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清华大学人工智能芯片技术白皮书

尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段,但随着政府和产业界的积极推动, 人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进,在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新,这些成果未必能即时商业化,但对未来科技的影响深远。 为了更好地厘清当前 AI 芯片领域的发展态势,进一步明确 AI 芯片在新技术形势下的路线框架、关键环节及应用前景

  • 2021-03-19
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聚焦景气提升的细分小行业龙头,关注顺周期赛道龙头的估值修复机会

聚焦细分景气赛道,关注顺周期布局机会1H23 行业如期复苏,但整体消费环境偏弱,导致板块估值承压。考虑当前消费环境的形成具备趋势性特征,我们预计 2H23 以景区、博彩、餐饮、会展为代表的场景消费和服务消费有望维持改善趋势,业绩弹性受益经营杠杆较高较为可观。

  • 2023-07-15
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人工智能与及其应用第二章 知识表示

知识表示是一组描述事物的约定,可以看成是人类知识表示成机器能处理的数据结构。知识表示是人工智能的一个重要研究课题,应用人工智能技术解决实际问题,就要涉及各类 知识如何表示。我们要研究如何将知识存储在计算机中,能够方便和正确地使用知识,合理地表示知识,使得问题的求解变得容易和具有较高的求解效率。知识表示是数据结构和控制结构及解释过程的结合,涉及计算机程序中存储信息的数据结构设计,并对这些数据结构进行智能推理演变的过程。知识表示是推理和行动的载体,如果没有合适的知识表示,任何构建智能体的计划都无法实现。

  • 2021-09-18
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新一代人工智能产业

新一代人工智能产业应用驱动的特征愈加明显,从生产方式的智能化改造,生活水平的智能化提升,到社会治理的智能化升级,都对新一代人工智能技术、产品、服务及解决方案有着旺盛的需求。当前,新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

  • 2021-03-28
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计算机行业深度报告:ChatGPT的流量去哪了?

我们认为对 ChatGPT 流量的统计存在显著低估;同时,仅通过应用访问量判断 AI 市场热度的观点,并未深刻理解 Open AI等巨头的商业战略和产业发展。我们认为,所谓 ChatGPT 的“流量瓶颈”,主要由以下三方面原因导致,分别是 1、Open AI 战略,流量高低在 API 结构;2、算力短缺;3、访问时长(ChatGPT 限流)+访问人数(部分地区封锁账号)。 Open AI 的战略是避免与客户竞争争夺流量,希望更多

  • 2023-07-15
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他们提出了一个大胆的猜想:GWT(深度学习)→通用人工智能

有一篇发表在arXiv的论文“Deep Learning and the Global Workspace Theory”提出了一个大胆的猜想(或理论)。两位作者认为,当下的深度学习已经可以基于一个意识模型,即“全局工作空间理论”(GWT),将处理不同模态转换的神经网络即功能模块,结合为一个系统,从而迈向实现通用人工智能的下一个阶段。总结成公式就是:GWT(深度学习)→通用人工智能。

  • 2021-02-27
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人工智能安全标准化

近年来,在算法、算力和数据三大因素的共同驱动下,人工智能进入加速发展的新阶段,成为经济发展的领头雁和社会发展的加速器。目前世界主要国家均把人工智能作为国家发展战略。2017年我国发布《新一代人工智能发展规划》,将发展新一代人工智能上升至国家战略高度。随着人工智能在相关行业和人民社会生活中的深度融合应用,由此带来的国家安全、社会伦理、网络安全、人身安全和隐私保护多个层面的风险和挑战,也引起了社会的广泛关注。

  • 2021-03-28
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2025面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南

在数智化转型时代背景下,工程审计正面临“数据爆炸、场景复杂、标准多 元”的严峻挑战。传统工程审计模式依赖人工抽样与经验判断,难以应对海量工 程数据与非结构化社会数据的融合分析,导致审计盲区与治理效能偏弱,工程审 计智能化转型迫在眉睫。

  • 2025-04-01
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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

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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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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