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生成式大模型安全与隐私白皮书 2023 -之江实验室

GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一种基于 Transformer 模型的语言生成模型,由 OpenAI 团队开发。自 2018 年发布以来,GPT 系列模型已经成为自然语言处理领域的重要研究方向之一。图1概括了当前国内外有关 GPT 的研究现状。下面我们将先介绍 ChatGPT 与 GPT4 出现之前的模型,而后介绍 ChatGPT与 GPT4 的原理与特点,之后将列举在 ChatGPT 与 GPT4 之后涌现的一系列代表性生成式大模型。

  • 2023-07-19
  • 阅读723
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  • 60页
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2015年8月明匠智能制造方案(离散制造)(共116页)

产品设计全面采用数字化技术,建立产品数据管理系统;主要生产设备数控化率达到80%以上;工序在线检测和成品检测数据自动上传率超过90%,建立产品质量追溯系统;建立生产过程数据库,深度采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息;建立面向多品种、小批量的制造执行系统(MES),实现10种以上产品/规格混合生产的排产和生产管理;建立企业资源计划管理系统(ERP),实现供应、外协、物流的管理与优化。

  • 2022-01-14
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  • 116页
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清华大学教授:唐杰——深度分析:人工智能的下个十年

唐杰教授从人工智能发展的历史开始,深入分析人工智能近十年的发展,阐述了人工智能在感知方面取得的重要成果,尤其提到算法是这个感知时代最重要、最具代表性的内容。 重点讲解了 BERT、ALBERT、MoCo2 等取得快速进展的算法。最后说到下一波人工智能浪潮的兴起,就是实现具有推理、可解释性、认知的人工智能。

  • 2022-09-27
  • 阅读719

2023锂电池企业数字化转型白皮书-大东时代

本次白皮书主要为展现“锂电池企业”的数字化转型(含信息化建设)现状,结合现状提出必要的建议或思路。 本次白皮书涉及的企业类型为:动力锂电池制造、消费锂电池制造、储能锂电池制造、锂电池 PACK、锂电池应用方案提供的企业。

  • 2025-01-25
  • 阅读719
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  • 55页
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2023年可视化大屏现状与趋势分析报告-简立方

国家在《“十四五”数字经济发展规划》中为CCS数字化转型指明了方向,报告指出:应充分发挥海量数据和丰富应用场景的优势,促进故字技术与实体经济深度融合,磁能传统企业转型升级,催生新产业、新业态模式,不断做强做优做大我国散字经济。随着数据时代的到来,各种数据爆发式增长,如何发挥数据的价值,让数据如何更好地助力企业平稳安全运营、规避风险、洞察趋势,从而更好地健康发展,是企业面临的挑战。在这样的技术发展浪潮及用户需求之下,可视化大居应运而生,可视化大屏通过图表,利用生动、直观的表现形式,将数据信息呈现出来,帮助企业及相关人员更加直观地看到数据信息和变化趋势,同时帮助用户发现背后的逻辑与规律,为决策提供有力依据。

  • 2023-02-06
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智能无人集群系统发展白皮书

近年来,智能无人系统发展迅猛,出现了无人机、无人车、无人船、无人潜航器、机器人等一系列新产品。智能无人集群系统指若干无人系统根据任务分工,在一定时间、空间内协同完成复杂任务的整体系统。智能无人集群系统具有单个无人系统不可比拟的优势,在农业、制造业、交通、教育、医疗、军事、金融等多个领域具有广阔的应用前景。物联网、大数据、人工智能、网络通信等新一代信息技术的快速发展促进了智能无人集群技术的发展和应用。

  • 2021-12-30
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  • 77页
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丁香园-2022中国医生洞察报告-2022-48页

受今年 3 月份以来疫情升温影响,对医生的工作、生活和学习造成了不同程度的影响。其中,一半以上的医生认为他们的工作和生活受到疫情影响非常大。

  • 2022-11-11
  • 阅读715
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  • 49页
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光伏电站弱电网支撑技术白皮书

过去十年,光伏电站单瓦成本不断走低,光伏行业正在蓬勃向前,迈入平价时代。但是高渗透率光伏新能源,由于其本身不可控不可储的基因,相较传统能源同步发电机的运作,将对电网造成一定冲击。虽然调峰、调频等问题已经被行业熟知,但是更根本的问题——稳定性长期被忽略。如果说调峰调频问题制约了新能源的消纳,那么稳定性则决定了电站能否并网,显然,这个问题更深刻。从2016年开始,世界各地逐步出现电站无法稳定并网甚至大停电的案例,各国电网公司逐步意识到弱电网环境下的光伏电站并网问题,新标准也因此不断出台,对新能源电站并网要求不断提高。能否前瞻性的对弱电网问题进行研判并预备应对措施,决定了光伏电站能否顺利并网,决定了光伏电站是否能成为主流能源,同时也决定了未来5~10年以后是否可以避免耗费巨大人力物力的电站改造。

  • 2021-06-15
  • 阅读714
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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

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