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数据资源入表白皮书(2023版)

数据资源入表白皮书(2023版),数据资源入表白皮书(2023版),数据资源入表白皮书(2023版),数据资源入表白皮书(2023版)

  • 2024-01-04
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  • 110页
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生成式人工智能治理与实践白皮书

2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布了对话式通用人工智能服务 ChatGPT。仅推出 5 天,用户数就超过 100 万;上线两个月后,用户数突破 1 亿,成为 AI 界的顶流。ChatGPT 能遵循人类指令完成各种认知型任务,包括交互对话、文本生成、实体提取、情感分析、机器翻译、智能问答、代码生成、代码纠错等,并且展现出了和人类近似的水平。2023 年 3 月 15 日,GPT-4 发布,在知识推理以及在逻辑运算方面有大幅提升,还支持多模态输入,进一步扩展了应用场景。

  • 2024-01-09
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全球数字治理白皮书(2023年)

数字技术应用带来的发展红利和全球性挑战同步显现,各国围绕数字技术产业竞争、国际规则及技术标准的博弈日趋激烈,全球数字治理正迈入关键十字路口。全球数字治理能否从“小圈子”走向平等包容,能否汇聚更广泛力量,共同应对数字领域发展赤字、治理赤字,取决于各方的选择。展望 2024 年,联合国数字治理架构建设、人工智能国际治理进展、数字领域南南合作等或为全球数字治理提供新的解决方案。

  • 2024-01-04
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南方数码实景三维技术与应用白皮书2023版60页

南方数码实景三维技术与应用白皮书2023版60页,南方数码实景三维技术与应用白皮书2023版60页,南方数码实景三维技术与应用白皮书2023版60页

  • 2024-01-03
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面向工业智能化时代的新一代工业控制体系架构白皮书

工业生产企业的管理者们希望新的技术能够帮助他们应对这些挑战,传统工业控制架构也需要与时俱进,拥抱AI、大数据分析、物联网等新技术,面向工业智能时代建立新的工业控制体系架构,充分发挥新一代信息技术的赋能效应,提升制造业高端化、智能化、绿色化发展水平,实现企业的业务增长和发展。

  • 2024-01-03
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华为云《深度用云展望2025》白皮书

云已经深入干行万业,成为数字化转型的最佳底座,数字化的深入也激发了越来越多企业更深入地思考云的价值。让我们站在现在一起展望不远的2025年,有哪些激动人心的技术和场景将在政企领域广泛落地,探寻“深度用云”之道,一起释放数字生产力。

  • 2024-01-03
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工业数据空间及价值创造白皮书2023

工业数据空间及价值创造白皮书2023,工业数据空间及价值创造白皮书2023,工业数据空间及价值创造白皮书2023

  • 2024-01-02
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新一代人工智能基础设施白皮书 2023

本白皮书介绍了在 AI 2.0 时代,面对大模型、生成式 AI 的发展浪潮,新一代人工智能基础设施如何支撑AI产业进入新的规模化发展阶段。 《白皮书》不仅明确了“新一代AI基础设施”的定义、特点和价值,还首次提出“新一代AI基础设施评估体系”,通过产品技术、战略愿景、市场生态三大维度、十二个评估指标,对AI基础设施厂商综合能力进行定性和定量的全面评估,帮助政府、企业了解新一代AI基础设施的产品能力、战略愿景与市场生态的衡量指标。

  • 2024-01-02
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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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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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