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智能汽车车企数字化解决方案(39页 PPT)

“数字化转型”已经成为现代企业不可忽视的重要话题。虽然不同的企业,转型的方式和效果各有不同,但如果我们从更高的层面去审视,会发现数字化转型的核心其实就是利用云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等数字化技术和能力,来驱动组织商业模式创新和商业生态系统重构的途径和方法。

  • 2024-02-22
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机械设计常用资料(41)之螺纹联接标准件

机械设计常用资料(41)之螺纹联接标准件

  • 2024-04-06
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螺杆空压机的主要性能参数

螺杆空压机具有体积小、噪音低、效率高等优点,在工业生产中得到了广泛应用。下面我们就来了解一下螺杆空压机的主要技术参数。本文数据仅供参考。

  • 2023-07-25
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第49步深度学习图像识别:VisionTransformer建模(Pytorch)

Transformer是一种深度学习模型,它于2017年在"Attention is All You Need"一文中被提出,最初被设计用于处理自然语言处理任务,例如机器翻译。Transformer模型的关键特性是它的自注意力机制(Self-Attention Mechanism),该机制能够捕获输入数据的全局依赖关系,也就是说,它能关注到输入数据中所有位置的信息。自注意力机制使Transformer模型能够捕获输入之间的复杂交互,包括长距离依赖,这在处理文本等序列数据时尤其有用。

  • 2024-03-18
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汽车混合动力技术

在最近的一个时期,汽油和柴油仍是汽车的主要能量来源,新能源汽车近期需要解决的方案是传统内燃机新技术和替代燃烧汽车,中期方案是混合动力汽车降低油耗和排放,远期方案是纯电动汽车和燃料电池汽车。虽然新能源汽车提供了使用燃料的燃料汽车、混合动力汽车,以及利用车载氢燃料电池发电和电动系统的燃料电池汽车等多元化选择,但是由于现在的技术发展水平,因此寻找多元化的替代燃料,开发更接近市场的混合动力技术,是目前开发可替代能源的最切实可行的-步。而纯电动车和氢燃料电池由于其技术仍难取得革命性突破,难以成为汽车行业的近期发展目标。且当今社会形势,混合动力可以比较好的解决燃油消耗问题和污染问题,所以会主要介绍混合动力的优势性和可行性。

  • 2024-03-11
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AI未来十年新范式,生成式人工智能的挑战与机遇

2023年3月18日,CSIG图像图形企业行活动拉开帷幕,介绍AI未来十年发展新范式...

  • 2023-05-05
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光通信行业深度——元宇宙之光

近期通过与产业端的深入交流,我们最大的感受是光模块行业最大的业绩拐点将至,这是我们选择在这个时间点发布这篇光模块行业深度报告的原因。从今年行业内的边际变化来看,不利因素逐渐出清,整体边际向好。年初的原材料价格上涨,供应链短缺问题基本消除,同时光模块厂商去年扩产能后导致的库存积压在进入四季度后也基本出清。元宇宙是未来三年全球最大的应用场景和流量消耗大户,Facebook(Meta)、微软、英伟达相继正式宣布进军云宇宙,这次巨头的格局可能会发生革命性的变化。我们认为数通市场即将迈入未来3~5年新一轮的景气上行周期,光模块行业即将迎来重大发展机遇,坚定看好数通流量的龙头企业。

  • 2021-12-21
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5G大规模天线基站下的多用户性能测试技术

在当前5G系统全球商用化的时代,针对基站大规模天线下的多用户技术,对基站和终端进行性能测试是实现产品升级迭代的重要环节。首先,介绍5G多用户技术的主要特点并说明了多用户性能测试的意义。其次,为了实现不同信道环境的大规模天线基站下的多用户性能测试,给出多用户无线信道建模技术。最后,通过对建立的信道模型进行实现,给出了大规模天线多用户性能测试的主要技术方案和测试建议。

  • 2021-12-13
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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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