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浪潮信息:大模型智算软件栈OGAl-v1.0

大模型技术是当前AIGC技术发展的核心驱动力。从2020年GPT-3发布以来,OpenAI等国内外的科技企业和研究机构通过零样本学习( Zero-Shot Learning )、提示词工程(Prompt Engineering)、指令微调(SFT)、人类反馈强化学习(RLHF)等诸多技术创新,找到了有效使用大模型的技术范式。

  • 2023-10-11
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行业研究:汽车智能开启,拥抱产业变革

2020有条件自动驾驶新车装备率50%,交通事故减少30%,交通效率提升10%,油耗与排放降低5%;2030年高度自动驾驶,完全自动驾驶新车装备率达80%,汽车交通事故减少80%,普通道路的交通效率提升30%,油耗与排放均降低20%

  • 2021-10-14
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数字化场馆展览展示解决方案

加持了通讯技术、新兴互联网云技术、人工智能、大数据与物联网技术、地理信息、数据计算和存储能力、5G、移动应用技术等多种技术的31会议,将会继续努力发展成为会议活动领域的更好的“基础设施”,以效率、效果、体验、洞察等方面为主抓点,全方位提升服务能力,用科技驱动会展企业双线会展的发展。

  • 2021-10-20
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全国信标委:数字乡村标准化白皮书(2024)

党的二十大报告指出“全面推进乡村振兴。全面建设社会主义现代化国家,最艰巨最繁重的任务仍然在农村。坚持农业农村优先发展,坚持城乡融合发展畅通城乡要素流动。加快建设农业强国,扎实推动乡村产业、人才、文化生态、组织振兴”。当前,我国正处于从农业大国迈向农业强国的关键阶段面临着全面推进乡村振兴、全面建设社会主义现代化国家的使命任务和重大历史机遇。

  • 2024-04-22
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智慧水务建设方案

目前中国大部分水务机构都还处于布局和技术爬坡阶段,即重点完善底层数据收集与监控。由于基础设施信息化建设不完善而导致的数据缺失、质量不高等问题,将影响和限制系统的应用,计算机模型系统不能发挥应用作用,仅能实现数据可视化。真正的智慧平台应基于统一的数据中心,通过对海量数据的实时分析和处理,获得有价值的信息或见解,从而实现动态感知和预警预测,并辅助决策。

  • 2023-10-30
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车质网:2023年智能座舱质量现状及趋势研究报告

近两年,汽车市场整体呈现复苏趋势,而智能汽车销量及占比持续增长,根据相关数据预测,到2025年智能汽车基 本普及(占比达83%)。智能汽车两大特点为智能座舱及智能驾驶,受限于技术、成本、道路条件等因素,智能驾驶方面发展缓慢,智能座舱成为各大厂商最容易发力,用户也最容易感知的领域,未来很长一段时间将是汽车,尤其新能源汽车重要发展方向。

  • 2024-02-20
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智慧楼宇智能化系统规划方案

智慧楼宇智能化系统规划方案

  • 2023-03-07
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数字乡村行业发展现状及趋势研究

数字乡村是面向未来发展的一种先进的乡村形态。伴随“网络强国”“数字中国”“智慧社会”“乡村振兴”等国家战略部署,大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新技术在农业农村各个领域的全面应用和融合加速,以及智慧城市建设向乡村不断延伸拓展,数字乡村成为“十四五”时期建设的重点,迎来重要战略机遇。通过对数字乡村当前的政策文件、资金投入、项目招投标情况、厂商布局、建设实践等多个维度的分析,全面阐述了数字乡村行业当前的发展背景、政策体系、发展现状及趋势,可为各大厂商进入数字乡村行业市场提供决策参考。

  • 2022-01-18
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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

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

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