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21年最新最全Graph Learning算法

图学习算法综述。该综述不仅囊括了目前热门的基于深度学习的图学习方法,还全面介绍了其它三个大类:基于图信号处理的方法、基于矩阵分解的方法、基于随机游走的方法。因此能带领大家从更多的维度认识网络表示学习。作者还概述了这四类图学习方法在文本、图像、科学、知识图谱和组合优化等领域的应用,讨论了图学习领域的一些未来研究方向。该综述对于帮助我们全面回顾图学习方法以及精准把控其未来研究方向具有巨大意义。

  • 2021-08-02
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智能工厂信息化系统的组成架构及其功能目标

导读:基于企业系列标准的支持和企业级别的信息安全要求,在信息物理融合 系统(CPS)的支持下,构建智能设计、智能产品、智能经营、智能服务、智能生产、智能决策六大系统。

  • 2021-07-30
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AI时代竟有智能化鸿沟,具备哪些条件才能跨过?

移动互联网“早古”时期,普通人因为收入差距问题而无法做到人手一部智能手机,从而导致数字鸿沟。同样,在当前这个AI,也就是人工智能扮演越来越关键作用的时代,企业也站在了类似的抉择交接线上——是否有足够的实力或能力拥抱智能化?而这个问题的成本,可就不是一个小小的智能手机了。因缺少AI人才、技术积累或财力支持而难以靠自身力量完成AI基础设施建设的企业,在智能化转型的过程中正将面临这样的智能化鸿沟,能否破解,很可能会关乎新十年中它们的命运走向。

  • 2021-07-30
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深入分析5nm芯片

苹果公司于2020年10月发布了新型智能手机“iPhone 12”系列,搭载的是采用5纳米工艺的全球首个名为“A14 BIONIC”芯片。苹果公司将“A14 BIONIC”芯片应用到了iPhone 12、新款“iPad Air”。2020年11月苹果公司又发布了搭载“Apple Silicon M1(采用5纳米工艺)”的“MacBook Pro”、“MacBook Air”、“Mac mini”。苹果2020年秋季至冬季的新品都搭载了采用尖端5纳米工艺的处理器。 同一时期,中国的华为/海思也发布了搭载5纳米“Kirin 9000”的尖端智能手机---“Mate 40 Pro”。 截止到2020年年末时间点,发布搭载5纳米处理器的智能手机的厂家仅有苹果和华为两家公司,其处理器都是台湾TSMC生产的。就这样,TSMC率先开启了5纳米时代。

  • 2021-07-30
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拥抱开源-小米的经验分享

《2020年开源安全和风险分析报告》(OSSRA)显示,2019年,新思科技审计了1253个商业代码库,有99%的代码库都使用到了开源的组件,其中开源在所有代码中的平均占比为70%。可见,开源对于现代的商业代码的渗透率是非常之高。 然而,凡事都有利有弊,开源也不例外。虽然使用开源组件让软件开发效率得到极大提升。但与此同时,随着开源代码使用的越来越多,风险面也在扩大。报告指出,开源组件面临的风险主要包括法务、安全和运维三个方面

  • 2021-07-30
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美国发布35页科技趋势报告

该报告是在美国过去五年内由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的。 通过对近700项科技趋势的综合比对分析,最终明确了20项最值得关注的科技发展趋势。 该报告的发布: 一是为了帮助美国相关部门对未来30年可能影响国家力量的核心科技有一个总体上的把握。 二是为国家及社会资本指明科技投资方向,以确保美国在未来世界中的战略优势。

  • 2021-07-29
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AI芯片:未来将走向何方?

从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片, 现阶段, 这些人工智能算法一般以深度学习算法为主,也可以包括其它机器学习算法。人工智能与深度学习的关系如图所示。

  • 2021-07-29
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深度报告:芯片设计EDA2.0时代,三大路径搞定六大挑战

EDA是Electronic Design Automation的缩写,几十年来成为芯片设计模块、工具、流程的代称。从仿真、综合到版图,从前端到后端,从模拟到数字再到混合设计,以及工艺制造等,EDA工具涵盖了芯片设计、布线、验证和仿真等所有方面。 芯片的制造十分受制于EDA工具和设计流程,EDA的发展速度近十多年来越来越跟不上芯片设计规模和需求的快速增长。如何基于新的技术和平台,参考其它软件行业的发展过程,推动EDA工具和设计流程进入新的时代是当今芯片制造中一个容易被忽视的关键环节。 在2021世界半导体大会暨南京国际半导体博览会的第二天,国产EDA智能软件和系统创企芯华章针对芯片设计难、人才少、设计周期长、设计成本高企的问题,发布了《EDA 2.0白皮书》。芯华章科技董事长兼CEO王礼宾相信,智能化的EDA 2.0时代,会使设计芯片像开发程序那样简单,制造芯片像搭积木那样灵活。 本期的智能内参,我们推荐芯华章的报告《EDA2.0白皮书》, 从EDA1.0的发展历程、现阶段问题与挑战分析,给出芯片EDA2.0未来发展的三大路径。

  • 2021-07-28
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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)

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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。

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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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《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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