  • 2024-03-18
  • 阅读201

基于因果推断的商家经营智能诊断实践

1. 因果推断简述 2. 生意参谋之商家经营智能诊断 3. 关键技术节选 4. 效果展示

  • 2024-03-18
  • 阅读210

OneRec系列之知识图谱增强的腾讯视频推荐算法

导读 推荐系统中的用户冷启动和物品冷启动问题一直是业界和学术界的重要研究方向,但是由于缺乏历史行为信息,现有的基于行为信号为主的算法在此类问题上仍然很难取得满意效果。我们在多源信息融合的框架下,考虑通过引入item/user的属性静态知识图谱(static graph)和动态行为关系图谱(dynamic graph),提出了一种基于图的邻接关系增强的节点表示方法,用于更好的建模和表示推荐系统中的user和item的表征,在公开数据集MovieLens上取得了AUC 约0.5个百分点的提升。

  • 2024-03-18
  • 阅读238
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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)

  • 阅读217
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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。

  • 阅读254
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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

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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最新上线

《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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