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人工智能系列深度报告:AIGC行业综述篇——开启AI新篇章

机器学习可以分为训练和推理两个阶段,训练是指使用已知数据集训练机器学习模型;推理是指使用已训练好的模型对新的数据进行预测、分类等任务数据和特征决定了机器学习的上限,模型和算法逼近上限

  • 2023-03-22
  • 阅读880

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
  • 阅读713
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  • 21页
  • pdf

半导体行业深度_算力时代来临,Chiplet先进封装大放异彩

先进封装引领摩尔定律延续。半导体封装是半导体制造工艺的后道工序,据据 Yole 和集微咨询数据,2017 年以来全球封测市场规模稳健增长,2022 年达到 815 亿美元。而先进封装在摩尔定律逼近物理极限的当下发挥着越来越重要的作用。Yole 预计,2025 年全球先进封装占比将达到 49.4%,先进封装将成为全球封装市场的主要增量。

  • 2023-07-15
  • 阅读819
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  • 75页
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外观质量检测通用方案

AI数字质检员通过深度视觉感知及机器人运动控制等关键技术,赋能“相机+机械臂”同步运动,结合工业AI、光学、深度学习及大数据等技术,实现轻量化、柔性化部署,满足小批量、多品种、多需求的外观检测需求,提供了一套检测效率高、自适应能力强的轻量标准质检系统,帮助工厂进一步完成智能化转型。

  • 2023-05-05
  • 阅读779

德勤:未来价值转移:平台互操作性释放价值网络的全部潜力

正如在未来价值转移系列前文中所讨论过的,在规模不断扩大且又相互关联的网络中,价值的概念不仅包括实物资产、商品及服务的融合,还包括了数字原生形式,价值的数字表现形式在不断增加。更重要的一点在于,通过用户活动产生的数据价值再次成为了人们关注的焦点,用户对于数据获取和运用权力的提升已成为不可阻挡的趋势。

  • 2023-07-17
  • 阅读868
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  • 9页
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德勤:搭建协同生态系统助力数字化组织实践

数字化工作是指主要通过数字化工具完成的工作。通过数据联网的方式,团队能够执行任务,处理信息(以及越来越多的现实对象),并进行协作。许多人意识到这是他们在疫情期间常用的工作方式。因为隔离和防疫的要求,许多员工被迫离开办公室,完全以数字化方式工作。

  • 2023-07-17
  • 阅读878
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  • 13页
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北京金融科技产业联盟:金融业IPv6发展演进白皮书

推动互联网协议第六版(IPv6)的规模部署是建设网络强国的重要国家战略。金融业是国家探索IPv6创新应用的重点行业,自2017年底中办、国办印发《推进互联网协议第六版(IPv6)规模部署行动计划》以来,中国人民银行认真贯彻落实党中央、国务院关于建设网络强国的战略部署要求,加强统筹谋划,健全工作机制,明确了我国金融业IPv6规模部署的总体原则、工作任务,加快构建金融业高速率、广普及、全覆盖、智能化的下一代互联网。

  • 2023-07-15
  • 阅读784
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  • 52页
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毕马威:2023电信行业未来展望报告

实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会变革,企业及金融机构的低碳转型势在必行。从融资端来看,2022年末,全国本外币绿色贷款余额 22.03 万亿元,同比增长38.5%,增速较上年末提高 5.5 个百分点,全年新增 6.13 万亿元,存量规模居全球前列 1 。而在投资、保险、碳市场、金融科技等各领域,围绕可持续金融的创新业务模式不断涌现。中国的可持续金融市场迎来了前所未有的春天。

  • 2023-07-15
  • 阅读803
  • 下载0
  • 62页
  • pdf
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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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