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谈谈ChatGPT背后的核心技术论文

输入几个简单的关键词,AI能帮你生成一篇短篇小说甚至是专业论文。作为上知天文下知地理对话语言模型,最近大火的ChatGPT在邮件撰写、视频脚本、文本翻译、代码编写等任务上强大表现,让埃隆·马斯克都声称感受到了AI的“危险”。

  • 2023-02-08
  • 阅读929

智慧工厂MES数字化升级整体解决方案(63页 PPT)

在工厂研发生产一件新产品,它都会拥有自己的数据信息。这些数据信息在研发、生产、物流的各个环节中被不断丰富,实时保存在一个数据平台中。而这座工厂的运行,是基于这些数据基础,PLM(产品全生命周期管理系统)NX(全三维参数字化设计和分析)、ERP(人财务)、MES(制造执行系统)、TIA (全集成自动化)及WMS供应链管理,全部实现了无缝的信息互联,造就出了一幅透明的数字化工厂的画面

  • 2023-11-13
  • 阅读921
  • 下载6

【FusionCompute】添加CNA主机到VRM管理节点(四)

文章目录一、实验说明二、实验操作1、登录VRM管理后台2、创建集群3、添加CNA主机三、实验总结一、实验说明本实验一开始使用的是FusionCompute 8.0.0版本进行实验,在VM虚拟机上安装完CNA主机后,使用FusionCompute_Installer-8.0.0工具安装VRM管理节点时,中途发生报错,提示添加主机过程中刷新资源失败,请检查系统状态。于是,转而采用挂载VRM镜像的方式,完成VRM的安装部署。在完成VRM的安装后,通过WEB浏览器,登录VRM的管理平台,尝试添加之前创建好的C

  • 2023-04-24
  • 阅读919

故障预测之残差分析

在工业生产和设备运行中,故障的发生往往会导致巨大的经济损失和安全隐患。因此,准确的故障预测对于保障设备的可靠运行、提高生产效率具有至关重要的意义。残差分析作为一种有效的故障预测方法,通过对模型预测值与实际观测值之间的残差进行分析,能够及时发现设备运行中的异常情况,为故障预测提供有力支持。本文将详细阐述残差分析的原理、实现方式以及在故障预测中的应用。

  • 2025-07-06
  • 阅读918

医疗+区块链:在多领域的应用变革

区块链技术的主要优势是去中心化、基于共识机制的信息传输和共享、信息的不可篡改三个方面,确保各种场景下的信息安全。纵览目前区块链技术的发展和医疗领域的特征,主要可分为如下三个方面:健康医疗数据与资产管理、支付与理赔和供应链管理。区块链作为一种使能技术,能够优化和解决目前医疗领域存在的诸如信息安全、数据孤岛、信任体系不健全和监管溯源复杂等难题。技术层面上,区块链技术本身的性能效率、智能合约的可靠性、系统安全性、跨链融合存在的瓶颈都需要进一步研究。

  • 2021-03-26
  • 阅读917
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  • 28页
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企业数字化能力和运营效果成熟度模型

在“2021数字化转型发展高峰论坛”上,中国信通院创新性的提出了“企业数字化转型发展双曲线”,即转型者曲线和赋能者曲线。具体来说:对于数字原生程度较低的企业,往往遵循转型者曲线路径,现阶段数字应用水平相对较低,有一个长期的转型过程,但其中有些转型比较快的企业,达到一定水平后将转变为赋能者;对于数字原生程度较高的企业,更多的是赋能者的角色,目前数字应用水平相对较高,但自身的数字化发展没有停止,将持续关注自身的转型,同时兼具转型者和赋能者双重身份,转型和赋能将交替发展。

  • 2021-04-11
  • 阅读910
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旋转机械转子系统常见的13种振动特性、原因及处理措施(分析详细,先收藏、再细读)

涵盖了旋转机械(齿轮箱、汽轮机、压缩机、电机以及泵等)转子不平衡振动、不对中振动、油膜涡动与油膜振荡振动、共振振动、松动振动、摩擦振动、电磁振动、流体动力激振、扭转振动、自激振动、转子偏心振动、转子弯曲振动以及拍振的特点、原因分析及处理措施

  • 2025-01-16
  • 阅读908

数字化转型的本质

什么是数字化转型的本质?我们认为,数字化转型的本质是,在数据+算法定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。当前,全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代,企业数字化转型正在经历从基于传统IT架构的信息化管理(数字化转型1.0),迈向基于云架构的智能化运营(数字化转型2.0)。如何理解和认识企业数字化转型,这十个关键词也许可以帮助勾勒出数字化转型的本质:

  • 2021-03-16
  • 阅读905
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  • 26页
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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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预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

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人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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当人工智能从虚拟算法的数字世界,迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代,人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体,正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。

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