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NVIDIANeMo如何支持对话式AI任务的训练与推理?

NeMo 是 NVIDIA 用于对话式 AI 的深度学习工具包,它可以用于自动语音识别(ASR, Automatic Speech Recognition)、自然语言处理(NLP, Natural Language Processing)、文本合成语音(TTS, Text to Speech)等多个对话式 AI 相关任务的训练和推理。本次分享将重点介绍如何通过 NeMo 训练 ASR 模型、NeMo 对中文语音的支持和对其他 Speech AI 相关应用的支持。

  • 2024-03-19
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【IBE】数据中心柴油发电机系统应用分析

数据中心行业中大量使用柴油发电机组作为长时间运行的备用电源,但是由于机组系统比较复杂,用户经常在做功率选择、设备配置时感到迷惑。本文针对行业用户经常不理解柴油发电机组的功率定义,简要归纳了国标中各种功率定义的特征,并且分析了国标和通信行业标准中柴油发电机组功率定义的异同点,给出数据中心用柴油发电机组功率选择建议。总结了数据中心高低压柴油发电机组系统常用的建设架构,分析了高压机组与低压机组在建设中的优缺点。最后对系统中常用器件的短路计算和选择方法给出算例,为数据中心备用柴油发电机组供电系统的设计和建设提供参考。

  • 2023-07-26
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机械密封状态监测系统

流体机械中采用的机械密封长期以来一直具有工作安全可靠的特点。但是,偶尔也会出现因工作条件和结构变化,或安装方面的问题而引起密封泄漏严重,维修费用高的现象。

  • 2023-09-05
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螺杆压缩机工作原理,高清爆炸图,看完此文全懂了

1934年瑞典皇家工学院教授Lysholm(里斯曼)发明第一台双螺杆式气体压缩机。 从60年代开始,喷油双螺杆机组应用于制冷机组。瑞典SRM公司(双螺杆)首先发明双边不对称型线螺杆,使螺杆机效率大大提高。

  • 2023-02-11
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整理100多个化工设备的原理动图

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  • 2023-02-07
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循环神经网络(RNN)简介

循环神经网络英文名称为 (Recurrent Neural Network, RNN),其通过使用带自反馈的神经元,能够处理任意长度的时序数据。

  • 2023-02-27
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库存的基本介绍,种类和功能

首先来简单解释一下概念,库存(Inventory)是用来维持企业的日常经营,我们需要原材料(Raw Material)来启动生产,维修与生产耗材(Maintenance,Repair,Operating)来辅助生产活动

  • 2024-02-14
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数据湖技术在某行业的实践

与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同,数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性,并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用,给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。

  • 2022-06-02
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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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

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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