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手机人工智能技术与应用

随着手机从功能机向智能机的演变逐渐完成,移动互联网与智能手机的创新动力减弱,产业进入了有限创新、有限增长的成熟阶段,已成型的巨大产能迫切寻觅新的增长点;人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展,并逐渐向终端延伸。

  • 2021-03-28
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人工智能之深度学习技术选型

当前,基于深度学习的人工智能算法主要依托计算机技术体系架构实现,深度学习算法通过封装至软件框架1的方式供开发者使用。软件框架是整个人工智能技术体系的核心,实现对人工智能算法的封装,数据的调用以及计算资源的使用,起到承上启下的重要作用。

  • 2021-03-28
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【高盛人工智能报告】中文版

人工智能是信息时代的尖端科技。计算的飞跃建立在人类告知计算机如何表现的基础上,计算建立在计算机学习如何表现能够对每个行业有意义的基础上。虽然目前可能被视作在下一个 AI 冬天(图 8)之前的最新承诺和失望循环,这些投资和新技术至少将给我们带来机器学习产品的实实在在的经济利益。

  • 2021-03-28
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华为网络人工智能引擎

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉,随着计算算力的进步,算法的创新和互联网发展下的海量数据积累,人工智能技术未来十年将焕发出新的活力,成为最具有冲击力的科技发展趋势之一。电信网络作为信息通信的基础设施,具有应用人工智能技术的巨大空间和潜力。

  • 2021-03-28
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什么是人脸识别系统 人脸识别系统知识点科普

人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流.首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

  • 2021-03-27
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人工智能和物联网:智慧城市的交通管理

当今的智慧城市由不断重塑城市地区的先进技术提供发展驱动力。人工智能和物联网对于世界的运作越来越不可或缺。基于云的服务、物联网、分析平台和许多AI工具正在改变城市居民与环境互动和在环境中出行的方式。

  • 2021-03-27
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人脸识别系统应用人脸识别系统在智慧城市中的应用

如今,人脸识别技术日益成熟,并应用于各行各业中,同时也对智慧城市的建设与发展起到了非常重要的作用。那,人脸识别系统对智慧城市有什么作用呢?那就得看看人脸识别系统在智慧城市中的应用咯。

  • 2021-03-27
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5G点亮城市智慧之光

信息通信基础设施是城市智慧化发展的基石。5G 技术的成熟与商用,为智慧城市发展带来新动能,推动智慧城市建设进入新阶段。5G 提供泛在高速的智能网络,赋能城市中的每个人、物和组织的智能化升级,促进数字孪生城市与物理城市无缝融合,实现实时连接与数据交换,推动城市中的一个个智能体连接成为一个分布式超级大脑。城市将变得更加智能,城市中每个智能体的个性化需求也将得到充分满足。

  • 2021-03-26
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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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