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人工智能芯片.pdf

AI 芯片市场蛋糕越做越大,足以让拥有不同功能和定位的芯片和平共存,百家争鸣非零和博弈。“通用性和功耗的平衡”——在深度学习上游训练端(主要用在云计算数据中心里),GPU 是当仁不让的第一选择,ASIC 包括谷歌 TPU、寒武纪 MLU 等也如雨后春笋。而下游推理端更接近终端应用,需求更加细分,GPU 主流芯片之外,包括 CPU/FPGA/ASIC 也会在这个领域发挥各自的优势特点。

  • 2022-10-10
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人工智能物流云

物联?是互联?的外延,是?与?,物与物,?与物的全新连接?式,物联?是下?个?的产业机遇,?前还处于起步阶段

  • 2022-10-10
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人工智能图像识别

一门涉及诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。即从观测数据出发寻找规律,对未来数据或无法观测的数据进行预测。

  • 2022-10-12
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人工智能数字化

近年来数字经济蓬勃发展,为全球经济增长做出重要贡献,成为各国政策加码的新领地。以大数据、云计算、物联网、人工智能为代表的新一代信息技术对数字经济的发展起到了重要的推动作用,成为媒体报道、行业研究和政府政策重点关注的方向,其中人工智能作为当前数字技术发展的最前沿,有望为数字经济的发展带来新的技术红利,成为全球经济增长的新引擎

  • 2022-10-12
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人工智能实验建设方案

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  • 2022-10-10
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人工智能深度学习

人工智能系统具有自我学习、推理、判断和自适应能力。主要应用在优化设计、故障诊断、智能检测、系统管理等领域。

  • 2022-10-12
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人工智能交通

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  • 2022-10-12
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人工智能技术在地铁运营场景中的典型应用

北京等地在新基建 行动方案中也强调要进一步推动人工智能等新兴技术加快 与传统基建跨界融合,推动轨道交通等领域数字化改造和升 级

  • 2022-10-10
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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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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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